Paraméteres próbák- gyakorlat

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Hipotézisvizsgálat az adatforrás működési “mechanizmusát” egy véletlen eloszlás jellemzi az adatok ismeretében megfogalmazódnak bizonyos hipotézisek erre.
Advertisements

Gyakorlati probléma 20 különböző gyógyszert próbálunk ki, t-próbával összehasonlítva a kezelt és a kontrol csoportot A nullhipotézis elfogadásáról vagy.
Hipotézis-ellenőrzés (Statisztikai próbák)
I. előadás.
II. előadás.
3. Két független minta összehasonlítása
Rangszám statisztikák
Feladat Egy új kísérleti készítmény hatását szeretnék vizsgálni egereken. 5 féle dózist adnak be 5 vizsgált egérnek, de nem sikerült mindegyik egérnek.
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Környezeti statisztika Dr. Huzsvai László egyetemi docens Debrecen2008.
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Statisztika II. IX. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Közlekedésstatisztika
E L E M Z É S. 1., adatgyűjtés 2., mintavétel (a teljes sokaságot ritkán tudjuk vizsgálni) 3., mintavételi információk alapján megállapítások, következtetések.
Statisztika II. IV. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Statisztika II. V. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.
Varianciaanalízis 12. gyakorlat.
Gazdasági informatika
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
Nem-paraméteres eljárások, több csoport összehasonlítása
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Kvantitatív módszerek 8. Hipotézisvizsgálatok I. Nemparaméteres próbák Dr. Kövesi János.
Nemparaméteres próbák Statisztika II., 5. alkalom.
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
STATISZTIKA II. 6. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Matematikai statisztika Készítették: Miskoltzy Judit Sántha Szabina Szabó Brigitta Tóth Szabolcs Török Tamás.
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
7. Csoportok és változók sztochasztikus összehasonlítása (összehasonlítások ordinális függő változók esetén)
Gazdaságstatisztika 19. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika 18. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika 22. előadás
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Gazdaságstatisztika 15. előadás.
Hipotézis vizsgálat (2)
Hipotézis-ellenőrzés (Folytatás)
Várhatóértékre vonatkozó próbák
Hipotézis vizsgálat.
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai
Hipotézisvizsgálat v az adatforrás működési “mechanizmusát” egy véletlen eloszlás jellemzi v az adatok ismeretében megfogalmazódnak bizonyos hipotézisek.
Paleobiológiai módszerek és modellek 4. hét
I. előadás.
A szóráselemzés gondolatmenete
Kvantitatív módszerek Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák.
Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák november 19., november 20., november 26.
Paraméteres próbák- konzultáció október 21..
A számítógépes elemzés alapjai
Kvantitatív módszerek
Konzultáció november 19. Nemparaméteres próbák, egymintás próbák
Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák
Hipotézisvizsgálatok
Nemparaméteres próbák
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
II. előadás.
Becsléselmélet - Konzultáció
Gazdaságstatisztika konzultáció
Kvantitatív módszerek
Nemparaméteres próbák
I. Előadás bgk. uni-obuda
III. zárthelyi dolgozat konzultáció
Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
1.3. Hipotézisvizsgálat, statisztikai próbák
3. Varianciaanalízis (ANOVA)
Előadás másolata:

Paraméteres próbák- gyakorlat 2014. október 30.

Paraméteres próbák és zh Egymintás aránypróba Kétmintás aránypróba Welch-próba Cochran próba Bartlett 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: DFjapán=60, DFkínai=40, Fkrit=1,64 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. Kvantitatív módszerek

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

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 H0: P=0,01 H1: P>0,01 Elég nagy-e a minta? α=1%, z0,99=2,34 Mivel a számított érték az elfogadási tartományba esik, így 99%-os megbízhatósággal lehet a tétel elfogadására számítani. Kvantitatív módszerek

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 H0: Pjan=Pfebr H1: Pjan<Pfebr 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 az elfogadási tartomány: Kvantitatív módszerek

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  zα= –1,64  elfogadási tartomány: zsz>zα Mivel a számított érték nagyobb, mint a kritikus érték, így a nullhipotézist elfogadjuk, vagyis sikeresnek tekinthető az akció. Kvantitatív módszerek

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 H0: Pnő=Pférfi H1: Pnő>Pférfi =0,05 z= 1,645 Elfogadási tartomány: zsz <1,645 Mivel zsz>1,645, ezért a H0 hipotézist 5%-os szignifikancia szinten elutasítjuk, vagyis állítható, hogy a nők nagyobb arányban vásárolnak. Kvantitatív módszerek

