ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ. Εισαγωγικό παράδειγµα

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ. Εισαγωγικό παράδειγµα"

Transcript

1 ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Εισαγωγικό παράδειγµα Τρεις µέθοδοι διδασκαλίας εφαρµόστηκαν σε άτοµα (ανά 8 η κάθε µία) και µετά εξετάστηκαν σε κοινά θέµατα. Η βαθµολογία ήταν: Ερώτηµα: Επηρεάζει η µέθοδος τη βαθµολογία? Αθροίζοντας τις βαθµολογίες και βρίσκοντας µέσους διαπιστώνεται ότι οι δύο πρώτες µέθοδοι δίνουν περίπου ίση χαµηλή βαθµολογία διαφορετική από την µεγαλύτερη για τη µέθοδο 3. Μέθ. Μέθ. Μέθ Σύν Ένας έλεγχος µε t-test ή µε Mann-Wtney test,ανά δύο τις µεθόδους θα έδινε απάντηση στο ερώτηµα. Καλύτερη µέθοδος είναι η Kruskal-Wallsη οποία λαµβάνει υπόψη και τις συσχετίσεις µεταξύ των µεθόδων. Θα µπορούσαµε να µελετήσουµε το πρόβληµα και µε βωβές µεταβλητές, όπως θα δούµε πιο κάτω. x Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

2 Μοντέλο Ανάλυση ιασποράς 3 Μοντέλο: Υπόθεση: j= µ + α+ ε j ε =, ε =, ε = j j 3j j j j Εφαρµογή στο παράδειγµα Συµβολισµοί j r = j = j η j-στη παρατήρηση στην κατηγορία r j= j r = το άθροισµα στην κατηγορία =,,..., j=,,..., r το µέσο άθροισµα στην κατηγορία Μέθ. Μέθ. Μέθ. 3 Υ =µ+α +ε Υ =µ+α +ε Υ 8 =µ+α +ε 8 Υ =µ+α +ε Υ =µ+α +ε Υ 8 =µ+α +ε 8 Υ 3 =µ+α 3 +ε 3 Υ 3 =µ+α 3 +ε 3 Υ 38 =µ+α 3 +ε 38 Υ./8=µ+α Υ./8=µ+α Υ 3./8=µ+α 3 = r = j= j r = j= j n = εδώ =3, r =8 το συνολικό άθροισµα ο γενικός µέσος Υπολογισµοί SSE= = r r ( j ) j = j= = j= = r ( ) = = r n r r ( j ) j = j= = j= n SSA= r = SST= = Αν τότε SSA=, και SST=SSE. SST=SSA+SSE =, Αν =,, j j τότε SSE=, και SST=SSA. αθ. τετρ. αποκλίσεων από το µέσο κάθε κατηγορίας αθ. τετρ. αποκλίσεων µε την υπόθεση όλες οι κατηγορίες έχουν τη δική τους τιµή συνολικό αθ. τετρ. αποκλίσεων Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

3 Ερµηνεία αθροισµάτων SSE, SSA 5 Παρατηρήστε ότι αν συµβεί όλα τα να είναι ίσα µε τότε το SSE=και SST=SSA, δηλαδή στην περίπτωση αυτή όλη η διασποράοφείλεται στις κατηγορίες του παράγοντα Α. Εποµένως οι ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣτου παράγοντα Α είναι πολύ σηµαντικές Όµοια αν όλα τα βρεθούν ίσα µε τότε το SSA=και SST=SSE, j δηλαδή στην περίπτωση αυτή όλη η διασποράοφείλεται σε καθαρά σφάλµατα µετρήσεων. Εποµένως οι ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣτου παράγοντα Α δεν έχουν καµία σηµασία. Η εφαρµογή στο παράδειγµα 6 Είναι =3, r =8, n= = 38, = 37, = 6, = 37 3 r SSE= 99 j = + + = j r = = = SSA= = + + = 5.83 = r n r 37 SST= j = 99 = n = j= Αποδεικνύεται SSA ~χ SSE ~χ n SST ~χ n Εδώ SSA ~χ SSE ~χ SST ~χ 3 Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 3

4 Κατανοµές αθροισµάτων Γενικά για τον υπολογισµό των βαθµών ελευθερίας αθροισµάτων µε όρους που κατανέµονται µε τυπική κανονική κατανοµή, ισχύει: β.ε. (για SS)= Στο SSΤ Στο SSE Στο SSA πλήθος ανεξάρτητων πλήθος ανεξάρτητων τετραγώνων που παραµέτρων που υπολογίζουν το SS εκτιµώνται r έχουµε nτετράγωνα από τα οποία SST= j υπολογίζεται µία παράµετρος = j= η.. β.ε.=n- r έχουµε n τετράγωνα από τα οποία υπολογίζονται παράµετροι SSE= j οι.,.,,. β.ε.=n- έχουµε τετράγωνα από τα οποία υπολογίζονται παράµετρος η.. β.ε.=- ΘΕΩΡΗΜΑ Η : α =α = =α ( ) = j= ( ) = ( ) SSA= r SSA( ) F Η : όχι η Η / = ~ F SS Ε /( n ), n 7 Πίνακας ANOVA 8 Πηγή Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F Παράγοντας Α (µεταξύ οµάδων) Υπόλοιπα (ανάµεσα στις οµάδες) ( ) j = j= r j = j= = r = r SSE= = = = = SST SSA - n- SST= ( ) j = = j= Σύνολο r n- = j n r = j= ( ) SSA= r = = = r n SSA MSA= SSE MSE = n MSA F= MSE Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

5 Ο πίνακας ANOVA στο παράδειγµα 9 Πηγή Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F ΜΕΘΟ ΟΙ (µεταξύ οµάδων) Υπόλοιπα (ανάµεσα στις οµάδες) Η υπόθεση Σύνολο Η : α =α = =α Η : όχι η Η ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ σε α=. διότι F,;. =5.85, και F,3;. =5.39 F,;. 5.8 Η σταθερά µ του µοντέλου ANOVA Στο µοντέλο η σταθερά µ µπορεί να j θεωρείται ότι παριστάνει τον γενικό µέσο όρο των παρατηρήσεων. Ισχύουν: = µ + α+ ε j ( j) ( j) E = µ + α = E = µ + α =... ( ) E = µ + α = j rα + rα rα = µ + r+ r r Αν rα + rα rα = τότε = µ α+ α α = όταν r =r = =r Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 5

6 Η σταθερά µ µπορεί να είναι ο µέσος Αν αντίθετα. rα+ r α r α r+ r r = α και θέσουµε µ * = µ + α α * = α α οπότε = µ + α+ ε = ( µ + α) + ( α α) + ε j= µ * + α * + εj j j j Επειδή έχουµε rα * + r α * r α * = = µ * = rα+ r α r α α r= Άρα, χωρίς περιορισµό της γενικότητας το µ µπορεί να θεωρείται ως ο γενικός µέσος. Συντελεστής η -Αντιθέσεις Ορισµός SSA η = SST Είναι ανάλογος του R αντίθεση - contrast Γενικά Η : λ α +λ α + +λ α =, µε λ +λ + +λ = ή λα=α µε λ = α vs α3 α + α vs α 3 Η : α -α 3 = Η : α +α 3 -α = Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 6

7 Παράδειγµα (αντοχή υλικών) 3 Α Β Γ = 5.5 r= 3 = Βρίσκουµε = 6.85 r= =.75 = r= 3 =.85 = 8.8 r= =.5 = 7. n= 5 = SST= = SSA= = SSE= =.9836 Ο πίνακας ANOVA στο δεύτερο παράδειγµα Πηγή ΥΛΙΚΑ (µεταξύ οµάδων) Υπόλοιπα (ανάµεσα στις οµάδες) Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F Σύνολο.733 Η υπόθεση διότι Κύριες Επιδράσεις Η : α =α =α 3 =α Η : όχι η Η ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ σε α=. F 3,;. =6.55, και F 3,;. =5.95 F 3,;. <F=.8869 αˆ = , αˆ = , αˆ = , αˆ = Ισχύει: 3α+ α+ α3+ α= Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 7

