Paraméteres próbák- konzultáció október 21..

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák november 6. és november 13.
Advertisements

Gazdaság- statisztika 4. konzultáció Hipotézisvizsgálatok Árva Gábor PhD Hallgató.
2015. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 II. Határidős árfolyamok A lejáratkor a határidős és az azonnali ár megegyezik. Milyen kapcsolat van.
2016. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 II. Határidős árfolyamok A lejáratkor a határidős és az azonnali ár megegyezik. Milyen kapcsolat van.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
Becsléselmélet - gyakorlat október 14.. Példa 1 - Feladatgyűjtemény Egy nagyvállalat személyzeti osztályvezetője azt gyanítja, hogy különbség van.
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 7. és 9.
Kvantitatív módszerek Hipotézisvizsgálatok - Nemparaméteres próbák október 16.
Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák.
Kockázat és megbízhatóság
tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is)
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
2. előadás Viszonyszámok
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Mintavétel és becslés október 25. és 27.
Kvantitatív módszerek
Montázs készítése.
Scilab programozás alapjai
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
SZÁMVITEL.
Szigorlati felkészítő Kvantitatív módszerek
Mintavétel és becslés október 27. és 29.
Becsléselmélet - Konzultáció
Kockázat és megbízhatóság
Vörös-Gubicza Zsanett képzési referens MKIK
Kockázat és megbízhatóság
13. Gyakorlat Dr. Pauler Gábor, Egyetemi Docens
Kvantitatív módszerek
Hipotézisvizsgálat.
Kvantitatív módszerek
A naptevékenységi ciklus vizsgálata a zöld koronavonal alapján
Nemparaméteres próbák 2.
Kvantitatív módszerek
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
V. Optimális portfóliók
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
Tartalékolás 1.
A Nemzeti Szakképzési és Felnőttképzési Intézet Konferenciája
Adatbázis-kezelés (PL/SQL)
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKAI MUTATÓSZÁMOK
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Az élesség beállítása vagy fókuszálás
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
szakképzési és felnőttképzési szakértő
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Munkanélküliség.
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
Cégnév….. KAIZEN AKCIÓ A ….. TERÜLETEN
Dr. Varga Beatrix egy. docens
Matematikai statisztika előadó: Ketskeméty László
Szabványok, normák, ami az ÉMI minősítési rendszerei mögött van
Gazdaságinformatikus MSc
Bináris kereső fák Definíció: A bináris kereső fa egy bináris fa,
Alkalmazott statisztikai alapok
Járműtelepi rendszermodell 2.
További rendező és kereső algoritmusok
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Matematika 11.évf. 1-2.alkalom
Paraméteres próbák Adatelemzés.
Kísérlettervezés 2018/19.
Szakmai gyakorlat tájékoztató
Hagyományos megjelenítés
Hipotéziselmélet Adatelemzés.
Előadás másolata:

Paraméteres próbák- konzultáció október 21.

Paraméteres próbák és zh  Egymintás aránypróba  Kétmintás aránypróba  Welch-próba  Cochran próba  Varianciaanalízis Kvantitatív módszerek

Példa Feladatgyűjtemény Kínai és japán turisták körében végeztek felmérést a fényképezési szokásaikról. A japán turisták egy nap alatt átlagosan 106 képet készítettek, 38,4 kép szórással. A kínai turisták 94 képet csináltak, 16,4 kép szórással. A vizsgálat során 61 japán és 41 kínai látogatót figyeltek meg. A készített képek eloszlása normális. 5%-os szignifikancia szinten feltehető-e, hogy a japán és a kínai turisták ugyanannyit fényképeznek? Megoldás: sokasági várható értékek összehasonlítása F-próba a sokasági szórások egyezésére: DF japán =60, DF kínai =40, F krit =1,64 Kvantitatív módszerek 5% szignifikancia szinten el kell utasítanunk a nullhipotézist, az ismeretlen alapsokasági szórások nem egyenlők. Ezért a két mintás t- próba helyett a Welch próbát fogjuk használni a két várható érték összehasonlítására.

Példa folytatása  A Welch próba próbafüggvénye: Kvantitatív módszerek DF=87 5%-os szignifikancia szinten elvetjük a nullhipotézist, így tehát nem állítható, hogy ugyanannyit fényképeznek

Példa Feladatgyűjtemény A Felvillanyozzuk Kft. villanyégőket gyárt. A vevője akkor veszi át a beszállított tételt, ha a hibaarány nem nagyobb, mint 1%. A napi termeléséből vett n = 2000 elemű mintában a hibás égők száma 24 db. A kivett minta alapján döntsük el, hogy 99%-os megbízhatósággal a vevő átveszi-e a tételt! Megoldás: egymintás aránypróba H 0 : P=0,01 H 1 : P>0,01 Elég nagy-e a minta? α=1%, z 0,99 =2,34 Kvantitatív módszerek Mivel a számított érték az elfogadási tartományba esik, így 99%-os megbízhatósággal lehet a tétel elfogadására számítani.

Példa Feladatgyűjtemény Egy befektető a portfóliójában 2000 darab értékpapírt tart. Januárban 1120 darab, februárban 1200 darab értékpapíron tudott pozitív hozamot realizálni. 1%-os szignifikancia szinten igaz-e az az állítás, hogy januárról februárra nőtt a befektető portfóliójában azon értékpapírok aránya, amelyeken pozitív hozamot realizálhatott. Megoldás: kétmintás aránypróba H 0 : P jan =P febr H 1 : P jan <P febr Kvantitatív módszerek az elfogadási tartomány: z sz >z krit 1%-os szignifikancia szinten elutasítjuk a nullhipotézist, azaz az alternatív hipotézis elfogadása mellett azt állíthatjuk, hogy januárról februárra valóban nőtt a befektető portfóliójában a pozitív hozamú értékpapírok aránya

Példa Feladatgyűjtemény Egy gyorséttermi akció célja, hogy hatására a vásárlók 20%-a vásárolja meg az adott terméket. 350 vásárlót tartalmazó véletlen mintában 65-en megvásárolták a szóban forgó terméket. Ellenőrizzük, hogy sikeresnek tekinthető-e az akció 5%-os szignifikancia szinten! Megoldás: egymintás aránypróba: α=0,05  z α = –1,64  elfogadási tartomány: z sz >z α Kvantitatív módszerek Mivel a számított érték nagyobb, mint a kritikus érték, így a nullhipotézist elfogadjuk, vagyis sikeresnek tekinthető az akció.

Példa Feladatgyűjtemény Egy plázából kifelé jövet véletlenszerűen megkérdeztek 500 főt, akik közül 347 nő volt és 153 férfi, hogy vásároltak-e. A nők közül 198-an, a férfiak közül 62-en válaszoltak igennel. 5%-os szignifikancia szinten állítható-e, hogy a nők nagyobb arányban vásárolnak, mint a férfiak? Megoldás: kétmintás aránypróba H 0 : P nő =P férfi H 1 : P nő >P férfi  =0,05 z  = 1,645 Elfogadási tartomány: z sz <1,645 Kvantitatív módszerek Mivel z sz >1,645, ezért a H 0 hipotézist 5%-os szignifikancia szinten elutasítjuk, vagyis állítható, hogy a nők nagyobb arányban vásárolnak.

Példa Feladatgyűjtemény Az újságolvasási szokásokat vizsgálták a felsőfokú végzettséggel rendelkezők, illetve nem rendelkezők között, mindkét csoportból elemű mintát véve. A felsőfokú végzettséggel rendelkezők napi átlag 24 percet töltöttek újságolvasással, 4 perc szórással. A felsőfokú végzettséggel nem rendelkezők naponta átlagosan 23 percet töltöttek újságolvasással, 9 perc szórással. Mindkét csoportban azt találták, hogy az újságolvasással töltött idő normális eloszlást követ. 1 %-os szignifikancia szinten feltehető-e, hogy a két csoportban azonos az újságolvasásra fordított idő? Megoldás: sokasági várható értékek egyezésének vizsgálata, kétmintás próba Az egyes csoport a felsőfokú végzettséggel rendelkezők, kettes csoport az ezzel nem rendelkezők csoportja Kvantitatív módszerek

Példa folytatása Először F-próbát kell végeznünk: DF 1 =24, DF 2 =24, F krit =2,66 Welch-próba: t krit =2,724 (DF=33, α=1%) Kvantitatív módszerek 1%-os szignifikancia szinten a két alapsokasági szórás egyezése nem tételezhető fel az elfogadási tartomány: -2,724<t szám <2,724 1 % szignifikancia szinten nincs okunk a nullhipotézist elutasítani, azaz a felsőfokú végzetséggel rendelkezők és a felsőfokú végzetséggel nem rendelkezők körében az újságolvasására fordított idő egyenlő.

