Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..

Az előadások a következő témára: "Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D.."— Előadás másolata:

1 Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D.

2 Becslés rétegezett mintavételkor
Dr. Szalka Éva, Ph.D.

3 Becslés rétegezett mintavételkor
A rétegezett mintavétel lényege az, hogy ha a sokaság heterogén, és van ismeretünk arra vonatkozóan, hogy hogyan lehet többé-kevésbé homogén részekre bontani, akkor ezeket a homogén részsokaságokat tekintjük rétegeknek, a mintavételt és a becslést rétegenként hajtjuk végre. Dr. Szalka Éva, Ph.D.

4 Nem arányos eloszlás Az átlagot az alap részsokaság elemszámával súlyozva számítjuk ki: Dr. Szalka Éva, Ph.D.

5 Nem arányos eloszlás A konfidencia intervallum meghatározásához szükségünk van a becslőfüggvény standard hibájára: Dr. Szalka Éva, Ph.D.

6 Nem arányos eloszlás A konfidencia intervallum: a hibahatár megállapítása a már ismert z-próbafüggvény segítségével történik Dr. Szalka Éva, Ph.D.

7 Nem arányos eloszlás Ha a sokaság rétegszórását nem ismerjük, akkor a mintákból kell kiszámítani : Dr. Szalka Éva, Ph.D.

8 Arányos eloszlás esetén
Az egyes rétegek aránya megegyezik, azaz: Dr. Szalka Éva, Ph.D.

9 Arányos eloszlás esetén
Szükségünk van a belső szórásnégyzetre, ugyanis a kombinált becslés szórása csak a rétegeken belüli szóródásoktól függ, és független a rétegek közötti (külső) szóródástól Dr. Szalka Éva, Ph.D.

10 Arányos eloszlás esetén
Az intervallum pedig: Dr. Szalka Éva, Ph.D.