Statistika 2, predavanja,

Σχετικά έγγραφα
1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

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

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

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

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

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

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

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

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

Tretja vaja iz matematike 1

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

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

ss rt çã r s t Pr r Pós r çã ê t çã st t t ê s 1 t s r s r s r s r q s t r r t çã r str ê t çã r t r r r t r s

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

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

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije

r r t r r t t r t P s r t r P s r s r r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t


A N A L I S I S K U A L I T A S A I R D I K A L I M A N T A N S E L A T A N S E B A G A I B A H A N C A M P U R A N B E T O N

ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ. Εικόνα 1. Φωτογραφία του γαλαξία μας (από αρχείο της NASA)

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

P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ

PRESECI SA PRSLINOM - VELIKI EKSCENTRICITET

C 1 D 1. AB = a, AD = b, AA1 = c. a, b, c : (1) AC 1 ; : (1) AB + BC + CC1, AC 1 = BC = AD, CC1 = AA 1, AC 1 = a + b + c. (2) BD 1 = BD + DD 1,

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

met la disposition du public, via de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.

Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΑΤΟΜΩΝ. Παππάς Χρήστος Επίκουρος Καθηγητής

Τύπος TAYLOR. f : [a, b] R f (n 1) (x) συνεχής x [a, b] f (n) (x) x (a, b) ξ μεταξύ x και x 0. (x x 0 ) k k! f(x) = f (k) (x 0 ) + R n (x)

Το άτομο του Υδρογόνου

IZVODI ZADACI (I deo)

MERITVE LABORATORIJSKE VAJE. Študij. leto: 2011/2012 UNIVERZA V MARIBORU. Skupina: 9

Ax = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3.

Estimation of grain boundary segregation enthalpy and its role in stable nanocrystalline alloy design

ITU-R P (2009/10)

ΝΟΜΟΣ ΤΗΣ ΠΕΡΙΟ ΙΚΟΤΗΤΑΣ : Οι ιδιότητες των χηµικών στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.

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

Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Coupling strategies for compressible - low Mach number flows

Obrada signala

τροχιακά Η στιβάδα καθορίζεται από τον κύριο κβαντικό αριθµό (n) Η υποστιβάδα καθορίζεται από τους δύο πρώτους κβαντικούς αριθµούς (n, l)

F (x) = kx. F (x )dx. F = kx. U(x) = U(0) kx2

Vers un assistant à la preuve en langue naturelle

Osnove matematične analize 2016/17

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ

f(w) f(z) = C f(z) = z z + h z h = h h h 0,h C f(z + h) f(z)

8. Diskretni LTI sistemi

ΠΕΡΙΟΔΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ

Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale

1. Trikotniki hitrosti

!""#$%!& '% ("#% )'*+, &,!" &, ' %!'"!" &"#"-(5-1-,!&

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

ΠΕΡΙΟΔΙΚΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΤΩΝ ΣΤΟΙΧΕΙΩΝ (1) Ηλία Σκαλτσά ΠΕ ο Γυμνάσιο Αγ. Παρασκευής

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Łs t r t rs tø r P r s tø PrØ rø rs tø P r s r t t r s t Ø t q s P r s tr. 2stŁ s q t q s t rt r s t s t ss s Ø r s t r t. Łs t r t t Ø t q s

Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté

MÉTHODES ET EXERCICES

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

Για να εμφανιστούν σωστά οι χαρακτήρες της Γραμμικής Β, πρέπει να κάνετε download και install τα fonts της Linear B που υπάρχουν στο τμήμα Downloads.

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

rs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â

Contribution à l évolution des méthodologies de caractérisation et d amélioration des voies ferrées

ITU-R P (2012/02) &' (

P t s st t t t t2 t s st t t rt t t tt s t t ä ör tt r t r 2ö r t ts t t t t t t st t t t s r s s s t är ä t t t 2ö r t ts rt t t 2 r äärä t r s Pr r

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

Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α

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

Operacije s matricama

#%" )*& ##+," $ -,!./" %#/%0! %,!

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

!"!# ""$ %%"" %$" &" %" "!'! " #$!

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):

Polarizacija. Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija b) raspršenje c) dvolom d) dikroizam

SUPPLEMENTAL INFORMATION. Fully Automated Total Metals and Chromium Speciation Single Platform Introduction System for ICP-MS

Poglavje 5. Poglavje 5. Poglavje 5. c = 1! SPOMNIMO SE!!! Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi

Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor

P r s r r t. tr t. r P

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

ITU-R P (2009/10)

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

Résolution de problème inverse et propagation d incertitudes : application à la dynamique des gaz compressibles

Λύσεις των θεμάτων ΠΑΡΑΣΚΕΥΗ 30 MAΪΟΥ 2014 ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ

Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes

Logique et Interaction : une Étude Sémantique de la

Chapter 1 Fundamentals in Elasticity

PROCESIRANJE SIGNALOV

Trigonometrijski oblik kompleksnog broja

Odred eni integrali. Osnovne osobine odred enog integrala: f(x)dx = 0, f(x)dx = f(x)dx + f(x)dx.

