SCHATTERS & NORMALITEIT
(OEFENSESSIE 4)
2 principes:
- invloed van ruis of variate op betrouwbaarheid van schattingen
- Normaliteit van onze gegevens
1 BETROUWBAARHEIDSINTERVALLEN
Gemiddelde: betekenisloos zonder standaardafwijking
Omgekeerd: 2 zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden
• 2 parameters: vinden elkaar terug in betrouwbaarheidsintervallen:
o 2 grenzen [𝑂𝐺−𝐵𝐺]
o Symmetrisch rond gemiddelde
o Waarin bepaalde fractie p% van gegevens gelegen is
BASISPRINCIPE van deze intervallen (eenvoudig):
• start vanuit gemiddelde
• en ga met k # keer standaardafwijking naar links en rechts om onder-
en bovengrens neer te zetten
𝑝%𝐵𝑇𝐼(𝑋)=[𝑋̅−𝑘.𝑠;𝑋̅+𝑘.𝑠]
Waarde van k : hangt louter af van hoeveel procent ( p%) van metingen
die je wil omsluiten (tabel rechts)
oefening 4.1 leerpad (om met principe vertrouwd te maken)
Deze manier van werken KAN ENKEL VAN TOEPASSING zijn:
, • gegevens die mooi symmetrische heuvelvormige verdeling
hebben
= normaal verdeelde gegevens (naam v. type gegevens)
Nagaan of gegevens normaal verdeeld zijn:
- onderdeel van volgende oef
- start van elk analyse
2 PRICE_K
1. open JASP-file
verkoopprijzen (in duizendtal) ter beschikking gekregen bevindingen zullen
interessant worden om eigen verkoopprijzen ermee te vergelijken
uit descriptives: blijkt dat gemiddeld prijs (ong) €330.000 bedraagt, met
standaarafwijking van ong €30.000
snelle berekening: leert ons: ong 95% van prijzen tussen €270.000 en
€390.000 gelegen zijn (betrouwbaarheidsinterval, 4.1)
aangezien:
* mediane prijs x bedraagt
* histogram toont: mooi symmetrisch heuvelvormige verdeling
op zicht concluderen dat gegevens normaal verdeeld zijn
2.1 Normaliteit testen – shapiro-Wilktest
Voor volledigheid: controleren voorbarige conclusie
(OEFENSESSIE 4)
2 principes:
- invloed van ruis of variate op betrouwbaarheid van schattingen
- Normaliteit van onze gegevens
1 BETROUWBAARHEIDSINTERVALLEN
Gemiddelde: betekenisloos zonder standaardafwijking
Omgekeerd: 2 zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden
• 2 parameters: vinden elkaar terug in betrouwbaarheidsintervallen:
o 2 grenzen [𝑂𝐺−𝐵𝐺]
o Symmetrisch rond gemiddelde
o Waarin bepaalde fractie p% van gegevens gelegen is
BASISPRINCIPE van deze intervallen (eenvoudig):
• start vanuit gemiddelde
• en ga met k # keer standaardafwijking naar links en rechts om onder-
en bovengrens neer te zetten
𝑝%𝐵𝑇𝐼(𝑋)=[𝑋̅−𝑘.𝑠;𝑋̅+𝑘.𝑠]
Waarde van k : hangt louter af van hoeveel procent ( p%) van metingen
die je wil omsluiten (tabel rechts)
oefening 4.1 leerpad (om met principe vertrouwd te maken)
Deze manier van werken KAN ENKEL VAN TOEPASSING zijn:
, • gegevens die mooi symmetrische heuvelvormige verdeling
hebben
= normaal verdeelde gegevens (naam v. type gegevens)
Nagaan of gegevens normaal verdeeld zijn:
- onderdeel van volgende oef
- start van elk analyse
2 PRICE_K
1. open JASP-file
verkoopprijzen (in duizendtal) ter beschikking gekregen bevindingen zullen
interessant worden om eigen verkoopprijzen ermee te vergelijken
uit descriptives: blijkt dat gemiddeld prijs (ong) €330.000 bedraagt, met
standaarafwijking van ong €30.000
snelle berekening: leert ons: ong 95% van prijzen tussen €270.000 en
€390.000 gelegen zijn (betrouwbaarheidsinterval, 4.1)
aangezien:
* mediane prijs x bedraagt
* histogram toont: mooi symmetrisch heuvelvormige verdeling
op zicht concluderen dat gegevens normaal verdeeld zijn
2.1 Normaliteit testen – shapiro-Wilktest
Voor volledigheid: controleren voorbarige conclusie
