Test shody rozptylů a středních hodnot dvou nezávislých výběrů(statistických souborů) (dvouvýběrový t-test) Karel Mach.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Testy významnosti Karel Mach. Princip (podstata): Potvrzení H O Vyvrácení H O →přijmutí H 1 (H A ) Ptáme se:  1.) Pochází zkoumaný výběr (jeho x, s 2.
Advertisements

Koncepce organizace posudkové služby JUDr. Jiří Veselý, Ph.D. ředitel odboru výkonu posudkové služby MPSV.
Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, J. Kalina Pearsonova korelace Kolomogorovův-Smirnovův (Lilieforsův)
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ.
Teoretické principy šlechtění a selekce Tomáš Kopec.
Testy hypotéz - shrnutí Testy parametrické Testy neparametrické.
Genetické parametry Heritabilita, korelace. primární GP genetický rozptyl prostřeďový rozptyl kovariance sekundární GP heritabilita opakovatelnost genetické.
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti R. Čopjaková.
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů  t-test pro nezávislé výběry  t-test pro závislé výběry.
PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ PRO NOVÝ ŠKOLNÍ ROK 2016 / 2017 přihlášky na střední školu podáváme do přihlášky na Sš s talentovou zkouškou podáváme do
PhDr. Jitka Kendíková ZŠ J. Gutha-Jarkovského G Jiřího Gutha-Jarkovského.
Mgr. Bedřich Myšička vrchní ředitel sekce ekonomické Sekce ekonomická 10. dubna 2014.
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII. Odhady parametrů intervaly spolehlivosti.
Název kapitoly Název podkapitoly Text Schvalovací proces + hodnoticí kritéria Jakub Krátký Praha, 5. května 2016.
9. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 2. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ.
Analýza variance (ANOVA).
Věcné autority v roce 2016
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů
Autor: Mgr. Svatava Juhászová Datum: Název: VY_52_INOVACE_21_FYZIKA
Interpolace funkčních závislostí
„VĚDA JE, DÁVÁ SPRÁVNÉ ÚDAJE, NEKLESEJTE NA MYSLI, ONA VÁM TO VYČÍSLÍ“
Testování hypotéz vymezení základních pojmů
Název školy Gymnázium, střední odborná škola, střední odborné učiliště a vyšší odborná škola, Hořice Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Název materiálu.
Způsoby zápisu algoritmů
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů
Statistické pojmy. Statistické pojmy Statistika - vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter Pojem statistika slouží k.
Obrázky Ram Rom Nástupci ROM Počítačová pamět Obrázky Paměti Ram rom
ÚAPk Aktualizace 2013.
úlohy lineárního programování
„Svět se skládá z atomů“
Speciální metody fyziologie živočichů Bi 5611c
Jedno-indexový model a určení podílů cenných papírů v portfoliu
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
Zrušení a zánik obchodní společnosti
GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8
Oblast: Dobré životní podmínky zvířat
SIMULAČNÍ MODELY.
Fyzika pro lékařské a přírodovědné obory
Základy statistické indukce
Schvalovací proces + hodnoticí kritéria
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
Parametry polohy Modus Medián
SÁRA ŠPAČKOVÁ MARKÉTA KOČÍBOVÁ MARCELA CHROMČÁKOVÁ LUKÁŠ BARTOŠ B3E1
ÚMRTNOSTNÍ TABULKY součást systému tabulek života, které charakterizují řád reprodukce populace logický systém statistických ukazatelů, které charakterizují.
Služby Minks s.r.o. Haškova 153/17, Brno
Želvy H0 = není rozdíl mezi délkou želv na Marshallových ostrovech a délkou celé populace karet obrovských H1 = je rozdíl mezi délkou karet obrovských.
Hra k zopakování či procvičení učiva nebo test k ověření znalostí.
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
MATEMATIKA – ARITMETIKA 8
Opakování: Parametrické testy.
Test z Metodologie – náměty k přípravě
Spojité VELIČINY Vyšetřování normality dat
Portál naměřených dat 13. – , Říčany u Prahy Josef Mádlo.
Molekulová fyzika 2. prezentace „Teplota“.
XII. Binomické rozložení
ASTAc/03 Biostatistika 4. cvičení
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Lineární regrese.
Cauchyho rozdělení spojité náhodné veličiny
Aritmetické operace s binárními čísly
Běžná pravděpodobnostní rozdělení
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Modely obnovy stárnoucího zařízení
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
Hra (AZ kvíz) ke zopakování či procvičení učiva:
Náhodný jev, náhodná proměnná
T - testy Párový t - test Existuje podezření, že u daného typu auta se přední pneumatiky nesjíždějí stejně. H0: střední hodnota sjetí vpravo (m1) = střední.
Hra (AZ kvíz) ke zopakování či procvičení učiva:
Vy_32_Inovace_14_Rozklad výrazů na součin
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
Transkript prezentace:

Test shody rozptylů a středních hodnot dvou nezávislých výběrů(statistických souborů) (dvouvýběrový t-test) Karel Mach

Ho potvrzena  б 1 2 (s 1 2 ) = б 2 2 (s 2 2 ) ; x 1 = x 2 Ho vyvrácena  б 1 2 (s 1 2 ) ≠ б 2 2 (s 2 2 ) ; x 1 ≠ x 2 Rozdíl je ≠; nebo není = způsoben ošetřením

