Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Samankaltaiset tiedostot
Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi: Mitä opimme? Varianssianalyysi: Johdanto

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Testaa onko lämpökäsittelyllä vaikutusta tankojen keskimääräiseen vetolujuuteen.

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Kaksisuuntainen varianssianalyysi

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

on tavanomainen yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli, jossa jäännöstermit ε i toteuttavat seuraavat oletukset:

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

3.5 Generoivat funktiot ja momentit

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

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

( ) ( ) Tällöin. = 1 ja voimme laskea energiatason i. = P n missä

Yksisuuntainen varianssianalyysi. Yksisuuntainen varianssianalyysi. Yksisuuntainen varianssianalyysi. Yksisuuntainen varianssianalyysi: Mitä opimme?

MTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin)

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Lohkoasetelmat. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Lohkoasetelmat. Kuusinen/Heliövaara 1

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle /

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

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi

Tilastolliset menetelmät: Varianssianalyysi

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

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat

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

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6

Tchebycheff-menetelmä ja STEM

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

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

5.7 Uskottavuusfunktioon perustuvia testejä II

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

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

Kertausluento. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Todennäköisyyden ominaisuuksia

3. Datan käsittely lyhyt katsaus

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

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

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

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

Useampisuuntainen varianssianalyysi. Useampisuuntainen varianssianalyysi. Useampisuuntainen varianssianalyysi

Lohkoasetelmat. Heliövaara 1

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Genetiikan perusteet 2009

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

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 5b

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio

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

Joulukuun vaativammat valmennustehtävät ratkaisut

S , FYSIIKKA III (ES), Syksy 2002, LH 4, Loppuviikko 39. Partitiofunktiota käyttäen keskiarvo voidaan kirjoittaa muotoon

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

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 4: Lineaarinen regressioanalyysi. Yleinen lineaarinen malli. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

Hanoin tornit. Merkitään a n :llä pienintä tarvittavaa määrää siirtoja n:lle kiekolle. Tietysti a 1 = 1. Helposti nähdään myös, että a 2 = 3:

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:

Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Talousmatematiikan perusteet, L2 Kertaus Aiheet

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

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Vakuutusmatematiikan sovellukset klo 9-15

Johdatus tilastotieteeseen Yleinen lineaarinen malli. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

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

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

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Transkriptio:

Mat-.04 Tlastollsen analyysn perusteet, evät 007. luento: Johdatus varanssanalyysn S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen

Kertaus: ahden rppumattoman otosen t-test () () Perusjouo oostuu ahdesta ryhmästä - Palansaajat: naset ja mehet Havannot noudattavat ummassan ryhmässä normaaljaaumaa - Nasten pala ja mesten pala () Kummastan ryhmästä pomtaan tosstaan rppumattomat ysnertaset satunnasotoset - Valtaan satunasest n nasta ja m mestä (v) Testataan ryhmäohtasten odotusarvojen yhtäsuuruutta - Nollahypotees: nasten esmääränen pala = mesten esmääränen pala S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen

Varanssanalyysn perusongelma Varanssanalyys ahden rppumattoman otosen t-testn ylestys () Perusjouo oostuu ahdesta ta useammasta ryhmästä - Palansaajat er läänessä () Havannot noudattavat joasessa ryhmässä normaaljaaumaa () Joasesta ryhmästä pomtaan tosstaan rppumattomat ysnertaset satunnasotoset (v) Testataan ryhmäohtasten odotusarvojen yhtäsuuruutta - es.pal. etelä = es.pal. tä = es.pal. läns = jne. Perusjouo vodaan jaaa ryhmn yhden ta useamman tejän perusteella ys tejä => yssuuntanen varanssanalyys m tejää => m-suuntanen varanssanalyys tänään yssuuntanen ja ens volla assuuntanen varanssanalyys S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 3

Varanssanalyysn nm Varanssanalyysn nm harhaanjohtava Varanssanalyysssa testataan ryhmäohtasten odotusarvojen yhtäsuuruutta perusjouo jaettu ahteen ta useampaan ryhmään Ryhmäohtasten odotusarvojen yhtäsuuruuden testaamnen perustuu varanssen yhtäsuuruuden testaamseen F-testellä => Varanssanalyys S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 4

Mat-.04 Tlastollsen analyysn perusteet, evät 007. luento: Yssuuntanen varanssanalyys S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 5

