A m becslése. A s becslése. A (tapasztalati) szórás. n m. A minta és a populáció kapcsolata. x i átlag

Hasonló dokumentumok
Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK

Regresszióanalízis. Lineáris regresszió

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

fizikai-kémiai mérések kiértékelése (jegyzkönyv elkészítése) mérési eredmények pontossága hibaszámítás ( közvetlen elvi segítség)

Portfólióelméleti modell szerinti optimális nyugdíjrendszer

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

VARIANCIAANALÍZIS (ANOVA) véletlen faktorok esetén

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

ξ i = i-ik mérés valószínségi változója

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Statisztikai alapismeretek amit feltétlenül tudni kell

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Zárthelyi dolgozat 2014 B... GEVEE037B tárgy hallgatói számára

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Gazdaságstatisztika példatár

A robusztos PID szabályozó tervezése

Villamos gépek tantárgy tételei

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

MINERVA TÉRINFORMATIKAI RENDSZER ELEKTROMOS HÁLÓZAT TÉRINFORMATIKAI INTEGRÁCIÓJA

Mintapélda. Szivattyúperem furatának mérése tapintós furatmérővel. Megnevezés: Szivattyúperem Anyag: alumíniumötvözet

Felderítő statisztika

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Konfidencia-intervallumok

METEOROLÓGIAI INTERPOLÁCIÓS RENDSZER (MISH) ÉGHAJLATI INFORMÁCIÓK FELHASZNÁLÁSÁVAL

Paraméteres eljárások, normalitásvizsgálat, t-eloszlás, t-próbák. Statisztika I., 2. alkalom

Laplace transzformáció

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

A maximálisan lapos esetben a hurokerősítés Bode diagramjának elhelyezkedése Q * p így is írható:

Populáció nagyságának felmérése, becslése

4 2 lapultsági együttható =

Matematika M1 1. zárthelyi megoldások, 2017 tavasz

9. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK SPSS-BEN FELADATOK

STATISZTIKA 2. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. idősorok statisztikai becslések hipotézisvizsgálat regressziószámítás

FIZIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

II.2. A Monte Carlo számítógépes szimuláció

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki Kar Repülőgépek és hajók Tanszék

1. A mozgásokról általában

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

1. MINTAFELADATSOR KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Jeges Zoltán. The mystery of mathematical modelling

TestLine - Fizika 7. osztály mozgás 1 Minta feladatsor

Családi állapottól függõ halandósági táblák Magyarországon

Statisztikai Statisztika I. elemzések viszonyszámokkal viszony 1. Láncból bázis Mennyiségi ismérv szerinti elemzés 1.

Villámvédelem 3. #5. Elszigetelt villámvédelem tervezése, s biztonsági távolság számítása. Tervezési alapok (norma szerint villámv.

PID szabályozó tervezése frekvenciatartományban

Hatvani István fizikaverseny forduló megoldások. 1. kategória

Statisztika gyakorló feladatok

ANOVA. Mekkora különbséget tudnánk kimutatni? Statistics>Power Analysis>Several Means, ANOVA 1-Way

TARTÓSZERKEZETEK II.-III.

Maradékos osztás nagy számokkal

Gábriel Péter Pintér Klára: Kinek higgyünk? Az elemzõi várakozások és a hozamgörbe információtartalmának elemzése

HARDVEREK VILLAMOSSÁGTANI ALAPJAI

MŰSZAKI FIZIKA I. Dr. Iványi Miklósné professor emeritus. 5. Előadás

Széchenyi István Egyetem MTK Szerkezetépítési és Geotechnikai Tanszék Tartók statikája I. Dr. Papp Ferenc RÚDAK CSAVARÁSA

= 450 kg. b) A hó 4500 N erővel nyomja a tetőt. c) A víz tömege m víz = m = 450 kg, V víz = 450 dm 3 = 0,45 m 3. = 0,009 m = 9 mm = 1 14

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Az üzemanyagcellákat vezérlı egyenletek dokumentációja

Forgó mágneses tér létrehozása

Idő-ütemterv hálók - II.

Mindennapjaink. A költő is munkára

FELÜLETI HŐMÉRSÉKLETMÉRŐ ÉRZÉKELŐK KALIBRÁLÁSA A FELÜLET DŐLÉSSZÖGÉNEK FÜGGVÉNYÉBEN

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Kísérlettervezés témakör

Kiszorítják-e az idősebb munkavállalók a fiatalokat a közszférában?

STATISZTIKA. Excel INVERZ.T függvf. ára 300 Ft/kg. bafüggvény, alfa=0,05; DF=76. Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is.

