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

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

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

dx=5&uilang=fi&lang=fi&lvv=2014

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

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

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

MTTTP5, luento Otossuureita ja niiden jakaumia (jatkuu)

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

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

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

riippumattomia ja noudattavat samaa jakaumaa.

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

6.1.2 Yhdessä populaatiossa tietyn tyyppisten alkioiden prosentuaalista osuutta koskeva päättely

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

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Estimointi populaation tuntemattoman parametrin arviointia otossuureen avulla Otossuure satunnaisotoksen avulla määritelty funktio

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

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5

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

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

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

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

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

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

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

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

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

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

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

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

Luottamusvälit. Normaalijakauma johnkin kohtaan

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

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

Luento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Testaa onko myrkkypitoisuus eri ryhmissä sama. RATK. Lasketaan kaikkien havaintoarvojen summa: k T i = = 486.

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Otoskoko 107 kpl. a) 27 b) 2654

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

POPULAATIO. Oikeastaan arvot, joista ollaan kiinnostuneita (mitatut numeeriset suureet, luokittelut).

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Estimointi. Otantajakauma

2. TILASTOLLINEN TESTAAMINEN...

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Estimointi. Luottamusvälin laskeminen keskiarvolle α/2 α/2 0.1

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

Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuihin 2-4 liittyen

Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu Lang=fi&lang=fi&lvv=2014

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä

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

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

2. Keskiarvojen vartailua

c) A = pariton, B = ainakin 4. Nyt = silmäluku on5 Koska esim. P( P(A) P(B) =, eivät tapahtumat A ja B ole riippumattomia.

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Satunnaismuuttujien mittausasteikot 93

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

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

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

Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Hypoteesin testaus Alkeet

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

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 6. luento. Pertti Palo

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 5

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

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

g=fi&lvv=2018&uilang=fi#parents

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

Sisällysluettelo ESIPUHE KIRJAN 1. PAINOKSEEN...3 ESIPUHE KIRJAN 2. PAINOKSEEN...3 SISÄLLYSLUETTELO...4

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6B

Transkriptio:

1 MTTTP3 Luento 29.1.2015 Luku 6 Hypoteesien testaus Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ < µ 0 Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

2 Virheellisten komponenttien osuus tuotannossa? H 0 : π = π 0 H 1 : π > π 0 Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

3 Asuntojen keskimääräisen neliöhinnat keskustassa ja lähiössä? H 0 : µ 1 = µ 2 H 1 : µ 1 > µ 2 Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

4 Puolueen kannatus miesten ja naisten keskuudessa? H 0 : π 1 = π 2 H 1 : π 1 π 2 Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (kaksisuuntainen)

5 Esim. 1 Perunalastupussien valmistaja ilmoittaa pussien keskipainoksi 340 g. Oletetaan painon vaihtelun olevan normaalijakautunut hajontana 10 g. Tutkitaan väitettä ja tehdään 9 alkion satunnaisotos. Otoskeskiarvoksi saadaan 336 g. H 0 : µ = 340 g H 1 : µ < 340 g Tilastollinen hypoteesi Jos H 0 on tosi, niin X ~N (340, 102 9 ).

6 Tällöin Z = X 340 10/3 ~N (0, 1) Otossuure, jonka jakauma tunnetaan, kun H 0 tosi. Otossuureesta käytetään nimitystä testisuure.

7 z havaittu = 336 340 10/3 = 1,2 Testisuureen arvo otoksesta laskettuna, päättely tämän perusteella

8 Hyväksytäänkö vai hylätäänkö nollahypoteesi H 0? Hyväksytään H 0, jos otoksesta laskettu testisuureen arvo kuuluu tavanomaisiin arvoihin. Jos otoksesta laskettu testisuureen arvo kuuluu harvinaisiin arvoihin, niin H 0 hylätään ja H 1 hyväksytään.

9 Mikä on harvinaista? Testisuure noudattaa H 0 :n ollessa tosi standardoitua normaalijakaumaa, joten harvinaisina arvoina voidaan pitää esimerkiksi -1,65 = -z 0,05 pienempiä arvoja. Jos tehdään näin, niin suoritetaan testaus 5 %:n merkitsevyys- eli riskitasolla, ja hyväksytään H 0.

10

11 Usein riskitaso =0,05, 0,025, 0,01, 0,001 Voidaan määrittää myös pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä. Tätä kutsutaan p arvoksi. Nyt jos H 0 tosi, niin P(Z -1,2) = 1 Φ(1,2) = 0,1151 = p-arvo. Tätä suuremmilla riskeillä H 0 voidaan hylätä. Ei oteta näin suurta riskiä!

