H0: otos peräisin normaalijakaumasta H0: otos peräisin tasajakaumasta

Samankaltaiset tiedostot
&idx=1&uilang=fi&lang=fi&lvv=2017

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

6.1.2 Yhdessä populaatiossa tietyn tyyppisten alkioiden prosentuaalista osuutta koskeva päättely

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 11. harjoitukset/ratkaisut

11. laskuharjoituskierros, vko 15, ratkaisut

Miten voidaan arvioida virheellisten komponenttien osuutta tuotannossa? Miten voidaan arvioida valmistajan kynttilöiden keskimääräistä palamisaikaa?

MTTTP5, luento Kahden jakauman sijainnin vertailu (jatkoa) Tutkimustilanteita y = neliöhinta x = sijainti (2 aluetta)

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

χ 2 -yhteensopivuustestissä käytetään χ 2 -testisuuretta χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

/1. MTTTP5, luento Kertausta. Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Todennäköisyysjakaumia

Käytetään satunnaismuuttujaa samoin kuin tilastotieteen puolella:

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 5: Jakaumaoletuksien. testaaminen

MAT Todennäköisyyslaskenta Tentti / Kimmo Vattulainen

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Luento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Valitaan testisuure, jonka jakauma tunnetaan H 0 :n ollessa tosi.

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

dx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo?

,ܾ jaü on annettu niin voidaan hakea funktion

7.4 Normaalijakauma (kertausta ja täydennystä) Taulukosta P(Z 1,6449) = 0,05, P(Z -1,6449) = 0,05 P(Z 1,96) = 0,025, P(Z -1,96) = 0,025

Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

&idx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015

&idx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

/1. MTTTP1, luento Normaalijakauma (jatkoa) Olkoon Z ~ N(0, 1). Määritellään z siten, että P(Z > z ) =, graafisesti:

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Otoskeskiarvo on otossuure, jonka todennäköisyysjakauma tiedetään. Se on normaalijakauma, havainnollistaminen simuloiden

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Johdatus tn-laskentaan torstai

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

(b) Onko hyvä idea laske pinta-alan odotusarvo lähetmällä oletuksesta, että keppi katkeaa katkaisukohdan odotusarvon kohdalla?

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

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Jos nollahypoteesi pitää paikkansa on F-testisuuren jakautunut Fisherin F-jakauman mukaan

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

5/11 6/11 Vaihe 1. 6/10 4/10 6/10 4/10 Vaihe 2. 5/11 6/11 4/11 7/11 6/11 5/11 5/11 6/11 Vaihe 3

Otoskoko 107 kpl. a) 27 b) 2654

/1. MTTTP1, luento Normaalijakauma (kertausta) Olkoon Z ~ N(0, 1). Määritellään z siten, että P(Z > z ) =, graafisesti:

Tehtäväsarja I Tehtävät 1-5 perustuvat monisteen kappaleisiin ja tehtävä 6 kappaleeseen 2.8.

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

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

/1. MTTTP5, luento Normaalijakauma (jatkuu) Binomijakaumaa voidaan approksimoida normaalijakaumalla

Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely. Geneettinen analyysi

Tehtävät. 1. Ratkaistava epäyhtälöt. a) 2(4 x) < 12, b) 5(x 2 4x + 3) < 0, c) 3 2x 4 > 6. 1/10. Sukunimi (painokirjaimin)

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

Johdatus tn-laskentaan perjantai

r = n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

riippumattomia ja noudattavat samaa jakaumaa.

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

3.7 Todennäköisyysjakaumia

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

MTTTP5, luento Otossuureita ja niiden jakaumia (jatkuu)

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

/1. MTTTP5, luento Normaalijakauma (jatkuu) Binomijakaumaa voidaan approksimoida normaalijakaumalla

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

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

2 exp( 2u), kun u > 0 f U (u) = v = 3 + u 3v + uv = u. f V (v) dv = f U (u) du du f V (v) = f U (u) dv = f U (h(v)) h (v) = f U 1 v (1 v) 2

3. laskuharjoituskierros, vko 6, ratkaisut

Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Johdatus tilastotieteeseen Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Tilastollisten menetelmien perusteet I TILTP2 Luentorunko, lukuvuosi

4. laskuharjoituskierros, vko 7, ratkaisut

6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11)

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Luento JOHDANTO

Transkriptio:

22.1.2019/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet Luento 22.1.2019 Luku 3 2 -yhteensopivuus- ja riippumattomuustestit 3.1 2 -yhteensopivuustesti H0: otos peräisin tietystä jakaumasta H1: otos ei peräisin tästä jakaumasta Esim. H0: otos peräisin normaalijakaumasta H0: otos peräisin tasajakaumasta

22.1.2019/2 Esim. Eräällä kurssilla opiskelijat generoivat satunnaislukuja vastaamalla kysymyksiin: 1. Ravistele päätäsi ja arvo yksi kokonaisluku 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 heittotulos: 2 3 6 3 4 7 6 5 3 1 n=40 2. Ravistele päätäsi uudelleen ja arvo yksi kokonaisluku 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 heittotulos: 1 2 9 7 5 4 2 5 4 1 n=40

22.1.2019/3 3. Ravistele päätäsi ja heitä rahaa klaava kruuna heittotulos: 21 (52,5%) 19 n=40 4. Ravistele päätäsi uudelleen ja heitä rahaa klaava kruuna heittotulos: 13 (32,5%) 27 n=40 Voidaanko ajatella, että ensimmäinen kokonaisluvun valinta on otos diskreetistä tasajakaumasta? Jos olisi, niin jokainen numero olisi esiintynyt 4 kertaa. Voidaanko ajatella, että rahanheiton tulos on otos jakaumasta, jossa klaavoja 50 %? Jos olisi, niin klaavoja pitäisi olla 20 ja kruunia 20.

