Dr. Varga Beatrix egy. docens

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
ADATSZERZÉS, INFORMÁCIÓ HASZNOSULÁS Biztonságtudatos vállalati kultúra Készítette: Jasenszky Nándor egyetemi szakoktató NKE NBI TEH tanszék.
Advertisements

Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák november 6. és november 13.
A Végrehajtó Ügynökség, a pályáztatást támogató elektronikus rendszerek, valamint az elszámolhatóság főbb kérdéseinek bemutatása Németh Veronika – NFFKÜ.
KÖZHASZNÚSÁG MEGTARTÁSA, - MEGSZERZÉSE Molnár Elvira Bács-Kiskun Megyei Civil Információs Centrum 2014.
Gazdaság- statisztika 4. konzultáció Hipotézisvizsgálatok Árva Gábor PhD Hallgató.
Beruházási és finanszírozási döntések kölcsönhatásai 1.
Title Sub-title European Commission Enterprise and Industry BCD.
Becsléselmélet - gyakorlat október 14.. Példa 1 - Feladatgyűjtemény Egy nagyvállalat személyzeti osztályvezetője azt gyanítja, hogy különbség van.
Oktatói elvárások, oktatói vélemények a hallgatókról Cserné dr. Adermann Gizella egyetemi docens DUE.
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 7. és 9.
Kvantitatív módszerek Hipotézisvizsgálatok - Nemparaméteres próbák október 16.
Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák.
Paraméteres próbák- konzultáció október 21..
EU pályázati programok A szervezet / változások 1.A pályázók adminisztrációs terheinek csökkentése a projektfejlesztési, pályázati szakaszban.
Kockázat és megbízhatóság
tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is)
Lieszkovszky József Pál (PhD hallgató, RGDI
Valószínűségi kísérletek
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
A kérdőívek, a kérdőívszerkesztés szabályai
1Transzplantációs Alapítvány
2. előadás Viszonyszámok
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Mintavétel és becslés október 25. és 27.
Komplex természettudomány 9.évfolyam
Kvantitatív módszerek
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
Kockázat és megbízhatóság
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
Egyéb gyakorló feladatok (I.)
Mintavételes eljárások
Kvantitatív módszerek
Hipotézisvizsgálat.
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek
Tájékoztató a évi OSAP teljesüléséről
Mintavételes eljárások
Nemparaméteres próbák 2.
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
V. Optimális portfóliók
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
Tartalékolás 1.
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Statisztika a gyakorlatban
Munkanélküliség.
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
Gazdaságinformatikus MSc
A Közbeszerzési Döntőbizottság tapasztalatai Dr
Alkalmazott statisztikai alapok
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Paraméteres próbák Adatelemzés.
Mintaillesztés Knuth-Morris-Pratt (KMP) algoritmus
Kísérlettervezés 2018/19.
Hipotéziselmélet Adatelemzés.
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Stratégiai gondolkodás
Előadás másolata:

Dr. Varga Beatrix egy. docens Hipotézisvizsgálat Dr. Varga Beatrix egy. docens A. Rodin: A gondolkodó

A hipotézisvizsgálat alkalmazása I. Van egy eldöntendő kérdés: Az egyetemi hallgatók IQ-ja nagyobb-e az átlagosnál? Hatásos-e a reklámtevékenység? A sokasági eloszlás normális? Az átlagos várakozási idő több negyed óránál?

A hipotézisvizsgálat alkalmazása II. Felállítunk válaszként egy állítást: nagyobb ↔ nem nagyobb hatásos ↔ nem hatásos normálisnak tekinthető ↔ nem tekinthető normálisnak negyed óránál több ↔ nem több

A hipotézisvizsgálat alkalmazása III. Vizsgálat, kísérletek „A” állítást elfogadom, tehát „B”-t elutasítom Döntés: „A” állítást elutasítom, tehát „B”-t elfogadom

Alapfogalmak I. Hipotézisvizsgálat célja: Hipotézis: A sokaságra vonatkozó valamely állítás helyességének ellenőrzése a mintából származó információk alapján Hipotézis: A sokaságra vonatkozó állítás, feltételezés Statisztikai próba: (döntési szabály) A hipotézisvizsgáló eljárás

Alapfogalmak II. Nullhipotézis H0 Alternatív hipotézis H1 Aminek az elfogadásáról, ill. vissza- utasításáról döntünk. Alternatív hipotézis H1 A nullhipotézissel egymást kizáró állítások.

Hipotézisvizsgálat során elkövethető hibák A minta alapján A valóságban H0 igaz H0 nem igaz elfogadjuk H0 -t Helyes döntés 1 -  Másodfajú hiba elvetjük H0 -t Elsőfajú hiba 

Szignifikanciaszint: α az elsőfajú hiba elkövetésének kockázata megadja, hogy következtetésünk mekkora valószínűséggel érvényes csökkentése szűkíti a visszautasítási tartományt, növeli az elfogadási tartományt, növeli a másodfajú hiba esélyét

A statisztikai próba kiválasztása A változók szerint paraméteres nem paraméteres Egy ismert eloszlás valamely paraméterére vonatkozó állítás. Egy ismeretlen eloszlás típusára vonatkozó állítás Az ismert eloszlás leggyakrabban a normális eloszlás

A hipotézis vizsgálat lépései A nullhipotézis H0 és az alternatív hipotézis H1 felállítása A próbafüggvény kiválasztása, és aktuális értékének meghatározása a minta a lapján. A szignifikanciaszint megválasztása A próbafüggvény kritikus értékének meghatározása az eloszlástáblázatból. A visszautasítási és elfogadási tartomány meghatározása. Döntéshozatal

Paraméteres hipotézisvizsgálatok I. Egymintás próbák

Hipotézis vizsgálat Null hipotézis: H0 :  = 0 Alternatív hipotézis:   0   0 Kétoldalú próba Egyoldalú próba

Várható értékre vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : μ = m0 1.) alapsokaság normál eloszlású, σ ismert mintanagyság tetszőleges 2.) alapsokaság normál eloszlású, σ nem ismert, n  100 3.) σ nem ismert, n  100, alapsokaság tetszőleges eloszlású A Z-test is any statistical test for which the distribution of the test statistic under the null hypothesis can be approximated by a normal distribution. Due to the central limit theorem, many test statistics are approximately normally distributed for large samples. Therefore, many statistical tests can be performed as approximate Z-tests if the sample size is not too small. In addition, some statistical tests, such as comparisons of means between two samples, or a comparison of the mean of one sample to a given constant, are exact Z-tests under certain assumptions. Student’s t-test: It is most commonly applied when the test statistic would follow a normal distribution if the value of a scaling term in the test statistic were known. When the scaling term is unknown and is replaced by an estimate based on the data, the test statistic (under certain conditions) follows a Student's t distribution.

Critical values in the case of Large sample zπ Critical values in the case of Large sample tπ Critical values in the case of Small sample

Arányra vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : P = P0 Feltétel: nagy minta! Szórásra vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : σ = σ0 Feltétel: normál eloszlás!

Critical values of χ2-test

A csomagok töltési tömege (g) Példa 1. Egy 250 g kávét csomagoló gép működésének ellenőrzéséhez 100 elemű véletlen mintát vettek. Korábbi felmérések alapján feltételezhetjük, hogy a töltőtömeg normális eloszlást követ. A csomagok töltési tömege (g) A csomagok száma (db) – 239,9 8 240 – 244,9 22 245 – 249,9 32 250 – 254,9 28 255 – 10 Összesen 100

a) Elfogadható-e a minta alapján, hogy az átlagos töltőtömeg 250g ( = 1 %) b) Elfogadható-e a minta alapján, hogy az átlagos töltőtömeg kisebb, mint 250g ( = 1 %) c) Elfogadható-e a minta alapján, hogy a 250g-nál kisebb töltőtömegű csomagok aránya eléri a 60%-ot? d) Elfogadható-e a minta alapján, hogy a töltőtömeg szórása nagyobb 5g-nál? e) Milyen szignifikancia-szinten fogadható el, hogy a töltőtömeg szórása nagyobb 5g-nál? f) Elfogadható-e a minta alapján, hogy a töltőtömeg szórása legfeljebb 5g?

