Testarea ipotezelor statistice. Stud. Master - AMP. Cateva elemente recapitulative PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA
|
|
- Calvin Chambers
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 PRELUCRAREA DATELOR DE SONDAJ SI INFERENTA STATISTICA Tetarea potezelor tattce Stud. Mater - AMP ISAIC- MANIU ALEXANDRU web e-mal AL.ISAIC-MANIU@CSIE.ASE.RO 7.XI.03 Cateva elemete recaptulatve Etmare- operaţe de tablre, î baza datelor uu eşato, a valorlor parametrlor repartţe populaţe d care a fot prelevat eşatoul Rezultatul, e poate exprma prtr-o valoare ucă (etmator puctual), au prtr-u terval( umt frecvet terval de credere ) Utlzad doar părţ d populaţe, rezultatele obtute ut acompaate de aumte rcur Spre deoebre de tattca decrptvă, fereţa foloeşte procedee pecfce bazate pe modele matematce (î eeţă, probablte) petru aalza 7.XI.03 materalulu tattc orgazat de metodele decrptve Mede artmetcă de odaj (ample average, ample mea-value) Raportul dtre uma tuturor valorlor x obervate î eşatoul coderat ş umărul total al acetora: * x Obervaţ Î cazul valorlor obervate, arajate î orde crecătoare au decrecătoare: x x fx î care: umărul total al valorlor obervate; frecveţa abolută corepuzătoare valor x f frecveţa relatvă corepuzătoare valor x 7.XI.03 3 x
2 Meda caractert bare (alteratve ) Câd valorle varable aleatoare X ut proporţa elemetelor A au repectv a elemetelor o A (de exemplu, proporţa cetăţelor cu teţe de a e prezeţa la vot ş abeteşt), atuc valorle tpce repectve tpce ut: meda: M(X) = p dpera de odaj: Var²(X) = pq î care: volumul eşatoulu; p ş q proporţle repectve ale elemetelor A ş o A. 7.XI.03 4 Dpera de odaj - (S²) Mometul cetrat de ordul do: (x x) Valoarea umercă a acetu dcator tetc caracterzează împrăşterea repartţe tattce Dpera de odaj poate f folotă ca etmaţe aproxmatvă a dpere d populaţa orgară, coderâdu-e formula corectă: ( x x) Eroarea î etmarea uu parametru (^ - ) ude ^ ete rezultatul etmăr, ar ete parametrul etmat 7.XI.03 5 Iterval de îcredere (Cofdece terval). Iterval de îcredere ulateral (Oeded cofdece terval; Itervalle de coface ulatéral). Dacă Z ete o fucţe a valorlor obervate, ar ete u parametru de etmat al populaţe, atfel ca probabltatea ete cel puţ egală cu o probabltate fxata de cercetator tervalul cupr ître cea ma mcă valoare poblă a lu ş Z (au tervalul ître Z ş cea ma mare valoare poblă a lu ) ete tervalul ulateral de probabltate P petru. 7.XI.03 6
3 . Iterval de îcredere blateral Dacă Z ş Z ut două fucţ ale valorlor obervate, ar ete u parametru etmat al populaţe, atfel ca probabltatea ete cel puţ egală cu α, [ude - α ete u umăr fxat, poztv ş ma mc decât ], tervalul dtre Z ş Z ete u terval de îcredere blateral de petru Lmtele Z ş Z ale tervalulu de îcredere ut tattc care, î geeral, au valor dferte de la u eşato la altul 7.XI.03 7 Eror verfcarea potezelor tattce Eroare de geul ta : poteza H e repge, câd ea ete adevărată Eroare de geul al dolea: poteza H e admte, câd ea ete fală Probabltăţle de a f come eror ut: probabltatea eror de geul îtâ rc de geul I (α) ş repectv probabltatea eror de geul al dolea- rc de geul II (β ) 7.XI.03 8 Ipoteza ulă ş poteza alteratvă Afrmaţ aupra uua au ma multor parametr, au aupra uor repartţ, care urmează a f valdate pr tete tattce. Decza aupra poteze ule ete luată pe baza uu tet tattc. Tetul ete cotrut cu elemete aleatoare, ar decza comportă u aumt rc de eroare. H ( p ) H ( p ) 0 : p : p Ipoteza ulă (H0) e referă la afrmaţ upue tetăr, î tmp ce poteza alteratvă (H) e referă la afrmaţ care vor f acceptate dacă e repge poteza ulă. 7.XI
