Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Alapsokaság (populáció) az a halmaz, amelyre (amelynek elemeire) vonatkozóan szeretnénk megállapításokat tenni az alapsokaság mérete lehet végtelen (egy.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Alapsokaság (populáció) az a halmaz, amelyre (amelynek elemeire) vonatkozóan szeretnénk megállapításokat tenni az alapsokaság mérete lehet végtelen (egy."— Előadás másolata:

1 Alapsokaság (populáció) az a halmaz, amelyre (amelynek elemeire) vonatkozóan szeretnénk megállapításokat tenni az alapsokaság mérete lehet végtelen (egy kísérletet elvileg végtelen sokszor megismételhetünk), vagy véges, de olyan nagy, hogy nem tudjuk minden elemét megvizsgálni ha az alapsokaság minden elemét „megmérjük” nincs szükség statisztikára

2 Minta az alapsokaság részhalmaza mérete akkora, hogy minden elemét meg tudjuk vizsgálni Mindig fontos tudnunk, hogy a vizsgált minta milyen alapsokaságot reprezentál!

3 Feladat Mondj egy példát (lehetőleg a saját vizsgálataidból) összetartozó alapsokaságra és mintára!

4 Mire ügyeljünk a mintavétel során? a populáció minden eleme azonos valószínűséggel kerüljön a mintába az egyik elem kiválasztása ne befolyásolja a többi kiválasztását  a minta elemei legyenek függetlenek

5 A statisztikai vizsgálat célja az alapsokaság valamilyen jellemzőjének becslése a mintából  becslés az alapsokaságra vonatkozó hipotézis ellenőrzése a mintából becsült értékek alapján  hipotézis vizsgálat

6 Becslés az alapsokaság jellemzői nem valószínűségi változók, hanem konstansok a mintából becsült értékek viszont valószínűségi változók

7 Milyen a jó becslés? torzítatlan konzisztens hatékony (efficiens) elégséges

8 Torzítatlan becslés Jelöljük az  paraméterre az minta alapján kapott becslést -nel A becslés torzítatlan, ha

9 Példák a torzítatlan becslésre a minta számtani átlaga a várhatóérték torzítatlan becslése egy esemény relatív gyakorisága torzítatlan becslése az esemény valószínűségének a korrigált empirikus szórásnégyzet torzítatlan becslése az alapsokaság varianciájának

10 ez egy aszimptotikusan torzítatlan becslés, mert: Példák a torzított becslésre

11 Szimuláljuk a következő szituációt: a közösség két fajból áll, amelyek aránya 50-50%. A közösség diverzitása ln(2). Vegyünk 100 egyedből álló mintákat és becsüljük azokból a diverzitást! A mintákban az egyik faj egyedszáma X1=rbinom(100, 0.5), a második faj egyedszáma X2=100-X1. Számoljuk a minták diverzitását és ábrázoljuk az elméleti értékkel együtt!

12 Konzisztens becslés a becslés konzisztens, ha a minta méretének növekedésével aszimptotikusan konvergál a becsült értékhez, azaz tetszőlegesen kicsi pozitív  esetén Tétel: Ha a becslés torzítatlan és varianciája a mintaméret emelésével konvergál 0-hoz, akkor a becslés konzisztens

13 Példák a konzisztens becslésre a minta számtani átlaga a várhatóérték konzisztens becslése egy esemény relatív gyakorisága konzisztens becslése az esemény valószínűségének a korrigált empirikus szórásnégyzet konzisztens becslése az alapsokaság varianciájának (, ha létezik a valószínűségi változó negyedik momentuma)

14 Hatékony (efficiens) becslés Ha egy paraméternek több torzítatlan becslése is létezik, akkor ezek közül a legkisebb varianciájút a paraméter efficiens becslésének nevezzük. A minta számtani átlaga a várhatóérték efficiens becslése

15 Elégséges becslés A becslés akkor elégséges, ha a becsült paraméterre vonatkozó minden információt tartalmaz, ami a mintából kiolvasható A minta számtani átlaga a várhatóérték elégséges becslése

