Tillämpad statistik. Jesper Rydén

Transkript

1 Tillämpad statistik Jesper Rydén

2 2

3 Förord Detta kompendium kompletterar kursinnehållet i kursen Tillämpad statistik 1MS026. Uppsala, februari 2014 Jesper Rydén i

4 ii

5 Innehåll Förord i 1 Något om konfidensintervall Konfidensintervall för p i binomialfördelning Intervall för andel vid noll observerade Det ordnade stickprovet Empirisk fördelningsfunktion QQ-plot Regression med indikatorvariabler Inledning Flera indikatorvariabler Införande av indikatorvariabler Tolkning av indikatorvariabler Variansanalys Kvantitativa och kvalitativa variabler iii

6 iv

7 Kapitel 1 Något om konfidensintervall I detta kapitel presenteras en del stoff som normalt inte återfinns i traditionell grundkurslitteratur. I avsnitt 1 studerar vi olika alternativ att beräkna konfidensintervall för proportioner, i avsnitt 2 några sätt att beräkna ett intervall för proportion vid noll observerade händelser i en binomialfördelning. 1.1 Konfidensintervall för p i binomialfördelning Flera alternativ har föreslagits i litteraturen, vi börjar med det klassiska intervallet av s.k. Waldtyp. Man kan visa att medelfelet för skattningen ˆp är d[ˆp] = ˆp(1 ˆp)/n och ett approximativt (1 α) konfidensintervall kan därmed beräknas: I p = [ˆp λ α/2 ˆp(1 ˆp)/n, ˆp + λα/2 ˆp(1 ˆp)/n ]. (1.1) Intervallet i ekv. (1.1) motiveras av centrala gränsvärdessatsen och en tumregel för att det skall gälla är nˆp(1 ˆp) 10. Detta intervall presenteras ofta i läroböcker men har visat sig ha dåliga egenskaper, i synnerhet för låga eller höga värden på p. I en industriell tillämpning kan man mycket väl tänka sig att p är litet, då det t.ex. kan innebära sannolikheten att en enskild komponent i en viss population inte håller måttet. Flera förbättringar har dock föreslagits i litteraturen, och vi nämner här två. Agresti Coull-intervall. I en tidskriftsartikel 1 från 1998 föreslog statistikerna Agresti och Coull följande intervall. 1 A. Agresti, B.A. Coull (1998). The American Statistician 52, sid

8 1. Något om konfidensintervall Antag att vi observerat x lyckade försök utav n och inför Intervallet ges av följande uttryck. ñ = n + λ 2 α/2, p = x + λ2 α/2 /2 ñ Konfidensintervall för p (Agresti och Coull): I p = [ ] p(1 p) p ± λ α/2 ñ (1.2) Notera att för α = 0.05 gäller, om vi approximerar λ , att ñ = n + 4, p = x + 2 n + 4. I detta fall konstrueras intervallet alltså som det i ekv. (1.1), men till ursprungliga antalet lyckade försök adderas 2 och till det totala antalet adderas 4. Exempel 1.1 I en provproduktion med n = 2000 komponenter fann man 5 felaktiga komponenter. Beräkna ett 95% konfidensintervall för felandelen p. Vi studerar en variabel X = Antal felaktiga enheter av 2000 och antar oberoende enheter emellan; då gäller att X Bin(2000, p). En observation av X är x = 5 och en punktskattning av p ges av ˆp = 5/2000 = För att beräkna I p enligt Agresti & Coull beräknas ñ = = 2004 samt p = (5 + 2)/( ). = Intervallet ges av I p = [ ± ( )/2004]. = [ , ]. (Tumregeln för användning av det klassiska Waldintervallet i ekv. (1.1) är här inte uppfylld.) 2