4 Tet tattc (Stattcal tet) Procedura tattcă pr care e decde dacă poteza ulă poate f repă î favoarea poteze alteratve au u. Î geeral, u tet prea apror o aumtă poteză, care trebue verfcată (de exemplu, poteza de depedeţă a obervaţlor, poteza de ormaltate,poteza egaltat uor med etc.). Tet eparametrc (Dtrbuto-free tet) Tetul î care fucţa de repartţe a tattc deczoale utlzate u depde de fucţa de repartţe a obervaţlor. Seul ete cel dat de termeul eglezec. Deumrea eparametrc a fot aleaă ma curâd petru uşurţa exprmăr. Î româă ar trebu ă puem tet depedet de repartţa ţală a, dar fd o formulare prea lugă -a optat petru eparametrc. 7.XI.03 0 TESTE PENTRU EGALITATEA MEDIILOR Tetul U Tet utlzat petru verfcarea potezelor refertoare la medle populaţlor ormale câd e cuoc dperle teoretce. Tetul U are forme dferte, î fucţe de potezele tattce formulate: Ex. :a) e verfcă poteza H0: m = m0, tetul U are exprea: x m U 0 7.XI.03 Tet U Tet utlzat petru verfcarea potezelor refertoare la medle populaţlor ormale câd e cuoc dperle teoretce. b) Câd e verfcă poteza egaltăţ a două med corepuzâd la două populaţ ormale care au aceeaş dpere teoretcă, tetul U are exprea: x x U 7.XI.03 4
5 c) Câd e verfcă poteza egaltăţ a două med, corepuzâd la două populaţ ormale care au dperle teoretce cuocute, îă eegale, tetul U are exprea: x x U Î exprele de ma u, x ş x ut medle artmetce de odaj, ar ş ut volumele eşatoaelor prelevate d populaţa orgară. Reguea crtcă a tetulu U ete U u( ), î care u( ) e cteşte d tabelul repartţe ormale ormate N(0,), atfel îcât: P[ U u( ) ] u( ) u( ) e z dz 7.XI.03 3 Tetul HI - patrat Reguea crtcă a tetulu petru verfcarea poteze p = p = = pm e cotrueşte pe baza dcatorulu tattc de forma: ( p ) = p care petru are repartţa cu k grade de lbertate 7.XI.03 4 Tet F Sedecor Tetul tattc î care, petru valdarea poteze ule, tattca utlzată preupue exteţa repartţe F. Tetul ete utlzat petru verfcarea poteze egaltăţ dperlor de odaj obţute î două eşatoae depedete Stattca tetulu F ete deft pr relaţa: F atfel îcât î care ş ut dperle de odaj ale celor două eşatoae. 7.XI
6 Repartţe t (t Studet dtrbuto) Repartţa de probabltate a ue varable aleatoare cotue, care are fucţa de detate de probabltate exprmată pr: f (t; ) t ude t de parametru,,... ar ete fucţa gamma. Obervaţe Raportul dtre două varable aleatoare depedete, umărătorul fd o varablă ormală ormată ş umtorul fd rădăca pătrată poztvă a raportulu dtre o varablă aleatoare ş umărul ău de grade de lbertate, ete o repartţe Studet cu grade de lbertate.dacă varabla aleatoare X are o repartţe Studet cu grade de lbertate, atuc: M(X) = 0; Var(X) 7.XI.03 6 Tetul t STUDENT Tetul tattc î care, petru valdarea poteze ule, tattca utlzată preupue exteţa repartţe t (Studet). Tetul ete aplcat, de exemplu, la următoarele probleme: a. câd e verfcă poteza H0: m = m0, dcatorul t are exprea: x m0 t cu grade de lbertate, fd volumul eşatoulu. b. câd e verfcă poteza egaltăţ a două med corepuzâd la două populaţ ormale care au aceeaş dpere teoretcă (ecuocută), dcatorul t are exprea: x x t ( ) ( ) 7.XI.03 7 cu grade de lbertate. c. câd e verfcă poteza egaltăţ a două med de odaj corepuzâd la două populaţ ormale care au dperle teoretce eegale, dcatorul t are exprea: t x x de grade de lbertate, rezultat d formula: aceată expree are u umăr ; c c ( c ) Reguea crtcă a tetulu t, î toate cazurle meţoate, ete: t t ( ) Petru 30, tetul t poate f îlocut cu tetul U. 7.XI
7 7.XI
APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode manuale. Editia a II a Revizuita
Costat Mrcou Roxaa Colette Sadulovc APLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE VOL. I metode mauale Edta a II a Revzuta EDITURA UNIVERSITARA CAROL DAVILA BUCURESTI, 00 Prof. dr.
More informationLucrarea de laborator nr. 11
Metode Nuerce - Lucrarea de laborator 11 Lucrarea de laborator r. 11 I. Scopul lucrăr Aproxarea î ede pr etoda celor a c pătrate II. Coţutul lucrăr 1. Metoda celor a c pătrate. Procedur MAPLE ş exeple
More informationCURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE
CURS 6: APROXIMAREA FUNCTIILOR PRIN REGRESIE Metoda celor ma mc pătrate. Formularea probleme. Notaț Metoda celor ma mc pătrate (ale eror) este cea ma uzuală metodă de aproxmare a ue depedeţe y=y(x), date
More informationO tehnica fuzzy de partitionare si inductie automata bazata pe extensia fuzzy a distantei c 2
76 Revta Iformatca Ecoomca, r. (4 / 000 O tehca fuzzy de arttoare ducte automata bazata e etea fuzzy a dtate c Cof.dr. Vale GEORGESCU Uvertatea d Craova, vgeo@cetral.ucv.ro Lucrarea roue u tem de achzte
More informationUniversitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Matematică (Varianta 1)
Uverstatea d Bucureşt 9.07.05 Facultatea de Matematcă ş Iformatcă Cocursul de admtere ule 05 Domeul de lceţă Calculatoare ş Tehologa Iformaţe Matematcă (Varata ). Toate valorle parametrulu real a petru
More informationAPLICATII NUMERICE DE STATISTICA IN FARMACIE SI IN STUDIILE CLINICE
PREFATA Lucrarea de fata rerezta o cotuare a cart Statstca Alcata Farmace s Stud Clce aaruta Edtura Uverstara Carol Davla aul 7 s stetzeaza o arte d eereta a do autor, amado acelas tm s farmacst s matematce,
More informationALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE
ALGORITMI GENETICI DE OPTIMIZARE George Dael Mateescu Rezuat. Algort geerc repreztă u struet utl petru rezolvarea ue clase larg de problee, pord de la prcp extrase d bologe. Scopul acestu artcol este de
More informationREVIEW OF SIMPLE LINEAR REGRESSION SIMPLE LINEAR REGRESSION
REVIEW OF SIMPLE LINEAR REGRESSION SIMPLE LINEAR REGRESSION I lear regreo, we coder the frequecy dtrbuto of oe varable (Y) at each of everal level of a ecod varable (X). Y kow a the depedet varable. The
More information1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE
1.3. OPERAŢII CU NUMERE NEZECIMALE 1.3.1 OPERAŢII CU NUMERE BINARE A. ADUNAREA NUMERELOR BINARE Reguli de bază: 0 + 0 = 0 transport 0 0 + 1 = 1 transport 0 1 + 0 = 1 transport 0 1 + 1 = 0 transport 1 Pentru
More information8 The independence problem
Noparam Stat 46/55 Jame Kwo 8 The depedece problem 8.. Example (Tua qualty) ## Hollader & Wolfe (973), p. 87f. ## Aemet of tua qualty. We compare the Huter L meaure of ## lghte to the average of coumer
More informationSimple Linear Regression Analysis
LINEAR REGREION ANALYSIS MODULE II Lecture - 5 Smple Lear Regreo Aaly Dr Shalabh Departmet of Mathematc Stattc Ida Ittute of Techology Kapur Jot cofdece rego for A jot cofdece rego for ca alo be foud Such
More informationr y Simple Linear Regression How To Study Relation Between Two Quantitative Variables? Scatter Plot Pearson s Sample Correlation Correlation
Maatee Klled Correlato & Regreo How To Study Relato Betwee Two Quattatve Varable? Smple Lear Regreo 6.11 A Smple Regreo Problem 1 I there relato betwee umber of power boat the area ad umber of maatee klled?
More informationPrezentarea şi prelucrarea datelor experimentale
Loretz JÄNTSCHI Prezetarea ş prelucrarea datelor epermetale Imprecs Precs ş Eact Ieact A s mol m K kg cd v v 3 v 5 v 4 v v 6 Repere î pla U.T.Press 3 ISBN 978-973-66-9-9 Prezetarea ş prelucrarea datelor
More informationSimple Linear Regression. How To Study Relation Between Two Quantitative Variables? Scatter Plot. Pearson s Sample Correlation.
Correlato & Regreo How To Study Relato Betwee Two Quattatve Varable? Smple Lear Regreo 6. A Smple Regreo Problem I there relato betwee umber of power boat the area ad umber of maatee klled? Year NPB( )
More informationLinear Regression. Can height information be used to predict weight of an individual? How long should you wait till next eruption?
Iter-erupto Tme Weght Correlato & Regreo 1 1 Lear Regreo 0 80 70 80 Heght 1 Ca heght formato be ued to predct weght of a dvdual? How log hould ou wat tll et erupto? Weght: Repoe varable (Outcome, Depedet)
More informationOPTIMIZAREA DECIZIILOR ÎN CONDIŢII DE RISC ŞI INCERTITUDINE
78 Optmzarea deczlor î codţ de rsc ş certtude OPTIMIZAA CIZIILO ÎN CONIŢII ISC ŞI INCTITUIN L Mâdru, LS Begu 2 Uverstatea George Barţu Braşov 2 Academa de Stud coomce Bucureşt INTOUC Î orce domeu de actvtate,
More informationSisteme cu logica fuzzy
Sisteme cu logica fuzzy 1/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Fie un sistem cu logică fuzzy Mamdani două intrări x şi y ieşire z x y SLF Structura z 2/15 Sisteme cu logica fuzzy Mamdani Baza de reguli R
More informationProbleme de numărare: combinări, aranjamente, permutări de Manuela Prajea 1)
Probleme de umărare: combăr, arajamete, permutăr de Mauela Prajea 1) Lecța se adresează î prmul râd elevlor de gmazu care focuseaza cocursurle de matematcă hgh-level ș d acest motv se îcepe expuerea de
More informationReaction Time VS. Drug Percentage Subject Amount of Drug Times % Reaction Time in Seconds 1 Mary John Carl Sara William 5 4
CHAPTER Smple Lear Regreo EXAMPLE A expermet volvg fve ubject coducted to determe the relatohp betwee the percetage of a certa drug the bloodtream ad the legth of tme t take the ubject to react to a tmulu.
