tilastollinen todennäköisyys

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
Standardimenetelmät markkinariskien mallintamiseen
Advertisements

2. TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
TODENNÄKÖISYYSLASKENTA
Internet-äänestäminen Jari Pajunen | |2T2234, Jari Pajunen, Internet-äänestäminen Toteutus Tämän haastattelututkimukseen.
lämpöoppia eri lämpötila, eri aineet, loppulämpötila?
Kausaaliverkot ja todennäköisyyslaskennan kertaus Sivut 3-17
ATTRIBUUTTITARKASTUS
Kartoitustulosten havainnollistaminen Case TaY:n kirjasto
Luento 2: Tilastollisen tutkimuksen peruskäsitteet ja menetelmät
ARJEN TALOUSKATSAUS Telebus helmikuu/2008/viikko 9.
4.3. Normaalijakauma Normaalijakauman tiheysfunktio
TUME II / Tilastollinen osuus
Hypoteesin testeistä Testin valinta perustuu aina tutkimusongelmaan ja kuvailuun (joka perustuu mitta-asteikoihin) Testaus ei koskaan ole itsenäinen, vaan.
Iitin yläkoulu 9. Luokka Antti Halme
Graafisen esityksen laatiminen taulukkolaskentaohjelmalla (excel 2013)
Kalakantojen arviointi: poistopyynti
2.3. Riippumattomuus ja kertolaskusääntö
Normaalijakauma NORMAALIJAKAUMA 1) laske normitettu arvo Gaussin käyrä
4. Jakaumien teoriaa Jos diskreetin satunnaismuuttujan x
Graafisen esityksen laatiminen taulukkolaskentaohjelmalla (excel 2007)
TMA.003 / L3 ( )1 3. Funktioista 3.1. Kuvaus ja funktio Olkoon A ja B ei-tyhjiä joukkoja. Tulojoukon A  B = {(x,y) | x  A, y  B} osajoukko on.
TUME II / Tilastollinen osuus Tilastoaineiston hankinta
TAULUKKO YKSIULOTTEINEN TAULUKKO. TAULUKKO  Taulukon tarkoitus Ohjelmassa tarvitaan paljon samantyyppisiä samaan kohdealueeseen kuuluvia muuttujia Näitä.
Syksy 2001Johdatus bioinformatiikkaan / T. Pasanen 1 7. Monirinnastus Geeni perhe: ryhmä läheisiä toisilleen sukua olevia geenejä, jotka koodaavat samankaltaisia.
Jakaumista. Frekvenssijakauma Mainostaja kysyy 200 asiakkaalta, kuinka monta kertaa viikossa he lukevat sanomalehteä. Päivät, jolloin luet lehden Frekvenssi.
Vain demonstraatio- käyttöön © Menetelmäopetuksen tietovaranto 1 / 8 Ristiintaulukointi Ristiintaulukointia käytetään tutkittaessa kahden luokittelu- tai.
TUME II / Tilastollinen osuus Tilastollinen riippuvuus
1. Joukko-oppi Merkinnät
Tilastollisia menetelmiä
Kalakantojen arviointi (KALAT22)
HIILIJALANJÄLKIEN MIKROEKONOMETRIAA Seminaariesitys Sanna Ala-Mantila
Todennäköisyyslaskenta
Kvantitatiiviset menetelmät
SATTUMAN ONGELMA TUTKIMUKSESSA 1 x: tenttiin valmistautumiseen käytetty aika (tunteja) Perusjoukko μ = 39,87.
PARAABELI (2. ASTEEN FUNKTION KUVAAJIA)
Otanta Miksi otantaa? –suuresta perusjoukosta voidaan saada tarvittavat tiedot edullisemmin kuin kokonaistutkimuksella –kiireisyys vaatii usein otantaa.
lineaarinen regressio
Todennäköisyyslaskentaa
tilastollisen tutkimuksen vaiheet
Kotitehtävän 21 ratkaisu Ensimmäisen havaintoaineiston luokittelu – Ryhmäkeskiarvot hakeutuvat niin, että ryhmään kuuluvat pisteet ovat mahdollisimman.
Vaihteluväli ja keskipoikkeama
Tilastollinen testaus Χ 2 -testi nelikentässä kaikkein yksinkertaisin lähtökohta tilastolliselle testille Esim. materiaalin (rauta tai pronssi) ja korun.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 2 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Bayes-verkoista s
Korrelaatio Kertoo kahden muuttujan välisestä lineaarisesta yhteydestä eli kuinka hyvin toisen muuttujan avulla voidaan ennustaa toisen muuttujan vaihtelua.
Standardointi tekee eri asteikollisista muuttujista vertailukelpoisia
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Ohjaamaton oppiminen– Heikki Vesterinen Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
Piste- ja väliestimointi:
5. Fourier’n sarjat T
Todennäköisyyslaskentaa
3.3. Käyrän tangentti ja normaali
Tilastollinen testaus Mann-Whitneyn –testiä voidaan käyttää hyvin pienille n 2 ≤ 8 keskikokoisille 9 ≤ n 2 ≤ 20 suurille n 2 ≥ 20 otoksille –voidaan käyttää.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Potentiaalien kertaus ja.
#perjantaipähkinä
2 Tutkimuksen suunnittelu
5. Datan käsittely – lyhyt katsaus Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman.
Havaintomatriisin suunnittelusta Ennen havaintoaineiston tallennusta kannattaa listata mitä muuttujia SPSS:ään syöttää. Listattavia asioita ovat mm kuvaava.
TUTKIMUSKURSSI I (407040A-02), OSA A), KVANTITATIIVISEN TUTKIMUKSEN PERUSKURSSI, TILASTOLLISET ANALYYSIMENETELMÄT Jouni Peltonen, 2016
Kvantitatiivinen ja kvalitatiivinen tutkimus
Määrällinen tutkimus.
REGRESSIOANALYYSI.
Y56 Luku 21 Yrityksen teoria: kustannuskäyrät
VARIANSSIANALYYSI.
Lineaariset regressiomenetelmät
Monimuuttinimuuttuja-analyyseista
Kritiikin alkulähteillä
Muuttujamuunnoksista
Tilastolliset tunnusluvut
Riippuvuustarkastelut
Käsitteitä ja mitta-asteikot
Tilastolliset testit KHI.
Esityksen transkriptio:

