Test t-studenta dla pojedynczej próby

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA
Advertisements

Test zgodności c2.
hasło: student Justyna Kubacka
Wykład 9 Analiza wariancji (ANOVA)
Wykład 7: Moc Moc testu to prawdopodobieństwo odrzucenia H0, gdy prawdziwa jest HA Moc=czułość testu Moc = 1 – Pr (nie odrzucamy H0, gdy prawdziwa jest.
Analiza współzależności zjawisk
Porównywanie średnich dwóch prób niezależnych o rozkładach normalnych (test t-studenta)
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Zmienne losowe i ich rozkłady
Estymacja przedziałowa
Test zgodności Joanna Tomanek i Piotr Nowak.
Analiza wariancji Analiza wariancji (ANOVA) stanowi rozszerzenie testu t-Studenta w przypadku porównywanie większej liczby grup. Podział na grupy (czyli.
Statystyka w doświadczalnictwie
Nowy kod Statistica 6.1 HEN6EUEKH8.
BIOSTATYSTYKA I METODY DOKUMENTACJI
Wykład 4 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 5 Przedziały ufności
Wykład 3 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 11 Analiza wariancji (ANOVA)
Modele (hipotezy) zagnieżdżone
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Próby niezależne versus próby zależne
Próby niezależne versus próby zależne
Porównywanie średnich dwóch prób zależnych
Analiza wariancji ANOVA efekty główne
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Testy nieparametryczne
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Estymacja przedziałowa i korzystanie z tablic rozkładów statystycznych
Co to są rozkłady normalne?
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Rozkład t.
Hipotezy statystyczne
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Testy nieparametryczne
Testowanie hipotez statystycznych
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Testy nieparametryczne
Analiza wariancji jednoczynnikowa.
Testy nieparametryczne
Modelowanie ekonometryczne
Hipotezy statystyczne
Analiza wariancji ANOVA czynnikowa ANOVA
Statystyka - to „nie boli”
Porównywanie średnich 2 i więcej prób o rozkładach innych niż normalny
Analiza wariancji ANOVA efekty główne. Analiza wariancji ANOVA ANOVA: ANalysis Of VAriance Nazwa: wywodzi się z faktu, że w celu testowania statystycznej.
Testowanie hipotez statystycznych
Porównywanie średnich prób o rozkładach normalnych (testy t-studenta)
Dopasowanie rozkładów
Wnioskowanie statystyczne
Wykład 5 Przedziały ufności
Rozkład wariancji z próby (rozkład  2 ) Pobieramy próbę x 1,x 2,...,x n z rozkładu normalnego o a=0 i  =1. Dystrybuanta rozkładu zmiennej x 2 =x 1 2.
Weryfikacja hipotez statystycznych
Estymatory punktowe i przedziałowe
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce. Rozkłady częstości Seminarium 2.
Weryfikacja hipotez statystycznych dr hab. Mieczysław Kowerski
Statystyczna Analiza Danych SAD2 Wykład 4 i 5. Test dla proporcji (wskaźnika struktury) 2.
Statystyczna analiza danych SAD2 Wykład 5. Testy o różnicy wartości średnich dwóch rozkładów normalnych (znane wariancje) Statystyczna analiza danych.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 7 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Ekonometria WYKŁAD 3 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Rozkład z próby Jacek Szanduła.
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
Jednorównaniowy model regresji liniowej
PODSTAWY STATYSTYKI Wykład udostępniony przez dr hab. Jana Gajewskiego
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Zapis prezentacji:

Test t-studenta dla pojedynczej próby

Schematy postępowania ZMIENNA O ROZKŁADZIE NORMALNYM porównanie średniej z pewną wartością odniesienia xśr xśr 3,43 test t-studenta dla pojedynczej próby

Test t-studenta dla pojedynczej próby Średnia obserwowana (pochodząca z pojedynczej próby) jest porównywana z oczekiwaną (lub stanowiącą punkt odniesienia) średnią populacyjną (np. pewną średnią teoretyczną). Przykład: porównanie średniego stężenia zanieczyszczenia w zbiorniku z wartością dopuszczalną xśr xśr 3,43

Test t-studenta dla pojedynczej próby PRZYKŁAD: Przez 36 tygodni (36 poborów prób) badano zawartość azotu ogólnego (TN) w pewnym jeziorze. Porównujemy średnią wartość stężenia TN z dopuszczalną zawartością równą 1500mg/l.

Test t-studenta dla pojedynczej próby PRZYKŁAD: Sprawdzamy normalność rozkładu zmiennej TN

Test t-studenta dla pojedynczej próby założenie normalności rozkładu zostało spełnione; możemy wykonać test t-studenta dla pojedynczej próby

Test t-studenta dla pojedynczej próby PRZYKŁAD: wykonujemy test t-studenta p<0,05 statystycznie istotne różnice stężenie TN wyższe niż dopuszczalne