Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeno dne 11/5/2006 7:07 PM. Seminární cvičení 2. Kódování a přenos informace

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeno dne 11/5/2006 7:07 PM. Seminární cvičení 2. Kódování a přenos informace"

Transkript

1 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M Semiárí cvičeí Kódováí a přeos iformace Osova cvičeí k čemu se má dojít??? Motivace úvodí příklad - holub Základí pojmy Zpráva Symbol Abeceda - jakákoliv posloupost rozlišitelých zaků - rozlišitelé prvky ve zprávě (grafické zázorěí zaky) - možia všech symbolů říklad : Zpráva a b c c a b d a b d d c b a c délka zprávy = 5, abeceda A = {a,b,c,d} počet symbolů abecedy S = 4 Sigál Kódováí Iformace - materiálí ositel zprávy - trasformace zprávy vyjádřeé pomocí jedé abecedy a zprávu vyjádřeou pomocí druhé abecedy - vztah mezi symboly zprávy a okolím světem - strukturí vztahy mezi symboly - vztahy mezi symboly a okolím světem omezeé a vztahy: - mezi ozačeím a výzamem - mezi výzamem a jejich překladem sytaktická iformace sématická pragmatická Iformace a etropie počet možých zpráv délky a ad abecedou s celkovým počtem symbolů s je N = s (variace s opakováím) říklad : A = {,}, s =, = 6 => N = 6 = 64 A = {a,b,c,d}, s = 5, = 6 => N = 5 6 = 565 Vybereme-li jedu kokrétí zprávu, redukujeme tím eurčitost. Čím větší bude počet možých alterativ, tím větší eurčitost tímto výběrem odstraíme.

2 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M Možství iformace ve zprávě je rostoucí fukcí počtu alterativ. latí I = f (N ) ožadavek aditivity: + I = I + I = f s ) = f ( s ) + f ( s ) = f ( N ) + f ( N ) ( o itegraci f ( N ) = K l N artleyova míra iformace I = K l N = K l s toto platí při rovoměrém rozložeí Obecě: Symboly se mohou ve zprávě vyskytovat s růzou četostí ermutace s opakováím (při růzých absolutích četostech,..., s jedotlivých symbolů) N =!!!..! s I = K l N = K( l l... = K( = K s i= s { } l { } l... { } l i i s l s ) = Nepsat odvozeí je fiálí vzorec s s l ) = Shaoova etropie Odvozeí kostaty K: s I = = K i l i i= středí hodota iformace a jede symbol zprávy Nechť A={,}, echť středí možství iformace a jede symbol je rovo jedomu bitu. ak za předpokladu stejé pravděpodobosti výskytu obou symbolů platí: = K[ l + l ] = K l = K l = K = l

3 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M Kostata udává v jakých jedotkách měříme, pro měřeí etropie v bitech používáme K=/l. oužijeme-li K=/l je to totéž jako kdybychom použili log a kostatu K =. (další možé variaty K=k-bolzmaova kostata ebo K=). říklady: ) Spočtěte středí hodotu iformace hodu micí a šestibokou kostkou. ) Jaká bude etropie hodu micí a kostkou, pokud ebudou vyvážeé ( tj. jeda straa bude padat častěji ) 3) Jaká bude v případě, že bude padat jeom jeda straa/číslo? 4) Máte áhodý proces geerující symboly {a, b, c}. ravděpodobost výskytu symbolu a je.5 ( tedy (a) =.5 ), (b) = (c) =.5. Spočtěte středí hodotu iformace a jede symbol Komuikačí kaál Sdělováí: telefoí lika děrá páska - apěťové impulsy ožadovaá hodota teploty - skutečá teplota - řízeí Z hlediska teorie iformace se jedá o stejý problém. Kódováí - trasformace zprávy z vyjádřeí v jedé abecedě do abecedy jié Dekódováí - iverzí operace ke kódováí Kód - předpis, který určité skupiě symbolů jedé abecedy jedozačě přiřadí určitou skupiu symbolů z jié abecedy Struktura komuikačího kaálu:

4 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M Soustava kodér kaál dekodér je sama o sobě kaálem, kodérem a dekodérem je možé měit vlastosti kaálu. Diskrétí kaál a jeho kapacita U={u i } možia přístupých hodot sigálu a vstupu kaálu Y={y j } možia přípustých hodot sigálu ma výstupu kaálu Jsou-li U a Y koečá, pak trojice resp. (U, Y, [(y j / u i )]) resp. (U, Y, [(u i / y j )]) představuje popis diskrétího kaálu, kde [(y j / u i )] je matice podmíěých pravděpodobostí: Obdobě lze vyjádřit [(u i / y j )]. omocí matic [(y j / u i )] či [(u i / y j )] lze porovávat vlastosti kaálů je obtížě. K tomu lze použít střdí vzájemou iformaci T(U:Y) = (U) - (U/Y) = (Y) - (Y/U) Etropie (U/Y) resp. (Y/U) udává ztrátu iformace způsobeou přeosem. Bude-li (Y/U) = (U/Y) =, je kaál bez šumu. Rychlost přeosu iformace R = v u T(U:Y) (bit/s), kde v u je rychlost přeosu jedotlivých symbolů:, kde je středí doba přeosu jedoho symbolu. Rychlost fyzikálího přeosu v u emůžeme z hlediska teorie iformace ovlivňovat. Středí vzájemá iformace závisí eje a pravděpodobostech (y j / u i ), ale také pravděpodobostech (u i ). Tyto lze měit vhodým kódováím a zvyšovat tak rychlost přeosu iformace (kód se tak vlastě přizpůsobí vlastostem kaálů). Maximálí rychlost přeosu C se azývá kapacita kaálu:,

5 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M kde imum středí vzájemé iformace hledáme přes všecha možá rozložeí pravděpodobosti (U). ro kaál bez šumu je T(U:Y) = (U), tedy V případě rovoměrého rozložeí (u ) = (u ) =... = (u s ) = /s, kde s je počet možostí vstupího sigálu, dostáváme: (U) = log s, a tedy C = v u log s. Symetrický kaál vzhledem ke vstupu (šum stejým způsobem ovliví přeos každého vstupího symbolu) - pak jsou všechy řádky [(y j / u i )] permutacemi čísel,,..., s. Obdobě, pro symetrický kaál vzhledem k výstupu, platí předpoklady i pro sloupce matice [(y j / u i )]. ak dostáváme tzv. symetrický kaál. Biárí symetrický kaál: a odtud Je zřejmé, že by se mělo blížit ebo. Nejhorší případ: = /, pak se kapacita kaálu blíží ule. Obecě:

6 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M Shaoova věta: Jestliže je etropie zdroje meší ež kapacita kaálu, je možé ajít takový kód, který umoží přeášet daým kaálem zprávy, které geeruje zdroj tak, aby pravděpodobost chyby byla libovolě malá. Obráceá věta: Je-li etropie zdroje větší ež kapacita kaálu, eí možé ajít takový kód, který by umožňoval přeášet tímto kaálem zprávy, které geeruje zdroj tak, aby pravděpodobost chyby byla libovolě malá. Kódy a kódováí říklad: Nechť zdroj geeruje 4 ezávislé symboly a,b,c,d, s pravděpodobostmi Etropie zdroje pak bude Uvažujme dva kódy: symbol a b c d kód kód Staovme yí pravděpodobosti výskytu symbolů ové abecedy pro oba kódy: symbol a a a a b b c d kód kód Odtud relativí četosti (=~pravděpodobosti) pro kód pro kód Nyí lze staovit etropii pro oba kódy: Kód je úsporější!!

7 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M oměrá etropie: Redudace: Délku zprávy ozačme ozačme. Musí platit:, a tedy, délku zprávy zakódovaé optimálím kódem s etropií u zdroje (geerovaé symboly emají rovoměré rozděleí) / Redudace vziká \ kódováím (erovoměrost se ještě zvýší) Redudace zdroje: kde a je imálí etropie zdroje. Redudace způsobeá kódováím:, kde je etropie zakódovaé zprávy. Celková redudace: (stále předpokládáme, že symboly jsou ve zprávě ezávislé) okračováí příkladu:

8 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M - je pro oba kódy stejá Druhý kód je tedy úsporější! Redudace je užitečá v případě působeí šumu. Můžeme ji zvyšovat apř. opakováím zprávy Nejjedodušší idikace chyby - použití parity: kotrolí bit - eese iformaci, je urče výlučě k idikaci chyby Např. v ASCII je 7 výzamových bitů, osmý je paritím pro sudou paritu bit A C Lze jedozačě odhalit (ikoliv opravit!) chybu, pokud je v jedom bitu. Kódové krychle: k čemu to je??? Jedotlivým kódovým slovům přiřazujeme vrcholy krychle Dimeze krychle vychází z počtu symbolů v kódovém slově: symboly - dvojrozměrá krychle 3 symboly - trojrozměrá krychle

