ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ"

Transcript

1 Κεφάλαιο 3 ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Σε πολλά προβλήµατα της µηχανικής δεν ενδιαφερόµαστε να εκτιµήσουµε την τιµή της παραµέτρου αλλά να διαπιστώσουµε αν η παραµέτρος είναι µικρότερη ή µεγαλύτερη από µια δεδοµένη τιµή που έχει ϕυσική σηµασία για το πρόβληµα µας. Για παράδειγµα, µας ενδιαφέρει να δούµε αν κατά µέσο όρο η άνοδος (πάνω από το µέσο ετήσιο επίπεδο) της επιφάνειας του νερού ενός ποταµού κατά τη διάρκεια πληµµυρών είναι µεγαλύτερη από µια συγκεκριµένη τιµή, που µας ενδιαφέρει για το κτίσιµο µιας γέφυρας. Βέβαια µπορούµε να απαντήσουµε σ ένα τέτοιο ερώτηµα εκτιµώντας διάστηµα εµπιστοσύνης κι ελέγχοντας αν η δεδοµένη τιµή ανήκει σ αυτό ή όχι, αλλά εδώ ϑα δούµε µια διαφορετική προσέγγιση, ϑέτοντας κατάλληλες στατιστικές υποθέσεις κι ελέγχοντας αν είναι αποδεκτές ή όχι. 3.1 ιαδικασία Ελέγχου Στατιστικής Υπόθεσης Για τη διαδικασία ελέγχου µιας στατιστικής υπόθεσης πρώτα ορίζουµε τη στατιστική υπόθεση, µετά υπολογίζουµε τη στατιστική ελέγχου και την περιοχή απόρριψης και τέλος απο- ϕασίζουµε για την υπόθεση µε ϐάση την ένδειξη που έχουµε από το δείγµα Στατιστική υπόθεση Η στατιστική υπόθεση (statistical hypothesis) µπορεί να είναι µια οποιαδήποτε στατιστική δήλωση (για κατανοµές πληθυσµών, στοχαστικές διαδικασίες κτλ) που ϑέτουµε υπό έλεγχο µε ϐάση τις παρατηρήσεις, αλλά εδώ ϑα ασχοληθούµε µόνο µε υποθέσεις που αναφέρονται σε κάποια από τις γνωστές παράµετρους που εκτιµήσαµε στο Κεφάλαιο2. Υποθέτουµε πως η παράµετρος θ που µελετάµε µπορεί να πάρει µια συγκεκριµένη τιµή θ 0 κι αυτήν την υπόθεση µε την οποία ξεκινάµε ϑα τη λέµε µηδενική υπόθεση (null hypothesis) Η 0 και ϑα την παρουσιάζουµε σύντοµα ως Η 0 : θ = θ 0. Η εναλλακτική υπόθεση (alternative hypothesis) Η 1 την οποία δεχόµαστε αν απορρίψουµε τη Η 0 µπορεί να είναι: 1. Η 1 : θ θ 0, δηλαδή η παράµετρος να είναι µικρότερη ή µεγαλύτερη από την τιµή θ 0 (δίπλευρος έλεγχος). Ετσι καλύπτουµε όλο το σύνολο των δυνατών τιµών της θ. 2. Η 1 : θ < θ 0, δηλαδή η παράµετρος να είναι µικρότερη από την τιµή θ 0 (µονόπλευρος έλεγχος). Εδώ περιορίζουµε το σύνολο των δυνατών τιµών της θ στη θ 0 (Η 0 : θ = θ 0 ) και στις µικρότερες από τη θ 0 (Η 1 : θ < θ 0 ). Γι αυτό και είναι σωστότερο σ αυτήν την 47

2 48 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ περίπτωση να ϑεωρούµε πως Η 0 : θ θ 0, έστω κι αν πρακτικά η θ δε µπορεί να πάρει τιµές µεγαλύτερες της θ Η 1 : θ > θ 0, παρόµοια µε τη προηγούµενη αλλά για τιµές µεγαλύτερες της θ 0. Η επιλογή µονόπλευρου ή δίπλευρου ελέγχου εξαρτάται από την έρευνα που ϑέλουµε να κάνουµε και από το κατά πόσο µπορούµε να προβλέψουµε το αποτέλεσµα της έρευνας. Για παράδειγµα, αν ϑέλουµε να ελέγξουµε αν η µέση απόδοση µ 1 ενός µηχανήµατος υπό µελέτη µπορεί να ϕθάσει τη µέση απόδοση µ 2 ενός άριστου µηχανήµατος (µηχάνηµα αναφοράς) τότε ο έλεγχος πρέπει να είναι µονόπλευρος (Η 0 : µ 1 µ 2 και Η 1 : µ 1 < µ 2 ) γιατί γνωρίζουµε πως δε µπορεί µ 1 > µ 2 αφού η απόδοση του πρώτου µηχανήµατος δε µπορεί να ξεπεράσει αυτή του µηχανήµατος αναφοράς. Αν όµως συγκρίνουµε τη µέση απόδοση µ 1 του µηχανήµατος που µας ενδιαφέρει µε τη µέση απόδοση µ 3 ενός αλλού µηχανήµατος της αγοράς κι ελπίζουµε το µηχάνηµα µας να αποδίδει καλύτερα, ο έλεγχος δε ϑα πρέπει να είναι µονόπλευρος (Η 0 : µ 1 µ 3 και Η 1 : µ 1 > µ 3 ) αλλά δίπλευρος (Η 0 : µ 1 = µ 3 και Η 1 : µ 1 µ 3 ) γιατί από πριν δε µπορούµε να αποκλείσουµε το ενδεχόµενο µ 1 < µ 3, δηλαδή το µηχάνηµα µας να αποδίδει χειρότερα από το άλλο µηχάνηµα της αγοράς Στατιστική ελέγχου και περιοχή απόρριψης Η µηδενική υπόθεση Η 0 : θ = θ 0 υποδηλώνει ότι η εκτίµηση θ 0 της θ είναι σωστή. Επίσης, τιµές της θ κοντά στη θ 0 υποστηρίζουν την ορθότητα της Η 0 ενώ τιµές της θ µακριά από τη θ 0 δεν την υποστηρίζουν. Ετσι, χωρίζουµε τις δυνατές τιµές της παραµέτρου θ σε αυτές για τις οποίες αποδεχόµαστε την Η 0 που αποτελούν την περιοχή αποδοχής και σ αυτές για τις οποίες την απορρίπτουµε που αποτελούν την περιοχή απόρριψης (rejection region) που συµβολίζουµε R. Η απόφαση για την αποδοχή ή απόρριψη της Η 0 γίνεται ϐάση πιθανοτήτων κι όπως για τα διαστήµατα εµπιστοσύνης έτσι κι εδώ ορίζουµε επίπεδο εµπιστοσύνης (1 α) για την απόφαση ελέγχου. Το α λέγεται επίπεδο σηµαντικότητας (significance level) και καθορίζει το κοντά και µακριά που αναφέραµε παραπάνω, δηλαδή καθορίζει το εύρος της περιοχής αποδοχής κι απόρριψης. Οταν µικραίνει το α µικραίνει κι η περιοχή απόρριψης R και µεγαλώνει η περιοχή αποδοχής. Η σχέση α και περιοχής αποδοχής είναι ίδια µε τη σχέση α και διαστήµατος εµπιστοσύνης της θ. Επειδή είναι συνήθως υπολογιστικά δύσκολο να καθορίσουµε από την κατανοµή της εκτιµήτριας θ τα κρίσιµα σηµεία που ϑα µας δώσουν την R καταφεύγουµε σε κάποια άλλη τ.µ. που την ονοµάζουµε στατιστική ελέγχου (test statistic) q µε γνωστή κατανοµή και για την οποία µπορούµε να ορίσουµε την R. Στο στατιστικό έλεγχο κυρίων παραµέτρων, για τις οποίες ϐρήκαµε διαστήµατα εµπιστοσύνης στο Κεφάλαιο2, η q είναι µια από τις z, t και χ 2 που ακολουθούν γνωστές κατανοµές. Ο έλεγχος ξεκινάει υποθέτοντας ότι η µηδενική υπόθεση Η 0 είναι σωστή. Με ϐάση τη Η 0 προσδιορίζουµε την στατιστική ελέγχου q και την κατανοµή της. Οταν ο έλεγχος είναι παραµετρικός υποθέτουµε κάποια κατανοµή για την παράµετρο θ κι η q σχετίζεται άµεσα µε τη θ (η q προκύπτει από µετασχηµατισµό της θ). Οταν ο έλεγχος είναι µή παραµετρικός δε ϑεωρούµε κάποια κατανοµή για τη θ κι η κατανοµή της q ϐασίζεται σε άλλες ιδιότητες της θ. Στη συνέχεια ϑα ασχοληθούµε µόνο µε παραµετρικούς ελέγχους.

3 3.1. ΙΑ ΙΚΑΣ ΙΑ ΕΛ ΕΓΧΟΥ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚ ΗΣ ΥΠ ΟΘΕΣΗΣ 49 Η κατανοµή της στατιστικής ελέγχου q δίνει την πιθανότητα η q να πάρει κάποια τιµή (αν η q είναι διακριτή τ.µ.) ή να ϐρίσκεται σ ένα διάστηµα τιµών (αν η q είναι συνεχής τ.µ.) όταν η Η 0 είναι αληθής. Αντίστροφα µπορούµε να πούµε πως µε ϐάση αυτή την κατανοµή, αν παρατηρήσουµε τιµές της q που αντιστοιχούν σε µεγάλες πιθανότητες αυτό δείχνει πως η Η 0 είναι αληθής, ενώ αν παρατηρήσουµε τιµές της q που αντιστοιχούν σε µικρές πιθανότητες αυτό υποδηλώνει αµφιβολία για την ισχύ της Η 0. Άρα µη πιθανές τιµές της q συνιστούν την απόρριψη της Η 0. Η οριακή πιθανότητα για την αποδοχή ή απόρριψη της Η 0 είναι το επίπεδο σηµαντικότητας α κι αυτό καθορίζει την κρίσιµη τιµή (critical value), ή τις κρίσιµες τιµές, της q για τον προσδιορισµό της περιοχής αποδοχής και της περιοχής απόρριψης R της Η 0. Κατά κανόνα η περιοχή απόρριψης σχηµατίζεται από τα άκρα της κατανοµής της στατιστικής ελέγχου q όπως αυτά ορίζονται από τις κρίσιµες τιµές. Αν ο έλεγχος είναι δίπλευρος τότε οι κρίσιµες τιµές q α/2 και q 1 α/2 ορίζουν την περιοχή απόρριψης της Η 0 ως R = {q q < q α/2 q > q 1 α/2 }, δηλαδή σχηµατίζεται από τις δύο ουρές της κατανοµής της q µε συνολική πιθανότητα α. Αν ο έλεγχος είναι µονόπλευρος τότε υπάρχει µόνο µία κρίσιµη τιµή, q α ή q 1 α, που ορίζει την περιοχή απόρριψης της Η 0, R = {q q < q α } για την αριστερή πλευρά και R = {q q > q 1 α } για τη δεξιά πλευρά. Στο Σχήµα 3.1 δίνονται σχηµατικά οι περιοχές αποδοχής κι απόρριψης για δίπλευρο και µονόπλευρο έλεγχο. (α) 1 α α/2 α/2 qα/2 q1 α/2 (β) 1 α α q α (γ) 1 α α q 1 α Σχήµα 3.1: Σχηµατικά παρουσιάζεται η συνάρτηση πυκνότητας πιθανότητας της στατιστικής ελέγχου q, η περιοχή αποδοχής και η περιοχή απόρριψης (σκιασµένη), για δίπλευρο έλεγχο στο διάγραµµα (α) και µονόπλευρο έλεγχο στο (ϐ) και (γ) Απόφαση ελέγχου Η απόφαση του έλεγχου γίνεται µε ϐάση το δείγµα που δίνει και την εκτίµηση ˆθ για την παράµετρο θ. Βέβαια αφού έχουµε σχηµατίσει την R ως προς την q, χρησιµοποιούµε αντί της

4 50 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ τιµής ˆθ την τιµή q (που προκύπτει από τον ίδιο µετασχηµατισµό που κάναµε για να πάρουµε την q) και είναι η τιµή της στατιστικής ελέγχου από το δείγµα. Στη συνέχεια εξετάζουµε αν η q ανήκει στην περιοχή απόρριψης R που ορίσαµε κι ανάλογα απορρίπτουµε ή δεν απορρίπτουµε τη Η 0 στο επίπεδο σηµαντικότητας α. Συνήθως αποφεύγουµε να λέµε ότι δεχόµαστε την Η 0 γιατί αυτό το ενδεχόµενο δεν έχει ελεγχθεί µε την ίδια αυστηρότητα όπως το ενδεχόµενο της απόρριψης της Η 0. Μπορούµε να δώσουµε ακόµα πιο αναλυτική απάντηση για το επίπεδο σηµαντικότητας της απόρριψης ή µη της Η 0 για το συγκεκριµένο δείγµα. Στην τιµή q της στατιστικής ελέγχου από το δείγµα αντιστοιχεί σύµφωνα µε την κατανοµή της q κάποια πιθανότητα p. Αυτή η p-τιµή (p value) του ελέγχου είναι η πιθανότητα να παρατηρήσουµε για τη q µια τιµή τόσο ακραία όσο η q όταν ισχύει η Η 0. ηλαδή η p-τιµή δηλώνει το µικρότερο επίπεδο σηµαντικότητας για το οποίο µπορούµε να απορρίψουµε την Η 0 µε ϐάση το δείγµα. Γι αυτό το λόγο η p-τιµή είναι χρήσιµη στον έλεγχο υποθέσεων αλλά ο υπολογισµός της είναι πρακτικά πιο δύσκολος αφού πρέπει να υπολογίσουµε την αθροιστική συνάρτηση κατανοµής για q = q. Συνοπτικά η διαδικασία του στατιστικού ελέγχου για Η 0 : θ = θ 0 είναι Επιλογή του επιπέδου σηµαντικότητας α Καθορισµός της κατάλληλης στατιστικής ελέγχου q Υπολογισµός κρίσιµης(-ων) τιµής(-ών) της q από τον αντίστοιχο στατιστικό πίνακα και καθορισµός της περιοχής απόρριψης R Υπολογισµός της στατιστικής ελέγχου q από το δείγµα Απόρριψη της Η 0 αν q ανήκει στην R. Μή απόρριψη της Η 0 αν q δεν ανήκει στην R. 3.2 Ελεγχος Παραµέτρων Πληθυσµού Περνάµε τώρα να ορίσουµε ελέγχους υποθέσεων για τις παραµέτρους για τις οποίες ορίσαµε διαστήµατα εµπιστοσύνης στο Κεφάλαιο Ελεγχος για τη µέση τιµή µ Ο παραµετρικός έλεγχος για τη µέση τιµή µ µιας τ.µ. X γίνεται µε ϐάση την κατανοµή της εκτιµήτριας x για τυχαίο δείγµα µεγέθους n. Ανάλογα µε το αν η διασπορά της τ.µ. X είναι γνωστή ή όχι, αν η κατανοµή της X είναι γνωστή ή όχι κι αν το n είναι µεγάλο ή µικρό, µπορούµε να υποθέσουµε µια συγκεκριµένη κατανοµή (κανονική ή student) για τη στατιστική ελέγχου q που είναι κάποιος µετασχηµατισµός της x. Τις περιπτώσεις αυτές τις είχαµε συνοψίσει στον Πίνακα 2.1 και οι κατανοµές της στατιστικής ελέγχου είναι ίδιες µε τις κατανοµές που χρησιµοποιήσαµε για να ορίσουµε τα αντίστοιχα διαστήµατα εµπιστοσύνης. Γι αυτό εδώ ϑα δούµε περιληπτικά τους ελέγχους γι αυτές τις περιπτώσεις. Γνωστή διασπορά Οταν γνωρίζουµε τη διασπορά σ 2 της τ.µ. X η εκτιµήτρια x ακολουθεί κανονική κατανοµή µε µέση τιµή τη µέση τιµή µ του πληθυσµού και διασπορά σ 2 /n. Άρα

