Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot"

Transkriptio

1 TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet Johdatus tlastoteteesee Tlastolle rppuvuus ja korrelaato TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato: Mtä opmme? Pyrmme vastaamaa seuraav kysymyks: Mtä lsää tlastollsee aalyys tuo mukaaa kahde (ta useamma) muuttuja samaakae tarkastelu? Mte kahde (ta useamma) muuttuja tlastollsta aestoa kuvataa? Mllä tavalla muuttuje väle tlastolle rppuvuus eroaa eksaktsta rppuvuudesta? Mtä tarkotetaa kahde muuttuja korrelaatolla? Mkä o korrelaato ja rppuvuude suhde? Mte korrelaato estmodaa? Mte korrelaatota koskeva hypoteeseja testataa? Tlastolle rppuvuus ja korrelaato: Estedot Estedot: ks. seuraava lukuja: Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame Tlastollste aestoje kuvaame Estmot Estmotmeetelmät Välestmot Tlastollset testt Testt suhdeastekollslle muuttujlle Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Jakaume tuusluvut Moulotteset satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Moulottesa todeäkösyysjakauma TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 TKK (c) Ilkka Mell (4) 4 Tlastolle rppuvuus ja korrelaato: Lsätedot Johdatus regressoaalyys estetää luvussa Johdatus regressoaalyys Regressoaalyysa yhde selttäjä leaarse regressomall tapauksessa kästellää luvussa hde selttäjä leaare regressomall Ptemmälle meevä regressoaalyys kysymyksä kästellää luetosarja Tlastollse aalyys perusteet luvussa lee leaare mall Regressodagostkka Regressomall valta Regressoaalyys ertyskysymyksä Tlastolle rppuvuus ja korrelaato >> Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 TKK (c) Ilkka Mell (4) 6

2 TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Avasaat Eksakt rppuvuus Korrelaato Korrelaatokerro Regressoaalyys Regressomall Testt korrelaatokertomlle Tlastolle rppuvuus Usea muuttuja havatoaesto kuvaame Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Muuttuje välset rppuvuudet tlastollse tutkmukse kohteea Teteellse tutkmukse tärkemmät ja melektosmmat kysymykset lttyvät tavallsest tutkmukse kohteea olevaa lmötä kuvaave muuttuje väls rppuvuuks. Jos tlastollse tutkmukse kohteea olevaa lmöö lttyy useampa ku yks muuttuja, yhde muuttuja tlastollset meetelmät atavat tavallsest va rajottuee kuva lmöstä. Sovelluste kaalta ehkä merkttäv osa tlastotedettä kästtelee kahde ta useamma muuttuja välste rppuvuukse kuvaamsta ja malltamsta. TKK (c) Ilkka Mell (4) 8 Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Esmerkkejä rppuvuustarkastelusta Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Eksakt vs tlastolle rppuvuus Mte työttömyysaste Suomessa (% työvomasta) rppuu BKT: (bruttokasatuottee) kasvuvauhdsta Suomessa, Suome ve volyymsta sekä BKT: kasvuvauhdsta mussa EUmassa ja USA:ssa? Mte alkohol kulutus (l per capta vuodessa) rppuu alkoholjuome htatasosta, hmste käytettävssä olevsta tulosta ja alkohol saatavuudesta? Mte todeäkösyys sarastua keuhkosyöpää (p) rppuu tupako määrästä ja kestosta? Mte vehä hehtaarsato (t/ha) rppuu kesä kesklämpötlasta ja sademäärästä sekä maa muokkauksesta, laotuksesta ja tuholaste torjuasta? Tarkastelemme tässä ykskertasuude vuoks kahde muuttuja välstä rppuvuutta: () Muuttuje väle rppuvuus o eksakta, jos tose arvot vodaa eustaa tarkast tose saame arvoje perusteella. () Muuttuje väle rppuvuus o tlastollsta, jos de välllä e ole eksakta rppuvuutta, mutta tose muuttuja arvoja vodaa käyttää apua tose muuttuja arvoje eustamsessa. TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Tlastolle rppuvuus ja regresso Kahde muuttuja välstä (leaarsta) tlastollsta rppuvuutta kutsutaa tlastoteteessä tavallsest korrelaatoks. Korrelaato el (leaarse) tlastollse rppuvuude vomakkuutta mttaava tlastollsa tuuslukuja kutsutaa korrelaatokertomks. Korrelaatot muodostavat perusta muuttuje välste rppuvuukse ymmärtämselle. Vakka korrelaatot muodostavat perusta muuttuje välste rppuvuukse ymmärtämselle, rppuvuuksa halutaa tavallsest aalysoda tarkemm. Regressoaalyys o tlastolle meetelmä, jok, s. seltettävä muuttuja tlastollsta rppuvuutta jostak tossta, s. selttävstä muuttujsta pyrtää malltamaa regressomallks kutsutulla tlastollsella malllla; ks. lukua Johdatus regressoaalyys. Huomautus: Tässä luvussa rajotutaa tarkastelemaa korrelaatode estmota ja testaamsta. TKK (c) Ilkka Mell (4) TKK (c) Ilkka Mell (4)

3 TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Kute yhde muuttuja havatoaestoje tapauksessa, lähtökohda kahde ta useamma muuttuja havatoaestoje kuvaamselle muodostaa tutustume havatoarvoje jakaumaa. Havatoarvoje jakaumaa vodaa kuvalla ja estellä tvstämällä havatoarvoh ssältyvä formaato sopvaa muotoo: Havatoarvoje jakaumaa kokoasuutea vodaa kuvata sopvast valtulla graafslla estyksllä. Havatoarvoje jakauma karakterstsa omasuuksa vodaa kuvata sopvast valtulla otostuusluvulla. Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame: Graafset meetelmät Koska useamp- ku kaksulotteste kuvode tekeme e ole käytäössä mahdollsta, kolme ta useamma muuttuja havatoaestoja havaollstetaa tavallsest, että muuttuja tarkastellaa paretta. Kahde järjestys-, välmatka-ta suhdeastekollse muuttuja havattuje arvoje pareja havaollstetaa tavallsest graafsella estyksellä, jota kutsutaa pstedagrammks. Huomautus: Momuuttujameetelmssä o kehtetty myös sellasa tlastografka meetelmä, jolla vodaa havaollstaa useamp- ku kaksulottesa aestoja. TKK (c) Ilkka Mell (4) 4 Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame: Tuusluvut Usea muuttuja havatoaestoje karakterstsa omasuuksa vodaa kuvata muuttujakohtaslla otostuusluvulla. Muuttujakohtaset otostuusluvut evät kutekaa vo ataa formaatota muuttuje välsstä rppuvuukssta. Muuttuje parettasa tlastollsa rppuvuuksa vodaa kuvata sopvast valtulla korrelaato mtalla. Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame: Korrelaato Tutkttave muuttuje mtta-astekollset omasuudet ohjaavat korrelaato mta valtaa: Välmatka- ja suhdeastekollslle muuttujlle käytetää tavallsest Pearso korrelaatokerrota. Järjestysastekollslle muuttujlle käytetää tavallsest Spearma ta Kedall järjestyskorrelaatokerrota. TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 TKK (c) Ilkka Mell (4) 6 Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Testt korrelaatolle Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Satuasmuuttuje välsee korrelaatoo vodaa kohdstaa erlasa tlastollsa testejä. Tässä estyksessä tarkastellaa seuraava Pearso korrelaatokertomelle sopva testejä: hde otokse test korrelaatokertomelle Korrelaatokertome vertalutest Test korrelomattomuudelle Tässä estyksessä tarkastellaa seuraava Spearma ja Kedall järjestyskorrelaatokertomlle sopva testejä: Testt korrelomattomuudelle Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso >> Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 TKK (c) Ilkka Mell (4) 8

