Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Morten Frydenberg Biostatistik version dato:"

Transkript

1 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Bostatstk uge mandag Morten Frydenberg, Afdelng for Bostatstk Resume: Hvad har v været gennem ndtl nu Lneær (normal) regresson en kontnuert forklarende varabel - Model Systematsk og tlfældg del - Antagelser - Parametre - Inferens Korrelaton Pearson korrelaton - Searman korrelaton flere forklarende varabel - Model Systematsk og tlfældg del - Antagelser - Parametre - Inferens Resume de første fre dage Generel om nferens Resume de første fre dage Beskrve og sammenlgne ersoner/gruer Estmat Standard error Arok. Skkerhedsnterval (eksakt skkerhedsntervaller nogle secelle tlfælde) Statstk hyotese Test og -værd Standard error for dfferens mellem to uafhængge estmater Standard error for samvægtede estmater Prædktonsnterval (normalfordelt data) Emne Bnære resons Tme to event data En grue To gruer Flere gruer (test) Korrekton v. vægtnng Regresson Kum. Incdens Prævalens ro. Uge RR, RD, OR Uge X -test Uge 4 Vægtnng Uge 7 Logstsk Uge Rate Uge 4 IRR IRD Uge 4 Vægtnng Uge 7 Cox ro. haz. Uge 4 Kontnuert Mddelværd Medan Uge 6 Dfferens Rato (log-data) Uge 6 Ensdet ANOVA Uge 6 Vægtnng Uge 7 Lneær Uge 4 Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

2 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Lnens lgnng y = β + β x Lnens lgnng Alternatve ræsentaton/arametrserng y = β + β x ( β β x ) β ( x x ) = + + β y β β β + β x y x x x 5 6 Plasma volume (l) KS Examle. Krosvægt og Plasmavolumen.6.4. Model: Vol = β + β Weght + Error Error N (, σ ) Antagelser:. Plasma volumen er mddel en lneær funkton af vægten.. Der tl lægges, der noget tlfældg/uforklaret varaton.. Den tlfældge/uforklarede afvgelse er uafhængg fra erson tl erson. 4. Den uforklarede varaton antages at være normalfordelt med mddelværd og srednng σ..8 Model: Body weght (kg) Vol = β + β Weght + Error Modellen ndeholder TRE arametre β, β og σ Estmater fndes vha. comuter. 7 8 Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

3 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Tolknng af arametrene Model: Vol = β + β Weght + Error Error N (, σ ) β er mddel lasmavolumen for en erson, der kke vejer noget det gver ngen menng! se næste slde. Tolknng af arametrene: alternatv arametrserng ( ) ( ) Vol = α65 + β Weght 65 + Error Error N, σ α = β + β α 65 er mddel lasmavolumen for en erson, der vejer 65 kg. β er mddelforskellen lasmavolumen for to ersoner, der afvger enhed (her kg) vægt. Eller mddelforskellen lasma volumen for to ersoner, der afvger k enheder (k kg) vægt, er k β σ kan bedst forstås vha. et rædktons nterval: 95% af observatonerne vl lgge en afstand å mndre end.96 σ fra den rette lne. 9 β er mddelforskellen lasmavolumen for to ersoner, der afvger enhed (her kg) vægt. Eller mddelforskellen lasma volumen for to ersoner, der afvger k enheder (k kg) vægt, er k β σ kan bedst forstås vha. et rædktons nterval: 95% af observatonerne vl lgge en afstand å mndre end.96 σ fra den rette lne. Uændret Model: Vol = β + β Weght + Error Error N (, σ ) Den estmerede lne (kke den sande sammenhæng). regress lasma weght Source SS df MS Number of obs = F(, 6) = 8.6 Model Prob > F =.89 Resdual R-squared = Adj R-squared = 57 Total Root MSE =.88 lasma Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] weght _cons ( lter ) se( ˆ β ) ( lter) ˆ β =.857 =.4 ( lter kg ) se( ˆ β ) ( lter kg ) ˆ β =.46 = ˆ α ˆ σ =.88 ( lter ) 4. semester ( lter) se( ˆ α ) 4 ( lter) =.97 = Plasma volume (l) 4 y = x Body weght (kg) Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

