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

Σχετικά έγγραφα
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

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

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

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

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

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)

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

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

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

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

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]

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Εισόδημα Κατανάλωση

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

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

Y Y ... y nx1. nx1

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

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

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

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

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τμήμα Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

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

Στατιστική Συμπερασματολογία

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη

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

Στατιστικοί Ελεγχοι. t - Έλεγχος για τον μέσο μ ενός πληθυσμού. t-έλεγχος για την σύγκριση των μέσων δύο πληθυσμών

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

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι ΦΥΛΛΑΔΙΟ

Απλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

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

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:

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

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Β μέρος: Ετεροσκεδαστικότητα. Παπάνα Αγγελική

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ, ΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

x y max(x))

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

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Α μέρος: Πολυσυγγραμμικότητα. Παπάνα Αγγελική

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΜΕΡΟΣ ΙΙ - ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι Ι ΑΣΚΩΝ : ΤΣΕΡΚΕΖΟΣ ΙΚΑΙΟΣ ΑΣΚΗΣΗ 1. Ν'αποδειχθεί η σχέση : σ 2 =Ε(Χ 2 )-µ 2 ΑΣΚΗΣΗ 2

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

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:

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

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

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

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

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

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

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

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

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

Αναλυτική Στατιστική

Αν έχουμε δύο μεταβλητές Χ και Υ και σύμφωνα με την οικονομική θεωρία η μεταβλητή Χ προσδιορίζει τη συμπεριφορά της Υ το ερώτημα που τίθεται είναι αν

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 4ο

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

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

ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΙΣΗ

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

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA

Μάθημα Αστικής Γεωγραφίας

Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 5: Ανάλυση της Διακύμανσης. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

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

Πολλαπλή παλινδρόμηση (Multivariate regression)

Συνολοκλήρωση και VAR υποδείγματα

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

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

TMHMA OIKONOMIKΩN ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διαγώνισμα Προόδου Στατιστικής III

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 12ο

Στατιστική: Δειγματοληψία X συλλογή δεδομένων. Περιγραφική στατιστική V πίνακες, γραφήματα, συνοπτικά μέτρα

Χρονικές σειρές 6 Ο μάθημα: Αυτοπαλίνδρομα μοντέλα (2)

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες

03 _ Παράμετροι θέσης και διασποράς. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Κεφάλαιο 2

8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Έλεγχοι σταθερότητας των συντελεστών. Παπάνα Αγγελική

Transcript:

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ Καθ Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 5

Έστω για την σύγκριση δειγμάτων συλλέγουμε παρατηρήσεις Υ =,,, από το δείγμα με ι=,,, δείγμα,,,, δείγμα,,,, ά δείγμα,,,, Πειραματικό σχέδιο Η : μ = μ = = μ

Δηλ: οι μέσες τιμές των πληθυσμών από τους οποίους λαμβάνονται τα εν λόγω δείγματα είναι ίσες μεταξύ τους Θεωρούμε ότι = + + + όπου : είναι το μέγεθος του δείγματος Θα έχουμε ότι για την παρατήρηση που γράφεται ως,,,,;,,, όπου οι τμ ε είναι ανεξάρτητες και ε ~ Ν(,σ ) με σ >

Αν θέσουμε: X,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

Αν θέσουμε για τα διανύσματα όλων των παρατηρήσεων,,,,,,,,,,,, Για κάθε =,,, έστω μ η κοινή μέση τιμή των Υ =,,, τα οποία είναι ισόνομα Έτσι μπορούμε να γράψουμε το μοντέλο μας ως: E E ε ε X x

Η τάξη του πίνακα Χ είναι ανεξάρτητοι γραμμικοί συνδυασμοί E X x Επομένως μπορούμε να παρατηρήσουμε μέσω του Ε(Υ) τα Υ ως: Xb ε X b,,, X,, a

Επειδή ο πίνακας Χ είναι ελλιπούς τάξης (+ στήλες είναι γραμμικά εξαρτημένες), οι παράμετροι μ, α, =,,, δεν καθορίζονται μονοσήμαντα από την σχέση Ε(Υ) Για τον λόγο αυτό θα πρέπει να υπάρχουν περιορισμοί όπως Άρα ισχύει: a Το μ έχει την ερμηνεία του συνολικού μέσου όρου, ενώ τα α δείχνουν πόσο κάθε μ διαφέρει από το συνολικό μέσο όρο Τα α ονομάζονται επίδραση του δείγματος

Τότε το παραπάνω μοντέλο μπορεί να πάρει την μορφή X () όπου η μήτρα Χ είναι τάξεως, αφού καμία στήλη τη; Δεν μπορεί να είναι γραμμικός συνδυασμός άλλων στηλών τ(χ)= Για τα ε παρατηρούμε ότι ε ~ Ν (,σ I ) Μήτρα διακυμάνσεων-συνδιακυμάνσεων Από τα παραπάνω έχουμε το κανονικό κλασσικό γραμμικό υπόδειγμα με τ(χ)= όπου Υ ~ Ν (Χβ,σ I )

H υπόθεση Η μπορεί να γραφεί: 3,,,

Γραμμικοί συνδυασμοί: 3 3 3 l l l l l l

Τα διανύσματα Άρα τα διανύσματα Μοντελοποίηση είναι ανεξάρτητα είναι ανεξάρτητες εκτιμήσιμες συναρτήσεις Γραμμικές εκτιμήσιμες συναρτήσεις Πρόταση: Δίνεται το υπόδειγμα, l l,, προτάσεις είναι ισοδύναμες: l Τότε οι παρακάτω Η γραμμική συνάρτηση είναι εκτιμήσιμη Το διάνυσμα l x είναι γραμμικός συνδυασμός των στηλών της Χ Ο γραμμικός συνδυασμός δίνεται από: l, l,, l X l l X x x,

