Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec

Documente similare
Laborator 11 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 7.ian

Laborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov

Laborator 8- Statistica Descriptiva Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 22.nov

Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi

Laborator 1-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 1 P

Diapositive 1

Inferenţa statistică

PowerPoint Presentation

Microsoft PowerPoint - curs5-DPT-2010V97 [Compatibility Mode]

rrs_12_2012.indd

Paradigme de programare

Matematici aplicate științelor biologie Lab06 MV

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1

Calcul Numeric

Neural Networks

Matematici aplicate științelor biologie Lab09 MV

Microsoft Word - Laboratorul 3.doc

Paradigme de Programare

Laborator 3-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica (24

1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A

Microsoft Word - cap1p4.doc

Lecții de pregă,re la informa,că Admitere 2019 Tema: Discutarea problemelor date la ul,mele sesiuni de admitere Bogdan Alexe

Metode avansate de gestiune a documentelor și a sistemelor de calcul - LABORATOR 1 -

ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru

AGENDA TRAINING

ALGORITHMICS

PROIECT DIDACTIC Clasa a VII-a Informatică și TIC

Noțiuni matematice de bază

Lab6LCD

Retele Petri si Aplicatii

Информационная система персонализации, печати и учета документов об образовании

Subiectul 1

I. Partea introductivă Proiectul unității de învățare CONCEPTUL DE MATRICE ŞCOALA: Colegiul Național Petru Rareș Suceava CLASA: a XI a- matematică / a

MyBRD Net Ghid practic de utilizare a Dispozitivului token

Laborator 2-Reprezentari grafice in Matlab Daniel N.Pop Universitatea Lucian Blaga Sibiu Facultatea de Inginerie-Departament Calculatoare si inginerie

Algebra si Geometri pentru Computer Science

Matrici și vectori în VBA În VBA, o matrice este un grup de variabile de același tip. De ce ar trebui să utilizați o matrice? Presupunem că ați vrut s

MergedFile

Slide 1

SUBPROGRAME

EXCEL FĂRĂ SECRETE Grafice şi diagrame

Microsoft Word - matem_aplicate in Economie aa FD Bala.doc

Tema laborator TS.NET 2019 Vom simula (partial, in scop didactic) activitatea unui service auto. Pentru aceasta vom considera urmatoarele tipuri: Clie

Microsoft Word - Prezentare 03 - site 01.doc

Microsoft Word - Algoritmi genetici.docx

INDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ

MergedFile

Paradigme de Programare

Facultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax:

Clasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul

20 SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie do

Interfețe și Protocoale de Comunicații Arduino-Port Paralel Arduino. Laborator 1- Portul Paralel 1 Caracteristici generale Arduino UNO este o placă de

Laborator 7- Distributii de probabilitate clasice Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 15.nov

Fisa disciplinei_Utilizarea_Calc_CFDP_ _var2_

LOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,

Curs7

PHP (II)

Noile tehnologii duc experienta de cumparaturi la un alt nivel

METODE NUMERICE ÎN INGINERIE

PROBLEME PRIVIND INSTABILITATEA UNOR CALCULE ALE MECANISMELOR

Operatorii in C Expresii Operatori aritmetici Operatori de asignare Operatori de incrementare si decrementare Operatori relationali Operatori logici O

Microsoft Word - Rezolvarea Test nr. 11.doc

Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_9_RO_2019_v2.pptx

LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL Aspecte generale Programarea neliniară are o foart

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa

Registrul Electronic National de Vaccinari (RENV) Descriere proiect: Proiectul urmareste crearea unui registru electronic de evidenta a vaccinarilor.

Laborator 3

FIŞA DISCIPLINEI

Manual utilizare incubator 8000 oua prepelita

Utilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 6. Vizualizarea statisticilor prin int

Modul Modbus ASCII SISTEME DE COMUNICATIE CURS 5 - Constantinescu Catalin Atunci cand se foloseste modul MODBUS ASCII fiecare octet din mesaj

ELABORARE PROIECTE

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

Programarea şi utilizarea calculatoarelor

PowerPoint-Präsentation

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.

Aproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate

ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f

Universitatea Politehnica din Bucureşti 2019 Disciplina: Geometrie şi Trigonometrie G1 * Varianta A 1. Ştiind cos x = 3 2, atunci sin2 x

fm

PPSD

CASA CORPULUI DIDACTIC BRAILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICA SI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: TIMOFTI V. AFRODITA COLEGIUL

1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.

