100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Previously searched by you
Previously searched by you
logo
Samenvatting Verklarende Statistiek R181,25
Add to cart
Quickly navigate to
Preview
  2.  
  3. Universiteit Antwerpen (UA)
  4.  
  5. Handelsingenieur
  6.  
  7. 1106TEWKWM (1106TEWKWM)

Summary

Samenvatting Verklarende Statistiek

 9 purchases
  • Course
  • 1106TEWKWM (1106TEWKWM)
  • Institution
  • Universiteit Antwerpen (UA)
  • Book
  • Verklarende statistiek

Een samenvatting verklarende statistiek van zowel het handboek als de slides als de notities tijdens de les van Peter Goos. Dit omvat enkel het theoriegedeelte. Geschreven in het 2de semester van 2023. Cursus van handelsingenieur(in de beleidsinformatica)

Last document update: 1 year ago

Preview 6 out of 56  pages

Document information

  • No
  • Unknown
  • June 16, 2023
  • June 16, 2023
  • 56
  • 2022/2023
  • Summary

Subjects

  • verklarende
  • statistiek
  • verklarende statistiek
  • peter
  • goos
  • universiteit
  • antwerpen
  • handelsingenieur
  • beleidsinformatica
  • 2022 2023
  • katrien van driessen
  • notities
  • handboek
  • slides
  • hoorcolle
  • samenvatting
  • in
  • de

Connected book

book image

Book Title:

Author(s):

  • Edition:
  • ISBN:
  • Edition:

Written for

  • Universiteit Antwerpen (UA)
  • Handelsingenieur
  • 1106TEWKWM (1106TEWKWM)
All documents for this subject (1)

Seller

avatar-seller
StudentUA8

Reviews received

Content preview

VERKLARENDE STATISTIEK
TABLE OF CONTENTS

hoofdstuk 1: het schatten van populatieparameters.................................................................................................................... 3
1.1: Inleiding: schatter versus schatting, 1.2: het schatten van een gemiddelde, 1.3: Criteria voor schatters, 1.4: Methoden
voor berekenen van schatters ................................................................................................................................................. 3
1.5: steekproefgemiddelde 𝑋 .................................................................................................................................................. 3
1.6: Steekproefproportie 𝑃 ...................................................................................................................................................... 4
1.7: Steekproefvariantie S² ...................................................................................................................................................... 5
1.8 de steekproefstandaarddeviatie S...................................................................................................................................... 6
hoofdstuk 2: intervalschatters ..................................................................................................................................................... 7
2.1: punt- en intervalschatters................................................................................................................................................. 7
2.2: Betrouwbaarheidsinterval voor een populatiegemiddelde met bekende variantie ............................................................ 7
2.3: Betrouwbaarheidsinterval voor een populatiegemiddelde met onbekende variantie......................................................... 7
2.4: Betrouwbaarheidsinterval voor een populatieproportie.................................................................................................... 8
2.5: Betrouwbaarheidsintervan voor een populatievariantie.................................................................................................... 9
2.6: Nog meer betrouwbaarheidsintervallen in jmp ................................................................................................................. 9
2.7: Het bepalen van de steekproefgrootte.............................................................................................................................. 9
hoofdstuk 3: het toetsen van hypothesen ................................................................................................................................. 10
3.1: toetsen van hypothesen omtrent een populatiegemiddeld ............................................................................................. 10
3.2: kans op type II-fout en onderscheidingsvermogen .......................................................................................................... 12
3.3: Het bepalen van de steekproefgrootte............................................................................................................................ 12
hoofdstuk 4: hyPothesetoetsen voor een populatiegemiddelde, -proportie en -variantie........................................................... 13
4.1: hypothesetoets voor een populatiegemiddelde .............................................................................................................. 13
4.2: hypothesetoets voor een populatieproportie.................................................................................................................. 14
4.3: Hypothesetoets voor een populatievariantie .................................................................................................................. 15
hoofdstuk 5: twee hypothesetoetsen voor de mediaan van een populatie ................................................................................. 17
5.1: tekentoets ...................................................................................................................................................................... 17
5.2: rangtekentoets van wilcoxon .......................................................................................................................................... 19
hoofdstuk 6: hypothesetoetsen voor de verdeling van een populatie ........................................................................................ 22
6.1: het toetsen van kansverdelingen .................................................................................................................................... 22
6.2: het toetsen van kansdichtheden ..................................................................................................................................... 23
6.3: discussie ......................................................................................................................................................................... 25
hoofdstuk 7: onafhankelijke steekproeven versus gepaarde waarnemingen .............................................................................. 26
hoofdstuk 8: hypothesetoetsen voor 2 populatiegemiddeldes, -proporties en -varianties bij onafhankelijke steekproeven ........ 27
8.1: toetsen voor twee populatiegemiddeldes bij onafhankelijke steekproeven ..................................................................... 27
8.2: hypothesetoets voor twee populatieproporties .............................................................................................................. 33
8.3: hypothesetoets voor twee populatievarianties ............................................................................................................... 35
hoofdstuk 9: een niet-parametrische hypothesetoets voor de mediaan van twee populaties bij onafhankelijke steekproeven ... 38
9.1: getoetste hypothesen bij de rangsomtoets ..................................................................................................................... 38