4 TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm Avasaat Akasarjadagramm Artmeette keskarvo Keskhajota Korrelaato Otoskovarass Pearso otoskorrelaatokerro Pstedagramm Varass Tarkastellaa tlaetta, tutkmukse kohtea olevsta havatoyksköstä o mtattu kahde järjestys-, välmatka-ta suhdeastekollse muuttuja x ja y arvot. Muuttuje x ja y arvoje samaa havatoykskköö lttyve pare muodostamaa havatoaestoa vodaa kuvata graafsest pstedagrammlla. Pstedagramm sop ertysest kahde muuttuja välse rppuvuude havaollstamsee. Pstedagramm o keskee työväle korrelaato-ja regressoaalyysssa. TKK (c) Ilkka Mell (4) Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm: Määrtelmä Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm: Havaollstus Olkoot x ja yjärjestys-, välmatka-ta suhdeastekollsa muuttuja, jode havatut arvot ovat x, x,, x y, y,, y Oletetaa lsäks, että havatoarvot x ja y lttyvät samaa havatoykskköö kaklle,,,. Havatoarvoje x, x,, x ja y, y,, y pare pstedagramm saadaa esttämällä lukupart (x, y ),,,, psteä avaruudessa. Kuvo okealla esttää lukupare y (x, y ) ja y j (x j, y j ) määrtteleme pstede esttämstä tasokoordaatstossa. (x, y ) y x x j (x j, y j ) x TKK (c) Ilkka Mell (4) TKK (c) Ilkka Mell (4) Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm:. esmerkk / Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm:. esmerkk / Hooke la mukaa kerrejouse ptuus rppuu leaarsest jousee rpustetusta paosta. Okealla o tulokset kokeesta, Hooke la pätevyyttä tutktt rpustamalla kerrejousee 6 erkokosta paoa. Merktää: (x, y ),,, 3, 4, 5, 6 x pao y jouse ptuus, ku paoa o x Pao (kg) Ptuus (cm) Pstedagramm okealla havaollstaa koetuloksa graafsest. Ovatko havaot sopusoussa Hooke la kassa? Vastausta tarkastellaa luvussa Johdatus regressoaalyys ja hde selttäjä leaare regressomall. Jouse ptuus (cm) Kerrejouse ptuude rppuvuus jousee rpustetusta paosta Pao (kg) TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 TKK (c) Ilkka Mell (4) 4

5 TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm:. esmerkk / Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm:. esmerkk / Peröllsyystetee mukaa lapset pervät geeettset omasuutesa vahemmltaa. Perytyykö sä ptuus hedä pojllee? Havatoaesto koostuu 3: sä ja hedä pokesa ptuukse muodostamasta lukuparsta (x, y ),,,, 3 x sä ptuus y sä poja ptuus Ks. pstedagramma okealla. Poja ptuus (cm) Ise ja poke ptuudet Isä ptuus (cm) htä ptkllä sllä äyttää oleva moe mttasa poka. Mutta: Lyhyllä sllä äyttää oleva keskmäär lyhyempä poka ku ptkllä sllä ja ptkllä sllä äyttää oleva keskmäär ptempä poka ku lyhyllä sllä. Tällaste tlastollste rppuvuukse aalysomsta leaarste regressomalle avulla tarkastellaa luvussa Johdatus regressoaalyys ja hde selttäjä leaare regressomall. Poja ptuus (cm) Ise ja poke ptuudet Isä ptuus (cm) TKK (c) Ilkka Mell (4) 6 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm: 3. esmerkk / Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm: 3. esmerkk / Oko keuhkosyöpä ylesempää sellasssa massa, tupakodaa paljo? Okealla o tedot savukkede kulutuksesta ja keuhkosyövä ylesyydestä :ssä maassa. Havatoaesto koostuu :stä lukuparsta (x, y ),,,, x savukkede kulutus maassa 93 y sarastuvuus keuhkosyöpää maassa 95 Maa Savukkede kulutus (kpl) per capta 93 Keuhkosyöpätapauste lkm per mlj. heklöä 95 Islat 58 Norja 5 9 Ruots 3 5 Kaada 5 5 Taska Itävalta Hollat Svets 53 5 Suom 5 35 Eglat Pstedagramm okealla havaollstaa savukkede kulutukse ja keuhkosyövä ylesyyde välstä yhteyttä. Sarastuvuus keuhkosyöpää äyttää oleva keskmäär korkeampaa sellasssa massa, savukkede kulutus o ollut keskmäärästä suurempaa. Tällaste tlastollste rppuvuukse aalysomsta leaarste regressomalle avulla tarkastellaa luvussa hde selttäjä leaare regressomall. Keuhkosyöpätapauste lkm per mlj. heklöä 95 Savukkede kulutus ja sarastuvuus keuhkosyöpää 5 Eglat 4 3 Hollat Svets Taska Itävalta kaada Ruots Norja Islat Suom Savukkede kulutus (kpl) per capta 93 TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 TKK (c) Ilkka Mell (4) 8 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm: 4. esmerkk / Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pstedagramm: 4. esmerkk / Kokeessa tutktt beto vetolujuude rppuvuutta beto kuvumsajasta. Havatoaesto koostuu :stä lukuparsta (x, y ),,,, x betoharko kuvumsaka y betoharko vetolujuus Ks. pstedagramma okealla. Vetolujuus (kg/cm) Beto vetolujuude rppuvuus kuvumsajasta Kuvumsaka (vrk) Vetolujuus äyttää rppuva kuvumsajasta epäleaarsest. Tässä tapauksessa muuttuje väle epäleaare rppuvuus vodaa kutek learsoda; ks. lukua Johdatus regressoaalyys. Learso jälkee rppuvuutta vodaa aalysoda leaarste regressomalle avulla. Vetolujuus (kg/cm) Beto vetolujuude rppuvuus kuvumsajasta Kuvumsaka (vrk) TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 TKK (c) Ilkka Mell (4) 3

6 TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Akasarjadagramm: Määrtelmä Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Akasarjadgaramm: Havaollstus Oletetaa, että järjestys-, välmatka-ta suhdeastekollse muuttuja x havatut arvot x, x,, x muodostavat akasarja. Tällä tarkotetaa stä, että havatoarvot x, x,, x o deksotu, että e ovat akajärjestyksessä. Akasarjadagramm o pstedagramm, lukupart (t, x t ), t,,, estetää psteä avaruudessa. Tavallsest peräkkäs ajahetk lttyvät psteet (t, x t ), (t, x t ), t, 3,, yhdstetää akasarjadagrammssa tossa jaolla. Kuvo okealla esttää akasarja x t, t,,, peräkkäste havatoarvoje x t, x t, x t+ määrtteleme pstede esttämstä tasokoordaatstossa. x x (t, x t ) t (t+, x t+ ) x t+ x t (t, x t t t t t+ TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Akasarjadagramm: Esmerkk Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuusluvut Akasarjadagramm okealla esttää erää tukkukaupa kkmyy arvo vahtelua. Havatoaesto koostuu 44:stä lukuparsta (t, x t ) t aka (97/-98/) x t kk-myy arvoa kuvaava deks (96/ ) Huomaa, että kk-myyssä o ollut ouseva tred ja selvää kausvahtelua. Myyt (deks) Myyt 97/-98/ Kahde välmatka- ta suhdeastekollse muuttuja havatoarvoje pare muodostamaa jakaumaa vodaa karaktersoda seuraavlla tuusluvulla: Havatoarvoje keskmäärästä sjata kuvataa artmeettslla keskarvolla. Havatoarvoje hajaatuesuutta ta keskttyesyyttä kuvataa keskhajoolla ta (otos-) varassella. Havatoarvoje (leaarsta) rppuvuutta kuvataa otoskovarasslla ja otoskorrelaatokertomella. TKK (c) Ilkka Mell (4) 33 TKK (c) Ilkka Mell (4) 34 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Havaot Olkoot x, x,, x ja y, y,, y välmatka-ta suhdeastekollste muuttuje x ja y havattuja arvoja. Oletetaa lsäks, että havatoarvot x ja y lttyvät samaa havatoykskköö kaklle,,,. Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Artmeettset keskarvot: Määrtelmät Havatoarvoje x, x,, x artmeette keskarvo o x+ x + + x x x Havatoarvoje y, y,, y artmeette keskarvo o y+ y + + y y y TKK (c) Ilkka Mell (4) 35 TKK (c) Ilkka Mell (4) 36