5 3.2. ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΜ ΕΤΡΩΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ Υ 51 σύµφωνα µε τη µηδενική υπόθεση Η 0 : µ = µ 0 η στατιστική ελέγχου είναι q = z x µ 0 σ/ n Ν(0, 1), (3.1) όπου x είναι η εκτιµήτρια συνάρτηση της µ. Η περιοχή απόρριψης της Η 0 καθορίζεται από τις κρίσιµες τιµές της τυπικής κανονικής κατανοµής, όπως και για το διάστηµα εµπιστοσύνης της µ. [Η κρίσιµη τιµή της z για τον στατιστικό έλεγχο συµβολίζεται µε τη ϐοήθεια ενός δείκτη που είναι η αντίστοιχη τιµή της αθροιστικής συνάρτησης κατανοµής Φ, π.χ. η κρίσιµη τιµή z α είναι τέτοια ώστε P(z < z α ) = Φ(z α ) = α. Λόγω συµµετρικότητας της τυπικής κανονικής κατανοµής γύρω από το µηδέν, είναι z α = z 1 α (δες Παράγραφο 2.2.1).] Η περιοχή απόρριψης για επίπεδο σηµαντικότητας α είναι ανάλογα µε την εναλλακτική υπόθεση 1. Η 1 : µ µ 0, δίπλευρος έλεγχος και R = {z z < z α/2 z > z 1 α/2 } ή R = {z z > z 1 α/2 }. 2. Η 1 : µ < µ 0, µονόπλευρος έλεγχος από αριστερά και R = {z z < z α } = {z z < z 1 α }. 3. Η 1 : µ > µ 0, µονόπλευρος έλεγχος από δεξιά και R = {z z > z 1 α }. Στη συνέχεια υπολογίζουµε από τη σχέση (3.1) την στατιστική ελέγχου z που παίρνουµε από το δείγµα µας (ϑέτοντας x την τιµή της εκτίµησης από το δείγµα). Αν η τιµή z ανήκει στην R (ανάλογα µε την περίπτωση ελέγχου), απορρίπτουµε την Η 0 στο επίπεδο σηµαντικότητας α, αλλιώς λέµε ότι δεν έχουµε αρκετές ενδείξεις για να την απορρίψουµε. Η p-τιµή για τα τρία είδη ελέγχου είναι 1. Η 1 : µ µ 0, p = 2 P(z > z ) = 2 (1 P(z < z )). 2. Η 1 : µ < µ 0, p = P(z < z) = 1 P(z < z). 3. Η 1 : µ > µ 0, p = P(z > z) = 1 P(z < z). Παράδειγµα 3.1 Θέλουµε να ελέγξουµε αν η µέση αντοχή ϑραύσης σκυροδέµατος µ είναι 6 ksi. Υποθέτουµε ότι γνωρίζουµε πως η διασπορά σ 2 είναι 0.4 ksi 2. Χρησιµοποιούµε τα δεδόµενα του σκυροδέµατος τύπου Α του Πίνακα 1.3. Οι υποθέσεις είναι Η 0 : µ = 6 και Η 1 : µ 6. Για το επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 η κρίσιµη τιµή είναι z = 1.96 και η περιοχή απόρριψης της Η 0 είναι R = {z z > 1.96}. Η στατιστική ελέγχου z από το δείγµα είναι ( x = 5.67, n = 25) z = /25 = 2.61 κι ανήκει στην R. Αρα σε επίπεδο σηµαντικότητας 0.05 (ή σε επίπεδο εµπιστοσύνης 95%) µ- πορούµε να απορρίψουµε τη Η 0 και συµπεραίνουµε πως η µέση αντοχή ϑραύσης σκυροδέµατος δε µπορεί να είναι 6 ksi. Από την αθροιστική τυπική κανονική κατανοµή για z = 2.61 ϐρίσκουµε την p-τιµή p = 2(1 P(z < z )) = 2(1 Φ( z )) = 2(1 Φ(2.61)) = 2( ) = που δηλώνει πως µπορούµε µε εµπιστοσύνη µέχρι και ποσοστού 99.1% να πούµε πως η µέση αντοχή ϑραύσης σκυροδέµατος δε µπορεί να είναι 6 ksi.

6 52 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Άγνωστη διασπορά Οταν η διασπορά της τ.µ. X είναι άγνωστη και το δείγµα µεγάλο τότε η στατιστική ελέγχου q έχει την ίδια κατανοµή όπως παραπάνω αλλά στη σχέση (3.1) αντικαθιστούµε τη διασπορά σ 2 µε τη δειγµατική διασπορά s 2. Οταν το δείγµα είναι µικρό αλλά η X ακολουθεί κανονική κατανοµή τότε η στατιστική ελέγχου είναι q = t x µ 0 s/ n t n 1. (3.2) Η περιοχή απόρριψης R ορίζεται µε τη ϐοήθεια των κρίσιµων τιµών της κατανοµής student (λόγω συµµετρικότητας της κατανοµής είναι t n 1,1 α = t n 1,α ) 1. Η 1 : µ µ 0, R = {t t > t n 1,1 α/2 }. 2. Η 1 : µ < µ 0, R = {t t < t n 1,1 α }. 3. Η 1 : µ > µ 0, R = {t t > t n 1,1 α }. Η p-τιµή για τα τρία είδη ελέγχου είναι όπως για γνωστή διασπορά αντικαθιστώντας το z µε t. Παράδειγµα 3.2 Στο παραπάνω παράδειγµα έστω ότι δε ξέρουµε τη διασπορά σ 2. Υποθέτουµε ωστόσο πως η αντοχή ϑραύσης του σκυροδέµατος τύπου Α ακολουθεί κανονική κατανοµή (δες Σχήµα 2.2). Για το επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 η κρίσιµη τιµή ϐρίσκεται από την κατανοµή student και είναι t 24,0.975 = Αρα η περιοχή απόρριψης της Η 0 είναι R = {t t > 2.06}. Από προηγούµενους υπολογισµούς (δες Παράδειγµα 2.6) έχουµε x = 5.67, n = 25, σ 2 = Αρα η στατιστική ελέγχου t από το δείγµα είναι t = /25 = 2.69 που ανήκει και πάλι στην R και η απόφαση ελέγχου είναι η ίδια όπως και πριν. αθροιστική συνάρτηση της t κατανοµής για z = 2.69 ϐρίσκουµε την p-τιµή Από την p = 2(1 P(t t )) = 2(1 P(t 2.69)) = 2( ) = που δηλώνει ποσοστό εµπιστοσύνης της απόρριψης της Η 0 στο ίδιο περίπου επίπεδο όπως και πριν. Στον Πίνακα3.1 συνοψίζεται ο έλεγχος υπόθεσης Η 0 : µ = µ 0 στις διάφορες περιπτώσεις (ϕυσικά υπάρχει απόλυτη αντιστοίχιση των περιπτώσεων του έλεγχου υποθέσης στον Πίνακα 3.1 µε τις περιπτώσεις του διαστήµατος εµπιστοσύνης στον Πίνακα2.1) Ελεγχος για τη διασπορά σ 2 Η στατιστική υπόθεση για τη διασπορά σ 2 είναι όπως και για τη µέση τιµή, δηλαδή Η 0 : σ 2 = σ0 2 µε κατάλληλη εναλλακτική υπόθεση Η 1 ανάλογα αν ο έλεγχος είναι δίπλευρος ή µονόπλευρος. Η στατιστική q του παραµετρικού ελέγχου είναι όπως και για το διάστηµα εµπιστοσύνης της σ 2 (Παράγραφος2.2.2) q = χ 2 (n 1)s2 σ 2 0 X 2 n 1, (3.3)

7 3.2. ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΜ ΕΤΡΩΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ Υ 53 διασπορά κατανοµή της X n κατανοµή στατιστικής q γνωστή κανονική z x µ 0 σ/ N(0, 1) n γνωστή µη κανονική µεγάλο z x µ 0 σ/ N(0, 1) n γνωστή µη κανονική µικρό άγνωστη µεγάλο z x µ 0 s/ n N(0, 1) άγνωστη κανονική µικρό t x µ 0 s/ n t n 1 άγνωστη µη κανονική µικρό Πίνακας 3.1: Στατιστική ελέγχου υπόθεσης Η 0 : µ = µ 0 ανάλογα µε τη γνώση της διασποράς και κατανοµής της τ.µ. X καθώς και µε το µέγεθος n του δείγµατος. όπου s 2 είναι η εκτιµήτρια συνάρτηση της διασποράς. Από την κατανοµή X 2 µε n 1 ϐαθ- µούς ελευθερίας και για επίπεδο σηµαντικότητας α ϐρίσκουµε τις κρίσιµες τιµές κι η περιοχή απόρριψης είναι ανάλογα µε τον τύπο ελέγχου (αυτή η κατανοµή δεν είναι συµµετρική) 1. Η 1 : σ 2 σ 2 0, R = {χ 2 χ 2 < χ 2 n 1,α/2 χ2 > χ 2 n 1,1 α/2 }. 2. Η 1 : σ 2 < σ 2 0, R = {χ2 χ 2 < χ 2 n 1,α }. 3. Η 1 : σ 2 > σ 2 0, R = {χ2 χ 2 > χ 2 n 1,1 α }. Αν η δειγµατική στατιστική ελέγχου χ 2 (υπολογίζεται ϑέτοντας στη σχέση (3.3) την εκτίµηση s 2 από το δείγµα) ανήκει στην R η Η 0 απορρίπτεται. Η p-τιµή για τα τρία είδη ελέγχου είναι 1. Η 1 : σ 2 σ 2 0, p = P(χ2 < χ 2 χ 2 > χ 2 }. 2. Η 1 : σ 2 < σ 2 0, p = P(χ2 < χ 2 }. 3. Η 1 : σ 2 > σ 2 0, p = P(χ2 > χ 2 }. Παράδειγµα 3.3 Θέλουµε να ελέγξουµε αν ϑα µπορούσαµε να πούµε µε µεγάλη σιγουριά (επίπεδο εµπιστοσύνης 99%) πως η τυπική απόκλιση σ της αντοχής ϑραύσης σκυροδέµατος µ- πορεί να ξεπεράσει το επίπεδο του 1 ksi. Γι αυτό εφαρµόζουµε µονόπλευρο έλεγχο για τη διασπορά: Η 0 : σ 2 1, Η 1 : σ 2 > 1, αφού δε µας ενδιαφέρει αν η διασπορά µπορεί να είναι πολύ µικρή, πράγµα που το αποκλείουµε, αλλά αν είναι στο επίπεδο της µονάδας (µηδενική υπόθεση) ή σηµαντικά µεγαλύτερη του 1 (εναλλακτική υπόθεση). (Αν ο έλεγχος αφορούσε κάποια άλλη τιµή της τυπικής απόκλισης ϑα έπρεπε να πάρουµε το τετράγωνο της.) Για τον έλεγχο χρησιµοποιούµε και πάλι το δείγµα σκυροδέµατος τύπου Α µεγέθους n = 25 (Πίνακας 1.3) και η δειγµατική διασπορά είναι s 2 = (ksi) 2. Η κρίσιµη τιµή της στατιστικής χ 2 για α = 0.01 είναι χ 2 24,0.99 = κι η περιοχή απόρριψης είναι R = {χ 2 χ 2 > 42.98}. Η στατιστική ελέγχου που παίρνουµε από το δείγµα είναι χ 2 = (n 1)s2 σ 2 0 = = 9.

8 54 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Η χ 2 δεν ανήκει στην περιοχή απόρριψης κι άρα δε µπορούµε να απορρίψουµε την Η 0. Είναι απίθανο λοιπόν η διασπορά της αντοχής ϑραύσης σκυροδέµατος να ξεπεράσει το επίπεδο του 1 ksi 2 και το ίδιο ισχύει και για την τυπική απόκλιση. Γενικά όταν ϑέλουµε να κάνουµε στατιστικό έλεγχο για την τυπική απόκλιση σ υψώνουµε στο τετράγωνο την τιµή της τυπικής απόκλισης που ϑέλουµε να ελέγξουµε και κάνουµε έλεγχο διασποράς γι αυτήν την τιµή Ελεγχος για την αναλογία p Για να ελέγξουµε αν η αναλογία p ενός πληθυσµού παίρνει κάποια τιµή p 0 χρησιµοποιούµε τις ίδιες στατιστικές υποθέσεις και την ίδια κατανοµή της στατιστικής ελέγχου όπως για τη µέση τιµή µ µε τη διασπορά γνωστή. Ετσι η µηδενική υπόθεση είναι Η 0 : p = p 0 και η στατιστική ελέγχου είναι (δες επίσης Παράγραφο2.2.3 για το διάστηµα εµπιστοσύνης της p) z = ˆp p 0 p0 (1 p 0 )/n N(0, 1), (3.4) όπου ˆp είναι η εκτιµήτρια συνάρτηση της αναλογίας p κι έχουµε κάνει την υπόθεση πως το µέγεθος του δείγµατος n είναι µεγάλο. Η περιοχή απόρριψης είναι 1. Η 1 : p p 0, R = {z z > z 1 α/2 }. 2. Η 1 : p < p 0, R = {z z < z 1 α }. 3. Η 1 : p > p 0, R = {z z > z 1 α }. Η δειγµατική στατιστική ελέγχου z υπολογίζεται από τη σχέση (3.4) ϑέτοντας ως ˆp τη εκτίµηση της αναλογίας από το δείγµα. Αν η z ανήκει στην R απορρίπτουµε την Η 0 στο επίπεδο σηµαντικότητας α. Η p-τιµή για τα τρία είδη ελέγχου είναι όπως και για τη µ µε γνωστή διασπορά. Παράδειγµα 3.4 Μια εταιρεία ενδιαφέρεται να ελέγξει αν το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών χάλυβα στην αποθήκη της είναι 19%. Ο έλεγχος είναι δίπλευρος κι η στατιστική υπόθεση είναι: Η 0 : p = 0.19 και Η 1 : p Για τον έλεγχο αυτό χρησιµοποιήθηκε το ίδιο δείγµα όπως στο Παράδειγµα 2.13 (12 σκουριασµένες ϱάβδοι σε δείγµα 100 ϱαβδών). Η κρίσιµη τιµή για τη στατιστική ελέγχου σε επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 είναι z = 1.96 κι η περιοχή απόρριψης είναι R = {z z > 1.96}. Η εκτίµηση της αναλογίας από το δείγµα των 100 ϱαβδών είναι ˆp = 0.12 κι από τη σχέση (3.4) ϐρίσκουµε τη στατιστική ελέγχου από το δείγµα z = /100 = Η τιµή της z οριακά δεν ανήκει στην R κι άρα δε µπορούµε να απορρίψουµε την Η 0 και συµπεραίνουµε πως το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών µπορεί και να είναι 19%. Αν τώρα η εταιρεία γνωρίζει από προηγούµενους ελέγχους ότι είναι απίθανο το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών στην αποθήκη της να κυµαίνεται σε επίπεδα µεγαλύτερα του 19% κι

