Forelæsning 9: Inferens for andele (kapitel 10)



Relaterede dokumenter
Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 9: Inferens for andele (kapitel 10) Per Bruun Brockhoff

Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 7: Kapitel 7 og 8: Statistik for to gennemsnit, ( , ) Per Bruun Brockhoff

Forelæsning 6: Kapitel 7: Hypotesetest for gennemsnit (one-sample setup)

Ensidet eller tosidet alternativ. Hypoteser. tosidet alternativ. nul hypotese testes mod en alternativ hypotese

Introduktion til Statistik. Forelæsning 10: Inferens for andele. Peder Bacher

Introduktion til Statistik. Forelæsning 12: Inferens for andele. Peder Bacher

Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 13: Summary. Per Bruun Brockhoff

Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup)

Forelæsning 8: Inferens for varianser (kap 9)

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

Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse

Anvendt Statistik Lektion 4. Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele

Konfidensintervaller og Hypotesetest

Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 12: Variansanalyse. Per Bruun Brockhoff

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 10: Statistik ved hjælp af simulering. Per Bruun Brockhoff.

Test nr. 5 af centrale elementer 02402

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 12: Variansanalyse. Per Bruun Brockhoff. Envejs variansanalyse - eksempel

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14

Forelæsning 1: Intro og beskrivende statistik

Kursus 02323: Introducerende Statistik. Forelæsning 12: Forsøgsplanlægning. Peder Bacher

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Stokastiske Variable

Forelæsning 2: Kapitel 4, Diskrete fordelinger

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 1: Intro og beskrivende statistik. Per Bruun Brockhoff. Praktisk Information

Vejledende løsninger kapitel 8 opgaver

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0

Løsning eksamen d. 15. december 2008

Forelæsning 10: Statistik ved hjælp af simulering

Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger

Løsning til eksaminen d. 14. december 2009

Test nr. 4 af centrale elementer 02402

Opgave 10.1, side 282 (for 6. og 7. ed. af lærerbogen se/løs opgave 9.1)

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.

Normalfordelingen. Det centrale er gentagne målinger/observationer (en stikprøve), der kan beskrives ved den normale fordeling: 1 2πσ

Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05

Vejledende besvarelse af eksamen i Statistik for biokemikere, blok

Statistik Lektion 20 Ikke-parametriske metoder. Repetition Kruskal-Wallis Test Friedman Test Chi-i-anden Test

Løsning til eksaminen d. 29. maj 2009

Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse

Oversigt. 1 Intro: Regneeksempel og TV-data fra B&O. 2 Model og hypotese. 3 Beregning - variationsopspaltning og ANOVA tabellen

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]

Dagens program. Praktisk information: Husk evalueringer af kurset

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.

Forelæsning 11: Envejs variansanalyse, ANOVA

Program. t-test Hypoteser, teststørrelser og p-værdier. Hormonkonc.: statistisk model og konfidensinterval. Hormonkoncentration: data

Ikke-parametriske metoder. Repetition Wilcoxon Signed-Rank Test Kruskal-Wallis Test Friedman Test Chi-i-anden Test

Schweynoch, Se eventuelt

Løsning til eksamen d.27 Maj 2010

Resumé: En statistisk analyse resulterer ofte i : Et estimat θˆmed en tilhørende se

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale til de digitale eksamensopgaver med adgang til internettet

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff.

Kapitel 7 Forskelle mellem centraltendenser

1 Hb SS Hb Sβ Hb SC = , (s = )

Vejledende løsninger kapitel 9 opgaver

Ovenstående figur viser et (lidt formindsket billede) af 25 svampekolonier på en petriskål i et afgrænset felt på 10x10 cm.

Afsnit E1 Konfidensinterval for middelværdi i normalfordeling med kendt standardafvigelse

1 Statistisk inferens: Hypotese og test Nulhypotese - alternativ Teststatistik P-værdi Signifikansniveau...

Statistik vejledende læreplan og læringsmål, foråret 2015 SmartLearning

Hvad skal vi lave? Nulhypotese - alternativ. Teststatistik. Signifikansniveau

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Oversigt. 1 Intro: Regneeksempel og TV-data fra B&O. 2 Model. 3 Beregning - variationsopspaltning og ANOVA tabellen. 4 Hypotesetest (F-test)

Tænk på a og b som to n 1 matricer. a 1 a 2 a n. For hvert i = 1,..., n har vi y i = x i β + u i.

02402 Løsning til testquiz02402f (Test VI)

1 enote 1: Simple plots og deskriptive statistik. 2 enote2: Diskrete fordelinger. 3 enote 2: Kontinuerte fordelinger

Statistik II 4. Lektion. Logistisk regression

Multiple choice opgaver

Basal statistik Esben Budtz-Jørgensen 4. november Forsøgsplanlægning Stikprøvestørrelse

Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse.

To-sidet varians analyse

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Module 4: Ensidig variansanalyse

Test nr. 6 af centrale elementer 02402

Estimation og konfidensintervaller

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Vejledende eksamensopgaver vedr. hypotesetest (stx B og stx A)

Konfidensinterval for µ (σ kendt)

c) For, er, hvorefter. Forklar.

Mikro-kursus i statistik 2. del Mikrokursus i biostatistik 1

Personlig stemmeafgivning

Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag susanne

Dagens program. Praktisk information:

Fagplan for statistik, efteråret 2015

Forsøgsplanlægning Stikprøvestørrelse

Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Uafhængighedstestet

Nanostatistik: Opgavebesvarelser

(studienummer) (underskrift) (bord nr)

Kapitel 12 Variansanalyse

k UAFHÆNGIGE grupper Oversigt 1 Intro eksempel 2 Model og hypotese 3 Beregning - variationsopspaltning og ANOVA tabellen 4 Hypotesetest (F-test)

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

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Indledende om Signifikanstest Boldøvelser

Note til styrkefunktionen

Statikstik II 2. Lektion. Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression

Logistisk Regression. Repetition Fortolkning af odds Test i logistisk regression

Opgave I.1 II.1 II.2 II.3 III.1 IV.1 IV.2 IV.3 V.1 VI.1 Spørgsmål (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Svar

Kapitel 12 Variansanalyse

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable

Statistik II 1. Lektion. Analyse af kontingenstabeller

Oversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 4: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff. Eksponential fordelingen

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 25. september Økonometri 1: F6 1

Eksamen i Statistik for biokemikere. Blok

Transkript:

Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 9: Inferens for andele (kapitel 10) Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800 Lyngby Danmark e-mail: perbb@dtu.dk Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 1 / 38

Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 2 / 38

Intro Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 3 / 38

Intro Forskellige Hypotesetest-situationer Gennemsnit for kvantitative data: Hypotesetest for én middelværdi (one-sample) Hypotesetest for to middelværdier (two samples) Varianser for kvantitative data: Hypotesetest for én varians Hypotesetest for to varianser I dag: Andele: Hypotesetest for én andel Hypotesetest for to og flere andele Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 4 / 38

Intro Estimation af andele Estimation af andele fås ved at observere antal gange x en hændelse har indtruffet ud af n forsøg: ˆp = x n ˆp [0; 1] Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 5 / 38

Konfidensinterval for én andel Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 6 / 38

Konfidensinterval for én andel Konfidensinterval for én andel Såfremt der haves en stor stikprøve, fås et (1 α)% konfidensinterval for p x x n z n (1 x n ) α/2 < p < x x n n + z n (1 x n ) α/2 n Ovenstående formel fås ved approximation til normalfordelingen. Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 7 / 38

Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Eksempel 1 og/eller: p = Andelen af venstrehåndede i Danmark p = Andelen af kvindelige ingeniørstuderende Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 8 / 38

Konfidensinterval for én andel Bestemmelse af stikprøvestørrelse Maksimal fejl på estimat Den maksimale fejl med (1 α)% konfidens bliver E = z α/2 p(1 p) n hvor et estimat af p fås ved p = x n Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 9 / 38

Konfidensinterval for én andel Bestemmelse af stikprøvestørrelse Bestemmelse af stikprøvestørrelse Såfremt man højst vil tillade en maksimal fejl E med (1 α)% konfidens, bestemmes den nødvendige stikprøvestørrelse ved n = p(1 p)[ z α/2 E ]2 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 10 / 38

Konfidensinterval for én andel Bestemmelse af stikprøvestørrelse Bestemmelse af stikprøvestørrelse Såfremt man højst vil tillade en maksimal fejl E med (1 α)% konfidens, og p ikke kendes, bestemmes den nødvendige stikprøvestørrelse ved n = 1 4 [z α/2 E ]2 idet man får den mest konservative stikprøvestørrelse ved at vælge p = 1 2 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 11 / 38

Konfidensinterval for én andel Bestemmelse af stikprøvestørrelse Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 12 / 38

Hypotesetest for én andel Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 13 / 38

Hypotesetest for én andel Trin ved Hypoteseprøvning 1. Opstil hypoteser og vælg signifikansniveau α 2. Beregn teststørrelse 3. Beregn kritisk værdi (eller p-værdi) 4. Sammenlign teststørrelse og kritisk værdi og drag en konklusion (evt. 4. Sammenlign p-værdi og signifikansniveau og drag en konklusion) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 14 / 38

Hypotesetest for én andel Hypotesetest for én andel Vi betragter en nul- og alternativ hypotese for én andel p: H 0 : p = p 0 H 1 : p p 0 Man vælger som sædvanligt enten at acceptere H 0 eller at forkaste H 0 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 15 / 38

Hypotesetest for én andel Beregning af teststørrelse Såfremt stikprøven er tilstrækkelig stor fås teststørrelsen: Z = X np 0 np0 (1 p 0 ) Under nulhypotesen gælder at Z følger en standard normalfordeling, dvs. Z N(0, 1 2 ) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 16 / 38

Hypotesetest for én andel Beregning af kritisk værdi Afhængig af den alternative hypotese fås følgende kritiske værdier Alternativ Afvis hypotese nul-hypotese hvis p < p 0 Z < z α p > p 0 Z > z α p p 0 Z < z α/2 eller Z > z α/2 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 17 / 38

Hypotesetest for én andel Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 18 / 38

Hypotesetest for to andele Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 19 / 38

Hypotesetest for to andele Hypotesetest for to andele Såfremt man ønsker at sammenligne to andele (her vist for et tosidet alternativ) Fås teststørrelsen H 0 : p 1 = p 2 H 1 : p 1 p 2 Z = X 1 n 1 X 2 n 2 ˆp(1 ˆp)( 1 n 1 + 1 n 2 ), hvor ˆp = X 1 + X 2 n 1 + n 2 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 20 / 38

Hypotesetest for to andele Eksempel 2 Eksempel 2 I et studie (USA, 1975) undersøgte man sammenhæng mellem brug af p-piller og risikoen for hjerteinfarkt. Fra et hospital havde man indsamlet følgende stikprøve Infarkt Ikke infarkt p-piller 23 34 Ikke p-piller 35 132 Udfør et test for om der er sammenhæng mellem brug af p-piller og risiko for hjerteinfarkt. Anvend signifikansniveau α = 1% Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 21 / 38

Hypotesetest for flere andele Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 22 / 38

Hypotesetest for flere andele Hypotesetest for flere andele I nogle tilfælde kan man være interesseret i at vurdere om to eller flere binomialfordlinger har den samme parameter p, dvs. man er interesseret i at teste nul-hypotesen H 0 : p 1 = p 2 =... = p k = p mod en alternativ hypotese at disse andele ikke er ens Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 23 / 38

Hypotesetest for flere andele Hypotesetest for flere andele stikprøve 1 stikprøve 2... stikprøve k Total Succes x 1 x 2... x k x Fiasko n 1 x 1 n 2 x 2... n k x k n x Total n 1 n 2... n k n Under nul-hypotesen fås et estimat for p: ˆp = x n Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 24 / 38

Hypotesetest for flere andele Hypotesetest for flere andele Under nul-hypotesen fås et estimat for p: ˆp = x n såfremt nul-hypotesen gælder, vil vi forvente at den j te gruppe har e 1j successer og e 2j fiaskoer, hvor e 1j = n j ˆp = n j x n e 2j = n j (1 ˆp) = n j (n x) n Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 25 / 38

Hypotesetest for flere andele Beregning af teststørrelse Teststørrelsen bliver χ 2 = 2 i=1 k (o ij e ij ) 2 e j=1 ij hvor o ij er observeret antal i celle (i, j) og e ij er forventet antal i celle (i, j) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 26 / 38

Hypotesetest for flere andele Beregning af kritisk værdi Vi har teststørrelsen χ 2 = 2 i=1 k (o ij e ij ) 2 e j=1 ij Teststørrelsen sammenlignes med χ 2 α(k 1) Såfremt χ 2 > χ 2 α(k 1) forkastes nul-hypotesen Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 27 / 38

Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat Eksempel 2 - fortsat Observerede Infarkt Ikke infarkt p-piller 23 34 Ikke p-piller 35 132 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 28 / 38

Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat Eksempel 2 - fortsat Forventede Infarkt Ikke infarkt Total p-piller 57 Ikke p-piller 167 Total 58 166 224 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 29 / 38

Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat Eksempel 2 - fortsat Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 30 / 38

Analyse af antalstabeller Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 31 / 38

Analyse af antalstabeller Analyse af antalstabeller 4 uger før 2 uger før 1 uge før Kandidat I 79 91 93 Kandidat II 84 66 60 ved ikke 37 43 47 Er stemmefordelingen ens? H 0 : p i1 = p i2 = p i3 Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 32 / 38

Analyse af antalstabeller Analyse af antalstabeller dårlig middel god dårlig 23 60 29 middel 28 79 60 god 9 49 63 Er der uafhængighed mellem inddelingskriterier? Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 33 / 38

Analyse af antalstabeller Beregning af teststørrelse I en antalstable med r rækker og c søjler, fås teststørrelsen χ 2 = r i=1 c (o ij e ij ) 2 j=1 hvor o ij er observeret antal i celle (i, j) og e ij er forventet antal i celle (i, j) e ij Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 34 / 38

Analyse af antalstabeller Beregning af kritisk værdi Vi har teststørrelsen χ 2 = r i=1 c (o ij e ij ) 2 e j=1 ij Teststørrelsen sammenlignes med χ 2 α((r 1)(c 1)) Såfremt χ 2 > χ 2 α((r 1)(c 1)) forkastes nul-hypotesen Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 35 / 38

R (R note 8) Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 36 / 38

R (R note 8) R (R note 8) ("orienterende") Eksemplet side 295: > prop.test(36,100) Eksemplet side 302 (eksemplet anvendt på side 612): > crumbled=c(41,27,22) > intact=c(79,53,78) > prop.test(crumbled,crumbled+intact) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 37 / 38

R (R note 8) Oversigt 1 Intro 2 Konfidensinterval for én andel Eksempel 1 Bestemmelse af stikprøvestørrelse 3 Hypotesetest for én andel 4 Hypotesetest for to andele Eksempel 2 5 Hypotesetest for flere andele Eksempel 2 - fortsat 6 Analyse af antalstabeller 7 R (R note 8) Per Bruun Brockhoff (perbb@dtu.dk) Introduktion til Statistik, Forelæsning 9 Foråret 2014 38 / 38