Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.



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

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

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Biomatematika 2 Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

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

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

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

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék

A Statisztika alapjai

Készítette: Fegyverneki Sándor

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás

A valószínűségszámítás elemei

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

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

Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Osztályozóvizsga követelményei

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

Statisztikai becslés

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

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

STATISZTIKA I. Mintavétel fogalmai. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Statisztika elméleti összefoglaló

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

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

36 0,3. Mo.: 36 0,19. Mo.: 36 0,14. Mo.: 32 = 0, = 0, = 0, Mo.: 32 = 0,25

Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József

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

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS. MSc. Órai Feladatok

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

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

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 4. MA3-4 modul. A valószínűségi változó és jellemzői

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

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

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

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

Mintavételi eljárások

Kísérlettervezés alapfogalmak

Gazdasági matematika II. tanmenet

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

Matematika III. Nagy Károly 2011

Kísérlettervezés alapfogalmak

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

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh november MEGOLDÁS

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Variancia-analízis (VA)

A statisztika alapfogalmai Kovács, Előd, Pannon Egyetem

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens

Valószín ségszámítás és statisztika

A valószínűségszámítás elemei

Matematika III. 5. Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Valószínűségszámítás összefoglaló

1. Kombinatorikai bevezetés

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

Mintavétel: terv és eljárások

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Varianciaanalízis 4/24/12

Jármőtervezés és vizsgálat I. VALÓSZÍNŐSÉGSZÁMÍTÁSI ALAPFOGALMAK Dr. Márialigeti János

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

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

Normális eloszlás tesztje

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

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Mintavétel: terv és eljárások

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

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

KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás

GVMST22GNC Statisztika II.

s.s. Bere Anikó Zsuzsanna

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

A társadalomkutatás módszerei I.

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

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

Átírás:

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu

Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság, melyből az alapsokaságra következtetni szeretnénk. A következtetés sosem tökéletes! Akkor miért? Költséghatékonyság Az alapsokaság nem létező elemeire is akarunk következtetni. Az alapsokaság lehet akár végtelen elemszámú is.

A sokaságok fajtái áttekintés Véletlen egyed: ξ, eloszlásfüggvénye F(X) = P(ξ < X). Sokaság eloszlásfüggvény várható érték szórásnégyzet fajtája (F(X)) (M(ξ)) (D 2 (ξ)) véges X-nél kisebb egyedek N X i (X i X) 2 /N diszkrét lépcsős i P(ξ = X i)x i M(ξ 2 ) M 2 (ξ) folytonos (ha létezik) Xf (X)dX M(ξ2 ) M 2 (ξ)

Minta és konkrét minta Különbséget teszünk a minta (tulajdonképpen a mintavételi eljárás, ill. annak elméleti eredménye) és egy konkrét minta (a mintavételi eljárás egyszeri alkalmazása) között. Pl: Magyar állampolgárok vagyoni helyzetét próbáljuk felmérni két véletlenszerűen kiválasztott egyén alapján. A véletlenszerűen kiválasztott minta kb. jellemző az alapsokaságra. Egy konkrét minta bármi lehet (pl. Csányi Sándor és Kóka János) itt ebből kell majd az alapsokaságra következtetnünk. Nagy, vagy sok minta segít a becslés pontosságában (erről a 2. előadáson)

Fogalmak/jellemzők Minta elemszáma (n) Az alapsokaság lehet véges, megszámlálhatóan végtelen (diszkrét), megszámlálhatatlanul végtelen (folytonos). A minta elemszáma mindig véges! Minta elemei Valószínűségi változók: ξ 1,..., ξ i,..., ξ n Mintavételi keret Az alapsokaság elemeit pontosan egyszer tartalmazza. Problémák: végtelen/változó alapsokaság Kiválasztási arány A minta és a sokaság elemeinek hányadosa: n N A minta mérete Kis vagy nagy minta. 100 felett nagy.

A mintavétel módja Visszatevéses v. visszatevés nélküli mintavétel A mintavétel módja- visszatevéses visszatevés nélküli A sokaság elemszáma A mintaelemek kapcsolata... Végtelen függetlenek függetlenek Véges függetlenek nem függetlenek

A mintavételi eljárások 1/2. Véletlen mintavételi eljárások Független, azonos eloszlású minta: Ld fent. Egyszerű véletlen mintavétel: homogén, véges sokaságból, mintavételi keretből visszatevés nélkül. Rétegzett mintavétel: csoportokba osztott sokaságból mennyit az egyes csoportokból? Egyenletes: minden rétegből n j = n M. Neyman-féle optimális: Nagyobb szórású rétegből nagyobb rétegminta.

