STATISTIKA ANALIZA VARINCE Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

Σχετικά έγγραφα
NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Multivariatna analiza variance

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Tretja vaja iz matematike 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

DISKRIMINANTNA ANALIZA

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Statistično sklepanje

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

POSTAVITEV IN TESTIRANJE HIPOTEZ

Osnove sklepne statistike

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Kotne in krožne funkcije

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

POSTAVITEV IN TESTIRANJE HIPOTEZ

Εισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Postavitev hipotez NUJNO! Milena Kova. 10. januar 2013

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Multipla regresija in polinomski regresijski model

Kotni funkciji sinus in kosinus

Regresija in korelacija

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

8.4 χ 2 -preizkus Preizkušanje hipoteze enake verjetnosti

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Splošno o interpolaciji

8. Diskretni LTI sistemi

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Statistika II z računalniško analizo podatkov. Bivariatna regresija, tipi povezanosti

Zanesljivost psihološkega merjenja. Osnovni model, koeficient α in KR-21

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

NEPARAMETRIČNI TESTI Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

ANALIZA VREDNOSTI ZLATA IN DEJAVNIKI CENE

1. Trikotniki hitrosti

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης Αξίωση αποζημίωσης Έντυπο Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T

Reševanje sistema linearnih

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Osnove elektrotehnike uvod

METODA FAKTORSKE ANALIZE je osnovana na analizi medsebojnih korelacij. Tu potrebujemo neko vsebinsko poznavanje oz. neko teorijo, da pojav x vpliva na

MULTIVARIATNA ANALIZA VARIANCE

Bernoullijevo zaporedje neodvisnih poskusov

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

UL FGG GR B II - Verjetnostni račun in statistika. Poskus, izid. Dogodek. Notes. Notes. Notes. Uvod. Osnovni pojmi.

1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α. DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm

MATRIČNI ZAPIS MODELA IN OSNOVE MATRIČNE OPERACIJE

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

,..., y T imenujemo časovna vrsta.

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1.

BANK OF SLOVENIA Slovenska Ljubljana Slovenia Tel: Fax: Telex: BS LJB SI

vezani ekstremi funkcij

Maja Pohar Perme. Verjetnost in statistika z nalogami

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II

Osnove merjenj. B. Golli, PeF. 22. oktober 2009

Effect of Fibre Fineness on Colour and Reflectance Value of Dyed Filament Polyester Fabrics after Abrasion Process Izvirni znanstveni članek

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

The Thermal Comfort Properties of Reusable and Disposable Surgical Gown Fabrics Original Scientific Paper

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

VPLIVI SPREMINJANJA CEN POGONSKIH GORIV NA DOLOČENE SPREMENLJIVKE

Sistem normalnih ena b in metoda me²anega modela

MODERIRANA RAZLIČICA

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

Osnove matematične analize 2016/17

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

IZZIVI DRUŽINSKE MEDICINE. U no gradivo zbornik seminarjev

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

CM707. GR Οδηγός χρήσης SLO Uporabniški priročnik CR Korisnički priručnik TR Kullanım Kılavuzu

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Univariatna in bivariatna statistika

3. STATISTIKE Z DVEMA SPREMENLJIVKAMA

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

1. TVORBA ŠIBKEGA (SIGMATNEGA) AORISTA: Največ grških glagolov ima tako imenovani šibki (sigmatni) aorist. Osnova se tvori s. γραψ

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

Κεφάλαιο 14. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

Transcript:

STATISTIKA ANALIZA VARINCE 16.3.011 Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

ANALIZA VARIANCE Proučuje, kako ena ali več neodvisnih spremenljivk (faktorjev) vpliva na slučajno odvisno spremenljivko Y, ki meri izid poskusa. Odgovori na vprašanje: Ali so odstopanja zaradi vpliva različnih faktorjev ali pa so slučajna?

Variabilnost izida poskusa povzročajo Proučevani dejavniki Kontrolirani moteči dejavniki Nekontrolirani moteči dejavniki. Ta del variabilnosti ostane nepojasnjen. Imenujemo ga OSTANEK ali EKSPERIMENTALNA NAPAKA

Primer V vsaki skupini živali so potomci drugega očeta. Zanimajo nas dnevni prirastki mas v posameznih skupinah v določenem starostnem obdobju. Če potomci določenega očeta hitreje pridobivajo na masi, so primernejši za vzrejo. Pri meritvah smo dobili dnevne prirastke mas (v gramih), ki so prikazani v preglednici:

Ponovitev 1. skupina. skupina 3. skupina 4. skupina 1 89 849 795 95 871 885 87 908 3 81 910 817 917 4 93 795 903 1000 5 869 93 841 881 6 894 898 7 937 Skupaj 4367 60 48 559 Povprečje skupine 873,5 886,0 845,6 91,5

Če glede na velikost aritmetičnih sredin, sklepamo, da biki četrte skupine najhitreje pridobivajo na masi, lahko pridemo do napačnih zaključkov. Poleg genetskih lastnosti namreč na pridobivanje mase vplivajo tudi drugi dejavniki kot so prebolele bolezni, vplivi okolja in drugi. Zato moramo za primerjavo aritmetičnih sredin uporabiti metodo, ki bo izločila slučajne vplive.