7 TKK (c) Ilkka Mell (4) 37 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Artmeettset keskarvot: Tulkat Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, laskettuje artmeettste keskarvoje x ja y muodostama lukupar ( x, y) o havatoarvoje pare muodostame pstede paopste. Havatoarvoje artmeette keskarvo kuvaa havatoarvoje keskmäärästä sjata. Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Varasst: Määrtelmät Havatoarvoje x, x,, x (otos-) varass o s ( ) x x x x o x-havatoarvoje artmeette keskarvo. Havatoarvoje y, y,, y (otos-) varass o s ( ) y y y y o y-havatoarvoje artmeette keskarvo. Havatoarvoje varass mttaa havatoarvoje hajaatuesuutta ta keskttyesyyttä havatoarvoje artmeettse keskarvo suhtee. TKK (c) Ilkka Mell (4) 38 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Keskhajoat: Määrtelmät Havatoarvoje x, x,, x keskhajota o s ( ) x x x x o x-havatoarvoje artmeette keskarvo. Havatoarvoje y, y,, y keskhajota o s ( ) y y y y o y-havatoarvoje artmeette keskarvo. Havatoarvoje keskhajota mttaa havatoarvoje hajaatuesuutta ta keskttyesyyttä havatoarvoje artmeettse keskarvo suhtee. Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass: Määrtelmä Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, laskettu otoskovarass o sxy ( x x)( y y) x x-havatoarvoje artmeette keskarvo y y-havatoarvoje artmeette keskarvo Huomaa, että x-ja y-havatoarvoje otoskovarasst de tsesä kassa ovat de varasseja: sxx sx s s yy y TKK (c) Ilkka Mell (4) 39 TKK (c) Ilkka Mell (4) 4 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass: Merk määräytyme /4 Otoskovarass s xy merk määrää summalauseke () ( x x)( y y) Summalausekkee (). term ( x x)( y y) tsesarvo x x y y o sellase suorakatee pta-ala, joka svuje ptuudet ovat x x ja y y Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass: Merk määräytyme /4 Summalausekkee (). term ( x x)( y y) merkk määräytyy seuraavalla tavalla: jos x x ja y y ( x x)( y y) jos x x ja y y jos x x ja y y ( x x)( y y) jos x x ja y y Merk määräytymstä vodaa havaollstaa geometrsest seuraavalla tavalla (ks. kuvota seuraavalla kalvolla): () Jaetaa xy-taso eljää osaa el eljäeksee pstee ( x, y) kautta prretyllä koordaattakselede suutaslla suorlla. () Term ( x x)( y y) merk määrää se, mh eljäeksee havatopste (x, y ) sjottuu. TKK (c) Ilkka Mell (4) 4 TKK (c) Ilkka Mell (4) 4

8 TKK (c) Ilkka Mell (4) 43 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass: Merk määräytyme 3/4 ( x x)( y y) ( x x)( y y) ( x, y ) ( x, y) ( x, y) ( x, y ) ( x, y ) Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass: Merk määräytyme 4/4 Jos postvset termt summalausekkeesee () ( x x)( y y) tuottave suorakatede yhteelaskettu pta-ala o suuremp (peemp) ku egatvset termt tuottave suorakatede yhteelaskettu pta-ala, otoskovarass s xy merkk o postve (egatve). Ste otoskovarasslla o tapumus saada postvsa (egatvsa) arvoja, jos havatopstede muodostama psteplv ta -parv äyttää ousevalta (laskevalta) okealle metäessä; ks. pstedagramm lmee ja Pearso otoskorrelaatokertome yhteyttä kuvaava havaollstuksa tässä kappaleessa. ( x x)( y y) ( x x)( y y) TKK (c) Ilkka Mell (4) 44 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass: Tulkta Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, laskettu otoskovarass s xy mttaa x-ja y-havatoarvoje yhtesvahtelua de artmeettste keskarvoje ympärllä. Mtä suuremp o otoskovarass s xy tsesarvo s xy stä vomakkaampaa o x-ja y-havatoarvoje yhtesvahtelu. Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Otoskovarass ja Pearso otoskorrelaatokerro Otoskovarass s xy avulla vodaa määrtellä x-ja y- havatoarvoje leaarse tlastollse rppuvuude vomakkuude mttar, jota kutsutaa Pearso otoskorrelaatokertomeks. Pearso otoskorrelaatokerro r xy saadaa otoskovarasssta s xy ormeerausoperaatolla, x-ja y- havatoarvoje otoskovarass s xy jaetaa x-ja y- havatoarvoje keskhajoolla s x ja s y. TKK (c) Ilkka Mell (4) 45 TKK (c) Ilkka Mell (4) 46 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso otoskorrelaatokerro: Määrtelmä / Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, laskettu Pearso otoskorrelaatokerro o sxy rxy sxsy s xy x-ja y-havatoarvoje otoskovarass s x x-havatoarvoje keskhajota s y y-havatoarvoje keskhajota Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso otoskorrelaatokerro: Määrtelmä / Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, laskettu Pearso otoskorrelaatokerro vodaa krjottaa myös muotoo r xy ( x x)( y y) ( x x) ( y y) x x-havatoarvoje artmeette keskarvo y y-havatoarvoje artmeette keskarvo TKK (c) Ilkka Mell (4) 47 TKK (c) Ilkka Mell (4) 48

9 TKK (c) Ilkka Mell (4) 49 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso otoskorrelaatokerro: Omasuuksa Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, lasketulla Pearso otoskorrelaatokertomella r xy o seuraavat omasuudet: () rxy + () rxy ±, jos ja va jos y α + βx α ja β ovat reaalsa vakota ja β. () Korrelaatokertomella rxy ja kovarasslla sxy o aa sama merkk. Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso otoskorrelaatokerro: Tulkta Havatoarvoje paresta (x, y ),,,, laskettu Pearso otoskorrelaatokerro r xy mttaa x-ja y-havatoarvoje leaarse tlastollse rppuvuude vomakkuutta. Jos r xy ±, x-ja y-havatoarvoje välllä o eksakt el fuktoaale leaare rppuvuus, mkä merktsee stä, että kakk havatopsteet (x, y ) asettuvat samalle suoralle. Jos r xy, x-ja y-havatoarvoje välllä e vo olla eksakta leaarsta rppuvuutta. Vakka r xy, x-ja y-havatoarvoje välllä saattaa slt olla jopa eksakt epäleaare rppuvuus. TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso otoskorrelaatokerro: Havaollstus Kuvot alla havaollstavat kahde muuttuja havattuje arvoje ( 3) pstedagramm lmee ja korrelaato välstä yhteyttä. r xy.8 r xy.6 r xy.48 r xy.43 r xy.83 r xy Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme /4 Oletetaa, että haluamme laskea havatoarvoje paresta (x, y ),,,, seuraavat otostuusluvut käs ta käyttämällä laskta: () Artmeettset keskarvot: x, y () Varasst: sx, sy () Keskhajoat: sx, sy (v) Kovarass: s xy (v) Korrelaaato: r xy Tällö tarvttavat laskutomtukset o mukavta järjestää seuraavalla kalvolla estettävä kaavo muotoo. TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme /4 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme 3/4 Määrätää es havatoarvoje summat, elösummat ja tulosumma: x y x y x y Summa x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y xy Havatoarvoje artmeettset keskarvot, varasst ja kovarass saadaa havatoarvoje summsta, elösummsta ja tulosummasta alla estetyllä kaavolla: x x sx x x y y sy y y sxy xy x y TKK (c) Ilkka Mell (4) 53 TKK (c) Ilkka Mell (4) 54