9 3.2. ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΜ ΕΤΡΩΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ Υ 55 αυτό το ποσοστό είναι το όριο της αγοράς που δε ϑα πρέπει να ξεπερνάει το κάθε ϕορτίο ϱαβδών χάλυβα, τότε η εταιρεία ενδιαφέρεται να ελέγξει αν πράγµατι το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών στην αποθήκη της δεν ϕτάνει αυτό το όριο. Ο έλεγχος εδώ είναι µονόπλευρος κι η στατιστική υπόθεση είναι: Η 0 : p 0.19 και Η 1 : p < Η δειγµατική στατιστική ελέγχου είναι η ίδια, z = 1.784, αλλά η κρίσιµη τιµή για το ίδιο επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 είναι z 0.95 = 1.65 κι η περιοχή απόρριψης είναι R = {z z < 1.65}. Αρα σ αυτήν την περίπτωση µπορούµε (οριακά πάλι) να απορρίψουµε την Η 0 και να συµπεράνουµε ότι το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών στην αποθήκη της εταιρείας δε ξεπερνάει το όριο της αγοράς 19%. Το ανώτατο επίπεδο εµπιστοσύνης που µπορούµε να απορ- ϱίψουµε την Η 0 : p 0.19 είναι περίπου 96% όπως προκύπτει από την p-τιµή που αντιστοιχεί στη δειγµατική στατιστική του µονόπλευρου ελέγχου P(z < z) = P(z < 1.784) = Φ( 1.784) = 1 Φ(1.784) = = Το παράδειγµα αυτό δείχνει πως γενικά ο δίπλευρος έλεγχος είναι πιο αυστηρός από τον µονόπλευρο γιατί στο δίπλευρο έλεγχο η ουρά της κατανοµής (στα αριστερά και δεξιά) που αποτελεί την περιοχή απόρριψης είναι µικρότερη (µισή σε µέγεθος) από την αντίστοιχη ουρά για το µονόπλευρο έλεγχο (δες Σχήµα 3.1) Ελεγχος για τη διαφορά µέσων τιµών µ 1 µ 2 Ο έλεγχος της διαφοράς δύο µέσων τιµών µ 1 και µ 2 χρησιµοποιείται συχνά όταν ϑέλουµε να συγκρίνουµε δύο ανεξάρτητους πληθυσµούς ως προς µια µετρήσιµη ποσότητα, όπως για παράδειγµα τη ϐροχόπτωση σε δύο περιοχές. Αν ονοµάσουµε X 1 και X 2 τις αντίστοιχες ανεξάρτητες τ.µ. ϑέλουµε να ελέγξουµε αν έχουν την ίδια κατανοµή. Αυτό είναι αρκετά πολύπλοκο πρόβληµα γι αυτό και περιορίζουµε την έρευνα στη µέση τιµή και η µηδενική υπόθεση είναι Η 0 : µ 1 = µ 2 ή ισοδύναµα Η 0 : µ 1 µ 2 = 0. Μπορούµε λοιπόν να ϑεωρήσουµε ότι το πρόβληµα µας είναι ο έλεγχος της µέσης τιµής µ 1 µ 2 της τ.µ. X 1 X 2 ως προς την τιµή 0. Στην Παράγραφο2.2.4 όπου µελετήσαµε το διάστηµα εµπιστοσύνης της µ 1 µ 2 είδαµε ότι αν οι τ.µ. X 1 και X 2 ακολουθούν κανονική κατανοµή ή τα µεγέθη των δειγµάτων n 1 και n 2 είναι µεγάλα (n 1, n 2 > 30) τότε η εκτιµήτρια x 1 x 2 ακολουθεί κανονική κατανοµή µε µέση τιµή µ 1 µ 2 και διασπορά σ2 1 n 1 + σ2 2 n 2. Εδώ και πάλι ϑα ξεχωρίσουµε τις περιπτώσεις που οι διασπορές σ1 2 και σ2 2 είναι γνωστές ή άγνωστες. Γνωστές διασπορές Οταν γνωρίζουµε τις διασπορές σ1 2 και σ2 2, τότε ϑεωρώντας τη µηδενική υπόθεση Η 0 : µ 1 µ 2 = 0, η στατιστική του παραµετρικού ελέγχου είναι z = x 1 x 2 N(0, 1). (3.5) σ1 2 n 1 + σ2 2 n 2 Οι κρίσιµες τιµές κι οι περιοχές απόρριψης για δίπλευρο και µονόπλευρο έλεγχο είναι όπως και για τον ελέγχο µέσης τιµής µε γνωστή διασπορά (δες Παράγραφο 3.2.1). Η στατιστική ελέγχου z από το δείγµα υπολογίζεται από τη σχέση (3.5), όπου x 1 και x 2 είναι οι εκτιµήσεις των µέσων τιµών από το δείγµα.

10 56 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Άγνωστες διασπορές Οταν οι διασπορές είναι άγνωστες και τα δείγµατα είναι µεγάλα χρησι- µοποιούµε την ίδια στατιστική ελέγχου z της σχέσης (3.5) όπου απλά αντικαθιστούµε τις άγνωστες διασπορές σ1 2 και σ2 2 µε τις εκτιµήσεις s2 1 και s2 2 από τα δείγµατα. Οταν τα δείγµατα είναι µικρά αλλά υποθέτουµε ότι οι τ.µ. X 1 και X 2 ακολουθούν κανονική κατανοµή και οι διασπορές είναι ίδιες (σ1 2 = σ2 2 = σ 2 ) τότε η στατιστική ελέγχου είναι t = x 1 x 2 t n1 1 s n n 2 2 (3.6) n 2 όπου s 2 = (n 1 1)s 2 1 +(n 2 1)s 2 2 n 1 +n 2 είναι η αµερόληπτη εκτιµήτρια της κοινής διασποράς σ 2 (δες Παράγραφο 2.2.4). Οι κρίσιµες τιµές κι οι περιοχές απόρριψης για δίπλευρο και µονόπλευρο έλεγχο 2 είναι όπως και για τον ελέγχο µέσης τιµής µε άγνωστη διασπορά (δες Παράγραφο 3.2.1). Η στατιστική ελέγχου t από το δείγµα υπολογίζεται από τη σχέση (3.6), όπου x 1, x 2 και s 2 υπολογίζονται από τα δείγµατα των δύο πληθυσµών. Παράδειγµα 3.5 Θέλουµε να ερευνήσουµε αν δύο τύποι σκυροδέµατος Α και Β είναι ίδιοι ως προς την αντοχή ϑραύσης. Γι αυτό κάνουµε δίπλευρο έλεγχο για τις µέσες αντοχές ϑραύσης µ 1 και µ 2 για τους δύο τύπους Α και Β αντίστοιχα και είναι Η 0 : µ 1 = µ 2 και Η 1 : µ 1 µ 2. Για τον έλεγχο χρησιµοποιούµε τα δείγµατα αντοχής ϑραύσης για τον τύπο σκυροδέµατος Α και Β του Πίνακα 1.3. Υποθέτουµε πως η αντοχή ϑραύσης για κάθε τύπο σκυροδέµατος ακολουθεί κανονική κατανοµή το οποίο ϕαίνεται να ισχύει κι από τα ιστογράµµατα και τα ϑηκογράµµατα αντοχής ϑραύσης των δύο δειγµάτων (δες Σχήµατα 1.2 και 2.7). Οι δειγµατικές µέσες τιµές είναι x 1 = 5.67 ksi και x 2 = 5.38 ksi για τον τύπο Α και Β αντίστοιχα. Πρώτα ϑεωρούµε πως από παλιότερες µετρήσεις γνωρίζουµε πως η διασπορά της αντοχής ϑραύσης είναι ίδια και για τους δύο τύπους και είναι σ 2 = 0.4 (ksi) 2. Αρα η στατιστική ελέγχου είναι η z όπως ορίσαµε στη σχέση (3.5). Για το τυπικό επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 η κρίσιµη τιµή για το δίπλευρο έλεγχο είναι z = 1.96 κι η περιοχή απόρριψης είναι R = {z z > 1.96}. Η στατιστική ελέγχου του δείγµατος είναι z = = 1.53 κι αφού δεν ανήκει στην R δεν έχουµε αρκετές ενδείξεις για να απορρίψουµε την Η 0 : µ 1 = µ 2. Αρα όπως προκύπτει από το δείγµα µας, δε µπορούµε µε στατιστική εµπιστοσύνη 95% να πούµε πως η µέση αντοχή ϑραύσης στα σκυροδέµατα τύπου Α και Β είναι διαφορετική. Η τιµή z = 1.53 είναι αρκετά κοντά στην περιοχή απόρριψης κι ίσως ένα µεγαλύτερο δείγµα από τους δύο τύπους να µας επέτρεπε να απορρίψουµε την Η 0. Πράγµατι η p-τιµή για αυτόν τον έλεγχο είναι p = 2(1 P(z < z )) = 2(1 Φ( z )) = 2(1 Φ(1.53)) = 2( ) = δηλαδή η πιθανότητα να έχουµε αυτές τις παρατηρήσεις όταν ισχύει η Η 0 : µ 1 = µ 2 είναι 0.126, ή αλλιώς µπορούµε να απορρίψουµε την Η 0 σε µικρό επίπεδο εµπιστοσύνης 87% περίπου. Θεωρούµε τώρα ότι η διασπορά της αντοχής ϑραύσης για τους δυό τύπους είναι κοινή αλλά δεν εµπιστευόµαστε την εµπειρική εκτίµηση σ 2 = 0.4 (ksi) 2. Αρα ϑα πρέπει να χρησιµοποιήσουµε στον έλεγχο τις εκτιµήσεις των διασπορών για τους δύο τύπους. Στο Παράδειγµα 2.15 ϐρήκαµε s 2 1 = (ksi)2 για τον τύπο Α, s 2 2 = (ksi)2 για τον τύπο Β και s 2 = (ksi) 2 για την κοινή διασπορά σ 2 (s = ksi).

11 3.2. ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΜ ΕΤΡΩΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ Υ 57 Η στατιστική ελέγχου σ αυτήν την περίπτωση είναι η t όπως ορίσαµε στη σχέση (3.6). Η κρίσιµη τιµή είναι t 43,0.975 = t 43,0.025 = 2.02 κι η περιοχή απόρριψης είναι R = {t t > 2.02}. Η στατιστική ελέγχου του δείγµατος είναι t = = 1.63 η οποία και πάλι δεν ανήκει στην R κι άρα δε µπορούµε να απορρίψουµε την Η 0 : µ 1 = µ 2. Η p-τιµή για αυτόν τον έλεγχο είναι p = 2(1 P(t < t )) = 2(1 P(t 1.63)) = 2( ) = 0.11, δηλαδή µπορούµε να απορρίψουµε την Η 0 σε επίπεδο εµπιστοσύνης 0.89% που είναι κι αυτό µικρό. Το αποτέλεσµα του στατιστικού ελέγχου είναι σε συµφωνία µε το διάστηµα εµπιστοσύνης [ 0.07, 0.65] της µ 1 µ 2 στο ίδιο επίπεδο εµπιστοσύνης που ϐρήκαµε στο Παράδειγµα 2.15, το οποίο οριακά περιέχει το µηδέν. Στον Πίνακα3.2 συνοψίζεται ο έλεγχος της Η 0 : µ 1 µ 2 = 0 για ανεξάρτητους πληθυσµούς στις διάφορες περιπτώσεις. διασπορές κατανοµή n 1, n 2 κατανοµή στατιστικής q των X 1,X 2 των X 1,X 2 γνωστή κανονική z = x 1 x 2 N(0, 1) σ σ2 2 n 1 n 2 γνωστές µη κανονική µεγάλα z = x 1 x 2 N(0, 1) σ σ2 2 n 1 n 2 γνωστές µη κανονική µικρά άγνωστες ίσες/άνισες άγνωστες άνισες άγνωστες άνισες άγνωστες άνισες µεγάλα z = x 1 x 2 N(0, 1) s s2 2 n 1 n 2 κανονική µικρά t= x 1 x 2 s n 1 µη κανονική µικρά µικρά n 2 t n1 +n 2 2 Πίνακας 3.2: Ελεγχος της Η 0 : µ 1 µ 2 = 0 ανάλογα µε τη γνώση των διασπορών και κατανοµών των ανεξάρτητων τ.µ. X 1 και X 2 καθώς και των µεγεθών n 1 και n 2 των αντιστοίχων δειγµάτων. Ζευγαρωτές παρατηρήσεις Ο έλεγχος γίνεται διαφορετικά αν οι πληθυσµοί δεν είναι ανεξάρτητοι ή ισοδύναµα αν οι τ.µ. X 1 και X 2 δεν είναι ανεξάρτητες, όπως όταν ϑέλουµε να συγκρίνουµε ένα χαρακτηριστικό ενός πληθυσµού πριν και µετά τη µεταβολή ενός εξωτερικού παράγοντα.

