ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. Ακαδ. Έτος Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ. ιδάσκων: ιδάσκων ε ί Συµβάσει Π. 407/80.

Σχετικά έγγραφα
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ

Σηµειώσεις Θεωρίας και Μέθοδοι. Κεφάλαιο: Παράγωγοι. και Cgδυο συναρτήσεων f και g εργαζόµαστε ως εξής: x,f(x ) και ( ) ó a

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Equase Κωδικός διανοµής :

Κεφάλαιο 2 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ. 2.1 Σηµειακή Εκτίµηση. ˆθ παίρνει διαφορετικές τιµές, δηλαδή η ˆθ είναι η ίδια τ.µ. µε κάποια κατανοµή κι έχει µέση

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στατιστική Συμπερασματολογία

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεϕάλαιο 2 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ. 2.1 Σηµειακή Εκτίµηση. {x 1,..., x n } της X από ένα δείγµα µεγέθους n. Τότε η σηµειακή εκτίµηση της θ δίνεται

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ JAVA. 2 η ιάλεξη

ΣΕΙΡΕΣ FOURIER. ο µετασχηµατισµός αυτός δίνεται από την σχέση x = ). Έτσι, χωρίς βλάβη της γενικότητας,

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

X = = 81 9 = 9

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ

3. Κατανομές πιθανότητας

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

επ. Κωνσταντίνος Π. Χρήστου

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 14 Μαρτίου /34

x y max(x))

ΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ Τ -083/18 ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΑΡΟΧΗ ΥΠΗΡΕΣΙΩΝ ΚΑΘΑΡΙΣΜΟΥ ΤΩΝ ΣΤΑΘΜΩΝ ΤΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΤΩΝ ΓΡΑΜΜΩΝ 1,2 & 3 ΤΗΣ ΣΤΑΣΥ- ΤΕΥΧΟΣ ΙΕΥΚΡΙΝΙΣΕΩΝ

ΠΡΩΤΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΕΡΕΥΝΑΣ ΚΑΤΑΓΡΑΦΗΣ ΤΩΝ ΚΛΕΙΣΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΣΕ ΚΕΝΤΡΙΚΟΥΣ ΕΜΠΟΡΙΚΟΥΣ ΡΟΜΟΥΣ ΤΗΣ ΑΘΗΝΑΣ

Προσδιορισµός ρο ής αδράνειας κυλίνδρου ή σφαίρας ου κυλίεται χωρίς ολίσθηση σε κεκλιµένο ε ί εδο

Στατιστική. Εκτιμητική

Σχεσιακή Άλγεβρα. Κεφάλαιο 4. Database Management Systems, R. Ramakrishnan and J. Gehrke

ΕΞΕΤAΣΗ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ-ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΟΚΤΩΒΡΙΟΣ 2002 Λ Υ Σ Ε Ι Σ Τ Ω Ν Α Σ Κ Η Σ Ε Ω Ν ΜΕΡΟΣ Α

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2004

δεν µ ορούµε να συµφωνήσουµε µε οιον τρό ο το ρόβληµα αυτό θα λυθεί.

Μοντελοποίηση, Ανάλυση και Σχεδιασμός Στοχαστικών Συστημάτων

Στατιστική για Χημικούς Μηχανικούς Έλεγχος στατιστικών υποθέσεων. Κουγιουμτζής Δημήτριος Τμήμα Χημικών Μηχανικών

ΙΟΥΝΙΟΣ 2007 Εξετάσεις στο µάθηµα ΑΤΜΟΣΦΑΙΡΙΚΗ ΙΑΧΥΣΗ & ΙΑΣΠΟΡΑ

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη

εξαρτάται από το θ και για αυτό γράφουµε την σ.π.π. στην εξής µορφή: ( θ, + ) θ θ n 2n (θ,+ ) 1, 0, x θ.

ΣΑΣΙΣΙΚΗ. Ακαδ. Έτος Βασίλης ΚΟΤΣΡΑ. Διδάσκων: Διδάσκων επί Συμβάσει Π.Δ 407/80.

ΛΥΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι ΜΕΡΟΣ Α (Σ. ΧΑΤΖΗΣΠΥΡΟΣ) . Δείξτε ότι η στατιστική συνάρτηση T = X( n)

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:

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

ΕΛΕΓΧΟΙ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗΣ & ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

( ) 2. χρόνος σε min. 2. xa x. x x v

ΚΙΝΗΤΕΣ & ΟΡΥΦΟΡΙΚΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ 3 Ο ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΤΕΙ ΙΟΝΙΩΝ ΝΗΣΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

ΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Θεόδωρος Χ. Κουτρουµ ανίδης Αναπληρωτής Καθηγητής ΠΘ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΑΛΓΕΒΡΑ Β ΛΥΚΕΙΟΥ - ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΕΙΣ ΚΑΙ ΜΕΘΟΔΕΥΣΕΙΣ ΤΡΙΓΩΝΟΜΕΤΡΙΚΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Μη Παραµετρική Στατιστική, Κ. Πετρόπουλος. Τµήµα Μαθηµατικών, Πανεπιστήµιο Πατρών

1.1 ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ. 1. Ορισµός. 2. Συµβολισµός. 3. Επεξήγηση συµβόλων. 4. Γραφική παράσταση της συνάρτησης f : A R

Μονάδα Συντονισµού και Παρακολούθησης ράσεων ΕΚΤ των ΠΕΠ, ΕΥΣΕΚΤ.

4 ΤΥΠΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Στο δι λανό Έστω η συνάρτηση f(x) = l n Αν f( x) = x+ x + 1. Να α οδείξετε ότι

Κεφάλαιο 3 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ. 3.1 Συσχέτιση δύο τ.µ.

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

ιαστήµατα Εµπιστοσύνης

3. ΣΤΡΩΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΗ ΤΥΧΑΙΑ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ (Stratified Random Sampling)

ΕΝΗΜΕΡΩΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΟΛΗ

2.5.1 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ

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

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

4. Αναδροµικός τύπος Είναι ο τύπος που συσχετίζει δύο ή περισσότερους γενικούς όρους µιας ακολουθίας

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:

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

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

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2011 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

Ε Λ Τ Ι Ο Τ Υ Π Ο Υ ΗΜΟΓΡΑΦΙΚΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΑ

κινητού και να βρούµε ποιο από τα δυο προηγείται, πρέπει να ακολουθήσουµε τα εξής βήµατα:

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Εκτίμηση Διαστήματος. Χ. Εμμανουηλίδης, 1. Στατιστική ΙI. Εκτίμηση Διαστήματος Εμπιστοσύνης για τον Μέσο

Λύση Θεμάτων Πιθανοτήτων-Στατιστικής (Φλεβάρης 17) Σειρά Α

Πριν α ό την έναρξη της συνεδρίασης ο Πρόεδρος δια ίστωσε ότι α ό τα εννέα (9) µέλη της Οικονοµικής Ε ιτρο ής:

ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗ ΑΡ. Μ.Α.Ε. 602/06/Β/86/04 ΓΕΜΗ Π Ρ Ο Σ Κ Λ Η Σ Η ΤΩΝ ΜΕΤΟΧΩΝ ΤΗΣ ΑΝΩΝΥΜΟΥ ΕΤΑΙΡΕΙΑΣ ΜΕ ΤΗΝ ΕΠΩΝΥΜΙΑ

Ε ΚΙΝ,n = -Ε n Ε ΥΝ,n = 2E n

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

Στατιστική Συμπερασματολογία

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

Εκτιμήτριες. Κώστας Γλυκός ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΣ. Ασκήσεις για ΑΕΙ και ΤΕΙ. Kglykos.gr. σε Εκτιμήτριες. μέθοδος ροπών και μέγιστης πιθανοφάνειας

Πίνακας κατανοµής συχνοτήτων και αθροιστικών συχνοτήτων. Σχετ.

Α4. Να χαρακτηρίσετε τις προτάσεις που ακολουθούν, γράφοντας στο τετράδιό σας δίπλα στο γράµµα που αντιστοιχεί σε κάθε πρόταση, τη λέξη Σωστό, αν η

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Συνάρτηση f, λέγεται η διαδικασία µε βάση την. Παρατηρήσεις - Σχόλια f

ΠΡΟΣΕΛΚΥΣΗ ΕΝ ΙΑΦΕΡΟΝΤΟΣ

ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ - ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Μοντελοποίηση, Ανάλυση και Σχεδιασμός Στοχαστικών Συστημάτων

Α Α: 6ΡΠΝ465ΦΘΕ-6ΛΜ. ΘΕΜΑ: Ε αναφορά των Σχολικών Φυλάκων στους ήµους

f( x 1, x ( ) ( ) f x > f x. ( ) ( )

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ 12)

Κοινωνικά Δίκτυα Χαρακτηριστικά & Μοντέλα Γράφων

Transcript:

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 2012-2013 ιδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ ιδάσκων ε ί Συµβάσει Π. 407/80 v.koutras@fµe.aegean.gr Τηλ: 2271035457

ιαστήµατα Εµ ιστοσύνης Έστω ένας ληθυσµός ο ο οίος ακολουθεί κά οια κατανοµή µε συνάρτηση υκνότητας ιθανότητας f(x) και έστω ότι στον τύ ο της f(x) εµφανίζεται µια άγνωστη αράµετρος θ. Τοζητούµενοεδώείναιηεύρεσηενόςδιαστήµατος (θ 1, θ 2 )µέσαστοο οίοείναι ιθανό να βρίσκεται η αράµετρος θ Το διάστηµα αυτό ονοµάζεται διάστηµα εµ ιστοσύνης (δ.ε.) Η ιθανότητα να βρίσκεται η αράµετρος θ µέσα στο διάστηµα εµ ιστοσύνης, ονοµάζεται βαθµός εµ ιστοσύνης και συµβολίζεται µε 1-α ή διαφορετικά 100%(1-α) Pr(θ 1 <θ<θ 2 )=1-α

ιαστήµατα Εµ ιστοσύνης Οι ερι τώσεις ου ακολουθούν αναφέρονται στην κανονική κατανοµή αλλά µ ορούν να εφαρµοστούν κατά ροσέγγιση και σε µη-κανονικούς ληθυσµούς Υ οθέτουµε ότιµείναιηµέσητιµήτου ληθυσµούέστω X είναιηµέσητιµή του δείγµατος και αντίστοιχα σ 2 είναι η διασ ορά του ληθυσµού και S 2 διασ ορά του δείγµατος η ο οία υ ολογίζεται ως: µ άγνωστο S 2 = 1 n 1 n ( X i X) i= 1 2 µ γνωστό S 2 1 = n n ( X i µ ) i= 1 2

ιαστήµατα Εµ ιστοσύνης Οι ερι τώσεις ου ακολουθούν αναφέρονται στην κανονική κατανοµή αλλά µ ορούν να εφαρµοστούν κατά ροσέγγιση και σε µη-κανονικούς ληθυσµούς Υ οθέτουµε ότιµείναιηµέσητιµήτου ληθυσµούέστω X είναιηµέσητιµή του δείγµατος και αντίστοιχα σ 2 είναι η διασ ορά του ληθυσµού και S 2 διασ ορά του δείγµατος η ο οία υ ολογίζεται ως: µ άγνωστο S 2 = 1 n 1 n ( X i X) i= 1 2 µ γνωστό S 2 1 = n n ( X i µ ) i= 1 2

την µέση τιµή µ του ληθυσµού Ησηµειακήεκτίµησητηςµέσηςτιµής µµιαςτ.µ.xείναιηδειγµατικήµέσητιµή X ου είναι κι αµερόλη τη εκτιµήτρια της µ, δηλαδή µ = E( X ) = µ X Παρ όλο ου η εκτιµήτρια είναι διαφορετική α ό δείγµα σε δείγµα, ε ειδή η είναι συνε ής εκτιµήτρια όταν αυξάνεται το µέγεθος n του δείγµατος λησιάζει τηµέσητιµή µ. Η διασ ορά λοι όν της θα ρέ ει να εξαρτάται α ό το n. Πράγµατι έχουµε δείξει ότι σ = σ 2 X 2 n δηλαδή η διασ ορά της εκτιµήτριας είναι ανάλογη της διασ οράς σ 2 της X κι αντιστρόφως ανάλογη του αριθµού των αρατηρήσεων n. σ =σ Την τυ ική α όκλιση της θα την ονοµάζουµε σταθερό X σφάλµα(standard error), γιατί ορίζει το τυ ικό σφάλµα εκτίµησης της µ µε n X X

την µέση τιµή µ του ληθυσµού Έστω {x 1,x 2,,x n } ένα τ.δ. α ό έναν ληθυσµό. Το µέγεθος του δείγµατος είναι ίσο µε n. Η µέση τιµή του δείγµατος είναι ε ίσης ότι γνωρίζουµε το 1-α X και η διασ ορά του S 2. Έστω Τότε διακρίνουµε τις ακόλουθες ερι τώσεις: (Α) Γνωστή διασ ορά του ληθυσµού σ 2 Για την τυ ική κανονική κατανοµή µ ορούµε να ορίσουµε ένα διάστηµα [z α/2, z 1 α/2 ],στοο οίοθαανήκειηzµε κά οια δοθείσα ιθανότητα 1 α

την µέση τιµή µ του ληθυσµού Τα άκρα του διαστήµατος,z α/2 καιz 1 α/2, λέγονται κρίσιµες τιµές. Οι δείκτεςα/2 και 1 α/2 δηλώνουν τις τιµές της αθροιστικής συνάρτησης για z α/2 και z 1-α/2 αντίστοιχα, δηλαδή ισχύει Φ(z α/2 ) = P(z < z α/2 ) = α/2 Φ(z 1 α/2 ) = P(z < z 1 α/2 ) = 1 α/2 Αρα η ιθανότητα να είναι z < z α/2 και z > z 1 α/2 είναι α. Οι δύο σκιασµένες εριοχές στο σχήµα κατέχουν µαζί οσοστό α% του συνολικού εµβαδού του ολοκληρώµατος της συνάρτησης υκνότητας ιθανότητας

την µέση τιµή µ του ληθυσµού Αντίστοιχαη ιθανότητανασυµβαίνει z [z α/2, z 1 α/2 ]είναι 1 α. Γενικά λοι όν ισχύει Pr(z α/2 < z z 1 α/2 ) = Φ(z 1 α/2 ) Φ(z α/2 ) = 1 α Ε ειδή η συνάρτηση υκνότητας ιθανότητας της τυ ικής κανονικής κατανοµήςείναισυµµετρική ως ροςτο0ισχύει z α/2 = z 1 α/2 Άρα στην ουσία για να ορίσουµε το διάστηµα [z α/2, z 1 α/2 ] χρειαζόµαστε µία µόνο κρίσιµη τιµή Θέλουµε να µετασχηµατίσουµε το διάστηµα [z α/2, z 1 α/2 ] για ιθανότητα 1 α στο αντίστοιχο διάστηµα ου εριέχει την αράµετρο µ

την µέση τιµή µ του ληθυσµού Γιαυτόλύνουµε τιςσχέσεις x µ x µ z1 a = σ / n σ / n z a / 2 = / 2 ως ροςµκαιβρίσκουµε ταάκρατουδιαστήµατοςγιατηµέσητιµήµ ΠΡΟΣΟΧΗ!!!!!!!! σ σ x± z1 a / 2 x z1 a / 2 x+ z1 n n, a / 2, «µε ιθανότητα (εµ ιστοσύνη) 1 α η µέση τιµή µβρίσκεται µέσα σ αυτό το διάστηµα» σ n «αν χρησιµο οιούσαµε ολλά τέτοια διαστήµατα α ό διαφορετικά δείγµατα, οσοστό (1 α)% α ό αυτά θα εριείχαν τη µ»

την µέση τιµή µ του ληθυσµού

την µέση τιµή µ του ληθυσµού (Β) Άνωστή διασ ορά του ληθυσµού σ 2 και n 30

την µέση τιµή µ του ληθυσµού (Γ) Άνωστή διασ ορά του ληθυσµού σ 2 και n < 30 Αντοδείγµαείναιµικρό,τότεη ροσέγγισηδεν είναι καλή και το διάστηµα εµ ιστοσύνης µ ορεί να είναι αρκετά ανακριβές ακόµα και αν γνωρίζουµε ότι η τ.µ. Χ ακολουθεί κανονική κατανοµή. t a a n 1, n 1,1 2 2 t Για µικρό n και υ οθέτοντας ότι η τ.µ. Χ ακολουθεί κανονική κατανοµή, η τ.µ. t ου ορίζεται ως t x µ s n ~ t n 1 η ο οία µοιάζει µε την τυ ική κανονική κατανοµή και την ροσεγγίζει καθώς αυξάνει ο αριθµός των βαθµών ελευθερίας.

την µέση τιµή µ του ληθυσµού (Γ) Άνωστή διασ ορά του ληθυσµού σ 2 και n < 30

την µέση τιµή µ του ληθυσµού

Εύρος ιαστήµατος Εµ ιστοσύνης Πολλές φορές ριν να κάνουµε το είραµα και συλλέξουµε τις µετρήσεις ροκαθορίζουµε ένα συγκεκριµένο εύρος για το δ.ε. ή ζητάµε το εύρος του δ.ε. να µην ξε ερνάει κά οιο ανώτατο όριο για να έχουν νόηµα τα α οτελέσµατα Για να το ετύχουµε αυτό χωρίς να αλλάξουµε τη σηµαντικότητα των στατιστικών α οτελεσµάτων, βρίσκουµε το µέγεθος n του δείγµατος ου µας δίνειαυτότοεύροςτουδ.ε. Αυτό υ ολογίζεται θέτοντας το εύρος του δ.ε. ίσο µε την τιµή ου ζητάµε και λύνονταςτηνεξίσωσηως ροςτοn

Εύρος ιαστήµατος Εµ ιστοσύνης Για αράδειγµα, ας υ οθέσουµε ως το δείγµα είναι µικρό και η τ.µ. X ακολουθεί κανονική κατανοµή µε άγνωστη διασ ορά,( ερί τωση (Γ)) Τοεύροςτουδ.ε.είναι w = 2tn 1, 1 a / n 2 και λύνοντας ως ροςnβρίσκουµε ότι για να είναι το εύρος του δ.ε. ίσο µε w ρέ ει το δείγµα να έχει µέγεθος n s n 2 s = 2tn 1,1 a / 2 w Καιαντοnείναιµεγάλο s 2 w n = z1 a / 2 2

την διασ ορά σ 2 του ληθυσµού Θυµηθείτε ότι:

την διαφορά δύο µέσων µ 1 µ 2 (Α) Γνωστές διασ ορές Έχουµε α οδείξει ότι

την διαφορά δύο µέσων µ 1 µ 2 (Β) Άγνωστές διασ ορές και µεγάλο n

την διαφορά δύο µέσων µ 1 µ 2 (Γ) Άγνωστές διασ ορές και µικρό n

την διαφορά δύο µέσων µ 1 µ 2

Ασκήσεις 1. Ο ετήσιος µισθός (σε χιλιάδες $) µιας συγκεκριµένης βαθµίδας καθηγητών στα ανε ιστήµια µιας ολιτείας Α των ΗΠΑ µ ορεί να µοντελο οιηθεί α ό την κανονική κατανοµή. Θέλουµε να εκτιµήσουµε διάστηµα εµ ιστοσύνης σε ε ί εδο 95% για τη µέση τιµή σε χιλιάδες $ενός δείγµατος 25 καθηγητών α ό την ολιτεία Α. Υ οθέτουµε ότι α ό αλιότερες µετρήσεις γνωρίζουµε ότι η διασ ορά είναι σ 2 = 1 Πολιτεία Α 40.9 41.4 38.3 39.3 39.7 40.3 39.8 39.0 39.6 38.9 39.8 41.5 40.9 38.4 38.9 40.1 40.0 39.1 38.4 40.6 39.0 40.6 40.3 40.7 39.6

Ασκήσεις 2. Έστω ότι µε βάση τα δεδοµένα της ροηγούµενης άσκησης θέλουµε να υ ολογίσουµε το µέγεθος του δείγµατος α ό την ολιτεία Α ου ρέ ει να έχουµε έτσι ώστε το εύρος του διαστήµατος εµ ιστοσύνης για την µέση τιµή, να µην ξε ερνά το 0.5 3. Α ό τα δεδοµένα του ίνακα της Άσκησης 1 θέλουµε να εκτιµήσουµε διάστηµα εµ ιστοσύνης σε ε ί εδο 95% για την διασ ορά. 4. Ενδιαφερόµαστε να εξετάσουµε αν ο µέσος ετήσιος µισθός των καθηγητών της ίδιας βαθµίδας σε µια δεύτερη ολιτεία Β α ό την ο οία και έχουµε ένα δείγµα µεγέθους 20, είναι κατά µέσο όρο διαφορετικός α ό την αντίστοιχη µέση τιµή για την Α. Να εκτιµηθεί ένα δ.ε. για την διαφορά της µέσης τιµής των µισθών µεταξύ των δύο ολιτειών. Πολιτεία Β 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 41,6 41,0 40,5 40,8 39,7 42,1 40,5 42,2 40,7 41,3 39,0 39.7 41.6 39.8 41.0 40.0 40.3 39.1 39.1 41.4

Ασκήσεις 5. Ένας οικονοµικός ελεγκτής, ροκειµένου να εκτιµήσει τα έσοδα ενός καταστήµατος ήρε ένα τυχαίο δείγµα α ό τις εισ ράξεις 14 ηµερών οι ο οίες ήταν: 1350 1460 1675 980 1640 1285 1470 1535 1725 1750 1275 975 1185 1545 Υ οθέτουµε ότι οι καθηµερινές εισ ράξεις του καταστήµατος ακλουθούν την κανονική κατανοµή. (i) Να δώσετε ένα 95% διάστηµα εµ ιστοσύνης για τις µέσες εισ ράξεις (ii) Α ό µια ιλοτική µελέτη ο ελεγκτής εκτίµησε ότι η διασ ορά των ηµερήσιων εισ ράξεων είναι 220 2 =48400. Ποιο είναι το µέγεθος του δείγµατος ου ρέ ει να άρει, αν θέλει να εκτιµήσει την µέση ηµερήσια είσ ραξη µε ακρίβεια 100 και εµ ιστοσύνη 95%;

Ασκήσεις 6) Να κατασκευαστεί ένα δ.ε. µε ε ί εδο σηµαντικότητας 95% για την αράµετρο θ = 3µ +7 βάσει αρατηρηθέντος δείγµατος µε τιµές 8, 14 και 11, ό ου µ είναι η µέσητιµήµιαςκανονικήςκατανοµήςν(µ,σ 2 ) µεσ 2 άγνωστο. 7) Έστω µια αρατήρηση α ό την εκθετική κατανοµή µε µέση τιµή θ. Να υ ολογιστεί η σταθεράcέτσι ώστε το διάστηµα (0,cx) να είναι δ.ε. για τοθ µε ε.σ. 100(1-α)%. (θ>0).