10 TKK (c) Ilkka Mell (4) 55 y y Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme 4/4 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme: Havaollstava esmerkk /5 Havatoarvoje keskhajoat ja Pearso otoskorrelaatokerro saadaa havatoarvoje varassesta ja kovarasssta alla estetyllä kaavolla: s x s x sy sy sxy rxy s s x y Taulukossa okealla o keotekose kahde muuttuja aesto havatoarvot ( 6). Aestoa kuvaava pstedagramm o okealla alhaalla. x y Pstedagramm x TKK (c) Ilkka Mell (4) 56 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme: Havaollstava esmerkk /5 Alla olevassa taulukossa o laskettu muuttuje x ja y havattuje arvoje summat, elösummat ja tulosumma. x y x y xy Summa Muuttuje x ja y havattuje arvoje artmeettset keskarvot, otosvarasst, keskhajoat, otoskovarass ja otoskorrelaato vodaa laskea ästä vdestä summasta; ks. seuraavaa kalvoa. TKK (c) Ilkka Mell (4) 57 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme: Havaollstava esmerkk 3/5 Keskarvot, otosvarasst ja otoskovarass: x x sx x x y y sy y y sxy x y x y TKK (c) Ilkka Mell (4) 58 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme: Havaollstava esmerkk 4/5 Otoskeskhajoat ja otoskorrelaato: sx sx sy sy sxy rxy.9 ss x y TKK (c) Ilkka Mell (4) 59 Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Tuuslukuje laskeme: Havaollstava esmerkk 5/5 Kuvoo okealla o lsätty havatopstede paopste ( x, y ) (4.833,5.333) Lsäks kuvoo o prretty paopstee kautta kulkevat koordaattakselede suutaset suorat sekä kovarass ja korrelaato merk määräytymstä havaollstavat suorakateet. Kovarass (ja ste myös korrelaato) o postve, koska I ja III eljäekse suorakatede yhteelaskettu pta-ala o suuremp ku II ja IV eljäekse suorakatede yhteelaskettu pta-ala; ks. tässä kappaleessa estettyä seltystä kovarass merk määräytymsestä. Pstedagramm TKK (c) Ilkka Mell (4) II III ( x, y) x I IV

11 TKK (c) Ilkka Mell (4) 6 Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame >> Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet Avasaat Fsher -muuos Korrelaato Korrelaatokertome testaame Korrelaatokertome vertalutest Korrelomattomuude testaame Pearso korrelaatokerro Pearso korrelaatokertome estmot Pearso korrelaatokertome luottamusväl Pearso otoskorrelaatokerro TKK (c) Ilkka Mell (4) 6 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaato estmot ja testaus Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Satuasmuuttuje kovarass ja korrelaato / Tarkastellaa välmatka-ta suhdeastekollste satuasmuuttuje ja Pearso (tulomomett-) korrelaatokertome estmota sekä seuraava testejä korrelaatokertomelle : hde otokse test korrelaatokertomelle Korrelaatokertome vertalutest Korrelomattomuude testaame Lsätetoja moulottessta satuasmuuttujsta: ks. lukua Moulotteset satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat. Olkoo (, ) satuasmuuttuje ja muodostama järjestetty par. Olkoot E( ) E( ) satuasmuuttuje ja odotusarvot ja Var( ) D ( ) E[( ) ] Var( ) D ( ) E[( ) ] satuasmuuttuje ja varasst. TKK (c) Ilkka Mell (4) 63 TKK (c) Ilkka Mell (4) 64 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Satuasmuuttuje kovarass ja korrelaato / Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Satuasmuuttuje korrelaato Määrtellää satuasmuuttuje ja kovarass kaavalla Cov(, ) E[( )( )] Määrtellää satuasmuuttuje ja korrelaato kaavalla Cor(, ) D( ) D( ) Satuasmuuttuje ja korrelaatota Cor(, ) kutsutaa tavallsest Pearso (tulomomett-) korrelaatokertomeks. Pearso korrelaatokerro mttaa satuasmuuttuje ja leaarse rppuvuude vomakkuutta. TKK (c) Ilkka Mell (4) 65 TKK (c) Ilkka Mell (4) 66

12 TKK (c) Ilkka Mell (4) 67 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Pearso korrelaatokertome estmot /3 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Pearso korrelaatokertome estmot /3 Oletetaa, että satuasmuuttuje ja muodostama järjestetty par (, ) oudattaa -ulottesta ormaaljakaumaa N (,,,, ), E( ) E( ) Var( ) Var( ) Cor(, ) ks. lukua Moulottesa todeäkösyysjakauma. Olkoo (, ),,,, rppumato satuasotos satuasmuuttuje ja muodostama par (, ) jakaumasta. Olkoot ( ( s s s ( ( ) s r ss tavaomaset havatoarvoje paresta lasketut otostuusluvut. (, ),,,, TKK (c) Ilkka Mell (4) 68 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Pearso korrelaatokertome estmot 3/3 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Fsher -muuos Satuasmuuttuje ja Pearso (tulomomett-) korrelaatokerro Cor(, ) vodaa estmoda vastaavalla Pearso otoskorrelaatokertomella s r s s Huomautus: Estmaattor r vodaa johtaa sekä momettmeetelmällä että suurmma uskottavuude meetelmällä. Määrtellää Fsher -muuos kaavalla + u f( u) log u Fsher -muuosta soveltamalla luottamusvält ja testt Pearso tulomomettkorrelaatokertomelle vodaa kostruoda samalasella tekkalla ku luottamusvält ja testt kostruodaa ormaaljakauma odotusarvolle; ks. lukua Testt suhdeastekollslle muuttujlle. TKK (c) Ilkka Mell (4) 69 TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Oletukset Oletetaa, että satuasmuuttuje ja muodostama järjestetty par (, ) oudattaa -ulottesta ormaaljakaumaa N (,,,, ), E( ) E( ) Var( ) Var( ) Cor(, ) Olkoo (, ),,,, rppumato satuasotos satuasmuuttuje ja muodostama par (, ) jakaumasta. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Parametre estmot Estmodaa -ulottese ormaaljakauma parametrt tavaomaslla estmaattorellaa: ( ( ( ( s ss s s s r TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 TKK (c) Ilkka Mell (4) 7

13 TKK (c) Ilkka Mell (4) 73 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Fsher -muuos / Sovelletaa Fsher -muuosta f (u) otoskorrelaatokertomee r : + r f( r ) log r Vodaa osottaa, että satuasmuuttuja oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest ormaaljakaumaa: a N(, ) + log ja 3 Approksmaato o käytäössä rttävä hyvä, ku > 5. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Fsher -muuos / Pearso korrelaatokertomelle vodaa kostruoda approksmatve luottamusväl Fsher -muuokse avulla. Olkoo + log ja 3 Tällö stadardotu satuasmuuttuja v oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa N(,): v a N(,) TKK (c) Ilkka Mell (4) 74 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Luottamustaso Määrätää approksmatve luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle. Valtaa luottamustasoks α Luottamustaso valta kttää todeäkösyyde, jolla kostruotava luottamusväl pettää korrelaatokertome okea arvo. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Luottamuskertomet / Olkoo luottamustasoa ( α). Valtaa luottamuskerro el pste + α/ ste, että se erottaa stadardodu ormaaljakauma N(, ) okealle häälle todeäkösyysmassa α/. Koska ormaaljakauma o symmetre, luottamuskerro el pste α/ erottaa stadardodu ormaaljakauma vasemmalle häälle todeäkösyysmassa α/. TKK (c) Ilkka Mell (4) 75 TKK (c) Ilkka Mell (4) 76 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Luottamuskertomet / Ste luottamuskertomet + α/ ja α/ valtaa ste, että α Pr( + α /) α Pr( α /) satuasmuuttuja oudattaa stadardotua ormaaljakaumaa: N(,) Huomaa, että Pr( + ) α / α / α Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Parametr luottamusväl / Parametr + log approksmatve luottamusväl luottamustasolla ( α) o edellä estety ojalla muotoa α/, + α/ 3 3 TKK (c) Ilkka Mell (4) 77 TKK (c) Ilkka Mell (4) 78

