Useampisuuntainen varianssianalyysi. Useampisuuntainen varianssianalyysi. Useampisuuntainen varianssianalyysi

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Useampisuuntainen varianssianalyysi. Useampisuuntainen varianssianalyysi. Useampisuuntainen varianssianalyysi"

Transkriptio

1 (c) lkka Mellin (005) Useampisuuntainen varianssianalsi ohdatus tilastotieteeseen Useampisuuntainen varianssianalsi (c) lkka Mellin (005) Useampisuuntainen varianssianalsi: Mitä opimme? arkastelemme tässä luvussa seuraavaa ksmstä: Miten tavanomainen kahden riippumattoman otoksen t-testi leistetään tilanteeseen, jossa rhmiä on useampia kuin kaksi? Yksisuuntaisessa varianssianalsissa perusjoukko on jaettu rhmiin hden tekijän suhteen ja tavoitteena on testata rhmistä poimittuihin toisistaan riippumattomiin ksinkertaisiin satunnaisotoksiin perustuen hpoteesia, jonka mukaan tarkasteltavan muuttujan rhmäkohtaiset odotusarvot ovat htä suuria. aksi- tai useampisuuntaisessa varianssianalsissa perusjoukko on jaettu rhmiin kahden tai useamman tekijän suhteen ja tavoitteena on testata rhmistä poimittuihin toisistaan riippumattomiin ksinkertaisiin satunnaisotoksiin perustuen hpoteesia, jonka mukaan tarkasteltavan muuttujan rhmäkohtaiset odotusarvot ovat htä suuria. Useampisuuntainen varianssianalsi >> (c) lkka Mellin (005) 3 (c) lkka Mellin (005) 4 ahden otoksen t-testi Avainsanat ahden riippumattoman otoksen t-testi m-suuntainen varianssianalsi Odotusarvo Rhmä esti Varianssi Yksisuuntainen varianssianalsi Suhdeasteikollisille muuttujille tarkoitettuja testejä käsitelleessä kappaleessa tarkasteltiin kahden riippumattoman otoksen t-testiä. estin testausasetelma on seuraava: (i) Perusjoukko koostuu kahdesta rhmästä. (ii) Havainnot noudattavat kummassakin rhmässä normaalijakaumaa. (iii) ummastakin rhmästä on poimittu toisistaan riippumattomat ksinkertaiset satunnaisotokset. (iv) ehtävänä on testata rhmäkohtaisten odotusarvojen htäsuuruutta. (c) lkka Mellin (005) 5 (c) lkka Mellin (005) 6

2 (c) lkka Mellin (005) 7 Varianssianalsin perusongelma Rhmiin jako varianssianalsissa Varianssianalsi voidaan mmärtää kahden riippumattoman otoksen t-testin leistkseksi tilanteisiin, jossa perusjoukko koostuu useammasta kuin kahdesta rhmästä: (i) Perusjoukko koostuu kahdesta tai useammasta rhmästä. (ii) Havainnot noudattavat jokaisessa rhmässä normaalijakaumaa. (iii) okaisesta rhmästä poimitaan toisistaan riippumattomat ksinkertaiset satunnaisotokset. (iv) ehtävänä on testata rhmäkohtaisten odotusarvojen htäsuuruutta. Perusjoukon jako rhmiin voidaan tehdä hden tai useamman tekijän perusteella. os perusjoukon jako rhmiin perustuu hteen tekijään, puhutaan ksisuuntaisesta varianssianalsista. os perusjoukon jako rhmiin perustuu m tekijään, puhutaan m-suuntaisesta varianssianalsista. Huomautus: ässä luvussa käsitellään kolmisuuntaista varianssianalsia. (c) lkka Mellin (005) 8 Varianssianalsin nimi Useampisuuntainen varianssianalsi Varianssianalsin nimi on harhaanjohtava. Varianssianalsissa testataan rhmäkohtaisten odotusarvojen htäsuuruutta tilanteessa, jossa perusjoukko on jaettu kahteen tai useampaan rhmään. Varianssianalsin nimi johtuu siitä, että rhmäkohtaisten odotusarvojen htäsuuruuden testaaminen perustuu eri tavoilla määrättjen varianssien htäsuuruuden testaamiseen F-testeillä. >> (c) lkka Mellin (005) 9 (c) lkka Mellin (005) 0 olmisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma /6 Avainsanat F-testi nteraktio äännösneliösumma aksisuuntainen varianssianalsi χ -testi okonaiskeskiarvo okonaisneliösumma okonaisvaihtelu olmisuuntainen varianssianalsi Marginaalikeskiarvo Neliösumma Odotusarvo Päävaikutus Reunakeskiarvo Rhmien sisäinen vaihtelu Rhmien välinen vaihtelu Rhmä Rhmäkeskiarvo Rhmäneliösumma aso esti Vapausaste Varianssi Varianssianalsihajotelma Varianssianalsitaulukko Yhdsvaikutus Yleinen lineaarinen malli Oletetaan, että tutkimuksen kohteena oleva perusjoukko voidaan jakaa rhmiin kolmen tekijän (tai muuttujan) A, B ja C suhteen. Oletetaan, että tekijällä A on tasoa, tekijällä B on tasoa ja tekijällä C on tasoa, jolloin jaossa snt rhmiä kappaletta. Oletetaan, että rhmistä on poimittu toisistaan riippumattomat ksinkertaiset satunnaisotokset, joiden koko on. (c) lkka Mellin (005) (c) lkka Mellin (005)

