Rozwiązania z testowania hipotez nieparametrycznych 3, statystyka


Zadanie 1

W celu oszacowania przeciętnej punktacji na egzaminie ze statystyki na II roku studiów wylosowano z populacji studentów 12 osób i odnotowano ich wyniki w kolejności losowania:

88 60 90 87 48 44 47 46 36 64 66 85.

Przyjmując poziom istotności α = 0,1 zweryfikować hipotezę o losowości próby.

Test serii Stevensa

H0: dobór próby był losowy

H1: dobór próby nie był losowy

PROCEDURA POSTĘPOWANIA

  1. Trzeba uszeregować ciąg niemalejący

36 44 46 47 48 60 64 66 85 87 88 90

  1. Wyznaczyć medianę n = 12

0x01 graphic
0x01 graphic
0x01 graphic

Mediana jest pomiędzy 6, a 7 obserwacją

0x01 graphic
Me = 62

  1. Tworzymy serie

0x08 graphic
x1 < Me a

0x08 graphic
x2 ≥ Me b

b a b b a a a a a b b b

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

1 seria 2 seria 3 seria 4 seria 5 seria

  1. Obliczamy ile jest serii

k - liczba serii k = 5

  1. Porównuję z wartością krytyczną

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

k = 3 k = 5 k = 10

0x01 graphic
0x01 graphic

k1 = k (0,05; 6; 6) = 3 k2 = k (0,95; 6; 6) = 10

Interpretacja:

k1 < k < k2 Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0 mówiącej o tym, że dobór prób był losowy.

Zadanie 2

Ze 100 wypraw rybackich kutra K wybrano 12, z dwóch rejonów połowów: N i P. Procent złowionych śledzi kształtował się następująco:

Rejon N

60,2

70,4

36,0

44,0

42,0

68,0

70,0

70,1

53,0

59,0

68,9

70,0

Rejon P

30,4

20,6

70,4

60,3

36,1

49,1

69,1

73,2

44,1

32,6

48,0

40,0

Za pomocą testu serii na poziomie istotności α = 0,05 zweryfikować hipotezę o nieistotnej różnicy w procencie złowionych śledzi w obu rejonach połowów.

Test serii Walda-Wolfowitza

H0: próby pochodzą z tej samej populacji

H0: F1(X) = F2(X)

H1: próby pochodzą z różnych populacji

H1: F1(X) ≠ F2(X)

H0: procenty złowionych śledzi w obu rejonach połowów N i P był taki sam

H1: procenty złowionych śledzi w obu rejonach połowów N i P statystycznie istotnie

różnił się od siebie

PROCEDURA POSTĘPOWANIA

  1. Zbudować niemalejący szereg dla każdej próby

Rejon N:

36,0 42,0 44,0 53,0 59,0 60,2 68,0 68,9 70,0 70,0 70,1 70,4

Rejon P

20,6 30,4 32,6 36,1 40,0 44,1 48,0 49,1 60,3 69,1 70,4 73,2

  1. Tworzymy łączny szereg niemalejący

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

20,6P 30,4P 32,6P 36,0N 36,1P 40,0P 42,0N 44,0N 44,1P 48,0P 49,1P 53,0N

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

59,0N 60,2N 60,3P 68,0N 68,9N 69,1P 70,0N 70,0N 70,1N 70,4N 70,4P 73,2P

  1. Zliczamy liczbę serii

k - liczba serii k = 11

  1. Porównuję z wartością krytyczną

0x01 graphic
kα = k (0,05; 12; 12) = 8

0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic

Interpretacja:

k > kα Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0 mówiącej o tym, że: procenty złowionych śledzi w obu rejonach połowów N i P był taki sam.

Zadanie 3

W lutym przeprowadzono badanie opóźnień dalekobieżnych pociągów pospiesznych, wyjeżdżających ze stacji S. Rejestrem objęto 15 wybranych losowo pociągów. Średni czas ich opóźnień wynosił (w min): 20, 25, 44, 60, 65, 40, 38, 120, 140, 80, 62, 40, 54, 48, 40. Komisja powołana do oceny wyników orzekła, iż opóźnienia są niedopuszczalnie wysokie i zarządziła reorganizację. Badanie powtórzono w maju. Tym razem otrzymano następujące wyniki: 18, 40, 60, 53, 41, 32, 100, 28, 46, 71, 64, 75, 32, 90, 49.

