ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Samankaltaiset tiedostot
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

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

Tilastolliset testit. Tilastolliset testit. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 2/5. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 1/5

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

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 5

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

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

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

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

Todennäköisyyden ominaisuuksia

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

11. laskuharjoituskierros, vko 15, ratkaisut

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

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Jos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely. Geneettinen analyysi

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen

5.7 Uskottavuusfunktioon perustuvia testejä II

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

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

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

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

χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 11. harjoitukset/ratkaisut

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

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

2. TILASTOLLINEN TESTAAMINEN...

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastollinen päättely. 5. Väliestimointi Johdanto Luottamusvälien konstruointi Luottamusvälien vertailu

Estimointi. Otantajakauma

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

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 5: Jakaumaoletuksien. testaaminen

Gripenberg. MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta

tilastotieteen kertaus

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

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

5 Hypoteesien testaaminen

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

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

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

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

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

Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Kertausluento. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty

1. Nollahypoteesi on, että teksti on kirjoitettu lyhyemmällä murteella. Mahdollisiavaihtoehtojaonvainyksieliettäteksti

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

2. Keskiarvojen vartailua

Teema 9: Tilastollinen merkitsevyystestaus

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

Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO JOHDANTO TILASTOLLISEEN PÄÄTTELYYN TODENNÄKÖISYYS...

1. Tilastollinen malli??

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

1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ).

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

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

Tilastolliset menetelmät: Tilastolliset testit

Tilastolliset menetelmät: Tilastolliset testit

Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt: Mitä opimme? Latinalaiset neliöt

11.1 Nollahypoteesi, vastahypoteesi ja poikkeavat havainnot

Lohkoasetelmat. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Transkriptio:

Tilastollinen testaus

Tilastollinen testaus Tilastollisessa testauksessa tutkitaan tutkimuskohteita koskevien oletusten tai väitteiden paikkansapitävyyttä havaintojen avulla. Testattavat oletukset tai väitteet tulee pukea tutkimuskohteiden tutkittavaa ominaisuutta kuvaavaa jakaumaa tai sen parametreja koskeviksi hypoteeseiksi.

Testausasetelman hypoteesit Testausasetelma kiinnitetään tekemällä seuraavat kolme oletusta: (i) Testausasetelmaa koskevia yleisiä oletuksia kutsutaan testin yleiseksi hypoteesiksi. (ii) Testattavaa väitettä tai oletusta kutsutaan testin nollahypoteesiksi. (iii) Jos nollahypoteesi hylätään testissä, astuu voimaan vaihtoehtoinen hypoteesi.

Yleinen hypoteesi Yleinen hypoteesi H sisältää oletukset - perusjoukosta - käytetystä otantamenetelmästä - perusjoukon jakaumasta Yleisen hypoteesin oletuksista pidetään kiinni koko testauksen ajan. Yleisen hypoteesin sisältämiä jakaumaoletuksia voidaan ja on yleensä syytä testata erikseen.

Nollahypoteesi Sitä perusjoukon jakauman parametreja koskevaa väitettä tai oletusta, jota halutaan testata kutsutaan nollahypoteesiksi, ja merkitään H 0. Nollahypoteesista H 0 pidetään kiinni, elleivät havaintojen sisältämät todisteet nollahypoteesia vastaan ole kyllin voimakkaita. Yksinkertaisissa testausasetelmissa nollahypoteesi on muotoa H 0 : θ = θ 0

Vaihtoehtoinen hypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi H 1 on oletus, joka astuu voimaan, jos nollahypoteesi H 0 hylätään. Jos vaihtoehtoinen hypoteesi on muotoa H 1 : θ > θ 0 tai muotoa H 1 : θ < θ 0 vaihtoehtoista hypoteesia kutsutaan yksisuuntaiseksi. Jos vaihtoehtoinen hypoteesi on muotoa H 1 : θ θ 0 vaihtoehtoista hypoteesia kutsutaan kaksisuuntaiseksi.

Testisuure Tilastollinen testi perustuu testisuureeseen, joka mittaa havaintojen ja nollahypoteesin H 0 yhteensopivuutta. Testisuure on satunnaismuuttuja, jonka arvo riippuu havainnoista ja nollahypoteesista H 0. Havaintojen ja nollahypoteesin H 0 yhteensopivuuden mittaaminen tarkoittaa sitä, että tutkitaan kuinka todennäköistä on saada sellaisia testisuureen arvoja kuin on saatu, ehdolla että H 0 pätee. Yhteensopivuuden mittaaminen vaatii siis testisuureen jakauman tuntemista.

