Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

Σχετικά έγγραφα
Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

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

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 2 ο ) 3/3/2017

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα Παραδείγματα. 12 η Διάλεξη

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

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

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 3 ο ) 10/3/2017

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

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

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Στατιστική Ι (1/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

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 ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Έλεγχος Υποθέσεων (Hypothesis Testing)

Έλεγχοι Υποθέσεων. Χρήση της Στατιστικής. Η λογική του Ελέγχου Υπόθεσης Ο Έλεγχος Υπόθεσης 7-2

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

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

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]

Μέρος IV. Ελεγχοι Υποθέσεων (Hypothesis Testing)

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

5 o Μάθημα Έλεγχοι Υποθέσεων

5.1 Ο ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV

Περιπτώσεις που η στατιστική συνάρτηση ελέγχου είναι η Ζ: 1. Η σ είναι γνωστή και ο πληθυσμός κανονικός.

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

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

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

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

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Η Διωνυμική Κατανομή. μαθηματικών. 2 Ο γονότυπος μπορεί να είναι ΑΑ, Αα ή αα.

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Εφαρμοσμένη Στατιστική

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

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Έλεγχος υπόθεσης: διαδικασία αποδοχής ή απόρριψης της υπόθεσης

Έλεγχος υποθέσεων Ι z-test & t-test

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 17

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

Επαναληπτικές Ασκήσεις 26/5/2017

Οικονομετρία. Απλή Παλινδρόμηση. Έλεγχοι υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης των συντελεστών. Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης

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

Αναλυτική Στατιστική

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη

Διαστήματα Εμπιστοσύνης και Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Προβλήματα και Ασκήσεις

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 4ο

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 12. Εκτίμηση των παραμέτρων ενός πληθυσμού

3. Κατανομές πιθανότητας

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

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

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

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

14/11/2016. Στατιστική Ι. 7 η Διάλεξη (Βασικές συνεχείς κατανομές)

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

Ενότητα 3. Έλεγχος υπόθεσης. Σύγκριση μέσων τιμών

Έλεγχος Χ 2 (καλής προσαρμογής, ανεξαρτησίας και ομογένειας) Προβλήματα και Ασκήσεις

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 11 Εισαγωγή στον Έλεγχο Υποθέσεων

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

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium Iii

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

Ερωτήσεις κατανόησης

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

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

& 4/12/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Δειγματοληπτικές κατανομές

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

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

Εισόδημα Κατανάλωση

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Στατιστική για Οικονομολόγους ΙΙ ΛΥΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ παλαιοτέρων ετών από «ανώνυμο φοιτητή» (Στις ΛΥΣΕΙΣ ενδεχομένως να υπάρχουν λάθη. )

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 6 η :Έλεγχοι Υποθέσεων V. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Στατιστική Συμπερασματολογία

Εργάτης Μηχάνηµα τύπου Α Μηχάνηµα τύπου Β

Διαστήματα Εμπιστοσύνης και Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Προβλήματα και Ασκήσεις

21/11/2016. Στατιστική Ι. 8 η Διάλεξη (Κεντρικό Οριακό Θεώρημα)

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Transcript:

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

2 Η γενική ιδέα της διαδικασίας στατιστικού ελέγχου υποθέσεων Πρόκειται για μια διαδικασία απόφασης μεταξύ δύο υποθέσεων Η μια υπόθεση ονομάζεται μηδενική (Η 0 ) και η άλλη εναλλακτική (Η 1 ) Θέτουμε ως μηδενική αυτή που αμφισβητείται και εξετάζουμε αν ένα τυχαίο δείγμα που παίρνουμε από τον πληθυσμό συνηγορεί (δίνει αποδείξεις) υπέρ της απόρριψής της έναντι της εναλλακτικής Έτσι, υποθέτοντας ότι η Η 0 είναι αληθής, αν αυτό που «παρατηρείται στο δείγμα» είναι ακραίο, δηλαδή, αν έχει πολύ μικρή πιθανότητα να συμβεί, τότε απορρίπτουμε την Η 0 Σε αντίθετη περίπτωση, δηλαδή, αν αυτό που παρατηρείται στο δείγμα δεν είναι ακραίο σπάνιο (όταν δηλαδή είναι αληθής η Η 0 ), τότε το δείγμα που πήραμε δε μας δίνει αρκετές ενδείξεις για την απόρριψη της Η 0 και «αποτυγχάνουμε να την απορρίψουμε»