4 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Den estmerede lne (kke den sande sammenhæng).6.4. y = x ( x ) = Smel lnear regresson: Skkerhedsntervaller Eksakte 95% skkerhedsntervaller for β og β fndes baseret å estmater og se ved brug af t-fordelngen % CI for β : ˆ β ± t se ˆ β.975 t ( ) ( ˆ ) n 95% CI for β : ˆ β ± t se β.975 n Hvor n er den øvre 97 ercentl en t-fordelng med n- frhedsgrader. Det er dsse skkerhedsntervaller comuteren beregner Body weght (kg) Hvs n er stor vrker den sædvanlge aroksmaton ( ˆ ) ( ˆ ) Ar. 95% CI for β : ˆ β ±.96 se β Ar. 95% CI for β : ˆ β ±.96 se β 4 ( ) ( ) β x = σ x ( ˆ x se β ) = ˆ σ + n ( x x ) se ˆ ˆ Ldt om estmatonsmetoden og standard errors Estmaterne for β og β fndes vha. af Maxmum Lkelhood metoden, der denne model svarer tl mndste kvadraters metode. Estmaterne kan beregnes hånden, men det gør man aldrg. Obs. de to estmater er kke uafhængge. De standard errors er gvet ved: Hældnngen er bedst bestemt hvs den tlfældg varaton er llle eller x erne varerer meget. Afskærngen er godt bestemt hvs: den tlfældg varaton er llle, stkrøven er stor eller gennemsnttet af x erne er tæt å nul. 5 Smel lnear regresson: Tests Hyoteser angående β eller β kan testes å sædvanlg vl baseret å estmat og stadard error: Eksakt -værd kanfndes vha af t-fordelng : Hyotese: Test størrelse: β = β Η ˆ β β z se H = P-value: P( tn < z ) ( ˆ β ) De test, der står et outut fra et statstk rogram vl teste hyotesen om den gvne arameter er lg nul, β j = Hvs n er stor kan -værden fndes vha. standard normalfordelngen, som v lejer. 6 Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

5 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Resume af resultaterne. generate w65=weght-65. regress lasma w65 Source SS df MS Number of obs = F(, 6) = 8.6 Model Prob > F =.89 Resdual R-squared = Adj R-squared = 57 Total Root MSE =.88 lasma Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] w _cons Resume af resultaterne. generate w65=weght-65. regress lasma w65 Source SS df MS Number of obs = F(, 6) = 8.6 Model Prob > F =.89 Resdual R-squared = Adj R-squared = 57 Total Root MSE =.88 lasma Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] w _cons Mddel lasma volumen for en rask mand, der vejer 65kg, er.9(.7;.) lter. Mddel dfferensen lasma volumen mellem to mænd, hvor den ene vejer kg mere end den anden, er.4(.6;.8)lter. Plasma volumen er statstsk sgnfkant assoceret med vægten (=.9%). 7 Et 95% rædktonsnterval omkrng lnen vl være å ±.96*.88= ±.4 lter. 57.6% af varatonen lasma volumen kan forklares ved at forskel vægt. Dvs. r =76 se næste sldes. 8 (Pearson) korrelatonskoeffcent, ρ, er et mål for styrken af den lneære sammenhæng mellem to varable x og y der følger en bvarate normal fordelng. Dette betyder at blandt andet at x og y skal være normal fordelte og der skal være en lneær sammenhæng mellem x og y. Korrelatonskoeffcenten har følgende egenskaber: ρ er symmetrsk x og y ρ er uafhængg af enheder for x og y ρ = ± hvs x og y lgger ræcst å en ret lne. - ρ (Pearson) korrelatonskoeffcent Hvs x og y er uafhængge, så ρ = 9 The (Pearson) correlaton coeffcent Korrelatonskoeffcenten kan bedst forstås som hvs man kvadrerer den. ρ = Hvor stor en andel af varatonen den ene varable kan forklares ved varatonen af den anden varabel. Så hvs ρ =.8 så er ρ =.64 = 64%, og man kan dermed sge at 64% af varatonen y kan forklares ved varaton x og omvendt. ρ blver estmeret ved den emrske korrelatonskoeffcent r: ˆ ρ = r = ( x x ) ( y y ) ( x x ) ( y y ) Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

