, sanotaan niiden sääntöjen ja menetelmien kokonaisuutta, joilla otos poimitaan määritellystä perusjoukosta.

Samankaltaiset tiedostot
Uudelleenpainotus ja imputointi Perusteita

LISÄTIEDON KÄYTTÖ ESTIMOINTIASETELMASSA: MALLIAVUSTEINEN ESTIMOINTI

Otantamenetelmät. Syksy

Otantamenetelmät (78143) Syksy 2008 OSA 2: Malliavusteinen estimointi. Risto Lehtonen

9 Lukumäärien laskemisesta

Pienalue-estimointi (78189) Kevät 2011 Risto Lehtonen

Pienalue-estimointi (78189) Kevät 2011 Risto Lehtonen

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 6A Ratkaisuehdotuksia.

JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT

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

Tehtävä 11 : 1. Tehtävä 11 : 2

C (4) 1 x + C (4) 2 x 2 + C (4)

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

Pienalue-estimointi (78189) Kevät 2011 Risto Lehtonen

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

MS-A0401 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa I

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto ja esimerkkejä ym., osa I

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

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A. Otos- ja otosjakaumat Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi. Avainsanat:

MAB7 Talousmatematiikka. Otavan Opisto / Kati Jordan

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 9. harjoitukset/ratkaisut. Luottamusvälit

V. POTENSSISARJAT. V.1. Abelin lause ja potenssisarjan suppenemisväli. a k (x x 0 ) k M

Yleinen lineaarinen malli. Yleinen lineaarinen malli. Yleinen lineaarinen malli: Mitä opimme? 2/4. Yleinen lineaarinen malli: Mitä opimme?

Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset

Laskennallisen kombinatoriikan perusongelmia

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

4.7 Todennäköisyysjakaumia

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

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

Otanta-aineistojen analyysi

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 5b

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

Tilastolliset menetelmät: Varianssianalyysi

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

Diskreetin Matematiikan Paja Ratkaisuja viikolle 5. ( ) Jeremias Berg

Vakuutusmatematiikan sovellukset klo 9-15

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

8. Ortogonaaliprojektiot

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Tilastokeskuksen liikevaihtoindeksien ennakkotietojen estimointimenetelmän kehittäminen. Heli Holtari. Tilastotieteen pro gradu -tutkielma

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

tasapainotila saavutetaan kun vuo aukon läpi on sama molempiin suuntiin

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle /

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli

M 2 M = sup E M 2 t. E X t = lim. niin martingaalikonvergenssilauseen oletukset ovat voimassa, eli löydämme satunnaismuuttujan M, joka toteuttaa ehdon

Ortogonaalisuus ja projektiot

z z 0 (m 1)! g(m 1) (z0) k=0 Siksi kun funktioon f(z) sovelletaan Cauchyn integraalilausetta, on voimassa: sin(z 2 dz = (z i) n+1 k=0

4.3 Erillisten joukkojen yhdisteet

Bernoullijakauma. Binomijakauma

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Otos ja otosjakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

[ ] [ 2 [ ] [ ] ( ) [ ] Tehtävä 1. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2( ) = 1. E v k 1( ) R E[ v k v k ] E e k e k e k e k. e k e k e k e k.

Otantamenetelmät. (78143) Syksy 2010 TEEMA 1. Risto Lehtonen

TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Hannu Pajula. Stirlingin luvuista

Johdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Klassinen todennäköisyys

Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1

4. Todennäköisyyslaskennan kertausta

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 4: Asetelmaperusteinen monimuuttuja-analyysi

1. Valitaan tilanteeseen sopiva stokastinen malli. 2. Sovitetaan malli havaittuun dataan (estimoidaan mallin parametrit).

Matematiikan tukikurssi

Tilastolliset menetelmät: Varianssianalyysi

(78143) Syksy 2009 TEEMAT 3 & 4. Risto Lehtonen Teema 3 ERITYISKYSYMYKSIÄ. Risto Lehtonen 2

Luku 11. Jatkuvuus ja kompaktisuus

Luku 2. Jatkuvuus ja kompaktisuus

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 6A

Sattuman matematiikkaa III

JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 1, MALLIRATKAISUT

KUNTIEN ELÄKEVAKUUTUS VARHAISELÄKEMENOPERUSTEISESSA MAKSUSSA LÄHTIEN NOUDATETTAVAT LASKUPERUSTEET

Sisältö. Kvantitatiivinen metodologia verkossa. Monitasomallintaminen. Monitasomallit. Regressiomalli dummy-muuttujilla.

