Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Hipotézis vizsgálat. Sir Ronald A. Fisher és Ms Bristol esete a teával és a tejjel Második felvonás.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Hipotézis vizsgálat. Sir Ronald A. Fisher és Ms Bristol esete a teával és a tejjel Második felvonás."— Előadás másolata:

1 Hipotézis vizsgálat

2 Sir Ronald A. Fisher és Ms Bristol esete a teával és a tejjel Második felvonás

3 Mi a valószínűsége, hogy véletlenül 0, 1, 2, 3, 4 jó csészét választ? P(Y=0) = 1.43% P(Y=1) = 22.86% P(Y=2) = 51.43% P(Y=3) = 22.86% P(Y=4) = 1.43%

4 Mit gondolunk, ha 4 jó csészét választ? Nagyon valószínűtlen (1.43%), hogy ez véletlenül történt  elhisszük, hogy meg tudja különböztetni a két féle teát Mi a valószínűsége, hogy Ms Bristol igazat mondott és meg tudja különböztetni a kétféle teát?

5 Ms Bristol csak három jó csészét választott! Ez könnyen lehet véletlen is  nem hisszük el, hogy meg tudja különböztetni a két féle teát Mi a valószínűsége, hogy mégis igazat mondott, csak egyszer véletlenül mellényúlt?

6 Mindig két hipotézis közül választunk! Null-hipotézis (H 0 ): a megfigyelt értékeket véletlenül is kaphattuk –véletlenül választott Ms Bristol 3 jó csészét –a két becsült érték közötti különbséget a véletlen hatások okozzák –a két eloszlás azonos, a megfigyelt gyakoriságok közötti különbség csak a véletlen hatásoknak köszönhetőek Alternatív hipotézis (H 1 ): a megfigyelt értékeket nem kaphattuk véletlenül, van valamilyen szisztematikus hatás (eltérés)

7 A hipotézisvizsgálat lehetséges kimenetelei

8 Az egyes kimenetelek valószínűségei

9 Egy kis bűnügyi kitérő Egy - a gyanúsított elitélésével zárult - gyilkossági ügyet elemzünk, amit 1973 őszén tárgyalt a wuppertali eküdtbíróság Az F. házaspárt megtámadják az erdőben, először rálőnek a férfira (a lövés nem halálos), majd megerőszakolják és megölik az asszonyt A rendőrség W. urat gyanúsította a tett elkövetésével

10 Egy kis bűnügyi kitérő 2. F. asszony körme alatt W. úréval megegyező vércsoportba tartozó vérnyomokat találtak. Az orvosszakértő véleménye szerint annak a valószínűsége, hogy ez csak véletlen egyezés W. úr ruháján vérnyomokat találtak, amelyek vércsoportja, megegyezik F.-né vércsoportjával. A szakértő szerint a véletlen vércsoportegyezés valószínűsége 0.157

11 Egy kis bűnügyi kitérő 3. A szakértő így összegezte a véleményét: –0.173*0.157=0.027 a valószínűsége, hogy véletlenül esnek egybe a vércsoportok, vagyis, hogy W. úr ártatlan – =0.973 valószínűséggel viszont W. úr követte el a gyilkosságot. Biztos, hogy mindenben helyes a szakértő érvelése? Ti ez alapján elitélnétek W. urat?

12 A próba menete szoftverrel előre megállapítom az elsőfajú hiba valószínűségének még megengedhető szintjét (  ), vagyis a szignifikancia szintet (általában 5%) kiszámítom a próbastatisztika értékét kiszámítom az első fajú hiba valószínűségét ha P   elvetem a nullhipotézist, egyébként nem.

13 A próba menete hagyományosan előre megállapítom az elsőfajú hiba valószínűségének még megengedhető szintjét (  ), vagyis a szignifikancia szintet (általában 5%) kiszámítom a próbastatisztika értékét (pl. S) táblázatból kikeresem az  szinthez tartozó kritikus értéket (S crit ), vagyis azt az értéket, amelynél az első fajú hiba valószínűsége pont  lenne ha S crit  S elvetem a nullhipotézist, egyébként nem.

14 Előjel teszt

15 A teszt célja a minta alapján becsült medián összehasonlítása egy elméleti értékkel

16 A teszt elméleti háttere A mediánnál nagyobb (vagy kisebb) értéket 50%-os valószínűséggel kapunk A mediánnál nagyobb értékek száma binomiális eloszlású valószínűségi változó, amelynek paraméterei: n = a minta elemszáma, p = 0.5 ha az elméleti érték megegyezik a mediánnal, akkor a nála nagyobb értékek száma ugyanilyen eloszlást követ a medián feltételezett elméleti értékénél nagyobb mintaelemek számának várhatóértéke, ha a nullhipotézis igaz, n/2

17 Egy konkrét példa a 10 elemű mintában 8 elem nagyobb, mint nulla. H 0 : az alapsokaság mediánja = 0 H 1 : az alapsokaság mediánja  0 Mekkora a valószínűsége, hogy hibázunk, ha elvetjük a nullhipotézist? Ha az Y=8 értéknél elvetjük a nullhipotézist, akkor még milyen értékeknél kell elvetnünk?

