Hipotéziselmélet. Statisztikai próbák I. Statisztikai próbák II. Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Hasonló dokumentumok
Matematikai statisztika

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika

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

Bevezetés a hipotézis vizsgálatba. Hipotézisvizsgálatok. Próbák leírása. Kétoldali és egyoldali hipotézisek. Illeszkedésvizsgálatok

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Változók függőségi viszonyainak vizsgálata

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2.

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

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

Intelligens adatelemzés ea. vázlat 1. rész

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I o)

Statisztika II. előadás és gyakorlat 2. rész

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

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

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

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

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Hipotézis vizsgálatok

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

Izsák János. ELTE TTK Állatrendszertani és Ökológiai Tanszék. Kézirat

Korreláció- és regressziószámítás

STATISZTIKA II. kötet

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

NEMPARAMÉTERES ELJÁRÁSOK

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

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

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

ezek alapján kívánunk dönteni. Ez formálisan azt jelenti, hogy ellenőrizni akarjuk,

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Geostatisztika c. tárgy a BSc földrajz alapszak hallgatóinak

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. A valószínűségszámítás és a statisztika tárgya. Cél

Matematikai statisztika

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

Regresszió és korreláció

Nemparaméteres eljárások

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára. Szita formula J = S \R,

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

6. feladatsor. Statisztika december 6. és 8.

Változók közötti kapcsolatok vizsgálata

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

Regresszió és korreláció

2. METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

Valószínőségszámítás helye a tudományok között. Véletlen tömegjelenségek. Történeti áttekintés 1. Modellezés. Történeti áttekintés 3.

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Matematika B4 I. gyakorlat

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3

Megjegyzések. További tételek. Valódi határeloszlások. Tulajdonságok. Gyenge (eloszlásbeli) konvergencia

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

kismintás esetekben vagy olyanokban, melyeknél a tanulóalgoritmust tesztadatokon szeretnénk

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya

Mérési adatok feldolgozása Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

Geostatisztika I. Dr. Szabó Norbert Péter. BSc geográfus alapszak hallgatóinak

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Statisztika. Földtudomány szak, geológus szakirány, 2015/2016. tanév tavaszi

Kétoldali hibás Monte Carlo algoritmus: mindkét válasz esetén hibázhat az algoritmus, de adott alsó korlát a hibázás valószínűségére.

Populáció. Történet. Adatok. Minta. A matematikai statisztika tárgya. Valószínűségszámítás és statisztika előadás info. BSC/B-C szakosoknak

Geostatisztika. Dr. Szabó Norbert Péter. BSc műszaki földtudományi alapszak hallgatóinak

STATISZTIKA. ltozók. szintjei, tartozhatnak: 2. Előad. Intervallum skála. Az adatok mérési m. Az alacsony mérési m. Megszáml Gyakoriság módusz

A matematikai statisztika elemei

Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter Dr. Jónás Tamás Erdei János. Gazdaságstatisztika. II. rész A matematikai statisztika alapjai

kritikus érték(ek) (critical value).

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

2. egy iskola tanulói, a változók: magasságuk cm-ben, súlyuk (tömegük) kilóban; 3. egy iskola tanulói, a változó: tanulmányi átlaguk;

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés NBG GI866G4. Statisztika fogalma. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma

Átírás:

Hpotézselmélet Iformatka Tudomáyok Doktor Iskola Statsztka próbák I. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása Statsztka próbák II. Dötés eljárást dolgozuk k aak eldötésére, hogy a ullhpotézs gaz-e. Ha úgy kell döteük, hogy a ullhpotézs em gaz, automatkusa az alteratív hpotézst fogjuk elfogad. A dötésükhöz szgfkaca sztet foguk redel, amvel jellemezzük, hogy a ullhpotézsük mellett dötés mlye erős. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 3

Statsztka próbák III. Paraméteres esetbe: 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4 Statsztka próbák IV. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 5 Statsztka próbák V. Elfogadás tartomáy: Krtkus tartomáy: Dötés: 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 6

