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

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

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

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

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

Statisztika október 27.

Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás

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

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

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

Matematikai statisztika

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

? közgazdasági statisztika

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

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

? közgazdasági statisztika

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Ismétlés: Visszatevéses mintavétel. A valószínőség további tulajdonságai. Visszatevés nélküli mintavétel. A valószínőség folytonossága

Kutatói pályára felkészítı modul

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

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

Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/ félév Arató Miklós

A valószínőség folytonossága

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

1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínűségszámítás helye a tudományok között. Cél

Matematikai statisztika

1. elıadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínőségszámítás helye a tudományok között. Cél

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

Matematika B4 I. gyakorlat

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version Irodalom.

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Függvénygörbe alatti terület a határozott integrál

A matematikai statisztika elemei

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

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

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

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

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Szita (Poincaré) formula. Megoldás. Alkalmazások. Teljes eseményrendszer. Példák, szimulációk

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

Megoldás a, A sebességből és a hullámhosszból számított periódusidőket T a táblázat

Változók függőségi viszonyainak vizsgálata

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

BEVEZETÉS AZ SPSS ALAPJAIBA. (Belső használatra)

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

Hajós György Versenyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 2011

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

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

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

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

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

Eseményalgebra, kombinatorika

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

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

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

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

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

KTK. Dr. Herman Sándor Dr. Rédey Katalin. Statisztika I. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM. Közgazdaságtudományi Kar. Alapítva: 1970

2. METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

Megjegyzés: Amint már előbb is említettük, a komplex számok

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

6. Minısítéses ellenırzı kártyák

VII.Valószínűségszámítási, statisztikai, gráfelméleti alapfogalmak

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

Áringadozások elıadás Kvantitatív pénzügyek szakirány 2012/13 2. félév

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya

1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínűségszámítás helye a tudományok között. Cél

1. előadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínűségszámítás helye a tudományok között. Cél

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

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

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

Ökonometria. /Elméleti jegyzet/

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

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

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

STATISZTIKA II. kötet

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

Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Ketskeméty László

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

Kolónia-stimuláló faktorok (CSF)

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

Nagypontosságú aritmetika

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Statisztika

Backtrack módszer (1.49)

1. feladatlap megoldása. Analízis II. 1. Vizsgálja meg az alábbi sorokat konvergencia szempontjából! a) n 2 n = 1 1X 1

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

VÉLETLENÍTETT ALGORITMUSOK. 1.ea.

Valószínűségszámítás alapjai szemléletesen

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

Átírás:

Valószíőségszámítás és statsztka elıadás fo. BSC/B-C szakosokak 3. elıadás Szeptember 28 dszkrét valószíőség változókra X(ω)=c mde ω-ra. Elevezés: elfajult eloszlás. P(X=c)=1. X akkor 1, ha egy adott, p valószíőségő A eseméy bekövetkezk és 0 külöbe (elevezés: az A eseméy dkátora). P (X=0)=1-p P (X=1)=p Q X Q X 0 hac B ( B) = 1ha c B 0, ha 0 B és1 B p, ha 0 B és1 B ( B) = 1-p, ha 0 B és1 B 1, ha 0 B és1 B 2. A bomáls és a hpergeom. elo. összehasolítása Mtavételél legye X a mtába levı selejtesek száma. Vsszatevéses esetbe (bomáls eloszlás): k k M M P( X = k) = 1 ( k = 0,..., ) k N N Vsszatevés élkül esetbe: M N M (hpergeometra eloszlás) k k P ( X k) = = ( k = 0,..., ) N p 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 k Hp.geom (N=20,M=10) Bomáls (p=0.5) Tulajdoságok Ha X dszkrét valószíőség változó, f :R R tetszıleges függvéy, akkor f (X) s dszkrét valószíőség változó. Példa: X a gyártott termék hossza mm-be. Tegyük fel, hogy P (X=18)= = =P (X=22)=1/5. T.f.h. az deáls a 20 mm. Ekkor a d= X-20 eloszlása: P (d=0)=1/5, P (d=1) = P (d=2) = 2/5. Teljes eseméyredszer Ha X dszkrét valószíőség változó, akkor az A ={ω:x(ω)= x } eseméyek teljes eseméyredszert alkotak.

Kocka-érme kísérlet X feltételes eloszlása A eseméyre voatkozóa: q :=P (X=x A). Ez s eloszlás: ( ( ) ) P X = x A q = P X = x A = = 1 P( A) Valószíőség változók függetlesége X és Y dszkrét valószíőség változók függetleek, ha P ({X = x } {Y = y k })=P (X = x )P (Y = y k ) teljesül mde,k értékre. (Azaz az X-hez és az Y-hoz tartozó teljes eseméyredszerek függetleek.) Megjegyzés: az elfajult eloszlású valószíőség változó mde valószíőség változótól függetle. Ömagától csak az elfajult eloszlású valószíőség változó függetle. A matematka statsztka tárgya Következtetések levoása adatok alapjá Ipar termelés Mezıgazdaság Szocológa (közvéleméykutatások) Természettudomáyok Meteorológa (pl. klímaváltozás) Geetka (chptechológa) Pézügy adatok stb. Törtéet Táblázatokat a bztosítók már többszáz éve haszálak Maga a tudomáy fatal tudomáy, alg 100 éves a múltja Agla mezıgazdaság alkalmazások voltak az elsık Fejlıdése felgyorsult az utóbb évtzedekbe (számítógépek jóvoltából) Populácó Az a sokaság, amek a jellemzıre kvácsak vagyuk. : Gyártmáyok Magyarország szavazópolgára A Ft/Euro árfolyam ap változása Legtöbbször cs mód teljes körő (100%-os) adatfelvételre. Mta A populácóból kválasztott részhalmaz, amelyre voatkozóa az adatok redelkezésre állak. Mvel a mtavétel véletle, ezért a mtaelemek valószíőség változók. Fotos szempot a reprezetatvtás. Gyakorlatba legtöbbször feltesszük, hogy a mtaelemek függetleek.

