Kapittel 11 Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Kap 12 Korrelasjon / Regresjon
Advertisements

Enhalet og tohalet hypotesetest
Kapittel 10 Inferens om gjennomsnitt AAKRE-V SPSS v 10.0 MET 8006 STATISTIKK OG DATAANLYSE Kapittel 10 Inferens om gjennomsnitt Pål Aakre, BI Oslo.
Ronny Klæboe Transportøkonomisk institutt
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Velg Slide-Show fra PowerPoint-menyen og klikk med venstre museknapp!
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
MET 2211 Statistikk og dataanalyse Forelesning Kapittel 14: Variansanalyse.
Kap 03 Beskrivende statistikk
Oppgaver 1)Vi anser hvert av de seks utfallene på en terning for å være like sannsynlig og at to ulike terningkast er uavhengige. a)Hva er sannsynligheten.
Hovedideen Anta at en hypotese er riktig (H 0 ) Det er bare to muligheter, enten er H 0 riktig, ellers er den ”omvendte” hypotesen (H 1 ) riktig Gå ut.
Forelesning 7 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Tolkning av statistiske resultater
Hypotesetesting, og kontinuerlige stokastiske variable
Siste forelesning er i morgen!
Regresjon Petter Mostad
Forelesning 5 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Forelesning 6 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Kræsjkurs Del Ii Hypotesetesting
Operasjonsanalytiske emner Prognosemodeller basert på Tidsserieanalyse Rasmus RasmussenBØK710 OPERASJONSANALYTISKE EMNER1 Del 23Forecasting 1 - Mønster.
M1 årskurs HVE 7. september 2009
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Forventning, varians og standardavvik Tilnærming.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
To bruksmåter av statistikk
Figur Standard normalfordeling z og tre t-fordelinger Figur 21.1 Standard normalfordeling z og tre t-fordelinger. Legg merke til at t-fordelingene.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø H-2006
Kapittel 8: Ikke-parametriske tester
Kapittel 13: Multippel regresjon Modelldiagnostikk
MET 8006 Statistikk Forelesning nr. 1 Kapittel 1: Oversikt
Kapittel 14: Multippel regresjon
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Forelesning nr. 2 Kapittel 3: Å generalisere fra en stikkprøve
Repetisjon, del I Metode
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Kapittel 7: Hypoteseprøving
Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø V-2010
SIV : Repetisjon Kapittel /12/2018 Fred Wenstøp.
SIV : Ett gjennomsnitt Kapittel /12/2018 Fred Wenstøp.
SIV : Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler
Tester med SPSS prosedyrer og utskrifter
MET 8006 Statistikk Kapittel 13: Regresjon.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
MET 8006 Statistikk Kapittel 13: Regresjon.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Forelesning nr. 5 Kapittel 4: Statistisk metode
To relaterte stikkprøver
SIV : Metodevalg Stokastiske variabler
Figur 17.1 Histogram for alle DNB-kundene i undersøkelsen.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Relaterte stikkprøver Uavhengige stikkprøver
SIV : Kapittel 9 Normalfordelingen 17/01/2019 Fred Wenstøp.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
SIV : t-testen for to stikkprøver
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
SIV : Kapittel 4 Statistisk metode 18/02/2019 Fred Wenstøp.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Å beskrive og generalisere fra en stikkprøve
SIV : Kapittel 7 Hypoteseprøving 22/02/2019 Fred Wenstøp.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Kapittel 6: Sannsynlighetsfordelinger
Kapittel 12: Korrelasjon
Kapittel 10 Inferens om gjennomsnitt
I dag Konfidensintervall og hypotesetesting – ukjent standardavvik (kap. 7.1) t-fordelingen.
Utskrift av presentasjonen:

Kapittel 11 Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen MET 8006 Statistikk Kapittel 11 Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen

Anvendelse av sentralgrenseteoremet Populasjon av nuller og ettall Andelen av ettall: p Stikkprøver på n tall av gangen Populasjon av observerte andeler a/n er tilnærmet normalfordelt Med gjennomsnitt p og standardavvik 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Konfidensintervall for p ved hjelp av a/n Et 1-2a konfidensintervall for p : za a z Eksempel: Meningsmålinger 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Stikkprøvens størrelse Du vil gjerne lage et konfidensintervall for p med vidde på omtrent L Hvor stor bør stikkprøven være ? Det kommer an på hvilken a/n du finner Jo nærmere a/n er ½, jo videre intervall 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Tre beslektede varianser Variansen til en populasjon med 0 og 1-tall 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0….. p(1-p) p er andelen av ettall Variansen til en populasjon av andeler 0,21 0,34 0,28 0,23… p(1-p)/n n er antall forsøk, p = P(vellykket) Variansen til en populasjon av antall vellykkede 5 7 4 8 6 6 7… np(1-p) n er antall forsøk 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

z-testen for én andel H0: p = p0 H1: p ¹ p0 Signifikansnivå: 1- 2a Hvis H0 er riktig, venter vi at z faller nær null. Ellers blir vi mistenksomme Regel: Forkast H0 hvis z faller utenfor za Eksempel: Salks venstrehendte mødre n = 32, a = 25 za a 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Normaltilnærmelsen To andeler Vi ønsker å sammenligne to populasjonsandeler p1 og p2 Hvis vi har mange observasjoner, er a1/n1 – a2/n2 tilnærmet normalfordelt Standardavviket er: 1 2 Ja a1 a2 A Nei b1 b2 B n1 n2 N 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

To andeler Konfidensintervall 1-2a konfidensintervall for p1-p2: za a 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

z-testen for to andeler H0: p1 = p2 H1: p1 ¹ p2 Signifikansnivå: 1- 2a Hvis H0 er riktig, venter vi at z faller nær null. Ellers blir vi mistenksomme Regel: Forkast H0 hvis z faller utenfor za Eksempel: røyking og kjønn za a 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Eksempel: Røyking og kjønn z-testen for to andeler H0: p1 = p2 H1: p1 ¹ p2 Signifikansnivå: 1- 2a za = z = Regel: Forkast H0 hvis z faller utenfor za Konklusjon: O G J Ja 6 7 13 Nei 74 24 98 80 31 111 6/80 = 7,5 % 7/31 = 22,6 % 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Kji-kvadrattesten O G J Ja 6 7 13 Nei 74 24 98 80 31 111 E J G Ja 13 Ekvivalent med z-testen for to andeler Kan også brukes for r ´ k-tabeller Testobservator E J G Ja 13 Nei 98 80 31 111 Antall frihetsgrader i kji- kvadratfordelingen: n = (r-1) ´ (k-1) 02.01.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp