Tilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus
|
|
- Kauko Jokinen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.1. Tyhjetävyys Asllaarsuus, Basu teoreema, Data redusot, Faktorotteoreema, Iformaato, Mmaale tyhjetävyys, Otos, Otostuusluku, Parametr, Rppumattomuus, Svutuusluku, Todeäkösyysjakauma, Tyhjetävyys, Tyhjetävyysperaate, Täydellsyys, Yhtesjakauma.. Uskottavuus Brbaum teoreema, Data redusot, Ehdollsuusperaate, Evdess, Fdusaalsuus, Formaal tyhjetävyysperaate, Formaal uskottavuusperaate, Otos, Otostuusluku, Parametr, Rppumattomuus, Tyhjetävyys, Tyhjetävyysperaate, Uskottavuus, Uskottavuusfukto, Uskottavuusperaate, Ilkka Mell (010) 1/8
2 Mat Tlastolle päättely. Data reduso Ilkka Mell (010) /8
3 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.1. Tyhjetävyys Otos ja otostuusluvut Olkoo X 1, X,, X satuasotos jakaumasta, joka pstetodeäkösyys- ta theysfukto f(x;) rppuu parametrsta. Tällö havaot X 1, X,, X ovat rppumattoma, dettsest jakautueta satuasmuuttuja, jolla o sama pstetodeäkösyys- ta theysfukto f(x;): Olkoo X, X,, X 1 X f ( x; ), 1,,, X = (X 1, X,, X ) satuasmuuttuje X 1, X,, X muodostama -vektor. Kutsumme satuasmuuttuje X 1, X,, X (mtallsa) fuktota (otos-) tuusluvuks. T X T X1 X X ( ) (,,, ) Olkoot satuasmuuttuje X 1, X,, X havatut arvot Merktää tätä: x 1, x,, x X 1 = x 1, X = x,, X = x Satuasmuuttuje X 1, X,, X havatut arvot x 1, x,, x määräävät havatopstee x = (x 1, x,, x ) Jos satuasmuuttujat X 1, X,, X ovat saaeet otaa tuloksea havatuks arvoksee havatoarvot x 1, x,, x, tuusluku T X T X1 X X ( ) (,,, ) saa havatuks arvoksee t fukto T() arvo havatopsteessä x = (x 1, x,, x ): t T x T x1 x x ( ) (,,, ) Tyhjetävyysperaate Tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle, jos se käyttää jossak melessä kake otoksessa oleva formaato parametrsta. Tämä o tyhjetävyyde av määrtelmä, joka kutek tavottaa oleaset prteet tyhjetävyyde kästteestä. Määrtelmä täsmeetää seuraavassa Ilkka Mell (010) 3/8
4 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tyhjetävyysperaate saoo, että jos T(X) o tyhjetävä parametrlle, parametra koskevat johtopäätökset rppuvat otoksesta X va tuusluvu T(X) arvoje kautta. Tos saoe, jos x ja y ovat kaks havatopstettä, jolle T(x) = T(y) e johtavat samoh johtopäätöks parametrsta. Tyhjetävyys Tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle, jos otokse X ehdolle jakauma kteällä tuusluvu T(X) arvolla (ehdolla T(X) = t) e rpu parametrsta. Tarkastelemme seuraavassa (ja myös jatkossa) tyhjetävyyttä ja se karaktersota va dskreette jakaume tapauksessa. Svuutamme tässä estyksessä jatkuve jakaume tapaukse kästtely she lttyve tekste hakaluukse taka. Hakaluudet jatkuve jakaume tapauksessa lttyvät she, että soveltamamme ehdollse todeäkösyyde määrtelmä e sall sellaste tapahtume ehdollste todeäkösyykse kästtely, jossa ehtotapahtuma todeäkösyys = 0 (musta, että jatkuve jakaume tapauksessa yhde pstee todeäkösyys = 0). Ehdollse todeäkösyyde määrtelmä vodaa kutek ylestää sellasee muotoo, että tästä e ole hattaa. Ste kakk se, mtä tässä (ja myös jatkossa) tyhjetävyydestä estetää dskreette jakaume tapauksessa, pätee myös jatkuve jakaume tapauksessa. Oletetaa, että tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle. Olkoo t tuusluvu T(X) mahdolle arvo el sellae arvo, jolle Pr ( T ( X) t) 0 Tarkastellaa ehdollsta todeäkösyyttä Jos x o havatopste, jolle Pr ( X x T ( X) t) T(x) t Pr ( X x T ( X) t) 0 Tämä seuraa stä, että (ehdollse todeäkösyyde määrtelmä mukaa) ja jote Pr ( X x ja T ( X) t) Pr ( X x T ( X) t) Pr ( T ( X) t) { X x ja T ( X) t} { T ( X) t} Pr ( X x T ( X) t) 1 Ste vomme rajottua tarkastelemaa ehdollsa todeäkösyyksä Pr ( X x T ( X) T ( Ilkka Mell (010) 4/8
5 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Koska olemme olettaeet, että tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle, (tyhjetävyyde määrtelmä mukaa) ehdolle todeäkösyys Pr ( X x T ( X) T ( x)) e rpu parametrsta. Ste vomme jatkossa jättää deks pos tästä ehdollsesta todeäkösyydestä ja krjottaa Pr( X x T ( X) T( x)) Tarkastelemme seuraavassa stä, mssä melessä parametrlle tyhjetävä tuusluku T(X) ssältää kake otoksessa oleva formaato parametrsta. Oletetaa, että heklö A havatsee otokse X = x ja määrää tuusluvu T(X) arvo T(x). Tehdessää päätelmä parametrsta, hä vo ss käyttää sekä tetoa stä, että X = x että tetoa stä, että T(X) = T(x). Oletetaa, että heklölle B kerrotaa va se, että tuusluku T(X) o saaut arvo T(x). Heklö B vo tämä tedo perusteella määrätä todeäkösyydet el joukossa Pr( X x T ( X) T( x)) AT ( x) y T( y) T ( x) määrtelly todeäkösyysjakauma, koska she lttyvät todeäkösyydet vodaa tyhjetävyyde määrtelmä mukaa määrätä lma tetoa parametr todellsesta arvosta. Ste A vo geeroda (esmerkks pseudosatuaslukuje avulla) havao Y, joka toteuttaa ehdo Pr( Y y T ( X) T ( x)) Pr( X y T( X) T ( x)) Kute alla osotetaa, satuasmuuttujlla X ja Y o sama e-ehdolle todeäkösyysjakauma. Tämä merktsee stä, että A:lla ja B:llä o käytettävssää täsmällee yhtä paljo formaatota parametrsta. Koska havato Y o geerotu, B: formaato parametrsta e ole adost lsäätyyt. B: ato formaato parametrsta ssältyy she, että tuusluvulla T(X) o arvo T(x). Edellä estetystä seuraa, että B:llä, joka tetää va se, että T(X) = T(x) o täsmällee yhtä paljo formaato parametrsta ku A:lla, joka tutee myös otokse X = x Täydeetää yllä estettyä tarkastelua lopuks sllä, että äytetää, että satuasmuuttujlla X ja Y o sama e-ehdolle todeäkösyysjakauma el että Pr ( X x) Pr ( Y x) Huomaa, että tapahtumat {X = x} ja {Y = x} ovat tapahtuma {T(X) = T(x)} osajoukkoja. Lsäks Pr( X x T ( X) T ( x)) Pr( Y x T( X) T( x)) ja ämä ehdollset todeäkösyydet evät rpu Ilkka Mell (010) 5/8
6 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Ste Pr ( X x) Pr ( X x ja T ( X) T( x)) Pr( X x T ( X) T ( x)) Pr ( T ( X) T ( x)) Pr( Y x T ( X) T ( x)) Pr ( T ( X) T ( x)) Pr ( Y x ja T ( X) T ( x)) Pr ( Y x) Tyhjetävyyde karaktersot Jotta vosmme käyttää yllä estettyä tyhjetävyyde määrtelmää todstaaksemme, että tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle, medä o todstettava, että ehdolle todeäkösyys Pr ( X x T ( X) t) e rpu parametr arvosta kaklle ktelle x ja t. Lause: Olkoo Perustelu: f ( x; ) otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyys- ta theysfukto ja q( t; ) tuusluvu T(X) pstetodeäkösyys- ta theysfukto. Tällö T(X) o tyhjetävä parametrlle, jos suhde f ( x; ) q( T ( x); ) e rpu parametrsta. Todstamme lausee va dskreette jakaume tapauksessa. Jos x o havatopste, jolle T(x) t Pr ( X x T ( X) t) 0 kaklle parametr arvolle. Ste rttää todstaa, että todeäkösyys e rpu parametrsta. Pr ( X x T ( X) T ( Ilkka Mell (010) 6/8
