Anexa 3. Statistică descriptivă şi inferenţială

Size: px
Start display at page:

Download "Anexa 3. Statistică descriptivă şi inferenţială"

Transcription

1 Aexa 3. Statstă desptvă ş feeţală 3. Măsu statste petu populaţ ş eşatoae Tabelul. Măsu statste petu aatezaea vaablelo attatve Măsuă Refeă Expese Itepetae Suma valolo Σ( ) - Număul de valo U ş - Valoaea mede de umee E( ) = Σ( )/ Valoaea aşteptată Momet etal de od k, k> E k ( ) = E((-E()) k ) - Meda aatest populaţe μ = μ() = E() Meda obsevable U eşato m = m() = E() Tedţa Estmatoul mede etală populaţe M() = m() aatest Vaaţa aatest Va() = E((-μ) ) Împăşteea Devaţa stadad a aatest populaţe σ = σ() = Va () Dspesa Vaaţa obsevable va = va() = E((-E()) ) Împăşteea Devaţa stadad a obsevable U eşato s = s() = va( ) Dspesa Estmatoul vaaţe VAR() = aatest va() Împăşteea Estmatoul devaţe stadad a aatest populaţe S = S() = s() Dspesa Tabelul. Statst petu aatezaea depătă de omaltate a vaablelo attatve Smbol ş măsuă Refeă Expese Măm ae tev γ, Asmeta aatest 3/ γ = μ 3 /μ aatest β, Boltea aatest β = μ 4 /μ γ, Exesul de bolte al populaţe γ = β -3 μ k = E k (), k> g, Asmeta obsevable 3/ g = m 3 /m b, Boltea obsevable U b = m 4 /m g, Exesul de bolte al eşato obsevable g = b -3 m k = E k (), k> Estmatoul asmete ) 3/ G aatest = M 3 /M ) = Estmatoul bolt aatest Estmatoul exesulu de bolte a aatest populaţe B = ) ) G = B ) M 4 /M 3) ) ) 3) M k = E k(), k> Extageea epetată de eşatoae (de volum dat) dt-o populaţe fae a valole obţute să umeze o dstbuţe, umtă dstbuţa de eşatoae. Tabelul 3 peztă ezultatele ae se obţ petu vaaţa mămlo statste p extageea epetată de eşatoae dt-o populaţe. A-8

2 Câd valole paametlo statst a populaţe u sut uosute, da se poate fae pesupueea ă dstbuţa populaţe se ompotă sufet de be [], aeşta pot f apoxmaţ u autoul estmatolo aestoa (Tabelul ). Fomulele de alul apoxmatv ale mede ş vaaţe petu mede ş vaaţă sut edate î Tabelul 4. Daă se pot asuma poteze u pve la dstbuţa aatest î populaţe, atu se pot obţe fomule de alul petu paamet statst (a populaţe) ş folosd elaţle d Tabelul estmato paametlo statst a populaţe d măsuătole (statstle) efetuate asupa eşatoulu. Tabelul 3. Med ş vaaţe ale mede ş vaaţe obsevable e ezultă d dstbuţa de eşatoae d populaţa u aatesta Măme ş otaţe Valoae Meda mede, μ μ = μ(m()) = μ () Vaaţa mede, σ σ σ () = σ (m()) = Meda vaaţe, μ(s ) ) μ (s ) = μ(s ()) = σ () Vaaţa vaaţe, σ (s ) ) 3) ) σ (s ) = σ (s ()) = μ4() μ () 3 3 Tabelul 4. Valo apoxmatve petu medle ş vaaţele mede ş vaaţe obsevable î potezele teoeme lmtă etale Măme ş otaţe Apoxmae Meda mede, μ μ m() Vaaţa mede, σ σ s () ) Meda vaaţe, μ(s ) μ (s ) s () Vaaţa vaaţe, σ (s ) ) 3) σ (s ) m4() m () ) [] Teoema Lmtă Cetală Coologa otbuţlo maoe: o Abaham DE MIVRE Appoxmato ad Summam Temoum Bom (a+b) Seem expas. I: The Dote of Chae: o The Method of Calulatg the Pobablty of Evets Play (Abaham DE MIVRE). W. Peafo 738: o Joseph L. LAGRANGE Mémoe su l utlté de la méthode de pede le mleu ete les ésultats de pluseus obsevatos; das lequel o exame les avatages de ette méthode pa le alul des pobabltés; et où l o ésoud dfféets poblèmes elat fs à ette matèe. Msellaea Tauesa 5:67-3. o Pee S. LAPLACE. 8. Théoe Aalytque des Pobabltés. Coue, 465 p. o Aleksad M. LIAPUNV. 9. Nouvelle fome du théoeme su la lmte des pobabltés. Mémoes de l'aadéme Impéale des Sees de St. Pétesboug (5):-4. Euţul teoeme (fe ( ) vaable depedete ş δ> a.î. μ +δ ( )< ): μ+δ(k ) μ( )) k= = o daă lm = atu N(,) (+δ) σk σk k= k= A-9

3 3. Măsu statste petu leg de dstbuţe Tabelele -9 dau expesle uo măm statste (valable petu populaţe) î tmp e expesle petu estmato se pot obţe d Tabelul Aexa 3-. Tabelul. Măm statste ale dstbuţe dsete ufome Măme statstă Expese de alul Supot k {a, a+,, b-, b} Mm; Maxm a; b Fuţa de pobabltate ( b a + ) Fuţa de epatţe ([ k] a + ) ( b a + ) Meda ş medaa; vaaţa a + ; ((b a + ) ) Asmeta; exesul de bolte ; ( b) 6((b a + ) 5((b a + ) Tabelul. Măm statste ale dstbuţe dsete Beoull Măme statstă Expese de alul Supot k {,}; p (,) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate (-p), k = p, k = Fuţa de epatţe (-p), k [,), k Meda; vaaţa p; p(-p) 6p 6p + p( p) + ) ) Asmeta; exesul de bolte ; ( ) ( ) Tabelul 3. Măm statste ale dstbuţe dsete bomale Măme statstă Expese de alul Supot k {,, }; p (,) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate! k k p ( p) k! k)! Fuţa de epatţe k! p ( p) =! )! Meda; vaaţa p; p(-p) Asmeta; exesul de bolte ( p) 6p( p) p( p) ; p( p) Tabelul 4. Măm statste ale dstbuţe dsete Posso Măme statstă Expese de alul Supot k =,, ; λ Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate λ k e λ k! Fuţa de epatţe Meda; vaaţa Asmeta; exesul de bolte k = λ; λ e λ λ! λ ; λ A-3

4 Tabelul 5. Măm statste ale dstbuţe otue ufome Măme statstă Expese de alul Supot x [a, b] Mm; Maxm a; b Fuţa de pobabltate /(b-a) Fuţa de epatţe (x-a)/(b-a) Meda ş medaa; vaaţa (a+b)/; (b-a) / Asmeta; exesul de bolte ; -6/5 Tabelul 6. Măm statste ale dstbuţe otue Cauhy-Loetz Măme statstă Expese de alul Supot x (-, ); x (-, ); γ (, ) Mm; Maxm - ; Fuţa de pobabltate x x γπ + γ Fuţa de epatţe x x ata + π γ Medaa ş moda x Tabelul 7. Măm statste ale dstbuţe otue Studet t Măme statstă Expese de alul Supot x (-, ); ν (, ) Mm; Maxm - ; Fuţa de pobabltate ν + ν+ Γ t z +, Γ(z) = ν ν t e νπγ ν + ( x / ν) Fuţa de epatţe + xγ! ν ν, ν > Meda; medaa; moda; vaaţa (ν > ); ; ; ( ) Asmeta; exesul de bolte, ν > 3; 6 ( ν 4), ν > 4 t dt ( + )( ν + + ) ) = (3 + Tabelul 8. Măm statste ale dstbuţe otue Fshe-Sedeo F Măme statstă Expese de alul Supot x [, ); d,d (, ) Mm; Maxm ; d d d Fuţa de pobabltate Γ( ( d + d ) ) ( d) ( d ) x ( ) ( ) ( ) ( d d ) + Γ d Γ d d x + d Fuţa de epatţe Meda; moda Vaaţa; asmeta, Γ(z) = t z z d x d d d d IB,, IB,,, IB(z, a, b) = dx + d t d d, d d d > ;, d > d d + d (d + d ) (d + d, d > 4; d (d ) (d 4) (d 6) e t dt a ( t) ) 8(d 4), d > 6 d (d + d ) b dt A-3

5 Exesul de bolte 3d 3 + (5d 8)d + (5d 3d + )d d d (d 6)(d 8)(d + d ) / + 44d 6, d > 8 Tabelul 9. Măm statste ale dstbuţe otue χ Măme statstă Expese de alul Supot x [, ); d (, ) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate d d x ( ) x e Γ( d ), Γ(z) = t d t Fuţa de epatţe e dt Γ( d ) Meda; medaa; moda; vaaţa d; d 3 ; d -, d > ; d asmeta; exesul de bolte 8 d ; d x t Tabelul. Măm statste ale dstbuţe otue expoeţale Măme statstă Expese de alul Supot x [, ); λ (, ) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate x λ e Fuţa de epatţe λx e Meda; medaa; moda; vaaţa; asmeta; exesul de bolte λ ; l( ) λ ; ; λ ; ; 6 Tabelul. Măm statste ale dstbuţe otue Webull Măme statstă Expese de alul Supot x [, ); λ, k (, ) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate; k k ( x λ) kx e fuţa de epatţe k ( x λ) λ ; e k Meda; medaa; moda μ = λγ ( + k) ; λ ( l() ) k ; λ (( k ) k) k, k > Vaaţa; asmeta 3 3 σ = λ Γ( + k) μ ; γ = Γ( + 3 k) λ 3μσ μ σ γ 4 3 = λ Γ + 4 k 4γ σ μ 4 μ σ μ σ 3 ( ) 4 Exesul de bolte ( ( ) ) 6 Tabelul. Măm statste ale dstbuţe otue Log-omale Măme statstă Expese de alul Supot x [, ); μ (-, ); σ (, ) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate Fuţa de epatţe e ( l(x) μ) σ ( xσ π) ( l(x) μ) ( )) + ef σ Meda; medaa; moda; vaaţa e μ + σ μ ; e ; e σ ; (e μ σ μ+σ z z e t dt ; = t ef (z) e dt π )e Asmeta; exesul de bolte σ σ 4σ 3σ σ (e + ) e ; e + e + 3e 6 A-3

6 Tabelul 3. Măm statste ale dstbuţe otue Bbaum-Saudes (a veţ oboste) Măme statstă Expese de alul Supot μ, β, γ (, ); x (μ, ) Mm; Maxm μ; Fuţa de pobabltate x μ β + β x μ N γ(x μ), x μ β x + Fuţa de pobabltate stadad / x N, ( x / x ) γ) γ(x μ) Fuţa de epatţe stadad ( x / x ) γ) N, Meda; vaaţa (stadad) + γ ; γ + 5γ 4 β x μ γ z t / e, N,(z) = dt π Tabelul 4. Măm statste ale dstbuţe otue Gamma Măme statstă Expese de alul Supot k, θ (, ); x [, ) Mm; Maxm ; Fuţa de pobabltate Fuţa de epatţe k x x k e θ θ Γ(k), Γ(z) = t x θ k t t e dt t k Meda; moda; vaaţa kθ; (k-)θ, k > ; kθ Asmeta; exesul de bolte k ; 6 k Tabelul 5. Măm statste ale dstbuţe otue Laplae (dublu expoeţală) Măme statstă Expese de alul Supot b (, ); μ, x (-, ) Mm; Maxm - ; Fuţa de pobabltate x μ b e b Fuţa de epatţe ( x μ) b e, x < μ ( x μ) b e, μ x Meda; medaa; moda; vaaţa μ; μ; μ; b Asmeta; exesul de bolte ; 3 Tabelul 6. Măm statste ale dstbuţe otue Gumbel (log-webull) Măme statstă Expese de alul Supot β (, ); μ, x (-, ) Mm; Maxm - ; exp exp (x μ) β β exp (x μ) β β Fuţa de pobabltate ( ( ) ) ( ) Fuţa de epatţe exp( exp( (x μ) β )) Meda; medaa; moda; vaaţa μ+βγ; μ-β l(l()); μ; π β /6 6ς(3) Asmeta; exesul de bolte. 4 ; /5 3 π e t dt z e t dt A-33

7 Tabelul 7. Măm statste ale dstbuţe otue Beta Măme statstă Expese de alul Supot α, β (, ); x [,] Mm; Maxm ; α β Fuţa de pobabltate x ( x) IB(, α, β) ; IB(z, a, b) = t Fuţa de epatţe IB(x, α, β) IB(, α, β) Meda; moda; vaaţa α α ;, α, β > ; α + β α + β ( β α) α + β + α Asmeta; exesul de bolte ; ( α + β + ) αβ 3 z a ( t) αβ ( α + β) ( α + β + ) b dt (β ) α αβ( β + ) + ( β + ) β αβ( α + β + )( α + β + 3) / 6 Tabelul 8. Măm statste ale dstbuţe otue Gauss omale) Măme statstă Expese de alul Supot σ (, ); μ, x (-, ) Mm; Maxm - ; exp (x μ) σ σ π ( ) ( ) ef ( x μ) ( ))) Fuţa de pobabltate ( ) Fuţa de epatţe ( ( Meda; moda; vaaţa μ; μ; μ; σ Asmeta; exesul de bolte ; + σ ; = t ef (z) e dt π Tabelul 9. Alte măm statste ale dstbuţe otue Gauss omale) Măme Populaţe (ftă) de volum Eşato de volum Estmato Meda = μ; σ = σ μ / μ = m; σ = s / m; s / -) Vaaţa -)σ / ) ) μ 3 3 μ 3) 4 6 ) Va γ ) + ) + 3) 4 ) 3) Va γ ) + 3) + 5) -)s / ) )m 3 3 m 3) 4 z s )m 4 3)m ) 4 4 σ ) s = 6 ) 4 va(g ) ) + ) + 3) 4 - Vez Tabelul 9 4 ) 3) ) + 3) + 5) 4 va(g ) 4 - Vez Tabelul 9 A-34

8 Statsta Befod 3.3 Statst Testul Befod foloseşte dstbuţa Z omală) petu a vefa poteza ă u ş de umee umează dstbuţa Befod, feveţele după ae se dstbue o aume fă a feău umă d ş. U ş de umee umează dstbuţa Befod daă pobabltatea de dstbuţe a ue fe (d ) a umeelo (d=d d ) epezetate î baza de umeaţe b (uzual baza ) umează legea (Befod): p (d ) + d = logb, d =..(b-); p (d ) = b log b + k= k b + d, d =..(b-) (Befod) p (d ) = b b log + b = k= b + k b + d, d =..(b-) Ipoteza aeste leg de dstbuţe este ă valole măsuătolo ezultate d obsevaţe sut fevet dstbute logatm ş astfel logatmul setulu de măsuăto este dstbut ufom. Legea de dstbuţe este umtă după fzaul Fak BENFRD ae a fomulat-o tutv î 938 [], da demostaţa aestea a fost dată mult ma tâzu [3]. Aest ezultat tutv de umăae a apaţlo a fost găst aplâdu-se la o mae vaetate de setu de date luzâd fatule la elettate, adesele de stăz, peţule aţulo, umeele populaţe, atele de dees, lugmle âulo, ostate fze ş matemate ş poesele desse de leg putee (ae sut foate omue î atuă). Este foate mpotat de ştut ă ezultatul (odată obsevat ît-o bază de umeaţe) ae lo depedet de baza de umeaţe î ae se expmă umeele, ha daă popoţle de epezetae se shmbă. De a, aest ezultat poate f folost petu a vefa datele î suspuea de alteae (mstfae) a aestoa p ompaaea feveţelo teoete u ele obsevate petu pma fă a aestoa. [] BENFRD Fak The law of aomalous umbes. Poeedgs of the Amea Phlosophal Soety 78(4): [3] HILL Theodoe P Base vaae mples Befod's Law. Poeedgs of the Amea Mathematal Soety 3(3): A-35

9 Statsta Jaque-Bea Testul Jaque-Bea [4,5] alulează ş atbue pobabltatea statstă a valole uu eşato e pove d populaţe omal dstbută să îş abată smulta asmeta ş exesul de bolte de la valole teoete oespuzătoae dstbuţe omale. Statsta Jaque-Bea se alulează u elaţa: g JB = + g 6 / 4 î ae g este asmeta, g este exesul de bolte ş este volumul eşatoulu. Statsta JB ae o dstbuţe asmptotă ăte χ (df=). g, Asmeta obsevable 3/ g = m 3 /m b, Boltea obsevable U b = m 4 /m g, Exesul de bolte al eşato obsevable g = b -3 Statsta Kolmogoov-Smov m k = E k (), k> Testul Kolmogoov-Smov [6] poate f folost petu vefaea poteze ă u eşato de date umează o aumtă lege de dstbuţe (edat î otuae), peum ş petu ompaaea leglo de dstbuţe ale populaţlo d ae pov două eşatoae [7]. Statsta Kolmogoov-Smov vefă daă obsevaţle depedete =( ) pov dt-o populaţe e umează legea de dstbuţe dată de fuţa umulatvă de pobabltate F t (x) p alulaea maxmumulu dfeeţe absolute îte F t (x) ş fuţa umulatvă de pobabltate obsevată F o (x) î toate putele obsevaţe: D = max F ( ) F ( ) t Dstbuţa Kolmogoov o Legea de dstbuţe Kolmogoov se obţe petu vaabla aleatoae K dată de: (K-S Stat) K = max B(t), t ude B este putea Bowaă odţoată de: B() = B() = M(B(t)) = Va(B(t)) = t(t-) P (K x) = = ( ) e x = π x = e ( ) π /8x (K-S Dst) [4] Calos M JARQUE, Al K BERA. 98. Effet tests fo omalty, homosedastty ad seal depedee of egesso esduals. Eo Lett 6(3): [5] Calos M JARQUE, Al K BERA. 98. Effet tests fo omalty, homosedastty ad seal depedee of egesso esduals: Mote Calo evdee. Eo Lett 7(4): [6] KLMGRV Adey. 94. Cofdee Lmts fo a Ukow Dstbuto Futo. The Aals of Mathematal Statsts (4): [7] SMIRNV Nkolay V Table fo estmatg the goodess of ft of empal dstbutos. The Aals of Mathematal Statsts 9():79-8. A-36

10 Testul Kolmogoov-Smov Ipoteza testulu este ă umătoaea ovegeţă ae lo î dstbuţe: D sup B(F(t)) t [,] Ipoteza se espge la velul de semfaţe daă: D > K α, ude K α : P (K K α ) = α (K-S Test) Petu ompaaea a două dstbuţ obsevate: D = max max,m) F ( ) F o o ( ) Ipoteza se espge la velul de semfaţe daă: m D > K α m + (K-S Test) Statsta Adeso-Dalg Testul Adeso-Dalg [8] vefă daă este o evdeţă statstă a u eşato să u povă dt-o fuţe de pobabltate dată. Statsta Adeso vefă daă asupa obsevaţlo dstte odoate esăto ( ), < + se poate espge poteza ă pov dt-o dstbuţe dată de fuţa umulatvă de pobabltate F alulâd valoaea A dată de elaţa: A = k= k ( l(f( ) + l( F( ))) k aplaţe de tees îsă o epeztă testul Adeso-Dalg petu ma multe eşatoae asupa ăoa se poate vefa poveeţa d aeeaş populaţe, az î ae legea de dstbuţe a populaţe u ma tebue să fe spefată [9,]. Fomulele de alul ş tepetaea testulu petu ompaaea de eşatoae se găses la adesa []. Î azul ompaaţe ue leg de dstbuţe dsete uosute u legea de dstbuţe obsevată î eşato vaaţa statst A se alulează u fomula ([], - umăul de obsevaţ d eşato, π= ): ( π 9) Va(A ) = + 3 π + k [8] Theodoe W ANDERSN, Doald A DARLING. 95. Asymptot theoy of eta "goodess-of-ft" tea based o stohast poesses. Aals of Mathematal Statsts 3():93-. [9] Ftz W SCHLZ, Mhael A STEPHENS K-sample Adeso-Dalg Tests. Joual of the Amea Statstal Assoato 8(399): [] Depatmet of Defese Hadbook.. Composte Mateals Hadbook. Volume. Polyme Matx Compostes Gudeles fo Chaatezato of Stutual Mateals. Chapte 8. Statstal Methods The k-sample Adeso-Dalg test MIL-HDBK-7-F:8-7. [] Loetz JÄNTSCHI k-sample Adeso-Dalg. [] Ftz W SCHLZ, Mhael A STEPHENS K-Sample Adeso-Dalg Tests of Ft, fo Cotuous ad Dsete Cases. Tehal Repot. Uvesty of Washgto. GN-:8. A-37

11 Î azul vefă poteze de omaltate, este posbl să se apoxmeze pobabltatea de obsevaţe asoată valo statst A [3]. Se aplă oeţa de volum al eşatoulu: A = A ( exp exp p = exp exp.937 ( x 3.73 x ), ( x x ), ( x.38 x ), ( 5.79 x +.86 x ), ) x <.. x < x <.6 x.6 Statsta Peaso-Fshe Ch Squae Expemetul vaaţelo e odue la dstbuţa χ Dstbuţa χ a fost desopetă de Kal PEARSN [4] î uma îeă de a expla vaaţa obsevată a umeelo ae pov d dstbuţa omală. Astfel, daă se osdeă dstbuţa omală stadad N(,) ş vaabla îtâmplătoae e umează aeastă dstbuţe (Fgua ), pobabltatea (dp) de a extage valole -x ş x d N(,) sut ambele egale ş egale u dfeeţala fuţe de destate de pobabltate a dstbuţe omale (PDF N(,) ). N(,) χ () φ PDF (x,) φ PDF (x,) -x x x φ PDF (x,3) Fgua. Fuţle de destate de pobabltate (PDFs) petu N(,), χ () ş φ(k) x PDFN (,) (x) = exp () π Dstbuţa omală stadad ae meda ; astfel, petu a expma pobabltatea de obsevaţe petu devaţa x tebue aduate două pobabltăţ (petu -x ş x) date de elaţa (): x dp(x ) = dpdfn(,) (x) = exp dx () π Petu a eosttu PDF petu x tebue să efetuăm o shmbae de vaablă x = t; [3] A. Tullo-tz, R. Headez-Walls, K. Baba-Roo, A. Casto-Peez. 7. ADatest:Adeso-Dalg test fo assessg omalty of a sample data. [4] PEARSN Kal. 9. the teo that a gve system of devatos fom the pobable the ase of a oelated system of vaables s suh that t a be easoably supposed to have ase fom adom samplg. Phlosophal Magaze 5th Se 5: A-38

12 atu x = t ş: dp(t) t t = exp d t = exp dt (3) π π t Este uşo de vefat ă (3) este u az patula al lu (4) âd k = : χ PDF (t,k) = k / t Γ(k / ) k / exp Poedua dessă ma sus oespude petu dstbuţa Ch Squae u u gad de lbetate (extageea lu d dstbuţa omală). Daă sut extase ma multe valo (k valo) d dstbuţa omală atu se obţe dstbuţa Ch Squae u k gade de lbetate, ş demostaţa ă euaţa (4) este adevăată poate f găstă î [5]. Calea detă de la dstbuţa omală la dstbuţa χ u este evesblă (Fgua ); astfel, defd vaabla φ a î elaţa (5) - e epeztă o expese modfată a oefetulu de asoee deft de LIEBETRAU [6]: ϕ = ϕ(,k) = (5) k obţeea dstbuţe lu φ se poate obţe pe o ale smlaă u ea dessă ma sus; otâd u=φ î (5) ş substtud t = = ku î (4) se obţe (du = u du): t (4) dχ (ku,k) = k / Γ(k / După eaaaea temelo: dϕ PDF (ku ) k u k (u,k) = Γ(k / ) k / ) k / exp ku exp u / k du d(ku Pod de la destatea de pobabltate (PDF) a dstbuţe Gamma: ) (6) (7) Γ a x PDF ( x;a, b,) = exp( (x / b) a b Γ(a) ) (8) este uşo de vefat ă: k ϕ PDF( x,k) = ΓPDF(x,,,) (9) k Relaţa (9) demostează ă dstbuţa lu Gamma (Fgua ). k este u az patula al dstbuţe [5] FISHER Roald A The Mathematal Dstbutos Used the Commo Tests of Sgfae. Eoometa 3: [6] LIEBETRAU Albet M Measues of assoato. Newbuy Pak, CA: Sage Publatos. Quattatve Applatos the Soal Sees 3:-96 (p.3). A-39