12 58 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Για παράδειγµα αν υπολογίζουµε την ανθεκτικότητα των δοκών ενός κτιρίου σε κάποια αρι- ϑµητική κλίµακα, µας ενδιαφέρει να συγκρίνουµε την ανθεκτικότητα πριν και µετά ένα αρκετά µεγάλο σεισµό. Βέβαια αυτό είναι δυνατόν αν πρώτα µετρήσαµε την ανθεκτικότητα των δοκών σ ένα δείγµα κτιρίων πριν το σεισµό και µετά το σεισµό µετρήσαµε πάλι την ανθεκτικότητα των ίδιων δοκών. Είναι ϕανερό ότι οι τ.µ. X 1 και X 2 είναι εξαρτηµένες (η ανθεκτικότητα των δοκών ενός κτιρίου µετά το σεισµό καθορίζεται ως ένα ϐαθµό από την ανθεκτικότητα τους πριν το σεισµό). Η διαδικασία ελέγχου είναι αρκετά απλή σ αυτήν την περίπτωση. Προϋποθέτει ϐέβαια ότι έχουµε παρατηρήσει τα αντίστοιχα στοιχεία των πληθυσµών (π.χ. τους δοκούς των κτιρίων πριν και µετά το σεισµό) γι αυτό κι αυτή η περίπτωση αναφέρεται συχνά ως Ϲευγαρωτές παρατηρήσεις. Πριν προχωρήσουµε στη διαδικασία ελέγχου διατάσσουµε τις n Ϲευγαρωτές παρατηρήσεις από του δύο πληθυσµούς σε Ϲευγάρια (x 11, x 21 ),..., (x 1n, x 2n ) και υπολογίζουµε τη διαφορά d i = x 1i x 2i για i = 1,...,n. Οι τιµές d 1, d 2,...,d n αποτελούν το τυχαίο δείγµα των παρατηρήσεων της τ.µ. D X 1 X 2 που έχει µέση τιµή µ D = µ 1 µ 2. Στη συνέχεια εφαρµόζουµε τον έλεγχο µέσης τιµής µε Η 0 : µ D = 0 ϐασιζόµενη στο δείγµα d 1, d 2,..., d n (η διαδικασία ελέγχου είναι όπως στην Παράγραφο3.2.1) Ελεγχος για τη διαφορά δύο αναλογιών p 1 p 2 Οταν ϑέλουµε να συγκρίνουµε δύο πληθυσµούς ως προς µια ιδιότητα κάνουµε έλεγχο για την µηδενική υπόθεση ότι οι δύο αναλογίες p 1 και p 2 είναι ίσες, ή αντίστοιχα Η 0 : p 1 p 2 = 0, όπου η κάθε αναλογία εκφράζει το ποσοστό των στοιχείων που πληρούν την συγκεκριµένη ιδιότητα στον αντίστοιχο πληθυσµό. Αν ˆp 1 είναι η αναλογία που µετρήσαµε σε τυχαίο δείγµα µεγέθους n 1 από τον πρώτο πληθυσµό και ˆp 2 είναι η αναλογία σε τυχαίο δείγµα µεγέθους n 2 από το δεύτερο πληθυσµό και τα δείγµατα είναι µεγάλα τότε είδαµε στην Παράγραφο2.2.5 πως z (ˆp 1 ˆp 2 ) (p 1 p 2 ) N(0, 1). p 1 (1 p 1 ) n 1 + p 2(1 p 2 ) n 2 Σύµφωνα µε τη µηδενική υπόθεση είναι p 1 = p 2 = p και η στατιστική ελέγχου είναι q = z = ˆp 1 ˆp 2 ( ) 1 p(1 p) n n 2 N(0, 1). (3.7) Για να ϐρούµε τη στατιστική ελέγχου από το δείγµα εκτιµούµε την κοινή αναλογία p από τα δύο δείγµατα και ϐρίσκουµε ˆp = n 1ˆp 1 + n 2ˆp 2 n 1 + n 2 ˆp 1 ˆp 2 z = ( ). (3.8) 1 ˆp(1 ˆp) n n 2 Οι κρίσιµες τιµές κι οι περιοχές απόρριψης για δίπλευρο και µονόπλευρο έλεγχο είναι όπως και στις άλλες περιπτώσεις που η στατιστική ελέγχου ακολουθεί τυπική κανονική κατανοµή.

13 3.3. ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚ Α ΕΛ ΕΓΧΟΥ 59 Παράδειγµα 3.6 Στο Παράδειγµα 2.16 εκτιµήσαµε το διάστηµα εµπιστοσύνης για τη διαφορά αναλογιών των σκουριασµένων ϱαβδών χάλυβα από δύο αποθήκες. Εδώ ϑέλουµε να ελέγξουµε αν οι αναλογίες σκουριασµένων ϱαβδών χάλυβα διαφέρουν στις δύο αποθήκες. Τα δεδοµένα είναι όπως στο Παράδειγµα 2.16, δηλαδή 12 σκουριασµένες ϱάβδοι σε δείγµα 100 ϱαβδών από την πρώτη αποθήκη και 26 σκουριασµένες ϱάβδοι σε δείγµα 120 ϱαβδών από τη δεύτερη αποθήκη. Οι δειγµατικές αναλογίες είναι ˆp 1 = 0.12 και ˆp 2 = αντίστοιχα. Για δίπλευρο έλεγχο της Η 0 : p 1 p 2 = 0 η κρίσιµη τιµή σε επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 είναι z = 1.96 και η περιοχή απόρριψης είναι R = {z z > 1.96}. Η εκτίµηση της κοινής αναλογίας είναι ˆp = = και η στατιστική ελέγχου z από το δείγµα είναι z = ( ) ( 1 + ) = Οριακά λοιπόν η z δεν ανήκει στην R και δε µπορούµε να απορρίψουµε σε επίπεδο εµπιστοσύνης 95% πως οι δύο αναλογίες είναι ίσες. Το συµπέρασµα αυτό είναι σε συµφωνία µε το διάστηµα εµπιστοσύνης [ 0.198, 0.004] για τη διαφορά p 1 p 2 στο ίδιο επίπεδο εµπιστοσύνης (δες Παράδειγµα 2.16). Το διάστηµα αυτό επίσης οριακά περιέχει το 0. Η δειγµατική στατιστική ελέγχου z = 1.89 αντιστοιχεί σε p-τιµή p = 2(1 P(z < z )) = 2(1 Φ( z )) = 2(1 Φ(1.89)) = 2(1 0.97) = Αυτό σηµαίνει πως ϑα µπορούσαµε να απορρίψουµε την Η 0 αν είχαµε αυξήσει το επίπεδο σηµαντικότητας κατά µία ποσοστιαία µονάδα (δηλαδή αν είχαµε ϑέσει σαν επίπεδο εµπιστοσύνης το 94%). Αν τώρα πριν τον έλεγχο γνωρίζαµε πως η δεύτερη αποθήκη έχει πάντοτε πιο παλιές ϱάβδους από την πρώτη, που σηµαίνει ότι η δεύτερη απόθηκη ϑα έχει το ίδιο ποσοστό σκουριασµένων ϱαβδών µε την πρώτη ή µεγαλύτερο τότε ο έλεγχος ϑα ήταν µονόπλευρος (Η 0 : p 1 p 2, Η 1 : p 1 < p 2 ). Σ αυτήν την περίπτωση η κρίσιµη τιµή για επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 είναι z 0.95 = 1.65, η περιοχή απόρριψης είναι R = {z z < 1.65} κι άρα απορρίπτουµε την Η 0 αφού η δειγµατική στατιστική ελέγχου z = 1.89 ανήκει στην R. Συµπερασµατικά, ϕαίνεται πως η αναλογία σκουριασµένων ϱαβδών στην δεύτερη αποθήκη είναι µεγαλύτερη αλλά µε αυτό το δείγµα δε µπορούµε να το αποφασίσουµε µε µεγάλη ϐεβαιότητα µετά από στατιστικό έλεγχο. Σε τέτοιες ακραίες περιπτώσεις ϑα πρέπει να επιδιώξουµε να αυξήσουµε το µέγεθος του δείγµατος µας. Είδαµε κάποιους ελέγχους υποθέσεων που αφορούν κύριες παραµέτρους κατανοµής µιας ή δύο τ.µ.. Υπάρχουν κι άλλοι έλεγχοι παραµέτρων που δεν παρουσιάζονται εδώ γιατί έχουν λιγότερη εφαρµογή σε προβλήµατα µηχανικής, όπως ο έλεγχος της ισότητας δύο διασπορών. Υπάρχουν επίσης έλεγχοι που δεν αναφέρονται σε παραµέτρους κατανοµής αλλά στις ίδιες τις κατανοµές, όπως ο έλεγχος προσαρµογής (αν η εµπειρική κατανοµή από ένα δείγµα είναι η ϑεωρητική κατανοµή που υποθέτουµε) κι ο έλεγχος ανεξαρτησίας για δύο τ.µ Χαρακτηριστικά Ελέγχου Περνάµε τώρα να δούµε κάποια χαρακτηριστικά του ελέγχου στατιστικής υπόθεσης.

14 60 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Αποφάσεις ελέγχου και πραγµατική κατάσταση Ο έλεγχος υπόθεσης καταλήγει στην απόφαση επιλογής της µίας από τις δύο υποθέσεις, της µηδενικής Η 0 ή της εναλλακτικής Η 1. Κάθε µία από τις δύο υποθέσεις µπορεί να είναι σωστή ή λανθασµένη. Συνδυάζοντας τις δύο δυνατές αποφάσεις του ελέγχου µε τις δύο δυνατές πραγµατικές καταστάσεις για την στατιστική υπόθεση έχουµε τέσσερις περιπτώσεις: 1. Σωστή απόφαση: Αποδεχόµαστε την Η 0 όταν η Η 0 είναι σωστή. Η πιθανότητα αυτής της απόφασης είναι P(αποδοχή της Η 0 Η 0 σωστή) = 1 α. 2. Σφάλµα τύπου ΙΙ (type II error): Αποδεχόµαστε την Η 0 όταν η Η 0 είναι λανθασµένη. Η πιθανότητα αυτού του σφάλµατος είναι P(αποδοχή της Η 0 Η 0 λανθασµένη) = β. 3. Σφάλµα τύπου Ι (type I error): Απορρίπτουµε την Η 0 όταν η Η 0 είναι σωστή. Η πι- ϑανότητα αυτού του σφάλµατος είναι το επίπεδο σηµαντικότητας P(απόρριψη της Η 0 Η 0 σωστή) = α. 4. Σωστή απόφαση: Απορρίπτουµε την Η 0 και η Η 0 είναι λανθασµένη. Η πιθανότητα αυτής της απόφασης είναι P(απόρριψη της Η 0 Η 0 λανθασµένη) = 1 β και δηλώνει τη δύναµη ελέγχου (power of the test). 1 α β 1 β α θ θα θ 0 Σχήµα 3.2: Σχηµατικά δίνονται οι συναρτήσεις πυκνότητας πιθανότητας της εκτιµήτριας της παραµέτρου θ όταν η Η 0 είναι σωστή (µε κέντρο θ 0 ) και λανθασµένη (µε κέντρο κάποια άλλη τιµή θ) κι οι πιθανότητες για κάθε περιοχή ανάλογα µε την απόφαση ελέγχου. Οι πιθανότητες των παραπάνω περιπτώσεων για µονόπλευρο έλεγχο κάποιας παραµέτρου θ διαγράφονται στο Σχήµα 3.2. Η µία κατανοµή της εκτιµήτριας ˆθ της θ, αριστερά στο Σχήµα 3.2, είναι σύµφωνη µε τη µηδενική υπόθεση Η 0 : θ = θ 0 κι η άλλη κατανοµή είναι σύµφωνη µε την εναλλακτική υπόθεση. Η κρίσιµη τιµή της στατιστικής ελέγχου αντιστοιχεί στην κρίσιµη τιµή

15 3.3. ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚ Α ΕΛ ΕΓΧΟΥ 61 θ α της θ. Θεωρώντας την πρώτη κατανοµή της ˆθ (η Η 0 είναι σωστή), αριστερά από τη θ α είναι η περιοχή σωστής αποδοχής της Η 0 µε πιθανότητα 1 α, ενώ δεξιά της θ α (η ϐαθειά σκούρη περιοχή) είναι η περιοχή λανθασµένης απόρριψης της Η 0 µε πιθανότητα α (σφάλµα τύπου Ι). Θεωρώντας τη δεύτερη κατανοµή της ˆθ (η Η 0 είναι λανθασµένη), αριστερά από τη θ α είναι η περιοχή λανθασµένης αποδοχής της Η 0 (η ελαφρά σκούρη περιοχή) µε πιθανότητα β (σφάλµα τύπου ΙΙ), ενώ δεξιά της θ α είναι η περιοχή σωστής απόρριψης της Η 0 µε πιθανότητα 1 β. Οταν σχεδιάζουµε να κάνουµε έναν στατιστικό έλεγχο έχοντας ένα τυχαίο δείγµα, πρέπει να διαλέξουµε πως ϑα αντισταθµίσουµε τους δύο τύπους σφάλµατος. Αν προσπαθήσουµε να αποτρέψουµε το σφάλµα τύπου Ι µειώνοντας το α αυξάνουµε τον κίνδυνο να διαπράξουµε µεγαλύτερο σφάλµα τύπου ΙΙ κι αντίστροφα, όπως ϕαίνεται κι από το Σχήµα 3.2. Στην πραγ- µατικότητα (όπου δε γνωρίζουµε την πραγµατική τιµή της παραµέτρου) δε µπορούµε να διαπιστώσουµε τι σφάλµα µπορεί να κάνουµε γι αυτό σε κάθε έλεγχο πρέπει να λάβουµε υπόψη τις πρακτικές συνέπειες του κάθε σφάλµατος. Παράδειγµα 3.7 Ας δεχτούµε πως ένα ϕορτίο ϱαβδών χάλυβα ϑεωρείται αποδεκτό αν το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών δε ξεπερνάει το 19%. Οπως είδαµε στο Παράδειγµα 3.4, µια εταιρεία ελέγχει (πριν να παραδώσει ϕορτία από την αποθήκη της) αν στην αποθήκη της το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών δε ξεπερνάει το 19% (Η 0 : p 0.19). Η απόφαση ελέγχου µε ϐάση το δείγµα του Παραδείγµατος 3.4 είναι η απόρριψη της Η 0 σε επίπεδο σηµαντικότητας α = 0.05 (µάλιστα η απόρριψη µπορεί να γίνει ως το επίπεδο σηµαντικότητας που δίνεται από την p-τιµή p = 0.037). Η εταιρεία µπορεί να κάνει το σφάλµα τύπου Ι, δηλαδή αποφασίζει ότι το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών δε ξεπερνάει το 19% ενώ στην πραγµατικότητα το ξεπερνάει. Αν η εταιρεία ϑέλει να µειώσει αυτόν τον κίνδυνο ϑα πρέπει να ελαττώσει το επίπεδο σηµαντικότητας α στον έλεγχο της υπόθεσης. Αυτό µάλλον είναι σηµαντικό για την εταιρεία που ϑέλει να ελαχιστοποιήσει τον κίνδυνο να χάσει την παραγγελία επειδή µπορεί να ϐρεθεί σε κάποιο ϕορτίο ποσοστό σκουριασµένων ϱαβδών µεγαλύτερο του 19%. Αν απορρίψει την Η 0 : p 0.19 για µικρότερο α, π.χ. α = 0.01, τότε είναι ικανοποιηµένη πως ο κίνδυνος σφάλµατος τύπου Ι που ϑα την έκανε να χάσει την παραγγελία είναι πολύ µικρός (µόνο 1%). Αν δεν την απορρίψει (όπως ϑα γινόταν για το δείγµα του παραδείγµατος) τότε έχει αµφιβολία για το αν τηρεί το όριο αφού αποδέχεται ότι µ- πορεί το ποσοστό σκουριασµένων ϱαβδών να υπερβαίνει το 19%. Τότε ίσως επιλέξει να αφαιρέσει σκουριασµένες ϱάβδους από την αποθήκη για να µειώσει το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών και να το ϱίξει κάτω από το όριο. Είναι όµως πράγµατι το ποσοστό πάνω από το όριο; Για µικρότερο α η πιθανότητα β, δηλαδή να αποφασίσει ότι το ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών ξεπερνάει το 19% ενώ στην πραγµατικότητα είναι µικρότερο από 19% (σφάλµα τύπου ΙΙ), είναι µεγαλύτερη. Αυτό σηµαίνει ότι µεγαλώνει η πιθανότητα η εταιρεία να αποφασίσει λανθασ- µένα να ελαττώσει τον αριθµό των σκουριασµένων ϱαβδών από την αποθήκη της. Σε αυτήν την περίπτωση η εταιρεία ϑα µείωνε ακόµα περισσότερο το ήδη µικρό ποσοστό των σκουριασµένων ϱαβδών, δηλαδή ϑα µείωνε χωρίς λόγο τα έσοδα της. Γι αυτό και η εταιρεία πρέπει να αποφασίσει σε ποιά συνέπεια ϑα δώσει µεγαλύτερο ϐάρος, στην πιθανή απόρριψη της παραγγελίας ή στην πιθανή µείωση εσόδων της από την αφαίρεση σκουριασµένων ϱαβδών από την αποθήκη; ύναµη ελέγχου Σε µια στατιστική υπόθεση συνήθως η εναλλακτική υπόθεση είναι αυτή που παρουσιάζει ενδιαφέρον για το πρόβληµα µας γι αυτό και ϑέλουµε µε τον έλεγχο που κάνουµε να µπορούµε