14 TKK (c) Ilkka Mell (4) 79 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Parametr luottamusväl / Parametr approksmatvse luottamusväl α/, + α/ 3 3 kaavassa + r f( r ) log r havatoje lukumäärä α/, + α/ luottamustasoo ( α) lttyvät luottamuskertomet stadardodusta ormaaljakaumasta N(, ) Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Parametr luottamusväl tulkta Parametr approksmatvse luottamusväl α/, + α/ 3 3 kostruktosta seuraa, että Pr α/ + α/ a α 3 3 Ste kostruotu luottamusväl pettää parametr okea arvo approksmatvsest todeäkösyydellä ( α)ja se e petä parametr okeata arvoa approksmatvsest todeäkösyydellä α. TKK (c) Ilkka Mell (4) 8 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Korrelaatokertome luottamusväl / Pearso korrelaatokertome approksmatve luottamusväl saadaa parametr luottamusvälstä ratkasemalla epäyhtälöketjusta + r α/ log α/ 3 r 3 + log + r + α/ log + α/ 3 r 3 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Korrelaatokertome luottamusväl / Pearso korrelaatokertome approksmatvseks luottamusvälks saadaa (lb, ub) ( + r ) ( r ) exp ( + α / 3 ) lb ( + r ) + ( r ) exp ( + α / 3 ) o luottamusväl alaraja ja ( + r ) ( r ) exp ( α / 3 ) ub ( + r ) + ( r ) exp ( α / 3 ) o luottamusväl yläraja. TKK (c) Ilkka Mell (4) 8 TKK (c) Ilkka Mell (4) 8 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Luottamusväl Pearso korrelaatokertomelle: Korrelaatokertome luottamusväl tulkta Pearso korrelaatokertome approksmatvse luottamusväl (lb, ub) kostruktosta seuraa, että Pr( lb ub) a α Ste kostruotu luottamusväl pettää korrelaatokertome okea arvo approksmatvsest todeäkösyydellä ( α)ja se e petä korrelaatokertome okeata arvoa approksmatvsest todeäkösyydellä α. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Testausasetelma Tarkastellaa yhde otokse testä Pearso korrelaatokertomelle. Fsher -muuokse avulla test vodaa pukea tavaomase t-test muotoo. TKK (c) Ilkka Mell (4) 83 TKK (c) Ilkka Mell (4) 84

15 TKK (c) Ilkka Mell (4) 85 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: lee hypotees lee hypotees H : () Oletetaa, että satuasmuuttuje ja muodostama järjestetty par (, ) oudattaa - ulottesta ormaaljakaumaa, joka parametrt ovat E( ) E( ) Var( ) Var( ) Cor(, ) () Olkoo (, ),,,, rppumato satuasotos satuasmuuttuje ja muodostama par (, ) jakaumasta. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Nollahypotees ja vahtoehtoe hypotees Nollahypotees H : H : Vahtoehtoe hypotees H : H: > -suutaset vahtoehtoset hypoteest H: < H : -suutae vahtoehtoe hypotees TKK (c) Ilkka Mell (4) 86 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Parametre estmot Estmodaa -ulottese ormaaljakauma parametrt tavaomaslla estmaattorellaa: ( ( ( ( s ss s s s r Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Fsher -muuos / Sovelletaa Fsher -muuosta f (u) otoskorrelaatokertomee r : + r f( r ) log r Satuasmuuttuja oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest ormaaljakaumaa: a N(, ) + log ja 3 Approksmaato o rttävä hyvä, ku > 5. TKK (c) Ilkka Mell (4) 87 TKK (c) Ilkka Mell (4) 88 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Fsher -muuos / Test ollahypoteeslle H : vodaa perustaa Fsher -muuokse käyttöö. Jos ollahypotees H pätee, + E( ) log Ste satuasmuuttuja v oudattaa ollahypotees H pätessä suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Testsuure ja se jakauma Määrtellää testsuure + r + log log r v 3 Jos ollahypotees H : pätee, testsuure v oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa: v a N(,) TKK (c) Ilkka Mell (4) 89 TKK (c) Ilkka Mell (4) 9

16 TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus hde otokse test korrelaatokertomelle: Test Testsuuree v ormaalarvo, koska ollahypotees H : pätessä E(v) Ste tsesarvoltaa suuret testsuuree v arvot vttaavat she, että ollahypotees H e päde. Nollahypotees H hylätää, jos test p-arvo o kyll pe. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Testausasetelma Tarkastellaa vertalutestä Pearso korrelaatokertomlle. Fsher -muuokse avulla test vodaa pukea tavaomase rppumattome otoste t-test muotoo. TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Hypoteest lee hypotees H : Oletetaa, että käytössä o kaks tosstaa rppumatota ykskertasta satuasotosta perusjoukosta, jotka oudattavat -ulottesa ormaaljakauma, jode korrelaatokertomet ovat ja. Nollahypotees H : H : Vahtoehtoe hypotees H : H: > -suutaset vahtoehtoset hypoteest H: < H : -suutae vahtoehtoe hypotees TKK (c) Ilkka Mell (4) 93 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Parametre estmot Olkoot ja otoskoot otokssta ja. Olkoot r ja r otokssta ja lasketut Pearso otoskorrelaatokertomet. TKK (c) Ilkka Mell (4) 94 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Fsher -muuokset Olkoo + rk k f( rk) log r k Fsher -muuos otoksesta k lasketulle otoskorrelaatokertomelle r k, k,. Jos ollahypotees H : pätee, satuasmuuttuja k, k, oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest ormaaljakaumaa N(, k ), + log ja k k 3 Approksmaato o rttävä hyvä, ku > 5 ja > 5. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Testsuure ja se jakauma / Koska satuasmuuttujat ja ovat rppumattoma, satuasmuuttuja v oudattaa ollahypotees H : pätessä suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa: v ~ a N(,) TKK (c) Ilkka Mell (4) 95 TKK (c) Ilkka Mell (4) 96