tilastollinen todennäköisyys tilastollinen todennäköisyys on luku, jota suhteellinen frekvenssi lähestyy (esimerkiksi harhaton rahanheitto) klassinen todennäköisyys äärellinen määrä tulosvaihtoehtoja esiintymismahdollisuudet yhtä suuria liittyy esim. tilastollisten testien kysymyksenasetteluun

tilastollinen todennäköisyys ehdollinen todennäköisyys tieto jonkin tapahtuman esiintymisestä muuttaa siitä riippuvien tapahtumien todennäköisyyksiä tilastollinen riippuvuus tapahtumat ovat riippumattomia mikäli tieto tapahtuman B esiintymisestä ei vaikuta tapahtuman A todennäköisyyteen

normaalijakauma Normaalijakauma (= kellokäyrä = Gaussin käyrä) kuvaa usein hyvin havaintojen jakaumaa tilanteissa, joissa muuttuja on useiden osatekijöiden summa käyrä on teoreettinen malli havaintojen jakautumiselle tilastotieteen tärkein jakauma havaintoaineistosta tehdyt otokset approksimoivat usein normaalijakaumaa

normaalijakauma N(μ, σ2) μ = odotusarvo σ = hajonta normaalijakauma voidaan kuvata lyhyesti yhtälöllä: N(μ, σ2) μ = odotusarvo σ = hajonta käytännön tilanteissa odotusarvoa (μ) kannattaa approksimoida aritmeettisella keskiarvolla teorettiisen jakauman arviointia kutsutaan estimoinniksi keskiarvo ja hajonta kuvaavat havaintoarvojen jakaumaa sitä paremmin, mitä paremmin normaalijakauma approksimoi havaintoaineiston jakaumaa

normaalijakauma normaalijakauman ominaisuuksia: kuvaaja yksihuippuinen; maksimiarvo pisteessä x=μ symmetrinen, “kirkonkellon” muotoinen sivukuva odotusarvon (μ) ympärillä kupera ulospäin pisteissä (μ-σ) ja (μ+σ) käännepisteet saa posititvisia arvoja kaikille x:n arvoille kuvaajan ja vaaka-akselin pinta-ala = 1

normaalijakauma kaikille normaalijakaumille pätee: 68% kuvaajan ja vaaka-akselin välisestä pinta-alasta välillä (μ-σ), (μ+σ) 95% pinta-alasta välillä (μ-2σ), (μ+2σ) 99.7% pinta-alasta välillä (μ-3σ), (μ+3σ) standardoitu normaalijakauma esitetaään kaavalla: z = x –μ σ

normaalijakauma Normaalijakauman pinta-ala on keskeinen tekijä todennäköisyyksiä (0-1) arvioitaessa aikaisemmin käytettiin valmiita taulukoita nykyisin tilastolaskentaohjelmat antavat suoraan halutut pinta-alat standardoitu normaalijakauma kertoo kuinka monta havainnon mittaa havaintoarvo poikkeaa kaikkien havaintojen keskiarvosta

normaalijakauma… z = xi –x xi = muuttujan havaitut arvot si x = keskiarvo si = hajonnat Esimerkki: onko vainaja A (196 cm) poikkeuksellisen pitkä (keskiarvo 180 cm, hajonta 5 cm)? z = xi –x = 196-180 = 3.2 sx 5 Vastaus: vainaja A on poikkeaa yli kolmen hajonnan verran pituuksien keskiarvosta (vähemmän kuin 0.3 % havaintoaineiston vainajista on yhtä pitkiä tai pitempiä)

otanta otanta populaatiosta kerätään joukko yksilöitä analyysiä varten otoksen riippumattomuus tärkeää satunnaisvalinnan toteuttaminen oleellista usein noudatetaan jotain otantakehikkoa voi olla joko “täydellinen” tai “epätäydellinen”

otanta otanta äärellisestä populaatiosta yksinkertainen (umpimähkäinen) satunnaisotanta (simple random sampling) populaatio muodostuu N havainnosta, josta otetaan kokoa n oleva yksinkertainen satunnaisotanta jokaisella n:n kokoisella osajoukolla on sama todennäköisyys muodostaa otos Esim. satunnaisotanta Suomen kunnista

otanta Ositettu otanta (stratified sampling) kokoa N oleva populaatio jaetaan ennakkotiedon perusteella m ositteeseen (strata), joiden koot ovat N1, N2,…Nm kussakin ositteessa sovelletaan yksinkertaista satunnaisotantaa pyritään mahdollisimman homogeenisiin ryhmiin Esim. Suomen kunnat kannattaa jakaa ensin kaupunkeihin ja muihin kuntiin

otanta Systemaattinen otanta (systematic sampling) kokoa N olevan populaation alkiot numeroidaan ja järjestetään otoksiksi valitaan tasavälisesti joka k:s havainto ensimmäinen havainto valitaan satunnaisesti ensimmäisen k havainnon joukosta Esim. 70 henkilön populaatio (järjestetty painon mukaan pienimmästä suurimpaan); valitaan 7 hengen otos; ensimmäinen umpimähkäisesti valittu havainto (henkilö) on nro 5: seuraavat ovat: 15, 25, 35, 45, 55, 65

otanta Ryväsotanta (cluster sampling) otosyksiköt muodostavat ryhmiä eli rypäitä poimitaan umpimähkäinen otos rypäiden muodostamasta perusjoukosta kaikkiin rypääseen kuuluvuun otosyksiköihin kohdistetaan tutkimukseen kuuluvat mittaukset esim. perheet muodostavat rypään haastattelija haastattelee kaikki perheen jäsenet samalla kertaa