ØVELSER // SVAR Statistik, Logistikøkonom Konfidensintervaller for én middelværdi og én andel
|
|
|
- Freja Juhl
- 10 år siden
- Visninger:
Transkript
1 ! ØVELSER // SVAR Statistik, Logistikøkonom Konfidensintervaller for én middelværdi og én andel Opgave 1 Når populationens varians er kendt En virksomhed har udviklet en proces til at producere mursten, hvor det er kendt at vægten på disse mursten er normalfordelt med en standardafvigelse på 0,12 kg. En tilfældig stikprøve på 16 mursten udvælges fra dagens produktion. Den gennemsnitlige vægt på disse 16 mursten er 4,07 kg. a) 99 % konfidensinterval for den gennemsnitlige vægt på alle mursten produceret den givne dag, µx: α = 0,01 dvs. der er 1% sandsynlighed for at µx ligger udenfor konfidensintervallet n = 16 antal mursten fra dagens produktion der indgår i stikprøven = 4,07 stikprøvens middelværdi (gennemsnitlig vægt for de 16 mursten) = 0,12 populationens kendte standardafvigelse (gennemsnitlig afvigelse fra gennemsnittet for de 16 mursten) 99% interval for gennemsnit N. grænse: 3, Ø. grænse: 4, ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Efterår 2015 / Jakob Pindstrup Side #1
2 Formelt set kan vi skrive: 3,99272 µx 4, Den gennemsnitlige vægt målt i kg på alle mursten produceret den givne dag ligger altså med 99 % sandsynlighed mellem 3,99 kg og 4,15 kg. b) Et 95% konfidensinterval for populationens gennemsnit, µx, ville være smallere end et 99% konfidensinterval. Ved 95% accepteres et lavere sikkerhedsniveau og derved en større α (arealet udenfor konfidensintervallet udgør en større del af hele arealet under tæthedsfunktionen). Jo mindre konfidensniveau jo smallere interval. c) En stikprøve på 20 mursten vil medføre et smallere konfidensinterval end en stikprøve på 16 (et 99% K.I. estimeret fra en stor stikprøve vil føre til et mere sikkert estimat (mindre standardfejl) og derfor vil intervalestimatet ligger nærmere gennemsnittet). Jo større stikprøve jo mindre standardfejl - jo smallere interval. d) En mindre populationsvarians vil føre til et smallere konfidensinterval, da vægten af de enkelte mursten varierer mindre omkring gennemsnittet (et 99% K.I. vil være smallere jo mindre populationens varians / standardafvigelse er da standardfejlen så bliver mindre). Jo mindre standardafvigelse jo mindre standardfejl - jo smallere interval. Opgave 2 Når populationens varians er kendt Kagefabrikken Jensen Supreme Royal Cookies International har udviklet en proces til at producere lækre lagkager med masser af flødeskum, chokoladecreme med hvid og lys mælkechokolade, kakaotrøffel, valnødder, brændte mandler, råcreme og kokosdrys. Dog er det svært at gøre produktionen helt stringent mht. vægten. Det er vigtigt, at når varen skal ud i butikkerne, så skal vægten være nogenlunde den samme for at prissættelsen kan sættes rigtig. Derudover har det også indflydelse på udgifterne til transporten til butikkerne, hvis produktet svinger for meget i vægt. Vægten på disse lagkager er normalfordelt med en standardafvigelse på 21,8 gram. En tilfældig stikprøve på 200 lagkager udvælges. Den gennemsnitlige vægt på disse 200 lagkager er 243 gram. Vi anvender et konfidensniveau på 95%. a) 95 % konfidensinterval for den gennemsnitlige vægt på alle lagkager produceret, µx: α = 0,05 dvs. der er 5% sandsynlighed for at µx ligger udenfor konfidensintervallet ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Efterår 2015 / Jakob Pindstrup Side #2