7 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Koska tapahtuma {X = x} o tapahtuma {T(X) = T(x)} osajoukko, Pr ( X x ja T ( X) T ( x)) Pr ( X x T ( X) T ( x)) Pr ( T( X) T( x)) Pr ( X x) Pr ( T( X) T ( x)) f ( x; ) q( T ( x); ) Tässä f(x;) o otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyysfukto ja q(t;) o tuusluvu T(X) pstetodeäkösyysfukto. Ste tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle, jos ja va jos suhde f ( x; ) q( T ( x); ) e rpu parametrsta. Esmerkk 1.1: Otos ormaaljakaumasta Satuasmuuttuja X oudattaa ormaaljakaumaa parametre E( X ) Var( X ) E[( X ) ] jos se theysfukto o muotoa 1/ 1 f ( x; ) ( ) exp ( x ), 1,,, Oletamme tässä, että varass o tuettu. Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(, ). Tällö X, X,, X 1 X N(, ), 1,,, Olkoot satuasmuuttuje X 1, X,, X havatut arvot x 1, x,, x Merktää tätä: X 1 = x 1, X = x,, X = Ilkka Mell (010) 7/8
8 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Olkoo X = (X 1, X,, X ) satuasmuuttuje X 1, X,, X muodostama vektor ja x = (x 1, x,, x ) de havattuje arvoje muodostama vektor. Näytetää, että havatoje artmeette keskarvo 1 T ( X) X X 1 o tyhjetävä tuusluku odotusarvoparametrlle. Otokse X 1, X,, X yhtesjakauma theysfukto vodaa krjottaa satuasmuuttuje X 1, X,, X rppumattomuude taka muotoo Nyt f ( x; ) f ( x ; ) ( ) exp ( x ) 1 / 1 ( ) exp ( x ) 1 jossa ( x ) ( x x x ) ( x x) ( x x)( x ) ( x ) ( x x) ( x ) 1 1 x x T ( x) Tämä seuraa stä, että 1 1 ( x x)( x ) ( x ) ( x x) ( x ) x x 1 1 ( x ) x x 0 Ilkka Mell (010) 8/8
9 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Ste 1 f ( x; ) ( ) exp ( x x) ( x ) / 1 Otosjakauma koskevassa luvussa o todstettu, että yllä estettyje oletukse pätessä artmeette keskarvo T ( X) X oudattaa ormaaljakaumaa parametre ja /: X N, Ste se theysfukto o muotoa 1/ 1 1/ q( T ( x); ) ( ) exp ( x ) Koska theysfuktode 1 ( ) exp ( ) ( ) f ( x; ) q( t( x); ) 1/ 1 1/ ( ) exp ( x ) / x x x 1 1 x x 1/ ( 1)/ ( 1) ( ) exp ( ) 1 suhde e rpu parametrsta, tuusluku T ( X) X o tyhjetävä parametrlle. Tyhjetävyyde todstame tyhjetävyyde määrtelmää ojate o use hakalaa. Todstame tapahtuu tavallsest paljo helpomm vetoamalla seuraavassa estettävää faktorotteoreemaa. Faktorotteoreema: Olkoo Perustelu: f ( x; ) otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyys- ta theysfukto. Tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle, jos ja va jos o olemassa fuktot g(t;) ja h(x) ste, että f ( x; ) g( T ( x); ) h( x) kaklle havatopstelle x ja parametr mahdollslle arvolle ja fukto g rppuu otoksesta X = x va tuusluvu T(X) kautta ja fukto h e rpu parametrsta. Todstamme lausee va dskreette jakaume tapauksessa. () Olkoo T(X) Ilkka Mell (010) 9/8
10 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Valtaa ja g( t; ) Pr ( T ( X) t) h( x) Pr( X x T ( X) T ( x)) Fukto g(t;) rppuu parametrsta. Mutta koska T(X) o tyhjetävä, fukto h(x) määrttelevä ehdolle todeäkösyys e rpu parametrsta. Käyttämällä hyväks yllä estettyjä määrtelmä, otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyysfukto f(x;) vodaa krjottaa seuraav muotoh: f ( x; ) Pr ( X x) Pr ( X x ja T ( X) T( x)) Pr ( T( X) T ( x)) Pr( X x T ( X) T ( x)) g( T( x); ) h( x) Ste otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyysfukto f(x;) vodaa faktoroda vaadtulla tavalla. Lsäks äemme, että Pr ( T ( X) T ( x)) g( T ( x); ) jote g( T ( x); ) o tuusluvu T(X) pstetodeäkösyysfukto. () Oletetaa, että otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyysfukto f(x;) vodaa faktoroda seuraavalla tavalla: f ( x; ) g( T ( X); ) h( x) Olkoo q(t;) tuusluvu T(X) pstetodeäkösyysfukto. Näyttääksemme, että T(X) o tyhjetävä, tarkastelemme suhdetta f ( x; ) q( T ( x); ) Määrtellää joukko Ste AT ( x) y T( y) T ( x) f ( x; ) g( T( x); ) h( x) q( T ( x); ) q( T ( x); ) AT ( x) AT ( x) g( T ( x); ) h( x) g( T ( x); ) h( y) g( T ( x); ) h( x) g( T ( x); ) h( y) h( x) h( y) AT ( Ilkka Mell (010) 10/8
11 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Koska olemme ss todstaeet, että jos suhde f ( x; ) q( T ( x); ) e rpu parametrsta, tyhjetävyyde karaktersotlauseesta seuraa, että tuusluku T(X) o tyhjetävä parametrlle. Esmerkk 1.: Otos ormaaljakaumasta (jatkoa esmerklle 1.1) Sovelletaa faktorotteoreemaa esmerk 1.1 tlateesee. Esmerkssä 1.1 todett, että otokse X 1, X,, X yhtesjakauma theysfukto vodaa krjottaa muotoo 1 f ( x; ) ( ) exp ( x x) ( x ) / 1 Ste theysfukto f(x;) vodaa faktoroda seuraavalla tavalla: Olkoo / 1 1 f ( x; ) ( ) exp ( x ) exp ( ) x x 1 1 g( t; ) exp ( x ) 1 h( x) ( ) exp ( x x) / 1 Fukto g(t;) rppuu havatoarvosta x va fukto T ( x) x kautta ja fukto h(x) e rpu tutemattomasta parametrsta. Ste faktorotteoreemasta seuraa, että tuusluku T ( X) X o tyhjetävä parametrlle. Esmerkessä 1.1 ja 1. tyhjetävää tuuslukua o ollut otokse reaalarvoe fukto ja kostukse kohteea olevaa parametra koskeva formaato otoksesta o tvstetty yhtee tuuslukuu T(x). Tlastoteteessä kohdataa kutek use tlateta, jossa parametra koskevaa formaatota e voda tvstää yhtee tuuslukuu. Tällö tyhjetävää tuuslukua T(X) o jok vektor: T( X) ( ( X),, ( X)) T1 T r Tällae o tlae use sllo, ku myös parametra o vektor: θ (,, ) 1 s Tavallsest r = s, mutta ä e tarvtse olla. Myös vektorarvoset tyhjetävät tuusluvut löydetää tavallsest helpote faktorotteoreemaa Ilkka Mell (010) 11/8
12 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Esmerkk 1.3: Otos ormaaljakaumasta (jatkoa esmerklle 1.1) Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(, ) kute esmerkssä 1.1, mutta oletamme yt, että sekä odotusarvoparametr että varassparametr ovat tutemattoma. Ste parametrvektora o θ (, ) Esmerk 1.1 mukaa otokse X 1, X,, X yhtesjakauma theysfukto vodaa krjottaa muotoo 1 f ( x;, ) ( ) exp ( x x) ( x ) Määrtellää otosvarass S kaavalla jossa / 1 1 S X X ( ) 1 1 Olkoo jossa X 1 X 1 1 s x x ( ) 1 1 x 1 x 1 tuusluvu S havattu arvo. Ste otokse ormaaljakautuee otokse yhtesjakauma theysfukto vodaa krjottaa muotoo jossa / 1 f ( x;, ) ( ) exp ( 1) t ( t1 ) t T ( x) x 1 1 t T ( x) s Määrtellää vektor t ( t1, Ilkka Mell (010) 1/8
