Forelesning Enveis ANOVA

Like dokumenter
Forelesning 19 og 20 Regresjon og korrelasjons (II)

Løsningsforslag (ST1201/ST , kontinuasjonseksamen) ln L. X i = 2n.

Løsningskisse seminaroppgaver uke 17 ( april)

Forelesning 21 og 22 Goodness of fit test and contingency table ( 2 test og krysstabell)

OBLIGATORISK OPPGAVE 1 INF 3340/4340/9340 HØSTEN 2005

Forelesning Ordnings observatorer

TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2016

TMA4245 Statistikk Eksamen august 2014

Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Forelesning Punktestimering

Analyse av sammenhenger

STK1110 høsten Lineær regresjon. Svarer til avsnittene i læreboka (med unntak av stoffet om logistisk regresjon)

TMA4240 Statistikk Høst 2016

Regler om normalfordelingen

Om enkel lineær regresjon II

Enveis variansanalyse (One-way ANOVA, fixed effects model) (Notat til Kap. 12 i Rosner)

Regler om normalfordelingen

Seminaroppgaver for uke 13

STK1100 våren Estimering. Politisk meningsmåling. Svarer til sidene i læreboka. The German tank problem. Måling av lungefunksjon

Notat 1: Grunnleggende statistikk og introduksjon til økonometri

Regler om normalfordelingen

Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL

Statistikk med anvendelse i økonomi

Seminaroppgaver for uke 13 (Oppgave (1), (2), og (3))

STK1100 våren Konfidensintevaller

Om enkel lineær regresjon II

Formler og regler i statistikk ifølge lærebok Gunnar Løvås: Statistikk for universiteter og høgskoler

Econ 2130 uke 15 (HG)

Forelesning Z-, t-test, test for forventningsdifferanser

Notasjoner, gjennomsnitt og kvadratsummer. Enveis ANOVA, modell. Flere enn to grupper. Enveis variansanalyse (One-way ANOVA, fixed effects model)

Introduksjon til økonometri, kap 8, 9.1 og 9.2. Hva er formålet med økonometri? Utvalgskorrelasjoner To-variabel regresjoner

EKSAMEN løsningsforslag

Oversikt over tester i Econ 2130

Oppgaver. Multiple regresjon. Forelesning 3 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Seleksjon og uttak av alderspensjon fra Folketrygden

UNIVERSITETET I OSLO

Medisinsk statistikk, del II, vår 2009 KLMED 8005

Introduksjon. Hypotesetesting / inferens (kap 3) Populasjon og utvalg. Populasjon og utvalg. Populasjonsvarians

(iii) Når 5 er blitt trukket ut, er det tre igjen som kan blir trukket ut til den siste plassen, altså:

Alle deloppgaver teller likt i vurderingen av besvarelsen.

Positive rekker. Forelest: 3. Sept, 2004

Oppgave 1 ECON 2130 EKSAMEN 2011 VÅR

ARBEIDSNOTAT ARBEIDSNOTAT

ST1201 Statistiske metoder

ØVINGER 2017 Løsninger til oppgaver

TMA4240/4245 Statistikk Eksamen august 2016

Econ 2130 uke 15 (HG) Poissonfordelingen og innføring i estimering

Forelesning 4 og 5 MET3592 Økonometri ved David Kreiberg Vår 2011

Tors eminente Statistikk notater Revisjon 6

Løsningsforslag ST2301 øving 3

Makroøkonomi - B1. Innledning. Begrep. B. Makroøkonomi. Mundells trilemma går ut på følgende:

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Oppgave 1. (i) Hva er sannsynligheten for at det øverste kortet i bunken er et JA-kort?

Om enkel lineær regresjon I

Om enkel lineær regresjon I

Statistikk og økonomi, våren 2017

«Uncertainty of the Uncertainty» Del 5 av 6

ECON240 Statistikk og økonometri

Simpleksmetoden. Initiell basistabell Fase I for å skaffe initiell, brukbar løsning. Fase II: Iterativ prosess for å finne optimal løsning Pivotering

H 1 : µ 1 µ 2 > 0. t = ( x 1 x 2 ) (µ 1 µ 2 ) s p. s 2 p = s2 1 (n 1 1) + s 2 2 (n 2 1) n 1 + n 2 2

TMA4265 Stokastiske prosesser

Transkript:

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o Forelesg 14 + 15 Eves ANOVA 1. troduksjo a. Z-, t- test Uka 1: tester for forvetgsdfferase to populasjoer (grupper) b. ANOVA (aalyss of varace): tester om det er forskjeller mellom forvetgee flere e to populasjoer (grupper), speselt år gruppee er utsatt tl oe behadlger (treatmets). begge tlfeller, sammelger v gjeomstt av stkkprøver fra hver populasjo. Sasylghete for at det er sgfkate forskjeller mellom populasjosforvetger øker år forskjeller mellom gjeomsttee av stkkprøver øker. Ata at v har uavhegge grupper fra populasjoer og forvetge tl de te populasjoe er, 1,,...,. Hver gruppe har observasjoer fra uavhegge og ormalfordelte S. V. med samme varas. V skal å teste H : 1... H : det er forskjell på mst ett par av s Dersom H forkastes, blr det este å fe ut hva avvket fra H består av (uka 13, Multple sammelkger) La j betege de j te S.V. de te gruppe ( y j er tlsvarede observasjo) 1,,..., ; j 1,,...,. Da har v: te gruppe gjeomstt j1 j : gjeomstt av S.V. gruppe, =1,,, Totall gjeomstt j 1 j1 1 : gjeomstt av alle S.V Hvs H er sa, da har v E1j E j... Ej ; j 1,,..., og observerte gruppe gjeomsttee y1, y,..., y vl ærmer hveradre. V ka derfor sammelge varasjoer mellom dsse gjeomsttee (betwee-group varato) med varasjoer e hver gruppe (wth-group varato), og gjeomføre vdere aalyse. Varasjoer dataee ka måles ved bruk av kvadratsummer.

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o. ANOVA tabell og F test.1) ANOVA tabell ANOVA er e type av varas aalyse eller varasjo aalyse. Resultatet av e varas aalyse oppsummeres ANOVA tabell (Tabelle 11. på boke) *Treatmets betyder populasjoer eller grupper a. Kvadratsummee (sum of squares) (1) SSTr = ( ) (treatmet sum of squares): kvadratsum mellom grupper, 1 de måler varasjoer mellom gruppe gjeomsttee (betwee-group varato) Z1... Z (*V ka teke på å sette Z, da blr Z, og ( ) ( Z Z ) 1 1 ) () SSE = ( j ) (error sum of squares): kvadratsum e grupper, de 1 j1 måler varasjoe e grupper (wth-group varato). () V har allerede at: hvs X 1, X, X 3, N(, ). X ( ) 1 1 X X X 1..., da er X er uavhegge stokastske varabler fra X X X X 1... (sample mea) og 1 S X X (sample varace) uavhegge. Dessute ( 1) S / ( 1) Eks 1. Bevs a) b) hvs H er sa SSTr/ ( 1) uasett om H er sa eller fel SSE/ ( ( 1))

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o V har å at: SSTr c) E(SSTr/ ) 1 E( ) 1 d) SSE E(SSE/ ) ( -1) E( ) ( 1) hvs H er sa uasett om H er sa eller fel (3) SST = 1 j1 ( ) j : total kvadratsum, alla dataes varasjo rudt det store gjeomsttet. V bruker SST for å måle de totale varasjoe dataee Eks. Bevs SST = SSTr + SSE og hvs H er sa SST/ ( 1) V har å at: SST E(SST/ ) 1 E( ) 1 hvs H er sa b. Frhetsgrader df (degree of freedom) Tallet v dvderer kvadratsummee med for å få varasestmatee kalles frhetsgrader dfg = -1: frhetsgrader mellom grupper, atall grupper mus 1 dfe = (-1): frhetsgrader tl e grupper, atall observasjoer totalt mus atall grupper dft = 1: totalt atall frhetsgrader, atall observasjoer totalt mus 1 V ka se med egag at dft = dfg + dfe c. Mea square for treatmets (MSTr) og Mea square for error () MSTr = SSTr 1 : e forvetgsrett estmator for, hvs H er sa (fra a, c)). Samme som SSTr, måler MSTr varasjo mellom grupper = SSE ( 1) : e forvetgsrett estmator for, uasett om H er sa eller fel (fra a, d)). Samme som SSE, måler varasjo e gruppe d. Varasjos rato f f = MSTr : varasjo mellom grupper / varasjo e gruppe

