Statistik gia QhmikoÔc MhqanikoÔc EKTIMHSH PARA

Σχετικά έγγραφα
Diˆsthma empistosônhc thc mèshc tim c µ. Statistik gia Hlektrolìgouc MhqanikoÔc EKTIMHSH EKTIMHSH PARAMETRWN - 2. Dhm trhc Kougioumtz c.

Θεωρία Πιθανοτήτων και Στατιστική

Statistik gia QhmikoÔc MhqanikoÔc EKTIMHSH PARA

Statistik gia PolitikoÔc MhqanikoÔc EKTIMHSH PAR

Statistik gia PolitikoÔc MhqanikoÔc ELEGQOS UPOJ

Στατιστική για Χημικούς Μηχανικούς

Θεωρία Πιθανοτήτων και Στατιστική

Στατιστική για Χημικούς Μηχανικούς

SUNARTHSEIS POLLWN METABLHTWN. 5h Seirˆ Ask sewn. Allag metablht n sto diplì olokl rwma

Τίτλος Μαθήματος: Γραμμική Άλγεβρα Ι

Τίτλος Μαθήματος: Γραμμική Άλγεβρα ΙΙ

Τίτλος Μαθήματος: Γραμμική Άλγεβρα ΙΙ

Diakritˆ Majhmatikˆ I. Leutèrhc KuroÔshc (EÔh Papaðwˆnnou)

PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN ANWTERA MAJHMATIKA II DIAFORIKES EXISWSEIS DEUTERHS KAI ANWTERHS TAXHS

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά για Μηχανικούς

PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN ANWTERA MAJHMATIKA II DIAFORIKES EXISWSEIS.

Pragmatik Anˆlush ( ) TopologÐa metrik n q rwn Ask seic

Anaplhrwt c Kajhght c : Dr. Pappˆc G. Alèxandroc PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN ANWTERA MAJHMATIKA I

Στατιστική για Χημικούς Μηχανικούς

11 OktwbrÐou S. Malefˆkh Genikì Tm ma Majhmatikˆ gia QhmikoÔc

25 OktwbrÐou 2012 (5 h ebdomˆda) S. Malefˆkh Genikì Tm ma Majhmatikˆ gia QhmikoÔc

Jerinì SqoleÐo Fusik c sthn EkpaÐdeush 28 IounÐou - 1 IoulÐou 2010 EstÐa Episthm n Pˆtrac

GENIKEUMENA OLOKLHRWMATA

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Μηχανική Μάθηση. Ενότητα 10: Θεωρία Βελτιστοποίησης. Ιωάννης Τσαμαρδίνος Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

ISTORIKH KATASKEUH PRAGMATIKWN ARIJMWN BIBLIOGRAFIA

Θεωρία Πιθανοτήτων και Στατιστική

JEMATA EXETASEWN Pragmatik Anˆlush I

PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN ANWTERA MAJHMATIKA II SUNARTHSEIS POLLWN METABLHTWN EPIKAMPULIA OLOKLHRWMATA

Κλασσική Ηλεκτροδυναμική II

PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN ANWTERA MAJHMATIKA II SUNARTHSEIS POLLWN METABLHTWN.

Eisagwg sthn KosmologÐa

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

Tm ma Fusik c Mˆjhma: Pijanìthtec -Sfˆlmata-Statistik PerÐodoc: Febrouˆrioc 2008

Anagn rish ProtÔpwn & Neurwnikˆ DÐktua Probl mata 2

PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN ANWTERA MAJHMATIKA II DIAFORIKES EXISWSEIS.

Mègisth ro - elˆqisth tom

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά για Μηχανικούς

9. α 2 + β 2 ±2αβ. 10. α 2 ± αβ + β (1 + α) ν > 1+να, 1 <α 0, ν 2. log α. 14. log α x = ln x. 19. x 1 <x 2 ln x 1 < ln x 2

6h Seirˆ Ask sewn. EpikampÔlia oloklhr mata

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά για Μηχανικούς

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ ΥΛΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ Εξετάσεις Ιουνίου 2002

APEIROSTIKOS LOGISMOS I

1 η Σειρά Ασκήσεων Θεόδωρος Αλεξόπουλος. Αναγνώριση Προτύπων και Νευρωνικά Δίκτυα

Farkas. αx+(1 α)y C. λx+(1 λ)y i I A i. λ 1,...,λ m 0 me λ 1 + +λ m = m. i=1 λ i = 1. i=1 λ ia i A. j=1 λ ja j A. An µ := λ λ k = 0 a λ k

Ανάλυση ις. συστήματα

5. (12 i)(3+4i) 6. (1 + i)(2+i) 7. (4 + 6i)(7 3i) 8. (1 i)(2 i)(3 i)

Ask seic me ton Metasqhmatismì Laplace

f(x) =x x 2 = x x 2 x =0 x(x 1) = 0,

Εφαρμοσμένα Μαθηματικά για Μηχανικούς

AM = 1 ( ) AB + AΓ BΓ+ AE = AΔ+ BE. + γ =2 β + γ β + γ tìte α// β. OΓ+ OA + OB MA+ MB + M Γ+ MΔ =4 MO. OM =(1 λ) OA + λ OB

στο Αριστοτέλειο υλικού.