Példa Négy, közkedvelt üdítőital töltési térfogatát vizsgáltuk. A megfigyelések eredményei: Ellenőrizzük 5%-os szignifikancia szinten, hogy a töltési térfogatok várható értéke egyenlő-e! (feltételezzük a töltési térfogatok normalitását, valamint, hogy a szórások egyeznek) Kvantitatív módszerek ÜdítőEllenőrzött palackok száma Töltési térfogat [ml] Almás6498, 504, 506, 502, 498, 498 Barackos4500, 502, 504, 494 Citromos6504, 498, 502, 500, 499, 503 Dinnyés8495, 503, 496, 500, 504, 501, 502, 499

Példa folytatása Kvantitatív módszerek ÜdítőEllenőrzött palackok száma Töltési térfogat [ml] Almás6498, 504, 506, 502, 498, 498 Barackos4500, 502, 504, 494 Citromos6504, 498, 502, 500, 499, 503 Dinnyés8495, 503, 496, 500, 504, 501, 502, 499

Példa folytatása Megoldás: varianciaanalízis Kvantitatív módszerek ÜdítőEllenőrzött palackok száma Töltési térfogat [ml] Almás6498, 504, 506, 502, 498, 498 Barackos4500, 502, 504, 494 Citromos6504, 498, 502, 500, 499, 503 Dinnyés8495, 503, 496, 500, 504, 501, 502, 499 H 1 : Bármely két várható érték nem egyezik

Példa folytatása  Külső eltérés-négyzetösszeg:  Belső eltérés-négyzetösszeg (a szórások felhasználásával):  Teljes eltérés-négyzetösszeg: Kvantitatív módszerek A töltési térfogat szóródásának 2,68%-át magyarázza az, hogy milyen ízű.

Példa folytatása Négyzetösszeg neve Négyzet- összegek Szabad- ságfok Szórás becslése F érték Csoportok közötti * 63s k 2 =20,1835 Csoporton belüli ** 217,98220s b 2 =10,8991- Teljes223, Kvantitatív módszerek 5%-os szignifikancia szinten elfogadható, hogy a töltési térfogatok várható értéke egyenlő (vagyis nincs kapcsolat a töltési térfogat és az íz között).

Példa Három vérnyomáscsökkentő gyógyszer hatását vizsgálták. A különböző gyógyszerrel kezelt betegek vérnyomását egy héten keresztül minden nap megmérték. 1%-os szignifikancia szinten van-e különbség a gyógyszerek hatásossága között? Megoldás: Varianciaanalízis, előtte Cochran-próba Kvantitatív módszerek GyógyszerHKSZeCSPSZoVÁtlagKorr. tap. szórás A ,4162 B ,6771 C ,416

Példa folytatása Cochran próba: r=3, a DF szabadságfok 7-1=6 g krit =0,77 g szám <g krit, így a nullhipotézis elfogadható, a sokasági szórások egyeznek. Kvantitatív módszerek H 1 : A legnagyobb szórású különbözik GyógyszerHKSZeCSPSZoVÁtlagKorr. tap. szórás A ,4162 B ,6771 C ,416

Példa folytatása  Varianciaanalízis H 1 : bármelyik két várható érték nem egyenlő Kvantitatív módszerek GyógyszerHKSZeCSPSZoVÁtlagKorr. tap. szórás A ,4162 B ,6771 C ,416 A vérnyomás szóródásának 9,9%-át magyarázza az, hogy melyik gyógyszer esetén mérik.

Példa folytatása Négyzetösszeg neve Négyzet- összegek Szabad- ságfok Szórás becslése F érték Csoportok közötti 130,66r-1=3-1=265,330,9766 Csoporton belüli 1190n-r= 21-3=18 66,111- Teljes1320,66n-1= 21-1=20 -- Kvantitatív módszerek 5%-os szignifikancia szinten elfogadható, hogy nincs különbség a gyógyszerek hatásossága között.