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

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

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

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

MTTTP5, luento Otossuureita ja niiden jakaumia (jatkuu)

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

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

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

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

riippumattomia ja noudattavat samaa jakaumaa.

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

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

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

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

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)

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

6.1.2 Yhdessä populaatiossa tietyn tyyppisten alkioiden prosentuaalista osuutta koskeva päättely

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

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

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

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

Luottamusvälit. Normaalijakauma johnkin kohtaan

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

9. laskuharjoituskierros, vko 12-13, ratkaisut

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

Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit

tilastotieteen kertaus

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Luento JOHDANTO

Luento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

MTTTP1, luento KERTAUSTA

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 4

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

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

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuihin 2-4 liittyen

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

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

Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

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

Tilastollisen päättelyn perusteet, MTTTP5. Luentorunko, lukuvuosi

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

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

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, ,

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

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

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

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

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

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

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

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5

Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta

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

1. Tilastollinen malli??

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

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

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

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

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

5 Lisa materiaali. 5.1 Ristiintaulukointi

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo

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

,ܾ jaü on annettu niin voidaan hakea funktion

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

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

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

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)

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Jatkuvat satunnaismuuttujat

Transkriptio:

4.10.2016/1 MTTTP1, luento 4.10.2016 7.4 Normaalijakauma (jatkoa) Olkoon Z ~ N(0, 1). Määritellään z siten, että P(Z > z ) =, graafisesti:

Samoin z /2 siten, että P(Z > z /2 ) = /2, graafisesti: 4.10.2016/2

Standardoitu normaalijakauman symmetrinen nollan suhteen 4.10.2016/3

4.10.2016/4 Esim. 7.4.4. Olkoon Z ~ N(0, 1). P(Z 2,3264) = 0,01, P(Z -2,3264) = 0,01 P(Z 1,96) = 0,025, P(Z -1,96) = 0,025 P(Z 1,6449) = 0,05, P(Z -1,6449) = 0,05

4.10.2016/5 7.5 Satunnaisotos, otossuure ja otantajakauma Päätelmät populaatiosta otoksen perusteella puolueen kannatus kynttilöiden keskimääräinen palamisaika asuntojen keskimääräiset neliöhinnat keskustassa ja lähiössä Miten päättely tehdään? Miten tulosten luotettavuutta voidaan arvioida?

4.10.2016/6 Päättely tehdään satunnaisotoksen perusteella. Satunnaismuuttujajono X 1, X 2,, X n on satunnaisotos, jos Xi:t ovat riippumattomia ja noudattavat samaa jakaumaa. Esim. Satunnaisotos X 1, X 2,, X n normaalijakaumasta N(µ, σ 2 ). Tällöin jokainen X i noudattaa normaalijakaumaa parametrien µ, σ 2 ja X i :t ovat toisistaan riippumattomia. Otossuure on satunnaisotoksen perusteella määritelty funktio.

4.10.2016/7 Olkoon satunnaisotos X 1, X 2,, X n normaalijakaumasta N(µ, σ 2 ), tällöin X ~ 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

4.10.2016/8 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.

4.10.2016/9 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

4.10.2016/10 Esim. Jalkapalloilijat 2006, jalkapalloilijoiden keskipituuden arviointi. Arvioidaan keskipituuden olevan 182,15 cm.

4.10.2016/11 Esim. Puolueen kannatusarviot, http://www.taloustutkimus.fi/tuotteet_ja_palvelut/puoluei den_kannatusarviot/puolueiden-kannatusarviot-2016/ Arvioidaan Keskustan kannatuksen olevan 21,8 %.

4.10.2016/12 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

Estimoitava Esti- Estimaattorin Estimoitu parametri maattori keskivirhe keskivirhe 4.10.2016/13 µ X σ/ n s/ n p π(100 π)/n p(100 p)/n σ s Esim. 7.6.2. Puolueen kannatuksen arviointi p = 18 %, n = 100. Esim. 7.6.3. Kannatuksen estimoitu keskivirhe 18(100 18)/100 = 3,8. Esim. 7.6.1. Kerrostalohuoneistojen keskimääräisen neliöhinnan estimointi, x = 2398, s = 408, joten estimoitu keskivirhe on 408/ 103 = 40,2.

Esim. Jalkapalloilijoiden keskipituuden estimoitu keskivirhe 5,879/ 154 = 0,474. 4.10.2016/14 Myös nk. luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria, tällöin kyse väliestimoinnista. 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.

4.10.2016/15 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

4.10.2016/16 Esim. 7.6.4. Satunnaisesti valituista 100 henkilöstä puoluetta kannatti 18 %. Puolueen kannatuksen 95 %:n luottamusväli 18 ± 1,96 18(100-18)/100 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-2016/

4.10.2016/17 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? Nyt n = 250, p = 100 25/250 = 10 95 %:n luottamusväli virheellisten komponenttien prosenttiosuudelle 10 1,96 10(100 10)/250 10 ± 3,7

4.10.2016/18 Koska 15 ei kuulu luottamusvälille, ei uskota väitettä. 99 %:n luottamusväli 10 2,5758 10(100 10)/250 10 ± 4,9, sama päättely.

7.6.2 Populaation odotusarvon luottamusväli 4.10.2016/19 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:

4.10.2016/20 Kaava (9), 100(1 - ) %:n luottamusväli odotusarvolle X t n s / / 2; 1 n

Studentin t-jakauman taulukkoarvot t,df ja t /2,df 4.10.2016/21 ->6.10.16

4.10.2016/22

4.10.2016/23 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 35,5 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 35,0 2,045 6,8/ 30. Saadaan väliksi 32,5 37,5, jolle 32 ei kuulu. Päätellään, että teksti ei ole kyseisen kirjailijan tuotantoa.