17 TKK (c) Ilkka Mell (4) 97 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Testsuure ja se jakauma / Määrtellää testsuure + r + r log log r r v Jos ollahypotees H : pätee, testsuure v oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa: v a N(,) Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelaatokertome vertalutest: Test Testsuuree v ormaalarvo, koska ollahypotees H : pätessä E(v) Ste tsesarvoltaa suuret testsuuree v arvot vttaavat she, että ollahypotees H e päde. Nollahypotees H hylätää, jos test p-arvo o kyll pe. TKK (c) Ilkka Mell (4) 98 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelomattomuude testaame: Testausasetelma Mossa tutkmustlatessa ollaa kostueta stä ovatko satuasmuuttujat ja korrelomattoma va e. Huomautuksa: Satuasmuuttuje ja korrelomattomuudesta e välttämättä seuraa de rppumattomuus, vakka satuasmuuttuje ja rppumattomuudesta seuraa aa de korrelomattomuus. Jos satuasmuuttujat ja oudattavat -ulottesta ormaaljakaumaa, satuasmuuttuje ja korrelomattomuudesta seuraa de rppumattomuus. Mossa tutkmusasetelmssa tovotaa, että korrelomattomuusoletus tulee testssä hylätyks. Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelomattomuude testaame: lee hypotees lee hypotees H : () Oletetaa, että satuasmuuttuje ja järjestetty par (, ) oudattaa -ulottesta ormaaljakaumaa, joka parametrt ovat E( ) E( ) Var( ) Var( ) Cor(, ) () Olkoo (, ),,,, rppumato satuasotos satuasmuuttuje ja muodostama par (, ) jakaumasta. TKK (c) Ilkka Mell (4) 99 TKK (c) Ilkka Mell (4) Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelomattomuude testaame: Nollahypotees ja vahtoehtoe hypotees Nollahypotees H : H : Vahtoehtoe hypotees H : H: > -suutaset vahtoehtoset hypoteest H: < H : -suutae vahtoehtoe hypotees Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelomattomuude testaame: Parametre estmot Estmodaa -ulottese ormaaljakauma parametrt tavaomaslla estmaattorellaa: ( ( ( ( s ss s s s r TKK (c) Ilkka Mell (4) TKK (c) Ilkka Mell (4)

18 TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelomattomuude testaame: Testsuure ja se jakauma Määrtellää t-testsuure r t r Jos ollahypotees H : pätee, testsuure t oudattaa Studet t-jakaumaa, joka vapausasteluku o : t t( Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Korrelomattomuude testaame: Test Testsuuree t ormaalarvo, koska ollahypotees H : pätessä E(t) Ste tsesarvoltaa suuret testsuuree t arvot vttaavat she, että ollahypotees H e päde. Nollahypotees H hylätää, jos test p-arvo o kyll pe. TKK (c) Ilkka Mell (4) 4 Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Järjestyskorrelaatokertomet Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus >> Järjestyskorrelaatokertomet Avasaat Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro Korrelaato Korrelomattomuude testaame Spearma järjestyskorrelaatokerro TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 TKK (c) Ilkka Mell (4) 6 Järjestyskorrelaatokertomet Korrelomattomuude testaame järjestysastekollslla muuttujlla Tarkastellaa korrelaatokertome määrttelemstä ja korrelomattomuude testaamsta järjestysastekollslle muuttujlle. Tarkastelu kohteea ovat seuraavat järjestyskorrelaatokertomet: Spearma järjestyskorrelaatokerro Kedall järjestyskorrelaatokerro Tarkasteltavat järjestyskorrelaatokertomet ja testt sopvat myös välmatka-ja suhdeastekollslle muuttujlle. Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Kertome dea Spearma järjestyskorrelaatokerro S mttaa kahde muuttuja havatoarvoje suuruusjärjestykse yhteesopvuutta. Spearma järjestyskorrelaatokerro sop järjestys-, välmatka-ja suhdeastekollslle muuttujlle. Spearma järjestyskorrelaatokertomella o samatapaset omasuudet ku Pearso otoskorrelaatokertomella. TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 TKK (c) Ilkka Mell (4) 8

19 TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Määrtelmä /3 Olkoot,,, ja,,, järjestys-, välmatka-ta suhdeastekollste satuasmuuttuje ja havattuja arvoja. Oletetaa lsäks, että havaot ja lttyvät samaa havatoykskköö kaklle,,,. Järjestetää sekä - että -muuttuja havatut arvot suuruusjärjestyksee pemmästä suurmpaa. Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Määrtelmä /3 Ltetää sekä -että -muuttuja havattuh arvoh de suuruusjärjestykse mukaset järjestysumerot: R( ) havao järjestysumero parssa R( ) havao järjestysumero parssa sekä määrtellää erotukset D R( ) R( ) Muuttuje ja havatulle arvolle vodaa määrtellä järjestyskorrelaatokerro erotukse D avulla. TKK (c) Ilkka Mell (4) Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Määrtelmä 3/3 Määrtellää Spearma järjestyskorrelaatokerro S el Spearma rho kaavalla 6 S 3 D Spearma järjestyskorrelaatokerro S vodaa laskea myös soveltamalla Pearso otoskorrelaatokertome kaavaa muuttuje ja havattuje arvoje pareja (, ) vastaav järjestyslukuje el rake pareh (R( ), R( )) Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Omasuudet / Spearma järjestyskorrelaatokertomella S o kakk hyvältä korrelaato mtalta vaadttavat omasuudet: () S + () Jos muuttuje ja havattuje arvoje järjestysumerot ovat jokasessa havatoparssa samat, S + () Jos muuttuje ja havattuje arvoje järjestysumerot lttyvät tossa täys satuasest, S Jos S, saotaa, että muuttujat ja ovat korrelomattoma. TKK (c) Ilkka Mell (4) TKK (c) Ilkka Mell (4) Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Omasuudet / (v) Jos sekä suuret muuttuje ja järjestysumerot että peet muuttuje ja järjestysumerot lttyvät havatoparessa (, ) tossa, kertomella S o tapumus saada postvsa arvoja. (v) Jos suuret ja peet muuttuje ja järjestysumerot lttyvät havatoparessa (, ) tossa, kertomella S o tapumus saada egatvsa arvoja. Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Korrelomattomuude testaame / Määrtellää t-testsuure S S Jos ollahypotees H :Cor(, ) pätee, testsuure oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa: a N(,) TKK (c) Ilkka Mell (4) 3 TKK (c) Ilkka Mell (4) 4

20 TKK (c) Ilkka Mell (4) 5 Järjestyskorrelaatokertomet Spearma järjestyskorrelaatokerro: Korrelomattomuude testaame / Testsuure oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa N(, ), jos ollahypotees H pätee. Approksmaato o melko hyvä jo, ku > ja rttävä lähes kakk tarkotuks, ku > 3. Testsuuree ormaalarvo, koska ollahypotees H pätessä E() Ste tsesarvoltaa suuret testsuuree arvot vttaavat she, että ollahypotees H e päde. Nollahypotees H hylätää, jos test p-arvo o kyll pe. Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Kertome dea Kedall järjestyskorrelaatokerro τ mttaa kahde muuttuja havatoarvoje suuruusjärjestykse yhteesopvuutta. Kedall järjestyskorrelaatokerro sop järjestys-, välmatka-ja suhdeastekollslle muuttujlle. Kedall järjestyskorrelaatokertomella o samatapaset omasuudet ku Pearso otoskorrelaatokertomella. TKK (c) Ilkka Mell (4) 6 Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Määrtelmä /3 Olkoot,,, ja,,, järjestys-, välmatka-ta suhdeastekollste satuasmuuttuje ja havattuja arvoja. Oletetaa lsäks, että havaot ja lttyvät samaa havatoykskköö kaklle,,,. Järjestetää part (, ) muuttuja havattuje arvoje mukaa suuruusjärjestyksee pemmästä suurmpaa. Kedall järjestyskorrelaatokerro perustuu tuuslukuu, joka mttaa muuttuja arvoje epäjärjestystä muuttuja arvoh ähde. Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Määrtelmä /3 Järjestetää part (, ),,,, muuttuja havattuje arvoje mukaa ste, että esmmäseks tulee par, muuttuja arvo o pe ja vmeseks par, muuttuja arvo o suur. Olkoo ( k, k ) järjestetyksee asetetusta paresta umero k. Määrtellää havatoarvoo k lttyvät epäjärjestyspsteet S kl, l k +, k +,,, k,,, seuraavalla tavalla: S kl +, jos l > k S kl, jos l < k TKK (c) Ilkka Mell (4) 7 TKK (c) Ilkka Mell (4) 8 Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Määrtelmä 3/3 Muuttuja arvoje epäjärjestysmtta S muuttuja arvoje suhtee määrtellää kaavalla S Skl k l k+ Määrtellää Kedall järjestyskorrelaatokerro τ el Kedall tau kaavalla S τ ( ) Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Omasuudet / Kedall järjestyskorrelaatokertomella τ o kakk hyvältä korrelaato mtalta vaadttavat omasuudet: () τ + () Jos muuttuje ja havattuje arvoje järjestysumerot ovat jokasessa havatoparssa samat, τ + () Jos muuttuje ja havattuje arvoje järjestysumerot lttyvät tossa täys satuasest, τ Jos τ, saotaa, että muuttujat ja ovat korrelomattoma. TKK (c) Ilkka Mell (4) 9 TKK (c) Ilkka Mell (4)