3 (c) lkka Mellin (005) 3 olmisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma /6 Olkoon l. havainto tekijän A tason i, tekijän B tason j ja tekijän C tason k määräämässä rhmässä (i, j, k) l,,, i,,,, j,,,, k,,, ätetstä otantamenetelmästä seuraa, että havainnot voidaan olettaa riippumattomiksi (ja siten mös korreloimattomiksi) satunnaismuuttujiksi. olmisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma 3/6 Oletetaan, että havainnot ovat normaalijakautuneita: N(µ ijk, σ ) l,,, i,,,, j,,,, k,,, (c) lkka Mellin (005) 4 olmisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma 4/6 Havainnoista tehdstä oletuksesta seuraa: (i) aikilla samaan rhmään (i, j, k) kuuluvilla havainnoilla on sama odotusarvo: E( ) µ ijk l,,, i,,,, j,,,, k,,, (ii) aikilla havainnoilla on rhmästä riippumatta sama varianssi: D ( ) σ l,,, i,,,, j,,,, k,,, olmisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma 5/6 Haluamme testata nollahpoteesia siitä, että rhmäkohtaiset odotusarvot E( ) µ ijk, l,,, i,,,, j,,,, k,,, ovat htä suuria. Asetetaan siis nollahpoteesi H 0 : µ ijk µ i,,,, j,,,, k,,, os nollahpoteesi rhmäkohtaisten odotusarvojen htäsuuruudesta pätee, rhmät voidaan hdistää kaikissa havaintojen keskimääräisiä arvoja koskevissa tarkasteluissa. (c) lkka Mellin (005) 5 (c) lkka Mellin (005) 6 olmisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma 6/6 olmisuuntaisessa varianssianalsissa nollahpoteesi H 0 : µ ijk µ i,,,, j,,,, k,,, on tapana jakaa seitsemäksi nollahpoteesiksi, jotka koskevat tekijöiden A, B ja C päävaikutuksia, tekijöiden A, B ja C pareittaisia interaktiota eli hdsvaikutuksia ja tekijöiden A, B ja C hdsvaikutusta. olmisuuntaisen varianssianalsin nollahpoteesit /3 olmisuuntaisessa varianssianalsissa testattavia nollahpoteeseja on seitsemän kappaletta. ekijöiden A, B ja C hdsvaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H ABC : Ei hdsvaikutusta ABC (c) lkka Mellin (005) 7 (c) lkka Mellin (005) 8

4 (c) lkka Mellin (005) 9 olmisuuntaisen varianssianalsin nollahpoteesit /3 ekijöiden A ja B hdsvaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H AB : Ei hdsvaikutusta AB ekijöiden A ja C hdsvaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H AC : Ei hdsvaikutusta AC ekijöiden A ja B hdsvaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H BC : Ei hdsvaikutusta BC os nollahpoteesit H ABC, H AB, H AC, H BC jäävät voimaan, tekijöiden A, B ja C vaikutusta voidaan tutkia erillisinä. olmisuuntaisen varianssianalsin nollahpoteesit 3/3 ekijän A vaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H A : Ei A-vaikutusta ekijän B vaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H B : Ei B-vaikutusta ekijän A vaikutusta koskeva nollahpoteesi on muotoa H C : Ei C-vaikutusta Huomautus: Nollahpoteesit H A, H B, H C ovat ksisuuntaisen varianssianalsin nollahpoteeseja. (c) lkka Mellin (005) 0 olmisuuntainen varianssianalsi: Määritelmä olmisuuntainen varianssianalsi tarkoittaa em. testausasetelman nollahpoteesien H ABC : Ei hdsvaikutusta ABC H AB : Ei hdsvaikutusta AB H AC : Ei hdsvaikutusta AC H BC : Ei hdsvaikutusta BC H A : Ei A-vaikutusta H B : Ei B-vaikutusta H C : Ei C-vaikutusta testaamista. olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollinen malli /4 olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollinen malli voidaan parametroida seuraavalla tavalla: µ + αi + β j + γk + ( αβ) ij + ( αγ ) ik + ( βγ ) jk + ( αβγ ) ijk + ε l,,,, i,,,, j,,,, k,,, jossa jäännöstermit ε ovat riippumattomia ja normaalijakautuneita: ε N(0, σ ) l,,,, i,,,, j,,,, k,,, (c) lkka Mellin (005) (c) lkka Mellin (005) olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollinen malli /4 Ei-satunnaiset vakiot µ α i, β j, γ k (αβ) ij, (αγ) ij, (βγ) jk, (αβγ) ijk i,,,, j,,,, k,,, ja jäännösvarianssi σ ovat kolmisuuntaisen varianssianalsin tilastollisen mallin parametreja. olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollinen malli 3/4 olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollisen mallin parametreja sitoo htälöt: α β γ 0 i j k i j k ( αβ ) ij ( αβ ) ij 0 i j ( αγ ) ik ( αγ ) ik 0 i k ( βγ ) jk ( βγ ) jk 0 j k αβγ ijk αβγ ijk αβγ ijk i j k ( ) ( ) ( ) 0 (c) lkka Mellin (005) 3 (c) lkka Mellin (005) 4

