7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

Σχετικά έγγραφα
3.4.1 Ο Συντελεστής ρ του Spearman

7.2 ΜΕΘΟΔΟΙ ΜΟΝΟΤΟΝΗΣ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ (Monotone Regression)

3.4.2 Ο Συντελεστής Συσχέτισης τ Του Kendall

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

ΜΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

5.1 Ο ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV

ΑΣΚΗΣΕΙΣ Πρόβλημα απουσιών στ)

Εισόδημα Κατανάλωση

Y Y ... y nx1. nx1

6.3 Ο ΑΜΦΙΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

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

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ στη Ναυτιλία και τις Μεταφορές

ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΤΑΞΗΣ ΜΕΓΕΘΟΥΣ

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

Εφαρμοσμένη Στατιστική: Συντελεστής συσχέτισης. Παλινδρόμηση απλή γραμμική, πολλαπλή γραμμική

Στατιστική Ι. Ανάλυση Παλινδρόμησης

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

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

Απλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

7.2.1 Εκτίμηση της Καμπύλης Παλινδρόμησης της Μεταβλητής Υ πάνω στην Μεταβλητή Χ

3. ΣΕΙΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΗΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ

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

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

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 2η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

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

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

6.2 Ο ΜΟΝΟΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

2.5.1 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

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

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

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

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

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

Το στατιστικό κριτήριο που μας επιτρέπει να. μιας ή πολλών άλλων γνωστών μεταβλητών. Η σχέση ανάμεσα στις μεταβλητές που μελετώνται

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 17

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

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

Αναλυτική Στατιστική

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΙΝΔΥΝΟΥ. Συσχέτιση (Correlation) - Copulas

5. ΤΟ ΓΕΝΙΚΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟ (GENERAL LINEAR MODEL) 5.1 Εναλλακτικά μοντέλα του απλού γραμμικού μοντέλου: Το εκθετικό μοντέλο

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

x y max(x))

ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ. Πίνακας 9. Ποσοστιαία Σημεία της Ελεγχοσυνάρτησης των. Προσημασμένων Τάξεων Μεγέθους του Wilcoxon

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Κεφάλαιο 2

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜΕΡΟΣ ΠΡΩΤΟ: ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ 11 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑΣ 13

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

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ I ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

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

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

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

Συνολοκλήρωση και VAR υποδείγματα

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

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ

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

Ιδιότητες της ευθείας παλινδρόµησης

Συσχέτιση μεταξύ δύο συνόλων δεδομένων

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει

Στατιστική Συμπερασματολογία

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II

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

ΣΥΜΒΟΛΗ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΠΟΥ ΔΙΑΦΟΡΟΠΟΙΟΥΝ ΤΗΝ ΕΠΙΔΟΣΗ ΤΩΝ ΜΑΘΗΤΩΝ ΣΤΗΝ ΠΡΩΤΟΒΑΘΜΙΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Εισαγωγή στη Στατιστική

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

και y και κατά συνέπεια SST=SSE. Μονάδες 2.5 (i) Δείξτε ότι το άθροισμα τετραγώνων λόγω παλινδρόμησης είναι SSR=y'(H- J

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

Ανασκόπηση θεωρίας ελαχίστων τετραγώνων και βέλτιστης εκτίμησης παραμέτρων

Transcript:

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 αˆ και βˆ των άγνωστων σταθερών α και β της συνάρτησης παλινδρόμησης Ε(Y Χx) α+βx, οι οποίες οδηγούν σε εκτιμήσεις a και b που ελαχιστοποιούν το άθροισμα των τετραγωνικών αποκλίσεων των παρατηρούμενων τιμών y της Y από τις τιμές a + bx που εκτιμάται ότι θα έπρεπε να παρατηρούνται για την Y (αφού, όπως έχουμε υποθέσει Ε(Y Χx) α+βx). Συγκεκριμένα, η μέθοδος των ελαχίστων τετραγώνων οδηγεί στις εκτιμήτριες β ˆ xy xx αˆ Y xy xx x, όπου xy ( x x )( Y Y ) ( x x ) Y, xx ( x x ). Επειδή (x, y ),..., (x, y ) είναι μία πραγματοποίηση (realzato) της ακολουθίας των τυχαίων διανυσμάτων (X, Y ),...,

