POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Testování statistických hypotéz
Advertisements

Statistická indukce Teorie odhadu.
Testování parametrických hypotéz
Testování hypotéz Jana Zvárová
Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz
Testování neparametrických hypotéz
Ideový závěr Co si mám z přednášky odnést (+ komentáře k užití statistiky v biologii)
Testování hypotéz – princip,
Testování hypotéz.
Testování statistických hypotéz
Odhady parametrů základního souboru
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
P‑value ano, či ne? Roman Biskup
Testování hypotéz přednáška.
Testování hypotéz vymezení důležitých pojmů
Testování statistických hypotéz
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti
Základy ekonometrie Cvičení října 2010.
Odhady parametrů základního souboru
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Kontingenční tabulky Závislost dvou kvalitativních proměnných.
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.
Lineární regresní model Statistická inference Tomáš Cahlík 4. týden.
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Odhad metodou maximální věrohodnost
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
Pohled z ptačí perspektivy
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
MATEMATICKÁ STATISTIKA
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
PSY717 – statistická analýza dat
Jak statistika dokazuje závislost
ADDS cviceni Pavlina Kuranova. Testy pro dva nezávislé výběry Mannův Whitneyho test - Založen na Wilcoxnově statistice W - založen na pořadí jednotlivých.
Základy testování hypotéz
Mann-Whitney U-test Wilcoxonův test Znaménkový test
Matematická statistika 1.přednáška. Statistická indukce Náš cíl: získat informace o základním souboru (o populaci) Provedeme výběrové šetření Z dat získáme.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) a  x  b distribuční.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
TESTY א 2 (CHÍ-kvadrát) TEST DOBRÉ SHODY TEST DOBRÉ SHODY TEST NEZÁVISLOSTI TEST NEZÁVISLOSTI Testy pro kategoriální veličiny Testy pro kategoriální veličiny.
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů  t-test pro nezávislé výběry  t-test pro závislé výběry.
BIOSTATISTIKA LS 2016 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Martina Litschmannová,
Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008 STATISTIKA II.
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Úvod do testování hypotéz
Statistické testování – základní pojmy
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
- váhy jednotlivých studií
Úvod do praktické fyziky
Odhady parametrů základního souboru
Úvod do statistického testování
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Rozložení nadpisu Podnadpis.
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Rozložení obrázku s titulkem
Úvod do induktivní statistiky
příklad: hody hrací kostkou
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Základy statistiky.
Testování hypotéz - pojmy
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
Transkript prezentace:

POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní obrázek. Martina Litschmannová ÚVOD DO TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ

Základní metody statistické indukce  Intervalové odhady (angl. confidence intervals) – umožňují odhadnout nejistotu v odhadu parametru náhodné veličiny  Testování hypotéz (angl. hypothesis testing) - umožňuje posoudit, zda experimentálně získaná data nepopírají předpoklad, který jsme před provedením testování učinili. zdroj: Používáme, chceme-li ověřit platnost předem definované hypotézy (s předem danou hladinou významností). Používáme, chceme-li určit velikost parametru NV, resp. velikost efektu (rozdílu, resp. poměru parametrů dvou NV).

Co je to statistická hypotéza? Statistická hypotéza – předpoklad (tvrzení) o rozdělení náhodné veličiny Co je zdrojem statistických hypotéz?  předchozí zkušenosti,  teorie, kterou je třeba doložit,  požadavky na kvalitu produktu,  dohady založené na náhodném pozorování…

Co je to statistická hypotéza? Statistická hypotéza – předpoklad (tvrzení) o rozdělení náhodné veličiny Příklady statistických hypotéz:  Střední životnost žárovek Ed je nižší než výrobcem udávaných 5 let.  Mortalita je u laparoskopických operací nižší než u operací konvenčních.  Průměrné výsledky srovnávacích testů závisí na typu absolvované střední školy.  Pořízený datový soubor je výběrem z populace mající normální rozdělení. Poznámka: Rozdíl (resp. poměr) parametru náhodné veličiny a jeho očekávané hodnoty, popřípadě rozdíl (resp. poměr) parametrů náhodných veličin nazýváme efekt.

Jaké typy statistických hypotéz rozlišujeme?  Parametrická statistická hypotéza – tvrzení ohledně efektu  Hypotézy o parametru jedné populace (o střední hodnotě, rozptylu, mediánu, parametru binomického rozdělení, …)  Hypotézy o parametrech dvou populací (srovnávací testy)  Hypotézy o parametrech více než dvou populací (ANOVA, Kruskalův-Wallisův test, …)  Neparametrická statistická hypotéza – tvrzení o jiné vlastnosti rozdělení náhodné veličiny než o jejím parametru (např. hypotézy o typu rozdělení NV, hypotézy o závislosti NV, …)

Jak ověřit, zda je statistická hypotéza pravdivá?

