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

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

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

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

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

MTTTP5, luento Otossuureita ja niiden jakaumia (jatkuu)

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

riippumattomia ja noudattavat samaa jakaumaa.

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

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

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

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

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

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

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

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

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

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

Luottamusvälit. Normaalijakauma johnkin kohtaan

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

6.1.2 Yhdessä populaatiossa tietyn tyyppisten alkioiden prosentuaalista osuutta koskeva päättely

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

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

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

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

MTTTP1, luento KERTAUSTA

9. laskuharjoituskierros, vko 12-13, ratkaisut

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

Luento JOHDANTO

Luento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit

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

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

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

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

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

tilastotieteen kertaus

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

A-OSA. Kyseessä on binomitodennäköisyys. 30 P(Tasan 10 sadepäivää ja muut 20 poutapäiviä) 0,35 (1 0,35) ,35 0, ,

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

x=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2017

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

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

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

1. Tilastollinen malli??

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuihin 2-4 liittyen

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

x=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2016

Tilastollisen päättelyn perusteet, MTTTP5. Luentorunko, lukuvuosi

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

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

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 4

Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

5 Lisa materiaali. 5.1 Ristiintaulukointi

MTTTP1, luento KERTAUSTA JA TÄYDENNYSTÄ. Tunnusluvut. 1) Sijainnin tunnuslukuja. Keskilukuja moodi (Mo) mediaani (Md) keskiarvo, kaava (1)

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

Tilastolliset menetelmät. Osa 1: Johdanto. Johdanto tilastotieteeseen KE (2014) 1

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

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

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

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

Matemaatikot ja tilastotieteilijät

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

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)

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

H0: otos peräisin normaalijakaumasta H0: otos peräisin tasajakaumasta

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

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een

Transkriptio:

1 KERTAUSTA JA TÄYDENNYSTÄ Luento 30.9.2014 Olkoon satunnaisotos X 1, X 2,, X n normaalijakaumasta N(µ, σ 2 ), tällöin ~ N(µ, σ 2 /n), kaava (6). Otoskeskiarvo on otossuure, jonka todennäköisyysjakauma tiedetään. Se on normaalijakauma, havainnollistaminen simuloiden http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.h tml

2 Olkoon populaatiossa % tietyn tyyppisiä alkioita ja p = tietyn tyyppisten alkioiden % -osuus otoksessa. Tällöin p ~ N(, (100- )/n), likimain, kaava (7). Viallisten prosenttiosuus otoksessa (p) on otossuure, jonka jakauma on likimain normaalijakauma. Otossuureiden jakaumia käytetään päättelyyn liittyvien tulosten luotettavuuden arvioinnissa.

3 7.6 Piste-estimointi ja luottamusvälejä Esim. Vuonna 2010 suomalaisen miesten keskipituuden arvioitiin olevan 181 cm, naisten 167,5, otos vuonna 1983 ja jälkeen syntyneistä espoolaisista, http://fi.wikipedia.org/wiki/ihmisen_pituus#ihmisten_kes kipituus_eri_maissa

4 Esim. Jalkapalloilijat 2006, jalkapalloilijoiden keskipituuden arviointi.

Esim. Puolueen kannatusarviot, http://www.taloustutkimus.fi/tuotteet_ja_palvelut/puoluei den_kannatusarviot/puolueiden-kannatusarviot-2014/ 5

6 Estimointi populaation tuntemattoman parametrin arviointia otossuureen avulla (piste-estimointi) Estimaattori otossuure, jolla estimoidaan tuntematonta parametria Estimaatti estimaattorin arvo (tehdyn otoksen perusteella laskettu) Estimaattorin keskivirhe estimaattorin hajonta

7 Estimoitava Esti- Estimaattorin Estimoitu parametri maattori keskivirhe keskivirhe µ σ/ s/ p σ s Esim. 7.6.2. Puolueen kannatuksen arviointi p = 18 %, n = 100. Esim. 7.6.3. Kannatuksen estimoitu keskivirhe = 3,8. Esim. 7.6.1. Kerrostalohuoneistojen keskimääräisen neliöhinnan estimointi, =2398, s = 408, joten estimoitu keskivirhe on 408/ = 40,2.

