testy nieparametryczne n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Testy nieparametryczne PowerPoint Presentation
Download Presentation
Testy nieparametryczne

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 31

Testy nieparametryczne - PowerPoint PPT Presentation


  • 149 Views
  • Uploaded on

Testy nieparametryczne. Testy losowości. Weryfikują hipotezę, że dobór jednostek do próby był jednakowy. Test serii Stevensa. 1. Ho: Dobór jednostek do próby jest losowy H1:Dobór jednostek do próby nie jest losowy 2. Procedura testowa:

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Testy nieparametryczne' - gayle


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
testy losowo ci
Testy losowości
  • Weryfikują hipotezę, że dobór jednostek do próby był jednakowy
test serii stevensa
Test serii Stevensa

1. Ho: Dobór jednostek do próby jest losowy

H1:Dobór jednostek do próby nie jest losowy

2. Procedura testowa:

2a. Wyznaczamy na podstawie uporządkowanych danych medianę

2b. Danym nieuporządkowanym przyporządkowujemy następujące oznaczenia:

A gdy x<Me

B gdy x>Me

0 gdy x=Me (zera pomijamy w dalszej analizie)

Statystyką testową jest liczba serii (k)

slide5
Seria – ciąg identycznych symboli (A lub B)

np. AAAABABB k=4

AAA 0 ABBB 0 AA k=3

slide6
3. Ustalamy poziom istotności

4. Obszar krytyczny testu jest zawsze dwustronny. Odczytujemy z rozkładu liczby serii wartości krytyczne

5. Podejmujemy decyzję

przyk ad 1
Przykład 1:

Wylosowano 12 spółek i zbadano cenę ich akcji (w zł). Otrzymano następujące wyniki:

74,5 191,0 55,5 5,15 36,4 35,0 46,0 10,9 7,35 6,65 173,5 26,0.

Czy dobór spółek do próby był losowy?

Wysuniętą hipotezę zweryfikuj na poziomie istotności 0,05.

rozwi zanie
Rozwiązanie:

Ho: dobór jednostek do próby jest losowy

H1:Dobór jednostek do próby nie jest losowy

Wyznaczamy medianę:

Poz. Me=(n+1)/2=6,5

Me=35,7

Danym pierwotnym przypisujemy litery A, B, 0 kolejnym obserwacjom

slide9
Obliczamy liczbę serii:
  • k=8
  • Poziom istotności 0,05
  • Odczytujemy wartości krytyczne:
slide10
Porównujemy wartość statystyki z próby z wartościami krytycznymi:
  • Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, która mówi, że dobór jednostek do próby był losowy.

3

10

8

testy zgodno ci
Testy zgodności:
  • Weryfikują hipotezę o zgodności rozkładu empirycznego (rozkładu z próby losowej) z rozkładem teoretycznym (np. normalnym, dwumianowym itp.) lub inaczej ujmując – dotyczą postaci rozkładu badanej cechy w populacji.
testy zgodno ci normalno ci
Testy zgodności (normalności)

1. Test Kołmogorowa- Smirnowa (D)

(próby małe n<100, zmienna ciągła)

2. Test  - Kołmogorowa

(próby duże n100, zmienna ciągła)

3. Test 2

(wszystkie zmienne, szeregi rozdzielcze o dużych liczebnościach w przedziałach , próby duże)

etapy test w zgodno ci aproksymacja rozk adu normalnego
Etapy testów zgodności (aproksymacja rozkładu normalnego):

1. Ustalamy parametry rozkładu normalnego

2. Standaryzujemy prawe (górne) granice przedziałów (poza ostatnim)

3. Odczytujemy wartości dystrybuant z tablicy rozkładu normalnego (jako ostatnią dystrybuantę przyjmujemy wartość 1)

4a. Z dystrybuant obliczamy skumulowane wartości teoretyczne (test Chi-kwadrat)

lub

4b. Obliczamy dystrybuanty empiryczne (test Kołmogorowa)

etapy test w zgodno ci c d
Etapy testów zgodności (c.d.):

5. Obliczamy wartość statystyki testowej

6 a. Odczytujemy wartość krytyczną z tablic

Lub

6 b. Obliczamy prawdopodobieństwo testu

7. Podejmujemy decyzję

slide17

0,206

0,0343

Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o zgodności rozkładu wieku inwestorów z rozkładem normalnym.

slide20

1,36

0,447

Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o zgodności rozkładu wieku inwestorów z rozkładem normalnym.

slide23

1,36

8,57

Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o zgodności rozkładu wieku inwestorów z rozkładem normalnym.

testy jednorodno ci
Testy jednorodności
  • Weryfikują hipotezę o zgodności dwóch rozkładów empirycznych ze sobą (oba rozkłady pochodzą z tej samej populacji)
testy jednorodno ci1
Testy jednorodności
  • Test serii Walda – Wolfowitza

(próby niezależne, małe, dane szczegółowe)

  • Test 2 (Snedeckora)

(próby niezależne, duże, szeregi rozdzielcze o licznych przedziałach , wszystkie rodzaje cech)

  • Test Kołmogorowa - Smirnowa ()

(próby niezależne, duże, tylko cechy ilościowe ciągłe)

  • Test znaków (Dixona - Mooda)

(próby zależne, małe, dane szczegółowe, cechy ilościowe ciągłe)

przyk ad
Przykład:

Liczba zgonów niemowląt wg wieku w losowo wybranych

próbach w 1989 roku i 1990 roku.

Czy rozkłady zgonów niemowląt według wieku

w obu badanych próbach są takie same? =0.05

slide29

14,067

0,018

Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o jednorodności rozkładu zgonów niemowląt.