x (x) 0,00 0,5000 0,52 0,6985 1,04 0,8508 1,56 0,9406 2,40 0,9918 0,02 0,5080 0,54 0,7054 1,06 0,8554 1,58 0,9429 2,50 0,9938 0,04 0,5160 0,56 0,7123 1,08 0,8599 1,60 0,9452 2,60 0,9953 0,06 0,5239 0,58 0,7190 1,10 0,8643 1,62 0,9474 2,70 0,9965 0,08 0,5319 0,60 0,7257 1,12 0,8686 1,64 0,9495 2,80 0,9974 0,10 0,5398 0,62 0,7324 1,14 0,8729 1,66 0,9515 2,90 0,9981 0,12 0,5478 0,64 0,7389 1,16 0,8770 1,68 0,9535 3,00 0,9987 0,14 0,5557 0,66 0,7454 1,18 0,8810 1,70 0,9554 3,20 0,9993 0,16 0,5636 0,68 0,7517 1,20 0,8849 1,72 0,9572 3,40 0,9996 0,18 0,5714 0,70 0,7580 1,22 0,8888 1,74 0,9591 3,60 0,9998 0,20 0,5793 0,72 0,7642 1,24 0,8925 1,76 0,9608 3,8 0,9999 0,22 0,5871 0,74 0,7703 1,26 0,8962 1,78 0,9625 z-test 0,24 0,5948 0,76 0,7764 1,28 0,8997 1,80 0,9641 0,26 0,6026 0,78 0,7823 1,30 0,9032 1,82 0,9656 0,28 0,6103 0,80 0,7881 1,32 0,9066 1,84 0,9671 0,30 0,6179 0,82 0,7939 1,34 0,9099 1,86 0,9686 0,32 0,6255 0,84 0,7995 1,36 0,9131 1,88 0,9699 0,34 0,6331 0,86 0,8051 1,38 0,9162 1,90 0,9713 0,36 0,6406 0,88 0,8106 1,40 0,9192 1,92 0,9726 0,38 0,6480 0,90 0,8159 1,42 0,9222 1,94 0,9748 0,40 0,6554 0,92 0,8212 1,44 0,9251 1,96 0,9750 0,42 0,6628 0,94 0,8264 1,46 0,9279 1,98 0,9761 0,44 0,6700 0,96 0,8315 1,48 0,9306 2,00 0,9772 0,46 0,6772 0,98 0,8365 1,50 0,9332 2,10 0,9821 0,48 0,6844 1,00 0,8413 1,52 0,9357 2,20 0,9861 0,50 0,6915 1,02 0,8461 1,54 0,9382 2,30 0,9893

Student’s t-test Df 0,55 0,60 0,70 0,75 0,80 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 1 0,158 0,325 0,727 1,000 1,376 3,08 6,31 12,71 31,82 63,66 2 0,142 0,289 0,617 0,816 1,061 1,89 2,92 4,30 6,96 9,92 3 0,137 0,277 0,584 0,765 0,978 1,64 2,35 3,18 4,54 5,84 4 0,134 0,271 0,569 0,741 0,941 1,53 2,13 2,78 3,75 4,60 5 0,132 0,267 0,559 0,920 1,48 2,02 2,57 3,36 4,03 6 0,131 0,265 0,553 0,718 0,906 1,44 1,94 2,45 3,14 3,71 7 0,130 0,263 0,549 0,711 0,896 1,42 1,90 2,36 3,00 3,50 8 0,262 0,546 0,706 0,889 1,40 1,86 2,31 2,90 9 0,129 0,261 0,543 0,703 0,883 1,38 1,83 2,26 2,82 3,25 10 0,260 0,542 0,700 0,879 1,37 1,81 2,23 2,76 3,17 11 0,540 0,697 0,876 1,36 1,80 2,20 2,72 3,11 12 0,128 0,259 0,539 0,695 0,873 1,78 2,18 2,68 3,06 13 0,538 0,694 0,870 1,35 1,77 2,16 2,65 3,01 14 0,258 0,537 0,692 0,868 1,34 1,76 2,14 2,62 2,98 15 0,536 0,691 0,866 1,75 2,60 2,95 16 0,535 0,690 0,865 2,12 2,58 17 0,257 0,534 0,689 0,863 1,33 1,74 2,11 18 0,127 0,688 0,862 1,73 2,10 2,55 2,88 19 0,533 0,861 2,09 2,54 2,86 20 0,687 0,860 1,32 1,72 2,53 2,84 21 0,532 0,686 0,859 2,08 2,52 2,83 22 0,256 0,858 2,07 2,51 23 0,685 1,71 2,50 2,81 24 0,531 0,857 2,06 2,49 2,80 25 0,684 0,856 2,48 2,79 26 27 0,855 1,31 1,70 2,05 2,47 2,77 28 0,530 0,683 29 0,854 2,04 2,46 30 2,75 40 0,126 0,255 0,529 0,681 0,851 1,30 1,68 2,42 2,70 60 0,254 0,527 0,679 0,848 1,67 2,00 2,39 2,66 120 0,526 0,677 0,845 1,29 1,66 1,98  0,253 0,524 0,674 0,842 1,28 1,645 1,96 2,33

χ2 Df 0,005 0,01 0,025 0,05 0,10 0,25 0,50 0,75 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 1 0,0000 0,0002 0,0010 0,039 0,0158 0,102 0,455 1,32 2,71 3,84 5,02 6,63 7,88 2 0,0100 0,0201 0,0506 0,103 0,211 0,575 1,39 2,77 4,61 5,99 7,38 9,21 10,6 3 0,072 0,115 0,216 0,352 0,584 1,21 2,37 4,11 6,25 7,81 9,35 11,3 12,8 4 0,207 0,297 0,484 0,711 1,06 1,92 3,36 5,39 7,78 9,49 11,1 13,3 14,9 5 0,412 0,554 0,831 1,15 1,61 2,67 4,35 9,24 15,1 16,7 6 0,676 0,872 1,24 1,64 2,20 3,45 5,35 7,84 12,6 14,4 16,8 18,5 7 0,989 1,69 2,17 2,83 4,25 6,35 9,04 12,0 14,1 16,0 20,3 8 1,34 1,65 2,18 2,73 3,49 5,07 7,34 10,2 13,4 15,5 17,5 20,1 22,0 9 1,73 2,09 2,70 3,33 4,17 5,90 8,34 11,4 14,7 16,9 19,0 21,7 23,6 10 2,16 2,56 3,25 3,94 4,87 6,74 9,34 12,5 18,3 20,5 23,2 25,2 11 2,60 3,05 3,82 4,57 5,58 7,58 10,3 13,7 17,3 19,7 21,9 24,7 26,8 12 3,07 3,57 4,40 5,23 6,30 8,44 14,8 21,0 23,3 26,2 28,3 13 5,01 5,89 7,04 9,30 12,3 19,8 22,4 27,7 29,8 14 4,07 4,66 5,63 6,57 7,79 17,1 21,1 23,7 26,1 29,1 31,3 15 4,60 6,26 7,26 8,55 11,0 14,3 18,2 22,3 25,0 27,5 30,6 32,8 16 5,14 5,81 6,91 7,96 9,31 11,9 15,3 19,4 23,5 26,3 28,8 32,0 34,3 17 5,70 6,41 7,56 8,67 10,1 16,3 24,8 27,6 30,2 33,4 35,7 18 7,01 8,23 9,39 10,9 21,6 26,0 28,9 31,5 34,8 37,2 19 6,84 7,63 8,91 11,7 14,6 22,7 27,2 30,1 32,9 36,2 38,6 20 7,43 8,26 9,59 12,4 19,3 23,8 28,4 31,4 34,2 37,6 40,0 21 8,03 8,90 11,6 13,2 24,9 29,6 32,7 35,5 38,9 41,4 22 8,64 9,54 14,0 17,2 21,3 30,8 33,9 36,8 40,3 42,8 23 9,26 13,1 18,1 27,1 35,2 38,1 41,6 44,2 24 9,89 13,8 15,7 28,2 33,2 36,4 39,4 43,0 45,6 25 10,5 11,5 16,5 19,9 24,3 29,3 34,4 37,7 40,6 44,3 46,9 26 11,2 12,2 15,4 20,8 25,3 30,4 35,6 41,9 48,3 27 11,8 12,9 16,2 36,7 40,1 43,2 47,0 49,6 28 13,6 18,9 27,3 32,6 37,9 41,3 44,5 51,0 29 17,7 33,7 39,1 42,6 45,7 52,3 30 15,0 20,6 24,5 43,8 50,9 53,7 40 20,7 22,2 24,4 26,5 39,3 51,8 55,8 59,3 63,7 66,8 50 28,0 29,7 32,4 42,9 49,3 56,3 63,2 67,5 71,4 76,2 79,5 60 37,5 40,5 46,5 67,0 74,4 79,1 83,3 88,4 92,0 70 43,3 45,4 48,8 51,7 55,3 61,7 69,3 77,6 85,5 90,5 95,0 100,4 104,2 80 51,2 53,5 57,2 60,4 64,3 71,1 79,3 88,1 96,6 101,9 106,6 112,3 116,3 90 59,2 61,8 65,6 69,1 73,3 80,6 89,3 98,6 107,6 113,1 118,1 124,1 128,3 100 67,3 70,1 74,2 77,9 82,4 90,1 99,3 109,1 118,5 124,3 129,6 135,8 140,2

Köszönöm a figyelmet!