Inteligență artificială Laboratorul 8 Perceptronul și rețele de perceptroni în Scikit-learn Stanga :multimea de antrenare a punctelor 3d; Dreapta : mu

Hypermarketurile, amenintate de formatele mai mici de magazine

Secţiunea 5-6 avansaţi PROBLEMA 1 Concurs online de informatică Categoria PROGRAMARE 100 puncte NR Un număr natural nenul V care se plictisea singur,

Microsoft Word _POO_Lab_1_Modificari_v01.htm

Platforma 5. 1 Introducere in MSSQL Introducere Pe parcursul ultimilor ani, se poate observa o cuplare a limbajelor de programare majore cu tipuri de

Utilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTr

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO

Acta Universitatis George Bacovia. Juridica - Volume 4. Issue 2/ Laurenţiu NOVAC-DIACONU Noţiunea şi trăsăturile socie

Microsoft Word - CarteC.doc

43 Prelegerea 4 Protocoale de distribuire a cheilor 4.1 Introducere Am văzut că sistemele bazate pe chei publice nu necesită un canal sigur pentru tra

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc

PowerPoint Presentation

Procesarea Imaginilor - Laborator 1: Introducere în utilizarea bibliotecii OpenCV 1 1. Introducere în utilizarea bibliotecii OpenCV 1.1. Introducere S

Probleme proiect TP BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard da

gaussx.dvi

Noțiuni de bază ale criptografiei

DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT

Transcriere:

Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec.2015 1

1 Verificarea ipotezelor în Toobox-ul Statistics Toobox-ul Statistics pune la dispoziţia utilizatorului funcţiile din tabelul următor: F unctia Semnif icatia ranksum testul W ilcoxon Mann W hitney signrank testul W ilcoxon pentru observatii perechi signtest testul semnelor pentru observatii perechi ttest testul T pentru o selectie ttest2 testul T pentru doua selecţii ztest testul Z 1.1 Testul Z Funcţia ztest realizează testul Z asupra mediei unei selecţii şi poate fi apelată în unul din următoarele moduri: 1. h=ztest(x,m,sigma) 2. h=ztest(x,m,sigma,alpha) 3. [h,sig,ci]=ztest(x,m,sigma,alpha,tail) Semnificaţia parametrilor este următoarea: x-selecţia m-media sigma-abaterea medie pătratică alpha- nivel de semnificaţie (implicit 0.05) tail-tipul de alternativă;tail = 0 bilaterală implicită, tail =1 unilaterală dreapta, tail =-1, unilaterală stânga. h=0, pentru acceptare, h=1 pentru respingere sig-valoarea P pentru abordare bazată pe probabilităţi ci- interval de încredere 1-alpha pentru medie 2

1.2 Aplicaţie 1 Se consideră preţul unei maşini SMART sport într-o lună la 8 magazine de distribuţie din Uniunea Europeană. Datele sunt memorate în variabila smauto în mii lei: [30922 31159 30988 31029 31129 31124 31168 31142] Presupunând că abaterea medie pătratică este 311 să se verifice ipoteza m=31100 pentru α = 5%. Solutie 1 Secvenţa MATLAB care urmează afişează valorile de selecţie şi verifică ipoteza în abordarea bazată pe probabilităţi. %testul Z smauto=[30922 31159 30988 31029 31129 31124 31168 31142]; reshape(smauto,2,4);% afisare sub forma unei matrici 4 coloane si doua linii [h,vp,iim]=ztest(smauto,31100,311); În urma execuţiei se obţine rezultatele h=0, vp=0.874 iim = 1.0e+004 * 3.0867 3.1298 Remark 2 Exista o abordare clasica : >> vz=(mean(smauto)-31100)/(311/sqrt(16)); Se obtine: vz =-0.2235 >> norminv([0.025,1-0.025],0,1) Se obtine: ans =-1.9600 1.9600 Deoarece valoarea statisticii Z, vz este in afara regiunii critice ipoteza nula se accepta. Daca abaterea medie patratica este necunoscuta atunci se foloseste testul t. >> [h,pv,iim]=ttest(smauto,311000); Se obtin rezultatele : h=1, pv= 7.0724e-026, iim= 1.0e+004 * 3.1006 3.1159 1.3 Testul t pentru o populatie Functia ttest realizeaza testul T asupra mediei unei selectii si poate fi apelata in unul din urmatoarele moduri: 1. h=ttest(x,m) 3

