Morten Frydenberg Biostatistik version dato:
|
|
|
- Maria Pedersen
- 8 år siden
- Visninger:
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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:
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
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
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,
Bilag 6: Økonometriske
Marts 2015 Blag 6: Økonometrske analyser af energselskabernes omkostnnger tl energsparendsatsen Energstyrelsen Indholdsfortegnelse 1. Paneldataanalyse 3 Specfkaton af anvendte panel regressonsmodeller
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
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.
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,
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)
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
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
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
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
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...
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
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
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
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
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
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
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
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
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:
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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!!