Tilastolliset luottamusvälit

= true C = true) θ i2. = true C = false) Näiden arvot löydetään kuten edellä Kun verkko on opetettu, niin havainto [x 1

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli: Lisätiedot. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli

2.1. Parametrien estimointi 2.2. Regressiokertoimien estimointi kovariansseista ja korrelaatioista

Koska elektronin oletetaan olevan perustilassa sen ionisaatioenergia on 13,6 ev:

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Kiinteätuottoiset arvopaperit

n = 100 x = %:n luottamusväli µ:lle Vastaus:

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

Tehtävä 3. Määrää seuraavien jonojen raja-arvot 1.

Otantajakauma. Otantajakauman käyttö päättelyssä. Otantajakauman käyttö päättelyssä

Johda jakauman momenttiemäfunktio ja sen avulla jakauman odotusarvo ja varianssi.

Lahopuuinventoinnin menetelmien vertailu Nuuksion ulkoilualueilla

Otanta-aineistojen analyysi

Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 3B

Johda jakauman momenttiemäfunktio ja sen avulla jakauman odotusarvo ja varianssi.

Todennäköisyysjakaumat 1/5 Sisältö ESITIEDOT: todennäköisyyslaskenta, määrätty integraali

K-KS vakuutussumma on kiinteä euromäärä

Perustehtäviä. Sarjateorian tehtävät 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 24

Tilastolliset menetelmät

Luku kahden alkuluvun summana

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?

Mat Sovelletun matematiikan erikoistyö. Loviisan riskianalyysin yhteisvikaparametrien määrittäminen. Toivo Kivirinta 52663S

Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 2/2. Jakaumien tunnusluvut: Mitä opimme? 1/2

Transkriptio:

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) TEKIE YTEEVETO I Otata-asetelmat ja estimoitiasetelmat Perusjouo ja muuttujat Äärellie perusjouo U = {,...,,..., } Tulosmuuttuja y tutemattomat arvot Y,,Y,,Y Apumuuttuja z tuetut arvot Z,,Z,,Z Perusjouo parametrit Äärellise perusjouo U parametrit Kooaismäärä T = = Y = Y + Y +... + Y Kesiarvo Y =T/ Suteellie osuus R = T /T Otata-asetelma ja otos Otos s o perusjouo U osajouo Perusjouo U aiie madolliste (<) ooiste otoste jouo S Toteutuut otos s= {,...,,..., }, missä s o ysi madollisista otosista jouossa S Otosysiöt poimitaa soveltuvaa arpomismeettelyä eli otatameetelmää (SRS, SYS, PPS) äyttäe Otose s poimitatodeäöisyys p(s) Perusjouo alio sisältymistodeäöisyys π (0 < π ) Otata-asetelmasi (samplig desig), p ( ), saotaa iide säätöje ja meetelmie ooaisuutta, joilla otos poimitaa määritellystä perusjouosta.

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) Perusjouo parametri θ estimaattori ˆ θ : Lasetaaava tai laseta-algoritmi Estimaattori odotusarvo E( ˆ θ ) = ( ) ˆ s S p s θs arato (ubiased) estimaattori: E( ˆ θ) θ = 0 ara (Bias): Bias( ˆ θ ) = E( ˆ θ) θ Taretuva (cosistet) estimaattori: E( ˆ θ ) läestyy parametria θ u asvaa, ja ytyy parametrii, u =. Estimaatti: Otosesta lasettu estimaattori umeerie arvo Estimaattori asetelmavariassi V ( ˆ θ ): ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ V( θ ) = s S p( s)( θs E( θ)) = E( θ E( θ)) missä otose s poimitatodeäöisyys o p (s) >0 Estimaattori esieliövire (Mea squared error MSE) ˆ ˆ ˆ MSE( θ ) = E( θ θ) = V ( θ) + Bias ( ˆ θ) ˆ s Variassiestimaattori v p( ) : Otata-asetelmaspesifi aalyyttie lausee tai approsimatiivie variassiestimaattori Estimoitu esivire: s. e( θˆ) = vˆ( θˆ ) (stadard error) Estimaattori estimoitu suteellie esivire (relative stadard error) eli variaatioerroi (coefficiet of variatio): c.v( ˆ θ ) = v ˆ( θ ˆ ) /θˆ = seθ.( ˆ)/ ˆ θ Estimoitu asetelmaerroi (desig effect) deff ( θˆ) = vˆ vˆ p( s) SRS ( θˆ) ( θˆ) missä p() s viittaa äytettyy otata-asetelmaa SRS o ysiertaie satuaisotata (WR tai WOR) deff = deff < deff > Otata-asetelma o ytä teoas ui SRS Otata-asetelma o teoaampi ui SRS Otata-asetelma o teottomampi ui SRS

