Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6"

Transkriptio

1 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 Harhattomuu Heterokedatuu Homokedatuu Hlkäalue Hväkmalue Jääöelöumma Jääöterm Jääövara Kakulottee ormaaljakauma Kokoaelöumma Korrelaato Korrelomattomuu Kovara Krtte arvo Leaare mall Mallelöumma Merktevtao Momettmeetelmä Nollahpotee Nelöumma Normaaljakauma Oto Parametr Pemmä elöumma meetelmä p-arvo Regreokerro Regreomall Regreomall rakeeoa Regreomall atuae oa Regreomall temaatte oa Regreouora Reduaal Rppumattomuu Rppuvuu Seltettävä muuttuja Selttäjä Selttävä muuttuja Seltouu Stadardoletuket Stadardpokkeama Sovte Suurmma ukottavuude meetelmä Tet t-jakauma t-tet t-tetuure Vahtoehtoe hpotee Vakoterm Vakoelttäjä Vapauate Vara Varaaalhajotelma Vrheterm Yhde elttäjä leaare regreomall Ylee hpotee Tlatolle rppuvuu, korrelaato ja regreo Kahde muuttuja vältä (leaarta) tlatollta rppuvuutta kututaa tlatoteteeä tavallet korrelaatok. Korrelaato el (leaare) tlatolle rppuvuude vomakkuutta mttaava tlatolla tuulukuja kututaa korrelaatokertomk. Korrelaatot muodotavat peruta muuttuje välte (leaarte) rppuvuuke mmärtämelle. Vakka korrelaatot muodotavat peruta muuttuje välte rppuvuuke mmärtämelle, rppuvuuka halutaa tavallet aaloda mö tarkemm. Regreoaal o tlatolle meetelmä, joa jok,. eltettävä muuttuja tlatollta rppuvuutta jotak tota,. elttävtä muuttujta prtää malltamaa regreomallk kututulla tlatollella malllla. Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) /34

2 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Kahde järjet-, välmatka- ta uhdeatekolle muuttuja havattuje arvoje pareja havaolltetaa tavallet graafella etkellä, jota kututaa ptedagrammk. Ptedagramm Tarkatellaa tlaetta, joa tutkmuke kohtea olevta havatokkötä o mtattu kahde järjet-, välmatka- ta uhdeatekolle muuttuja ja arvot. Olkoot ja,,,,,, välmatka- ta uhdeatekollte muuttuje ja havattuja arvoja. Oletetaa läk, että havatoarvot ja lttvät amaa havatokkköö kaklle =,,,. Tällö havatoarvoje,,, ja,,, pare ptedagramm aadaa ettämällä lukupart pteä avaruudea (, ), =,,,. Artmeettet kekarvot Olkoot ja,,,,,, välmatka- ta uhdeatekollte muuttuje ja havattuja arvoja. Oletetaa läk, että havatoarvot ja lttvät amaa havatokkköö kaklle =,,,. Havatoarvoje,,, artmeette kekarvo o Havatoarvoje,,, artmeette kekarvo o Otovarat ja otokekhajoat Havatoarvoje,,, (oto-) vara o joa o -havatoarvoje artmeette kekarvo ja havatoarvoje,,, (oto-) vara o Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) /34

3 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 joa o -havatoarvoje artmeette kekarvo. Havatoarvoje,,, (oto-) kekhajota o joa o -havatoarvoje artmeette kekarvo ja havatoarvoje,,, (oto-) kekhajota o joa o -havatoarvoje artmeette kekarvo. Otokovara Havatoarvoje pareta (, ), =,,, lakettu otokovara o joa Otokorrelaatokerro = -havatoarvoje artmeette kekarvo = -havatoarvoje artmeette kekarvo Havatoarvoje pareta (, ), =,,, lakettu Pearo otokorrelaatokerro o joa r = - ja -havatoarvoje otokovara = -havatoarvoje kekhajota = -havatoarvoje kekhajota Pearo otokorrelaatokertome kaava vodaa krjottaa mö muotoo r joa = -havatoarvoje artmeette kekarvo = -havatoarvoje artmeette kekarvo Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 3/34

4 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Havatoarvoje pareta (, ), =,,, laketulla Pearo otokorrelaatokertomella r o euraavat omauudet: () r + () r = jo ja va jo = +, =,,, joa ja 0 ovat reaala vakota: Läk kertomella ja otokorrelaatokertomella r o ama merkk. () Otokorrelaatokertomella r ja otokovaralla o aa ama merkk. Ototuulukuje lakeme Oletetaa, että haluamme lakea havatoarvoje pareta (, ), =,,, euraavat ototuuluvut kä ta kättämällä lakta: artmeettet kekarvot, otovarat, otokekhajoat, otokovara ja korrelaaato. Tällö tarvttavat lakutomtuket o mukavta järjetää alla etet kaavo muotoo. Määrätää e havatoarvoje ummat, elöummat ja tuloumma: Summa Em. ototuuluvut aadaa havatoarvoje ummta, elöummta ja tuloummata alla etetllä kaavolla: r Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 4/34

5 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Oto kakulotteeta ormaaljakaumata Oletetaa, että atuamuuttuje ja par (, ) oudattaa kakulotteta ormaaljakaumaa el (, ) N (,,,, ) joa E( ) E( ) Var( ) E[( ) ] Var( ) E[( ) ] Cov(, ) E[( )( )] Cor(, ) Olkoot,,, muuttuja havatut arvot ja,,, muuttuja havatut arvot ja oletetaa, että havatoarvoje ja part (, ), =,,, muodotavat atuaotoke kakulotteeta ormaaljakaumata N (,,,, ) Tällö (, ),(, ),,(, ) (, ) N (,,,, ),,,, Kakulottee ormaaljakauma parametre etmot Kakulottee ormaaljakauma parametre uurmma ukottavuude etmaattort ta momettetmaattort ovat joa ˆ ˆ ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ ( )( ) ˆ ˆ r ˆ ˆ Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 5/34

6 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 ( ) ( ) ( )( ) Korrelomattomuude tetaame Oletetaa, että havatoarvoje ja part (, ), =,,, muodotavat atuaotoke kakulotteta ormaaljakaumata N (,,,, ) Tällö (, ),(, ),,(, ) (, ) N (,,,, ),,,, Olkoo ollahpoteea H : 0 Määrtellää t-tetuure Jo ollahpotee 0 t r r H : 0 0 pätee, tetuure t oudattaa Studet t-jakaumaa vapauate ( ): t t( ) Tetuuree t ormaalarvo = 0, koka ollahpotee päteä E(t) = 0 Ste tearvoltaa uuret tetuuree t arvot vttaavat he, että ollahpotee H 0 e päde. Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 6/34

7 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Yhde elttäjä leaare regreomall Yhde elttäjä leaare regreomall Tavaomae hde elttäjä leaare regreomall lee muoto o joa,,,, = eltettävä muuttuja atuae ja havattu arvo havatokköä = elttäjä (elttävä muuttuja) e-atuae ja havattu arvo havatokköä = jääö- el vrheterm atuae ja e-havattu arvo havatokköä 0 = e-atuae ja tutemato vako (vakoelttäjä regreokerro) = elttäjä e-atuae ja tutemato regreokerro Mall jääöterm arvota tehdää euraavat tokatet oletuket: (),,, ovat rppumattoma () N(0, ),,,, Saomme, että jääöterme, =,,, vara o mall jääövara. Oletukta () ja () euraa, että kaklla jääötermellä, =,,, o ama vara el e ovat homokedata ja läk jääötermt ovat korrelomattoma. Jo mall,,,, ja e oat toteuttavat kakk em. oletuket, aomme että mall o tavaomae hde elttäjä leaare regreomall ta, että mall toteuttaa tavaomaet oletuket hde elttäjä leaarelle regreomalllle. Satuae elttäjä tapau Jo tavaomae hde elttäjä leaare regreomall,,,, elttäjä arvot ovat atuaa, mutta jääötermä kokeva oletu () llä vodaa korvata edellä etetä. tadardoletuka oletukella () N(0, ),,,, kakk jatkoa etettävä teora pätee opvat modfotua. Oletu () tarkottaa tä, että atuamuuttuja ehdolle jakauma, joa ehtoa o elttäjä havattu arvo, o oletettu ormaalek. Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 7/34

8 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Yhde elttäjä leaare regreomall temaatte oa ja atuae oa Olkoo,,,, tavaomaet oletuket toteuttava hde elttäjä leaare regreomall. Tällö Saomme, että odotuarvo E( ),,,, Var( ),,,, E( ),,,, o mall temaatte oa el rakeeoa ja o mall atuae oa. Regreouora E( ),,,, Tavaomae hde elttäjä leaare regreomall temaatte oa määrttelee regreouora joa,,,, E( ),,,, 0 = uora vakoterm = uora kulmakerro Regreouora kulmakertome tulkta Oletetaa, että elttäjä arvo kavaa hdellä kköllä: Regreokerro kertoo paljoko eltettävä muuttuja vataava odotettava oleva arvo muuttuu: E( ) E( ) ( ) E( ) Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 8/34

9 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Regreokertome etmot Mall 0,,,, regreokertome (parametre) 0 ja pemmä elöumma (PNS-) etmaattort aadaa mmomalla elöumma j j 0 j S(, ) ( ) regreokertome 0 ja uhtee. Regreokertome 0 ja PNS-etmaattorek aadaa b b b r PNS-etmaattorede kaavoa ovat -havatoje ja -havatoje artmeettet kekarvot, ( ) ( ) ovat -havatoje ja -havatoje otovarat, ( )( ) o -havatoje ja -havatoje otokovara ja läk r o -havatoje ja -havatoje otokorrelaatokerro. Etmotu regreouora Tavaomae hde elttäjä leaare regreomall,,,, regreokertome 0 ja PNS-etmaattort b 0 ja b ja määrttelevät uora b0 b Sovtteet ja reduaalt Etmodu mall ovtteet aadaa kaavalla ˆ b b,,,, Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 9/34

10 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Etmodu mall reduaalt aadaa kaavalla e ˆ b b,,,, Mall elttää tä paremm eltettävä muuttuja kättätmtä mtä lähempää ovtteet ovat eltettävä muuttuja havattuja arvoja el mtä peempä ovat etmodu mall reduaalt. Koka malla o mukaa vako, ovttede umma ht eltettävä muuttuja havattuje arvoje ummaa: ˆ Läk koka malla o mukaa vako, reduaale umma = 0: e 0 Varaaalhajotelma Olkoo SST ( ) ( ) eltettävä muuttuja arvoje vahtelua kuvaava kokoaelöumma ja olkoo SSE e etmodu mall PNS-reduaale vahtelua kuvaava jääöelöumma. Vodaa oottaa, että mä Koka aa pätee SSE e ( r ) ( ) ( r ) SST r = -havatoje ja -havatoje otokorrelaatokerro r SSE SST Määrtellää etmodu mall mall- (el regreo-) elöumma kaavalla Vodaa oottaa, että SSM SST SSE SSM ( ˆ ) Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 0/34

11 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Kokoaelöumma SST hajotelmaa SST = SSM + SSE elöumme SSM ja SSE ummak kututaa varaaalhajotelmak. Varaaalhajotelmaa eltettävä muuttuja havattuje arvoje kokoavahtelua kuvaava elöumma SST o hajotettu kahtee oaa, jota mallelöumma SSM kuvaa tä oaa kokoaelöummata SST, joka etmotu mall o elttät ja jääöelöumma SSE kuvaa tä oaa kokoaelöummata SST, jota etmotu mall e ole elttät. Seltate Varaaalhajotelma motvo määrttelemää etmodu mall eltatee kaavalla joa R SSE SSM SST SST SST = eltettävä muuttuja arvoje vahtelua kuvaava kokoaelöumma SSE = etmodu mall reduaale vahtelua kuvaava jääöelöumma SSM = etmodu mall mall- (el regreo-) elöumma Varaaalhajotelmata euraa, että aa pätee 0R Seltate mttaa etmodu regreomall hvttä: Mtä uuremp o eltate, tä uuremp o mallelöumma (el etmodu mall elttämä) ouu eltettävä muuttuja kokoavahtelua kuvaavata elöummata ja tä peemp o jääöelöumma (el etmodu mall elttämättä jättämä) ouu eltettävä muuttuja kokoavahtelua kuvaavata elöummata. Vodaa oottaa, että eltate ht eltettävä muuttuja havattuje arvoje ja etmodu mall ovttede otokorrelaatokertomee: R [Cor(, ˆ )] Huomaa, että tää kätellä hde elttäjä leaare regreomall tapaukea (koka malla o mukaa vako) pätee mö R r joa r = -havatoje ja -havatoje otokorrelaatokerro Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) /34

12 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Seltatee omauudet Seltateella R o euraavat omauudet: () 0 R () () Seuraavat ehdot ovat htäptävä: () R = () Kakk reduaalt hävävät: e = 0, kaklle =,,, (3) Kakk havatopteet (, ), =,,, aettuvat amalle uoralle. (4) r = (5) Määrtelt mall elttää tädellet eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelu. Seuraavat ehdot ovat htäptävä: () R = 0 () b = 0 (3) r = 0 (4) Määrtelt mall e ollekaa eltä eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelua. Jääövara etmot Tavaomae hde elttäjä leaare regreomall jääöterme j, j =,,, vara harhato etmaattor o joa SSE etmodu mall reduaal. ej j e ˆ b b, j,,, o j j j j j Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) /34

13 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Lakutomtute järjetäme Jo regreokertomet joudutaa lakemaa kä ta lakmella, hde elttäjä leaare regreomall PNS-etmo vaatmat lakutomtuket kaattaa järjetää euraava tauluko muotoo: ˆ e e ˆ e e ˆ e e ˆ e e Summa e e Jo aoaa tarkotukea o lakea PNS-etmaatt regreokertomlle 0 ja, llä olevata taulukota tarvtaa aoataa -havatoje umma ja elöumma, -havatoje umma. ekä - ja -havatoje tuloumma Jo tarkotukea o lakea mö etmodu mall eltate, tarvtaa edellä mattuje uurede läk mö -havatoje elöumma ekä etmodu mall reduaale elöumma e. Havatoarvoje artmeettet kekarvot ja, otovarat aadaa llä oleva tauluko arakeummta kaavolla ja ekä otokovara jota regreokertome etmaatt aadaa laketuk kaavolla b b b Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 3/34

14 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Etmodu mall ovtteet aadaa kaavalla ja reduaalt kaavalla ˆ b b,,,, e ˆ b b,,,, Etmodu mall eltate vodaa lakea kaavalla joa R SSE SST SSE e o etmodu mall jääöelöumma (reduaale elöumma) ja SST ( ) ( ) o eltettävä muuttuja arvoje vahtelua kuvaava kokoaelöumma. Huomaa, että tää kätellä hde elttäjä leaare regreomall tapaukea (koka malla o mukaa vako) pätee mö R r Seltettävä muuttuja odotettava oleva arvo eutame Oletetaa, että eltettävä muuttuja aa arvo ku elttäjä aa arvo. Mkä o para eute eltettävä muuttuja odotettava olevalle arvolle E( ) jo elttäjä aa arvo? Seltettävä muuttuja ehdolle odotuarvo E( ) kuvaa eltettävä muuttuja kekmäärää arvoja elttäjä aame arvoje fuktoa. Valtaa eltettävä muuttuja ehdolle odotuarvo E( ) euteek (etmaattork) laueke b b joa b 0 ja b ovat regreokertome 0 ja PNS-etmaattort. Vodaa oottaa, että o (eutevrhee kekelövrhee meleä) para leaare ja harhato eute ehdollelle odotuarvolle E( ). Seltettävä muuttuja odotettava oleva arvo luottamuväl Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 4/34

15 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Oletetaa, että hde elttäjä leaare regreomall jääö- el vrhetermä kokeve tadardoletuke ()-() läk ormaaluuoletu (v) pätee. Tällö eutee b b luottamuväl luottamutaolla ( ) o muotoa ( ) b0 b t / ( ) joa t / ja + t / ovat luottamutaoo ( ) lttvät luottamukertomet t-jakaumata, joka vapauatede luku o ( ) ja o jääövara harhato etmaattor. Väl muodotaa elttäjä arvoje fuktoa luottamuvö etmodu regreouora mpärlle. = b 0 + b Seltettävä muuttuja arvo eutame Oletetaa, että eltettävä muuttuja aa arvo ku elttäjä aa arvo. Mkä o para eute eltettävä muuttuja arvolle, ku elttäjä aa arvo? Valtaa eltettävä muuttuja arvo euteek (etmaattork) laueke b b joa b 0 ja b ovat regreokertome 0 ja PNS-etmaattort. Vodaa oottaa, että o (eutevrhee kekelövrhee meleä) para leaare ja harhato eute ehdollelle odotuarvolle E( ). Seltettävä muuttuja arvo luottamuväl Oletetaa, että hde elttäjä leaare regreomall jääö- el vrhetermä kokevat tadardoletuke ()-() läk ormaaluuoletu (v) pätee. Tällö eltettävä muuttuja arvo luottamuväl luottamutaolla ( ) o muotoa ( ) b0 b t / ( ) joa t / ja + t / ovat luottamutaoo ( ) lttvät luottamukertomet t-jakaumata, joka vapauatede luku o ( ) ja o jääövara harhato etmaattor. Väl muodotaa elttäjä arvoje fuktoa luottamuvö etmodu regreouora mpärlle. = b 0 + b Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 5/34

16 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Emerkk.. Alla olevaa taulukoa o aettu muuttuje ja havatut arvot (a) (b) (c) Prrä havatoarvoje pareta (, ), =,, 3, 4, 5 ptedagramm. Arvo ptedagramm peruteella muuttuje ja havattuje arvoje korrelaatokertome merkk ja uuruuluokka. Lake muuttuje ja havattuje arvoje artmeettet kekarvot, otokekhajoat ekä otokorrelaato. Emerkk.. Mtä opmme? Emerkä.. tarkatellaa ptedagramm prtämtä, korrelaatokertome arvota ptedagramm peruteella ekä (välmatka- ta uhdeatekollte muuttuje) kakulottea havatoaetoja kuvaave ototuulukuje (= artmeettet kekarvot, otovarat, otokekhajoat, otokovara ja otokorrelaato) lakemta. Emerkk.. Ratkau: Kakk tehtävä lakutomtuket o teht Mcrooft Ecel -ohjelmalla; k. Ecel-taulukkoa ratkau lopua. (a) Havatoptede (, ), =,, 3, 4, 5 ptedagramm: Ptedagramm Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 6/34

17 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 (b) Kohdaa (a) prret ptedagramm peruteella o lmetä, että muuttuje ja otokorrelaato o merkltää potve (koka havatoptede muodotama pteparv ouee okealle rrttäeä). Läk korrelaato o melko vomakata (uuruuluokaltaa 0.9), koka havatopteet ovat melko lähellä uoraa vvaa. (c) Määrätää muuttuje ja havattuje arvoje ummat, elöummat ja tuloumma: Muuttuje ja havattuje arvoje artmeettet kekarvot ja, otovarat ja, otokekhajoat ja, otokovara ja otokorrelaato r aadaa muuttuje ja havattuje arvoje ummta, elöummta ja tuloummata: r Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 7/34

18 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Tehtävä lakutomtuket Mcrooft Ecel -ohjelmalla: Summa M( ) = 0.4 M( ) =. = 8.3 = =.7 = = 4.65 r = Emerkk.. Alla olevaa taulukoa o aettu muuttuje ja havatut arvot (a) (b) (c) Prrä havatoarvoje pareta (, ), =,, 3, 4, 5 ptedagramm. Arvo ptedagramm peruteella muuttuje ja havattuje arvoje korrelaatokertome merkk ja uuruuluokka. Lake muuttuje ja havattuje arvoje artmeettet kekarvot, otokekhajoat ekä otokorrelaato. Emerkk.. Mtä opmme? Emerkä.. tarkatellaa ptedagramm prtämtä, korrelaatokertome arvota ptedagramm peruteella ekä (välmatka- ta uhdeatekollte muuttuje) kakulottea havatoaetoja kuvaave ototuulukuje (= artmeettet kekarvot, otovarat, otokekhajoat, otokovara ja otokorrelaato) lakemta. Emerkk.. Ratkau: Kakk tehtävä lakutomtuket o teht Mcrooft Ecel -ohjelmalla; k. Ecel-taulukkoa ratkau lopua. (a) Havatoptede (, ), =,, 3, 4, 5 ptedagramm: Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 8/34

19 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Ptedagramm (b) Kohdaa (a) prret ptedagramm peruteella o lmetä, että muuttuje ja otokorrelaato o merkltää egatve (koka havatoptede muodotama pteparv lakee okealle rrttäeä). Läk korrelaato o melko vomakata (uuruuluokaltaa 0.9), koka havatopteet ovat melko lähellä uoraa vvaa. Korrelaato e kutekaa ole ava htä vomakata ku tehtävä.. aeto korrelaato. (c) Määrätää e muuttuje ja havattuje arvoje ummat, elöummat ja tuloumma: Muuttuje ja havattuje arvoje artmeettet kekarvot ja, otovarat ja, otokekhajoat ja, otokovara ja otokorrelaato r aadaa muuttuje ja havattuje arvoje ummta, elöummta ja tuloummata: Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 9/34

20 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma r Tehtävä lakutomtuket Mcrooft Ecel -ohjelmalla: Summa M( ) = 0.6 M( ) =.4 = 7.3 =.7085 =.3 = = r = Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 0/34

21 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Emerkk.3. Yhtekutateteljä halu elvttää oko kua aukathede (muuttuja ; aukata per km ) ja rkolluude (muuttuja ; rkoka per 000 aukata) välllä korrelaatota Suomea. Suome kute joukota pomtt kkertae atuaoto, joka koko ol 4 ja muuttuje ja välek Pearo otokorrelaatokertome arvok aat Tetaa 5 %: merktevtaoa kättäe ollahpoteea, että muuttujat ja ovat korrelomattoma, ku vahtoehtoek hpoteek valtaa kakuutae vahtoehto. Vomme olettaa, että havatopart (, ), =,,, joa dek vttaa kutaa, oudattavat kakulotteta ormaaljakaumaa N (,,,, ) Emerkk.3. Mtä opmme? Emerkä.3. tarkatellaa korrelomattomuude tetaamta. Emerkk.3. Ratkau: t-tetuure ollahpoteelle H : 0 0 o muotoa t r r joa r o muuttuje ja havatuta arvota määrätt Pearokorrelaatokerro ja o otokoko. Jo ollahpotee H 0 pätee, tetuure t o jakautuut Studet t-jakauma mukaa vapauate ( ): t t( ) Tehtävä tapaukea tetuuree arvok aadaa r 0.57 t r 0.57 Vapauatede lukumääräk aadaa df = = 4 = 40 Koka vahtoehtoek hpoteek o valttu kakuutae vahtoehto H : 0 5 %: merktevtaoa vataavak krttk arvok t 0.05 ja +t 0.05 aadaa Studet t-jakauma taulukota t 0.05 =.0 +t 0.05 = +.0 Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) /34

22 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Koka t 0.05 =.0 < t =.0 < +.0 = +t 0.05 tetuuree t arvo o jäät hväkmalueelle ja ollahpotee H 0 vodaa jättää vomaa 5 %: merktevtaolla. Johtopäätö: Otoketa aatuje tetoje peruteella kua aukaluvu ja uhteelle rkolluude välllä e ole (tlatollet merktevää) korrelaatota Suome oloa. Emerkk.5. Muuttuje ja havatut arvot ovat: (a) (b) Määrää tavaomae hde elttäjä leaare regreomall, N(0, ),,,, regreokertome 0 ja pemmä elöumma (PNS-) etmaatt. Määrää etmodu mall ovtteet ja reduaalt. (c) Määrää harhato etmaatt jääövaralle. (d) (e) Määrää etmodu mall eltate. Prrä tehtävää etmotu regreouora havatoja (, ), =,,, ettävää ptedagramm. Prrä kuvoo mö reduaaleja kuvaavat jaat. Emerkk.5. Mtä opmme? Emerkä.5. tarkatellaa hde elttäjä leaare regreomall etmota. Emerkk.5. Ratkau: Kakk tehtävä lakutomtuket o teht Mcrooft Ecel -ohjelmalla; k. Ecel-taulukkoa ratkau lopua. (a) Yhde elttäjä leaare regreomall = regreokertome 0 ja PNS-etmaatt aadaa laketuk euraavaa etettävällä tavalla. Määrätää e muuttuje ja havattuje arvoje ummat, elöummat ja tuloumma: Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) /34

23 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma Muuttuje ja havattuje arvoje artmeettet kekarvot ja, otovarat ja, otokekhajoat ja, otokovara ja otokorrelaato r aadaa muuttuje ja havattuje arvoje ummta, elöummta ja tuloummata: r Etmodu PNS-uora htälö o muotoa = b 0 + b joa b 0 ja b ovat mall regreokertome 0 ja PNS-etmaattort. Etmaattorede b 0 ja b arvot aadaa llä määrättä ototuuluvuta:.88 b r b b Etmodu PNS-uora htälök aadaa te = (b) Etmodu mall ovtteet ˆ ja reduaalt e aadaa euraavlla kaavolla: Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 3/34

24 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Sovtteet: Reduaalt: ˆ b b,,,, e ˆ,,,, Mö ovtteet ja reduaalt o aettu alla olevaa Ecel-taulukoa. (c) Mall jääövara harhattoma etmaattor arvok aadaa SSE joa SSE e.545 o etmodu mall reduaale vahtelua kuvaava jääöelöumma. (d) Etmodu mall eltate R vodaa lakea uealla er tavalla. Olkoot etmodu mall ovtteet ˆ b b,,,, ja reduaalt e ˆ,,,, Seltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelua kuvaava kokoaelöumma o 8 SST ( ) Etmodu mall reduaale vahtelua kuvaava jääöelöumma o SSE e.545 Etmodu mall elttämää ouutta eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahteluta kuvaava mallelöumma o SSM ˆ SST SSE Seltate R o (k. alla olevaa Ecel-taulukkoa) SSE SSM R SST SST Yhde elttäjä leaare regreomall tapaukea (koka malla ol mukaa vako) pätee mö Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 4/34

25 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 R r (e) Tehtävää etmodu regreouora htälö o = Ao. kuvoo o prrett havatoptede läk etmotu regreouora ekä reduaaleja vataavat jaat. Kuvo o tuotettu Mcrooft Ecel -ohjelmalla. Regreouora 0 8 = R = Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 5/34

26 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Tehtävä lakutomtuket Mcrooft Ecel -ohjelmalla: hat re re Summa M( ) = 7 M( ) = 5 = = 4.34 = 8 =.88 = r = b = b 0 = SST = 56 SSE =.545 SSM = = 0.44 R = R = Emerkk.6. Muuttuje ja havatut arvot ovat: (a) Määrää tavaomae hde elttäjä leaare regreomall, N(0, ),,,, regreokertome 0 ja pemmä elöumma (PNS-) etmaatt. (b) Määrää etmodu mall ovtteet ja reduaalt. (c) Määrää harhato etmaatt jääövaralle. (d) Määrää etmodu mall eltate. Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 6/34

27 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 (e) Prrä tehtävää etmotu regreouora havatoja (, ), =,,, ettävää ptedagramm. Prrä kuvoo mö reduaaleja kuvaavat jaat. Emerkk.6. Mtä opmme? Emerkä.6. tarkatellaa hde elttäjä leaare regreomall etmota. Emerkk.6. Ratkau: Kakk tehtävä lakutomtuket o teht Mcrooft Ecel -ohjelmalla; k. Ecel-taulukkoa ratkau lopua. (a) Yhde elttäjä leaare regreomall = regreokertome 0 ja PNS-etmaatt aadaa laketuk euraavaa etettävällä tavalla. Määrätää e muuttuje ja havattuje arvoje ummat, elöummat ja tuloumma: Muuttuje ja havattuje arvoje artmeettet kekarvot ja, otovarat ja, otokekhajoat ja, otokovara ja otokorrelaato r aadaa muuttuje ja havattuje arvoje ummta, elöummta ja tuloummata: Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 7/34

28 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma r Etmodu PNS-uora htälö o muotoa = b 0 + b joa b 0 ja b ovat mall regreokertome 0 ja PNS-etmaattort. Etmaattorede b 0 ja b arvot aadaa llä määrättä ototuuluvuta:.57 b r b b.5 ( 0.47) Etmodu PNS-uora htälök aadaa te = (b) Etmodu mall ovtteet ˆ ja reduaalt e aadaa euraavlla kaavolla: Sovtteet: Reduaalt: ˆ b b,,,, e ˆ,,,, Mö ovtteet ja reduaalt o aettu alla olevaa Ecel-taulukoa. Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 8/34

29 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 (c) Mall jääövara harhattoma etmaattor arvok aadaa SSE joa SSE e 6.34 o etmodu mall reduaale vahtelua kuvaava jääöelöumma. (d) Etmodu mall eltate R vodaa lakea uealla er tavalla. Olkoot etmodu mall ovtteet ˆ b b,,,, ja reduaalt e ˆ,,,, Seltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelua kuvaava kokoaelöumma o 6 SST ( ) Etmodu mall reduaale vahtelua kuvaava jääöelöumma o SSE e 6.34 Etmodu mall elttämää ouutta eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahteluta kuvaava mallelöumma o SSM ˆ SST SSE Seltate R o (k. alla olevaa Ecel-taulukkoa) SSE SSM R 0.45 SST SST.5.5 Yhde elttäjä leaare regreomall tapaukea (koka malla ol mukaa vako) pätee mö R r ( 0.67) 0.45 Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 9/34

30 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 (e) Tehtävää etmodu regreouora htälö o = Ao. kuvoo o prrett havatoptede läk etmotu regreouora ekä reduaaleja vataavat jaat. Kuvo o tuotettu Mcrooft Ecel -ohjelmalla. Regreouora 5 4 = R = Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 30/34

31 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Tehtävä lakutomtuket Mcrooft Ecel -ohjelmalla: hat re re Summa M( ) = M( ) =.5 = =.6047 =.3 = = -. r = b = b 0 = = SST =.5 SSE = SSM = R = R = Emerkk.3. Alla olevaa taulukoa o aettu muuttuje ja havatut arvot: Emerkä.5. tätä aetota etmot PNS-meetelmällä tavaomae hde elttäjä leaare regreomall, N(0, ),,,, 8 parametrt. Regreokertome 0 ja PNS-etmaatek aat b b ja jääövara harhattomak etmaatk aat 0.44 Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 3/34

32 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Etmodu mall eltate ol R Aetoa kuvaavat ototuuluvut olvat: r (a) Euta muuttuja kekmääräe arvo, ku = 7 ja = 30. Määrää mö 95 %: luottamuvält kummallek euteelle. (b) Euta muuttuja arvo, ku = 7 ja = 30. Määrää mö 95 %: luottamuvält kummallek euteelle. Emerkk.3. Mtä opmme? Emerkä.3. tarkatellaa hde elttäjä leaare regreomall eltettävä muuttuja kekmääräe arvo ja eltettävä muuttuja arvo eutamta ekä eutee luottamuväl määräämtä. Emerkk.3. Ratkau: (a) Ku elttävällä muuttujalla o arvo, para eute eltettävä muuttuja kekmääräelle arvolle o (leaarte ja harhattome eutede joukoa) b b joa b 0 ja b ovat regreokertome 0 ja PNS-etmaattort. Eutee luottamuväl luottamutaolla ( ) o muotoa ( ) b0 b t / ( ) joa t / ja + t / ovat luottamutaoo ( ) lttvät luottamukertomet t- jakaumata, joka vapauatede luku o ( ), o jääövara harhato etmaattor, o elttävä muuttuja aame arvoje artmeette kekarvo ja ( ) ( ) Tehtävä tapaukea b b Ku 7 euteek aadaa ( 7) Määrätää euraavak 95 %: luottamuväl euteelle. Koka vapauatede lukumäärä o = 8 = 6 luottamutaoa 0.95 vataavak luottamukertomk t 0.05 ja +t 0.05 aadaa t- jakauma taulukota: Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 3/34

33 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 t 0.05 =.447 +t 0.05 = Eutee luottamuväl o ( ) b0 b t / ( ) (7 7) (8 ) (4.434,5.560) Ku 30 euteek aadaa ( 30) Eutee luottamuväl o ( ) b0 b t / ( ) (30 7) (8 ) (6.386,.864) (b) Ku elttävällä muuttujalla o arvo, para eute eltettävä muuttuja arvolle o (leaarte ja harhattome eutede joukoa) b b joa b 0 ja b ovat regreokertome 0 ja PNS-etmaattort. Eutee luottamuväl luottamutaolla ( ) o muotoa ( ) b0 b t / ( ) joa t / ja + t / ovat luottamutaoo ( ) lttvät luottamukertomet t- jakaumata, joka vapauatede luku o ( ), o jääövara harhato etmaattor, o elttävä muuttuja aame arvoje artmeette kekarvo ja ( ) ( ) Tehtävä tapaukea b b Ku 7 euteek aadaa Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 33/34

34 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 ( 7) Määrätää euraavak 95 %: luottamuväl euteelle. Koka vapauatede lukumäärä o = 8 = 6 luottamutaoa 0.95 vataavak luottamukertomk t 0.05 ja +t 0.05 aadaa t- jakauma taulukota: t 0.05 =.447 +t 0.05 = Eutee luottamuväl o ( ) b0 b t / ( ) (7 7) (8 ) (3.307, 6.687) Ku 30 euteek aadaa ( 30) Eutee luottamuväl o Huomautuka: () () ( ) b0 b t / ( ) (30 7) (8 ) (6.05, 3.35) Euteet eltettävä muuttuja kekmääräelle arvolle ja arvolle ovat amat. Luottamuväl eltettävä muuttuja kekmääräelle arvolle o kapeamp ku eltettävä muuttuja arvolle. () Eutede luottamuvält ovat kapemmllaa, ku 7. (v) Koka pte = 30 o kauempaa elttävä muuttuja aame arvoje artmeetteta kekarvota 7 ku pte = 7, euteeee ( 30) 9.65 lttvät luottamuvält ovat leveämpä ku euteeee ( 7) lttvät luottamuvält. Mlla Kbble ja Ilkka Mell (03) 34/34

ε i = jäännös- eli virhetermin ε satunnainen ja ei-havaittu arvo havaintoyksikössä i

ε i = jäännös- eli virhetermin ε satunnainen ja ei-havaittu arvo havaintoyksikössä i Mat-.60 Sovellettu todeäkölaketa B. harjotuket Mat-.60 Sovellettu todeäkölaketa B. harjotuket / Ratkaut Aheet: Yhde elttäjä leaare regreomall Avaaat: Ehdolle jakauma, Ehdolle odotuarvo, Ehdolle vara, Etmot,

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

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

Ratkaisu: Kaikki tehtävän laskutoimitukset on tehty Microsoft Excel -ohjelmalla; ks. taulukkoa tehtävän lopussa.

Ratkaisu: Kaikki tehtävän laskutoimitukset on tehty Microsoft Excel -ohjelmalla; ks. taulukkoa tehtävän lopussa. Mat-.09 Sovellettu todeäköyylaku. harjotuket Mat-.09 Sovellettu todeäköyylaku. harjotuket / Ratkaut Aheet: Avaaat: Regreoaalyy Etmot, Jääöelöumma, Jääöterm, Jääövara, Kekhajota, Kokoaelöumma, Korrelaato,

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

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

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 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.4 Tilatollie aali peruteet, kevät 7 6. lueto: Johdatu regreioaalii Regreioaali idea Tavoitteea elittää elitettävä tekiä/muuttua havaittue arvoe vaihtelu elittävie tekiöide/muuttuie havaittue arvoe

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

Mat-2.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat-2.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A Mat-.090 Sovellettu todeäköiyylaku A Mat-.090 Sovellettu todeäköiyylaku A / Ratkaiut Aiheet: Avaiaat: Tilatollite aieito keräämie ja mittaamie Tilatollite aieitoje kuvaamie Oto ja otojakaumat Aritmeettie

Lisätiedot

Väliestimointi. Väliestimointi. Väliestimointi: Mitä opimme? 2/3. Väliestimointi: Mitä opimme? 1/3. Väliestimointi: Mitä opimme?

Väliestimointi. Väliestimointi. Väliestimointi: Mitä opimme? 2/3. Väliestimointi: Mitä opimme? 1/3. Väliestimointi: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Melli (004) Välietimoiti Todeäköiyyjakaumie parametrie etimoiti Normaalijakauma variai luottamuväli Beroulli-jakauma odotuarvo luottamuväli Johdatu tilatotieteeee Välietimoiti TKK (c) Ilkka

Lisätiedot

Tilastotieteen jatkokurssi 8. laskuharjoitusten ratkaisuehdotukset (viikot 13 ja 14)

Tilastotieteen jatkokurssi 8. laskuharjoitusten ratkaisuehdotukset (viikot 13 ja 14) Tilatotietee jatkokuri 8. lakuharjoitute ratkaiuehdotuket (viikot 13 ja 14) 1) Perujoukko o aluee A aukkaat ja tutkittavaa omiaiuutea ovat tulot, Tiedämme, että perujouko tulot oudattaa ormaalijakaumaa,

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

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

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

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

Mat-2.091 Sovellettu todennäköisyyslasku. Tilastolliset testit. Avainsanat:

Mat-2.091 Sovellettu todennäköisyyslasku. Tilastolliset testit. Avainsanat: Mat-.090 Sovellettu todeäköiyylaku A 0. harjoituket Mat-.09 Sovellettu todeäköiyylaku 0. harjoituket / Ratkaiut Aiheet: Avaiaat: Tilatolliet tetit Aritmeettie kekiarvo, Beroulli-jakauma, F-jakauma, F-teti,

Lisätiedot

12. laskuharjoituskierros, vko 16, ratkaisut

12. laskuharjoituskierros, vko 16, ratkaisut 1. lakuharjoitukierro, vko 16, ratkaiut D1. Muuttujien x ja Y havaitut arvot ovat: x 1 3 4 6 8 9 11 14 Y 1 4 4 5 7 8 9 a) Määrää regreiomallin Y i = α +βx i +ǫ i regreiokertoimien PNS-etimaatit ja piirrä

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

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

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

1. välikoe

1. välikoe Jan Loto TA7 Ekonometan johdantok Nm: Opkeljanmeo: välkoe 77 Vataa alla olevn kyymykn ympäömällä okea vahtoehto Kakn tehtävää on neljä vahtoehtoa, jota yk on oken Okeata vataketa aa pteen ja vääätä vataketa

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

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

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

HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia. Tehtäväsarja I

HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia. Tehtäväsarja I HY / Matematiikan ja tilatotieteen laito Tilatollinen päättely II, kevät 207 Harjoitu 4 Ratkaiuehdotukia Tehtäväarja I. (Kvantiili-kvantiili kuvion [engl. q q plot] idea.) Olkoon atunnaimuuttujalla X ellainen

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

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Mat-.03 Koeuuittelu ja tilatolliet mallit Mat-.03 Koeuuittelu ja tilatolliet mallit / Ratkaiut Aiheet: Avaiaat: Tilatolliet tetit Tetit uhdeateikolliille muuttujille Tetit laatueroateikolliille muuttujille

Lisätiedot

KUINKA PALJON VAROISTA OSAKKEISIIN? Mika Vaihekoski, professori. Lappeenrannan teknillinen yliopisto

KUINKA PALJON VAROISTA OSAKKEISIIN? Mika Vaihekoski, professori. Lappeenrannan teknillinen yliopisto KUINKA PALJON VAROISTA OSAKKEISIIN? Mika Vaihekoki, proeori Lappeenrannan teknillinen yliopito Näin uuden vuoden alkaea ueat meitä miettivät ijoitualkkuna kootumuta. Yki kekeiitä kyymykitä on päätö eri

Lisätiedot

Kaavakokoelma, testinvalintakaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu.

Kaavakokoelma, testinvalintakaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. A30A0650 Tlatolle tutmue euteet 6o Tett, tota 8.9.06 / A Taae & Maja Hujala Kaavaooelma, tetvaltaaavot ja jaaumatauluot ltteä. E oma tauluota! La allttu. Tehtävä a Meceee valmtame F auto moottoee etäve

Lisätiedot

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

Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet

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

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

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

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

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

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

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

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat:

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat: Mat-.04 Tilatollie aalyyi peruteet. harjoituket Mat-.04 Tilatollie aalyyi peruteet. harjoituket / Tehtävät Aiheet: Avaiaat: Tetit uhdeateikolliille muuttujille Hypoteei, Kahde riippumattoma otoke t-tetit,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RATKAISUT: 17. Tasavirtapiirit

RATKAISUT: 17. Tasavirtapiirit Phyica 9. paino 1(6) ATKAST 17. Taavirtapiirit ATKAST: 17. Taavirtapiirit 17.1 a) Napajännite on laitteen navoita mitattu jännite. b) Lähdejännite on kuormittamattoman pariton napajännite. c) Jännitehäviö

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

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

A130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala

A130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala A30A0650-K Tlatolle tutmue euteet 6 o Tett 0.5.06 / A Taae & Maja Hujala Kaavaooelma, tetvaltaaavot ja jaaumatauluot ltteä. E oma tauluota! La allttu. Tehtävä a Koeaja o hvättävä alhajalta aatu tavaaeä,

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

12. ARKISIA SOVELLUKSIA

12. ARKISIA SOVELLUKSIA MAA. Arkiia ovellukia. ARKISIA SOVELLUKSIA Oleeaan, eä kappale liikkuu ykiuloeia raaa, eimerkiki -akelia pikin. Kappaleen nopeuden vekoriluonne riiää oaa vauhdin eumerkin avulla huomioon, ja on ehkä arkoiukenmukaiina

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

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

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

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

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

Olkoon R S otosavaruuksien R ja S karteesinen tulo: Satunnaismuuttujien X ja Y järjestetty pari (X, Y) määrittelee kaksiulotteisen satunnaismuuttujan:

Olkoon R S otosavaruuksien R ja S karteesinen tulo: Satunnaismuuttujien X ja Y järjestetty pari (X, Y) määrittelee kaksiulotteisen satunnaismuuttujan: Mat-.6 Sovellettu todennäköisslaskenta B Mat-.6 Sovellettu todennäköisslaskenta B / Ratkaisut Aiheet: Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja todennäköissjakaumat Moniulotteisia jakaumia Avainsanat: Diskreetti

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

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

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

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

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

Vuoden Beauceron -säännöt (voimassa alkaen) Yleisiä periaatteita

Vuoden Beauceron -säännöt (voimassa alkaen) Yleisiä periaatteita Vuoden Beauceron -äännöt (vomaa 1.1.2017 alkaen) Yleä peraatteta Klpalukau on kalentervuo. Mukaan hyväkytään van KoraNetta löytyvät tuloket pl. erkeen pteytetyt arvoklpalut. Yhden uortuken pteet muodotuvat

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

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

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

Valuma-aluetason kuormituksen hallintataulukon vaatimusmäärittely

Valuma-aluetason kuormituksen hallintataulukon vaatimusmäärittely Valuma-aluetaon kuormituken hallintataulukon vaatimumäärittely Verio 4.11.2011 1. Tavoitteet Veienhoidon äädöten toteutu edellyttää veitöihin kohdituvan kuormituken vähentämitä n, että veden laatu paranee

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

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

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

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

X 2 = k 21X 1 + U 2 s + k 02 + k 12. (s + k 02 + k 12 )U 1 + k 12 U 2. s 2 + (k 01 + k 21 + k 02 + k 12 ) s + k

X 2 = k 21X 1 + U 2 s + k 02 + k 12. (s + k 02 + k 12 )U 1 + k 12 U 2. s 2 + (k 01 + k 21 + k 02 + k 12 ) s + k Aalto-yliopiton Perutieteiden korkeakoulu Matematiikan ja yteemianalyyin laito Mat-49 Syteemien Identifiointi 0 harjoituken ratkaiut äytetään enin iirtofunktiomalli Tehdään Laplace-muunno: ẋ k 0 k x +

Lisätiedot

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli: Lisätiedot. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli: Lisätiedot. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (4) Yhde selittää lieaarie regressiomalli Johdatus tilastotieteesee Yhde selittää lieaarie regressiomalli Yhde selittää lieaarie regressiomalli a sitä koskevat oletukset Yhde selittää

Lisätiedot

10 Suoran vektorimuotoinen yhtälö

10 Suoran vektorimuotoinen yhtälö 10 Suran vektrimutinen htälö J aluki tarkatellaan -tan kuuluvaa, rign kautta kulkevaa uraa, niin ura n täin määrätt, mikäli tunnetaan en uunta. Tavallieti tämä annetaan uuntakulman tangentin = kulmakertimen

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

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

4.3 Liikemäärän säilyminen

4.3 Liikemäärän säilyminen Tämän kappaleen aihe liikemäärän äilyminen törmäykiä. Törmäy on uora ja kekeinen, jo törmäävät kappaleet liikkuvat maakekipiteitten kautta kulkevaa uoraa pitkin ja jo törmäykohta on tällä amalla uoralla.

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

Luento 6 Luotettavuus ja vikaantumisprosessit

Luento 6 Luotettavuus ja vikaantumisprosessit Tkll korkakoulu ysmaalyys laboraoro Luo 6 Luoavuus a vkaaumsrosss Ah alo ysmaalyys laboraoro Tkll korkakoulu PL 00, 005 TKK Tkll korkakoulu ysmaalyys laboraoro Määrlmä Tarkaslava ykskö luoavuus o s odäkösyys,

Lisätiedot

Kertausosa. 2. Kuvaan merkityt kulmat ovat samankohtaisia kulmia. Koska suorat s ja t ovat yhdensuuntaisia, kulmat ovat yhtä suuria.

Kertausosa. 2. Kuvaan merkityt kulmat ovat samankohtaisia kulmia. Koska suorat s ja t ovat yhdensuuntaisia, kulmat ovat yhtä suuria. 5. Veitoken tilavuu on V,00 m 1,00 m,00 m 6,00 m. Pienoimallin tilavuu on 1 V malli 6,00 m 0,06m. 100 Mittakaava k aadaan tälötä. 0,06 1 k 6,00 100 1 k 0,1544... 100 Mitat ovat. 1,00m 0,408...m 100 0,41

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

Intensiteettitaso ja Doplerin ilmiö

Intensiteettitaso ja Doplerin ilmiö Inteniteettitao ja Doplerin ilmiö Tehtävä Erkki työkentelee airaalaa. Sairaalalta 6,0 km päää on tapahtunut tieliikenneonnettomuu ja onnettomuupaikalta lähteneen ambulanin ireenin ääni kuuluu Erkille 60,0

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

S-55.1220 Piirianalyysi 2 Tentti 1.9.2011

S-55.1220 Piirianalyysi 2 Tentti 1.9.2011 S-55.2 Piirianalyyi 2 Tentti.9.. e(t) L j(t) Lake vatukea lämmöki muuttuva teho P. = Ω L = mh = 2mF ω = 0 3 rad/ e = ê in(ωt) j = ĵ in(2ωt) ĵ = 0 A ê = 2 2 V. 2. u(t) k Kuvan mukainen taajännitelähteen

Lisätiedot

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

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

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

LIITTEET Liite A Stirlingin kaavan tarkkuudesta...2. Liite B Lagrangen kertoimet...3

LIITTEET Liite A Stirlingin kaavan tarkkuudesta...2. Liite B Lagrangen kertoimet...3 LIITTEET... 2 Liite A Stirligi kaava tarkkuudesta...2 Liite B Lagrage kertoimet... 2 Liitteet Liitteet Liite A Stirligi kaava tarkkuudesta Luoollista logaritmia suureesta! approksimoidaa usei Stirligi

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

POSITIIVISEN LINSSIN POLTTOVÄLI

POSITIIVISEN LINSSIN POLTTOVÄLI S-108110 OPTIIKKA 1/6 POSITIIVISEN LINSSIN POLTTOVÄLI Laboratoriotyö S-108110 OPTIIKKA /6 SISÄLLYSLUETTELO 1 Poitiivien linin polttoväli 3 11 Teoria 3 1 Mittauken uoritu 5 LIITE 1 6 Mittaupöytäkirja 6

Lisätiedot

r i m i v i = L i = vakio, (2)

r i m i v i = L i = vakio, (2) 4 TÖRMÄYKSET ILMATYYNYPÖYDÄLLÄ 41 Erstetyn systeemn sälymslat Kun kaks kappaletta törmää tosnsa ne vuorovakuttavat keskenään tetyn ajan Vuorovakutuksella tarkotetaan stä että kappaleet vahtavat keskenään

Lisätiedot

Rak-54.116 Rakenteiden mekaniikka C, RM C (4 ov) Tentti 30.8.2007

Rak-54.116 Rakenteiden mekaniikka C, RM C (4 ov) Tentti 30.8.2007 Rak-54.116 Rakeneden mekankka, RM (4 ov) Ten.8.7 Krjoa jokaeen koepapern elvä - koko nme, puhuelunm allevvauna - oao, vuokur, enn pävämäärä ekä enävä opnojako koodeneen - opkeljanumero, mukaan luken arkukrjan

Lisätiedot

SMG-4200 Sähkömagneettisten järjestelmien lämmönsiirto Harjoituksen 1 ratkaisuehdotukset

SMG-4200 Sähkömagneettisten järjestelmien lämmönsiirto Harjoituksen 1 ratkaisuehdotukset SMG-4200 Sähkömagneettiten järjetelmien lämmöniirto Harjoituken 1 ratkaiuehdotuket Vata 1800-luvun puoliväliä ymmärrettiin että lämpöenergia on atomien ja molekyylien atunnaieen liikkeeeen värähtelyyn

Lisätiedot

Viivakuormituksen potentiaalienergia saadaan summaamalla viivan pituuden yli

Viivakuormituksen potentiaalienergia saadaan summaamalla viivan pituuden yli hum.9. oiman potentiaalienergia Potentiaalienergiata puhutaan, kun kappaleeeen vaikuttaa jokin konervatiivinen voima. oima on konervatiivinen, jo en tekemä tö vaikutupieen iirteä tiettä paikata toieen

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

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

POIKKILEIKKAUKSEN GEOMETRISET SUUREET

POIKKILEIKKAUKSEN GEOMETRISET SUUREET KLEKKUKEN GEMETRET UUREET d Pleause gemetrset suureet määrtellää melvaltase pstee (, hdalla leva ptaelemet d avulla. Tässä ästeltävä ptasuureta lasettaessa vdaa ättää hteelasuperaatetta (mös väheslasuperaate

Lisätiedot