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése Előadásvázlat november 06. A közgazdaságtan játékelméleti megközelítései

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

A várható érték vizsgálata u és t statisztika segítségével

A 2006/2007. tanévi Országos középiskolai Tanulmányi Verseny második fordulójának feladatai és azok megoldásai f i z i k á b ó l. I.

STATISZTIKA (H 0 ) 5. Előad. lete, Nullhipotézis 2/60 1/60 3/60 4/60 5/60 6/60

A WEB SZERVER MEGHIBÁSODÁSÁNAK HATÁSA A PROXY CASH SZERVEREK HATÉKONYSÁGÁRA. Bérczes Tamás, Sztrik János Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

5. gyakorlat Konfidencia intervallum számolás

Kidolgozott minta feladatok kinematikából

Magdi meg tudja vásárolni a jegyet, mert t Kati - t Magdi = 3 perc > 2 perc. 1 6

Az átviteli (transzfer) függvény, átviteli karakterisztika, Bode diagrammok

Dinamika. F = 8 N m 1 = 2 kg m 2 = 3 kg

Tartalomjegyzék 2. fejezet. Egykomponensű rendszerek kémiai termodinamikája FSz szint

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Aktív lengéscsillapítás. Másodfokú lengrendszer tesztelése.

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

(eseményalgebra) (halmazalgebra) (kijelentéskalkulus)

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel

1. feladat Összesen: 12 pont

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA XIX.

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Tetszőleges mozgások

Hálózati Algoritmusok

Atomfizika zh megoldások

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Az I. forduló megoldásai

A mérési eredmény megadása

Benzodiazepine Megvonás: Kimenetel 50 Betegnél

GÉPÉSZETI ALAPISMERETEK

Megint egy keverési feladat

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

If Japan can why can t we? NBC News Folyamatos fejlesztés (continuous improvement) A management szerepe. 6 sigma 1. 6 sigma 2

Átírás:

016.09.09. A m beclée A beclée = Az adatok átlago eltérée a m-től. (tapaztalat zórá) = az elemek átlago eltérée az átlagtól. átlag: az elemekhez képet középen kell elhelyezkedne. x x 0 x n x Q x x x 0 A (tapaztalat) zórá A mnta é a populácó kapcolata Qx n 1 (x±) ~ 68% (x±) ~ 95% (x±3) ~ 99,5% : az elemek átlago eltérée az átlagtól. n-1: a zabadág fok Példa: 3 zám átlaga = 1. Melyk ez a három zám? Mnta 1. zám. zám 3. zám 1. 8 15 36-(8+15) = 13. 3 14 36-(3+14) = 19 mnta átlag n populácó m 3. 10 1 36-(10+1) = 5 1

016.09.09. A m é az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok zntén ngadoznak a m körül. x n Az átlagok átlago eltérée a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x x ~ 68% ~68% annak a valózínűége, hogy a m ebben a tartományban van. (~3%, hogy nem!) A m beclée Informácó tartalom Átlag Pont beclé Egy egyzerű érték. Konfdenca ntervallum Intervallum beclé Egy tartomány é egy valózínűég, amely megadja annak az eélyét, hogy m ebbe a tartományba ek. x x ~ 68% x ~ 95% x x ~ 99.5% 3 x x 100% De: a konfdenca ntervallum hoza függ a tandard hba nagyágától!

016.09.09. Normál tartomány Hpotéz vzgálatok Normál elozláú változó Egyéb típuú változó Kérdéek (példa) Hogyan adhatunk válazt? Egy olyan tartomány, amely a lehetége értékek 95%-át tartalmazza. Hatáo-e a gyógyzer?? rodalomból De: 5% az eélye, hogy a tartományon kívülre ek!!! kíérletekből Egy példa Hpotézek Kérdé: Hatáo a lázcllapító gyógyzer? A gyógyzer hatátalan A gyógyzer hatáo Egymát kzáró állítáok, elég az egyket megvzgáln! Melykkel érdeme foglalkozn? 3

016.09.09. A megfgyelt változó elozláa A gyógyzer hatátalan A gyógyzer hatáo Ha a populácót megmerhetnénk!!! Eredmény Következteté m = 0 A gyógyzer hatátalan. A véletlen hatáok eredője 0. Mekkora a hatá? m < 0 A gyógyzer hatáo, a hatá mértékére a m jellemző. A helyzet fokozódk A populácó általában nem mert. A mnta nem azono a populácóval! pl. az átlagok ngadoznak a várható érték körül! M az oka az eltérének? Mntavételezé véletlen ngadozá. (A feltevéünk helye!) Az alapfeltevéünk (hpotézünk) nem gaz (tévedtünk!). Az eltéré nem véletlen. 4

016.09.09. M alapján dönthetünk? Nullhpotéz: (H 0 ) Mekkora az eélye, hogy a mnta valóban az adott populácóból zármazk? Ehhez mert paraméterű elozlá zükége! a mnta/mnták eltérée a válaztott populácó(k)tól a mntavételből zármazó véletlen eltéré. Gyakran egy tagadó válaz a feltett kérdére. (példa: a gyógyzer nem hatáo.) Alternatív hpotéz: (H 1 ) a mnta/mnták eltérée a válaztott populácó(k)tól nem véletlen. (példa: a gyógyzer hatáo) Nullhpotéz Szgnfkán? Mekkora az eélye a véletlen eltérének? Imert elozlá eetében megadható! (Az elozlá alakja nem mndg lyen, de mert!) Ha p elég nagy, lehet véletlen, ha p elég kc a különbéget zgnfkánnak tekntjük! p annak a valózínűége, hogy az eltéré véletlen! 5

016.09.09. Szgnfkanca znt A dönté alapja Elég nagy, elég kc? Válazunk egy értéket, amelyet határnak tekntünk! Ez a zgnfkanca znt. Ha a p elég kc, nagyobb az eélye, hogy a nullhpotéz nem gaz. Azaz nkább az alternatív hpotéz a valózínűbb. x krtku : a zgnfkanca znthez tartozó érték x zámolt : a mntá(k)ból zámolt érték Jelölée: a. Orvo gyakorlatban értéke gen gyakran 5%. p annak a valózínűége, hogy x zámolt x krtku. A dönté A dönté jóága 1. Ha a véletlen eltéré valózínűége kc (p( x x krt ) 5%) elvetjük a nullhpotézt.. Ha a véletlen eltéré valózínűége nagy (p( x x krt ) > 5%) megtartjuk a nullhpotézt. tény: a nullhpotéz gaz ham dönté: a nullhpotézt megtartjuk Helye dönté II. Típuú hba (b) elvetjük I. Típuú hba (a) Helye dönté A válaz ohaem gen - nem, vagy gaz - ham!!! 6

016.09.09. Vzgálat egy coportban: (egymntá t-próba) Kérdé: A mnta alapján lehet-e a populácó jellemző értéke egy megadott érték? A példa: Hatáo-e a lázcllapító vagy em? Nullhpotéz: nem! m 0 = 0. De az átlag nem 0! Mt jelent a nagy eltéré? M a mértéke az eltérének? Standard hba: az átlagok átlago eltérée a m-től. mnta átlag 1. -0, C. -1 C 3. -1,5 C Ha az eltéré nagyobb, bztoabbnak tűnk az alternatív hpotéz (a gyógyzer hatáo) ( x x ) ~ 68% - konfdenca ntervallum. x m 0 t x A t-érték Vzonyítuk az eltérét a tandard hbához! (m 0 gen gyakran = 0) Mért alkalmaabb a t-érték? Képeek vagyunk kzámoln ennek az eltérének a valózínűégét!!! (Student- vagy t-elozlá) Mvel az átlagok a m 0 körül ngadoznak, a t-értékek a 0 körül. (feltéve, hogy a nullhpotéz gaz!) Cak a t-értékek véletlen ngadozáát írja le! Az elozlá alakja függ az elemzámtól. 7

016.09.09. A t-táblázat A zabadág fok Gondoltam 3 zámra! (mnta) A 3 zám átlaga: 8! (nformácó!) Különböző t krt értékek tartoznak a különböző valózínűég értékekhez. 3, 1, 8 vagy 5, 7, 11 tb. A zabadág fok = n 3, 1, 9 vagy 5, 7, 1 tb. A zabadág fok = n-1 Dönté t-táblázat alapján Kválaztunk egy alkalma zgnfkanca zntet! Dönté zámítógép egítégével Én tudok ntegráln!!! p: annak a valózínűége, hogy véletlenül lyen nagy a t zámolt. 8

016.09.09. A dönté 1. Ha a véletlen eltéré valózínűége kc (p( t t krt ) 5%) elvetjük a nullhpotézt.. Ha a véletlen eltéré valózínűége nagy (p( t t krt ) > 5%) megtartjuk a nullhpotézt. Az egymntá t-próba feltétele A feladat: egy mnta alapján dönté a m értékéről. A változó normál elozláú legyen. Vzgálat két coportban kétmntá t-próba Kérdé: A két mnta zármazhat-e azono populácóból, vagy a két populácó paramétere azonoak? x1 x? Imert elozláú változóra van zükég! m 1 = m? Nullhpotéz: m 1 = m (általában x1 x) kétmntá t-próba t * x x 1 1 1 1 n n * Q1 Q n n 1 9