8 Άσκηση 5 Ο µετασχηµατισµός Z =α +β στο µοντέλο ANOVA, δεν µεταβάλλει το τελικό αποτέλεσµα της ανάλυσης διασποράς. Πως µεταβάλλονται οι κύριες επιδράσεις; Z = α + β r Z= α+ β α Όµοια Άρα ( ) ( ) Z= = α = α = = SSTZ= α SST και SSEZ= α SSE SSA r Z Z r SSA F Κύριες Επιδράσεις Εφαρµογή MSA MSA = Z Z MSE = Z MSE = F Z = + β n ( ) αˆ = Z Z = α = α α ˆ, =,,..., Z Z = α + β Στο προηγούµενο παράδειγµα κάντε το µετασχηµατισµό Ζ = -.5 και υπολογίστε τα SSA, SSE, SST, α, α, α3. Παρατηρείστε ότι βρίσκουµε τα ίδια αποτελέσµατα, µε απλούστερες πράξεις. Ισοδυναµία µε παλινδρόµηση Ε ΟΜΕΝΑ Α Β Γ Π X Z Z Z () () (3) ( ) () Υ 6 Υ Υ Υ 3 Υ Υ Υ Υ 3 Υ Υ Υ,r Υ,r Υ 3,r3 Υ,r Θέτουµε, στην οµάδα Α, στην οµάδα Β X= , στην οµάδα Π { {, στην οµάδα Α Ζ =, αλλού, στην οµάδα Β Ζ =, αλλού..., στην οµάδα Π Ζ = {, αλλού Υ,r Υ Υ Υ,r Υ P Υ P Υ,r Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 8

9 Το µοντέλο µε µεταβλητές 7 = β + β Z + β Z β Z + ε, t=,,..., n t, t, t, t t όπου Τότε y y y r = y y r y r z z z3 z z z z3 z και Z= z n zn z3 n z n n r r r r r Z Z = r r r r µε Z Z = Αναµενόµενο αφού Z+ Z Z n = Ένας τρόπος επίλυσης: µε γενικευµένο αντίστροφο Άλλος τρόπος επίλυσης: µε µία επιπλέον σχέση, π.χ. rβ + rβ rβ = Το µοντέλο µε - µεταβλητές 8 = β + β Z + β Z β Z + ε, t+,,..., n t, t, t -, t t όπου Τότε διότι y y y r = y y r y r Ισοδύναµο µε µ + α= β + β µ + α = β + β... µ + α- = β + β µ + α = β z z z3 z, z z z3 z και, Z= z n zn z3 n z, n n r r r r r Z Z = r µε Z r Z = r r... r r r r - = µ + α+ ε, =,,...,, j=,,..., r j ι j Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 9

10 Εφαρµογή στο πρώτο παράδειγµα = θέτουµε Άρα Ζ= { {, στη µέθοδο Ζ =, αλλού, στη µέθοδο 3 Ζ =, αλλού ε ε γ ε 8 ε γ= γ ε γ = ε8 ε 3 ε ( ) ΖΥ= = ˆγ = Z Z και προσαρµόζουµε = γ + γ Z + γ Z + ε Z Z = 8 8 Z Υ= ή =Ζ γ+ ε όπου - - ( ) - Z Z = 8 - µοντέλο πρόβλεψης ˆ =.75.5 Z+ 3 Z Το συµπέρασµα SSR= ˆγ Ζ ( ) = n 8 = 6 37 ( ) SST = = 99 = n Πηγή Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F Παλινδρόµηση Υπόλοιπα Σύνολο που συµφωνεί πλήρως (εκτός από την ονοµασία της πηγής) µε τον αντίστοιχο πίνακα που έδωσε η µέθοδος ANOVA. Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

11 Άλλοι έλεγχοι Η απόρριψη της µηδενικής υπόθεσης στο προηγούµενο παράδειγµα σηµαίνει ότι οι τρεις µέθοδοι διδασκαλίας διαφέρουν σηµαντικά. Μια εποπτική όµως θεώρηση των δεδοµένων οδηγεί στην υποψία ότι οι µέθοδοι και µάλλον δεν διαφέρουν µεταξύ τους. Ενδιαφέρει τότε η υπόθεση Η : α =α α 3 Η : όχι η Η Με ANOVA θα έπρεπε να θεωρήσουµε τα δεδοµένα σε δύο στάθµες οµαδοποιώντας τις µεθόδους και µαζί σε µία στάθµη, π.χ. την Α, και στη συνέχεια να επαναλάβουµε τη διαδικασία για τα νέα δεδοµένα. (Να γίνει ως άσκηση). Με παλινδρόµηση Βρίσκουµε πρώτα τη σχέση των κυρίων επιδράσεων µε τους συντελεστές παλινδρόµησης γ k. Είναι: µ + α = Z=, Z = α= α γ= µ + α = γ+ γ Z=, Z = δηλαδή α α3 γ µ + α = γ + γ Z =, Z = 3 Η υπόθεση, άρα, µετασχηµατίζεται: Η : γ =, γ Η : όχι η Η Τότε το µοντέλο ανάγεται στο περιορισµένο του = γ+ γz+ ε Εύκολα βρίσκουµε για το µοντέλο αυτό SSR Π =5., και επειδή ( SSR SSRΠ ) / F = = =.< s. άρα δεν απορρίπτεται η µηδενική υπόθεση. Αυτό που δείξαµε επιπλέον µε την παλινδρόµηση, είναι ότι όχι µόνον δεν απορρίπτεται η υπόθεση ότι οι µέθοδοι, δεν διαφέρουν µεταξύ τους, αλλά διαφέρουν από την 3, αλλά και ότι αυτή η υπόθεση είναι προτιµότερη από την γενικότερη οι τρεις µέθοδοι διαφέρουν µεταξύ τους Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

12 Ανάλυση ιασποράς µε Παράγοντες (ίσο πλήθος παρατηρήσεων σε κάθε κελί) 3 Ε ΟΜΕΝΑ: jk = Η k-στή παρατήρηση (k=,,...,r) της αντικειµενικής συνάρτησης στην (=,,...,) στάθµη του παράγοντα Α και στην j (j=,,...,q) στάθµη του παράγοντα Β Παράγοντας Α ΕΡΩΤΗΜΑΤΑ: Παράγοντας Β Β Β Β q A,, r,, r q,, qr A,, r,, r q,, qr A,, r,, r q,, qr ιαφέρουν οι στάθµες του παράγοντα Α µεταξύ τους; ιαφέρουν οι στάθµες του παράγοντα Β µεταξύ τους; Υπάρχει αλληλεπίδραση των παραγόντων Α και Β; Μεταβάλλονται, δηλαδή, οι τιµές στις διάφορες στάθµες του παράγοντα Β ανεξάρτητα από τη στάθµη του Α, ή υπάρχει συσχέτιση; Το µοντέλο µε δύο παράγοντες = µ + α + β + ( αβ) + ε jk j j jk µε r k= ε =, jk =,,..., j=,,..., q γενικός µέσος Υποθέσεις κύριες επιδράσεις α= α =... = α= β= β =... = β = q ( αβ) = ( α β) =... = ( αβ) = αλληλεπιδράσεις q σφάλµατα ο παράγων Α είναι ασήµαντος ο παράγων Β είναι ασήµαντος οι αλληλεπιδράσεις των παραγόντων Α και Β είναι ασήµαντες Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

13 Τα επί µέρους αθροίσµατα 5 αθροίσµατα γραµµών Παράγοντας Β Παράγοντας Α Β Β Β q A.. q... A.. q... A.. q q.... αθροίσµατα στα κελιά γενικό άθροισµα αθροίσµατα στηλών Πίνακας ANOVA 6 Πηγή Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F Παράγοντας Α (γραµµές) SSA= n qr = - SSA MSA= MSA F= MSE Παράγοντας Β (γραµµές) Αλληλεπίδραση Α -Β Υπόλοιπα Σύνολο SSB= n q j r j=, q j r, j= qr = SSAB= + r n q j j= SSE= SST SSA SSB SSAB SST= n, q, r jk, j, k= q- (-)(q-) q(r-) n-= qr- SSB MSB MSB= F= q MSE MSAB= MSAB SSAB F= = MSE ( )( q ) SSE MSE = n Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 3

14 Έλεγχοι υποθέσεων 7. Είναι οι κύριες επιδράσεις του παράγοντα Α διαφορετικές; MSA Η : α =α = =α = Συγκρίνουµε το λόγο F= MSΕ Η : όχι η Η µε την κρίσιµη τιµή F -,q(r-);α. Είναι οι κύριες επιδράσεις του παράγοντα Β διαφορετικές; MSB Η : β =β = =β q = Συγκρίνουµε το λόγο F= MSΕ Η : όχι η Η µε την κρίσιµη τιµή F q-,q(r-);α 3. Είναι οι αλληλεπιδράσεις των παραγόντων Α, Β διαφορετικές; Η : (αβ) =(αβ) = = Συγκρίνουµε το λόγο MSAB F= MSΕ Η : όχι η Η µε την κρίσιµη τιµή F (-)(q-),q(r-);α ΣΗΜΕΙΩΣΗ: Αν r= τότε λαµβάνουµε το SSAB ως SSE Στην περίπτωση αυτή η αλληλεπίδραση ελέγχεται µόνο οπτικά Ισοδυναµία µε παλινδρόµηση 8 Θέτοντας X =, στη στάθµη του Α {, αλλού =,,..., Z j =, στη στάθµη j του Β {, αλλού j=,,..., q αποδεικνύεται ότι το ισοδύναµο µοντέλο παλινδρόµησης, όταν δεν µας ενδιαφέρουν οι αλληλεπιδράσεις, είναι: = µ + β X β X +γ Z γ Z + ε q- q ή όταν µας ενδιαφέρουν και οι αλληλεπιδράσεις, είναι: = µ + β X β X +γ Z γ Z + - q- q + δ X Z + δ X Z δ X Z +ε, q - q- Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

15 Παράδειγµα 9 ύο κατηγορίες ασθενών εξετάσθηκαν ως προς την αντίδρασή τους σε τρία φάρµακα. Για κάθε φάρµακο και κάθε κατηγορία επελέγησαν τυχαία τρεις ασθενείς. Πριν και µετά τη χορήγηση µετρήθηκε µε κάποιο κριτήριο η αντίδραση των ασθενών και η διαφορά δίνεται παρακάτω. jk Φάρµακο Β Φάρµακο Β Φάρµακο 3 Β 3 Κατηγορία Α Κατηγορία Α 8 6 ιαφέρουν τα φάρµακα µεταξύ τους;, οι δύο κατηγορίες ασθενών; Υπάρχει διαφορά της επίδρασης στις δύο κατηγορίες; Υπολογισµοί 3 Αθροίσµατα Μέσες τιµές j. Β Β Β 3.. Α 8 5 Α j Υπολογίζουµε () = = 6 /8= 88 () = jk= = 98 qr (3) = = (5 + 7 ) / 9= 9 = = + + = r () j ( 3 5 ) / 6 93 = = + + = r (5) j ( ) / 3 9 j. Β Β Β 3.. Α Α 8.j SSA=(3)-()=8 SSB=()-()=8 SSAB=(5)-(3)-()+()= SSE=()-(5)=6 SST=()-()=36 Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 5

16 Πίνακας ANOVA 3 Πηγή Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F A 8 8. B 8.7 AB Υπόλοιπα Σύνολο 36 7 Κύριες επιδράσεις του παράγοντα ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ΑΣΘΕΝΩΝ Είναι ΜΗ ΣΗΜΑΝΤΙΚΕΣ Κύριες επιδράσεις του παράγοντα ΦΑΡΜΑΚΑ Είναι ΜΗ ΣΗΜΑΝΤΙΚΕΣ Αλληλεπιδράσεις ΚΑΤΗΓΟΡΙΩΝ-ΦΑΡΜΑΚΩΝ Είναι ΣΗΜΑΝΤΙΚΕΣ Εκτίµηση επιδράσεων - αλληλεπιδράσεων 3 ˆα = = ˆα = = (α β) j= j j+ βˆ = = βˆ = = βˆ = = 3 3 SSA 8 ηa = = =.569 SST 36 SSB 8 ηb = = =.58 SST 36 Β Β Β 3 Α - - Α - Ο παράγων ΚΑΤΗΓΟΡΙΑ ΑΣΘΕΝΩΝ εξηγεί µόνο το 5.7% της διασποράς Ο παράγων ΦΑΡΜΑΚΑ εξηγεί µόνο το 5.% της διασποράς Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 6

17 Τα προφίλ των αλληλεπιδράσεων 33 Εποπτικός έλεγχος ύπαρξης αλληλεπίδρασης Προφίλ κυρίων επιδράσεων φαρµάκων Προφίλ κυρίων επιδράσεων κατηγοριών ασθενών Ισοδύναµο µοντέλο παλινδρόµησης 3 Θέτοντας, στην κατηγ. ασθ. X= {, αλλού Το µοντέλο (µε αλληλεπιδράσεις) γράφεται Βρίσκουµε ˆγ = (, -6, -, -,, ) {, στο φάρµ. E=, αλλού = γ + γ X+ γ E +γ E + γ XE+ γ XE + ε 3 5 SSE=6, s = {, στο φάρµ. E =, αλλού Πηγή Αθροίσµ. Τετραγ. β.ε. Μέσα τετρ. F Παλινδρόµηση Υπόλοιπα Σύνολο 36 7 Στις δύο κατηγορίες ασθενών τα µοντέλα είναι Κατηγ. (Χ=) = γ+ γ + (γ+ γ ) E + (γ3+ γ 5 ) E+ ε Κατηγ. (Χ=) = γ+ γ E +γ3e+ ε Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 7

18 Επί µέρους έλεγχοι 35 Η υπόθεση «ΕΝ ΙΑΦΕΡΟΥΝ ΟΙ ΚΑΤΗΓΟΡΙΕΣ ταυτίζεται µε την υπόθεση γ =γ =γ 5 =, οπότε τα δύο µοντέλα ταυτίζονται. Η υπόθεση Η : γ =γ =γ 5 = Η : όχι η Η ελέγχεται µε το περιορισµένο µοντέλο που δίνει Επειδή η Η ΑΣΚΗΣΗ ( γ ˆ, γ ˆ, γ ˆ ) = ( 9, -, -) 3 ( SSE SSE) Π /3 F= = 6. s = γ + γ E +γ E + ε 3 SSE=68 και F 3,;. =5.95 ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ δηλαδή οι κατηγορίες διαφέρουν.. Ποια υπόθεση ελέγχει την ισότητα των αντιδράσεων στα τρία φάρµακα; (Η :γ =γ 3 =γ =γ 5 =, F=5.3~ F, ). Ποια υπόθεση ελέγχει την ισότητα των αντιδράσεων στα φάρµακα,3 αλλά όχι στο ; (Η :γ =γ =, F=.67) Παραγοντικά q r πειράµατα 36 ύο ή περισσότεροι παράγοντες µε, q, r,... στάθµες. Ίσο πλήθος παρατηρήσεων σε κάθε κελί, δηλαδή σε κάθε συνδυασµό από στάθµες των διαφόρων παραγόντων. Π.χ. Το προηγούµενο παράδειγµα είναι 3 3 παραγοντικό πείραµα µε 3 παρατηρήσεις σε κάθε κελί. ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ ( 3 3 πείραµα µε παρατηρήσεις σε κάθε κελί). ύο εξεταστές (C, C ) εκπαίδευσαν από 6 άτοµα, ανά 3 σε κάθε µία από τις τάξεις Α, Α. Οι µαθητές χωρίστηκαν σε -δες και εκπαιδεύτηκαν µε τρεις διαφορετικές µεθόδους Β, Β, Β 3. Βαθµολογήθηκαν τελικά µε κλίµακα -5, και τα αθροίσµατα κάθε -δας βαθµών δίνονται στον πίνακα: C C B B B 3 B B B 3 A A Η ανάλυση είναι ανάλογη µε αυτήν των δύο παραγόντων ΜΟΝΤΕΛΟ = µ + α + β +γ (α β) + ( aγ) (αβγ) + ε jk.. j k j k jk jk Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 8