3 Είδη σφαλμάτων Σφάλμα Τύπου Ι: Η λανθασμένη απόρριψη της Η 0 Σφάλμα Τύπου ΙΙ: Η λανθασμένη μη απόρριψη της Η 0

4 Παράδειγμα Το όριο αντοχής ενός τύπου καλωδίων είναι τυχαία μεταβλητή Χ με μέση τιμή μ=1500 Kg και τυπική απόκλιση σ=175 Kg Το εργοστάσιο που κατασκευάζει αυτόν τον τύπο καλωδίων ισχυρίζεται ότι βελτίωσε τα υλικά που χρησιμοποιεί και πλέον το όριο αντοχής των καλωδίων έχει αυξηθεί Έλεγχος υποθέσεων Η 0 : μ = 1500 Kg H 1 : μ > 1500 Kg

5 Κανόνες καθορισμού Η 0 1. Ως Η 0 διαλέγουμε την υπόθεση που δηλώνει ότι στον πληθυσμό η κατάσταση παραμένει αμετάβλητη (δεν υπάρχει αλλαγή / διαφορά) 2. Ως Η 0 θέτουμε την υπόθεση της οποίας η λανθασμένη απόρριψη εγκυμονεί τους περισσότερους κινδύνους

6 Είδη ελέγχων Μονόπλευροι έλεγχοι: 1. Η 0 : μ μ 0, Η 1 : μ > μ 0 2. Η 0 : μ μ 0, Η 1 : μ < μ 0 Αμφίπλευρος έλεγχος: 1. Η 0 : μ = μ 0, Η 1 : μ μ 0

7 Στατιστική συνάρτηση ελέγχου Η στατιστική συνάρτηση την οποία επιλέγουμε για να εκφράσει «αυτό που παρατηρείται στο δείγμα» Συναρτήσεις που επιλέγονται ως στατιστικές συναρτήσεις ελέγχου: 1. Ο δειγματικός μέσος, തΧ 2. Η συνάρτηση Ζ = ഥ Χ μ 0 Τ σ n 3. Η συνάρτηση Τ = ഥ Χ μ 0 n S ~Ν 0,1 ~t n 1

8 Επίπεδο σημαντικότητας, κρίσιμη τιμή και περιοχή απόρριψης Το μέγιστο αποδεκτό επίπεδο της πιθανότητας σφάλματος Τύπου Ι (λανθασμένης απόρριψης της Η 0 ), συμβολίζεται με α και ονομάζεται επίπεδο σημαντικότητας του ελέγχου Προκαθορίζεται, και με βάση αυτό ορίζεται η κρίσιμη τιμή του ελέγχου, δηλαδή, η τιμή της στατιστικής συνάρτησης ελέγχου με βάση την οποία κρίνεται αν αυτό που παρατηρείται στο δείγμα είναι ακραίο ή όχι, και επομένως αν δίνει στατιστικά σημαντικές αποδείξεις εναντίον της Η 0 Οι τιμές της στατιστικής συνάρτησης ελέγχου για τις οποίες, σε προκαθορισμένο επίπεδο σημαντικότητας α, απορρίπτεται η Η 0, ορίζουν την περιοχή απόρριψης της Η 0 Συνήθως το επίπεδο σημαντικότητας ορίζεται ίσο με 0,01 ή 0,05

9 P-τιμή Είναι η ελάχιστη τιμή του επιπέδου σημαντικότητας (πιθανότητα) για την οποία απορρίπτεται η Η 0 Αν α P-τιμή, τότε σε επίπεδο σημαντικότητας α, η Η 0 απορρίπτεται Αν α < P-τιμή, τότε σε επίπεδο σημαντικότητας α, η Η 0 δεν απορρίπτεται Η P-τιμή είναι ένα μέτρο το οποίο εκφράζει πόσο ισχυρές είναι οι αποδείξεις που προκύπτουν εναντίον της Η 0 από το συγκεκριμένο δείγμα που εξετάζουμε

10 Στατιστικά σημαντικό δείγμα Όταν σε επίπεδο σημαντικότητας α απορρίπτεται η Η 0, το δείγμα χαρακτηρίζεται στατιστικά σημαντικό (σε επίπεδο σημαντικότητας α) και έχει την έννοια ότι δίνει σημαντικές αποδείξεις εναντίον της Η 0 Όσο πιο μικρό είναι το επίπεδο σημαντικότητας στο οποίο απορρίπτεται η Η 0 και επομένως όσο πιο μικρή είναι η P-τιμή, τόσο πιο σημαντικό είναι το δείγμα

11 Ισχύς του ελέγχου Είναι η πιθανότητα να μην αποτύχει ο έλεγχος να απορρίψει την Η 0 όταν αληθής είναι η Η 1 Δηλαδή, η ισχύς του ελέγχου εκφράζει την ικανότητα του ελέγχου να απορρίπτει σωστά την Η 0 Συμβολίζεται με 1-β, όπου β η πιθανότητα σφάλματος Τύπου ΙΙ Δηλαδή β = P(μη απόρριψη της Η 0 αληθής η Η 1 ) 1-β = P(απόρριψη της Η 0 αληθής η Η 1 )

12 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη μέση τιμή μ ενός πληθυσμού με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : μ = μ 0 Η διακύμανση σ 2 είναι γνωστή και ο πληθυσμός είναι κανονικός (οτιδήποτε μέγεθος πληθυσμού) Η διακύμανση σ 2 είναι γνωστή και το μέγεθος του πληθυσμού n μεγάλο (>30) (πληθυσμός οτιδήποτε) [έλεγχος επιπέδου σημαντικότητας α κατά προσέγγιση] Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : μ μ 0 Η 1 : μ > μ 0 Η 1 : μ < μ 0 Χ Ζ = ത μ 0 στ n z Χ aτ2 Z = ത μ 0 στ n z Χ a Z = ത μ 0 στ n z a

13 Γραφική παράσταση της κανονικής κατανομής Οι θέσεις των σημείων καμπής και της κορυφής της κανονικής καμπύλης

14 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη μέση τιμή μ ενός πληθυσμού με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : μ = μ 0 Η διακύμανση σ 2 είναι άγνωστη και το μέγεθος του πληθυσμού n μεγάλο (οτιδήποτε πληθυσμός) [έλεγχος επιπέδου σημαντικότητας α κατά προσέγγιση] Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : μ μ 0 Η 1 : μ > μ 0 Η 1 : μ < μ 0 Η τ.μ. ഥ Χ μ n SΤ n Χ Ζ = ത μ 0 SΤ n z Χ aτ2 Z = ത μ 0 SΤ n z Χ a Z = ത μ 0 SΤ n z a, για n 30, προσεγγίζεται ικανοποιητικά από την τυποποιημένη κανονική κατανομή, Ν(0,1)

15 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη μέση τιμή μ ενός πληθυσμού με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : μ = μ 0 Η διακύμανση σ 2 είναι άγνωστη και ο πληθυσμός είναι κανονικός (οτιδήποτε μέγεθος πληθυσμού) Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : μ μ 0 Η 1 : μ > μ 0 Η 1 : μ < μ 0 Χ Τ = ത μ 0 SΤ n t Χ n 1; aτ2 Τ = ത μ 0 SΤ n t Χ n 1;a Τ = ത μ 0 SΤ n t n 1;a Η τ.μ. ഥ Χ μ SΤ n n, για κανονικό πληθυσμό, προσεγγίζεται ικανοποιητικά από την t-κατανομή με n-1 βαθμούς ελευθερίας

16 Η κατανομή t (ή Student) με n βαθμούς ελευθερίας καμπύλη

17 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη μέση τιμή μ ενός πληθυσμού με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : μ = μ 0 Το t-test προϋποθέτει ότι ο πληθυσμός είναι κανονικός Στην πράξη εντούτοις αποδεικνύεται «ανθεκτικό» σε αυτή την υπόθεση Δηλαδή, το επίπεδο σημαντικότητας του ελέγχου είναι κοντά στο α ακόμα και αν η υπόθεση της κανονικότητας του πληθυσμού δεν ικανοποιείται όταν: 1. Η κατανομή του πληθυσμού δεν απέχει δραματικά από την κανονική κατανομή 2. Το μέγεθος του δείγματος δεν είναι πολύ μικρό

18 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για τη μέση τιμή μ ενός πληθυσμού με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : μ = μ 0 Όταν το n είναι μικρό, ο πληθυσμός όχι κανονικός και η διακύμανση σ 2 είτε γνωστή είτε άγνωστη δεν μπορούμε να πραγματοποιήσουμε στατιστικό έλεγχο υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α

n 19 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων σε επίπεδο σημαντικότητας α για το διωνυμικό ποσοστό p με ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n Η 0 : p = p 0 np 0 5 και n 1 p 0 5 pƹ είναι το ποσοστό επιτυχιών στο δείγμα Περιοχή απόρριψης της Η 0 Η 1 : p p 0 Η 1 : p > p 0 Η 1 : p < p 0 z = pƹ p 0 Τ p 0 1 p 0 n z aτ2 z = pƹ p 0 Τ n z a z = p 0 1 p 0 pƹ p 0 Τ p 0 1 p 0 n z a

20 Παράδειγμα 1 Στη βιβλιογραφία αναφέρεται ότι η μέση ετήσια παραγωγή γάλακτος μιας συγκεκριμένης φυλής αγελάδων είναι 4000 Kg (ανά αγελάδα) Ένας ερευνητής θέλει να ελέγξει αν στις κτηνοτροφικές μονάδες της Μακεδονίας και της Θράκης οι αγελάδες της συγκεκριμένης φυλής έχουν τη μέση ετήσια απόδοση που αναφέρεται στη βιβλιογραφία Για το σκοπό αυτό και με βάση ένα σχέδιο τυχαίας δειγματοληψίας, επέλεξε 40 αγελάδες της συγκεκριμένης φυλής από μονάδες της Μακεδονίας και της Θράκης και κατέγραψε κάθε μέρα, επί ένα έτος, την παραγωγή γάλακτος κάθε μιας αγελάδας Η μέση ετήσια παραγωγή γάλακτος των 40 αγελάδων, βρέθηκε 3910 Kg με τυπική απόκλιση 250 Kg Πραγματοποιήστε στατιστικό έλεγχο για να ελέγξετε σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, αν αυτό που παρατηρήθηκε στο δείγμα υποστηρίζει ότι η μέση ετήσια παραγωγή γάλακτος στη Μακεδονία και τη Θράκη διαφέρει από τη μέση ετήσια απόδοση που αναφέρεται στη βιβλιογραφία Ποια είναι η ελάχιστη τιμή του επιπέδου σημαντικότητας για την οποία απορρίπτεται η Η 0 ;

21 Παράδειγμα 1 - Συμπέρασμα Σε επίπεδο σημαντικότητας a = 5%, το δείγμα δίνει στατιστικά σημαντικές αποδείξεις ότι η μέση ετήσια απόδοση των αγελάδων της συγκεκριμένης φυλής στη Μακεδονία και τη Θράκη διαφέρει από τη μέση ετήσια απόδοση που αναφέρεται στη βιβλιογραφία ή αλλιώς Το δείγμα δίνει στατιστικά σημαντικές αποδείξεις ότι η μέση ετήσια απόδοση των αγελάδων της συγκεκριμένης φυλής στη Μακεδονία και τη Θράκη διαφέρει από τη μέση ετήσια απόδοση που αναφέρεται στη βιβλιογραφία Προσοχή: Η πιθανότητα το συμπέρασμα αυτό να είναι λανθασμένο είναι το πολύ 5%

22 Παράδειγμα 2 Αν ο ερευνητής έχει υπόνοιες ότι η μέση ετήσια παραγωγή γάλακτος των αγελάδων της συγκεκριμένης φυλής στη Μακεδονία και τη Θράκη, είναι μικρότερη από την αναφερόμενη στη βιβλιογραφία, τότε πρόκειται για άλλο πρόβλημα, για άλλο ερευνητικό ερώτημα Στην περίπτωση αυτή ποιος είναι ο έλεγχος υποθέσεων που πρέπει να γίνει; Είναι απαραίτητο να κάνουμε αυτόν τον νέο έλεγχο ή μήπως μπορούμε να συμπεράνουμε το αποτέλεσμά του από τον αμφίπλευρο έλεγχο που ήδη κάναμε;

23 Παράδειγμα 3 Από έναν κανονικό πληθυσμό πήραμε ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους n = 9, με x ҧ = 60 και s = 12 Πραγματοποιείστε σε επίπεδο σημαντικότητας α = 0,05 τον έλεγχο της μηδενικής υπόθεσης Η 0 : μ = 65 έναντι της εναλλακτικής Η 1 : μ 65

24 Παράδειγμα 4 Στον παρακάτω Πίνακα φαίνεται για κάθε μια από 50 τυχαία επιλεγμένες γαλακτοπαραγωγές αγελάδες ο χρόνος (σε μήνες) από την πρώτη εκδήλωση μιας συγκεκριμένης ασθένειας που προσβάλλει τις αγελάδες μέχρι την επανεμφάνισή της 2,1 1,7 0,8 0,8 4,1 8,7 1,4 2,9 1,9 2,7 4,4 2,2 5,5 7,0 1,8 0,2 1,0 0,9 4,0 0,7 2,0 6,5 0,7 4,3 0,2 5,6 2,4 1,4 1,3 1,2 0,5 3,9 7,4 3,3 8,8 0,3 2,0 5,7 0,8 2,6 9,9 1,6 2,8 1,0 0,6 1,3 0,8 5,9 0,9 0,4 Από τη σχετική βιβλιογραφία είναι γνωστό ότι ο μέσος χρόνος μέχρι την επανεμφάνιση της συγκεκριμένης ασθένειας είναι 3 μήνες Μήπως τα συγκεκριμένα δεδομένα δίνουν σε επίπεδο σημαντικότητας 5%, στατιστικά σημαντικές αποδείξεις ότι ο μέσος χρόνος επανεμφάνισης της ασθένειας δεν είναι 3 μήνες αλλά λιγότερο;

25 Παράδειγμα 5 Ο γεωπόνος του φυτωρίου ισχυρίζεται ότι οι βολβοί τουλίπας που παράγονται στο φυτώριο βλαστάνουν σε ποσοστό 90% Ένας αγρότης που είχε προμηθευτεί από το συγκεκριμένο φυτώριο μεγάλο αριθμό βολβών τουλίπας θέλησε να ελέγξει τον ισχυρισμό του γεωπόνου Συγκεκριμένα, επέλεξε τυχαία 52 από τους βολβούς που φύτεψε και διαπίστωσε ότι βλάστησαν μόνο οι 38, γεγονός που του δημιούργησε αμφιβολίες για το εάν πράγματι ευσταθεί ο ισχυρισμός του γεωπόνου Ελέγξτε αν είναι δικαιολογημένες οι αμφιβολίες του αγρότη σε επίπεδο σημαντικότητας α = 0,05