Példa Feladatgyűjtemény Az újságolvasási szokásokat vizsgálták a felsőfokú végzetséggel rendelkezők illetve nem rendelkezők között, mindkét csoportból 25-25 elemű mintát véve. A felsőfokú végzetséggel rendelkezők napi átlag 24 percet töltöttek újságolvasással, 4 perc szórással. A felsőfokú végzetséggel 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

Kvantitatív módszerek Példa folytatása 1%-os szignifikancia szinten a két alapsokasági szórás egyezése nem tételezhető fel Először F-próbát kell végeznünk: DF1=24, DF2=24, Fkrit=2,66 Welch-próba: tkrit=2,724 (DF=33, α=1%) 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. az elfogadási tartomány: -2,724<tszám<2,724 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa Négy, közkedvelt üdítőital töltési térfogatát vizsgáltuk. A megfigyelések eredményei: Ellenőrizzük 5%-os szignifikancia szinten, hogy a töltési térfogatok szórása egyenlő-e! Megoldás: Bartlett próba, mivel a mintaelemszámok nem egyenlőek H0: σA=σB=σC=σD H1: a legnagyobb szórású különbözik Üdítő Ellenőrzött palackok száma Töltési térfogat [ml] Almás 6 498, 504, 506, 502, 498, 498 Barackos 4 500, 502, 504, 494 Citromos 504, 498, 502, 500, 499, 503 Dinnyés 8 495, 503, 496, 500, 504, 501, 502, 499 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa folytatása Üdítő Ellenőrzött palackok száma Töltési térfogat [ml] Almás 6 498, 504, 506, 502, 498, 498 Barackos 4 500, 502, 504, 494 Citromos 504, 498, 502, 500, 499, 503 Dinnyés 8 495, 503, 496, 500, 504, 501, 502, 499 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa folytatása A számított érték kisebb, mint a kritikus, így 5%-os szignifikancia szinten fenntartjuk a nullhipotézist, az alapsokasági szórások, azaz a töltési térfogat ingadozása egyenlő. χ2krit=7,815 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa folytatása Az előző példán igazoltuk a sokasági szórások egyezését. Most ellenőrizzük 5%-os szignifikancia szinten, hogy a töltési térfogatok várható értéke egyenlő-e! Megoldás: varianciaanalízis H1: Bármely két várható érték nem egyezik Üdítő Ellenőrzött palackok száma Töltési térfogat [ml] Almás 6 498, 504, 506, 502, 498, 498 Barackos 4 500, 502, 504, 494 Citromos 504, 498, 502, 500, 499, 503 Dinnyés 8 495, 503, 496, 500, 504, 501, 502, 499 Kvantitatív módszerek

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

Kvantitatív módszerek Példa folytatása Négyzetösszeg neve Négyzet-összegek Szabad-ságfok Szórás becslése F érték Csoportok közötti * 6 3 sk2=2 0,1835 Csoporton belüli ** 217,982 20 sb2=10,8991 - Teljes 223,982 23 5%-os szignifikancia szinten elfogadható, hogy a töltési térfogatok várható értéke egyenlő (vagyis nincs kapcsolat a töltési térfogat és az íz között). Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek 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 Gyógyszer H K SZe CS P SZo V Átlag Korr. tap. szórás A 142 127 131 137 144 139 125 135 7,4162 B 146 121 136 148 10,6771 C 128 141 129 134 133 126 5,416 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa folytatása Cochran próba: r=3, a DF szabadságfok 7-1=6 gkrit=0,77 gszám<gkrit, így a nullhipotézis elfogadható, a sokasági szórások egyeznek. H1: A legnagyobb szórású különbözik Gyógyszer H K SZe CS P SZo V Átlag Korr. tap. szórás A 142 127 131 137 144 139 125 135 7,4162 B 146 121 136 148 10,6771 C 128 141 129 134 133 126 5,416 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa folytatása Varianciaanalízis H1: bármelyik két várható érték nem egyenlő A vérnyomás szóródásának 9,9%-át magyarázza az, hogy melyik gyógyszer esetén mérik. Gyógyszer H K SZe CS P SZo V Átlag Korr. tap. szórás A 142 127 131 137 144 139 125 135 7,4162 B 146 121 136 148 10,6771 C 128 141 129 134 133 126 5,416 Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Példa folytatása Négyzetösszeg neve Négyzet-összegek Szabad-ságfok Szórás becslése F érték Csoportok közötti 130,66 r-1=3-1=2 65,33 0,9766 Csoporton belüli 1190 n-r= 21-3=18 66,111 - Teljes 1320,66 n-1= 21-1=20 5%-os szignifikancia szinten elfogadható, hogy nincs különbség a gyógyszerek hatásossága között. Kvantitatív módszerek