9 1.2. INTERVALL FÖR ANDEL VID NOLL OBSERVERADE Avslutningsvis nämner vi ytterligare ett alternativ till intervall. Wilson-intervall. Detta föreslogs av E.B. Wilson 2 och beräknas som följer: ˆp + 1 2n λ2 α/2 ± λ α/2 ( ˆp(1 ˆp) + λ2 α/2 n 4n 2 ) 1/2 ( ) 1 n λ2 α/2 Det är att rekommendera, att ange vilken metod som använts när ett konfidensintervall för proportion/andel presenteras. 1.2 Intervall för andel vid noll observerade Antag återigen att man är intresserad av andelen objekt med en viss egenskap (kanske defekta) i en population, och använder den vanliga punktskattningen ˆp = x/n. Om man nu inte observerat något objekt alls med egenskapen är x = 0 och därmed ˆp = 0. Ett konfidensintervall enligt ekv. (1.1) blir [0, 0] (snarare en punkt!). Intervallet enligt Agresti och Coull i ekv. (1.2) ger dock ett intervall i ordets bemärkelse, och det finns för denna situation även ett alternativt 95% konfidensintervall som går mycket lätt att beräkna: I p = [ 0, 3/n ]. (1.3) En motivering till det senare intervallet ges i slutet av detta avsnitt. Vi studerar först i ett exempel hur pass bra approximationen är gentemot intervallet enligt Agresti och Coull. Exempel 1.2 I tabellen nedan redovisas, för några olika värden på stickprovsstorlek n, övre gränsen för intervallet i ekv. (1.3). Ett ensidigt 95% konfidensintervall enligt Agresti och Coull kan skrivas 3 Tabellen följer: I p = [ 0, 1 2 λ2 α(1 + 2)/(n + λ 2 α) ]. n /n Agresti Coull E.B. Wilson (1927). Journal of the American Statistical Association 22, sid F. Tuyl, R. Gerlach, K. Mengersen (2009). International Statistical Review 77, sid

10 1. Något om konfidensintervall Vi noterar att för små eller måttligt stora stickprov är det enklare intervallet i ekv. (1.3) vidare än intervall enligt Agresti och Coull. En tillverkare som är intresserad av att inte underskatta felandelen föredrar i sådant fall det enklare intervallet vilket blir att betrakta som ett mera konservativt intervall. Med ökande stickprovsstorlek blir intervallet enligt Agresti och Coull konservativt. Avslutningsvis ges en motivering till intervallet i ekv. (1.3). Vi utgår från uttrycket (1 p) n = 0.05 (oberoende försök) vilket efter logaritmering kan skrivas som n ln(1 p) = ln Logaritmuttrycket i vänster led kan serieutecklas, ln(1 p) p, och ln , vilket leder till n( p) 3. Alltså har vi funnit p 3/n. 4

11 Kapitel 2 Det ordnade stickprovet För ett stickprov x 1,..., x n menas med det ordnade stickprovet x (1) x (2) x (n). Detta har stor betydelse vid undersökningar av lämpliga fördelningsfamiljer. 2.1 Empirisk fördelningsfunktion Vi utgår från ett stickprov x 1,..., x n. Den empiriska fördelningsfunktionen definieras av ˆF n (x) = Antal element med värde x n = 1 n n 1{x i x}. i=1 Med det ordnade stickprovet x (1) x (2) x (n) följer att ˆF n (x (i) ) = i, i = 1, 2,..., n. n Mellan x (i) och x (i+1) fås samma skattning i/n. Man kan visa att E[ ˆF n ] = F (x), V[ ˆF n (x)] = 1 F (x)(1 F (x)). n 5

12 KAPITEL 2. DET ORDNADE STICKPROVET Det gäller alltså att ˆF n (x) är en väntevärdesriktig skattning av F (x). Detta följer ur (*) eftersom indikatorfunktionen för fixt x kan uppfattas som en slumpvariabel Y Bin(1, p), där p = F (x). Additionssatsen för binomialfördelade slumpvariabler ger då att 2.2 QQ-plot n ˆF n (x) Bin(nF (x), nf (x)(1 F (x)). QQ-plottar kan användas för att undersöka lika fördelning mellan två stickprov, dels för att utreda för ett stickprov om en tänkt fördelningsfamilj (normal, exponential etc.) kan anses rimlig. I svenska läroböcker definieras ofta kvantilen x α för en slumpvariabel X med fördelningsfunktionen F (x) genom F (x α ) = 1 α. Då exempelvis X N(0, 1) gäller att P(X 1.64) = Φ(1.64) = 0.95, och vi brukar skriva x 0.05 = λ 0.05 = Med R beräknas kvantilen med kommandot qnorm(0.95). En s.k. qq-plott för att undersöka normalfördelning kan konstrueras som följer: 1. Finn det ordnade stickprovet x (1)... x (n). 2. Beräkna u i = Φ 1 ( i n+1 ). 3. Rita upp x (i) (observerade värden) mot u i (teoretiskt beräknade, enligt ovan). Ett problem är den diskretisering som (av naturliga skäl) råder för stickprovet. Jämför med problemet att beräkna medianen för ett stickprov med jämnt antal observationer. Traditionellt föresås då att beräkna medelvärdet av de två mellersta observationerna, men är spridningen uppenbart skev är det kanske ett mindre gott mått. Problematiken av detta slag dyker upp även i samband med qq-plot. Statistiker har föreslagit olika lösningar: i 1 n 1, i 1/2, n i 1/3 n + 1/3, i 3/8 n + 1/4, 3i 1 3n + 1. Det första alternativet är default i programmet R. Det näst sista alternativet föreslogs av Lundaprofessorn Gunnar Blom (1958), det sista av den kände amerikanen J.W. Tukey. 6

13 Kapitel 3 Regression med indikatorvariabler 3.1 Inledning Man skiljer mellan två typer av kvalitativa variabler, ordnade och oordnade. Ordnade kategoriska variabler kallas även ordinaldata; där finns en ordning mellan de olika kategorierna. Kvalitativa variabler har inte numeriskt tolkningsbara värden utan får representeras av koder för olika klasser av observationer. Ett exempel är en variabel som antar värdet 0 för män och 1 för kvinnor. Ett annat exempel är en variabel som antar värdena 1 för småföretag, 2 för mellanstora företag och 3 för stora företag. För att kunna använda kvalitativa variabler i regressionsanalys krävs att de görs om till s k indikatorvariabler eller dummyvariabler. En kvalitativ variabel som bara kan anta något av två värden behöver egentligen inte göras om, men från tolkningssynpunkt är det lämpligt om värdena transformeras till 0 respektive 1. Regressionsmodeller med indikatorvariabler knyter an till hypotestest av väntevärden i normalfördelning, som följande exempel visar. Exempel 1. Endast en indikatorvariabel x, med modellen y i = β 0 + β 1 x i + ɛ i, i = 1,..., n där x i = { 0, i = 1,..., n1 1, i = n 1 + 1,..., n 7

14 KAPITEL 3. REGRESSION MED INDIKATORVARIABLER Som vanligt gäller antagandet att ɛ i N(0, σ 2 ). Inför beteckningarna µ 1 = β 0, µ 2 = β 0 + β 1. Då kan regressionsmodellen skrivas { µ1 + ɛ y i = i, i = 1,..., n 1 µ 2 + ɛ i, i = n 1 + 1,..., n Men detta känner vi igen som hypotesprövningsproblemet H 0 : µ 1 = µ 2 med mothypotesen µ 1 µ 2. Ett ekvivalent test, i regressionsformulering, lyder H 0 : β 1 = 0 med mothypotesen β 1 0. Från regressionsanalysens grunder vet vi, att test av enskilda parametrar görs med just t-test. Alltså har vi funnit ett samband mellan t-test för test av lika väntevärden och regressionsmodell med indikatorvariabel. Exemplet kan kanske först uppfattas som en kuriositet, men som vi senare ska finna är kopplingen till väntevärden en central aspekt när regressionsmodeller med indikatorvariabler tolkas. 3.2 Flera indikatorvariabler Införande av indikatorvariabler En kvalitativ variabel med fler än två värden måste göras om till flera indikatorvariabler. Grundregeln är att en variabel med k klasser representeras av k 1 indikatorvariabler, som var och en antar värdena 0 eller 1. En dålig idé är att inte följa grundregeln utan istället ansätta k indikatorvariabler, vilket motiveras via följande exempel. Exempel 2. Modell: 8 y i = β 0 + β 1 x i1 + β 2 x i2 + β 3 x i3 + ɛ i, i = 1,..., n.

15 3.2. FLERA INDIKATORVARIABLER Antag n = 4 observationer. I modellen på matrisform Y = Xβ har vi då X = 1 x x x x Notera att första kolumnen är summan av kolumnerna tre och fyra (linjärt beroende). Detta får konsekvenser för matrisen X X som är vital för skattningarna; man finner X X = = x 11 x 21 x 31 x i=1 x i x x x x i=1 x i i=1 x2 i1 i=1 x 4 i1 i=3 x i1 2 i=1 x i i=3 x i1 0 2 Även i denna matris förekommer linjärt beroende kolumner (finn själv ut vilka). Enligt linjär algebra följer därför att matrisen X X inte är inverterbar, och ingen entydig skattning av β kan erhållas Tolkning av indikatorvariabler Vi demonstrerar här grundregeln med ett exempel, vilket också belyser hur de i regressionsmodellen ingående variablerna kan tolkas. Exempel 3. För en viss bilmodell finns tre motoralternativ: Bensin (B), Diesel (D), E85 (E). Responsvariabel är bränsleförbrukningen. Vi bortser från att bilens vikt kanske ändras beroende på motoralternativ. Antag µ B, µ D, µ E. Modell: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ɛ där { 1 bränsle B x 1 = 0 f.ö. { 1 bränsle D, x 2 = 0 f.ö. Observationer kan då kodas enligt nedanstående tablå: 9

16 KAPITEL 3. REGRESSION MED INDIKATORVARIABLER Bränsletyp x 1 x 2 E85 (E) 0 0 Bensin (B) 1 0 Diesel (D) 0 1 Väntevärde: E[Y ] = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 Låt oss undersöka de olika alternativen. E85. I detta fall gäller x 1 = x 2 = 0, och därmed µ E = E[Y ] = β 0 + β β 2 0 = β 0. Bensin. Nu gäller x 1 = 1, x 2 = 0 och man finner µ B = E[Y ] = β 0 + β β 2 0 = β 0 + β 1. Vi fann tidigare β 0 = µ E, och det följer att µ B = µ E + β 1. En tolkning av β 1 i regressionsmodellen är alltså β 1 = µ B µ E. Diesel. På motsvarande sätt finner man med x 1 = 0, x 2 = 1 att µ D = E[Y ] = β 0 + β 2 vilket kan omformuleras som β 2 = µ D µ E. De tre nivåerna hos den kvalitativa variabeln kan beskrivas med de två indikatorvariablerna; en basnivå representeras här av medelnivån för E85 genom interceptet β 0 = β E. I vissa problemställningar kan det vara naturligt att använda basnivå. I följande exempel presenteras frågeställningar om skillnader i förväntade värden, och data finns tillgängligt. Numeriska beräkningar sker i R. Exempel 4. I en koncern undersöks de årliga underhållskostnaderna för ett datorsystem som finns installerat i flera delstater i USA. I var och en av delstaterna Kansas, Kentucky och Texas valdes slumpvis 10 användare ut. 10 (a) Finns det tillräckligt med belägg från dessa data för att den genomsnittliga underhållskostnaden skiljer sig åt mellan delstaterna (α = 0.05)? (b) Beräkna ett 95% konfidensintervall för skillnaden i medelkostnad mellan Texas och Kansas. Tolka intervallet.

17 3.2. FLERA INDIKATORVARIABLER Vi ställer upp modellen E[Y ] = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 (3.1) där { 1 om Kentucky x 1 = 0 f.ö. För parametrarna β 1 och β 2 gäller { 1 om Texas, z 2 = 0 f.ö.. β 1 = µ 2 µ 1 β 2 = µ 3 µ 1 där µ 1, µ 2, µ 3 är förväntade underhållskostnaderna för Kansas, Kentucky och Texas. Att testa hypotesen i (a) kan formuleras som H 0 : β 1 = β 2 = 0 ty om β 1 = µ 2 µ 1 = 0 och β 2 = µ 3 µ 1 = 0 följer att µ 1 = µ 2 = µ 3. Mothypotes: H 1 : Minst en parameter β i 0, i = 1, 2 Skattning av parametrar i modellen (3.1) utförs med R och resulterar i följande tablå (strukturen hos data i objektet kost visas i Appendix): Call: lm(formula = V2 ~ V3 + V4, data = kost) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) e-05 *** V V * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 27 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.205, Adjusted R-squared: F-statistic: on 2 and 27 DF, p-value:

18 KAPITEL 3. REGRESSION MED INDIKATORVARIABLER Här avläses p-värdet för prövningen av regressionsmodellen i sin helhet (dvs. H 0 ). Alltså förkastas här H 0 på nivån 0.05 och vi drar slutsatsen att minst en av parametrarna β 1 och β 2 är skild från noll. Vidare kan vi göra tolkningen att de förväntade kostnaderna skiljer sig åt mellan delstaterna. För problemet i (b) beräknar vi ett konfidensintervall för β 2, eftersom β 2 = µ 3 µ 1. Från programutskriften finner man punktskattningen ˆβ 2 = , och medelfelet d( ˆβ 2 ) = Med t-kvantilen t (30 2 1) = följer intervallet [ ˆβ 2 ± t (27)d( ˆβ 2 )] = [43.2, 353.2] Variansanalys En viktig klass av statistiska metoder går under namnet variansanalys. Huvudsyftet med dessa metoder är att testa eventuella skillnader i väntevärden mellan olika grupper, behandlingar, osv. Nyckeln till metodiken är att studera kvoter mellan lämpligt valda varianser (därav namnet) vilket resulterar i F-test av olika slag. Det är fullt möjligt att formulera variansanalysproblem i termer av regressionsmodeller med indikatorvariabler, som vi studerat ovan. På engelska används begreppet Analysis of Variance, vilket lett till beteckningen ANOVA. Denna förekommer ofta i t.ex. statistisk programvara. Exempel 5. Vi återvänder till situationen i exempel 4 och studerar i figur 1 ett lådagram över kostnaderna i de tre delstaterna. Det vågräta strecket i varje låda indikerar medianen. Maintenance cost (USD) KS KY TX Figur 3.1: Lådagram: Underhållskostnader i tre amerikanska delstater (KS, KY, TX) 12

19 3.3. KVANTITATIVA OCH KVALITATIVA VARIABLER I variansanalys vill man, som nämnts ovan, statistiskt testa skillnader i väntevärden mellan grupper. En förutsättning för variansanalysen är konstant varians, dvs. lika varians oavsett grupp (jämför förutsättningar i linjär regression). Lådagrammet kan ge en antydan om detta, men det finns även statistiska test utvecklade. Nollhypotesen i variansanalysen lyder samma väntevärde i alla grupper, med mothypotesen minst en grupps väntevärde skiljer sig åt. Om nollhypotesen förkastas kan man gå vidare med s.k. multipla jämförelser (även kallade post hoc-test) för att undersöka vilka grupper som avviker. 3.3 Kvantitativa och kvalitativa variabler Vanligt är att i en regressionsmodell bland de förklarande variablerna inkludera såväl kvalitativa som kvantitativa, givetvis beroende på sammanhanget. Vi ska här studera några modeller och deras innebörd. För enkelhets skull antar vi en indikatorvariabel, d, och en kvantitativ variabel, x. Modell 1. Följande modell resulterar i en additiv förändring hos Y : Y = β 0 + β 1 x + β 2 d + ɛ = { Y = β0 + β 1 x + ɛ, d = 0 Y = β 0 + β 2 + β 1 x + ɛ, d = 1 Indikatorvariabeln orsakar en förändring i intercept, och regressionskoefficienten β 2 mäter den additiva förändringen. Modell 2. Denna modell beaktar förändring i riktningskoefficient: Y = β 0 + β 1 x + β 3 d x + ɛ = { Y = β0 + β 1 x + ɛ, d = 0 Y = β 0 + (β 1 + β 3 )x + ɛ, d = 1 Modell 3. Den mest generella typen av dessa modeller resulterar i såväl additivt skift som förändring i riktningskoefficient: { Y = β0 + β Y = β 0 +β 1 x+β 2 d+β 3 d x = 1 x + ɛ, d = 0 Y = β 0 + β 2 + (β 1 + β 3 )x + ɛ, d = 1 13

20 KAPITEL 3. REGRESSION MED INDIKATORVARIABLER Referenser 20 Kentucky Texas Neter J, Wasserman W, Kutner MH (1989). 22 Texas Applied Linear Regression Models. Second edition. R.D. Irwin Inc. 24 Texas Texas Kapitel Texas Mendenhall W, Sincich T (2007). Statistics for Eng and the Sciences. Fifth 27 Texas Texas edition. Pearson. 28 Texas Kapitel Texas Sheather, SJ (2009). A Modern Approach to Regression with R. Springer-Verlag. 30 Texas Kapitel 5. Appendix. Datas struktur (objektet kost) V1 V2 V3 V4 1 Kansas Kansas Kansas Kansas Kansas Kansas Kansas Kansas Kansas Kansas Kentucky Kentucky Kentucky Kentucky Kentucky Kentucky Kentucky Kentucky Kentucky

21 Sakregister Agresti Coull-intervall, 1 binomialfördelning, 1 centrala gränsvärdessatsen, 1 fördelning binomial-, 1 medelfel, 1 oberoende händelser, 4 Wilson-intervall, 3 15