Pravdivost nulové hypotézy nelze na základě dat dokázat!!! Pravdivost nulové hypotézy lze na základě dat pouze vyvrátit. Nulová hypotéza (obžalovaný je nevinen) Data (výběrový soubor) (svědci) Testové kritérium (soudce) Princip presumpce neviny Neodsoudí-li soudce obžalovaného, nemusí to znamenat, že je obžalovaný nevinný. Může to znamenat, že neexistuje dostatek důkazů pro jeho odsouzení! Alternativní hypotéza (obžalovaný je vinen)

Co je to testování hypotéz? Egon Sharpe Pearson ( ) zdroj: Jerzy Neymann ( ) zdroj:

Terminologie v praxi (I)

Terminologie v praxi (II)

Jak postupovat při testování hypotéz? (klasický přístup)

Standardním výrobním způsobem lze vyrobit monitory se střední životnosti 1200 hodin a směrodatnou odchylkou 300 hodin. Novou technologií, kterou navrhuje vývojové centrum bylo zkušebně vyrobeno 100 obrazovek, jejichž průměrná životnost byla 1265 hodin. Jde o kvalitnější technologii, nejde pouze o náhodný rozdíl? testová statistika nulové rozdělení Toto platí pouze v případě, že X je náhodný výběr z populace mající normální rozdělení!!! předpoklady testu

Standardním výrobním způsobem lze vyrobit monitory se střední životnosti 1200 hodin a směrodatnou odchylkou 300 hodin. Novou technologií, kterou navrhuje vývojové centrum bylo zkušebně vyrobeno 100 obrazovek, jejichž průměrná životnost byla 1265 hodin. Jde o kvalitnější technologii, nejde pouze o náhodný rozdíl? Řešení: 4.Pro určení kritického oboru je nutné předem si stanovit, jak „nepravděpodobné“ hodnoty testové statistiky již budeme považovat za „velmi nepravděpodobné“. 0 α– hladina významnosti testu W*W* z 0,95 =1,64

Standardním výrobním způsobem lze vyrobit monitory se střední životnosti 1200 hodin a směrodatnou odchylkou 300 hodin. Novou technologií, kterou navrhuje vývojové centrum bylo zkušebně vyrobeno 100 obrazovek, jejichž průměrná životnost byla 1265 hodin. Jde o kvalitnější technologii, nejde pouze o náhodný rozdíl?

Chyba I. a II. druhu Při testování hypotéz mohou nastat čtyři situace:  Jelikož výběr na jehož základě rozhodujeme je náhodný, nelze se chybám I. a II. druhu vyhnout.  Chtěli bychom mít k dispozici testy s nízkou hladinou významnosti a vysokou sílou testu. Rozhodnutí Nezamítáme H 0 Zamítáme H 0 Skutečnos t Platí H 0 Správné rozhodnutí Pravděpodobnost: 1 - α Chyba I. druhu Pravděpodobnost: α Platí H A Chyba II. druhu Pravděpodobnost: β Správné rozhodnutí Pravděpodobnost: 1 - β hladina významnosti testu síla testu

Chyba I. a II. druhu

p-hodnota  Nevýhodou klasického testu je skutečnost, že při pohledu na výsledek testu (vztah pozorované a kritické hodnoty) nevidíme přímo, jak rozhodnutí závisí na změně hladiny významnosti. V appletu p-hodnota pozorujte vliv volby hladiny významnosti na rozhodnutí o výsledku testu při dané pozorované hodnotě.p-hodnota Závěr: V současnosti preferujeme rozhodování o výsledku testu na základě p-hodnoty, přičemž p-hodnota je nejvyšší hladina významnosti, na níž se již nulová hypotéza nezamítá.

Čistý test významnosti aneb testování pomocí p-hodnoty Rozhodnutí

„P-value is low, null hypothesis must go!“ Keith M. Bower

„P-value is low, null hypothesis must go!“ Keith M. Bower

Několik poznámek pro praxi  Pozor na pečlivé plánování experimentu! (Nutno zajistit nezávislost pokusů, eliminaci vlivů nežádoucích faktorů, dostatečný rozsah výběru (výsledky testu nelze upravovat tím, že dodatečně rozšíříme výběrový soubor), …) Příklad: Včely jsou postupně vypouštěny do pokusného prostoru se žlutými, červenými a modrými terči. Sledujeme barvu terče, na který každá včela poprvé usedne. Nulová hypotéza je, že pravděpodobnost usednutí nezávisí na barvě terče (tímto způsobem zjišujeme, zda se včely vizuálně orientují a zda při této orientaci hrají nějakou úlohu barvy). (Lepš, Kapitola 2 – testování hypotéz, test dobré shody, online: [ ]) Co všechno je třeba při pokusu zajistit? vypouštění včel po jednotlivcích, včely nesmí zanechávat stopy o své návštěvě terče (není-li splněno, nutná výměna terčů po každém pokusu), předem daný počet pokusů.

Několik poznámek pro praxi

POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní obrázek. DĚKUJI ZA POZORNOST!