13 Testul χ a măsuă a depedeţe, omogetăţ ş asoe î dstbuţe Dstbuţa χ ae 3 aplaţ medate: Testul Ch Squae petu vefaea depedeţe o testează asoeea îte două vaable u valo gupate pe atego; o se poate apla daă au lo două odţ: ua d valole aşteptate u este ma mă deât ; u ma mult de % d valole aşteptate u sut ma m de 5; o potezele de luu sut: u exstă o asoee îte ele două vaable (poteza ulă) ş este o asoee îte ele două vaable (poteza otaă); o Câd statsta Ch Squae ( ) este ma mae deâ valoaea fuţe umulatve de pobabltate a dstbuţe Ch Squae (χ ) petu umăul de gade de lbaetate egal u umăul de azu mus uu ş petu sul de a f î eoae velul de semfaţe) ales, atu exstă o dfeeţă semfatvă de la poteza lpse de asoee ş ele două vaable sut asoate; Testul Ch Squae petu vefaea omogetăţ o testează daă ma multe populaţ sut smlae (sau omogee sau egale) î aumte aatest (aele aatest ae sut luse î testae); o potezele de luu sut: populaţle sut smlae (sau omogee sau egale) î aatesta supusă obsevaţe (poteza ulă) ş populaţle sut dfete î aatestă (poteza otaă); o uzual aatesta supusă obsevaţe este u momet etal (ex. valoae mede, vaaţă); Testul Ch Squae petu vefaea asoe î dstbuţe o testează daă u model teoet poate f asoat obsevaţlo; o potezele de luu sut: datele obsevate umează dstbuţa dată de modelul teoet (poteza ulă) ş datele obsevate u pov dt-o populaţe e umează modelul teoet (poteza otaă); Pobleme fevet îtâlte î aplaea testulu χ a măsuă a asoe î dstbuţe Testul χ, popus a măsuă a depătă îtâmplătoae îte obsevaţe ş modelul teoet de Kal PEARSN [4] a fost oetat î tepetae de Roald FISHER p edueea umăulu de gade de lbetate oespuzăto u o utate (datotă estmă feveţe teoete d feveţa obsevată, [7]), ş u umăul paametlo euosuţ a [7] FISHER Roald A. 9. the Itepetato of χ fom Cotgey Tables, ad the Calulato of P. Joual of the Royal Statstal Soety 85: A-4

14 dstbuţe teoete estmaţ d obsevaţ d măsu ale tedţe etale ([8]). Testaea agemetulu îte obsevaţe ş poteză se ealzează p dvzaea obsevaţlo ît-u umă deft de tevale ), petu ae se alulează expesa (ude s este umăul de paamet a dstbuţe teoete estmaţ d momete etale, este feveţa expemetală obsevată î lasa de feveţă, E este feveţa aşteptată alulată d legea de dstbuţe teoetă petu lasa de feveţă, este valoaea statst h squae a χ este valoaea paametulu statst h squae d dstbuţa u aelaş ume): ( E) = E = χ s ) () Pe baza dstbuţe teoete χ se alulează pobabltatea de espgee a poteze de agemet. Uzual poteza de agemet este aeptată daă pobabltatea de espgee a poteze de agemet (χ CDF(,-s-)) este ma mă de 5%. Î uda faptulu ă testul χ este ea ma uosută statstă petu vefaea agemetulu îte obsevaţe ş poteză, testaea depedeţe ş a omogetăţ, defea adulu de aplae al aestea este dte ele ma omplexe [9]. see de pobleme la ompaaea ue dstbuţ obsevate u o dstbuţe teoetă apa î alulaea statst ş î aplaea testulu χ. pmă poblemă este alegeea umăulu de lase de feveţă ş exstă ma multe soluţ, dte ae două sut: alulaea p otue a umăulu de lase de feveţă d etopa Hatley [] a obsevaţe vs. expetaţe: log (N), ude N este umăul de obsevaţ (EasyFt [] foloseşte aeastă poeduă); alulaea umăulu de lase de feveţă odată u lăgmea lase folosd hstogama a estmato al destăţ [] ş alegeea pe baza aestea a teulu optmal petu lăgmea lase (Dataplot [3] geeează automat lasele de feveţă folosd aeastă egulă: lăgmea lase de feveţă este.3 s ude s este devaţa stadad a eşatoulu; lmtele feoaă ş supeoaă sut date de mede ±6 s ş lasele de feveţă obsevată magale sut omse; [8] FISHER Roald A. 94. The Codtos Ude Whh χ Measues the Dsepay Betwee bsevato ad Hypothess. Joual of the Royal Statstal Soety 87: [9] SNEDECR Geoge W. ad CCHRAN Wllam G Statstal Methods, Eghth Edto, Iowa State Uvesty Pess. [] HARTLE Ralph V L. 98. Tasmsso of Ifomato. Bell System Tehal Joual 98: [] Softwae. 8. EasyFt v.5. MathWave Tehologes. [] SCTT Davd. 99. Multvaate Desty Estmato. Joh Wley, Chapte 3. [3] Softwae. 5. Dataplot. Natoal Isttute fo Stadads ad Tehology. A-4

15 a doua poblemă este lăgmea laselo de feveţă; ş a exstă el puţ două abodă: Datele pot f gupate î lase de feveţă de pobabltate (teoetă sau obsevată) egală; Datele pot f gupate î tevale de lăgme egală; Pma abodae (pobabltatea egală) este ma fevet adoptată deoaee este o soluţe ma buă petu obsevaţ foate gupate. altă poblemă este umăul de obsevaţ d teoul feăe lase de feveţă. Feae lasă de feveţă tebue să oţă el puţ 5 obsevaţ, astfel îât î pată lase de feveţă alătuate se eues petu a satsfae aeastă mpuee. Pobleme fevet îtâlte î aplaea testulu χ a măsuă a omogetăţ Statsta Ch Squae opeează î poteza î ae o obsevablă este ezultatul supapue a do (sau ma mulţ, dte ae petu do dte aeşta se ealzează u expemet) fato. Î aest az se osttue u expemet met să vefe daă se poate aepta depedeţa îte aeşt do fato. Se ostueşte u tabel de otgeţă fomat d l (epezetâd valole pmulu fato) ş oloae (epezetâd valole elu de-al dolea fato) î ae se umulează feveţele sau valole med ale vaable obsevate ş î ae poteza depedeţe fatolo se taslatează î poteza omogetăţ valolo îegstate î tabel. Valoaea statst se alulează u fomula (ude epeztă d obsevaţlo asoate pmulu fato, epeztă d obsevaţlo asoate elu deal dolea fato,, epeztă valo med (petu testul de omogetate) sau feveţe (petu testul de depedeţă) obsevate petu peehea (,) de valo ale fatolo, E, este valoaea mede (petu testul de omogetate) sau feveţa (petu testul de depedeţă) aşteptată petu peehea (,) de valo ale fatolo, este valoaea statst h squae a χ este valoaea paametulu statst h squae d dstbuţa u aelaş ume): = = = (, E E,, ) χ (( )( )) () Testaea dvduală a omogetăţ valolo dt-o lasă (le sau oloaă î tabel) ş î aelaş tmp eaea ue eah a egulatăţlo se obţe desompuâd expesa lu î: ( = =, E E,, ) (, E ), χ ( ) ; = χ ( ) E Pesupueea atuală este ă obsevaţle, sut ezultatul multplă elo do fato, eea e fae a obsevaţle epetate să apoxmeze tot ma be efetul de =, () A-4

16 multplae, ş de a ezultă o fomulă de expmae petu feveţa aşteptată E, [4]: = =,k k, k= k= E, = (3), Î aelaş adu al pesupue atuale al efetulu multplatv al elo do fato asupa obsevable d put de vedee matemat se pot fomula te pesupue u pve la eoaea pătată (, -E, ) podusă de obsevaţe: măsuătoaea este afetată de eo absolute îtâmplătoae; măsuătoaea este afetată de eo elatve îtâmplătoae; măsuătoaea este afetată de eo îtâmplătoae pe o saă temedaă îte eo absolute ş eo elatve; Pma dte poteze (eo absolute îtâmplătoae) odue d put de vedee matemat la mmzaea vaaţe îte model ş obsevaţe (elaţa 4), a doua dte poteze odue la mmzaea pătatulu oefetulu de vaaţe (elaţa 5) a o soluţe (ua d ma multe soluţ posble) la ea de-a tea dte poteze o epeztă mmzaea statst (elaţa 6). S = = = (, a b ) = m. (4) CV = = = (, a b ) (a b ) = m. (5) = = = (, a b ) a b = m. (6) Î elaţle (4)-(6) apa expmaţ e do fato a ăo depedeţă se vefă p temedul efetulu multplatv (a, epeztă otbuţa pmulu fato la valoaea aşteptată E, a b, epeztă otbuţa elu de-al dolea fato la valoaea aşteptată E, ş expesa valo aşteptate E, este dată, aşa um pesupueea atuală a fost făută de podusul elo două otbuţ: E, =a b ). Mmzaea attăţlo date de elaţle (4)-(6) î sopul detemă otbuţlo fatolo A (A=(a ) ) ş B (B=(b ) ) se fae pe aeeaş ale, dată gee de elaţa (7): (a,b ) = a ; (a, b ) = b ude expesa de devat (a,b ) este ua d expesle S, CV ş date de elaţle (4)- (7) [4] FISHER Roald A. 93. Studes Cop Vaato. II. The Maual Respose of Dffeet Potato Vaetes. Joual of Agultual See 3:3-3. A-43

17 (6). Î uma alululu se obţe ă elaţa (4) este vefată de aele valo (a ) ş (b ) ae vefă de asemeea elaţa (8), elaţa (5) este vefată de aele valo (a ) ş (b ) ae vefă de asemeea elaţa (9), a elaţa (6) este vefată de aele valo (a ) ş (b ) ae vefă de asemeea elaţa (): b, a, = = a =, =.. ; b,.. = = (8) b a = =,, b = = a a =, =.. ; b,.. = = = b, =,, b = = a a =, =.. ; b,.. = = b a = a, = (9) () Se poate de asemeea aăta matemat ă elaţle (8)-() admt o ftate de soluţ ş ă famlle de soluţ ale elaţlo (8)-() se află î veătatea famle de soluţ date de elaţa (3), e-ssă a a elaţa (), expmâd explt e do fato A ş B: = =,k k, k= k= a b = (), Calea detă de ezolvae a euaţlo (8)-() făă a fae apel la euaţa () este efetă. De exemplu petu =, =3 substtuţle î elaţa (8) du la: a (, +, +,3 ) (, +, +,3 ) a a + = (,,,,,3,3) a + + () ae este ezolvablă î (a /a ) ae dovedeşte ă exstă o ftate de soluţ (petu oe valoae eulă a lu a exstă o valoae a ae să vefe euaţa ) ş gadul euaţe () este dat de m(,). Euaţle e se obţ pe alea substtuţe dete dev d e î e ma omplate u eşteea lu `` ş `` ş u oboâea dspe elaţa (8) ăte elaţa (). Astfel, de exemplu petu aelaş = ş =3 substtuţle î elaţa () odu la: A-44

18 , + + (,,, (, 4,, (,,, a ) a, 4, a ) a a ) a 5 + ( 3 + 4, +,,,,, ( 4, (,,, a ) a,, 4 a ) a ) = ae este o euaţe de gadul 5 (+). Calea detă de ezolvae a elaţlo (8)-() este p apoxmaţ suessve făâd apel la soluţa apoxmatvă ofetă de (). Astfel, se foloseşte elaţa () petu a obţe pma apoxmaţe (apoxmaţa ţală) a soluţe după ae î feae suesue de apoxmaţ se îloues vehle valo ale apoxmaţe î patea deaptă a elaţlo (8)-() petu a obţe ole apoxmaţ. Metoda apoxmaţlo suesve ovege apd ăte soluţa optmală. Astfel petu elaţa (8) te teaţ sut sufete petu a obţe (vez Tabelul ) o valoae ezduală de ş de la aeastă teaţe îolo valoaea ezduală îş shmbă fele dolo de a 5- a zemală, î tmp e petu elaţa () aeeaş altate a epezetă soluţe optmale este obţută după 4 teaţ. Folosd datele d [4] edate î Tabelul, valole sugeate de euaţle () petu podusele (a b ) 6; sut edate î Tabelul, valole e ezultă după ezolvaea teatvă a elaţlo (8)-() sut edate î Tabelele 3-5, î tmp e Tabelul 6 etalzează ezultatele obţute pe ele 4 ă. + (3) Tabelul. Valo expemetale î tatametul atoflo TV UD KK KP TP ID GS AJ BQ ND EP AC D Suma DS DC DB US UC UB Suma Legedă: T_V: Tatamet vs. Vaetate UD, KK, KP, TP, ID, GS, AJ, BQ, ND, EP, AC, D: vaetăţ de atof (UD: Up to Date; KK: K of K; KP: Ke's Pk; TP: Twald Pefeto; ID: Io Duke; GS: Geat Sott; AJ: Aax; BQ: Btsh Quee; ND: Nthsdale; EP: Epue; AC: Aa Comade; D: Duke of ok) DS, DC, DB, US, UC, UB: tatamete (D* - u fetlzat atual; U* - făă; S - sol fetlzat u sulfat; C - sol fetlzat u lou; B - sol fetlzat u baze) A-45

19 Tabelul. Valole poduselo (a b ) 6; alulate u elaţa () TV UD KK KP TP ID GS AJ BQ ND EP AC D DS DC DB US UC UB Tabelul 3. Valole optmzate ale poduselo (a b ) 6; folosd elaţle (8) TV UD KK KP TP ID GS AJ BQ ND EP AC D DS DC DB US UC UB Tabelul 4. Valole optmzate ale poduselo (a b ) 6; folosd elaţle (9) TV UD KK KP TP ID GS AJ BQ ND EP AC D DS DC DB US UC UB Tabelul 5. Valole optmzate ale poduselo (a b ) 6; folosd elaţle () TV UD KK KP TP ID GS AJ BQ ND EP AC D DS DC DB US UC UB După um se obsevă î Tabelul 6, feae dte metodele defte de elaţle (8)- () îmbuătăţeşte valoaea sume obetv î apot u expesa deftă de fomula apoxmatvă () ş epeztă oeţ ale aestea. Astfel, elaţa (8) îmbuătăţeşte soluţa popusă de elaţa () î poteza eo expemetale ufom dstbute îte lase (eoaea expemetală absolută), elaţa (9) îmbuătăţeşte soluţa popusă de elaţa () î poteza eo expemetale popoţoale u magtudea feomeulu obsevat (eoaea expemetală elatvă) î tmp e elaţa () îmbuătăţeşte soluţa popusă de elaţa () mmzâd statsta Peaso-Fshe (a ăe expese este o Peasoaă de tpul III [7]). A-46

20 Tabelul 6. Valo ompaatve petu eoaea expemetală îtâmplătoae S CV Cat eq() eq(8) eq() eq(9) eq() eq(8) eq() eq(9) eq() eq(8) eq() eq(9) DS DC DB US UC UB UD KK KP TP ID GS AJ BQ ND EP AC D Σ Valole obţute î Tabelul 6 petu eoaea expemetală î ele 3 fome ale sale (pătată absolută S, pătată elatvă CV, ş Peasoaă ) petu ele 4 azu (feveţă teoetă estmată d otgeţă - eq., feveţă teoetă estmată d mmzaea eo pătate absolute - eq. 8, feveţă teoetă estmată d mmzaea eo pătate elatve - eq. 9, feveţă teoetă estmată d mmzaea statst Peaso-Fshe - eq. sut valo obţute ît-u desg de expemet î ae exstă exat do fato depedeţ (tp tatamet ş tp sol sau fato A ş fato B) eea e pemte o epezetae î pla a dstaţelo Euldee îte ezultate. Î Fgua au fost epezetate dstaţele Euldee îte eole expemetale estmate de feae fomulă (8)-() folosd tughu Syde [5] (dagame fevet foloste î omatogafe petu a epezeta 3 sau ma mulţ paamet e depd de do fato). Fgua a fost ealzată mpuâd epezetaea la aeeaş saă a ae de eoae î apot u e do fato (p fxaea dstaţe dte oodoata eo expemetale î poteza S = m. ş oodoata eo expemetale î poteza CV = m.) âd oodoata î poteza =m. s-a obţut p maxmzaea ae de eoae (maxmzaea alo tughulo S, V ş ). Coodoatele otgeţe s-au obţut astfel îât poeţle [5] SNDER Lloyd R Classfato of the solvet popetes of ommo lquds. Joual of Chomatogaphy A 9():3-3. A-47

21 otgeţe pe latule tughulo să împată latule î apoatele obsevate îte dfeeţele d Tabelul 6. S E S E S V E E V V S Legedă: S - oodoata eo expemetale î poteza S =m. (e. 9); V - oodoata eo expemetale î poteza CV =m. (e. ); S - oodoata eo expemetale pătate absolute (S ) î poteza =m. (e.); V - oodoata eo expemetale pătate elatve (CV ) î poteza =m. (e.); - oodoata statst î poteza =m. (e.); E S - oodoata eo expemetale pătate absolute (S ) î poteza otgeţe (e.4); E V - oodoata eo expemetale pătate elatve (CV ) î poteza otgeţe (e.4); E - oodoata statst Peaso-Fshe ( ) î poteza otgeţe (e.4); S - tughul eolo pătate absolute (S ); V - tughul eolo pătate elatve (CV ); - tughul statstlo ; E - tughul de otgeţă; - tughul de vaaţe a statst ; Fgua. Dstaţe Euldee îte estmăle eolo expemetale V Costuţa d Fgua pemte apee altatve u pve la modelul de otgeţă deft de e. () ş la statsta Peaso-Fshe î apot u atua eo expemetale. Astfel, se obsevă (î Fgua ) ă sgua teseţe îte aa de otgeţă ş ale de eoae se ealzează u eoaea pătată absolută, de otgeţa deftă de euaţa () asguă agemetul îte obsevaţe ş model uma petu aest tp de eo d ele 3 upse î studu. De asemeea, sgua teseţe a tughulu de vaaţe a statst este u tughul statst eea pe de o pate eomadă folosea optmză defte de e. (4) [4] sau de e. (6) [8] ş pe de altă pate demostează de e testul Ch A-48

22 Squae este ma expus [6] deât alte teste um a f Kolmogoov-Smov ([7,8]) ş Adeso-Dalg ([9,3]) la eo de tp I espgâd poteza ulă ă vaabla le u este î elaţe u vaabla oloaă (asoeea este îtâmplătoae) ha âd de fapt poteza este adevăată. Se poate epezeta pozţa elatvă a soluţe popuse de elaţa () î apot u valole optmale popuse de elaţle (8)-(). Petu aeasta datele d Tabelul 6 au fost tasfomate um aată Tabelul 7. Tabelul 7. Tasfomaea valolo ezduale d Tabelul 7 î valo elatve la mm Valo absolute S CV E S =m =m CV =m Valo elatve S CV E.6.6. S =m...4 =m CV =m Î Fgua 3 s-a epezetat î oodoatele defte de valole petu S, CV ş valole elatve ale eo (exesul de eoae) petu ezultatele obţute p estmaea smplă (E, elaţa ), mmzaea eo pătate absolute (S =m., elaţa 8), mmzaea eo pătate elatve (CV =m., elaţa 9) ş mmzaea statst ( =m., elaţa ). Rezultatul epezetă d Fgua 3 este osstet u ezultatul poeţlo î pla d Fgua. Fgua 3 evdeţază ă soluţa popusă de () este foate apoape de soluţa popusă de (8) ş () fd temedaă aestoa ş este foate depate de soluţa popusă de (9). [6] STEELE Mke, CHASELING Jaet, HURST Cameo. 5. Smulated Powe of the Dsete Came-vo Mses Goodess-of-Ft Tests. Iteatoal Cogess o Modellg ad Smulato. Advaes ad Applatos fo maagemet ad deso makg. MDSIM 5:3-34. [7] KLMGRV Adey. 94. Cofdee Lmts fo a Ukow Dstbuto Futo. The Aals of Mathematal Statsts (4): [8] SMIRNV Nkolay V Table fo estmatg the goodess of ft of empal dstbutos. The Aals of Mathematal Statsts 9():79-8. [9] ANDERSN Theodoe W, DARLING Doald A. 95. Asymptot theoy of eta "goodess-of-ft" tea based o stohast poesses. Aals of Mathematal Statsts 3():93-. [3] SCHLZ Ftz W, STEPHENS Mhael A K-sample Adeso-Dalg Tests. Joual of the Amea Statstal Assoato 8(399): A-49

23 (-.4) CV = S = CV =m. =m. E S =m. S (-.44) CV (-.3) = Fgua 3. Pozţa estmă empe () î spaţul eolo mme elatve (8)-(9)-() Pobleme fevet îtâlte î aplaea testulu χ a măsuă a depedeţe N aplaea testulu χ petu vefaea depedeţe u este suttă de dfultăţ î pată [3]. Astfel, FISHER a popus a alteatvă la testul χ [3] testul ae astăz î poată umele (Fshe Exat Test, [33]), ae se bazează pe alulul pobabltăţlo magale. Petu o tabelă de otgeţă, se uoaşte ă exstă exat u sgu gad de lbetate. Tabelul de ma os (Tabelul 8) lustează aeastă stuaţe, î ae mpuele sut date de sumele obsevaţlo. [3] FISHER Roald A Statstal Methods fo Reseah Wokes. lve ad Boyd, Edbugh. [3] FISHER Roald A The Log of Idutve Ifeee. Joual of the Royal Statstal Soety 98: [33] AGRESTI Ala. 99. A Suvey of Exat Ifeee fo Cotgey Tables. Statstal See 7():3-77. A-5

24 Tabelul 8. tabelă de otgeţă ae u sgu gad de lbetate (x) Clasa A Clasa Ω \A Total Ω Clasa B x -x Clasa Ω \B -x 3 - +x Total Ω Pobabltatea de a obseva ofguaţa d Tabel este dată de dstbuţa multomală (elaţa 4), î tmp e valoaea statst Ch Squae ( ) este dată de elaţa (5): p MN!! 3! + 3 )! (x;,,3) = (4) x! x)! x)! + x)! + )! (x + x3 ) + 3) (x;,,3) = (5) + ) Itevalul pe ae obsevabla x poate lua valo este [..m, )]. 3 Petu exemplfaea poblemat s-au folost datele d [3] = 3, =, 3 = 8) âd tevalul de vaaţe al lu x este [..] î tmp e valoaea obsevată a fost. Valoaea statst (elaţa 5) a fost epezetată î Fgua Fgua 4. Valoaea statst î fuţe de obsevabla depedetă x Aşa um se evdeţază î Fgua 4, spaţul obsevaţlo posble u pve la valoaea statst î fuţe de obsevabla depedetă x este dset. Valoaea obsevată (x=) este stuată ît-o veătate a ue mag (x=) avâd două obsevaţ ma defavoable deât ea (u o valoae ma mae) î aeeaş veătate (x= ş x=) ş o obsevaţe ma defavoablă î veătatea opusă (x=). D aest momet exstă două abodă, oespuzăto u obetvul ompaaţe d tabela de otgeţă. Daă obetvul obsevaţe este evdeţeea pobabltăţ a să se obseve depătă ma ma de la omogetate deât depătaea obsevată, atu pobabltatea asoată obsevaţe se obţe d umulaea pobabltăţlo î x=, x=, x= ş x=. Daă obetvul obsevaţe este evdeţeea pobabltăţ a să se obseve depătă ma ma de la omogetate î sesul depătă obsevate, atu pobabltatea asoată obsevaţe se obţe A-5

25 d umulaea pobabltăţlo î x=, x= ş x=. Î Fgua 5 a fost epezetată pobabltatea obsevaţe (elaţa 4) Fgua 5. Valoaea statst pobabltăţ obsevaţe î fuţe de obsevablă Tabelul 9 peztă petu ompaaţe valole a te pobabltăţ: d dstbuţa χ (p ), a pobabltăţ de obsevae a ue depătă de la omogetate ma ma î sesul ele obsevate (p ) ş espetv a ue depătă ma ma î oe ses (p D ). Î aeastă ostuţe pobabltatea d dstbuţa χ (p ) este u estmato al ue depătă ma ma î oe ses (p D ). Tabelul 9. Pobabltăţ de obsevae Pobabltate Expese de alul Valoae p χ CDF( =3.3,df=) p (x ) p MN (,3,,8)+ p MN (,3,,8)+p MN (,3,,8) p (x > ) p MN (,3,,8)+p MN (,3,,8) p D (x ) p (x )+p MN (, 3,,8) p D (x > ) p (x > )+p MN (,3,,8) Tabelul 9 aată um testul χ este î eoae atu âd valole d tabelul de otgeţă se abat de la odţle mpuse asupa feveţelo obsevate (el mult % dte elulele otgeţe să oţă valo ma m deât 5). Tabelul 9 ma aată um î aeste azu testul Ch Squae este expus la eo de tpul I (aodâd o pobabltate ma mă deât ea eală evemetulu de a se podue obsevaţa obsevată, se află î sul de a aepta poteza otaă ha daă ea u este adevăată, eea e este totua u a espge poteza ulă ha daă ea este adevăată). Petu a oeta semfaţa statstă petu tabele de otgeţă (sau feveţă) u A-5

26 puţe obsevaţ, Fak ATES a popus [ 34] o oeţe la otutate î ae î expesa euaţe statst (elaţle (), () ş ()) d modulul dfeeţe îte feveţa obsevată ş feveţa estmată î poteza depedeţe estmae se sade.5 smbolzâd mloul tevalulu de feveţă î tmp e MANTEL ş HAENSZEL au popus [35] podeaea (împăţea) statst u df/(df-), ude df este umăul de gade de lbetate ale asoe. N ua dte aeste austă îsă u este o alteatvă deât la χ, testul Fshe Exat epezetâd testul de au (Golde Test) petu valoaea adevăată a pobabltăţ de apaţe a evemetulu obsevat. sau 3.4. Reges Lae Multple euaţe de egese laă multplă este o euaţe de foma: b + b + +b = Ŷ ~ b + +b = Ŷ ~ () ude este u ş de obsevaţ expemetale supuse eo expemetale îtâmplătoae a {,, } epeztă o mulţme de despto { } asupa ăoa se fomulează poteza ă o asoee laă a aestoa explă obsevaţle expemetale efetuate, a şul (b ) epeztă paamet modelulu (ş î aelaş tmp oefeţ euaţe). Umătoaele aatest defes euaţle () ş (): umăul de vaable depedete: = ; umăul de obsevaţ expemetale: m = = = = ; umăul de paamet a modelulu: b = + petu () ş b = petu (). Î obţeea paametlo euaţe de egese () sau () se asumă umătoaele poteze: valole vaable sut omal dstbute; eoaea de măsuă a lu este îtâmplătoae ş de asemeea dstbută omal; vaablele,, au valo dstbute omal ş u sut afetate de eo. bţeea paametlo ue euaţ de egese (b ) d obsevaţ este îtotdeaua îsoţtă de u s de a f î eoae, a î poteza ă exstă elaţa laă deftă de () sau () folosd dstbuţa Studet t se poate apea semfaţa statstă ş tevalul de îedee al aestoa. Petu a euaţa () sau () să admtă soluţe uă este eesa u îsă ş sufet) a m-. Petu a paamet euaţe de egese (b ) să abă ş semfaţe statstă [34] ATES Fak Cotgey table volvg small umbes ad the χ test. Joual of the Royal Statstal Soety (Supplemet) : [35] MANTEL Natha, HAENSZEL Wllam Statstal aspets of the aalyss of data fom etospetve studes of dsease. Joual of the Natoal Cae Isttute, (4): () A-53

27 este eesa u îsă ş sufet) a m-6. Î azul abseţe semfaţe statste petu oefetul b, euaţa () se poate estâge la euaţa (). Abseţa semfaţe statste petu u oefet b al ue vaable ( ) î euaţa de egese () asoată u abseţa semfaţe statste a aestua ş î euaţa de egese () mpue espgeea poteze legătu lae îte obsevabla ş vaabla. Î aeste poteze poblema detemă oefeţlo (b ) ale euaţe se ezolvă p mmzaea sume eolo obsevat vs. uosut: Σ m (Ŷ - ) m. (3) Rezolvaea euaţe de mmzae pesupue ezolvaea uu sstem de euaţ la ş omoge ale ăe euosute sut oefeţ (b ). Rezolvaea euaţe de egese () p mmzaea pătatelo eolo (LSE - least squaes eo) dată de elaţa (3) mplă: expmaea mateală a sstemulu de euaţ lae ş omogee date de (3): M() M ) a= M() M() M ) ; M ) M ) M ) (4) M() / m b= M() ; = / m M) / m ostuţa mate extse a sstemulu: M() M() M ) / m M() M( ) M() M ) / m M) M ) M) M ) / m tasfomaea mate extse a sstemulu folosd algotmul Gauss-Joda (p opeaţ elemetae efetuate asupa llo mate) avâd a obetv (ş pâă âd) se obţe matea utaă î spaţul mate a ş âd se obţ oefeţ (b ) ş eole stadad ale aestoa (s(b )) : A-54

28 b b b s(b) s(b) s(b ) Rezolvaea euaţe de egese () p mmzaea pătatelo eolo (LSE - least squaes eo) dată de elaţa (3) mplă: expmaea mateală a sstemulu de euaţ lae ş omogee date de (3): M() M() M ) / m b= ; a= ; = (6) M) M) M ) / m ostuţa mate extse a sstemulu: + M() M() M ) / m M) M) M ) / m tasfomaea mate extse a sstemulu folosd algotmul Gauss-Joda (p opeaţ elemetae efetuate asupa llo mate) avâd a obetv (ş pâă âd) se obţe matea utaă î spaţul mate a ş âd se obţ oefeţ (b ) ş eole stadad ale aestoa (s(b )) : b b + s(b ) s(b ) Coefetul de oelaţe ofeă o măsuă a legătu lae îte ele două vaable ( ş Ŷ) ş se alulează pe baza fomule (ude M este valoaea mede): (5) (7) (,Ŷ) = ov(, Ŷ) = s() s(ŷ) M(Ŷ) M() M(Ŷ) M( ) M () M(Ŷ ) M (Ŷ) (8) Semfaţa statstă a legătu lae aatezate de oelaţa dată de elaţa (8) este obţută d statsta Fshe F (ude b este umăul de oefeţ folosţ î estmae), a pobabltatea asoată espge modelulu la d fuţa umulatvă de pobabltate (CDF) a dstbuţe Fshe: F() m b = ; p F ( F(),, m b ) F = (9) CDF Î poteza ă sstemul de euaţ admte o soluţe uă petu euaţa de egese, potezele asumate pemt ş obţeea semfaţlo statste ale paametlo t(b ) ş a A-55

29 pobabltăţlo asoate valolo semfatv statst eule ale aestoa folosd dstbuţa Studet t (ude s(b ) este dat de (5) petu () ş de (7) petu ()): b m b t (b) = ; p m t = t CDF( t(b ),m b ) () s(b) ( Ŷ ) = A-56

Professor Wei Zhu. 1. Sampling from the Normal Population

Professor Wei Zhu. 1. Sampling from the Normal Population AMS570 Pofesso We Zhu. Samplg fom the Nomal Populato *Example: We wsh to estmate the dstbuto of heghts of adult US male. It s beleved that the heght of adult US male follows a omal dstbuto N(, ) Def. Smple

More information

RECAPITULATION & CONDITIONAL PROBABILITY. Number of favourable events n E Total number of elementary events n S

RECAPITULATION & CONDITIONAL PROBABILITY. Number of favourable events n E Total number of elementary events n S Fomulae Fo u Pobablty By OP Gupta [Ida Awad We, +91-9650 350 480] Impotat Tems, Deftos & Fomulae 01 Bascs Of Pobablty: Let S ad E be the sample space ad a evet a expemet espectvely Numbe of favouable evets

More information

Best Linear Unbiased Estimators of the Three Parameter Gamma Distribution using doubly Type-II censoring

Best Linear Unbiased Estimators of the Three Parameter Gamma Distribution using doubly Type-II censoring Best Lea Ubased Estmatos of the hee Paamete Gamma Dstbuto usg doubly ype-ii cesog Amal S. Hassa Salwa Abd El-Aty Abstact Recetly ode statstcs ad the momets have assumed cosdeable teest may applcatos volvg

More information

The Linear Probability Density Function of Continuous Random Variables in the Real Number Field and Its Existence Proof

The Linear Probability Density Function of Continuous Random Variables in the Real Number Field and Its Existence Proof MATEC Web of Cofeeces ICIEA 06 600 (06) DOI: 0.05/mateccof/0668600 The ea Pobablty Desty Fucto of Cotuous Radom Vaables the Real Numbe Feld ad Its Estece Poof Yya Che ad Ye Collee of Softwae, Taj Uvesty,

More information

Estimation of Population Mean with. a New Imputation Method

Estimation of Population Mean with. a New Imputation Method Aled Mathematal Sees, Vol. 9, 015, o. 34, 1663-167 HIKARI Ltd, www.m-hka.om htt://d.do.og/10.1988/ams.015.593 Estmato of Poulato Mea wth a New Imutato Method Abdeltawab A. Ga Isttute of Statstal Studes

More information

The Exponentiated Lomax Distribution: Different Estimation Methods

The Exponentiated Lomax Distribution: Different Estimation Methods Ameca Joual of Appled Mathematcs ad Statstcs 4 Vol. No. 6 364-368 Avalable ole at http://pubs.scepub.com/ajams//6/ Scece ad Educato Publshg DOI:.69/ajams--6- The Expoetated Lomax Dstbuto: Dffeet Estmato

More information

Learning Bayesian belief networks

Learning Bayesian belief networks Lectue 6 Leag Bayesa belef etwoks Mlos Hauskecht mlos@cs.ptt.edu 5329 Seott Squae Admstato Mdtem: Wedesday, Mach 7, 2004 I class Closed book Mateal coveed by Spg beak, cludg ths lectue Last yea mdtem o

More information

χ be any function of X and Y then

χ be any function of X and Y then We have show that whe we ae gve Y g(), the [ ] [ g() ] g() f () Y o all g ()() f d fo dscete case Ths ca be eteded to clude fuctos of ay ube of ado vaables. Fo eaple, suppose ad Y ae.v. wth jot desty fucto,

More information

The formulae in this booklet have been arranged according to the unit in which they are first

The formulae in this booklet have been arranged according to the unit in which they are first Fomule Booklet Fomule Booklet The fomule ths ooklet hve ee ge og to the ut whh the e fst toue. Thus te sttg ut m e eque to use the fomule tht wee toue peeg ut e.g. tes sttg C mght e epete to use fomule

More information

METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algoritmi şi Studii Numerice

METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algoritmi şi Studii Numerice METODE DE CĂUTARE DIRECTĂ Algotm ş Stud Numece Necula Ade Reseac Isttute fo Ifomatcs Cete fo Advaced Modelg ad Optmzato 8- Aveescu Aveue Bucaest Romaa. Academy of Romaa Scetsts 54 Splaul Idepedete Bucaest

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

Estimation of Parameters of the Exponential Geometric Distribution with Presence of Outliers Generated from Uniform Distribution

Estimation of Parameters of the Exponential Geometric Distribution with Presence of Outliers Generated from Uniform Distribution ustala Joual of Basc ad ppled Sceces, 6(: 98-6, ISSN 99-878 Estmato of Paametes of the Epoetal Geometc Dstbuto wth Pesece of Outles Geeated fom Ufom Dstbuto Pavz Nas, l Shadoh ad Hassa Paza Depatmet of

More information

Recent Advances in Computers, Communications, Applied Social Science and Mathematics

Recent Advances in Computers, Communications, Applied Social Science and Mathematics Recet Advaces Computes, Commucatos, Appled ocal cece ad athematcs Coutg Roots of Radom Polyomal Equatos mall Itevals EFRAI HERIG epatmet of Compute cece ad athematcs Ael Uvesty Cete of amaa cece Pa,Ael,4487

More information

A New Approach to Moments Inequalities for NRBU and RNBU Classes With Hypothesis Testing Applications

A New Approach to Moments Inequalities for NRBU and RNBU Classes With Hypothesis Testing Applications Iteatoal Joual of Basc & Appled Sceces IJBAS-IJENS Vol: No:6 7 A New Appoach to Momets Iequaltes fo NRBU ad RNBU Classes Wth Hypothess Testg Applcatos L S Dab Depatmet of Mathematcs aculty of Scece Al-Azha

More information

Lecture 10: Condensed matter systems

Lecture 10: Condensed matter systems Lectue 0: Codesed matte systems Itoducg matte ts codesed state.! Ams: " Idstgushable patcles ad the quatum atue of matte: # Cosequeces # Revew of deal gas etopy # Femos ad Bosos " Quatum statstcs. # Occupato

More information

Phys 2310 Fri. Oct. 23, 2017 Today s Topics. Begin Chapter 6: More on Geometric Optics Reading for Next Time

Phys 2310 Fri. Oct. 23, 2017 Today s Topics. Begin Chapter 6: More on Geometric Optics Reading for Next Time Py F. Oct., 7 Today Topc Beg Capte 6: Moe o Geometc Optc eadg fo Next Tme Homewok t Week HW # Homewok t week due Mo., Oct. : Capte 4: #47, 57, 59, 6, 6, 6, 6, 67, 7 Supplemetal: Tck ee ad e Sytem Pcple

More information

A DATA DRIVEN PARAMETER ESTIMATION FOR THE THREE- PARAMETER WEIBULL POPULATION FROM CENSORED SAMPLES

A DATA DRIVEN PARAMETER ESTIMATION FOR THE THREE- PARAMETER WEIBULL POPULATION FROM CENSORED SAMPLES Mathematcal ad Computatoal Applcatos, Vol. 3, No., pp. 9-36 008. Assocato fo Scetfc Reseach A DATA DRIVEN PARAMETER ESTIMATION FOR THE THREE- PARAMETER WEIBULL POPULATION FROM CENSORED SAMPLES Ahmed M.

More information

T h e C S E T I P r o j e c t

T h e C S E T I P r o j e c t T h e P r o j e c t T H E P R O J E C T T A B L E O F C O N T E N T S A r t i c l e P a g e C o m p r e h e n s i v e A s s es s m e n t o f t h e U F O / E T I P h e n o m e n o n M a y 1 9 9 1 1 E T

More information

On Five-Parameter Lomax Distribution: Properties and Applications

On Five-Parameter Lomax Distribution: Properties and Applications O Fve-Paamete Lomax Dstbuto: Popetes ad Applcatos M. E. Mead Depatmet of Statstcs ad Isuace Faculty of Commece, Zagazg Uvesty, Egypt Mead999@gmal.com Abstact A fve-paamete cotuous model, called the beta

More information

On EPr Bimatrices II. ON EP BIMATRICES A1 A Hence x. is said to be EP if it satisfies the condition ABx

On EPr Bimatrices II. ON EP BIMATRICES A1 A Hence x. is said to be EP if it satisfies the condition ABx Iteatoal Joual of Mathematcs ad Statstcs Iveto (IJMSI) E-ISSN: 3 4767 P-ISSN: 3-4759 www.jms.og Volume Issue 5 May. 4 PP-44-5 O EP matces.ramesh, N.baas ssocate Pofesso of Mathematcs, ovt. ts College(utoomous),Kumbakoam.

More information

K owi g yourself is the begi i g of all wisdo.

K owi g yourself is the begi i g of all wisdo. I t odu tio K owi g yourself is the begi i g of all wisdo. A istotle Why You Need Insight Whe is the last ti e ou a e e e taki g ti e to thi k a out ou life, ou alues, ou d ea s o ou pu pose i ei g o this

More information

OH BOY! Story. N a r r a t iv e a n d o bj e c t s th ea t e r Fo r a l l a g e s, fr o m th e a ge of 9

OH BOY! Story. N a r r a t iv e a n d o bj e c t s th ea t e r Fo r a l l a g e s, fr o m th e a ge of 9 OH BOY! O h Boy!, was or igin a lly cr eat ed in F r en ch an d was a m a jor s u cc ess on t h e Fr en ch st a ge f or young au di enc es. It h a s b een s een by ap pr ox i ma t ely 175,000 sp ect at

More information

2.1.1 The Art of Estimation Examples of Estimators Properties of Estimators Deriving Estimators Interval Estimators

2.1.1 The Art of Estimation Examples of Estimators Properties of Estimators Deriving Estimators Interval Estimators . ploatoy Statstcs. Itoducto to stmato.. The At of stmato.. amples of stmatos..3 Popetes of stmatos..4 Devg stmatos..5 Iteval stmatos . Itoducto to stmato Samplg - The samplg eecse ca be epeseted by a

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW E

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW E THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 BL K THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 B L K THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 THS PAGE DECLASSFED AW EO 2958 THS PAGE DECLASSFED AW EO 2958 THS

More information

Bayesian Nonlinear Regression Models based on Slash Skew-t Distribution

Bayesian Nonlinear Regression Models based on Slash Skew-t Distribution Euopea Ole Joual of Natual ad Socal Sceces 05; www.euopea-scece.com Vol.4, No. Specal Issue o New Dmesos Ecoomcs, Accoutg ad Maagemet ISSN 805-360 Bayesa Nolea Regesso Models based o Slash Skew-t Dstbuto

More information

Exact Analysis Of Compound Weibull-Gamma Channel Model

Exact Analysis Of Compound Weibull-Gamma Channel Model INTNATIONA JOUNA OF SCINTIFIC & TCHNOOGY SACH OUM 3, ISSU 5, May 4 ISSN 77-866 xat Aalyss Of Compoud Webull-Gamma Chael Model Amadeep Kau, Jyoteesh Malhota ABSTACT: The qualty of sgal eeved at e destato

More information

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW EO IRIS u blic Record. Key I fo mation. Ma n: AIR MATERIEL COMM ND. Adm ni trative Mar ings.

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW EO IRIS u blic Record. Key I fo mation. Ma n: AIR MATERIEL COMM ND. Adm ni trative Mar ings. T H S PA G E D E CLA SSFED AW E O 2958 RS u blc Recod Key fo maon Ma n AR MATEREL COMM ND D cumen Type Call N u b e 03 V 7 Rcvd Rel 98 / 0 ndexe D 38 Eneed Dae RS l umbe 0 0 4 2 3 5 6 C D QC d Dac A cesson

More information

GCE AS/A Level MATHEMATICS GCE AS/A Level FURTHER MATHEMATICS

GCE AS/A Level MATHEMATICS GCE AS/A Level FURTHER MATHEMATICS GCE AS/A Level MATHEMATICS GCE AS/A Level FURTHER MATHEMATICS FORMULA BOOKLET Fom Septembe 07 Issued 07 Mesuto Pue Mthemtcs Sufce e of sphee = 4 Ae of cuved sufce of coe = slt heght Athmetc Sees S l d

More information

Fun and Fascinating Bible Reference for Kids Ages 8 to 12. starts on page 3! starts on page 163!

Fun and Fascinating Bible Reference for Kids Ages 8 to 12. starts on page 3! starts on page 163! F a Faa R K 8 12 a a 3! a a 163! 2013 a P, I. ISN 978-1-62416-216-9. N a a a a a, a,. C a a a a P, a 500 a a aa a. W, : F G: K Fa a Q &, a P, I. U. L aa a a a Fa a Q & a. C a 2 (M) Ta H P M (K) Wa P a

More information

Lecture 9 Multiple Class Models

Lecture 9 Multiple Class Models Lectue 9 Multple Class Models Multclass MVA Appoxmate MVA 8.4.2002 Copyght Teemu Keola 2002 1 Aval Theoem fo Multple Classes Wth jobs the system, a job class avg to ay seve sees the seve as equlbum wth

More information

CE 561 Lecture Notes. Optimal Timing of Investment. Set 3. Case A- C is const. cost in 1 st yr, benefits start at the end of 1 st yr

CE 561 Lecture Notes. Optimal Timing of Investment. Set 3. Case A- C is const. cost in 1 st yr, benefits start at the end of 1 st yr CE 56 Letue otes Set 3 Optmal Tmg of Ivestmet Case A- C s ost. ost st y, beefts stat at the ed of st y C b b b3 0 3 Case B- Cost. s postpoed by oe yea C b b3 0 3 (B-A C s saved st yea C C, b b 0 3 Savg

More information

Module Title: Business Mathematics and Statistics 2

Module Title: Business Mathematics and Statistics 2 CORK INSTITUTE OF TECHNOLOGY INSTITIÚID TEICNEOLAÍOCHTA CHORCAÍ Semeste Eamatos 009/00 Module Ttle: Busess Mathematcs ad Statstcs Module Code: STAT 6003 School: School of Busess ogamme Ttle: Bachelo of

More information

Continuous Distributions

Continuous Distributions 7//3 Cotuous Dstrbutos Radom Varables of the Cotuous Type Desty Curve Percet Desty fucto, f (x) A smooth curve that ft the dstrbuto 3 4 5 6 7 8 9 Test scores Desty Curve Percet Probablty Desty Fucto, f

More information

Robust Regression Analysis for Non-Normal Situations under Symmetric Distributions Arising In Medical Research

Robust Regression Analysis for Non-Normal Situations under Symmetric Distributions Arising In Medical Research Joual of Mode Appled Statstcal Methods Volume 3 Issue Atcle 9 5--04 Robust Regesso Aalyss fo No-Nomal Stuatos ude Symmetc Dstbutos Asg I Medcal Reseach S S. Gaguly Sulta Qaboos Uvesty, Muscat, Oma, gaguly@squ.edu.om

More information

Chapter 5 Properties of a Random Sample

Chapter 5 Properties of a Random Sample Lecture 6 o BST 63: Statstcal Theory I Ku Zhag, /0/008 Revew for the prevous lecture Cocepts: t-dstrbuto, F-dstrbuto Theorems: Dstrbutos of sample mea ad sample varace, relatoshp betwee sample mea ad sample

More information

ASYMPTOTICS OF THE GENERALIZED STATISTICS FOR TESTING THE HYPOTHESIS UNDER RANDOM CENSORING

ASYMPTOTICS OF THE GENERALIZED STATISTICS FOR TESTING THE HYPOTHESIS UNDER RANDOM CENSORING IJRRAS 3 () Novembe www.apape.com/volume/vol3iue/ijrras_3.pdf ASYMPOICS OF HE GENERALIZE SAISICS FOR ESING HE HYPOHESIS UNER RANOM CENSORING A.A. Abduhukuov & N.S. Numuhamedova Natoal Uvety of Uzbekta

More information

THREE-PARAMETRIC LOGNORMAL DISTRIBUTION AND ESTIMATING ITS PARAMETERS USING THE METHOD OF L-MOMENTS

THREE-PARAMETRIC LOGNORMAL DISTRIBUTION AND ESTIMATING ITS PARAMETERS USING THE METHOD OF L-MOMENTS RELIK ; Paha 5. a 6.. THREE-PARAMETRIC LOGNORMAL DISTRIBUTION AND ESTIMATING ITS PARAMETERS USING THE METHOD OF L-MOMENTS Daa Bílová Abstact Commo statstcal methodology fo descpto of the statstcal samples

More information

CÂMPUL ELECTRIC ŞI MAGNETIC ÎN VECINĂTATEA UNEI LINII ELECTRICE DE ÎNALTĂ TENSIUNE ŞI POSIBILELE EFECTE ASUPRA SISTEMELOR BIOLOGICE

CÂMPUL ELECTRIC ŞI MAGNETIC ÎN VECINĂTATEA UNEI LINII ELECTRICE DE ÎNALTĂ TENSIUNE ŞI POSIBILELE EFECTE ASUPRA SISTEMELOR BIOLOGICE CÂMPUL ELECTRIC ŞI MAGNETIC ÎN VECINĂTATEA UNEI LINII ELECTRICE E ÎNALTĂ TENSIUNE ŞI POSIBILELE EFECTE ASUPRA SISTEMELOR BIOLOGICE THE ELECTROMAGNETIC FIEL AROUN A HIGH VOLTAGE 110 KV ELECTRICAL OVERHEA

More information

Trace of Positive Integer Power of Adjacency Matrix

Trace of Positive Integer Power of Adjacency Matrix Global Joual of Pue ad Appled Mathematcs. IN 097-78 Volume, Numbe 07), pp. 079-087 Reseach Ida Publcatos http://www.publcato.com Tace of Postve Itege Powe of Adacecy Matx Jagdsh Kuma Pahade * ad Mao Jha

More information

A NOTE ON DOMINATION PARAMETERS IN RANDOM GRAPHS

A NOTE ON DOMINATION PARAMETERS IN RANDOM GRAPHS Discussioes Mathematicae Gaph Theoy 28 (2008 335 343 A NOTE ON DOMINATION PARAMETERS IN RANDOM GRAPHS Athoy Boato Depatmet of Mathematics Wilfid Lauie Uivesity Wateloo, ON, Caada, N2L 3C5 e-mail: aboato@oges.com

More information

THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY GRADUATE DIPLOMA

THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY GRADUATE DIPLOMA THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 3 EXAMINATIONS SOLUTIONS GRADUATE DIPLOMA PAPER I STATISTICAL THEORY & METHODS The Socety provdes these solutos to assst caddates preparg for the examatos future years ad

More information

Detection and Estimation Theory

Detection and Estimation Theory ESE 54 Detecton and Etmaton Theoy Joeph A. O Sullvan Samuel C. Sach Pofeo Electonc Sytem and Sgnal Reeach Laboatoy Electcal and Sytem Engneeng Wahngton Unvety 411 Jolley Hall 314-935-4173 (Lnda anwe) jao@wutl.edu

More information

SYSTEMS OF NON-LINEAR EQUATIONS. Introduction Graphical Methods Close Methods Open Methods Polynomial Roots System of Multivariable Equations

SYSTEMS OF NON-LINEAR EQUATIONS. Introduction Graphical Methods Close Methods Open Methods Polynomial Roots System of Multivariable Equations SYSTEMS OF NON-LINEAR EQUATIONS Itoduto Gaphal Method Cloe Method Ope Method Polomal Root Stem o Multvaale Equato Chapte Stem o No-Lea Equato /. Itoduto Polem volvg o-lea equato egeeg lude optmato olvg

More information

Chapter 2: Descriptive Statistics

Chapter 2: Descriptive Statistics Chapte : Decptve Stattc Peequte: Chapte. Revew of Uvaate Stattc The cetal teecy of a oe o le yetc tbuto of a et of teval, o hghe, cale coe, ofte uaze by the athetc ea, whch efe a We ca ue the ea to ceate

More information

STATISTICS 13. Lecture 5 Apr 7, 2010

STATISTICS 13. Lecture 5 Apr 7, 2010 STATISTICS 13 Leture 5 Apr 7, 010 Revew Shape of the data -Bell shaped -Skewed -Bmodal Measures of eter Arthmet Mea Meda Mode Effets of outlers ad skewess Measures of Varablt A quattatve measure that desrbes

More information

Detection and Estimation Theory

Detection and Estimation Theory ESE 54 Detecto ad Etmato Theoy Joeph A. O Sullva Samuel C. Sach Pofeo Electoc Sytem ad Sgal Reeach Laboatoy Electcal ad Sytem Egeeg Wahgto Uvety Ubaue Hall 34-935-473 (Lyda awe) jao@wutl.edu J. A. O'S.

More information

I M P O R T A N T S A F E T Y I N S T R U C T I O N S W h e n u s i n g t h i s e l e c t r o n i c d e v i c e, b a s i c p r e c a u t i o n s s h o

I M P O R T A N T S A F E T Y I N S T R U C T I O N S W h e n u s i n g t h i s e l e c t r o n i c d e v i c e, b a s i c p r e c a u t i o n s s h o I M P O R T A N T S A F E T Y I N S T R U C T I O N S W h e n u s i n g t h i s e l e c t r o n i c d e v i c e, b a s i c p r e c a u t i o n s s h o u l d a l w a y s b e t a k e n, i n c l u d f o l

More information

L-MOMENTS EVALUATION FOR IDENTICALLY AND NONIDENTICALLY WEIBULL DISTRIBUTED RANDOM VARIABLES

L-MOMENTS EVALUATION FOR IDENTICALLY AND NONIDENTICALLY WEIBULL DISTRIBUTED RANDOM VARIABLES THE PUBLISHING HOUSE PROCEEDINGS OF THE ROMANIAN ACADEMY, Sees A, OF THE ROMANIAN ACADEMY Volume 8, Numbe 3/27,. - L-MOMENTS EVALUATION FOR IDENTICALLY AND NONIDENTICALLY WEIBULL DISTRIBUTED RANDOM VARIABLES

More information

CORRELATION AND REGRESSION

CORRELATION AND REGRESSION : Coelato ad Regesso CORRELATION AND REGRESSION N. Okedo Sgh Ida Agcultual Statstcs Reseach Isttute, New Delh - okedo@as.es.. Coelato Whe a bvaate dstbuto (volves two vaables) s ude cosdeato, thee s geeall

More information

Minimum Hyper-Wiener Index of Molecular Graph and Some Results on Szeged Related Index

Minimum Hyper-Wiener Index of Molecular Graph and Some Results on Szeged Related Index Joual of Multdscplay Egeeg Scece ad Techology (JMEST) ISSN: 359-0040 Vol Issue, Febuay - 05 Mmum Hype-Wee Idex of Molecula Gaph ad Some Results o eged Related Idex We Gao School of Ifomato Scece ad Techology,

More information

Executive Committee and Officers ( )

Executive Committee and Officers ( ) Gifted and Talented International V o l u m e 2 4, N u m b e r 2, D e c e m b e r, 2 0 0 9. G i f t e d a n d T a l e n t e d I n t e r n a t i o n a2 l 4 ( 2), D e c e m b e r, 2 0 0 9. 1 T h e W o r

More information

φ (x,y,z) in the direction of a is given by

φ (x,y,z) in the direction of a is given by UNIT-II VECTOR CALCULUS Dectoal devatve The devatve o a pot ucto (scala o vecto) a patcula decto s called ts dectoal devatve alo the decto. The dectoal devatve o a scala pot ucto a ve decto s the ate o

More information

Possibili sviluppi futuri per la misura di V

Possibili sviluppi futuri per la misura di V Possibili sviluppi futui pe la misua di V Alessio Sati @ BaBa Italia INFN and Univesity of Feaa Capi -4-3 Alessio Sati @ BaBaIt Capi p./5 * 9 # / C B G Pesent Status The pesent BR esult is: Souce 5 MC

More information

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A Ήχος α H ris to os s n ș t slă ă ă vi i i i i ți'l Hris to o os di in c ru u uri, în tâm pi i n ți i'l Hris

More information

8.022 (E&M) Lecture 13. What we learned about magnetism so far

8.022 (E&M) Lecture 13. What we learned about magnetism so far 8.0 (E&M) Letue 13 Topis: B s ole in Mawell s equations Veto potential Biot-Savat law and its appliations What we leaned about magnetism so fa Magneti Field B Epeiments: uents in s geneate foes on hages

More information

University of Pavia, Pavia, Italy. North Andover MA 01845, USA

University of Pavia, Pavia, Italy. North Andover MA 01845, USA Iteatoal Joual of Optmzato: heoy, Method ad Applcato 27-5565(Pt) 27-6839(Ole) wwwgph/otma 29 Global Ifomato Publhe (HK) Co, Ltd 29, Vol, No 2, 55-59 η -Peudoleaty ad Effcecy Gogo Gog, Noma G Rueda 2 *

More information

Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA

Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA Tetarea potezelor tattce Stud. Mater - AMP ISAIC- MANIU ALEXANDRU web www.amau.ae.ro e-mal AL.ISAIC-MANIU@CSIE.ASE.RO 7.XI.03 Cateva elemete recaptulatve

More information

Kepler's 1 st Law by Newton

Kepler's 1 st Law by Newton Astonom 10 Section 1 MWF 1500-1550 134 Astonom Building This Class (Lectue 7): Gavitation Net Class: Theo of Planeta Motion HW # Due Fida! Missed nd planetaium date. (onl 5 left), including tonight Stadial

More information

H STO RY OF TH E SA NT

H STO RY OF TH E SA NT O RY OF E N G L R R VER ritten for the entennial of th e Foundin g of t lair oun t y on ay 8 82 Y EEL N E JEN K RP O N! R ENJ F ] jun E 3 1 92! Ph in t ed b y h e t l a i r R ep u b l i c a n O 4 1922

More information

Optical Remote Sensing with DIfferential Absorption Lidar (DIAL)

Optical Remote Sensing with DIfferential Absorption Lidar (DIAL) Optcal emote esg wth DIffeetal Absopt Lda DIAL Pat : Theoy hstoph eff IE Uvesty of oloado & OAA/EL/D/Atmosphec emote esg oup http://www.esl.oaa.gov/csd/goups/csd3/ uest lectue fo AE-659 Lda emote esg U

More information

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 p r o t e c t h um a n h e a l t h a n d p r o p e r t y fr om t h e d a n g e rs i n h e r e n t i n m i n i n g o p e r a t i o n s s u c h a s a q u a r r y. J

More information

RANDOM SYSTEMS WITH COMPLETE CONNECTIONS AND THE GAUSS PROBLEM FOR THE REGULAR CONTINUED FRACTIONS

RANDOM SYSTEMS WITH COMPLETE CONNECTIONS AND THE GAUSS PROBLEM FOR THE REGULAR CONTINUED FRACTIONS RNDOM SYSTEMS WTH COMPETE CONNECTONS ND THE GUSS PROBEM FOR THE REGUR CONTNUED FRCTONS BSTRCT Da ascu o Coltescu Naval cademy Mcea cel Bata Costata lascuda@gmalcom coltescu@yahoocom Ths pape peset the

More information

GREEN S FUNCTION FOR HEAT CONDUCTION PROBLEMS IN A MULTI-LAYERED HOLLOW CYLINDER

GREEN S FUNCTION FOR HEAT CONDUCTION PROBLEMS IN A MULTI-LAYERED HOLLOW CYLINDER Joual of ppled Mathematcs ad Computatoal Mechacs 4, 3(3), 5- GREE S FUCTIO FOR HET CODUCTIO PROBLEMS I MULTI-LYERED HOLLOW CYLIDER Stasław Kukla, Uszula Sedlecka Isttute of Mathematcs, Czestochowa Uvesty

More information

The Effect of Different Imputation Methods on Analytical Statistics of Simple Linear Regression

The Effect of Different Imputation Methods on Analytical Statistics of Simple Linear Regression Te Effet of Dffeet Iputato Metods o Aalytal Statsts of Sple ea Regesso D. Ja-Hue J Depatet of Mateats ad Statsts Gad Valley State Uvesty Alledale, Mga 4940 e-al: @gvsu.edu. Itoduto Most suveys fae pobles

More information

A new Family of Distributions Using the pdf of the. rth Order Statistic from Independent Non- Identically Distributed Random Variables

A new Family of Distributions Using the pdf of the. rth Order Statistic from Independent Non- Identically Distributed Random Variables Iteratoal Joural of Cotemporary Mathematcal Sceces Vol. 07 o. 8 9-05 HIKARI Ltd www.m-hkar.com https://do.org/0.988/jcms.07.799 A ew Famly of Dstrbutos Usg the pdf of the rth Order Statstc from Idepedet

More information

Probability. Stochastic Processes

Probability. Stochastic Processes Pobablty ad Stochastc Pocesses Weless Ifomato Tasmsso System Lab. Isttute of Commucatos Egeeg g Natoal Su Yat-se Uvesty Table of Cotets Pobablty Radom Vaables, Pobablty Dstbutos, ad Pobablty Destes Statstcal

More information

Randomly Weighted Averages on Order Statistics

Randomly Weighted Averages on Order Statistics Apple Mathematcs 3 4 34-346 http://oog/436/am3498 Publshe Ole Septembe 3 (http://wwwscpog/joual/am Raomly Weghte Aveages o Oe Statstcs Home Haj Hasaaeh Lela Ma Ghasem Depatmet of Statstcs aculty of Mathematcal

More information

Optical Remote Sensing with DIfferential Absorption Lidar (DIAL)

Optical Remote Sensing with DIfferential Absorption Lidar (DIAL) Optcal emote esg wth DIffeetal Absopt Lda DIAL Pat : Theoy hstoph eff IE Uvesty of oloado & OAA/EL/D/Atmosphec emote esg Goup http://www.esl.oaa.gov/csd/goups/csd3/ Guest lectue fo AE-659 Lda emote esg

More information

Advanced Higher Formula List

Advanced Higher Formula List Advaced Highe Fomula List Note: o fomulae give i eam emembe eveythig! Uit Biomial Theoem Factoial! ( ) ( ) Biomial Coefficiet C!! ( )! Symmety Idetity Khayyam-Pascal Idetity Biomial Theoem ( y) C y 0 0

More information

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s A g la di ou s F. L. 462 E l ec tr on ic D ev el op me nt A i ng er A.W.S. 371 C. A. M. A l ex an de r 236 A d mi ni st ra ti on R. H. (M rs ) A n dr ew s P. V. 326 O p ti ca l Tr an sm is si on A p ps

More information

(This summarizes what you basically need to know about joint distributions in this course.)

(This summarizes what you basically need to know about joint distributions in this course.) HG Ot. ECON 430 H Extra exerses for o-semar week 4 (Solutos wll be put o the et at the ed of the week) Itroduto: Revew of multdmesoal dstrbutos (Ths summarzes what you basally eed to kow about jot dstrbutos

More information

Reliability Analysis of Structural Systems based on Universal Generating Function

Reliability Analysis of Structural Systems based on Universal Generating Function Iteatoal Joual of efomablty Egeeg Vol. 6, No. 3, ay 00, pp. 43-54. RAS osultats ted Ida Relablty Aalyss of Stutual Systems based o vesal Geeatg Futo JINY ZHO* Jagsu Teahe s vesty of Tehology, 80 Zhogwu

More information

Quiz 6--Work, Gravitation, Circular Motion, Torque. (60 pts available, 50 points possible)

Quiz 6--Work, Gravitation, Circular Motion, Torque. (60 pts available, 50 points possible) Name: Class: Date: ID: A Quiz 6--Wok, Gavitation, Cicula Motion, Toque. (60 pts available, 50 points possible) Multiple Choice, 2 point each Identify the choice that best completes the statement o answes

More information

Question 1. Typical Cellular System. Some geometry TELE4353. About cellular system. About cellular system (2)

Question 1. Typical Cellular System. Some geometry TELE4353. About cellular system. About cellular system (2) TELE4353 Moble a atellte Commucato ystems Tutoal 1 (week 3-4 4 Questo 1 ove that fo a hexagoal geomety, the co-chael euse ato s gve by: Q (3 N Whee N + j + j 1/ 1 Typcal Cellula ystem j cells up cells

More information

h : sh +i F J a n W i m +i F D eh, 1 ; 5 i A cl m i n i sh» si N «q a : 1? ek ser P t r \. e a & im a n alaa p ( M Scanned by CamScanner

h : sh +i F J a n W i m +i F D eh, 1 ; 5 i A cl m i n i sh» si N «q a : 1? ek ser P t r \. e a & im a n alaa p ( M Scanned by CamScanner m m i s t r * j i ega>x I Bi 5 n ì r s w «s m I L nk r n A F o n n l 5 o 5 i n l D eh 1 ; 5 i A cl m i n i sh» si N «q a : 1? { D v i H R o s c q \ l o o m ( t 9 8 6) im a n alaa p ( M n h k Em l A ma

More information

Parts Manual. EPIC II Critical Care Bed REF 2031

Parts Manual. EPIC II Critical Care Bed REF 2031 EPIC II Critical Care Bed REF 2031 Parts Manual For parts or technical assistance call: USA: 1-800-327-0770 2013/05 B.0 2031-109-006 REV B www.stryker.com Table of Contents English Product Labels... 4

More information

Chapter 5. Long Waves

Chapter 5. Long Waves ape 5. Lo Waes Wae e s o compaed ae dep: < < L π Fom ea ae eo o s s ; amos ozoa moo z p s ; dosac pesse Dep-aeaed coseao o mass

More information

Special Instructions / Useful Data

Special Instructions / Useful Data JAM 6 Set of all real umbers P A..d. B, p Posso Specal Istructos / Useful Data x,, :,,, x x Probablty of a evet A Idepedetly ad detcally dstrbuted Bomal dstrbuto wth parameters ad p Posso dstrbuto wth

More information

1 Fundamental Solutions to the Wave Equation

1 Fundamental Solutions to the Wave Equation 1 Fundamental Solutions to the Wave Equation Physial insight in the sound geneation mehanism an be gained by onsideing simple analytial solutions to the wave equation One example is to onside aousti adiation

More information

ON THE EXTENSION OF WEAK ARMENDARIZ RINGS RELATIVE TO A MONOID

ON THE EXTENSION OF WEAK ARMENDARIZ RINGS RELATIVE TO A MONOID wwweo/voue/vo9iue/ijas_9 9f ON THE EXTENSION OF WEAK AENDAIZ INGS ELATIVE TO A ONOID Eye A & Ayou Eoy Dee of e Nowe No Uvey Lzou 77 C Dee of e Uvey of Kou Ou Su E-: eye76@o; you975@yooo ABSTACT Fo oo we

More information

Lecture Notes Types of economic variables

Lecture Notes Types of economic variables Lecture Notes 3 1. Types of ecoomc varables () Cotuous varable takes o a cotuum the sample space, such as all pots o a le or all real umbers Example: GDP, Polluto cocetrato, etc. () Dscrete varables fte

More information

Eddy Currents and Magnetic Calibrations in LDX using a Copper Plasma. D.P. Boyle, PPPL M.E. Mauel, D.T. Garnier, Columbia J.

Eddy Currents and Magnetic Calibrations in LDX using a Copper Plasma. D.P. Boyle, PPPL M.E. Mauel, D.T. Garnier, Columbia J. Eddy Cuents and Magneti Calibations in LDX using a Coppe Plasma D.P. Boyle PPPL M.E. Mauel D.T. Ganie Columbia J. Kesne MIT PSFC Coppe Plasma Oveview LDX Magnetis Goals Calibate magneti diagnostis positions

More information

In electrostatics, the electric field E and its sources (charges) are related by Gauss s law: Surface

In electrostatics, the electric field E and its sources (charges) are related by Gauss s law: Surface Ampee s law n eletostatis, the eleti field E and its soues (hages) ae elated by Gauss s law: EdA i 4πQenl Sufae Why useful? When symmety applies, E an be easily omputed Similaly, in magnetism the magneti

More information

Compactness in Multiset Topology

Compactness in Multiset Topology opatess ultset Topolog Sougata ahata S K Saata Depatet of atheats Vsva-haat Satketa-7335 Ida Abstat The pupose of ths pape s to todue the oept of opatess ultset topologal spae e vestgate soe bas esults

More information

A Relativistic BCS Theory of S-Wave Superconductivity

A Relativistic BCS Theory of S-Wave Superconductivity A Relativisti BCS Theoy of S-Wave Supeondutivity Damien BERTRAND Jan GOVAERTS John MENDY UC-FYNU / Supeondutivity Goup ouvain-la-neuve - June 4 Outline Ginzbug-andau fundamentals Oiginal theoy Covaiant

More information

Math Section 4.2 Radians, Arc Length, and Area of a Sector

Math Section 4.2 Radians, Arc Length, and Area of a Sector Math 1330 - Section 4. Radians, Ac Length, and Aea of a Secto The wod tigonomety comes fom two Geek oots, tigonon, meaning having thee sides, and mete, meaning measue. We have aleady defined the six basic

More information

Book of Plans. Application for Development Consent. Thames Tideway Tunnel Thames Water Utilities Limited. Application Reference Number: WWO10001

Book of Plans. Application for Development Consent. Thames Tideway Tunnel Thames Water Utilities Limited. Application Reference Number: WWO10001 T Tw T T U App Dvp App R b: O Bk P D R:. Bkb S APFP R : R ()(k), () H p vb Bx F J T p bk App Dvp : Bk P V Bx V S Dw p Pj-w w k p Pj-w w q p Pj-w w p Pj-w w w p p S w A S Tk S w H Pp S S w B E S w P Ebk

More information

Agenda Rationale for ETG S eek ing I d eas ETG fram ew ork and res u lts 2

Agenda Rationale for ETG S eek ing I d eas ETG fram ew ork and res u lts 2 Internal Innovation @ C is c o 2 0 0 6 C i s c o S y s t e m s, I n c. A l l r i g h t s r e s e r v e d. C i s c o C o n f i d e n t i a l 1 Agenda Rationale for ETG S eek ing I d eas ETG fram ew ork

More information

FUZZY MULTINOMIAL CONTROL CHART WITH VARIABLE SAMPLE SIZE

FUZZY MULTINOMIAL CONTROL CHART WITH VARIABLE SAMPLE SIZE A. Paduaga et al. / Iteatoal Joual of Egeeg Scece ad Techology (IJEST) FUZZY MUTINOMIA CONTRO CHART WITH VARIABE SAMPE SIZE A. PANDURANGAN Pofesso ad Head Depatmet of Compute Applcatos Vallamma Egeeg College,

More information

Winterization Checklist for Entrances and Loading Docks

Winterization Checklist for Entrances and Loading Docks Winterization Checklist for Entrances and Loading Docks Wi te eathe eaks ha o o doo s! Take steps to p epa e ou uildi g e t a es a d doo s fo the seaso. E su e that heat-loss is i i ized a d eathe - elated

More information

Module 7. Lecture 7: Statistical parameter estimation

Module 7. Lecture 7: Statistical parameter estimation Lecture 7: Statstcal parameter estmato Parameter Estmato Methods of Parameter Estmato 1) Method of Matchg Pots ) Method of Momets 3) Mamum Lkelhood method Populato Parameter Sample Parameter Ubased estmato

More information

Chapter 7 Varying Probability Sampling

Chapter 7 Varying Probability Sampling Chapte 7 Vayg Pobablty Samplg The smple adom samplg scheme povdes a adom sample whee evey ut the populato has equal pobablty of selecto. Ude ceta ccumstaces, moe effcet estmatos ae obtaed by assgg uequal

More information

-Z ONGRE::IONAL ACTION ON FY 1987 SUPPLEMENTAL 1/1

-Z ONGRE::IONAL ACTION ON FY 1987 SUPPLEMENTAL 1/1 -Z-433 6 --OGRE::OA ATO O FY 987 SUPPEMETA / APPR)PRATO RfQUEST PAY AD PROGRAM(U) DE ARTMET OF DEES AS O' D 9J8,:A:SF ED DEFS! WA-H ODM U 7 / A 25 MRGOPf RESOUTO TEST HART / / AD-A 83 96 (~Go w - %A uj

More information

QUASI-STATIC TRANSIENT THERMAL STRESSES IN A DIRICHLET S THIN HOLLOW CYLINDER WITH INTERNAL MOVING HEAT SOURCE

QUASI-STATIC TRANSIENT THERMAL STRESSES IN A DIRICHLET S THIN HOLLOW CYLINDER WITH INTERNAL MOVING HEAT SOURCE Iteatoal Joual of Pyss ad Mateatal Sees ISSN: 77-111 (Ole) A Oe Aess, Ole Iteatoal Joual Aalable at tt://www.bte.og/js.t 014 Vol. 4 (1) Jauay-Ma,. 188-19/Solae ad Duge Resea Atle QUASI-STATIC TRANSIENT

More information

Chair Susan Pilkington called the meeting to order.

Chair Susan Pilkington called the meeting to order. PGE PRK D RECREO DVOR COMMEE REGUR MEEG MUE MOD, JU, Ru M h P P d R d Cmm hd : m Ju,, h Cu Chmb C H P, z Ch u P dd, Mmb B C, Gm Cu D W Bd mmb b: m D, d Md z ud mmb : C M, J C P Cmmu Dm D, Km Jh Pub W M,

More information

Extra Examples for Chapter 1

Extra Examples for Chapter 1 Exta Examples fo Chapte 1 Example 1: Conenti ylinde visomete is a devie used to measue the visosity of liquids. A liquid of unknown visosity is filling the small gap between two onenti ylindes, one is

More information

CAT. NO /irtl,417~ S- ~ I ';, A RIDER PUBLICATION BY H. A. MIDDLETON

CAT. NO /irtl,417~ S- ~ I ';, A RIDER PUBLICATION BY H. A. MIDDLETON CAT. NO. 139-3 THIRD SUPPLEMENT I /irtl,417~ S- ~ I ';,... 0 f? BY H. A. MIDDLETON.. A RIDER PUBLICATION B36 B65 B152 B309 B319 B329 B719 D63 D77 D152 DA90 DAC32 DAF96 DC70 DC80 DCC90 DD6 DD7 DF62 DF91

More information

An Analytical Approach on Parametric Estimation of Cure Fraction Based on Weibull Distribution Using Interval Censored Data

An Analytical Approach on Parametric Estimation of Cure Fraction Based on Weibull Distribution Using Interval Censored Data Australa Joural of Bas ad Appled Sees, 5(3: 546-554, 2011 ISSN 1991-8178 A Aalytal Approah o Parametr Estmato of Cure Frato Based o Webull Dstrbuto Usg Iterval Cesored Data 1 Bader Ahmad I. Aljawad, 2

More information

ˆ SSE SSE q SST R SST R q R R q R R q

ˆ SSE SSE q SST R SST R q R R q R R q Bll Evas Spg 06 Sggested Aswes, Poblem Set 5 ECON 3033. a) The R meases the facto of the vaato Y eplaed by the model. I ths case, R =SSM/SST. Yo ae gve that SSM = 3.059 bt ot SST. Howeve, ote that SST=SSM+SSE

More information