!"#$ % &# &%#'()(! $ * +

Αλληλεπίδραση ακτίνων-χ με την ύλη

TOPNOST, HITROST RAZTAPLJANJA

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

5. PARCIJALNE DERIVACIJE

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

VISCOUS FLUID FLOWS Mechanical Engineering

Elementi spektralne teorije matrica

Transcript:

Statstka, predavana, 70 Jaka Smrekar februar 0 Dskretna porazdeltev na končno mnogo točkah Matematčno ozade Dskretna slučana spremenlvka X: Na bo m X = {ξ 0, ξ,, ξ m } n p = P (X = ξ Parametrčn prostor: Smpleks { (p 0, p, p,, p m p > 0, } m =0 p = Porazdeltvena gostota enega ekspermenta: f(x; p 0,, p m = Porazdeltvena gostota enostavnega slučanega vzorca: g(x,, x n ; p 0,, p m = p T0 0 pt ptm m Tu e T (x,, x n = n = ξ (x m ξ (x p =0 Zanmve nčelne hpoteze Testrane čsto določene porazdeltve - prlagodtven test: H 0 = {(π 0,, π m } Na prmer: gralna kocka e poštena; p = ( 6, 6, 6, 6, 6, 6 p 0 = p, m = : p 0 = p, m = : Cenlka navečega vereta Nastopane nčelnh frekvenc: Prvzemmo, da e T 0 = 0 Teda e zraz g(x; p = p T ptm m očtno maksmzran pr ˆp 0 = 0 Prvzemmo : T 0: Kot občano, maksmzramo log g = T 0 log(p 0 + T m log(p m Ker gre za problem z vezo p =, nastavmo G = T 0 log(p 0 + + T m log(p m µ( p Ekstremala za G e ena sama: µ = n n ˆp = T n 4 Izkaže se, da gre za maksmum

4 Testrane čsto določene porazdeltve Razmere veret za H 0 = {(π 0,, π m }: π T 0 0 πt λ n (x = πtm m (T 0/n T 0 (T /n T (T = m m/n Tm =0 ( nπ T T log λ n (x = 0 m; T 0 T ( log(t log(nπ Velk vzorc: Če e deansk parameter enak (π 0,, π m, vela log λ n d χ m H 0 zavrnemo, če log λ n > χ m;α, ker P ( χ m > χ m;α = α H-kvadrat prlagodtven test H-kvadrat prlagodtven test: Če e deansk parameter enak (π 0,, π m, se lmtna porazdeltev testnh statstk log λ n uema z lmtno porazdeltvo statstk: m (T nπ =0 T n m (T nπ =0 nπ Tu e T opažena frekvenca, nπ pa (pr H 0 prčakovana frekvenca Dokaz: Vela log( + ξ = ξ ξ + o(ξ, ko ξ 0 Pr H 0 : m =0 T log ( nπ T = T log ( + nπ T = (nπ T + T ( nπ T + T o p ( ( nπ T Še: T o p ( ( nπ T = (nπ T T o p ( = n (T/n π T /n o p ( = ( n ( T/n π π o p ( = o p (, ko n π( π Testrane neodvsnost Uvod Spol n pte kave med študent na FMF: Študente FMF lahko po en stran razdelmo na dekleta n fante, po drug stran pa na študente, k peo kavo n na take, k e ne peo Al sta t deltv neodvsn? V vzorcu študentov zabeležmo:: dekleta fante pe kavo (0 6 (797 9 ne pe kave (697 7 (0 8 Ka b blo v prmeru neodvsnh razdeltev (neodvsnh lastnost : Skupna deklet b mela v skupnah kavopvc n nekavopvc deleža, k ustrezata deležu deklet v celotnem vzorcu Enako za fante

Parametrčn prostor Štre delež: pdk : delež deklet, k peo kavo, pdn : delež deklet, k ne peo kave, pf K : delež fantov, k peo kavo, pf N : delež fantov, k ne peo kave Vela pdk + pdn + pf K + pf N =, tore gre za -razsežn smpleks (tetraeder Predpostavka neodvsnost: Za delež deklet pd = pdk + pdn, delež fantov pf = pf K + pf N, delež kavopvcev pk = pdk + pf K, delež nekavopvcev pn = pdn + pf N vela: pdk = pd pk, pdn = pd pn, pf K = pf pk, pf N = pf pn Parametrčn prostor n nčelna hpoteza neodvsnost 4 Lastnost pe kavo b lahko še razčlenl: redno pe, pe do x dnevno, pe prložnostno, 4 ne pe Al e ta razdeltev neodvsna od razdeltve po spolu? V vzorcu študentov zabeležmo:: redno pe kavo pe do x dnevno pe prložnostno ne pe kave dekleta 6 8 (48 ( ( (697 fante 7 ( (77 (68 (0 6 9 4 Ka b blo v prmeru neodvsnh razdeltev (neodvsnh lastnost : Skupna deklet b v vsakem razredu (nekavopvcev zaemala delež, k ustreza deležu deklet v celotnem vzorcu Enako za fante Matematčna formulaca Problem n parametrčn prostor: Veretnostn prostor Ω razbemo na dsunktn un: Ω = A t A t t Ar n Ω = B t B t t Bs Prvzamemo, da n za vsa števla n vela p = P (A B o > 0 (Sled tud p = P (A > 0 n q = P (B > 0 X Vela tore Θ = [p ]66r,66s p > 0, p =, kar e smpleks razsežnost rs, k naravno lež v prostoru matrk Rr s,