Ergasthriak 'Askhsh 2

thlèfwno: , H YHFIAKH TAXH A' GumnasÐou Miqˆlhc TzoÔmac Sq. Sumb. kl.

KBANTOMHQANIKH II (Tm ma A. Laqanˆ) 28 AugoÔstou m Upìdeixh: Na qrhsimopoihjeð to je rhma virial 2 T = r V.

SofÐa ZafeirÐdou: GewmetrÐec

Upologistik Fusik Exetastik PerÐodoc IanouarÐou 2013

Eukleideiec Gewmetriec

Hmiomˆdec telest n sônjeshc kai pðnakec Hausdorff se q rouc analutik n sunart sewn

Κεφάλαιο 2 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ. 2.1 Σηµειακή Εκτίµηση. ˆθ παίρνει διαφορετικές τιµές, δηλαδή η ˆθ είναι η ίδια τ.µ. µε κάποια κατανοµή κι έχει µέση

Κεϕάλαιο 2 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ. 2.1 Σηµειακή Εκτίµηση. {x 1,..., x n } της X από ένα δείγµα µεγέθους n. Τότε η σηµειακή εκτίµηση της θ δίνεται

ΜΑΘΗΜΑ 2, Έλεγχος ροής προγράμματος ΒΑΣΙΚΗ ΣΥΝΤΑΞΗ:

στο Αριστοτέλειο υλικού.

spin triplet S =1,M S =0 = ( + ) 2 S =1,M S = 1 = spin singlet S =0,M S =0 = ( )

PANEPISTHMIO DUTIKHS ATTIKHS SQOLH MHQANIKWN. Ask seic kai Jèmata sthn Pragmatik Anˆlush I TMHMA POLITIKWN MHQANIKWN

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

Ανάλυση ασκήσεις. συστήματα

MELETH TWN RIZWN TWN ASSOCIATED ORJOGWNIWN

Ergasthriak 'Askhsh 3

Shmei seic Sunarthsiak c Anˆlushc

9.2 Μελετώντας τρισδιάστατα γραφικά στο επίπεδο Oi sunartήseiv Contour Plot kai DensityPlot

Οι παρατηρήσεις του δείγματος, μεγέθους n = 40, δίνονται ομαδοποιημένες κατά συνέπεια ο δειγματικός μέσος υπολογίζεται από τον τύπο:

Anaz thsh eustaj n troqi n se triplˆ sust mata swmˆtwn

Σημερινό μάθημα: Εκτιμήτριες συναρτήσεις και σημειακή εκτίμηση παραμέτρων Στατιστική συμπερασματολογία (ή εκτιμητική ): εξαγωγή συμπερασμάτων για το σ

Ανάλυση. σήματα και συστήματα

Shmei seic sto mˆjhma Analutik GewmetrÐa

H mèjodoc Sturm. Mˆjhma AkoloujÐec Sturm

Upologistikˆ Zht mata se Sumbibastikèc YhfoforÐec

ΜΕΤΑΒΟΛΙΚΕΣ ΑΝΙΣΟΤΗΤΕΣ ΚΑΙ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΕΥΘΕΡΩΝ ΣΥΝΟΡΩΝ ΣΤΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΝΙΠΥΡΑΚΗ ΜΑΡΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

Φυλλο 3, 9 Απριλιου Ροδόλφος Μπόρης

2 PerÐlhyh Se aut n thn ergasða, parousi zoume tic basikìterec klassikèc proseggðseic epðlushc Polu-antikeimenik n Problhm twn BeltistopoÐhshs(PPB) ka

HU215 - Frontist rio : Seirèc Fourier

2+sin^2(x+2)+cos^2(x+2) Δ ν =[1 1 2 ν 1, ν ) ( ( π (x α) ημ β α π ) ) +1 + a 2


10/2013. Mod: 02D-EK/BT. Production code: CTT920BE

L mma thc 'Antlhshc. A. K. Kapìrhc


1, 3, 5, 7, 9,... 2, 4, 6, 8, 10,... 1, 4, 7, 10, 13,... 2, 5, 8, 11, 14,... 3, 6, 9, 12, 15,...