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 3 Ysiertaie satuaisotata SRS Sisältymistodeäöisyys π = / o vaio Kooaismäärä T estimaattori (arato) tˆ = y = y = /, missä y o otosesiarvo ja perusjouo oo ˆ t = wy = y = y, = = π = missä w =/ o otospaio (alio sisältymistodeäöisyyde π = / ääteisluu) Asetelmavariassi (parametri) SRSWOR-poimialle missä = () ˆ V t = ( ) ( Y Y) /( ) = ( )( ) S SRS Y = = Y / o perusjouo esiarvo S = = ( Y Y ) /( ) o perusjouo variassi ( ) o äärellisyysorjaus (fpc, fiite populatio correctio) Variassiestimaattori (arato) ˆ vˆsrs () t = ( )( ) ( y y) /( ) = ( )( ) sˆ, = missä y = = y / o otosesiarvo sˆ = = ( y y) /( ) o otosvariassi UOM: SRSWR-otaassa fpc = ( ) UOM: Erioistapausea Beroulli-poimita (s. Survey samplig referece maual, s. 5 ja Appedix, atsotaa läemmi demoissa).

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 4 Systemaattie otata SYS Sisältymistodeäöisyys π = / o vaio Kooaismäärä T estimaattori (arato) tˆ = y = / Asetelmavariassi q ˆ ˆ ˆ sys j SRS j= V () t = ( t T ) / q = V ()( t + ( ) ρ ) = SSB, missä tˆ j o j:e systemaattise otose ooaismäärä estimaattori q=/ o poimitaväli SSW ρ it = o sisäorrelaatioerroi, missä äytetää SST AOVA-eliösummaajoitelmaa SST = SSW + SSB. Asetelmaerroi (parametri) V () ˆ sys t DEFF () ˆ sys t = = + ( ) ρ V () tˆ srs Systemaattie otata o ysiertaisee satuaisotataa verrattua: - teoaampi, jos /( ) < ρ it < 0, - ytä teoas, jos ρ it = 0, - teottomampi, jos 0 < ρ it < Variassiestimaattori Kute SRS, jos oletetaa, että yseessä o satuaisjärjestysessä oleva perusjouo (jolloi sisäorrelaatio = 0) Kute STR (ositettu otata, suteellie iitiöiti), jos oletetaa implisiittie ositus (perusjouo alioide lajittelu ee SYSpoimitaa) it it

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 5 Ositettu otata STR Ositteide oot, ositteet,,,,: + +... +... +, = missä o osittee alioide luumäärä o ositteide luumäärä o perusjouo alioide luumäärä STR-otos poimitaa ustai ositteesta itseäisesti Otosoot: + +... + +... + = Estimaattorit ovat ositeotaiste estimaattoreide paiotettuja summia, paioia ositepaiot W /. = Kooaismäärä T estimaattori tˆ str o paiotettu summa ositeesiarvoista y y / = = tˆ str = W y = tˆ = tˆ = = +... + tˆ +... + tˆ, missä t ˆ = y o ooaismäärä estimaattori ositteessa Asetelmavariassi (SRS ositteissa) V str (ˆ t str ) = V = srs (ˆ t ) Variassiestimaattori (arato) vˆ str (ˆ t str ) = vˆ = srs (ˆ t )

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 6 Kiitiöiti (allocatio) Suteellie iitiöiti (proportioal allocatio) Tasaiitiöiti (equal allocatio) Optimaalie (optimal allocatio) eli eyma iitiöiti Baier iitiöiti (Baier or power allocatio) Suteellie iitiöiti: Lisätieto: osittee oo Otosoo ositteessa, pro = = W Sisältymistodeäöisyys o vaio π = π = / Kooaismäärä estimaattori tˆ str = tˆ = y / = = Meetelmää utsutaa itsepaiottuvasi (self-weigtig), osa ositeotaisia esiarvoja ei laseta UOM: Muissa iitiöitimeetelmissä sisältymistodeäöisyydet vaitelevat ositteide välillä (mutta ovat vaioita ositteide sisällä) Tasaiitiöiti: = / ussai ositteessa. Jos ositteide oot vaitelevat, ii sisältymistodeäöisyydet vaitelevat: π = / = /( ) aliolle ositteessa Asetelmapaiot ovat w = / Optimaalie eli eyma-iitiöiti: Ositteide otosoot määräytyvät ytälöstä S =. = S missä S (lisätieto) o muuttuja y (tuettu) esiajota ositteessa

