160 likes | 397 Vues
Beskrivande statistik för två beroende slumpvariabler. Vi har som ex observerat X = antal kvadrat-meter och Y = hyrans storlek på 20 lägenheter. För att illustrera hur dessa två variabler hör ihop ritar vi ett spridningsdiagram (scatter plot).
E N D
Beskrivande statistik för två beroende slumpvariabler Vi har som ex observerat X = antal kvadrat-meter och Y = hyrans storlek på 20 lägenheter. För att illustrera hur dessa två variabler hör ihop ritar vi ett spridningsdiagram (scatter plot)
I grafen ser vi ett positivt beroende mellan variablerna. Stora värden på x medför stora värden på y. Ex på samband • Antal rum ----- yta på lägenhet • Utbildningsnivå ----- lönenivå • Hastighet ----- bromssträcka • Valreseultat ----- antal pos löften • Tillgång till vaccin ----- antal sjuka • Befolkningstäthet ----- brottslighet • Attityd ------ kön • Blodtryck ----- ålder • Höjd över havet ----- temperatur
Anta att vi har n observationer på två s.v. X och Y. Skrivs Med hjälp av dessa n observationer kan vi beräkna sen sk korrelations-koefficientenr som är ett mått på hur starkt två variabler hänger ihop. -1<r<1
Ex: 10 obs på flickors x = vikt, y = längd
Korrelationskoefficienten har egentligen sammansättningen Måttet på beroende ligger alltså i täljaren och så standardiserar vi med stickprovsstandardavvikelserna för x och y för att få ett tal som är lättolkat. Det finns en teoretisk korrelation mellan slumpvariabler som vi kallar r (rå), men först
Datamaterial Medelvärde Stickprovsvarians Stickprovsstandaravvikelse s Korrelationskoefficient r Teori Väntevärde E[X] Varians Var[X] Standardavvikelse Korrelation r Vi sammanställer
läses; Kovariansen mellan slumpvariablerna X och Y. Kovariansen mäter det linjära beroendet mellan X och Y. Den standardiserade kovariansen är korrelationen r. Kovariansen beräknas via där
Vi tittar återigen på ex med lägenheterna X = antal rum i en lägenhet X och Y är beroende, dvs de är relaterade till varann
Beräkna r Detta är enklare att förstå. Vi har ganska stark positiv korrelation.
Kap 4,5 En linjär kombination mellan två slumpvariabler ser ut som där a,b,c är konstanter Vi ska främst studera specialfallet X+Y och summan av n st s.v. Först tittar vi på hur man kan finna sannolikhetsfördelningen för X+Y via ett ex
Vid ett lotteri kan en lott ge vinst på 0, 20 och 100kr. Låt oss dra två lotter. Vinstchansen är lika vid de båda dragningarna X= vinsten på 1:a lotten Y= vinsten på 2:a lotten X och Y är oberoende
Bestäm sannolikhetsfördelningen för totala vinsten S=X+Y= totala vinsten på två lotter ex p(20)=0,18+0,18 p(120)=0,0024+0,0024
Anta nu lite mer allmänt att vi har n st s.v. som vill tar summan på. Om dessa n s.v. är oberoende så gäller Där