Σημερινό μάθημα: Εκτιμήτριες συναρτήσεις, σημειακή εκτίμηση παραμέτρων και γραμμική παλινδρόμηση Στατιστική συμπερασματολογία (ή εκτιμητική ): εξαγωγή

Didaktorikèc spoudèc stic HPA, sta Majhmatikˆ. 20 MartÐou 2015

JewrÐa UpologismoÔ. Grammatikèc QwrÐc Sumfrazìmena kai Autìmata StoÐbac

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

MÐa SÔntomh Eisagwgă stic SÔgqronec JewrÐec Isìthtac

SUNOLA BIRKHOFF JAMES ϵ ORJOGWNIOTHTAS KAI ARIJMHTIKA PEDIA

G. A. Cohen ** stìqo thn kubernhtik nomojesða kai politik, den upˆrqei tðpota to qarakthristikì sth morf thc.)

BeltistopoÐhsh. Dr. Dhm trhc Swthrìpouloc. Tm ma Thlepikoinwniak Susthmˆtwn kai DiktÔwn. Tetˆrth, 7 OktwbrÐou 2009

Shmei seic sto mˆjhma Analutik GewmetrÐa


2

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς

Apì ton diakritì kôbo ston q ro tou Gauss

Transcript:

Statistik gia QhmikoÔc MhqanikoÔc EKTIMHSH PARAMETRWN - 1 12 AprilÐou 2013

Eisagwgikˆ sthn ektðmhsh paramètrwn t.m. X me katanom F X (x; θ) Parˆmetroc θ: ˆgnwsth θ µ, σ 2, p DeÐgma {x 1,..., x n }: gnwstì EktÐmhsh paramètrou 1 Shmeiak ektðmhsh: ˆθ 2 EktÐmhsh diast matoc: [θ 1, θ 2 ] 'Allo deðgma ˆlla dedomèna {x 1,..., x n } {x 1,..., x n } sumbolðzoun: 1. Parathr seic 2. t.m. {X 1,..., X n } me katanom F X (x; θ)

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Shmeiak EktÐmhsh ˆθ: ektim tria thc θ ˆθ eðnai sunˆrthsh twn t.m. {x 1,..., x n } ˆθ eðnai t.m., E(ˆθ) µˆθ, Var(ˆθ) σ 2ˆθ EktÐmhsh mèshc tim c (deigmatik mèsh tim ) θ µ x = 1 n x i n EktÐmhsh diasporˆc (deigmatik diasporˆ) θ σ 2 s 2 = 1 n (x i x) 2 n ( s 2 = 1 n n ) (x i x) 2 = 1 xi 2 n x 2 n 1 n 1

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Krit ria kal n ektimhtri n 1. AmerolhyÐa ˆθ amerìlhpth: E(ˆθ) = θ alli c h merolhyða eðnai b(ˆθ) = E(ˆθ) θ ParadeÐgmata H deigmatik mèsh tim x eðnai amerìlhpth: E( x) = µ ( ) 1 n E( x) = E x i = 1 n E(x i ) = 1 n µ = µ n n n H deigmatik diasporˆ s 2 eðnai amerìlhpth: E(s 2 ) = σ 2? H deigmatik diasporˆ s 2 eðnai merolhptik : b( s 2 ) = E( s 2 ) σ 2 = n 1 n σ2 σ 2 = σ2 n Asumptwtikˆ (n ) h s 2 eðnai amerìlhpth

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Krit ria kal n ektimhtri n (sunèqeia) 2. Sunèpeia ˆθ sunep c: P( θ ˆθ ɛ) 1 ìtan n ParadeÐgmata x, s 2, s 2 eðnai sunepeðc H ektim tria thc µ: x d = (x min + x max )/2 den eðnai sunep c 3. Apotelesmatikìthta DÔo ektim triec ˆθ 1 kai ˆθ 2 thc θ: ˆθ 1 eðnai pio apotelesmatik apì ˆθ 2 ìtan σ 2ˆθ 1 < σ 2ˆθ 2 Parˆdeigma x eðnai piì apotelesmatik apì th x d giatð σ 2 x < σ 2 x d.

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Krit ria kal n ektimhtri n (sunèqeia) 4. Epˆrkeia ˆθ eðnai epark c ìtan qrhsimopoieð ìlh thn plhroforða apì to deðgma pou sqetðzetai me th θ. ParadeÐgmata x, s 2, s 2 eðnai eparkeðc giatð qrhsimopoioôn ìlec tic parathr seic {x 1,..., x n } x d den eðnai epark c giatð qrhsimopoieð mìno x min kai x max. Parathr seic Jèma 4 Mia kal ektim tria prèpei na plhreð autèc tic idiìthtec. Bèltisth ektim tria: amerìlhpth kai me elˆqisth diasporˆ Exisorrìphsh merolhyðac kai diasporˆc ektðmhshc: to mèso tetragwnikì sfˆlma (mean square error).

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Upologismìc shmeiak c ektðmhshc Jèloume na ektim soume th θ parˆmetro katanom c F (x; θ) miac t.m. X apì ta anexˆrthta dedomèna {x 1,..., x n }. Mèjodoc twn Rop n 1 EktimoÔme pr ta tic ropèc thc katanom c: ροπή πρώτου βαθμού: µ x ροπή δευτέρου βαθμού: σ 2 s 2 2 Apì th sqèsh thc θ me tic ropèc upologðzoume thn ektðmhsh ˆθ. ParadeÐgmata Kanonik katanom : parˆmetroi µ kai σ 2 eðnai oi Ðdiec ropèc (ˆmesh ektðmhsh). Omoiìmorfh katanom sto [a, b]: parˆmetroi a kai b upologðzontai apì µ = a+b 2 kai σ 2 = (b a)2 12 (èmmesh ektðmhsh).

