Co to są rozkłady normalne?

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA
Advertisements

hasło: student Justyna Kubacka
Statystyka Wojciech Jawień
Zmienne losowe i ich rozkłady
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Estymacja przedziałowa
Jak mierzyć asymetrię zjawiska?
Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji Miary asymetrii (skośności)
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
(dla szeregu szczegółowego) Średnia arytmetyczna (dla szeregu szczegółowego) Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek.
BIOSTATYSTYKA I METODY DOKUMENTACJI
Dane informacyjne: Gimnazjum im. Marii Skłodowskiej-Curie
Niepewności przypadkowe
Wykład 4 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 3 Wzór Bayesa – wpływ rozkładu a priori.
Wykład 5 Przedziały ufności
Wykład 3 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 3 Wzór Bayesa, cd.: Wpływ rozkładu a priori.
Wykład 4 Przedziały ufności
Metody Przetwarzania Danych Meteorologicznych Wykład 4
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
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Analiza wariancji.
Estymacja przedziałowa i korzystanie z tablic rozkładów statystycznych
Co to są rozkłady normalne?
Korelacja, autokorelacja, kowariancja, trendy
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Hipotezy statystyczne
Testy nieparametryczne
Konstrukcja, estymacja parametrów
Analiza współzależności cech statystycznych
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Testy nieparametryczne
Hipotezy statystyczne
Statystyka i opracowanie wyników badań
Statystyka - to „nie boli”
Błędy i niepewności pomiarowe II
Planowanie badań i analiza wyników
Co to jest dystrybuanta?
Dopasowanie rozkładów
Wnioskowanie statystyczne
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej Podstawy obliczeń statystycznych.
Wykład 5 Przedziały ufności
Estymatory punktowe i przedziałowe
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce
Statystyczna analiza danych w praktyce
Testowanie hipotez Jacek Szanduła.
Jak mierzyć asymetrię zjawiska? Wykład 5. Miary jednej cechy  Miary poziomu  Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia)  Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 5 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
ze statystyki opisowej
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
WYKŁAD Teoria błędów Katedra Geodezji im. K. Weigla ul. Poznańska 2
Testy nieparametryczne
Rozkład z próby Jacek Szanduła.
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
Zmienna losowa. Wybrane rozkłady zmiennej. Przedział ufności.
Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej
PODSTAWY STATYSTYKI Wykład udostępniony przez dr hab. Jana Gajewskiego
ROZKŁAD NORMALNY 11 października 2017.
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
statystyka podstawowe pojęcia
Zapis prezentacji:

Co to są rozkłady normalne? - symetryczność - kształt dzwonowy („bell-shaped curve”) - jednomodalność („unimodal”) - średnia i odchylenie std. determinują całkowicie kształt krzywej - średnia arytmetyczna, mediana oraz dominanta są równe

Średnia i odchylenie standardowe całkowicie determinują kształt Rozkład normalny średnia arytmetyczna odchylenie standardowe Punkt przegięcia Średnia i odchylenie standardowe całkowicie determinują kształt rozkładu normalnego Odchylenie standardowe jest odległością pomiędzy średnią a punktem przegięcia krzywej rozkładu

Cechy rozkładu normalnego - c.d. (normal probability distribution) 1. Najważniejszy rozkład w statystyce. 2. Jest rozkładem zmiennej mierzonej w skali ciągłej. 3. Prawdopodobieństwo jakiejkolwiek pojedynczej wartości jest niedefiniowalne. 4. Prawdopodobieństwo określa się dla przedziałów. 5. Zakres dziedziny funkcji: -/+ nieskończoność

Przykłady zmiennych charakteryzujących się rozkładem normalnym 1. Wzrost 2. Waga 3. Poziom IQ 4. Temperatura ciała 5. Średnia roczna temperatura 6. Systematyczne pomiary tej samej wielkości 7. Suma co najmniej 12 liczb o dowolnym rozkładzie Przykłady zmiennych, których rozkład nie jest normalny 1. Dobowa temperatura w okresie zimowym 2. Prędkość wiatru 3. Średnia dobowa temperatura w roku 4. Długość ciąży kobiet w USA 5. Długość dzioba zięby afrykańskiej