Függetleek-e? A ap középhımérséklet Budapeste az dé október 2-á és jövıre lyekor A sajtóhbák száma egy köyv két külöbözı oldalá Két háztartás áramfogyasztása ugyaazo a apo Két beteg véryomása Egy beteg véryomása két külöbözı vzsgálatál Adatok Mtavétel a populácóból: eredméye a (statsztka) mta A mtavétel módja s léyeges (legegyszerőbb eset: bármelyk elem ugyaakkora valószíőséggel kerül a mtába) A mtavétel eredméye: (statsztka) mta: x 1,x 2,,x számsorozat, az X 1,X 2,,X valószíőség változó-sorozat realzácója. Matematka statsztka helye a tudomáyok között Matematka tudomáy, mert a valószíőségszámítás eredméyere épül. Ugyaakkor a statsztka mdeap alkalmazása em mdg kellıe precíz (teljesülek-e a feltételek?) Ezért léyeges, hogy a valószíőségszámítás eredméyeket alkalmazva fogalmazzuk meg következtetéseket. (Párhuzamosa fogjuk taul a valószíőségszámítást.) 1. Egy hóapba 10 hurrkát fgyeltük meg. Mt godoluk, mey hurrká lesz jövıre ugyaebbe a hóapba? 2. Egy közvéleméykutatás sorá azt kaptuk, hogy 1000 emberbıl 400 választaá az adott pártot. Mások szert a párt 50%-ot fog kap. Elıfordulhat-e ez? Mekkora eséllyel? Statsztka elemzés lépése Tervezés (mt vzsgáluk, hogya győjtjük az adatokat) Adatgyőjtés Kódolás (ha szükséges) Elleırzés: leíró statsztkákkal Elemzés: matematka statsztka módszerevel Leíró statsztka Nem a véletle hatását vzsgálja, haem a kokrét mta megjeleítése, jellemzıek kszámítása a feladata. Adatok elredezhetık táblázatba (fotos: forrás feltütetése), lletve ábrázolhatók grafkusa.

Adatok típusa (skálák) Nomáls: csak gyakorságot tuduk számol (pl. em, emzetség) Ordáls (redezett): pl. értékelés szavakkal (rossz-közepes-jó), sorred egyértelmő, kvatlsek számolhatók Itervallum (pl. hımérséklet: külöbség egyértelmő, de háyados em) Aráy (tt mde matematka mővelet értelmes), ez szerecsére a leggyakorbb Grafkus megjeleítés Ne legye túl Het forgalom, MFt, XXZZ áruház boyolult! 35 30 : 25 20 oszlopdagram 15 10 X tegely: csoportok, 5 0 típusok S/R S/N T/R T/N Y tegely: Forgalom (Mo.Ft) gyakorságok, értékek S/N S/R T/N kördagram T/R Potszámok grafkus ábrázolása Hsztogram Adatakat osztályokba soroljuk (mdegyket potosa egybe, pl. az -edk osztály: a x<a +1 ), a csoportok relatív gyakorsága megegyezek az osztály fölé rajzolt téglalap területével. Összterület:1 Túl sok osztály (ha az eloszlás alakjára vagyuk Frequecy 0 10 20 30 40 20 30 40 50 60 70 80 potszám Túl kevés osztály (ha az eloszlás alakjára vagyuk Frequecy 0 50 100 150 200 250 300 350 Potszámok grafkus ábrázolása Jó osztályszám (ha az eloszlás alakjára vagyuk Ncs általáos érvéyő képlet az osztályok számára, általába 1/3 al lehet aráyos Frequecy 0 50 100 150 200 Potszámok grafkus ábrázolása 20 30 40 50 60 70 80 90 potszám 20 30 40 50 60 70 80 potszám

boxplot Középértékek Mtaátlag: x1+... + x x : = ha az egyes értékek (l) gyakorsága (f) adottak: f1l1+... + fklk x : = Medá: a sorbaredezett mta középsı eleme (ha páros sok eleme va: a két középsı átlaga). Kvartlsek: egyedelıpotok (1/4-3/4, lletve 3/4-1/4 aráyba osztják fel a redezett mtát) Az átlag érzékey a kugró értékekre, a medá vszot em. Az egyes dobozok az alsó kvartlstól a felsı kvartlsg tartaak. Középvoal a medá. Gam2 A voalak a teljes terjedelmet felölelk, ha ez T5 Norm U05 az egyes ráyokba em agyobb a kvartlsek között külöbség 1.5- szereséél. Ha eze kívül s vaak potok, azokat külö-külö jeleít meg. -4-2 0 2 4 6 Példa adatbázs: Nap középhımérséklet 1951-1988 között -5 0 5 Jauár 1- középhõmérsékletek Becslések A mtából kszámolt értékek tekthetıek a vzsgált populácóra voatkozó közelítésekek. Ezek tulajdoságat (meyre potosak/megbízhatóak) a valószíőségszámítás eszközevel tudjuk vzsgál. Budapest Kompolt