9 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M

10 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M refixová vlastost okud budou kódová slova uspořádáa tak, že žádé slovo eleží a cestě od jiého slova ke kořei grafu (žádé slovo eí prefixem jiého), má uvedeý kód prefixovou vlastost. Kód č. - prefixový Kód č. - eí prefixový K čemu je dobrá prefixová vlastost -

11 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M říklad: Spočtěte kapacitu biárího komuikačího kaálu s přeosovou rychlostí baud a pravděpodobostí správého přeosu symbolu {.8,,.5,., }. Řešeí: =.8, = C = + log + [ ( y u) ].8. [ ( y u) ] =,..8 C = + log + C = &.78., ( ) log ( ) ( ) log ( ),, říklad: Máte biárí komuikačí kaál přeášející symboly, s pravděpodobostí správého přeosu.7. Uvažujte kód. Jaká bude pravděpodobost správého přeosu symbolu systému kodér-kaál-dekodér? Jaká bude přeosová kapacita systému ve srováí s původím kaálem? Řešeí: ravděpodobost správého spřeeseí symbolu: Uvažujme přeos, kóduje se a sekveci, výstupí sekvece, kdy je zak správě přeese, jsou,,,, pravděpodobost správého přeosu je tedy Kapacita: (ok) = 3.,3.,7 +,7 3 =,784 Kap(.784) / Kap(.7) /3.7 říklad: Zdroj geeruje tři ezávislé symboly a,b,c s pravděpodobostmi 3 a) ( a) =, ( b) =, () c =. 5 5 b) ( a) =, ( b) =, () c =. c) ( a) =, ( b) =, () c =. 6 3 Sigál je dále kódová do biárí reprezetace dle ásledující tabulky: (ebo: k přeosu se používá kaál s kódováím) symbol a b C kód

12 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M kód kód 3 Jaká je redudace a) zdroje b) způsobeá kódováím c) celková d) má kód prefixovou vlastost? Zdůvoděte Řešeí : Kód 3: 3 ( a) =, ( b) =, () c =, 5 Zpráva a její zakódováí odpovídající pravděpodobostem výskytu zaků: a a a a a b b b c c d) Ao, lze jedozačě určit začátek a koec každého zakódovaého symbolu v libovolé zprávě (žádý kód symbolu eí ásledíkem jiého kódu symbolu ve stromu). Kód : 5 ( a) =, ( b) =, () c =, Zpráva a její zakódováí odpovídající pravděpodobostem výskytu zaků: a a a a a a b c c c c c a) b) c) ( ) 3 = =, 8 7 = log = &.349 = &.585 = &.985 = - () ( x ) log ( x ) = ()log () ()log () = r 3 i = = log s r = r + r rz = - k c z k i + log = &.64 = &.564 r r z k 6 4 = =, 8 7 = - i + 5 log = &

13 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M d) Ao. říklad: Zdroj geeruje tři ezávislé symboly X, Y, Z s pravděpodobostmi a) b) 5 7 ( X) =, ( Y) =, ( Z) 4 ( X) =, ( Y) =, ( Z) =. Sigál je dále kódová do biárí reprezetace dle ásledující tabulky: =. Symbol X Y Z kódováí I kódováí II kód kód kód kód a) Jaká je etropie zdroje? b) Určete etropie obou kódů c) Jaká je redudace zdroje? d) Který z kódů má vyšší redudaci? e) Který kód je úsporější a proč? Řešeí: Variata b, kódováí II: 5 7 ( X ) =, ( Y ) =, ( Z ) =, Zpráva a její zakódováí v obou kódech odpovídající pravděpodobostem výskytu zaků: X X Y Y Y Y Y Y Y Z kód

14 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M kód b) c) d) ( ) () ( ) () 9 = 9 = 9 9 = = = ( x ) log ( x ) = ()log () ()log () = ()log () ()log () 7 = log a) = &.57 r k 3 i = = log s = &.585 = &.998 = &.993 rz = - = - i = &.7 log = &.37 i log rk = - = &.4 e) Úsporější je kód, protože má větší etropii. 7 +