5 (c) lkka Mellin (005) 5 olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollinen malli 4/4 Mallia koskevista oletuksista seuraa, että E( ) µ + αi + β j + γk + ( αβ) ij + ( αγ ) ik + ( βγ ) jk + ( αβγ ) ijk l,,,, i,,,, j,,,, k,,, ja D( ) σ l,,,, i,,,, j,,,, k,,, olmisuuntaisen varianssianalsin tilastollinen malli ja mallia koskevat nollahpoteesit olmisuuntaisen varianssianalsin nollahpoteesit voidaan ilmaista mallin parametrien avulla seuraavassa muodossa: H ABC : (αβγ) ijk 0 i, j, k H AB : (αβ) ij 0 i, j H AC : (αγ) ik 0 i, k H BC : (βγ) jk 0 j, k H A : α i 0 i H B : β j 0 j H C : γ k 0 k (c) lkka Mellin (005) 6 olmisuuntainen varianssianalsi ja sen suorittaminen olmisuuntainen varianssianalsi ja koesuunnittelu / olmisuuntaista varianssianalsiä voidaan kättää koetulosten analsiin seuraavassa koeasetelmassa: (i) Oletetaan, että kokeen tavoitteena on verrata, miten käsittelt A, A,, A ja B, B,, B ja C, C,, C vaikuttavat kiinnostuksen kohteena olevan muuttujan keskimääräisiin arvoihin. olmisuuntainen varianssianalsi ja sen suorittaminen olmisuuntainen varianssianalsi ja koesuunnittelu / (ii) Valitaan käsittelkombinaation (A i, B j, C k ) kohteeksi kaikkien kokeen kohteiksi valittujen ksilöiden joukosta satunnaisesti ksilöä, i,,,, j,,,, k,,, ja N. (iii) Mitataan vasteet ijkl eli kiinnostuksen kohteena olevan muuttujan arvot: ijkl, l,,, i,,,, j,,,, k,,, Huomaa, että koeasetelma on tädellisesti satunnaistettu: Sattuma määrää tädellisesti millaisen käsitteln kohteeksi kokeen kohteiksi valitut ksilöt joutuvat. (c) lkka Mellin (005) 7 (c) lkka Mellin (005) 8 Useampisuuntainen varianssianalsi Rhmäkeskiarvot >> Määritellään havaintoarvojen rhmäkeskiarvot eli rhmäkohtaiset aritmeettiset keskiarvot tekijän A tason i, tekijän B tason j ja tekijän C tason k määräämässä rhmässä (i, j, k): iijk l i,,,, j,,,, k,,, (c) lkka Mellin (005) 9 (c) lkka Mellin (005) 30

6 (c) lkka Mellin (005) 3 okonaiskeskiarvo Reunakeskiarvot os rhmäkohtaiset otokset hdistetään hdeksi otokseksi, hdistetn otoksen havaintoarvojen leis- eli kokonaiskeskiarvo on i j k l jossa N on havaintojen kokonaislukumäärä. Määritellään havaintoarvojen. kertaluvun marginaali-eli reunakeskiarvot kaavoilla: iii i kijl, i,,, j k l ii ji, j,,, iiik, k,,, kijl i i l kijl i j l (c) lkka Mellin (005) 3 Reunakeskiarvot Poikkeamat keskiarvoista Määritellään havaintoarvojen. kertaluvun marginaali-eli reunakeskiarvot kaavoilla: iiji kijl, i,,,, j,,, k l ii i k kijl, i,,,, k,,, j l ii jk kijl, j,,,, k,,, i l irjoitetaan identiteetti ( ) + ( ii ji ) + ( iii k ) + ( iiji ii ji + ) + ( iik i iiik + ) + ( ii jk ii ji iiik + ) + ( iijk iiji iiik ii jk + + ii ji + iiik ) + ( ) iijk 3-suuntaisen varianssianalsin testit perustuvat näiden sulkulausekkeilla esitettjen poikkeamien neliösummille. (c) lkka Mellin (005) 33 (c) lkka Mellin (005) 34 okonaisneliösumma Päävaikutusten neliösummat Määritellään havaintoarvojen kokonaisvaihtelua kuvaava kokonaisneliösumma: SS ( ) i j k l os rhmäkohtaiset otokset hdistetään hdeksi otokseksi, saadun hdistetn otoksen varianssi on s SS jossa N on havaintojen kokonaislukumäärä. Määritellään tekijöiden A ja B ja C päävaikutuksia kuvaavat neliösummat: SSA ( ) i SSB ( ) j k ii ii ii ji SSC ( ) iiik (c) lkka Mellin (005) 35 (c) lkka Mellin (005) 36

7 (c) lkka Mellin (005) 37. kertaluvun hdsvaikutusten neliösummat Määritellään tekijöiden A ja B, A ja C, B ja C hdsvaikutuksia kuvaavat neliösumma: SSAB ( + ) i j SSAC ( + ) i k k iiji ii ii ii ji iik i ii ii iiik SSBC ( + ) ii jk ii ji iiik. kertaluvun hdsvaikutuksen neliösumma ja jäännösneliösumma Määritellään tekijöiden A ja B ja C hdsvaikutusta kuvaava neliösumma: ( iijk iiji iiik ii jk i j k + + ii ji + iiik ) SSABC Määritellään rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava (jäännös-) neliösumma: ( ) i j k l iijk (c) lkka Mellin (005) 38 äännösneliösumman tulkinta Varianssianalsihajotelma Havaintoarvojen rhmävarianssit eli rhmäkohtaiset varianssit saadaan lausekkeista s ijk ( ijk ) i k i,,,, j,,,, k,,, Siten rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumman lauseke voidaan esittää mös muodossa ( ) s ijk i j k Neliösummat SS, SSA, SSB, SSC, SSAB, SSAC, SSBC, SSABC, toteuttavat varianssianalsihajotelman SS SSA + SSB + SSC + SSAB + SSAC + SSBC + SSABC + ja neliösummiin liittvät vapausasteiden lukumäärät toteuttavat htälön ( ) + ( ) + ( ) + ( )( ) + ( )( ) + ( )( ) + ( )( )( ) + ( ) (c) lkka Mellin (005) 39 (c) lkka Mellin (005) 40 estisuure. kertaluvun hdsvaikutukselle ABC ja ( ) SSABC FABC ( )( )( ) jossa SSABC on tekijöiden A ja B ja C hdsvaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H ABC : Ei hdsvaikutusta ABC FABC F(( )( )( ), ( )) Suuret testisuureen F ABC arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. (c) lkka Mellin (005) 4 estisuure. kertaluvun hdsvaikutukselle AB ja ( ) SSAB FAB ( )( ) jossa SSAB on tekijöiden A ja B hdsvaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H AB : Ei hdsvaikutusta AB FAB F(( )( ), ( )) Suuret testisuureen F AB arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. (c) lkka Mellin (005) 4