6 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- The (Pearson) correlaton coeffcent Det er mulgt at lave aroxksmatve skkerhedsntervaller for Pearson korrelaton (se s95-96 n Krkwood & Sterne). Det er mulgt at lave et eksakt test for hyotesen : ρ = Dette test er dentsk med tested for hældnng lg nul den smle lneære regressons models. Anvendelse af korrelatonskoeffcenter: Korrelatonskoeffcenter blver anvendt mange artkler, desværre ofte forkert eller uden egentlg at gve den relevante nformaton. Den meste udbredte msbrug er ved sammenlgnng af målemetoder, hvor korrelatons koeffcenter som regel er uden menng. Subject Searman s rank korrelaton Body weght Plasma volume Obs Rank Obs Rank X og y rang- ordnes, hver for sg. Searman s rank beregnes som korrelatonen mellem rangene! Den har samme egenskaber som korrelatonen, men kan kke fortolkes. Men et test baseret Searman s rank korrelaton å for ngen sammenhæng mellem x o y er oftest valdt. Eksemler å Pearson og Searman korrelatoner Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn r =. r =.74 r = -.98 FEV (ltres) FEV (ltres) searman =.67 r = searman =.78 r =.87 searman = -.9 r = Age (years) 4 5 Heght (cm) FEV (ltres) FEV (ltres) searman = searman = searman =.75 NO boy Yes NO Yes Resratory symtoms n revous months Husk: Lav altd en tegnng af data!!!! 4 Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

7 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn En multle regressons model: FEV = β + β age + β heght + β boy + Error Hvor boy = hvs barnet er en dreng og hvs det er en ge. Error er normal fordelt med mddelværd og srednng σ 5 Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn FEV = β + β age + β heght + β boy + Error Antagelser:. FEV er mddel en lneær funkton af alder, højde og køn.. Der tl lægges, der noget tlfældg/uforklaret varaton.. Den tlfældge/uforklarede afvgelse er uafhængg fra erson tl erson. 4. Den uforklarede varaton antages at være normalfordelt med mddelværd og srednng σ. Modellen ndeholder FEM arametre β, β, β, β Estmater fndes vha. comuter. og σ 6 Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn FEV = β + β age + β heght + β boy + Error Tolknng: β β β β σ Mddel FEV for en ge, cm og år ngen menng! Men hvs v vælger anden reference for alder og højde gver det menng. Dfference mddel FEV for to ersoner med samme køn og højde, men hvor den ene er år ældre end den anden Dfference mddel FEV for to ersoner med samme køn og alder, men hvor den ene er cm højere end den anden Dfference mddel FEV en dreng og en ge med samme højde og alder Gang med.96 så har v et rædktons nterval. Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn FEV = β + β age + β heght + β boy + Error Mddel dfference mellem A: Pge 9 år cm B: Dreng år 5 cm [ β + β 9år + β cm + β ] [ β + β år + β 5cm + β ] = β ( 9 ) år + β ( 5) cm + β ( ) = år β + 5cm β β 7 8 Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