21 TKK (c) Ilkka Mell (4) Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Omasuudet / (v) Jos sekä suuret muuttuje ja järjestysumerot että peet muuttuje ja järjestysumerot lttyvät havatoparessa (, ) tossa, kertomella τ o tapumus saada postvsa arvoja. (v) Jos suuret ja peet muuttuje ja järjestysumerot lttyvät havatoparessa (, ) tossa, kertomella τ o tapumus saada egatvsa arvoja. Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Korrelomattomuude testaame / Määrtellää testsuure τ ( + 5) 9 ( + ) Jos ollahypotees H :Cor(, ) pätee, testsuure oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa: a N(,) TKK (c) Ilkka Mell (4) Järjestyskorrelaatokertomet Kedall järjestyskorrelaatokerro: Korrelomattomuude testaame / Testsuure oudattaa suurssa otoksssa approksmatvsest stadardotua ormaaljakaumaa N(, ), jos ollahypotees H pätee. Approksmaato o melko hyvä jo, ku > ja rttävä lähes kakk tarkotuks, ku > 3. Testsuuree ormaalarvo, koska ollahypotees H pätessä E() Ste tsesarvoltaa suuret testsuuree arvot vttaavat she, että ollahypotees H e päde. Nollahypotees H hylätää, jos test p-arvo o kyll pe. TKK (c) Ilkka Mell (4) 3

Muuttujien välisten riippuvuuksien analysointi

Muuttujien 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

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat 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

Lisätiedot

Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio

Tilastollinen 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

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi

Tilastolliset 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

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi

Tilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi Tlastollset meetelmät Leaare regressoaals Tlastollset meetelmät: Leaare regressoaals 3. Tlastolle rppuvuus ja korrelaato 4. Johdatus regressoaals 5. Yhde selttäjä leaare regressomall 6. Ylee leaare mall

Lisätiedot

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:

Mat 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,

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6

Todennäköisyyslaskennan 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

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:

Mat 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,

Lisätiedot

Generoidaan tiedostoon BINORM satunnaislukuja jakaumasta N(0,1) muuttujiksi U, V: (U, V): N 2 (0, 0, 1, 1, 0)

Generoidaan 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,

Lisätiedot

MTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN

MTTTP1 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

Lisätiedot

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:

MS-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

Lisätiedot

on tavanomainen yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli, jossa jäännöstermit ε i toteuttavat seuraavat oletukset:

on 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,

Lisätiedot

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi

2-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,

Lisätiedot

1. PARAMETRIEN ESTIMOINTI

1. PARAMETRIEN ESTIMOINTI Mat-.04 Tlastollse aalyys perusteet Mat-.04 Tlastollse aalyys perusteet / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Estmaatt, Estmaattor, Estmot, Jääöselösumma, Jääösterm, Jääösvarass,

Lisätiedot

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastolliset aineistot

Tilastollisten 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

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat 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

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi. 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estimointi 6. Estimointimenetelmät 7.

Tilastolliset 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

Lisätiedot

Tilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus

Tilastollinen 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,

Lisätiedot

TKK @ Ilkka Mellin (2008) 1/24

TKK @ 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,

Lisätiedot

1.4. Aritmeettisen keskiarvon otosjakauma: Suurten otosten tuloksia

1.4. 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,

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat 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

Lisätiedot

Suoran sovittaminen pistejoukkoon

Suoran 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

Lisätiedot

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 4

MS-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?

Lisätiedot

1.2. Aritmeettisen keskiarvon ja otosvarianssin otosjakaumat: Odotusarvot ja varianssit

1.2. 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,

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

= 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

Lisätiedot

Tilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus

Tilastollinen 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,

Lisätiedot

Ilkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot

Ilkka 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

Lisätiedot

7.5. Yleinen lineaarinen malli ja suurimman uskottavuuden menetelmä

7.5. 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

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:

Mat 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,

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat 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

Lisätiedot

Moniulotteiset jakaumat ja havaintoaineistot

Moniulotteiset jakaumat ja havaintoaineistot Momuuttujameetelmät: Ilkka Mell. Moulotteset jakaumat.. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat.. Yhtesjakaumat.3. Reuajakaumat ja satuasmuuttuje rumattomuus.4. Ehdollset jakaumat.5. Yhtesjakaume tuusluvut.6.

Lisätiedot

Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet: Mitä opimme?

Konvergenssikäsitteet 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

Lisätiedot

Ilkka Mellin (2006) 1/1

Ilkka 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,

Lisätiedot

Tilastollinen päättely. 3. Piste-estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet

Tilastollinen 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,

Lisätiedot

Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi: Mitä opimme? Varianssianalyysi: Johdanto

Varianssianalyysi. 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

Lisätiedot

Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava: Esitiedot

Kokonaistodennäköisyys 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

Lisätiedot

1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on

1. (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

Lisätiedot

Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu

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,

Lisätiedot

Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu

Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.. Johdato Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Krtte alue, Nollahypotees, Otos, Parametr, Parametravaruus, Perusjoukko,

Lisätiedot

Tilastollinen päättely. 3. Piste estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet

Tilastollinen 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,

Lisätiedot

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

Mat 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,

Lisätiedot

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.

HY, 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

Lisätiedot

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto Kynä-paper -harjotukset Tana Lehtnen 8.8.07 Tana I Lehtnen Helsngn ylopsto Etelä-Suomen ja Lapn lään, 400 opettajaa a. Perusjoukon (populaaton) muodostvat kakk Etelä-Suomen ja Lapn läänn peruskoulun opettajat

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2

Todennäköisyyslaskennan 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

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

Lohkoasetelmat. 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

Lisätiedot

Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat

Lisätiedot

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

13. 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

Lisätiedot

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 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

Lisätiedot

Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 2/2. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 1/2

Jakaumien 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?

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio Tilastollinen riippuvuus, korrelaatio ja regressio Kahden muuttujan

Lisätiedot

Todennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme? 2/2. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme?

Todennäköisyyden 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

Lisätiedot

Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat

Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat

Lisätiedot

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen. Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen. Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen TKK () Ila Mell (004) Yhteesopvuude, hoogeesuude a rppuattouude testaae Johdatus tlastoteteesee Yhteesopvuude, hoogeesuude a rppuattouude testaae TKK () Ila Mell (004) Yhteesopvuude, hoogeesuude a rppuattouude

Lisätiedot

Testaa onko lämpökäsittelyllä vaikutusta tankojen keskimääräiseen vetolujuuteen.

Testaa onko lämpökäsittelyllä vaikutusta tankojen keskimääräiseen vetolujuuteen. Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 6. harjotuset Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 6. harjotuset / Ratasut Aheet: Avasaat: Yssuutae varassaals Artmeette esarvo, Bartlett test, Box ja Whser

Lisätiedot

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit

Mat 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,

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Tilastolliset 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)

Lisätiedot

Raja-arvot. Osittaisderivaatat.

