CAPITOLO 2 Semplici esperimenti comparativi

Documenti analoghi
Metodi statistici per l'analisi dei dati

Metodi statistici per l analisi dei dati

Stima della media di una variabile X definita su una popolazione finita

NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI

INFERENZA o STATISTICA INFERENTE

Stimatori, stima puntuale e intervalli di confidenza Statistica L-33 prof. Pellegrini

Titolo della lezione. Campionamento e Distribuzioni Campionarie

Alcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni

Politecnico di Milano - Anno Accademico Statistica Docente: Alessandra Guglielmi Esercitatore: Stefano Baraldo

Università degli Studi di Cassino, Anno accademico Corso di Statistica 2, Prof. M. Furno

n=400 X= Km; s cor =9000 Km Livello di confidenza (1-α)=0,95 z(0,05)=1,96

Campionamento casuale da popolazione finita (caso senza reinserimento )

Popolazione e Campione

Intervalli di confidenza

Esercizi di Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Corso di Risk Management

Inferenza statistica. Popolazione. Camp. Statistiche campionarie basate sulle osservazioni del campione. Estrazione casuale. Parametro e statistica

6 Stima di media e varianza, e intervalli di confidenza

Esame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi

Università di Napoli Federico II, DISES, A.a , CLEC, Corso di Statistica (L-Z) Lezione 22 La verifica delle ipotesi. Corso di Statistica (L-Z)

Quesito 1. I seguenti dati si riferiscono ai tempi di reazione motori a uno stimolo luminoso, espressi in decimi di secondo, di un gruppo di piloti:

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO - BICOCCA

Statistica 1 A.A. 2015/2016

Anemia. Anemia - percentuali

Costo manutenzione (euro)

Esame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi

TEST STATISTICI. indica l ipotesi che il parametro della distribuzione di una variabile assume il valore 0

Esercitazioni di Statistica

Titolo della lezione. Dal campione alla popolazione: stima puntuale e per intervalli

Analisi statistica dell Output

Esercitazioni del corso: ANALISI MULTIVARIATA

Approfondimento 2.1 Scaling degli stimoli mediante il metodo del confronto a coppie

Alcuni parametri statistici di base

Intervalli di confidenza

Statistica. Esercitazione 12. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice

DEFINIZIONE PROCESSO LOGICO E OPERATIVO MEDIANTE IL QUALE, SULLA BASE

Soluzioni. Se l interallo avesse livello di confidenza 99%, al posto di 1,96 avremmo

Metodi statistici per l analisi dei dati

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

CONCETTI BASE DI STATISTICA

Lezione 5. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 5. A. Iodice.

Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica A.A. 2014/15. Complementi di Probabilità e Statistica. Prova scritta del del

PREMESSA. = η valore medio della popolazione = σ deviazione standard della popolazione. Descrizione parametrica di una popolazione

STATISTICA A K (63 ore)

Le carte di controllo

Il test parametrico si costruisce in tre passi:

Quartili. Esempio Q 3. Me Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 2)

Argomenti trattati: Capitolo 12 libro di testo. Statistica - Metodologie per le scienze economiche e sociali A. Di Ciaccio, S.

Domande di teoria. Esercizi

Prof.ssa Paola Vicard

LE MISURE DI VARIABILITÀ DI CARATTERI QUANTITATIVI

Test non parametrici. sono uguali a quelle teoriche. (probabilità attesa), si calcola la. , cioè che le frequenze empiriche

Carte di controllo per attributi

LA VERIFICA DELLE IPOTESI SUI PARAMETRI

Matematica e Statistica: Modulo di Statistica - Prof. Federico Di Palma - Appello del 12 Febbraio

ANALISI DEI RISULTATI

TEORIA DEI CAMPIONI. Psicometria 1 - Lezione 10 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott. Corrado Caudek

1. Distribuzioni campionarie legate alla distribuzione normale. 3. Intervallo bilatero di confidenza bilatero per la frazione p di una popolazione

PROVE SCRITTE DI MATEMATICA APPLICATA, ANNO 2013

Lezione 3: Segnali periodici

Statistica I, Laurea triennale in Ing. Gestionale, a.a. 2011/12 Registro delle lezioni

Teoremi limite classici

STUDIO DEL LANCIO DI 3 DADI

Un problema! La letteratura riporta che i pazienti affetti da cancro. = mesi

Quartili. Esempio Q 3 Q 1. Distribuzione unitaria degli affitti settimanali in euro pagati da 19 studenti U.S. A G I F B D L H E M C

Cenni di statistica inferenziale

Tecnica delle misurazioni applicate Esame del 4 dicembre 2007

STATISTICA INFERENZIALE SCHEDA N. 2 INTERVALLI DI CONFIDENZA PER IL VALORE ATTESO E LA FREQUENZA

INFERENZA SU UNA O DUE MEDIE CON IL TEST

Pompa di calore a celle di Peltier. ( 3 ) Analisi dei dati

STATISTICA 1 parte 2/2 STATISTICA INFERENZIALE

Probabilità 1, laurea triennale in Matematica II prova scritta sessione estiva a.a. 2008/09

Strumenti di indagine per la valutazione psicologica

Appunti complementari per il Corso di Statistica

Z-test, T-test, χ 2 -test

ELEMENTI DI STATISTICA INFERENZIALE (versione preliminare) Barbara Torti, Mario Abundo

Prova scritta di Statistica per Biotecnologie. 29 Aprile Programma Cristallo 1

E possibile approssimare tale valore utilizzando la distribuzione normale. Dalle tavole della Z si ha infatti: = 1.645

ESEMPIO 1. Immaginiamo come si distribuirebbero le stime campionarie se l operazione di campionamento venisse ripetuta più volte.

alcuni esercizi (unità a-d)

Statistica inferenziale e mercati azionari

Rifiuto H 0 Non Rifuto H 0 è vera H 0 errore I o tipo nessun errore α

Università degli Studi di Bergamo - Corsi di laurea in Ingegneria Edile e Tessile Indici di posizione e variabilità Esercitazione 2

Statistica 1 A.A. 2015/2016

ESERCIZI DI INFERENZA STATISTICA E STUDIO DELLE ASSOCIAZIONI

LA GESTIONE DELLA QUALITA : IL TOTAL QUALITY MANAGEMENT

PROBLEMI DI INFERENZA SU PERCENTUALI

Laboratorio di onde II anno CdL in Fisica

Misure Meccaniche e Termiche. punti massa. Valore atteso: Varianza:

Problemi sui test di ipotesi per la varianza

CARATTERISTICHE MECCANICHE DI PIETRE NATURALI PER FACCIATE VENTILATE. Di seguito verranno utilizzati i seguenti simboli:

Distribuzioni di probabilità

CAP. 4 TEST delle IPOTESI

Incertezza. Tipi di incertezza. Tipi di incertezza. Metodo di valutazione dell incertezza di tipo A. Espressione della misura

Statistica (Prof. Capitanio) Alcuni esercizi tratti da prove scritte d esame

Esercitazione parte 1 Medie e medie per dati raggruppati. Esercitazione parte 2 - Medie per dati raggruppati

SUCCESSIONI DI FUNZIONI

CAPITOLO SESTO - STATISTICA INDUTTIVA. moneta buona; ha solo una probabilità molto bassa di verificarsi:

Transcript:

Douglas C. Motgomer Progettazioe e aalisi degli esperimeti 006 McGraw-Hill CAPITOLO emplici esperimeti comparativi Metodi statistici e probabilistici per l igegeria Corso di Laurea i Igegeria Civile A.A. 009-0 Facoltà di Igegeria, Uiversità di Padova Docete: Dott. L. Corai Dati di resisteza per l esperimeto del calcestruzzo (Tabella., pp. 6) Osservazioe (sample), j 3 4 5 6 7 8 9 0 Calcestruzzo Modificato (Formulatio ) 6.85 6.40 7. 6.35 6.5 7.04 6.96 7.5 6.59 6.57 j Calcestruzzo o Modificato (Formulatio ) 7.50 7.63 8.5 8.00 7.86 7.75 8. 7.90 7.96 8.5 j

Rappresetazioe Grafica dei Dati Diagramma a puti (dotplot) Dotplots of Form ad Form (meas are idicated b lies) 8.3 7.3 6.3 Form Form Diagramma a scatola (boxplot) 8.5 Boxplots of Form ad Form (meas are idicated b solid circles) 7.5 6.5 Form Form

La struttura dell ipotesi statistica L ipotesi statistica è u utile strumeto per molte situazioi sperimetali Le origii del metodo risalgoo agli iizi del 900 Useremo ua procedura ota come t-test per due campioi La struttura dell ipotesi statistica Campioameto da ua distribuzioe ormale Ipotesi statistiche: H H : µ = µ 0 : µ µ

tima dei parametri = i= i stima la media della popalazioe µ = ( i ) stima la variaza σ i= ommario tatistico Formulazioe Nuova Ricetta = 6.76 = 0.00 = 0.36 = 0 Formulzioe Ricetta Origiale = 7.9 = 0.06 = 0.47 = 0