8 Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn ( 9) ( 4) FEV = β + β age + β heght + β boy ( 9) ( 4) FEV = β + β age + β heght + β boy + Error + Error generate h4=heght-4 generate age9=age-9 regress fev age9 h4 boy Source SS df MS Number of obs = F(, 6) = 9.7 Model Prob > F =. Resdual R-squared = Adj R-squared =.477 Total Root MSE =.9 fev Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] age h boy _cons Som K&S table.6 ånær 9 ge 9 år og 4 cm ˆ β: :7(4;6) lter ˆ β :.95(.65;.4) lter / år ˆ β : (.;.8) lter / cm ˆ β :.(.87;6) lter ˆ σ :. lter Lungefunkton FEV hos 66 eruvanske børn FEV = β + β age + β heght + β boy + Error Estmeret mddel dfference mellem A: Pge 9 år cm B: Dreng år 5 cm df: -dreng -år 5 cm år ˆ β + 5cm ˆ β ˆ β (.95 5.) = + =.88lter Standard error kan kke fndes hånden!!! lter Multle lneær regresson - generelt = (, ) Y = β + β x + Error Error N σ Antag at erson A har værderne: A x, A x,, A x Antag at erson B har værderne: B x, B x,, B x Mddel dfferensen Y mellem A og B er A B β + β x β + β x = = A B ( ) = β x x = β x = = x = x x A B Edemolog og Bostatstk: Uge Mandag

6. SEMESTER Epidemiologi og Biostatistik Opgaver til 3. uge, fredag

6. SEMESTER Epidemiologi og Biostatistik Opgaver til 3. uge, fredag Afdelng for Epdemolog Afdelng for Bostatstk 6. SEESTER Epdemolog og Bostatstk Opgaver tl 3. uge, fredag Data tl denne opgave stammer fra. Bland: An Introducton to edcal Statstcs (Exercse 11E ). V har hentet

Læs mere

Opsamling. Simpel/Multipel Lineær Regression Logistisk Regression Ikke-parametriske Metoder Chi-i-anden Test

Opsamling. Simpel/Multipel Lineær Regression Logistisk Regression Ikke-parametriske Metoder Chi-i-anden Test Opsamlng Smpel/Multpel Lneær Regresson Logstsk Regresson Ikke-parametrske Metoder Ch--anden Test Opbygnng af statstsk model Specfcer model Lgnnger og antagelser Estmer parametre Modelkontrol Er modellen

Læs mere

Regressionsanalyse. Epidemiologi og Biostatistik. 1.Simpel lineær regression (Kapitel 11) systolisk blodtryk og alder

Regressionsanalyse. Epidemiologi og Biostatistik. 1.Simpel lineær regression (Kapitel 11) systolisk blodtryk og alder Regressonsanalyse Epdemolog og Bostatstk Mogens Erlandsen, Insttut for Bostatstk Uge, torsdag (forelæsnng) 1.Smpel lneær regresson (Kaptel 11) systolsk blodtryk og alder. Multpel lneær regresson (Kaptel

Læs mere

Statikstik II 3. Lektion. Multipel Logistisk regression Generelle Lineære Modeller

Statikstik II 3. Lektion. Multipel Logistisk regression Generelle Lineære Modeller Statkstk II 3. Lekton Multpel Logstsk regresson Generelle Lneære Modeller Defntoner: Repetton Sandsynlghed for at Ja tl at være en god læser gvet at man er en dreng skrves: P( God læser Ja Køn Dreng) Sandsynlghed

Læs mere

Lineær regressionsanalyse8

Lineær regressionsanalyse8 Lneær regressonsanalyse8 336 8. Lneær regressonsanalyse Lneær regressonsanalyse Fra kaptel 4 Mat C-bogen ved v, at man kan ndtegne en række punkter et koordnatsystem, for at afgøre, hvor tæt på en ret

Læs mere

Statistik II Lektion 5 Modelkontrol. Modelkontrol Modelsøgning Større eksempel

Statistik II Lektion 5 Modelkontrol. Modelkontrol Modelsøgning Større eksempel Statstk II Lekton 5 Modelkontrol Modelkontrol Modelsøgnng Større eksempel Generel Lneær Model Y afhængg skala varabel 1,, k forklarende varable, skala eller bnære Model: Mddelværden af Y gvet =( 1,, k

Læs mere

Økonometri 1. Lineær sandsynlighedsmodel. Hvad nu hvis den afhængige variabel er en kvalitativ variabel (med to kategorier)?

