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

Hasonló dokumentumok
Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

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

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

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

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

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

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

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

Nemparaméteres eljárások

4 2 lapultsági együttható =

MATEMATIKAI STATISZTIKA KISFELADAT. Feladatlap

Nemparaméteres próbák

Matematikai statisztika

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

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

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Adatelemzés és adatbányászat MSc

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Intelligens elosztott rendszerek

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

NEMPARAMÉTERES PRÓBÁK

Valószínűségszámítás összefoglaló

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Páros binomiális próbák

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Van-e kapcsolat a változók között? (példák: fizetés-távolság; felvételi pontszám - görgetett átlag)

Kísérlettervezés alapfogalmak

Statisztika feladatok

Nemparaméteres módszerek. Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Statisztika elméleti összefoglaló

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal?

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

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

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz

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

Kísérlettervezési alapfogalmak:

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

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A tanulók oktatási azonosítójára és a két mérési területen elér pontszámukra lesz szükség az elemzéshez.

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

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Táblázatos adatok használata

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

? közgazdasági statisztika

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Kísérlettervezés alapfogalmak

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

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

7. Mágneses szuszceptibilitás mérése

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

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 5. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE

Elemi statisztika fizikusoknak

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

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

Bevezető feldatok. Elágazás és összegzés tétele

Microsoft Excel. Táblázatkezelés. Dr. Dienes Beatrix

STATISZTIKA III. Oktatási segédlet

? közgazdasági statisztika

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

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

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

A maximum likelihood becslésről

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

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Széchenyi István Egyetem. Informatika II. Számítási módszerek. 5. előadás. Függvények ábrázolása. Dr. Szörényi Miklós, Dr.

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

) ( 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.

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Átírás:

8. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK ISMÉTLÉS: Tanult nem paraméteres próbák, és hogy mlyen probléma megoldására szolgálnak. Név Illeszkedésvzsgálat Χ próbával Illeszkedésvzsgálat grafkus úton Gauss papírral Homogentás-vzsgálat Χ próbával Homogentás-vzsgálat Wlcoxon próbával Mre szolgál? A val.- vált. eloszlása egy adott eloszlást követ-e? A val.- vált. eloszlása normáls eloszlást követ-e? Két val.- vált. eloszlása megegyezk-e? Két val.- vált. eloszlása megegyezk-e? FELADATOK A feladatokhoz töltsük le a mnta adatokat tartalmazó xls fájl a tanszék honlapról: www.hds.bme.hu/mota/sm/nempar_prob_mnta.xls F.1. Egy cég három különböző méretű konzervdobozba csomagolja termékét, a három csomagolást különböző technológa folyamattal állítják elő. A gyártás folyamat célja természetesen jó, azonos mnőségű dohozok előállítása. Egy mnőségellenőrzés mérnök a következő okat azonosította annak, hogy konzervdobozok nem megfelelőek: 1. rongálódás a dobozon,. repedés a dobozon, 3. a nytófül nem megfelelő helyen van, 4. a nytófül hányzk, 5. egyéb. Mndhárom gyártás eljárással készült, hbás termékhalmazból mntát vettek, és megállapították, hogy a mnőségellenőrzésen mért nem felelt meg az adott doboz. gyártás eljárás Hba ok rongálódás repedés fül rossz helyen fül egyéb hányzk 1 34 65 17 1 13 150 3 5 5 19 6 15 3 3 8 16 14 10 100 összesen 89 145 58 54 9 375 mnta elemszám Kjelenthető-e 95%-os valószínűséggel a mérés adatok alapján, hogy a különböző hbák százalékos előfordulása megegyezk a három gyártás eljárásnál? Megoldás: Homogentás vzsgálat Χ próbával Nullhpotézs: H 0 : A hbák százalékos előfordulása ugyanolyan eloszlást követ a különböző gyártás eljárások esetén. (Ezt vzsgáljuk meg páronként.)

3 3 Χ Χ Χ = n m = n k = k m ν µ n m ν + µ ν κ n k ν + κ µ κ m k κ + µ Írjuk be a C15, C16 és C17 cellákba sorban, hogy 1- ; 1-3 és -3. A D15-H15-g számoljuk k a fent képlet Σ jelen belül értéket: D15:= =(D9/$I$9-D10/$I$10)^/(D9+D10) és ezt húzzuk végg H-g. Majd a J15-ben számoljuk k a Χ értékét: J15:= =I9*I10*SZUM(D15:H15). Tegyük meg ugyanezt a 16 és 17-dk sorban s. 1-: Χ = 5.54 1-3: Χ = 6.88-3: Χ = 9.75 Krtkus érték: krt ( p, r 1) = krt ( 0.95,4) Számoljuk k Χ krt értékét: J19:= =nverz.kh(1-0.95;darab(d9:h9)-1) Χ krt = 9.48 Vzsgálat: 3 3 krt krt krt Következtetés: A -es és 3-as gyártás eljárásban a hbák százalékos előfordulása nem ugyanolyan eloszlású. F.. Egy gyerekszékeket gyártó cég olyan tervezés rányelvet akar követn, amelyben feltételez, hogy a) az adott korú (10-1 éves) gyermekek magassága normáls eloszlást követ (p=95%), és b) a lányok és fúk átlagos magassága között nncs lényeges eltérés (p=98%). Egy kutató cég 40 fút és 40 lányt vzsgált meg a célcsoportból, a vzsgálat eredménye az xls fájlban látható. Alátámasztják-e a vzsgálat eredménye a cég feltételezéset? Megoldás: a) Az egész mnta normaltás vzsgálata Χ próbával

Nullhpotézs: H 0 : A magasság normáls eloszlást követ. ( N p ) r υ = = 1 N p A mntafájl tartalmazza a mérés adatok táblázatos összefoglalóját: a mért magasságokat 9 ntervallumba osztották, megadták az egyes ntervallumokba esés gyakorságát (ν ). Az adatsor tartalmazza még a mért értékek átlagát és korrgált tapasztalat szórását. Írjuk fel a következő fejléceket: F7:= z G7:= Φ(z) H7:= p I7:= kh négyzet H17:= uáls H19:= krtkus Számítás: Létre kell hoznunk egy st.norm. eloszlású valószínűség változót a mérés eredményekből, vagys az ntervallumok felső határának értéket tartalmazó változót standardzáljuk: F8:= =(D8-$C$18)/$C$19 ; ezt húzzuk végg az oszlopon F16-g Így már a st.norm. eloszlás eloszlásfüggvénye adja meg, az adott érték alá esés valószínűségét: G8:= =STNORMELOSZL(F8) ; ezt húzzuk végg az oszlopon G16-g Két szomszédos valószínűség különbsége adja az adott ntervallumba esés valószínűségét, am képletünkben p : H8:= =H8 H9:= =G9-G8 ; ezt húzzuk végg az oszlopon H16-g Χ értékéhez a Σ-án belül lévő tag számítása kerül az I oszlopba. Ehhez szükséges a megfgyelések száma: N; ezt számoljuk k E17-ben: E17:= =SZUM(E8:E16). I8:= =(E8-$E$17*H8)^/($E$17*H8) ; ezt húzzuk végg az oszlopon I16-g. Χ értéke az utolsó oszlop összege: I17:= =SZUM(I8:I16). Χ = 10.8 Krtkus érték: krt ( p, r 1) Kh-négyzet eloszlás eloszlásfüggvényéből I19:= =nverz.kh(1-0.95;darab(b8:b16)-1) Χ = 15.51 Vzsgálat: krt Következtetés: A H 0 hpotézst elfogadjuk, vagys a gyerekek magassága 95%-os valószínűség sznten normáls eloszlást követ.

b) A fú és lány mnta várható értékének vzsgálata kétmntás U próbával (Fgyelem, ez paraméteres próba!) Nullhpotézs: H 0 : a 1 = a A fúk és a lányok magasságának várható értéke megegyezk. u = ς η σ n 1 1 σ + n Egy üres cellában a megadott adatokból számoljuk k u értékét. u = 1.36 p + 1 u krt A st.norm. eloszlás eloszlásfüggvényének nverze segítségével (p+1)/-höz számoljunk krtkus értéket. u krt =.3 1 1 Krtkus érték: ( p) = Φ = Φ ( 0.99) Vzsgálat: Következtetés: u u krt A H 0 hpotézst elfogadjuk, vagys a lányok és fúk magasságának várható értéke 98 %-os valószínűséggel megegyezk. F.3. Egy cég beszállító versengenek egymással. A cég arra kíváncs, hogy a beszállított alkatrészek tönkremenetel hajlama megegyezk-e, ezért mndkét beszállítótól vett mntát, és megvzsgálta, menny az alkatrészek tönkremenetel deje. Ezt tartalmazza a mnta xls fájl. Megegyezk-e 99%-os valószínűséggel a két gyártó által gyártott alkatrészek tönkremenetel hajlama? Megoldás: Homogentás-vzsgálat Wlcoxon próbával Nullhpotézs: H 0 : A két val.- változó eloszlásfüggvénye megegyezk. (A kétféle alkatrész tönkremenetel hajlama megegyezk.) u r = r = 1 n ( n + 1) A képletben szereplő r értékek a két mnta sorba rendezése után a kválasztott változó közös mntabel sorszáma: rangsorszámok, ezeket kell meghatározn. Hozzuk létre a következő fejléceket: G10:= közös sorszám H10:= közös mnta I10:= beszállító sorszáma J10:= rendezett mnta

K10:= rendezett mnta L10:= rangszámok Adatok előkészítése: Az 1. beszállító alkatrészenek cellát színezzük át valamlyen színre. Ez a Formátum Cellák Mntázat paranccsal érhető el. Másoljuk egymás után az 1. majd a. adatokat a H oszlopba. (Az 1. értékek cellá tt s színesek lesznek.) A G oszlopban a szokásos módon hozzuk létre a közös mnta sorszámat. Az 1. beszállító adata mellé az I oszlopba tegyünk 1-et: I11:= =1 és húzzuk végg I5-g; a. beszállító adata mellé -t: I1:= = és húzzuk végg az oszlopon. Az I11:I5 tartományt szntén színezzük k ugyanolyan színnel az átláthatóság kedvéért. Rangszámok megállapítása: Együtt jelöljük k a H11:I45 tartományt (két oszlop), majd másoljuk a J11:K45 tartományba. Most az új tartományt együtt kjelölve rendezzük sorba a mntát. Ehhez használjuk az Adatok Sorba rendezés menüpontot. A rendezett mnta oszlopot emelkedő sorrendbe választva láthatjuk, hogy az élettartam adatok szernt készül el a rendezés, a beszállító sorszámát hozzárendelve az élettartamokhoz. Ezután válasszuk k valamelyk beszállítót (a választás mndegy), most legyen a választott az 1. Nézzük meg a közös lstában hányadk helyen szerepelnek az 1. jelű, tehát színezett mezők. Ehhez: L11:= =HA(K11=1;G11;0), am egy olyan logka parancs, am ha a K11-es mező értéke 1. beírja a G11 értékét a cellába, különben pedg 0-t ír bele. Vagys ha az a sor az 1. beszállítóhoz tartozk, akkor beírja a cellába közös lstabel sorszámát az alkatrésznek, ezek a képletben szereplő rangszámok, r-ek. L46:= =SZUM(L11:L45) K47:= uáls L47:= =L56-(DARAB(C11:C30)*(DARAB(C11:C30)+1)/) ; és ezzel meg s van u. u = 138 Krtkus érték: n m M ( u) = u ( n, m, p) = u ε / ε / (15,0,0.99) K49:= közép L49:= =DARAB(C11:C30)*DARAB(E11:E30)/ ; ez M(u) értéke. M(u)=150 K60:= u ε/ L60:= =73 ; ehhez nyssuk meg a www.hds.bme.hu/mota/sm/wlcoxon.pdf fájlt és olvassuk k a megfelelő értéket.

Vzsgálat: u ε / u n m Következtetés: A H 0 hpotézst elfogadjuk, vagys a kétféle alkatrész tönkremenetel hajlama 99 %-os valószínűséggel megegyezk. A GYAKORLATON RÉSZLETEZETT STATISZTIKAI FOGALMAK: Illeszkedésvzsgálat Homogentás-vzsgálat MEGJEGYZÉS A kék szegéllyel kjelölt bekezdések olyan nformácókat, programkezelés technkákat tartalmaznak, amknek smerete feltétlenül szükséges a program használatához!