Yssuuntasen varanssanalyysn testausasetelma Tutmusen ohteena oleva perusjouo jaetaan ahteen ta useampaan ryhmään yhden tejän (muuttujan) suhteen Tejällä tasoa => jaossa syntyy pl ryhmä Pomtaan joasesta ryhmästä tosstaan rppumattomat ysnertaset satunnasotoset, otosoot n, n,, n Mertään y j = j. havanto ryhmässä, j =,,, n, =,,, Oletetaan, että E(y j ) = µ, j =,,, n, =,,, alla ryhmän havannolla on sama odotusarvo Oletetaan, että D (y j ) = σ, j =,,,n, =,,, alla havannolla on ryhmästä rppumatta sama varanss varanssen yhtäsuuruutta vodaan testata Bartlettn testllä Testattava oletus: ryhmäohtaset odotusarvot E(y j ) = µ ovat yhtä suura S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 6

Yssuuntasen varanssanalyysn nollahypotees Yssuuntanen varanssanalyys tarottaa em. testausasetelman nollahypoteesn H 0 : µ = µ = = µ testaamsta Nollahypoteesn H 0 muaan ryhmäohtaset odotusarvot ovat yhtä suura Nollahypotees H 0 hylätään => ryhmäohtaset odotusarvot eroavat tosstaan anan ahdessa ryhmässä ryhmäohtasa odotusarvoja vodaan verrata (parettan ta) smultaansest tosnsa S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 7

n= n + n + L+ n S ysteemanalyysn Laboratoro Erlaset esarvot Havannot y j, j=,,,n, =,,, Ryhmäesarvot n Ryhmä : y, y, K, yn Ryhmä : y = y j n j= Ryhmä : y, y, K, yn n Ryhmä : y = M y n j= Ryhmä : y, y, K, yn M n Ryhmä : y = y n j Nollahypotees H 0 : µ = µ = = µ o = => ryhmäesarvot evät poea ovn paljon tosstaan Yhdstetyn otosen oonasesarvo on y n = n = j = y j j jossa n on havantojen oonasluumäärä, Ka Vrtanen 8 j

Poeamat esarvosta ja varanssanalyysn test S ysteemanalyysn Laboratoro Krjotetaan dentteett jossa y j y = ( y y ) + ( y j y ) y j y = havantoarvon y j poeama oonasesarvosta y y y = ryhmäesarvon y poeama oonasesarvosta y y j y = havantoarvon y j poeama ryhmäesarvosta y Test nollahypoteeslle H 0 : µ = µ = = µ perustuu poeamen ( y y ), ( y y ) nelösummlle j H 0 o => ryhmäesarvot evät poea paljon oonasesarvosta => poeamat y y evät ole tsesarvoltaan ovn suura Ka Vrtanen 9

Koonasnelösumma: SST = ( y y ) n = j= j Nelösummat Yhdstetyn otosen varanss: s y = SST n n = ( y j y ) n = j= Ryhmen välnen vahtelu, ryhmänelösumma: Ryhmen ssänen vahtelu, jäännösnelösumma: Ryhmäohtaset varansst (ryhmävaransst) SSE vodaan esttää myös muodossa S ysteemanalyysn Laboratoro j n j= SSG = ( y y ) = j= = n ( y y ) = n n s = ( y y ), =,,, K Ka Vrtanen 0 n SSE = ( y y ) = = j= SSE = ( n ) s j

Korota dentteett S ysteemanalyysn Laboratoro Varanssanalyyshajotelma potenssn as ja lase yhteen => varanssanalyyshajotelma n n n ( y j y ) = ( y y ) + ( y j y ) = j= = j= = j= el SST = SSG + SSE Koonasnelösumma hajotetaan ahden osatejän summas, jossa osatejä uvaa ryhmen välstä vahtelua ja osatejä uvaa ryhmen ssästä vahtelua y y = ( y y ) + ( y y ) j j SST = ( y y ) n = j= SSG = n ( y y ) = n SSE = ( y y ) = j= j j Ka Vrtanen

Test odotusarvojen yhtäsuuruudelle ja testsuure Ryhmänelösumma SSG suur verrattuna jäännösnelösummaan SSE => nollahypoteesn H 0 : µ = µ = = µ todenperäsyyttä syytä epällä!! F-testsuure: F Havannot normaaljaautuneta & H 0 o => testsuure noudattaa Fshern F-jaaumaa, vapausasteet ( ) ja (n ) Testsuureen normaalarvo on on non ys Suur testsuureen arvo / pen p-arvo = P(F > testsuureen arvo) => H 0 hylyyn S ysteemanalyysn Laboratoro n SSG = SSE n = = n = j= n ( y y ) ( y y ) j Ka Vrtanen