13 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Olkoo g ( t; θ) f ( x;, ) h( x) 1 Olemme ss äyttäeet, että f ( x;, ) g( t, t ;, ) h( x) g( T ( x), T ( x);, ) h( x) 1 1 jossa fukto g rppuu otoksesta X = x va tuusluvu kautta ja fukto h e rpu parametrsta = (, ). Ste faktorotteoreemasta seuraa, että tuusluku T X X X ( ) ( T1 ( ), T ( )) ( X, S ) o tyhjetävä parametrlle = (, ). Esmerkk 1.4: Otos ekspoettperheestä Oletetaa, että havaot T X X X ( ) ( T1 ( ), T ( )) ( X, S ) X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ekspoettperheestä, joka pstetodeäkösyys- ta theysfukto o muotoa k f ( x; θ) h( x) c( θ)exp w ( θ) t ( x) 1 jossa = ( 1,,, d ), d k. Tällö tuusluku T( X) t1( X j ),, tk ( X j ) j1 j1 o tyhjetävä parametrlle. Huomautus: Huomattava osa tlastotetee tavaomassta todeäkösyysjakaumsta kuuluu ekspoettperheesee. Tällasa jakauma ovat esmerkks sellaset dskreett jakaumat kute Beroulljakauma, bomjakauma, geometre jakauma, egatve bomjakauma ja Possojakauma sekä sellaset jatkuvat jakaumat kute ekspoettjakauma, ormaaljakauma, gammajakauma, -jakauma ja betajakauma. Tyhjetävä tuusluvu fuktode tyhjetävyys Lause: Perustelu: Jokae tyhjetävä tuusluvu bjekto o tyhjetävä. Olkoo fukto r bjekto, joka käätesfukto o r Ilkka Mell (010) 13/8
14 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Oletetaa, että T(X) o tyhjetävä tuusluku ja T ( x) r( T( x)) kaklle x. Faktorotteoreema mukaa o olemassa fuktot g ja h ste, että Määrtellää Tällö f g T h g r T h 1 ( ; ) ( ( ); ) ( ) ( x X x ( ( X)); ) ( x) g t g r t 1 ( ; ) ( ( ); ) f ( x; ) g ( T ( X); ) h( x) jote faktorotteoreema mukaa tuusluku T (X) o tyhjetävä. Esmerkk 1.5: Otos ormaaljakaumasta (jatkoa esmerklle 1.3) Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(, ) kute esmerkssä 1.1, mutta oletamme yt, että sekä odotusarvoparametr että varassparametr ovat tutemattoma. Esmerkssä 1.3 todett, että tuusluku T X X X ( ) ( T1 ( ), T ( )) ( X, S ) o tyhjetävä parametrlle = (, ). Koska kuvaus X, X ( X, S ) 1 1 o bjekto, myös havatoje X 1, X,, X summa 1 ja elösumma 1 X X ovat yhdessä tyhjetävä parametrelle ja. Mmaale tyhjetävyys Tyhjetävä tuusluku T(X) o mmaalsest tyhjetävä, jos T(X) o jokase (muu) tyhjetävä tuusluvu Ilkka Mell (010) 14/8
15 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tällä tarkotetaa seuraavaa: Jos T (X) o melvaltae tyhjetävä tuusluku ja T (x) = T (y) tällö T(X) o mmaalsest tyhjetävä, jos T(x) = T(y) Mmaalse tyhjetävyyde karaktersot Lause: Olkoo Perustelu: f ( x; ) otokse X yhtesjakauma pstetodeäkösyys- ta theysfukto. Oletetaa, että fuktolla T(X) o seuraava omasuus: Suhde f ( x; ) f ( y; ) e rpu parametrsta (el o vako parametr fuktoa), jos ja va jos T(x) = T(y) Tällö tuusluku T(X) o mmaalsest tyhjetävä. Todstukse ykskertastamseks oletetaa, että f ( x; ) 0 kaklle havatopstelle x ja parametr arvolle. () Näytetää es, että tuusluku T(X) o tyhjetävä. Olkoo T t t T( x) jollek x X jossa o kakke mahdollste havatopstede x joukko. Ste o jouko kuva kuvauksessa T(x). Olkoo A x T ( x) t t kuvaukse T(x) määrttelemä ostus joukossa. Valtaa jokasesta joukosta A t yks melvaltae alko x t A t. Tällö xt ( x) At jokaselle x X. Koska x ja xt ( x) t kuuluvat aa samaa joukkoo A t, T ( x) T ( x ) ja suhde f ( x; ) f ( x ; ) T ( x) T ( Ilkka Mell (010) 15/8
16 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet o vako parametr fuktoa. Ste vomme määrtellä fukto h( x) f ( x; ) f ( x ; ) T ( x) joukossa X ja fukto h(x) e rpu parametrsta. Määrtellää velä fukto g( t; ) f ( x ; ) joukossa. Yllä estetystä seuraa, että t f ( x ; ) f ( x; ) f h g T h f ( x ; ) T ( x) ( x; ) ( x) ( ( x); ) ( x) T ( x) () jote tuusluku T(X) o faktorotteoreema mukaa tyhjetävä parametrlle. Näytetää, että tuusluku T(X) o mmaalsest tyhjetävä. Olkoo T (X) melvaltae toe tyhjetävä tuusluku. Faktorotteoreema mukaa o olemassa fuktot g ja h ste, että f ( x; ) g( T( x); ) h( x) Olkoot x ja y kaks havatopstettä, jolle T (x) = T (y). Tällö f ( x ; ) g( T( ); ) h( ) h( ) x x x f ( y; ) g( T( y); ) h( y) h( y) Koska tämä suhde e rpu parametrsta, oletuksesta seuraa, että T(x) = T(y) jote tuusluku T(x) o tuusluvu T (x) fukto. Koska T (X) ol valttu melvaltasest, tuusluku T(X) o mmaalsest tyhjetävä. Esmerkk 1.6: Otos ormaaljakaumasta (jatkoa esmerkelle ) Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(, ) kute esmerkssä 1.1, jossa oletett, että varassparametr o tuettu. Esmerkessä 1.1 ja 1. todett, että tuusluku T ( X) X o tyhjetävä Ilkka Mell (010) 16/8
17 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Esmerk 1.3 mukaa otokse X 1, X,, X yhtesjakauma theysfukto vodaa krjottaa muotoo jossa 1 f ( x; ) ( ) exp ( x x) ( x ) / 1 ( ) exp ( 1) t ( t1 ) t T ( x) x 1 1 t T ( x) s / 1 Ste faktorotteoreemasta seuraa, että myös tuusluku T X X X ( ) ( T1 ( ), T ( )) ( X, S ) o tyhjetävä parametrlle. Tuusluku T ( X) X selväst reduso havatoaesto vomakkaamm ku tuusluku T X X X ( ) ( T1 ( ), T ( )) ( X, S ) koska emme velä tue otosvarass arvoa, jos tuemme tuusluvu T ( X) X Tuusluku T(X) o tuusluvu T (X) fukto, mkä ähdää määrttelemällä fukto jollo r( a, b) a r r T T r x s x T ( T ( x)) ( 1( x), ( x)) (, ) ( x) Koska tuusluvut T(X) ovat T (X) tyhjetävä parametrlle, e ssältävät sama formaato parametrsta. Ste otosvarass S ssältyvä lsäformaato e lsää tetoamme parametrsta, ku varass o tuettu. Jos varass o tutemato, tuusluku T ( X) X e ole tyhjetävä ja tuusluku T X X X ( ) ( T1 ( ), T ( )) ( X, S ) ssältää tuuslukua T ( X) X eemmä formaatota parametrsta = (, ). Ilkka Mell (010) 17/8
18 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Esmerkk 1.7: Otos ormaaljakaumasta (jatkoa esmerkelle ja 1.6) Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(, ) kute esmerkssä 1.1, mutta oletamme yt, että sekä odotusarvoparametr että varassparametr ovat tutemattoma. Olkoot x ja y kaks melvaltasta havatopstettä ja olkoot x, y, s, s x y havatoarvosta x 1, x,, x ja y 1, y,, y määrätyt artmeettset keskarvot ja otosvarasst. Esmerk 1.3 mukaa vomme krjottaa Ste suhde f f f f / 1 ( ) exp ( 1) s ( ) x x ( x;, ) / 1 ( ) exp ( 1) s ( ) y y 1 ( y;, ) ( x;, ) ( y;, ) exp ( 1)( s ) ( ) ( ) x sy x y x y o rppumato parametresta ja, jos ja va jos x y s s x y Ste mmaalse tyhjetävyyde karaktersotlauseesta seuraa, että tuusluku ( X, S ) o mmaalsest tyhjetävä parametrlle (, ). Asllaarsuus Tuusluku S(X) o asllaare tuusluku el svutuusluku, jos se jakauma e rpu parametrsta. Esmerkk 1.8: Pakkaparametrperhe ja havatoje vahteluväl Olkoo f(x) theysfukto ja olkoo < < + parametr. Tällö parametr deksomaa theysfuktode perhettä f(x Ilkka Mell (010) 18/8
