7 LIMITNÍ VTY. as ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl:

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "7 LIMITNÍ VTY. as ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl:"

Transkript

1 7 LIMITNÍ VTY as e studu aptoly: 70 mut Cíl: o prostudováí tohoto odstavce budete umt formulovat a používat lmtí vty aproxmovat já rozdleí rozdleím ormálím

2 Výlad: V této aptole adefujeme tvrzeí (lmtí vty), terá jsou dležtá pro pops pravdpodobostích model v pípad rostoucího potu áhodých pous. 7. Defce záladích pojm 7.. Kovergece podle pravdpodobost (stochastcá overgece) Kovergece podle pravdpodobost e ostat a Je dáa posloupost áhodých vel { } (,,., ) a reálé íslo a (a R). Jestlže pro aždé > 0 platí: lm a < ε ( ) (jestlže pravdpodobost, že abude hodoty z tervalu (a-; a+) overguje pro jedé (pro lbovol malé )), pa íáme, že posloupost áhodých vel { } overguje a podle pravdpodobost. Kovergece podle pravdpodobost áhodé vel Tato overgece je zobecím pedcházejícího pípadu. Je dáa posloupost áhodých vel { } a áhodá vela. Jestlže pro aždé > 0 platí: lm < ε ( ) (jestlže pravdpodobost, že abude hodoty z tervalu (-; +) overguje pro jedé (pro lbovol malé )), pa íáme, že posloupost áhodých vel { } overguje áhodé vel podle pravdpodobost. 7.. Kovergece v dstrbuc Je dáa posloupost áhodých vel { },posloupost dstrbuích fucí áhodých vel { }-{F (x)} a áhodá vela, terá má dstrbuí fuc F(x). Jestlže: lm ( x) F( x), F pa íáme, že posloupost áhodých vel { } overguje áhodé vel v dstrbuc a F(x) azýváme asymptotcou dstrbuí fucí. Koverguje-l posloupost áhodých vel { } áhodé vel v dstrbuc, zameá to, že pro dostate velá mžeme dstrbuí fuc áhodé vely aproxmovat (tz. s jstou chybou ahradt) asymptotcou dstrbuí fuc F(x)

3 ílad: Jestlže posloupost áhodých vel { } overguje v dstrbuc rozdleí N(µ, σ ), (íáme taé, že áhodá vela má asymptotcy ormálí rozdleí), pa lm F x µ ( x) F( x) Φ σ (tz. pro velá mžeme dstrbuí fuc áhodé vely aproxmovat dstrbuí fuc ormálí áhodé vely a tu po stadardzac ajít v tabulách). 7. ebyševova erovost Je-l lbovolá áhodá vela se stedí hodotou E a oeým rozptylem D ( ) ( D < ), pa ebyševova erovost odhaduje (velce hrub) pravdpodobost odchyly áhodé vely od její stedí hodoty. ε > 0 : ( E ε ) D ε Následující vztah reprezetuje aplac ebyševovy erovost pro pípad, dy chceme odhadout pravdpodobost, že áhodá vela je od své stedí hodoty vzdáleá o více ež - ásobe smrodaté odchyly (za dosadíme.): σ, > 0 : ( E σ ) ešeý pílad: Odhadte pravdpodobost, že áhodá vela je od své stedí hodoty vzdáleá o více ež 3. ešeí: σ > 0 : 3 ( E 3 σ ) ( 0,) Hledaá pravdpodobost eperauje %. (Je to opravdu hrubý odhad, srovejte s s pravdlem 6 sgma platým pro ormálí rozdleí.) ešeý pílad: ravdpodobost vyrobeí zmetu je 0,5. Odhadte pravdpodobost, že p vyrobeí 000 výrob bude zmet

4 ešeí:... poet zmet v 000 výrobcích, proto: B ( 000 ;0,5) E. p 500; D. p. ( p) 50; σ D 50 ravdpodobost, že poet zmet bude v rozmezí 400 až 600 lze vyjádt ve tvaru: ( 400 < < 600) ( 500 < 00) ( ) Vyjádíme-l s povoleou odchylu od stedí hodoty (00) jao ásobe smrodaté odchyly ( 50 ), mžeme z ebyševovy erovost zjstt, že: ( ) , 05 z ehož lze jedoduše odvodt, že: ( 400 < < 600) > 0, 975 (Je-l ( ) 0, 05, pa ( ) > 0,975 ( 0,05) ppomeme, že jde o velce hrubý odhad., ). Zovu s Výlad: 7.3 Záo velých ísel Jao záo velých ísel ozaujeme tvrzeí o overgec prmru v posloupost áhodých vel. Záo velých ísel:,,, jsou ezávslé áhodé vely se stejým stedím hodotam E E E µ. Jestlže defujeme jao:. j; j N, pa posloupost { } overguje podle pravdpodobost. ( µ ) p, tj. lm ( µ < ε )

5 Všmme s, že,,, emusí mít stejé rozdleí, a zárove emáme žádé požadavy a jejch rozptyl Slý záo velých ísel Nastává-l tato overgece s pravdpodobost, mluvíme o slém záou velých ísel. Slý záo velých ísel:,,, jsou ezávslé áhodé vely se stejým stedím hodotam E E E µ. Jestlže defujeme jao:. j; j N, pa posloupost { } overguje podle pravdpodobost soro jst: ( lm µ ) 7.3. Slabý záo velých ísel Slabý záo velých ísel posthuje (oprot slému záou velých ísel) slabší formu overgece (overgece odchyle prmru od jeho stedí hodoty), máme p m vša taé slabší požadavy a ezávslost áhodých vel. Slabý záo velých ísel:,,, jsou eorelovaé áhodé vely se stejým stedím hodotam E E E µ a oeým rozptyly, pa: ε > 0 : lm ( E ) < ε rvodce studem: Následující pasáž je vováa dazu platost záoa velých ísel (pro zájemce): Víme, že: E E E µ D D σ D

6 Je-l:. j; j N, pa a zálad vlastostí stedí hodoty a rozptylu mžeme tvrdt, že: E ( µ ) µ, ( ) σ σ D D ε > 0 : E ε, ε ebyševova erovost íá, že: ( ) D ε což mžeme zapsat tatéž jao: ε > 0 : ( E < ε ) Aplujeme-l tuto erovost a áhodou velu σ, dostaeme: ε 0 : ( µ ε ) σ > <, po úprav: ε > 0 : ( µ < ε ) ε V dalším rou uríme lmtu pro z výše uvedeého výrazu: lm ε σ ( ) µ < ε lm ε ( µ < ε ) lm, což zameá, že posloupost { } overguje podle pravd-podobost Výlad: Dsledem záoa velých ísel je Beroullho vta Beroullho vta Beroullho vta íá, že relatví etost sledovaého jevu stochastcy overguje (overguje podle pravdpodobost) jeho pravdpodobost. To ám umožuje expermetál odhadovat ezámou pravdpodobost pomocí pozorovaé relatví etost (vz. lascá defce pravdpodobost). Beroullho vta: Nech,,... jsou ezávslé áhodé vely s alteratvím rozdleím (poet úspch v jedom pousu) s parametrem p (pravdpodobost úspchu), jestlže defujeme jao:

7 . j; j N, pa p ( p) Jelož výraz a levé stra pedstavuje relatví etost výsytu uvažovaé událost v posloupost pous, mžeme p velém potu pous odhadovat pravdpodobost astoupeí jaé událost relatví etostí výsytu této událost v posloupost pous. rvodce studem: A opt zde máme objasí matematcého pozadí výše uvedeé vty. Odvozeí Beroullho vty: Víme, že: A( p) E E E p ( p) D D D p. Je-l: j j ; N, pa B( ; p) Jestlže defujeme jao: (souet alteratvích áhodých vel s parametrem p (poet úspch v jedom pousu) je bomcou áhodou velou s parametry a p (poet úspch v pousech). j j ; N, pa ozauje relatví etost výsytu událost a podle záoa velých ísel posloupost { } (relatví etost) overguje podle pravdpodobost pravdpodobost p (stedí hodot E ), tz. že pro velá mžeme pravdpodobost odhadovat relatví etostí. p ( p), tj. lm ( p < ε )

8 Výlad: 7.4 Cetrálí lmtí vta V pedcházejícím výladu jsme se zmíl o tom, že mmoád dležté postaveí mez rozdleím má rozdleí ormálí. Je tomu ta mmo jé proto, že ormálímu rozdleí se za urtých podmíe blíží já rozdleí áhodých vel. O áhodých velách, jež overgují v dstrbuc ormálímu rozdleí (áhodé vely, jejchž dstrbuí fuce pro velá overguje dstrbuí fuc ormálího rozdleí), íáme, že mají asymptotcy ormálí rozdleí. Kovergecí rozdleí ormálímu rozdleí se zabývá cetrálí lmtí vta, terá má dv dílí formulace: Ldebergovu-Lévyho vtu a Movreovo- Laplaceovu vtu Ldebergova-Lévyho vta odle této vty má pro dost velé souet prmr áhodých vel se stejým rozdleím, stejým prmrem a stejým rozptylem pblž ormálí rozdleí. Ldebergova-Lévyho vta Jestlže,,, jsou ezávslé áhodé vely se stejým (lbovolým) rozdleím, stejým stedím hodotam E E E µ a se stejým (oeým) rozptyly D D D, pa platí: σ Y σ µ lm ( Y < u) Φ ( u ) (Y má asymptotcy ormálí rozdleí N(0,), ( ( u) Φ( u) v dstrbuc rozdleí N(0,)) FY Z této vty bezprosted vyplývá, že pro dostate velá platí: ), tj. Y overguje. E µ ; D σ, rozdleí áhodé vely lze aproxmovat rozdleím N ( µ ; σ ) asymptotcy ormálí rozdleí, N( µ;σ )., tj. má

9 odobý závr platí pro :. E µ µ ; D σ σ rozdleí áhodé vely lze aproxmovat rozdleím asymptotcy ormálí rozdleí, N µ ; σ. N µ ; σ, tj. má ešeý pílad: Dlouhodobým przumem bylo zjšto, že doba potebá objeveí a odstraí poruchy stroje má stedí hodotu 40 mut a smrodatou odchylu 30 mut. Jaá je pravdpodobost, že doba potebá objeveí a opraveí 00 poruch eperoí 70 hod? ešeí:... doba potebá objeveí a odstraí -té poruchy Víme, že: E 40 mut a D 30 mut, rozdleí áhodé vely ezáme... celová doba do objeveí sté poruchy 00 Na zálad Ldebergovy-Lévyho vty víme, že souet áhodých vel se stejým rozdleím (emusíme vdt jaým), stejým stedím hodotam a stejým rozptyly mžeme aproxmovat ormálím rozdleím s parametry: µ E, σ D, proto: N ( 00 40;00 30 ) Nyí jž eí problém urt hledaou pravdpodobost (esmíme je zapomeout a užíváí stejých jedote, v ašem pípad mut (70h 400 mut): ( < 400 ) F( 400) Φ Φ( 0,67) 0,

10 ešeý pílad: Žvotost eletrcého holícího stroju Adam má expoecálí rozdleí se stedí hodotou roy. Urete pravdpodobost, že prmrá žvotost 50-t prodaých stroj Adam bude vyšší ež 7 msíc. ešeí:... žvotost -tého holícího stroju Adam λ... prmrá žvotost 50-t stroj Adam Exp E roy λ ro D λ 4 ro Z Ldebergovy-Lévyho vty víme, že: N µ ; σ V ašem pípad: 50 4 N; Nyí, dyž záme rozdleí prmré žvotost 50-t stroj Adam, mžeme ešeí doot (7 msíc,5 ro):,5 (,5) (,5) > F Φ Φ(,53) 0,937 0, Výlad: Specálím pípadem tvrzeí o overgec soutu stej rozdleých áhodých vel (se stejým prmrem a stejým rozptylem) rozdleí ormálímu je Movreova - Laplaceova vta

11 7.4. Movreova-Laplaceova vta Tato vta vyjaduje overgec bomcého rozdleí ormálímu rozdleí. Staí s uvdomt, že bomcá áhodá vela je soutem alteratvích áhodých vel (ezávslé áhodé vely se stejým rozdleím, stejou stedí hodotou a stejým rozptylem) a tudíž spluje pedpolady Ldebergovy-Lévyho vty. roto j lze pro µ p; σ p p dostate velá aproxmovat orm. rozdleím s parametry: ( ) Movreova-Laplaceova vta Nech B( ; p) ; E p; D p( - p), potom pro velá platí, že: U p N(0,), p( p) tj. ja eeo: pro dostate velá : N( p p( p) ) ;. Aproxmace bomcého rozdleí ormálím se zlepšuje s rostoucím rozptylem. omr dobré výsledy dává tato aproxmace v pípad, že: 7.5 Aplace cetrálí lmtí vty p ( p) > 9 ebo m { p ; ( p) } > 5 Cetrálí lmtí vta se šroce využívá pro vtšu rozdleí Aproxmace rozdleí výbrové relatví etost ormálím rozdleím Máme-l Beroullho pous, p terých astae výsyt jaé událost, mžeme urt výbrovou relatví etost p: p,, π D π π ). Na zálad Ldebergovy-Lévyho vty mžeme ostatovat, že souet alteratvích áhodých vel se stejým stedím hodotam a stejým rozptyly mžeme aproxmovat rozdleím ormálím s parametry: µ E π σ D π π. de mají alteratví rozdleí s parametrem ( A( π ) E, ( ), ( ) N ( π ; π ( π )) (Ke stejému závru dojdeme a zálad Movreovy-Laplaceovy vty, uvdomíme-l s, že souet alteratvích áhodých vel má rozdleí bomcé.)

12 Zárove z Ldebergovy-Lévyho vty vyplývá, že prmr áhodých vel (výbrovou relatví etost p) lze taé aproxmovat ormálím rozdleím, tetorát s parametry: D ( ) µ E π, π π σ. p N π ( π ) π, Na zálad stadardzace (pevodu a ormovaé ormálí rozdleí) pa mžeme taé íc, že: p π N (0,) π ( π ) 7.5. Aproxmace ossoova rozdleí ormálím rozdleím Taé ossoovo rozdleí mžeme ahradt rozdleím ormálím v pípad, že asový terval ( 0 ;t) je dostate velý a tudíž je dostate velý oeávaý poet událost (stedí hodota) t: o λt, E λt, D λt ( ) pa pro dostate velé t platí, že mžeme aproxmovat ormálím rozdleím s parametry: µ λt, σ λt : N λ t, λt ( ) Obdob platí, že prmrý poet výsytu událost za asovou jedotu lze aproxmovat ormálím rozdleím: Y... poet výsytu událost za asovou jedotu, Y t, pa áhodou velu Y, daou jao fuc áhodé vely, lze aproxmovat ormálím rozdleím, Uvažujeme-l, že lze aproxmovat ormálím rozdleím, N( λ t, λt) λ jehož parametry jsou: µ λt λ, σ λt : t t t λ Y Nλ, t využtí této aproxmace s uvdomme, že prmrý poet událost (Y) mžeme vztahovat lbovolé ohraeé oblast (eje asové) ap. ploše

13 rvodce studem: Tato pasáž je opt vováa zájemcm o hlubší pochopeí studovaé problematy. ro mžeme ossoovo rozdleí aproxmovat ormálím? Teto daz je obdobý jao daz ossoovy vty (odvozeí pravdpodobostí fuce ossoova rozdleí): Uvažujme ossov proces, terý je pozorová v prbhu asu t. edpoládejme, že rychlost výsytu událostí je. otom pravdpodobost výsytu událostí bhem tervalu (0;t) bude úmrá hodot t. Nyí rozdlíme terval dély t a subterval stejé dély (t/). Výsyt událostí v aždém z tchto subterval bude ezávslý a pravdpodobost výsytu událostí bhem jedoho tohoto malého tervalu bude úmrá hodot (.(t/)). oud je dostate velé íslo, pa déla tervalu (t/) bude dostate malá - atol, že pravdpodobost výsytu více ež jedé událost v tomto tervalu je tém ulová a pravdpodobost výsytu jedé událost je úmrá (.(t/)). Nech je poet výsytu událost v -tém subtervalu. Je zejmé, že má alteratví rozdleí s parametrem p.(t/). t A λ ; E t t t λ ; D λ λ Je-l defováa jao poet výsytu událost bhem asového tervalu (0;t), pa má tato áhodá vela ossoovo rozdleí s parametrem t. o ( λt) Zárove mžeme áhodou velu vyjádt jao souet áhodých vel, a tudíž j mžeme podle cetrálí lmtí vty aproxmovat ormálím rozdleím: ( λt) λt E E λ t; D D lm λt λt λt lm N( λt;λt) - 0 -

14 Výlad: 7.6 Oprava a spojtost Chceme-l urovat pravdpodobost výsytu dsrétí áhodé vely a tervalu (resp. b b b ; ), pop. pravdpodobost, že áhodá vela abude orétí hodoty, zavádí se pro pesjší výpoet tzv. oprava a spojtost. Oprava a spojtost bude prezetováa v ásledujícím ešeém píladu. (a;, resp. ( a; ), resp. ( ) a; b ešeý pílad: Na telefoí ústedu je apojeo 3000 úastí. Každý z ch bude volat telefoí ústedu bhem hody s pravdpodobostí 0%. Jaá je pravdpodobost, že bhem ásledující hody zavolá ústedu: a) práv 300 úastí? b) více ež 30 úastí? c) mez 00 a 450 úastíy(vet)? ešeí: poet úastí volajících ústedu bhem ásledující hody (z 3000) Z defce áhodé vely je zejmé, že má bomcé rozdleí: B( 3000;0, ) jehož pravdpodobostí fuce je: ( ) p ( ) p ! 300 0, ! 300! ada) ( ) ( ) ( ) ( ) 300 ( ) , 0, 0, 9, Zde arážíme a problém. S pomocí alulay edoážeme urt žádý z výše uvedeých fatorál. roto v tomto pípad provedeme alespo pblžý výpoet (aproxmac). Z Movreovy-Laplaceovy vty víme, že bomcé rozdleí mžeme aproxmovat rozdleím ormálím: Movreova-Laplaceova vta: Nech B( ; p) ; E p; D p( - p) N( p; p( p) ), pa dostate velá :