(X, Y ) που παριστάνει το τυχαίο δείγμα από την κατανομή του διανύσματος (X, Y), τότε και οι εκτιμήσεις a και b των αγνώστων σταθερών α και β, αντίστοιχα, αποτελούν πραγματοποιήσεις των στατιστικών συναρτήσεων αˆ και βˆ. Δηλαδή, οι τιμές a και b είναι οι τιμές των εκτιμητριών αˆ και βˆ των παραμέτρων α και β που αντιστοιχούν στο συγκεκριμένο δείγμα (x, y ),..., (x, y ). Ως εκ τούτου, b και ( ) ( ) x x y x x a y bx. Επομένως, αν με Ŷ συμβολίσουμε την εκτιμήτρια της συνάρτησης παλινδρόμησης E ˆ (Y X) αˆ + βˆ X, δηλαδή Y ˆ E(Y ˆ X x ),,,,, τότε Yˆ αˆ + βˆ x,,,,. Η εκτίμηση, επομένως, της ευθείας παλινδρόμησης, για το συγκεκριμένο δείγμα (x, y ),..., (x, y ), είναι η bx y ˆ a +,,,..,. Αν η εκτιμηθείσα ευθεία ήταν η πραγματική άγνωστη ευθεία, πάνω στην οποία βρίσκεται η δεσμευμένη μέση τιμή της Y, τότε τα κατάλοιπα e y yˆ y a bx θα αντιστοιχούσαν στις άγνωστες αποκλίσεις ε y α βx των παρατηρούμενων τιμών y της Y από τις τιμές α+βx (,,, ), τις οποίες θα έπρεπε να παρατηρούμε για την Y. Οι αποκλίσεις αυτές ονομάζονται σφάλματα. Δηλαδή, τα κατάλοιπα e y yˆ (οι πραγματοποιήσεις της μεταβλητής e Y Yˆ Y αˆ βˆ X εˆ ) μπορούν, με κάποια έννοια,

να θεωρηθούν ως εκτιμήσεις των πραγματοποιήσεων ε,,,, μιας μη παρατηρήσιμης τυχαίας μεταβλητής ε Y α βx Y E(Y X). (Η μεταβλητή ε που εκπροσωπεί ένα τυχαίο λάθος κατανέμεται ανεξάρτητα από την μεταβλητή Χ με Ε(ε) 0). Είναι φανερό ότι, αν αληθεύει η μορφή που υποθέσαμε για την παλινδρόμηση της Y πάνω στην Χ, δηλαδή, αν αληθεύει η υπόθεση ότι Ε(Y Χx) α+βx, τότε η τυχαία μεταβλητή ε είναι ανεξάρτητη από την τυχαία μεταβλητή Χ. Το σημείο αυτό είναι κεντρικής σημασίας για οποιαδήποτε μορφή συμπερασματολογίας επιθυμούμε να κάνουμε. Πράγματι, ας υποθέσουμε ότι ενδιαφερόμαστε να ελέγξουμε ένα από τα εξής τρία ζεύγη υποθέσεων για την κλίση β της ευθείας παλινδρόμησης: Α. (Αμφίπλευρος έλεγχος) Η 0 : ββ 0 Η : β β 0 Β. (Μονόπλευρος έλεγχος) Η 0 : ββ 0 Η : β>β 0 Γ. (Μονόπλευρος έλεγχος) Η 0 : ββ 0 Η : β<β 0 3

Για κάθε ζεύγος (X, Y ),,,..,, ας θεωρήσουμε την τυχαία μεταβλητή ε Y α βχ. Κάτω από την μηδενική υπόθεση, οι μεταβλητές Χ και ανεξάρτητες. Y α β 0 Χ είναι Επομένως, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τον συντελεστή συσχέτισης τάξης μεγέθους ρ του pearma για τα ζεύγη (Χ, ),,,...,. Ας σημειωθεί ότι, επειδή η τάξη μεγέθους της μεταβλητής ε Y α β 0 Χ ταυτίζεται με την τάξη μεγέθους της μεταβλητής Y β 0 Χ, (,,..., ), μπορούμε να ελέγξουμε την υπόθεση H 0 : ββ 0 χωρίς να γνωρίζουμε την σταθερά α και, επομένως, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε ως ελεγχοσυνάρτηση τον συντελεστή συσχέτισης τάξης μεγέθους ρ του pearma για τα ζεύγη (Χ, ),,,...,. Παρατήρηση: Όπως ακριβώς ο συντελεστής ρ του pearma αποτελεί το μη παραμετρικό ανάλογο του συντελεστή r του Pearso (στην πραγματικότητα, είναι ο συντελεστής r του Pearso υπολογιζόμενος στις τάξεις μεγέθους των παρατηρήσεων), έτσι και ο έλεγχος αυτός είναι το μη παραμετρικό ανάλογο του συνήθους παραμετρικού ελέγχου της ίδιας υπόθεσης που βασίζεται στον υπολογισμό του συντελεστή ρ του Pearso για τα ζεύγη (Χ, ),,,...,. Ο τελευταίος, βέβαια, γίνεται με την επιπλέον υπόθεση ότι το τυχαίο διάνυσμα (X, Y) ακολουθεί την διμεταβλητή κανονική κατανομή. Επομένως, ο κανόνας απόφασης έχει την μορφή: Σε επίπεδο σημαντικότητας α, απορρίπτουμε την μηδενική υπόθεση Η 0 στην περίπτωση Β, αν η τιμή του ρ είναι πολύ μεγάλη 4

(δηλαδή, αν η τιμή του ρ υπερβαίνει το (-α)-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής του), θα απορρίπτουμε την μηδενική υπόθεση Η 0 στην περίπτωση Γ, αν η τιμή του ρ είναι πολύ μικρή (δηλαδή, αν είναι μικρότερη από το α-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής του) και θα απορρίπτουμε την μηδενική υπόθεση Η 0 στην περίπτωση Α, αν η τιμή του ρ υπερβαίνει την τιμή του ( α/)-ποσοστιαίου σημείου της κατανομής του ή αν είναι μικρότερη από την τιμή του (α/)-ποσοστιαίου σημείου της κατανομής του. Παράδειγμα 7..: Ας θεωρήσουμε τις μετρήσεις της επιθετικότητας των ζευγαριών διδύμων που εξετάσαμε σε προηγούμενο παράδειγμα. Το μέτρο επιθετικότητας του πρωτότοκου συμβολίζεται με X και του δευτερότοκου με Y. Οι αυτές παρατηρήσεις ήταν (86,88), (7,77), (77,76), (68,64), (9,96), (7,7), (77,65), (9,90), (70,65), (7,80), (88,8) και (87,7). Έχοντας ήδη απορρίψει την υπόθεση της ανεξαρτησίας μεταξύ της επιθετικότητας Χ του πρωτότοκου και την επιθετικότητας Y του δευτερότοκου σε ένα ζεύγος διδύμων, έχει έννοια να προσπαθήσει κανείς να εκτιμήσει την γραμμική σχέση που υφίσταται μεταξύ των μεταβλητών Χ και Y. Από τα δεδομένα, προκύπτει ότι x 949, x 79., x 7599 y 96, y 77., y 73976. 5

Επομένως, η ευθεία παλινδρόμησης ελαχίστων τετραγώνων είναι η y ˆ 9.38 + 0.857x. Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε την ευθεία παλινδρόμησης που εκτιμήσαμε ως μία περιγραφή της σχέσης μεταξύ Y και X ή, ακριβέστερα, ως μία εκτίμηση της δεσμευμένης μέσης τιμής E(Y Xx) της Y όταν δίνεται η τιμή x της Χ. Αν ο πρωτότοκος σε ένα επιπρόσθετο ζεύγος διδύμων έχει την βαθμολογία x 0 80, μπορούμε να προβλέψουμε την βαβμολογία του δευτερότοκου ως ίση περίπου με 9.38+(0.857)(80) 77.9. Περιγράφοντας την σχέση που υπάρχει μεταξύ της επιθετικότητας των διδύμων, εύλογο είναι να υποθέσουμε ότι β, αφού η εκτίμηση ελαχίστων τετραγώνων του συντελεστή β είναι b0.857. Για να ελέγξουμε τις υποθέσεις Η 0 : β Η : β, υπολογίζουμε τον συντελεστή συσχέτισης τάξης μεγέθους του pearma μεταξύ των μεταβλητών Χ και Y ()Χ Y Χ,,,, με βάση τον πίνακα που ακολουθεί. Ζεύγος διδύμων 3 4 5 6 7 8 9 0 Πρωτότοκος Χ I 86 7 77 68 9 7 77 9 70 7 88 87 Δευτερότοκος 6 4 5 0 5 9 7 5 R(X ) 8 3.5 6.5.5 6.5.5 3.5 0 0 9 R( ) 9 6.5 5 0 6.5 4 3 3 Από τα στοιχεία του παραπάνω πίνακα, προκύπτει ότι η τιμή του συντελεστή ρ είναι 0.3. Η τιμή αυτή δεν βρίσκεται στην 6

κρίσιμη περιοχή μεγέθους α0.05, η οποία, όπως προκύπτει από τον σχετικό πίνακα του παραρτήματος, ορίζεται από την ανισότητα ρ > 0.5804. Επομένως, η μηδενική υπόθεση δεν απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας 0.05. Το κρίσιμο επίπεδο του ελέγχου αυτού είναι αˆ > 0.0. 7