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Parˆdeigma: Metr seic por douc hlðou se gaiˆnjrakec A/A x i xi 2 1 5.3 28.1 2 4.5 20.2 3 5.7 32.5 4 5.8 33.6 5 4.8 23.0 6 6.4 41.0 7 6.4 41.0 8 5.6 31.4 9 5.8 33.6 10 5.7 32.5 11 5.5 30.2 12 6.1 37.2 13 5.2 27.0 14 7.0 49.0 15 5.5 30.2 16 5.7 32.5 17 6.3 39.7 18 5.6 31.4 19 5.5 30.2 20 5.0 25.0 21 5.8 33.6 22 4.7 22.1 23 6.1 37.2 24 6.7 44.9 25 5.1 26.0 SÔnolo 141.8 813.3

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Upojètoume kanonik katanom : parˆmetroi µ kai σ 2 EktÐmhsh mèshc tim c: x = 1 25 x i = 1 141.8 = 5.67 25 25 Gia s 2, upologðzoume pr ta to ˆjroisma tetrag nwn 25 xi 2 = 813.3 EktÐmhsh diasporˆc: s 2 = ( 25 ) 1 xi 2 25 x 2 25 1 = 1 24 (813.3 25 5.672 ) = 0.375 Upojètoume omoiìmorfh katanom sto [a, b]: parˆmetroi a kai b EktÐmhsh twn a kai b: x = a+b 2 s 2 = (b a)2 12 â = x 3s ˆb = x + 3s â = 4.61 ˆb = 6.73

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Mèjodoc MegÐsthc Pijanofˆneiac DÐnontai anexˆrthta {x 1,..., x n }, x i F (x; θ) poia eðnai h pio pijan tim gia th θ? f (x i ; θ) P(X = x i ; θ) gia kˆpoia tim X = x i Sunˆrthsh pijanofˆneiac (πιθανότητα να παρατηρήσουμε {x 1,..., x n } σ ένα τυχαίο δείγμα) L(x 1,..., x n ; θ) = f (x 1 ; θ) f (x n ; θ) 'An L(x 1,..., x n ; θ 1 ) > L(x 1,..., x n ; θ 2 ) tìte θ 1 pio alhjofan c apì θ 2 H piì alhjofan s tim thc θ: aut pou megistopoieð th L(x 1,..., x n ; θ) log L(x 1,..., x n ; θ). Ektim tria megðsthc pijanofˆneiac ˆθ dðnetai apì thn exðswsh log L(x 1,..., x n ; θ) θ = 0.

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc Mèjodoc MegÐsthc Pijanofˆneiac (sunèqeia) Jèloume na ektim soume θ 1,..., θ m Sunˆrthsh pijanìfaneiac: L(x 1,..., x n ; θ 1,..., θ m ) Ektim triec megðsthc pijanofˆneiac ˆθ 1,..., ˆθ m dðnontai apì log L(x 1,..., x n ; θ 1,..., θ m ) θ j = 0 j = 1,..., m. Parathr seic H mèjodoc megðsthc pijanofˆneiac mporeð na efarmosjeð gia opoiod pote θ an xèroume thn katanom F X (x; θ). H mèjodoc twn rop n den efarmìzetai an h θ de mporeð na upologisjeð apì tic ropèc. H ektim tria megðsthc pijanofˆneiac eðnai amerìlhpth (asumptwtikˆ), sunep c, apotelesmatik ki epark c.

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc EktÐmhsh paramètrwn kanonik c katanom c {x 1,..., x n } apì kanonik katanom N(µ, σ 2 ) kai σ 2 gnwst f X (x; µ) f (x) = 1 2πσ e (x µ)2 2σ 2 ektðmhsh tou µ? sunˆrthsh pijanìfaneiac ( ) [ 1 n/2 L(x 1,..., x n ; µ) = 2πσ 2 exp 1 2σ 2 ] n (x i µ) 2 log L(x 1,..., x n ; µ) = n 2 log 2π n 2 log(σ2 ) 1 2σ 2 n (x i µ) 2 Ektim tria megðsthc pijanofˆneiac ˆµ log L µ = 0 1 n σ 2 (x i µ) = 0 ˆµ = 1 n x i = x n

Krit ria kal n ektimhtri n Mèjodoc upologismoô thc shmeiak c ektðmhshc EktÐmhsh paramètrwn kanonik c katanom c (sunèqeia) Kai h diasporˆ σ 2 ˆgnwsth log L µ = 0 1 σ 2 n (x i µ) = 0 log L σ 2 = 0 n 2σ 2 + 1 σ 4 H epðlush dðnei gia µ, ˆµ = x, kai gia σ 2 n (x i µ) 2 = 0 ˆσ 2 = 1 n n (x i ˆµ) 2 = 1 n n (x i x) 2 = s 2