Come fuzioa il t-test a due campioi Utilizza le medie campioarie per fare ifereza sulle medie delle popolazioi = 6.76 7.9 =.6 Differeza tra le medie campioarie Deviazioe tadard della differeza tra le medie campioarie σ σ = Questo suggerisce la statistica: Z 0 = σ σ + Come fuzioa il t-test a due campioi Utilizza e per stimare σ e σ Il precedete rapporto diveta p = + Tuttavia, siamo el caso σ = σ = σ Pool delle variaze idividuali campioarie: ( ) + ( ) +

Come fuzioa il t-test a due campioi La statistica test è t 0 = p + Valori di t 0 che soo prossimi allo zero soo coformi all ipotesi ulla Valori di t 0 a che soo molto lotai da zero soo coformi all ipotesi alterativa t 0 è ua distaza di quato lotao distao le medie campioarie i uità di deviazioe stadard Notare l iterpretazioe di t 0 come rapporto sigal-tooise Il t-test a due campioi ( Pooled) ( ) + ( ) 9(0.00) + 9(0.06) = = = 0.08 + 0+ 0 p p = 0.84 0 = = = t p 6.76 7.9 + 0.84 + 0 0 9.3 Le due medie campioarie soo lotae circa 9 deviazioi stadard i tratta di ua "grade" differeza?

Il t-test a due campioi (Pooled) Tempo fa o si poteva fare alcua statistica Era ecessaria ua base oggettiva per decidere quato ampio doveva essere il test statistico t 0 Nel 908, W.. Gosset derivò la distribuzioe di riferimeto per t 0 chiamata la distribuzioe t di tudet Tavole della distribuzioe t Il t-test a due campioi ( Pooled) U valore di t 0 tra -.0 ad.0 porta ad accettare l ipotesi di uguagliaza delle medie E possibile che le medie siao uguali e t 0 ecceda sia.0 che.0, ma sarebbe u eveto raro si può cocludere che le medie soo differeti i può ache usare l approccio del P-value

Il t-test a due campioi ( Pooled) Il P-value è il rischio di rifiutare erroeamete l ipotesi ulla di uguagliaza delle medie (misura la rarità dell eveto) Il P-value el ostro problema è P = 3.68E-8 Miitab :Risultati del t-test a due campioi Two-ample T-Test ad CI: Form, Form Two-sample T for Form vs Form N Mea tdev E Mea Form 0 6.764 0.36 0.0 Form 0 7.9 0.48 0.078 Differece = mu Form - mu Form Estimate for differece: -.58 95% CI for differece: (-.45, -0.89) T-Test of differece = 0 (vs ot =): T-Value = -9. P-Value = 0.000 DF = 8 Both use Pooled tdev = 0.84

Assuzioi di cotrollo Grafico della probabilità ormale Tesio Bod tregth Data ML Estimates Percet 99 95 90 80 70 60 50 40 30 0 Form Form Goodess of Fit AD*.09.387 0 5 6.5 7.5 8.5 Data Importaza del t-test Forisce ua oggettiva struttura per semplici esperimeti comparativi Potrebbe essere usato per testare tutte le ipotesi rilevati i u piao a due livelli, perché tutte quelle ipotesi coivolgoo la media attesa da u lato del cubo Vs la media attesa dall altro lato del cubo

Gli Itervalli di cofideza Il test dà u oggettiva espressioe che riguarda la differeza tra le medie, ma o specifica quato differeti siao Forma geerale di u itervallo di cofideza L θ U dove P( L θ U) = α L itervallo di cofideza al 00(-α)% per la differeza tra due medie è: t (/ ) + (/ ) µ µ α /, + p + t (/ ) + (/ ) α /, + p E se ci soo più di due livelli del Fattore? Il t-test o viee applicato direttamete Ci soo tate situazioi pratiche dove ci soo sia più di due livelli di iteresse, o ci soo più fattori di simultaeo iteresse. L aalisi della variaza (ANOVA) è l appropriata aalisi cardie per questo tipo di esperimeti Capitolo 3, testo L ANOVA è stata sviluppata da Fisher agli iizi degli ai 90, e iizialmete applicata agli esperimeti agricoli Oggi è usata soprattutto per esperimeti idustriali