016.09.09. A próba A kétmntá t-próba feltétele A t-érték az t-érték! Akkor meg tudom cnáln! Pardon, menny a zabadág fokok záma? A feladat: két egymától független coport özehaonlítáa. A változó normál elozláú legyen. A zórá a két coportban azononak teknthető. z.f. = n 1 +n - ((n 1-1)+(n -1)) Ez utóbb új! Hogyan állapítható meg? A zóráok vzgálata Hogyan fogjunk hozzá? Nullhpotéz: a két zórá azono, az eltéré véletlen (mntavétel). De hzen ez olyan, mnt egy hpotézvzgálat! F 1 A nullhpotézhez tartozk egy ún. F-elozlá. Az F-próba De melyk varanca legyen a zámlálóban? A zámlálóban mndg a nagyobb varanca van! (F 1) 10

016.09.09. Dönté vagy több változó 1. Ha a véletlen eltéré valózínűége kc (p(f F krt ) 5%) elvetjük a nullhpotézt.. Ha a véletlen eltéré valózínűége nagy (p(f F krt ) > 5%) megtartjuk a nullhpotézt. Korrelácó é regrezó Kapcolat két változó között. Függvényzerű leírá. Korrelácó Példa: Van-e kapcolat a tetúly é a tetmagaág között? kíérlet: n adatok: magaág (cm) 1 150 61 170 70 3 166 75 4 174 70 5 180 7 6 155 50 7 17 65 8 161 59 9 177 81 úly (kg) Ábrázolá A B C nnc emmlyen tendenca például: x a magaág é y a úly. lehetége eetek: Poztív tendenca Negatív tendenca 11

016.09.09. Pearon-féle korrelácó együttható Determnácó együttható cov( x, y) r x Az r lehetége értéke: y Q x xy Q Q 1 r 1 y A populácóban: r = 0 nnc korrelácó, Qxy x x y y Qx x x Q y y y r 0 van! (mértéke arányo az r abzolút értékével.) r Megadja, hogy mlyen erő a kapcolat. Az y változáanak mekkora réze értelmezhető az x változáaval. Korrelácó t-tezt A zámolt r cak beclée az r populácóbel értékének. A zámolt érték az elmélet r körül ngadozk. (pl. r zámolt = 0,1?) Kh-négyzet tezt (gyakorág adatok elemzée). példa: fejfájá hatáo: elmúlt. H 0 : r = 0! n t r z.f.: n - 1 r tabletta Dönté: a t-érték alapján. Lád előző példákat! Feltétele: Legalább az egyk változó normál elozláú. nem hatáo: nem múlt el. 1

016.09.09. Kíérlet Kontngenca tábla 1. coport: gyógyzer. coport: placebo Nem múlt el elmúlt Öze 1. coport a b a+b. coport c d c+d nem múlt el (a) elmúlt (b) nem múlt el (c) elmúlt (d) öze a+c b+d n (a,b,c,d gyakorág adatok) x tábla. Nullhpotéz Ha a hatá független a gyógyzertől, azt várjuk, hogy: Képlet x táblákhoz: c -elozlá c nad bc a bc d a cb d a b c d ad bc Nullhpotéz: c = 0, a különbég cupán mntavétel hba. Nullhpotéz: a hatá független a gyógyzertől, cupán placebo hatá. kh-négyzet tezt (függetlenég). c -elozlá: megadja a c -érték véletlen eltéréet. 13

016.09.09. Dönté Haonló a t-elozlá eetében megbezéltekhez. A különbég: a c -elozlát haználjuk. A várható érték = 0, ha a nullhpotéz gaz. ha c zámolt c krt - elvetjük ellenkező eetben megtartjuk a nullhpotézt. vagy p(c c zámolt) 5% - elvetjük ellenkező eetben megtartjuk a nullhpotézt. Ha a változók normál elozláúak, a kapcolat közöttük lneár jellegű. Lneár regrezó y ax b h (x,y ) h zabadág fokok záma: ebben a pecál eetben = 1. általában: z.f.=(-1)(o-1), ahol a orok záma o az ozlopok záma y: függő változó x: független változó h : hbatag = y (ax +b). (A különbég a megfgyelt é a feltételezett érték között) Q h h A legkebb négyzetek módzere y ax b x é y mért értékek. a é b az meretlen! Melyk a legjobban llezkedő egyene? Q h mnmál! Q a Q xy xx n x xy y n x x 1 b y a x 1 Kapcolat az nzuln érzékenyég é a BMI között. r : determnácó koeffcen. független regrezó eggyüttható t. hba t p dönté BMI -0,077 0,018-4,5 0,0011 zgnfkán r 0,6 14