Statystyka matematyczna

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA
Test zgodności c2.
Wnioskowanie statystyczne CZEŚĆ II
w szkole średniej Wykonały: Alicja Makowska i Beata Karwowska
Statystyka Wojciech Jawień
Zmienne losowe i ich rozkłady
Badania marketingowe na rynkach produktów sektora wysokich technologii Wybrane metody analizy danych.
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
PODSUMOWANIE WIADOMOŚCI ZE STATYSTYKI
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Test zgodności Joanna Tomanek i Piotr Nowak.
Metody wnioskowania na podstawie podprób
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska? Wykład 4. Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia) Miary asymetrii.
Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4. Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają
Statystyka w doświadczalnictwie
Wykład 3 Wzór Bayesa – wpływ rozkładu a priori.
Wykład 5 Przedziały ufności
Wykład 3 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 4 Przedziały ufności
Metody Przetwarzania Danych Meteorologicznych Wykład 4
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Hipotezy statystyczne
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Konstrukcja, estymacja parametrów
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Testy nieparametryczne
dr hab. Dariusz Piwczyński
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Hipotezy statystyczne
Dane INFORMACYJNE Nazwa szkoły: Zespół Szkół nr 5 w Szczecinku i Zespół Szkół w Opalenicy ID grupy: 97/41_mf_g2 i 97/71_mf_g1 Kompetencja:
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Podstawy statystyki, cz. II
Statystyka i opracowanie wyników badań
Planowanie badań i analiza wyników
Testowanie hipotez statystycznych
Wnioskowanie statystyczne
Metoda reprezentacyjna i statystyka małych obszarów z SAS Instytut Statystyki i Demografii SGH dr Dorota Bartosińska Zajęcia 4 Wnioskowanie statystyczne.
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Wykład 5 Przedziały ufności
Program przedmiotu “Opracowywanie danych w chemii” 1.Wprowadzenie: przegląd rodzajów danych oraz metod ich opracowywania. 2.Podstawowe pojęcia rachunku.
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce. Rozkłady częstości Seminarium 2.
Statystyczna analiza danych w praktyce
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 5 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Monte Carlo, bootstrap, jacknife. 2 Literatura Bruce Hansen (2012 +) Econometrics, ze strony internetowej :
ze statystyki opisowej
Testy nieparametryczne – testy zgodności. Nieparametryczne testy istotności dzielimy na trzy zasadnicze grupy: testy zgodności, testy niezależności oraz.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 4 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Estymacja parametrów populacji. Estymacja polega na szacowaniu wartości parametrów rozkładu lub postaci samego rozkładu zmiennej losowej, na podstawie.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
Rozkład z próby Jacek Szanduła.
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej
Estymacja i estymatory
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
statystyka podstawowe pojęcia
Zapis prezentacji:

Statystyka matematyczna Wnioskowanie statystyczne Statystyka matematyczna Weryfikacja postawionych hipotez statystycznych Estymacja (ocena) nieznanych parametrów Parametry rozkładu Estymacja punktowa Estymacja przedziałowa Postać rozkładu Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

TYPY ZMIENNYCH LOSOWYCH Zmienna losowa Rozkład zmiennej losowej TYPY ZMIENNYCH LOSOWYCH 1. skokowa (dyskretna) PARAMETRY zmiennej losowej skokowej wartość oczekiwana wariancja D2(X) = E [X - E(X)]2 = [xi – E(X)]2 pi Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD 2. zmienna losowa ciągła Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD ROZKŁADY TEORETYCZNE Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

standaryzowany rozkład normalny tzn. rozkład, gdzie m = 0 i  = 1 Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD twierdzenia graniczne lokalne twierdzenia graniczne integralne twierdzenia graniczne prawo wielkich liczb Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

ZBIEŻNOŚĆ DO PEWNEJ STAŁEJ Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD ZBIEŻNOŚĆ DO PARAMETRU P Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD ZBIEŻNOŚĆ DO WARTOŚCI OCZEKIWANEJ Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD ZBIEŻNOŚĆ DO ROZKŁADU NORMALNEGO Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD ZBIEŻNOŚĆ DO ROZKŁADU NORMALNEGO Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD PRZYKŁAD: seria n-doświadczeń polegających na rzucie k-symetrycznymi kostkami do gry próba losowanie proste niezależne próba losowa prosta Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD wyniki badania z próby można opisać za pomocą metod statystyki opisowej (m.in. średnia arytmetyczna, mediana, odchylenie standardowe czy częstość elementów wyróżnionych) czyli tzw. statystyk z próby statystyką z próby (np. średnią, odchylnie standardowe, medianę) nazywamy zmienną losową Zn będącą funkcją zmiennych X1, X2, X3, ........, Xn stanowiących próbę losową statystyka jako funkcja zmiennych losowych sama jest zmienną losową, która posiada pewien rozkład i ten rozkład nazywa się rozkładem z próby rozkład statystyki z próby zależy od  rozkładu zmiennej losowej X w populacji generalnej oraz  liczebności z próby statystykę, którą używamy do estymacji (szacowania) określonego parametru (charakterystyki) rozkładu nazywamy estymatorem tego parametru Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Jedna próba – miara statystyczna (średnia, mediana, odchylenie standardowe) to statystyka z próby Wiele prób – dla każdej próby wyznaczamy tą samą miarę statystyczną (średnia, mediana, odchylenie standardowe) i z wyznaczonych miar budujemy szereg rozdzielczy tj. rozkład statystyk z próby Statystyka wykorzystywana do szacowania wartości miary w zbiorowości generalnej to estymator Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Rozkłady statystyk z próby Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD