100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Statistiek 1B samenvatting volledig $5.78
Add to cart

Summary

Statistiek 1B samenvatting volledig

 8 views  0 purchase
  • Course
  • Institution

Dit is een volledige samenvatting van het vak Statistiek B in het gemeenschappelijk jaar (T)EW,handelsinginieur aan Ugent. deze samenvatting bevat hoofdstukken 8 t.e.m. 12 met uitgebreide tekeneningen en aantekeningen uit zowel de slides als de cursus.

Preview 4 out of 36  pages

  • June 13, 2023
  • 36
  • 2022/2023
  • Summary
avatar-seller
STATISTIEK l B SAMENVATTING
Kasper Lauwers


1. H8: steekproeven
⇒ steekproeven nemen we uit een populatie
methodes om steekproef te nemen
aselecte of lukrake steekproef onafhankelijke trekking uit dezelfde
verdeling (met toeval dus gekozen)

systematische steekproef aselecte selectie op basis van een
interval
bv: om de 20 in de populatie kiezen
nr 40,nr 60,nr 80, ...

gestratificeerde steekproef werkt via strata (deelgroepen)
bv: stratum mannen en stratum vrouwen
en dan lukraak kiezen uit de 2 groepen

getrapte steekproef werkt via tussenstappen (trappen)
bv: steekproef in gent ⇒ eerst
lukraak een wijk kiezen ⇒ lukraak
mensen uit die wijk nemen

⇒ omdat elke trekking (neming van steekproef uit populatie) kunnen
verschillen zijn het dus ook kansvariabele ⇒ Xi
⇒de kansvariabelen Xi zijn onafhankelijke kopieën van X
8.1 steekproefgemiddelde
⇒omdat de steekproef een kans variabelen is zal ook het
steekproefgemiddelde een kansvariabele zijn (dit wil zeggen dat het
steeds anders is)




⇒ eigenschappen
- verwachtingswaarde:
⇒conclusie: de verwachtingswaarde van het steekproefgemiddelde
= populatiegemiddelde
⇒ want E(X) = μ

- Variantie:
⇒conclusie: de Variantie van het steekproefgemiddelde is n keer
kleiner dan
de populatievariantie
⇒ want Var(X) = σ2


samenvatting Kasper Lauwers 1

, - Standaardafwijking: S =

- bewijzen:
notities
cursus
bijschrijv
en




- verdeling steekproefgemiddelde
via de centrale limietstelling kunnen we stellen dat het
steekproefgemiddelde normaal verdeeld is ,n⇒∞

⇒ in realiteit kan n niet oneindig groot zijn dus zeggen we dat het
steekproefgemiddelde bij benadering normaal verdeeld is voor een grote
steekproef
⇒ de kans dat een element groter is dan een bepaalde waarde is
veel groter
dan de kans dat het steekproefgemiddelde groter is dan deze waarde omdat
de extrema elkaar uitmiddelen
8.2 steekproefproportie
=gemiddelde voor kwalitatieve variabelen d.m.v. proporties in bernoulli
kansverdelingen.
⇒ het aantal succes van de steekproef =
⇒ proportioneel (in verhouding met het totaal aantal
variabelen) =

⇒ Steekproefproportie =
steekproefgemiddelde

⇒ als X~B(1,p) dan is E(X) = μ = p en Var(X) = p(1-p)



samenvatting Kasper Lauwers 2

, ⇒ DUS dan is: en
⇒de steekproefproportie is ook bij benadering normaal verdeeld voor een
grote steekproef




8.3 Steekproefvariantie
⇒omdat de steekproef een kansvariabele is zal ook de steekproefvariantie
een kansvariabele zijn (dit wil zeggen dat het steeds anders is bij een



nieuwe steekproef)
⇒ de noemer (n-1) zorgt ervoor dat de steekproefvariantie van een
aselecte
steekproef precies de populatievariantie (σ2) als verwachtingswaarde heeft.
⇒eigenschappen
- verwachtingswaarde:
⇒bewijs: (notities bijschrijven pg 116)




samenvatting Kasper Lauwers 3

, - de verdeling van de steekproefvariantie hangt af van de onderliggende
populatie
- verdeling van steekproefvariantie bij normaal verdeelde populatie
⇒voor een aselecte steekproef X1,X2,...,Xn uit X〜N(μ,σ2) is



⇒ want (Xi-μ)/σ 〜N(0,1) ⇒
⇒ het aantal steekproef elementen komt dus overeen met het
aantal
vrijheidsgraden en als we dan het steekproefgemiddelde vastleggen dan
zullen er nog maar n-1 steekproefelementen vrij kunnen bewegen
⇒ herschrijven in termen van steekproefvariantie
(1/σ2)* Σ(xi- X —)2 = (1/σ2)* (n-1)*S2

2. H9: Schatters
⇒schatten van onbekende populatieparameters/ bv: μ schatten door
steekproefgemiddelde/ of mediaan
⇒ begrippen
● Populatiekenmerken
⇒μ = E(X) , σ2 = Var(X)
⇒Populatie Momenten μ1 = E(X) , μ2 = E(X2)
⇒verand: Var(X) = E(X2) - E(X)2 = μ2 - μ12
● Steekproefkenmerken (allemaal variabelen)




9.1 Puntschatter
= een formule om een populatiekenmerk of parameter te schatten op basis van een
aselecte steekproef
= een functie van steekproef variabelen, dus ook zelf een variabele
⇒ elke functie Ө = h(X1,...,Xn) is een (punt)schatter voor Ө
⇒ het steekproefkenmerk zelf (de concrete waarde) = een schatting
⇒ voorbeeld




samenvatting Kasper Lauwers 4

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

Guaranteed quality through customer reviews

Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.

Quick and easy check-out

Quick and easy check-out

You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.

Focus on what matters

Focus on what matters

Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!

Frequently asked questions

What do I get when I buy this document?

You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.

Satisfaction guarantee: how does it work?

Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.

Who am I buying these notes from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller kasperlauwers. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.78. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

50843 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$5.78
  • (0)
Add to cart
Added