MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Samankaltaiset tiedostot
MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Johdanto. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

tilastotieteen kertaus

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

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

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

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

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Kertausluento. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Lohkoasetelmat. Heliövaara 1

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

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

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

Lohkoasetelmat. Kuusinen/Heliövaara 1

Osafaktorikokeet. Kurssipalautetta voi antaa Oodissa Kuusinen/Heliövaara 1

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

Lohkoasetelmat. Vilkkumaa / Kuusinen 1

MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, 5 op Esittely

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

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

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

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Koesuunnittelu 2 k -faktorikokeet. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

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

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

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Kertaus. MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Lauri Viitasaari


Vastepintamenetelmä. Heliövaara 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Tilastolliset menetelmät. β versio. Tilastolliset menetelmät. Ilkka Mellin. Teknillinen korkeakoulu, Matematiikan laboratorio

Tilastolliset menetelmät

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit

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

Mitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto

Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia. Heliövaara 1

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,

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

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1

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

Salkin poliorokotekoe Ryhmän koko Sairastuvuus (per ) Hoitoryhmä Vertailuryhmä Ei saanut rokottaa

MS-C2111 Stokastiset prosessit

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

Mittaustekniikka (3 op)

Osafaktorikokeet. Heliövaara 1

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

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

Todennäköisyyden ominaisuuksia

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

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo

Parametrin estimointi ja bootstrap-otanta

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

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

Kertaus. MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Heikki Seppälä

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

Tilastotieteen aihehakemisto

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

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

P(X = x T (X ) = t, θ) = p(x = x T (X ) = t) ei riipu tuntemattomasta θ:sta. Silloin uskottavuusfunktio faktorisoituu

Vastepintamenetelmä. Kuusinen/Heliövaara 1

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

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

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

Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Transkriptio:

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2017

Käytännön järjestelyt Luennot: Luennot maanantaisin (sali E) ja keskiviikkoisin (sali U4) klo 10-12 Luennoitsija: (lauri.viitasaari@aalto.fi) Harjoitukset: Ryhmä 1: ti 8-10 ja to 10-12 luokassa U257, Ilkka Särkiö (ilkka.sarkio@ayy.fi) Ryhmä 2: to 10-12 ja pe 10-12 luokassa U344, Marko Voutilainen (marko.voutilainen@aalto.fi) Ryhmä 3: ke 8-10 ja pe 12-14 luokassa U344, Ilkka Särkiö (ilkka.sarkio@ayy.fi) Huom: loppiaisen laskuharjoitukset pidetään jo torstaina

Kurssin suorittaminen Kurssi suoritetaan tentillä Lisäpisteistä voi saada laskuharjoitustehtävistä ja pareittain tehtävästä harjoitustyöstä Kotitehtävät ovat ns. pistelaskareita, eli pisteiden saamiseksi läsnäolo laskuharjoituksissa on pakollinen Kurssin pisteytys: 4 tenttitehtävää, max 6 pistettä/tehtävä laskareista max 3 pistettä harjoitustyöstä max 3 pistettä

R-ohjelmointi Ilmainen avoimen lähdekoodin ohjelmisto tilastoanalyysiin. Ohjeita: https://math.aalto.fi/opetus/mattie/ MattieO/r.html Suosio vahvassa kasvussa sekä akateemisessa tutkimuksessa että yrityksissä.

R-ohjelmointi

Kurssin sisältö Todennäköisyyslaskun ja tilastollisen analyysin kertaus Regressioanalyysi Varianssianalyysi Erilaisia koeasetelmia

Oppimistavoitteet Kurssin aikana opiskelija oppii Ymmärtämään kokeellisen tutkimuksen ja kausaliteettipäätelmien suhteen Valitsemaan oikean koeasetelman haluttujen oletusten testaamiseen Suorittamaan testit Tekemään testien perusteella oikeat johtopäätökset testattavien oletusten paikkansapitävyydestä

Koesuunnittelu Kokeellisessa tutkimuksessa on tavoitteena selvittää, miten erilaiset käsittelyt vaikuttavat tutkimuksen kohteisiin. Käsittelyllä tarkoitetaan tutkimuksen kohteiden olosuhteiden aktiivista, suunnitelmallista ja järjestelmällistä muuttamista. Jos havaintojen kohteiden olosuhteisiin ei tutkimuksessa puututa, tutkimus perustuu suorien havaintojen tekemiseen. Tiukasti ottaen vain kokeiden perusteella voidaan tehdä kausaalisuutta koskevia päätelmiä.