Rozkład średniej dobowej temperatury ze stacji Łódź-Lublinek za lata 1951-1990 Histogram funkcji sinus Rozkład z wyeliminowanym cyklem rocznym

Example - Heights of U.S. Adults Female and Male adult heights are well approximated by normal distributions: YF~N(63.7,2.5) YM~N(69.1,2.6)

Zięba afrykańska 5 10 15 20 [%] 12 14 16 18 [mm] ogonki dziobki

μ +/- 1σ, znajduje się 68.3% obserwacji,

Test 3 sigma (3 σ)

Standaryzowany rozkład normalny Charakteryzuje się średnią = 0 i odchyleniem standardowym = 1 μ = 0, σ = 1 Standaryzacja X - dane oryginalne, Z - dane standaryzowane Statystyka Z informuje o tym o ile odchyleń standardowych oryginalna zmienna różni się od średniej.

Zaleta standaryzowanego rozkładu normalnego Korzystając z tablic statystycznych można bezpośrednio określić prawdopodobieństwo wystąpienia wartości z danego zakresu oraz percentyle. Percentyl jest jedną z 99 wartości, które dzielą szereg monotoniczny na 100 równych części, tak, że każda część reprezentuje 1% populacji 1 percentyl odcina 1% najniższych wartości 98 percentyl odcina 98% najniższych wartości

funkcja prawdopodobieństwa NIE przewyższenia wartości Z Dystrybuanta funkcja prawdopodobieństwa NIE przewyższenia wartości Z Dystrybuanta rozkładu normalnego Z

Obliczanie prawdopodobieństwa wystąpienia wartości z zakresu Krok 1 - określenie parametrów rozkładu normalnego na podstawie próby Krok 2 - określenie zakresu YL - YU dla którego obliczamy prawdopodobieństwo Krok 3 - transformacja Y-ów w wartości Z za pomocą wzoru: Krok 4 - odczytanie P(ZL Z  ZU) z tablicy dystrybuanty rozkłądu normalnego P(ZL Z  ZU) = P (Z  ZU) - P (Z  ZL) Wyznaczanie wartości o zadanym prawdopodobieństwie NIE przewyższenia (p)

Przekształcanie danych do rozkładu normalnego – silna dodatnia skośność  logarytmowanie – słaba dodatnia skośność  pierwiastkowanie – skośność ujemna  potęgowanie Błąd standardowy średniej Odchylenie standardowe próbki Liczba elementów w próbce Błąd standardowy średniej informuje o stopniu rozproszenia średnich z próbki względem średniej dla populacji CI = M ± (z * SE)

Próbki losowe 20-elementowe zmiennej o standaryzowanym rozkładzie normalnym 90% 99%

Generator liczb losowych o rozkładzie normalnym

Ćwiczenia Oblicz prawdopodobieństwa: P (0 < Z < 1) = 0.3413 0.6826 0.0228 0.9772 0.2417 0.1788 Zad. 1. Długość ciąży cechuje się rozkładem normalnym. Średnia wynosi 268 dni, a odchylenie std. = 15 dni. Dziecko, które urodzi się co najmniej 3 tygodnie wcześniej jest wcześniakiem. Jaki jest procent wcześniaków w populacji? Zad. 2. IQ cechuje się rozkładem normalnym ze średnią = 100 i od. std. = 15. Aby zostać członkiem MENSY trzeba wykazać się IQ co najmniej 131. Jaki procent populacji należy do MENSY?

Zad. 3. Średnia roczna opadów w Anglii wynosi 28.45 cala, odchylenie standardowe = 3.45. Oblicz prawdopodobieństwo wystąpienia opadu z zakresu (30.1 - 35.35). Oblicz wartość 95 percentyla - czyli opad, który w 95 procentach lat nie będzie przekroczony.