Statsztka hba Valóság H 0 IGAZ Dötés H IGAZ H 0 -at Elfogad - juk HELYES DÖNTÉS MÁSODFAJÚ HIBA H -et Fogadjuk el ELSŐFAJÚ HIBA HELYES DÖNTÉS 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7 Statsztka próbák VI. Elsőfajú hbavalószíűség: Másodfajú hbavalószíűség: Akkor követjük el, ha gaz a ullhpotézs, Akkor követjük el, ha elfogadjuk de a mtrealzácó mégs a krtkus a ullhpotézst, holott valójába tartomáyba esk, és a dötésük em gaz. Értéke ehezebbe elutasító! Az elsőfajú hbavalószíűség, állapítható meg. amt m állítuk be! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 8 A statsztka hbavalószíűségek szemléltetése Eloszlás a ullhpotézs mellett A valód eloszlás p Az első fajú hbava-, lószíűség. Általába 5-0%-ra választjuk (m 0 ) (m) Másodfajú hbavalószíűség 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 9 3

A statsztka hbavalószíűségek szemléltetése Eloszlás a ullhpotézs A valód eloszlás mellett p Az elsőfajú hbavalószíűség (ksebbre választva) (m 0 ) (m) A másodfajú hbavalószíűség (ő) 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 0 A statsztka hbavalószíűségek szemléltetése Az eloszlás a ullhpotézs mellett A valód eloszlás p Az elsőfajú hbavalószíűség (még ksebbre választva) (m 0 ) (m) A másodfajú hbavalószíűség (tovább ő) 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása A statsztka hbavalószíűségek szemléltetése A helyzet javul, ha a mtaelemszámot öveljük, hsze a két sűrűségfüggvéy szórása ksebb lesz, azaz távolodak egymástól! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4

A statsztka hbavalószíűségek szemléltetése Az eloszlás a ullhpotézs mellett (még agyobb mta alapjá) A valód eloszlás (még agyobb mta alapjá) p Az elsőfajú hbavalószíűség (m 0 ) (m) A másodfajú hbavalószíűség 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 3 A statsztka hbavalószíűségek szemléltetése Az eloszlás a ullhpotézs mellett (még az előzőél s agyobb mta alapjá) p A valód eloszlás (még az előzőél s agyobb mta alapjá) Az elsőfajú hbavalószíűség (m 0 ) (m) A másodfajú hbavalószíűség 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4 Statsztka próbák VII. A próba erőfüggvéye A próba ereje A próba torzítatlasága (Ha a ullhpotézs em áll fe, akkor agyobb valószíűséggel utasítjuk el, mt amkor feáll!) 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 5 5

Statsztka próbák VIII. A próba kozsztecája Az egyeletese legjobb próba 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 6 Neyma-Pearso fudametáls lemma Feltételek: 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7 Neyma-Pearso fudametáls lemma Állítás: A tétel arról szól, hogya lehet adott mtaelemszámú mta eseté rögzített elsőfajú hbavalószíűséghez a lehető legksebb másodfajú hbavalószíűségű próbát megkostruál 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 8 6

Bzoyítás: Neyma-Pearso fudametáls lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 9 Bzoyítás: Neyma-Pearso fudametáls lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 0 Bzoyítás: Neyma-Pearso fudametáls lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7

Bzoyítás: Neyma-Pearso fudametáls lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása Ste-lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 3 Bzoyítás: Ste-lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4 8

Bzoyítás: Ste-lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 5 Bzoyítás: Ste-lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 6 Bzoyítás: Ste-lemma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7 9

Paraméteres próbák egymtás u-próba kétmtás u-próba egymtás t-próba kétmtás t- próba függetle mtás összetartozó mtás Welch-próba egyszerű csoportosítás (oe-way ANOVA) F-próba Bartlett-teszt A próbákba az a közös, hogy az elemzett mta eloszlása ormálst követ. A ullhpotézst éppe a ormáls eloszlás paraméterevel kapcsolatosa fogalmazzuk meg. Várható érték a paraméter A szórás a paraméter 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 8 DÖNTÉS: H 0 Egymtás u-próba Feltétel: a ormáls eloszlású mtáak smerjük a szórását. P H : A mta várhatóértéke m m 0 0 upróba N 0 P( N(0,) u ) u krt próba u krt 0 (0,) N (0,) u P u N (0,) u ( ukrt ) ( ukrt ) ( ukrt ) krt krt H 0 krt ( u krt ) 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 9 Egymtás u-próba Az elsőfajú hba valószíűsége: Az elsőfajú hbavalószíűség éppe az szgfkaca-szt! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 30 0

Egymtás u-próba A másodfajú hbavalószíűség: Ugyas most: 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 3 Az u-próba erőfüggvéye: Egymtás u-próba Az u-próba tulajdosága: a próba torzítatla és kozsztes! Ráadásul egyeletese legjobb próba s! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 3 Bzoyítás: A kozszteca bzoyítása. Egymtás u-próba 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 33

A torzítatlaság bzoyítása. Egymtás u-próba 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 34 A torzítatlaság bzoyítása. Egymtás u-próba 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 35 Egymtás u-próba Megjegyzés: A gyakorlatba akkor s alkalmazzák az u- próbát, amkor a mta em ormáls eloszlású, de a mtaelemszám agy. Az alkalmazás jogosságát a cetráls határeloszlás-tétellel lehet dokol. Ugyas a próbastatsztka ormáls eloszlású lesz aszmptotkusa, mvel a CHT szert a mtaátlag már közel ormáls eloszlású! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 36

A kétmtás u-próba Adottak az X, X,..., X és az Y, Y,..., Ym egymástól függetle statsztka mták. A mták függetle ormáls eloszlásúak, a szórásak smertek. H 0:, H:. X N(, ), Y m N(, ) m X Y N (, m ) m 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 37 A kétmtás u-próba Ha feltesszük, hogy a ull-hpotézs gaz, akkor X Ym N(0, ). X Ym N (0, ) m m DÖNTÉS: X Ym m u H 0 -t elfogadjuk 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 38 H t Egymtás t-próba H : A mta várható értéke m 0 m t 0 0 próba * s P krt DÖNTÉS: ( t t ) t próba t krt 0 H 0 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 39 3

Kétmtás t-próba (függetle mták) : A mták várható értéke egyelőek H 0 A mták szórása egyelőekek tektedők. Külöbe em alkalmazható a próba. Eek ym m m H 0 t elleőrzése próba F-próbával. t m * * s m s t, P krt próba t y, m ( t m t ) DÖNTÉS: krt H 0 m 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 40 Kétmtás t-próba (összetartozó mták) X, Y, X, Y,..., X, Y X N,, Y N, H 0 H DÖNTÉS: : A mták várható értéke egyelőek y 0 t próba t * * s, s y, P( t tkrt ) t próba t statsztka mta krt H 0 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4 A Welch-próba I. Ha az F-próbát el kell vetük, em alkalmazható a két függetle mtás t-próba a két mta várható értéke egyezéséek elleőrzésére. Erre az esetre dolgozta k Welch a most smertetedő robusztus próbát: X,X,,X N( X, X ) és Y,Y, Y m N( Y, Y ) egymástól függetle ormáls eloszlású statsztka mták, X és Y em smert. H : X Y, H:. 0 X Y 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4 4