19 Θέµατα () 37 Ο διπλανός πίνακας δίνει το ποσοστό του όγκου που καταλαµβάνουν οι πόροι ενός είδους ελαφρόπετρας που εντοπίστηκε σε τρεις περιοχές Α, Β και Γ. α) Μπορείτε να ισχυριστείτε µε βεβαιότητα 95%, κάνοντας ανάλυση διασποράς, ότι οι τρεις περιοχές παράγουν διαφορετικά είδη ελαφρόπετρας; Περιοχές Α Β Γ β) Μετασχηµατίστε κατάλληλα τα δεδοµένα ώστε να µπορείτε να προσαρµόσετε ένα γραµµικό µοντέλο σ αυτά. ιατυπώστε χωρίς να κάνετε την εκτίµηση των παραµέτρων τη µηδενική υπόθεση που απαντά στο προηγούµενο ερώτηµα. Μετά διατυπώστε άλλη µηδενική υπόθεση που να απαντά στο ερώτηµα ότι η περιοχή Γ παράγει ελαφρόπετρα µε πόρους που καταλαµβάνουν µεγαλύτερο ποσοστό όγκου από αυτό που καταλαµβάνουν οι πόροι της ελαφρόπετρας από την περιοχή Β ίνονται = Θέµατα () 38 Για να εξετάσουµε αν η συσκευασία παίζει ρόλο στις πωλήσεις πατατών, κάναµε το παρακάτω πείραµα. Συσκευάσαµε τις πατάτες σε τρεις διαφορετικές συσκευασίες, τις Σ, Σ και Σ 3, όπου κάθε συσκευασία περιείχε σε πλαστική σακούλα 3 κιλά πατάτες. Στη Σ οι πατάτες ήταν πλυµένες µε επιµέλεια αλλά είχαν οποιοδήποτε µέγεθος, στη Σ ήταν µέτρια πλυµένες και µε µέτριο µέγεθος, ενώ στη Σ 3 ήταν άπλυτες αλλά όλες µε οµοιόµορφο µέγεθος. Η τιµή ήταν η ίδια και για τις τρεις συσκευασίες. Οι πωλήσεις σε έξι τυχαίες δεκαπενθήµερες περιόδους, δίνονται στο διπλανό πίνακα: Σ Σ Σ 3 Βρέστε µε ανάλυση διασποράς αν η συσκευασία παίζει ρόλο στις πωλήσεις. Να γίνει ο πίνακας ανάλυσης της διασποράς και να διατυπωθεί η µηδενική υπόθεση που ελέγχεται. Επίσης, να εκτιµηθούν οι κύριες επιδράσεις των τριών συσκευασιών. ( ίνεται ότι τα αθροίσµατα τετραγώνων των µετρήσεων κάθε στήλης είναι αντίστοιχα 7, 877 και 867) Να γραφούν οι τύποι υπολογισµού των διαφόρων στατιστικών που υπολογίζετε Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς 9

20 Θέµατα (3) 39 Ένας αγρότης που παράγει καλαµπόκι ήθελε να εξετάσει ποιο από τρία µίγµατα λιπασµάτων (A, B, Γ) που προτείνονται από τους γεωπόνους, είναι τα καλύτερο για τα χωράφια του. Έτσι, χώρισε ένα χωράφι του σε ίσα τµήµατα και έριξε σε έξι από αυτά το λίπασµα Α, σε έξι το Β και σε έξι το Γ, ενώ άφησε και 6 χωρίς λίπασµα για έλεγχο. Στον παρακάτω πίνακα δίνεται η παραγωγή από κάθε τµήµα σε κατάλληλες µονάδες, ανάλογα µε το λίπασµα που χρησιµοποιήθηκε (µε Ε συµβολίζονται τα τµήµατα χωρίς λίπασµα). Λ ί π α σ µ α Παρατή ρηση Ε Α Β Γ α) Εξηγείστε µε ποιο τρόπο λειτουργεί η µέθοδος της ανάλυσης διασποράς για τα δεδοµένα αυτά, και ποιο είναι το µοντέλο που προσαρµόζεται. Ποιες προϋποθέσεις οφείλουν να ικανοποιούνται; β) Συµπληρώστε τον κατάλληλο για την περίπτωση πίνακα και διατυπώστε τα συµπεράσµατά σας σε στάθµη.5. Να γραφεί επίσης η τυπική µορφή της µηδενικής υπόθεσης την οποία αφορούσε το συµπέρασµά σας. ίνεται το άθροισµα τετραγώνων και ο γενικός µέσος 79. γ) Ποιες οι τιµές των κύριων επιδράσεων. Είναι δυνατό, µετά και την προηγούµενη ανάλυση, να µπορέσει ο αγρότης να επιλέξει ένα από τα λιπάσµατα; δ) Ορίστε κατάλληλες µεταβλητές και διαµορφώστε κατάλληλα τα δεδοµένα ώστε ο έλεγχος που ζητείται να γίνεται µε γραµµική παλινδρόµηση. Ποιο είναι τότε το µοντέλο; ιατυπώστε (χωρίς να κάνετε ανάλυση) τη µηδενική υπόθεση που απαντά στο ίδιο, όπως και στο (β), ερώτηµα. Θέµατα () Σε µία µελέτη της θεραπείας από δηλητηρίαση µε κάποιο Μέσοι χρόνοι επιβίωσης από τρία δηλητήρια (Ι, ΙΙ, ΙΙΙ) σε κάποια ζώα έγιναν 8 µετρήσεις του χρόνου επιβίωσης µετά από δηλητηρίαση ηλητήριο Α Β Γ και µε εφαρµογή µιας από θεραπείες (Α, Β, Γ, ). Για Ι κάθε συνδυασµό δηλητηρίου-θεραπείας έγιναν ΙΙ µετρήσεις και οι µέσοι χρόνοι επιβίωσης είναι αυτοί που ΙΙΙ δίνονται στον πίνακα. α) Συµβολίστε κατάλληλα τις αρχικές µετρήσεις και σηµειώστε τα σύµβολα που εκφράζουν τις τιµές που δίνονται στον πίνακα. Σχηµατίστε δύο πίνακες ο ένας να µας δίνει τα αθροίσµατα των χρόνων επιβίωσης όλων των ζώων που θεραπεύτηκαν µε την ίδια θεραπεία, και ο άλλος να µας δίνει τα αθροίσµατα των χρόνων επιβίωσης όλων των ζώων που δηλητηριάστηκαν από το ίδιο δηλητήριο. Επαληθεύσατε ότι το άθροισµα τετραγώνων για τον παράγοντα ΗΛΗΤΗΡΙΟ είναι.333. β) Κάναµε ανάλυση διασποράς µε δύο παράγοντες και ένα µέρος του πίνακα ANOVA που πήραµε είναι: Πηγή Αθρ. Τετραγ. ΗΛΗΤΗΡΙΟ.333 ΘΕΡΑΠΕΙΑ.96 ΗΛΗΤ ΘΕΡ ΥΠΟΛΟΙΠΑ.875 ΣΥΝΟΛΟ 3.58 β.ε Μέσα Τετρ. Συµπληρώστε τον πίνακα και διατυπώστε τα συµπεράσµατά σας για α=.5. F γ) Στο σχήµα κάναµε τη γραφική παράσταση των τιµών του πίνακα που δόθηκε. Πως µπορεί το σχήµα αυτό να επαληθεύσει κάποια από τα συµπεράσµατα που διατυπώσατε στο ερώτηµα (β); µέσες τιµές επιβίωσης A B C D θεραπεία ηλητήριο III II III Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς-ανάλυση ιασποράς

x y max(x))

x y max(x)) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0 Απλή Γραµµική Παλινδρόµηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Ένα Πρόβληµα εδοµένα.6 3. 3.8 4. 4.4 5.8 6.0 6.7 7. 7.8 y 5.6 7.9 8.0 8. 8. 9. 9.5 9.4 9.6 9.9 Έχει σχέση το yµε το ; Ειδικότερα

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017 Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017 2 α x b Παραγοντικό Πείραμα (1) Όταν θέλουμε να μελετήσουμε την επίδραση (στη μεταβλητή απόφασης) δύο παραγόντων, έστω Α και Β, με α στάθμες ο Α και b στάθμες

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ...

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ... ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0 Ένα Πρόβλημα Δεδομένα.6 3. 3.8 4. 4.4 5.8 6.0 6.7 7. 7.8 5.6 7.9 8.0 8. 8. 9. 9.5 9.4 9.6 9.9 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάμηνο Μαθηματικών Έχει σχέση το με το ; Ειδικότερα

Διαβάστε περισσότερα

και τυπική απόκλιση σ = 40mg ανά μπανάνα. α) Ποια είναι η πιθανότητα μια μπανάνα να περιέχει i)

και τυπική απόκλιση σ = 40mg ανά μπανάνα. α) Ποια είναι η πιθανότητα μια μπανάνα να περιέχει i) Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ Γραπτή Εξέταση Περιόδου Ιανουαρίου 8 στο Μάθημα Στατιστική 7..8. [] Ο ανθρώπινος οργανισμός χρειάζεται καθημερινά από έως 6 mg (mllgrams) καλίου. Η ποσότητα καλίου που περιέχεται στα τρόφιμα

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ (ΝΠΣ) & ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ (ΠΠΣ) (6o Εξάμηνο Μαθηματικών) Ιανουάριος 2008

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ (ΝΠΣ) & ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ (ΠΠΣ) (6o Εξάμηνο Μαθηματικών) Ιανουάριος 2008 ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ (ΝΠΣ) & ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ (ΠΠΣ) (6o Εξάμηνο Μαθηματικών) Ιανουάριος 008 Επώνυμο... Όνομα... A.E.M.... Εξάμηνο... Θέμα Θέμα Θέμα 3 Θέμα 4 Βαθμός ΝΠΣ