16 A becslés módszerei legnagyobb valószínűség (maximum likelihood) módszere momentumok módszere

17 Maximum likelihood becslés Likelihood függvény: annak valószínűsége, hogy Y 1, Y 2, …, Y n  megfigyelt értéke(ke)t kapjuk, ha a keresett  paraméter értéke. (Ez egy feltételes valószínűség). A becslés során a függvény maximumát keressük. Példa: Milyen p paraméternél a legvalószínűbb, hogy 100 független kísérletből 54-szer kapunk kedvező eredményt? Használjátok a binom.xls filet!

18 Maximum likelihood becslés 2 Több azonos eloszlású, független megfigyelt érték esetén a minta likelihood függvénye az egyes értékekre számolt likelihood függvények szorzata. Sokszor kényelmesebb a likelihood függvény logaritmusával számolni. Ez a log-likelihood függvény. A minta log-likelihood függvénye a független megfigyelt értékek log-likelihood függvényeinek összege.

19 Mintaátlag szórása A mintából számolt átlag valószínűségi változó, ezért van várhatóértéke és szórása. Várhatóértéke megegyezik az alapsokaság várhatóértékével. Ha a minta elemei függetlenek, akkor az összegük szórása átlaguké pedig

20 Mintaátlag eloszlása normális eloszlású valószínűségi változók esetén a mintaátlag is normális eloszlású tetszőleges más eloszlás esetén a minta elemszámának növekedésével az átlag eloszlása aszimptotikusan a normális eloszláshoz tart

21 Khi-négyzet eloszlás n darab független, standard normális eloszlású valószínűségi változó négyzeteinek összege n szabadsági fokú khi-négyzet eloszlású valószínűségi változó ha Y=N(m,  ), akkor

22 Khi-négyzet eloszlás 2 ha a standard n normális eloszlású valószínűségi változók nem függetlenek, de közöttük csak lineáris összefüggések vannak, négyzeteik összege továbbra is khi-négyzet eloszlású valószínűségi változó, de az eloszlás szabadsági foka a független (egymásból nem levezethető) lineáris összefüggések számával csökken ha Y=N(m,  ), akkor

23 A becsült szórásnégyzet eloszlása

24 Konfidencia intervallum az alapsokaság várhatóértéke egy fix érték becslése a mintaátlag viszont valószínűségi változó  minden mintában más becslést kapunk a konfidencia intervallum a becsült érték körüli olyan intervallum, amit ha sok mintára kiszámolunk az esetek megadott (általában 95) százalékában tartalmazza a valós értéket

25 Konfidencia intervallum normális eloszlású változó várhatóértékére Ha az alapsokaság szórása ismert –ahol u  /2 a standard normális eloszlás kritikus értéke  /2 szinten Ha a szórást a mintából becsüljük: –ahol t n-1,  /2 az n-1 szabadsági fokú (Student-féle) t-eloszlás kritikus értéke  /2 szinten.

26 Feladat Az R-script segítségével szimulálj konfidencia intervallumokat a standard normális eloszlásból származó 10, 50 és 100 elemű mintákra. Vizsgáld meg, hogy hat-e a minta elemszáma azoknak az eseteknek a számára, amelyeknél a konfidencia intervallum nem fedi le a valódi átlagot! Mire hat a minta elemszáma?

27 Pontosság és megbízhatóság A konfidencia intervallum szélességét a becslés pontosságának nevezzük A konfidencia intervallumhoz tartozó 1-  értéket a becslés megbízhatóságának hívjuk. Rögzített mintaelemszám mellett a becslés megbízhatósága és pontossága fordítottan arányos A mintaszán növekedésével adott megbízhatóság mellett nő a becslés pontossága.


Letölteni ppt "Alapsokaság (populáció) az a halmaz, amelyre (amelynek elemeire) vonatkozóan szeretnénk megállapításokat tenni az alapsokaság mérete lehet végtelen (egy."

Hasonló előadás


Google Hirdetések