3 n = 200 antal lagkager der indgår i stikprøven = 243 stikprøvens middelværdi (gennemsnitlig vægt for de 200 lagkager) = 21,8 populationens standardafvigelse (gennemsnitlig afvigelse fra gennemsnittet for de 200 lagkager) 95% interval for gennemsnit N. grænse: 239, Ø. grænse: 246, Formelt set kan vi skrive: 239,9788 µx 246,0213. Den gennemsnitlige vægt målt i gram på alle producerede lagkager ligger altså med 95 % sandsynlighed mellem 239,9788 gr. og 246,0213 gr. b) Svaret må tage udgangspunkt i, hvilke aftaler kagefabrikken har med det transportfirma der leverer varer til butikkerne. Hvis aftalen her går på at lagkagerne vejer 240 gram, vil vi med 95% sandsynlighed kunne konkludere, at lagkagerne generelt set vil overholde aftalen. Vi vil derfor ikke anbefalde fabrikken at foretage sig yderligere. Hvad angår prissætningen, bør man tage højde for, at den sande middelværdi med 95% sandsynlighed kan være på 246 gram, og det bør derfor indgå i prissætningen, at meromkostningerne til en lagkage på 246 gram i modsætning til en lagkage på 239,97 gram bør inddækkes. c) 90 % konfidensinterval for den gennemsnitlige vægt på alle lagkager produceret, µx: α = 0,1 dvs. der er 10% sandsynlighed for at µx ligger udenfor konfidensintervallet n = 200 antal lagkager der indgår i stikprøven = 243 stikprøvens middelværdi (gennemsnitlig vægt for de 200 lagkager) = 21,8 populationens standardafvigelse (gennemsnitlig afvigelse fra gennemsnittet for de 200 lagkager) 90% interval for gennemsnit N. grænse: 240,46447 ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Efterår 2015 / Jakob Pindstrup Side #3
4 Ø. grænse: 245,53553 Formelt set kan vi skrive: 240,4645 µx 245,5355. Den gennemsnitlige vægt målt i gram på alle producerede lagkager ligger altså med 90 % sandsynlighed mellem 240,46 gr. og 245,54 gr. d) Intervallet er blevet mindre da sandsynligheden for, at den sande middelværdi ligger udenfor intervallet er blevet større. Opgave 3 Konfidensinterval for en andel En stor detailkæde står foran en relancering af sin egen hårpleje-produktserie. Man har tidligere haft den antagelse, at hårplejeserien hovedsageligt henvendte sig til kvinder. Der foreligger dog ingen nyere analyser af denne antagelse, og detailkæden ønsker derfor ved hjælp af en stikprøve på 1041 tilfældigt udvalgte kunder at undersøge, hvor hvidt denne antagelse stadig er rigtig. Stikprøven viste, at ud af de 1041 tilfældigt udvalgte kunder, var 550 kvinder. a) Bestem et 95% konfidensinterval for andelen af hårpleje-kunderne, der er kvinder. I Statlearn bruger vi 3.1.a: KI for andel. 95% konfidensinterval for andel N. grænse: 0, Ø. grænse: 0, Formelt set kan vi skrive: 0, px 0, Den sande andel af kvinder, som køber hudplejeprodukterne, vil med 95 % sandsynlighed ligge mellem 49,8 % og 55,9%. b) Kan man på baggrund af dette resultat konkludere, at hårpleje-produktserien hovedsageligt henvender sig til kvinder? I sår fald, hvorfor/hvorfor ikke? SVAR: Vi kan ikke konkludere, at der vil være en overvægt af kvinder, da intervallets nedre grænse ligger under 50 %. ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Efterår 2015 / Jakob Pindstrup Side #4
5 c) Hvis vi forestiller os, at stikprøven på de 1041 kunder reelt set var hele populationen - dvs. det præcise antal og den samlede mængde kunder af hårplejeserien. Kan vi i så fald konkludere, at hårplejeserien fortrinsvis henvender sig til kvinder? I sår fald, hvorfor/hvorfor ikke? SVAR: JA! Vi foretager i så fald en deskriptiv analyse (beskrivende statistik), og behøver derfor ikke se på konfidensintervallets grænseværdier, men kan alene holde os til andelstallet. Da 1041 / 2 = 520, skal andelen af kvinder således være over 520, for at være mere end 50%. Antallet af kvindelige kunder ligger på 550, og er således mere end 50%. Vi kan i dette tilfælde konkludere, at hårpleje-produktserien hovedsageligt henvender sig til kvinder. d) Vi skal nu se på konfidensniveauets betydning for konfidensintervallets bredde og dermed for grænseværdiernes placering. Vi anvender igen stikprøven ovenfor på de 1041 tilfældigt valgte hårpleje-produktkunder, hvoraf 550 var kvinder. Færdiggør - ved hjælp af en række konfidensintervaller, skemaet nedenfor: Konfidensniveau Nedre grænseværdi Øvre grænseværdi 99,9 % 0, , % 0, , % 0, , % 0, , % 0, , % 0, , % 0, , e) Hvad sker der med intervallernes størrelse, når konfidensniveauet bliver mindre og hvad skyldes det? SVAR: Når konfidensintervallet bliver mindre, bliver intervallet samtidig mindre. Med andre ord, så stiger præcisionen når konfidensniveauet falder (da vores intervalområde bliver mindre og mere præcist), men samtidig stiger usikkerheden, da sandsynligheden for at vi tager fejl (og dermed at den sande værdi ikke ligger indenfor de to grænseværdier), samtidig stiger. ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Efterår 2015 / Jakob Pindstrup Side #5