22.1.2019/4 Olkoot riippumattomat Zi ~N(0, 1), i = 1,, k. Tällöin noudattaa nk. jakaumaa vapausastein k, merkitään. Tällöin E( ) = k, Var( ) = 2k. jakauman tiheysfunktion kuvaaja, muoto riippuu vapausasteista

22.1.2019/5 Määritellään siten, että. Näitä arvoja on taulukoitu, ks. http://www.sis.uta.fi/tilasto/mttta1/kevat2019/chi.pdf

22.1.2019/6 Tarkastellaan muuttujan frekvenssijakaumaa. Oletetaan, että jakaumassa on k kappaletta luokkia ja näiden luokkien frekvenssit f1, f2,, fk. Testataan sitä, ovatko havaitut frekvenssit sopusoinnussa H0:n mukaisten nk. teoreettisten eli odotettujen frekvenssien e1, e2,, ek kanssa.

22.1.2019/7 Jos H0: otos peräisin tietystä jakaumasta on tosi, niin = ~. H0 hylätään riskitasolla, jos >,. Testiä voidaan käyttää, jos kaikki teoreettiset frekvenssit ovat > 1 ja enintään 20 % < 5.

22.1.2019/8 Esim. Rahanheitto H0: Otos peräisin jakaumasta, jossa klaavoja ja kruunia yhtä paljon 1. rahanheitto fi ei klaavoja 21 20 kruunia 19 20 = () + () = 0,1

22.1.2019/9., = 3,84 > = 0,1, H0 hyväksytään 5%:n riskitasolla. Voidaan siis ajatella, että rahanheitto tehty satunnaisesti. 2. rahanheitto fi ei klaavoja 13 20 kruunia 27 20 = () Koska + () = 4,9., = 3,84 < = 4,9<., niin 0,025 < p-arvo < 0,05. = 5,02,

22.1.2019/10 Esim. Ystäväsi väittää, että suomalaisista 10 % on vasenkätisiä. Tutkit asiaa ja valitset satunnaisesti 400 suomalaista, joista 56 on vasenkätisiä. Uskotko ystäväsi väitteen? H0: 10 % suomalaisista on vasenkätisiä fi vasenkätisiä 56 0,1 400 = 40 ei-vasenkätisiä 344 0,9 400 = 360 ei = () + () = 7,11

22.1.2019/11 = 6,63 = 7,88,,,, H0 hylätään 1 %:n riskitasolla, mutta ei 0,5 %:n riskitasolla, siis 0,005 < p-arvo < 0,01. Laskuri http://vassarstats.net/csfit.html ja p- arvon arviointi http://vassarstats.net/csqsamp.html, p 0,008151

22.1.2019/12 Toisin H0: = 10 H1: 10 14 10 10 90/400 2,67 p-arvo = 2(1-(2,67)) = 2(1-0,9962) = 0,0076

22.1.2019/13 Jos 2 -yhteensopivuustestissä luokkien lukumäärä on kaksi, niin 2 = Z 2. Edellisessä esimerkissä 7,11 2,67 2.

22.1.2019/14 Esim. 3.1.4 Nopanheitto, http://www.sis.uta.fi/tilasto/mttta1/kevat2019/luent orunko.pdf#page=26 H0: Otos peräisin Tasd(1, 6):sta silmäluku fi ei 1 8 122/6 = 20,3 2 5 122/6 3 17 122/6 4 27 122/6 5 26 122/6 6 39 122/6

22.1.2019/15 = >., (8 20,3) 20,3 = 16,75 + 39 20,3 20,3 = 40,6 H0 hylätään, nopanheitto ei ole tapahtunut satunnaisesti.

22.1.2019/16 Esim. 3.1.2 Asiakkaiden laskujen maksutavat, http://www.sis.uta.fi/tilasto/mttta1/kevat2019/luent orunko.pdf#page=25 H0: ei tapahtunut muutosta H1: on tapahtunut muutos fi ajoissa 287 0,8x400 = 320 1 kk myöhässä 49 0,1x400 = 40 2 kk myöhässä 30 0,06x400 = 24 yli 2 kk myöhässä 34 0,04x400 = 16 ei. = (287 320) 320 + 34 16 16 = 27,58 >., = 12,84 Päätellään muutosta tapahtuneen.

22.1.2019/17 Laskuri http://vassarstats.net/csfit.html Pelkän p-arvon määrittäminen http://onlinestatbook.com/2/calculators/chi_squar e_prob.html

22.1.2019/18 Esim. 3.1.5 Onko painoindeksi normaalisti jakautunut? http://www.sis.uta.fi/tilasto/mttta1/kevat2019/luent orunko.pdf#page=26 H0: Otos peräisin N(25.58, 4.66 2 ):sta Painoindeksi frekv. odotettu frekv. alle 20,1 9 11,5 = e1 20,1-21,4 15 6,3 21,4-25,5 26 30,3 25,5-28,5 23 23,6 28,5-32,2 15 18,1 yli 32,2 9 7,5 97 97

22.1.2019/19 e1 = 97 P(X20,1) = 97 ((20,1-25,58)/4,66) = 97 (-1,18) = 97 (1- (1,18)) = 97 0,119= 11,5 Vastaavalla tavalla lasketaan muidenkin luokkien odotetut frekvenssit. Saadaan = >., (9 11,5) 11,5 = 12,84 + 7,5 7,5 = 13,94

22.1.2019/20 Päätellään, että otos ei peräisin normaalijakaumasta. Huom! Vapausasteet pienenevät estimoitujen parametrien verran.

22.1.2019/21 Laskurin http://vassarstats.net/csfit.html antama tulos, vapausasteissa ei huomioitu estimointia.

22.1.2019/22