Statystyka – zadania 4 Janusz Górczyński.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Przykład liczbowy Rozpatrzmy dwuwymiarową zmienną losową (X,Y), gdzie X jest liczbą osób w rodzinie, a Y liczbą izb w mieszkaniu. Niech f.r.p. tej zmiennej.
Advertisements

Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Ocena dokładności i trafności prognoz
Estymacja. Przedziały ufności.
Analiza współzależności zjawisk
Równanie różniczkowe zupełne i równania do niego sprowadzalne
Zmienne losowe i ich rozkłady
Zmienne losowe i ich rozkłady
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Elementy Modelowania Matematycznego
Jak mierzyć asymetrię zjawiska?
Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4. Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają
Statystyczne parametry akcji
Statystyczne parametry akcji
Instrumenty o charakterze własnościowym Akcje. Literatura Jajuga K., Jajuga T. Inwestycje Jajuga K., Jajuga T. Inwestycje Luenberger D.G. Teoria inwestycji.
Statystyka w doświadczalnictwie
Analiza korelacji.
Niepewności przypadkowe
Wykład 3 Wzór Bayesa – wpływ rozkładu a priori.
Wykład 3 Wzór Bayesa, cd.: Wpływ rozkładu a priori.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa c.d.
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Korelacje, regresja liniowa
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Rozkład t.
Hipotezy statystyczne
Podstawy statystyki Dr Janusz Górczyński.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Konstrukcja, estymacja parametrów
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Analiza współzależności cech statystycznych
dr hab. Ryszard Walkowiak prof. nadzw.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Rozkłady wywodzące się z rozkładu normalnego standardowego
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Kilka wybranych uzupelnień
Statystyka ©M.
Planowanie badań i analiza wyników
Regresja wieloraka.
Testowanie hipotez statystycznych
Modele zmienności aktywów
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
Modele zmienności aktywów Model multiplikatywny Parametry siatki dwumianowej.
MODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI
Statystyczne parametry akcji Średnie Miary rozproszenia Miary współzależności.
Jak mierzyć asymetrię zjawiska? Wykład 5. Miary jednej cechy  Miary poziomu  Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia)  Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Ćwiczenia Zarządzanie Ryzykiem Renata Karkowska, ćwiczenia „Zarządzanie ryzykiem” 1.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 9 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
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.
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Treść dzisiejszego wykładu l Szeregi stacjonarne, l Zintegrowanie szeregu, l Kointegracja szeregów.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 8 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Statystyka matematyczna
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Zmienna losowa. Wybrane rozkłady zmiennej. Przedział ufności.
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
Analiza współzależności zjawisk
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Statystyka – zadania 4 Janusz Górczyński

Zadanie 1 Rozkład prawdopodobieństw ocen egzaminacyjnych ze statystyki w grupie studentów studiów dziennych i zaocznych można przedstawić w postaci takiej tabelki: Przyjmując umownie, że rodzaj studiów jest zmienną losową X o wartościach odpowiednio 1 (dzienne) i 2 (zaoczne), a oceny reprezentują zmienną losową Y otrzymujemy f.r.p dwuwymiarowej zmiennej losowej.

Zadanie 1 - cd Funkcję rozkładu p-stwa tak zdefiniowanej dwuwymiarowej zmiennej losowej XY (gdzie wartości zmiennej Y są „naturalne”, a zmiennej X „sztuczne”) można przedstawić w poniższej tabelce. W tabelce tej podano także rozkłady brzegowe obu zmiennych losowych.

Zadanie 1 – co chcemy wiedzieć? Interesują nas odpowiedzi na następujące pytania: Jaki jest rozkład ocen dla ogółu studentów? Jakie są charakterystyki tego rozkładu (średnia, wariancja, odchylenie standardowe, dominanta itd). Czy rozkład ocen w obu grupach studenckich jest taki sam? Jeżeli nie, to jaka jest przeciętna ocena w obu grupach studenckich?

Zadanie 1 – rozkład dla ogółu studentów Interesuje nas rozkład zmiennej Y niezależnie od tego, jakie wartości przyjmuje zmienna X. Zielony prostokąt „przykrył” niepotrzebne w tym momencie p-stwa pozostawiając tylko p-stwa brzegowe zmiennej Y. Korzystając ze znanych wzorów wyznaczamy potrzebne charakterystyki.

Zadanie 1 – rozkład dla ogółu studentów

Zadanie 1 – rozkład dla ogółu studentów Wyznaczoną wartość oczekiwaną zmiennej losowej Y można zinterpretować następująco: przeciętna (średnia) ocena egzaminacyjna ze statystyki dla ogółu studentów to 3,365. Przeciętne zróżnicowanie ocen (wokół wartości średniej) jest równe 0,8272. Dominującą oceną egzaminacyjną jest 3,5

Zadanie 1 – czy taki sam rozkład? Rozkład ocen będzie taki sam w obu grupach studenckich wtedy, jeżeli zmienne losowe będą niezależne. Musimy więc sprawdzić, czy rzeczywiście nasze zmienne są niezależne. Jedna z metod to wyznaczenie kowariancji, jeżeli zmienne są niezależne, to CXY jest równa 0. Jeżeli CXY będzie różne od zera, to będziemy mogli wyznaczyć jeszcze miarę siły związku między obu zmiennymi, czyli wsp. korelacji. Z kolei w sytuacji, gdy CXY będzie równe zero, to dalsze pytania nie mają już sensu (rozkład ocen w obu grupach jest dokładnie taki sam!).

Zadanie 1 – czy taki sam rozkład? Wyznaczenie CXY wymaga wcześniejszego wyznaczenia innych potrzebnych charakterystyk. Wcześniej już wyznaczyliśmy EY=3,365 oraz D2Y=0,6843. Musimy jeszcze wyznaczyć EX, D2X, EXY.

Zadanie 1 – czy taki sam rozkład? Obliczenie EXY wymaga wykorzystania f.r.p. dwuwymiarowej zmiennej losowej: Możemy już obliczyć CXY:

Zadanie 1 – czy taki sam rozkład? Jak widzimy CXY=-0,0575 jest różne od zera, tym samy zmienne losowe są zależne. W praktyce oznacza to tyle, że rozkłady ocen w obu grupach studenckich są inne, tym samym mogą być też inne ich charakterystyki. Wyznaczymy jeszcze miarę siły związku między zmiennymi:

Zadanie 1 – rozkłady warunkowe Wiemy już, że rozkłady ocen są różne, wyznaczymy więc warunkowe funkcje rozkładu p-stwa zmiennej losowej Y przy założeniu, że X=xi Łatwo zauważyć, że rozkłady te różnią się np. dominantą, która w grupie studentów dziennych (X=1) jest równa 3,5 , a w grupie studentów zaocznych (X=2) odpowiednio 3.

Zadanie 1 – rozkłady warunkowe A tak wyglądają wykresy obu warunkowych f.r.p

Zadanie 1 – funkcja regresji I rodzaju Wiemy już, że rozkłady ocen są różne, mamy wyznaczone warunkowe funkcje rozkładu p-stwa, możemy więc dla każdej z nich wyznaczyć wartość oczekiwaną.

Zadanie 1 – funkcja regresji I rodzaju Wyznaczoną funkcję regresji I rodzaju można przedstawić graficznie:

Zadanie 1 – funkcja regresji I rodzaju Wyznaczoną funkcję regresji I rodzaju można także zapisać w postaci wzoru: a wyznaczonym warunkowym wartościom oczekiwanym nadać interpretację: W grupie studentów dziennych średnia ocena egzaminacyjna jest równa 3,48 W grupie studentów zaocznych średnia ocena jest równa 3,25