16 62 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ µε µεγάλη πιθανότητα να απορρίψουµε τη µηδενική υπόθεση όταν είναι λανθασµένη. Θέλουµε δηλαδή ο έλεγχος να έχει µεγάλη δύναµη 1 β. Για κάποια στατιστική υπόθεση µπορεί να προκύπτουν διαφορετικοί έλεγχοι, ένας για κάθε κατάλληλη στατιστική ελέγχου που έχουµε τη δυνατότητα να χρησιµοποιήσουµε. Για παράδειγµα, για τον έλεγχο της µέσης τιµής µ µπορεί να διαλέξουµε τον παραµετρικό έλεγχο µε στατιστικές z ή t ανάλογα µε την περίπτωση (δες Πίνακα 3.1) ή το µή-παραµετρικό έλεγχο µε άλλη στατιστική που δε µελετήσαµε εδώ. Για να αξιολογήσουµε δύο τέτοιους ελέγχους για την ίδια στατιστική υπόθεση συγκρίνουµε τη δύναµη τους στο ίδιο ϕυσικά επίπεδο σηµαντικότητας α και στο ίδιο δείγµα. Ετσι έχει ϐρεθεί ότι οι παραµετρικοί έλεγχοι έχουν µεγαλύτερη δύναµη από τους µη-παραµετρικούς γι αυτό και προτιµούνται όταν είναι δυνατόν να γίνουν (στον Πίνακα 3.1 για παράδειγµα παραθέτονται περιπτώσεις όπου ο παραµετρικός έλεγχος δεν είναι δυνατός). Οπως ϕαίνεται κι από το Σχήµα 3.2, η δύναµη ελέγχου µεγαλώνει όταν µικραίνει το σφάλµα τύπου ΙΙ β, δηλαδή όταν µικραίνει η περιοχή που οι δύο κατανοµές αλληλοκαλύπτονται. Τρείς παράγοντες που καθορίζουν αυτήν την αλληλοκάλυψη είναι: 1. Το επίπεδο σηµαντικότητας α: Οταν αυξάνεται το α µειώνεται το β κι άρα αυξάνεται η δύναµη ελέγχου 1 β. 2. Η διασπορά της κατανοµής της εκτιµήτριας ˆθ: Οταν µικραίνει η διασπορά, στενεύει η κατανοµή, η περιοχή αλληλοκάλυψης µικραίνει κι άρα αυξάνει η δύναµη ελέγχου. Η διασπορά της κατανοµής µειώνεται πάντα µε την αύξηση του µεγέθους του δείγµατος n. Η διασπορά της κατανοµής της εκτιµήτριας εξαρτάται επίσης από τη διασπορά σ 2 της τ.µ. X. 3. Το µέγεθος της διαφοράς θ θ 0 : Φανερά η δύναµη ελέγχου µεγαλώνει καθώς η υποτιθέ- µενη τιµή της παραµέτρου θ 0 αποµακρύνεται από την πραγµατική τιµή της παραµέτρου θ. Παράδειγµα 3.8 Στο Παράδειγµα 3.1 ελέγξαµε αν η µέση αντοχή ϑραύσης σκυροδέµατος µ µπορεί να είναι 6 ksi (Η 0 : µ = µ 0 = 6). Υποθέσαµε γνωστή διασπορά σ 2 = 0.4 (ksi) 2 και το δείγµα µεγέθους n = 25 έδωσε την εκτίµηση x = Οι κρίσιµες τιµές της στατιστικής ελέγχου για το επίπεδο εµπιστοσύνης α = 0.05 είναι z = 1.96 και z = 1.96 αφού ο έλεγχος είναι δίπλευρος. Οι αντίστοιχες κρίσιµες τιµές για την παράµετρο µ µπορούν να υπολογισθούν εύκολα από το µετασχηµατισµό z = x µ 0 σ/ n, όπου ϑεωρούµε πως ισχύει η Η 0. Ο µετασχηµατισµός αυτός δίνει για την αριστερή κρίσιµη τιµή 1.96 = x /25 x = και για τη δεξιά κρίσιµη τιµή 1.96 = x /25 x = Αρα η πιθανότητα του σφάλµατος τύπου Ι ορίζεται ως P(απόρριψη της Η 0 Η 0 σωστή) = P( x < x > µ = 6) = 0.05 όπως ϕαίνεται στο Σχήµα 3.3α από τις ϐαθειά σκούρες περιοχές.

17 3.3. ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚ Α ΕΛ ΕΓΧΟΥ 63 (α) 1 β=0,889 1 α α/2=0,025 β=0,111 α/2=0,025 x 5,6 5, ,248 (β) x 5,6 5,876 6 Σχήµα 3.3: Σχηµατικά οι συναρτήσεις πυκνότητας πιθανότητας της εκτιµήτριας x της παραµέτρου µ όταν η Η 0 είναι σωστή (µ = 6) και λανθασµένη (µ = 5.6) και οι πιθανότητες για κάθε περιοχή ανάλογα µε την απόφαση ελέγχου. Στο (α) το µέγεθος του δείγµατος είναι 25 και στο (ϐ) είναι 100. Ας υποθέσουµε τώρα ότι η πραγµατική τιµή της µ είναι 5.6 ksi. Η δύναµη ελέγχου είναι 1 β = P( x < x > µ = 5.6). Η πρώτη πιθανότητα είναι ( x 5.6 P( x < µ = 5.6) = P < 0.4/ /25 ) = P(z < 1.202) = 0.889, όπου για το τελικό αποτέλεσµα χρησιµοποιήσαµε τον στατιστικό πίνακα για την τυπική κανονική κατανοµή. Η δεύτερη πιθανότητα είναι αµελητέα κι άρα η δύναµη ελέγχου είναι 0.889, όπως ϕαίνεται στο Σχήµα 3.3α, όπου η συµπληρωµατική πιθανότητα β του σφάλµατος τύπου ΙΙ δίνεται από τη ελαφρά σκούρη περιοχή. Είναι ϕανερό πως η δύναµη ελέγχου ϑα αυξηθεί αν µετατοπίσουµε την κρίσιµη τιµή x = προς τα δεξιά, που µπορεί να γίνει µε τους παρακάτω τρόπους: Αυξάνουµε το επίπεδο σηµαντικότητας α. Ετσι διακινδυνεύουµε περισσότερο να απορρίψουµε την Η 0 ενώ είναι σωστή. Σίγουρα δε ϑα ϑέλαµε να αυξήσουµε τη δύναµη ελέγχου µ αυτόν τον τρόπο. ιαλέγουµε τιµή µ 0 > 6 για τη µηδενική υπόθεση. Προφανώς έχουµε κάποιο λόγο να ελέγξουµε για την τιµή µ 0 = 6 και όχι για κάποια άλλη τιµή (ίσως είναι η τυπική αντοχή ϑραύσης σκυροδέµατος που ϑα πρέπει να έχει το σκυρόδεµα για να ϑεωρείται αποδεκτό).

18 64 ΚΕΦ ΑΛΑΙΟ 3. ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Υποθέτουµε ότι η διασπορά της αντοχής ϑραύσης είναι µικρότερη (σ 2 < 0.4 ksi 2 ). Η µεταβλητότητα της αντοχής ϑραύσης όµως είναι ϕυσικό ϕαινόµενο και δε µπορούµε να την ορίσουµε όπως ϑέλουµε (µπορούµε ϐέβαια να την εκτιµήσουµε λάθος!). Μένει ο τελευταίος παράγοντας που είναι το µέγεθος του δείγµατος κι ας υποθέσουµε πως αυξάνουµε το δείγµα έτσι ώστε n = 100. Τότε η αριστερή κρίσιµη τιµή της εκτιµήτριας x για το ίδιο επίπεδο σηµαντικότητας είναι 1.96 = x /100 x = Οπως ϕαίνεται κι από το Σχήµα 3.3ϐ αυτό µειώνει σηµαντικά την πιθανότητα β σφάλµατος τύπου ΙΙ και µεγαλώνει σηµαντικά την περιοχή της δύναµης ελέγχου. Πράγµατι όταν το n αυξάνει από 25 σε 100 η διασπορά σ2 της εκτιµήτριας x µειώνεται κατά τέσσερις ϕορές και n η δύναµη ελέγχου 1 β γίνεται P( x < µ = 5.6) = P ( x /100 < /100 ) = P(z < 4.36) 1. Το παραπάνω παράδειγµα δείχνει πόσο σηµαντικό είναι για τον έλεγχο να επιδιώκουµε να συλλέγουµε µεγάλα δείγµατα. Η σχέση της δύναµης ελέγχου 1 β µε το µέγεθος του δείγµατος n χρησιµοποιείται στην πράξη για να καθορίσουµε το απαραίτητο µέγεθος του δείγµατος. Για συγκεκριµένη δύναµη ελέγχου 1 β και διαφορά θ θ 0 που δίνεται έτσι ώστε να έχει αξία ο έλεγχος που ϑέλουµε να κάνουµε µπορούµε να ϐρούµε το µέγεθος του δείγµατος που ϑα χρειαστούµε. Γι αυτό υπάρχουν στατιστικοί πίνακες που µας δίνουν για δεδοµένα α, 1 β και διαφορά θ θ 0 την τιµή του n για έλεγχο της κάθε παραµέτρου θ ίπλευρος έλεγχος και διάστηµα εµπιστοσύνης Είδαµε στα παραδείγµατα ότι το (1 α)% διάστηµα εµπιστοσύνης για µια παράµετρο θ είναι σε συµφωνία µε την απόφαση του αντίστοιχου δίπλευρου ελέγχου. Αν η µηδενική υπόθεση ενός δίπλευρου ελέγχου Η 0 : θ = θ 0 απορρίπτεται τότε η τιµή θ 0 δεν ανήκει στο διάστηµα εµπιστοσύνης της θ ενώ αν δεν απορρίπτεται ανήκει. Αυτό συµβαίνει γιατί και τα δύο αποτελέσµατα ϐασίζονται στη γνωστή κατανοµή κάποιας κατάλληλης τ.µ., στην οποία µετασχηµατίζεται η εκτιµήτρια ˆθ (z ή t όταν η παράµετρος θ είναι µ, µ 1 µ 2, p ή p 1 p 2 και χ 2 όταν θ είναι σ 2 ). Παράδειγµα 3.9 Στο Παράδειγµα 2.10 από ένα δείγµα 25 παρατηρήσεων αντοχής ϑραύσης σκυροδέµατος µε δειγµατική µέση τιµή x = 5.67 ksi, ϐρήκαµε το 95% διάστηµα εµπιστοσύνης [5.42, 5.92] για τη µέση αντοχή ϑραύσης σκυροδέµατος µ, όπου ϑεωρήσαµε άγνωστη διασπορά. Στο Παράδειγµα 3.2, για το ίδιο δείγµα κάναµε δίπλευρο έλεγχο για τη µηδενική υπόθεση Η 0 : µ = µ 0 = 6 και την απορρίψαµε σε επίπεδο σηµαντικότητας α = Μάλιστα ϑα α- πορρίπταµε την Η 0 για οποιαδήποτε τιµή µ 0 µεγαλύτερη του 5.92 (και µικρότερη του 5.42 αν µας ενδιέφερε να ελέγξουµε για µικρές τιµές αντοχής ϑραύσης σκυροδέµατος).

19 3.3. ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚ Α ΕΛ ΕΓΧΟΥ 65 Το παραπάνω παράδειγµα ϕανερώνει ότι το διάστηµα εµπιστοσύνης δίνει περισσότερη πληροφορία από τον έλεγχο. Ο έλεγχος µας δίνει µια απόφαση τύπου ναι / όχι (απόρριψη ή µη απόρριψη) για το αν µια τιµή µπορεί να είναι πιθανή για µια παράµετρο θ, ενώ το διάστηµα εµπιστοσύνης µας δίνει ένα σύνολο πιθανών τιµών για τη θ, και ϕυσικά το συµπληρωµατικό σύνολο απίθανων τιµών. Για παράδειγµα για δύο σκυροδέµατα τύπου Α και Β, µας ενδιαφέρει να δούµε αν έχουν την ίδια µέση αντοχή ϑραύσης κι αν όχι να εκτιµήσουµε πόση είναι η διαφορά τους. Ο έλεγχος της Η 0 : µ 1 µ 2 = 0 µπορεί να δώσει απάντηση στο πρώτο ερώτηµα αλλά όχι στο δεύτερο (αν απορρίψουµε την Η 0 ). Το διάστηµα εµπιστοσύνης όµως απαντάει ταυτόχρονα και στα δύο ερωτήµατα. Αν η διαφορά δεν είναι σηµαντική, τότε το διάστηµα εµπιστοσύνης της διαφοράς µ 1 µ 2 ϑα περιέχει το 0. Αν δεν το περιέχει και το διάστηµα είναι ϑετικό τότε εκτιµούµε ότι η µέση αντοχής ϑραύσης µ 1 του σκυροδέµατος τύπου Α είναι µεγαλύτερη από τη µ 2 του σκυροδέµατος τύπου Β, κατά ένα µέγεθος που κυµαίνεται µεταξύ των άκρων του διαστήµατος εµπιστοσύνης. Αντίστοιχα αν το διάστηµα εµπιστοσύνης είναι αρνητικό εκτιµούµε ότι µ 1 < µ 2 κατά ένα µέγεθος που κυµαίνεται µεταξύ των άκρων του διαστήµατος εµπιστοσύνης. Σηµείωση Η συµφωνία διαστήµατος εµπιστοσύνης και δίπλευρου ελέγχου δεν ισχύει στην περίπτωση που η παράµετρος είναι η αναλογία p για τον εξής λόγο. Η διασπορά της εκτιµήτριας ˆp για το διάστηµα εµπιστοσύνης ϑεωρείται άγνωστη και εκτιµάται από το δείγµα ως ˆp(1 ˆp) (όπου n ˆp είναι η εκτιµούµενη τιµή της αναλογίας από το δείγµα), ενώ για το δίπλευρο έλεγχο ϑεωρείται γνωστή κάτω από τη µηδενική υπόθεση Η 0 : p = p 0 και είναι p 0(1 p 0 ). Ετσι οι υπολογισµοί n για το διάστηµα εµπιστοσύνης και για το δίπλευρο έλεγχο γίνονται για διαφορετικές τιµές της διασποράς της εκτιµήτριας ˆp και γι αυτό τα αποτελέσµατα δεν είναι ισοδύναµα.