Pri analizi variance skušamo sprejeti eno izmed hipotez: H 1 : najmanj dve aritmetični sredini nista enaki. H 0 : M 1 = M = M 3 = = M k

Rešitev K= naredimo t-test za neodvisne vzorce K=3 tri parne primerjave (pogojno) H 0 : M 1 = M H 0 : M 1 = M 3 H 0 : M = M 3 K>3 ne smemo narediti vse parne primerjave, ker so medsebojno odvisne. To bi imelo za posledico, da bi zavrnili več H 0, kot bi jih smeli pri predpisani vrednosti α. K 3 ANOVA OPOMBA: pri K= tudi lahko uporabljamo ANOVO, vendar je t- preizkus enostavnejši

ENOSMERNA ANALIZA VARIANCE (SLUČAJNE SKUPINE) Y naj bo slučajna spremenljivka, ki meri izid poskusa. Y i naj opisuje izid pri i-tem obravnavanju (obravnavanja so lahko različne sorte, gostote setve) Y i ~N(M i,σ) Za analizo variance mora biti izpolnjena predpostavka o homogenosti varianc, torej standardni odklon populacije je za vsa obravnavanja enak (LEVENOV TEST). Zagotovljena mora biti medsebojna neodvisnost obravnavanj. Mi si bomo ogledali le primer, ko je število ponovitev pri vseh obravnavanjih enako.

k je število skupin n je število ponovitev n=k n 0 0 Q k n 0 i1 j1 ( x ij x) n k 0 i1 ( x i x) k n 0 i1 j1 ( x ij x i ) Skupna vsota kvadratov Merjena z vsoto kvadratov odklonov opazovanih vrednosti od aritmetične sredine Q = Q n +Q g Vsota kvadratov pojasnjena z obravnavanji (Zaradi razlik med obravnavanji) Nepojasnjena variabilnost Ostanek, napaka x skupno povprečje x povprečje za i-to skupino i Različni viri variiranja

Vpeljimo parameter C, ki je definiran kot: C 1 n k n 0 i1 j1 x ij Nato izračunamo skupno vsoto kvadratov odstopanj od skupne aritmetične sredine. Ta je: Q k n i1 j1 ( x ij x) k n0 k n0 x ij i1 j1 n i1 j1 0 1 x ij k n 0 i1 j1 x ij C Vsota kvadratov odstopanj aritmetičnih sredin skupin od skupne aritmetične sredine pa je: Q g k n0 ( xi x) 1 n i1 0 i1 j1 k n 0 x ij C

Vir variabilnosti Vsota kvadrato v Število prostostnih stopenj Srednji kvadriran odklon F F kritični OBRAVNAVANJE (med obravnavanji) Q g k - 1 s g s g sn tabelirana vrednost NAPAKA (znotraj obravnavanj) Q n n - k s n Skupaj Q n - 1 Povprečje vsote kvadratov dobimo: s s g n Q g k 1 Qn n k

Izkaže se, da je v primeru, ko je ničelna hipoteza pravilna kvocient F s s g n je porazdeljen po Fisherjevi F(k1, Nk) porazdelitvi. Ničelno hipotezo, ki pravi, da so aritmetične sredine posameznih skupin enake lahko zavrnemo, če je gornji izraz večji od tabelirane vrednosti F - porazdelitve pri izbrani stopnji tveganja. Rečemo, da so razlike statistično značilne.

Pri merjenju debeline hrbtnega sala treh pasem svinj smo dobili naslednje rezultate (v mm) Ali je debelina sala odvisna od pasme? Zap. številka 1. pasma. pasma 3. pasma 1 36,6 31,0 35,9 36,1 7,0 33,6 3 36,1 6,8 36,4 4 38,3 31,3 35,8 5 36,6 9,0 35, 6 39, 30,5 9,

V poljedelskem poskusu smo preverjali štiri sorte krompirja in ugotavljali višino pridelka (v tonah) Ali je pridelek krompirja glede na posamezne sorte statistično različen? Ponovitev Sorta A Sorta B Sorta C Sorta D 1 33 7 37 11 5 43 17 48 3 0 36 8 14 4 19 0 40 3 5 4 6 36

Between Groups Within Groups Sum of Squares df Mean Square F Sig. 191,654 95,87,181,000 64,803 15 4,30 Total 56,458 17 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 36,150 3 1,050,094,96 Within Groups 050,400 16 18,150 Total 086,550 19

Primer 17

Primer 18

R.MEAD-NASVET Potrebno število enot n v poskusu: 10 df 0 Več kot 0 ni potrebno, 10 je premalo. df za ostanek (napaka) 19

PREIZKUSI MNOGOTERIH PRIMERJAV Med povprečnimi vrednostmi obstajajo statistično značilne razlike. ANALIZO VARIANCE NADALJUJEMO: -PREIZKUSI MNOGOTERIH PRIMERJAV (LSD, Tukey,Duncan) -NAČRTOVANE PRIMERJAVE KONTRASTI

ENOSMERNA ANALIZA VARIANCE (SLUČAJNI BLOKI) Bloki Skupine (t) 1 j b Skupaj Pov. 1 x 11 x 1 x 1j x 1b x 10 x 1 x x j x b x 0 : i x i1 x i x ij x ib x i0 : t x t1 x t x tj x tb x t0 Skupaj x 01 x 0 x 0j x 0b Pov.

x 00 00 i0 0 j B skupno povprečje x skupna vsota x povprečje skupin i 1,,..., t x povprečje blokov j 1,,..., b x Q x x C t b t b 00 ij ij i1 j1 bt i1 j1 x 00 C ; bt n C je korekcijski člen bt Q b j1 t x t 0 j C x i0 i1 Qg C b Q Q Q Q n B g

Vir variabil. Vsota kv. Pros. st. Srednji kv. odklon F BLOKI Q b -1 B OBRAVN. Q k -1 g Q Q ( b1)( t1) g k-1 Q ( k 1) g n NAPAKA Q ( b-1)( t-1) n Qn ( b-1)( t-1) SKUPAJ Q bt -1

Testiramo ničelno domnevo, da so aritmetične sredine po obravnavanjih enake. Izračunan F je porazdeljen po Fisherjevi F(k1, (B-1)(K-1)) porazdelitvi. Ničelno hipotezo, ki pravi, da so aritmetične sredine posameznih skupin enake lahko zavrnemo, če je gornji izraz večji od tabelirane vrednosti F - porazdelitve pri izbrani stopnji tveganja. Rečemo, da so razlike statistično značilne.

Postavitev NAKLJUČNI BLOK Primerjava pridelkov zrnja (t/ha, 14% vlaga) štirih hibridov koruze, v petih ponovitvah (Vir: Hadživuković, 1989). H1 5 H4 4 H3 4,3 H 4,8 I H 5 H3 4, H1 5,7 H4 4,9 II H3 H1 H4 H 5 4,6 4,1 4,5 III H4 H H1 H3 5 H4 4,6 H 5, H3 4 H1 IV 4,4 5,4 4, 5,3 V 5

1 3 4 5 sum pov 1 5 5,7 4,6 5, 5,3 5,8 5,16 4,8 5 4,5 4,6 5,4 4,3 4,86 3 4,3 4, 5 4 4, 1,7 4,34 4 4 4,9 4,1 5 4,4,4 4,48 sum 18,1 19,8 18, 18,8 19,3 94, pov 4,55 4,95 4,55 4,7 4,85 4,71

x 00 00 4,71 x =94, t b Q x C 448,34 443, 68 4, 658 i1 j1 ij x 00 (94, ) C 443, 68 bt 0 b x 0 j j1 (18,1 19,8 18, 18,8 19,3 ) QB C 443, 68 444, 05 443, 68 0,53 t t x i0 i1 (5,8 4,3 1, 7, 4 ) Qg C b Q Q Q Q,06 n B g 5 4 443, 68, 074

Vir variabil. Vsota kv. Pros. st. Srednji kv. odklon F BLOKI 0,53 4 OBRAVN.,074 3 0,6913 4,06 NAPAKA,06 1 0,1717 SKUPAJ 4,658 19 Ničelno domnevo zavrnemo. Pri 5% tveganju lahko trdimo, da ima hibrid statistično značilen vpliv na pridelek.

Potek dela: 1. zapis podatkov v Excel-ovo tabelo (neodvisne spremenljivke; hibrid, ponovitev in odvisna spremenljivka; pridelek) 9

. tabelo (neposredno) prenesemo v statistični program SPSS, STATISTIX, STATGRAPH... 30

. tabelo (neposredno) prenesemo v statistični program SPSS, STATISTIX, STATGRAPH... 31

3. naredimo (ustrezno) analizo variance ANOVA 3

33

34

3. naredimo (ustrezno) analizo variance ANOVA :,034 Interpretiranje rezultatov: GLEJ P-vrednost!! P blok ne interpretiramo P hibrid 0,05 s 5%-nim tveganjem oz. 95% zanesljivostjo lahko trdimo, da ima hibrid statistično značilen vpliv na pridelek (*) Po domače: ni vseeno kateri hibrid sejemo! 35

Še en primer: Namen: ugotoviti vpliv dodatne svetlobe na nesnost kokoši v zimskem času. Obravnavanja:- K kontrola Poskusni material: -PDan podaljšani dan (14 ur) -Blisk (K+1 krat 0 sek bliskavice na noč) 4 kurniki v vsakem 3 kletke v vsaki kletki po šest kokoši Poskusna zasnova: slučajni bloki (en kurnik je blok). Narediti moramo slučajni izbor za vsak kurnik posebej. Izid: skupno število jajc na kletko v času od 1. decembra do. februarja 36

Tabela: Skupno število jajc na kletko po obravnavanjih in blokih. kurnik K Pdan Blisk 1 330 37 359 88 340 337 3 95 343 373 4 313 341 30 37