Tестирање хипотеза. 5.час. 30. март Боjана Тодић Статистички софтвер март / 10

Σχετικά έγγραφα
Монте Карло Интеграциjа

Параметарски и непараметарски тестови

Логистичка регресиjа

Прост случаjан узорак (Simple Random Sampling)

1 Неодрђеност и информациjа

2. Наставни колоквијум Задаци за вежбање ОЈЛЕРОВА МЕТОДА

Тестирање статистичких хипотеза. Методичка упутства и варијанте домаћих задатака

Теорија електричних кола

Теорија електричних кола

7. ЈЕДНОСТАВНИЈЕ КВАДРАТНЕ ДИОФАНТОВE ЈЕДНАЧИНЕ

Решења задатака са првог колоквиjума из Математике 1Б II група задатака

налазе се у диелектрику, релативне диелектричне константе ε r = 2, на међусобном растојању 2 a ( a =1cm

Екстремне статистике поретка и примjене у неживотном осигурању

Количина топлоте и топлотна равнотежа

Нелинеарни регресиони модели и линеаризациjа

Конструкциjе Адамарових матрица

НЕПАРАМЕТАРСКИ ТЕСТОВИ. Илија Иванов Невена Маркус

Упутство за избор домаћих задатака

6.5 Површина круга и његових делова

Потрошачки трендови и социјално стање у друштву

г) страница aa и пречник 2RR описаног круга правилног шестоугла јесте рац. бр. јесу самерљиве

Први корак у дефинисању случајне променљиве је. дефинисање и исписивање свих могућих eлементарних догађаја.

b) Израз за угиб дате плоче, ако се користи само први члан реда усвојеног решења, је:

1.2. Сличност троуглова

ИСПИТИВАЊЕ СВОJСТАВА КОМПЛЕКСНИХ МРЕЖА СА ДИСКРЕТНОМ ДИНАМИКОМ

ЗАШТИТА ПОДАТАКА Шифровање јавним кључем и хеш функције. Diffie-Hellman размена кључева

Анализа Петријевих мрежа

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

2.3. Решавање линеарних једначина с једном непознатом

ГЕОМЕТРИJСКА СВОJСТВА АНАЛИТИЧКИХ ФУНКЦИJА

Вектори vs. скалари. Векторске величине се описују интензитетом и правцем. Примери: Померај, брзина, убрзање, сила.

Примена статистике у медицини

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Могућност примене статистике у породилишту

Нестандардна анализа као почетна настава анализе

ТРАПЕЗ РЕГИОНАЛНИ ЦЕНТАР ИЗ ПРИРОДНИХ И ТЕХНИЧКИХ НАУКА У ВРАЊУ. Аутор :Петар Спасић, ученик 8. разреда ОШ 8. Октобар, Власотинце

предмет МЕХАНИКА 1 Студијски програми ИНДУСТРИЈСКО ИНЖЕЊЕРСТВО ДРУМСКИ САОБРАЋАЈ II ПРЕДАВАЊЕ УСЛОВИ РАВНОТЕЖЕ СИСТЕМА СУЧЕЉНИХ СИЛА

Висока техничка школа струковних студија Београд Математика 2 Интервали поверења и линеарна регресија предавач: др Мићо Милетић

Статистичко истраживање у новинарству

Положај сваке тачке кружне плоче је одређен са поларним координатама r и ϕ.

Теорија одлучивања. Анализа ризика

ПОГЛАВЉЕ 3: РАСПОДЕЛА РЕЗУЛТАТА МЕРЕЊА

I део ТЕОРИЈА ВЕРОВАТНОЋЕ Глава 1

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА МАТЕМАТИКА ТЕСТ

Увод у теориjу игара и игра инспекциjе

1. Функција интензитета отказа и век трајања система

ЗАВРШНИ РАД КЛИНИЧКА МЕДИЦИНА 5. школска 2016/2017. ШЕСТА ГОДИНА СТУДИЈА

1 ПРОСТОР МИНКОВСКОГ

МАТРИЧНА АНАЛИЗА КОНСТРУКЦИЈА

СИСТЕМ ЛИНЕАРНИХ ЈЕДНАЧИНА С ДВЕ НЕПОЗНАТЕ

Планирање истраживања у

ИНТЕГРИСАНЕ АКАДЕМСКЕ СТУДИЈЕ ФАРМАЦИЈЕ

ЛИНЕАРНА ФУНКЦИЈА. k, k 0), осна и централна симетрија и сл. 2, x 0. У претходном примеру неке функције су линеарне а неке то нису.

4. ЗАКОН ВЕЛИКИХ БРОЈЕВА

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

Скупови (наставак) Релације. Професор : Рака Јовановић Асиситент : Јелена Јовановић

Статистичка анализа територијалног распореда врста библиотека на територији Републике Србије

ЗБИРКА РЕШЕНИХ ЗАДАТАКА ЗА ПРИЈЕМНИ ИСПИТ ИЗ МАТЕМАТИКЕ

5.2. Имплицитни облик линеарне функције

ЕНЕРГЕТСКИ ПРЕТВАРАЧИ 2 (13Е013ЕП2) октобар 2016.

2. EЛЕМЕНТАРНЕ ДИОФАНТОВЕ ЈЕДНАЧИНЕ

ВЕЛИЧИНА ЕФЕКТА СТАТИСТИЧКИХ ТЕСТОВА У АГРОЕКОНОМСКИМ ИСТРАЖИВАЊИМА

7. Модели расподела случајних променљивих ПРОМЕНЉИВИХ

ЛАБОРАТОРИЈСКЕ ВЕЖБЕ ИЗ ФИЗИКЕ ПРВИ КОЛОКВИЈУМ I група

8. ПИТАГОРИНА ЈЕДНАЧИНА х 2 + у 2 = z 2

МЕДИЦИНСКА СТАТИСТИКА И ИНФОРМАТИКА

АКАДЕМСКЕ ДОКТОРСКЕ СТУДИЈЕ - МЕДИЦИНСКЕ НАУКЕ

6.1. Осна симетрија у равни. Симетричност двеју фигура у односу на праву. Осна симетрија фигуре

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И НАУКЕ ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

ОБЛАСТИ: 1) Тачка 2) Права 3) Криве другог реда

Предмет: Задатак 4: Слика 1.0

1. 2. МЕТОД РАЗЛИКОВАЊА СЛУЧАЈЕВА 1

Семинарски рад из линеарне алгебре

ЗАШТИТА ПОДАТАКА. Шифровање јавним кључем и хеш функције. Diffie-Hellman размена кључева

У н и в е р з и т е т у Б е о г р а д у Математички факултет. Семинарски рад. Методологија стручног и научног рада. Тема: НП-тешки проблеми паковања

Objektno orijentisano programiranje

L кплп (Калем у кплу прпстпперипдичне струје)

ПИТАЊА ЗА КОЛОКВИЈУМ ИЗ ОБНОВЉИВИХ ИЗВОРА ЕНЕРГИЈЕ

Универзитет у Крагујевцу Факултет за машинство и грађевинарство у Краљеву Катедра за основне машинске конструкције и технологије материјала

Република Србија МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ, НАУКЕ И ТЕХНОЛОШКОГ РАЗВОЈА ЗАВОД ЗА ВРЕДНОВАЊЕ КВАЛИТЕТА ОБРАЗОВАЊА И ВАСПИТАЊА

7.3. Површина правилне пирамиде. Површина правилне четворостране пирамиде

РЕШЕЊА ЗАДАТАКА - IV РАЗЕД 1. Мањи број: : x,

Стручни рад ПРИМЕНА МЕТОДЕ АНАЛИТИЧКИХ ХИЕРАРХИJСКИХ ПРОЦЕСА (АХП) КОД ИЗБОРА УТОВАРНО -ТРАНСПОРТНЕ МАШИНЕ

Примена статистике у кинематографији

4.4. Паралелне праве, сечица. Углови које оне одређују. Углови са паралелним крацима

ИНФОРМАЦИJА ПЕРЦЕПЦИJЕ слобода, демократиjа и физика

6. ЛИНЕАРНА ДИОФАНТОВА ЈЕДНАЧИНА ах + by = c

4. Троугао. (II део) 4.1. Појам подударности. Основна правила подударности троуглова

Скрипта ријешених задатака са квалификационих испита 2010/11 г.

6.2. Симетрала дужи. Примена

Динамика. Описује везу између кретања објекта и сила које делују на њега. Закони класичне динамике важе:

6.3. Паралелограми. Упознајмо још нека својства паралелограма: ABD BCD (УСУ), одакле је: а = c и b = d. Сл. 23

АНАЛИТИЧКА ГЕОМЕТРИJА. Владица Андреjић ( ) УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ БЕОГРАД 2015.