1. Εισαγωγή Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στις ιδιότητες µιας άγνωστης παραµέτρους του πληθυσµού: Ο κατηγορούµενος είναι αθώος

1. Εισαγωγή Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στις ιδιότητες µιας άγνωστης παραµέτρους του πληθυσµού: Ο κατηγορούµενος είναι αθώος Έλεγχοι Υποθέσεων 1. Εισαγωγή Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στις ιδιότητες µιας άγνωστης παραµέτρους του πληθυσµού: Ο κατηγορούµενος είναι αθώος µ = 100 Κάθε υπόθεση συνοδεύεται από µια εναλλακτική: Ο

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 4 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ. 4.1 Συσχέτιση δύο τ.µ.

Κεφάλαιο 4 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ. 4.1 Συσχέτιση δύο τ.µ. Κεφάλαιο 4 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ Στα προηγούµενα κεφάλαια ορίσαµε και µελετήσαµε την τ.µ. µε τη ϐοήθεια της πιθανο- ϑεωρίας (κατανοµή, ϱοπές) και της στατιστικής (εκτίµηση, στατιστική υπόθεση). Σ

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β ηµήτρης Κουγιουµτζής http://users.auth.gr/dkugiu/teach/civilengineer E mail: dkugiu@gen.auth.gr 1/11/2009 2 Περιεχόµενα 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τοµέας Μαθηµατικών, Σχολή Εφαρµοσµένων Μαθηµατικών και Φυσικών Επιστηµών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόµενα Εισαγωγή στη

Διαβάστε περισσότερα

ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ 5.1 5.8

ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ 5.1 5.8 ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ 5. 5.8 5. Ένας υγειονοµικός σταθµός θέλει να ελέγξει αν ο µέσος αριθµός βακτηριδίων ανά µονάδα όγκου θαλασσινού νερού σε µια παραλία υπερβαίνει το επίπεδο ασφαλείας των 9 µονάδων. ώδεκα

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Συμπερασματολογία

Στατιστική Συμπερασματολογία 4. Εκτιμητική Στατιστική Συμπερασματολογία εκτιμήσεις των αγνώστων παραμέτρων μιας γνωστής από άποψη είδους κατανομής έλεγχο των υποθέσεων που γίνονται σε σχέση με τις παραμέτρους μιας κατανομής και σε

Διαβάστε περισσότερα

Οι θεµελιώδεις έννοιες που απαιτούνται στη Επαγωγική Στατιστική (Εκτιµητική, ιαστήµατα Εµπιστοσύνης και Έλεγχοι Υποθέσεων) είναι:

Οι θεµελιώδεις έννοιες που απαιτούνται στη Επαγωγική Στατιστική (Εκτιµητική, ιαστήµατα Εµπιστοσύνης και Έλεγχοι Υποθέσεων) είναι: Κατανοµές ειγµατοληψίας 1.Εισαγωγή Οι θεµελιώδεις έννοιες που απαιτούνται στη Επαγωγική Στατιστική (Εκτιµητική, ιαστήµατα Εµπιστοσύνης και Έλεγχοι Υποθέσεων) είναι: 1. Στατιστικής και 2. Κατανοµής ειγµατοληψίας

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. 1.1 Περιγραφή Στατιστικών εδοµένων. p i = f i n. (1.1) F i = f j. P i = p j.

Κεφάλαιο 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. 1.1 Περιγραφή Στατιστικών εδοµένων. p i = f i n. (1.1) F i = f j. P i = p j. Κεφάλαιο 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Σ αυτό το κεφάλαιο ϑα δούµε πρώτα τρόπους να παρουσιάσουµε τα δεδοµένα µε στατιστικούς πίνακες και διαγράµµατα και µετά να συνοψίσουµε τα δεδοµένα υπολογίζοντας συνοπτικά

Διαβάστε περισσότερα

2.6 ΟΡΙΑ ΑΝΟΧΗΣ. πληθυσµού µε πιθανότητα τουλάχιστον ίση µε 100(1 α)%. Το. X ονοµάζεται κάτω όριο ανοχής ενώ το πάνω όριο ανοχής.

2.6 ΟΡΙΑ ΑΝΟΧΗΣ. πληθυσµού µε πιθανότητα τουλάχιστον ίση µε 100(1 α)%. Το. X ονοµάζεται κάτω όριο ανοχής ενώ το πάνω όριο ανοχής. 2.6 ΟΡΙΑ ΑΝΟΧΗΣ Το διάστηµα εµπιστοσύνης παρέχει µία εκτίµηση µιας άγνωστης παραµέτρου µε την µορφή διαστήµατος και ένα συγκεκριµένο βαθµό εµπιστοσύνης ότι το διάστηµα αυτό, µε τον τρόπο που κατασκευάσθηκε,

Διαβάστε περισσότερα

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21 Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ (Power of a Test) Όπως είδαμε προηγουμένως, στον Στατιστικό Έλεγχο Υποθέσεων, ορίζουμε δύο είδη πιθανών λαθών (κινδύνων) που μπορεί να συμβούν όταν παίρνουμε αποφάσεις

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β ηµήτρης Κουγιουµτζής http://users.auth.gr/dkugiu/teach/civilengineer E mail: dkugiu@gen.auth.gr 1/11/2009 2 Περιεχόµενα 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ Στα πλαίσια της ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑΣ προσπαθούµε να προσεγγίσουµε τα χαρακτηριστικά ενός συνόλου (πληθυσµός) δια της µελέτης των χαρακτηριστικών αυτών επί ενός µικρού

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 7. Έλεγχος Υποθέσεων. Ένα παράδειγµα

Κεφάλαιο 7. Έλεγχος Υποθέσεων. Ένα παράδειγµα Κεφάλαιο 7 Έλεγχος Υποθέσεων 1 Ένα παράδειγµα Ένας ερευνητής θέλησε να διαπιστώσει κατά πόσο η από απόσταση εκπαίδευση είναι καλύτερη από τη δια ζώσης εκπαίδευση. Για το σκοπό αυτό, επέλεξε δύο οµάδες

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΕΚΤΙΜΗΣΕΙΣ Οι συναρτήσεις πιθανότητας ή πυκνότητας πιθανότητας των διαφόρων τυχαίων μεταβλητών χαρακτηρίζονται από κάποιες

Διαβάστε περισσότερα

Σηµειώσεις στις σειρές

Σηµειώσεις στις σειρές . ΟΡΙΣΜΟΙ - ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σηµειώσεις στις σειρές Στην Ενότητα αυτή παρουσιάζουµε τις βασικές-απαραίτητες έννοιες για την µελέτη των σειρών πραγµατικών αριθµών και των εφαρµογών τους. Έτσι, δίνονται συστηµατικά

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. 1.1 Περιγραφή Στατιστικών εδοµένων. p i = f i n. (1.1) F i = f j όπου x j x i για j i. P i =

Κεφάλαιο 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. 1.1 Περιγραφή Στατιστικών εδοµένων. p i = f i n. (1.1) F i = f j όπου x j x i για j i. P i = Κεφάλαιο 1 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Σ αυτό το κεφάλαιο ϑα δούµε πρώτα τρόπους να παρουσιάσουµε τα δεδοµένα µε στατιστικούς πίνακες και διαγράµµατα και µετά να συνοψίσουµε τα δεδοµένα υπολογίζοντας συνοπτικά

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΣΤΟΥΣ ΕΛΕΓΧΟΥΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΣΤΟΥΣ ΕΛΕΓΧΟΥΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ .Φουσκάκης- Ασκήσεις στους Ελέγχους Υποθέσεων ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΣΤΟΥΣ ΕΛΕΓΧΟΥΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ) Με µια νέα µέθοδο προσδιορισµού του σηµείου τήξης (σ.τ.) µετάλλων προέκυψαν οι παρακάτω µετρήσεις για το µαγγάνιο: 67,

Διαβάστε περισσότερα

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος 75 Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ 1.1. Τυχαία γεγονότα ή ενδεχόμενα 17 1.2. Πειράματα τύχης - Δειγματικός χώρος 18 1.3. Πράξεις με ενδεχόμενα 20 1.3.1. Ενδεχόμενα ασυμβίβαστα

Διαβάστε περισσότερα

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ .4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ Η μέθοδος για τον προσδιορισμό ενός διαστήματος εμπιστοσύνης για την άγνωστη πιθανότητα =P(A) ενός ενδεχομένου A συνδέεται στενά με τον διωνυμικό έλεγχο. Ένα

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική ΜΕΡΟΣ Β. για Ηλεκτρολόγους Μηχανικούς. ηµήτρης Κουγιουµτζής http://www.users.auth.gr/dkugiu/teach/electricengineer/

Στατιστική ΜΕΡΟΣ Β. για Ηλεκτρολόγους Μηχανικούς. ηµήτρης Κουγιουµτζής http://www.users.auth.gr/dkugiu/teach/electricengineer/ Στατιστική για Ηλεκτρολόγους Μηχανικούς ΜΕΡΟΣ Β ηµήτρης Κουγιουµτζής http://www.users.auth.gr/dkugiu/teach/electricengineer/ E mail: dkugiu@gen.auth.gr Απρίλιος 2010 2 Στο Μέρος Α ασχοληθήκαµε µε την τυχαία

Διαβάστε περισσότερα

ΣΕΙΡΕΣ TAYLOR. Στην Ενότητα αυτή θα ασχοληθούµε µε την προσέγγιση συναρτήσεων µέσω πολυωνύµων. Πολυώνυµο είναι κάθε συνάρτηση της µορφής:

ΣΕΙΡΕΣ TAYLOR. Στην Ενότητα αυτή θα ασχοληθούµε µε την προσέγγιση συναρτήσεων µέσω πολυωνύµων. Πολυώνυµο είναι κάθε συνάρτηση της µορφής: ΣΕΙΡΕΣ TAYLOR Στην Ενότητα αυτή θα ασχοληθούµε µε την προσέγγιση συναρτήσεων µέσω πολυωνύµων Πολυώνυµο είναι κάθε συνάρτηση της µορφής: p( ) = a + a + a + a + + a, όπου οι συντελεστές α i θα θεωρούνται

Διαβάστε περισσότερα

2. Στοιχεία Πολυδιάστατων Κατανοµών

2. Στοιχεία Πολυδιάστατων Κατανοµών Στοιχεία Πολυδιάστατων Κατανοµών Είναι φανερό ότι έως τώρα η µελέτη µας επικεντρώνεται κάθε φορά σε πιθανότητες που αφορούν µία τυχαία µεταβλητή Σε αρκετές όµως περιπτώσεις ενδιαφερόµαστε να εξετάσουµε

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ 6.1 Εισαγωγή Σε πολλές στατιστικές εφαρµογές συναντάται το πρόβληµα της µελέτης της σχέσης δυο ή περισσότερων τυχαίων µεταβλητών. Η σχέση

Διαβάστε περισσότερα

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ ιαφάνειες για το µάθηµα Information Management ΑθανάσιοςΝ. Σταµούλης 1 ΠΗΓΗ Κονδύλης Ε. (1999) Στατιστικές τεχνικές διοίκησης επιχειρήσεων, Interbooks 2 1 Γραµµική παλινδρόµηση Είναι

Διαβάστε περισσότερα

Σηµειώσεις στις συναρτήσεις

Σηµειώσεις στις συναρτήσεις Σηµειώσεις στις συναρτήσεις 4 Η έννοια της συνάρτησης Ο όρος «συνάρτηση» χρησιµοποιείται αρκετά συχνά για να δηλώσει ότι ένα µέγεθος, µια κατάσταση κτλ εξαρτάται από κάτι άλλο Και στα µαθηµατικά ο όρος

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 9 ο Κ 5, 4 4, 5 0, 0 0,0 5, 4 4, 5. Όπως βλέπουµε το παίγνιο δεν έχει καµιά ισορροπία κατά Nash σε αµιγείς στρατηγικές διότι: (ΙΙ) Α Κ

Κεφάλαιο 9 ο Κ 5, 4 4, 5 0, 0 0,0 5, 4 4, 5. Όπως βλέπουµε το παίγνιο δεν έχει καµιά ισορροπία κατά Nash σε αµιγείς στρατηγικές διότι: (ΙΙ) Α Κ Κεφάλαιο ο Μεικτές Στρατηγικές Τώρα θα δούµε ένα παράδειγµα στο οποίο κάθε παίχτης έχει τρεις στρατηγικές. Αυτό θα µπορούσε να είναι η µορφή που παίρνει κάποιος µετά που έχει απαλείψει όλες τις αυστηρά

Διαβάστε περισσότερα

Κεϕάλαιο 5 Συσχέτιση και Παλινδρόµηση

Κεϕάλαιο 5 Συσχέτιση και Παλινδρόµηση Κεϕάλαιο 5 Συσχέτιση και Παλινδρόµηση Στο προηγούµενο κεϕάλαιο µελετήσαµε τη διάδοση του σϕάλµατος από µια τυχαία µεταβλητή X σε µια τ.µ. Y που δίνεται ως συνάρτηση της X. Σε αυτό το κεϕάλαιο ϑα διερευνήσουµε

Διαβάστε περισσότερα

Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500

Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Πληθυσμός Δείγμα Δείγμα Δείγμα Ο ρόλος της Οικονομετρίας Οικονομική Θεωρία Διατύπωση της

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στη Στατιστική

Εισαγωγή στη Στατιστική Εισαγωγή στη Στατιστική Μετεκπαιδευτικό Σεμινάριο στην ΨΥΧΟΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΑΠΟΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΨΥΧΟΚΟΙΝΩΝΙΚΕΣ ΘΕΡΑΠΕΥΤΙΚΕΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΕΙΣ Δημήτρης Φουσκάκης, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων

Διαβάστε περισσότερα

Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών Τµήµα Στατιστικής Σηµειώσεις για το µάθηµα : Ανάλυση ιακύµανσης και Σχεδιασµός Πειραµάτων

Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών Τµήµα Στατιστικής Σηµειώσεις για το µάθηµα : Ανάλυση ιακύµανσης και Σχεδιασµός Πειραµάτων Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών Τµήµα Στατιστικής Σηµειώσεις για το µάθηµα : Ανάλυση ιακύµανσης και Σχεδιασµός Πειραµάτων Βασίλης Βασδέκης - Στέλιος Ψαράκης Αθήνα 005 Πείραµα Είναι µια δοκιµή ή ένα σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

ηµοκρίτειο Πανεπιστήµιο, Τµήµα ΜηχανικώνΠαραγωγής& ιοίκησης 1

ηµοκρίτειο Πανεπιστήµιο, Τµήµα ΜηχανικώνΠαραγωγής& ιοίκησης 1 Στατιτική υµπεραµατολογία για τη διαδικαία της ποιότητας Στο προηγούµενο κεφάλαιο κάναµε την παραδοχή και υποθέαµε ότι οι παράµετροι των κατανοµών των πιθανοτήτων άρα και οι παράµετροι της διαδικαίας ήταν