Raja-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

Lisätiedot

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa 4: Lieaarie regressioaalyysi Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (007) Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli >> Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli

Lisätiedot

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. 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

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä arvon Sisältö arvon Bootstrap-luottamusvälit arvon arvon Oletetaan, että meillä on n kappaletta (x 1, y 1 ),

Lisätiedot

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. 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

Lisätiedot

3.5 Generoivat funktiot ja momentit

3.5 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

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteesee Tilastollie riippuvuus ja korrelaatio TKK (c) Ilkka Melli (2004) 1 Tilastollie riippuvuus ja korrelaatio Tilastollie riippuvuus, korrelaatio ja regressio Kahde muuttuja havaitoaieisto

Lisätiedot

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

1. 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

Lisätiedot

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman 4. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7..008 Thomas Hackman 4. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 4. Tähtteteellsten

Lisätiedot

6. Capital Asset Pricing Model

6. Capital Asset Pricing Model 6. Captal Asset cg odel Ivestotpäätökset edustavat use seuaava ogelmatyyppejä:. te sjotuspotolo kaattaa aketaa? vt. kassavtoje täsmääme ks. lueto 3. kä o sjotuskohtee okea hta? vt. abtaasvapaus jvk-hottelu

Lisätiedot

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Väliestimointi (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).

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.04 Tlastollsen analyysn perusteet, evät 007. luento: Johdatus varanssanalyysn S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen Kertaus: ahden rppumattoman otosen t-test () () Perusjouo oostuu ahdesta ryhmästä

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteesee Yhde selittää lieaarie regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (2005) Yhde selittää lieaarie regressiomalli Yhde selittää lieaarie regressiomalli a sitä koskevat oletukset Yhde selittää

Lisätiedot

3. Datan käsittely lyhyt katsaus

3. Datan käsittely lyhyt katsaus 3. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento..0 Thomas Hackman HTTPK I, kevät 0, luento 3 3. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus

Lisätiedot

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 6

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 6 MS-A Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Vkko Tlatolle rppuvuu ja korrelaato; Yhde elttäjä leaare regreomall Rppuvuu, korrelaato ja regreoaal Tlatoteteeä kahde muuttuja väle rppuvuu vo olla Ekakta: toe

Lisätiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

Testit järjestysasteikollisille muuttujille Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testit järjestysasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Testit järjestysasteikollisille muuttujille >> Järjestysasteikollisten

Lisätiedot

Biostatistiikka (3 opintopistettä)

Biostatistiikka (3 opintopistettä) Bostatstkka (3 optopstettä) Opettaja lehtor Kar Maurae, sähköpost maurae@uef.f URL: http://cs.uef.f/~maurae Kurss kotsvu: http://cs.uef.f/~maurae/bostatstkka/ LUENNOT: (4 tuta) lueot evät ole pakollsa.

Lisätiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille: Esitiedot TKK (c Ilkka Melli (004 Johdatus tilastotieteesee TKK (c Ilkka Melli (004 : Mitä opimme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavia järjestysasteikolliste muuttujie testejä: ja merkkitesti parivertailuille

Lisätiedot

5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman 5. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7.4.006 Thomas Hackman 5. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 5. Tähtteteellsten

Lisätiedot

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Tilastollinen testaus Tilastollinen testaus Tilastollisessa testauksessa tutkitaan tutkimuskohteita koskevien oletusten tai väitteiden paikkansapitävyyttä havaintojen avulla. Testattavat oletukset tai

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus 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

Lisätiedot

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Testit laatueroasteikollisille muuttujille Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testit laatueroasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Testit laatueroasteikollisille muuttujille >> Laatueroasteikollisten

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan kertausta

Todennäköisyyslaskennan kertausta Todeäkösyyslaskea kertausta Todeäkösyyslaskea kertausta 1. Joukko-opp Alko, Erotus, Joukko, Komplemett, Lekkaus, Perusjoukko, Psteveraus, Tyhjä joukko, Uo, Yhdste. Todeäkösyys ja se määrtteleme Alkestapahtuma,

Lisätiedot

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä

Tavoitteet 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

Lisätiedot

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset Jaksollset ja tostuvat suortukset Korkojakson välen tostuva suortuksa kutsutaan jaksollsks suortuksks. Tarkastelemme tässä myös ylesempä tlanteta jossa samansuurunen talletus tehdään tasavälen mutta e

Lisätiedot

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?

Normaalijakaumasta 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:

Lisätiedot

Mat-2.108 Sovelletun matematiikan erikoistyö. Sijoitussalkun optimointi Black-Litterman -mallilla

Mat-2.108 Sovelletun matematiikan erikoistyö. Sijoitussalkun optimointi Black-Litterman -mallilla Mat-2.8 Sovelletu matematka erkostyö Sjotussalku optmot Black-Ltterma -malllla Kar Vatae (4753V) 9.5.24 Ssällysluettelo Johdato...2 2 Sjotussalku optmot Markowtz malllla...3 2. Sjotussalku optmot...5 2.2

Lisätiedot

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

MS-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

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Aheet: Tlatolle rppuvuu ja korrelaato Yhde elttäjä leaare regreomall Avaaat: Artmeette kekarvo Etmot

Lisätiedot

Monimuuttujamenetelmät: Multinormaalijakauma. Ilkka Mellin. 1. Multinormaalijakauma ja sen ominaisuudet

Monimuuttujamenetelmät: Multinormaalijakauma. Ilkka Mellin. 1. Multinormaalijakauma ja sen ominaisuudet Momuuttumeetelmät Multormaalkauma Momuuttumeetelmät: Multormaalkauma Ilkka Mell. Multormaalkauma se omasuudet.. Multormaalkauma.. Multormaalkauma omasuudet.3. Multormaalkauma ehdollset kaumat.4. -ulottee

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle - Sisältö - - - Varianssianalyysi Varianssianalyysissä (ANOVA) testataan oletusta normaalijakautuneiden otosten odotusarvojen

Lisätiedot

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa Mttausteknkan perusteet / luento 6 Mttausepävarmuus ja shen lttyvää termnologaa Mttausepävarmuus = mttaustulokseen lttyvä parametr, joka kuvaa mttaussuureen arvojen odotettua vahtelua Mttauksn lttyvä kästtetä

Lisätiedot

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta

HASSEN-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

Lisätiedot

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä Panotetun metrkan ja NBI menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät / 1 Estelmän ssältö Paretopsteden generont panotetussa metrkossa Panotettu L p -metrkka Panotettu L -metrkka el panotettu Tchebycheff -metrkka

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus 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

Lisätiedot

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio?

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio? Mttausteknkan perusteet / luento 7 Mttausepävarmuus Mttausepävarmuus Mttaustulos e ole koskaan täysn oken Mttaustulos on arvo mtattavasta arvosta Mttaustuloksen ja mtattavan arvon ero on mttausvrhe Mkäl

Lisätiedot

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään

Turingin 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

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (006) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen

Lisätiedot

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollinen 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

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus 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

Lisätiedot

LIITE 2 SUORAN SOVITTAMINEN HAVAINTOPISTEISIIN

LIITE 2 SUORAN SOVITTAMINEN HAVAINTOPISTEISIIN Oulun ylopsto Fyskan opetuslaboratoro Fyskan laboratorotyöt LIITE SUORA SOVITTAMIE HAVAITOPISTEISII Tarkastelemme fyskan tössä usen eteen tulevaa tlannetta, jossa olemme mtanneet kpl pstepareja ( X, Y

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat 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

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Sisältö Varianssianalyysi Varianssianalyysi on kahden riippumattoman otoksen t testin yleistys. Varianssianalyysissä perusjoukko koostuu kahdesta tai useammasta

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit Sisältö Tilastollisia testejä tehdään jatkuvasti lukemattomilla aloilla. Meitä saattaa kiinnostaa esimerkiksi se, että onko miesten ja

Lisätiedot