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 7 PPS-otata (Probability Proportioal to Size) Oletetaa, että perusjouo alio ooa mittaava muuttuja arvo Z o tuettu joaiselle perusjouo aliolle Alio suteellie oo p = Z / T, =,, missä z Tz = = Z Kriteerit estimoii teostumiselle Kooa mittaava muuttuja z oma vaitelu muistuttaa tutittava muuttuja y vaitelua (voimaas orrelaatio) Apumuuttuja z ja tutittava muuttuja y sude o madollisimma läellä vaiota Jos sude o läes vaio aiilla perusjouo ysiöillä, ii estimaattori asetelmavariassi saa piee arvo PPS-otose poimita, eri tapoja: PPS_SYS PPS_WOR PPS_WR PPS_RC PPS_Poisso Systemaattie PPS Kumulatiivise summa meetelmä (WOR) Kumulatiivise summa meetelmä (WR) Rao-artley-Cocra-poimita Poisso-poimita Sisältymistodeäöisyydet π ovat suteessa ysiöide suteellisii ooii p = Z / T. Esim PPS_WR ja PPS_SYS: π = p z UOM: SRS_WR-poimiassa p = / joaiselle. Luua / utsutaa alio ysittäise poimia poimitatodeäöisyydesi (sigle-draw selectio probability) Sisältymistodeäöisyys ooise otose aliolle o site π = p = /

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 8 PPS_WR: Kumulatiivise summa PPS-poimita Työvaieet: ) Lase ullei aliolle apumuuttuja z umulatiivie summa: G = Z, =,,, G = T z. j= ) Perusjouo esimmäisee alioo (a ) liitetää väli [, ] G ooaisluvut Toisee alioo (a ) liitetää väli [ G ] G + ooaisluvut, Yleisesti aliolle (a ) liitetää väli [ G, ] 3) Poimi satuaisluu väliltä [ ] G + ooaisluvut,g. Se alio tulee otosee, joa poimitavälii satuaisluu uuluu 4) Toista vaie 3) ues alio otos o poimittu. Perusjouo alio suteellie oo p : Z p = = Z = Z T z. ja sisältymistodeäöisyys π : Z π = = p T z

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 9 PPS_SYS: Systemaattie PPS-poimita Työvaieet: ) Lase poimitaväli q = Tz / ) Geeroi satuaismuuttuja suljetulta väliltä [, q] Poimitaumerot alio otosta varte ovat: q q + q, q + q,..., q + ( ) q 0, 0 0 0. Oloot se q 0. 3) Kussai poimiassa otosee otetaa esimmäie alio eiolistalta, jossa umulatiivie oo G o suurempi tai ytäsuuri ui poimitaumero. Sisältymistodeäöisyys o π = p Aliotaso paioerroi w = / π = /( p ) = T /( Z ) z UOM: Sisältymistodeäöisyyde tulee täyttää eto π. Jos Z o yvi suuri, voi sisältymistodeäöisyys olla >. Tällaiset aliot otetaa otosee s. varmoia alioia eli iille alioille sisältymistodeäöisyys π = joilla Z > = Z. Varmat aliot laitetaa ui omaa ositteeseesa (ositettu PPS). Jäljelle jäävie ysiöide sisältymistodeäöisyys π määritellää uudellee ooa mittaava muuttuja suteessa. Esim: Asetelma PPS_SYS_STR Kesi-Suome uta-aieistossa.

Y - Otatameetelmät / Sysy 009 (Risto Letoe) 0 Kooaismäärä estimaattorit PPS_WOR: orvitz-tompso-estimaattori T = = w y = π = tˆ y missä π o alio sisältymistodeäöisyys PPS_WR: ase-urwitz-estimaattori y ˆ t (ˆ... ˆ... ˆ = = t + + t + + t), = p missä ui t ˆ = y / p o ooaismäärä T estimaatti Asetelmavariassi V ppswr (ˆ t ) = = p Y ( p Y ) = = p ( T T ), missä T = Y / p ja Y o perusjouo esiarvo. UOM: Jos joaiselle perusjouo aliolle o voimassa sude o vaio, ii asetelmavariassi = 0 Variassiestimaattori (arato) Y / Z C eli = y vˆ (ˆ ) ( ) (ˆ ˆ ppswr t = y = t t ( ) = p ( ) = missä y o otosesiarvo ), UOM: WR-variassiestimaattoria äytetää approsimaatioa PPS_SYS-ja PPS_WOR-otaassa