Økonometri 1. Lineær sandsynlighedsmodel. Hvad nu hvis den afhængige variabel er en kvalitativ variabel (med to kategorier)? Dagens program Økonometr Heteroskedastctet 6. oktober 004 Hovedemnet for denne forelæsnng er heteroskedastctet (kap. 8.-8.3) Lneære sandsynlghedsmodel (kap 7.5) Konsekvenser af heteroskedastctet Hvordan

Læs mere

Statistik II Lektion 5 Modelkontrol. Modelkontrol Modelsøgning Større eksempel

Statistik II Lektion 5 Modelkontrol. Modelkontrol Modelsøgning Større eksempel Statstk II Lekton 5 Modelkontrol Modelkontrol Modelsøgnng Større eksempel Opbygnng af statstsk model Eksploratv data-analyse Specfcer model Lgnnger og antagelser Estmer parametre Modelkontrol Er modellen

Læs mere

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Økonometr Prøveeksamen Indtjenng, konkurrencestuaton og produktudvklng danske vrksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Resultaterne denne besvarelse er fremkommet ved brug af eksamensnummer 7. Dne

Læs mere

Økonometri 1. Avancerede Paneldata Metoder I 24.november F18: Avancerede Paneldata Metoder I 1

Økonometri 1. Avancerede Paneldata Metoder I 24.november F18: Avancerede Paneldata Metoder I 1 Økonometr 1 Avancerede Paneldata Metoder I 24.november 2006 F18: Avancerede Paneldata Metoder I 1 Paneldatametoder Sdste gang: Paneldata begreber og to-perode tlfældet (kap 13.3-4) Uobserveret effekt modellen:

Læs mere

Ugeseddel 8. Gruppearbejde:

Ugeseddel 8. Gruppearbejde: Ugeseddel 8 Gruppearbejde: 1. Ved at nkludere en dummyvarabel for et bestemt landeområde, svarer tl at konstatere, at dsse lande har nogle unkke karakterstka, som har betydnng for væksten, som kke gør

Læs mere

Logistisk regression. Logistisk regression. Probit model Fortolkning udfra latent variabel. Odds/Odds ratio

Logistisk regression. Logistisk regression. Probit model Fortolkning udfra latent variabel. Odds/Odds ratio Logstsk regresson Logstsk regresson Odds/Odds rato Probt model Fortolknng udfra latent varabel En varabel Y parameter p P( Y 1 Bernoull/bnomal fordelngen 1 1 p. er Bernoull- fordelt med sandsynlgheds hvs

Læs mere

Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

Morten Frydenberg Biostatistik version dato: Tye og Tye 2 fejl Statistisk styrke Biostatistik uge 2 mandag Morten Frydenberg, Afdeling for Biostatistik Styrkeovervejelser i lanlægning af et studie Logistisk regression Præterm fødsel, rygning, alder,

Læs mere

Bilag 6: Økonometriske

Bilag 6: Økonometriske Marts 2015 Blag 6: Økonometrske analyser af energselskabernes omkostnnger tl energsparendsatsen Energstyrelsen Indholdsfortegnelse 1. Paneldataanalyse 3 Specfkaton af anvendte panel regressonsmodeller

Læs mere

Multipel regression. M variable En afhængig (Y) M-1 m uafhængige / forklarende / prædikterende (X 1 til X m ) Model

Multipel regression. M variable En afhængig (Y) M-1 m uafhængige / forklarende / prædikterende (X 1 til X m ) Model Multipel regression M variable En afhængig (Y) M-1 m uafhængige / forklarende / prædikterende (X 1 til X m ) Model Y j 1 X 1j 2 X 2j... m X mj j eller m Y j 0 i 1 i X ij j BEMÆRK! j svarer til individ

Læs mere

Statistik Lektion 14 Simpel Lineær Regression. Simpel lineær regression Mindste kvadraters metode Kovarians og Korrelation

Statistik Lektion 14 Simpel Lineær Regression. Simpel lineær regression Mindste kvadraters metode Kovarians og Korrelation Statstk Lekto 4 Smpel Leær Regresso Smpel leær regresso Mdste kvadraters metode Kovaras og Korrelato Scatterplot Scatterplot kf Advertsg Epedtures ( ad Sales ( Et scatterplot vser par (, af observatoer.

