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

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

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

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

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

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

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

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

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

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

? közgazdasági statisztika

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

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

6. feladatsor. Statisztika december 6. és 8.

Hipotézis vizsgálatok

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

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2.

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

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

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

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Kutatói pályára felkészítı modul

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

kritikus érték(ek) (critical value).

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

? közgazdasági statisztika

A matematikai statisztika elemei

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

1. Írd fel hatványalakban a következõ szorzatokat!

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

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Korreláció és lineáris regresszió

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

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

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák)

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

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

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

Statisztikai programcsomagok

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

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Varianciaanalízis 4/24/12

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Ó ű ű ű ű ű

ű ű ű Ú ű ű ű ű Ó

Ú Ö ű Ö

ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű

ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö

Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű

ű ű Ó

ű ű ű Ú Ü Ü Ú ű Ó Ó ű

Ó Ü

Ó

ő Ú ú Ü ú

ű ű Ö Ü

Ó Ó ü ú ú

ű ű ű ű ű ű ű ű

Ö Ö Ú

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

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

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

VÉLETLENÍTETT ALGORITMUSOK. 1.ea.

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

véletlen : statisztikai törvényeknek engedelmeskedik (Mi az ami közös a népszavazásban, a betegségek gyógyulásában és a fiz. kém. laborban?

Villamos gépek tantárgy tételei

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

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

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik.

Hipotézis vizsgálatok

ÖSSZEFÜGGÉSVIZSGÁLAT, PARAMÉTERBECSLÉS

y ij = µ + α i + e ij

Statisztika elméleti összefoglaló

Matematikai statisztika

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

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

Kísérlettervezés alapfogalmak

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

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

Biostatisztika Összefoglalás

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

3.1. A Poisson-eloszlás

Nemparaméteres próbák

KÍSÉRLETTERVEZÉS ÉS ÉRTÉKELÉS A MIKROBIOLÓGIAI GYAKORLATBAN

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

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

Átírás:

05..04. szórások vizsgálata z F-próba Hogya foguk hozzá? Nullhipotézis: a két szórás azoos, az eltérés véletle (mitavétel). ullhipotézishez tartozik egy ú. F-eloszlás. Szabadsági fokok: számláló: - evező: - De hisze ez olya, mit egy hipotézisvizsgálat! s F s z F-próba szabadsági fokai Számítógéppel számolva, bármelyik lehet. Táblázatot haszálva, viszot midig a agyobb. (Eek megfelelőe kell a sz.f.- okat figyelembe vei) De melyik variacia legye a számlálóba? dötés. Ha a véletle eltérés valószíűsége kicsi (p a) elvetük a ullhipotézist.. Ha a véletle eltérés valószíűsége agy (p > a) megtartuk a ullhipotézist. F táblázat Számítógép: F-próba

05..04. Ha a két szórás em azoos! Korrekciók: Ma-Whitey U-próba Példa: hatásos-e a fefáás-csillapító? Doktor úr! Csiálo valamit. Hogya mérhető a hatás? szabadsági fokok korrekcióa. a t-érték korrekcióa. Kísérlet Eredméyek I. csoport: (eset) aszpirit kap II. csoport: (kotroll) placebo-t kap (hatóayag élküli tabletta) érték 3, 4, 4, 4,3 4,5 5, 5,3 5,4 5,5 Ez egy ökéyes, folytoos skála. rag 3 4 5 6 7 8 9 érték 5,6 6, 6, 6,5 7,5 8,3 8,3 8,4 9, rag 0,5,5 3 4 5,5 5,5 7 8

05..04. ullhipotézis megfogalmazása ragok összege (avagy a kis Gauss esete a taárral) a gyógyszer em hatásos. két csoport azoos populációhoz tartozik. Gyerekek! dátok össze a számokat -től százig. Miért adam össze? Köyebbe is kiszámolható! + 00 = 0 + 99 = 0 i i ragok összege agy átalakítás T a ragok összege az I. csoportba, véletle eloszlás eseté a várható értéke: Nullhipotézis: az ettől való eltérés véletle. ( elem, amelyek átlaga = ( + +)/) T z Ha elég agy: s / z változó stadard ormális eloszlású. Kis : egy U-eloszlás íra le a véletle eltérés valószíűségét. s 3

