1 / 28

Obecný postup při testování souborů

Obecný postup při testování souborů.  2 – test (GNR ?). +. -. Parametrické t. Neparametrické t. (Vyloučení extrémních hodnot:). Grubbsův test. A) GNR – Grubbsův test. x 1 ………………...x n. Pokud  x n vyloučíme. Pokud  x n nevyloučíme

rafael-vance
Download Presentation

Obecný postup při testování souborů

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. Obecný postup při testování souborů • 2 – test (GNR ?) + - Parametrické t. Neparametrické t. (Vyloučení extrémních hodnot:) • Grubbsův test

  2. A) GNR – Grubbsův test x1 ………………...xn Pokud xnvyloučíme Pokud  xn nevyloučíme (xn patří do VS a musíme vypočítat nový a )

  3. Obecný postup při testování souborů • 2 – test (GNR ?) + - Parametrické t. Neparametrické t. (Vyloučení extrémních hodnot:) • Grubbsův test Dixonův test

  4. B)Neznámé r. – Dixonův test (variační řada: x1…………xn  R = xn –x1) pokud Q1(n)> Qkrit. x1(n)vyloučíme pokud Q1(n) Qkrit. x1(n)nevyloučíme

  5. Obecný postup při testování souborů • 2 – test (GNR ?) + - Parametrické t. Neparametrické t. • Grubbsův test Dixonův test • F- test(12=22 ?) • t- test(1= 2 ?)

  6. Neparametrické testy

  7. Charakteristika: • testování souborů s neznámým rozdělením • (nelze charakterizovat pomocí  a ) - hypotéza se týká shody rozdělení četností (H0: 2 soubory mají stejný tvar křivky rozdělení) - výpočty vycházejí z pořadových čísel naměřených hodnot souboru („pořadové testy“)

  8. - mohou být použity i u dat, která nemají přesný číselný význam (ve skutečnosti jsou jen pořadím - „ordinální znaky“) • výpočty jsou obvykle značně jednodušší • (používají se i u dat s GNR – orientační hodnocení) • přesnost a rozlišovací schopnost (síla testu) je nižší než u parametrických testů • (mezi testovanými soubory musí být velký rozdíl, aby byl statisticky průkazný)

  9. Mann-Whitneyův pořadový test (nepárový – 1.VS x 2.VS) • 1.VS(n1): x1, x2, x3, x4,……………….xn1 • 2.VS(n2): y1, y2, y3, y4,……………….yn2 n = n1 + n2 Směsný :y2, x1, x7, y5, x3, y1, x2, x4, y3…………. výběr Pořadí: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ………………n. V případě stejných hodnot ve směsném výběru  průměrné pořadí (např. y2=x1  obě hodnoty budou mít pořadí 1,5)

  10. V případě platnosti H0: střídání hodnot xi a yi ve směsném výběru  zhruba stejný součetpořadových čísel pro hodnoty X a Y. RA-  pořadových čísel hodnot veličiny X RB-  pořadových čísel hodnot veličiny Y Platí, že součet všech pořadí = součet číslic od 1 do n: (u velkých souborů - usnadnění výpočtu: součet jen RA, RB odvodíme)

  11. Vypočteme testovací parametry: (usnadnění výpočtu: UA+UB = n1.n2)

  12. Testovací kritérium: U = min.(UA, UB) Je-li U  U(, n1,n2)  zamítáme H0 o shodnosti rozdělení veličiny X a Y (pokusný zásah byl účinný – soubory A a B se liší) Je-li U  U(, n1,n2)  platí H0 o shodnosti rozdělení veličiny X a Y (pokusný zásah byl neúčinný – soubory A a B se neliší)

  13. Příklad: Byl sledován vliv vit.B12 na zvyšování hmotnosti u selat – zjistěte účinnost :

  14. (A – standardní krmná směs, B – přídavek vit. B12)

  15. Závěr: vitamín B12 zvyšuje statisticky vysoce významně hmotnostní přírůstky u selat.

  16. Wilcoxonův test (párový pokus: 2 měření 1VS) před P (X):x1, x2, x3, x4, x5, x6, ..………….xn po P (X´): x1´, x2´, x3´, x4´, x5´, x6´ ….……….xn´ rozdíly X-X´:+z1, -z2, +z3, -z4, -z5, +z6 ….…0…….zn seřazení:+z3< +z1<-z5< -z4 <+z6 <-z2 ………. pořadí:1. 2. 3. 4. 5. 6. …….…n. (průměrné pořadí u stejných rozdílů)

  17. V případě platnosti H0: (ideálně: všechny rozdíly =0) rozdíly jsou rozloženy symetricky kolem 0 (stejný počet + a – rozdílů)  součet =0. W+-  pořadových čísel kladných rozdílů W--  pořadových čísel záporných rozdílů n = počet nenulových rozdílů

  18. Testovací kritérium: W = min.(W+ , W-) Je-li W  W(, n)  zamítáme H0 o shodnosti rozdělení veličiny X a X´ (pokusný zásah byl účinný – hodnoty předPokusem a po Pokusu se liší) Je-li W  W(, n)  platí H0 o shodnosti rozdělení veličiny X a X´ (pokusný zásah byl neúčinný – hodnoty před Pokusem a po Pokusu se neliší)

  19. Příklad: Zhodnoťte výsledky testu streptok. nákazy po ošetření 2 preparáty (A, B). Zjistěte rozdíl v účinnosti :

  20. Skup.A – aplikace preparátu A Skup.B – aplikace preparátu B

  21. Znaménkový test (párový pokus) • pro veličiny, které nelze měřit – stačí rozhodnutí, zda pokus. zásah A zapůsobil více (méně) než B. • použití – k orientačnímu hodnocení předběžných pokusů (např. v mikrobiologii). n párových pokusných jednotek : A: 1 2 3 4……………………n B: 1´ 2´ 3´ 4´…………….….….n´ rozdíly: + + - + - + 0 - (vizuelně)

  22. Mohou nastat 3 případy: • A > B (+) • A < B(- ) • A = B (0) - vyřazujeme z dalšího hodnocení V případě platnosti H0 (A a B se shodují v působení): Počet + = počet – (ideálně: všechny rozdíly =0) m+-  kladných rozdílů m--  záporných rozdílů n = počet nenulových rozdílů

  23. Testovací kritérium: m = min.(m+, m-) Je-li m  m(, n)  zamítáme H0 o shodnosti působení pokusných zásahů A a B Je-li m  m(, n)  platí H0 o shodnosti působení pokusných zásahů A a B

  24. Příklad: Od n=15 pacientů byly odebrány vzorky. Na první ½ každého odběru byl aplikován FA a na druhou Penicilín. Po kultivaci byl sledován počet bakterií v 1. a 2.polovině. Zjistěte rozdíl v účinnosti :

  25. n=15 vzorků První ½ každého odběru - aplikace FA Druhá ½ každého odběru - aplikace penicilínu

More Related