, 9.2: exacte p-waarden ........................................................................................................................................................... 39
9.3: exacte p-waarden bij ex aequo’s ..................................................................................................................................... 39
9.4: benaderde p-waarden .................................................................................................................................................... 39
hoofdstuk 10: hypothesetoets voor twee populatiegemiddeldes bij gepaarde waarnemingen ................................................... 41
10.1: getoetste hypothesen ................................................................................................................................................... 41
10.2: werkwijze ..................................................................................................................................................................... 41
10.6: betrouwbaarheidsinterval voor een verschil in populatiegemiddeldes........................................................................... 42
Hoofdstuk 11: twee niet-parametrische hypothesetoetsen bij gepaarde waarnemingen............................................................ 43
11.1: tekentoets .................................................................................................................................................................... 43
11.2: de rangtekentoets van Wilcoxon................................................................................................................................... 45
11.3: tegenstrijdige resultaten ............................................................................................................................................... 45
hoofdstuk 12: hypothesetoets voor meer dan twee populatiegemiddeldes: enkelvoudige variantieanalyse ............................... 46
12.1: enkelvoudige variantieanalyse ...................................................................................................................................... 46
12.2: de toets ........................................................................................................................................................................ 47
12.4: paarsgewijze vergelijkingen .......................................................................................................................................... 50
hoofdstuk 13: niet-parametrische alternatieven voor variantieanalyse ...................................................................................... 52
13.1: kruskal-wallis-toets ....................................................................................................................................................... 52
13.2: van der waerden-toets ................................................................................................................................................. 53
13.3: mediaantoets ............................................................................................................................................................... 53
hoofdstuk 14: hypothesetoetsen voor meer dan twee populatievarianties ................................................................................ 54
hoofdstuk 15: proefopzet en datacollectie ................................................................................................................................ 56
15.1: gelijke kosten voor elke waarneming ............................................................................................................................ 56
15.2: ongelijke kosten voor de waarnemingen ....................................................................................................................... 56

,DEEL 1: SCHATTERS EN TOETSEN
HOOFDSTUK 1: HET SCHATTEN VAN POPULATIEPARAMETERS

1.1: INLEIDING: SCHATTER VERSUS SCHATTING , 1.2: HET SCHATTEN VAN EEN GEMIDDELDE, 1.3: CRITERIA
VOOR SCHATTERS, 1.4: METHODEN VOOR BEREKENEN VAN SCHATTERS

3 populatieparameters (altijd voorgesteld door Griekse letters)