05..04. Dötés Variacia-aalízis (NOV) kiszámolt z-érték: 3,4. Ez agyobb, mit az,96. Következtetés: a ullhipotézist elvetük. Va külöbség a csoportok között? Nics, az eltérés csak véletle! Ez a ullhipotézis. B Kiszámolt p-érték < 0,%. Következtetés hasoló a fetihez. C Több csoport variacia összetevői Emlékeztető: csoportokat kezelhetük külö-külö és együtt! variacia aráyos az átlagtól való eltérések égyzetösszegével! Csoportátlag: a csoport elemeiből számolt átlag. Nagyátlag: a teles adathalmazból számolt átlag. Ha a csoportok eletőse külöbözek egymástól, a agyátlagtól való átlagos eltérések óval agyobbak, mit a csoporto belül a csoportátlagtól való eltérések! (, xi, x) ( xi x ) ( x x) csoporto belüli (pl. véletle) eltérés x - csoportok közötti külöbség x - agyátlag csoport átlag 4

05..04. variaciák kiszámolása ullhipotézis égyzetösszeg szab. fok variacia csoportok között ics külöbség. csoportok közötti eltérés csupá a véletle műve. teles SST xi, x N- i, x x csoportok között csoporto belül agyátlag -edik csoportátlag x x SS SS SS SS E T k- N-k SS MS k SSE MSE N k N összes elem száma k csoportok száma Dötés: a csoportok közötti és a csoporto belüli variaciák összehasolítása alapá. Hogya hasolítuk össze? Variaciák összehasolítása? Ilyeről már volt szó! MS F MS Valóba, a kétmitás t-próba esetébe. E dötés. Ha a véletle eltérés valószíűsége kicsi (p(f F krit ) a) elvetük a ullhipotézist.. Ha a véletle eltérés valószíűsége agy (p(f F krit ) > a) megtartuk a ullhipotézist. ( dötés utá, ha szükségesek tartuk, csiálhatuk t-próbákat) 5

05..04. z NOV feltétele Kruskal-Wallis próba feladat: több egymástól függetle csoport összehasolítása. változó ormális eloszlású legye. szórás a csoportokba azoosak tekithető. Ha a változó em ormális eloszlású! z adatokat a csoportoktól függetleül ragsoroluk! Ragsorolás ullhipotézis. csoport. csoport 3. csoport 73 70 75 75 63 74 3 69 65 7 4 68 7 5 7 csoportok között ics külöbség. ragok átlaga közötti eltérés csupá a véletle műve. elem 63 65 68 69 70 7 7 7 73 74 75 75 rag 3 4 5 6 7,5 7,5 9 0,5,5 csoport elemszám ragok összege 4 7,5 3 8 3 5 4,5 6

05..04. Milye eloszlást haszáluk? H változó c -eloszlást követ! Ri H 3N N N kkor ö az átalakítás! i i Emlékeztető: c -eloszlás ormális eloszlású változók égyzetösszege eseté lép fel. c -eloszlás szabadsági fokok száma = csoportok száma - N az elemek száma R i a ragok összege az i-edik csoportba i az elemek száma az i-edik csoportba H értéke 0! dötés. Ha a véletle eltérés valószíűsége kicsi (p(c c krit) a) elvetük a ullhipotézist.. Ha a véletle eltérés valószíűsége agy (p(c c krit) > a) megtartuk a ullhipotézist. Példa ÖSSZESÍTÉS Csoportok Darabszám Összeg Átlag Variacia Oszlop 4 685 7,5 0,9667 Oszlop 3 498 66 3 Oszlop 3 5 864 7,8,7 VRINCINLÍZIS Téyezők SS df MS F p-érték F krit. Csoportok között 89,36666667 44,68333 5,787 0,047 4,56495 Csoporto belül 69,55 9 7,77778 Összese 58,966667 a = 0,05 p = 0,04 Dötés: elvetük a ullhipotézist, a példa alapá a csoportok szigifikása külöbözek egymástól. 7

05..04. Csoport Elemszám ( i ) 4 7,5 3 8 3 5 4,5 Példa Ragok összege (R i ) 7,5 4,97 4 sz.f. = 3 = a = 0,05 p = 0,083 8 4,5 3 5 Ri H 3N N N 3 Dötés: N = megtartuk a ullhipotézist, a példa alapá a csoportok em külöbözek egymástól szigifikása. i i NOV a = 0,05 p = 0,04 Dötés: elvetük a ullhipotézist. Hasolítsuk össze!. csoport. csoport 3. csoport 73 70 75 75 63 74 3 69 65 7 4 68 7 5 7!!! Kruskall-Wallis próba a = 0,05 p = 0,083 Dötés: megtartuk a ullhipotézist. Hipotézis vizsgálat? Felállítuk a ullhipotézist. Keresük egy ismert eloszlású változót. z eloszlás alapá kiszámoluk a véletle eltérés valószíűségét. Ha ez kisebb mit a szigifikacia szit elvetük, ellekező esetbe megtartuk a ullhipotézist. Eyi! 8