15 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M říklad: Rychlost přeosu iformace je 3 zaků za vteřiu. Jaká je kapacita kaálu přeášejícího dva symboly a, b, jsou-li prvky pravděpodobostí matice rovy (a/a)=(b/b) =.7, (a/b)=(b/a)=.3. říklad: Zdroj zpráv geeruje dva symboly s pravděpodobostmi (a)=.6, (b)=.4. K přeosu se používá kaálu s kódováím a..3 b..3 a) Jaká je etropie zpráv? b) Jaká je přeosová kapacita kaálu při přeosu zaků za vteřiu? c) Jaká je redudace kaálu? d) Jaká je celková redudace zdroje a kaálu? Řešeí: ( ) ( ) a =.6, b =.4, Zpráva a její zakódováí odpovídající pravděpodobostem výskytu zaků: a a a b b ( ) = 5 () 3 = v = s a) c) d) (.6 log log.4) = ()log () (3)log (3) 7 = log = log s = = C = v bez šumu ( + log + ( ) log ( )) = = &.979 = &.979 i = = b) C = s r = - r = r ( x ) log ( x ) rz = - k c z + r k i bez šumu 7 = &.9 = &. r r z + k 5 i log bez šumu = - 5 bez šumu = &.486 bez šumu

16 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M říklad: Zdroj iformace geeruje ezávislé symboly X a Y s pravděpodobostmi (X) =., (Y) =.8. Iformace je přeášea dvěma ezávislými kaály s kódy X Y kód kód a) Jaká je etropie zdroje? b) Který kód je prefixový a proč? c) Který z kódů má větší redudaci? říklad: okuste se vypočítat přeosovou kapacitu předpovědi počasí v TV. Návod: Uvažujte počasí jako zdroj iformace a předpověď jako komuikačí kaál. ozámka: výpočet redudace V dřívějších materiálech pro cvičeí se pro výpočet redudace používaly vztahy dle Kotka (viz. kiha Kyberetika straa 35, resp. příklady uvedeé výše v tomto materiálu, mj. r c =r z +r k -r z *r k ). Tyto defiice jsou málo ituitiví: i ejvhodější zvoleé kódováí má začou redudaci, hodota celkové redudace se obtížě iterpretuje a a za jistých okolostí může být i záporá (větší kódová abeceda ež je abeceda zdroje). V předáškách proto pracujeme s jediou defiicí: očítáme-li potom celkovou redudaci, je to jedoduše redudace a výstupu posledího čláku kódového řetězce, tj. redudace po kódováí. Teto vztah (podobě jako vztahy dle Kotka) ovšem předpokládá ezávislost mezi jedotlivými symboly kódu. Teto předpoklad eí velice často prakticky splě, proto je vhodé uvažovat i průměrý počet bitů a jede symbol zdroje za kodérem (teoretický vztah mezi etropií a optimálím skutečým průměrým počtem bitů udává Shaoova věta o kompresi). říklad: Uvažujme zdroj se čtyřmi stavy (zaky abecedy), s distribucí (a) =.5, (b) =.3, (c) = (d) =.. Uvažujme dva kódy a posuďme jejich redudaci: k: a,b, c, d k: a, b, c, d Etropie a redudace zdroje: z = -(.5 log.5+.3 log.3+*. log.)=.68, = 4, r z =.68 / log 4 = 6 %

17 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M Zdroj egeeruje stavy s rovoměrou pstí, z čehož utě plye redudace. Od ideálího kódováí (z hlediska redudace) očekáváme, že tuto erovoměrost odstraí. Častějším symbolům zdroje přiřadí kratší kódová slova a aopak, skutečý průměrý počet bitů a jede symbol zprávy bude co ejmeší. Současě bude imalizovat etropii vyrováím psti mezi ulami a jedičkami. Je zřejmé, že rovoměrý kód k výše zmíěé požadavky esplňuje, zatímco kód k je splňuje. Etropie a redudace kódu, resp. po kódováí (tím supluje i roli dříve používaé celkové etropie): k: k =-(.7 log.7+.3 log.3)=.88, r k =.88 / log =% L k=.5 * +.3 * +. * +. * = * = k: k =-(.53 log log.47)=.99, r k =.99 / log =% L k=.5 * +.3 * +. * 3 +. * 3 =.7 Iterpretace výsledku: Rovoměrý kód k ijak eodstraňuje redudaci zdroje. Její číselé sížeí vzhledem k redudaci zdroje samotého (% versus 6%) je způsobeo eplatostí předpokladu ezávislosti mezi symboly kódu (je apř. zřejmé, že ()=.7 <> ( )=.75). Kód k je výsledkem uffmaova kódováí, jde o optimálí kód z hlediska komprese, tj. skutečého průměrého počtu bitů a jede symbol zdroje L, která se blíží etropii zdroje reprezetující jeho teoretické optimum (v daém, případě reálě edosažitelé za předpokladu, že kódujeme jedotlivé symboly zdroje). I redudace je téměř ulová, resp. dosahuje hodoty %. Celkovému pochopeí výzamu redudace a kapacity pak apomohou příklady, které vycházejí z přirozeých situací a jejich zadáí eí jeom sytetickým souhrem pravděpodobostí (viz. ásledující příklad). říklad: Obléhaá pevost komuikuje se spřáteleou armádou pomoí holubů. olubi vylétají každých 5 miut, cesta jim trvá přesě 3 miuty. Každý holub ese dopis se zprávou. Zprávy mají délku jedé věty a reprezetují smluveé sigály. evost a armáda mají dohodutých celkem 3 růzých sigálů, resp. smluveých vět (apř. věta Teta přijede v podělí. odpovídá sigálu Dochází ám potraviy. ).. Jaká je kapacita iformačího kaálu jestliže všichi holubi doletí?. Jaká je kapacita pokud epřítel setřelí každého třetího holuba? 3. Jaká je kapacita pokud epřítel všechy sestřeleé holuby ahradí holuby s falešými zprávami (tj. zprávami áhodě vybraými z možiy esprávých kódových vět)?. racujeme se vztahem pro kapacitu symetrického kaálu:. Každý holub ese zprávu s iformací log 3=5 bitů/zprávu, přeosová rychost je zpráva/5mi, =, i = pro každé 3 j>: kapacita C =/5mi*[5 bit/zprávu+]= bit/mi

18 Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeo de /5/6 7:7 M. Došlo pouze ke sížeí přeosové rychlosti: C =(-/3)C =.66 bit/mi 3. st správého přeosu zprávy poklesla o /3: =/3, i =/(3*3)=. pro každé 3 j>: C 3 =/5mi [5 bit/zprávu.57]=.49 bit/mi

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie 3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se

Více

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.). STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus Podklady předmětu pro akademický rok 006007 Radim Faraa Obsah Tvorba algoritmů, vlastosti algoritmu. Popis algoritmů, vývojové diagramy, strukturogramy. Hodoceí složitosti algoritmů, vypočitatelost, časová

Více

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE 1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;

Více

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky Téma 6.: Základí pojmy matematické statistiky Vlastosti důležitých statistik odvozeých z jedorozměrého áhodého výběru: Nechť X,..., X je áhodý výběr z rozložeí se středí hodotou μ, rozptylem σ a distribučí

Více

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly. 0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace

Více

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti. 10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé

Více

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A ); 1 PSE 1 Náhodý pokus, áhodý jev. Operace s jevy. Defiice pravděpodobosti jevu, vlastosti ppsti. Klasická defiice pravděpodobosti a její použití, základí kombiatorické vzorce. 1.1 Teoretická část 1.1.1

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika) Kvatová a statistická fyzika (Termodyamika a statistická fyzika) Boltzmaovo - Gibbsovo rozděleí - ilustračí příklad Pro ilustraci odvozeí rozděleí eergií v kaoickém asámblu uvažujme ásledující příklad.

Více

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý

Více

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 2012 / 13 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti

Více

Sekvenční logické obvody(lso)

Sekvenční logické obvody(lso) Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách

Více

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2 4EK311 Operačí výzkum 4. Distribučí úlohy LP část 2 4.1 Dopraví problém obecý model miimalizovat za podmíek: m z = c ij x ij i=1 j=1 j=1 m i=1 x ij = a i, i = 1, 2,, m x ij = b j, j = 1, 2,, x ij 0, i

Více

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby. ováí - Hru IV /6 ováí Hru IV Mila RůžR ůžička, Josef Jureka,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru IV /6 ravděpodobostí úavové diagramy s uvažováím předpětí R - plocha ve čtyřrozměrém

Více

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých 9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí

Více

1. K o m b i n a t o r i k a

1. K o m b i n a t o r i k a . K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují

Více

P2: Statistické zpracování dat

P2: Statistické zpracování dat P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu

Více

Závislost slovních znaků

Závislost slovních znaků Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví

Více

IAJCE Přednáška č. 12

IAJCE Přednáška č. 12 Složitost je úvod do problematiky Úvod praktická realizace algoritmu = omezeí zejméa: o časem o velikostí paměti složitost = vztah daého algoritmu k daým prostředkům: časová složitost každé možiě vstupích

Více

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu Cvičeí 6: Bodové a itervalové odhady středí hodoty, rozptylu a koeficietu korelace, test hypotézy o středí hodotě při zámém rozptylu Příklad : Bylo zkoumáo 9 vzorků půdy s růzým obsahem fosforu (veličia

Více

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V Předáška 1: Vektorové prostory Vektorový prostor Pro abstraktí defiici vektorového prostoru jsou podstaté vlastosti dvou operací, sčítáí vektorů a ásobeí vektoru (reálým číslem) Tyto dvě operace musí být

Více

Kombinatorika- 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM

Kombinatorika- 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM Kombiatorika- 3 doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické iformatiky FIT České vysoké učeí techické v Praze c Josef Kolar, 2011 Základy diskrétí matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 8 Evropský sociálí

Více

Úloha III.S... limitní

Úloha III.S... limitní Úloha III.S... limití 10 bodů; průměr 7,81; řešilo 6 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat postup kostrukce itervalových odhadů středí hodoty v případě obecého rozděleí měřeých dat (postačí vlastími

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost

8.2.1 Aritmetická posloupnost 8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž

Více

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů. Náhodu bychom mohli defiovat jako součet velkého počtu drobých epozaých vlivů. V rámci přírodích věd se setkáváme s pokusy typu za určitých podmíek vždy astae určitý důsledek. Např. jestliže za ormálího

Více

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina; . Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité

Více

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází

Více

6. P o p i s n á s t a t i s t i k a

6. P o p i s n á s t a t i s t i k a 6. P o p i s á s t a t i s t i k a 6.. Pozámka: Při statistickém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákoitosti, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme

Více

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

Definice obecné mocniny

Definice obecné mocniny Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma

Více

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem) Kapitola 5 - Matice (ad tělesem) 5.. Defiice matice 5... DEFINICE Nechť T je těleso, m, N. Maticí typu m, ad tělesem T rozumíme zobrazeí možiy {, 2,, m} {, 2,, } do T. 5..2. OZNAČENÍ Možiu všech matic

Více

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují

Více

Statistika pro metrologii

Statistika pro metrologii Statistika pro metrologii T. Rössler Teto projekt je spolufiacová Evropským sociálím fodem a státím rozpočtem České republiky v rámci projektu Vzděláváí výzkumých pracovíků v Regioálím cetru pokročilých

Více

Intervalové odhady parametrů

Intervalové odhady parametrů Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf

Více

13 Popisná statistika

13 Popisná statistika 13 Popisá statistika 13.1 Jedorozměrý statistický soubor Statistický soubor je možia všech prvků, které jsou předmětem statistického zkoumáí. Každý z prvků je statistickou jedotkou. Prvky tvořící statistický

Více

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015

Zimní semestr akademického roku 2015/ listopadu 2015 Cvičeí k předmětu BI-ZMA Tomáš Kalvoda Katedra aplikovaé matematiky FIT ČVUT Matěj Tušek Katedra matematiky FJFI ČVUT Obsah Cvičeí Zimí semestr akademického roku 2015/2016 20. listopadu 2015 Předmluva

Více

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů: Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy

Více

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy 1. Číselé obory, dělitelost, výrazy 1. obor přirozeých čísel - vyjadřující počet prvků možiy - začíme (jsou to kladá edesetiá čísla) 2. obor celých čísel - možia celých čísel = edesetiá, ale kladá i záporá

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

8.2.1 Aritmetická posloupnost I 8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu

Více

Úloha II.S... odhadnutelná

Úloha II.S... odhadnutelná Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí

Více

Entropie, relativní entropie a sdílená (vazební) informace

Entropie, relativní entropie a sdílená (vazební) informace Etroie, relativí etroie a sdíleá vazebí iformace Pojem iformace je říliš rozsáhlý a to, abchom jej komleě osali jedoduchou defiicí. Pro libovolou distribuci ravděodobosti můžeme defiovat tzv. etroii, jež

Více

2.4. INVERZNÍ MATICE

2.4. INVERZNÍ MATICE 24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:

Více

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha

Více

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Ivaa Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti

Více

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková Základy statistiky Zpracováí pokusých dat Praktické příklady Kristia Somerlíková Data v biologii Zak ebo skupia zaků popisuje přírodí jevy, úlohou výzkumíka je vybrat takovou skupiu zaků, které charakterizují

Více

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý. evost a životost - Hr III EVNOT a ŽIVOTNOT Hr III Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý zbyek.hrby@fs.cvt.cz evost a životost - Hr III tatistické metody vyhodocováí dat evost a životost - Hr III 3 tatistické

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení S1P áhodá roměá vybraá rozděleí PRAVDĚPODOBOST A STATISTIKA áhodá roměá vybraá rozděleí S1P áhodá roměá vybraá rozděleí Vybraá rozděleí diskrétí P Degeerovaé rozděleí D( ) áhodá veličia X s degeerovaým

Více

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace: . cvičeí Příklady a matematickou idukci Dokažte:.! . Návody:. + +. + i i i i + + 4. + + + + + + + + Operace s možiami.

Více

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování 4EK212 Kvatitativí maagemet 4. Speciálí úlohy lieárího programováí 3. Typické úlohy LP Úlohy výrobího pláováí (alokace zdrojů) Úlohy fiačího pláováí (optimalizace portfolia) Směšovací problémy Nutričí

Více

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter. Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový

Více

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře

Více

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost S Náhodé jevy pravděpodobost Náhodé jevy jevové pole pravděpodobost Lbor Žák S Náhodé jevy pravděpodobost Lbor Žák Základí pojmy Expermet česky též vědecký pokus je soubor jedáí a pozorováí jehož účelem

Více

Zhodnocení přesnosti měření

Zhodnocení přesnosti měření Zhodoceí přesosti měřeí 1. Chyby měřeí Měřeím emůžeme ikdy zjistit skutečou (pravou) hodotu s měřeé veličiy. To je způsobeo edokoalostí metod měřeí, měřicích přístrojů, lidských smyslů i proměých podmíek

Více

množina všech reálných čísel

množina všech reálných čísel /6 FUNKCE Základí pojmy: Fukce sudá a lichá, Iverzí fukce Nepřímá úměrost, Mociá fukce, Epoeciálí fukce a rovice Logaritmus, logaritmická fukce a rovice Opakováí: Defiice fukce, graf fukce Defiičí obor,

Více

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

1 Trochu o kritériích dělitelnosti Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak

Více

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Středoškolská techika 00 Setkáí a prezetace prací středoškolských studetů a ČVUT STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Pavel Husa Gymázium Jiřího z Poděbrad Studetská 66/II

Více

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n 8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Pedagogická pozámka: Tuto a tři ásledující hodiy je možé probrat za dvě vyučovací hodiy. V této hodiě je možé vyechat dokazováí limit v příkladu 3. Opakováí

Více

23. Mechanické vlnění

23. Mechanické vlnění 3. Mechaické vlěí Mechaické vlěí je děj, při kterém částice pružého prostředí kmitají kolem svých rovovážých poloh a teto kmitavý pohyb se přeáší (postupuje) od jedé částice k druhé vlěí může vzikout pouze

Více

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobýváí zalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické iformatiky Matematicko-fyzikálí fakulta Uiverzity Karlovy v Praze Dobýváí zalostí Pokročilé techiky pro předzpracováí dat Doc. RNDr. Iveta

Více

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky

Více

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost

Více

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním Lekce Itervalový odhad Itervalový odhad je jedou ze stadardích statistických techik Cílem je sestrojit iterval (kofidečí iterval, iterval spolehlivosti, který s vysokou a avíc předem daou pravděpodobostí

Více

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte: 1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze limití Náhodé limití Katedra pravděpodobosti a matematické statistiky Uiverzita Karlova v Praze email: praskova@karli.mff.cui.cz 9.4.-22.4. 200 limití Outlie limití limití efiice: Řekeme, že stacioárí

Více

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254 Evropský sociálí fod Praha & EU: Ivestujeme do vaší budoucosti Teto materiál vzikl díky Operačímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254 Maažerské kvatitativí metody II - předáška č.1 - Dyamické

Více

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti 1 Základí statistické zpracováí dat 1.1 Základí pojmy Populace (základí soubor) je soubor objektů (statistických jedotek), který je vymeze jejich výčtem ebo charakterizací jejich vlastostí, může být proto

Více

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí rovoměrosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená. .7.5 Racioálí a polomické fukce Předpoklad: 704 Pedagogická pozámka: Při opisováí defiic racioálí a polomické fukce si ěkteří studeti stěžovali, že je to příliš těžké. Ve skutečosti je sstém, kterým jsou

Více

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě. 3. Hodoceí přesost měřeí a vytyčováí. Odchylky a tolerace ve výstavbě. 3.1 Úvod o měřeí obecě 3.2 Chyby měřeí a jejch děleí 3.2.1 Omyly a hrubé chyby 3.2.2 Systematcké chyby 3.2.3 Náhodé chyby 3.3 Výpočet

Více

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,

Více

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH IVAN KŘIVÝ ČÍSLO OPERAČNÍHO PROGRAMU: CZ..07 NÁZEV OPERAČNÍHO PROGRAMU: VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST

Více

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti Předáška VI. Itervalové odhady Motivace Směrodatá odchylka a směrodatá chyba Cetrálí limití věta Itervaly spolehlivosti Opakováí estraé a MLE Jaký je pricip estraých odhadů? Jaký je pricip odhadů metodou

Více

Náhodné jevy a pravděpodobnost

Náhodné jevy a pravděpodobnost Lekce Náhodé jevy a pravděpodobost Výklad pravděpodobosti musí začít evyhutelě od základích pojmů Pravděpodobost, velmi zjedodušeě řečeo, pojedává o áhodých jevech (slově vyjádřeých výsledcích áhodých

Více

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací 3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací

Více

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů. Cvičeí 3 - teorie Téma: Teorie pravděpodobosti Teorie pravděpodobosti vychází ze studia áhodých pokusů. Náhodý pokus Proces, který při opakováí dává ze stejých podmíek rozdílé výsledky. Výsledek pokusu

Více

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A Nejstoty měřeí Pro každé přesé měřeí potřebujeme formac s jakou přesostí bylo měřeí provedeo. Nejstota měřeí vyjadřuje terval ve kterém se achází skutečá hodota měřeé velčy s určtou pravděpodobostí. Nejstota

Více

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie 1 Uzavřeá Gaussova rovia a její topologie Podobě jako reálá čísla rozšiřujeme o dva body a, rozšiřujeme také možiu komplexích čísel. Nepřidáváme však dva body ýbrž je jede. Te budeme začit a budeme ho

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:

Více

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n 8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Opakováí z miulé hodiy: 8 Hodoty poslouposti + se pro blížící se k ekoeču blíží k a to tak že mezi = posloupostí a číslem eexistuje žádá mezera říkáme že

Více

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI 6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat

Více

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností 4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.

Více

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou 4. Testováí statistických hypotéz Úvod Při práci s daty se mohdy spokojujeme s itervalovým či bodovým odhadem parametrů populace. V mohých případech se však uchylujeme k jiému postupu, většiou jde o případy,

Více

5. Posloupnosti a řady

5. Posloupnosti a řady Matematická aalýza I předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Zimí semestr 2004/05 5. Poslouposti a řady 5.1 Limita a hromadé hodoty. Mějme posloupost x ) prvků Hausdorffova topologického prostoru

Více

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin 3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo

Více

Zformulujme PMI nyní přesně (v duchu výrokové logiky jiný kurz tohoto webu):

Zformulujme PMI nyní přesně (v duchu výrokové logiky jiný kurz tohoto webu): Pricip matematické idukce PMI) se systematicky probírá v jié části středoškolské matematiky. a tomto místě je zařaze z důvodu opakováí matka moudrosti) a proto, abychom ji mohli bez uzarděí použít při

Více

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti 8 Aritmetická posloupost, posloupost rostoucí a klesající Poslouposti Posloupost je fukci s defiičím oborem celých kladých čísel - apř.,,,,,... 3 4 5 Jako fukci můžeme také posloupost zobrazit do grafu:

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

Petr Šedivý Šedivá matematika

Petr Šedivý  Šedivá matematika LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími

Více