Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu
|
|
- Jalmari Lattu
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.. Johdato Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Krtte alue, Nollahypotees, Otos, Parametr, Parametravaruus, Perusjoukko, Päätös, Test, Testsuure, Vahtoehtoe hypotees, Väte 4.. Teste kostruot Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Nollahypotees, Normaaljakauma, Osamäärätestsuure, Otos, Parametr, Parametravaruus, Päätös, Suurmma uskottavuude estmaattor, Suurmma uskottavuude estmotmeetelmä, Test, Testsuure, Tyhjetävyys, Uskottavuusfukto, Uskottavuusosamäärä, Vahtoehtoe hypotees 4.3. Teste vertalu. laj vrhe,. laj vrhe, Harhato test, Hylkäysalue, Hylkäysvrhe, Hypotees, Hyväksymsalue, Hyväksymsvrhe, Kakssuutae hypotees, Karl ja Rub teoreema, Kelvolle p arvo, Merktsevyystaso, Mootoe uskottavuusosamäärä, Neyma ja Pearso lemma, Nollahypotees, Osamäärätestsuure, Otos, Parametr, Parametravaruus, p arvo, Päätös, Suurmma uskottavuude estmaattor, Suurmma uskottavuude estmotmeetelmä, Tasasest vomakka test, Test, Test koko, Test taso, Testsuure, Tyhjetävyys, Uskottavuusfukto, Uskottavuusosamäärä, Vahtoehtoe hypotees, Vrheet testauksessa, Vrhetodeäkösyys, Vomakkuus, Vomakkuusfukto, Yhdstetty hypotees, Ykskertae hypotees, Ykssuutae hypotees Ilkka Mell (7) /6
2 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Ilkka Mell (7) /6
3 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.. Johdato Hypotees Olkoo f( x; ) satuasmuuttuja X pstetodeäkösyys ta theysfukto, joka rppuu tutemattomasta parametrsta. Olkoo X, X,, X satuasotos satuasmuuttuja X jakaumasta, joka pstetodeäkösyys ta theysfukto f(x;) rppuu parametrsta. Tällö havaot X, X,, X ovat rppumattoma, dettsest jakautueta satuasmuuttuja, jolla o sama pstetodeäkösyys ta theysfukto f(x;): Olkoo X, X, K, X X f( x; ),,, K, X (X, X,, X ) satuasmuuttuje X, X,, X muodostama vektor. Olkoot satuasmuuttuje X, X,, X havatut arvot Merktää tätä: x, x,, x X x, X x,, X x Satuasmuuttuje X, X,, X havatut arvot x, x,, x määräävät havatopstee x (x, x,, x ) Jos f(x;) o satuasmuuttuja X pstetodeäkösyys ta theysfukto, joka rppuu parametrsta, ajattelemme, että fukto f(x;) määrttelemä todeäkösyysjakauma kuvaa satuasmuuttuja X arvoje vahtelua perusjoukossa ja o jotak perusjouko omasuutta kuvaava parametr. Tlastolle hypotees o perusjouko parametra koskeva väte. Hypoteese testaukse tavotteea o päättää kump kahdesta vastakkasesta perusjouko parametra koskevasta hypoteessta el vätteestä o tos perusjoukosta pomtu otokse perusteella. Hypotees testaukse vastakkasa hypoteeseja kutsutaa ollahypoteesks ja vahtoehtoseks hypoteesks. Merktää H : Nollahypotees H : Vahtoehtoe hypotees Olkoo perusjoukkoa kuvaava parametr ja olkoo Θ parametravaruus el mahdollste parametr arvoje joukko. Nollahypotees H ylee muoto o Ilkka Mell (7) 3/6
4 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus H : Θ Θ jossa Θ o jok parametravaruude Θ osajoukko. Tällö vahtoehtoe hypotees H ylee muoto o H: Θ Θ jossa Θ o ollahypotees H määrttelemä jouko Θ komplemett. Esmerkkejä: Olkoo ollahypotees H muotoa H : jossa o parametr jok mahdolle arvo. Tällö vahtoehtoe hypotees H o muotoa H: Olkoo ollahypotees H muotoa H : jossa o parametr jok mahdolle arvo. Tällö vahtoehtoe hypotees H o muotoa H: < Olkoo ollahypotees H muotoa H : jossa o parametr jok mahdolle arvo. Tällö vahtoehtoe hypotees H o muotoa H: > Test Hypotees testauksessa pyrtää päättämää otoksesta saadu formaato perusteella jätetääkö ollahypotees H vomaa (el hyväksytääkö ollahypotees H ) va hylätääkö ollahypotees H ja hyväksytää vahtoehtoe hypotees H. Test o päätössäätö, joka jakaa mahdollste havatoarvoje jouko kahtee osajoukkoo: () () Nde havatoarvoje joukko, jotka johtavat ollahypotees H hyväksymsee. Nde havatoarvoje joukko, jotka johtavat ollahypotees H hylkäämsee ja vahtoehtose hypotees H hyväksymsee. Stä otosavaruude osajoukkoa, joka johtaa ollahypotees H hylkäämsee kutsutaa test hylkäysalueeks ta krttseks alueeks. Stä otosavaruude osajoukkoa, joka johtaa ollahypotees H jäämsee vomaa kutsutaa test hyväksymsalueeks. Ste test o päätössäätö, joka jakaa otosavaruude hyväksymsalueesee ja hylkäysalueesee. Hylkäysalue pyrtää valtsemaa ste, että ollahypoteessta H vodaa ptää k, elle otoksesta saatu formaato ole kyll vahvaa ollahypotees H hylkäämseks. Ilkka Mell (7) 4/6
5 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Olkoo X (,,, ) X X K X perusjoukosta pomttu otos. Test perustetaa aa johok testsuureesee. Testsuure o otokse fukto; merktää testsuuretta ylesest: W X W X X K X ( ) (,,, ) Esmerkk.: Normaaljakauma Olkoo X (,,, ) X X K X otos ormaaljakaumasta N(µ,σ ) ja olkoo ollahypoteesa H :µ µ ja vahtoehtosea hypoteesa H:µ < µ Koska havatoje artmeette keskarvo X X o tyhjetävä ja paras harhato estmaattor parametrlle µ, o luotevaa perustaa test ollahypoteeslle H tuuslukuu X. O järkevää valta hylkäysalueeks joukko {( x, x, K, x ) x < } jollo hyväksymsalue saa muodo {( x, x, K, x ) x } Tarkastelemme myöhemm kappaleessa 4.3 stä, mte krtte raja ta arvo o valttava, jotta testsuuree todeäkösyys joutua hylkäysalueelle ollahypotees H pätessä el todeäkösyys ols halutu suurue. Pr {( x, x,, x ) x } K < Ilkka Mell (7) 5/6
6 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.. Teste kostruot Uskottavuusosamäärätest Uskottavuusosamäärämeetelmä o ylee meetelmä teste kostruomseks ja sllä o lähee kytketä suurmma uskottavuude estmotmeetelmää. Satuasotos Olkoo X, X,, X satuasotos satuasmuuttuja X jakaumasta, joka pstetodeäkösyys ta theysfukto f(x;) rppuu parametrsta. Tällö havaot X, X,, X ovat rppumattoma, dettsest jakautueta satuasmuuttuja, jolla o sama pstetodeäkösyys ta theysfukto f(x;): X, X, K, X X f( x; ),,, K, Uskottavuusfukto Koska havaot X, X,, X muodostavat satuasotokse jakaumasta f(x;), otokse X (,,, ) X X K X yhtesjakauma pstetodeäkösyys ta theysfukto o jossa f( x, x, K, x ; ) f( x ; ) f( x ; ) L f( x ; ) f( x; ),,, K, o yksttäsee havatoo X,,,, lttyvä pstetodeäkösyys ta theysfukto. Otokse X, X,, X uskottavuusfukto L( ; x, x, K, x ) f( x, x, K, x ; ) o havatoje X, X,, X yhtesjakauma pstetodeäkösyys ta theysfukto f arvo psteessä x, x,, x tulkttua parametr arvoje fuktoks. Uskottavuusperaattee mukaa uskottavuusfukto L ssältää kake (stokastse) formaato otoksesta. Osamäärätestsuure ja osamäärätest Olkoo jakaumaa f(x;) kuvaava parametr ja olkoo Θ parametravaruus el mahdollste parametr arvoje joukko. Olkoo ollahypotees H muotoa H : Θ Θ Ilkka Mell (7) 6/6