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 y = cy ( c 0) Plan for resten af gennemgangen Kvanttatve metoder Instrumentvarabel estmaton 4. maj 007 F5: Instrumentvarabel (IV) estmaton: Introdukton tl endogentet og nstrumentvarabler En regressor,

Læs mere

Økonometri 1. Lineær sandsynlighedsmodel (Wooldridge 8.5). Dagens program: Heteroskedasticitet 30. oktober 2006

Økonometri 1. Lineær sandsynlighedsmodel (Wooldridge 8.5). Dagens program: Heteroskedasticitet 30. oktober 2006 Dagens program: Øonometr 1 Heterosedastctet 30. otober 006 Effcent estmaton under heterosedastctet (Wooldrdge 8.4): Sdste gang: Kendte vægte - Weghted Least Squares (WLS) Generalzed Least Squares (GLS)

Læs mere

Økonometri 1. Funktionel form. Funktionel form (fortsat) Dagens program. Den simple regressionsmodel 14. september 2005

Økonometri 1. Funktionel form. Funktionel form (fortsat) Dagens program. Den simple regressionsmodel 14. september 2005 Dages program Økoometr De smple regressosmodel 4. september 5 Dee forelæsg drejer sg stadg om de smple regressosmodel (Wooldrdge kap.4-.6) Fuktoel form Hvorår er OLS mddelret? Varase på OLS estmatore Regressosmodelle

Læs mere

Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

Morten Frydenberg Biostatistik version dato: Caerphilly studiet Design og Data Biostatistik uge 14 mandag Morten Frydenberg, Afdeling for Biostatistik Poisson regression En primær tidsakse og ikke stykkevise konstante rater Cox proportional hazard

Læs mere

Udvikling af en metode til effektvurdering af Miljøstyrelsens Kemikalieinspektions tilsyn og kontrol

Udvikling af en metode til effektvurdering af Miljøstyrelsens Kemikalieinspektions tilsyn og kontrol Udvklng af en metode tl effektvurderng af Mljøstyrelsens Kemkalenspektons tlsyn og kontrol Orenterng fra Mljøstyrelsen Nr. 10 2010 Indhold 1 FORORD 5 2 EXECUTIVE SUMMARY 7 3 INDLEDNING 11 3.1 AFGRÆNSNING

Læs mere

RESEARCH PAPER. Nr. 7, Prisoptimering i logitmodellen under homogen og heterogen forbrugeradfærd. Jørgen Kai Olsen

RESEARCH PAPER. Nr. 7, Prisoptimering i logitmodellen under homogen og heterogen forbrugeradfærd. Jørgen Kai Olsen RESEARCH PAPER Nr. 7, 23 Prsotmerng logtmodellen under homogen og heterogen forbrugeradfærd af Jørgen Ka Olsen INSTITUT FOR AFSÆTNINGSØKONOMI COPENHAGEN BUSINESS SCHOOL SOLBJERG PLADS 3, DK-2 FREDERIKSBERG

Læs mere

Sandsynlighedsregning og statistik med binomialfordelingen

Sandsynlighedsregning og statistik med binomialfordelingen Sandsynlghedsregnng og statstk med bnomalfordelngen Katja Kofod Svan og Olav Lyndrup Januar 09 Indhold Stokastske varable... 3 Mddelværd og sprednng... 6 Bnomalfordelngen... Andre sandsynlghedsfordelnger...