Vejledende løsninger kapitel 8 opgaver
KAPITEL 8 OPGAVE 1 Nej den kan også være over 1 OPGAVE 2 Stikprøvestørrelse 10 Stikprøvegennemsnit 1,18 Stikprøvespredning 0,388158 Konfidensniveau 0,95 Nedre grænse 0,902328 Øvre grænse 1,457672 Stikprøvestørrelse
3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.
PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 1, onsdag den 6. september 2006 Eksempel: Sammenhæng mellem moderens alder og fødselsvægt I dag: Introduktion til statistik gennem analyse af en stikprøve
Anvendt Statistik Lektion 4. Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele
Anvendt Statistik Lektion 4 Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele Hypoteser og Test Hypotese I statistik er en hypotese en påstand om en populationsparameter. Typisk en påstand om
Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo
Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Sandsynlighedsregning og lagerstyring Normalfordelingen og Monte
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 6: Hypotesetest 1
! ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 6: Hypotesetest 1 Eksempel 1 TEST AF MIDDELVÆRDI FRA ÉN STIKPRØVE (ukendt varians) En producent af tyggegummi påstår at en pakke tyggegummi i gennemsnit vejer
Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder
Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet February 19, 2016 1/26 Kursusindhold: Sandsynlighedsregning og lagerstyring
Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele
Anvendt Statistik Lektion 5 Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele Motiverende eksempel Antal minutter brugt på rengøring/madlavning: Rengøring/Madlavning
Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele
Anvendt Statistik Lektion 5 Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele Motiverende eksempel Antal minutter brugt på rengøring/madlavning: Rengøring/Madlavning
Mikro-kursus i statistik 1. del. 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1
Mikro-kursus i statistik 1. del 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1 Hvad er statistik? Det systematiske studium af tilfældighedernes spil!dyrkes af biostatistikere Anvendes som redskab til vurdering
Sandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala
3 5% 5% 5% 0 3 4 5 6 7 8 9 0 Statistik for biologer 005-6, modul 5: Normalfordelingen opstår når mange forskellige faktorer uafhængigt af hinanden bidrager med additiv variation til. F.eks. Højde af rekrutter
Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag Email: [email protected] http://math.ku.dk/ susanne
Statistik og Sandsynlighedsregning 1 Indledning til statistik, kap 2 i STAT Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag Email: [email protected] http://math.ku.dk/ susanne 5. undervisningsuge, onsdag
Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14
Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14 Opgave 1 a) Det første trin i opstillingen af en hypotesetest er at formulere to hypoteser, hvoraf den ene støtter den teori vi vil teste, mens den anden
Grundlæggende statistik Lektion 2 Indhold Diskrete fordelinger Binomial fordelingen Poisson fordelingen Hypergeometrisk fordeling Data typer el. typer af tilfældige variable Diskrete variable > Kategoriseres
Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger
Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger Normalfordelingen Standard Normal Fordelingen Sandsynligheder for Normalfordelingen Transformation af Normalfordelte Stok.Var. Stikprøver og Stikprøvefordelinger
Hvad er danskernes gennemsnitshøjde? N = 10. X 1 = 169 cm. X 2 = 183 cm. X 3 = 171 cm. X 4 = 113 cm. X 5 = 174 cm
Kon densintervaller og vurdering af estimaters usikkerhed Claus Thorn Ekstrøm KU Biostatistik [email protected] Marts 18, 2019 Slides @ biostatistics.dk/talks/ 1 Population og stikprøve 2 Stikprøvevariation
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 7: Hypotesetest 2
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 7: Hypotesetest 2 Eksempel 1 TEST AF FORSKEL PÅ TO MIDDELVÆRDIER Apple har udviklet et nyt batteri (type B), som skulle have længere brændtid end den hidtidige
ca. 5 min. STATISTISKE TEGN
ca. 5 min. STATISTISKE TEGN I statistik støder du tit på forskellige tegn - det som også kaldes for statistisk notation. Det kan virke forvirrende og uoverskueligt i starten. Men bare rolig: For det første
Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup)
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup) Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske
Konfidensintervaller og Hypotesetest
Konfidensintervaller og Hypotesetest Konfidensinterval for andele χ -fordelingen og konfidensinterval for variansen Hypoteseteori Hypotesetest af middelværdi, varians og andele Repetition fra sidst: Konfidensintervaller
Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader
Stikprøver og stikprøve fordelinger Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader Statistik Statistisk Inferens: Prediktere og forekaste værdier af
Program: 1. Repetition: fordeling af observatorer X, S 2 og t. 2. Konfidens-intervaller, hypotese test, type I og type II fejl, styrke.
Program: 1. Repetition: fordeling af observatorer X, S 2 og t. 2. Konfidens-intervaller, hypotese test, type I og type II fejl, styrke. 1/23 Opsummering af fordelinger X 1. Kendt σ: Z = X µ σ/ n N(0,1)
Landmålingens fejlteori - Lektion 2. Sandsynlighedsintervaller Estimation af µ Konfidensinterval for µ. Definition: Normalfordelingen
Landmålingens fejlteori Lektion Sandsynlighedsintervaller Estimation af µ Konfidensinterval for µ - [email protected] Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet En stokastisk variabel er en variabel,
Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller
Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller Peter Tibert Stoltze [email protected] Elementær statistik F2011 1 Indledning 2 Sandsynlighed i binomialfordelingen 3 Normalfordelingen 4 Modelkontrol
1 Hb SS Hb Sβ Hb SC = , (s = )
PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 6, onsdag den 11. oktober 2006 Eksempel 9.1: Hæmoglobin-niveau og seglcellesygdom Data: Hæmoglobin-niveau (g/dl) for 41 patienter med en af tre typer seglcellesygdom.
Løsning til eksaminen d. 14. december 2009
DTU Informatik 02402 Introduktion til Statistik 200-2-0 LFF/lff Løsning til eksaminen d. 4. december 2009 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition,
1 Sammenligning af 2 grupper Responsvariabel og forklarende variabel Afhængige/uafhængige stikprøver... 2
Indhold 1 Sammenligning af 2 grupper 2 1.1 Responsvariabel og forklarende variabel......................... 2 1.2 Afhængige/uafhængige stikprøver............................ 2 2 Sammenligning af 2 middelværdier
Løsning eksamen d. 15. december 2008
Informatik - DTU 02402 Introduktion til Statistik 2010-2-01 LFF/lff Løsning eksamen d. 15. december 2008 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition, 7th
Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger
Anvendt Statistik Lektion 2 Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger Sandsynlighed: Opvarmning Udfald Resultatet af et eksperiment kaldes et udfald. Eksempler:
Oversigt over emner. Punktestimatorer: Centralitet(bias) og efficiens
Oversigt Oversigt over emner 1 Punkt- og intervalestimation Punktestimatorer: Centralitet(bias) og efficiens 2 Konfidensinterval Konfidensinterval for andel Konfidensinterval - normalfordelt stikprøve
grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
c) For, er, hvorefter. Forklar.
1 af 13 MATEMATIK B hhx Udskriv siden FACITLISTE TIL KAPITEL 7 ØVELSER ØVELSE 1 c) ØVELSE 2 og. Forklar. c) For, er, hvorefter. Forklar. ØVELSE 3 c) ØVELSE 4 90 % konfidensinterval: 99 % konfidensinterval:
Statistik i løb Supplerende opgaver
Statistik i løb Supplerende opgaver Preben Blæsild Lars Bo Kristensen 7 SUPPLERENDE OPGAVER Opgave 7.1 Fosforindholdet i letmælk angives til at være 170 µg/100g. I en stikprøve på 20 mælkekartoner blev
Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.
Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet March 1, 2013 Sandsynlighedsregning og lagerstyring Normalfordelingen
hvor y antages approksimeret ved normalfordeling med middelværdi y og varians va^r(y): y ± u 1-/2 # cv(y) # y = y(1 ± u 1-/2 # cv(y))
1 Opgave II.1 a) Stikprøvevariansen er vidt forskellig for de fire varetyper, men denne absolutte størrelse er vanskelig at sammenligne på tværs af varetyper, da disse har vidt forskellige niveauer, målt
1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ
Indhold 1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) 2 1.1 Variation indenfor og mellem grupper.......................... 2 1.2 F-test for ingen
Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse.
Tema Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. (Fx. x. µ) Hypotese og test. Teststørrelse. (Fx. H 0 : µ = µ 0 ) konfidensintervaller
Binomial fordeling. n f (x) = p x (1 p) n x. x = 0, 1, 2,...,n = x. x x!(n x)! Eksempler. Middelværdi np og varians np(1 p). 2/
Program: 1. Repetition af vigtige sandsynlighedsfordelinger: binomial, (Poisson,) normal (og χ 2 ). 2. Populationer og stikprøver 3. Opsummering af data vha. deskriptive størrelser og grafer. 1/29 Binomial
Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller
Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller Peter Tibert Stoltze [email protected] Elementær statistik F2011 1 / 22 Generalisering fra stikprøve til population Idé: Opstil en model for populationen
Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Estimation
Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab Estimation Eksempel: Bissau data Data kommer fra Guinea-Bissau i Vestafrika: 5273 børn blev undersøgt da de var yngre end 7 mdr og blev herefter
Program. Konfidensinterval og hypotesetest, del 2 en enkelt normalfordelt stikprøve I SAS. Øvelse: effekt af diæter
Program Konfidensinterval og hypotesetest, del 2 en enkelt normalfordelt stikprøve Helle Sørensen E-mail: [email protected] I formiddag: Øvelse: effekt af diæter. Repetition fra sidst... Parrede og ikke-parrede
Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]
Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test] Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination af
Estimatet for standardfejlen i stikprøven, som anvendes i udregningen af konfidensintervallet ( ) ( )
Enhed Administrationspolitisk kontor Sagsbehandler KHS, STJO Koordineret med CWU, APK Sagsnr. 2014-13042 Doknr. 200174 Dato 24-06-2014 Overvejelser om svarprocenter i brugertilfredshedsundersøgelser Dette
Definition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.
Landmålingens fejlteori Lektion 2 Transformation af stokastiske variable - [email protected] http://people.math.aau.dk/ kkb/undervisning/lf12 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Repetition:
Løsninger til kapitel 6
Opgave 6.1 a) 180 200 P ( X < 180) = Φ = Φ( = 0, 1587 b) 220 200 P ( X > 220) = Φ = Φ(1) = 0, 8413 c) 200 200 P ( X > 200) = 1 X < 200) = 1 Φ = ) = 1 0,5 = 0, 5 d) P ( X = 230) = 0 e) 180 200 P ( X 180)
Sandsynlighedsregning
Mogens Bladt www2.imm.dtu.dk/courses/02405 21. September, 2007 Lidt om binomialkoefficienter n størrelsen af en mængde/population. Vi ønsker at udtage en sub population af størrelse r. To sub populationer
Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05
Statistik 7. gang 9. HYPOTESE TEST Hypotesetest ved 6 trins raket! : Trin : Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse H eller H A : Alternativ
University of Copenhagen. Notat om statistisk inferens Larsen, Martin Vinæs. Publication date: Document Version Peer-review version
university of copenhagen University of Copenhagen Notat om statistisk inferens Larsen, Martin Vinæs Publication date: 2014 Document Version Peer-review version Citation for published version (APA): Larsen,
Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.
Tema Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Model og modelkontrol Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. konfidensintervaller Vi tager udgangspunkt i Ex. 3.1 i
Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse
Statistik 7. gang 9. HYPOTESE TEST Hypotesetest ved 6 trins raket! : Trin : Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse H eller H A : Alternativ
Opgaver til kapitel 3
Opgaver til kapitel 3 3.1 En løber er interesseret i at undersøge om hendes løbeur er kalibreret korrekt. Hun udmåler derfor en strækning på præcis 1000 m og løber den 16 gange. For hver løbetur noterer
Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00
Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Mandag den 11. juni 2007 kl. 15.00 18.00 Forskningsenheden for Statistik IMADA Syddansk Universitet Alle skriftlige hjælpemidler samt brug af lommeregner er tilladt.
Valgkampens og valgets matematik
Ungdommens Naturvidenskabelige Forening: Valgkampens og valgets matematik Rune Stubager, ph.d., lektor, Institut for Statskundskab, Aarhus Universitet Disposition Meningsmålinger Hvorfor kan vi stole på
Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test]
Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test] 1 Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination
Matematik A. Højere handelseksamen. Vejledende opgave 2
Matematik A Højere handelseksamen Vejledende opgave Efterår 01 Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål. Besvarelsen af denne delprøve skal
Løsning til eksamensopgaven i Basal Biostatistik (J.nr.: 1050/06)
Afdeling for Biostatistik Bo Martin Bibby 23. november 2006 Løsning til eksamensopgaven i Basal Biostatistik (J.nr.: 1050/06) Vi betragter 4699 personer fra Framingham-studiet. Der er oplysninger om follow-up
1 Statistisk inferens: Hypotese og test Nulhypotese - alternativ Teststatistik P-værdi Signifikansniveau...
Indhold 1 Statistisk inferens: Hypotese og test 2 1.1 Nulhypotese - alternativ.................................. 2 1.2 Teststatistik........................................ 3 1.3 P-værdi..........................................
Program. 1. Repetition 2. Fordeling af empirisk middelværdi og varians, t-fordeling, begreber vedr. estimation. 1/18
Program 1. Repetition 2. Fordeling af empirisk middelværdi og varians, t-fordeling, begreber vedr. estimation. 1/18 Fordeling af X Stikprøve X 1,X 2,...,X n stokastisk X stokastisk. Ex (normalfordelt stikprøve)
Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kontinuerte fordelinger. Peder Bacher
Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kontinuerte fordelinger Peder Bacher DTU Compute, Dynamiske Systemer Bygning 303B, Rum 009 Danmarks Tekniske Universitet 2800 Lyngby Danmark e-mail: [email protected]
Landmålingens fejlteori - Lektion 2 - Transformation af stokastiske variable
Landmålingens fejlteori Lektion 2 Transformation af stokastiske variable - [email protected] http://people.math.aau.dk/ kkb/undervisning/lf12 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 1/31 Repetition:
Eksamen i Statistik for biokemikere. Blok
Eksamen i Statistik for biokemikere. Blok 2 2007. Vejledende besvarelse 22-01-2007, Niels Richard Hansen Bemærkning: Flere steder er der givet en argumentation (f.eks. baseret på konfidensintervaller)
Løsninger til kapitel 1
Opgave. a) observation hyppighed frekvens kum. frekvens 2,25,25 3,875,325 2 3,875,5 3 3,875,6875 4,625,75 5,625,825 6,,825 7 2,25,9375 8,,9375 9,625, Frekvenser illustreres i et pindediagram,2,8,6,4,2,,8,6,4,2
Statistiske modeller
Statistiske modeller Statistisk model Datamatrice Variabelmatrice Hændelse Sandsynligheder Data Statistiske modeller indeholder: Variable Hændelser defineret ved mulige variabel værdier Sandsynligheder
Projekt 8.3 Hvordan undersøges om et talmateriale normalfordelt?
Projekt 8.3 Hvordan undersøges om et talmateriale normalfordelt? Projektet drejer sig om at udvikle en metode, til at undersøge om et givet talmateriale med rimelighed kan siges at være normalfordelt.
Modelkontrol i Faktor Modeller
Modelkontrol i Faktor Modeller Julie Lyng Forman Københavns Universitet Afdeling for Anvendt Matematik og Statistik Statistik for Biokemikere 2003 For at konklusionerne på en ensidet, flersidet eller hierarkisk
Hvad skal vi lave? Nulhypotese - alternativ. Teststatistik. Signifikansniveau
Hvad skal vi lave? 1 Statistisk inferens: Hypotese og test Nulhypotese - alternativ. Teststatistik P-værdi Signifikansniveau 2 t-test for middelværdi Tosidet t-test for middelværdi Ensidet t-test for middelværdi
Note om Monte Carlo metoden
Note om Monte Carlo metoden Kasper K. Berthelsen Version 1.2 25. marts 2014 1 Introduktion Betegnelsen Monte Carlo dækker over en lang række metoder. Fælles for disse metoder er, at de anvendes til at
Note til styrkefunktionen
Teoretisk Statistik. årsprøve Note til styrkefunktionen Først er det vigtigt at gøre sig klart, at når man laver statistiske test, så kan man begå to forskellige typer af fejl: Type fejl: At forkaste H
Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik
Statistik Lektion 1 Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Introduktion Kursusholder: Kasper K. Berthelsen Opbygning: Kurset består af 5 blokke En blok består af: To normale
S4-S5 statistik Facitliste til opgaver
S4-S5 statistik Facitliste til opgaver Opgave 1 Middelværdien angiver det bedste bud på serummets sande værdi, mens spredningen angiver analyseusikkerheden. 95%-Konfidensinterval = Ja Standardafvigelsen
02402 Vejledende løsninger til hjemmeopgaver og øvelser i uge 5
02402 Vejledende løsninger til hjemmeopgaver og øvelser i uge 5 Opgave 5.117, side 171 (7ed: 5.116 side 201 og 6ed: 5.116 side 197) I denne opgave skal vi benytte relationen mellem den log-normale fordeling
Landmålingens fejlteori - Lektion 3. Estimation af σ Dobbeltmålinger Geometrisk nivellement Linearisering
Landmålingens fejlteori Lektion 3 Estimation af σ Dobbeltmålinger Geometrisk nivellement Linearisering - [email protected] Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 1/31 Repetition: Middelværdi og
Mikro-kursus i statistik 2. del Mikrokursus i biostatistik 1
Mikro-kursus i statistik 2. del 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1 Hvad er hypotesetestning? I sundhedsvidenskab:! Hypotesetestning = Test af nulhypotesen Hypotese-testning anvendes til at vurdere,
Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober 200315:24 p.1/17
nalysestrategi Vælg statistisk model. Estimere parametre i model. fx. lineær regression Udføre modelkontrol beskriver modellen data tilstrækkelig godt og er modellens antagelser opfyldte fx. vha. residualanalyse
for gymnasiet og hf 2017 Karsten Juul
for gymnasiet og hf 75 50 5 017 Karsten Juul Statistik for gymnasiet og hf 017 Karsten Juul 5/11-017 Nyeste version af dette hæfte kan downloades fra http://mat1.dk/noter.htm Hæftet må benyttes i undervisningen
Stikprøver og acceptgrænser
Bilag 5. Screening af markblokke Stikprøver og acceptgrænser Udvælgelse af stikprøver og bestemmelse af maksimalt antal fejl I forbindelse med markblokscreeningen foretager Landbrugsstyrelsen en kvalitetsanalyse
Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007
Dagens program Kapitel 8.7, 8.8 og 8.10 Momenter af gennemsnit og andele kap. 8.7 Eksempel med simulationer Den centrale grænseværdisætning (Central Limit Theorem) kap. 8.8 Simulationer Normalfordelte
Afsnit E1 Konfidensinterval for middelværdi i normalfordeling med kendt standardafvigelse
Afsnit 8.3 - E1 Konfidensinterval for middelværdi i normalfordeling med kendt standardafvigelse Først skal normalfordelingen lige defineres i Maple, så vi kan benytte den i vores udregninger. Dette gøres
PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 2, onsdag den 13. september 2006
PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 2, onsdag den 13. september 2006 I dag: To stikprøver fra en normalfordeling, ikke-parametriske metoder og beregning af stikprøvestørrelse Eksempel: Fiskeolie
