Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler

Presentasjon om: "Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler"— Utskrift av presentasjonen:

1 Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler
MET 8006 Statistikk Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler

2 Målenivå: Nominalskala
Vi kan beregne konfidensintervall for f.eks. E-andelen i populasjonen ved hjelp av normaltilnærmelsen MET Fred Wenstøp

3 Målenivå: Ordinalskala
Vi kan beregne konfidensintervall for medianen ved hjelp av ordningsobservatorene 1-2a = 95%, n = 100, c = 40 Konfidensintervallet går fra: 40. laveste (3) til 40. høyeste verdi (4) MET Fred Wenstøp

4 Målenivå: Intervallskala
Vi kan beregne konfidensintervall for gjennomsnittet ved hjelp av t-fordelingen 1-2a = 95%, n = 100, ta = 1,98 Konfidensintervallet: MET Fred Wenstøp

5 Pearsons og Spearmans korrelasjonskoeffisient
For å unngå problemet med at Pearson kun måler den lineære komponenten av korrelasjon, kan du erstatte målingene med deres ranger og istedet beregne korrelasjonen mellom dem. Dette kalles Spearmans korrelasjon. Ved mange observasjoner har den de samme testegenskaper som Pearson. Ved få observasjoner, må den beregnes på en egen måte og har da en særskilt fordeling. MET Fred Wenstøp

6 Metodevalg Målenivå Nominal Ordinal Intervall Én stikkprøve
Binomisk test 7.1 z-test 11.1 Mediantesten 7.4 t-test 10.2 To relaterte stikkprøve Fishers test 8.6 z 11.2, c2 11.3 Fortegnstest 8.2 Wilcoxon 8.3 t-test 10.3 To uavhengige stikkprøver Mann-Whitney 8.4 t-test 10.4 Flere relaterte stikkprøver ANOVA for gjent. obs. 15.2 Flere uavhengige stikkprøver Kruskal-Wallis 8.5 Enveis ANOVA 15.1 Samvariasjon Spearmans rho 16.1 t-test for r : 12.2 Regresjon Kap 13 MET Fred Wenstøp

7 Stokastiske variabler
x En stokastisk variabel X er en funksjon fra rommet av mulige utfall av et eksperiment til en verdi den reelle tallinje X MET Fred Wenstøp

8 Fordelingen til en stokastisk variabel
I tillegg til å representere resultatet av trekninger fra populasjoner, kan stokastiske variabler også beskrive prosesser Sannsynligheten for å trekke en spesiell verdi x fra en populasjon er identisk med hyppigheten til x i populasjonen MET Fred Wenstøp