A mintavételi eljárások 2/2. Csoportos: a sokaság egy v. több csoportját teljes egészében kiválasztjuk Többlépcsős: A csoporton belül is választunk. Kombinált. Pl: Ismétlődő időbeli változást vizsgál; több mintavétel uarról a sokaságról több időpontban. Panelfelvétel ugyanaz a mintafelvétel több időpontban (pl ugyanazok az egyedek) Nem véletlen mintavételi eljárások Szisztematikus mintavétel: sorbarendezett keretből minden [ N n ] -edik elem. Kvóta szerinti Önkényes ma már nem igazán elfogadott.

A mintajellemzők tulajdonságai jellemző sokaság minta konkrét minta ismérvértékek x 1, x 2,... ξ 1, ξ 2,..., ξ n x 1, x 2,..., x n átlag µ ˆµ x A mintaátlag tulajdonságai: várható értéke: M(ˆµ) = µ. szórása: D(ˆµ) = σˆµ = σ n (nagyobb minta, kisebb szórás!) szórása (ha nem függetlenek pl egyszerű mintavételnél): D(ˆµ) = σˆµ = σ n 1 n N (ez a korrekciós tényező) eloszlása: Normális eloszlású sokaság esetén normális. Nagy minta esetén közel normális. Egyébként nem tudjuk.

Példa: A budapesti kétszobás lakások bérleti díja 1/3. Alapsokaság: 30 elemű minta

Példa: A budapesti kétszobás lakások bérleti díja 2/3. Az alapsokaságban µ = 105.465, σ = 51.3. (Ez általában ismeretlen) A mintaátlagra x = 105.486, σ x = σ 100 = 5.13. A mintaátlag eloszlása:

6.4. gyakorló feladat Feltételezzük, hogy egy sokaság 10 elemből áll. Egy tetszőleges mennyiségi ismérv értékei a sokasági egységeknél: Sokasági ismérv egység értéke a) Határozzuk meg a A 1 4 sokaság átlagát és szórását! A 2 8 b) Határozzuk meg a A 3 10 kételemű minták átlagát! A 4 10 c) Rendezzük osztályközös A 5 12 gyakorisági sorba, A 6 12 készítsünk gyakorisági A 7 16 poligont A 8 18 d) Vizsgáljuk meg az átlag A 9 20 körüli szóródásukat! A 1 30

6.4. gyakorló feladat a) Határozzuk meg a sokaság átlagát és szórását! X = 4 + 8 + 10 + 10 + 12 + 12 + 16 + 18 + 20 + 30 10 i=1 N(X i X) 2 = 14 σ = = = = N (4 14) 2 + + (30 14) 2 10 488 10 = 48, 8 = 6, 985 =

6.4. gyakorló feladat b) Határozzuk meg a kételemű minták átlagát! Az ismétlés nélküli kételemű minták a következők: (4, 8), (4, 10), (4, 10), (4, 12), (4, 12), (4, 16),... (20, 30). Az átlagok a következők: 6, 7, 7, 8, 8, 10, 11, 12, 17, 9, 9, 10, 10, 12, 13, 14, 19, 10, 11, 11, 13, 14, 15, 20, 11, 11, 13, 14, 15, 20, 12, 14, 15, 16, 21, 14, 15, 16, 21, 17, 18, 23, 19, 24, 25.

6.4. gyakorló feladat c) Rendezzük osztályközös gyakorisági sorba, készítsünk gyakorisági poligont 45 pár, 2 5 < 45 < 2 6, tehát 6 csoport 6 és 25 között: Kategória f i 9 7 10 12 12 13 15 12 16 18 5 19 21 6 22 3 összesen 45

6.4. gyakorló feladat d) Vizsgáljuk meg az átlag körüli szóródásukat! σˆµ = = = σ = nσˆµ i=1 m(ˆµ i µ) 2 = m (6 14) 2 + + (19 14) 2 45 976 45 = 21, 7 = 4, 66 =