Læs mere

Statistik 9. gang 1 REGRESSIONSANALYSE. Korrelation (kontrol af model) Regression (tilpasning af model)

Statistik 9. gang 1 REGRESSIONSANALYSE. Korrelation (kontrol af model) Regression (tilpasning af model) Statstk 9. gag REGRESSIONSANALYSE Korrelato kotrol af model Regresso tlpasg af model Statstk 9. gag KORRELATIONS ANALYSE. Grad af fælles varato mellem X og Y. Område og fordelg af sample data 3. Optræde

Læs mere

Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 10: 13. april

Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 10: 13. april Århus 8. april 2011 Morten Frydenberg Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 10: 13. april Opgave 1 ( gruppe 1: sp 1-4, gruppe 5: sp 5-9 og gruppe 6: 10-14) I denne opgaveser vi på et

Læs mere

Tabsberegninger i Elsam-sagen

Tabsberegninger i Elsam-sagen Tabsberegnnger Elsam-sagen Resumé: Dette notat beskrver, hvordan beregnngen af tab foregår. Første del beskrver spot tabene, mens anden del omhandler de afledte fnanselle tab. Indhold Generelt Tab spot

Læs mere

1. februar Lungefunktions data fra tirsdags Gennemsnit l/min

1. februar Lungefunktions data fra tirsdags Gennemsnit l/min Epidemiologi og biostatistik Uge, torsdag 3. februar 005 Morten Frydenberg, Afdeling for Biostatistik. og hoste estimation sikkerhedsintervaller antagelr Normalfordelingen Prædiktion Statistisk test (ud

Læs mere

Fagblok 4b: Regnskab og finansiering 2. del Hjemmeopgave - 28.01 2005 kl. 14.00 til 31.01 2004 kl. 14.00

Fagblok 4b: Regnskab og finansiering 2. del Hjemmeopgave - 28.01 2005 kl. 14.00 til 31.01 2004 kl. 14.00 Fagblok 4b: Regnskab og fnanserng 2. del Hjemmeopgave - 28.01 2005 kl. 14.00 tl 31.01 2004 kl. 14.00 Dette opgavesæt ndeholder følgende: Opgave 1 (vægt 50%) p. 2-4 Opgave 2 (vægt 25%) samt opgave 3 (vægt

Læs mere

Binomialfordelingen. Erik Vestergaard

Binomialfordelingen. Erik Vestergaard Bnomalfordelngen Erk Vestergaard Erk Vestergaard www.matematkfysk.dk Erk Vestergaard,. Blleder: Forsde: Stock.com/gnevre Sde : Stock.com/jaroon Sde : Stock.com/pod Desuden egne fotos og llustratoner. Erk

Læs mere

Lineær regression. Simpel regression. Model. ofte bruges følgende notation:

Lineær regression. Simpel regression. Model. ofte bruges følgende notation: Lineær regression Simpel regression Model Y i X i i ofte bruges følgende notation: Y i 0 1 X 1i i n i 1 i 0 Findes der en linie, der passer bedst? Metode - Generel! least squares (mindste kvadrater) til

Læs mere

Beregning af strukturel arbejdsstyrke

Beregning af strukturel arbejdsstyrke VERION: d. 2.1.215 ofe Andersen og Jesper Lnaa Beregnng af strukturel arbedsstyrke Der er betydelg forskel Fnansmnsterets (FM) og Det Økonomske Råds (DØR) vurderng af det aktuelle output gap. Den væsentlgste

Læs mere

Nøglebegreber: Objektivfunktion, vægtning af residualer, optimeringsalgoritmer, parameterusikkerhed og korrelation, vurdering af kalibreringsresultat.