8 (c) lkka Mellin (005) 43 estisuure. kertaluvun hdsvaikutukselle AC ja ( ) SSAC FAC ( )( ) jossa SSAC on tekijöiden A ja C hdsvaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H AC : Ei hdsvaikutusta AC FAC F(( )( ), ( )) Suuret testisuureen F AC arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. estisuure. kertaluvun hdsvaikutukselle BC ja ( ) SSBC FBC ( )( ) jossa SSBC on tekijöiden B ja C hdsvaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H BC : Ei hdsvaikutusta BC FBC F(( )( ), ( )) Suuret testisuureen F BC arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. (c) lkka Mellin (005) 44 estisuure päävaikutukselle A ja ( ) SSA FA jossa SSA on tekijän A päävaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H A : Ei päävaikutusta A FA F(( ), ( )) Suuret testisuureen F A arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. estisuure päävaikutukselle B ja ( ) SSB FB jossa SSB on tekijän B päävaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H B : Ei päävaikutusta B FB F(( ), ( )) Suuret testisuureen F B arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. (c) lkka Mellin (005) 45 (c) lkka Mellin (005) 46 estisuure päävaikutukselle C ja Varianssianalsitaulukko / ( ) SSC FC jossa SSC on tekijän C päävaikutusta kuvaava neliösumma ja on rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava neliösumma. os nollahpoteesi H C : Ei päävaikutusta C FC F(( ), ( )) Suuret testisuureen F C arvot johtavat nollahpoteesin hlkäämiseen. Vaihtelun lähde A B C AB AC BC ABC äännös okonaisvaihtelu SS SSA SSB SSC SSAB SSAC SSBC SSABC SS df ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )( ) ( ) MS MSA MSB MSC MSAB MSAC MSBC MSABC MSE F F A MSA/MSE F B MSB/MSE F C MSC/MSE F AB MSAB/MSE F AC MSAC/MSE F BC MSBC/MSE F ABC MSABC/MSE (c) lkka Mellin (005) 47 (c) lkka Mellin (005) 48

9 (c) lkka Mellin (005) 49 Varianssianalsitaulukko / Useampisuuntainen varianssianalsi Varianssianalsitaulukon neliösummat toteuttavat htälön SS SSA + SSB + SSC + SSAB + SSAC + SSBC + SSABC + Yhtälö on varianssianalsihajotelma. Varianssianalsitaulukon neliösummien vapausasteet toteuttavat htälön ( ) + ( ) + ( ) + ( )( ) + ( )( ) + ( )( ) + ( )( )( ) + ( ) >> (c) lkka Mellin (005) 50 Rhmäsummat ja. kertaluvun reunasummat. kertaluvun reunasummat ja kokonaissumma Määritellään seuraavat summat: iijk iii i ii ji iiik l j k l i k l i j l i,,,, j,,,, k,,, Määritellään seuraavat summat: iiji ii i k ii jk iii k l j l i l i j k l i,,,, j,,,, k,,, (c) lkka Mellin (005) 5 (c) lkka Mellin (005) 5 Havaintoarvojen neliöiden summat Määritellään tekijän A tason i, tekijän B tason j ja tekijän C tason k määräämän rhmän (i, j, k) havaintoarvojen neliöiden summa kaavalla, i,,,, j,,,, k,,, l ja kaikkien havaintoarvojen neliöiden kokonaissumma kaavalla i j k l Rhmävarianssien ja kokonaisvarianssin laskeminen Havaintoarvojen rhmävarianssit saadaan kaavoilla s iijk ijk ijk i i l i,,,, j,,,, k,,, ja kokonaisvarianssi saadaan kaavalla s j j l (c) lkka Mellin (005) 53 (c) lkka Mellin (005) 54

10 (c) lkka Mellin (005) 55 okonaisneliösumman laskeminen Päävaikutusten neliösummien laskeminen okonaisneliösumma SS voidaan laskea kaavalla SS i j k l ekijöiden A, B ja C päävaikutuksia kuvaavat neliösummat SSA, SSB ja SSC saadaan kaavoilla SSA i iii i SSB ii ji j iiik k SSC (c) lkka Mellin (005) 56. kertaluvun hdsvaikutusten neliösummien laskeminen ekijöiden A ja B, A ja C, B ja C hdsvaikutuksia kuvaavat neliösumma SSAB, SSAC ja SSBC saadaan kaavoilla SSAB iiji SSA SSB i j iik i i k ii jk j k SSAC SSA SSC SSBC SSB SSC. kertaluvun hdsvaikutuksen neliösumman laskeminen ekijöiden A ja B ja C hdsvaikutusta kuvaava neliösumma SSABC saadaan kaavalla SSABC SS SSA SSB SSC SSAB SSAC SSBC jossa SS ( ) i j k iijk iijk i j k on rhmäkeskiarvojen kokonaisvaihtelua kuvaava neliösumma. (c) lkka Mellin (005) 57 (c) lkka Mellin (005) 58 äännösneliösumman laskeminen Rhmien sisäistä vaihtelua kuvaava jäännösneliösumma saadaan varianssianalsihajotelman nojalla kaavalla SS SSA SSB SSC SSAB SSAC SSBC SSABC tai kaavalla SS SS jossa SS on rhmäkeskiarvojen kokonaisvaihtelua kuvaava neliösumma. (c) lkka Mellin (005) 59