Nčelna hpoteza neodvsnost: Neodvsnost:, : p = P (A B = P (A P (B = p q To pomen, da za vsak števl n vela p = ( ( p k p l k Ker e nčelna hpoteza očtno parametrzrana s kartezčnm produktom r s, e dmh 0 = r + s Vela dmθ dmh 0 = rs (r + s = rs r s + = (r (s l 6 Eksperment Ops ekspermenta ozroma vzorčena: Neodvsno n slučano zberemo n elementov z množce Ω n s T označmo števlo elementov, k prpadao preseku A B Rezultate predstavmo v kontngenčn tabel: s s T T T,s T s U T T T,s T s U r T r T r T r,s T rs U r V V V s V s n Gre seveda za dskretno slučano spremenlvko X s končno zalogo vrednost {(, r, s}, ker e X(ω = (,, če ω A B 7 Testrane neodvsnost: razmere veret Porazdeltvena gostota vzorca n cenlka navečega vereta: Kot pre: g(x,, x n ; p = p T,, ker e T števlo parov (, med vrednostm x,, x n CNV e ˆp = T n, zato: sup g(x; p = ( T T n p Θ Cenlka navečega vereta na H 0 : Upoštevamo, da vela p = p q n računamo: g(x; [p q ] = = ( p (p q T = ( q T T p T q T = ( Upoštevamo p = n q = n dobmo ˆp = U n, ˆq = V Tore: sup g(x; p = ( p H 0 ( U n U ( n ( V n = ( p U p T ( ( q V V = = q T ( UV n T 8 Testrane na podlag razmera veret Testna statstka: λ n (x = ( UV nt T, log λ n (x = T log ( U V nt Test : Zavrnemo hpotezo neodvsnost H 0 : p = p q, če log λ n (x > C Pr tem konstanto C določmo eksaktno z multnomsko porazdeltvo za mahne vzorce al vzamemo C = χ (r (s ;α za velke vzorce, ker upoštevamo log λ n d n χ (r (s 4

9 Zamenava z asmptotčno ekvvalentnm testom Standardna χ -testa: Kot pre se zkaže, da z uporabo Taylorevega polnoma stopne za logartem dobmo dve statstk, k ravno tako v porazdeltv konvergrata k porazdeltv χ (r (s To sta, (T U V /n T n, (T U V /n U V /n Občan zaps: Pšmo ˆT = U V /n Števla ˆT menuemo (glede na H 0 prčakovane frekvence, števla T pa opažene frekvence H 0 zavrnemo, če (T ˆT ˆT > χ (r (s ;α r, s Območa zaupana Interval zaupana Uvodna defnca: Denmo, da nas zanma matematčno upane E(X naše slučane spremenlvke (slučanega ekspermenta Prvzemmo model F (množca dopustnh porazdeltev n na bo α (0, (mahno poztvno števlo Defnca: Interval zaupana za E(X stopne zaupana α za vzorce velkost n sestavlata tak funkc vzorca za kater vela L: R n R, U : R n R, P ( {x R n L(x E(X U(x} α glede na vsako porazdeltev z modela F Pravmo tud, da e nterval zaupana prredtev x [L(x, U(x] Navn nterval zaupana za delež Model: Bernoulleva slučana spremenlvka X B(, p, ker p (0, Konstrukca za vzorec velkost 0: Na bo k števlo ugodnh zdov n na bo nterval zaupana [ k 0 0, k 0 + 0 ] Stopna zaupana?: k nterval p = 0 p = 0 p = 0 p = 07 p = 09 0 [, ] 049 006 0000 0000 0000 [0, ] 087 088 000 0000 0000 [, ] 094 08 0044 0000 0000 [, 4] 007 00 07 000 0000 4 [, ] 00 046 00 006 0000 [4, 6] 000 008 046 008 000 6 [, 7] 0000 006 00 046 00 7 [6, 8] 0000 000 07 00 007 8 [7, 9] 0000 0000 0044 08 094 9 [8, ] 0000 0000 000 088 087 0 [9, ] 0000 0000 0000 006 049 pokrtost 090 0 066 0 090

Graf pokrtost: 09 08 07 06 0 04 047 0 0 0 0 0 7 0 4 9 0 p 6