15 V ašem pípad: B ( 3000 ;0,) ; E , 300; D , 0,9 70, proto mohu aproxmovat ormálím rozdleím s parametry 300; 70 N(300;70) Nyí musíme vyešt ješt jedu omplac. aproxmac dsrétí áhodé vely spojtou dochází tomu, že výpoet pravdpodobostí fuce elze jedoduše provést (pravdpodobostí fuce spojté áhodé vely je ulová). roto se provádí tzv. oprava a spojtost. ( 300 ) 0 Je-l defováo jao poet úastí volajících bhem ásledující hody ústedu, mžeme tvrdt, že pravdpodobost, že píští hodu bude volat 300 úastí je stejá jao pravdpodobost, že bude volat alespo 99,5 a mé ež 300,5 úastí. (V tervalu 99,5;300,5 ) je pouze 300 úastí.) ( 99,5 < 300,5) ( 300 ) ( 99,5 < 300,5) jž eí pro spojtou áhodou velu ulová a ta mžeme provést aproxmaí výpoet. Této úprav se íá oprava a spojtost. ( 300) ( 99,5 < 300,5) ( < 300,5) ( < 99,5) F Φ ( 300,5) F( 99,5) ( 0,03) Φ( 0,03) Φ( 0,03) [ Φ( 0,03) ] Φ( 0,03) 0,5 0,04 300, ,5 300 Φ Φ adb) ( > 30) ( 0,) ( 0,) - ( 0,) ( 0,) I zde astává problém. Vdíme, že vyísleí píslušých sout (sum) by ám zabralo spoustu asu (poud bychom to vbec s pomocí alulay doázal). roto v tomto pípad pstoupíme pblžému výpotu (aproxmac). Nyí mžeme provést pblžý výpoet: ( > 30) ( 30) N(300;70) Zovu astává problém zpsobeý aproxmací dsrétího rozdleí spojtým a proto zde pstoupíme oprav a spojtost:

16 ( > 30 ) ( 30) ( < 30,5) 30,5 300 ( > 30 ) F(30,5) Φ Φ( 0,64) 0,739 0, 6 70 adc) ( ) ( 0,) ( 0,) Opt máme ve výše uvedeém vztahu velý poet sítac a vysoé fatorály, proto hledáme pblžý výslede pomocí cetrálí lmtí vty (Movreovy-Laplaceovy vty). Zárove zde budeme provádt opravu a spojtost: ( ) ( 450) ( < 00) ( < 450,5) ( < 00) F Φ ( 450,5) F( 00) ( 9,6 ) Φ( 6,09) Φ( 9,6 ) [ Φ( 6,09) ] Φ( 9,6 ) + Φ( 6,09) + 450, Φ Φ oužtá aproxmace ám dává velm dobré výsledy (velm blízé suteým), protože je spla podmía, že: ( p) > 9 7 > 9. p ( ) ešeý pílad: Seretáa etra píše a stroj rychlost 50 úhoz / m. této rychlost udlá prmr 3 chyby za 0 mut. Jaá je pravdpodobost, že p 30-t mutovém dtátu udlá více ež 0 chyb? ešeí: Defujme s áhodou velu jao poet chyb v dtátu (za 30 mut). Tato áhodá vela (poet událost v asovém tervalu) má ossoovo rozdleí s parametrem t 9 (prmrý poet chyb za 30 mut, E D). 0 9! o( 9) 0 9 0! 0 9 0! 9 9 ( > 0) ( 0) e e ,706 0, 94 0 Teto výpoet byl poud pracý. roveme srovávací výpoet pomocí cetrálí lmtí vty: 9!

17 Víme, že ossoovu áhodou velu s parametrem t mžeme aproxmovat pro dostate velá t ormálím rozdleím s parametry: t, t. a: N( 9;9) ( > 0) ( 0) ( < 0,5) F( 0,5) Φ Φ( 0,5) 0,69 0,309 0,5 9 9 Vyhodoceí aproxmace pro teto pípad: Aproxmaí postup byl mohem rychlejší, výsledy obou postup se ám lší o,5%, což je as 5% -í chyba (0,05/0,94). Výlad: Oprava a spojtost (u pravdpodobostí fuce): Je-l dsrétí áhodá vela, pa: ( a) ( a 0,5 < a + 0,5) Hodota 0,5 ve výše uvedeém vztahu je dáa dohodou. Teoretcy bychom mohl tuto a a 0,3 < a + 0,. omplac vyešt apílad tato: ( ) ( ) Obec oprava a spojtost: osouzeí vhodost použtí opravy a spojtost provádíme vždy p ešeí orétího píladu dsledým pevodem pravdpodobost výsytu áhodé vely a jaém tervalu a vztah mez dstrbuím fucem v píslušých bodech. Shrutí: V této aptole jsme se voval lmtím vtám, tj. tvrzeím, terá jsou dležtá pro pops pravdpodobostích model v pípad rostoucího potu áhodých pous.. ro oretac v této problematce jsme se sezáml s ola ovým pojmy: Jestlže posloupost áhodých vel overguje podle pravdpodobost áhodé vel, pa: ε > 0 : lm < ε ( )

18 Jestlže posloupost áhodých vel { } overguje áhodé vel v dstrbuc, pa: lm ( x) F( x), F F(x) v tomto pípad azýváme asymptotcou dstrbuí fucí. Velce hrubý odhad pravdpodobost odchyly áhodé vely od její stedí hodoty ám umožuje ebyševova erovost: ε > 0 : D ε ( E ε ) Chceme-l odhadout pravdpodobost, že odchyla áhodé vely od její stedí hodoty je ásobem smrodaté odchyly ( σ ), pa použjeme upraveou verz ebyševovy erovost, dy za dosadíme.: σ, > 0 : ( E σ ) Kovergec prmru v posloupost ezávslých vel se zabývá záo velých ísel, terý íá, že prmr ezávslých áhodých vel se stejým stedím hodotam overguje podle pravdpodobost jejch stedí hodot. Dsledem záoa velých ísel je Beroullho vta. Beroullho vta íá, že relatví etost sledovaého jevu overguje podle pravdpodobost jeho pravdpodobost. To ám umožuje expermetál odhadovat ezámou pravdpodobost pomocí pozorovaé relatví etost (vz. lascá defce pravdpodobost). Kovergecí rozdleí ormálímu rozdleí se zabývá cetrálí lmtí vta, terá má dv dílí formulace: Ldebergovu-Lévyho vtu a Movreovo-Laplaceovu vtu. Ldebergova-Lévyho vta íá, že pro dost velé má souet prmr áhodých vel se stejým rozdleím, stejým prmrem a stejým rozptylem pblž ormálí rozdleí: Jestlže,,, jsou ezávslé áhodé vely se stejým (lbovolým) rozdleím, stejým stedím hodotam E E E µ a se stejým (oeým) rozptyly D D D, pa platí: σ N ( µ ; σ ) N µ ; σ Movreova-Laplaceova vta vyjaduje overgec bomcého rozdleí ormálímu rozdleí: Nech B( ; p), pa: pro dostate velá : N( p; p( p) )