19 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet kutsutaa pakkaparametrperheeks, joka stadardtheysfukto o f(x) ja, joka pakkaparametra o. Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse pakkaparametrperheestä, joka kertymäfukto o Olkoot F(x ), < < + X (1), X (),, X () otoksee X 1, X,, X lttyvät järjestystuusluvut. Näytämme, että vahteluväl ptuus R = X () X (1) o asllaare tuusluku. Olkoo Z 1, Z,, Z otos jakaumasta F(x), jossa ss = 0 ja olkoot X 1 = Z 1 +, X = Z +,, X = Z + Tällö tuusluvu R kertymäfukto o F ( r; ) Pr( R r) R Pr(max X m X r) Pr(max( Z ) m( Z ) r) Pr(max( Z ) m( Z ) r) Pr(max( Z ) m( Z ) r) mkä e rpu pakkaparametrsta, koska satuasmuuttuje Z 1, Z,, Z jakauma e rpu pakkaparametrsta. Ste vahteluväl R o asllaare tuusluku. Esmerkk 1.9: Skaalaparametrperhe ja havatoje osamäärät Olkoo f(x) theysfukto ja olkoo > 0 parametr. Tällö parametr deksomaa theysfuktode perhettä f(x/) kutsutaa skaalaparametrperheeks, joka stadardtheysfukto o f(x) ja, joka skaalaparametra o. Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse pakkaparametrperheestä, joka kertymäfukto o F(x/), > Ilkka Mell (010) 19/8
20 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Näytämme, että kakk tuusluvut, jotka rppuvat otoksesta aoastaa suhtede X 1 /X, X /X,, X 1 /X kautta ovat asllaarsa. Olkoo Z 1, Z,, Z otos jakaumasta F(x), jossa ss = 1 ja olkoot X 1 = Z 1, X = Z,, X = Z Tällö satuasmuuttuje X 1 /X, X /X,, X 1 /X yhtesjakauma kertymäfukto o F( y,, y ; ) Pr( X / X y,, X / X y ) Pr( Z /( Z ) y,, Z /( Z ) y ) Pr( Z / Z y,, Z / Z y ) mkä e rpu skaalaparametrsta, koska satuasmuuttuje Z 1, Z,, Z jakauma e rpu skaalaparametrsta. Ste tuuslukuje X 1 /X, X /X,, X 1 /X jakauma o rppumato skaalaparametrsta ja o myös mkä tahasa tuuslukuje X 1 /X, X /X,, X 1 /X fukto. Täydellsyys Olkoo g( t; ) pstetodeäkösyys- ta theysfuktode perhe tuusluvulle T(X). Jakaumaperhe o täydelle, jos stä, että kaklle seuraa, että E[ g( t; )] 0 Pr( g( t; ) 0) 1 kaklle. Tällö myös tuuslukua T(X) kutsutaa täydellseks. Täydellsyys o mmaalsest tyhjetävä tuusluvu omasuus, joka takaa se, että ko. tuusluku o rppumato kaksta asllaarssta tuusluvusta el svutuusluvusta. Basu teoreema: Perustelu: Jos tuusluku T(X) o täydelle ja mmaalsest tyhjetävä, T(X) o rppumato kaksta asllaarssta tuusluvusta. Todstamme lausee va dskreette jakaume tapauksessa. Olkoo S(X) melvaltae asllaare tuusluku. Tällö todeäkösyys Pr( S( X) s) e rpu Ilkka Mell (010) 0/8
21 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Myöskää ehdolle todeäkösyys Pr( S( X) s T ( X) t) Pr( X { x S( x) s} T ( X) t) e rpu parametrsta, koska tuusluku T(X) o tyhjetävä. Ste se todstamseks, että tuusluvut T(X) ja S(X) ovat rppumattoma, rttää osottaa, että Pr( S( X) s T( X) t) Pr( S( x) s) kaklle t. Kokoastodeäkösyyde kaava mukaa Edellee, koska Pr( S( x) s) Pr( S( X) s T ( X) t) Pr ( T( X) t) tt tt Pr ( T ( X) t) 1 Pr( S( x) s) Pr( S( X) s) Pr ( T ( X) t) tt Määrtellää tuusluku g( t) Pr( S( X) s T ( X) t) Pr( S( X) s) Yllä estetystä seuraa, että E [ g( t)] g( t) Pr ( T( X) t) 0 tt kaklle. Koska T(X) o täydelle, tästä seuraa, että g(t) = 0 kaklle t, jollo Pr( S( X) s T( X) t) Pr( S( X) s) Esmerkk 1.10: Otos ekspoettperheestä Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ekspoettperheestä, joka pstetodeäkösyys- ta theysfukto o k f ( x; θ) h( x) c( θ)exp w ( θ) t ( x) 1 jossa = ( 1,,, k Ilkka Mell (010) 1/8
22 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tällö tuusluku T( X) t1( X j ),, tk ( X j ) j1 j1 o täydelle, jos joukko ( w ( θ),, w ( θ)) θ 1 k ( o parametr mahdollste arvoje muodostama parametravaruus) ssältää avaruude k avome jouko. Basu teoreema todstuksessa e ole käytetty hyväks tyhjetävä tuusluvu mmaalsuutta. Itse asassa vodaa todstaa, että seuraava lause pätee: Lause: Jos mmaalsest tyhjetävä tuusluku o olemassa, jokae täydelle tuusluku o mmaalsest tyhjetävä. Ste vaatmus tyhjetävä tuusluvu mmaalsuudesta Basu teoreemassa o Ilkka Mell (010) /8
23 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.. Uskottavuus Uskottavuusfukto Olkoo otokse f ( x; ) X (,,, ) X1 X X yhtesjakauma pstetodeäkösyys- ta theysfukto. Oletetaa, että x x1 x x (,,, ) o otokse X havattu arvo el havatopste. Tällö parametr fuktota L( ; x) f ( x; ) kutsutaa (otokse X) uskottavuusfuktoks. Ertysest, jos X o dskreett satuasmuuttuja, L( ; x) Pr ( X x) Jos vertaamme uskottavuusfukto arvoa kahdessa er parametravaruude psteessä ja havatsemme, että Pr ( X x) L( ; x) L( ; x) Pr ( X x) 1 1 otos, joka olemme havaeet, o uskottavamp, jos ku sllo, ku = 1 = Uskottavuusperaate Olkoot x ja y ovat kaks havatopstettä, jolle L( ; x) L( ; y) el jolle o olemassa parametrsta rppumato vako C(x, y) ste, että L( ; x) L( ; y) C( x, y) Uskottavuusperaattee mukaa havatopstestä x ja y ptää tällö tehdä samat parametra johtopäätökset. Erkostapauksessa C(x, y) = 1 uskottavuusperaate saoo, että jos havatopsteet x ja y tuottavat sama uskottavuusfukto, havatopsteet x ja y ssältävät sama formaato Ilkka Mell (010) 3/8
24 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Fdusaalsuus Fdusaalsuusperaattee mukaa uskottavuudet vodaa tulkta todeäkösyyksks. Tämä merktsee stä, että jos uskottavuusfukto L( ; x) jaetaa ormeeraustekjällä N( x) L( ; x) d (jos parametravaruus o äärelle ta umerotuva, tegraal o korvattava summalla) L( ; x) N( x) vodaa tulkta parametr todeäkösyysjakaumaks (olettae, että N(x) < ). O syytä ottaa huomoo, että houkuttelevuudestaa huolmatta moet tlastotetee teora keskesstä kehttäjstä evät ole hyväksyeet fdusaalsuusperaatetta. Esmerkk.1: Normaale fdusaale jakauma Oletetaa, että havaot X 1, X,, X muodostavat satuasotokse ormaaljakaumasta N(, ) kute esmerkssä 1.1, jossa oletett, että varassparametr o tuettu. Esmerkssä 1. todett, että otokse yhtesjakauma theysfukto f(x;) vodaa faktoroda seuraavalla tavalla: / 1 1 f ( x; ) ( ) exp ( x ) exp ( ) x x 1 Ste otokse X 1, X,, X uskottavuusfukto o muotoa / 1 1 L( ; x) ( ) exp ( x ) exp ( ) x x 1 Olkoot x ja y kaks havatopstettä. Tällö jos ja va jos jollo L( ; x) L( ; y) C( x, y) x y 1 C( x, y) exp ( x x) ( y y) 1 Ilkka Mell (010) 4/8