Универзитет у Београду. Математички факултет. Мастер рад. Тема: Геометријски случајни процеси

Средња вредност популације (m), односно независно промењљиве t чија је густина расподеле (СЛИКА ) дата функцијом f(t) одређена је изразом:

РЈЕШЕЊА ЗАДАТАКА СА ТАКМИЧЕЊА ИЗ ЕЛЕКТРИЧНИХ МАШИНА Електријада 2004

ТЕСТ МАТЕМАТИКА УПУТСТВО ЗА ПРЕГЛЕДАЊЕ

Transcript:

Tестирање хипотеза 5.час 30. март 2016. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 1 / 10

Монте Карло тест Монте Карло методе су методе код коjих се употребљаваjу низови случаjних броjева за извршење симулациjе. Првобитно су познати као статистичка упрошћавања, али назив Монте Карло, популаризован од стране првих истраживача у овоj области jе проистекао из назива чувеног казина у Монаку. Како су за добиjање довољно тачне оцене тражене величине, потребна израчунавања за веома велики броj посебних случаjева и одговараjућа статистичка обрада огромног нумеричког материjала, то jе ефективна примена методе Монте Карло омогућена тек поjавом електронских рачунара. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 2 / 10

Монте Карло тест Монте Карло тест се користи када jе позната расподела обележjа X, а ниjе позната расподела тест статстике (ТС). Предлаже се да тест статистика буде процењена за симулиране случаjне узорке да би се одредила p-вредност теста. Посматрана вредност тест статистике (ТС) се упоређуjе са вредношћу тест статистике израчунате у сваком од m симулираних узорака исте величине као дат узорак. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 3 / 10

Монте Карло тест Оцењуjемо p - вредност Монте Карло теста као где jе ˆp = r m + 1, r броj узорака чиjа jе реализована вредност тест статистике већа или jеднака од ТС m броj симулациjа. За ниво значаjности α, кад год jе ˆp α нулта хипотеза ће бити одбиjена. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 4 / 10

Монте Карло тест - алгоритам 1 Рачунамо тест статистику (ТС) на основу полазног узорка. 2 Симулирамо m узорака коjи имаjу исту расподелу као почетни узорак. 3 За сваки симулирани узорак рачунамо тест статистике T 1,..., T m. 4 Оцењуjемо p вредност по формули ˆp = r m+1. 5 Упоређуjемо оцењену ˆp вредност са прагом значаjности α и доносимо закључак. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 5 / 10

Тест Колмогорова Тестирамо хипотезу H 0 (F X (x) = F 0 (x)), где jе F 0 непрекидна и сви параметри су познати. Тест статистика jе D n = sup F n (x) F 0 (x), x где jе F n емпириjска функциjа расподеле добиjена на основу почетног узорка. Статистика nd n има расподелу Колмогорова за коjу постоjе специjалне таблице коjе се добиjаjу по формули P { nd n x} = 1 2 ( 1) k 1 e 2k2 x 2. k=0 Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 6 / 10

Тест Колмогорова - алгоритам 1 Сортирати податке x (1) x (2)... x (n). 2 Реализовану вредност тест статистике рачунамо као d n = max x F n (x) F 0 (x) 3 Упоређуjемо вредност nd n са вредношћу из таблице за Колмогорову расподелу и односимо закључак. На пример, за ниво поверења α = 0.95 из таблице добиjамо да jе D n = 1.36. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 7 / 10

Тест Колмогоров-Смирнова Користи се када имамо два узорка и хоћемо да тестирамо да ли су ти узорци из исте расподеле. Нулта хипотеза jе H 0 (F X (x) = F Y (x)), где не знамо коjа jе то расподела ако jе H 0 тачно. Тест статистика jе D nn = sup F n (x) F n (x), где су F n и F n (y 1,..., y n ). емпириjске функциjе расподеле за узорке (x 1,..., x n ) и Хипотезa H 0 се одбацуjе ако jе n + n D nn > c(α) nn, где се c(α) добиjа из таблица за Колмогорову расподелу. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 8 / 10

Тест Колмогоров-Смирнова - алгоритам 1 Сортирати податке x (1) x (2)... x (n). 2 Сортирати податке y (1) y (2)... y (n). 3 Рачунамо емпитиjске функциjе расподеле за узорке x (1), x (2),..., x (n) и y (1), y (2),..., y (n). 4 Реализовану вредност тест статистике рачунамо као d nn = max x F n (x) F n (x) 5 nn Упоређуjемо вредност d nn n+n са вредношћу из таблице за Колмогорову расподелу и доносимо закључак. На пример, за ниво поверења α = 0.95 из таблице добиjамо да jе D n = 1.36. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 9 / 10

Задаци 1. Нека су x <- rnorm(1000), y <- rnorm(1000) и Z = X 2 + Y 2. Претпоставити коjу расподелу има случаjна величина Z и тестирати ту предпоставку тестом Колмогорова и Монте Карло тестом. 2. Нека су x <- round((-1/3)*log(runif(1000)),2) и y <- round(rexp(1000,3),2). Тестирати хипотезу да су X и Y из исте расподеле тестом Колмогоров-Смирнова. 3. Описати неки поступак тестирања хипотеза и написати функциjу у R-у коja симулира таj поступак. Све кораке детаљно обjаснити. Боjана Тодић Статистички софтвер 2 30. март 2016. 10 / 10