Jednostranné intervaly spolehlivosti

Podobné dokumenty
Intervaly spolehlivosti

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

= = 2368

Jednovýběrový Wilcoxonův test a jeho asymptotická varianta (neparametrická obdoba jednovýběrového t-testu)

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

Ing. Michael Rost, Ph.D.

Testování hypotéz. 4. přednáška

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

PARAMETRICKÉ TESTY. 1) Měření Etalonu. Dataset - mereni_etalonu.sta - 9 měření etalonu srovnáváme s PŘEDPOKLÁDANOU HODNOTOU 10.

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Testování statistických hypotéz

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz

letní semestr 2012 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

letní semestr 2012 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika t-test

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

NEPARAMETRICKÉ TESTY

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky, Přírodovědecká fakulta, UP v Olomouci

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Opakování. Neparametrické testy. Pořadí. Jednovýběrový Wilcoxonův test. t-testy: hypotézy o populačním průměru (střední hodnoty) předpoklad normality

Testování statistických hypotéz. Obecný postup

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Sever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

Tomáš Karel LS 2012/2013

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Testování hypotéz. testujeme (většinou) tvrzení o parametru populace. tvrzení je nutno předem zformulovat

Zápočtová práce STATISTIKA I

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

KGG/STG Statistika pro geografy

Řešení: máme diskrétní N.V. vzdělání bez maturity, s maturitou, vysokoškoláci, PhD.

t-test, Studentův párový test Ing. Michael Rost, Ph.D.

Náhodné veličiny, náhodné chyby

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Pohlédněte si základní charakteristiky polohy jednotlivých veličin pomocí funkce summary.

Matematická statistika. Testy v. v binomickém. Test pravděpodobnosti. Test homogenity dvou. Neparametrické testy. statistika. Testy v.

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Tomáš Karel LS 2012/2013

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

diskriminaci žen letní semestr = výrok, o jehož pravdivosti chceme rozhodnout tvrzení o populaci, o jehož platnosti rozhodujeme

Vymezení důležitých pojmů. nulová hypotéza, alternativní hypotéza testování hypotézy hladina významnosti (alfa) chyba I. druhu, chyba II.

Charakteristika datového souboru

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

Cvičení ze statistiky - 8. Filip Děchtěrenko

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

11. cvičení z PSI prosince hodnota pozorovaná četnost n i p X (i) = q i (1 q), i N 0.

5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina)

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova

Statistika pro každého. Párový test Test shody dvou rozptylů Dvouvýběrový t-test Porovnání středních hodnot při nestejných rozptylech

STATISTICKÉ HYPOTÉZY

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik:

Statistické testování hypotéz II

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

2 ) 4, Φ 1 (1 0,005)

Úvod do analýzy rozptylu

Návod na vypracování semestrálního projektu

5. T e s t o v á n í h y p o t é z

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Cvičení 9: Neparametrické úlohy o mediánech

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha. Hypotézy o populacích

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Neparametrické testy. Roman Biskup

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

Statistika. Testování hypotéz - statistická indukce Parametrické testy. Roman Biskup

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Transkript:

Jednostranné intervaly spolehlivosti hledáme jen jednu z obou mezí Princip: dle zadání úlohy hledáme jen dolní či jen horní mez podle oboustranného vzorce s tou změnou, že výraz 1-α/2 ve vzorci nahradíme výrazem 1-α.

Testování hypotéz Otestujte / ověřte / prokažte že střední věk (tj. ) činí 40 let (=40) je alespoň 40 let (>40)

Testování hypotéz Otestujte / ověřte / prokažte zda hmotnost vejce závisí na jeho délce je různá dle typu snůšky

Testování hypotéz Nulová hypotéza H 0 : pevně daná forma (nerozhoduje slovní formulace problému!); u parametrických testů obsahuje H 0 rovnost, v jiných speciálních případech obsahuje H 0 např. tvrzení o nezávislosti Alternativní hypotéza H 1 : doplněk k H 0

