Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2

Relevanta dokument
Föreläsningsanteckningar till kapitel 9, del 2

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.

en observerad punktskattning av µ, ett tal. x = µ obs = 49.5.

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH INTERVALLSKATTNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 24 april 2018

Thomas Önskog 28/

Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens

9. Konfidensintervall vid normalfördelning

TMS136. Föreläsning 10

Tryckfel i K. Vännman, Matematisk Statistik, upplaga 2:13

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

FÖRELÄSNING 7:

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Mer om konfidensintervall + repetition

Föreläsning 9, Matematisk statistik 7.5 hp för E Konfidensintervall

10. Konfidensintervall vid två oberoende stickprov

EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):

Föreläsning 11, FMSF45 Konfidensintervall

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall)

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Matematisk statistik 9.5 hp, HT-16 Föreläsning 11: Konfidensintervall

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall) Jan Grandell & Timo Koski

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

F9 Konfidensintervall

Föreläsning 11, Matematisk statistik Π + E

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

SF1901: Medelfel, felfortplantning

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH HYPOTESPRÖVNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 4 oktober 2016

Tentamen den 11 april 2007 i Statistik och sannolikhetslära för BI2

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

Inledning till statistikteorin. Skattningar och konfidensintervall för μ och σ

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

TENTAMEN Datum: 14 feb 2011

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 12, FMSF45 Hypotesprövning

Del I. Uppgift 1 För händelserna A och B gäller att P (A) = 1/4, P (B A) = 1/3 och P (B A ) = 1/2. Beräkna P (A B). Svar:...

Matematisk statistik för B, K, N, BME och Kemister

Uppgift 3 Vid en simuleringsstudie drar man 1200 oberoende slumptal,x i. Varje X i är likformigt fördelat mellan 0 och 1. Dessa tal adderas.

LÖSNINGAR TILL. Matematisk statistik, Tentamen: kl FMS 086, Matematisk statistik för K och B, 7.5 hp

Föreläsning 12: Linjär regression

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004, TEN

1 Bakgrund DATORÖVNING 3 MATEMATISK STATISTIK FÖR E FMSF Något om Radon och Radonmätningar. 1.2 Statistisk modell

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Matematisk statistik 9 hp, HT-16 Föreläsning 10: Punktskattningar

FÖRELÄSNING 8:

Avd. Matematisk statistik

ESS011: Matematisk statistik och signalbehandling Tid: 14:00-18:00, Datum:

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Extrauppgifter - Statistik

TMS136. Föreläsning 7

Avd. Matematisk statistik

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Matematisk statistik KTH. Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

TMS136. Föreläsning 13

EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIKTE- ORIN (INFERENSTEORIN):

Formel- och tabellsamling i matematisk statistik

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

F10 Problemlösning och mer om konfidensintervall

Avd. Matematisk statistik

Föreläsning 7. Statistikens grunder.

Matematisk statistik för D, I, Π och Fysiker

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Matematisk statistik KTH. Formelsamling i matematisk statistik

Avd. Matematisk statistik

Matematisk statistik, LMA 200, för DAI och EI den 25 aug 2011

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 14 18

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p)

Tentamen i Matematisk Statistik, 7.5 hp

TAMS17/TEN1 STATISTISK TEORI FK TENTAMEN ONSDAG 10/ KL

Extrauppgifter i matematisk statistik

TMS136. Föreläsning 11

a) Beräkna sannolikheten att en följd avkodas fel, det vill säga en ursprungliga 1:a tolkas som en 0:a eller omvänt, i fallet N = 3.

Avd. Matematisk statistik

(a) sannolikheten för att läkaren ställer rätt diagnos. (b) sannolikheten för att en person med diagnosen ej sjukdom S ändå har sjukdomen, dvs.

F11 Två stickprov. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 26/ /11

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Sannolikheten för att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

Kap 6: Normalfördelningen. Normalfördelningen Normalfördelningen som approximation till binomialfördelningen

Avd. Matematisk statistik

Statistisk försöksplanering

4 Diskret stokastisk variabel

Del I. Uppgift 1 Låt A och B vara två oberoende händelser. Det gäller att P (A) = 0.4 och att P (B) = 0.3. Bestäm P (B A ). Svar:...

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

LINKÖPINGS UNIVERSITET TENTA 92MA31, 92MA37, 93MA31, 93MA37 / STN 2 9GMA05 / STN 1

Tentamen i TMA321 Matematisk Statistik, Chalmers Tekniska Högskola.

Diskussionsproblem för Statistik för ingenjörer

FACIT: Tentamen L9MA30, LGMA30

Statistisk försöksplanering

Demonstration av laboration 2, SF1901

Tentamen i Dataanalys och statistik för I den 28 okt 2015

faderns blodgrupp sannolikheten att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

Föreläsning 12: Repetition

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 april 2004, klockan

Transkript:

Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2 Kasper K. S. Andersen 4 oktober 208 Jämförelse av två väntevärden Ofte vil man jämföra två eller fler) produkter, behandlingar, processer etc. med varandra. Vi behandler de två fall stickprov i par och två oberoende stickprov där man utifrån vissa förutsättningar kan uttala sig om eventuella skillnader. Vi gör bland annat antaganden om normalfördelning: Delvis för att normalfördelningen är matematisk enkel att hantera och delvis för att man åtminstone för stora datamaterial) kan approximera med en normalfördelning enligt centrala gränsvärdesatsen. Låt oss illustrera de två situationer genom ett konkret exempel: Vi önsker att undersöka effekten av en viss typ medicin på blodtrycket. Vi kan organisera experimentet på ett av följanda sätt: Man tar n personer och mäter blodtrycket hos varje person före och efter behandling med medicinen. Stickprov i par ) Man tar två grupper personer och behandler personerna i den ena grupp med medicinen. Man mäter då blocktrycket på personerna i de två grupperna. Två oberoende stickprov ) Vi betraktar endast tvåsidiga konfidensintervall, men ensidiga konfidensintervall konstrueras från dessa på samma sätt som tidigare.. Stickprov i par Den statistiska modellen är som följer: Vi har n personer. Blodtrycket före och efter behandling hos person i kan ses som stokastiska variabler ξ i Nµ i, σ ) respektiva η i Nµ i +, σ 2 ). Vi tillåter alltså att väntevärdet beror på personen. Parametern anger den systematiska påverkning av medicinen på blodtrycket vi antar att denna är ens för alla jfr Figur 8.8). För att säga att medicinen påverkar blodtrycket skall vi kunna påstå att 0. Vi antar också att standardavvikelsen σ före behandling är samma för alla personer och också att standardavvikelsen σ 2 efter behandling är samma för alla personer. De två standardavvikelser σ och σ 2 kan dock vara olika. Vi antar dessutom att paren ξ, η ),..., ξ n, η n ) är oberoende. Sätt ζ i η i ξ i. Då blir ζ,..., ζ n oberoende. Enligt Sats 6B gäller ) ζ i N, σ 2 + σ2 2.

Alltså är ζ,..., ζ n ett stickprov från N, ) σ 2 + σ2 2. Denna situation är känd från tidigare, vi har två fall beroende på om σ och σ 2 är kända eller okända. Sats: Låt ξ i Nµ i, σ ) och η i Nµ i +, σ 2 ) för i,..., n och anta att paren ξ, η ),..., ξ n, η n ) är oberoende. Sätt ζ i η i ξ i och ζ n ζ +... + ζ n ). En intervallskattning för med konfidensgrad α ges av σ och σ 2 kända: där σ σ 2 + σ2 2. I ζ λ α/2 σ n, ζ + λ α/2 ] σ n σ och σ 2 okända: ] I ζ t α/2 n ) σ, ζ + t α/2 n ) σ n n där σ n n i ζi ζ ) 2 är punktskattningen av σ med s-metoden. Exempel: Vi mäter blodtryck före och efter användning av någon medicin på 5 personer. Vi antar att blodtrycketpå person i före och efter är normalfördelade: Nµ i, σ ) respektiva Nµ i +, σ 2 ). Ange ett 95% konfidensintervall för. Person 2 3 4 5 Blodtryck före, x i 75 70 75 65 95 Blodtryck efter, y i 85 75 80 80 00 Lösning: Vi får med z i y i x i i 2 3 4 5 z i 0 5 5 5 5 Vi har n 5 och 5 i z i 40 varav z 40 5 8. Då σ och σ 2 är okända beräknes också 5 i z2 i 400, vilket ger s n ) zi 2 n ) 2 n n z i i ) 400 402 20. 4 5 Då α 0.05 ger tabell att t α/2 n ) t 0.025 4) 2.776445. Konfidensintervallet blir då ] 20 20 I,obs 8 2.776445, 8 + 2.776445 2.4, 3.6]. 5 5 Då I innehåller med 95% sannolikhet så verkar medicinen ha blodtryckshöjande effekt. i 2

.2 Två oberoende stickprov Den statistiska modellen är som följer: Vi har två grupper med n respektiva personer, där personerna i grupp inte blir behandlad medan personerna i grupp 2 blir behandlad med någon medicin. Blodtrycket hos personerne i grupp ses som stokastiska variabler ξ,..., ξ n från Nµ, σ ). Motsvarende ses blodtrycket hos personerne i grupp 2 ses som stokastiska variabler η,..., η n2 från Nµ 2, σ 2 ). För att säga att medicinen påverkar blodtrycket skall vi kunna påstå att µ µ 2. Alltså är parametern µ µ 2 ett mått för den systematiske påverkning av medicinen på blodtrycket. Vi antar som i fallet Stickprov i par ) att standardavvikelsen σ utan behandling är samma för alla personer i grupp och också att standardavvikelsen σ 2 med behandling är samma för alla personer i grupp 2. De två standardavvikelser σ och σ 2 kan dock vara olika om båda är kända. Om båda är okända måste vi anta att σ σ 2! Se mera nedan). Vi antar dessutom att alle de stokastiska variablernerna ξ,..., ξ n, η,..., η n2 är oberoende. Man vill jämföra µ och µ 2 genom att göra en intervallskattning av µ µ 2. Vi användar punktskattningerna µ ξ ξ +... + ξ n n och µ 2 η η +... + η n2 av µ respektiva µ 2. Enligt Sats 6D gäller ) σ ξ N µ, och n η N ) σ 2 µ 2,. n2 Sats 6B ger då σ ξ η N µ 2 µ 2, + σ2 2 n..2. σ och σ 2 kända Sats: Låt ξ,..., ξ n Nµ, σ ) och η,..., η n2 Nµ 2, σ 2 ) och anta att ξ,..., ξ n, η,..., η n2 är oberoende. Sätt ξ ξ +... + ξ n n och η η +... + η n2. En intervallskattning av µ µ 2 med konfidensgrad α ges av σ I µ µ 2 ξ 2 η λ α/2 + σ2 2 σ 2, ξ η + λ α/2 + σ2 2. n n.2.2 σ och σ 2 okända I detta fall måste σ och σ 2 skattas. Låt σ n ξi n ξ ) 2 och σ2 η i η) 2 i i 3

vara punktskattningerna av σ respektiva σ 2 med s-metoden. Tyvärr är fördelningen av ξ η µ µ 2 ) σ 2 n + σ2 2 komplicerad Behrens-Fishers problem ) och en exakt lösning är inte känd! Om man antar σ σ 2 kan man dock visa att ξ η µ µ 2 ) t n ) + )) σ n + där σ n ) σ 2 + ) σ 2 n ) + ) är en sammanvägd punktskattning av σ σ 2. Man kan dessutom visa att σ 2 är en väntevärdesriktig punktskattning av σ 2 σ 2 2. Sats: Låt ξ,..., ξ n Nµ, σ ) och η,..., η n2 Nµ 2, σ 2 ) och anta att ξ,..., ξ n, η,..., η n2 är oberoende. Sätt ξ ξ +... + ξ n n och η η +... + η n2. Anta dessutom att σ σ 2 är okänd. Ett konfidensintervall I µ µ 2 för µ µ 2 med konfidensgrad α ges av I µ µ 2 ξ η t α/2 n + 2) σ +, ξ η + t α/2 n + 2) σ + ]. n n Exempel: Vi mäter blodtryck hos två grupper personer där grupp 2 behandlas med någon medicin. Vi får följande resultater Grupp : n 6, x 7.5, s 9.7 Grupp 2: 4, y 26.8, s 2 2.0 Observationerna anses komma från Nµ, σ) respektiva Nµ 2, σ). Bestäm ett 95% konfidensintervall för µ µ 2. Lösning: Den sammanvägda punktskattning av σ blir σobs n ) s 2 + ) s 2 2 n ) + ) 6 ) 9.7 2 + 4 ) 2.0 2 6 ) + 4 ) 902.45 0.6203. 8 4

Vi har α 0.05 varav t α/2 n ) + )) t 0.025 8) 2.306004. Insättning ger då konfidensintervallet ] I µ µ 2,obs 7.5 26.8 ± 2.306004 0.6203 6 + 4 25.52, 6.92]. Då 0 ligger inom I µ µ 2,obs verkar medicinen inte påverka blodtrycket. 8.4 8.5 ingår inte 5