• Populatiegemiddelde μ
𝑛 𝑥
𝑖
𝑥̅ = ∑
𝑖=1 𝑛

• Populatievariantie σ² (=maat van spreiding van verschillende waarden)
∑𝑛𝑖=1(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )²
𝑠2 =
𝑛−1
• Populatieproportie π (=fractie van een bevolking die iets doet → getal tussen 0-1)
o Bv proportie linkshandigen, stemmers voor bepaalde partij
𝑥
𝑝̂ = ∑𝑛𝑖=1 𝑖 , waarbij 𝑥𝑖 =1 indien succes en 𝑥𝑖 =0 indien faling
𝑛

Hoe gaan we deze parameters benaderen? → alle Belgen bellen is duur en tijdrovend!! → we gaan benaderen op basis van
beperkt aantal waarnemingen (=steekproef); perfecte wereld niet haalbaar
Schatting/schatter?
Schatting =benadering van een dataset die vastligt (waarnemingen reeds verricht),aangeduid met een kleine letter (formules
hierboven zijn dus voorbeelden van schattingen, aangezien er gebruik wordt gemaakt van kleine letters)
Steekproef is afhankelijk van middel, plaats en tijd → verzamelen van steekproef is pure toevalligheid (kansexperiment) →
Schatter = wanneer de parameter wordt geïnterpreteerd als een kansvariabele (je weet die dus op voorhand nog niet) →
hoofdletter gebruiken zolang je nog geen waarde voor de variabele hebt
DUS: Schatting: we hebben de gegevens; schatter: planning, maar we zijn wel van plan om het uit te voeren
Zuivere/onvertekende schatter: gemiddeld genomen alle waarnemingen bijna perfect, individueel vaak ver van de echt waarheid
In symbolen: 𝜃̂ schatter van populatieparameter θ en E(𝜃̂) = θ, dan is 𝜃̂ een zuivere schatter
𝐸̅ is een efficiëntere schatter dan Me, want het steekproefgemiddelde biedt preciezere informatie over de centrale ligging dan
de steekproefmediaan
Vertekende efficiënte schatter <-> onvertekende inefficiënte schatter
GGA (Gemiddelde gekwadrateerde afwijking) = var(𝜃̂) + [𝐸(𝜃̂) − 𝜃]² → kies schatter die GGA minimaliseert

1.5: STEEKPROEFGEMIDDELDE 𝑋̅
𝑛 𝑥𝑖
𝑋̅ = ∑
𝑖=1 𝑛

𝑥𝑖 waarnemingen uit dezelfde populatie (dus zelfde μ en σ²), zijn onafhankelijk van elkaar
̅ ) = μ; 𝑿
E(𝑿 ̅ = onvertekende schatter van μ
Bewijs
𝑋
E(𝑋̅) = 𝐸(∑𝑛𝑖=1 𝑛𝑖 )
1
= ∑𝑛𝑖=1 𝐸(𝑋𝑖 )
𝑛
1
= 𝑛 (𝜇 + 𝜇 + ⋯ + 𝜇)
𝑛𝜇
= =𝜇
𝑛

, ̅ ) = σ²/n; 𝑿
Var(𝑿 ̅ = meest precieze lineaire onvertekende schatter
factor n keer kleiner dan de populatie die we beschrijven → hoe meer waarnemingen hoe meer n hoe
kleiner de variantie → meer data=beter
Bewijs
𝑛 𝑋𝑖
𝑣𝑎𝑟(𝑋̅) = 𝑣𝑎𝑟(∑ )
𝑖=1 𝑛
1
= ∑𝑛𝑖=1 𝑣𝑎𝑟(𝑋𝑖 )
𝑛²
1
= 𝑛2 (𝜎 2 + 𝜎 2 + ⋯ + 𝜎 2 )
𝑛𝜎² 𝜎²
= 𝑛²
= 𝑛


̅ : 2 GEVALLEN
KANSVERDELING 𝑿
1. Normaal verdeelde populatie (=ideale situatie)
𝜎 2
𝑋̅ ~𝑁(𝜇, ) (ongeacht #waarnemingen)
𝑛