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

Εισαγωγή στην Εκτιμητική Εισαγωγή στην Εκτιμητική Πληθυσμός Εκτίμηση παραμέτρου πληθυσμού μ, σ 2, σ, p Δείγμα Υπολογισμός στατιστικού Ερώτηματα: Πόσο κοντά στην πραγματική τιμή της παραμέτρου του πληθυσμού βρίσκεται η εκτίμηση

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΗΣ ΚΡΗΤΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΗΣ ΚΡΗΤΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΗΣ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ- ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ Εργασία για το σεµινάριο «Στατιστική περιγραφική εφαρµοσµένη στην ψυχοπαιδαγωγική(β06σ03)» ΤΙΤΛΟΣ: «ΜΕΛΕΤΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50 Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50 Άσκηση 1 (άσκηση 1 1 ης εργασίας 2009-10) Σε ένα ράφι μιας βιβλιοθήκης τοποθετούνται με τυχαία σειρά 11 διαφορετικά βιβλία τεσσάρων θεματικών ενοτήτων. Πιο συγκεκριμένα, υπάρχουν

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ AΝΑΛΟΓΙΕΣ

ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ AΝΑΛΟΓΙΕΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ AΝΑΛΟΓΙΕΣ Α. Περίπτωση Ενός Πληθυσμού Έστω ότι μελετάμε μια ακολουθία ανεξαρτήτων δοκιμών κάθε μία από τις οποίες οδηγεί είτε σε επιτυχία είτε σε αποτυχία με σταθερή

Διαβάστε περισσότερα

1.1.3 t. t = t2 - t1 1.1.4 x2 - x1. x = x2 x1 . . 1

1.1.3 t. t = t2 - t1 1.1.4  x2 - x1. x = x2 x1 . . 1 1 1 o Κεφάλαιο: Ευθύγραµµη Κίνηση Πώς θα µπορούσε να περιγραφεί η κίνηση ενός αγωνιστικού αυτοκινήτου; Πόσο γρήγορα κινείται η µπάλα που κλώτσησε ένας ποδοσφαιριστής; Απαντήσεις σε τέτοια ερωτήµατα δίνει

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΠΟ ΤΟ ΕΓΧΕΙΡΙ ΙΟ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ INFORMATION MANAGEMENT

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΠΟ ΤΟ ΕΓΧΕΙΡΙ ΙΟ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ INFORMATION MANAGEMENT KINGSTON UNIVERSITY ICBS Business College ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΠΟ ΤΟ ΕΓΧΕΙΡΙ ΙΟ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ INFORMATION MANAGEMENT ΕΙΣΗΓΗΤΗΣ : ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Ν. ΣΤΑΜΟΥΛΗΣ Ανάλυση δεδοµένων και βασικές έννοιες Για τον

Διαβάστε περισσότερα

3. ΣΕΙΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΗΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ

3. ΣΕΙΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΗΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ 3. ΣΕΙΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΗΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ Πρόβλημα: Ένας ραδιοφωνικός σταθμός ενδιαφέρεται να κάνει μια ανάλυση για τους πελάτες του που διαφημίζονται σ αυτόν για να εξετάσει την ποσοστιαία μεταβολή των πωλήσεων

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων α) Σημειοεκτιμητική β) Εκτιμήσεις Διαστήματος ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Παράδειγμα

Διαβάστε περισσότερα

3. ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ

3. ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ 20 3. ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ ΟΡΙΣΜΟΣ ΤΗΣ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ Μια πολύ σηµαντική έννοια στη θεωρία πιθανοτήτων και τη στατιστική είναι η έννοια της µαθηµατικής ελπίδας ή αναµενόµενης τιµής ή µέσης τιµής µιας τυχαίας

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 5 Οι χώροι. Περιεχόµενα 5.1 Ο Χώρος. 5.3 Ο Χώρος C Βάσεις Το Σύνηθες Εσωτερικό Γινόµενο Ασκήσεις

Κεφάλαιο 5 Οι χώροι. Περιεχόµενα 5.1 Ο Χώρος. 5.3 Ο Χώρος C Βάσεις Το Σύνηθες Εσωτερικό Γινόµενο Ασκήσεις Σελίδα 1 από 6 Κεφάλαιο 5 Οι χώροι R και C Περιεχόµενα 5.1 Ο Χώρος R Πράξεις Βάσεις Επεξεργασµένα Παραδείγµατα Ασκήσεις 5. Το Σύνηθες Εσωτερικό Γινόµενο στο Ορισµοί Ιδιότητες Επεξεργασµένα Παραδείγµατα

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 6 Παράγωγος

Κεφάλαιο 6 Παράγωγος Σελίδα από 5 Κεφάλαιο 6 Παράγωγος Στο κεφάλαιο αυτό στόχος µας είναι να συνδέσουµε µία συγκεκριµένη συνάρτηση f ( ) µε µία δεύτερη συνάρτηση f ( ), την οποία και θα ονοµάζουµε παράγωγο της f. Η τιµή της

Διαβάστε περισσότερα

2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για

2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για 2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για τον καθορισμό του καλύτερου υποσυνόλου από ένα σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

Είναι το ηλεκτρικό ρεύµα διανυσµατικό µέγεθος;

Είναι το ηλεκτρικό ρεύµα διανυσµατικό µέγεθος; Είναι το ηλεκτρικό ρεύµα διανυσµατικό µέγεθος; Για να εξετάσουµε το κύκλωµα LC µε διδακτική συνέπεια νοµίζω ότι θα πρέπει να τηρήσουµε τους ορισµούς που δώσαµε στα παιδιά στη Β Λυκείου. Ας ξεκινήσουµε

Διαβάστε περισσότερα

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες Πινάκες συνάφειας εξερεύνηση σχέσεων μεταξύ τυχαίων μεταβλητών. Είναι λογικό λοιπόν, στην ανάλυση των κατηγορικών δεδομένων να μας ενδιαφέρει η σχέση μεταξύ δύο ή περισσότερων κατηγορικών μεταβλητών. Έστω

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΥΝΑΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΥΝΑΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΥΝΑΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ Επιµέλεια Σηµειώσεων : Βασιλειάδης Γεώργιος Θεσσαλονίκη 2012 2 Περιεχόµενα 1 υναµικός

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι. Ενότητα 8: Επαγωγική Στατιστική. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Στατιστική Ι. Ενότητα 8: Επαγωγική Στατιστική. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Στατιστική Ι Ενότητα 8: Επαγωγική Στατιστική. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

x 2 = x 2 1 + x 2 2. x 2 = u 2 + x 2 3 Χρησιµοποιώντας το συµβολισµό του ανάστροφου, αυτό γράφεται x 2 = x T x. = x T x.

x 2 = x 2 1 + x 2 2. x 2 = u 2 + x 2 3 Χρησιµοποιώντας το συµβολισµό του ανάστροφου, αυτό γράφεται x 2 = x T x. = x T x. Κεφάλαιο 4 Μήκη και ορθές γωνίες Μήκος διανύσµατος Στο επίπεδο, R 2, ϐρίσκουµε το µήκος ενός διανύσµατος x = (x 1, x 2 ) χρησιµοποιώντας το Πυθαγόρειο ϑεώρηµα : x 2 = x 2 1 + x 2 2. Στο χώρο R 3, εφαρµόζουµε

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης 1. Ο κλάδος της περιγραφικής Στατιστικής: α. Ασχολείται με την επεξεργασία των δεδομένων και την ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΣΙΜΟΣ ΜΕΙΝΤΑΝΗΣ, Αναπληρωτής Καθηγητής Τμήμα Οικονομικών Επιστημών, ΕΚΠΑ ΓΙΑΝΝΗΣ Κ. ΜΠΑΣΙΑΚΟΣ, Επίκουρος Καθηγητής Τμήμα Οικονομικών

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 3: Τυχαίες µεταβλητές και κατανοµές πιθανότητας.

Κεφάλαιο 3: Τυχαίες µεταβλητές και κατανοµές πιθανότητας. Κεφάλαιο 3: Τυχαίες µεταβλητές και κατανοµές πιθανότητας. Περιεχόµενα ιακριτές τυχαίες µεταβλητές Συνεχείς τυχαίες µεταβλητές Μέση τιµή τυχαίων µεταβλητών Ροπές, διασπορά, και τυπική απόκλιση τυχαίων µεταβλητών

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 4: Πίνακες συνάφειας (Contingency tables)

Ενότητα 4: Πίνακες συνάφειας (Contingency tables) Ενότητα 4: Πίνακες συνάφειας (Cotigecy tables Σε αρκετές εφαρµογές παρουσιάζεται η ανάγκη ελέγχου της σχέσης µεταξύ δυο κατηγορικών µεταβλητών (Ordial ή omial. Π.χ. θέλουµε να διερευνήσουµε τη σχέση µεταξύ

Διαβάστε περισσότερα

* τη µήτρα. Κεφάλαιο 1o

* τη µήτρα. Κεφάλαιο 1o Κεφάλαιο 1o Θεωρία Παιγνίων Η θεωρία παιγνίων εξετάζει καταστάσεις στις οποίες υπάρχει αλληλεπίδραση µεταξύ ενός µικρού αριθµού ατόµων. Άρα σε οποιαδήποτε περίπτωση, αν ο αριθµός των ατόµων που συµµετέχουν

Διαβάστε περισσότερα

ιαγράµµατα Ελέγχου Ιδιοτήτων (Control Charts for Attributes)

ιαγράµµατα Ελέγχου Ιδιοτήτων (Control Charts for Attributes) ιαγράµµατα Ελέγχου Ιδιοτήτων (Control Charts for Attributes) Πολλά ΧΠ δεν µπορούν να αναπαρασταθούν αριθµητικά. Τα ΧΠ χαρακτηρίζονται συµµορφούµενα και µη-συµµορφούµενα. Τα ΧΠ τέτοιου είδους ονοµάζονται

Διαβάστε περισσότερα

Μετασχηµατισµοί Laplace, Αναλογικά Συστήµατα, ιαφορικές Εξισώσεις

Μετασχηµατισµοί Laplace, Αναλογικά Συστήµατα, ιαφορικές Εξισώσεις ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Μετασχηµατισµοί Laplace, Αναλογικά Συστήµατα, ιαφορικές Εξισώσεις 2.1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ Όπως έχουµε δει, για να προσδιορίσουµε τις αποκρίσεις ενός κυκλώµατος, πρέπει να λύσουµε ένα σύνολο διαφορικών

Διαβάστε περισσότερα

Προσδιορισµός της φασµατικής ισχύος ενός σήµατος

Προσδιορισµός της φασµατικής ισχύος ενός σήµατος Προσδιορισµός της φασµατικής ισχύος ενός σήµατος Το φάσµα ενός χρονικά εξαρτώµενου σήµατος µας πληροφορεί πόσο σήµα έχουµε σε µία δεδοµένη συχνότητα. Έστω µία συνάρτηση µίας µεταβλητής, τότε από το θεώρηµα

Διαβάστε περισσότερα

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα Όπως θα δούμε αργότερα στη Στατιστική Συμπερασματολογία, λέγοντας ότι «από έναν πληθυσμό παίρνουμε ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους» εννοούμε ανεξάρτητες τυχαίες μεταβλητές,,..., που

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Γ' ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2006 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Γ' ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2006 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑ o ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Γ' ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 006 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ A. Η συνάρτηση f είναι παραγωγίσιµη στο ΙR. και c πραγµατική σταθερά. Να αποδείξετε ότι (c f(x)) =c f (x), x ΙR. Μονάδες

Διαβάστε περισσότερα

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή 4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapro-Wlk για την Κανονική Κατανομή Ένας άλλος πολύ γνωστός έλεγχος καλής προσαρμογής για την κανονική κατανομή, ο οποίος μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην θέση του ελέγχου Lllefors, είναι

Διαβάστε περισσότερα

ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2012

ΟΜΟΣΠΟΝ ΙΑ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΩΝ ΦΡΟΝΤΙΣΤΩΝ ΕΛΛΑ ΟΣ (Ο.Ε.Φ.Ε.) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ 2012 Ε_3.Μλ3Γ(ε) ΤΑΞΗ: ΜΑΘΗΜΑ: ΘΕΜΑ Α Γ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ / ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ Ηµεροµηνία: Κυριακή 1 Απριλίου 01 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ Α1. Για δύο ενδεχόµενα Α και Β ενός δειγµατικού χώρου

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΙΜΙ ΗΣ ΙΙΙ. Ενίσχυση Ερευνητικών Οµάδων στο ΤΕΙ Πάτρας ΓΙΩΡΓΟΣ ΒΛΑΧΟΠΟΥΛΟΣ 28/05/2015

ΑΡΧΙΜΙ ΗΣ ΙΙΙ. Ενίσχυση Ερευνητικών Οµάδων στο ΤΕΙ Πάτρας ΓΙΩΡΓΟΣ ΒΛΑΧΟΠΟΥΛΟΣ 28/05/2015 ΑΡΧΙΜΙ ΗΣ ΙΙΙ Ενίσχυση Ερευνητικών Οµάδων στο ΤΕΙ Πάτρας ΓΙΩΡΓΟΣ ΒΛΑΧΟΠΟΥΛΟΣ 8/05/05. Εισαγωγή Τοµείς Στατιστικής. Περιγραφική Στατιστική. Επαγωγική Στατιστική Περιγραφική Στατιστική Ασχολείται µε την

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στη θεωρία ακραίων τιμών

Εισαγωγή στη θεωρία ακραίων τιμών Εισαγωγή στη θεωρία ακραίων τιμών Αντικείμενο της θεωρίας ακραίων τιμών αποτελεί: Η ανάπτυξη και μελέτη στοχαστικών μοντέλων με σκοπό την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την εμφάνιση «πολύ μεγάλων»

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα Ανάλυση Διασποράς Έστω ότι μας δίνονται δείγματα που προέρχονται από άγνωστους πληθυσμούς. Πόσο διαφέρουν οι μέσες τιμές τους; Με άλλα λόγια: πόσο πιθανό είναι να προέρχονται από πληθυσμούς με την ίδια

Διαβάστε περισσότερα

Πίνακας κατανοµής συχνοτήτων και αθροιστικών συχνοτήτων. Σχετ.

Πίνακας κατανοµής συχνοτήτων και αθροιστικών συχνοτήτων. Σχετ. Λυµένη Άσκηση στην οµαδοποιηµένη κατανοµή Στην Γ τάξη του Ενιαίου Λυκείου µιας περιοχής φοιτούν 4 µαθητές των οποίων τα ύψη τους σε εκατοστά φαίνονται στον ακόλουθο πίνακα. 7 4 76 7 6 7 3 77 77 7 6 7 6

Διαβάστε περισσότερα

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων Πέτρος Ρούσσος, Τμήμα Ψυχολογίας, ΕΚΠΑ Η λογική της διαδικασίας Ο σάκος περιέχει έναν μεγάλο αλλά άγνωστο αριθμό (αρκετές χιλιάδες) λευκών και μαύρων βόλων: 1 Το

Διαβάστε περισσότερα

3. ΣΤΡΩΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΗ ΤΥΧΑΙΑ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ (Stratified Random Sampling)

3. ΣΤΡΩΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΗ ΤΥΧΑΙΑ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ (Stratified Random Sampling) 3 ΣΤΡΩΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΗ ΤΥΧΑΙΑ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ (Stratfed Radom Samplg) Είναι προφανές από τα τυπικά σφάλματα των εκτιμητριών των προηγούμενων παραγράφων, ότι ένας τρόπος να αυξηθεί η ακρίβεια τους είναι να αυξηθεί

Διαβάστε περισσότερα

e-mail@p-theodoropoulos.gr

e-mail@p-theodoropoulos.gr Ασκήσεις Μαθηµατικών Κατεύθυνσης Γ Λυκείου Παναγιώτης Λ. Θεοδωρόπουλος Σχολικός Σύµβουλος Μαθηµατικών e-mail@p-theodoropoulos.gr Στην εργασία αυτή ξεχωρίζουµε και µελετάµε µερικές περιπτώσεις ασκήσεων

Διαβάστε περισσότερα

----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------

----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------ ----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9 ο 9.1 ηµιουργία µοντέλων πρόβλεψης 9.2 Απλή Γραµµική Παλινδρόµηση 9.3 Αναλυτικά για το ιάγραµµα ιασποράς

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 7 Βασικά Θεωρήµατα του ιαφορικού Λογισµού

Κεφάλαιο 7 Βασικά Θεωρήµατα του ιαφορικού Λογισµού Σελίδα 1 από Κεφάλαιο 7 Βασικά Θεωρήµατα του ιαφορικού Λογισµού Στο κεφάλαιο αυτό θα ασχοληθούµε µε τα βασικά θεωρήµατα του διαφορικού λογισµού καθώς και µε προβλήµατα που µπορούν να επιλυθούν χρησιµοποιώντας

Διαβάστε περισσότερα

5.1 Συναρτήσεις δύο ή περισσοτέρων µεταβλητών

5.1 Συναρτήσεις δύο ή περισσοτέρων µεταβλητών Κεφάλαιο 5 ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΠΟΛΛΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ 5.1 Συναρτήσεις δύο ή περισσοτέρων µεταβλητών Οταν ένα µεταβλητό µέγεθος εξαρτάται αποκλειστικά από τις µεταβολές ενός άλλου µεγέθους, τότε η σχέση που συνδέει

Διαβάστε περισσότερα

3.4.2 Ο Συντελεστής Συσχέτισης τ Του Kendall

3.4.2 Ο Συντελεστής Συσχέτισης τ Του Kendall 3..2 Ο Συντελεστής Συσχέτισης τ Του Kendall Ο συντελεστής συχέτισης τ του Kendall μοιάζει με τον συντελεστή ρ του Spearman ως προς το ότι υπολογίζεται με βάση την τάξη μεγέθους των παρατηρήσεων και όχι

Διαβάστε περισσότερα

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος xi 1 Αντικείμενα των Πιθανοτήτων και της Στατιστικής 1 1.1 Πιθανοτικά Πρότυπα και Αντικείμενο των Πιθανοτήτων, 1 1.2 Αντικείμενο της Στατιστικής, 3 1.3 Ο Ρόλος των Πιθανοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

2.3. Ασκήσεις σχ. βιβλίου σελίδας 100 104 Α ΟΜΑ ΑΣ

2.3. Ασκήσεις σχ. βιβλίου σελίδας 100 104 Α ΟΜΑ ΑΣ .3 Ασκήσεις σχ. βιβλίου σελίδας 00 04 Α ΟΜΑ ΑΣ. Έξι διαδοχικοί άρτιοι αριθµοί έχουν µέση τιµή. Να βρείτε τους αριθµούς και τη διάµεσό τους. Αν είναι ο ποιο µικρός άρτιος τότε οι ζητούµενοι αριθµοί θα είναι

Διαβάστε περισσότερα

Β06Σ03 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΗ

Β06Σ03 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ Β06Σ03 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΗΝ ΨΥΧΟΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΗ Ενότητα 2: Επαγωγική-περιγραφική στατιστική, παραµετρικές

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS) ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS) Έλεγχος Υποθέσεων για την Μέση Τιμή ενός Δείγματος (One Sample t-test) Το κριτήριο One sample t-test χρησιμοποιείται όταν θέλουμε να συγκρίνουμε τον αριθμητικό

Διαβάστε περισσότερα

µηδενικό πολυώνυµο; Τι ονοµάζουµε βαθµό του πολυωνύµου; Πότε δύο πολυώνυµα είναι ίσα;

µηδενικό πολυώνυµο; Τι ονοµάζουµε βαθµό του πολυωνύµου; Πότε δύο πολυώνυµα είναι ίσα; ΘΕΩΡΙΑ ΠΟΛΥΩΝΥΜΩΝ 1. Τι ονοµάζουµε µονώνυµο Μονώνυµο ονοµάζεται κάθε γινόµενο το οποίο αποτελείται από γνωστούς και αγνώστους (µεταβλητές ) πραγµατικούς αριθµούς. Ο γνωστός πραγµατικός αριθµός ονοµάζεται

Διαβάστε περισσότερα

Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας

Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας Αν x =,,, παρατηρήσεις των Χ =,,,, τότε έχουμε διαθέσιμο ένα δείγμα Χ={Χ, =,,,} της κατανομής F μεγέθους με από κοινού σ.κ. της Χ f x f x Ορισμός : Θεωρούμε ένα τυχαίο δείγμα

Διαβάστε περισσότερα

Α. 1. Μετρήσεις και Σφάλµατα

Α. 1. Μετρήσεις και Σφάλµατα Α. 1. Μετρήσεις και Σφάλµατα Κάθε πειραµατική µέτρηση υπόκειται σε πειραµατικά σφάλµατα. Με τον όρο αυτό δεν εννοούµε λάθη τα οποία γίνονται κατά την εκτέλεση του πειράµατος ή τη λήψη των µετρήσεων, τα

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ σ. 2 Α. ΕΡΕΥΝΑ ΚΑΙ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2

ΕΙΣΑΓΩΓΗ σ. 2 Α. ΕΡΕΥΝΑ ΚΑΙ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2 1 Π Ε Ρ Ι Ε Χ Ο Μ Ε Ν Α ΕΙΣΑΓΩΓΗ σ. 2 Α. ΕΡΕΥΝΑ ΚΑΙ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2 Β. ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΕΥΝΑ 1. Γενικά Έννοιες.. 2 2. Πρακτικός Οδηγός Ανάλυσης εδοµένων.. 4 α. Οδηγός Λύσεων στο πλαίσιο

Διαβάστε περισσότερα

Π Α Ρ Α Ρ Τ Η Μ Α. Πίνακας 9. p ποσοστιαία Σημεία της Ελεγχοσυνάρτησης των. Προσημασμένων Τάξεων Μεγέθους του Wilcoxon

Π Α Ρ Α Ρ Τ Η Μ Α. Πίνακας 9. p ποσοστιαία Σημεία της Ελεγχοσυνάρτησης των. Προσημασμένων Τάξεων Μεγέθους του Wilcoxon ΠΙΝΑΚΕΣ Π Α Ρ Α Ρ Τ Η Μ Α Πίνακας 1. Διωνυμική Κατανομή Πίνακας 2. Τυποποιημένη Κανονική Κατανομή Πίνακας 3. Oρια Εμπιστοσύνης για την Πιθανότητα p της Διωνυμικής Κατανομής Πίνακας 4. Ποσοστιαία Σημεία

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΜΕΣΟΛΟΓΓΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ

ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΜΕΣΟΛΟΓΓΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ Α εξεταστική περίοδος χειµερινού εξαµήνου 4-5 ιάρκεια εξέτασης ώρες και 45 λεπτά Θέµατα Θέµα (α) Τα υποδείγµατα που χρησιµοποιούνται στην οικονοµική θεωρία ονοµάζονται ντετερµινιστικά ενώ τα οικονοµετρικά

Διαβάστε περισσότερα

ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ 2 (CHI-SQUARE)

ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ 2 (CHI-SQUARE) ΔΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ (CI-SQUARE) ΟΚΙΜΑΣΙΕΣ χ (CI-SQUARE). Εισαγωγή Οι στατιστικές δοκιμασίες που μελετήσαμε μέχρι τώρα ονομάζονται παραμετρικές (paramtrc) διότι χαρακτηρίζονται από υποθέσεις σχετικές είτε για

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΑΠΛΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑ Συντελεστής συσχέτισης (εκτιμητής Person: r, Y ( ( Y Y xy ( ( Y Y x y, όπου r, Y (ισχυρή θετική γραμμική συσχέτιση όταν, ισχυρή αρνητική

Διαβάστε περισσότερα

2. ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

2. ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2. ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ. Ας θεωρήσουμε ότι είναι γνωστό από στοιχεία της Παγκόσμιας Οργάνωσης Υγείας ότι οι τιμές χοληστερίνης στον πληθυσμό έχουν

Διαβάστε περισσότερα

6.2 Ο ΜΟΝΟΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

6.2 Ο ΜΟΝΟΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ 6.2 Ο ΜΟΝΟΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ Ο έλεγχος της ενότητας αυτής αποτελεί μία επέκταση του μονόπλευρου ελέγχου Smirnov στην περίπτωση περισσοτέρων από δύο δειγμάτων. Ο έλεγχος αυτός

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ

ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ Όπως έχει αποδειχθεί (βλέπε π.χ. Ε. Ξεκαλάκη και Ι. Πανάρετο 993) οι αναµενόµενες τιµές E( ) και E( m ) παρέχουν σηµαντικές πληροφορίες σχετικά µε την κατανοµή µιας πραγµατικής

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 3 ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ. 3.1 Η έννοια της παραγώγου. y = f(x) f(x 0 ), = f(x 0 + x) f(x 0 )

Κεφάλαιο 3 ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ. 3.1 Η έννοια της παραγώγου. y = f(x) f(x 0 ), = f(x 0 + x) f(x 0 ) Κεφάλαιο 3 ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ 3.1 Η έννοια της παραγώγου Εστω y = f(x) µία συνάρτηση, που συνδέει τις µεταβλητές ποσότητες x και y. Ενα ερώτηµα που µπορεί να προκύψει καθώς µελετούµε τις δύο αυτές ποσοτήτες είναι

Διαβάστε περισσότερα

Για το Θέμα 1 στα Μαθηματικά Γενικής Παιδείας Γ Λυκείου

Για το Θέμα 1 στα Μαθηματικά Γενικής Παιδείας Γ Λυκείου Για το Θέμα 1 στα Μαθηματικά Γενικής Παιδείας Γ Λυκείου Διαφορικός Λογισμός 1. Ισχύει f (g())) ) f ( = f (g())g () όπου f,g παραγωγίσιµες συναρτήσεις 2. Αν µια συνάρτηση f είναι παραγωγίσιµη σε ένα διάστηµα

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 19 ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ ΚΑΝΟΝΙΚΩΝ ΠΛΗΘΥΣΜΩΝ Όταν ενδιαφερόμαστε να συγκρίνουμε δύο πληθυσμούς, η φυσιολογική προσέγγιση είναι να προσπαθήσουμε να συγκρίνουμε

Διαβάστε περισσότερα

ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ

ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ Θα ξεκινήσουµε την παρουσίαση των γραµµικών συστηµάτων µε ένα απλό παράδειγµα από τη Γεωµετρία, το οποίο ϑα µας ϐοηθήσει στην κατανόηση των συστηµάτων αυτών και των συνθηκών

Διαβάστε περισσότερα

ιατύπωση τυπικής µορφής προβληµάτων Γραµµικού

ιατύπωση τυπικής µορφής προβληµάτων Γραµµικού Ο αλγόριθµος είναι αλγεβρική διαδικασία η οποία χρησιµοποιείται για την επίλυση προβληµάτων (προτύπων) Γραµµικού Προγραµµατισµού (ΠΓΠ). Ο αλγόριθµος έχει διάφορες παραλλαγές όπως η πινακοποιηµένη µορφή.

Διαβάστε περισσότερα

η αποδοτική κατανοµή των πόρων αποδοτική κατανοµή των πόρων Οικονοµική αποδοτικότητα Οικονοµία των µεταφορών Η ανεπάρκεια των πόρων &

η αποδοτική κατανοµή των πόρων αποδοτική κατανοµή των πόρων Οικονοµική αποδοτικότητα Οικονοµία των µεταφορών Η ανεπάρκεια των πόρων & 5 η αποδοτική κατανοµή των πόρων Οικονοµική αποδοτικότητα: Η αποτελεί θεµελιώδες πρόβληµα σε κάθε σύγχρονη οικονοµία. Το πρόβληµα της αποδοτικής κατανοµής των πόρων µπορεί να εκφρασθεί µε 4 βασικά ερωτήµατα

Διαβάστε περισσότερα

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n.. Μέτρα Κινδύνου για Δίτιμα Κατηγορικά Δεδομένα Σε αυτή την ενότητα θα ορίσουμε δείκτες μέτρησης του κινδύνου εμφάνισης μίας νόσου όταν έχουμε δίτιμες κατηγορικές μεταβλητές. Στην πιο απλή περίπτωση μας

Διαβάστε περισσότερα

ΠροσδιορισµόςΒέλτιστης Λύσης στα Προβλήµατα Μεταφοράς Η µέθοδος Stepping Stone

ΠροσδιορισµόςΒέλτιστης Λύσης στα Προβλήµατα Μεταφοράς Η µέθοδος Stepping Stone ΠροσδιορισµόςΒέλτιστης Λύσης στα Προβλήµατα Μεταφοράς Η µέθοδος Stepping Stone Hµέθοδος Stepping Stoneείναι µία επαναληπτική διαδικασία για τον προσδιορισµό της βέλτιστης λύσης σε ένα πρόβληµα µεταφοράς.

Διαβάστε περισσότερα

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες Εργαστήριο SPSS Ψ-4201 (ΕΡΓ) Λεωνίδας Α. Ζαμπετάκης Β.Sc., M.Env.Eng., M.Ind.Eng., D.Eng. Εmail: statisticsuoc@gmail.com Διαλέξεις αναρτημένες στο: Διαλέξεις: ftp://ftp.soc.uoc.gr/psycho/zampetakis/ Διάλεξη

Διαβάστε περισσότερα

----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------

----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------ ----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8 ο 8.1 Συντελεστές συσχέτισης: 8.1.1 Συσχέτιση Pearson, και ρ του Spearman 8.1.2 Υπολογισµός του συντελεστή

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΕΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ (One-Way Analyss of Varance) Η ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

ΤΟ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

ΤΟ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΤΟ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ Ο κύριος στόχος αυτού του κεφαλαίου είναι να δείξουµε ότι η ολοκλήρωση είναι η αντίστροφη πράξη της παραγώγισης και να δώσουµε τις βασικές µεθόδους υπολογισµού των ολοκληρωµάτων

Διαβάστε περισσότερα

Αριθµητική Παραγώγιση και Ολοκλήρωση

Αριθµητική Παραγώγιση και Ολοκλήρωση Ιαν. 9 Αριθµητική Παραγώγιση και Ολοκλήρωση Είδαµε στο κεφάλαιο της παρεµβολής συναρτήσεων πώς να προσεγγίζουµε µια (συνεχή) συνάρτηση f από ένα πολυώνυµο, όταν γνωρίζουµε + σηµεία του γραφήµατος της συνάρτησης:

Διαβάστε περισσότερα