A szóráselemzés gondolatmenete

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
Advertisements

Hipotézisvizsgálat az adatforrás működési “mechanizmusát” egy véletlen eloszlás jellemzi az adatok ismeretében megfogalmazódnak bizonyos hipotézisek erre.
Gyakorlati probléma 20 különböző gyógyszert próbálunk ki, t-próbával összehasonlítva a kezelt és a kontrol csoportot A nullhipotézis elfogadásáról vagy.
Hipotézis-ellenőrzés (Statisztikai próbák)
II. előadás.
BECSLÉS A sokasági átlag becslése
Egy faktor szerinti ANOVA
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük: Háromszempontos variancia analízis modellek.
Rangszám statisztikák
A többszörös összehasonlítás gondolatmenete. Több mint két statisztikai döntés egy vizsgálatban? Mi történik az elsõ fajú hibával, ha két teljesen független.
Feladat Egy új kísérleti készítmény hatását szeretnék vizsgálni egereken. 5 féle dózist adnak be 5 vizsgált egérnek, de nem sikerült mindegyik egérnek.
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Általános lineáris modellek
Becsléselméleti ismétlés
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
Kísérlettervezés DR. HUZSVAI LÁSZLÓ SELYE
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..
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..
Az élővilág kutatásának matematikai, statisztikai eszköztára
Varianciaanalízis 12. gyakorlat.
III. Sz. Belgyógyászati Klinika
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
Nem-paraméteres eljárások, több csoport összehasonlítása
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Kvantitatív módszerek
Nemparaméteres próbák

A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Egytényezős variancia-analízis
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.
Juhász Attila, Nagy Csilla
Kvantitatív Módszerek
Gazdaságstatisztika 19. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika 18. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Hipotézis vizsgálat (2)
Többváltozós adatelemzés
Hipotézis-ellenőrzés (Folytatás)
Alapsokaság (populáció)
Várhatóértékre vonatkozó próbák
Lineáris regresszió.
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
Hipotézisvizsgálat v az adatforrás működési “mechanizmusát” egy véletlen eloszlás jellemzi v az adatok ismeretében megfogalmazódnak bizonyos hipotézisek.
Paleobiológiai módszerek és modellek 4. hét
Többszempontos ANOVA (I
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük Többszempontos varianciaanalízis-modellek (keresztosztályozások, blokkelrendezések)
Kvantitatív módszerek
Paraméteres próbák- gyakorlat
Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák
Lineáris regressziós modellek
II. előadás.
Gazdaságstatisztika konzultáció
Kvantitatív módszerek
I. Előadás bgk. uni-obuda
III. zárthelyi dolgozat konzultáció
Hipotézisvizsgálatok Paraméteres próbák
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
1.3. Hipotézisvizsgálat, statisztikai próbák
3. Varianciaanalízis (ANOVA)
A normális eloszlásból származó eloszlások
Előadás másolata:

A szóráselemzés gondolatmenete Analysis of variance (ANOVA)

A szórás elemzés gondolatmenete (szórás elemzés =variancia analízis=analysis of variance=ANOVA) A minták (n darab) normális eloszlásból származnak Független minták Véletlen minták (randomizálás) Null hipotézis: a minták közös populációból származnak (v1=v2=v3=…=vn) Null hipotézis következménye: (s12=s22=s32=…=sn2) A mintákból két független becslést készítünk a populáció szórására, pontosabban varianciájára (2) A két variancia becslés hányadosa az F1,2 eloszlást követi (F1,2 = s12/s22)

A szórás elemzés gondolatmenete (folytatás) Ha a minták egy sokaságból valók (a nullhipotézis érvényes), akkor F1,2 eloszlásának várható értéke v(F1,2) = 1 Ha p<0,05 arra, hogy F1,2 = 1, akkor elvetjük a nullhipotézist Ha elvetettük a nullhipotézist, akkor megkeressük, mely csoportokra mondhatjuk ki, hogy nem egy eloszlásból származnak? Előre tervezett (a priori), vagy utólagos (a posteriori) összehasonlitásokat végzünk

A szóráselemzés és a t próba kapcsolata A t próba képletében a nevezőben az átlag szórása van A számlálóban is szórásnak megfelelő érték van: 2 minta átlagának különbsége van Ez nem más, mint a két szám eltérése az átlaguktól, osztva n-1 -el, ami n=2 esetben nem más mint 1. A számlálóban és a nevezőben ugyanazon értékre 2 becslés szerepel, melynek négyzeteinek hányadosa F eloszlású

A t próba képlete, és annak átalakítása Ha a képlet mindkét oldalát négyzetre emeljük: Akkor a jobb oldalon két variancia hányadosát kapjuk, azaz

A nullhipotézis szerinti helyzet ábrázolása v1 v2 v3 y 1.csoport 2.csoport 3.csoport

Az egyik alternativ hipotézis szerinti helyzet ábrázolása -3.50 -1.75 0.00 1.75 3.50 1.csoport 2.csoport 3.csoport y  v1 v2 v3

Variancia csoportok között és csoporton belül: ugyanannak a paraméternek két becslése 2 csoport esetén bemutatva “nagy átlag” a b Csoportokon belül Csoportok között (megtartjuk a szóródást) (megtartjuk a középértéket)

Három gyógytápszer elemzéséből az alábbi energia tartalom adatok származtak (kalória/adag egységben) Kérdések: 1. Van-e különbség a különböző gyógytápszerek kalóriatartalma között? 2. Milyen sorrend állítható fel közöttük?