7 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus jossa Θ o jok parametravaruude Θ osajoukko ja olkoo vahtoehtoe hypotees H muotoa H: Θ Θ jossa Θ o jouko Θ komplemett. Osamäärätestsuure hypoteeslle H hypoteesa H vastaa o Koska ja ste sup L( ; x) Θ λ( x) sup L( ; x) Θ Θ Θ Θ sup L( ; x) sup L( ; x) λ(x) Θ Osamäärätest o päätössäätö, joka hylkäysalue el krtte alue o muotoa { x λ( x) } jossa o toteuttaa ehdo Tarkastelemme krttse raja el arvo valtsemsta kappaleessa 4.3. Jos osamäärätestsuure λ(x) saa pee (lähellä ollaa oleva) arvo, o vahtoehtose hypotees H rajottamassa parametravaruude Θ osajoukossa Θ sellasa parametr arvoja, jotka tekevät havatusta otoksesta uskottavamma ku mkää sellae parametr arvo, joka kuuluu ollahypotees H rajottamaa parametravaruude Θ osajoukkoo Θ. Ste peet (lähellä ollaa olevat) osamäärätestsuuree λ(x) arvot vttaavat she, että ollahypotees saattaa olla syytä hylätä. Jos osamäärätestsuure λ(x) saa suure (lähellä ykköstä oleva) arvo, o ollahypotees H rajottamassa parametravaruude Θ osajoukossa Θ sellasa parametr arvoja, jotka tekevät havatusta otoksesta lähes yhtä uskottava ku melvaltae parametr arvo, joka kuuluu vahtoehtose hypotees H rajottamaa parametravaruude Θ osajoukkoo Θ. Ste suuret (lähellä ykköstä olevat) osamäärätestsuuree λ(x) arvot vttaavat she, että ollahypoteesa e ole syytä hylätä. Olkoo ˆ ˆ( x) se parametr arvo, joka maksmo uskottavuusfukto L(;x) koko parametravaruudessa Θ ja olkoo ˆ ˆ( x ) Ilkka Mell (7) 7/6
8 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus se parametr arvo, joka maksmo uskottavuusfukto L(;x) ollahypotees H rajottamassa parametravaruude Θ osajoukossa Θ. Tällö Huomaa, että L( ˆ ; x) λ( x) L( ˆ; x) ˆ ˆ( X) o parametr rajottamato suurmma uskottavuude estmaattor, joka saadaa maksmomalla uskottavuusfukto L(;x) koko parametravaruudessa Θ ja ˆ ˆ( X ) o parametr rajotettu suurmma uskottavuude estmaattor, joka saadaa maksmomalla uskottavuusfukto L(;x) ollahypotees H rajottamassa parametravaruude Θ osajoukossa Θ. Esmerkk.: Osamäärätest ormaaljakauma odotusarvolle Tarkastelemme tässä uskottavuusosamäärätestä ormaaljakauma odotusarvolle, ku jakauma varass o tuettu; vrt. tehtävää.. Satuasmuuttuja X oudattaa ormaaljakaumaa parametre µ E( X) σ Var( X) E[( X µ ) ] jos se theysfukto o / f( x; µ, σ ) ( πσ ) exp ( x µ ) σ < µ <+, σ >, < x<+ Parametr µ o ormaaljakauma odotusarvo ja parametr σ o ormaaljakauma varass. Oletetaa, että havaot X, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(µ,). Tällö X, X, K, X X N( µ,),,, K, Olkoo ollahypotees H muotoa H :µ µ ja vahtoehtoe hypotees H muotoa H:µ µ Parametravaruus o tässä muotoa Θ { µ < µ < + } Ilkka Mell (7) 8/6
9 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Määrätää osamäärätest hypoteeslle H hypoteesa H vastaa. Osamäärätestsuure λ(x) o tässä max L( µ ; x) Θ λ( x) max L( µ ; x) Θ Koska ollahypotees H rajottama parametravaruude Θ osajoukko o muotoa Θ { µ } osamäärätestsuuree osottaja o L ( µ ; x) Osamäärätestsuuree mttäjä o L ( ˆ µ ; x) jossa ˆµ maksmo uskottavuusfukto L ( µ ; x ) parametr µ suhtee koko parametravaruudessa Θ. Luvussa 3 o äytetty, että parametr µ rajottamato suurmma uskottavuude estmaattor ˆµ o havatoje artmeette keskarvo X X Ste osamäärätestsuure λ(x) saa muodo L( µ ; x) λ( x) Lx ( ; x) / ( π ) exp ( x µ ) / ( π) exp ( x x) exp ( ) ( ) x µ x x Osamäärätestsuure λ(x) vodaa krjottaa ykskertasempaa muotoo, ku otetaa huomoo, että koska ( x µ ) ( x x + x µ ) ( x x) ( x x)( x µ ) ( x µ ) + ( x x) + x ( µ ) Ilkka Mell (7) 9/6
10 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus ( x x)( x µ ) ( x µ ) ( x x) ( x µ ) x x ( x µ ) x x Ste osamäärätestsuure λ(x) ollahypoteeslle H vahtoehtosta hypoteesa H vastaa vodaa esttää muodossa λ ( ) exp ( ) x µ x Osamäärätest o test, joka hylkää ollahypotees H pelle testsuuree λ(x) arvolle. Hylkäysalue { x λ( x) } vodaa esttää ekvvaletssa muodossa { x x µ log( ) / } Ku vahtelee välllä [,], log( ) / vahtelee välllä [, ). Ste osamäärätest hylkää ollahypotees H, jos havatoarvoje artmeette keskarvo x pokkeaa parametr µ ollahypotees H kttämästä arvosta µ eemmä ku jok ee test tekemstä ktetty lukuarvo. Olkoo tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle ja olkoo se pstetodeäkösyys ta theysfukto g(t;). Tarkastellaa osamäärätestä, joka perustuu tuuslukuu T ja se uskottavuusfuktoo L (;t) g(t;) Olkoo tuuslukuu T perustuvaa osamäärätestsuure λ (t). Koska kakk otoksee ssältyvä formaato parametrsta ssältyy tuuslukuu T, tutus luotevalta, että tuuslukuu T perustuva test o yhtä hyvä ku otoksee X perustuva test. Itse asassa ämä testt ovat ekvvaletteja, kute seuraava lause osottaa. Lause: Todstus: Oletetaa, että tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle. Olkoo λ (t) tuuslukuu T perustuva osamäärätest ja olkoo λ(x) otoksee X perustuva osamäärätest. Tällö λ ( T ( x)) λ( x) jokaselle havatopsteelle x. Koska tuusluku T o tyhjetävä parametrlle, faktorotteoreemasta (ks. lukua ) seuraa, että otokse X pstetodeäkösyys ta theysfukto f(x;) vodaa esttää muodossa Ilkka Mell (7) /6
11 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus f( x; ) g( T( x); ) h( x) jossa g(t;) o tuusluvu T pstetodeäkösyys ta theysfukto ja h(x) e rpu parametrsta. Ste sup L( ; x) Θ λ( x) sup L( ; x) Θ sup f ( x; ) Θ sup f ( x; ) Θ sup g( T( x); ) h( x) Θ sup g( T( x); ) h( x) Θ sup gt ( ( x); ) Θ sup gt ( ( x); ) Θ sup L ( ; T( x)) Θ sup L ( ; T( x)) Θ λ ( T( x)) Esmerkk.: Osamäärätest ormaaljakauma odotusarvolle Tarkastelemme tässä uskottavuusosamäärätestä ormaaljakauma odotusarvolle, ku jakauma varass e ole tuettu; vrt. tehtävää.. Satuasmuuttuja X oudattaa ormaaljakaumaa parametre µ E( X) σ Var( X) E[( X µ ) ] jos se theysfukto o muotoa / f( x; µ, σ ) ( πσ ) exp ( x µ ) σ < µ <+, σ >, < x<+ Parametr µ o ormaaljakauma odotusarvo ja parametr σ o ormaaljakauma varass. Oletetaa, että havaot X, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(µ,σ ). Tällö X, X, K, X X N( µσ, ),,, K, Ilkka Mell (7) /6
12 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Olkoo ollahypotees H muotoa H :µ µ ja vahtoehtoe hypotees H muotoa H:µ > µ Parametravaruutea o tässä Θ < <+ { µ, σ µ, σ } Nollahypotees H rajottama parametravaruude Θ osajoukko o Θ { µ, σ µ µ, σ } Määrätää osamäärätestsuure hypoteeslle H hypoteesa H vastaa. Parametr σ o tässä kusaparametr: σ o kyllä mall lttyvä tutemato parametr, mutta se arvosta e olla säsä kostueta. Osamäärätestsuure λ(x) o tässä muotoa max L( µσ, ; x) Θ λ( x) max L( µσ, ; x) Testsuuree mttäjä o Θ L ( ˆˆ µσ, ; x) jossa ˆµ ja σ ˆ maksmovat uskottavuusfukto L ( µσ, ; x ) koko parametravaruudessa Θ parametre µ ja σ suhtee. Luvussa 3 o äytetty, että parametr µ rajottamato suurmma uskottavuude estmaattor ˆµ o havatoje artmeette keskarvo X X ja parametr σ rajottamato suurmma uskottavuude estmaattor σ ˆ o havatoje (harhae) otosvarass σˆ ( ) X X Jos ˆ µ x µ, uskottavuusfukto L ( µσ, ; x ) rajotettu maksm o sama ku se rajottamato maksm, mutta jos ˆ µ x > µ, se rajotettu maksm o jossa L µ σˆ (, ; x) σ ˆ ( µ ) X Ilkka Mell (7) /6
13 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Ste osamäärätestsuure λ(x) saa muodo, jos x µ λ ( x) L( µ ˆ, σ; x), jos x > µ Lx (, σˆ ; x) Tarkastellaa osamäärätestsuuretta λ(x) lähemm tapauksessa x > µ. Tällö koska ja L( µ, σˆ ; x) λ( x) Lx (, σˆ; x) / ( πσ ˆ) exp ( ) ˆ x µ σ / ( πσˆ) exp ( x ) x σˆ σˆ σˆ / ( x µ ) σˆ ( x x) σˆ Ste osamäärätestsuure λ(x) saa muodo σˆ λ( x) σˆ / / ( x µ ) ( x x) Ottamalla huomoo se, että (ks. esmerkkä 4.) sekä lsäks se, että ( x µ ) ( x x) + x ( µ ) s x x ( ) osamäärätestsuure λ(x) vodaa krjottaa muotoo Ilkka Mell (7) 3/6
14 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus jossa λ( x) / ( x µ ) ( x x) / ( x x) + x ( µ ) ( x x) + + x µ t s/ x ( µ ) ( ) / t + / ( x x) ( x µ ) s / / o tavaomae t testsuure ollahypoteeslle H vahtoehtosta hypoteesa H vastaa. Luvussa o äytetty, että t t ( ) jos ollahypotees H pätee. Osamäärätest hylkää ollahypotees H pelle testsuuree λ(x) arvolle. Hylkäysalue { x λ( x) } vodaa krjottaa ekvvalett muotoo / { x t ( )( ) } / Ku vahtelee välllä [,], ( )( ) vahtelee välllä [, ). Ste osamäärätest hylkää ollahypotees H, jos tavaomae t testsuure saa suuremma arvo ku jok ee test tekemstä ktetty lukuarvo. Ilkka Mell (7) 4/6
15 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.3. Teste vertalu Hylätessää ta hyväksyessää ollahypotees test tekjä vo aa tehdä myös vrheellse päätökse. Tavallsest testejä vertallaa vertalemalla vrhede todeäkösyyksä. Vrheet testauksessa, vrhetodeäkösyydet ja test vomakkuus Hylkäysvrhe ja hyväksymsvrhe Olkoo perusjoukkoa kuvaava parametr ja olkoo Θ parametravaruus el mahdollste parametr arvoje joukko. Olkoo ollahypotees H muotoa H : Θ Θ jossa Θ o jok parametravaruude Θ osajoukko. Tällö vahtoehtoe hypotees H vodaa esttää muodossa H: Θ Θ jossa Θ o jouko Θ komplemett. Jos ollahypotees H hylätää sllo, ku se o tos tehdää. laj vrhe el hylkäysvrhe. Jos ollahypotees H hyväksytää sllo, ku se o epätos tehdää. laj vrhe el hyväksymsvrhe. Vrheet testauksessa Nollahypotees H o tos Maalma tla Nollahypotees H o epätos Test tulos Nollahypotees H hylätää Nollahypotees H hyväksytää. laj vrhe el hylkäysvrhe Okea päätös Okea päätös. laj vrhe el hyväksymsvrhe Olkoo test hylkäysalue el se otosavaruude osajoukko, joka johtaa ollahypotees hylkäämsee R. Olkoo x havatopste. Oletetaa, että ollahypotees H : Θ Θ pätee. Tällö test johtaa ollahypotees H vrheellsee hylkäämsee el.laj vrheesee, jos x R Ste. laj vrhee el hylkäysvrhee todeäkösyys o Pr ( X R) Vastaavast. laj vrhee el hyväksymsvrhee todeäkösyys o Ilkka Mell (7) 5/6
16 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Huomaa, että Ste todeäkösyys Pr ( X R ) Pr ( X R ) Pr ( X R) Pr ( X R) ssältää parametr fuktoa kake formaato teststä, joka hylkäysalue o R. Nyt Test vomakkuus. laj vrhee todeäkösyys, jos Θ Pr ( X R) (. laj vrhee todeäkösyys), jos Θ Olkoo test hylkäysalue R. Tällö todeäkösyyttä Pr ( X R) kutsutaa parametr fuktoa test vomakkuusfuktoks. Merktää: β ( ) Pr ( X R) Hyvä test o vomakas, koska se. laj vrhee todeäkösyys o pe. Ideaalse test vomakkuusfukto ols muotoa, Θ β ( ), Θ Tällasta tlaetta e kutekaa saavuteta ku trvaalessa erkostapauksssa. Vomme kutek todeta, että hyvällä testllä β() usemmlle Θ ja β() usemmlle Θ. Osamäärätest tapauksessa test vomakkuusfukto o muotoa Test koko ja test taso β( ) Pr ( λ( X) ) Kteälle otoskoolle. ja. laj vrhede todeäkösyyksä e voda yleesä tehdä samaakasest melvaltase peks. Sks test kostruodaa tavallsest, että es ktetää. laj vrhee todeäkösyys ja stte de teste joukosta, jolla sama. laj vrhee todeäkösyys valtaa test, jolla. laj vrhee todeäkösyys o mahdollsmma pe. Olkoo α ja olkoo β() test vomakkuusfukto. Tällö saomme, että test koko o α, jos Ilkka Mell (7) 6/6
17 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus sup β( ) α Θ ja saomme, että test taso o α, jos sup β( ) α Θ Kakk evät tee eroa terme koko ja taso välllä. Lsäks test tasoa kutsutaa use merktsevyystasoks. O syytä huomata, että kokoa α olevat testt muodostavat osajouko tasoa α oleve teste joukossa. Kokoa α olevaa testä e välttämättä ole olemassa, mutta saattaa olla mahdollsta löytää jok tasoa α oleva test. Soveltajat valtsevat use test taso ee test tekemstä. Tavaomasa valtoja ovat α.,.5,.,. O syytä huomata, että valtsemalla test taso kotrollodaa va. laj vrhee el hylkäysvrhee todeäkösyyttä. Osamäärätest tapauksessa test tasoks tulee α, jos vako valtaa ste, että Harhattomat testt sup β( ) sup Pr ( λ( X) ) α Θ Θ Test taso lsäks saatamme olla kostueta myös musta test omasuukssta. O järkevää tovoa, että o todeäkösempää, että ollahypotees H tulee hylätyks sllo, ku Θ ku sllo, ku Θ. Tätä omasuutta kutsutaa test harhattomuudeks. Saomme, että test o harhato, jos β ( ) β ( ) kaklle Θ ja kaklle Θ. Tasasest vomakkammat testt Tarkastellaa sellaste teste luokkaa, jode taso o α. Edellsessä kappaleessa todett, että kaklla tähä luokkaa kuuluvlla testellä. laj vrhee el hylkäysvrhee todeäkösyys o korketaa α kaklle Θ. Optmaalsea testä de teste joukossa, jode taso o α, vodaa ptää sellasta testä, jolla o mahdollsmma pe. laj vrhee el hyväksymsvrhee todeäkösyys el mahdollsmma suur vomakkuus kaklle Θ. Olkoo C jok sellaste teste luokka, jolla testataa ollahypoteesa H : Θ vahtoehtosta hypoteesa vastaa. H: Θ Ilkka Mell (7) 7/6
