Kapittel 10 Inferens om gjennomsnitt

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Øvelse i caseløsning Fred Wenstøp, BI
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.
SPSS v Kapittel 8 AAKRE/MET Parvise sammenligninger Cornflakes-eksempelet fra læreboken tab Vi legger inn dataene i Dataeditoren, som.
STATISTISK GENERALISERING
Denne koden skal gi svar på følgende:
Fred Wenstøp: Statistikk og dataanalyse kapittel 1-9 Prøve-eksamen
Fred Wenstøp: Statistikk og dataanalyse Selvtest Velg Slide-Show fra PowerPoint-menyen og klikk med venstre museknapp!
Fred Wenstøp: Statistikk og dataanalyse Selvtest
Velg Slide-Show fra PowerPoint-menyen og klikk med venstre museknapp!
MET 2211 Statistikk og dataanalyse Forelesning Kapittel 14: Variansanalyse.
Simpel regresjon Plott av variablene Y mot X
Harald Romstad Høgskolen i Hedmark
Fasit 1) a)P(T>1)=P(T≠1)=1-P(T=1) = 1-1/6 = 5/6 ≈ 83.3%. Evt. P(T>1)=p(T=2)+P(T=3)+P(T=4)+P(T=5)+ P(T=6)=5/6. P(T=2 | T≠1) = P(T=2 og T≠1)/P(T≠1) = (1/6)/(5/6)
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
Presentasjon av data: deskriptiv statistikk
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.
Stian Grønning Master i samfunnsøkonomi Daglig leder i Recogni.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
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
Kapittel 8: Ikke-parametriske tester
Kapittel 13: Multippel regresjon Modelldiagnostikk
Figur 9.1 Sannsynlighet beregnes på en skala fra 0 til 1.
Figur 25.1 Sammenheng mellom inntekt i millioner NOK (y) og antall års utdanning (x) utover grunnskolen. I denne populasjonen er ß0 = 0.4 og ß1 =
Kapittel 14: Multippel regresjon
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Repetisjon, del I Metode
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Kapittel 7: Hypoteseprøving
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
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
Kapittel 11 Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen
Forslag til Muntlig eksamen LK06 i faget ”Fremmedspråk”
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
SIV : Regresjon Kapittel 13 17/01/2019 Fred Wenstøp.
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 : Variansanalyse Kapittel 14 17/02/2019 Fred Wenstøp.
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
SIV : Kapittel 7 Hypoteseprøving 22/02/2019 Fred Wenstøp.
Forslag til Muntlig eksamen LK06 i faget ”Fremmedspråk”
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Kapittel 12: Korrelasjon
Oppsummering fra forrige gang
I dag Konfidensintervall og hypotesetesting – ukjent standardavvik (kap. 7.1) t-fordelingen.
Utskrift av presentasjonen:

Kapittel 10 Inferens om gjennomsnitt MET 8006 Statistikk Kapittel 10 Inferens om gjennomsnitt

Sentralgrense- teoremet Populasjon av x-er En hvilkensomhelst fordeling med gjennomsnitt m og standardavvik s Stikkprøver på n x-er av gangen Populasjon av x-er Tilnærmet normalfordelt Med gjennomsnitt m og standardavvik 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Konfidensintervall for m med normalfordelingen Forutsetning: x er normal med s = 10 og ukjent m Observasjon: én observasjon av x Oppgave: Lag et 95% konfidensintervall for m Enkelt prinsipp Vi er på forhånd 95% sikre på at x vil havne i en avstand mindre enn 1,96 standardavvik fra m Når vi har observert x, er vi derfor 95% sikre på at m ikke ligger mer enn 1,96s unna Konklusjon: 95% konfidensintervall: m = x ± 1,96s To problemer x er vanligvis ikke normalfordelt s er vanligvis ikke kjent 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Konfidensintervall for m ved hjelp av gjennomsnittet Problem 1 – at x vanligvis ikke er normalfordelt – løses med å ta en stikkprøve og beregne gjennomsnittet. Vi vet jo at er normalfordelt. Et 95 % konfidensintervall for m : Et 1-2a konfidensintervall for m : za a z 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Hypoteseprøving H0: m = m0 H1: m ¹ m0 (For eksempel) Signifikansnivå: 1- 2a Testobservator: z Hvis H0 er riktig, venter vi at z faller nær null Ellers blir vi mistenksomme Regel: Forkast H0 hvis z faller utenfor za Eksempel: Jeppes kro za a 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

Studentfordelingen Hva med problem 2? Vi tilsnek oss: s = s s er ukjent Vi tilsnek oss: s = s Men når vi estimerer s med s, er ikke z normalfordelt z er studentfordelt n = n-1 frihetsgrader Derfor: Erstatt z med t og bruk s Kumulativ normalfordeling og studentfordeling med 11 frihetsgrader 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

t-testen for to relaterte stikkprøver Testen er det parametriske svaret på Wilcoxons tegnrangtest og kan brukes ved store stikkprøver Dette er simpelthen det samme som t-testen for én stikkprøve Testen utføres på differansene SPSS har dette som et eget menyvalg 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp

t-testen for to uavhengige stikkprøver Testen er det parametriske svaret på Mann-Whitneytesten og kan brukes ved store stikkprøver H0: m1 = m2 H1: m1 ¹ m2 Signifikansnivå: 1- 2a Hvis H0 er riktig, venter vi at t faller nær null. Ellers blir vi mistenksomme Regel: Forkast H0 hvis t faller utenfor ta ta a 06.05.2019 MET 8006 - Fred Wenstøp