1 / 34

MINTAVÉTEL

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA. MINTAVÉTEL. BECSLÉS A sokasági átlag becslése. 2010 tavasz Utoljára módosítva: 2010.02.17. A becslés alapfeladata. Pl. Hányan láttak egy TV műsort?. Jellemzően kétféle választ lehet adni:.

ferrol
Download Presentation

MINTAVÉTEL

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. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 tavasz Utoljára módosítva: 2010.02.17

  2. A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak egy TV műsort? Jellemzően kétféle választ lehet adni: Intervallumbecslés: „A nézettségi arány 95% valószínűséggel 29 és 35 % közé esik.” Pontbecslés Pl. „A minta alapján a sokasági nézettségi arány 32 %”. Vesznek egy mintát, azaz, megkérdeznek 1300 embert, és ebből következtetnek, hogy a teljes sokaság hányadrésze látta a műsort.

  3. Sokaság és minta A mintavétel módja lehet: véletlen és nem véletlen • A véletlen kiválasztás. Ismerjük a sokaság elemeinek mintába kerülési valószínűségét. A vél. minta fontos jellemzője: a reprezentativitás. • Egyszerű véletlen mintavétel • Visszatevéssel • Visszatevés nélkül • Rétegzett minta • Csoportos és többlépcsős minta

  4. A nem-véletlen kiválasztás • Szisztematikus mintavétel (PL. a kijáratnál minden 10-ik vevő megkérdezése) • Kvóta szerinti minta • Koncentrált minta • Önkényes minta

  5. A mintaátlag eloszlása Alapkérdések: A mintaátlag szórása és a sokasági szórás közötti összefüggés Tekinthető-e, ill. mikor tekinthető a mintaátlag eloszlása normális eloszlásúnak? A mintaátlag várható értéke és a sokasági átlag közötti összefüggés

  6. A mintaátlag eloszlása • A mintaátlag valószínűségi változó (mintáról mintára változik), amelynek van • eloszlása, • várható értéke, • szórása. • A mintaátlag normális eloszlású, • Ha a sokaság normális eloszlású • Vagy: ha a minta elég nagy. (n > 30; pl. 100 elem) • Ha • a sokaságeloszlása nem ismert • és a minta kicsi (30 elem alatti), akkor a mintaátlag eloszlása sem ismert. (Ekkor további megfontolásokra van szükség.)

  7. A mintaátlag eloszlásának paraméterei Ha a minta véletlen (a sokaság eloszlásától függetlenül, akár visszatevéses a mintavétel akár nem) akkor, • (A mintaátlag várható értéke a sokasági átlag) • A mintaátlagok szórása, (standard hiba) • Visszatevéses mintánál: • Visszatevés nélküli mintánál: Ahol n / N a kiválasztási arány

  8. PÉLDA sokaság és a minta közötti összefüggésre Vegyünk egy 5 elemű sokaságot. A sokaság elemei legyenek: (2, 3, 4, 5, 6). N =5 • Írjuk össze az összes lehetséges 2 elemű mintát! n = 2 (minden húzás után visszatesszük a kihúzott elemet.) • Ellenőrizzük, hogy • A mintaátlagok várható értéke (átlaga) megyegyezik a sokasági átlaggal! • A mintaátlag varianciája a sokasági variancia n-ed része! • Végezzük el visszatevés nélküli mintára is! Hogyan módosul ekkor a mintátlag varianciája?

  9. A sokasági átlag: A sokasági szórásnégyzet ill. szórás: A mintaátlagok átlaga: A mintaátlagok szórásnégyzete: Következtetés: Megoldás 1. (Visszatevéses minta esetén)

  10. A sokasági átlag: 4 A sokasági szórásnégyzet: 2 ill. szórás: A mintaátlagok átlaga: 4 A mintaátlagok szórásnégyzete = Következtetés: Megoldás 2. (Visszatevés nélküli minta esetén)

  11. A becslő-fv és a jó becslés kritériumai A becslő fv fogalma: A sokasági paraméter becslésére szolgáló, a mintaelemek értékétől függő függvény. pl. a mintaátlag egy becslőfv, mert értéke a mintaelemek értékétől függ, és ezzel becsüljük a sokasági átlagot. A jó becslés kritériumai • Torzítatlanság • Hatásosság • Konzisztencia

  12. Torzítatlan becslések • A mintaátlag a sokasági átlag torzítatlan becslése • mintabeli arány a sokasági aránynak torzítatlan becslése Vagy: • A minta szórása a sokasági szórás torzított becslése. A minta korrigált szórása már torzítatlan

  13. A jó becslés kritériumai (folyt) • Hatásosság: a becslőfüggvény szórása. Minél kisebb a szórása, annál hatásosabb • Konzisztencia (az a tulajdonság, hogy egyre nagyobb mintát véve egyre pontosabb becslést kapunk)

  14. BECSLÉS A sokasági várható érték intervallum-becslése • A sokasági várható értéket a mintaközéppel becsüljük. Ez így egy torzítatlanpontbecslés, - amely nem fog pontosan egybeesni a sokaság tényleges várható értékével. • Meg tudunk azonban adni egy intervallumot, amelybe a sokasági várható érték egy előre adott (pl. 95%-os) valószínűséggel beleesik.

  15. A sokasági átlag intervallumbecslése 95 %-os megbízhatósági szint mellett Ismerjük a mintaátlag eloszlását, és szórását.Tudjuk, hogy Kérdés: mekkora az az intervallum, amelybe a véletlen minta átlaga, ill. annak standardje 95 % valószínűséggel esik? Átrendezve: Rövidebb formában: Tehát 95 % a valószínűsége annak, hogy a sokasági a mintaátlag 1,96 szórásnyi környezetében található.

  16. Az intervallumbecslés általános gondolatmenete Annak a valószínűsége, hogy Átrendezve Tömörebben:

  17. Kifejezések Az (1-a) valószínűség a megbízhatósági szint, vagy konfidencia-szint Az (1-a) valószínűséghez tartozó intervallum a megbízhatósági intervallum vagy konfidencia-intervallum A szorzat a maximális hibavagyhibahatár.

  18. PÉLDA - Átlagbecslési alapfeladat A főiskolások sokaságából 100 fős, azonos eloszlású véletlen mintát vettünk. A mintaátlag 178 cm-nek adódott. A sokaságról tudjuk, hogy normál eloszlású, 15 cm-es szórással, nem ismerjük viszont a sokasági átlagot. • Adjon becslést a sokasági átlagra 95%-os megbízhatósági szinten! • Hogyan változna az eredmény, ha a megbízhatósági szint csak 90%-os lenne?

  19. További figyelembeveendő problémák • Ha nem független a mintavétel. • Ha nem ismerjük a sokasági szórást,

  20. A nem független mintavétel esete A standard hiba kisebb lesz, ahol az n /N a kiválasztási arány.

  21. PéldaBecslés – nem független mintavétellel • Becsülje meg a cég dolgozóinak átlagbérét, ha a megbízhatósági szint 95%! • Hogyan változna az eredmény, ha a vizsgált cég dolgozóinak száma 20 000 fő lenne, de az egyéb adatok változatlanok maradnának? Egy 200 fős cég dolgozóiból egyszerű véletlen mintavétellel kiválasztottunk 100 főt, hogy megbecsülhessük a dolgozók átlagbérét. A mintaátlag 82 eFt. A sokaságról tudjuk, hogy normál eloszlású 15 eFt szórással Megoldás

  22. Ha a sokasági szórás nem ismert • Ha nem ismerjük a sokasági szórást, • akkor a mintából becsüljük. A korrigált mintaszórással számolunk: • és (n -1) szabadságfokú t-eloszlással

  23. A Student (t) eloszlás használata Mikor? Ha az alapsokaság szórása, nem ismert. • kis minta (n<30) esetén kötelező, • nagy minta (n>30; az n=100 már nagy minta!) esetén a standard normális eloszlás z- je is használható Miért? mert a mintátlag standardje nem a standard normál eloszlást követi, hanem a nagyobb szórású t-eloszlást. A mintából becsült szórás használata esetén a becslés bizonytalanabb.

  24. A Student (t) eloszlás ábrája különböző mintanagyságok mellett

  25. PÉLDA (Becslés, – a sokasági szórás nem ismert) Egy 5 ezer fős egyetemen 9 fős egyszerű véletlen minta alapján szeretnénk becslést adni a matematika vizsgára fordított tanulási időre. A normáleloszlás feltételezhető. A mintaátlag 16 óra. A minta korrigált szórása 4 óra. • Adjunk becslést az egyetemi készülési átlagra 95%-os megbízhatósági szint mellett! • Hogyan változna az eredmény, ha 100 fős mintára vonatkozna a fenti átlag és korrigált szórás?

  26. Értékösszeg-becslés esetén Megszorozzuk N-nel • a mintából becsült átlagot • és a D maximális hibát (hibahatárt) Egyébként minden ugyanúgy megy, mint az átlag-becslésnél.

  27. PÉLDA (Értékösszeg becslése) Egy főiskola 5 000 hallgatójának éves színházjegy-vásárlásait vizsgálták mintavételes felméréssel. A sokaság normál eloszlása feltételezhető. A 100 fős mintában az éves összes vásárlási érték 97 000 Ft volt. Az átlagtól való eltérés a mintában átlagosan 680 ft. • Mennyi a mintaátlag standard hibája? • Becsülje meg 95%-os valószínűséggel, hogy mennyi az egy hallgatóra jutó színházjegy vásárlás értéke a vizsgált főiskolán! • Mennyi a főiskolások által szinházjegyre költött teljes összeg maximális értéke? (A megbízhatósági szint továbbra is 95%)

  28. Az átlagbecslés lépései (Áttekintés) 1. A becslőfv az 2. A becslőfv eloszlása: normális vagy Student t? • Ismert-e a sokasági szórás? • Ha nem: a minta nagy vagy kicsi? 3. A standard hiba kiszámítása • Ha a minta visszatevés nélküli, 0,05 alatt van-e az (n/N) arány? • Független-e (visszatevéses-e) a minta? 4. A konf. intervallum kiszámítása Adott konfidenciaszinthez tartozó z vagy t meghatározása (táblázatból v. szám.géppel) 5. Az eredmény értelmezése

  29. Minta-nagyság meghatározásaEV mintánál • Visszatevéses eset: • Visszatevés nélküli eset:

  30. PÉLDA (Folyt) Értékösszeg becslése, mintanagyság meghatározása Egy főiskola 5 000 hallgatójának éves színházjegy-vásárlásait vizsgálták mintavételes felméréssel. A sokaság normál eloszlása feltételezhető. A 100 fős mintában az éves összes vásárlási érték 97 000 Ft volt. Az átlagtól való eltérés a mintában átlagosan 680 Ft. KÉRDÉS: Ha az - átlagra vonatkozó – becslés hibahatárát 80 forint alá szeretnénk szorítani, mekkora mintára lenne szükségünk?

  31. Köszönöm a figyelmüket!

  32. HIVATK. • Ez itt egy hivatkozás a 22-ik diához Vissza

More Related