More informationEXAMEN LICENTA 2016 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA 1 (EXAMEN ORAL)
EXAMEN LICENTA 06 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA (EXAMEN ORAL) SPECIALIZAREA FIZICA MECANICA NEWTONIANA Lector Dr. Barvch Paul SUBIECTUL Prcple mecac ewtoee Mecaca clacă,
More informationX... ne ij =, i =1,p, j = 1,q T 2. Se calculează statistica testului: Se calculează valoarea critică a testului:
Descrerea ue varable calave Prcpal dcaor care su calcula peru varablele calave su: - frecveţa absoluă care repreză uărul de dvz la care se regsrează o auă odalae - frecveţa relavă care repreza frecveţa
More informationLecture 7. Confidence Intervals and Hypothesis Tests in the Simple CLR Model
Lecture 7. Cofdece Itervals ad Hypothess Tests the Smple CLR Model I lecture 6 we troduced the Classcal Lear Regresso (CLR) model that s the radom expermet of whch the data Y,,, K, are the outcomes. The
More informationADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA. Biblioteca de Analiză numerică surse Fortran 90. Manual de utilizare
ADRIAN CHISĂLIŢĂ ANA Bbloteca de Aalză umercă surse Fortra 90 Maual de utlzare Uverstatea Tehcă d Cluj-Napoca Cluj-Napoca, 202 2 Notă copyrght Versue ANA (o-le): Marte 202 Edţe Maual de utlzare (o-le):
More informationON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN 2
ON THE QUATERNARY QUADRATIC DIOPHANTINE EQUATIONS (II) NICOLAE BRATU 1 ADINA CRETAN ABSTRACT This paper has been updated and completed thanks to suggestions and critics coming from Dr. Mike Hirschhorn,
More informationSoluţii juniori., unde 1, 2
Soluţii juniori Problema 1 Se consideră suma S x1x x3x4... x015 x016 Este posibil să avem S 016? Răspuns: Da., unde 1,,..., 016 3, 3 Termenii sumei sunt de forma 3 3 1, x x x. 3 5 6 sau Cristian Lazăr
More informationSimulation Output Analysis
Smulato Output Aalyss Summary Examples Parameter Estmato Sample Mea ad Varace Pot ad Iterval Estmato ermatg ad o-ermatg Smulato Mea Square Errors Example: Sgle Server Queueg System x(t) S 4 S 4 S 3 S 5
More informationO V E R V I E W. This study suggests grouping of numbers that do not divide the number
MSCN(2010) : 11A99 Author : Barar Stelian Liviu Adress : Israel e-mail : stelibarar@yahoo.com O V E R V I E W This study suggests grouping of numbers that do not divide the number 3 and/or 5 in eight collumns.
More informationIMAR Problema 1. Fie P un punct situat în interiorul unui triunghi ABC. Dreapta AP intersectează
IMAR 017 Problema 1 Fie P u puct situat î iteriorul uui triughi ABC Dreapta AP itersectează latura BC î puctul D ; dreapta BP itersectează latura CA î puctul E ; iar dreapta CP itersectează latura AB î
More informationUNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS
UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS Exam: ECON430 Statstcs Date of exam: Frday, December 8, 07 Grades are gve: Jauary 4, 08 Tme for exam: 0900 am 00 oo The problem set covers 5 pages Resources allowed:
More informationTestarea ipotezelor statistice
Testarea ipotezelor statistice Formularea de ipoteze statistice este una din cele mai importante aspecte ale cercetarii stiintifice. O ipoteza noua trebuie verificata! Pentru verificarea unor ipoteze statistice
More information7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE
7 ECUAŢII ALGEBRICE ŞI TRANSCENDENTE 7 Separarea rădăcnlor Ecuaţe algebrcă dacă ( este polnom Ecuaţa transcendentă în caz contrar ( = Rădăcnă apromatvă valoare ξ apropată de valoarea eactă ξ Denţ neechvalente:
More informationLUCRAREA NR Reprezentarea sistemelor liniare și invariante în timp 2. Răspunsul sistemelor la semnale de intrare
Semale și iteme eoria itemelor LUCRAREA NR. 3. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp. Răpuul itemelor la emale de itrare. Reprezetarea itemelor liiare și ivariate î timp U item cotiuu, diamic,
More informationLegi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan
Legi de distribuţie (principalele distribuţii de probabilitate) Tudor Drugan Introducere In general distribuţiile variabilelor aleatoare definite pe o populaţie, care face obiectul unui studiu, nu se cunosc.
More informationCOMPUTERISED ALGEBRA USED TO CALCULATE X n COST AND SOME COSTS FROM CONVERSIONS OF P-BASE SYSTEM WITH REFERENCES OF P-ADIC NUMBERS FROM
U.P.B. Sc. Bull., Seres A, Vol. 68, No. 3, 6 COMPUTERISED ALGEBRA USED TO CALCULATE X COST AND SOME COSTS FROM CONVERSIONS OF P-BASE SYSTEM WITH REFERENCES OF P-ADIC NUMBERS FROM Z AND Q C.A. MURESAN Autorul
More informationHandout #4. Statistical Inference. Probability Theory. Data Generating Process (i.e., Probability distribution) Observed Data (i.e.