Za pomocą testu znaków zweryfikować hipotezę, że różnice w opóźnieniach pociągów są nieistotne. Przyjąć poziom istotności α = 0,01.

Test znaków

H0: próby pochodzą z tej samej populacji

H0: F1(X) = F2(X)

H1: próby pochodzą z różnych populacji

H1: F1(X) ≠ F2(X)

H0: różnice w opóźnieniach pociągów nie uległy zmianie na skutek reorganizacji

H1: różnice w opóźnieniach pociągów po reorganizacji statystycznie istotnie

odbiegały od tych różnic przed reorganizacją

PROCEDURA POSTĘPOWANIA

  1. Zapisujemy wyniki przed i po reorganizacji. Badamy znak różnicy.

przed

20

25

44

60

65

40

38

120

140

80

62

40

54

48

40

po

18

40

60

53

41

32

100

28

46

71

64

75

32

90

49

znak

różnicy

+

+

+

+

+

+

+

Mamy 7 wzrostów i 8 spadków.

  1. Wyznaczamy r

r - liczba tych znaków, których jest najmniej

0x01 graphic

  1. Porównuję z obszarem krytycznym, r i rα

rα = r (α, n) = r (0,01; 15) = 2

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic

rα = 2 r = 7

Interpretacja:

r > rα Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0, mówiącej o tym, że różnice w opóźnieniach pociągów nie uległy zmianie na skutek reorganizacji.

Zadanie 4

Wylosowano niezależnie po 12 samochodów ciężarowych przyjeżdżających do Polski przez sąsiadujące z sobą przejścia graniczne w miejscowościach A i B. Czas oczekiwania na odprawę (w godzinach) był następujący:

- przejście A: 2, 5, 3, 3, 6, 1, 3, 5, 4, 6, 2, 6; - przejście B: 3, 5, 5, 8, 9, 4, 4, 7, 7, 8, 6, 8.

Wnioskując na poziomie istotności α = 0,05 zweryfikować za pomocą testu mediany hipotezę o jednakowym czasie oczekiwania na obu badanych przejściach granicznych.

Test mediany

H0: czas oczekiwania na obu badanych przejściach granicznych jest taki sam

H1: czas oczekiwania na obu badanych przejściach granicznych statystycznie istotnie

różni się od siebie

PROCEDURA POSTĘPOWANIA

  1. Zbudować niemalejący szereg dla każdej próby. Tworzymy łączny szereg niemalejący.

Przejście A:

1 2 2 3 3 3 4 5 5 6 6 6

Przejście B:

3 4 4 5 5 6 7 7 8 8 8 9

Przejście A + B

1 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5

5 5 5 5 5 5 7 7 8 8 8 9

Mamy 24 obserwacje.

  1. Wyznaczamy wspólną medianę.

0x01 graphic
0x01 graphic
0x01 graphic

Mediana jest pomiędzy 12, a 13 obserwacją.

0x01 graphic
Me = 5

  1. Budujemy tablicę czteropolową dla mediany.

  2. A

    B

    Σ

    xi > Me

    3 a

    7 b

    10

    xi ≤ Me

    9 c

    5 d

    14

    Σ

    12

    12

    24

    1. Wyznaczamy wartość statystyki 0x01 graphic

    Korzystamy z zmodyfikowanego wzoru, gdyż 0x01 graphic
    mamy wzór

    0x01 graphic
    0x01 graphic

    0x01 graphic
    0x01 graphic

    1. Porównuję z obszarem krytycznym

    0x01 graphic

    0x08 graphic

    0x08 graphic

    0x08 graphic
    0x08 graphic

    0x08 graphic
    0x08 graphic
    0x08 graphic

    0x08 graphic

    0x08 graphic
    0x08 graphic
    0x08 graphic

    χ2 = 1,5 0x01 graphic

    Interpretacja:

    Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0, która mówi o tym, że czas oczekiwania na obu badanych przejściach granicznych jest taki sam.