25 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Ste uskottavuusperaatteesta seuraa, että havatopstestä x ja y ptää tehdä samat johtopäätökset parametrsta, jos x y Fdusaale todeäkösyysjakauma parametrlle saadaa jakamalla uskottavuusfukto L(;x) ormeeraustekjällä Tulokseks saadaa N( x) L( ; x) d ( 1)/ ( 1) 1 1 ( ) exp ( x ) x 1 L( ; x) 1/ 1 ( ) exp ( x ) N( x) Ste parametr fdusaalsea jakaumaa o ormaaljakauma N( x, / ). Evdess Olkoo X satuasvektor, joka pstetodeäkösyys- ta theysfukto o f(x;) ja olkoo parametravaruude pste. Kutsutaa kolmkkoa tlastollseks kokeeks. E ( X,,{ f ( x; )}) Oletetaa, että o tehty tlastolle koe E, jollo o havattu otos X = x ja haluamme tehdä otokse X = x perusteella jok parametra koskeva johtopäätökse. Olkoo tämä johtopäätös Ev(E,x) mllä tarkotetaa kokeesee E ja havatoh x ssältyvää evdessä parametrsta. Formaal tyhjetävyysperaate Formulodaa tyhjetävyysperaate uudellee. Olkoo E ( X,,{ f ( x; )}) tlastolle koe ja olkoo tuusluku T(X) tyhjetävä parametrlle. Jos x ja y ovat kaks havatopstettä, jolle T(X) = T(Y) Ev(E,x) = Ilkka Mell (010) 5/8
26 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Ehdollsuusperaate Olkoot ja E ( X,,{ f ( x ; )}) E ( X,,{ f ( x ; )}) kaks tlastollsta koetta, jolla e välttämättä ole muta yhtesä elemettejä ku parametr. Olkoo J satuasmuuttuja, jolle (rppumatta parametrsta ja satuasmuuttujsta X 1 ja X ) Pr( J 1) Pr( J ) 0.5 Tarkastellaa sekotettua koetta, jossa havataa es satuasmuuttuja J arvo ja tehdää se jälkee koe E J. Tämä merktsee stä, että sekotettu koe o muotoa jossa ja E X ( X,,{ f ( x ; )}) ( j, X ), j 1, Ehdollsuusperaattee mukaa j 1 f ( x ; ) f (( j, x j ); ) f j ( x j; ), j 1, Ev( E,( j, x )) Ev( E, x ), j 1, j j j Ehdollsuusperaate saoo, että jos valtsemme kahdesta tlastollsesta kokeesta tose satuasest ja havatsemme kokee tuloksea havatopstee x, parametrsta saatava formaato rppuu aoastaa tehdystä kokeesta. Formaal uskottavuusperaate Olkoot ja E ( X,,{ f ( x ; )}) E ( X,,{ f ( x ; )}) kaks tlastollsta koetta, jolla e välttämättä ole muta yhtesä elemettejä ku parametr. Oletetaa, että edellee, että x 1 o havatopste kokeesta E 1 ja x L( ; x ) CL( ; x ) 1 o havatopste kokeesta E. Oletetaa kaklle. Vako C saa rppua havatopstestä x 1 ja x, mutta e saa rppua Ilkka Mell (010) 6/8
27 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Formaal uskottavuusperaattee mukaa Ev( E, x ) Ev( E, x ) 1 1 Formaalsta uskottavuusperaatteesta seuraa, että jos o tlastolle koe, E ( X,,{ f ( x; )}) Ev(E,x) saa rppua kokeesta E ja havatopsteestä x va uskottavuusfukto kautta. L(; x) Brbaum teoreema: Formaal tyhjetävyysperaate ja ehdollsuusperaate mplkovat formaal uskottavuusperaattee, ja käätäe, formaal uskottavuusperaate mplko formaal tyhjetävyysperaattee ja ehdollsuusperaattee. Perustelu (luoos): () Todstetaa, että formaal tyhjetävyysperaate ja ehdollsuusperaate mplkovat formaal uskottavuusperaattee. Olkoot (kute formaalssa uskottavuusperaatteessa) ja E ( X,,{ f ( x ; )}) E ( X,,{ f ( x ; )}) kaks tlastollsta koetta, jolla e välttämättä ole muta yhtesä elemettejä ku parametr ja olkoot lsäks x1 o havatopste kokeesta E 1 ja x o havatopste kokeesta E. Olkoo (kute ehdollsuusperaatteessa) E ( X,,{ f ( x ; )}) sekotettu koe, jossa havataa es satuasmuuttuja J arvo ja tehdää se jälkee koe E J, jossa ja X ( j, X ), j 1, j 1 f ( x ; ) f (( j, x j ); ) f j ( x j; ), j 1, Määrtellää kokee E otosavaruudessa tuusluku (1, x ), jos j 1 ja x x ta j ja x x T ( j, x j ) ( j, x j ), muullo 1 1 Ilkka Mell (010) 7/8
28 Mat Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Olkoo lsäks ja Koska g( t; ) g(( j, x ); ) f (( j, x ); ), j 1, j j j C, jos ( j, x j ) (, x) h( j, x j ) 1, muullo g( T ( j, x ); ) h( j, x ) f (( j, x ); ), j 1, j j j j kaklle (j, x j ), faktorotteoreemasta seuraa, että (, ) T J x J () o tyhjetävä tuusluku kokeessa E. Edellee formaalsta tyhjetävyysperaatteesta seuraa, että Ev( E,(1, x )) Ev( E,(, x )) 1 ja ehdollsuusperaatteesta seuraa, että Ste Ev( E,(1, x )) Ev( E, x )) Ev( E,(, x )) Ev( E, x )) Ev( E, x )) Ev( E, x )) 1 1 mkä merktsee stä, että formaal uskottavuusperaate o tos. Todstetaa, että formaal uskottavuusperaate mplko formaal tyhjetävyysperaattee ja ehdollsuusperaattee. Tarkastellaa koketa E ja E j, jotka o määrtelty kute kohdassa (). Vodaa osottaa, että Ev( E,( j, x )) Ev( E, x ), j 1, j j j mkä merktsee stä, että ehdollsuusperaate o tos. Edellee, jos T(X) o tyhjetävä ja T(x) = T(y) uskottavuusfuktot ovat proportoaalsa ja formaalsta uskottavuusperaatteesta seuraa, että Ev( E, x) Ev( E, y) mkä merktsee stä, että ehdollsuusperaate o Ilkka Mell (010) 8/8
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,
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:
Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Otos ja otosjakaumat Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, χ -jakauma, Frekvess, Frekvessjakauma,
Lisätiedot1.2. Aritmeettisen keskiarvon ja otosvarianssin otosjakaumat: Odotusarvot ja varianssit
Tlastolle päättely. Otosjakaumat Tlastolle päättely. Otosjakaumat.. Otos, otostuusluvut ja de otosjakaumat Arvota, Havato, Havatoarvo, Otos, Otosjakauma, Otostuusluku, Rppumattomuus, Satuasmuuttuja, Satuasotos,
Lisätiedot1.4. Aritmeettisen keskiarvon otosjakauma: Suurten otosten tuloksia
Tlastolle päättely. Otosjakaumat Tlastolle päättely. Otosjakaumat.. Otos, otostuusluvut ja de otosjakaumat Arvota, Havato, Havatoarvo, Otos, Otosjakauma, Otostuusluku, Rppumattomuus, Satuasmuuttuja, Satuasotos,
LisätiedotTilastollinen päättely. 3. Piste-estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet
Mat-1.361 Tlastolle päättely 3. Pste-estmot Tlastolle päättely 3. Pste-estmot 3.1. Johdato Estmaattor, Estmaatt, Estmot, Havato, Havatopste, Otos, Otostuusluku, Parametr, Pste-estmot, Pstetodeäkösyysfukto,
LisätiedotTilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu
Mat-1.361 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.1. Johdato Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Krtte alue, Nollahypotees, Otos, Parametr, Parametravaruus,
LisätiedotTilastollinen päättely. 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,
LisätiedotTilastollinen päättely. 3. Piste estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet
Mat.36 Tlastolle päättely 3. Pste estmot Tlastolle päättely 3. Pste estmot 3.. Johdato Estmaattor, Estmaatt, Estmot, Havato, Havatopste, Otos, Otostuusluku, Parametr, Pste estmot, Pstetodeäkösyysfukto,
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi. 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estimointi 6. Estimointimenetelmät 7.
Tlastollset meetelmät Otokset, otosjakaumat ja estmot Tlastollset meetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estmot 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estmot 6. Estmotmeetelmät 7. Välestmot Ilkka Mell 5 Tlastollset
Lisätiedot= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2
HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslasku A
TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.9 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harjotus 8 (vko 45/3) (Ahe: Raja-arvolauseta, otostuuslukuja, johdatusta estmot, Lae luvut 9.5,.-.6). Olkoo X ~ p(λ), mssä λ
LisätiedotKokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Mell (2004) Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta Johdatus todeäkösyyslasketaa Kokoastodeäkösyys ja TKK (c) Ilkka
LisätiedotKonvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Mell (004) Kovergesskästteet ja raja-arvolauseet Kovergesskästtetä Suurte lukuje lat Keskee raja-arvolause Keskese raja-arvolausee seurauksa Johdatus todeäkösyyslasketaa Kovergesskästteet
Lisätiedot1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on
HY MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II kevät 019 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I 1 Mostee teht 516 Eräde kuulalaakerede kestoa mljooaa kerrosta o totuttu kuvaamaa Webull-jakaumalla
LisätiedotHY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.
HY, MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II, kevät 208 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoo Y, Y rppumato otos Pareto jakaumasta, fy; θ θc θ y θ+ { y > c } tuetulla vakolla
LisätiedotRaja-arvot. Osittaisderivaatat.
1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Tamperee teklle ylopsto Rsto Slveoe Kevät 2010 Luku 3 Raja-arvot Osttasdervaatat 1 Fuktode raja-arvot Tarkastelemme fuktota f : A, jode määrttelyjoukko A T Muuttujat ovat
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:
Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Artmeette keskarvo, Estmaatt,
Lisätiedot13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit
68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2
Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma Aheet: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Kertymäfukto Jakaume tuusluvut Dskreettejä jakauma Jatkuva jakauma Avasaat: Bomjakauma Desl Dskreett
Lisätiedot1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä
Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10
LisätiedotTodennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme? 2/2. Todennäköisyyden aksioomat: Mitä opimme?
TKK () Ilkka Mell (2004) 1 Todeäkösyyde aksoomat Suhteelle rekvess, klasse todeäkösyys ja ehdolle todeäkösyys Johdatus todeäkösyyslasketaa Todeäkösyyde aksoomat TKK () Ilkka Mell (2004) 2 Todeäkösyyde
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Estmot Estmotmeetelmät Välestmot Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, Estmaatt, Estmaattor,
LisätiedotMoniulotteiset jakaumat ja havaintoaineistot
Momuuttujameetelmät: Ilkka Mell. Moulotteset jakaumat.. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat.. Yhtesjakaumat.3. Reuajakaumat ja satuasmuuttuje rumattomuus.4. Ehdollset jakaumat.5. Yhtesjakaume tuusluvut.6.
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 4
MS-A Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Vkko Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame; tlastollste aestoje kuvaame; Otokset ja otosjakaumat; Estmot; Estmotmeetelmät; Vällestmot Mtä tlastotede o?
LisätiedotTilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastolliset aineistot
Todeäkösyyslaskea ja talstotetee peruskurssesmerkkkokoelma 4 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 4 Aheet: Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame Tlastollste aestoje kuvaame Otokset
LisätiedotIlkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot
Mat-.09 Sovellettu todeäkösyyslasku Systeemaalyys laboratoro Teklle korkeakoulu SYKSY 00 Ilkka Mell Sovellettu todeäkösyyslasku: Kaavat ja taulukot f XY x X x X y Y ( x, y) exp XY ( XY ) XY XY X X Y Tomttaut
LisätiedotTKK @ Ilkka Mellin (2008) 1/24
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Mtta-astekot Havatoaesto kuvaame ja otostuusluvut Avasaat: Artmeette keskarvo, Frekvess, Frekvessjakauma,
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:
MS-A5 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 5 MS-A5 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 5 Aheet: Tlastollset testt Avasaat: Artmeette keskarvo Beroull-jakauma
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit
Mat-.03 Koeuuttelu tlatollet mallt. harjotuket Mat-.03 Koeuuttelu tlatollet mallt. harjotuket / Ratkaut Aheet: Avaaat: Tlatollte aetoje kuvaame Oto otokaumat Etmot Etmotmeetelmät Väletmot Artmeette kekarvo,
Lisätiedot7.5. Yleinen lineaarinen malli ja suurimman uskottavuuden menetelmä
Mat.36 Tlastolle päättely 7. Suurmma uskottavuude meetelmä ja asymptootte teora Tlastolle päättely 7. Suurmma uskottavuude meetelmä ja asymptootte teora 7.. Suurmma uskottavuude estmotmeetelmä Akasarja,
LisätiedotMuuttujien välisten riippuvuuksien analysointi
Mat-.4 Tlastollse aalyys peusteet, kevät 7 5. lueto: Tlastolle ppuvuus ja koelaato Muuttuje välste ppuvuukse aalysot Tlastollsssa aalyysessä tutktaa use muuttuje välsä ppuvuuksa Työttömyysastee ppuvuus
LisätiedotTuringin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään
4 TUINGIN KONEET Ala Turg 1935 36 auha Koe vo srtää auha: T U I N G auhapää: ohjausykskkö: Turg koe o ku äärelle automaatt, jolla o käytössää auhapäätä vasemmalle ta okealle; se vo myös lukea ta krjottaa
LisätiedotTilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet
LisätiedotTilastollinen riippuvuus ja korrelaatio
Tlastollset meetelmät Osa 4: Leaare regressoaalyys Tlastolle rppuvuus ja korrelaato KE (204) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato >> Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi
Tlastollset meetelmät Otokset, otosjakaumat ja estmot Tlastollset meetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estmot 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estmot 6. Estmotmeetelmät 7. Välestmot TKK @ Ilkka Mell (006)
LisätiedotMTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN
MTTTP SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN Aesto kaavoje () (3), (9) ja () esmerkkeh Lepakot pakallstavat hyötesä lähettämällä korkeataajusta äätä Ne pystyvät pakallstamaa hyöteset
Lisätiedot9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli
lueto9.ppt S-38.45 Lkeeteora perusteet Kevät 5 Ykskertae lkeeteoreette mall Puhdas jakojärjestelmä Asakkata saapuu keskmäär opeudella asakasta per akayks. / keskmääräe asakkade välaka Asakkata palvellaa
LisätiedotJakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 2/2. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 1/2
TKK (c) Ila Mell (4) Jaaume tuusluvut Johdatus todeäösyyslasetaa Jaaume tuusluvut Marov ja Tshebyshev epäyhtälöt Momett Vous ja hupuuus Suurte luuje la TKK (c) Ila Mell (4) Jaaume tuusluvut: Mtä opmme?
Lisätiedot2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi
Mat-.6 Sovellettu todeäkösyyslasketa. harjotukset Mat-.6 Sovellettu todeäkösyyslasketa B. harjotukset / Ratkasut Aheet: Tlastollset testt Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, F-jakauma, F-test,
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan kertausta
Todeäkösyyslaskea kertausta Todeäkösyyslaskea kertausta 1. Joukko-opp Alko, Erotus, Joukko, Komplemett, Lekkaus, Perusjoukko, Psteveraus, Tyhjä joukko, Uo, Yhdste. Todeäkösyys ja se määrtteleme Alkestapahtuma,
Lisätiedot9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli
Ssältö Kertausta: ykskertae lkeeteoreette mall M/M/-PS asakasta palvelja asakaspakkaa M/M/-PS asakasta palveljaa asakaspakkaa Sovellus elastse datalketee malltamsee vuotasolla M/M//k/k-PS k asakasta palvelja
Lisätiedot3.5 Generoivat funktiot ja momentit
3.5. Generovat funktot ja momentt 83 3.5 Generovat funktot ja momentt 3.5.1 Momentt Eräs tapa luonnehta satunnasmuuttujan jakaumaa, on laskea jakauman momentt. Ne määrtellään odotusarvon avulla. Määrtelmä
LisätiedotSatunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat
Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat
LisätiedotSatunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat
Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat
LisätiedotLuento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät
Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6
Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 6 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 6 Aheet: Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Yhde selttäjä leaare regressomall Regressoaalyys
LisätiedotMat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut
Harjotus, esmerkkratkasut K 1. Olkoon f : C C, f(z) z z. Tutk, mssä pstessä f on dervotuva. Ratkasu 1. Jotta funkto on dervotuva, on sen erotusosamäärän f(z + ) f(z) raja-arvon 0 oltava olemassa ja ss
Lisätiedot7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset.
7. Modult Vektoravaruudet ovat vahdannasa ryhmä, jossa on määrtelty jonkn kunnan skalaartomnta. Hyväksymällä kerronrakenteeks kunnan sjaan rengas saadaan rakenne nmeltä modul. Moduln käste on ss vektoravaruuden
LisätiedotIlkka Mellin (2006) 1/1
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Mtta-astekot Havatoaesto kuvaame ja otostuusluvut Avasaat: Artmeette keskarvo, Frekvess, Frekvessjakauma,
LisätiedotHASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta
HASSEN-WEILIN LAUSE Kertausta Käytetään seuraava merkntjä F = F/F q on sukua g oleva funktokunta Z F (t = L F (t (1 t(1 qt on funktokunnan F/F q Z-funkto. α 1, α 2,..., α 2g ovat polynomn L F (t nollakohten
LisätiedotSuoran sovittaminen pistejoukkoon
Suora sovttame pstejoukkoo Ku halutaa tutka kahde tlastollse muuttuja rppuvuutta tosstaa, käytetää use leaarsta regressota el suora sovttamsta havatojoukkoo. Sä o aettu joukko havatopareja (x, y ), ja
Lisätiedot6. Stokastiset prosessit (2)
Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 6 Markov-prosess Esmerkk Tark. atkuva-akasta a dskreetttlasta stokaststa prosessa X(t) oko tla-avaruudella
LisätiedotABTEKNILLINEN KORKEAKOULU
ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tetoverkkolaboratoro 6. Stokastset prosesst () Luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 5 6. Stokastset prosesst () Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst
LisätiedotTavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä
Tavotteet skaalaavan funkton lähestymstapa el referensspste menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 Estelmän ssältö Panotetun metrkan ongelmen havatsemnen Referensspste menetelmän dean esttely Referensspste
Lisätiedoton tavanomainen yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli, jossa jäännöstermit ε i toteuttavat seuraavat oletukset:
Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 5. harjotukset Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 5. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Ylee leaare mall Artmeette keskarvo,
LisätiedotTILASTOMATEMATIIKKA I
TILASTOMATEMATIIKKA I Srkku Parvae 1. JOHDANTO MIHIN TILASTOTIEDETTÄ TARVITAAN? suure havatomäärä (data) keräämsee, tetoje tvstämsee ja kuvaluu (deskrptvset meetelmät, data-aalyys) johtopäätöste tekemsee
LisätiedotTILASTOMATEMATIIKKA I
TILASTOMATEMATIIKKA I Srkku Parvae 1. JOHDANTO MIHIN TILASTOTIEDETTÄ TARVITAAN? suure havatomäärä (data) keräämsee, tetoje tvstämsee ja kuvaluu (deskrptvset meetelmät, data-aalyys) johtopäätöste tekemsee
LisätiedotTyön tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt
FYSP103 / 1 KAASUTUTKIMUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oppa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttauspöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi
Tlastollset meetelmät Leaare regressoaalyys Tlastollset meetelmät: Leaare regressoaalyys 3. Tlastolle rppuvuus ja korrelaato 4. Johdatus regressoaalyys 5. Yhde selttäjä leaare regressomall 6. Ylee leaare
Lisätiedot10.5 Jaksolliset suoritukset
4.5 Jaksollset suortukset Tarkastellaa tlaetta, jossa asakas tallettaa pakktllle tostuvast yhtäsuure rahasumma k aa korkojakso lopussa. Asakas suorttaa talletukse kertaa. Lasketaa tlllä oleva pääoma :e
LisätiedotMarkov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)
J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät
LisätiedotLohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4
TKK (c) lkka Melln (005) Koesuunnttelu TKK (c) lkka Melln (005) : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Mten varanssanalyysssa tutktaan yhden tekän vakutusta vastemuuttujaan, kun
LisätiedotGeneroidaan tiedostoon BINORM satunnaislukuja jakaumasta N(0,1) muuttujiksi U, V: (U, V): N 2 (0, 0, 1, 1, 0)
Mat-2.04 Tlastollse aalyys perusteet / Ratkasut Aheet: Avasaat Korrelaato ja assosaato Hypotees, Järjestyskorrelaatokertomet, χ 2 -rppumattomuustest, Korrelaatokerro, Pstedagramm, Päätössäätö, Nollahypotees,
LisätiedotMat Lineaarinen ohjelmointi
Mat-.4 Lneaarnen ohelmont 8..7 Luento 6 Duaaltehtävä (kra 4.-4.4) S ysteemanalyysn Lneaarnen ohelmont - Syksy 7 / Luentorunko Motvont Duaaltehtävä Duaalteoreemat Hekko duaalsuus Vahva duaalsuus Täydentyvyysehdot
LisätiedotTchebycheff-menetelmä ja STEM
Tchebycheff-menetelmä ja STEM Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 1. Johdanto Tchebycheff- ja STEM-menetelmät ovat vuorovakuttesa menetelmä evät perustu arvofunkton käyttämseen pyrkvät shen, että vahtoehdot
LisätiedotMat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:
Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset / Tehtävät Aheet: Avansanat: ypoteesen testaus. lajn vrhe,. lajn vrhe, arhaton test, ylkäysalue, ylkäysvrhe, ypotees,
LisätiedotMS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.
MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt
LisätiedotMonte Carlo -menetelmä
Monte Carlo -menetelmä Helumn perustlan elektron-elektron vuorovakutuksen laskemnen parametrsodulla yrteaaltofunktolla. Menetelmän käyttökohde Monen elektronn systeemen elektronkorrelaato oteuttamnen mulla
Lisätiedot1. 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,
LisätiedotBaltian Tie 2001 ratkaisuja
Balta Te 001 ratkasuja 1. Olkoot tehtävät T, = 1,,..., 8. Eräs mahdollsuus jakaa tehtävät kahdeksalle opskeljalle O j, j =1,,..., 8 o ohesessa taulukossa T 1 T T T 4 T T 6 T 7 T 8 O 1 O O O 4 O O 6 O 7
LisätiedotNormaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Melli (4) Johdato Johdatus todeäköisyyslasketaa TKK (c) Ilkka Melli (4) : Mitä opimme? / Tutustumme tässä luvussa seuraavii ormaalijakaumasta (ks. lukua Jatkuvia jakaumia) johdettuihi jakaumii:
LisätiedotKUNTIEN ELÄKEVAKUUTUS 30.10.2008 VARHAISELÄKEMENOPERUSTEISESSA MAKSUSSA 1.1.2009 LÄHTIEN NOUDATETTAVAT LASKUPERUSTEET
KUNTIN LÄKVKUUTU 328 VRHILÄKMNORUTI MKU 29 LÄHTIN NOUDTTTVT LKURUTT Valtuusuta ahstaa arhaseläemeoperustese masu eaode yhtesmäärä uodelle euromääräsest Tämä ahstettu masu o samalla lopullste masue yhtesmäärä
LisätiedotPainotetun metriikan ja NBI menetelmä
Panotetun metrkan ja NBI menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät / 1 Estelmän ssältö Paretopsteden generont panotetussa metrkossa Panotettu L p -metrkka Panotettu L -metrkka el panotettu Tchebycheff -metrkka
LisätiedotPro gradu -tutkielma. Whitneyn upotuslause. Teemu Saksala
Pro gradu -tutkelma Whtneyn upotuslause Teemu Saksala Helsngn ylopsto Matematkan ja tlastoteteen latos 5. maalskuuta 2013 0.1 Johdanto Topologset monstot ovat melenkntosa, koska ne ovat määrtelmänsä nojalla
LisätiedotTilastollisen fysiikan luennot
Tlastollsen fyskan luennot Tvstelmät luvuttan I PERUSKÄSITTEITÄ JA MÄÄRITELMIÄ Lämpö on systeemen mkroskooppsten osen satunnasta lkettä Lämpöenerga vrtaa kuumemmasta kappaleesta kylmempään Jos kaks kappaletta
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:
Mt-1.60 Sovellettu todeäkösyyslsket 8. hrjotukset Mt-1.60 Sovellettu todeäkösyyslsket B 8. hrjotukset / Rtksut Aheet: Otos j otosjkumt Avst: Artmeette keskrvo, Beroull-jkum, Beroull-koe, χ -jkum, Frekvess,
LisätiedotBernoullijakauma. Binomijakauma
Beroulljaauma Beroull oe o ahde mahdollse ulostulo oe, jossa taahtumsta äytetää mtysä ostume ja eäostume. Esmerejä: rahahetto (ruua ta laava), lase sytymä (tyttö ta oa), helö verryhmä ( ta c ), oselja
Lisätiedot1, x < 0 tai x > 2a.
PHYS-C020 Kvanttmekankka Laskuharotus 2, vkko 45 Tarkastellaan ptkn x-aksela lkkuvaa hukkasta, onka tlafunkto on (x, t) Ae x e!t, mssä A, a! ovat reaalsa a postvsa vakota a) Määrtä vako A sten, että tlafunkto
LisätiedotKanoniset muunnokset
Kanonset muunnokset Koordnaatstomuunnokset Lagrangen formalsmssa pstemuunnoksa: Q = Q (q, t) nopeudet saadaan nästä dervomalla Kanonnen formalsm: p:t ja q:t samanarvosa 2n-ulottesen faasavaruuden muuttuja
LisätiedotOsa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi
Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa : Otokset, otosjakaumat ja estimoiti Otokset ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (007) 1 Otokset ja otosjakaumat >> Satuaisotata ja satuaisotokset Otostuusluvut
LisätiedotMonimuuttujamenetelmät: Multinormaalijakauma. Ilkka Mellin. 1. Multinormaalijakauma ja sen ominaisuudet
Momuuttumeetelmät Multormaalkauma Momuuttumeetelmät: Multormaalkauma Ilkka Mell. Multormaalkauma se omasuudet.. Multormaalkauma.. Multormaalkauma omasuudet.3. Multormaalkauma ehdollset kaumat.4. -ulottee
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1
Johdatus tilastotieteesee Otos ja otosjakaumat TKK (c) Ilkka Melli (004) 1 Otos ja otosjakaumat Yksikertaie satuaisotos Otostuusluvut ja otosjakaumat Aritmeettise keskiarvo otosjakauma Otosvariassi otosjakauma
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-2.204 Tlastollsen analyysn perusteet, kevät 2007 5. luento: Tlastollnen rppuvuus ja korrelaato Ka Vrtanen Muuttujen välsten rppuvuuksen analysont Tlastollsssa analyysessä tutktaan usen muuttujen välsä
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.4 Tlastollse aals perusteet, evät 7 8. lueto: Usea selttää leaare regressomall Usea selttää leaare regressomall Seltettävä muuttua havattue arvoe vahtelu halutaa selttää selttäve muuttue havattue
LisätiedotJaksolliset ja toistuvat suoritukset
Jaksollset ja tostuvat suortukset Korkojakson välen tostuva suortuksa kutsutaan jaksollsks suortuksks. Tarkastelemme tässä myös ylesempä tlanteta jossa samansuurunen talletus tehdään tasavälen mutta e
Lisätiedot7. Menetysjärjestelmät
lueto7.ppt S-38.45 Leeteora perusteet Kevät 25 Ssältö Kertausta: ysertae leeteoreette mall Posso-mall asaata, palvelota Sovellus vrtaava dataletee malltamsee vuotasolla Erlag-mall asaata, palvelota < Sovellus
Lisätiedot1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ).
HY / Matematiika ja tilastotietee laitos Tilastollie päättely II, kevät 018 Harjoitus 5B Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I 1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävää ). Moistee esimerki 3.3.3. mukaa momettimeetelmä
LisätiedotVarianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi: Mitä opimme? Varianssianalyysi: Johdanto
TKK (c Ila Mell (004 Varassaalyys Varassaalyys: Johdato Johdatus tlastoteteesee Varassaalyys TKK (c Ila Mell (004 Varassaalyys: Mtä opmme? Tarastelemme tässä luvussa seuraavaa ysymystä: Mte tavaomae ahde
Lisätiedotd L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ
TTKK/Fyskan latos FYS-1640 Klassnen mekankka syksy 2009 Laskuharjotus 5, 16102009 1 Ertysessä suhteellsuusteorassa Lagrangen funkto vodaan krjottaa muodossa v L = m 2 u t 1! ṙ 2 V (r) Osota, että tämä
Lisätiedot1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0.
BM20A5800 - Funktot, lneaaralgebra, vektort Tentt, 26.0.206. (a) Krjota yhtälöryhmä x + 2x 3 = a 2x + x 2 + 5x 3 = b x x 2 + x 3 = c matrsmuodossa Ax = b ja ratkase x snä erkostapauksessa kun b = 0. Mllä
LisätiedotKokonaislukuoptimointi
Kokonaslukuotmont Robust dskreett otmont ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Ar-Pekka Perkkö ovelletun matematkan tutkasemnaar Kevät 28 sältö Robustn lneaarsen kokonasluku- sekä sekalukuotmontongelman
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslasku A
TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.090 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harotus (vko 49/003) (Ahe: Tlastollsa testeä, regressoaalyysä Lae luvut 5.5, 6) HUOM! Laskarede palautukse takaraa o pokkeuksellsest
LisätiedotSolmu 3/2010 1. toteutuu kaikilla u,v I ja λ ]0,1[. Se on aidosti konveksi, jos. f ( λu+(1 λ)v ) < λf(u)+(1 λ)f(v) (2)
Solmu 3/200 Epäyhtälöistä, osa 2 Markku Halmetoja Mätä lukio Välillä I määriteltyä fuktiota saotaa koveksiksi, jos se kuvaaja o alaspäi kupera, eli jos kuvaaja mitkä tahasa kaksi pistettä yhdistävä jaa
Lisätiedot3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi
3 Tlayhtälöden numeernen ntegront Alkuarvotehtävässä halutaan ratkasta lopputla xt f ) sten, että tlayhtälöt ẋ = fx,u, t) toteutuvat, kun alkutla x 0 on annettu Tlayhtälöden numeernen ntegront vodaan suorttaa
LisätiedotUuden eläkelaitoslain vaikutus allokaatiovalintaan
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemanalyysn laboratoro Mat-2.108 Sovelletun matematkan erkostyö Uuden eläkelatoslan vakutus allokaatovalntaan Tmo Salmnen 58100V Espoo, 14. Toukokuuta 2007 Ssällysluettelo Johdanto...
LisätiedotHarjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12
Pallollse puolustae: Sokea ja ta käspallo/ Lppupallo Tavote: aalteo estäe sjottue puolustavalle puolelle, potku ta heto estäe, syöttäse estäe rstäe taklaus, pae tla vottase estäe sjottue puolustavalle
LisätiedotMittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa
Mttausteknkan perusteet / luento 6 Mttausepävarmuus ja shen lttyvää termnologaa Mttausepävarmuus = mttaustulokseen lttyvä parametr, joka kuvaa mttaussuureen arvojen odotettua vahtelua Mttauksn lttyvä kästtetä
Lisätiedot4. A priori menetelmät
4. A pror menetelmät 4. Arvofunkto-menetelmä 4.2 Lekskografnen järjestämnen 4.3 Tavoteohjelmont Tom Bäckström Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 4. Arvofunkto-menetelmä Päätöksentekjä antaa eksplsttsen
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todeäköisyyslaskea ja tilastotietee peruskurssi 4A Satuaisotata ja parametrie estimoiti Lasse Leskelä Matematiika ja systeemiaalyysi laitos Perustieteide korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
Lisätiedot6. Capital Asset Pricing Model
6. Captal Asset cg odel Ivestotpäätökset edustavat use seuaava ogelmatyyppejä:. te sjotuspotolo kaattaa aketaa? vt. kassavtoje täsmääme ks. lueto 3. kä o sjotuskohtee okea hta? vt. abtaasvapaus jvk-hottelu
Lisätiedot