Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA
hasło: student Szymon Drobniak pokój konsultacje: wtorek 13-14
Estymacja. Przedziały ufności.
Wykład 9 Analiza wariancji (ANOVA)
Analiza wariancji jednoczynnikowa
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Estymacja przedziałowa
Opinie, przekonania, stereotypy
Analiza wariancji Analiza wariancji (ANOVA) stanowi rozszerzenie testu t-Studenta w przypadku porównywanie większej liczby grup. Podział na grupy (czyli.
Statystyka w doświadczalnictwie
hasło: student Joanna Rutkowska Aneta Arct
Podstawowe pojęcia prognozowania i symulacji na podstawie modeli ekonometrycznych Przewidywaniem nazywać będziemy wnioskowanie o zdarzeniach nieznanych.
Niepewności przypadkowe
Wykład 7 Przedział ufności dla 1 – 2
Wykład 6 Standardowy błąd średniej a odchylenie standardowe z próby
Wykład 4 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 5 Przedziały ufności
Wykład 11 Analiza wariancji (ANOVA)
Wykład 4 Przedziały ufności
Metody Przetwarzania Danych Meteorologicznych Wykład 4
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Próby niezależne versus próby zależne
Porównywanie średnich dwóch prób zależnych
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Średnie i miary zmienności
Analiza wariancji.
Estymacja przedziałowa i korzystanie z tablic rozkładów statystycznych
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Rozkład t.
Metody ilościowe w biznesie Wykład 1
Hipotezy statystyczne
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Testy nieparametryczne
Konstrukcja, estymacja parametrów
Hipotezy statystyczne
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
Analiza wariancji jednoczynnikowa.
na podstawie materiału – test z użyciem komputerowo generowanych prób
Testy nieparametryczne
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Hipotezy statystyczne
Kilka wybranych uzupelnień
Błędy i niepewności pomiarowe II
Testy statystycznej istotności
Seminarium licencjackie Beata Kapuścińska
Testowanie hipotez statystycznych
Wnioskowanie statystyczne
Wykład 5 Przedziały ufności
Weryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych dr hab. Mieczysław Kowerski
Testowanie hipotez Jacek Szanduła.
STATYSTYKA sposób na opisanie zjawisk masowych Mirosław Sadowski TRANSGRANICZNY UNIWERSYTET TRZECIEGO WIEKU W ZGORZELCU.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 5 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Przeprowadzenie badań niewyczerpujących, (częściowych – prowadzonych na podstawie próby losowej), nie daje podstaw do formułowania stanowczych stwierdzeń.
ze statystyki opisowej
Testy nieparametryczne – testy zgodności. Nieparametryczne testy istotności dzielimy na trzy zasadnicze grupy: testy zgodności, testy niezależności oraz.
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.
Estymacja parametrów populacji. Estymacja polega na szacowaniu wartości parametrów rozkładu lub postaci samego rozkładu zmiennej losowej, na podstawie.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 6 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Wnioskowanie statystyczne. Próbkowanie (sampling)
Rozkład z próby Jacek Szanduła.
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez statystycznych
Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej
Zapis prezentacji:

Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży w porównaniu z innymi. zakres  - 1s do  + 1s obejmuje 0.683 (68,3%) populacji zakres  - 2s do  + 2s obejmuje 0.955 (95,5%) populacji zakres  - 3s do  + 3s obejmuje 0.997 (99,7%) populacji

Rozkład normalny

Typy badań statystycznych 1)badania, których celem jest określenie pewnych wartości dla całej populacji - jak np. norm wysokości ciała, stężeń elektrolitów w płynach ustrojowych itp. W badaniach tych sięgamy do różnych metod estymacji; 2)badania, w których porównujemy dwie lub więcej wielkości, jak np. porównanie masy ciała osób pracujących w różnych warunkach. Na to pytanie może dać odpowiedź weryfikacja odpowiednio postawionej hipotezy.

POZIOM UFNOŚCI Poziomu ufności jest prawdopodobieństwem tego, że "prawdziwy" parametr znajdzie się w obliczonym przez nas przedziale. Wielkość poziomu ufności obieramy sami - zwykle przyjmuje się wielkość 0,95 - czyli, że ryzyko błędnego oszacowania wyniesie a=1‑0.95=0,05. Oznacza to, że na 100 przeprowadzonych badań 5 razy "prawdziwy" parametr znajdzie się poza przyjętym przez nas przedziałem.

BŁĄD I RODZAJU Błąd I rodzaju nosi nazwę poziomu istotności i określa prawdopodobieństwo odrzucenia H0, wówczas, gdy jest ona prawdziwa. Poziom istotności (a) ustalamy sami. Zwykle przyjmuje się jego wielkość jako a=0,05 . Przyjęcie a=0,05 oznacza, że jeśli będziemy 100 razy porównywać próby z dwu identycznych populacji, to w 5 porównaniach otrzymamy przypadkowo różnice tak duże, że odrzucimy hipotezę zerową.

BŁĄD II RODZAJU Błąd II rodzaju oznacza przyjęcie hipotezy zerowej wówczas, gdy pawdziwa jest hipoteza alternatywna. Prawdopodobieństwo popełnienia błędu II rodzaju jest nieokreślone. Dlatego też brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej nie upoważnia do jej przyjęcia.

(dokładność oszacowania). szacowanie średniej gdzie ta jest wartością odczytaną z tablic t-Studenta dla liczby stopni swobody n=n‑1 i poziomu istotności a=1‑ p.u. Wyrażenie odejmowane i dodawane do średniej nazywamy półprzedziałem ufności (dokładność oszacowania).

Obliczenie liczebności N-szukana liczebność, ta- wartość krytyczna z rozkładu t-Studenta dla założonego poziomu ufności i n=n-1 stopni swobody, gdzie n jest liczebnością próby z badania wstępnego, d-żądana dokładność.

Szacowanie frakcji p - Ua < P < p + Ua p-frakcja wyróżnionych elementów w próbie, n-liczebność próby, Ua-wartość krytyczna dla założonego poziomu ufności (można ją odczytać z tabel t-Studenta dla n= nieskończoności i a=1‑p.u.)

Obliczenie liczebności N – konieczna liczebność d – dokładność oszacowania Ua - wartość krytyczną dla założonego poziomu ufności.

Test dla dwóch średnich n1, n2 - liczebności grup - średnie arytmetyczne s21 , s22 - wariancje

TEST RÓŻNIC z - średnia różnic, sz - odchylenie standardowe różnic, n - liczebność próby. przed stosowaniem diety 70 71 83 58 75 po stosowaniu diety 69 72 81 56 Róznica -1 +1 -2 Średnia tych różnic wynosi z = ‑0,8 , s = 1,17