G:\Statistiske grundbegreber-v8\s1v8-forside.wpd
G:\Statistiske grundbegreber-v8\s1v8-forside.wpd
G:\Statistiske grundbegreber-v8\s1v8-forside.wpd
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
123<br />
9.1 Indledning<br />
2<br />
Poolet estimat spool<br />
=<br />
2 2 2<br />
fs 1 1+<br />
fs 2 2 + ... + fs k k<br />
med fpool f1 + f2+ ... + fk<br />
= f1 + f2 + ... + fkfrihedsgrader<br />
benyttes, når<br />
man har k uafhængige estimater for den samme varians σ :<br />
2<br />
2 SAK1<br />
2<br />
s1<br />
= , s2<br />
f1<br />
SAK2<br />
2<br />
= ,..., sk<br />
=<br />
f 2<br />
SAKk<br />
,<br />
f k<br />
2<br />
Har to stikprøver givet estimaterne s1 2<br />
= 2345 . , s2 = 3456 . med f1 = 6, f2<br />
= 4 frihedsgrader,<br />
2<br />
bliver det poolede estimat spool<br />
=<br />
2<br />
fs 1 1 +<br />
f1 +<br />
2<br />
fs 2 2<br />
=<br />
f2<br />
6 ⋅ 2. 345 + 4 ⋅3456<br />
.<br />
= 2. 7894 ≈ 2. 789<br />
6+ 4<br />
med f pool = f1 + f2<br />
= 6+ 4 = 10 frihedsgrader.<br />
Linearitetsreglen Ea ( + aX + aX+ ... + aX ) = a + aE( X) + aE( X) + ... + aEX ( ) ,<br />
0 1 1 2 2 k k 0 1 1 2 2<br />
k k<br />
Er E( X1)<br />
= 2 , E( X2)<br />
= 3 fås<br />
E( 4+ 5X + 6X ) = 4+ 5E( X ) + 6E( X ) = 4+ 5⋅ 2+ 6⋅ 3= 32.<br />
1 2 1 2<br />
Kvadratreglen V( a + a X + a X + ... + a X )<br />
0 1 1 2 2<br />
k k<br />
2<br />
2<br />
2<br />
= aV( X) + aV( X ) + ... + aV( X ) + 2 aaV( X, X )<br />
1<br />
1 2<br />
2<br />
k<br />
∑<br />
∑<br />
k k i j i j<br />
i=<br />
1 j=+ i 1<br />
Er V( X1) = 2, V( X2) = 3, V( X1, X2)<br />
= 15 . , fås<br />
2<br />
2<br />
V( 4 + 5X1 + 6X2) = 5 V( X1) + 6 V( X2) + 2⋅5⋅6⋅V( X1, X2)<br />
2 2<br />
= 5 ⋅ 2 + 6 ⋅ 3+ 2⋅5⋅6⋅ 15 . = 248<br />
9.1 INDLEDNING<br />
k<br />
(a’erne er konstanter).<br />
Ved anvendelserne optræder der ofte flere stokastiske variable X1, X2,..., Xkad gangen. Det kan da være naturligt<br />
r<br />
at samle dem i et ordnet sæt X = ( X1, X2,..., Xk) , som kaldes en k-dimensional stokastisk variabel. Eksempelvis:<br />
* Et levnedsmiddel kan af en tilfældig udtaget forbruger bedømmes ved en karakter for smagen og en<br />
r<br />
karakter for lugten. Så er X = ( X , X ) = ( ) en 2-dimensional stokastisk variabel.<br />
X 2<br />
1 2 Smag,Lugt<br />
* Et tilfældigt eksperiment går ud på at udtage en tilfældig person og måle vedkommendes højde og masse .<br />
r<br />
Så er X = ( X , X ) = ( ) en 2-dimensional stokastisk variabel.<br />
1 2 Højde, Masse<br />
r<br />
* Ugens 7 lottotal udgør en 7-dimensional stokastisk variabel X = ( X , X ,..., X ) .<br />
1 2 7<br />
r<br />
* Et tilfældigt eksperiment går ud på at kaste en rød og en hvid terning. Så er X = ( X , X ) = (Antal øjne op på<br />
1 2<br />
rød terning, Antal øjne op på hvid terning) en 2-dimensional stokastisk variabel.<br />
X 1<br />
.<br />
X 1<br />
X 2