Nøglebegreber: Objektivfunktion, vægtning af residualer, optimeringsalgoritmer, parameterusikkerhed og korrelation, vurdering af kalibreringsresultat. Håndbog grundvandsmodellerng, Sonnenborg & Henrksen (eds 5/8 GEUS Kaptel 14 IVERS MODELLERIG Torben Obel Sonnenborg Geologsk Insttut, Københavns Unverstet Anker Laer Høberg Hydrologsk Afdelng, GEUS øglebegreber:

Læs mere

Måleusikkerhed i kalibrering Nr. : AB 11 Dato : 2011-12-01 Side : 1/3

Måleusikkerhed i kalibrering Nr. : AB 11 Dato : 2011-12-01 Side : 1/3 Sde : 1/3 1. Anvendelsesområde 1.1 Denne akkredterngsbestemmelse gælder ved DANAK s akkredterng af kalbrerngslaboratorer. 1. Akkredterede kalbrerngslaboratorer skal ved estmerng af uskkerhed, rapporterng

Læs mere

Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse

Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression

Anvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression Anvendt Statistik Lektion 8 Multipel Lineær Regression 1 Simpel Lineær Regression (SLR) y Sammenhængen mellem den afhængige variabel (y) og den forklarende variabel (x) beskrives vha. en SLR: ligger ikke

Læs mere

Oversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode

Oversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Oversigt 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt 2 Korrelation 3 Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse

Læs mere

Notat om porteføljemodeller

Notat om porteføljemodeller Notat om porteføljemodeller Svend Jakobsen 1 Insttut for fnanserng Handelshøjskolen Århus 15. februar 2004 1 mndre modfkatoner af Mkkel Svenstrup 1 INDLEDNING 1 1 Indlednng Dette notat ndeholder en opsummerng

Læs mere

Inertimoment for arealer

Inertimoment for arealer 13-08-006 Søren Rs nertmoment nertmoment for arealer Generelt Defntonen på nertmoment kan beskrves som Hvor trægt det er at få et legeme tl at rotere eller Hvor stort et moment der skal tlføres et legeme

Læs mere

BESKÆFTIGELSES- OG LØNSTATISTIK FOR KVINDER

BESKÆFTIGELSES- OG LØNSTATISTIK FOR KVINDER Dansk Journalstforbund Februar 2011 BESKÆFTIGELSES- OG LØNSTATISTIK FOR KVINDER Jobs og lønkroner er kke lgelgt fordelt blandt mandlge og kvndelge forbunds. Derfor har v her samlet fre oversgter, der sger

Læs mere

Korrelation Pearson korrelationen

Korrelation Pearson korrelationen -9- Eidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Korrelation Kliniske målinger - Kliniske målinger og variationskilder - Estimation af størrelsen

Læs mere

Variansanalyse (ANOVA) Repetition, ANOVA Tjek af model antagelser Konfidensintervaller for middelværdierne Tukey s test for parvise sammenligninger

Variansanalyse (ANOVA) Repetition, ANOVA Tjek af model antagelser Konfidensintervaller for middelværdierne Tukey s test for parvise sammenligninger Vaansanalyse (ANOVA) Repetton, ANOVA Tjek af model antagelse Konfdensntevalle fo mddelvædene Tukey s test fo pavse sammenlgnnge ANOVA - defnton ANOVA (ANalyss Of VAance), også kaldet vaansanalyse e en

Læs mere

Fastlæggelse af strukturel arbejdsstyrke

Fastlæggelse af strukturel arbejdsstyrke d. 23.5.2013 Fastlæggelse af strukturel arbedsstyrke Dokumentatonsnotat tl Dansk Økonom, Forår 2013 For at kunne vurdere økonomens langsgtede vækstpotentale og underlggende saldoudvklng og for at kunne

Læs mere

Hypoteser om mere end to stikprøver ANOVA. k stikprøver: (ikke ordinale eller højere) gælder også for k 2! : i j

Hypoteser om mere end to stikprøver ANOVA. k stikprøver: (ikke ordinale eller højere) gælder også for k 2! : i j Hypoteser om mere end to stikprøver ANOVA k stikprøver: (ikke ordinale eller højere) H 0 : 1 2... k gælder også for k 2! H 0ij : i j H 0ij : i j simpelt forslag: k k 1 2 t-tests: i j DUER IKKE! Bonferroni!!

Læs mere