Αν θέσουμε x l l l C l l l Cμ

Έλεγχος υποθέσεων Cμ= Επιλέγουμε επίπεδο σημαντικότητας α Επιλύουμε ως προς x την εξίσωση P F x a όπου F ~F -, - Υπολογίζουμε την ποσότητα F F MSTr MSE s s b w ~ F( ),( ) F μέσο άθροισμα των τετραγώνων των επεμβάσεων (MST r) Μέσοάθροισμα τετραγώνων σφάλματος (MSE )

Η ποσότητα Μοντελοποίηση F m X X m X X C Αν F >x τότε απορρίπτουμε την υπόθεση Η Αν F <x τότε δεν απορρίπτουμε την υπόθεση Η όπου Cμ= ερμηνεύεται ως β= άρα οι παράμετροι β μέσα στο γραμμικό μοντέλο εξηγούνται από γραμμικούς συνδυασμούς των μέσων κάθε δείγματος

y y y y SSE SST MSE MST F r r F y y y y

Έχουμε την ποσότητα όπου είναι η λύση του συστήματος των κανονικών εξισώσεων ( ) Αν θέσουμε X X,,, X X S S

Σύστημα κανονικών εξισώσεων: S S S

Εκτιμήσεις

Επομένως η Μοντελοποίηση παίρνει την μορφή Άθροισμα τετραγώνων των αποκλίσεων Άθροισμα τετραγώνων μέσα στα δείγματα

Ας θέσουμε μ την κοινή τιμή των μ, =,,, κάτω από την Η, δηλ: μ = μ = = μ = μ ή β = β = = β = β Έχουμε την ποσότητα όπου είναι η ελάχιστων τετραγώνων εκτιμήτρια της παραμέτρου β κάτω από τους περιορισμούς Cμ= (Cβ=) Αν θέσουμε m X X C C X X S S

Σύστημα κανονικών εξισώσεων: S S S

Εκτιμήσεις,,, Εκτιμήτριες ελαχίστων τετραγώνων

Επομένως η Μοντελοποίηση παίρνει την μορφή Ολικό άθροισμα τετραγώνων Άθροισμα τετραγώνων εκτός δειγμάτων

Ως προς τις μορφές των μέσων έχουμε Μεγάλος μέσος Μικρός μέσος

Μπορούμε να γράψουμε:

Μπορούμε να γράψουμε:

Πίνακας Ανάλυσης Διακύμανσης Πηγή μεταβλητότητας Άθροισμα τετραγώνων Βαθμοί ελευθερία ς Μέσο άθροισμα τετραγώνων F Απόκλιση από την Η (μεταξύ δειγμάτων) Κατάλοιπα (εντός δειγμάτων) - - Σύνολο - F

Απλοποιήσεις Απόδειξη

Απλοποιήσεις Απόδειξη

Απλοποιήσεις

Πίνακας Υπολογισμού Διακύμανσης # Δείγμα Δείγμα παρατη ρήσεις Υ, Υ,, Υ Υ, Υ,, Υ Άθροισμα παρατηρ ήσεων Μέσο τετραγωνικό άθροισμα Άθροισμα τετραγώνων Μέση τιμή Υ, Υ,, Υ Σύνολο

Παραδείγματα Διαθέτουμε 3 είδη χοιριδίων Μελετάμε αν το είδος της τροφής επιδρά στην αύξηση του βάρους Ένα σύνολο χοιριδίων χωριστήκαν τυχαία σε 3 ισοπληθείς ομάδες και σε κάθε μια ομάδα δόθηκε ένα είδος τροφής για ένα χρονικό διάστημα στο τέλος του οποίου μετρήθηκε η αύξηση του βάρους καθενός από τα χοιρίδια

Ομάδα χοιριδίων Παραδείγματα Αύξηση βάρους 4 8 37 37 4 33 4 4 3 7 39 4 37 Υποθέτουμε ότι οι παρατηρήσεις είναι κανονικές, ανεξάρτητες και προέρχονται από κανονικό πληθυσμό Θέλουμε να ελέγξουμε την υπόθεση της ισότητας των μέσων έναντι της εναλλακτικής

Ομάδα χοιριδί ων Παραδείγματα 4 8 37 37 4 544 7398 748 36 4 33 4 4 4 566 778 7733 39 3 7 39 4 37 4 533 7 737 33 Σύνολο 633 9 779 36

Παραδείγματα 79 79 9 633 574 59 574 59 659

Παραδείγματα Πίνακας Ανάλυσης Διακύμανσης Πηγή μεταβλητότητας Άθροισμα τετραγώνων Βαθμοί ελευθερία ς Μέσο άθροισμα τετραγώνων F Απόκλιση από την Η (μεταξύ δειγμάτων) Κατάλοιπα (εντός δειγμάτων) 659 39 583 59 9 565 Σύνολο 574 Με επίπεδο σημαντικότητας α=5,παρατηρούμε ότι η τιμή της συνάρτησης F,9,5 =46 46>583 άρα αποδέχομαι την αρχική υπόθεση Η

Παραδείγματα ομάδες Μεταβλητή Βάρος χοιριδίων

Παραδείγματα

p>5, άρα δεν υπάρχει στατιστικά σημαντική διαφορά Αποδέχομαι την Η κανονική κατανομή Παραδείγματα

Παραδείγματα

Παραδείγματα Ανάλυση διακύμανσης έλεγχος μέσων Περιγραφικά στοιχεία των ομάδων

Παραδείγματα έλεγχος υποθέσεων Η p=577>5 Αποδέχομαι την Η Δεν διαφέρουν σημαντικά οι μέσοι