Kontrolloidut kokeet Kokeesta ei voida tehdä luotettavia johtopäätöksiä, ellei koe ole kontrolloitu: (i) Kokeessa on vertailtava vähintään kahden erilaisen käsittelyn vaikutuksia: saadaan selville kiinnostuksen kohteena olevan tekijän vaikutus (ii) Käsittelyiden kohdistamisessa on käytettävä satunnaistusta: poistetaan tutkimuksen kohteiden välillä mahdollisesti esiintyvien systemaattisten erojen vaikutus tällöin tuloksissa mahdollisesti havaittavien systemaattisen erojen on johduttava erilaisista käsittelyistä (iii) Kokeessa on tehtävä riittävästi koetoistoja: vähennetään satunnaisen vaihtelun vaikutusta

Esimerkki - suora havainnointi ja kausaliteettipäätelmät Kengät jalassa nukkuminen korreloi aamupäänsäryn kanssa = kengät jalassa nukkuminen aiheuttaa päänsärkyä Jäätelömyynnin kasvaessa hukkumiskuolemien määrä kasvaa voimakkaasti = Jäätelön syönti aiheuttaa hukkumisia. Sekä ilmakehän CO2-pitoisuus että ylipainoisuus ovat kasvaneet voimakkaasti 1950-luvulta lähtien = Ilmakehän hiilidioksidi aiheuttaa ylipainoisuutta Hattujen käyttö on vähentynyt samaan aikaan ilmaston lämpenemisen kanssa = Hattujen hylkääminen on aiheuttanut ilmaston lämpenemisen.

Esimerkki - kontrolloitu koe ja kausaliteettipäätelmät Halutaan testata lääkkeen tehoa tautiin, josta osa potilaista saattaa parantua myös ilman hoitoa. Lääkkeen tehon selvittämiseksi voidaan järjestää seuraava kontrolloitu koe: (1) Jaetaan riittävän suuri joukko potilaita satunnaisesti kahteen ryhmään. (2) Annetaan toiselle ryhmälle lääkettä ja toiselle ryhmälle plaseboa eli lumelääkettä. (3) Vertaillaan parantuneiden suhteellisia osuuksia.

Luentoaikataulu

Todennäköisyyslaskennan kertaus Satunnaismuuttujat ja tn-jakaumat Tunnusluvut χ 2 -, F- ja t-jakauma Riippumattomuus

Tilastotieteen kertaus Kuvailun ja päättelyn menetelmiä Aineiston kerääminen ja kuvaaminen Kontrolloidut kokeet Otosjakaumat Tilastollinen malli Yksinkertainen satunnaisotos Tunnusluvut

Estimointi Estimaatti ja estimaattori Piste- ja väliestimointi Luottamusväli Otoskoon määrääminen

Tilastollinen testaus Hypoteesit Testisuure Virheet testauksessa Testin voimakkuus p-arvo Tilastollisia testejä Keskeinen raja-arvolause

Regressioanalyysi Yhden selittäjän lineaarinen regressio Pienimmän neliösumman menetelmä Regression merkitsevyyden testaaminen Yleinen lineaarinen malli

Johdatus varianssianalyysiin Yksisuuntainen varianssianalyysi Varianssianalyysihajotelma Bartlettin testi

Odotusarvoparien vertailu Luottamusvälin käyttö Testaus Simultaaniset testit Kontrastit

Kaksisuuntainen varianssianalyysi Pää- ja yhdysvaikutusten testaaminen

2 k -faktorikokeet 2 2 -faktorikokeet 2 k -faktorikokeet Osafaktorikokeet Aliakset ja resoluutio

Lohkoasetelmat Kiusatekijä Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma Latinalaiset neliöt

Kertaus Keskeisten asioiden kertaus Vinkkejä tenttiin