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o Fra c, har v at hvs H er sa, 1. E() Eks 3. Bevs hvs H kke er sa Ht: V har allerede j1 j, j 1 j1 1 1 V har også: SSTr ( ) ( ) 1 1 ( ) ( ) 1 1 1 La 1 ( ) ( ) ( ) 1 1 1 1, Eks 3. betyr også at hvs MSTr/ er stor, er det stor varasjo mellom gruppee, og v forkaster H : jo mer ett eller flere av gruppegjeomsttee j1 j avvker 1 fra det totale gjeomstt, desto større blr adele av behadlgers (treatmets) varasjo forhold tl totalvarasjo, oe som atyder på at H må forkastes.. F test Fra Uka 6, har v at hvs U ( m), V ( ) og U, V er uavhegge. Da er varabele U / m F V / Fsher-fordelt med m og frhetsgrader: F F ( m, ). Eks 4. Bevs F = MSTr F( 1, ( 1)) hvs H er sa Hvs H er sa, har v 1 og vl F-verd ærme 1. E()

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o Hvs H er fel, vl varasjo mellom gruppee være stor forhold tl de varasjoe e gruppe, og F-verde blr større e 1. Hvs F-verde er større e krtsk verd (gtt et sgfkasvå og frhetsgrader), vl e forkaste H, og kokluderer at mst ett par av s er forskjellge Eks 5. De følgede data kommer fra et ekspermet som sammelger grade av tlsmussg (Degree of Solg) for stoff kopolymersert med tre forskjellge bladger (Mxture) av metakrylsyre. Test om de grade av tlsmussger er detsk for de tre bladger, ved sgfkasvå.1. *Abefalt hjemlesg: pp. 56 Testg for the assumpto of equal varaces 3. Mer om eves ANOVA 3.1) Fast effekt modell (fxed effects model) seksjoee 1 og, er j S.V. og Ej 1,,..., ; j 1,,...,. V ka faktsk omskrve j som j j, j N(, ), j s uavhegge med hveradre: La 1, j j, j N(, ) og 1, da bl test: 1 H 1 :... H : mst ett av, 1,,..., V ka betrakte som «felles forvetg» tl alle gruppee, og er avvket te gruppes forvetg fra. Hvs et eller flere er betydelg større e, skal H forkastes. Eks 6. Bevs 1 1

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o 3.) Tlfeldg effekt modell (radom effect model) Seksjo 3.1) betrakter som determstsk avvk te gruppes forvetg fra. mage tlfeller, ka det skje at de gruppee teste er tlfeldge valgt fra N grupper og N er betydelg større e, med er «felles forvetg» tl alle N gruppee. dsse tlfellee, ka ka å omskrve j som betraktes være tlfeldg og v betege de som j j, j (, ) A, A N, 1,,..., ; j 1,,...,, j s og Og å H : 1... blr A s uavhegge med hveradre varabltet avvkee mellom ulke grupper. Eks 7. Bevs 1 A : A A N. V (, A) H, som betyr at det fes ge Både Eks 6. og Eks 7. vser at hvs H er sa, har v 1 og vl F= E() MSTr MSTr ærme 1, ellers vl F= samme F - teste seksjo. sgfkat større e 1. V ka bruke de 3.3) Eves ANOVA med forskjellg utvalgsstørrelser V atar å at v har uavhegge grupper fra behadlger, og forvetge tl de te gruppe er, 1,,...,. De te gruppe har observasjoer fra uavhegge og ormalfordelte S.V. med samme varas, 1... ANOVA dee sammehege. 3.4) Flere kommetarer tl ANOVA: a. Som valg, foretrekker v flere observasjoer test, for å øke stykke teste b. ANOVA er fleksbelt tl ær-ormal fordelger, me hvs dataee er tydelg skjevfordelte, eller det er stor forskjell på varaser mellom gruppee, skal v prøve å ugå ANOVA. (V ka bruke kke-parametrsk metoder seere forelesgee).

STAT111 Statstkk Metoder ushu.l@ub.o c. Når =, ANOVA F test og terpolert t-test (pooled t-test) er samme. Me v foretrekker t test (ot pooled) år v kke ka skker på varaser begge gruppe er samme. tllegg, t test har flere alteratve hypoteser, H :, H :, H : `, mes ANOVA F test har bare e alteratv 1 1 1 hypotese: H : 1 *Abefalt hjemlesg: pp. 574 for the F test