Testisuureen normaaliarvo Testisuureen odotusarvoa nollahypoteesin H 0 pätiessä kutsutaan testisuureen normaaliarvoksi. Jos testisuureen havaittu arvo on lähellä normaaliarvoa, havainnot ovat sopusoinnussa nollahypoteesin H 0 kanssa. Jos testisuureen havaittu arvo poikkeaa merkitsevästi normaaliarvosta, havainnot sisältävät todisteita nollahypoteesia H 0 vastaan.

Virheet testauksessa Jos nollahypoteesi H 0 hylätään silloin kun se on tosi, tehdään hylkäysvirhe. Hylkäysvirheen todennäköisyys α on muotoa Pr(H 0 hylätään H 0 on tosi) = α Jos nollahypoteesi H 0 jätetään voimaan silloin kun se ei ole tosi, tehdään hyväksymisvirhe. Hyväksymisvirheen todennäköisyys β on muotoa Pr(H 0 jätetään voimaan H 0 ei ole tosi) = β

Hylkäys- ja hyväksymisalueet Tilastollisessa testauksessa testisuureen mahdollisten arvojen joukko jaetaan kahteen osaan (i) Jos testisuureen havainnoista laskettu arvo joutuu hylkäysalueelle, nollahypoteesi H 0 hylätään. (i) Jos testisuureen havainnoista laskettu arvo joutuu hyväksymisalueelle, nollahypoteesi H 0 jätetään voimaan.

Merkitsevyystaso Testin merkitsevyystaso α on todennäköisyys sille, että testisuureen havainnoista laskettu arvo joutuu hylkäysalueelle, jos nollahypoteesi H 0 pätee. Merkitsevyystaso α on siis hylkäysvirheen todennäköisyys. Ns. tavanomaiset merkitsevyystasot ovat α = 0.05 α = 0.01 α = 0.001

Hylkäysalueen määrääminen yksisuuntaisessa testissä Olkoon parametria θ koskeva nollahypoteesi muotoa H 0 : θ = θ 0. olkoon testisuureena satunnaismuuttuja Z, jonka mahdolliset arvot ovat välillä (a, b). Jos vaihtoehtoinen hypoteesi on muotoa H 1 : θ > θ 0, on hylkäysalue (yleensä) väli (u, b), jossa kriittinen raja u määrätään siten, että Pr(Z u H 0 ) = α Jos vaihtoehtoinen hypoteesi on muotoa H 1 : θ < θ 0, on hylkäysalue (yleensä) väli (a, l), jossa kriittinen raja l määrätään siten, että Pr(Z l H 0 ) = α

Hylkäysalueen määrääminen kaksisuuntaisessa testissä Jos vaihtoehtoinen hypoteesi on muotoa H 1 : θ θ 0, on hylkäysalue (yleensä) joukko (a, l) (u, b), jossa kriittiset rajat l ja u määrätään siten, että Pr(Z u H 0 ) = Pr(Z l H 0 ) = α/2 Huom. Jos testisuureen Z jakauma on symmetrinen origon suhteen, pätee kriittisille rajoille l = u

Tilastollisen testin suorittamisen vaiheet Tilastollisen testin suorittaminen sisältää seuraavat vaiheet: (1) Asetetaan testin hypoteesit. (2) Valitaan testisuure. (3) Valitaan merkitsevyystaso α ja muodostetaan sitä vastaava hylkäysalue. (4) Poimitaan otos niin, että yleisen hypoteesin oletukset pitävät. (5) Lasketaan testisuureen arvo havainnoista. (6) Tehdään päätös nollahypoteesin hylkäämisestä.

Tilastollisia testejä

Testi perujoukon odotusarvolle, kun otos on normaalijakaumasta Yleinen hypoteesi H : (1) X i N(µ,σ 2 ), i = 1,...,n (2) Satunnaismuuttujat X 1,...,X n ovat riippumattomia Nollahypoteesi H 0 : µ = µ 0 Vaihtoehtoiset hypoteesit H 1 : µ > µ 0, H 1 : µ < µ 0, H 1 : µ µ 0 Testisuure T = X µ 0 s/ n Testisuureen jakauma Jos nollahypoteesi pätee, T t(n 1).