2. Niet-normaal verdeelde populatie (=vaak voorkomend)
➔ Niet meteen duidelijk welke kansdichtheid
a. Kleine steekproeven: geen algemeen antwoord
b. Grote steekproeven (meestal n >= 30)
BEN 𝜎2
Centrale limietstelling ➔ 𝑋̅ ~𝑁(𝜇, ) BEN van benaderd
𝑛

i. Versie 1: 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 met verwachte waarde 𝜇1 , 𝜇2 , … , 𝜇𝑛 en varianties 𝜎²1 , 𝜎²2 , … , 𝜎²𝑛
→ 𝑌 = 𝑋1 + 𝑋2 + ⋯ + 𝑋𝑛 met 𝜇𝑌 = 𝜇1 + 𝜇2 + ⋯ + 𝜇𝑛 en 𝜎²𝑌 = 𝜎²1 + 𝜎²2 + ⋯ + 𝜎²𝑛
ii. Versie 2: 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 met verwachte waarde 𝜇 en variantie 𝜎²
→ 𝑌 = 𝑋1 + 𝑋2 + ⋯ + 𝑋𝑛 met 𝜇𝑌 = 𝑛𝜇 en 𝜎²𝑌 = 𝑛𝜎²
iii. Versie 3: 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 met verwachte waarde 𝜇 en variantie 𝜎² (dezelfde 𝜇 en 𝜎²)
𝑌 𝑋1 + 𝑋2 +⋯+𝑋𝑛 𝜎2
→ 𝑋̅ = = m et 𝜇𝑋̅ = 𝜇 en 𝜎 2𝑋̅ =
𝑛 𝑛 𝑛

1.6: STEEKPROEFPROPORTIE 𝑃̂

𝑃̂ = # successen in steekproef/n
𝑋𝑖
= ∑𝑛𝑖=1 𝑛
, waarbij 𝑥𝑖 =1 indien succes en 𝑥𝑖 =0 indien faling
→ Bernoulli verdeeld met parameter π (succeskans (tussen 0-1))
→ lineaire combinatie met onafhankelijke factoren
→ dus speciaal geval van steekproegemiddelde
̂) = π
E(𝑷
𝝅(𝟏−𝝅)
̂) =
Var(𝑷 (factor n keer kleiner dan var van 1 enkele waarneming) → meer waarnemingen = beter
𝒏


̂ : 2 GEVALLEN
KANSVERDELING 𝑷
1. n groot (dus veel waarnemingen): centrale limietstelling bij grote n
𝜋(1 − 𝜋)
𝑋̅ ~𝑁(𝜋,
BEN
)
𝑛
𝑛𝜋 > 5
𝑛 𝑖𝑠 𝑔𝑟𝑜𝑜𝑡 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛 {
𝑛(1 − 𝜋) > 5


2. N klein: gebruik binomiale kansverdeling

,1.7: STEEKPROEFVARIANTIE S²
∑𝑛 ̅
𝑖=1(𝑋𝑖 −𝑋 )²
𝑠2 = 𝑛−1

E(S²) = σ² → S² is een zuivere schatter
Bewijs
1
𝐸(𝑆 2 ) = 𝐸 {𝑛−1 ∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝑋̅)²}
1
= 𝐸{∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝑋̅)²}
𝑛−1
1
= 𝐸{∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝜇 + 𝜇 − 𝑋̅)²}
𝑛−1
1
= 𝑛−1
𝐸{∑𝑛𝑖=1[(𝑋𝑖 − 𝜇)2 + 2(𝑋𝑖 − 𝜇)(𝜇 − 𝑋̅) + (𝜇 − 𝑋̅)2 ]}
1
= 𝐸{∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝜇)2 + 2(𝜇 − 𝑋̅) + ∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝜇) + 𝑛(𝜇 − 𝑋̅)2 }
𝑛−1
1
= 𝑛−1
𝐸{∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝜇)2 + 2(𝜇 − 𝑋̅)(𝑛𝑋̅ − 𝑛𝜇) + 𝑛(𝜇 − 𝑋̅)2 }
1
= 𝑛−1
𝐸{∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝜇)2 − 2𝑛(𝜇 − 𝑋̅) + 𝑛(𝜇 − 𝑋̅)2 }
1
= 𝐸{∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝜇)2 − 𝑛(𝜇 − 𝑋̅)}
𝑛−1
1
= [∑𝑛𝑖=1 𝐸{(𝑋𝑖 − 𝜇)2 } − 𝑛𝐸{(𝜇 − 𝑋̅)}]
𝑛−1
1 𝜎²
= (∑𝑛𝑖=1 𝜎² − 𝑛 𝑛 )
𝑛−1
1
= 𝑛−1
(𝑛𝜎 2 − 𝜎 2 ) = σ²


Χ²-VERDELING (<<CHI-KWADRAAT VERDELING>>)
• Kansdichtheid met 1 parameter k (= #vrijheidsgraden)
• μ=k
• σ² = 2k
• alleen positieve x-waarden → kan nooit negatief zijn
• recht scheve verdeling
• naarmate een grotere k wordt de kansverdeling symmetrischer en verder naar rechts


• kansverdeling:
• Γ = gammafunctie → speciaal geval van een gammaverdeling
• Relatie met standaardnormale verdeling
o 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑘 ~𝑁(0,1)
o 𝑘𝑤𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡𝑒𝑟𝑒𝑛: 𝑋²1 , 𝑋²2 , … , 𝑋²𝑛
o 𝑌 = ∑𝑘𝑖=1 𝑋𝑖2 = 𝑋²1 + 𝑋²2 + ⋯ + 𝑋²𝑘
o χ²-verdeeld met k vrijheidsgraden
o ➔ kwadraatsom van k onafhankelijke standaard normaal verdeelde kansvariabele
o Hoe groter k, hoe meer lijkend op een normale kansdichtheid
𝟐𝝈𝟒
Var(S²) = 𝒏−𝟏

Bewijs
(𝑛−1)𝑆² ²
𝜎²
~𝜒𝑛−1
(𝑛−1)𝑆²
⇒ 𝑣𝑎𝑟 { } = 2(𝑛 − 1)
𝜎²
(𝑛−1)²
⇒ 𝑣𝑎𝑟{𝑆²} = 2(𝑛 − 1)
𝜎4
2(𝑛−1)𝜎 4 2𝜎 4
⇒ 𝑣𝑎𝑟{𝑆²} = (𝑛−1)²
= 𝑛−1

, Kansverdeling S²
Bewijs
∑𝑛 ̅
𝑖=1(𝑋𝑖 −𝑋 )²
𝑠2 = 𝑛−1

⇒ (𝑛 − 1)𝑆 2 = ∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑖 − 𝑋̅)²
(𝑛−1)𝑆 2 (𝑋𝑖 −𝑋̅ )²
⇒ = ∑𝑛𝑖=1
𝜎² 𝜎²
(𝑛−1)𝑆 2 (𝑋𝑖 −𝜇)²
⇒ 𝜎²
≈ ∑𝑛𝑖=1 𝜎²
steekproefgemiddelde ≈ populatiegemiddelde
=som van de gekwadrateerde standaard normaal verdeelde kansvariabelen
(𝑛−1)𝑆 2
𝜎²
is dus een χ-verdeelde kansvariabele met n-1 vrijheidsgraden

1.8 DE STEEKPROEFSTANDAARDDEVIATIE S

∑𝑛 ̅
𝑖=1(𝑋𝑖 −𝑋 )²
𝑆= √ 𝑛−1

𝐸(𝑆) ≠ 𝜎; 𝐸(𝑆) < 𝜎 → S is dus geen zuivere schatter van σ → S levert dus een onderschatting op. Hoe kleiner n,
hoe groter de onderschatting

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 EFT, 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 this summary from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller StudentUA8. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy this summary for R181,25. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

66184 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy summaries for 15 years now

Start selling
R181,25  9x  sold
  • (0)
Add to cart
Added