Testování hypotéz Postup rozhodování při použití statistického SW (i např. Excel) nelze ručně : a) Z dat spočte počítač p-hodnotu (je vždy mezi 0-1) b) Porovnáme p-hodnotu s předem zvolenou a : c) Pokud je p a, zamítáme při daném a nulovou hypotézu ve prospěch hypotézy alternativní d) Pokud naopak je p>a, nelze při daném a zamítnout nulovou hypotézu ve prospěch hypotézy alternativní

Testování hypotéz Jaký význam má ono volené a? Možnosti při testování: Dle dat vyberu H 0 Doopravdy platí H 0 OK Doopravdy platí H 1 chyba 2. druhu Dle dat chyba 1. zamítnu H 0 druhu OK a=p(chyby 1.druhu) hladina významnosti

Jednovýběrový t-test Pro střední hodnotu μ : a) H 0 : μ=μ 0 H 1 : μ μ 0 (oboustranná alternativa) b) H 0 : μ=μ 0 H 1 : μ>μ 0 c) H 0 : μ=μ 0 H 1 : μ<μ 0 (jednostranné alternativy) Vždy μ 0 je konkrétní testovaná hodnota.

Jednovýběrový t-test Příklad: Dle věku osmi náhodně vybraných čtenářů dětského časopisu ověřte pravdivost tvrzení, že střední věk čtenářů tohoto časopisu je 14 let. Věky popořadě (viz interval spolehlivosti): 12, 14, 15, 12, 15, 14, 12, 15. H 0 : μ=14 H 1 : μ 14

Výsledek = p-hodnota

Jednovýběrový t-test Příklad (výsledek): p=0,48 (>0,05) nelze zamítnout H 0 Příklad (odpověď): Na 5% hladině významnosti nelze na základě dat zamítnout tvrzení, že střední věk čtenářů činí 14 let. Příklad (k zamyšlení): Je nějaký vztah mezi tímto výsledkem a intervalem spolehlivosti [12,448; 14,802]?

Párový t-test Sledujeme spojitou číselnou veličinu (např.): Hmotnost zvířete před uložením do zimního spánku a po probuzení; Změření výšky stromu dvěma metodami (standardní a novou, experimentální); Chceme prokázat: Způsobuje zimní spánek významné snížení hmotnosti? Jsou výškové údaje zjištěné novou, experimentální metodou, srovnatelné s údaji zjištěnými osvědčenou standardní metodou?

Data jsou ve tvaru párů, tj. uspořádaných dvojic (též tzv. závislé výběry dependent samples): (y 1 ;z 1 ),, (y n ; z n ), kde např. y i = hmotnost před zimním spánkem (i-té zvíře), z i = hmotnost po probuzení (i-té zvíře) i=1,,n n=počet zvířat (2n=počet údajů) y i = výška i-tého stromu zjištěná standardně, z i = výška i-tého stromu zjištěná novou metodou i=1,,n Párový t-test n=počet stromů (2n=počet údajů)

Párový t-test Řešení: Představíme-li si rozdíly (není je ale ani nutno skutečně počítat) x i = y i z i (i=1,,n) vznikla by rozdílová veličina X, jejíž střední hodnotu označíme μ

Párový t-test Řešení: pro rozdílovou veličinu X provedeme parametrický test s nulovou hypotézou H 0 : μ=0 (mezi hodnotami v párech není významný rozdíl) a s alternativou H 1 : μ 0 (mezi hodnotami v párech je významný rozdíl), příp. (často) s alternativou jednostrannou (viz příklad se zimním spánkem)

Příklad: Párový t-test Posuďte na základě uvedených dat, zda obě metody určují v průměru výšku objektů srovnatelně. Osm objektů měřeno, každý oběma metodami: Výška standardní metodou (m) 1,2 2,4 1,6 1,8 3,2 2,7 2,0 1,9 Výška experimentálně ověřovanou novou metodou (m) 1,3 2,4 1,8 1,7 3,3 3,1 1,8 2,2

Párový t-test Počítačové řešení (Excelem):

Párový t-test

Párový t-test p>a (0,2002>0,05) nelze zamítnout H 0

Excel rychle : =TTEST(B1:I1;B2:I2;2;1) R: Párový t-test Pro zkoumanou veličinu by ale měla platit NORMALITA; ne-li, co dělat?