EktÐmhsh Diast matoc empistosônhc Melet same thn ektim tria ˆθ paramètrou θ: An gnwrðzoume thn katanom thc X kai eðnai F X (x; θ), tìte brðskoume th ˆθ me 1 Mèjodo rop n 2 Mèjodo megðsthc pijanofˆneiac Anexˆrthta apì thn katanom thc X èqoume touc ektimhtèc: θ := µ ˆθ = x θ := σ 2 ˆθ = s 2 ˆθ = s 2 H tim thc ektim triac ˆθ exartˆtai apì to deðgma {x 1,..., x n }. ˆθ eðnai t.m. me E(ˆθ) µˆθ, Var(ˆθ) σ 2ˆθ Katanom thc ˆθ? E(ˆθ)? Var(ˆθ)? Me bˆsh thn katanom thc ˆθ jèloume na orðsoume èna diˆsthma [θ 1, θ 2 ] pou ja perièqei me kˆpoia pijanìthta thn pragmatik tim thc θ.

Diˆsthma empistosônhc thc µ Ektim tria (shmeiak ektðmhsh) thc µ: x µ x = E(ˆµ)= µ σ 2 x = Var( x) = Var ( 1 n ) n x i = 1 n n 2 Var(x i ) = 1 n 2 n = 1 n 2 (n σ2 )= σ2 n σ x = σ/ n stajerì sfˆlma H katanom thc x exartˆtai apì 1 th diasporˆ thc X, σ 2 (gnwst / ˆgnwsth) 2 thn katanom thc X (kanonik ìqi) 3 mègejoc tou deðgmatoc n (megˆlo / mikrì) σ 2

Diˆsthma empistosônhc thc µ - gnwst diasporˆ σ 2 Gia thn katanom thc x èqoume dôo peript seic 1 X N(µ, σ 2 ) 2 n > 30 x N(µ, σ 2 /n) X N(µ, σ 2 ) n < 30 x? 1 An h katanom thc X eðnai kanonik κατανομή της X 1 +... + X n είναι κανονική h katanom thc x eðnai kanonik 2 An to deðgma eðnai megˆlo n > 30 Κεντρικό Οριακό Θεώρημα h katanom thc x eðnai kanonik

Jèma 5 An rðxoume pollˆ nomðsmata o sunolikìc arijmìc twn kefal n ja akoloujeð kanonik katanom

gnwstì σ 2 kai x akoloujeð kanonik katanom x N(µ, σ 2 /n) z x µ σ/ N(0, 1) n Gia kˆje pijanìthta α (kai 1 α) upˆrqoun oi antðstoiqec timèc thc z, z α/2 = z 1 α/2 : P(z < z α/2 ) = Φ(z α/2 ) = α/2 P(z > z 1 α/2 ) = 1 Φ(z 1 α/2 ) = 1 (1 α/2) = α/2 P(z < z α/2 z > z 1 α/2 ) = α P(z α/2 < z < z 1 α/2 ) =Φ(z 1 α/2 ) Φ(z α/2 ) = 1 α Apì ton statistikì pðnaka tupik c kanonik c katanom c DÐnetai pijanìthta 1 α krðsimh tim z 1 α/2 = Φ 1 (1 α/2) }

gnwstì σ 2, x akoloujeð kanonik katanom (sunèqeia) h z an kei sto diˆsthma [z α/2, z 1 α/2 ] = [ z 1 α/2, z 1 α/2 ] me pijanìthta 1 α. Apì to metasqhmatismì z x µ σ/ n diast matoc [ z 1 α/2, z 1 α/2 ] z 1 α/2 = x µ σ/ n LÔnoume wc proc µ èqoume gia ta ˆkra tou z 1 α/2 = x µ σ/ n µ = x + z 1 α/2 σ n µ = x z 1 α/2 σ n Diˆsthma empistosônhc thc µ se epðpedo empistosônhc 1 α [ x z 1 α/2 σ n, x + z 1 α/2 σ n ]

gnwstì σ 2, x akoloujeð kanonik katanom (sunèqeia) ErmhneÐa diast matoc empistosônhc me pijanìthta (empistosônh) 1 α h mèsh tim µ brðsketai mèsa s' autì to diˆsthma OQI an qrhsimopoioôsame pollˆ tètoia diast mata apì diaforetikˆ deðgmata, posostì (1 α)% apì autˆ ja perieðqan th µ NAI me 1 α pijanìthta (empistosônh) to diˆsthma autì ja perièqei thn pragmatik µ NAI

gnwstì σ 2, x akoloujeð kanonik katanom (sunèqeia) DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou µ 1 Epilog tou 1 α, σ gnwstì, x apì to deðgma. 2 EÔresh krðsimhc tim c z 1 α/2 apì ton pðnaka gia tupik kanonik katanom. 3 Antikatˆstash ston tôpo [ x z 1 α/2 σ n, x + z 1 α/2 σ n ]

