Разделы презентаций


1. Критерий согласия

Содержание

Пример. Вкусовые предпочтенияМаркетолог хочет узнать, какому из пяти вкусов нового напитка отдают предпочтение покупатели. Ниже приведены данные, полученные из опроса 100 человек:

Слайды и текст этой презентации

Слайд 11. Критерий согласия


1.  Критерий согласия

Слайд 2Пример. Вкусовые предпочтения
Маркетолог хочет узнать, какому из пяти вкусов нового

напитка отдают предпочтение покупатели. Ниже приведены данные, полученные из опроса

100 человек:



Пример. Вкусовые предпочтенияМаркетолог хочет узнать, какому из пяти вкусов нового напитка отдают предпочтение покупатели. Ниже приведены данные,

Слайд 3Пример. Вкусовые предпочтения
Маркетолог хочет узнать, какому из пяти вкусов нового

напитка отдают предпочтение покупатели. Ниже приведены данные, полученные из опроса

100 человек:



Если нет каких-либо особых вкусовых предпочтений, то каждый вид напитка покупают с одинаковой частотой. В таком случае каждая частота должна быть равна 100/5 = 20, то есть приблизительно по 20 человек выберут каждый вид сока.

Наблюдаем

Ожидаем

Пример. Вкусовые предпочтенияМаркетолог хочет узнать, какому из пяти вкусов нового напитка отдают предпочтение покупатели. Ниже приведены данные,

Слайд 4Наблюдаемые и ожидаемые частоты
Наблюдаемые частоты - частоты полученные по выборке.

Ожидаемые

частоты - частоты, полученные путем вычисления на основе теоретических представлений

о предполагаемом распределении.

Наблюдаемые частоты

Ожидаемые частоты

Наблюдаемые и ожидаемые частотыНаблюдаемые частоты - частоты полученные по выборке.Ожидаемые частоты - частоты, полученные путем вычисления на

Слайд 5Что проверяет критерий согласия
Критерий согласия позволяет выяснить, насколько согласуются между

собой наблюдаемые частоты и ожидаемые, иными словами, существенны или нет

различия между ними.

Гипотезы для примера с предпочтениями запишутся так:
Н0: У покупателей нет предпочтений по поводу вкусов сока.
Н1: У покупателей есть предпочтения.

Необходимые условия
1. Выборка случайна.
2. Наблюдаемая частота должна быть не меньше 5.
Что проверяет критерий согласияКритерий согласия позволяет выяснить, насколько согласуются между собой наблюдаемые частоты и ожидаемые, иными словами,

Слайд 6Статистика
Для проверки гипотезы используется статистика :




Н – наблюдаемая

частота
О – ожидаемая частота
Если значение X велико, гипотезу Н0 следует

отвергнуть (расхождения между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами значительны)
Статистика Для проверки гипотезы используется статистика : 			Н – наблюдаемая частота			О – ожидаемая частотаЕсли значение X велико,

Слайд 7Что значит «частоты согласуются»
Если наблюдаемые и ожидаемые значения близки друг

к другу, значение X будет небольшим. Гипотеза Н0 не будет

отвергнута. Имеется хорошее соответствие наблюдаемых данных и исследовательской модели.

Хорошее соответствие

Плохое соответствие

Что значит «частоты согласуются»Если наблюдаемые и ожидаемые значения близки друг к другу, значение X будет небольшим. Гипотеза

Слайд 8Статистика
Для проверки гипотезы используется статистика :




Н – наблюдаемая

частота
О – ожидаемая частота
Если значение X велико, гипотезу Н0 следует

отвергнуть (расхождения между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами значительны)

0

Xкрит

Статистика Для проверки гипотезы используется статистика : 			Н – наблюдаемая частота			О – ожидаемая частотаЕсли значение X велико,

Слайд 9Статистика
0
Xкрит
Критическое значение находим по таблице 2-распределения или с помощью

функции Excel
=ХИ2ОБР(альфа,m-1)
m – количество слагаемых в сумме

Статистика 0XкритКритическое значение находим по таблице 2-распределения или с помощью функции Excel=ХИ2ОБР(альфа,m-1)m – количество слагаемых в сумме

Слайд 10Решение задачи
Нулевая и альтернативная гипотезы:
Н0: У покупателей нет предпочтений по

поводу вкусов сока.
Н1: У покупателей есть предпочтения.