Párový Wilcoxonův test neparametrická verze párového testu; netestujeme chování parametru µ testujeme shodu (H 0 ), resp. rozdílnost (H 1 ) polohy obou závislých výběrů:

Rozhodnutí: p=0,2702 > 0,05 Nelze zamítnout H 0. aneb: Data neprokázala významnou odlišnost mezi oběma metodami. aneb: Nová metoda měří srovnatelně s tou standardní.

Dvouvýběrové testy Sledujeme (spojité) číselné veličiny, např.: výšku ve skupině mužů a ve skupině žen; hmotnost vajec ptačích druhů A a B; Chceme prokázat: Je/není výška mužů a žen srovnatelná? Je/není mezi oběma ptačími druhy výrazný rozdíl ve hmotnosti vajec?

Dvouvýběrové parametrické testy Předpoklady: obě skupiny jsou nezávislé (např. u mužů a žen nejde o manželské páry) sledovaná veličina se v obou srovnávaných skupinách chová jako veličina normálně rozdělená

Dvouvýběrové parametrické testy Možnosti: a) v obou skupinách odlišné i 2

Dvouvýběrové parametrické testy Možnosti: b) v obou skupinách shodné, 2 odlišné

Dvouvýběrové parametrické testy Možnosti: c) v obou skupinách odlišné, 2 shodné

Dvouvýběrové parametrické testy Možnosti: d) v obou skupinách shodné i 2

Dvouvýběrové parametrické testy Testujeme tedy (popořadě): 1. Je v obou skupinách srovnatelná či naopak výrazně odlišná variabilita? ANEB: H 0 : a2 = b 2 versus H 1 : a2 b 2 Jde o tzv. F-test homogenity rozptylů.

Dvouvýběrové parametrické testy Příklad: Zjistěte, zda ve sledované populaci závisí chování veličiny věk na pohlaví. Jde o příklad testu (ne)závislosti spojité veličiny na veličině alternativní. Jinak řečeno, porovnáváme chování veličiny věk u mužů a u žen Je to tedy opravdu 2-výběrový test. Nejprve zjistíme, zda je v obou skupinách srovnatelná variabilita:

Dvouvýběrové parametrické testy Výsledkem je p-hodnota (zde =0,522); protože p>0,05, nelze zamítnout H 0. Znamená to, že variabilita obou skupin je srovnatelná.

Dvouvýběrové parametrické testy Následně testujeme: 2. Jsou v obou skupinách srovnatelné či naopak výrazně odlišné střední hodnoty? ANEB: H 0 : a = b versus H 1 : a b Jde o tzv. 2-výběrový t-test. Na F-test navazuje proto, že existuje ve dvou variantách: při různých a při shodných rozptylech.

Dvouvýběrové parametrické testy Příklad - pokračování: Už víme, že veličina věk má ve sledované populaci srovnatelný rozptyl u mužů a u žen. Teď ověříme, zda je i střední hodnota (střední věk) u obou pohlaví srovnatelná, nebo zda se výrazně liší u mužů a u žen.

Dvouvýběrové parametrické testy p-hodnota = 0,374 p>0,05 nelze zamítnout H 0 Nejen rozptyl věku, ale také střední věk mužů a žen je srovnatelný. Jinak řečeno (celkově) ve sledované populaci nebyla zjištěna závislost věku na pohlaví (situaci odpovídají Gaussovy křivky dle d)).

Dvouvýběrové parametrické testy Excel rychleji (příkaz určující jen p-hodnotu): =TTEST(data1;data2;1;2) jednostranně, shodné rozptyly =TTEST(data1;data2;2;2) oboustranně, shodné rozptyly =TTEST(data1;data2;1;3) jednostranně, různé rozptyly =TTEST(data1;data2;2;3) oboustranně, různé rozptyly R: (verze obecná, při neshodě rozptylů)