lab5
This commit is contained in:
parent
36e5d414a8
commit
6800644021
@ -185,6 +185,21 @@ curve(dunif(x, a_est, b_est),
|
|||||||
#metoda momentów
|
#metoda momentów
|
||||||
curve(dunif(x, a_est_mm, b_est_mm),
|
curve(dunif(x, a_est_mm, b_est_mm),
|
||||||
add = TRUE, col = "green", lwd = 2)
|
add = TRUE, col = "green", lwd = 2)
|
||||||
|
|
||||||
|
# bootstrap
|
||||||
|
library(boot)
|
||||||
|
dane <- rnorm(100)
|
||||||
|
meanboot <- function(x,i)mean(x[i])
|
||||||
|
bmean=boot(dane,meanboot,1000)
|
||||||
|
hist(bmean$t-mean(dane),prob=T,main='')
|
||||||
|
curve(dnorm(x,0,1/sqrt(length(dane))),add=T,col='red')
|
||||||
|
|
||||||
|
# monte carlo
|
||||||
|
dane <- rnorm(100)
|
||||||
|
mcmean <- vector('numeric',1000)
|
||||||
|
for(i in 1:1000) mcmean[i] <- mean(rnorm(100))
|
||||||
|
hist(mcmean,prob=T,main='')
|
||||||
|
curve(dnorm(x,0,0.1),add=T,col='red')
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
@ -226,6 +241,8 @@ W wykresach na dole to wartość cechy a wysokość słupka to prawdopodobieńst
|
|||||||
|
|
||||||
- Empiryczne - wynikające z doświadczenia
|
- Empiryczne - wynikające z doświadczenia
|
||||||
|
|
||||||
|
- Próba statystyczna – zbiór obserwacji statystycznych wybranych (zwykle wylosowanych) z populacji.
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
### Estymacja
|
### Estymacja
|
||||||
@ -278,9 +295,52 @@ Zagadnienia:
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
### R
|
### R
|
||||||
|
```r
|
||||||
|
# klasyczne przedziały ufności
|
||||||
|
library(EnvStats)
|
||||||
|
epois(Centrala$Liczba,
|
||||||
|
method = "mle/mme/mvue",
|
||||||
|
ci = TRUE, ci.type = "two-sided", conf.level = 0.95,
|
||||||
|
ci.method = "exact")$interval$limits
|
||||||
|
eexp(Czas,ci=T)
|
||||||
|
|
||||||
|
# klasyczne przedziały ufności
|
||||||
|
load("Awarie.RData")
|
||||||
|
attach(Awarie)
|
||||||
|
m <- mean(Czas)
|
||||||
|
n <- length(Czas)
|
||||||
|
a <- 0.05
|
||||||
|
L <- qchisq(a/2,2*n)/(2*n*m)
|
||||||
|
R <- qchisq(1-(a/2),2*n)/(2*n*m)
|
||||||
|
|
||||||
|
# bootstrapowe przedziały ufności
|
||||||
|
library(boot)
|
||||||
|
load("Awarie.RData")
|
||||||
|
attach(Awarie)
|
||||||
|
lambdaboot <- function(x,i) 1/mean(x[i])
|
||||||
|
blambda <- boot(Czas,lambdaboot,1000)
|
||||||
|
boot.ci(blambda,conf=0.95,type='perc')
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
### Zagadnienia
|
### Zagadnienia
|
||||||
|
- Estymacja przedziałowa - np jakieś urządzenie moze działać na pewnym przedziale wartości.
|
||||||
|
|
||||||
|
- Chcemy "złapać" jakąś wartość w przedział. Jest to lepsze niz próba oszacowania dokładnej wartości.
|
||||||
|
Jeżeli konstruujemy jakiś przedział z poziomem ufności 0,95 to na 100 prób w 95 nasz parametr jest w przedziale.
|
||||||
|
|
||||||
|
- Na podstawie funkcji centralnej mozemy stworzyć przedziały ufności. Funkcję centralną bierzemy z tabelki.
|
||||||
|
Podstawiamy funkcję centralną do prawdopodobieństwa oraz 1-a, wsadzamy parametr pomiędzy funkcję i wyliczamy a i b. a i b to przedział ufności. Jest przykład w pdfie w labach 5.<br/>
|
||||||
|
![ufnosc](lab5/ufnosc.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
- Rozkład t-Studenta - kolejny typ rozkładu. Podobny to rozkładu normalnego.<br/>
|
||||||
|
![student](lab5/student.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
- Dodatkowe<br/>
|
||||||
|
![inne](lab5/inne.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
- Bootstrapowe przedziały ufności - po prostu przedział ufności z próbki bootstrapowej. (Z niewielkiej próby tworzymy losując ze zwracaniem zestaw wielu prób)<br/>
|
||||||
|
![bootstrap](lab5/bootstrap.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
BIN
podsumowanie/lab5/bootstrap.png
Normal file
BIN
podsumowanie/lab5/bootstrap.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 64 KiB |
BIN
podsumowanie/lab5/inne.png
Normal file
BIN
podsumowanie/lab5/inne.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 54 KiB |
BIN
podsumowanie/lab5/student.png
Normal file
BIN
podsumowanie/lab5/student.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 58 KiB |
BIN
podsumowanie/lab5/ufnosc.png
Normal file
BIN
podsumowanie/lab5/ufnosc.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 51 KiB |
@ -5,7 +5,7 @@ Estymacja przedziałowa - np jakieś urządzenie moze działać na pewnym przedz
|
|||||||
|
|
||||||
## Omówienie
|
## Omówienie
|
||||||
Chcemy "złapać" jakąś wartość w przedział. Jest to lepsze niz próba oszacowania dokładnej wartości.
|
Chcemy "złapać" jakąś wartość w przedział. Jest to lepsze niz próba oszacowania dokładnej wartości.
|
||||||
Jezeli konstruujemy jakiś przedział z poziomem ufności 0,95 to na 100 prób w 95 nasz parametr jest w przedziale.
|
Jeżeli konstruujemy jakiś przedział z poziomem ufności 0,95 to na 100 prób w 95 nasz parametr jest w przedziale.
|
||||||
|
|
||||||
Na podstawie funkcji centralnej mozemy stworzyć przedziały ufności. Funkcję centralną bierzemy z tabelki.
|
Na podstawie funkcji centralnej mozemy stworzyć przedziały ufności. Funkcję centralną bierzemy z tabelki.
|
||||||
Podstawiamy funkcję centralną do prawdopodobieństwa oraz 1-a, wsadzamy parametr pomiędzy funkcję i wyliczamy a i b.
|
Podstawiamy funkcję centralną do prawdopodobieństwa oraz 1-a, wsadzamy parametr pomiędzy funkcję i wyliczamy a i b.
|
||||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user