5 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 43 A Welch-próba II. Megmutatható, hogy a ullhpotézs feállása eseté a m s s Y X W m y m m,,, próbastatsztka közelítőleg Studet-eloszlású [f] (egészrész f) szabadságfokkal, ahol s m s m s c c m c f m y m y,,,, ) ( 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 44 F-próba X,X,,X N( X, X ) és Y,Y, Y m N( Y, Y ) egymástól függetle ormáls eloszlású statsztka mták, X és Y em smert.. :, : 0 Y X Y X H H Ha feltesszük, hogy a ull-hpotézs gaz, akkor gaz lesz, hogy,, *, * m m y F s s 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 45 Bartlett-próba Adott p ormáls eloszlású mta, amk függetleek egymástól. Az a ulhpotézsük, hogy a mták szórása em külöbözek egymástól: A szórások külöbözők : : 0 H p H A próbastatsztka most: p s f z f c B log log.306 ahol f p f f f p f p c 3 p s f f z Megmutatható, hogy ha H 0 feáll, akkor B eloszlása p- szabadságfokú - eloszlást (Chégyzet) követ.

Egyszeres osztályozás (Oe-way ANOVA) Az HA 0 egyes mtarealzácót : A változók csoportok várható várható egy tördelő értéke értéke változó azoosak külöbségére értéke szert kofdeca tervallum kettőél több szerkeszthető. csoportra osztjuk. A külöbség A módszer valód a értéke függetle a beállított Hmtás : Va t-próba valószíűséggel két olya kterjesztése változó, ebbe melyek kettőél az tervallumba várható agyobb értéke esetre. esk. külöbözek A próbastatsztka Fsher-féle F-próba eloszlása a ullhpotézs feállása H eseté 0 : A változók F-eloszlású. varacá egyelőek A Bartlett-Bo-próba próbastatsztka eloszlása a ullhpotézs feállása Heseté 0 : A kettőél F-eloszlású. több Az változó F-próba varacá kterjesztése. egyelőek Levee-próba Ez em paraméteres próba! Ncs előzetes feltevés a Hváltozók 0 : A kettőél ormaltására több változó voatkozóa! varacá egyelőek 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 46 Csoportátlagok: t v ( v ) ( j v ) ( t ) ( j t ) t j v j m ( m ) ( j m ) m j v m ( t ) ( v ) j j ( j m ) t Q total j j j Q k t Egyszeres osztályozás Négyzetösszegek: ( t) v m ( ) v ( ) m Q t t t v v v m m m b ( ( ) ( ) j ) ( ( ) j ( ) ) ( ( ) j ( ) ) j j j 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 47 Egyszeres osztályozás Q total Q k Q b H0 H Q k 3 Q b 3 F-eloszlású (, -3) ( m) ( t) Q b m t t 3 m v Studet (-3) 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 48 6

Nemparaméteres próbák Ha az alapsokaság (a statsztka mta) eloszlását em tektjük eleve smertek, akkor emparaméteres próbákról beszélük. Ilyekor tehát az előzetes feltevések agyo általáosak, de természetesek; pl. feltesszük, hogy a mta eloszlása folytoos, vagy feltesszük, hogy a szórás véges, stb. Mvel kevesebb feltételt követelük meg kduláskor (a pror feltevések), a következtetések levoásához agyobb elemszámú mtákra lesz szükségük, mt a paraméteres próbák eseté. A próbastatsztkák eloszlását csak aszmptotkusa smerjük. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 49 Nemparaméteres próbák területe ILLESZKEDÉSVIZSGÁLAT H 0 : Az elemzett változó eloszlása megegyezk a hpotetkussal -próba, egymtás Kolmogorov-Szmrov, P-P grafko FÜGGETLENSÉVIZSGÁLAT H 0 : Az elemzett változók függetleek -próba, omáls változókra, ordáls változókra HOMOGENITÁSVIZSGÁLAT H 0 : Az elemzett változók eloszlása azoos -próba, kétmtás Kolmogorov-Szmrov, Wlcoo, McNemar, Kruskal-Walls, Fredma 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 50 Nemparaméteres próbák -próbák Kolmogorov-Szmrov próbák Ma.Whtey-próba Kruskal-Walls próba Wlcoo próba Fredma próba Levee-próba 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 5 7