Parˆdeigma Shmeiak EktÐmhsh Diˆsthma empistosônhc se epðpedo 95% gia to mèso posostì por dec hlðou se gaiˆnjraka tou koitˆsmatoc A? DÐnetai σ 2 = 0.38 6 Iστoγραμμα πoρωδoυς ηλιoυ για κoιτασμα A 7 Θηκoγραμμα πoρωδoυς ηλιoυ για κoιτασμα A 5 6.5 συχνoτητα 4 3 6 5.5 2 1 5 0 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 ευρoς 4.5 A summetrða, ìqi makrièc ourèc, ìqi akraða shmeða X N(µ, 0.38) µ =?

Parˆdeigma (sunèqeia) X N(µ, 0.38) x N(µ, 0.38/25) x = 1 25 25 x i = 141.8 25 = 5.67 DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou µ 1 1 α = 0.95, σ = 0.38, x = 5.67. 2 KrÐsimh tim : z 0.975 = Φ 1 (0.975) = 1.96. 3 x ± z 1 α/2 σ n 5.67 ± 1.96 0.38 5 [5.43, 5.91] Sumpèrasma: Se 95% epðpedo empistosônhc perimènoume to mèso posostì por douc hlðou se gaiˆnjraka me bˆsh to deðgma tou koitˆsmatoc A na kumaðnetai metaxô 5.43 kai 5.91

Diˆsthma empistosônhc thc µ, ˆgnwsth diasporˆ σ 2 PerÐptwsh 1: megˆlo deðgma (n > 30) s 2 σ 2 : [ x z 1 α/2 s n, x + z 1 α/2 s n ] PerÐptwsh 2: mikrì deðgma (n < 30) kai X N(µ, σ 2 ) Tìte isqôei t x µ s/ n t n 1 katanom student me n 1 bajmoôc eleujerðac 0.4 0.3 N(0,1) t 5 t 24 t 50 f (x) X 0.2 0.1 0 6 4 2 0 2 4 6 x

'Agnwsth diasporˆ σ 2 0.4 0.3 f X (x) 0.2 0.1 t 24,0.025 = 2.064 t 24,0.975 =2.064 0 6 4 2 0 2 4 6 x DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou µ 1 Epilog tou 1 α, σ ˆgnwsto, x kai s apì to deðgma. 2 EÔresh krðsimhc tim c t n 1, 1 α/2 apì ton pðnaka gia katanom student. 3 Antikatˆstash ston tôpo [ x t n 1,1 α/2 s n, x + t n 1,1 α/2 s n ]

'Agnwsth diasporˆ σ 2 PerÐptwsh 3: mikrì deðgma (n < 30) kai X N(µ, σ 2 ) Mh-parametrik mèjodoc Jèma 6 Mh-parametrik mèjodoc: diˆsthma empistosônhc gia th diˆmeso (Wilcoxon) Jèma 7 Mh-parametrik mèjodoc: diˆsthma empistosônhc gia th mèsh tim me th mèjodo bootstrap

Parˆdeigma Shmeiak EktÐmhsh Diˆsthma empistosônhc se epðpedo 95% gia to mèso por dec hlðou gaiˆnjraka apì to koðtasma A? [σ 2 ˆgnwsto] Mikrì deðgma (n < 30) kai X N(µ, σ 2 ) t x µ s/ n t n 1, bajmoð eleujerðac: n 1 = 24 s 2 = 1 24 ( 25 ) xi 2 25 (5.67) 2 = 1 (813.3 804.3) = 0.375 24 DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou µ 1 1 α = 0.95, x = 5.67, s 2 = 0.375. 2 KrÐsimh tim : t 24,0.975 = 2.064. 3 x ± t n 1,1 α/2 s n 5.67 ± 2.064 0.375 5 [5.42, 5.92] An z 0.975 = 1.96 antð t 24, 0.975 = 2.064 5.67 ± 1.96 0.375 5 [5.52, 5.82]

EktÐmhsh diast matoc empistosônhc thc µ diasporˆ X -katanom n x -katanom d.e. gnwst kanonik z x µ σ/ N(0, 1) n x ± z 1 α/2 σ n gnwst mh kanonik megˆlo z x µ σ/ N(0, 1) n x ± z 1 α/2 σ n gnwst mh kanonik mikrì ˆgnwsth megˆlo z x µ s/ N(0, 1) x ± z n 1 α/2 s n ˆgnwsth kanonik mikrì t x µ s/ n tn 1 x ± t n 1,1 α/2 s n ˆgnwsth mh kanonik mikrì Genikˆ gia to d.e. thc µ brðsketai apì σ x ± z α/2 n s x ± t n 1,1 α/2 n

EÔroc diast matoc empistosônhc) To diˆsthma empistosônhc exartˆtai apì: thn katanom kai th σ 2 thc t.m. X to mègejoc n tou deðgmatoc to epðpedo empistosônhc 1 α Gia dedomèno eôroc diast matoc empistosônhc mporoôme na broôme to mègejoc n pou antistoiqeð apì ton antðstoiqo tôpo. Endeiktik perðptwsh: n < 30, X N(µ, σ 2 ) kai σ 2 ˆgnwsto eôroc tou d.e. w = 2t n 1,1 α/2 s n Gia eôroc w prèpei to deðgma na èqei mègejoc n = ( 2t n 1,1 α/2 s ) 2 ( n = 2z w 1 α/2 s ) 2 w anˆloga me to n pou brðskoume.