Myös nk. luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria, tällöin kyse väliestimoinnista, edellä esillä piste-estimointi. Muodostetaan väli, joka peittää parametrin etukäteen valitulla todennäköisyydellä, nk. luottamustasolla. Luottamusväli on satunnaisväli, joka sisältää estimoitavan parametrin todennäköisyydellä 1 -. Valitaan esim. 0,05 tai 0,01. Tällöin kyse 95 %:n tai 99 %:n luottamusvälistä. 8

9 7.6.1 Prosenttiosuuden luottamusväli Kaava (8), 100(1 - ) %:n luottamusväli prosenttiosuudelle / 2 p z p(100 p)/n 95 %:n luottamusväli, = 0,05, z 0,05/2 = z 0,025 = 1,96 99 %:n luottamusväli, = 0,01, z 0,01/2 = z 0,005 = 2,5758

10 Esim. 7.6.4. Satunnaisesti valituista 100 henkilöstä puoluetta kannatti 18 %. Puolueen kannatuksen 95 %:n luottamusväli 18 1,96 ( - 18 7,5 Arvioidaan kannatuksen olevan välillä 10,5 25,5. Virhemarginaali ±7,5 %-yksikköä. Esim. Puolueen kannatusarviot ja virhemarginaali, http://www.taloustutkimus.fi/tuotteet_ja_palvelut/puoluei den_kannatusarviot/puolueiden-kannatusarviot-2014/

Esim. 7.6.5. Yritys valvoo tuotantoaan. Virheellisten komponenttien osuus ei saisi olla suurempi kuin 4 %. Laaduntarkkailussa tehtiin 500 komponentin otos, jossa 28 komponenttia osoittautui virheellisiksi. Onko tuotanto keskeytettävä? ( > luento 2.10.) 95 %:n luottamusväli virheellisten komponenttien prosenttiosuudelle 5,6 1,96 5,6(100 5,6)/500 11 Virheellisten osuuden arvellaan olevan välillä 3,6 % - 7,6 %, joten vaihtelu on sallituissa rajoissa, koska 4 % kuuluu luottamusvälille.

Esim. Kahvin myyjä väittää, että 15 % kahvin juojista valitsee kahvimerkin hinnan perusteella. Tutkitaan myyjän väitettä. Tehdään tutkimus, jossa 250 kahvin juojalta kysytään kahvimerkin valintaan vaikuttavia tekijöitä. Vastanneista 25 valitsi kahvinsa hinnan perusteella. Uskotko myyjän väitteen? 12 Nyt n = 250, p = 100 25/250 = 10. 95 %:n luottamusväli virheellisten komponenttien prosenttiosuudelle 10 1,96 10(100 10)/250 10 ± 3,7. Koska 15 ei kuulu luottamusvälille, ei uskota väitettä.

13 99 %:n luottamusväli 10 2,5758 10(100 10)/250 10 ± 4,9, sama päättely.

14 7.6.2 Populaation odotusarvon luottamusväli Esim. 7.6.6. Arvioidaan poikien keskimääräistä syntymäpituutta, siis poikapopulaation keskiarvoa. Otoksessa 65 pojan syntymäpituuden keskiarvo 50,95 cm ja keskihajonta 1,97 cm. Arvio populaation odotusarvon luottamusvälin avulla, määrittämisessä käytetään otoskeskiarvoa ja otoshajontaa. Poikien keskipituuden arvellaan olevan välillä 50,5 cm 51,4 cm. SPSS-tulos:

15 Kaava (9), 100(1 - ) %:n luottamusväli odotusarvolle X t n s / / 2; 1 n

Studentin t-jakauman taulukkoarvot t,df ja t /2,df 16

17

18 Esim. 7.6.9. Tiedetään, että eräs kirjailija käyttää tuotannossaan virkkeitä, joiden keskipituus on 32 sanaa. Tutkija lukee erään tekstin, jossa on 30 virkettä. Näiden 30 virkkeen keskipituus on 35,0 sanaa ja keskihajonta 6,8 sanaa. Voisiko teksti olla peräisin kyseisen kirjailijan tuotannosta? Muodostetaan odotusarvon 95 %:n luottamusväli. Nyt t 0,05/2;30 1 =2,045 ja luottamusväli 35,5 2,045 6,8/ 30. Saadaan väliksi 32,5 37,5, jolle 32 ei kuulu. Päätellään, että teksti ei ole kyseisen kirjailijan tuotantoa.

Esim. 7.6.7. Poikien keskimääräinen syntymäpituus esimerkissä 7.6.6, luottamusväli laskettu 50,95±2 1,972/ 65, (t 0,05/2;65 1 2). ( > luento 2.10.) 19

Esim. 7.6.8. Esimerkin 5.1.30 kovuusindeksien erotukset -5, 1, -2, -5, 2,-7, -1, -7, 1, 0, joista keskiarvo -2,3 ja keskihajonta 3,4. Odotusarvon 95 %:n luottamusväli -2,3±2,262 3,4/ 10-2,3±2,4. Lisäaineilla ei eroja, koska nolla kuuluu luottamusvälille. 20 ( > luento 2.10.)

Esim. Lepakoiden tunnistusmatkat, ks. http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2014/esimerkit_ kaavoihin.pdf ( > luento 2.10.) 21

22 7.6.3 Kahden populaation odotusarvon erotuksen luottamusväli Esim. 7.6.10. http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2014/luentorunk o.pdf#page=76 ( > luento 2.10.)