Διαβάστε περισσότερα

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή Σειρά Β Εξέταση Φεβρουαρίου (0/) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός Θεσσαλονίκη: 4/0/0 Επώνυµο Όνοµα Αρ. Μητρώου Κατεύθυνση Ζήτηµα ο ( µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Διαβάστε περισσότερα

συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό;

συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό; Γραπτή Εξέταση Περιόδου Ιουνίου 008 στο Μάθημα Στατιστική /07/08. Η πιθανότητα να υπάρχει στο υπέδαφος μιας συγκεκριμένης περιοχής εκμεταλλεύσιμο κοίτασμα πετρελαίου είναι 50%. Μια εταιρεία, που πρόκειται

Διαβάστε περισσότερα

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες 8. Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Παραγοντική Ανάλυση διασποράς-factorial Analsis of Variance Α, Β δύο παράγοντες κ: στάθμες (επίπεδα) του παράγοντα Α

Διαβάστε περισσότερα

Ζήτηµα 2. Κατεύθυνση µεταβολής γονιµότητας. Πειραµατικός Αγρός. Επεµβάσεις: Α1Β1:1, Α1Β2:2, Α1Β3:3, Α2Β1:4, Α2Β2:5 και Α2Β3:6

Ζήτηµα 2. Κατεύθυνση µεταβολής γονιµότητας. Πειραµατικός Αγρός. Επεµβάσεις: Α1Β1:1, Α1Β2:2, Α1Β3:3, Α2Β1:4, Α2Β2:5 και Α2Β3:6 Ζήτηµα. ίνεται το παρακάτω φύλλο δεδοµένων (πείραµα 2 2 πλήρως τυχαιοποιηµένο-crd, 3 επαναλήψεις ανά επέµβαση). Να υπολογιστούν οι µέσοι όροι για τον Παράγοντα Α (δύο επίπεδα Α και Α2), για τον Παράγοντα

Διαβάστε περισσότερα

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Υπάρχει σχέση ανάμεσα σε δύο ή περισσότερες μεταβλητές; Αν ναι, ποια είναι αυτή η σχέση; Πως μπορεί αυτή η σχέση να χρησιμοποιηθεί για να προβλέψουμε

Διαβάστε περισσότερα

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες 8. Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Α, Β δύο παράγοντες κ: στάθμες (επίπεδα) του παράγοντα Α λ: στάθμες (επίπεδα) του παράγοντα Β κ λ : πειραματικές συνθήκες

Διαβάστε περισσότερα

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011 Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 5//. [] Η ποσότητα, έστω Χ, ενός συντηρητικού που περιέχεται σε φιάλες αναψυκτικού

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23 Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 2 Μαΐου 2017 1/23 Ανάλυση Διακύμανσης. Η ανάλυση παλινδρόμησης μελετά τη στατιστική σχέση ανάμεσα

Διαβάστε περισσότερα

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική // (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) ο Θέμα [] Επιλέξαμε φακελάκια (της μισής ουγκιάς) που περιέχουν σταφίδες από την παραγωγή μιας εταιρείας

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40] Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 8// (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) ο Θέμα [4] Τα τελευταία χρόνια παρατηρείται συνεχώς αυξανόμενο ενδιαφέρον για τη μελέτη της συγκέντρωσης

Διαβάστε περισσότερα

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών Εξίσωση παλινδρόμησης Πρόβλεψη εξέλιξης Διμεταβλητές συσχετίσεις Πολλές φορές χρειάζεται να

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017 Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017 2 Γιατί ανάλυση διακύμανσης; (1) Ας θεωρήσουμε k πληθυσμούς με μέσες τιμές μ 1, μ 2,, μ k, αντίστοιχα Πως μπορούμε να συγκρίνουμε τις μέσες τιμές k πληθυσμών

Διαβάστε περισσότερα

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων 7.. Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων Όπως ήδη αναφέρθηκε, μία ευρύτατα διαδεδομένη μέθοδος για την εκτίμηση των σταθερών α και β είναι η μέθοδος των ελαχίστων τετραγώνων. Η μέθοδος αυτή επιλέγει εκτιμήτριες

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ Καθ Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 5 Έστω για την σύγκριση δειγμάτων συλλέγουμε παρατηρήσεις Υ =,,, από

Διαβάστε περισσότερα

, µπορεί να είναι η συνάρτηση. αλλού. πλησιάζουν προς την τιµή 1, η διασπορά της αυξάνεται ή ελαττώνεται; (Εξηγείστε γιατί).

, µπορεί να είναι η συνάρτηση. αλλού. πλησιάζουν προς την τιµή 1, η διασπορά της αυξάνεται ή ελαττώνεται; (Εξηγείστε γιατί). Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 009 στη Στατιστική 0/0/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ. [0] Οι ακαθάριστες εβδοµαδιαίες εισπράξεις µιας κτηνοτροφικής µονάδας, από την πώληση

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ (Analyss of Varance for two factor Experments) (Two-Way Analyss of Varance) Ο πειραματικός σχεδιασμός για τον οποίο θα μιλήσουμε είναι μια επέκταση της μεθοδολογίας

Διαβάστε περισσότερα

Y Y ... y nx1. nx1

Y Y ... y nx1. nx1 6 ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΠΙΚΑΚΩΝ Η χρησιμοποίηση και ο συμβολισμός πινάκων απλοποιεί σημαντικά τα αποτελέσματα της γραμμικής παλινδρόμησης, ιδίως στην περίπτωση της πολλαπλής παλινδρόμησης Γενικά,

Διαβάστε περισσότερα

SuperMac 20 Plus 48 Μεγάλη Ikegini CT-20D 55 Μεγάλη E-Mashines E20 54 Μεγάλη Sony GDM

SuperMac 20 Plus 48 Μεγάλη Ikegini CT-20D 55 Μεγάλη E-Mashines E20 54 Μεγάλη Sony GDM ΚΕΦΑΛΑΙΟ Πολλαπλή Γραµµική Παλινδρόµηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Πρόβληµα Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαµε στην αγορά και πήραµε τα στοιχεία του πίνακα Ερωτήµατα Έχει σχέση η τιµή

Διαβάστε περισσότερα

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 2 Εισαγωγή Η ανάλυση παλινδρόμησης περιλαμβάνει το σύνολο των μεθόδων της στατιστικής που αναφέρονται σε ποσοτικές σχέσεις μεταξύ μεταβλητών Πρότυπα παλινδρόμησης

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς Στατιστική Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα One-Way Anova Χατζόπουλος Σταύρος Κεφάλαιο 8ο. Ανάλυση ιασποράς 8.1 Εισαγωγή 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς 8.3 Ανάλυση ιασποράς με

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

cov(x, Y ) = E[(X E[X]) (Y E[Y ])] cov(x, Y ) = E[X Y ] E[X] E[Y ]

cov(x, Y ) = E[(X E[X]) (Y E[Y ])] cov(x, Y ) = E[X Y ] E[X] E[Y ] Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-317: Εφαρµοσµένες Στοχαστικές ιαδικασίες-εαρινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Συνδιασπορά - Συσχέτιση Τυχαίων Μεταβλητών Επιµέλεια : Κωνσταντίνα

Διαβάστε περισσότερα

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

Χ. Εμμανουηλίδης, 1 Εφαρμοσμένη Στατιστική Έρευνα Απλό Γραμμικό Υπόδειγμα AΠΛΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΥΠΟ ΕΙΓΜΑ Δρ. Χρήστος Εμμανουηλίδης Αν. Καθηγητής Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Εφαρμοσμένη Στατιστική, Τμήμα Ο.Ε. ΑΠΘ Χ. Εμμανουηλίδης,

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

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία Πληθυσμοί και δείγματα Πληθυσμός Περιλαμβάνει όλες τις πιθανές τιμές μιας μεταβλητής, δηλαδή αναφέρεται σε μια παρατήρηση σε όλα τα άτομα του πληθυσμού Ο πληθυσμός προσδιορίζεται

Διαβάστε περισσότερα

Έγιναν καλά εν έγιναν καλά Οµάδα Α (µε φάρµακο) Οµάδα Β (χωρίς φάρµακο) 35 15

Έγιναν καλά εν έγιναν καλά Οµάδα Α (µε φάρµακο) Οµάδα Β (χωρίς φάρµακο) 35 15 Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής Γραπτή Εξέταση Περιόδου Ιουνίου 009 στη Στατιστική 9/06/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ 1. Ο χρόνος ζωής ενός εξαρτήµατος εργαστηριακού οργάνου σε εκατοντάδες ώρες περιγράφεται

Διαβάστε περισσότερα

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA 7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA Παράδειγμα Μετρήσεις της συγκέντρωσης του strodum (mg/ml) σε πέντε υδάτινες περιοχές (Α,Β,C,D,Ε). Α Β C D Ε 8, 39,6 46,3 4,0 56,3 33, 40,8 4, 44, 54, 36,4 37,9 43,5 46,4 59,4

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

Επίπεδο Τιμές 12

Επίπεδο Τιμές 12 Άσκηση 1 (τοποθετήθηκε 26/10/2012) Οι παρακάτω μετρήσεις είναι χωρισμένες σε διαφορετικά επίπεδα ενός παράγοντα, προέρχονται από κανονική κατανομή με ίδια διακύμανση και είναι ανεξάρτητες μεταξύ τους.

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΤΑΞΗΣ ΜΕΓΕΘΟΥΣ

ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΤΑΞΗΣ ΜΕΓΕΘΟΥΣ . ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΤΑΞΗΣ ΜΕΓΕΘΟΥΣ (RANK REGRESSION).1 Μονότονη Παλινδρόμηση (Monotonic Regression) Από τη γραφική παράσταση των δεδομένων του προηγουμένου προβλήματος παρατηρούμε ότι τα ζευγάρια (Χ i, i )

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων Κεφάλαιο 9 Έλεγχοι υποθέσεων 9.1 Εισαγωγή Όταν παίρνουμε ένα ή περισσότερα τυχαία δείγμα από κανονικούς πληθυσμούς έχουμε τη δυνατότητα να υπολογίζουμε στατιστικά, όπως μέσους όρους, δειγματικές διασπορές

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

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 015 Ανάλυση Διακύμανσης Η Ανάλυση Διακύμανσης είναι μία τεχνική που

Διαβάστε περισσότερα

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test) .5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test) Ο διωνυμικός έλεγχος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον έλεγχο υποθέσεων αναφερομένων στα ποσοστιαία σημεία μίας τυχαίας μεταβλητής. Στην

Διαβάστε περισσότερα

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Σεπτεμβρίου 2008 στο Μάθημα Στατιστική Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ 29.9.2008

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Σεπτεμβρίου 2008 στο Μάθημα Στατιστική Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ 29.9.2008 Γραπτή Εξέταση Περιόδου Σεπτεμβρίου 8 στο Μάθημα Στατιστική Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ 9.9.8. [] Μια βιομηχανία τροφίμων προμηθεύεται νωπά κοτόπουλα από τρεις διαφορετικούς παραγωγούς Α, Β, Γ. Το % των κοτόπουλων

Διαβάστε περισσότερα

2.5.1 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ

2.5.1 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ .5. ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ Η μέθοδος κατασκευής διαστήματος εμπιστοσύνης για την πιθανότητα που περιγράφεται στην προηγούμενη ενότητα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατασκευή διαστημάτων

Διαβάστε περισσότερα

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις ΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΜΑΘΗΜΑ: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ IΙ ΕΙΣΗΓΗΤΡΙΑ: ΣΑΒΒΑΣ ΠΑΠΑ ΟΠΟΥΛΟΣ ΠΑΛΑΙΑ ΘΕΜΑΤΑ ********************************************************************

Διαβάστε περισσότερα

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία Γενικά Συσχέτιση και Συμμεταβολή Όταν σε ένα πείραμα παραλλάσουν ταυτόχρονα δύο μεταβλητές, τότε ενδιαφέρει να διερευνηθεί εάν και πως οι αλλαγές στη μία μεταβλητή σχετίζονται με τις αλλαγές στην άλλη.

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση διακύμανσης (Μονοδιάστατη) One-Way ANOVA

Ανάλυση διακύμανσης (Μονοδιάστατη) One-Way ANOVA Ανάλυση διακύμανσης (Μονοδιάστατη) One-Way ANOVA Ανάλυση διακύμανσης Η μονοδιάστατη ανάλυση διακύμανσης εξετάζει εάν δύο ή περισσότεροι ανεξάρτητοι πληθυσμοί έχουν τον ίδιο ή διαφορετικό μέσο όρο. Στην

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

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II . Ο Συντελεστής Προσδιορισμού Η γραμμή Παλινδρόμησης στο δείγμα, αποτελεί μία εκτίμηση της γραμμής παλινδρόμησης στον πληθυσμό. Αν και από τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων προκύπτουν εκτιμητές που έχουν

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 2 ο ) 31/3/2017

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 2 ο ) 31/3/2017 Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 2 ο ) 31/3/2017 2 Σχέδιο τυχαιοποιημένων πλήρων ομάδων (1) Αποτελεί ευθεία γενίκευση του σχεδίου που γνωρίσαμε όταν μιλήσαμε για τη σύγκριση κατά ζεύγη δύο μέσων μ 1 και μ 2

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ Καθ Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 05 Έλεγχος διακυμάνσεων Μας ενδιαφέρει να εξετάσουμε 5 δίαιτες που δίνονται

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων Κεφάλαιο 9 Έλεγχοι υποθέσεων 9.1 Εισαγωγή Όταν παίρνουμε ένα ή περισσότερα τυχαία δείγμα από κανονικούς πληθυσμούς έχουμε τη δυνατότητα να υπολογίζουμε στατιστικά, όπως μέσους όρους, δειγματικές διασπορές

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ 12) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 3

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ 12) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 3 ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ ) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Άσκηση. ( µον.). Έστω z ο µιγαδικός αριθµός z i, µε, R. (α) ίνεται η εξίσωση: z

Διαβάστε περισσότερα

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ - ΥΠΟ ΕΙΞΕΙΣ ΣΥΝΤΟΜΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ΣΤΙΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ - ΥΠΟ ΕΙΞΕΙΣ ΣΥΝΤΟΜΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ΣΤΙΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ - ΥΠΟ ΕΙΞΕΙΣ ΣΥΝΤΟΜΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ΣΤΙΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 4 o Κεφάλαιο ΑΝΑΛΥΣΗ Απαντήσεις στις ερωτήσεις του τύπου Σωστό-Λάθος. Σ 0. Σ 9. Λ. Λ. Σ 40. Σ. Σ. Σ 4. Λ 4. Λ. Σ 4. Σ 5. Σ 4. Σ 4. Λ 6. Σ 5. Λ 44.

Διαβάστε περισσότερα

ONE WAY ANOVA. .Π.Μ.Σ. Μαθηµατικά των Υπολογιστών & των αποφάσεων. Πάτρα, 11 Ιανουαρίου 2011

ONE WAY ANOVA. .Π.Μ.Σ. Μαθηµατικά των Υπολογιστών & των αποφάσεων. Πάτρα, 11 Ιανουαρίου 2011 Πάτρα, 11 Ιανουαρίου 2011 Πίνακας Περιεχοµένων 1 completely random design with fixed effects 2 3 Πίνακας Περιεχοµένων 1 completely random design with fixed effects 2 3 Γενικά completely random design with

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 13: Επανάληψη Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana 1 Γιατί μελετούμε την Οικονομετρία;

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

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει Θέματα ομάδας A 1. Σε κάποιο πείραμα τύχης μία τυχαία μεταβλητή λαμβάνει τις τιμές = 10 και = 10. Τότε η μέση τιμή x της θα είναι α. 10 β. 10 γ.,5 10 δ. 19,5 10 1= 10, = 10,. Δυο τυχαίες μεταβλητές, ακολουθούν

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΕΛΕΤΗ ΑΠΟ ΟΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΗΜΟΣΙΩΝ ΚΑΙ Ι ΙΩΤΙΚΩΝ ΛΥΚΕΙΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΕΛΕΤΗ ΑΠΟ ΟΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΗΜΟΣΙΩΝ ΚΑΙ Ι ΙΩΤΙΚΩΝ ΛΥΚΕΙΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΕΛΕΤΗ ΑΠΟ ΟΣΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΙΑΣ ΗΜΕΡΗΣΙΩΝ ΗΜΟΣΙΩΝ ΚΑΙ Ι ΙΩΤΙΚΩΝ ΛΥΚΕΙΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ Στο κεφάλαιο αυτό θα εξετάσουµε την απόδοση και την επιτυχία των υποψηφίων η µερησίων δηµοσίων και ιδιωτικών λυκείων

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 3: Ανάλυση γραμμικού υποδείγματος Απλή παλινδρόμηση (2 ο μέρος) Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Γενικό Γραμμικό Μοντέλο ... y Ae e. Πρόβλημα. Παράδειγμα. y 2 ΔΕΔΟΜΕΝΑ. y x x