Parˆdeigma Shmeiak EktÐmhsh Sto prohgoômeno arijmhtikì parˆdeigma (por dec hlðou), qrhsimopoi ntac t-katanom br kame 95% d.e. 5.67 ± 2.064 0.375 5 [5.42, 5.92] EÔroc d.e.: 2 2.064 0.375 5 = 0.50 isodônama akrðbeia gôrw apì th x : 2.064 0.375 5 = 0.25 An jèloume eôroc 0.20 ( akrðbeia 0.10), pìso prèpei na megal sei to deðgma? ( ) 2 (kanonik katanom ) n = 2 1.96 0.375 0.25 = 92.2 93 (katanom student) ( ) 2 t 24,0.975 = 2.064 n = 2 2.064 0.375 0.25 = 102.2 102 ( ) 2 t 101,0.975 = 1.984 n = 2 1.984 0.375 0.25 = 94.5 95 ( ) 2 t 94,0.975 = 1.985 n = 2 1.985 = 94.6 95 0.375 0.25

Diˆsthma empistosônhc thc σ 2 s 2 ektim tria thc σ 2 0.18 DÐnetai χ 2 (n 1)s2 σ 2 X 2 n 1 0.16 0.14 X 2 5 0.12 0.1 f (x) X 0.08 0.06 0.04 0.02 X 2 24 X 2 50 0 0 20 40 60 80 x Gia polô megˆlo n: Xn 1 2 kanonik Xn 1 2 den eðnai summetrik katanom dôo krðsimec timèc: χ 2 n 1,α/2 P(χ 2 < χ 2 n 1,α/2 ) = α/2 χ 2 n 1,1 α/2 P(χ 2 < χ 2 n 1,1 α/2 ) = 1 α/2

Diˆsthma empistosônhc thc σ 2 (sunèqeia) 0.06 0.05 X 2 24 0.04 f (x) X 0.03 0.02 0.01 X 2 24,0.025 = 12.4 X 2 24,0.975 =39.4 ( P 0 0 10 20 30 40 50 60 x ) χ 2 n 1,α/2 < χ2 < χ 2 n 1,1 α/2 = 1 α ) χ 2 n 1,1 α/2 = 1 α P (χ 2 n 1,α/2 < (n 1)s2 σ 2 ( P (n 1)s 2 χ 2 n 1,1 α/2 ) < σ 2 < (n 1)s2 χ 2 n 1,α/2 = 1 α

Diˆsthma empistosônhc thc σ 2 (sunèqeia) DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou σ 2 1 Epilog tou 1 α, s 2 apì to deðgma. 2 EÔresh krðsimwn tim n χ 2 n 1,α/2 kai χ2 n 1,1 α/2 apì ton pðnaka gia katanom Xn 1 2. [ ] (n 1)s 3 Antikatˆstash ston tôpo 2 (n 1)s, 2 χ 2 χ n 1,1 α/2 2 n 1,α/2 Diˆsthma empistosônhc thc tupik c apìklishc σ To 95% d.e. gia thn tupik apìklish σ èqei wc ˆkra tic tetragwnikèc rðzec twn antðstoiqwn ˆkrwn tou 95% d.e. gia th diasporˆ σ 2. [ ] (n 1)s 2, χ 2 n 1,1 α/2 (n 1)s 2 χ 2 n 1,α/2

Parˆdeigma Shmeiak EktÐmhsh Diˆsthma empistosônhc se epðpedo 95% gia th diasporˆ tou por douc hlðou gaiˆnjraka enìc koitˆsmatoc A? χ 2 (n 1)s2 σ 2 Xn 1 2, bajmoð eleujerðac: n 1 = 24 s 2 = 0.375 DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou σ 2 1 1 α = 0.95, s 2 = 0.375. 2 KrÐsimec timèc: χ 2 24,0.025 = 12.4 kai χ2 24,0.975 [ ] = 39.4. 3 = [ 24 0.375 39.4, (n 1)s 2, χ 2 n 1,1 α/2 (n 1)s 2 χ 2 n 1,α/2 ] 24 0.375 12.4 = [0.228, 0.726] To 95% d.e. gia thn tupik apìklish σ tou por douc hlðou gaiˆnjraka eðnai [ 0.228, 0.726] = [0.478, 0.852].