-próbák Eze a tulajdoságo alapulak a -égyzet próbák! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 5 -próbák: tszta lleszkedés vzsgálat X X,...,, F 0 ( ) X statsztka mta a mta hpotetkus eloszlásfüggvéye Elleőrz akarjuk azt a feltevést, hogy a mta elmélet eloszlásfüggvéye éppe ez a függvéy: H : P( X t) F0 ( ) H P( X t) F ( ) 0 t : 0 t 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 53 -próbák: tszta lleszkedés vzsgálat Adjuk meg a mta értékkészletéek egy tetszőleges r dszjukt tervallumból álló felosztását: I k a a a r * * * * a a, ( k,,..., r), a a k, k 0, r Ha a ullhpotézs gaz, akkor, p k P( X I k ) F0 ( ak ) F0 ( ak ). 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 54 8

-próbák: tszta lleszkedés vzsgálat A k X ( ) I ( k,,..., r) k az Ak k teljes eseméyredszer eseméy bekövetkezéseek a gyakorsága T,..., ~ Pol, p, p,..., p, r Tehát, ha a ullhpotézs gaz: r k pk T ( X, X,..., X ) r ( ). p k k r 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 55 -próbák: tszta lleszkedés vzsgálat K a krtkus érték: P( r K ) Dötés: a ullhpotézst akkor fogadjuk el az szgfkaca-szete, ha T K Az elsőfajú hbavalószíűség most csak aszmptotkusa lesz. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 56 -próbák: becsléses lleszkedés vzsgálat X,...,, X X statsztka mta F () a mta hpotetkus eloszlásfüggvéye Az eloszlásfüggvéy most k db paramétertől függ, amek értékét em smerjük! Elleőrz akarjuk azt a feltevést, hogy a mta elmélet eloszlásfüggvéye éppe ez a függvéy: H0: P( X t) F t H : 0 P ( X t) F t 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 57 9

-próbák: becsléses lleszkedés vzsgálat Első lépésbe tektjük a k db paraméter kozsztes becsléset a mtából: ~ T,,...,,,,..., k Másodk lépésbe az eloszlásfüggvéy képletébe behelyettesítjük a becsléseket: F0 ( t) F~ ( t) Harmadk lépésbe végrehajtuk egy tszta lleszkedésvzsgálat tesztet a mtá, azzal a külöbséggel, hogy a szabadág fokot csökketjük a paraméterek számával: r --k 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 58 -próbák: függetleségvzsgálat 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 59 -próbák: függetleségvzsgálat 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 60 0

-próbák: függetleségvzsgálat Ha a ullhpotézs gaz, a próbastatsztka eloszlása 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 6 -próbák: homogetásvzsgálat Ha a ullhpotézs gaz, azaz a két mtáak ugyaaz az eloszlásfüggvéye: 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 6 Egymtás Kolmogorov-Szmrov próba H 0 : A mta eloszlásfüggvéye F( ) Most s lleszkedésvzsgálatról va szó! t próba sup F IR emp ( ) F( ) F emp k ( ) ahol * * k ; vagy k k # Ha a ullhpotézs gaz, a próbastatsztka aszmptotkusa Kolmogorov-eloszlást DÖNTÉS t követ. próba t A krtkus krt H értéket ez alapjá 0 az eloszlás alapjá határozzuk meg a szgfkaca szthez. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 63

Egymtás Kolmogorov-Szmrov próba Az emprkus eloszlásfüggvéy és az elmélet eloszlásfüggvéy átfedése 00 elemű mta eseté: 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 64 A Kolmogorov eloszlás 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 65 Kétmtás Kolmogorov-Szmrov próba H 0 t : Most A mták homogetásvzsgálatról eloszlásfüggvéye va szó! azoos m sup F t t ( ) G H DÖNTÉS próba krt 0 ( ) Ha próba a ullhpotézs gaz, a próbastatsztka emp most emp s aszmptotkusa Kolmogorov-eloszlást IR követ. A krtkus értéket ez alapjá az eloszlás alapjá határozzuk meg a szgfkaca szthez. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 66