18 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Luokkaa C kuuluva test, joka vomakkuusfukto o β(), o tasasest vomakka (UMP, uformly most powerful) luokassa C, jos β( ) β ( ) kaklle Θ ja kaklle luokkaa C kuuluve teste vomakkuusfuktolle β (). Tässä kappaleessa tarkastelu kohteea oleva teste luokka o kakke de teste luokka C, jode taso o α. Tällö vomme puhua tasasest vomakkammasta tasoa α olevasta teststä. Tällasta testä e ole aa olemassa, mutta jos sellae o olemassa, stä vodaa ptää parhampaa tasoa α oleve teste luokassa. Neyma ja Pearso lemma: Olkoo ollahypoteesa H : ja vahtoehtosea hypoteesa ja olkoo H: f( x; ),, otokse X (X, X,, X ) yhtesjakauma pstetodeäkösyys ta theysfukto, ku parametr saa arvo,,. Tarkastellaa testä, joka hylkäysaluee R määrttelee seuraavat ehdot: O olemassa k ste, että () ja () x R, jos f ( x; ) > kf ( x; ) x R, jos f ( x; ) < kf ( x; ) Pr ( X R) α Tällö pätee seuraava: (a) (b) Todstus: Ehtoje () ja () rttävyys: Jos test toteuttaa ehdot () ja (), se o tasasest vomakka tasoa α oleva test. Ehtoje () ja () välttämättömyys: Jos o olemassa test, joka toteuttaa ehdot () ja () jollek k >, jokae tasasest vomakka tasoa α oleva test o kokoa α el test toteuttaa ehdo (). Lsäks jokae tasasest vomakka tasoa α oleva test toteuttaa ehdo () mahdollsest lukuu ottamatta ollamttasta joukkoa A el joukko A toteuttaa ehdot Pr ( X A) Pr ( X A) Todstamme lausee va jatkuve jakaume tapauksessa. Todstus dskreette jakaume tapauksessa saadaa korvaamalla todstukse tegraalt summlla. Ilkka Mell (7) 8/6
19 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Toteamme es, että jokae test, joka toteuttaa ehdo () Pr ( X R) α o kokoa α ja ste myös tasoa α, koska ollahypotees H määrttelemässä parametravaruude Θ osajoukossa Θ o va yks pste, jollo sup Pr ( X R) Pr ( X R) α Θ Määrtellää merktöje ykskertastamseks testfukto φ(x) seuraavalla tavalla:, x R φ( x), x R Ste testfukto o dkaattorfukto hylkäysalueelle R. Olkoo φ(x) testfukto testlle, joka toteuttaa ehdot () ja () ja olkoo φ (x) testfukto melvaltaselle tasoa α olevalle testlle. Olkoot β() ja β () vastaavat vomakkuusfuktot. Koska φ ( x) ehdosta () ja stä, että ja seuraa, että Ste φ( x), jos f ( x; ) > kf ( x; ) φ( x), jos f ( x; ) < kf ( x; ) [ φ( x) φ ( x)][ f ( x; ) kf ( x; )] ( ) (a) φ x φ x f x kf x dx [ ( ) ( )][ ( ; ) ( ; )] β( ) β ( ) k[ β( ) β ( )] Ehtoje () ja () rttävyys. Todetaa es, että β( ) β ( ) α β ( ) koska φ o tasoa α oleva test ja φ o kokoa α oleva test. Ste epäyhtälöstä ( ) ja stä, että k että seuraa, että jote β( ) β ( ) k[ β( ) β ( )] β( ) β ( ) β( ) β ( ) Ilkka Mell (7) 9/6
20 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus (b) Ste test φ o vomakkaamp ku test φ. Koska φ ol melvaltae tasoa α oleva test ja vahtoehtose hypotees H määrttelemässä parametravaruude Θ osajoukossa Θ o va yks pste, φ o tasasest vomakka tasoa α oleva test. Ehtoje () ja () välttämättömyys. Olkoo φ (x) testfukto melvaltaselle tasasest vomakkammalle tasoa α olevalle testlle. Kohda (a) mukaa jokae test φ, joka toteuttaa ehdot () ja () o myös tasasest vomakka tasoa α oleva test. Ste β( ) β ( ) Koska k >, epäyhtälöstä ( ) seuraa, että α β ( ) β( ) β ( ) Koska φ o tasoa α oleva test, jote β ( ) α β ( ) α ja ste φ o kokoa α oleva test. Lsäks epäyhtälössä ( ) o vomassa yhtäsuuruus. Epäyhtälö ( ) e egatvse tegrotava [ φ( x) φ ( x)][ f ( x; ) kf ( x; )] tegraal vo olla olla va, jos test φ toteuttaa ehdo () mahdollsest lukuu ottamatta ollamttasta joukkoa A, joka ste toteuttaa ehdo f( x; ) dx,, A Ste myös kohda (b) väte o todstettu. Seuraava korollaar lttää tyhjetävyyde Neyma ja Pearso lemmassa tarkasteltuu testausasetelmaa. Korollaar: Olkoo testausasetelma sama ku Neyma ja Pearso lemmassa. Olkoo T(X) parametr tyhjetävä tuusluku ja olkoo g(t; ),, tuusluvu T pstetodeäkösyys ta theysfukto, ku parametr saa arvo,,. Tarkastellaa tuuslukuu T perustuvaa testä, joka hylkäysaluee S määrttelee seuraavat ehdot: O olemassa k ste, että () x S, jos gt (; ) > kgt (; ) x S, jos gt (; ) < kgt (; ) Ilkka Mell (7) /6
21 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus ja () Todstus: Pr ( T S) α Tällö pätee seuraava: Jos test toteuttaa ehdot () ja (), se o tasasest vomakka tasoa α oleva test. Otokse X suhtee, tuuslukuu T perustuva test hylkäysalue o R { x T( x) S} Koska tuusluku T o tyhjetävä parametrlle, faktorotteoreemasta (ks. lukua ) seuraa, että otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyys ta theysfukto f(x; ),, vodaa esttää muodossa f( x; ) g( T( x); ) h( x),, jollek e egatvselle fuktolle h(x). Kertomalla ehdo () epäyhtälöt fuktolla h(x) ähdää, että x R, jos f ( x; ) g( T ( x); ) h( x) > kg( T ( x); ) h( x) kf ( x; ) x R, jos f( x; ) gt ( ( x); ) h( x) < kgt ( ( x); ) h( x) kf( x; ) Lsäks ehdosta () seuraa, että Pr ( X R) Pr ( T( X) S) α Ste Neyma ja Pearso lausee kohdasta (a) seuraa, että tuuslukuu T perustuva test o tasasest vomakka tasoa α oleva test. Kutsumme Neyma ja Pearso lemma hypoteeseja H ja H ykskertasks, koska e kumpk kttävät va yhde todeäkösyysjakauma otokselle X. Tavallsest olemme kutek halukkata ataa kostukse kohteea oleve hypoteese kttää useampa todeäkösyysjakauma otokselle. Tällasa hypoteeseja kutsutaa yhdstetyks. Esmerkkejä yhdstetystä hypoteesesta ovat ykssuutaset hypoteest H: tah: > H: tah: < sekä kakssuutae hypotees H: Koska tasasest vomakkamma test määrtelmässä vaadtaa, että test o oltava vomakka kaklle Θ, Neyma ja Pearso lemmaa vodaa soveltaa use soveltaa myös tlatessa, jossa hypoteest H ja H ovat yhdstettyjä. Teste luokka, jossa ykssuutaslle hypoteeselle vodaa kostruoda tasasest vomakka tasoa α oleva test, o sellaste teste luokka, jotka perustuvat mootosee uskottavuusosamäärää. Ilkka Mell (7) /6
22 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Olkoo { gt ( ; ); Θ} yksulottese satuasmuuttuja T pstetodeäkösyys ta theysfuktode perhe, joka rppuu parametrsta. Perheellä o mootoe uskottavuusosamäärä, jos osamäärä gt ( ; ) gt ( ; ) o kaklle > muuttuja t mootoe (e kasvava ta e väheevä) fukto joukossa Lsäks sovmme, että { t gt ( ; ) > ta gt ( ; ) > } /, jos > Molla tavallslla jakaumlla o mootoe uskottavuusosamäärä. Tällasa jakauma ovat esmerkks ormaaljakauma, jossa odotusarvoparametr o tutemato ja varass o tuettu, Posso ja bomjakauma. Vodaa osottaa, että kaklla sääöllsee ekspoettperheesee g(; t ) h()exp[ t w( )] t kuuluvlla jakaumlla o mootoe uskottavuusosamäärä, jos w() o parametr e väheevä fukto. Karl ja Rub teoreema: Todstus: Olkoo ollahypoteesa H : ja vahtoehtosea hypoteesa H: > Olkoo tuusluku T tyhjetävä parametrlle ja oletetaa lsäks, että tuusluvu T jakaume perheellä { gt ( ; ) Θ} o mootoe uskottavuusosamäärä. Valtaa t. Jokae test, joka hylkää ollahypotees H, jos ja va jos T > t o tasasest vomakka tasoa α oleva test, jossa Olkoo α Pr ( T > t ) β ( ) Pr ( T > t ) test vomakkuusfukto. Valtaa > ja tarkastellaa testä, jossa testataa ollahypoteesa H : vahtoehtosta hypoteesa Ilkka Mell (7) /6
23 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus vastaa. H: Koska tuusluvu T jakaume perheellä o mootoe uskottavuusosamäärä, vomakkuusfukto β() o e väheevä. Tästä seuraa: () () sup β ( ) β ( ) α ja test taso o α. Jos määrttelemme suuree jossa gt ( ; ) k f t I gt ( ; ) I { t t> t ja joko gt ( ; ) > ta gt ( ; ) > } gt ( ; ) T t > k gt ( ; ) Ste kohdsta () ja () seuraa Neyma ja Pearso lausee korollaar ojalla, että β( ) β ( ) jossa β () o melvaltase tose tasoa α oleva ollahypotees H test vomakkuusfukto el sellase test vomakkuusfukto, jolle β( ) α Tosaalta melvaltase tasoa α oleva ollahypotees H test vomakkuusfukto toteuttaa ehdo Ste β ( ) sup β ( ) α Θ β( ) β ( ) melvaltaselle tasoa α oleva ollahypotees H testlle. Koska ol melvaltae, test o tasasest vomakka tasoa α oleva test. Vastaavast, jos ollahypotees o muotoa H : ja vahtoehtoe hypotees o muotoa H: > Ilkka Mell (7) 3/6
24 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus ja Karl ja Rub lausee ehdot pätevät, jokae test, joka hylkää ollahypotees H, jos ja va jos T < t o tasasest vomakka tasoa α oleva test, jossa α Pr ( T < t ) Test p arvo Test jälkee test tuloksesta ptää kertoa jollak tlastollsest merktsevällä tavalla. Eräs mahdollssta tavosta o kertoa test koko α ja se hylättkö va hyväksyttkö ollahypotees H. Jos test koko α ol pe, päätös hylätä ollahypotees H perustuu suhteellse vahvoh todstes ollahypoteesa vastaa. Se sjaa, jos test koko α ol suur, päätös hylätä ollahypotees H e perustu kov vahvoh todstes ollahypoteesa vastaa. Toe mahdolle tapa kertoa test tuloksesta o lmottaa tuusluku, jota kutsutaa test p arvoks. Test p arvo p(x) o tuusluku, joka toteuttaa ehdo p( x) jokaselle havatopsteelle x. Pe p arvo vttaa she, että vahtoehtoe hypotees H o tos. Saomme, että p arvo o kelvolle, jos Pr ( p( X) α) α kaklle Θ ja kaklle α, α. Jos p(x) o kelvolle p arvo, vodaa helpost kostruoda tasoa α oleva test. Test, joka hylkää ollahypotees H, jos ja va jos o tasoa α. p( x) α Test p arvo p(x) kertome ssältää aa eemmä formaatota ku se, että kerrotaa va test taso α ja se hylättkö va hyväksyttkö ollahypotees H. Lähes kakk modert tlastollset ohjelmstot kertovat teste p arvot. Seuraavaa lauseesee ssältyy yles tapa määrtellä kelvolle p arvo. Lause: Todstus: Olkoo W(X) testsuure, joka suuret arvot vttaavat she, että vahtoehtoe hypotees H pätee. Olkoo p( x) sup Pr ( W( X) W( x)) Θ Tällö p(x) o kelvolle p arvo. Valtaa Θ. Olkoo F ( w) tuusluvu W(X) kertymäfukto ja olkoo p ( x) Pr ( W( X) W( x)) Pr ( W( X) W( x)) F ( W( x)) Ilkka Mell (7) 4/6
25 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Ste satuasmuuttuja p ( x ) jakauma o stokastsest suuremp ta yhtä suur ku jatkuva tasae jakauma Uform(,). Jos satuasmuuttuja p ( x ) o jatkuva tämä seuraa stä, että aa pätee seuraava: Olkoo X jatkuva satuasmuuttuja, joka kertymäfukto o F X ja olkoo Tällö Y F X (X) Y Uform(,) ts. Pr( Y y) y kaklle y, < y <. Väte vodaa perustella myös sllo, ku satuasmuuttuja p ( x ) o dskreett. Stokaste suuremmuus: Olkoo X F X ja Y F Y. Satuasmuuttuja X o stokastsest suuremp ta yhtä suur ku satuasmuuttuja Y, jos F () t F () t X kaklle t. Tällö Y Pr( X > t) Pr( Y > t) kaklle t. Jos ss X o stokastsest suuremp ku Y, satuasmuuttujalla o tapumus saada suurempa arvoja ku satuasmuuttuja Y. Edellä todetusta seuraa, että Koska kaklle, Pr ( p( X) α) α p( x) sup p ( x) p ( x) Θ Pr ( p( X) α) Pr ( p ( X) α) α mkä pätee kaklle Θ ja kaklle α, α. Ste p(x) o kelvolle p arvo. Toe tapa määrtellä kelvolle p arvo perustuu ehdollstamsee tyhjetävä tuusluvu suhtee. Olkoo tuusluku S(X) tyhjetävä ollahypotees H määrttelemälle malllle { f ( x; ) Θ } Jos ollahypotees H o tos, otokse X ehdolle jakauma ehdolla S s e rpu parametrsta. Olkoo W(X) testsuure, joka suuret arvot vttaavat she, että vahtoehtoe hypotees H pätee. Ilkka Mell (7) 5/6
26 Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Olkoo p( x) Pr( W( X) W( x) S S( x)) Samatapasella argumetlla ku edellsessä lauseessa vodaa todstaa, että Pr( p( X) α S s) α kaklle α, α. Jos S o dskreett satuasmuuttuja, Pr ( p( X) α) Pr( p( X) α S s)pr ( S s) α Pr ( S s) α s s jote p(x) o kelvolle p arvo. Jos S o jatkuva satuasmuuttuja, o summalausekkeet yllä olevssa kaavossa korvattava tegraalella. Ilkka Mell (7) 6/6
Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu
Mat-1.361 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.1. Johdato Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Krtte alue, Nollahypotees, Otos, Parametr, Parametravaruus,
LisätiedotTilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus
Mat.36 Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.. Tyhjetävyys Asllaarsuus, Basu teoreema, Data redusot, Faktorotteoreema, Iformaato, Mmaale tyhjetävyys, Otos,
LisätiedotTilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus
Mat-1.361 Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.1. Tyhjetävyys Asllaarsuus, Basu teoreema, Data redusot, Faktorotteoreema, Iformaato, Mmaale tyhjetävyys,
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:
Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Otos ja otosjakaumat Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, χ -jakauma, Frekvess, Frekvessjakauma,
LisätiedotMat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:
Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset / Tehtävät Aheet: Avansanat: ypoteesen testaus. lajn vrhe,. lajn vrhe, arhaton test, ylkäysalue, ylkäysvrhe, ypotees,
LisätiedotTilastollinen päättely. 3. Piste-estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet
Mat-1.361 Tlastolle päättely 3. Pste-estmot Tlastolle päättely 3. Pste-estmot 3.1. Johdato Estmaattor, Estmaatt, Estmot, Havato, Havatopste, Otos, Otostuusluku, Parametr, Pste-estmot, Pstetodeäkösyysfukto,
LisätiedotTilastollinen päättely. 3. Piste estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet
Mat.36 Tlastolle päättely 3. Pste estmot Tlastolle päättely 3. Pste estmot 3.. Johdato Estmaattor, Estmaatt, Estmot, Havato, Havatopste, Otos, Otostuusluku, Parametr, Pste estmot, Pstetodeäkösyysfukto,