2. h=ttest(x,m,alpha) 3. [h,sig,ci]=ttest(x,m,alpha,tail) Semnificatia parametrilor este cea de la testul t. 1.4 Aplicatie 2 Se pare ca baietii anormali se nasc mai frecvent din parinti cu mame peste medie. Pentru 20 baieti nascuti anormal se dau varstele mamelor: 31 21 28 28 34 45 21 41 27 31 43 21 39 38 32 28 37 28 16 39 Ne permite selectia sa afirmam ca baieti anormali tind sa apara mai frecvent la mamele cu varsta peste medie la nivelul de semnificatie α = 0.05? Solutie 3 Ipoteza nula este H 0 : m = 28, iar ipoteza alternativa este H 1 : m > 28. Vom folosi testul T Avem urmatoarea sesiune MATLAB anormali=[31 29 34 21 27 43 39 32 37 16 21 28 45 41 31 21 38 28 28 39]; reshape(anormali,2,10); [h,p,ii]=ttest(anormali,28, 0.05,1); va produce urmatoarele rezultate. ans = 31 34 27 39 37 21 45 31 38 28 29 21 43 32 16 28 41 21 28 39 h = 1 p = 0.0352 deoarece p > α, ipoteza nula se respinge si se accepta ipoteza altenativa. 1.5 Testul Z pentru doua populatii Functia ztest2 realizeaza testul Z pentru doua populatii. Iata codul pentru aceasta functie: %testul z pentru doua populatii % nargin=number of function input arguments function[h,p,ci,stats]=ztest2(x1,x2,sigma1,sigma2,difm,alpha,tail) %apel [h,p,ci,stats]=ztest2(x1,x2,sigma1,sigma2,difm,alpha,tail) % x1,x2-selectiile %sigma1,sigma2-abaterile medii patratice %difm- diferenta mediilor (implicit 0) %alfa-nivel de semnificatie(implicit 0) 4

%tail-tip de alternativa 0-bilaterala (implicit),1-unilat dr,-1 unilat st %h=0 acceptare, h=1 respingere %sig- nivel P de probabilitate %ci-interval de incredere pentru diferenta mediilor %stats valoarea statisticii Z if nargin<7 tail=0; if nargin<6 alpha=0.05; if nargin<5 difm=0; xbar=mean(x1)-mean(x2); ers=sqrt(sigma1^2/length(x1)+sigma2^2/length(x2)); Z=(xbar-difm)/ers; vp=normcdf(z,0,1); if nargout>3 stats=z; switch tail case -1 p=pv; if nargout>2 ci=[-inf,norminv(1-alpha,0,1)*ers+xbar]; case 0 p=2*min(vp,1-vp); if nargout>2 ci=norminv([alpha/2,1-alpha/2],0,1)*ers+xbar; case 1 p=1-vp; if nargout>2 ci=[norminv(alpha,0,1)*ers+xbar,inf]; h=p<=alpha; 5

1.6 Testul t pentru doua populatii Functia MATLAB ttest2 realizeaza testul T asupra diferentei mediilor a doua selectii si poate fi apelata in unul din urmatoarele moduri: 1. [h,sig,ci]=ttest2(x,y) 2. [h,sig,ci]=ttest2(x,y,alpha) 3. [h,sig,ci]=ttest2(x,y,alpha,tail) Semnificatia parametrilor este: x,y-selectiile alpha-nivel de semnificatie (implicit 0.05) tail-tipul de alternativa: tail=0 bilaterala(implicit), tail=1, unilaterala dreapta, tail=-1, unilaterala stanga h=0 pentru acceptare, 1 pentru respingere sig-valoarea P asociata statisticii T pentru abordarea bazata pe probabilitati ci-interval de incredere 1-α pentru medie. 1.7 Aplicatie 3 Se considera pretul unui autoturism SMART sport la 20 magazine primele aflate in Uniunea Europeana, iar celelalte in U.S.A, preturile fiind date in dolari. Datele sunt memorate in doua variabile psmart1, psmart2. Sa se verifice ipoteza m 1 = m 2 in raport cu alternativa m 1 m 2 pentru α = 5%, in cazul cand abaterile medii patratice, sunt σ 1 = 111, σ 2 = 113 si in cazul cand ele sunt necunoscute. Solutie 4 In primul rand vom crea o foaie Excel care contine pe colane preturile. Pentru primul caz folosim testul Z, iar in al doilea testul T (functia ttest2). Daca tastam in linia de comanda: >> [h,vp,iidm,vz]=ztest2(psmart1,psmart2,111,113) obtinem rezultatele: h = 1 vp = 1.6067e-010 iidm = -295.9198-157.0802 vz = -6.3949 6

In abordarea bazata pe probabilitati, deoarece vp < α, ipoteza nula se respinge. In abordarea clasica, deoarece valoarea vz a statisticii Z cade in afara regiunii critice, se ajunge la aceeasi concluzie. >>rcrit=norminv([0.025 0.975]) rcrit = -1.9600 1.9600 Aplicand testul t se obtine: >> [h,vp,iidm]=ttest2(psmart1,psmart2) h = 1 vp =1.2995e-008 iidm = -290.1372-162.8628 7