19 emž pomr dobré výsledy dává tato aproxmace v pípad, že: p ( p) > 9 ebo m { p ; ( p) } > 5 Mez dležté aplace cetrálí lmtí vty pa patí možost aproxmace výbrové relatví etost ormálím rozdleím: ( π ) π p Nπ ;, možost aproxmace ossoova rozdleí rozdleím ormálím: Nech o( λt) rozdleím s parametry: N( λ t, λt), pa pro dostate velé t mžeme aproxmovat ormálím a možost aproxmace prmrého potu událost za asovou jedotu ormálím rozdleím: λ Nech Y je prmrý poet výsytu událost za asovou jedotu, pa: Y Nλ, t Na závr zbývá ppomeout, že chceme-l dostat co ejlepší výsledy p aproxmac dsrétího rozdleí rozdleím spojtým, ezapomeeme p výpotech a opravu a spojtost

20 Otázy. Vysvtlete pojmy: overgece podle pravdpodobost, overgece v dstrbuc.. Co je to ebyševova erovost a ja j mžeme využít? 3. Vysvtlete záo velých ísel s ohledem a relatví etost výsytu jaé událost v posloupost pous (Beroullho vta)? 4. Co íá cetrálí lmtí vta (Ldebergova-Lévyho vta, Movreova-Laplaceova vta)? 5. Ja mžeme použít cetrálí lmtí vtu aproxmac rozdleí ossoova (popípad bomcého) rozdleím ormálím? 6. Ja mžeme pomocí cetrálí lmtí vty aproxmovat výbrovou relatví etost? 7. Kdy se používá oprava a spojtost?

21 Úlohy ešeí. Farmá prodává brambory po oších. Váha oše má logartmco-ormálí rozdleí se stedí hodotou 7,80 g a smrodatou odchylou,76 g. Jaá je pravdpodobost, že celová váha pt oš brambor bude vyšší ež 90 g?. Zamstac jstého podu mají áro a jede de pl hrazeé emocesé msí. Jestlže víme, že zamstac s vybírají cca 0,78 dí msí ( a zamstace ) a v podu pracuje 0 zamstac, jaá je pravdpodobost, že s zamstac píští msíc budou ároovat více ež 95 dí? 3. V továr a výrobu žárove bylo p výstupí otrole zjšto, že žvotost žárovy je (600 ± 50) hod. Jaá je pravdpodobost, že vybereme-l áhod 00 žárove, ta jejch prmrá žvotost bude žší ež 560 hod? 4. Majtel osu a tramvajové zastávce odhadul, že 5% záazí s upuje hamburger. Ve stedu aupovalo v daém osu 375 záazí. Jaá je pravdpodobost, že bylo prodáo více ež 65 hamburger? 5. Místí frma ompletuje poítae C. rmrá doba potebá sestaveí jedoho poítae je 35 mut. Ve frm se ompletováím se pracuje 8 hod de, 0 dí msí. Jaá je pravdpodobost, že píští msíc zamstac sestaví: a) více ež 300 poíta b) mez 50 a 75 poíta 6. Frma Y se zabývá výrobou moblích telefo. 5% výrob je p výstupí otrole vyazeo v dsledu výrobích vad. Jaá je pravdpodobost, že v otrolí sér 500 telefo bude: a) mé ež 30 vadých us b) mez.5% a 7.5% vadých us 7. ed volbam je v populac státu 5% pízvc oalích stra. Jaá je pravdpodobost, že przum veejost rozsahu 500 uáže espráv pevahu opozce? 8. ravdpodobost zásahu letícího cíle stelcem je 0,95. Jaá je pravdpodobost, že poet zásahu ve 00 pousech bude alespo 97? 9. zásahu jádra atomu urtého prvu dojde s pravdpodobostí 0% vyzáeí jsté ástce. a) Kolem jaé stedí hodoty bude olísat poet vyzáeých ástc p zásahu 00 jader? b) Odhadte terval, v mž se bude pohybovat poet vyzáeých ástc p zásahu 00 jader s pravdpodobostí 99,9%

22 ešeí:. Φ( 0,5) 0, 40. Φ(,79) 0, Φ(,6 ) 0, Φ(,34 ) 0, 090 (aplováa oprava a spojtost) 5. a) Φ(,58 ) 0, 057 b) ( 0,04) + Φ(,47 ) 0, 445 (aplováa oprava a spojtost) Φ (aplováa oprava a spojtost) 6. a) Φ (,03) 0, 848 b) Φ(,56) 0, Φ(,55 ) 0, Φ( 0,9) 0, a) E 0 ; σ 3 < < 9 0, b) ( )

Pro orientaci v této problematice jsme se seznámili s nkolika novými pojmy:

Pro orientaci v této problematice jsme se seznámili s nkolika novými pojmy: Ig. Marta Ltschmaová Statsta I., cveí 8 LIMITNÍ VTY Lmtí vty jsou tvrzeí, terá jsou dležtá pro pops pravdpodobostích model v pípad rostoucího potu áhodých pous.. ro oretac v této problematce jsme se sezáml

Více

7 LIMITNÍ VĚTY. Čas ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl:

7 LIMITNÍ VĚTY. Čas ke studiu kapitoly: 70 minut. Cíl: 7 LIMITNÍ VĚTY Čas ke studu kaptoly: 70 mut Cíl: o prostudováí tohoto odstavce budete umět formulovat a používat lmtí věty aproxmovat já rozděleí rozděleím ormálím - 96 - Výklad: V této kaptole adefujeme