12 6.1 Erilaisia testejä 6.1.1 Yhden populaation odotusarvoa koskeva päättely H 0 : µ = µ 0 Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, σ 2 ):sta, missä σ 2 tunnettu.

13 Jos H 0 on tosi, niin Z = X μ 0 σ/ n ~N (0, 1).

Jos H 1 : µ µ 0, niin H 0 hylätään riskitasolla, jos otoksesta laskettu z hav > z /2. 14

Pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä, on 2P(Z> z hav ). 15

Jos H 1 : µ > µ 0, niin H 0 hylätään riskitasolla, jos otoksesta laskettu z hav > z. 16

Pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä, on P(Z>z hav ). 17

Jos H 1 : µ < µ 0, niin H 0 hylätään riskitasolla, jos otoksesta laskettu z hav < -z. 18

Pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä, on P(Z<z hav ). 19

20 Esim. 2 Valtakunnallisessa matematiikan kokeessa tulospistemäärä on noudattanut normaalijakaumaa parametrein 64 ja 64. Eräänä vuonna erään koulun 54 oppilaan keskiarvo oli 68. Voidaanko koulua pitää poikkeavana? H 0 : µ = 64 H 1 : µ > 64 Jos H 0 on tosi, niin Z = X μ 0 σ/ n ~N (0, 1). Tässä siis Z = X 64 64/ n ~N (0, 1).

21 Otoksesta saadaan z hav. = 68 64 64/ 54 = 3,67.

Esim. 3 Tutkija olettaa, että reagointiaika erääseen ärsykkeeseen on keskimäärin alle 6 sekuntia. Mitattiin 25 henkilön reagointiajat ja saatiin keskiarvoksi 5,2 s. Oletetaan, että reagointiaika on normaalisti jakautunut hajontana 2 s. Onko tutkija oikeassa? 22 H 0 : µ = 6 H 1 : µ < 6 Jos H 0 on tosi, niin Z = X μ 0 σ/ n ~N(0, 1). Tässä µ 0 = 6, = 2.

23 Saadaan z hav. = 5,2 6 2/ 25 = 2. Pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä, on P(Z<-2) = 1- Φ(2) = 1 0,9772 = 0,0228. Jos valitaan riskitaso, joka on tätä suurempi, niin H 0 hylätään ja H 1 hyväksytään (tutkija oikeassa). Jos valitaan esim. 2 %:n riskitaso, H 0 hyväksytään. Päätellään, että tukija väärässä.

24 Päättely taulukkoarvojen perusteella: Jos valitaan 5 %:n riskitaso, niin harvinaisten arvojen raja on z 0,05 = -1,65. Koska -2 < -1,65, niin H 0 hylätään ja H 1 hyväksytään. Jos valitaan 1 %:n riskitaso, niin harvinaisten arvojen raja on z 0,01 = -2,33. Koska -2 > -2,33, niin H 0 hyväksytään.

Esim. 4 Riisipussien pakkauskoneen pitäisi tuottaa keskimäärin kilon pusseja. Painon oletetaan vaihtelevan normaalijakauman mukaisesti keskihajonnan ollessa 2,1 g. Tutkitaan koneen toimivuutta. Punnitaan satunnaisesti valitut 20 pussia, joiden keskipainoksi saadaan 1001 g. Toimiiko kone oikein? H 0 : µ = 1000 H 1 : µ 1000 Jos H 0 on tosi, niin Z = X μ 0 σ/ n ~N(0, 1). 25

Saadaan z hav. = 1001 1000 2,1/ 20 = 2,13 Pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä, on 2P(Z>2,13) = 2(1-Φ(2,13)) = 2(1 0,9834) = 0,0338. Jos valitaan riskitaso, joka on tätä suurempi, niin H 0 hylätään ja H 1 hyväksytään (päätellään: kone ei toimi oikein). Jos valitaan esim. 1 %:n riskitaso, H 0 hyväksytään (päätellään: kone toimii oikein). 26

27 Päättely taulukkoarvojen perusteella: Jos valitaan 5 %:n riskitaso, niin harvinaisten arvojen raja on z 0,05/2 = 1,96. H 0 hylätään, H 1 hyväksytään. Jos valitaan 1 %:n riskitaso, niin harvinaisten arvojen raja on z 0,01/2 = 2,57. H 0 hyväksytään.