A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Statisztikai becslés

Hipotézis vizsgálatok

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Statisztika elméleti összefoglaló

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

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

A Statisztika alapjai

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Regresszió és ANOVA. Freedman: fejezet. Freedman: fejezet. Freedman: fejezet

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

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

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

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

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

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

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

y ij = µ + α i + e ij

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

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

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

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

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Matematikai statisztika szorgalmi feladatok

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Hipotézis vizsgálatok

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

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Normális eloszlás tesztje

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

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

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

Biostatisztika Összefoglalás

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Korreláció és lineáris regresszió

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

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

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

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

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh november MEGOLDÁS

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

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

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

Biostatisztika Összefoglalás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A maximum likelihood becslésről

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Nemparaméteres próbák

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Variancia-analízis (folytatás)

Biometria, haladó biostatisztika EA+GY biometub17vm Szerda 8:00-9:00, 9:00-11:00 Déli Tömb 0-804, Lóczy Lajos terem

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

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Kétmintás próbák)

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

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

A valószínűségszámítás elemei

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

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

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

Hipotézisvizsgálat R-ben

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

ANOVA,MANOVA. Márkus László március 30. Márkus László ANOVA,MANOVA március / 26

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

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

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

Variancia-analízis (VA)

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Átírás:

A. Matematikai Statisztika 2.MINTA ZH. 2003 december Név (olvasható) :... A feladatmegoldásnak az alkalmazott matematikai modell valószínűségszámítási ill. statisztikai szóhasználat szerinti megfogalmazását, a feltett kérdésre adott választ és ennek indokolását kell tartalmaznia. Az előadásban ill. jegyzetben szereplő dolgokat nem kell a dolgozatba belemásolni. Minden feladat megoldását arra a lapra kell írni, ahol a feladat szerepel. Piszkozat is beadható, de minden feladat külön lapon legyen. Értékelhetetlenek a név nélkül beadott lapok. A jelen lapon szereplő információk az egész dolgozatra vonatkoznak, a további lapokon szereplő adatok csak abban a feladatban érvényesek. Bergengócia négy tartományból áll, melyek elnevezése: A északnyugati tartomány B északkeleti tartomány C délnyugati tartomány D délkeleti tartomány Értelemszerűen használják még a következő megnevezéseket: A és B együtt: Észak-Bergengócia C és D együtt: Dél-Bergengócia, stb. A C B D Bergengóciában 10 millió felnőtt állampolgár él, 2 millió az A tartományban, 3 millió a B tartományban, 2 millió a C tartományban, 3 millió a D tartományban. A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos: a lakosság 30 százaléka kékszemű és 70 százaléka zöldszemű. A kékszemű bergengócok (cm-ben kifejezett) testmagassága normális eloszlású, várhatóértéke µ K =181, szórása σ K =ismeretlen. A zöldszemű bergengócok (cm-ben kifejezett) testmagassága normális eloszlású, várhatóértéke µ Z =190, szórása σ Z =ismeretlen. A Bergengóc Jövedelemkutató Intézet (BJKI) munkatársai az alábbi mintát vették: 110 elemű egyszerű véletlen minta az észak-bergengóc lakosságból, 90 elemű egyszerű véletlen minta a dél-bergengóc lakosságból, így kiválasztanak összesen 200 embert. Megkérdezik őket, mennyi a havi nettó jövedelmük (bergengóc tallérban). Minden megkérdezett egy számmal válaszolt (amit a továbbiakban t jelöl). A következő táblázat a csoportonkénti átlagokat és a csoportokon belüli négyzetösszegeket közli: mintanagyság csoportátlag csoporton belüli négyzetösszeg N A = 44 t A = 70 W A = (t n t A ) 2 = 4400 n A N B = 66 t B = 66 W B = (t n t B ) 2 = 7200 n B N C = 35 t C = 70 W C = (t n t C ) 2 = 5200 n C N D = 55 t D = 76 W D = (t n t D ) 2 = 8400 n D Értékelés: jeles: 50-80 pont jó: 40-49 pont megfelelő: 20-39 pont nem megfelelő: 0-19 pont

1. A BJKI adatai alapján adjon torzítatlan becslést a t változóra (t bergengóciai átlagértékére). Mit tud mondani a becslés szórásáról?

A kutatók Dél-Bergengócia jövedelmi viszonyait vizsgálják azon a 90 fős egyszerű véletlen mintán, amit a BJKI vett a felnőtt dél-bergengóc lakosságból (az első lapon olvasható táblázatról van szó, de csak a C és D sorokat kell nézni). A bergengóc kutatók egyszempontos variancia-analízis modell alapján vizsgálják azt hipotézist, hogy a t változó C tartománybeli átlaga megegyezik a t változó D tartománybeli átlagával, azaz H 0 : µ C = µ D és a D 2 = SSQ B + SSQ W ANOVA egyenlet tényezőit számolják ki a minta adatain, ahol D 2 : a t változó C és D tartományon vett mintabeli teljes négyzetösszege SSQ B : a C és a D csoportok közötti mintabeli négyzetösszeg SSQ W : a C és a D csoportokon belüli mintabeli négyzetösszeg 2.1. Melyek az egyszempontos variancia-analízis modell alkalmazási feltételei? Teljesülnek-e ezek a feltételek a jelen példában? (tudjuk, hogy teljesül - tudjuk, hogy nem teljesül - nem tudjuk, hogy teljesül - nem tudjuk, hogy teljesül, de tudjuk tesztelni ) 2.2. Adja meg az ANOVA egyenlet tényezőinek mintabeli értékét. 2.3. Mennyi t varianciája Dél-Bergengóciában? (adjon az adatok alapján torzítatlan becslést)

Ebben a feladatban σ K = σ Z = 10. Az alábbiakban a bergengóc felnőtt lakosság körében értelmezünk két változót: X : testmagasság (cm) C : szemszín, C = 3. Mennyi X és C korrelációja? 1, ha az illető kékszemű 2, ha az illető zöldszemű

4. Ebben a feladatban σ K = σ Z = 10. Az alábbiakban a bergengóc felnőtt lakosság körében értelmezünk három változót: X : magasság, X = 1, ha az illető nem magasabb, mint 180 cm 2, ha az illető magasabb, mint 180 cm Z : lakhely, Z = 1, ha az illető lakhelye A 2, ha az illető lakhelye B 3, ha az illető lakhelye C 4, ha az illető lakhelye D C : szemszín, C = 1, ha az illető kékszemű 2, ha az illető zöldszemű A bergengóc kutatók (akik nem ismerik a ZH első lapján közölt információkat) a felnőtt bergengóc lakosságra vett N = 1200 elemű egyszerű véletlen minta alapján az alábbi hipotézist vizsgálják: H: X és Z feltételesen függetlenek C mint feltételre nézve 4.1. a bergengóc kutatók a H hipotézist khi-négyzet próbával tesztelik, adja meg a khi-négyzet statisztika elfogadási tartományát 4.2. mi (akik tudjuk, hogy a ZH első lapján közölt információk igazak) el tudjuk-e statisztikai vizsgálat nélkül dönteni, hogy fennáll-e a H hipotézis?