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP Záko velkých čísel, cetrálí lmtí věta PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Lbor Žák SP Záko velkých čísel, cetrálí lmtí věta Lbor Žák Kovergece podle pravděpodobost Posloupost áhodých proměých,,,, koverguje

Více

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Přednáška č. 2 náhodné veličiny Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující

Více

Po prostudování tohoto odstavce budete umt porozumt konstrukci F-pomru rozhodovat se pomocí testu zvaného analýza rozptylu

Po prostudování tohoto odstavce budete umt porozumt konstrukci F-pomru rozhodovat se pomocí testu zvaného analýza rozptylu 0. AOVA Aalýza rozptylu as e studu aptoly: 60 mut Cíl Po prostudováí tohoto odstavce budete umt porozumt ostruc F-pomru rozhodovat se pomocí testu zvaého aalýza rozptylu zostruovat tabulu AOVA provést

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP esty dobré shody PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Lbor Žá SP esty dobré shody Lbor Žá Přpomeutí - estováí hypotéz o rozděleí Ch-vadrát test Chí-vadrát testem terý e založe a tříděém statstcém souboru. SP esty

Více

8. Zákony velkých čísel

8. Zákony velkých čísel 8 Zákoy velkých čísel V této část budeme studovat velm často užívaá tvrzeí o součtech posloupost áhodých velč Nedříve budeme vyšetřovat tvrzeí azývaá souhrě ako slabé zákoy velkých čísel Veškeré úvahy

Více

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt

Více

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Odhady parametrů základího souboru Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt celou populac, provádíme

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Přpomeutí pojmů,, P m θ, R θ R - pravděpodobostí prostor - parametrcký prostor - parametrcká fukce,, T - áhodý vektor defovaý a pravděpodobostím prostoru,, P θ s hustotou f x,

Více

Metodika: Goniometrický tvar komplexního ísla, binomická rovnice

Metodika: Goniometrický tvar komplexního ísla, binomická rovnice ! " #$ % # & ' ( ) * + ), - Idvduálí výuka matematka Vít Ržka, kvte Metodka: Goometrcký tvar komplexího ísla, bomcká rovce Úvod Téma goometrcký tvar komplexího ísla je možé probírat soubž s výkladem pojmu

Více

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a) Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

NEPARAMETRICKÉ METODY NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =

Více

2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI . TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI V prax se můžeme setat s dvojím typem procesů. Jeda jsou to procesy determstcé, u terých platí, že př dodržeí orétích vstupích podmíe obdržíme přesý, předem zámý výslede (te můžeme

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Dgtálí učebí materál Číslo projetu CZ..07/.5.00/34.080 Název projetu Zvaltěí výuy prostředctvím ICT Číslo a ázev šabloy líčové atvty III/ Iovace a zvaltěí výuy prostředctvím ICT Příjemce podpory Gymázum,

Více

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY 6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY Rozdleí áhodé veliiy je edis, terým defiujeme ravdodobost jev, jež lze touto áhodou veliiou osat. Záladím rozdleím oisujícím výbry bez vraceí je hyergeometricé

Více

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC 5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém

Více

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =

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

2. Vícekriteriální a cílové programování

2. Vícekriteriální a cílové programování 2. Vícerterálí a cílové programováí Úlohy vícerterálího programováí jsou úlohy, ve terých se a možě přípustých řešeí optmalzuje ěol salárích rterálích fucí. Moža přípustých řešeí je přtom defováa podobě

Více

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc. PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj

Více

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n. Předáška č. 8 Testováí rozptylu, testy relatví četost, testy dobré shody, test ezávslost kvaltatvích zaků Testy rozptylu Testy se používají k ověřeí hypotézy o určté velkost rozptylu a k ověřeí vztahu

Více

3. cvičení 4ST201 - řešení

3. cvičení 4ST201 - řešení cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry

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

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků 1 Pops statstcých dat 1.1 Pops omálích a ordálích zaů K zobrazeí rozděleí hodot omálích ebo ordálích zaů lze použít tabulu ebo graf rozděleí četostí. Tuto formu zobrazeí lze dooce použít pro číselé zay,

Více

Statistická rozdělení

Statistická rozdělení Úvod Statstcá rozděleí Václav Adamec vadamec@medelu.cz Náhodá proměá: matematcá velča, jejíž hodot osclují. Produt áhodého procesu lze charaterzovat fucí Hodot proměé v oboru přípustých hodot Rozděleí

Více

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz: Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cvčeí 1 TESTOVÁNÍ NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Dosud jsme se zabýval testováím parametrcký hypotéz, což jsou hypotézy o parametrech rozděleí (populace). Statstckým hypotézám

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

Výsledky této ásti regresní analýzy jsou asto na výstupu z poítae prezentovány ve form tabulky analýzy rozptylu.

Výsledky této ásti regresní analýzy jsou asto na výstupu z poítae prezentovány ve form tabulky analýzy rozptylu. Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cveí 4 JEDNODUCHÁ LINEÁRNÍ REGRESE asto chceme prozkoumat vztah mez dvma velam, kde jeda z ch, tzv. ezávsle promá x, má ovlvovat druhou, tzv. závsle promou Y. edpokládá

Více

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí Pravděpodobost a matematcká statstka eerováí dvojrozměrých rozděleí pomocí copulí umbelova copule PRAHA 005 Vpracoval: JAN ZÁRUBA OBSAH: CÍL PRÁCE TEORIE Metoda verzí trasformace O copulích Sklarova věta

Více

Náhoda. Pravděpodobnost výhry při sázce na barvu: p = 18/37 = 0,486 Průměrný zisk při n sázkách částky č: - n.č + 2.č.n.p = n.č.

Náhoda. Pravděpodobnost výhry při sázce na barvu: p = 18/37 = 0,486 Průměrný zisk při n sázkách částky č: - n.č + 2.č.n.p = n.č. Náhoda při i hřeh Martigale: Vsadíšřeěme dolar a barvu, terou si vybereš (červeáči čerá) a budeš stále sázet je a i. Roztočíš ruletu a čeáš Poud prohraješ, zdvojásobíš sázu, taže vsadíš příště dolary.