    Zadanie 5

    Wylosowano po 12 pędów żyta trzech różnych gatunków i otrzymano dla nich następujące długości kłosów żyta (w cm):

    Gatunek A:

    6,7 7,3 8,0 8,0 7,9 9,2 10,1 9,2 8,3 8,4 8,0 7,9

    Gatunek B:

    7,5 7,7 7,7 8,2 8,9 8,9 10,6 10,2 9,4 9,4 8,2 7,8

    Gatunek C:

    5,9 6,9 7,0 7,0 9,5 9,6 9,6 10,3 8,1 8,5 8,6 8,8

    Za pomocą testu sumy rang zweryfikować na poziomie istotności α = 0,05 hipotezę, że długość kłosów jest jednakowa dla tych trzech gatunków żyta.

    Test Kruskala-Wallisa (test sumy rang)

    H0: wszystkie k populacje mają jednakowe rozkłady

    Ho:F1(X)=F2(X)=…=Fk(X)

    H1: nie wszystkie k populacje mają jednakowe rozkłady

    H0: długości kłosów dla tych trzech gatunków są takie same

    H1: przynajmniej jedna długość kłosa odbiega od innych

    1. Nadajemy rangi. Sumujemy rangi dla każdego gatunku A, B, C.

    A

    rangi

    B

    Rangi

    C

    rangi

    6,7

    2

    7,5

    7

    5,9

    1

    7,3

    6

    7,7

    8,5

    6,9

    3

    8,0

    14

    7,7

    8,5

    7,0

    4,5

    8,0

    14

    8,2

    17,5

    7,0

    4,5

    7,9

    11,5

    8,9

    24,5

    9,5

    30

    9,2

    26,5

    8,9

    24,5

    9,6

    31,5

    10,1

    33

    10,6

    36

    9,6

    31,5

    9,2

    26,5

    10,2

    34

    10,3

    35

    8,3

    19

    9,4

    28,5

    8,1

    16

    8,4

    20

    9,4

    28,5

    8,5

    21

    8,0

    14

    8,2

    17,5

    8,6

    22

    7,9

    11,5

    7,8

    10

    8,8

    23

    0x01 graphic

    198

    0x01 graphic

    245

    0x01 graphic

    223

    Mamy 36 obserwacji.

    1. Obliczamy statystykę 0x01 graphic

    0x01 graphic
    0x01 graphic

    0x01 graphic
    0x01 graphic

    1. Porównuję z wartością krytyczną.

    0x01 graphic
    0x01 graphic
    k - liczba gatunków

    0x08 graphic

    0x08 graphic

    0x08 graphic
    0x08 graphic
    0x08 graphic

    0x08 graphic
    0x08 graphic

    0x08 graphic

    0x08 graphic
    0x08 graphic
    0x08 graphic

    χ2 = 0,8303 0x01 graphic

    Interpretacja:

    0x01 graphic
    Nie ma podstaw do odrzucenia H0, która mówi, że długości kłosów dla tych trzech gatunków są takie same.

    Zadania dotyczące testowania hipotez nieparametrycznych

    4

    (1) (2) (3) (4) (5) (6)

    (6) (7) (8) (9) (10) (11)

    kα = 8 k = 11



    Wyszukiwarka

    Podobne podstrony:
    Rozwiązania z testowania hipotez nieparametrycznych 4, statystyka
    Rozwiązania z testowania hipotez parametrycznych 2, statystyka
    06 Testowanie hipotez statystycznychid 6412 ppt
    statystyka, Przedzial ufnosci dla m. Testowanie hipotezy dla m., PRZEDZIAŁ UFNOŚCI DLA WARTOŚCI OCZE
    Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych
    Statystyka #6 Testowanie hipotez
    testowanie hipotez, Statystyka i metodologia(1)
    Zajęcia 7 Teoria testowania hipotez statystycznych
    etapy testowania hipotez statystycznych, statystyka
    5 Testowanie hipotez statystycznych
    TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTY, szkoła
    06 Testowanie hipotez statystycznychid 6412 ppt
    Testowanie hipotez statystycznych
    Metodologia z elelmentami statystyki dr Izabela Krejtz wyklad 5 Testowanie hipotez Test T
    statystyka egzaminy rozwiązane, UTP, II semestr, STATYSTYKA
    hipotezy nieparametryczne 13 01 Nieznany
    Metody testowania hipotez ewolucyjnych, Psychologia, biologia, ewolucyjna

    więcej podobnych podstron