Kockázat és megbízhatóság

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Hipotézis-ellenőrzés (Statisztikai próbák)
Advertisements

I. előadás.
II. előadás.
BECSLÉS A sokasági átlag becslése
Kvantitatív módszerek
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Két változó közötti összefüggés
Általános statisztika II.
Becsléselméleti ismétlés
Kísérlettervezés DR. HUZSVAI LÁSZLÓ SELYE
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék STATISZTIKA I. 11. Előadás.
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Statisztika II. IX. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
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..
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Mintavételes eljárások
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Kvantitatív módszerek 8. Hipotézisvizsgálatok I. Nemparaméteres próbák Dr. Kövesi János.

A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Az F-próba szignifikáns
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
STATISZTIKA II. 6. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Statisztikai döntésfüggvények elméletének elemei
Valószínűségszámítás
FELSZÍNI VÍZ MONITORING.
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Hipotézis vizsgálat (2)
Alapsokaság (populáció)
Várhatóértékre vonatkozó próbák
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai
I. előadás.
Minőségbiztosítás II_6. előadás
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19)
Minőségbiztosítás II_4. előadás

Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 15.
Gazdaságstatisztika Becsléselmélet október 30. és november 5.
1 Statisztikai folyamatszabályozás D R. TÓTH ZSUZSANNA ESZTER M ENEDZSMENT ÉS VÁLLALATGAZDASÁGTAN TANSZÉK ÜZLETI TUDOMÁNYOK INTÉZET GAZDASÁG - ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI.
Mintavétel.
Kvantitatív módszerek
Konzultáció november 19. Nemparaméteres próbák, egymintás próbák
Statisztikai folyamatszabályozás
Statisztikai folyamatszabályozás
Statisztikai folyamatszabályozás
Statisztikai áttekintés (I.)
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016
Kockázat és megbízhatóság
II. előadás.
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
Becsléselmélet - Konzultáció
Nemparaméteres próbák
I. Előadás bgk. uni-obuda
Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Kvantitatív módszerek
Statisztikai folyamatszabályozás (a diasort készítette Kotsis Ágnes)
Mérések adatfeldolgozási gyakorlata vegyész technikusok számára
Előadás másolata:

Kockázat és megbízhatóság A megbízhatósági vizsgálatok során elkövethető hibák Dr. Kövesi János

Mintavételi alapelvek Következtetés Sokaság Minta Mintavétel Kockázat és megbízhatóság

A minta minősítése a sokaságról Következtetés hibái Sokaság A minta minősítése a sokaságról „jó” „rossz” Nincs hiba  Másodfajú hiba  Elsőfajú hiba  Nincs hiba e Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Következtetés hibái  /2   ABH FBH /2 Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat Egy szabályozott gyártási folyamatban a kritikus minőségi jellemző 0=3,1 cm3, 0=0,08 cm3 normális eloszlást követ. a.) Számolja ki a 020 beavatkozási határok esetén n=1 elemű mintavétel mellett az elsőfajú hiba valószínűségét! b.) Mekkora a másodfajú hiba valószínűsége, ha a várható érték 1=3,3 cm3 -re változott? Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat n = 1  /2 ABH=2,94 cm3 =P(ABH<1<FBH) 0=3,1 1=3,3 FBH=3,26 cm3 /2 P(0<ABH) = =(-2) = 2,28%  = 2·2,28 = 4,56% = 30,85% Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat c.) Mekkora az első és másodfajú hiba valószínűsége, 030 beavatkozási határok valamint n=1 és n=4 elemű mintavétel mellett? Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat n = 1 n = 4 /2 ABH=2,86 cm3 ABH=2,98 cm3 FBH=3,22 cm3 0=3,1  1=3,3 FBH=3,34 cm3 /2 (-3) = 0,13% 2,28%  = 0,26% = 69,15% Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat Egy statisztikai folyamatszabályozás során a szimmetrikus beavatkozási határokat 10%-os kockázati szint mellett alakították ki. A folyamat normális eloszlást követ, szabályozott állapotban N(190;5) paraméterekkel. a.) Mekkora a másodfajú hiba n=1 elemű mintavétel mellett, ha a folyamat elállítódik? Az elállítódott folyamat eloszlása N(194;9) b.) Végezze el az előző számítást n=9 elemű mintára is! Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat /2 ABH =190 FBH /2 Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat  /2 ABH=181,8 0=190 1=194 FBH=198,2 /2 Kockázat és megbízhatóság

Kockázat és megbízhatóság Feladat n = 1 n = 9 /2 ABH=181,8 ABH=187,26 FBH=192,73 0=190  1=194 FBH=198,2 /2 Kockázat és megbízhatóság