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národí iformačí střediso pro podporu vality Problémy s uazateli způsobilosti a výoosti v praxi Dr.Jiří Michále, CSc. Ústav teorie iformace a automatizace AVČR Uazatel způsobilosti C p Předpolady: ormálí

Více

10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou

Více

P. Girg. 23. listopadu 2012

P. Girg. 23. listopadu 2012 Řešeé úlohy z MS - díl prví P. Girg 2. listopadu 202 Výpočet ity poslouposti reálých čísel Věta. O algebře it kovergetích posloupostí.) Necht {a } a {b } jsou kovergetí poslouposti reálých čísel a echt

Více

n 3 lim 3 1 = lim Je vidět, že posloupnost je neklesající, tedy z Leibnize řada konverguje, ( 1) k 1 k=1

n 3 lim 3 1 = lim Je vidět, že posloupnost je neklesající, tedy z Leibnize řada konverguje, ( 1) k 1 k=1 3. cvičeí Přílady. (a) (b) (c) ( ) ( 3 ) = Otestujeme itu 3 = 3 = = 0. Je vidět, že posloupost je elesající, tedy z Leibize řada overguje, ( ) Řada overguje podle Leibizova ritéria, ebot je zjevě erostoucí.

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

[ jednotky ] Chyby měření

[ jednotky ] Chyby měření Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá

Více

STATISTICKÁ ANALÝZA. Doc. RNDr. Zden k Karpíšek, CSc. P ehledový u ební text pro doktorské studium. Vysoké u ení technické v Brn

STATISTICKÁ ANALÝZA. Doc. RNDr. Zden k Karpíšek, CSc. P ehledový u ební text pro doktorské studium. Vysoké u ení technické v Brn Vysoké ueí techcké v Br Fakulta strojího žeýrství STATISTICKÁ ANALÝZA Doc. RNDr. Zdek Karpíšek, CSc. Pehledový uebí tet pro doktorské studum BRNO 008 Pedášející: Doc. RNDr. Zdek Karpíšek, CSc. Cetrum pro

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

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testováí statstckých hypotéz - Testováí hypotéz je postup, sloužící k ověřeí předpokladů o ZS (hypotéz a základě výběrových dat (tj. hodot z výběrového souboru. - ypotéza = určtý předpoklad o základím

Více

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i : ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru

Více

Lineární regrese ( ) 2

Lineární regrese ( ) 2 Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující

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

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP4 Přpomeutí pojmů PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP4 Přpomeutí pojmů SP4 Přpomeutí pojmů Pravděpodobost Náhodý jev: - základí prostor - elemetárí áhodý jev A - áhodý jev, - emožý jev, jstý jev podjev opačý

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení. 4. Itervalové odhady parametrů rozděleí. Jedou ze základích úloh mtematické statistiky je staoveí hodot parametrů rozděleí, ze kterého máme k dispozici áhodý výběr. Nejčastěji hledáme odhady dvou druhů:

Více

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin 3. Charatersty a parametry áhodýh velč Úolem této aptoly je zavést pomoý aparát, terým budeme dále popsovat pomoí jedoduhýh prostředů áhodé velčy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo haratersty áhodé

Více

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4

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

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění Předáška č. 0 Aalýza roztylu ř jedoduchém tříděí Aalýza roztylu je statstcká metoda, kterou se osuzuje romělvost oakovaých realzací áhodého okusu tj. romělvost áhodé velčy. Náhodá velča vzká za relatvě

Více

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen 8 Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým příladům z IQ testů, teré studeti zají

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr

Více

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti Pozámky k předmětu Aplikovaá statistika, 8 téma 8 Odhady parametrů rozděleí pravděpodobosti Zaměříme se a odhad středí hodoty a rozptylu a to dvěma způsoby Předpokládejme, že máme áhodý výběr X 1,, X z

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy

Více

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu 5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá

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

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n MATEMATICKÁ ANALÝZA III předášky M. Krupky Zmí semestr 999/ 3. Iverzí a mplctí zobrazeí V této kaptole uvádíme dvě důležté věty, které acházeí aplkace v moha oblastech matematky: Větu o verzím a větu o

Více

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost Číselé řady Defiice (Posloupost částečých součtů číselé řady). Nechť (a ) =1 je číselá posloupost. Pro všecha položme s = ak. Posloupost ( s ) azýváme posloupost částečých součtů řady. Defiice (Součet

Více

je hustota pravdpodobnosti nebo pravdpodobnostní funkce náhodného výbru X (X 1, X 2,, X n ). , jako odhad. Nech f ( x;θ)

je hustota pravdpodobnosti nebo pravdpodobnostní funkce náhodného výbru X (X 1, X 2,, X n ). , jako odhad. Nech f ( x;θ) 7. as ke studu: 90 mut Cíl: Na úvod této kaptoly se sezámíte s odlšým pohledem a metodu mamálí vrohodost a dále se pak udete vovat základm Bayesovy dukce. Sezámíte se s pojmy aprorí a aposterorí rozdleí,

Více

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen 8.. Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Myslím, že jde o jedu z velmi pěých hodi. Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým

Více

3. cvičení 4ST201. Míry variability

3. cvičení 4ST201. Míry variability cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty

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

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Přílad 0.6 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým

Více

Základy teorie pravděpodobnosti a teorie grafů

Základy teorie pravděpodobnosti a teorie grafů Vysoá šola báňsá Techcá uverzta Ostrava Faulta strojí Zálady teore pravděpodobost a teore grafů Autoř : Doc. Ig. Mluše Vítečová, CSc., Bc. řdal etr, Ig. Koudela Tomáš Ostrava 006 Obsah Obsah SEZNAM OUŽITÉHO

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady SP Bodové a tervalové odhady PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a tervalové odhady Lbor Žák SP Bodové a tervalové odhady Lbor Žák Bodové a tervalové odhady Nechť je áhodá proměá, která má dstrbučí fukc

Více

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení. MATEMATICKÁ STATISTIKA - a základě výběrových dat uuzujeme a obecější kutečot, týkající e základího ouboru; provádíme zevšeobecňující (duktví) úudek - duktví uuzováí pomocí matematcko-tattckých metod je

Více

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

1 EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMNNÝCH. as ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umt použít

1 EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMNNÝCH. as ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umt použít EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMNNÝCH as ke studu kaptoly: mut Cíl: Po prostudováí této kaptoly budete umt použít základí pojmy eploratorí (popsé) statstky typy datových promých statstcké charakterstky a grafckou

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 6. KAPITOLA CENTRÁLNÍ LIMITNÍ VĚTA 6.11.2017 Opakováí: Čebyševova erovost příklad Pravděpodobost vyrobeí zmetku je 0,5. Odhaděte pravděpodobost,

Více

V. Normální rozdělení

V. Normální rozdělení V. Normálí rozděleí 1. Náhodá veličia X má ormovaé ormálí rozděleí N(0; 1). Určete: a) P (X < 1, 5); P (X > 0, 3); P ( 1, 135 < x ); P (X < 3X + ). c) číslo ε takové, že P ( X < ε) = 0,

Více

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru. Soutava mometů Momety (Obecé, cetrálí a ormovaé) Do ytému mometových charatert patří ty ejdůležtější artmetcý průměr (mometová míra úrově) a rozptyl (mometová úroveň varablty). Obecý momet -tého tupě:

Více

Náhodným (stochastickým) procesem nazveme zobrazení, které každé hodnot X t. Promnná t má ve vtšin pípad význam asu. je spojitá,

Náhodným (stochastickým) procesem nazveme zobrazení, které každé hodnot X t. Promnná t má ve vtšin pípad význam asu. je spojitá, 8 as e studu: 9 mut Cíl: Sezámíte se se záladím omy z teore áodýc roces, Marovovým rocesy, rocesy rst a zá Nauíte se osovat vícestavové systémy omocí ravdodobostí ecod a ravdodobostí stav VÝKLAD 8 Náodé

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

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl: 9 ÁHODÉ VÝBĚR A JEJICH ZPRACOVÁÍ Čas ke studu katol: 30 mut Cíl: Po rostudováí tohoto odstavce budete rozumět ojmům Základí soubor, oulace, výběr, výběrové šetřeí, výběrová statstka a budete zát základí

Více

9 Kombinatorika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika

9 Kombinatorika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika 9 Kombatora, teore pravděpodobost a matematcá statsta Te, do argumetue průměrým platem, e s velou pravděpodobostí vysoce adprůměrý vůl s hluboce podprůměrým vzděláím (Mloslav Drucmüller) 9. Kombatora Kombatora

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

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATEDRA FYZIKY LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY Jméo: Petr Česák Datum měřeí:.3.000 Studjí rok: 999-000, Ročík: Datum odevzdáí: 6.3.000 Studjí skupa: 5 Laboratorí skupa:

Více

a) Hypotézy o parametru jedné populace (o stední hodnot, mediánu, rozptylu, relativní

a) Hypotézy o parametru jedné populace (o stední hodnot, mediánu, rozptylu, relativní TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ a ke tudu kaptoly: 8 mut Cíl Po protudováí tohoto odtavce budete: zát základí pojmy a prcpy tetováí hypotéz zát kocepc klackého tetu umt rozhodovat pomocí tého tetu výzamot umt pooudt

Více

2 HODINY. - jedná se o další velmi dležitou množinu bod urité vlastnosti. P: Narýsuj si kružnici k se stedem S a polomrem 6 cm.

2 HODINY. - jedná se o další velmi dležitou množinu bod urité vlastnosti. P: Narýsuj si kružnici k se stedem S a polomrem 6 cm. T H A L E T O V A K R U Ž N I E 2 HODINY - jedná se o další velmi dležitou množinu bod urité vlastnosti P: Narýsuj si ružnici se stedem S a polomrem 6 cm. 1. Sestroj libovolný prmr ružnice Krajní body

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor SP Náhodý vektor PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Náhodý vektor SP Náhodý vektor Náhodý vektor Náhodý vektor slouží k popsu výsledku pokusu kdy měříme více údaů o procesu. Před provedeím pokusu eho výsledek a

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2 SP3 Neparametrcké testy hypotéz PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Neparametrcké testy hypotéz čast Lbor Žák SP3 Neparametrcké testy hypotéz Lbor Žák Neparametrcké testy hypotéz - úvod Neparametrcké testy statstckých

Více

Statistické charakteristiky (míry)

Statistické charakteristiky (míry) Stattcé charaterty (míry) - hrují formac, obažeou v datech (vyjadřují j v ocetrovaé formě); - charaterzují záladí ryy zoumaého ouboru dat; - umožňují porováváí více ouborů. upy tattcých charatert :. charaterty

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

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

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

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema 4 Opové pousy Beroulliho schem Pozám: V ěterých příldech v odstvcích 2 3 jsme počítli prvděpodobosti áhodých jevů, teré byly výsledem opoví áhodého pousu Npř házeí dvěm micemi je stejé jo dv hody jedou

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

Domácí práce z p edm tu D01M6F Statistika

Domácí práce z p edm tu D01M6F Statistika eské vysoké u eí techcké Fakulta Elektrotechcká Domácí práce z p edm tu D0M6F Statstka Test dobré shody Bradá Marek 4.ro ík Ak. rok 004/00, LS M6F Test dobré shody Obsah Zadáí...3 Hypotéza...3 3 Zj t é

Více

!!! V uvedených vzorcích se vyskytují čísla n a k tato čísla musí být z oboru čísel přirozených.

!!! V uvedených vzorcích se vyskytují čísla n a k tato čísla musí být z oboru čísel přirozených. Kombiatoria Kombiatoria část matematiy, terá se zabývá růzými číselými "ombiacemi". Využití - apř při hledáí počtu možých tipů ve sportce ebo jiých soutěžích hrách, v chemii při spojováí moleul... Záladím

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

12. Neparametrické hypotézy

12. Neparametrické hypotézy . Neparametrcké hypotézy V této část se budeme zabývat specálí částí teore statstckých hypotéz tzv. eparametrckým hypotézam ebo jak řečeo eparametrckým statstckým testy. Neparametrcké se azývají proto,

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

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Výzam a užtí vážeého artmetcého průměru uážeme a ásledujících příladech Přílad 0 Ve frmě Gama Blatá máme soubor

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru

Více

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák SP Popsá statstka Popsá statstka Lbor Žák SP Popsá statstka Lbor Žák Základí zdroje : skrpta Mateatka IV - doc. RNDr. Z. Karpíšek, CSc. ateatka o le - http://athole.fe.vutbr.cz/ Základ ateatcké statstk

Více