A matematikai statisztika elemei

Hasonló dokumentumok
Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

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

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

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

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák)

Kutatói pályára felkészítı modul

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

7. el adás Becslések és minta elemszámok fejezet Áttekintés

2. Hatványsorok. A végtelen soroknál tanultuk, hogy az. végtelen sort adja: 1 + x + x x n +...

Valószín ségszámítás és statisztika

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

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

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Zavar (confounding): akkor lép fel egy kísérletben, ha a kísérletet végző nem tudja megkülönböztetni az egyes faktorokat.

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2.

Komputer statisztika

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

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

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

Matematika B4 I. gyakorlat

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

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó.

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz

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

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

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

KÍSÉRLETTERVEZÉS ÉS ÉRTÉKELÉS A MIKROBIOLÓGIAI GYAKORLATBAN

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

6. Minısítéses ellenırzı kártyák

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

Matematikai statisztika

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Pályázat címe: Pályázati azonosító: Kedvezményezett: Szegedi Tudományegyetem Cím: 6720 Szeged, Dugonics tér

Eddig megismert eloszlások Jelölése Eloszlása EX D 2 X P(X = 1) = p Ind(p) P(X = 0) = 1 p. Leíró és matematikai statisztika

3.1. A Poisson-eloszlás

Statisztikai programcsomagok

Tartalom. Kezdeti szimulációs technikák. Tipikus kérdések. A bootstrap módszer. Bevezetés A független, azonos eloszlású eset:

= dx 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Statisztika (jegyzet)

VII.Valószínűségszámítási, statisztikai, gráfelméleti alapfogalmak

A figurális számokról (IV.)

Valószínűségszámítás alapjai szemléletesen

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

Gyakorló feladatok II.

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

Tartalomjegyzék. Pemutáció 5 Ismétléses permutáció 8 Variáció 9 Ismétléses variáció 11 Kombináció 12 Ismétléses kombináció 13

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

A statisztika részei. Példa:

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

? közgazdasági statisztika

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának?

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. Cél. Matematikai statisztika előadás survey statisztika MA szakosoknak. A matematikai statisztika tárgya

Kalkulus II., második házi feladat

SEGÉDANYAG az országos kompetenciamérések, érettségi és OKTV eredmények kiértékeléséhez

Emlékeztető: az n-dimenziós sokaság görbültségét kifejező mennyiség a Riemann-tenzor (Riemann, 1854): " ' #$ * $ ( ' $* " ' #µ

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is:


FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

6. feladatsor. Statisztika december 6. és 8.

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

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

? közgazdasági statisztika

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

Kísérlettervezés alapfogalmak

ÖSSZEFÜGGÉSVIZSGÁLAT, PARAMÉTERBECSLÉS

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel-

1. A KOMPLEX SZÁMTEST A természetes, az egész, a racionális és a valós számok ismeretét feltételezzük:

1. Adatok közelítése. Bevezetés. 1-1 A közelítő függvény

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

A brexit-szavazás és a nagy számok törvénye

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Valószínűségszámítás

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Statisztika

æ MATEMATIKAI STATISZTIKA Dr. Bolla Marianna, Matematika Intézet, Sztochasztika Tanszék

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

Biosta'sz'ka és informa'ka

Valószín ségszámítás és statisztika gyakorlat Programtervez informatikus szak, esti képzés

Statisztika elméleti összefoglaló

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

PÉLDATÁR A SZÁMÍTÓGÉPES TESZTHEZ. Írta Dr. Huzsvai László

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

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben

Átírás:

A matematikai statisztika elemei Mikó Teréz, dr. Szalkai Istvá szalkai@almos.ui-pao.hu Pao Egyetem, Veszprém 2014. március 23.

2

Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 3 Bevezetés................................ 3 Alapfogalmak.............................. 3 Itervallumbecslések.......................... 5 A valószí½uség becslése...................... 6 A várható érték becslése ismert szórás eseté.......... 7 A várható érték becslése ismeretle szórás eseté........ 8 A szórás becslése......................... 9 Összefoglaló képletgy½ujteméy..................... 11 Megbízhatósági itervallumok.................. 11 Táblázatok............................... 12 ### Stat-itervC.tex, 2014.03.23., 17:10 Bevezetés Nem elméleti vizsgálatok (fejtegetések), haem a téyleges mért értékek kiértékelése következik. Alapfogalmak 0.1. De íció. Statisztikai mita: egy meyiség ( v.v.) többszöri mérésekor kapott eredméyek. A papíro X 1 ; :::; X (1) 3

4 TARTALOMJEGYZÉK valós számok, elméletileg pedig X 1 ; :::; X valószí½uségi változók. A feti mita szabadsági foka s : 1. (2) 0.2. De íció. (i) Empirikus (tapasztalati, gör.) várható érték: : X 1 + ::: + X a szokásos "számtai közép". (ii) Empirikus (tapasztalati) szóráségyzet: (3) 2 : 1 X i1 X i 2 X 1 2 + ::: + X 2 (4) (iii) Korrigált (javított) empirikus (tapasztalati) szóráségyzet: ( ) 2 : 1 2 X 2 1 + ::: + X 2 1 (5) 0.3. Tétel. Az empirikus szóráségyzet egyszer½ubbe is kiszámolható: 2 2 2 X 2 1 + ::: + X 2 (ld. a (3) képletet), és e feledjük: a korrigált empirikus szóráségyzet (5) alapjá ( ) 2 : 1 2. (7) 2 (6) 0.4. Példa. 12 mérést végeztük: fx 1 ; :::; X 12 g f20:0; 20:2; 20:4; 20:7; 20:7; 21:0; 21:1; 21:3; 21:4; 21:4; 21:4; 21:5g, tehát 12 és s 1. Az empirikus (tapasztalati) várható érték: 20:0 + 20:2 + 20:4 + 20:7 + 20:7 + 21:0 + 21:1 + 21:3 + 21:4 + 21:4 + 21:4 + 21:5 12 20:925,

TARTALOMJEGYZÉK 5 a tapasztalati égyzetes várható érték: 2 20:02 + 20:2 2 + 20:4 2 + 20:7 2 + 20:7 2 + 21:0 2 + 21:1 2 + 21:3 2 + 21:4 2 + 21:4 2 + 21:4 2 + 21:5 2 12 438:100 833, a tapasztalati szóráségyzet és szórás (6) szerit: 2 2 2 438:101 20:925 2 0:2454, q 2 2 p 0:245 4 0:4954, a korrigált (tapasztalati) szóráségyzet és szórás (5) szerit ( ) 2 1 2 2 12 11 (438:101 20:9252 ) 0:2677, r 1 2 2 p 0:2677 0:5174. Itervallumbecslések Általáos probléma: 0.5. Probléma. A kapott statisztikai mita alapjá adjuk meg a valós számok egy olya [a; b] itervallumát, amelybe a vizsgált jeleség egy bizoyos mér½oszáma (pl. valószí½uség, várható érték, szórás, stb.) egy adott valószí½uséggel beleesik: P (a < < b) 1 " (8) ahol 0 < " < 1 adott (tetsz½oleges) szám. 0.6. De íció. A feti [a; b] itervallumot megbízhatósági (ko decia) itervallumak evezzük, az " számot hiba- vagy t½uréshatárak, az 1 " meyiséget pedig megbízhatósági szitek. 0.7. Megjegyzés. Általába a mita elemszámáak () övelésével az [a; b] itervallum csökke, míg a hibahatár (") csökketésekor az [a; b] itervallum övekszik. Speciális eseteket és példákat az alábbi alfejezetekbe látuk.

6 TARTALOMJEGYZÉK A valószí½uség becslése 0.8. Probléma. Egy A eseméy (kísérlet) p P (A) valószí½uségére keresük adott " > 0 mellett megbízhatósági itervallumot: P (a < p < b) 1 " (9) 0.9. Tétel. Ha akkor függetle kísérletb½ol k esetbe következett be az A eseméy, és elég agy 1), akkor a keresett itervallum: k k [a; b] ; + (10) ahol u " p s k 1 és az u " szám kielégíti a " (u " ) 1 2 egyel½oséget (visszakereshet½o a táblázatból). k (11) (12) 0.10. Példa. Egy mitába 30 mukadarabból 10 db volt selejtes. Adjuk meg a selejt p valószí½uségéek 95% -os megbízhatósági itervallumát! " Megoldás: Tehát " 0:05, u " -t az (u " ) 1 0:975 összefüggés 2 (ld.(12)) és a táblázat alapjá határozhatjuk meg: u " 1:96. (10) és (11) alapjá s p 1:96 10 30 30 1 10 0:168 690, 30 a 10 0:168 690 0:164 643, 30 b 10 + 0:168 690 0:502 023, 30 tehát a 0.9. Tétel alapjá P (0:164 < p < 0:502) 0:95, (13) vagyis 95% biztosággal modhatjuk, hogy a selejt aráya (valószí½usége, p) 0:164 és 0:502 közés esik. 1 ) legye legalább 30, de ikább > 200 a taácsos!

TARTALOMJEGYZÉK 7 0.11. Megjegyzés. (i) A feti példába (a mérések száma) elég kicsi, továbbá a hibahatár (") is elég sz½uk (kicsi), ez magyarázza a kapott [a; b] [0:164 ; 0:502] itervallum aráylag agy méretét! (ii) A(z) (12) egyel½oség potosa azt jeleti, hogy az 2 N (0; 1) stadard ormális eloszlásra teljesül az P ( u " < < u " ) 1 " (14) egyel½oség. (iii) A(z) alapul. 0.9. Tétel a agy számokra voatkozó Moivre-Laplace tétele A várható érték becslése ismert szórás eseté 0.12. Probléma. Adott " hibahatárhoz adjuk meg [a; b] ko decia itervallumot várható értékére, m re, HA -r½ol tudjuk, hogy ormális eloszlású ÉS adott szórása, vagyis P (a m b) 1 ". (15) 0.13. Tétel. A keresett itervallum [a; b] u " p ; + u " p (16) ahol az u " valós szám kielégíti a(z) (12) egyel½oséget (visszakereshet½o a táblázatból). 0.14. Példa. Egy vegyület 1kg meyiségébe az oxigétartalom () ormális eloszlást követ, szórását tudjuk: 3g. 12 mérést végeztük: fx 1 ; :::; X 12 g f20:0; 20:2; 20:4; 20:7; 20:7; 21:0; 21:1; 21:3; 21:4; 21:4; 21:4; 21:5g. Adjuk meg egy olya itervallumot, amelybe az oxigétartalom 95% eséllyel beleesik. Megoldás: Az ismert adatok: 12, D () 3, m M ()?, " 5% 0:05. Mivel ormális eloszlású és szórását ismerjük, ezért a(z) 0.13. Tétel (16) képletét alkalmazzuk. A táblázatból (12) szerit olya u " u 0:05 valós számot kell (vissza)keresük, 0:05 amelyre (u 0:05 ) 1 0:975 ahoa u 2 0:05 1:96. Továbbá, (3) szerit

8 TARTALOMJEGYZÉK 20:0 + 20:2 + 20:4 + 20:7 + 20:7 + 21:0 + 21:1 + 21:3 + 21:4 + 21:4 + 21:4 + 21:5 12 20:925, p p 3 0:866 025, 12 (16) alapjá a 20:925 1:96 0:866 025 19:227 591 és b 20:925 + 1:96 0:866 025 22:622 409. Tehát a 12 mérés és a 0.13. Tétel alapjá m M () értékére kaptuk, hogy vagyis szavakba: P (19:228 < m < 22:622) > 1 " 0:95, (17) " A 12 mérés és az ismert iformációk ( ormális és D () 0:3) alapjá 95% biztosággal állíthatjuk, hogy az oxigétartalom (M ()): 19:228 és 22:622 közé esik! " A várható érték becslése ismeretle szórás eseté 0.15. Probléma. Adott " hibahatárhoz adjuk meg [a; b] ko decia itervallumot várható értékére, m re, HA -r½ol tudjuk, hogy ormális eloszlású ÉS szórása ismeretle, a(z) (15) összefüggés mitájára. 0.16. Tétel. A keresett itervallum [a; b] t " p ; + t " p (18) ahol t " értékét az 1 -szabadságfokú Studet eloszlás (más éve: t- eloszlás) táblázatából keressük ki. 0.17. Példa. Egy bizoyos típusú TV készülék fogyasztása () ormális eloszlást követ, szórását em tudjuk, 12 mérést végeztük: X 1 ; :::; X 12 20:0, 20:2, 20:4, 20:7, 20:7, 21:0, 21:1, 21:3, 21:4, 21:4, 21:4, 21:5. Adjuk meg egy olya itervallumot, amelybe a fogyasztás 95% eséllyel beleesik. Megoldás: Az ismert adatok: 12, a szabadsági fok s 1 11, m M ()?, " 5% 0:05. Mivel ormális eloszlású és szórását em ismerjük, ezért a(z) 0.16. Tétel (18) képletét alkalmazzuk. A táblázat szerit az " 0:05 és az s 11 értékekhez t 0:05 2:201 tartozik.

TARTALOMJEGYZÉK 9, 2 és értékét az 0.4. Példába már kiszámoltuk, így p 0:5174 p 12 0:1494, és végül (18) alapjá a 20:925 2:201 0:1494 20:5962, b 20:925 + 2:201 0:1494 21:2538. Tehát a 12 mérés és a 0.16. Tétel alapjá m M () értékére kaptuk, hogy vagyis szavakba: P (20:596 < m < 21:254) > 1 " 0:95, (19) " A 12 mérés és az ismert iformáció ( ormális) alapjá 95% biztosággal állíthatjuk, hogy a fogyasztás (M ()) 20:596 és 21:254 közé esik! " A szórás becslése 0.18. Probléma. Adott " hibahatárhoz adjuk meg [a; b] ko decia itervallumot szóráségyzetére illetve szórására, HA -r½ol csak ayit tuduk, hogy ormális eloszlású, a(z) (15) összefüggés mitájára. 0.19. Tétel. A szóráségyzet keresett itervalluma " # a 2 ; b 2 ( ) 2 ( ) 2 ; 2 "2 2 1 "2 (20) míg a szórás itervalluma [a; b] " p "2 ; p # 1 "2 (21) ahol 2 "2 és 2 1 "2 értékeit az 1 -szabadságfokú 2 -eloszlás táblázatából keressük ki. 0.20. Példa. A csimpázkölykök testsúlya ormális eloszlású, legutóbbi mérésél a következ½o mitát kaptuk: X 1 ; :::; X 12 20:0, 20:2, 20:4, 20:7, 20:7, 21:0, 21:1, 21:3, 21:4, 21:4, 21:4, 21:5. Adjuk meg egy olya itervallumot, amelybe a testsúly szórása 95% eséllyel beleesik.

10 TARTALOMJEGYZÉK Megoldás: Az ismert adatok: 12, a szabadsági fok s 1 11, " 5% 0:05. Mivel ormális eloszlású és szórását becsüljük, ezért a(z) 0.19. Tétel (20) és (21) képleteit alkalmazzuk. A 2 táblázat szerit az "2 0:025, 1 "2 0:975 és s 11 adatokhoz a 2 "2 2 0:025 21:920 és 2 1 "2 2 0:975 3:816 (22) értékek tartozak, továbbá 0:025 p 21:920 4:6819 és 0:975 p 3:816 1:953 5. (23), 2 és értékét az 0.4. Példába már kiszámoltuk, így a 2 ( ) 2 2 "2 12 0:2677 21:920 0:1466, b 2 ( ) 2 2 1 "2 12 0:2677 3:816 0:8418, továbbá a p 0:1466 0:3829 és b p 0:8418 0:9175, tehát (20) alapjá P 0:1466 < D 2 () < 0:8418 > 1 " 0:95 (24) és (21) alapjá P (0:3829 < D () < 0:9175) > 1 " 0:95, (25) vagyis szavakba: " A 12 mérés és az ismert iformáció ( ormális) alapjá 95% biztosággal állíthatjuk, hogy a testsúlyok szóráségyzete (D 2 ()) 0:1466 és 0:8418 közé esik, míg szórása (D ()) 0:3829 és 0:9175 közé esik! "

TARTALOMJEGYZÉK 11 Összefoglaló képletgy½ujteméy A vizsgá kizárólag az alábbi oldalt és a táblázatokat lehet (kiyomtatva) haszáli: Megbízhatósági itervallumok Valószí½uség: k ; k + ahol u " p s k 1 k és (u " ) 1 " 2 Várható érték (szórás ismert): u " p ; + u " p Várható érték (szórás ismeretle): t " p ; + t " p ahol t " a Studet táblázatból (s 1 szabadságfokú), Szórás " p "2 ; p # 1 "2 ahol 2 "2 és 2 1 "2 a 2 -táblázatból (s 1 szabadságfokú).

12 TARTALOMJEGYZÉK Táblázatok

TARTALOMJEGYZÉK 13

14 TARTALOMJEGYZÉK eof