Testsuure Testsuureen tulnta F n SSG = SSE vodaan tulta varanssen vertalutestsuurees, jossa ryhmen välstä varanssa SSG = n ( y y ) = verrataan ryhmen ssäseen varanssn n SSE = ( y j y ) n n = j = S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 3

Varanssanalyystauluo Vahtelun Nelö- Vapaus- Varanss- F-testsuure lähde summa asteet estmaattor Ryhmen välnen SSG vahtelu SSG F n SSG = SSE Ryhmen ssänen SSE n vahtelu n SSE Koonasvahtelu SST n n SST Nelösummat toteuttavat varanssanalyyshajotelman SST = SSG + SSE Nelösummen vapausasteet toteuttavat yhtälön n = ( ) + (n ) S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 4

Varanssanalyys lneaarsen regressomalln erostapausena Yssuuntasen varanssanalyysn testausastelma vodaan uvata lneaarsella regressomalllla (e vaoselttäjää!) y j = µ z j +... + µ z j + ε j, j =,...,n x -µ : y-muuttujan odotusarvo ryhmässä - y j : y-muuttujan j. havantoarvo (ryhmät yhdstetty!!) - z j : dummy-muuttuja; z j = j. havanto uluu ryhmään ja z j = 0 muuten -ε j : jäännösterm; odotusarvo nolla, vao varanss, orrelomattoma, normaalajaautuneta Regressoertomen PNS-estmaattort = ryhmäohtaset esarvot F-test odotusarvojen yhtäsuuruudelle F-test regressoertomen yhtäsuuruudelle => Sama tulos! S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 5

Odotusarvojen vertalu Nollahypotees H 0 : µ = µ = = µ hylyyn => anan as odotusarvosta µ eroaa tlastollsest mertseväst tosstaan H 0 hylätään => varanssanalyys jatuu ryhmttelyllä, jossa selvtetään mssä ryhmssä odotusarvojen erot ovat tlastollsest mertsevä Luonnollnen ajatus: vertallaan a part (µ,µ j ) t-testllä ta erotusen luottamusväln avulla Pareja yhteensä c= ( )/ pl Oloon P(H 0 hylätään erheellsest ysttäsessä testssä)=α Tällön P(H 0 hylätään anan yhdessä testssä, un testejä tehdään c pl)=cα Jos yhdstettyyn vertaluun halutaan rstaso α, nn ysttäset vertalut suortetaan rstasolla α /c!!!!!!! S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 6

Bonferronn menetelmä odotusarvojen parvertaluun Odotusarvojen µ ja µ l erotusen luottamusväl, luottamustaso ( α) ( y yl ) ± tα sp + jossa yhdstetty varanss n nl n sp = ( n ) s n ja s = ( y j y ) = n j= Ono nolla luottamusväln ssäpuolella va e Testataan nollahypoteesa H 0 : µ = µ l assuuntasta vahtoehtosta hypoteesa vastaan, mertsevyystaso α Luottamusvält evät smultaansa (osevat van ryhmen ja l odotusarvoja) Smultaansten luottamusvälen onstruomseen erlasa menetelmä Bonferronn menetelmä: äytetään parvertalun em. luottamusvälejä rstaso α luottamustasossa ( α) orvataan penemmällä rstasolla α =α/c, c parvertalujen luumäärä S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 7

Bartlettn test varanssen yhtäsuuruudelle Yssuuntasessa varanssanalyysssa oletetaan yhtäsuuret ryhmäohtaset varansst (havannot normaalsa) Bartlettn testn nollahypotees Ryhmäohtaset otosvaransst =,,, Otosvaranssesta lasettu yhdstetty varanss Bartlettn testsuure B=Q/h jossa (logartmt luonnollsa) ja S ysteemanalyysn Laboratoro H : σ = σ = L= σ ( ) log( P ) ( ) log( ) = Q = n s n s h = + 3( ) = n n 0 s n s P = ( ) n = n s = ( y y ) j n j= Ka Vrtanen 8

Bartlettn testn testsuureen jaauma Nollahypotees o => Bartlettn testsuure noudattaa suurssa otosssa approsmatvsest χ -jaaumaa, vapausasteet ( ) Testsuureen normaalarvo on - Suur testsuureen arvo / pen p-arvo = P(χ > testsuureen arvo) => nollahypotees hylätään => varansst eroavat tosstaan anan ahdessa ryhmässä Ersuuret varansst => varanssanalyysn antamaan tuloseen on syytä suhtautua aateemsen rttsest!! S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen 9