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.04 Tilastollisen analsin perusteet, kevät 007. luento: Kaksisuuntainen varianssianalsi Kai Virtanen Kaksisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma Jaetaan perusjoukko rhmiin kahden tekän A ja B suhteen

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.04 Tilastollisen analsin perusteet, kevät 007. luento: Kaksisuuntainen varianssianalsi Kai Virtanen Kaksisuuntaisen varianssianalsin perusasetelma aetaan perusoukko rhmiin kahden tekän A a B suhteen

Lisätiedot

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1 Kaksisuuntainen varianssianalyysi Heliövaara 1 Kaksi- tai useampisuuntainen varianssianalyysi Kaksi- tai useampisuuntaisessa varianssianalyysissa perusjoukko on jaettu ryhmiin kahden tai useamman tekijän

Lisätiedot

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Kaksisuuntainen varianssianalyysi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Luennot 6 ja 7: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan ryhmäkohtaisten odotusarvojen yhtäsuuruutta, kun perusjoukko on jaettu

Lisätiedot

Kaksisuuntaisen varianssianalyysin tilastollisessa malli voidaan esittää seuraavassa muodossa:

Kaksisuuntaisen varianssianalyysin tilastollisessa malli voidaan esittää seuraavassa muodossa: Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Kaksisuuntainen varianssianalsi Aritmeettinen keskiarvo, Estimointi, F-testi,

Lisätiedot

Koesuunnittelu 2 k -faktorikokeet. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Koesuunnittelu 2 k -faktorikokeet. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Koesuunnittelu 2 k -faktorikokeet TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 2 k -faktorikokeet 2 2 -faktorikokeet 2 3 -faktorikokeet 2 k -faktorikokeet TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 2 2 k -faktorikokeet: Mitä opimme?

Lisätiedot

Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt: Mitä opimme? Latinalaiset neliöt

Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt: Mitä opimme? Latinalaiset neliöt TKK (c) Ilkka Mellin (005) Koesuunnittelu TKK (c) Ilkka Mellin (005) : Mitä opimme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Miten varianssianalyysissa tutkitaan yhden tekijän vaikutusta vastemuuttujaan,

Lisätiedot

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Johdatus varianssianalyysiin Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Luento 4: kahden riippumattoman otoksen odotusarvoja voidaan vertailla t-testillä H 0 : μ 1 = μ 2, T = ˉX 1 ˉX 2 s 2 1 + s2 2 n 1 n 2 a t(min[(n

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Lohkoasetelmat. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Lohkoasetelmat Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi 1/3 Kaksisuuntaisella varianssianalyysilla voidaan tutkia kahden tekijän A ja B vaikutusta sekä niiden yhdysvaikutusta tutkimuksen kohteeseen Kaksisuuntaisessa

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Kuusinen/Heliövaara 1

Lohkoasetelmat. Kuusinen/Heliövaara 1 Lohkoasetelmat Kuusinen/Heliövaara 1 Kiusatekijä Kaikissa kokeissa kokeen tuloksiin voi vaikuttaa vaihtelu, joka johtuu kiusatekijästä. Kiusatekijä on tekijä, jolla on mahdollisesti vaikutusta vastemuuttujan

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Heliövaara 1

Lohkoasetelmat. Heliövaara 1 Lohkoasetelmat Heliövaara 1 Kiusatekijä Kaikissa kokeissa, kokeen tuloksiin voi vaikuttaa vaihtelu joka johtuu kiusatekijästä. Kiusatekijä on tekijä, jolla mahdollisesti on vaikutusta vastemuuttujan arvoon,

Lisätiedot

Altistusaika 1 kk 2 kk 3 kk 1.35 1.53 1.38 1.35 1.63 1.51 1.60 1.40 2.18 1.77 1.66 1.98 1.73 1.76 1.60 1.72

Altistusaika 1 kk 2 kk 3 kk 1.35 1.53 1.38 1.35 1.63 1.51 1.60 1.40 2.18 1.77 1.66 1.98 1.73 1.76 1.60 1.72 Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit / Ratkaisut iheet: vainsanat: Kaksisuuntainen varianssianalsi Lohkoasetelmat Latinalaiset neliöt ritmeettinen

Lisätiedot

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 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

Lisätiedot

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1 2 k -faktorikokeet Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi 2 k -faktorikoe on k-suuntaisen varianssianalyysin erikoistapaus, jossa kaikilla tekijöillä on vain kaksi tasoa, matala (-) ja korkea (+). 2 k -faktorikoetta

Lisätiedot

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1 Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1 Odotusarvoparien vertailu Jos yksisuuntaisen varianssianalyysin nollahypoteesi H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k = µ hylätään tiedetään, että ainakin kaksi

Lisätiedot

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1 Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1 Odotusarvoparien vertailu Jos yksisuuntaisen varianssianalyysin nollahypoteesi H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k = µ hylätään, tiedetään, että ainakin

Lisätiedot

Vastepintamenetelmä. Heliövaara 1

Vastepintamenetelmä. Heliövaara 1 Vastepintamenetelmä Kurssipalautteen antamisesta saa hyvityksenä yhden tenttipisteen. Palautelomakkeeseen tulee lähiaikoina linkki kurssin kotisivuille. Heliövaara 1 Vastepintamenetelmä Vastepintamenetelmässä

Lisätiedot

Koesuunnittelu Vastepintamenetelmä. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Koesuunnittelu Vastepintamenetelmä. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Koesuunnittelu Vastepintamenetelmä TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Vastepintamenetelmä Vastepintamenetelmä: Johdanto 2 k -faktorikokeet Vastefunktion kaarevuuden testaaminen 1. asteen vastepintamallin varianssianalyysihajotelma

Lisätiedot

Hierarkkiset koeasetelmat. Heliövaara 1

Hierarkkiset koeasetelmat. Heliövaara 1 Hierarkkiset koeasetelmat Heliövaara 1 Hierarkkiset koeasetelmat Kaksiasteista hierarkkista koeasetelmaa käytetään tarkasteltaessa seuraavaa kysymystä: Miten varianssianalyysissa tutkitaan kahden tekijän

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

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Odotusarvoparien vertailu Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolta: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan nollahypoteesia H 0 : μ 1 = μ 2 = = μ k = μ Jos H 0 hylätään, tiedetään, että

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

Koesuunnittelu Latinalaiset neliöt. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Koesuunnittelu Latinalaiset neliöt. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Koesuunnittelu Latinalaiset neliöt TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Latinalaiset neliöt Latinalaisten neliöiden koeasetelma ja sen malli Latinalaisten neliöiden koeasetelman analysointi Laskutoimitusten suorittaminen

Lisätiedot

Osafaktorikokeet. Kurssipalautetta voi antaa Oodissa Kuusinen/Heliövaara 1

Osafaktorikokeet. Kurssipalautetta voi antaa Oodissa Kuusinen/Heliövaara 1 Osafaktorikokeet Kurssipalautetta voi antaa Oodissa 27.4.-25.5. Kuusinen/Heliövaara 1 Osafaktorikokeet Kun faktorien määrä 2 k -faktorikokeessa kasvaa, tarvittavien havaintojen määrä voi ylittää kokeen

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

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

Kertausluento. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Kertausluento. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Kertausluento Vilkkumaa / Kuusinen 1 Kokeellinen tutkimus Kokeellisessa tutkimuksessa on tavoitteena selvittää, miten erilaiset käsittelyt vaikuttavat tutkimuksen kohteisiin - Esim. miten lämpötila ja

Lisätiedot

Vastepintamenetelmä. Kuusinen/Heliövaara 1

Vastepintamenetelmä. Kuusinen/Heliövaara 1 Vastepintamenetelmä Kuusinen/Heliövaara 1 Vastepintamenetelmä Vastepintamenetelmässä pyritään vasteen riippuvuutta siihen vaikuttavista tekijöistä approksimoimaan tekijöiden polynomimuotoisella funktiolla,

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 16. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 16. marraskuuta 2007 1 / 15 1 Epäparametrisia testejä χ 2 -yhteensopivuustesti Homogeenisuuden testaaminen Antti

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Kaksisuuntainen varianssianalyysi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Kaksisuuntainen varianssianalyysi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 ohdatus tilastotieteeseen Kaksisuuntainen varianssianalyysi TKK (c) Ilkka Mellin (2005) Kaksisuuntainen varianssianalyysi Varianssianalyysi: ohdanto Kaksisuuntainen varianssianalyysi ja sen suorittaminen

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

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1 Regressioanalyysi Kuusinen/Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun joidenkin

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

2 2 -faktorikokeen määritelmä

2 2 -faktorikokeen määritelmä TKK (c) Ilkka Mellin (005) Koesuunnittelu TKK (c) Ilkka Mellin (005) : Mitä opimme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Miten varianssianalyysissa tutkitaan kahden tai useamman tekijän vaikutusta

Lisätiedot

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Regressioanalyysi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Halutaan selittää selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelua selittävien muuttujien havaittujen

Lisätiedot

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testejä suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Testejä suhdeasteikollisille muuttujille >> Testit normaalijakauman

Lisätiedot

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia. Heliövaara 1

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia. Heliövaara 1 Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia Heliövaara 1 Regressiokertoimien PNS-estimaattorit Määritellään havaintojen x j ja y j, j = 1, 2,...,n

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 22. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 22. marraskuuta 2007 1 / 17 1 Epäparametrisia testejä (jatkoa) χ 2 -riippumattomuustesti 2 Johdatus regressioanalyysiin

Lisätiedot

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Tilastotieteen kertaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Reaalimaailman ilmiöihin liittyy tyypillisesti satunnaisuutta ja epävarmuutta Ilmiöihin liittyvien havaintojen ajatellaan usein olevan peräisin

Lisätiedot

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Osa 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

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

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

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

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

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.104 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 007 8. luento: Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Kai Virtanen 1 Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Selitettävän muuttujan havaittujen

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-2.2104 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 4. luento: Jakaumaoletuksien testaaminen Kai Virtanen 1 Jakaumaoletuksien testaamiseen soveltuvat testit χ 2 -yhteensopivuustesti yksi otos otoksen

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Tilastolliset testit. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Tilastolliset testit. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Tilastolliset testit TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Tilastolliset testit Tilastollinen testaus Tilastolliset hypoteesit Tilastolliset testit ja testisuureet Virheet testauksessa

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus KE (2014) 1

Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus KE (2014) 1 Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Tilastollinen testaus KE (2014) 1 Tilastolliset testit >> Tilastollinen testaus Tilastolliset hypoteesit Tilastolliset testit ja testisuureet Virheet

Lisätiedot

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT imat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Tehtävät Aiheet: Avainsanat: Ysisuuntainen varianssianalyysi Bartlettin testi, Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, χ 2 -testi, Koonaisesiarvo,

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

Vastepintamenetelmä. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Vastepintamenetelmä. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Vastepintamenetelmä Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Varianssianalyysissa tutkitaan tekijöiden vaikutusta vasteeseen siten, että tekijöiden tasot on ennalta valittu. - Esim. tutkitaan kemiallisen prosessin

Lisätiedot

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170 VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE 4.6.2013 Ratkaisut ja arvostelu 1.1 Satunnaismuuttuja X noudattaa normaalijakaumaa a) b) c) d) N(170, 10 2 ). Tällöin P (165 < X < 175) on likimain

Lisätiedot

Tilastolliset testit. Tilastolliset testit. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 2/5. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 1/5

Tilastolliset testit. Tilastolliset testit. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 2/5. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 1/5 TKK (c) Ilkka Mellin (4) 1 Johdatus tilastotieteeseen TKK (c) Ilkka Mellin (4) : Mitä opimme? 1/5 Tilastollisessa tutkimuksessa tutkimuksen kohteena olevasta perusjoukosta esitetään tavallisesti väitteitä

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu 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

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.04 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 007 4. luento: Jakaumaoletuksien testaaminen Kai Virtanen Jakaumaoletuksien testaamiseen soveltuvat testit χ -yhteensopivuustesti yksi otos otoksen vertaaminen

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 15. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 15. marraskuuta 2007 1 / 19 1 Tilastollisia testejä (jatkoa) Yhden otoksen χ 2 -testi varianssille Kahden riippumattoman

Lisätiedot

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1 Johdatus regressioanalyysiin Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen

Lisätiedot

Gripenberg. MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta

Gripenberg. MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta MS-A00 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta 7.. Gripenberg Kirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi ym. tiedot ja minkä kokeen suoritat! Laskin,

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 18. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 18. lokakuuta 2007 1 / 19 1 Tilastollinen aineisto 2 Tilastollinen malli Yksinkertainen satunnaisotos 3 Otostunnusluvut

Lisätiedot

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Todennäköisyyden ominaisuuksia Todennäköisyyden ominaisuuksia 0 P(A) 1 (1) P(S) = 1 (2) A B = P(A B) = P(A) + P(B) (3) P(A) = 1 P(A) (4) P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) (5) Tapahtuman todennäköisyys S = {e 1,..., e N }. N A = A. Kun alkeistapaukset

Lisätiedot

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

Tilastollinen aineisto Luottamusväli Tilastollinen aineisto Luottamusväli Keijo Ruotsalainen Oulun yliopisto, Teknillinen tiedekunta Matematiikan jaos Tilastollinen aineisto p.1/20 Johdanto Kokeellisessa tutkimuksessa tutkittavien suureiden

Lisätiedot

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1 Tilastotieteen kertaus Kuusinen/Heliövaara 1 Mitä tilastotiede on? Tilastotiede kehittää ja soveltaa menetelmiä, joiden avulla reaalimaailman ilmiöistä voidaan tehdä johtopäätöksiä tilanteissa, joissa

Lisätiedot

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Estimointi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Tilastollisessa tutkimuksessa oletetaan jonkin jakauman generoineen tutkimuksen kohteena olevaa ilmiötä koskevat havainnot Tämän mallina käytettävän todennäköisyysjakauman

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

Johdatus tilastotieteeseen Väliestimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Väliestimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Väliestimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Väliestimointi Todennäköisyysjakaumien parametrien estimointi Luottamusväli Normaalijakauman odotusarvon luottamusväli Normaalijakauman

Lisätiedot

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut 10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut D1. Eräässä kokeessa verrattiin kahta sademäärän mittaukseen käytettävää laitetta. Kummallakin laitteella mitattiin sademäärät 10 sadepäivän aikana. Mittaustulokset

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Estimointi Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin ominaisuudet TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 2 Estimointi:

Lisätiedot

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme?

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 2 Mitä opimme? 1/4 Tilastollisen tutkimuksen tavoitteena on tehdä johtopäätöksiä prosesseista, jotka generoivat reaalimaailman

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu 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

Lisätiedot

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Tilastollinen testaus TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Tilastolliset testit >> Tilastollinen testaus Tilastolliset hypoteesit Tilastolliset

Lisätiedot

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 4: Lineaarinen regressioanalyysi. Yleinen lineaarinen malli. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 4: Lineaarinen regressioanalyysi. Yleinen lineaarinen malli. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 4: Lineaarinen regressioanalyysi Yleinen lineaarinen malli TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Yleinen lineaarinen malli >> Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli

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

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: lineaarinen lineaarinen Sisältö lineaarinen lineaarinen lineaarinen Lineaarinen Oletetaan, että meillä on n kappaletta (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )..., (x n, y n

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Yleinen lineaarinen malli. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Yleinen lineaarinen malli. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen Yleinen lineaarinen malli TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Yleinen lineaarinen malli Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Yleisen lineaarisen mallin matriisisesitys Yleisen

Lisätiedot

χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 11. harjoitukset/ratkaisut

χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 11. harjoitukset/ratkaisut Mat-2.091 Sovellettu todennäköisyyslasku /Ratkaisut Aiheet: Yhteensopivuuden testaaminen Homogeenisuuden testaaminen Riippumattomuuden testaaminen Avainsanat: Estimointi, Havaittu frekvenssi, Homogeenisuus,

Lisätiedot

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 5

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 5 MS-A Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko Tilastollinen testaus Tilastollisten testaaminen Tilastollisen tutkimuksen kohteena olevasta perusjoukosta on esitetty jokin väite tai

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 30. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 30. lokakuuta 2007 1 / 23 1 Otos ja otosjakaumat (jatkoa) Frekvenssi ja suhteellinen frekvenssi Frekvenssien odotusarvo

Lisätiedot

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio Sisältö Regressioanalyysissä tavoitteena on tutkia yhden tai useamman selittävän muuttujan vaikutusta selitettävään muuttujaan. Sen avulla

Lisätiedot

tilastotieteen kertaus

tilastotieteen kertaus tilastotieteen kertaus Keskiviikon 24.1. harjoitukset pidetään poikkeuksellisesti klo 14-16 luokassa Y228. Heliövaara 1 Mitä tilastotiede on? Tilastotiede kehittää ja soveltaa menetelmiä, joiden avulla

Lisätiedot

Jos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden

Jos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden 1.12.2006 1. Satunnaisjakauman tiheysfunktio on Ü µ Üe Ü, kun Ü ja kun Ü. Määritä parametrin estimaattori momenttimenetelmällä ja suurimman uskottavuuden menetelmällä. Ratkaisu: Jotta kyseessä todella

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Todennäköisyyslaskun kertaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Vilkkumaa / Kuusinen 2 Motivointi Kokeellisessa tutkimuksessa tutkittaviin ilmiöihin liittyvien havaintojen

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 päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6B

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6B Tilastollinen päättömyys, kevät 7 Harjoitus 6B Heikki Korpela 8. helmikuuta 7 Tehtävä. Monisteen teht. 6... Olkoot Y,..., Y 5 Nµ, σ, ja merkitään S 5 i Y i Y /4. Näytä, että S/σ on saranasuure eli sen

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A TKK / Systeemianalyysin laboratorio Mat-.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A Harjoitus 11 (vko 48/003) (Aihe: Tilastollisia testejä, Laininen luvut 4.9, 15.1-15.4, 15.7) Nordlund 1. Kemiallisen prosessin

Lisätiedot

¼ ¼ joten tulokset ovat muuttuneet ja nimenomaan huontontuneet eivätkä tulleet paremmiksi.

¼ ¼ joten tulokset ovat muuttuneet ja nimenomaan huontontuneet eivätkä tulleet paremmiksi. 10.11.2006 1. Pituushyppääjä on edellisenä vuonna hypännyt keskimäärin tuloksen. Valmentaja poimii tämän vuoden harjoitusten yhteydessä tehdyistä muistiinpanoista satunnaisesti kymmenen harjoitushypyn

Lisätiedot

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tutustuminen regressioanalyysiin

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Johdanto χ 2 -jakauma F-jakauma t-jakauma TKK (c) Ilkka Mellin

Lisätiedot

edellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾

edellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾ ËØÙ ÓØÓ Ø Mitta-asteikot Nominaali- eli laatueroasteikko Ordinaali- eli järjestysasteikko Intervalli- eli välimatka-asteikko ( nolla mielivaltainen ) Suhdeasteikko ( nolla ei ole mielivaltainen ) Otos

Lisätiedot

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia >> Johdanto χ 2 -jakauma F-jakauma

Lisätiedot

Yleistetyistä lineaarisista malleista

Yleistetyistä lineaarisista malleista Yleistetyistä lineaarisista malleista Tilastotiede käytännön tutkimuksessa -kurssi, kesä 2001 Reijo Sund Klassinen lineaarinen malli y = Xb + e eli E(Y) = m, jossa m = Xb Satunnaiskomponentti: Y:n komponentit

Lisätiedot

Oletetaan, että virhetermit eivät korreloi toistensa eikä faktorin f kanssa. Toisin sanoen

Oletetaan, että virhetermit eivät korreloi toistensa eikä faktorin f kanssa. Toisin sanoen Yhden faktorin malli: n kpl sijoituskohteita, joiden tuotot ovat r i, i =, 2,..., n. Olkoon f satunnaismuuttuja ja oletetaan, että tuotot voidaan selittää yhtälön r i = a i + b i f + e i avulla, missä

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.14 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 7 7. luento: Tarina yhden selittään lineaarisesta regressiomallista atkuu Kai Virtanen 1 Luennolla 6 opittua Kuvataan havainnot (y, x ) yhden selittään

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

Ilkka 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

Lisätiedot

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2006) 1 Estimointi >> Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin

Lisätiedot

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Johdatus regressioanalyysiin Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen vaihtelun avulla.

Lisätiedot

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden

Lisätiedot

Korrelaatiokertoinen määrittely 165

Korrelaatiokertoinen määrittely 165 kertoinen määrittely 165 Olkoot X ja Y välimatka- tai suhdeasteikollisia satunnaismuuttujia. Havaintoaineistona on n:n suuruisesta otoksesta mitatut muuttuja-arvoparit (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x

Lisätiedot

Tilastolliset menetelmät: Varianssianalyysi

Tilastolliset menetelmät: Varianssianalyysi Variassiaalsi Tilastolliset meetelmät: Variassiaalsi 0. Ysisuutaie variassiaalsi. asisuutaie variassiaalsi. olmi- a useampisuutaie variassiaalsi Ila Melli 44 Variassiaalsi Ila Melli 44 Variassiaalsi Sisälls

Lisätiedot