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Γενικό Γραμμικό Μοντέλο ... y Ae e. Πρόβλημα. Παράδειγμα. y 2 ΔΕΔΟΜΕΝΑ. y x x Πρόβλημα ΚΕΦΑΛΑΙΟ Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάμηνο Μαθηματικών Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαμε στην αγορά και πήραμε τα στοιχεία του πίνακα Ερωτήματα Έχει σχέση η τιμή

Διαβάστε περισσότερα

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή: Δειγματοληψία Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ συμβολίζουμε την μέση τιμή: Επομένως στην δειγματοληψία πινάκων συνάφειας αναφερόμαστε στον

Διαβάστε περισσότερα

Αναπλ. Καθηγήτρια, Ελένη Κανδηλώρου. Αθήνα Σημειώσεις. Εκτίμηση των Παραμέτρων β 0 & β 1. Απλό γραμμικό υπόδειγμα: (1)

Αναπλ. Καθηγήτρια, Ελένη Κανδηλώρου. Αθήνα Σημειώσεις. Εκτίμηση των Παραμέτρων β 0 & β 1. Απλό γραμμικό υπόδειγμα: (1) Σημειώσεις Αναπλ. Καθηγήτρια, Ελένη Κανδηλώρου Αθήνα -3-7 Εκτίμηση των Παραμέτρων β & β Απλό γραμμικό υπόδειγμα: Y X () Η αναμενόμενη τιμή του Υ, δηλαδή, μέση τιμή του Υ, δίνεται παρακάτω: EY ( ) X EY

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΓΡΑΠΣΕ ΑΝΑΚΕΥΑΛΑΙΩΣΙΚΕ ΕΞΕΣΑΕΙ ΠΕΡΙΟΔΟΤ ΜΑΪΟΤ ΙΟΤΝΙΟΤ ΣΑΞΗ: ΘΕΜΑ 1 ο. A. Τι ονομάζουμε τετραγωνική ρίζα θετικού αριθμού α ;

ΘΕΩΡΙΑ ΓΡΑΠΣΕ ΑΝΑΚΕΥΑΛΑΙΩΣΙΚΕ ΕΞΕΣΑΕΙ ΠΕΡΙΟΔΟΤ ΜΑΪΟΤ ΙΟΤΝΙΟΤ ΣΑΞΗ: ΘΕΜΑ 1 ο. A. Τι ονομάζουμε τετραγωνική ρίζα θετικού αριθμού α ; ΓΡΑΠΣΕ ΑΝΑΚΕΥΑΛΑΙΩΣΙΚΕ ΕΞΕΣΑΕΙ ΠΕΡΙΟΔΟΤ ΜΑΪΟΤ ΙΟΤΝΙΟΤ ΣΑΞΗ: B ΘΕΩΡΙΑ ΘΕΜΑ 1 ο A. Τι ονομάζουμε τετραγωνική ρίζα θετικού αριθμού α ; B. Να αντιγράψετε και να συμπληρώσετε τις παρακάτω σχέσεις: i. Αν α 0,

Διαβάστε περισσότερα

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής Συντελεστής εμπιστοσύνης Όταν : x z c s < μ < x +z s c Ν>30 Στον πίνακα δίνονται κρίσιμες τιμές z c και η αντιστοίχισή τους σε διάφορους συντελεστές εμπιστοσύνης:

Διαβάστε περισσότερα

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 3η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 3η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενά Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 3η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα Ιδιότητες εκτιμώμενης ευθείας παλινδρόμησης με τη μέθοδο των ελαχίστων

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΔΑΣΟΛΟΓΙΑΣ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΔΑΣΟΛΟΓΙΑΣ Ασκήσεις ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΔΑΣΟΛΟΓΙΑΣ για Γενική Επανάληψη Πολυχρόνη Μωυσιάδη, Καθηγητή ΑΠΘ ΟΜΑΔΑ 1. Συναρτήσεις 1. Δείξτε ότι: και υπολογίστε την τιμή 2. 2. Να υπολογισθούν οι τιμές και 3. Υπολογίστε τις τιμές

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

Οµάδα (I): Οµάδα (II): Οµάδα (III):

Οµάδα (I): Οµάδα (II): Οµάδα (III): I Α) Να χαρακτηρίσετε τις προτάσεις που ακολουθούν γράφοντας στο τετράδιο σας την ένδειξη Σωστό (Σ) ή Λάθος (Λ), δίπλα στο γράµµα που αντιστοιχεί σε κάθε πρόταση ίνονται τρείς οµάδες τιµών Οµάδα (I): 0

Διαβάστε περισσότερα

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων Σχολή Χημικών Μηχανικών ΕΜΠ Εισαγωγή στην Χημική Μηχανική, ο εξάμηνο Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων Εισαγωγή Με βάση κάποιο δείγμα (Χ,Υ) ζητούμε να εξάγουμε συμπεράσματα για

Διαβάστε περισσότερα

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης 1 Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης Όπως γνωρίζουμε από προηγούμενα κεφάλαια, στόχος των περισσότερων στατιστικών αναλύσεων, είναι η έγκυρη γενίκευση των συμπερασμάτων, που προέρχονται από

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β Κουγιουμτζής Δημήτρης Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών Α.Π.Θ. Θεσσαλονίκη, Μάρτιος 4 Άδειες Χρήσης Το παρόν

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής Υποθέσεις του Απλού γραμμικού υποδείγματος της Παλινδρόμησης Η μεταβλητή ε t (διαταρακτικός όρος) είναι τυχαία μεταβλητή με μέσο όρο

Διαβάστε περισσότερα

Χρονικές σειρές 6 Ο μάθημα: Αυτοπαλίνδρομα μοντέλα (2)

Χρονικές σειρές 6 Ο μάθημα: Αυτοπαλίνδρομα μοντέλα (2) Χρονικές σειρές 6 Ο μάθημα: Αυτοπαλίνδρομα μοντέλα (2) Εαρινό εξάμηνο 2018-2019 Τμήμα Μαθηματικών ΑΠΘ Διδάσκουσα: Αγγελική Παπάνα Μεταδιδακτορική Ερευνήτρια Πολυτεχνική σχολή, Α.Π.Θ. & Οικονομικό Τμήμα,

Διαβάστε περισσότερα

Κανόνες παραγώγισης ( )

Κανόνες παραγώγισης ( ) 66 Κανόνες παραγώγισης Οι κανόνες παραγώγισης που ισχύουν για συναρτήσεις µιας µεταβλητής, ( παραγώγιση, αθροίσµατος, γινοµένου, πηλίκου και σύνθετων συναρτήσεων ) γενικεύονται και για συναρτήσεις πολλών

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

ΑΣΚΗΣΕΙΣ Πρόβλημα απουσιών στ)

ΑΣΚΗΣΕΙΣ Πρόβλημα απουσιών στ) ΑΣΚΗΣΕΙΣ. Ο διευθυντής προσωπικού μιας μεγάλης εταιρείας πιστεύει ότι ίσως υφίσταται κάποια σχέση μεταξύ των ημερών απουσίας και της ηλικίας των εργαζομένων. Με βάση την υπόθεση αυτή ενδιαφέρεται να κατασκευάσει

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 2015 Πληθυσμός: Εισαγωγή Ονομάζεται το σύνολο των χαρακτηριστικών που

Διαβάστε περισσότερα

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής ΣΕΙΡΑ Α Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 013 στη Στατιστική για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ., Γ.Β., Α.Ο.Α. και Ε.Ζ.Π.&Υ. 08/0/013 1. [0] Η ποσότητα, έστω Χ, καλίου που περιέχεται

Διαβάστε περισσότερα

Εργάτης Μηχάνηµα τύπου Α Μηχάνηµα τύπου Β

Εργάτης Μηχάνηµα τύπου Α Μηχάνηµα τύπου Β Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής Γραπτή Εξέταση Περιόδου Σεπτεµβρίου 2009 στη Στατιστική 30/09/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ [20] Μια καπνοβιοµηχανία ισχυρίζεται ότι στα νέα τσιγάρα που διαφηµίζει, η ποσότητα

Διαβάστε περισσότερα

Απαραμετρική Στατιστική. Έλεγχοι για k 2 ανεξάρτητους πληθυσμούς

Απαραμετρική Στατιστική. Έλεγχοι για k 2 ανεξάρτητους πληθυσμούς Απαραμετρική Στατιστική Έλεγχοι για k 2 ανεξάρτητους πληθυσμούς Πολλά από τα κριτήρια της στατιστικής συμπερασματολογίας βασίζονται σε περιοριστικές υποθέσεις για την κατανομή των πληθυσμών από τους οποίους

Διαβάστε περισσότερα

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων 6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων 6.1 Το Πρόβλημα του Ελέγχου Υποθέσεων Ενός υποθέσουμε ότι μία φαρμακευτική εταιρεία πειραματίζεται πάνω σε ένα νέο φάρμακο για κάποια ασθένεια έχοντας ως στόχο, τα πρώτα θετικά

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

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ. 1 ο ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ. ΘΕΜΑ 1 ο Δίνεται η συνάρτηση f x. Ι. Το πεδίο ορισμού της f είναι:., 1 υ -1, B. 1, Γ. -1,., 1.

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ. 1 ο ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ. ΘΕΜΑ 1 ο Δίνεται η συνάρτηση f x. Ι. Το πεδίο ορισμού της f είναι:., 1 υ -1, B. 1, Γ. -1,., 1. Γ ΛΥΚΕΙΟΥ-ΓΕΝΙΚΗ ΠΑΙΔΕΙΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ο ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΘΕΜΑ ο Δίνεται η συνάρτηση f Ι. Το πεδίο ορισμού της f είναι:., υ -, B., Γ. -,.,., ΙΙ. Το όριο f lm 0 είναι ίσο με: Α. 0 Β. Γ. Δ. Ε. Τίποτε από τα προηγούμενα

Διαβάστε περισσότερα

1.2 Α. ΑΛΓΕΒΡΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ

1.2 Α. ΑΛΓΕΒΡΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ 1 1. Α. ΑΛΓΕΒΡΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ MΟΝΩΝΥΜΑ ΘΕΩΡΙΑ 1. Αριθµητική παράσταση : Είναι η παράσταση που περιέχει πράξεις µεταξύ αριθµών. Αλγεβρική παράσταση : Είναι η παράσταση που περιέχει πράξεις µεταξύ αριθµών

Διαβάστε περισσότερα

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

Διαχείριση Υδατικών Πόρων Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Διαχείριση Υδατικών Πόρων Γ.. Τσακίρης Μάθημα 3 ο Λεκάνη απορροής Υπάρχουσα κατάσταση Σενάριο 1: Μέσες υδρολογικές συνθήκες Σενάριο : Δυσμενείς υδρολογικές συνθήκες Μελλοντική

Διαβάστε περισσότερα

15, 11, 10, 10, 14, 16, 19, 18, 13, 17

15, 11, 10, 10, 14, 16, 19, 18, 13, 17 ΜΕΡΟΣ 1 0 Α Σ Κ Η Σ Ε Ι Σ Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η Σ 1. Σε ένα Λύκειο θέλουµε να εξετάσουµε την επίδοση 10 µαθητών στο µάθηµα της Στατιστικής στο τέλος του β τετραµήνου. Πήραµε τις ακόλουθες βαθµολογίες: 15,

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ» ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ ) TEΛΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ 4 Ιουνίου 7 Από τα κάτωθι Θέµατα καλείστε να λύσετε το ο που περιλαµβάνει ερωτήµατα από όλη την ύλη

Διαβάστε περισσότερα

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή: Δειγματοληψία Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ συμβολίζουμε την μέση τιμή: Επομένως στην δειγματοληψία πινάκων συνάφειας αναφερόμαστε στον

Διαβάστε περισσότερα

MEΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΤΗΣ ΜΟΡΦΗΣ Y= g( X1, X2,..., Xn)

MEΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΤΗΣ ΜΟΡΦΗΣ Y= g( X1, X2,..., Xn) MEΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΤΗΣ ΜΟΡΦΗΣ g( Έστω τυχαίες µεταβλητές οι οποίες έχουν κάποια από κοινού κατανοµή Ας υποθέσουµε ότι επιθυµούµε να προσδιορίσουµε την κατανοµή της τυχαίας µεταβλητής g( Η θεωρία των ένα-προς-ένα

Διαβάστε περισσότερα

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ 7o Μάθημα: Απλή παλινδρόμηση (ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ) Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ & ΠΑΜΑΚ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ. Άσκηση 1. Βρείτε δ/μα εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή μ κανονικού πληθυσμού όταν n=20,

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ. Άσκηση 1. Βρείτε δ/μα εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή μ κανονικού πληθυσμού όταν n=20, ΜΕΜ64: Εφαρμοσμένη Στατιστική 1 ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ Άσκηση 1. Βρείτε δ/μα εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή μ κανονικού πληθυσμού όταν n=0, X = 7.5, σ = 16, α = 5%. Πως αλλάζει το διάστημα αν

Διαβάστε περισσότερα

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή Σειρά Α σ1 Επώνυµο Όνοµα Αρ. Μητρώου Ζήτηµα 1 ο (3 µονάδες) Εξετάσεις Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Στατιστική Θεσσαλονίκη: 03/03/2012 Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη

Διαβάστε περισσότερα

Μάθηµα 1. Κεφάλαιο 1o: Συστήµατα. γ R παριστάνει ευθεία και καλείται γραµµική εξίσωση µε δύο αγνώστους.

Μάθηµα 1. Κεφάλαιο 1o: Συστήµατα. γ R παριστάνει ευθεία και καλείται γραµµική εξίσωση µε δύο αγνώστους. Μάθηµα 1 Κεφάλαιο 1o: Συστήµατα Θεµατικές Ενότητες: A. Συστήµατα Γραµµικών Εξισώσεων B. Συστήµατα 3x3 Α. ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΕΞΙΣΩΣΕΩΝ Ορισµοί Κάθε εξίσωση της µορφής α x+β =γ, µε α, β, γ R παριστάνει

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής. 1 η Πρόοδος στο Μάθηµα Στατιστική 5/12/08 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ. 3 ο Θέµα

Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής. 1 η Πρόοδος στο Μάθηµα Στατιστική 5/12/08 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ. 3 ο Θέµα Εργαστήριο Μαθηµατικών & Στατιστικής Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ η Πρόοδος στο Μάθηµα Στατιστική 5//8 ο Θέµα To % των ζώων µιας µεγάλης κτηνοτροφικής µονάδας έχει προσβληθεί από µια ασθένεια. Για τη διάγνωση της συγκεκριµένης

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Στατιστική Ι Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για

Διαβάστε περισσότερα

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116)

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116) Σελίδα 1 ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙΙ (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΟΣ ΥΠΟΤΡΟΦΟΣ ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Εφαρμοσμένη Στατιστική ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εφαρμοσμένη Στατιστική Ανάλυση διακύμανσης Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες

Διαβάστε περισσότερα

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ - ΥΠΟ ΕΙΞΕΙΣ ΣΤΙΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ - ΥΠΟ ΕΙΞΕΙΣ ΣΤΙΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ - ΥΠΟ ΕΙΞΕΙΣ ΣΤΙΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ 3 Κεφάλαιο ο: ΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ ο ΜΕΡΟΣ Απαντήσεις στις ερωτήσεις του τύπου Σωστό-Λάθος. Σ 6. Λ 8. Λ. Σ 7. Σ 9. Λ 3. Λ 8. Λ 3. Σ 4. Σ 9. Σ 3. α) Σ 5. Σ. Σ β) Σ 6.

Διαβάστε περισσότερα

Ποιο από τα δύο τµήµατα είχε καλύτερη επίδοση; επ. Κωνσταντίνος Π. Χρήστου

Ποιο από τα δύο τµήµατα είχε καλύτερη επίδοση; επ. Κωνσταντίνος Π. Χρήστου Ένας καθηγητής µαθηµατικών έδωσε σε δύο τµήµατα µιας τάξης του σχολείου του το ίδιο τεστ. Η επίδοση των µαθητών του κάθε τµήµατος (όπως µετρήθηκε µε τη χρήση µιας εικοσαβάθµιας κλίµακας) παρουσιάζεται

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

Η Ευκλείδεια διαίρεση

Η Ευκλείδεια διαίρεση 1 Η Ευκλείδεια διαίρεση Α. ΑΠΑΡΑΙΤΗΤΕΣ ΓΝΩΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ Θεώρηµα Αποδεικνύεται ότι για οποιουσδήποτε ακέραιους α και β, β 0, ισχύει το παρακάτω θεώρηµα και διατυπώνεται ως εξής : Αν α και β ακέραιοι µε β

Διαβάστε περισσότερα

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων Σχολή Χημικών Μηχανικών ΕΜΠ Ανάλυση Συστημάτων Χημικής Μηχανικής, ο εξάμηνο Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων Διδάσκοντες: Χ. Κυρανούδης, Γ. Μαυρωτάς Εισαγωγή Με βάση κάποιο δείγμα

Διαβάστε περισσότερα