Két függetle mta homogetásáak vzsgálata Ma-Whtey próbával Egy X mta adatat két részre osztjuk egy Y csoportképző változó segítségével. Megvzsgáljuk, hogy a két mta azoos eloszlásfüggvéyhez tartozk-e. Pl. azoos eloszlást követ-e a GDP eloszlása a lat-amerka és a kelet-európa országok esetébe? 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 67 Két függetle mta homogetásáak vzsgálata Ma-Whtey próbával Tektsük az,,..., és y, y,..., y m mtákat! Legye N=+m. A két mta "összefésüléséből" képezzük a redezett mtát! z * * * z z N R r, R y N r a két mtához tartozó ragszámösszegek 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 68 Két függetle mta homogetásáak vzsgálata Ma-Whtey próbával Abba az esetbe, ha, m elég agy, az R X eloszlása aszmptotkusa ormáls lesz ( N ) paraméterekkel, így és R m( N ) stadard ormáls eloszlású! Ks mták eseté a Ma-Whtey táblázatot haszáljuk. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 69 3

Több függetle mta együttes homogetásvzsgálata Kruskal-Walls próbával Elleőrz szereték azt a ullhpotézst, hogy p függetle mta ugyaabból az eloszlásból származk-e, vagys a mtákak közös-e az eloszlásfüggvéyük. Pl. A gépkocsk fogyasztása azoos eloszlást követ-e a gyártás hely szert? A dolgozó fzetések azoosak-e a mukabeosztásokba? a gdp eloszlása azoos-e az egyes földrészeke? 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 70 Több függetle mta együttes homogetásvzsgálata Kruskal-Walls próbával A p függetle mtát egy Y tördelő változó segítségével fogjuk előállíta. Az egyes mtákhoz az X változó azo esete tartozak majd, amelykél az Y azoos értéket vesz fel. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7 Több függetle mta együttes homogetásvzsgálata Kruskal-Walls próbával Egy X változó esetet egy Y tördelő változó segítségével p részre csoportosítuk. X folytoos változó Y dszkrét (kategóra) változó, csoportképző változó () () (,,..., ) () () (,,..., ) ( p) ( p) ( p),,..., p,,, a p rész-mta N az adatmátr összes esetszáma N p 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7 4

Több függetle mta együttes homogetásvzsgálata Kruskal-Walls próbával z * * * z z N jelöl az X mta redezett realzáltját r,,..., r r r az első például azt adja meg, hogy az mta ragszáma első mta első eleme a teljes redezett mtába a háyadk r, r,..., r helye áll! a másodk mta ragszáma r, r,..., N N r N p p a p-edk mta ragszáma R r r r, R r r r,, R p r r N p N a megfelelő ragszámösszegek 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 73 Több függetle mta együttes homogetásvzsgálata Kruskal-Walls próbával Megmutatható, hogy a mták homogetásáak feltételezése mellett a p H N( N ) j R j j 3( N ) redstatsztka aszmptotkusa p - szabadságfokú -eloszlást követ. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 74 Két összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Wlcoo próbával Nullhpotézs: az adatmátr X és Y változója azoos eloszlásfüggvéyhez tartozk-e?, y,, y,...,, y az X,Y változópár adatsora d y, d y,..., d y a dfferecák sora d s sg d, s sg d,..., s sg d d az előjelek sora a d, a d,..., a d az abszolút eltérések sora 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 75 5

Két összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Wlcoo próbával (0 ) a * a * a * az abszolút eltérések redezett mtája r, r,..., r az a, a,..., a abszolút eltérések ragszáma R r s 0 R r s 0 a poztív dfferecák ragszám-összege a egatív dfferecák ragszám-összege R R R r 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 76 Két összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Wlcoo próbával Ezutá a Wlcoo-táblázatból adott >0 elsőfajú hba megválasztás utá kolvassuk a megfelelő krtkus értékeket, és a ullhpotézst akkor fogadjuk el, ha R + a két krtkus érték közé esk. Pl. =0,0 eseté =6-hoz a <R+ <0 relácóak kell feálla. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 77 Két összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Wlcoo próbával Ha az mta elemszám agy (több mt 5), akkor megmutatható, hogy R + közel ormáls eloszlású lesz ( ) ( )( ) ER, és 4 σ R 4 paraméterekkel. R Ilyekor a ullhpotézs eldötéséhez az u relácó teljesülését kell elleőrz, ahol u 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 78 6

Több összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Fredma próbával Összese p változó azoos eloszláshoz tartozását elleőrzzük. () () X () () () () ( p) ( p) ( p) az adatmátr Pl. a külöböző dőpotokba vett súlyok azoos eloszlásúak-e. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 79 Több összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Fredma próbával Készítsük el az adatmátr mde soráak ragszámat: () r () r () r () r () r () r ( p) r ( p) r ( p) r () r p azt a ragszámot jelet, hogy () háyadk legksebb elem az adatmátr első sorába. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 80 Több összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Fredma próbával () () R r, j j () () R r,..., j j ( p) ( p) R r j j az egyes oszlopokhoz tartozó ragszám-összegek. Ha a homogetás feltétele (a ullhpotézs) gaz, p ( j) F R 3( p ) p( p ) j ragstatsztka aszmptotkusa p- szabadságfokú -eloszlást követ. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 8 7

Több összetartozó mta homogetásáak elleőrzése Fredma próbával Ha az mta elemszám kcs, akkor a Fredma-táblázatot haszáljuk. Abba az esetbe, ha a homogetást el kellett vet, akkor az összes (,j) párokra voatkozó kétdmezós mtáko egyekét elleőrzzük a homogetás feállását, pl. Wlcoo próbával. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 8 Szekvecáls próbák Felmerül a kérdés, hogy em lehete olya próbát szerkeszte, am az első és másodk hbavalószíűség összegét mmalzálja? Wald Ábrahám (90-950) olya szekvecáls eljárást dolgozott k, amely adott hbavalószíűségek mellett mmalzálja a szükséges mtaelemek várható számát Eek a módszerek akkor va agy jeletősége, amkor a mtavétel költséges, mert a vzsgált termék rocsolásával jár. Ilye pl. a lőszervzsgálat, zzó élettartam-vzsgálat, élelmszer összetétel-elemzés, stb. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 83 Szekvecáls próbák Két paraméter közül szereték választa: 0, Jelölje a két paraméterhez tartozó sűrűségfüggvéyeket: f 0 ( ), f ( ) A felállított hpotézs a valód paraméterre voatkozk: H : 0 0, H : 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 84 8

Szekvecáls próbák Legye X, X,..., X,... egy végtele hosszú statsztka mta. f V f 0 ( X ),,,... ( X ) Eek alapjá szekvecáls dötésük (=,, ) a következő:. Ha V A. Ha V B 3. Ha A V B akkor elfogadjuk a ullhpotézst és megálluk; akkor elfogadjuk az alteratívhpotézst és megálluk; akkor tovább mtát veszük. A, B 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 85 Wald-Wolforwtz tétel Az összes olya (szekvecáls és em szekvecáls) dötés eljárás közül, amelyek első- és másodfajú hbavalószíűsége em agyobbak mt lletve és a szükséges N (véletle) mtaelemszám várható értéke mdkét hpotézs feállása eseté véges, a fet eljárás mmalzálja E t. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 86 Példa -próbával lleszkedésvzsgálatra A World 95 állomáyba elleőrzzük, hogy az országok egyeletese vaak-e szétosztva az egyes gazdaság régókba! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 87 9

Példa -próbával lleszkedésvzsgálatra 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 88 Példa -próbával lleszkedésvzsgálatra Az országok eloszlása a régókba egyeletesek tekthető! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 89 Példa -próbával függetleségvzsgálatra Függetle-e a kor a fogyasztás meységétől? 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 90 30

Példa -próbával függetleségvzsgálatra 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 9 Példa -próbával függetleségvzsgálatra 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 9 Példa -próbával függetleségvzsgálatra 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 93 3

Példa -próbával függetleségvzsgálatra A jeletős szgfkaca-szt arra utal, hogy a függetleséget feltételező ullhpotézs gaz! A páces korától em függ a fogyás meysége! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 94 Példa -próbával függetleségvzsgálatra Függetle-e a vérzsírcsökkeés (trglcerd) a fogyasztás meységétől? 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 95 Példa -próbával függetleségvzsgálatra A jeletős szgfkaca-szt arra utal, hogy a függetleséget feltételező ullhpotézs gaz! A vérzsírtartalom em függ a fogyás meységétől! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 96 3

Példa egymtás Kolmogorov-Szmrov próbára Normáls eloszlást követ-e a fogyás? 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 97 Példa egymtás Kolmogorov-Szmrov próbára 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 98 Példa egymtás Kolmogorov-Szmrov próbára Jeletős agyságú a szgfkaca szt, el kell hogy fogadjuk a ullhpotézst! A fogyás jól lleszkedk a ormáls eloszláshoz! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 99 33

Példa kétmtás Kolmogorov-Szmrov próbára Elleőrzzük, hogy a kezdet súly azoos eloszlású-e a végsúllyal! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 00 Példa kétmtás Kolmogorov-Szmrov próbára 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 0 Példa kétmtás Kolmogorov-Szmrov próbára A súlyeloszlások homogetása feáll! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 0 34

Példa Ma-Whtey próbára Azoos eloszlást követ-e a GDP eloszlása a latamerka és a kelet-európa országok esetébe? A world 95 adatmátrba most X a gdp_cap, az Y csoportképző változó pedg a rego. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 03 Példa Ma-Whtey próbára 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 04 Példa Ma-Whtey próbára Kelet-Európába magasabbak a GDP értékek! A próba em fogadható el! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 05 35

Példa Kruskal-Walls próba alkalmazására Elleőrzzük, hogy a world 95 állomáyba a férfak és a ők várható élettartama azoos eloszlást követek-e a külöböző éghajlat vszoyok között! A lfeepm, lfeepf változók vaak az X szerepébe, A clmate változó lesz az Y tördelő változó. Az uralkodó klma szert fogjuk csoportosíta a lfeepm és lfeepf értéket! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 06 Példa Kruskal-Walls próba alkalmazására X Y 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 07 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 08 36

Példa Kruskal-Walls próba alkalmazására Alacsoyak a szgfkaca sztek, azaz az életkorok máskét alakulak más klmatkus régókba! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 09 Példa a Wlcoo próba alkalmazására Elleőrzzük, hogy a detstudy állomáyba a kezdetsúly és végsúly azoos eloszlást követek-e! A vzsgált összetartozó változók 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 0 Példa a Wlcoo próba alkalmazására 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 37

Példa a Wlcoo próba alkalmazására Mdegyk dffereca egatív volt, vagys md a 6 páces fogyott! Természetese a szgfkaca szt eek megfelelőe 0! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása Példa a Fredma próba alkalmazására Elleőrzzük, hogy a detstudy állomáyba a külöböző dőpotokba mért testsúlyok azoos eloszlást követek-e! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 3 Példa a Fredma próba alkalmazására 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 4 38

Példa a Fredma próba alkalmazására a súlyok ragszáma csökkeő tredet mutatak A ullhpotézst elutasítjuk 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 5 Párokét Wlcoo-próbák Az összes párosítást beállítjuk! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 6 Egyk párál sem fogadható el a homogetás! 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 7 39

A fotosabb emparaméteres próbák áttektő táblázata 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 8 A fotosabb emparaméteres próbák áttektő táblázata 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 9 A fotosabb emparaméteres próbák áttektő táblázata 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása 0 40