analogða p = M N M: stoiqeða tou plhjusmoô pou plhroôn mia idiìthta (epituqða) N: sônolo ìlwn twn stoiqeðwn tou plhjusmoô DeÐgma megèjouc n kai m epituqðec Ektim tria thc p : ˆp = m n Gia megˆlo n: ˆp N(p, p(1 p) n ) ˆp p z N(0, 1) p(1 p)/n διάστημα εμπιστοσύνης p(1 p) ˆp ± z 1 α/2 n p(1 p) ˆp ± z 1 α/2 n p ˆp Statistik ˆp(1 ˆp) gia QhmikoÔc MhqanikoÔc EKTIMHSH PARA

DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou p 1 Epilog tou 1 α, ˆp apì to deðgma. 2 EÔresh krðsimhc tim c z 1 α/2 apì ton pðnaka tupik c kanonik c katanom c. 3 Antikatˆstash ston tôpo [ˆp z 1 α/2 ˆp(1 ˆp) n, ˆp + z 1 α/2 ] ˆp(1 ˆp) n EÔroc diast matoc empistosônhc ˆp(1 ˆp) EÔroc d.e. thc p: w = 2z 1 α/2 n ( ) 2z1 α/2 2 = n = ˆp(1 ˆp) allˆ p ˆgnwsto! w MporeÐ na deiqjeð ìti: max ˆp(1 ˆp) = 0.25 ( ) 2z1 α/2 2 ( ) z1 α/2 2 = n = w 0.25 = w

Parˆdeigma Shmeiak EktÐmhsh 95% diˆsthma empistosônhc gia thn analogða skouriasmènwn rabd n qˆluba miac apoj khc? DeÐgma apì n = 100 rˆbdouc kai m = 12 skouriasmènec. Shmeiak ektðmhsh: ˆp = 12 100 = 0.12. DiadikasÐa ektðmhshc tou diast matoc empistosônhc tou p 1 1 α = 0.95, ˆp = 0.12. 2 KrÐsimh tim : z 0.975 = 1.96. ˆp(1 ˆp) 3 ˆp ± z 1 α/2 n 0.12 ± 1.96 [0.056, 0.184] Mègisto n tou deðgmatoc gia w = 0.05? n = ( 1.96 0.05) 2 = 1536.6 1537 0.12 (1 0.12) 100

Jèma 8 Diˆsthma empistosônhc kai ektðmhsh megèjouc deðgmatoc gia analogða se peperasmèno plhjusmì

'Askhsh Shmeiak EktÐmhsh Εγιναν 15 μετρήσεις της συγκέντρωσης διαλυμένου οξυγόνου (Δ.Ο.) σε ένα ποτάμι (σε mg/l) 1.8 2.0 2.1 1.7 1.2 2.3 2.5 2.9 1.6 2.2 2.3 1.8 2.4 1.6 1.9 Από παλιότερες μετρήσεις γνωρίζουμε ότι η διασπορά του Δ.Ο. είναι 0.1 (mg/l) 2. 1 Εκτιμείστε τη διασπορά της συγκέντρωσης Δ.Ο. από το δείγμα καθώς και τα διαστήματα εμπιστοσύνης σε επίπεδο 99% και 90%. Εξετάστε και για τα δύο επίπεδα εμπιστοσύνης αν μπορούμε να δεχτούμε την εμπειρική τιμή της διασποράς γι αυτό το δείγμα. 2 Εκτιμείστε τη μέση συγκέντρωση Δ.Ο. από το δείγμα και δώστε γι αυτήν 95% διάστημα εμπιστοσύνης υποθέτοντας πρώτα ότι η διασπορά είναι γνωστή και μετά χρησιμοποιώντας αυτήν του δείγματος. 3 Αν υποθέσουμε ότι για ένα εργοστάσιο δίπλα στο ποτάμι είναι σημαντικό η μέση συγκέντρωση Δ.Ο. να μην πέφτει κάτω από 1.8 mg/l, θα προκαλούσαν ανησυχία αυτές οι παρατηρήσεις (διασπορά από το δείγμα);

'Askhsh (sunèqeia) 4 Αν δε μας ικανοποιεί το εύρος του τελευταίου παραπάνω διαστήματος και θέλουμε να το μειώσουμε σε 0.2 mg/l πόσες επιπρόσθετες ημερήσιες μετρήσεις πρέπει να γίνουν; 5 Ενας άλλος τρόπος να ελέγξουμε αν η συγκέντρωση του Δ.Ο. πέφτει σε μη επιθυμητά επίπεδα είναι να δούμε αν το ποσοστό των ημερών που η τιμή της συγκέντρωσης Δ.Ο. πέφτει στο επίπεδο 1.6 mg/l και κάτω ξεπερνάει το 15%. Εκτιμείστε αυτό το ποσοστό από το δείγμα. Μπορείτε να δώσετε 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το ποσοστό; Πόσο πρέπει να είναι το μέγεθος του δείγματος για να μπορεί να εκτιμηθεί 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το ποσοστό με πλάτος το πολύ 10%;