18 P(Y=0) = 0,1% P(Y=1) = 0,98% P(Y=2) = 4,39% P(Y=3) = 11,72% P(Y=4) = 20,51% P(Y=5) = 24,61% P(Y=10) = 0,1% P(Y=9) = 0,98% P(Y=8) = 4,39% P(Y=7) = 11,72% P(Y=6) = 20,51%

19 Egy- és kétoldali alternatív hipotézis Nullhipotézis: –H 0 : az alapsokaság mediánja = 0 Kétoldali alternatív hipotézis: –H 1 : az alapsokaság mediánja  0 Egyoldali alternatív hipotézis I.: –H 1 : az alapsokaság mediánja > 0 –ha Y=8-nál elvetem a nullhipotézist, akkor Y>8-nál is el kell vetnem Egyoldali alternatív hipotézis II.: –H 1 : az alapsokaság mediánja < 0 –ha Y=8-nál elvetem a nullhipotézist, akkor Y<8-nál is el kell vetnem

20 Mikor használható az egyoldali alternatív hipotézis? Ha a próba során használt adatoktól független forrásból származó információk alapján feltételezem, hogy csak az egyik irányú eltérés várható Független forrás lehet: –elméletek (pl. vérnyomáscsökkentő gyógyszernél nem számítunk vérnyomás emelkedésre), –mások korábbi vizsgálatai, –saját elővizsgálataim, –más adatokon (esetleg a gyűjtött adatok másik felén) végzett adatfeltárás.

21 Egymintás u próba

22 A próba célja az alapsokaság várhatóértékének az összehasonlítása egy elméleti értékkel a mintaátlag (az alapsokaság várhatóértékének becslése) alapján

23 A próba feltételei a valószínűségi változó normális eloszlású és ismert a szórása, vagyis a szórást nem a mintából becsüljük

24 A próba elméleti háttere Ha Y=N(m,  ), akkor és

25 H 0 : m=m 0 H 1 : m  m 0 Ha H 0 igaz, akkor az valószínűségi változó standard normális eloszlású Az elsőfajú hiba valószínűsége:

26 Egy konrét példa Az adatok: 1.2; 3.6; 2.8; 0.7; 1.9 m 0 =2  =1.2 Számítsátok ki az u statisztika értékét és a határozzátok meg az elsőfajú hiba valószínűségét! (R-script)

27 Mit jelent ha nem vetem el a nullhipotézist? ha a nullhipotézis igaz, akkor is kaphatok a próbastatisztikára ilyen nagy értéket NEM JELENTI, hogy a nullhipotézis igaz, sem azt, hogy az alternatív hipotézis nem igaz

28 Másodfajú hiba Annak valószínűsége, hogy nem vetem el a nullhipotézis, amikor az nem igaz Elkövetésének valószínűsége függ: –a szignifikancia szinttől: minél alacsonyabb a szign. szint, annál valószínűbb, hogy elkövetem a másodfajú hibát (Szkülla és Kharübdisz) –a minta elemszámától –a nullhipotézistől való eltérés mértékétől: minél kisebb az eltérés, annál nehezebb észrevenni

29 Mi a teendő, ha nem vetem el a nullhipotézist? 1. verzió: –eldöntöm, hogy mekkora eltérés az, ami már szakmailag értelmes, amit már ki akarok mutatni –kiszámítom a másodfajú hiba valószínűségét ekkora eltérésnél –ha ez egy előre megállapított értéknél kisebb, akkor elfogadom a nullhipotézist, egyébként a vizsgálat inkonkluzív (=a nullhipotézist sem elvetni, sem elfogadni nem tudom) –inkonkluzív vizsgálatnál érdemes kiszámolni azt a mintaméretet, aminél már konklúzív lenne a vizsgálat

30 Mi a teendő, ha nem vetem el a nullhipotézist? 2. verzió: –előre megállapítom a másodfajú hiba még elfogadható maximális szintjét –megállapítom, hogy mekkora az a minimális eltérés a nullhipotézistől, amelynél a másodfajú hiba valószínűsége nem nagyobb az előre megállapított értéknél –ezt az eltérést is figyelembe veszem az eredmények interpretációjánál, pl. 5%-os szignifikancia szinten az alapsokaság várhatóértéke nem különbözik nullától. Ha a különbség 0.1 vagy annál nagyobb lenne, a másodfajú hiba valószínűsége 10% alatt lenne, tehát valószínűsíthető, hogy ha van is eltérés, az nem jelentős.

31 A másodfajú hiba kiszámítása Bonyolultabb, mint az elsőfajú hibáé, ezért a számítási részleteket a további próbáknál nem részletezzük Az egy mintás u próbánál még viszonylag egyszerű, ezért itt részletesebben is megnézzük

32 Másodfajú hiba valószínűsége az egy mintás u próbánál 1. P  =P(- u crit < u

33 Másodfajú hiba valószínűsége az egy mintás u próbánál 2. Legyen az ilyen paraméterű normális eloszlás eloszlásfüggvénye F P  =F( u crit )-F(-u crit ) Határozzátok meg a másodfajú hiba valószínűségét az előző példában, ha m 1 =2.1, m 1 =3, illetve m 1 =4


Letölteni ppt "Hipotézis vizsgálat. Sir Ronald A. Fisher és Ms Bristol esete a teával és a tejjel Második felvonás."

Hasonló előadás


Google Hirdetések