Sandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala

Relaterede dokumenter
Sandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala

24. januar Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 1 Uge 1, tirsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik.

Definition: Normalfordelingen. siges at være normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, hvor µ og σ er reelle tal og σ > 0.

Tests for forskel i central tendens for data på ordinal- og intervalskala. Typer af statistiske test:

Løsninger til kapitel 7

Statistik 8. gang 1 KONFIDENSINTERVALLER. Konfidensintervaller: kapitel 11. Valg og test af fordelingsfunktion

Stikprøvefordelinger og konfidensintervaller

Estimation ved momentmetoden. Estimation af middelværdiparameter

Anvendt Statistik Lektion 3. Punkt- og intervalestimater Konfidensintervaller Valg af stikprøvestørrelse

hvor i er observationsnummeret, som løber fra 1 til stikprøvestørrelsen n, X i

Statistik Lektion 7. Hypotesetest og kritiske værdier Type I og Type II fejl Styrken af en test Sammenligning af to populationer

29. januar Epidemiologi og biostatistik Forelæsning 2 Uge 1, torsdag 2. februar 2006 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.

Generelle lineære modeller

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab

Dagens program. Estimation: Kapitel Eksempler på middelrette og/eller konsistente estimator (de sidste fra sidste forelæsning)

Praktisk info. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve: kendt eller ukendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) I tirsdags.

1 Punkt- og intervalestimation Punktestimatorer: Centralitet(bias) og efficiens... 2

13. februar Resumé: En statistisk analyse resulterer ofte i : Et estimat ˆ θ med en tilhørende se( ˆ θ )

Sætning: Middelværdi og varians for linearkombinationer. Lad X 1,X 2,...,X n være stokastiske variable. Da gælder. Var ( a 0 + a 1 X a n X n

antal gange krone sker i første n kast = n

Meningsmålinger KLADDE. Thomas Heide-Jørgensen, Rosborg Gymnasium & HF, 2017

Test i to populationer. Hypotesetest for parrede observationer Test for ens varians Gensyn med flyskræk!

Simpel Lineær Regression. Opsplitning af variationen Determinations koefficient Variansanalyse F-test Model-kontrol

Diskrete og kontinuerte stokastiske variable

30. august Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 3 Uge 2, torsdag d. 8. september 2005 Michael Væth, Afdeling for Biostatistik.

Konfidens intervaller

Program. Ensidet variansanalyse Normalfordelingen. Antibiotika og nedbrydning af organisk materiale. Tegninger

Sammenligning af to grupper

Maja Tarp AARHUS UNIVERSITET

Motivation. En tegning

Statistiske test. Efteråret 2010 Jens Friis, AAU. Hjemmeside :

Oversigt. 1 Fordelingen for gennemsnittet t-fordelingen. 3 Den statistiske sprogbrug og formelle ramme

Morten Frydenberg version dato:

Hypotesetest. Hypotesetest og kritiske værdier Type 1 og Type 2 fejl Styrken af en test Sammenligning af to populationer

Opsamling. Lidt om det hele..!

Spørgsmål 3 (5 %) Bestem sandsynligheden for at et tilfældigt valgt vindue har en fejl ved listerne, når man ved at der er fejl i glasset.

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 15

9. Binomialfordelingen

Statistik Lektion 8. Parrede test Test for forskel i andele Test for ens varians Gensyn med flyskræk!

Indholdsfortegnelse Generelt Diskrete stokastiske variable: Kontinuerte stokastiske variable: Regneregler for stokastiske variable

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 29. september Økonometri 1: F7 1

Program. Populationer og stikprøver. Praktiske oplysninger. Eksempel vaccine mod miltbrand hos får. Praktiske oplysninger

Uge 40 I Teoretisk Statistik, 30. september 2003

Program. Middelværdi af Y = t(x ) Transformationssætningen

Oversigt. Kursus 02402/02323 Introducerende Statistik. Forelæsning 12: Inferens for andele. Klaus K. Andersen og Per Bruun Brockhoff

Program. Statistisk inferens En enkelt stikprøve og lineær regression Stat. modeller, estimation og konfidensintervaller. Fordeling af gennemsnit

Skitse til notat om hvor de forskellige sandsynlighedsfordelinger kan tænkes at komme fra

Undersøgelse af numeriske modeller

Hovedpointer fra SaSt

Projekt 9.1 Regneregler for stokastiske variable middelværdi, varians og spredning

Den flerdimensionale normalfordeling

Statistiske Modeller 1: Notat 1

Økonometri 1. Definition og motivation. Definition og motivation. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 15. februar 2006

STATISTIKNOTER Simple normalfordelingsmodeller

Asymptotisk optimalitet af MLE

Kapitel 10 KALIBRERING AF STRØMNINGSMODEL

Sandsynlighedsregning 9. forelæsning Bo Friis Nielsen

(VIDENSKABSTEORI) STATISTIK (EKSPERIMENTELT ARBEJDE)

Mikroøkonomi, matematik og statistik Eksamenshjemmeopgave december 2007

Estimation og test i normalfordelingen

Supplement til Kreyszig

Løsningsforslag til skriftlig eksamen i Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)

x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium

STATISTIK x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium

Sandsynlighedsregning 9. forelæsning Bo Friis Nielsen

Velkommen. Program. Statistik og Sandsynlighedsregning 2 Sandsynlighedstætheder og kontinuerte fordelinger på R. Praktiske ting og sager

Teoretisk Statistik, 9. februar Beskrivende statistik

Vejledende opgavebesvarelser

Sandsynlighedsregning

Introduktion til Statistik

Modul 14: Goodness-of-fit test og krydstabelanalyse

Matematik A. Højere handelseksamen. Tirsdag den 26. maj 2015 kl hhx151-mat/a

Kvantitative metoder 2

Bestemmelse af vandføring i Østerå

Projekt 9.10 St. Petersborg paradokset

Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag susanne

Gamle eksamensopgaver. Diskret Matematik med Anvendelser (DM72) & Diskrete Strukturer(DM504)

IMFUFA TEKST NR TEKSTER fra ROSKILDE UNIVERSITETSCENTER. Jørgen Larsen

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

Landmålingens fejlteori - Repetition - Kontinuerte stokastiske variable - Lektion 3

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

Renteformlen. Erik Vestergaard

Matematisk Modellering 1 Hjælpeark

Sandsynlighedsteori 1.2 og 2 Uge 5.

DATV: Introduktion til optimering og operationsanalyse, Bin Packing Problemet

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger

STATISTISKE GRUNDBEGREBER

Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Deskriptiv teori: momenter

Anvendt Statistik Lektion 2. Sandsynlighedsregning Sandsynlighedsfordelinger Normalfordelingen Stikprøvefordelinger

Lys og gitterligningen

Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader

Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele

Sandsynlighedsregning og statistisk

Eksempel: PEFR. Epidemiologi og biostatistik. Uge 1, tirsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik.

Transkript:

Statistik for biologer 005-6, modul 5: Sadsylighedsfordeliger for kotiuerte data på iterval/ratioskala M6, slide Gægse matematiske sadsylighedsfordeliger: Diskrete data: De positive biomialfordelig Poisso-fordelige De egative biomialfordelig p() 30% 5% 0% 5% 0% 5% 0% 0 3 4 5 6 7 8 9 0 Kotiuerte data: Normalfordelige/z-fordelige t-fordeligere χ -fordeligere, F-fordeligere M6, slide

Normalfordelige P(X) Kotiuert sadsylighedsfordelig Opstår år mage forskellige faktorer uafhægigt af hiade bidrager med additiv variatio til. M6, slide 3 (ormalfordelige) Normalfordelige opstår år mage forskellige faktorer uafhægigt af hiade bidrager med additiv variatio til. F.eks. Højde af rekrutter på sessio: Ifluerede faktorer: Geer Miljø uder opvækst: Eergi Proteier vitamier Sygdomme Stress P(X) M6, slide 4 (ormalfordelige)

Normalfordelige opstår år mage forskellige faktorer uafhægigt af hiade bidrager med additiv variatio til. F.eks. Kropsvægte af duehøge-huer: Ifluerede faktorer: Geer Miljø: Eergi Proteier vitamier Sygdomme Stress I realitete er biologiske fordeliger ku tilærmelsesvist ormalfordelte, da ogle faktorer er vigtigere ed adre. M6, slide 5 (ormalfordelige) Normalfordelige opstår år mage forskellige faktorer uafhægigt af hiade bidrager med additiv variatio til. - Derfor tilærmes biomialfordelige og Poisso-fordelige sig også ormalfordelige, år σ >9. 0. 0.5 P() 0. 0.05 0 0 3 6 9 5 8 M6, slide 6 (ormalfordelige)

Normalfordeliges parametre: P( ) e σ π µ σ P(X) Ehver ormalfordelig ka beskrives ud fra parametree µ og σ µ: Fordeliges middelværdi σ: Fordeliges stadardafvigelse M6, slide 7 (ormalfordelige) P(). Kummuleret P(z). -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ 00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% -3 - - 0 3 Gælder altid for ormalfordeliger: 68.6% af arealet ligger i itervallet µ±σ 95.44% af arealet ligger i itervallet µ±σ 99.74% af arealet ligger i itervallet µ±3σ 95.00% af arealet ligger i itervallet µ±.96σ M6, slide 8 (ormalfordelige) z (-µ)/σ

P(z). De stadardiserede ormalfordelig, z -fordelige -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ P( ) e σ π µ σ Da sadsylighedsfuktioe af e ehver ormalfordelig er de samme for ( - µ)/σ, re-skaleres ormalfordelte data til dee størrelse, z. z z M6, slide 9 (z-fordelige) Tabel af de kumulerede værdier af de stadardiserede ormalfordelig, z -fordelige z Σ P(z) -3,0 0,003 -,5 0,006 -,0 0,08 -,9 0,088 -,8 0,0360 -,7 0,0447 -,6 0,0549 -,5 0,0669 -,4 0,0809 -,3 0,0970 -, 0,5 -, 0,358 -,0 0,588-0,9 0,84-0,8 0,0-0,7 0,4-0,6 0,744-0,5 0,3087-0,4 0,3447-0,3 0,38-0, 0,408-0, 0,460 0,0 0,5000 M6, slide 0 (z-fordelige) z Σ P(z) 0, 0,5398 0, 0,579 0,3 0,678 0,4 0,6553 0,5 0,693 0,6 0,756 0,7 0,7578 0,8 0,7879 0,9 0,857 0,84, 0,864, 0,8847,3 0,9030,4 0,990,5 0,9330,6 0,9450,7 0,9553,8 0,9639,9 0,97 0,977,5 0,9937 3 0,9986 Kummuleret P(z). 00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% -3 - - 0 3 z (-µ)/σ P(). -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ

Fra ΣP(z) ka ma estimere sadsylighede for at et stokastisk udfald afviger fra e ormalfordelig med e kedt middelværdi og stadardafvigelse: -tailed: hvad er sadsylighede for at et udfald vil atage e værdi afvigede fra µ i é bestemt retig? Kummuleret P(z). 00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% -4-3 - - 0 3 4 z (-µ)/σ -tailed : Hvad er sadsylighede for at et udfald vil atage e værdi afvigede fra µ i de ee eller ade retig? P(). -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ M6, slide (z-fordelige) Eksempel: z µ σ Lægde af -årige sild følger e ormalfordelig med parametree: µ.5 cm, σ.3 cm Hvor sadsyligt vil det være at é - årig sild vil være midst 5. cm lag? z (5..5)/.3.0 M6, slide (z-fordelige)

Z (5..5)/.3.0 Kummuleret P(z). 00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% -3 - - 0 3 z z Σ P()......,8 0,964,9 0,97 0,977, 0,98, 0,986,3 0,989,4 0,99...... µ σ z (-µ)/σ P(z.0) 0.977 0.03 M6, slide 3 (z-fordelige) Z (5..5)/.3.0 Kummuleret P(z). 00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% -3 - - 0 3 z (-µ)/σ 0.04 0.03 P(). 0.0 0.0 P(z.0) 0.977 0.03 -der er.3% chace for at e -årig sild vil være 5. cm lag eller lægere M6, slide 4 (z-fordelige) 0 z -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ µ σ

Z (5..5)/.3.0 Kummuleret P(z). 00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% -3 - - 0 3 z (-µ)/σ 0.04 0.03 P(). 0.0 0.0 P(z.0 z -.0 ) ( 0.977) 0.046 - der er 4.6% chace for at e -årig sild afviger.6 cm eller mere fra populatioes M6, slide 5 (z-fordelige) middelværd (two-tailed) 0 z µ σ -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ Sikkerhedsiterval for ekeltobservatioer af ormalfordelte data: Nu isolerer vi i ligige: µ ± zα µ ± zα σ σ µ zα σ < < µ + zα σ P ( z σ < < µ + z σ ) α µ α α α sigifikasiveauet α agiver sadsylighede for at (værdie af e y observatio) afviger fra populatioes middelværdi med mere ed z gage populatioes stadardafvigelse M6, slide 6 (z-fordelige)

Sikkerhedsiterval for ekeltobservatioer af ormalfordelte data: P( z σ < < µ + z σ ) α µ α α Sikkerhedsitervallet omkrig µ agiver det iterval, hvori værdie af de stokastiske variabel ka forvetes at befide sig med e give sadsylighed: 0.045 0.04 0.035 0.03 0.05 P(). 0.0 0.05 0.0 0.005 0-4 -3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ 95% sikkerhedsitervallet agiver det iterval, som ideholder 95% af alle ekelt-observatioer. 95% sikkerhedsitervallet agiver det iterval, som e y observatio med 95% sikkerhed vil befide sig ide for. M6, slide 7 (z-fordelige) Eksempel : µ.5cm, σ.3cm Hvilke maksimum- og miimumværdier for kropslægde vil 95% og 99% af populatioe befider sig ide for? P( z.960) 95%; P(lzl.576) 99% 0.04 0.0 0 95%-græser: ±z (.5cm)/.3 cm ±.960.5 ±.96.3 cm.5 ±.55 cm {9.95 cm; 5.05 cm} 95% af observatioere vil være lægere ed 9.95 cm, me kortere ed 5.05 cm 99%-græser: ±z (.5)/.3 ±.576.5 ±.59.3 cm.5 ± 3.35 cm {9.5 cm; 5.85 cm} 99% af observatioere vil være lægere ed 9.5 cm, me kortere ed 5.85 cm M6, slide 8 (z-fordelige) P(). -4-3 - - 0 3 4 z ( - µ)/σ µ ± z σ c µ ± zσ

Hvorda ka vi vide om e fordelig er ormalfordelt? Se på data: Ser fordelige ogelude ormalfordelt ud? Ligger ca. 70% af observatioere ide for ±s? Div. grafiske metoder (qq-plot, f-papir) Goodess-of-fit test: Uavedelig ved små stikprøvestørrelser straffer meget store stikprøvestørrelser. M6, slide 9 Vi skal om lidt se at det sjældet er så vigtigt at e fordelig af observatioer er ormalfordelt, blot geemsittet er ormalfordelt mere herom seere.. t-fordelige Hvis vores middelværdi og stadardafvigelse er estimeret fra e stikprøve, erstattes z-fordelige med t-fordelige: z µ σ t ν µ s t z for (i praksis for > 00) M6, slide 0 (t-fordelige)

t-fordeligere er fladere ed z-fordelige. M6, slide (t-fordelige) t-fordelige Der eksisterer e t-fordelig for hver værdi af ν. (ν df. {,,3... }) z-fordelige er et særtilfælde af t- fordelige, hvor ν I praksis er der miimal forskel på de to fordeliger år ν > 00. Sigifikasiveauer af t ν er tabellagt i Appedi i F, C& J M6, slide (t-fordelige)

Sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi M6, slide 3 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Et geemsit af e stikprøve er også e stokastisk variabel Udfaldsrummet vil være det samme som for populatioe som helhed Me hvad med spredige på geemsittet (usikkerhede på estimatet af µ)? M6, slide 4 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Eksempel: Kropsvægte af 37 duehøgehuer dræbt i kollisioer: Fordelig af ekeltobservatioer: M6, slide 5 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Eksempel: Kropsvægt af 37 duehøgehuer dræbt i kolisioer: Fordelig af 00 geemsitsværdier, baseret på hver 5 ekeltobservatioer: M6, slide 6 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Geemsittee er ormalfordelte! Fordelig af ekeltobservatioer: Fordelig af 00 geemsit, hver baseret på 5 ekeltobservatioer: M6, slide 7 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Eksempel: 00 tilfældige tal 0-00: Fordelig af ekeltobservatioer: M6, slide 8 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Eksempel: tilfældige tal 0-00: Fordelig af geemsitsværdier (5) M6, slide 9 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Eksempel: tilfældige tal 0-00: Fordelig af geemsitsværdier (0) M6, slide 30 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Eksempel: tilfældige tal 0-00: Fordelig af geemsitsværdier (30) M6, slide 3 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Eksempel: tilfældige tal 0-00: Fordelig af geemsitsværdier (30) M6, slide 3 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Udsit af -akse forstørret

De cetrale græseværdisætig! Geemsittee af et stort atal stikprøver vil være ormalfordelt med de samme µ som de opridelige populatio. Dette gælder uaset hvilke type fordelig ekeltobservatioere følger! M6, slide 33 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Spredige på et geemsit: s ( ) s ( ) s( ) s ( ) s( ) s () variase af ekeltobservatioer s ( ) variase af geemsittee atal observatioer, som idgår i beregig af M6, slide 34 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Spredige af ekeltobservatioer omkrig middelværdie (µ) stadard deviatio of the observatios,stadard deviatio s( ) SD( ) SD s ( ) Spredige af geemsittee omkrig middelværdie (µ) Stadard deviatio of the meas, stadard error of the mea s( ) s ( ) SD( ) SE( ) SE SD M6, slide 35 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Spredige på geemsittet bliver midre, år atallet af observatioer øger! Duehøges vægt Tal 0-00 s( ) s( ) 086 93 5 9 s( ) s( ) 5 089 3 5 4 0 085 89 5 9 0 089 6 5 6 30 088 48 50 5 086 0 50 0 M6, slide 36 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Kovetioelle forkortelser SD ( stadard deviatio ) stadardafvigelse af ekeltobservatioer SE ( stadard error ) stadardafvigelse af et parameterestimat (her: geemsittet) M6, slide 37 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Sikkerhedsgræser for de sade middelværdi: Spredig af ekeltobservatioer: µ tν s Spredig af geemsitsværdiere: t ν µ s µ SE() M6, slide 38 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

P Sikkerhedsgræser for de sade middelværdi: t ν µ s µ SE() ( µ P tν, α < < tν α ) α SE( ), ( ν, α µ ν, α t SE( ) < < + t SE( )) α M6, slide 39 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Eksempel: Kropsvægte af 37 duehøge-huer. 087g SD 93g 37 Hvad er 95%-sikkerhedsitervallet omkrig de sade middelværdi (µ) af duehøge-huers vægt? M6, slide 40 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

087g, SD 93g, 37 95%-sikkerhedsitervallet omkrig de sade middelværdi (µ): P ( ν, α µ ν, α t SE( ) < < + t SE( )) α SE( ) SD/() ½ 93/(37) ½ 5.0g t (37-), α0.05 z α0.05.960 P(087-.96 5.0 g< µ< 087+.96 5.0 g) 0.95 De sade middelværdi for kropsvægte af duehøgehuer P(038 ligger g< med µ<36 95% sadsylighed g) 0.95 mellem 038 og 36 g! M6, slide 4 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) P 087g, SD 93g, 37, SE( ) 5.0g 99% og 99.9%-sikkerhedsitervallet omkrig de sade middelværdi (µ)? ( ν, α µ ν, α t SE( ) < < + t SE( )) α t (37-), α 0.0 z α0.0.576 t (37-), α 0.00 z α0.00 3.9 M6, slide 4 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) P(087-.576 5.0< µ< 087+.576 5.0) 0.99 P(03<µ<5) 0.99

Sikkerhedsgræser omkrig de sade middelværdi for vægte af duehøge-huer: -α α P(038 g< µ<36 g) 0.95 0.05 P(03 g <µ<5g ) 0.99 0.0 P(005 g<µ<69 g) 0.999 0.00 P(990 g<µ<84 g) 0.9999 0.000 M6, slide 43 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi) Hvorda får vi sikkerhedsgræsere om µ så smalle som muligt? P ( t SE( ) < µ < + t SE( ) ) ν, α P t ν, α ν, α s < µ < + t ν, α Sæke kofidesiveauet (-α) Midske spredige på ekeltobservatioere (s, SD) Øge stikprøvestørrelse () α s α M6, slide 44 (sikkerhedsgræser omkrig e middelværdi)

Sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier: M6, slide 45 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier) Sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier: Eksempel: Skiebeslægde målt i to græshoppe-populatioer: 7.43 mm, s 0.055, 7.64 mm, s 0.005, 8 Hvor meget afviger de to populatioers middelværdi: Ka de betragtes som forskellige? Differece: - 7.64-7.43 mm 0. mm Hvad er usikkerhede på dette estimat? M6, slide 46 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier)

Hvis σ σ σ, er sikkerhedsgræsere omkrig de sade differece givet ved: -Hvor: α µ µ α ν α ν + < < ]) [ ] [ ] [ ] ([,, SE t SE t P + + + ) ( ) ( ).(. s s E S Sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier: M6, slide 47 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier) S.E. for differece ml. middelværdier: ).(. s s E S + + ) ( ) ( hvor : + + s s s + + + ) ( ) ( ).(. s s E S M6, slide 48 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier)

Græshopper: 95% sikkerhedsgræser omkrig forskel i middelværdi µ µ : 7.43 mm, s 0.055, 7.64 mm, s 0.005, 8 ( - 0.) S. E.( ) ( ) s + ( ) s + + S.E. ) 0.05 + 7 0.005 + 8 + 8 8 ( 0.0544 P([ ] tν, α SE[ ] < µ µ < [ ] + tν, α SE[ ]) α df. +8-8, t 8, α0.05.048 P(0.-0.048 0.0544< µ -µ < 0.+0.048 0.0544)0.95 P(0.0mm< µ -µ < 0.35) 0.95 M6, slide 49 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier) Test for variashomogeitet F-test Det er e forudsætig for pålidelig beregig af forskel i µ, at de forskellige stikprøver har es varias H 0 : De to stikprøver har es varias (σ σ σ ). H : De to stikprøver har forskellig varias (σ σ ). F ν ν S S ma mi ν atal frihedsgrader for S ma og ν atal frihedsgrader for S mi. (Appedi 8 i F,C & J 998) (NB! Der er flere forskellige slags F-tests. Mere herom seere. M6, slide 50 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier)

Græshopper: Tjek for variashomogeitet 7.43 mm, s 0.055, 7.64 mm, s 0.005, 8 H 0 : De to stikprøver har es varias (σ σ σ ). H : De to stikprøver har forskellig varias (σ σ ). F ν ν S S ma mi F, 7 0.055/0.005.44 Appedi 8: p > 0.05 (kritisk værdi.87) H 0 : accepteres: σ og σ ka betragtes som es: Vi ka stole på de beregede sikkerhedsgræser omkrig differece i middelværdier M6, slide 5 (sikkerhedsgræser for e differece mellem to middelværdier) Sikkerhedsgræser omkrig e hyppighed M6, slide 5 (sikkerhedsgræser for e hyppighed)

Sikkerhedsgræser omkrig e hyppighed Stadard error for usikkerhed omkrig estimatet af e hyppighed: S. E.( pˆ) pˆ qˆ pˆ ( pˆ) -hvor ^p, er et estimat af de sade hyppighed, p. Sikkerhedsgræser omkrig e hyppighed: P pˆ t SE[ pˆ] < p < pˆ + t SE[ ˆ]) α ( ν, α ν, α p -hvor ν df. - (NB! Ku pålidelig hvis s [ ^p ^q] > 9) M6, slide 53 (sikkerhedsgræser for e hyppighed) Eksempel: Byttedyr i 38 maveprøver af Europæisk los (Ly ly): f() P()Hyppighed Rådyr: 57.9% Småvildt: 6 4.% I alt: 38 00% Hvad er 95%-sikkerhedsgræsere omkrig de sade hyppighed af rådyr i diæte? ^p 0.579, k 38 M6, slide 54 (sikkerhedsgræser for e hyppighed)

95%-sikkerhedsgræsere omkrig de sade hyppighed af rådyr i diæte:^p0.579, k38 P pˆ t SE( pˆ) < p < pˆ + t SE( ˆ)) α ( ν, α ν, α p S ^p ^q 38 0.579 0.4 9.3 OK! S.E.(^p) (0.579 0.4/[38-]) ½ 0.08 t 37,0.05.06 P(0.579.06 0.08<p< 0.579+.06 0.08) 0.95 P(0.45<p<0.743)0.95 Koklusio: Rådyr udgør med 95% sikkerhed mellem 4% og 74% af de edlagte byttedyr M6, slide 55 (sikkerhedsgræser for e hyppighed) Rådyr udgør med 95% sikkerhed mellem 4% og 74% af de edlagte byttedyr Diætadel 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 0% 0% rådyr småvildt Småvildt udgør med 95% sikkerhed mellem 6% (-0.743) og 59% (-0.45) af de edlagte byttedyr. M6, slide 56 (sikkerhedsgræser for e hyppighed)

Tjekliste, Modul 6 (uge 49): * ormalfordelig, µ, σ * z-, t-fordelig * Tjek for ormalfordelig af data * SD, SE * De cetrale græseværdisætig * Sikkerhedsiterval omkrig middelværdi * Sikkerhedsiterval omkrig differece ml. middelværdier *F-fordelig, Variashomogeitets-test * Sikkerhedsiterval omkrig hyppighed (Læs også gere på trasformatio af data) M6, slide 57 (tjekliste)