NEW | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
W spółdzielni mieszkaniowej Kolejarz przeprowadzono analizę powierzchni mieszkań, otrzymując:
Zakładając, że rozkład powierzchni jest normalny, należy zbudować 95% przedział ufności dla odchylenia standardowego powierzchni mieszkań. 1. JAK ROZPOZNAĆ ZADANIE DOTYCZĄCE ESTYMACJI PRZEDZIAŁOWEJ ?Po przeczytaniu całego zadania zwracamy uwagę na zdanie: Zakładając, że rozkład powierzchni jest normalny, należy zbudować 95% przedział ufności dla odchylenia standardowego powierzchni mieszkań. Występuje tu zwrot: zbudować przedział ufności - w związku z tym na pewno jest to zadanie dotyczące estymacji przedziałowej. 2. ANALIZA I PRAWIDŁOWE WYPISANIE DANYCH.Analizujemy zdanie po zdaniu. W spółdzielni mieszkaniowej Kolejarz przeprowadzono analizę powierzchni mieszkań, otrzymując:
Od razu uzyskujemy informację, że analizie została poddana pewna liczba mieszkań. Jest to nasza próba, której liczebność wynosi mieszkań i od tego momentu będziemy stosować oznaczenia parametrów dla próby, chyba że zostanie wyraźnie określone, że będą to parametry dla populacji. Podano również wyniki z próby w tabeli. Jeżeli dysponujemy danymi dotyczącymi próby ujętymi w tabeli, to zawsze możemy policzyć średnią , wariancję i odchylenie standardowe (lub , ). Nie liczmy jednak tych parametrów od razu, ponieważ dopiero etap wyboru formuły na estymację wskaże nam czego potrzebujemy. Po prostu chodzi o to, żeby nie liczyć na zapas np. odchylenia, bo może okazać się niepotrzebne w późniejszych obliczeniach. Zakładając, że rozkład powierzchni jest normalny, należy zbudować 95% przedział ufności dla odchylenia standardowego powierzchni mieszkań. W powyższym zdaniu występuje założenie normalności rozkładu powierzchni mieszkań i to już odnosi się do populacji (wcześniej wspominałam w części teoretycznej, że próba jest z reguły za mała aby stwierdzić rozkład normalny). Nie mamy informacji na temat tego rozkładu, zatem możemy tylko zapisać - rozkład normalny o nieznanej średniej i nieznanym odchyleniu standardowym . Podano też współczynnik ufności . Od razu wyznaczamy . Podsumowując tworzymy przejrzystą tabelę z danymi:
- współczynnik ufności, 3. WYBÓR ODPOWIEDNIEGO WZORU.Szukamy parametru, który należy oszacować przedziałem ufności i w ostatnim zdaniu wyłapujemy słowo: Zakładając, że rozkład powierzchni jest normalny, należy zbudować 95% przedział ufności dla odchylenia standardowego powierzchni mieszkań. Wyrażenie odchylenie standardowe oznacza, że będziemy budować przedział ufności oczywiście dla odchylenia standardowego z populacji. Spójrzmy w kartę wzorów. Dla odchylenia standardowego mamy do wyboru dwa modele. Teraz wracamy do danych i sprawdzamy, czy jest znana i jaka jest liczebność próby. nie jest znana , a liczebność próby jest większa od 30 , zatem wybieramy model II .
4. UZUPEŁNIANIE WYBRANEGO WZORU I OBLICZENIA.Wracamy do danych z tabeli i uzupełniamy wzór konkretnymi danymi. Jak widać do obliczenia końcówek przedziału ufności potrzebujemy odchylenia standardowego z próby. W związku z tym, zanim zajmiemy się uzupełnianiem właściwego wzoru, należy obliczyć (na razie) nieznany parametr. Liczenie odchylenia standardowego jest zagadnieniem ze statystyki opisowej. Dysponujemy danymi tabelarycznymi, gdzie warianty cechy (powierzchnia mieszkań) są w formie przedziałów tzn. od jednej wartości do drugiej wartości. Taki szereg określa się szeregiem rozdzielczym przedziałowym. Przeredagujmy zatem tabelę z zadania właśnie na tą postać szeregu.
W przypadku szeregu rozdzielczego przedziałowego nie ma możliwości pomyłki do tego, co jest wariantem cechy, a co liczebnością , ponieważ nie zdarza się, aby było zapisane w formie przedziałów. Symbol to po prostu ogólny zapis przedziału lewostronnie domkniętego i prawostronnie otwartego (chyba najczęściej używany – chociaż zależy od preferencji prowadzącego). Należy pilnować, aby końcówka każdego przedziału była początkiem następnego. W tabeli z zadania mamy właśnie przedstawioną sytuację , (kończymy przedział na 35, następny również zaczynamy od 35), itd. w związku z tym nie musimy nic zmieniać, zachowana jest ciągłość. Aby otrzymać odchylenie standardowe i tak musimy obliczyć wariancję, bo odchylenie jest pierwiastkiem kwadratowym z wariacji. Wzór na wariancję z danych szeregu przedziałowego wygląda następująco: . Jest też alternatywa , ale będziemy używać pierwszej wersji. Okazuje się, że do policzenia wariancji i tak niezbędna jest średnia. W szeregu przedziałowym średnią liczymy ze wzoru . Na początku wyjaśnijmy symbol . Oznacza on środek każdego z podanych przedziałów, a obliczany jest na podstawie formuły . Upraszczając, należy zsumować początek i koniec każdego przedziału i wynik podzielić na dwa. Wracamy do wzoru na średnią. Znak oznacza sumę. Pod tym symbolem znajduje się zapis , a nad nim , to środki kolejnych przedziałów , a liczebności dla kolejnych przedziałów. Wszystko razem oznacza, że będziemy sumować kolejne iloczyny , gdzie będzie rosło od aż do wartości , czyli , a więc ogólnie:
W naszym przypadku znad znaku sumy oznacza liczbę przedziałów klasowych (ilość wierszy w tabeli z danymi). Tak więc średnia będzie miała uproszczony wzór: = Czym jest , oraz ? Wszystko to zostanie pokazane dokładnie w tabeli. Obliczmy w niej również środki poszczególnych przedziałów.
Uzupełniając wzór średniej dla otrzymujemy: = i oczywiście możemy uzupełnić go danymi z tabeli, ale proponuję nadal korzystać z tabeli i wykonywać w niej obliczenia. Po pierwsze jest bardziej klarowna, po drugie ułamek powstały po rozpisaniu wzoru może okazać się dłuższy niż w tym konkretnym zadaniu i łatwo tu o pomyłkę. W tabelce powoli budujemy wzór na średnią z szeregu przedziałowego, a jej nagłówki zawsze wyglądają tak samo. Każdą wartość mnożymy przez odpowiadającą jej wartość , a następnie sumujemy powstałe iloczyny. Przecięcie wiersza z symbolem i kolumny daje kompletny licznik wzoru na średnią.
Dysponujemy wartością średniej, zatem możemy wrócić do obliczania wariancji. Rozpiszemy wzór analogicznie jak w przypadku średniej. Najpierw ogólnie:
i dla :
Tu też można podstawiać dane z tabeli, ale ponownie proponuję trzymać się obliczeń tabelarycznych. Można kontynuować poprzednią tabelę dopisując kolejne kolumny. Znowu krok po kroku będziemy tworzyć licznik ze wzoru. Dopisana pierwsza kolumna - od każdego środka przedziału odejmujemy wcześniej wyliczoną średnią , druga kolumna to podniesienie wyników z poprzedniej do kwadratu. Ostatnia to wymnożenie wyników z drugiej przez odpowiadające im wartości i dopiero ona jest sumowana (przecięcie wiersza z symbolem i daje kompletny licznik wzoru na wariancję).
Odchylenie standardowe to pierwiastek z wariancji . Wracamy do danych z tabeli i wreszcie uzupełniamy wzór konkretnymi danymi.
Teraz należy odczytać odpowiednią statystykę z tablic. W formule znajduje się literka u , zatem skorzystamy z tablic rozkładu normalnego (link). Zapis oznacza konieczność odnalezienia statystyki dla . Czytanie z tablic rozkładu normalnego nie jest trudne. Sumuje się wartości znajdujące się na obrzeżach tzn. z kolumny, która stanowi części dziesiętne i z wiersza, który traktujemy jako części setne. W przypadku sumujemy i czyli .
Wracamy do obliczeń i podstawiamy (zaokrąglanie to indywidualna sprawa wynikająca najczęściej z preferencji prowadzącego):
5. WYNIK I INTERPRETACJA.Ostatecznie otrzymujemy: Interpretacja brzmi następująco: Z ufnością 0,95 nieznane odchylenie standardowe powierzchni mieszkań populacji mieszkań w spółdzielni Kolejarz mieści się w przedziale od 8,44 do 10,28 m 2 . Mieczysław Sobczyk - Statystyka. Aspekty praktyczne i teoretyczne, Wydawnictwo: Uniwersytet Marii Curie - Skłodowskiej 2006,ISBN: 83-227-2423-3, str. 118 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||