Postup výpočtu ve dvou krocích ?? s 1 2 ≠ s 2 2; s 1 2 = s 2 2 ?? f 1 = n 1 -1 f 2 = n 2 -1 a.) Ho potvrzena s 1 2 = s 2 2 b.) Ho vyvrácena s 1 2 ≠ s 2 2 Podle toho další postup

v…větší m…menší Ho vyvrácena F vyp. > F tab.(P 0,0…) Ho potvrzena F vyp. ≤ F tab.(P 0,0…) P (0,0..) …zvolená hladina významnosti

Ho potvrzena v rozptylu a.) s 1 2 = s 2 2 dvě možnosti v testaci průměrných hodnot  výsledku  Ho NENÍ vyvrácena, tedy Ho potvrzena x 1 = x 2  Ho vyvrácena x 1 ≠ x 2  f = n 1 + n 2 – 2 (pro t tabulkové)

Ho potvrzena  t vyp. ≤ t tab.(P 0,0…) Ho vyvrácena  t vyp. > t tab.(P 0,0…)

Ho vyvrácena v rozptylu b.) s 1 2 ≠ s 2 2 dvě možnosti testace průměrných hodnot  Ho potvrzena x 1 = x 2  Ho vyvrácena x 1 ≠ x 2

Zde úprava kritické hodnoty t-testu: f 1 =n 1 -1; f 2 =n 2 -1; f 1 pro t 1 ; f 2 pro t 2

Ho potvrzena t vypočítaný ≤ t (P 0,0…) Ho vyvrácena t vypočítaný > t (P 0,0…) t 1,t 2 …tabulkové (kritické) hodnoty pro f na zvolené hladině významnosti

Ošetření Jedna  populace  odrůda  plemeno Různá úroveň(jed.ošetření)  hnojení  nadmořská výška  výživa a krmení  Ustájení … NEBO

Stejné podmínky prostředí (hnojení, nadmořská výška, výživa a krmení, ustájení); atd. Různé populacejed.ošetření plemena, odrůdy

Příklad: výkrm dvou skupin (2 statistické soubory) prasat Sledovaná vlastnost: porážková hmotnost (v kg) (Shodná krmná dávka, stejná doba výkrmu) A (1)…čistokrevní běhouni plemene Bu  x=96kg  s 2 =18,58  n=12  s=?; s x =?;v % =? B (2)…kříženci BLxBu)  x=103kg  s 2 =7,45  n=13  s=?; s x =?;v % =?

f (stupně volnosti) pro větší rozptyl:12-1=11 f (stupně volnosti) pro menší rozptyl:13-1=12 2,49<F (P0,05) =2,72; 2,49<F (P0,01) =4,22 4,69>t (P0,05) =2,069Závěr…! 4,69>t (P0,01) =2,807Ho…!

Příklad: zrání dvou odrůd rajčat Sledovaná vlastnost: období:výsadba- sklizeň zralých plodů A(1)  x=73dnů  s 2 =100  n=13  s=?; s x =?;v % =? B(2)  x=75dnů  s 2 =16  n=16  s=?; s x =?;v % =?

F=100/16=6,25 f(větší rozptyl)=12 f(menší rozptyl)=15 6,25> F (P0,05) =2,48;6,25>F (P0,01) =3,67 Závěr: Ho…proměnlivost…dozrávání

Úprava kritické (tabulkové) hodnoty t 2,17…upravená kritická (tabulková) hodnota pro P(0,05) Tvyp. 0,65< t krit.pro P(0,05) 2,17 Závěr: Ho pro délku vegetace (průměrnou) nebyla vyvrácena x 1 = x 2

Souhrn Dva nezávislé statistické soubory testované shody rozptylů testované shody středních hodnot s 1 2 =(≠)s 2 2 s 1 2 = s 2 2 ; s 1 2 ≠ s 2 2 x 1 = x 2; x 1 ≠ x 2 ; x 1 = x 2; x 1 ≠ x 2; 4 možné výsledky

Jednostranný kritický obor: A≥BA<B 2.možnostinepřipadá v úvahu; - A > B rozhodnutí je na - A = Břešiteli Dvoustranný kritický obor: A > (≤) B 3.možnosti: - A B;A = B

 Ho potvrzena, není vyvrácena x 1 = x 2  Ho vyvrácena, není potvrzena x 1 ≠ x 2 Jednostranná alternativa (jednostranný kritický obor) x 1(A) ≠ x 2(B) …x 1(A) > x 2(B) nebox 1(A) = x 2(B) H 1 H 0 Dvoustranná alternativa (dvoustranný kritický obor) x 1(A) ≠ x 2(B) …x 1(A) = x 2(B)…Ho není vyvrácena x 1(A) > x 2(B) ; x 1(A) < x 2(B)…Ho vyvrácena

Volba jednostranné či dvoustranné alternativy (pro přijetí či vyvrácení Ho) závisí na konkrétním řešení problému; logické úvaze řešitele!!!!! Hodnoty t-testu pro jednostranný a dvoustranný kritický obor viz.příslušný protokol

Děkuji za pozornost!!!