Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní statistická analýza dat z pre- a klinických studií
Advertisements

Statistická indukce Teorie odhadu.
Neparametrické metody
Testování parametrických hypotéz
Testování hypotéz – princip,
Testování statistických hypotéz
Statistické metody v ochraně kulturního dědictví
Odhady parametrů základního souboru
STATISTIKA LS 2014 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
P‑value ano, či ne? Roman Biskup
4EK416 Ekonometrie Úvod do předmětu – obecné informace
Popisná statistika - pokračování
MUDr. Michal Jurajda, PhD. ÚPF LF MU
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Odhady parametrů základního souboru
Statistická analýza únavových zkoušek
Lineární regresní model Statistická inference Tomáš Cahlík 4. týden.
Transformace v Anově. Předpoklady Anovy: normalita dat
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Princip maximální entropie
Dvouvýběrové testy parametrickch hypotéz
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 11/3/2014
Normální rozdělení a ověření normality dat
Biostatistika 8. přednáška
T - testy Párový t - test Má se zjistit, zda se sjíždějí přední pravé pneumatiky stejně jako přední levé pneumatiky. Bylo vybráno 6 vozů stejné značky:
Normální rozdělení. U 65 náhodně vybraných živě narozených dětí byla zkoumána jejich porodní hmotnost [g] a délka [cm].
Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
PSY717 – statistická analýza dat
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
1. cvičení
7. Statistické testování
STATISTICKÝ ROZCESTNÍK aneb CO S DATY Martin Sebera.
Základy testování hypotéz
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová.
IV..
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
BIOSTATISTIKA LS 2016 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Martina Litschmannová,
Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
Biostatistika Opakování – základy testování hypotéz
PSY117 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška
Stručný přehled modelových rozložení I.
Statistické testování – základní pojmy
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Základy statistické indukce
Neparametrické testy parametrické a neparametrické testy
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky
8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky
Neparametrické testy parametrické a neparametrické testy
Odhady parametrů základního souboru
Normální rozdělení a ověření normality dat Modelová rozdělení
Úvod do statistického testování
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
PSY117 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška
Typy proměnných Kvalitativní/kategorická binární - ano/ne
PSY117 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Koncepce normality/normálnosti v medicíně
Úvod do induktivní statistiky
T-testy, neparametrické metody a analýza rozptylu (lekce 5-6)
T - testy Párový t - test Existuje podezření, že u daného typu auta se přední pneumatiky nesjíždějí stejně. H0: střední hodnota sjetí vpravo (m1) = střední.
Základy statistiky.
Transkript prezentace:

Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz Přednáška 7 Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz testy o střední hodnotě (z-test, t-test), testy o rozptylu, testy o parametru binomického rozdělení , testy o mediánu (Wiloconův a mediánový test)

Oboustrannou alternativu lze používat pouze Test o rozptylu H0: 𝜎 2 = 𝜎 0 2 , HA: 𝜎 2 ≠ 𝜎 0 2 (resp. 𝜎 2 < 𝜎 0 2 , 𝜎 2 > 𝜎 0 2 ) Předpoklady testu: 𝑿 je náhodný výběr z populace mající normální rozdělení s neznámou střední hodnotou. Testová statistika: 𝑇 𝑿 = 𝑆 2 𝜎 2 𝑛−1 Nulové rozdělení: 𝜒 2 - rozdělení s 𝑛−1 stupni volnosti POZOR! Oboustrannou alternativu lze používat pouze u klasického testu.

Testy o střední hodnotě z-test H0: 𝜇= 𝜇 0 , HA: 𝜇≠ 𝜇 0 (resp. 𝜇< 𝜇 0 , 𝜇> 𝜇 0 ) Předpoklady testu: 𝑿 je náhodný výběr z populace mající normální rozdělení o známém rozptylu σ 2 . Testová statistika: 𝑇 𝑿 = 𝑋 −𝜇 𝜎 𝑛 Nulové rozdělení: normované normální

Testy o střední hodnotě (Studentův) t-test H0: 𝜇= 𝜇 0 , HA: 𝜇≠ 𝜇 0 (resp. 𝜇< 𝜇 0 , 𝜇> 𝜇 0 ) Předpoklady testu: 𝑿 je náhodný výběr z populace mající normální rozdělení s neznámým rozptylem. Testová statistika: 𝑇 𝑿 = 𝑋 −𝜇 𝑆 𝑛 Nulové rozdělení: Studentovo rozdělení s 𝑛−1 stupni volnosti

Jak postupovat pokud není splněn předpoklad normality? Původní veličinu transformujeme (např. pomocí logaritmu, druhé odmocniny či převrácené hodnoty) na novou veličinu, pro kterou je model normálního rozdělení přijatelný. Požadovanou analýzu potom provedeme na transformované veličině. Výsledky analýzy (např. průměry či intervaly spolehlivosti) lze pro účely prezentace výsledků zpětně transformovat. Pokud nenajdeme vhodnou transformaci na normální rozdělení, nabízí statistika jiné přístupy založené např. na tzv. neparametrických (robustních) metodách. Neparametrické testy – testy, které nemají předpoklady ohledně typu rozdělení populace (Mají nižší sílu testu než jejich parametrické alternativy).

Neparametrický test střední hodnoty - test o mediánu Mediánový test H0: 𝑥 0,5 = 𝑥 0,5 0 , HA: 𝑥 0,5 ≠ 𝑥 0,5 0 (resp. 𝑥 0,5 < 𝑥 0,5 0 , 𝑥 0,5 > 𝑥 0,5 0 ) Předpoklady testu: 𝑿 je náhodný výběr z populace mající spojité rozdělení. Testová statistika: 𝑇 𝑿 =𝑌, kde Y modeluje počet pozorování v náhodném výběru o rozsahu n, která jsou menší než 𝑥 0,5 0 . Nulové rozdělení: 𝐵𝑖 𝑛;0,5

Neparametrický test střední hodnoty - test o mediánu Wilcoxonův test Viz Úvod do statistiky, str. 176-177 (není vyžadováno ke zkoušce)

Test o parametru binomického rozdělení H0: 𝜋= 𝜋 0 , HA: 𝜋≠ 𝜋 0 (resp. 𝜋< 𝜋 0 , 𝜋> 𝜋 0 ) Předpoklady testu: 𝑿 je náhodný výběr z alternativního rozdělení. Rozsah rozdělení n musí splňovat podmínky: 𝑛>30, 𝑛> 9 𝑝 1−𝑝 , kde p je relativní četností výskytu sledovaného jevu. Testová statistika: 𝑇 𝑿 = 𝑝−𝜋 𝜋 1−𝜋 𝑛 Nulové rozdělení: normované normální

Přehled metod induktivní statistiky pro jednu proměnnou najdete na http://homel.vsb.cz/~lit40/STA1/Materialy/Statisticka_indukce.pdf .