Решение задачиНулевая и альтернативная гипотезы:			Н0: У покупателей нет предпочтений по поводу вкусов сока.			Н1: У покупателей есть предпочтения.

Слайд 11Решение задачи
Нулевая и альтернативная гипотезы:
Н0: У покупателей нет предпочтений по

поводу вкусов сока.
Н1: У покупателей есть предпочтения.
Уровень значимости =0,05.

Решение задачиНулевая и альтернативная гипотезы:			Н0: У покупателей нет предпочтений по поводу вкусов сока.			Н1: У покупателей есть предпочтения.Уровень

Слайд 12Решение задачи
Нулевая и альтернативная гипотезы:
Н0: У покупателей нет предпочтений по

поводу вкусов сока.
Н1: У покупателей есть предпочтения.
Уровень значимости =0,05.
По

выборке находим значение статистики:


Наблюдаемые частоты

Ожидаемые частоты

Решение задачиНулевая и альтернативная гипотезы:			Н0: У покупателей нет предпочтений по поводу вкусов сока.			Н1: У покупателей есть предпочтения.

Слайд 13Решение задачи
Нулевая и альтернативная гипотезы:
Н0: У покупателей нет предпочтений по

поводу вкусов сока.
Н1: У покупателей есть предпочтения.
Уровень значимости =0,05.
По

выборке находим значение статистики:


Наблюдаемые частоты

Ожидаемые частоты

Решение задачиНулевая и альтернативная гипотезы:			Н0: У покупателей нет предпочтений по поводу вкусов сока.			Н1: У покупателей есть предпочтения.

Слайд 14Решение задачи
Шаг 4. Критическое значение находим по таблице 2-распределения или

с помощью функции Excel
=ХИ2ОБР(альфа,m-1)


Решение задачиШаг 4. 	Критическое значение находим по таблице 2-распределения или с помощью функции Excel=ХИ2ОБР(альфа,m-1)

Слайд 15Решение задачи
Шаг 5. Сравним полученное значение с критической областью: 18

> 9,488. Значение попало в критическую область.
0
9,488
Х=18
18

Решение задачиШаг 5. Сравним полученное значение с критической областью: 18 > 9,488. Значение попало в критическую область.09,488Х=1818

Слайд 16Решение задачи
Шаг 5. Сравним полученное значение с критической областью: 18

> 9,488. Значение попало в критическую область.

0
9,488
Х=18
18
Существуют значимые предпочтения покупателей


по поводу вида напитка.
Решение задачиШаг 5. Сравним полученное значение с критической областью: 18 > 9,488. Значение попало в критическую область.09,488Х=1818Существуют

Слайд 17Применение критерия согласия
Маркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей

магазина по дням недели. Была выбрана наугад неделя, и получены

следующие данные. Достаточно ли оснований, чтобы отвергнуть гипотезу, утверждающую, что число покупателей распределено равномерно по дням недели, при α = 0,05?

День Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
Частота 280 320 250 240 380 330 290

Применение критерия согласияМаркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей магазина по дням недели. Была выбрана наугад

Слайд 18Применение критерия согласия
Маркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей

магазина по дням недели. Была выбрана наугад неделя, и получены

следующие данные. Достаточно ли оснований, чтобы отвергнуть гипотезу, утверждающую, что число покупателей распределено равномерно по дням недели, при α = 0,05?

День Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
Частота 280 320 250 240 380 330 290

Всего 2090 покупателей

Применение критерия согласияМаркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей магазина по дням недели. Была выбрана наугад

Слайд 19Применение критерия согласия
Маркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей

магазина по дням недели. Была выбрана наугад неделя, и получены

следующие данные. Достаточно ли оснований, чтобы отвергнуть гипотезу, утверждающую, что число покупателей распределено равномерно по дням недели, при α = 0,05?

День Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
Частота 280 320 250 240 380 330 290

Всего 2090 покупателей. Если число покупателей распределено
равномерно по дням недели то теоретическая частота для
каждого дня 2090/7=299 покупателей

Применение критерия согласияМаркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей магазина по дням недели. Была выбрана наугад

Слайд 20Применение критерия согласия
Маркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей

магазина по дням недели. Была выбрана наугад неделя, и получены

следующие данные. Достаточно ли оснований, чтобы отвергнуть гипотезу, утверждающую, что число покупателей распределено равномерно по дням недели, при α = 0,05?

День Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
Частота 280 320 250 240 380 330 290

Ожидаемая
частота

299 299 299 299 299 299 299

Применение критерия согласияМаркетолог хочет определить, одинаково ли распределено количество покупателей магазина по дням недели. Была выбрана наугад

Слайд 21Применение критерия согласия

Применение критерия согласия

Слайд 22Решение задачи
0
9,488
Х=47,8
47,8
Число покупателей неравномерно распределено по дням
недели.

Решение задачи09,488Х=47,847,8Число покупателей неравномерно распределено по днямнедели.

Слайд 23Применение критерия согласия
Опрос, проведенный год назад, показал, что 25% покупателей

предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 70% использует карту, а у

5% нет особых предпочтений. Новый опрос показал, что 18% покупателей предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 72% использует карту, а у 10% нет особых предпочтений. При α = 0,01 проверьте утверждение, что предпочтения покупателей изменились.
Применение критерия согласияОпрос, проведенный год назад, показал, что 25% покупателей предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 70% использует

Слайд 24Применение критерия согласия
Опрос, проведенный год назад, показал, что 25% покупателей

предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 70% использует карту, а у

5% нет особых предпочтений. Новый опрос показал, что 18% покупателей предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 72% использует карту, а у 10% нет особых предпочтений. При α = 0,01 проверьте утверждение, что предпочтения покупателей изменились.

Применение критерия согласияОпрос, проведенный год назад, показал, что 25% покупателей предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 70% использует

Слайд 25Применение критерия согласия
Опрос, проведенный год назад, показал, что 25% покупателей

предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 70% использует карту, а у

5% нет особых предпочтений. Новый опрос показал, что 18% покупателей предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 72% использует карту, а у 10% нет особых предпочтений. При α = 0,01 проверьте утверждение, что предпочтения покупателей изменились.
Применение критерия согласияОпрос, проведенный год назад, показал, что 25% покупателей предпочитает расплачиваться за покупки наличными, 70% использует

Слайд 26Решение задачи
0
9,2104
Х=5,28
7,017
Предпочтения покупателей не изменились

Решение задачи09,2104Х=5,287,017Предпочтения покупателей не изменились

Слайд 276.2 Таблицы сопряженности

6.2 Таблицы сопряженности

Слайд 28Обработка данных
Данные эксперимента Таблица сопряженности
Таблица сопряженности составляется для двух признаков и

содержит частоты для каждого набора значений.

Обработка данныхДанные эксперимента			Таблица сопряженностиТаблица сопряженности составляется для двух признаков и содержит частоты для каждого набора значений.

Слайд 29Данная таблица имеет два ряда и три столбца: r =

2, c = 3.
Признак 2.
Отношение к новому препарату
Признак 1.

Категория
персонала
В общем

виде таблица сопряженности состоит из r рядов
и c столбцов.
Каждая клетка таблицы определяется номером ее ряда (Row)
и столбца (Column).
Данная таблица имеет два ряда и три столбца: r = 2, c = 3.Признак 2.Отношение к новому

Слайд 30Наблюдаемые частоты (Observed frequencies)
В результате эксперимента мы получаем наблюдаемые частоты.