Lisätiedot2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi
Mat-.6 Sovellettu todeäkösyyslasketa. harjotukset Mat-.6 Sovellettu todeäkösyyslasketa B. harjotukset / Ratkasut Aheet: Tlastollset testt Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, F-jakauma, F-test,
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:
MS-A5 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 5 MS-A5 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 5 Aheet: Tlastollset testt Avasaat: Artmeette keskarvo Beroull-jakauma
Lisätiedot1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on
HY MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II kevät 019 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I 1 Mostee teht 516 Eräde kuulalaakerede kestoa mljooaa kerrosta o totuttu kuvaamaa Webull-jakaumalla
Lisätiedot1.4. Aritmeettisen keskiarvon otosjakauma: Suurten otosten tuloksia
Tlastolle päättely. Otosjakaumat Tlastolle päättely. Otosjakaumat.. Otos, otostuusluvut ja de otosjakaumat Arvota, Havato, Havatoarvo, Otos, Otosjakauma, Otostuusluku, Rppumattomuus, Satuasmuuttuja, Satuasotos,
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslasku A
TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.9 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harjotus 8 (vko 45/3) (Ahe: Raja-arvolauseta, otostuuslukuja, johdatusta estmot, Lae luvut 9.5,.-.6). Olkoo X ~ p(λ), mssä λ
Lisätiedot7.5. Yleinen lineaarinen malli ja suurimman uskottavuuden menetelmä
Mat.36 Tlastolle päättely 7. Suurmma uskottavuude meetelmä ja asymptootte teora Tlastolle päättely 7. Suurmma uskottavuude meetelmä ja asymptootte teora 7.. Suurmma uskottavuude estmotmeetelmä Akasarja,
Lisätiedot= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2
HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske
Lisätiedot1.2. Aritmeettisen keskiarvon ja otosvarianssin otosjakaumat: Odotusarvot ja varianssit
Tlastolle päättely. Otosjakaumat Tlastolle päättely. Otosjakaumat.. Otos, otostuusluvut ja de otosjakaumat Arvota, Havato, Havatoarvo, Otos, Otosjakauma, Otostuusluku, Rppumattomuus, Satuasmuuttuja, Satuasotos,
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi. 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estimointi 6. Estimointimenetelmät 7.
Tlastollset meetelmät Otokset, otosjakaumat ja estmot Tlastollset meetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estmot 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estmot 6. Estmotmeetelmät 7. Välestmot Ilkka Mell 5 Tlastollset
LisätiedotKonvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Mell (004) Kovergesskästteet ja raja-arvolauseet Kovergesskästtetä Suurte lukuje lat Keskee raja-arvolause Keskese raja-arvolausee seurauksa Johdatus todeäkösyyslasketaa Kovergesskästteet
LisätiedotHY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.
HY, MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II, kevät 208 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoo Y, Y rppumato otos Pareto jakaumasta, fy; θ θc θ y θ+ { y > c } tuetulla vakolla
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Estmot Estmotmeetelmät Välestmot Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, Estmaatt, Estmaattor,
LisätiedotMTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN
MTTTP SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN Aesto kaavoje () (3), (9) ja () esmerkkeh Lepakot pakallstavat hyötesä lähettämällä korkeataajusta äätä Ne pystyvät pakallstamaa hyöteset
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:
Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Artmeette keskarvo, Estmaatt,
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 4
MS-A Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Vkko Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame; tlastollste aestoje kuvaame; Otokset ja otosjakaumat; Estmot; Estmotmeetelmät; Vällestmot Mtä tlastotede o?
LisätiedotTKK @ Ilkka Mellin (2008) 1/24
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Mtta-astekot Havatoaesto kuvaame ja otostuusluvut Avasaat: Artmeette keskarvo, Frekvess, Frekvessjakauma,
LisätiedotTilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastolliset aineistot
Todeäkösyyslaskea ja talstotetee peruskurssesmerkkkokoelma 4 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 4 Aheet: Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame Tlastollste aestoje kuvaame Otokset
Lisätiedot13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit
68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta
LisätiedotMuuttujien välisten riippuvuuksien analysointi
Mat-.4 Tlastollse aalyys peusteet, kevät 7 5. lueto: Tlastolle ppuvuus ja koelaato Muuttuje välste ppuvuukse aalysot Tlastollsssa aalyysessä tutktaa use muuttuje välsä ppuvuuksa Työttömyysastee ppuvuus
LisätiedotIlkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot
Mat-.09 Sovellettu todeäkösyyslasku Systeemaalyys laboratoro Teklle korkeakoulu SYKSY 00 Ilkka Mell Sovellettu todeäkösyyslasku: Kaavat ja taulukot f XY x X x X y Y ( x, y) exp XY ( XY ) XY XY X X Y Tomttaut
Lisätiedoton tavanomainen yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli, jossa jäännöstermit ε i toteuttavat seuraavat oletukset:
Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 5. harjotukset Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 5. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Ylee leaare mall Artmeette keskarvo,
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6
Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 6 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 6 Aheet: Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Yhde selttäjä leaare regressomall Regressoaalyys
LisätiedotKokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Mell (2004) Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta Johdatus todeäkösyyslasketaa Kokoastodeäkösyys ja TKK (c) Ilkka
LisätiedotTodennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme? 2/2. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme?
TKK () Ilkka Mell (2004) 1 Todeäkösyyde aksoomat Suhteelle rekvess, klasse todeäkösyys ja ehdolle todeäkösyys Johdatus todeäkösyyslasketaa Todeäkösyyde aksoomat TKK () Ilkka Mell (2004) 2 Todeäkösyyde
LisätiedotRaja-arvot. Osittaisderivaatat.
1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Tamperee teklle ylopsto Rsto Slveoe Kevät 2010 Luku 3 Raja-arvot Osttasdervaatat 1 Fuktode raja-arvot Tarkastelemme fuktota f : A, jode määrttelyjoukko A T Muuttujat ovat
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2
Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma Aheet: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Kertymäfukto Jakaume tuusluvut Dskreettejä jakauma Jatkuva jakauma Avasaat: Bomjakauma Desl Dskreett
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit
Mat-.03 Koeuuttelu tlatollet mallt. harjotuket Mat-.03 Koeuuttelu tlatollet mallt. harjotuket / Ratkaut Aheet: Avaaat: Tlatollte aetoje kuvaame Oto otokaumat Etmot Etmotmeetelmät Väletmot Artmeette kekarvo,
LisätiedotTilastollinen riippuvuus ja korrelaatio
Tlastollset meetelmät Osa 4: Leaare regressoaalyys Tlastolle rppuvuus ja korrelaato KE (204) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato >> Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame
LisätiedotLuento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät
Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu
LisätiedotMoniulotteiset jakaumat ja havaintoaineistot
Momuuttujameetelmät: Ilkka Mell. Moulotteset jakaumat.. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat.. Yhtesjakaumat.3. Reuajakaumat ja satuasmuuttuje rumattomuus.4. Ehdollset jakaumat.5. Yhtesjakaume tuusluvut.6.
LisätiedotVarianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi: Mitä opimme? Varianssianalyysi: Johdanto
TKK (c Ila Mell (004 Varassaalyys Varassaalyys: Johdato Johdatus tlastoteteesee Varassaalyys TKK (c Ila Mell (004 Varassaalyys: Mtä opmme? Tarastelemme tässä luvussa seuraavaa ysymystä: Mte tavaomae ahde
LisätiedotTilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet
LisätiedotVäliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1
Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1 Bernoulli-jakauman odotusarvon luottamusväli 1/2 Olkoon havainnot X 1,..., X n yksinkertainen satunnaisotos Bernoulli-jakaumasta parametrilla p. Eli X Bernoulli(p).
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1
Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (004) 1 Testit suhdeasteikollisille muuttujille Testit normaalijakauman parametreille Yhden otoksen t-testi Kahden
LisätiedotJakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 2/2. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 1/2
TKK (c) Ila Mell (4) Jaaume tuusluvut Johdatus todeäösyyslasetaa Jaaume tuusluvut Marov ja Tshebyshev epäyhtälöt Momett Vous ja hupuuus Suurte luuje la TKK (c) Ila Mell (4) Jaaume tuusluvut: Mtä opmme?
LisätiedotABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
Tilastollinen testaus Tilastollinen testaus Tilastollisessa testauksessa tutkitaan tutkimuskohteita koskevien oletusten tai väitteiden paikkansapitävyyttä havaintojen avulla. Testattavat oletukset tai
Lisätiedot3.5 Generoivat funktiot ja momentit
3.5. Generovat funktot ja momentt 83 3.5 Generovat funktot ja momentt 3.5.1 Momentt Eräs tapa luonnehta satunnasmuuttujan jakaumaa, on laskea jakauman momentt. Ne määrtellään odotusarvon avulla. Määrtelmä
Lisätiedot1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä
Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslasku A
TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.090 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harotus (vko 49/003) (Ahe: Tlastollsa testeä, regressoaalyysä Lae luvut 5.5, 6) HUOM! Laskarede palautukse takaraa o pokkeuksellsest
LisätiedotSatunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat
Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat
Lisätiedot9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli
lueto9.ppt S-38.45 Lkeeteora perusteet Kevät 5 Ykskertae lkeeteoreette mall Puhdas jakojärjestelmä Asakkata saapuu keskmäär opeudella asakasta per akayks. / keskmääräe asakkade välaka Asakkata palvellaa
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todeäköisyyslaskea ja tilastotietee peruskurssi 4A Satuaisotata ja parametrie estimoiti Lasse Leskelä Matematiika ja systeemiaalyysi laitos Perustieteide korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
LisätiedotLohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4
TKK (c) lkka Melln (005) Koesuunnttelu TKK (c) lkka Melln (005) : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Mten varanssanalyysssa tutktaan yhden tekän vakutusta vastemuuttujaan, kun
Lisätiedot9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli
Ssältö Kertausta: ykskertae lkeeteoreette mall M/M/-PS asakasta palvelja asakaspakkaa M/M/-PS asakasta palveljaa asakaspakkaa Sovellus elastse datalketee malltamsee vuotasolla M/M//k/k-PS k asakasta palvelja
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (005) 1 Testit suhdeasteikollisille muuttujille Testit normaalijakauman parametreille Yhden otoksen t-testi Kahden
LisätiedotTuringin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään
4 TUINGIN KONEET Ala Turg 1935 36 auha Koe vo srtää auha: T U I N G auhapää: ohjausykskkö: Turg koe o ku äärelle automaatt, jolla o käytössää auhapäätä vasemmalle ta okealle; se vo myös lukea ta krjottaa
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 8. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 8. marraskuuta 2007 1 / 18 1 Kertausta: momenttimenetelmä ja suurimman uskottavuuden menetelmä 2 Tilastollinen
LisätiedotTilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 5b
Tilastollie päättömyys, kevät 07 Harjoitus b Heikki Korpela 3. helmikuuta 07 Tehtävä. a Olkoot Y,..., Y Bθ. Johda uskottavuusosamäärä testisuuree ry, Waldi testisuuree wy ja Rao pistemäärätestisuuree uy
LisätiedotTestit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Melli (4) Testit suhdeasteikollisille muuttujille Johdatus tilastotieteesee Testit suhdeasteikollisille muuttujille Testit ormaalikauma parametreille Yhde otokse t-testi Kahde otokse t-testi
LisätiedotTestit laatueroasteikollisille muuttujille
Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testit laatueroasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Testit laatueroasteikollisille muuttujille >> Laatueroasteikollisten
LisätiedotTilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Tilastollinen testaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolla: havainnot generoineen jakauman muoto on usein tunnettu, mutta parametrit tulee estimoida Joskus parametreista on perusteltua esittää
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi
Tlastollset meetelmät Otokset, otosjakaumat ja estmot Tlastollset meetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estmot 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estmot 6. Estmotmeetelmät 7. Välestmot TKK @ Ilkka Mell (006)
LisätiedotHASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta
HASSEN-WEILIN LAUSE Kertausta Käytetään seuraava merkntjä F = F/F q on sukua g oleva funktokunta Z F (t = L F (t (1 t(1 qt on funktokunnan F/F q Z-funkto. α 1, α 2,..., α 2g ovat polynomn L F (t nollakohten
LisätiedotOsa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi
Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimoiti Estimoitimeetelmät TKK (c) Ilkka Melli (2007) Estimoitimeetelmät >> Todeäköisyysjakaumie parametrie estimoiti Suurimma uskottavuude
LisätiedotSuoran sovittaminen pistejoukkoon
Suora sovttame pstejoukkoo Ku halutaa tutka kahde tlastollse muuttuja rppuvuutta tosstaa, käytetää use leaarsta regressota el suora sovttamsta havatojoukkoo. Sä o aettu joukko havatopareja (x, y ), ja
LisätiedotMarkov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)
J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät
LisätiedotGeneroidaan tiedostoon BINORM satunnaislukuja jakaumasta N(0,1) muuttujiksi U, V: (U, V): N 2 (0, 0, 1, 1, 0)
Mat-2.04 Tlastollse aalyys perusteet / Ratkasut Aheet: Avasaat Korrelaato ja assosaato Hypotees, Järjestyskorrelaatokertomet, χ 2 -rppumattomuustest, Korrelaatokerro, Pstedagramm, Päätössäätö, Nollahypotees,
Lisätiedot1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ).
HY / Matematiika ja tilastotietee laitos Tilastollie päättely II, kevät 018 Harjoitus 5B Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I 1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävää ). Moistee esimerki 3.3.3. mukaa momettimeetelmä
LisätiedotMonte Carlo -menetelmä
Monte Carlo -menetelmä Helumn perustlan elektron-elektron vuorovakutuksen laskemnen parametrsodulla yrteaaltofunktolla. Menetelmän käyttökohde Monen elektronn systeemen elektronkorrelaato oteuttamnen mulla
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-2.2104 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 2. luento: Tilastolliset testit Kai Virtanen 1 Tilastollinen testaus Tutkimuksen kohteena olevasta perusjoukosta esitetään väitteitä oletuksia joita
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Estimointimenetelmät. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus tilastotieteesee Estimoitimeetelmät TKK (c) Ilkka Melli (2005) 1 Estimoitimeetelmät Todeäköisyysjakaumie parametrie estimoiti Momettimeetelmä Normaalijakauma parametrie estimoiti Ekspoettijakauma
LisätiedotMS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.
MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt
LisätiedotJohdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (5) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio Momenttiemäfunktio Diskreettien jakaumien momenttiemäfunktioita
LisätiedotSatunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat
Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-2.204 Tlastollsen analyysn perusteet, kevät 2007 5. luento: Tlastollnen rppuvuus ja korrelaato Ka Vrtanen Muuttujen välsten rppuvuuksen analysont Tlastollsssa analyysessä tutktaan usen muuttujen välsä
LisätiedotOsa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi
Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Estimointi >> Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin
LisätiedotTilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6A
Tilastollie päättömyys, kevät 07 Harjoitus 6A Heikki Korpela 8. helmikuuta 07 Tehtävä. Moistee teht. 5.. Olkoo Y,..., Y riippumato otos ekspoettiperhee jakaumasta, joka ptf/tf o muotoa fy i ; θ cθhye φθtyi
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi
Tlastollset meetelmät Leaare regressoaalyys Tlastollset meetelmät: Leaare regressoaalyys 3. Tlastolle rppuvuus ja korrelaato 4. Johdatus regressoaalyys 5. Yhde selttäjä leaare regressomall 6. Ylee leaare
LisätiedotABTEKNILLINEN KORKEAKOULU
ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tetoverkkolaboratoro 6. Stokastset prosesst () Luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 5 6. Stokastset prosesst () Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst
LisätiedotHarjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi
Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tilastollinen testaus Testaukseen
LisätiedotIlkka Mellin (2006) 1/1
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Mtta-astekot Havatoaesto kuvaame ja otostuusluvut Avasaat: Artmeette keskarvo, Frekvess, Frekvessjakauma,
Lisätiedot6. Stokastiset prosessit (2)
Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 6 Markov-prosess Esmerkk Tark. atkuva-akasta a dskreetttlasta stokaststa prosessa X(t) oko tla-avaruudella
LisätiedotOsa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi
Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa : Otokset, otosjakaumat ja estimoiti Otokset ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (007) 1 Otokset ja otosjakaumat >> Satuaisotata ja satuaisotokset Otostuusluvut
LisätiedotMat Lineaarinen ohjelmointi
Mat-.4 Lneaarnen ohelmont 8..7 Luento 6 Duaaltehtävä (kra 4.-4.4) S ysteemanalyysn Lneaarnen ohelmont - Syksy 7 / Luentorunko Motvont Duaaltehtävä Duaalteoreemat Hekko duaalsuus Vahva duaalsuus Täydentyvyysehdot
LisätiedotIlkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa : Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (7) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1
Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Testit laatueroasteikollisille muuttujille Laatueroasteikollisten muuttujien testit Testi suhteelliselle
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan kertausta
Todeäkösyyslaskea kertausta Todeäkösyyslaskea kertausta 1. Joukko-opp Alko, Erotus, Joukko, Komplemett, Lekkaus, Perusjoukko, Psteveraus, Tyhjä joukko, Uo, Yhdste. Todeäkösyys ja se määrtteleme Alkestapahtuma,
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.4 Tlastollse aals perusteet, evät 7 8. lueto: Usea selttää leaare regressomall Usea selttää leaare regressomall Seltettävä muuttua havattue arvoe vahtelu halutaa selttää selttäve muuttue havattue
LisätiedotTilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 3B
Tilastollie päättely II, kevät 7 Harjoitus 3B Heikki Korpela 3. maaliskuuta 7 Tehtävä. Jatkoa harjoitukse B tehtävii -3. Oletetaa, että x i c kaikilla i, ku c > o vakio. Näytä, että ˆβ, T ja T ovat tarketuvia.
Lisätiedot7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset.
7. Modult Vektoravaruudet ovat vahdannasa ryhmä, jossa on määrtelty jonkn kunnan skalaartomnta. Hyväksymällä kerronrakenteeks kunnan sjaan rengas saadaan rakenne nmeltä modul. Moduln käste on ss vektoravaruuden
LisätiedotTILASTOMATEMATIIKKA I
TILASTOMATEMATIIKKA I Srkku Parvae 1. JOHDANTO MIHIN TILASTOTIEDETTÄ TARVITAAN? suure havatomäärä (data) keräämsee, tetoje tvstämsee ja kuvaluu (deskrptvset meetelmät, data-aalyys) johtopäätöste tekemsee
LisätiedotTavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä
Tavotteet skaalaavan funkton lähestymstapa el referensspste menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 Estelmän ssältö Panotetun metrkan ongelmen havatsemnen Referensspste menetelmän dean esttely Referensspste
LisätiedotIlkka Mellin Aikasarja-analyysi Suurimman uskottavuuden menetelmä
Ilkka Mellin Aikasarja-analyysi Suurimman uskottavuuden menetelmä TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Suurimman uskottavuuden menetelmä >> Suurimman uskottavuuden estimointimenetelmä Tarkentuvuus Asymptoottinen
LisätiedotTILASTOMATEMATIIKKA I
TILASTOMATEMATIIKKA I Srkku Parvae 1. JOHDANTO MIHIN TILASTOTIEDETTÄ TARVITAAN? suure havatomäärä (data) keräämsee, tetoje tvstämsee ja kuvaluu (deskrptvset meetelmät, data-aalyys) johtopäätöste tekemsee
LisätiedotKokonaislukuoptimointi
Kokonaslukuotmont Robust dskreett otmont ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Ar-Pekka Perkkö ovelletun matematkan tutkasemnaar Kevät 28 sältö Robustn lneaarsen kokonasluku- sekä sekalukuotmontongelman
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1
Johdatus tilastotieteesee Otos ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (004) 1 Otos ja otosjakaumat Yksikertaie satuaisotos Otostuusluvut ja otosjakaumat Aritmeettise keskiarvo otosjakauma Otosvariassi otosjakauma
LisätiedotSatunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat
TKK (c) Ilkka Melli (4) Satuaismuuttujie muuokset ja iide jakaumat Satuaismuuttujie muuoste jakaumat Kaksiulotteiste satuaismuuttujie muuoste jakaumat Riippumattomie satuaismuuttujie summa jakauma Riippumattomie
LisätiedotNormaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Melli (4) Johdato Johdatus todeäköisyyslasketaa TKK (c) Ilkka Melli (4) : Mitä opimme? / Tutustumme tässä luvussa seuraavii ormaalijakaumasta (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) johdettuihi jakaumii:
LisätiedotBaltian Tie 2001 ratkaisuja
Balta Te 001 ratkasuja 1. Olkoot tehtävät T, = 1,,..., 8. Eräs mahdollsuus jakaa tehtävät kahdeksalle opskeljalle O j, j =1,,..., 8 o ohesessa taulukossa T 1 T T T 4 T T 6 T 7 T 8 O 1 O O O 4 O O 6 O 7
LisätiedotAB TEKNILLINEN KORKEAKOULU
B TEKNILLINEN KORKEKOULU Tetoverkkolaboratoro luento05.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 00 Ssältö eruskästteet Dskreett satunnasmuuttujat Dskreett jakaumat lkm-jakaumat Jatkuvat satunnasmuuttujat
Lisätiedot10.5 Jaksolliset suoritukset
4.5 Jaksollset suortukset Tarkastellaa tlaetta, jossa asakas tallettaa pakktllle tostuvast yhtäsuure rahasumma k aa korkojakso lopussa. Asakas suorttaa talletukse kertaa. Lasketaa tlllä oleva pääoma :e
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 8. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 8. marraskuuta 2007 1 / 15 1 Tilastollisia testejä Z-testi Normaalijakauman odotusarvon testaus, keskihajonta tunnetaan
LisätiedotMat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut
Harjotus, esmerkkratkasut K 1. Olkoon f : C C, f(z) z z. Tutk, mssä pstessä f on dervotuva. Ratkasu 1. Jotta funkto on dervotuva, on sen erotusosamäärän f(z + ) f(z) raja-arvon 0 oltava olemassa ja ss
Lisätiedot