Hadout #4 Ttle: FAE Coure: Eco 368/01 Sprg/015 Itructor: Dr. I-Mg Chu Th hadout ummarze chapter 3~4 from the referece PE. Relevat readg (detaled oe) ca be foud chapter 6, 13, 14, 19, 3, ad 5 from MPS.
More informationInteligenta Artificiala
Inteligenta Artificiala Universitatea Politehnica Bucuresti Anul universitar 2010-2011 Adina Magda Florea http://turing.cs.pub.ro/ia_10 si curs.cs.pub.ro 1 Curs nr. 4 Cautare cu actiuni nedeterministe
More informationMatematici speciale Seminar 12
Matematici speciale Semiar 1 Mai 017 ii Statistica este arta de a miti pri itermediul cifrelor. Wilhelm Stekel 1 Notiui de statistica Datele di dreapta arata temperaturile de racire ale uei cesti de cafea,
More informationREFRACTIVE INDEX IN BINARY AND TERNARY MIXTURES WITH DIETHYLENE GLYCOL, 1,4-DIOXANE AND WATER BETWEEN K
U.P.B. Sc. Bull., Seres B, Vol. 7, Iss. 4, 00 ISSN 454-33 REFRACTIVE INDEX IN BINARY AND TERNARY MIXTURES WITH DIETHYLENE GLYCOL,,4-DIOXANE AND WATER BETWEEN 93.5-33. 5K Olga IULIAN, Amala ŞTEFANIU, Oaa
More informationA GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π
U.P.B. Sci. Bull., Series A, Vol. 68, No., 6 A GENERALIZATION OF A CLASSICAL MONTE CARLO ALGORITHM TO ESTIMATE π S.C. ŞTEFĂNESCU Algoritmul Monte Carlo clasic A1 estimeazează valoarea numărului π bazându-se
More informationEuropean Journal of Mathematics and Computer Science Vol. 5 No. 2, 2018 ISSN
Europea Joural of Mathematc ad Computer Scece Vol. 5 o., 018 ISS 059-9951 APPLICATIO OF ASYMPTOTIC DISTRIBUTIO OF MA-HITEY STATISTIC TO DETERMIE THE DIFFERECE BETEE THE SYSTOLIC BLOOD PRESSURE OF ME AD
More informationA 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 informationTeoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a
Teoria probabilit¼aţilor şi statistic¼a matematic¼a B¼arb¼acioru Iuliaa Carme CURSUL 7 Cursul 7 2 Cupris 1 Legea umerelor mari 5 1.1 Geeralit¼aţi............................... 5 1.2 Iegalitatea lui Cebîşev........................
More informationMODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Manual de studiu individual -
Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI FINANCIARE - Maual de studu dvdual - Lect. uv. dr. Carme Judth GRIGORESCU Cof. uv. dr. Graţela GHIC MODELAREA DECIZIEI
More informationP 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 informationKR20 & Coefficient Alpha Their equivalence for binary scored items
KR0 & Coeffcet Alpha Ther equvalece for bary cored tem Jue, 007 http://www.pbarrett.et/techpaper/r0.pdf f of 7 Iteral Cotecy Relablty for Dchotomou Item KR 0 & Alpha There apparet cofuo wth ome dvdual
More informationVARIABILE ALEATOARE. este o mulţime infinită de numere reale.
VARIABILE ALEATOARE DEFINIŢIE ŞI CLASIFICARE Itutv, o vrlă letore este o mărme cre î urm relzăr ue epereţe pote lu o vlore dtr-o mulţme e deftă (mulţme vlorlor posle) Vrl letore este o fucţe relă cre depde
More informationTHE ROYAL STATISTICAL SOCIETY HIGHER CERTIFICATE
THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 00 EXAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE PAPER I STATISTICAL THEORY The Socety provdes these solutos to assst caddates preparg for the examatos future years ad for the
More informationUTILIZAREA METODEI NUCLEELOR DEGENERATE MODIFICATĂ LA REZOLVAREA APROXIMATIVĂ A ECUAŢIILOR INTEGRALE LINIARE DE TIP FREDHOLM
UTILIZRE METODEI NULEELOR DEGENERTE MODIFITĂ L REZOLVRE PROXIMTIVĂ EUŢIILOR INTEGRLE LINIRE DE TIP FREDHOLM Mr S II dr Vse ăruţşu strct I ths rtce we propose ppromto method or Fredhom er ter equto souto
More informationEuropean Journal of Mathematics and Computer Science Vol. 5 No. 2, 2018 ISSN
Europea Joural of Mathematc ad Computer Scece Vol. 5 o., 018 ISS 059-9951 APPLICATIO OF ASYMPTOTIC DISTRIBUTIO OF MA-HITEY STATISTIC TO DETERMIE THE DIFFERECE BETEE THE SYSTOLIC BLOOD PRESSURE OF ME AD
More informationP 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 informationPORTOFOLIILOR CU CONSTRÂNGERI DE LICHIDITATE FUZZY MODELING THE PORTFOLIO SELECTION PROBLEM WITH FUZZY LIQUIDITY CONSTRAINTS
Profesor dr. Adra Vctor BĂDESCU Drd. Radu Ncolae CRISEA Drd.Adraa Elea SIMION Academa de Stud Ecoomce d Bucureşt MODELAREA PROBLEMEI DE SELECłIE A POROFOLIILOR CU CONSRÂNGERI DE LICHIDIAE FUZZY MODELING
More informationNumere prime. O selecţie de probleme pentru gimnaziu
Numere prime O selecţie de probleme petru gimaziu Adria Zaoschi Colegiul Natioal "Costache Negruzzi" Iasi (Clasa a V-a) Determiați submulțimea B a mulțimii A 0,,,, 49, 50, formată di toate elemetele lui
More informationSTK3100 and STK4100 Autumn 2017
SK3 ad SK4 Autum 7 Geeralzed lear models Part III Covers the followg materal from chaters 4 ad 5: Sectos 4..5, 4.3.5, 4.3.6, 4.4., 4.4., ad 4.4.3 Sectos 5.., 5.., ad 5.5. Ørulf Borga Deartmet of Mathematcs
More informationANOVA with Summary Statistics: A STATA Macro
ANOVA wth Summary Stattc: A STATA Macro Nadeem Shafque Butt Departmet of Socal ad Prevetve Pedatrc Kg Edward Medcal College, Lahore, Pata Shahd Kamal Ittute of Stattc, Uverty of the Puab Lahore, Pata Muhammad
More informationBASIC PRINCIPLES OF STATISTICS
BASIC PRINCIPLES OF STATISTICS PROBABILITY DENSITY DISTRIBUTIONS DISCRETE VARIABLES BINOMIAL DISTRIBUTION ~ B 0 0 umber of successes trals Pr E [ ] Var[ ] ; BINOMIAL DISTRIBUTION B7 0. B30 0.3 B50 0.5
More informationb. There appears to be a positive relationship between X and Y; that is, as X increases, so does Y.
.46. a. The frst varable (X) s the frst umber the par ad s plotted o the horzotal axs, whle the secod varable (Y) s the secod umber the par ad s plotted o the vertcal axs. The scatterplot s show the fgure
More informationFINDING THE TRACES OF A GIVEN PLANE: ANALYTICALLY AND THROUGH GRAPHICAL CONSTRUCTIONS
BULETINUL INSTITUTULUI POLITEHNI DIN IŞI Publicat de Universitatea Tehnică Gheorghe sachi din Iaşi Tomul LVII (LXI), Fasc. 3, 20 Secţia ONSTRUŢII DE MŞINI FINDING THE TRES OF GIVEN PLNE: NLYTILLY ND THROUGH
More informationSpecial 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 informationTables and Formulas for Sullivan, Fundamentals of Statistics, 2e Pearson Education, Inc.
Table ad Formula for Sulliva, Fudametal of Statitic, e. 008 Pearo Educatio, Ic. CHAPTER Orgaizig ad Summarizig Data Relative frequecy frequecy um of all frequecie Cla midpoit: The um of coecutive lower
More informationParameter, Statistic and Random Samples
Parameter, Statstc ad Radom Samples A parameter s a umber that descrbes the populato. It s a fxed umber, but practce we do ot kow ts value. A statstc s a fucto of the sample data,.e., t s a quatty whose
More informationChapter 13 Student Lecture Notes 13-1
Chapter 3 Studet Lecture Notes 3- Basc Busess Statstcs (9 th Edto) Chapter 3 Smple Lear Regresso 4 Pretce-Hall, Ic. Chap 3- Chapter Topcs Types of Regresso Models Determg the Smple Lear Regresso Equato
More informationREGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA
REGRESIA LINIARĂ ŞI CORELAŢIA Sut stuţ î cre e tereseză să estmăm testte legătur dtre două su m multe vrle, su să găsm o relţe dec o formă ltcă mtemtcă cre să eprme o vrlă fucţe de ltele mplcte î procesul
More information2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE BETWEEN THE COMFORT MAIN INDICATORS
BULETINUL INSTITUTULUI POLITEHNIC DIN IAŞI Publicat de Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi Tomul LVII (LXI), Fasc. 1, 2011 SecŃia TEXTILE. PIELĂRIE 2D AND 3D PROCESSING OF THE INTERDEPENDENCE
More informationSTA 105-M BASIC STATISTICS (This is a multiple choice paper.)
DCDM BUSINESS SCHOOL September Mock Eamatos STA 0-M BASIC STATISTICS (Ths s a multple choce paper.) Tme: hours 0 mutes INSTRUCTIONS TO CANDIDATES Do ot ope ths questo paper utl you have bee told to do
More informationReactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava)
Reactoare chimice cu curgere piston (ideala) cu amestecare completa de tip batch (autoclava) Reactorul cu curgere ideala Toate particulele se deplaseaza intr-o directie de-a lungul reactorului, precum
More informationSTA302/1001-Fall 2008 Midterm Test October 21, 2008
STA3/-Fall 8 Mdterm Test October, 8 Last Name: Frst Name: Studet Number: Erolled (Crcle oe) STA3 STA INSTRUCTIONS Tme allowed: hour 45 mutes Ads allowed: A o-programmable calculator A table of values from
More informationThe Simple Linear Regression Model: Theory
Chapter 3 The mple Lear Regress Mdel: Ther 3. The mdel 3.. The data bservats respse varable eplaatr varable : : Plttg the data.. Fgure 3.: Dsplag the cable data csdered b Che at al (993). There are 79
More informationChapter 8: Statistical Analysis of Simulated Data
Marquette Uversty MSCS600 Chapter 8: Statstcal Aalyss of Smulated Data Dael B. Rowe, Ph.D. Departmet of Mathematcs, Statstcs, ad Computer Scece Copyrght 08 by Marquette Uversty MSCS600 Ageda 8. The Sample
More informationEXAMEN LICENTA 2016 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA 1 (EXAMEN ORAL)
EXAMEN LICENTA 6 REZUMATELE SUBIECTELOR SI BIBLIOGRAFIA RECOMANDATA PENTRU PROBA (EXAMEN ORAL) SPECIALIZAREA FIZICA MEDICALA MECANICA NEWTONIANA Lector Dr. Barvch Paul SUBIECTUL Prcple mecac ewtoee Mecaca
More informationStatistică Aplicată. Iulian Stoleriu
32 Statistică Aplicată Iulia Stoleriu Copyright 2017 Iulia Stoleriu Cupris 1 Elemete itroductive de Statistică............................ 11 1.1 Populaţie statistică 11 1.2 Variabile aleatoare 13 1.3
More informationCurs 1 PARAMETRII ELEMENTELOR DE SISTEM
Curs PARAMETR ELEMENTELOR DE TEM. Geeratoare Rereztă rcalele surse de almetare ale reţelelor electrce, fd realzate cu autorul motoarelor scroe. Parametr ş schemele echvalete ale geeratoarelor d EE ded
More information! " # $! % & '! , ) ( + - (. ) ( ) * + / 0 1 2 3 0 / 4 5 / 6 0 ; 8 7 < = 7 > 8 7 8 9 : Œ Š ž P P h ˆ Š ˆ Œ ˆ Š ˆ Ž Ž Ý Ü Ý Ü Ý Ž Ý ê ç è ± ¹ ¼ ¹ ä ± ¹ w ç ¹ è ¼ è Œ ¹ ± ¹ è ¹ è ä ç w ¹ ã ¼ ¹ ä ¹ ¼ ¹ ±
More informationANALYTICAL AND GRAPHICAL SOLUTIONS TO PROBLEMS IN DESCRIPTIVE GEOMETRY INVOLVING PLANES AND LINES
ULETINUL INSTITUTULUI POLITENI DIN IŞI Publicat de Uniersitatea Tenică George saci din Iaşi Tomul LVII (LXI) Fasc 3 0 Secţia ONSTRUŢII DE MŞINI NLYTIL ND GRPIL SOLUTIONS TO PROLEMS IN DESRIPTIVE GEOMETRY
More informationSTA 4032 Final Exam Formula Sheet
Chapter 2. Probability STA 4032 Fial Eam Formula Sheet Some Baic Probability Formula: (1) P (A B) = P (A) + P (B) P (A B). (2) P (A ) = 1 P (A) ( A i the complemet of A). (3) If S i a fiite ample pace
More informationTeorema Reziduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Prezentare de Alexandru Negrescu
Teorema Reiduurilor şi Bucuria Integralelor Reale Preentare de Alexandru Negrescu Integrale cu funcţii raţionale ce depind de sint şi cost u notaţia e it, avem: cost sint i ( + ( dt d i, iar integrarea
More informationSoftware Process Models there are many process model s in th e li t e ra t u re, s om e a r e prescriptions and some are descriptions you need to mode
Unit 2 : Software Process O b j ec t i ve This unit introduces software systems engineering through a discussion of software processes and their principal characteristics. In order to achieve the desireable
More informationLecture 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 informationPentru clasa a X-a Ştiinţele naturii-sem II
Pentru clasa a X-a Ştiinţele naturii-sem II Reprezentarea algoritmilor. Pseudocod. Principiile programării structurate. Structuri de bază: structura liniară structura alternativă structura repetitivă Algoritmi
More informationRegression. Chapter 11 Part 4. More than you ever wanted to know about how to interpret the computer printout
Regreo Chapter Part 4 More tha you ever wated to kow about how to terpret the computer prtout February 7, 009 Let go back to the etrol/brthweght problem. We are ug the varable bwt00 for brthweght o brthweght
More information2. Finite Impulse Response Filters (FIR)
..3.3aximum error minimizing method. Finite Imule Reone Filter (FIR)..3 aximum error minimizing method he zero hae tranfer function N H a' n con tye n N H b n con n tye ' the lat relation can be exreed
More informationSTATISTICAL INFERENCE
STATISTICAL INFERENCE POPULATION AND SAMPLE Populatio = all elemets of iterest Characterized by a distributio F with some parameter θ Sample = the data X 1,..., X, selected subset of the populatio = sample
More informationTHE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 2016 EXAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE MODULE 5
THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY 06 EAMINATIONS SOLUTIONS HIGHER CERTIFICATE MODULE 5 The Socety s provdg these solutos to assst cadtes preparg for the examatos 07. The solutos are teded as learg ads ad should
More informationUtilizarea limbajului SQL pentru cereri OLAP. Mihaela Muntean 2015
Utilizarea limbajului SQL pentru cereri OLAP Mihaela Muntean 2015 Cuprins Implementarea operatiilor OLAP de baza in SQL -traditional: Rollup Slice Dice Pivotare SQL-2008 Optiunea ROLLUP Optiunea CUBE,
More informationModelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach
BULETINUL Universităţii Petrol Gaze din Ploieşti Vol. LXVII No. 2/2015 79 84 Seria Tehnică Modelling the Steady State Characteristic of ph Neutralization Process: a Neuro-Fuzzy Approach Gabriel Rădulescu
More informationCOMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS
74 COMPARATIVE DISCUSSION ABOUT THE DETERMINING METHODS OF THE STRESSES IN PLANE SLABS Codrin PRECUPANU 3, Dan PRECUPANU,, Ștefan OPREA Correspondent Member of Technical Sciences Academy Gh. Asachi Technical
More informationChapter 5 Properties of a Random Sample
Lecture 3 o BST 63: Statstcal Theory I Ku Zhag, /6/006 Revew for the revous lecture Cocets: radom samle, samle mea, samle varace Theorems: roertes of a radom samle, samle mea, samle varace Examles: how
More information"IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME
LIGHTING "IIITO-TEC 'NIKI" & EQUIPME T FOR CITIES 6 MAKEDONOMAHON STR.,ZIPCaDE:67009,KALO ORI,THESSALONIKI, GREECE TEL / FAX: 0030 2310761824/751626,8 mall: hito@otenet.qi' Webslte:www.hlto..techkl.gr
More informationStatistical Equations
Statitical Equatio You are permitted to ue the iformatio o thee page durig your eam. Thee page are ot guarateed to cotai all the iformatio you will eed. If you fid iformatio which you believe hould be
More informationLaw of Large Numbers
Toss a co tmes. Law of Large Numbers Suppose 0 f f th th toss came up H toss came up T s are Beroull radom varables wth p ½ ad E( ) ½. The proporto of heads s. Itutvely approaches ½ as. week 2 Markov s
More informationMean is only appropriate for interval or ratio scales, not ordinal or nominal.
Mea Same as ordary average Sum all the data values ad dvde by the sample sze. x = ( x + x +... + x Usg summato otato, we wrte ths as x = x = x = = ) x Mea s oly approprate for terval or rato scales, ot
More informationMODELAREA SISTEMELOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢELE PETRI RECONFIGURABILE CU ATRIBUTE MATRICEALE
Modearea sstemeor oretate e servc r reţee Petr recofgurabe cu atrbute matrceae MODEAREA SISTEMEOR ORIENTATE PE SERVICII PRIN REŢEE PETRI RECONFIGURABIE CU ATRIBUTE MATRICEAE Iu Ţurcau drd E Guţueac dr
More informationContinuous 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 informationPlanning for Reactive Behaviors in Hide and Seek
University of Pennsylvania ScholarlyCommons Center for Human Modeling and Simulation Department of Computer & Information Science May 1995 Planning for Reactive Behaviors in Hide and Seek Michael B. Moore
More informationA note on testing the covariance matrix for large dimension
A ote o tetg the covarace matrx for large dmeo Melae Brke Ruhr-Uvertät Bochum Fakultät für Mathematk 44780 Bochum, Germay e-mal: melae.brke@ruhr-u-bochum.de Holger ette Ruhr-Uvertät Bochum Fakultät für
More informationEcuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea. Ecuatii de gradul al doilea
Ecuatii si inecuatii de gradul al doilea si reductibile la gradul al doilea Ecuatia de forma Ecuatii de gradul al doilea a + b + c = 0, (1) unde a, b, c R, a 0, - variabila, se numeste ecuatie de gradul
More informationCHAPTER 3 POSTERIOR DISTRIBUTIONS
CHAPTER 3 POSTERIOR DISTRIBUTIONS If scece caot measure the degree of probablt volved, so much the worse for scece. The practcal ma wll stck to hs apprecatve methods utl t does, or wll accept the results
More informationALG 2.2 Search Algorithms
Algorithms Professor Joh Reif ALG 2.2 Search Algorithms (a Biary Search: average case (b Biary Search with Errors (homework (c Iterpolatio Search (d Ubouded Search Biary Search Trees (i sorted Table of
More informationUNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS
UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS Postpoed exam: ECON430 Statstcs Date of exam: Jauary 0, 0 Tme for exam: 09:00 a.m. :00 oo The problem set covers 5 pages Resources allowed: All wrtte ad prted
More informationCorrelation: Examine Quantitative Bivariate Data
Correlato ad Regreo Correlato: Eame Quattatve Bvarate Data The correlato, ρ, betwee two radom varable, X ad Y, defed a, ( X µ ρ average σx X ) ( Y µ Y σ Y ) product of the tadard devate of X ad Y, quatfe
More informationConfidence Intervals. Confidence Intervals
A overview Mot probability ditributio are idexed by oe me parameter. F example, N(µ,σ 2 ) B(, p). I igificace tet, we have ued poit etimat f parameter. F example, f iid Y 1,Y 2,...,Y N(µ,σ 2 ), Ȳ i a poit
More information