Подсчитаем суммы по срокам и столбцам.
отношение к новому препарату
Зависит ли

отношение к препарату от категории
персонала?
Наблюдаемые частоты (Observed frequencies)В результате эксперимента мы получаем наблюдаемые частоты. Подсчитаем суммы по срокам и столбцам.отношение к

Слайд 31Шаг 1. Гипотезы
Критерий согласия используется для проверки гипотезы о независимости

качественных признаков.

Гипотезы выглядят так:
Н0 : признаки независимы.
Н1 : признаки зависимы.

Шаг 1. ГипотезыКритерий согласия используется для проверки гипотезы о независимости качественных признаков.Гипотезы выглядят так:		Н0 : признаки независимы.		Н1

Слайд 32Ожидаемые частоты (Expected frequencies)
Вычислим теоретические ожидаемые частоты (в предположении независимости

признаков).
А – случайно выбранный медработник – медсестра
B – случайно

выбранный медработник согласен с эффективностью препарата

случайно выбранный медработник – медсестра, согласная с эффективностью препарата

Если события A и B независимы, то

Ожидаемые частоты (Expected frequencies)Вычислим теоретические ожидаемые частоты (в предположении независимости признаков). А – случайно выбранный медработник –

Слайд 33А – случайно выбранный медработник – медсестра B – случайно выбранный

медработник согласен с эффективностью препарата

А – случайно выбранный медработник – медсестра B – случайно выбранный медработник согласен с эффективностью  препарата

Слайд 34А – случайно выбранный медработник – медсестра B – случайно выбранный

медработник согласен с эффективностью препарата
На 400 человек ожидаемая частота медсестер

согласных с эффективностью препарата
А – случайно выбранный медработник – медсестра B – случайно выбранный медработник согласен с эффективностью  препаратаНа

Слайд 35Ожидаемые частоты (Expected frequencies)
Вычислим теоретические частоты (в предположении независимости признаков).

В первую клетку надо поставить частоту:

Ожидаемые частоты (Expected frequencies)Вычислим теоретические частоты (в предположении независимости признаков). В первую клетку надо поставить частоту:

Слайд 36Ожидаемые частоты (Expected frequencies)
Вычислим теоретические частоты.

Ожидаемые частоты (Expected frequencies)Вычислим теоретические частоты.

Слайд 37Критерий проверки гипотезы
Если бы признаки были независимыми, то частоты должны

быть распределены так, как показано в таблице ожидаемых частот. Критерий

согласия позволяет оценить, насколько сильно различаются наблюдаемые частоты от ожидаемых. Если сильно, тогда мы признаем наличие зависимости признаков.

Наблюдаемые частоты

Ожидаемые частоты

Критерий проверки гипотезыЕсли бы признаки были независимыми, то частоты должны быть распределены так, как показано в таблице

Слайд 38Вычисление статистики
Наблюдаемые частоты
Ожидаемые частоты

Вычисление статистикиНаблюдаемые частотыОжидаемые частоты

Слайд 39Уровень значимости и критическая область
Критическое значение находим с помощью функции


ХИ2ОБР(альфа;(r-1)*(c-1) )

Уровень значимости и критическая областьКритическое значение находим с помощью функции ХИ2ОБР(альфа;(r-1)*(c-1) )

Слайд 40Получение выводов
Поскольку значение статистики попало в критическую область, 26,67 >

5,991, мы отклоняем гипотезу о независимости признаков.

Вывод. Признаки зависимы. Отношение

к новому лекарству существенно зависит от категории персонала.

5,991

26,67

Получение выводовПоскольку значение статистики попало в критическую область, 26,67 > 5,991, мы отклоняем гипотезу о независимости признаков.Вывод.

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика