MATEMATICKÉ PRINCIPY VÍCEROZMĚRNÉ ANALÝZY DAT

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "MATEMATICKÉ PRINCIPY VÍCEROZMĚRNÉ ANALÝZY DAT"

Transkript

1 8. licenční studium Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie MATEMATICKÉ PRINCIPY VÍCEROZMĚRNÉ ANALÝZY DAT Příklady: ) Najděte vlastní (charakteristická) čísla a vlastní vektory matice A 2) Vypočtěte výběrový průměr, Wishartovu matici W a výběrovou kovarianční matici S pro n=4. Kolik různých párových korelačních koeficientů obsahuje korelační matice R. Zpracoval: Ing. Roman Lisztwan V Třinci dne

2 Příklad č. Najděte vlastní (charakteristická) čísla a vlastní vektory matice A [řádek,sloupec]: A[,] =, A[2,] = -2, A[,2] = -2, A[2,2] =. Přesvědčte se, že jsou vlastní vektory dané matice ortogonální. Existuje matice A -. Je A regulární? Řešení: Cílem je zjistit, zda existují čísla λ a nenulové vektory v tak, aby vektor Av přiřazený k v danou transformací, byl roven λv (aby byl kolineární s původním vektorem v. Z charakteristické rovnice vypočteme vlastní čísla a vlastní vektory matice A. Daná matice má pro libovolné t (různé od nuly) právě dva různé lineárně nezávislé charakteristické vektory, což dokazuje nenulový determinant se souřadnic obou vektorů. Skalární součin vektorů v * v 2 je roven nule, a tudíž jsou vlastní vektory ortogonální. Řada maticových operací se neobejde bez inverzní matice. Nutnou a postačující podmínkou proto, aby existovala k dané čtvercové matici typu n matice inverzní je regulárnost dané matice. Je-li det A různý od 0 (tj. hodnost matice h = n, tzn., že hodnost matice A je číselně rovna maximálnímu možnému počtu lineárně nezávislých řádků matice A) pak matici A můžeme považovat za regulární. K této čtvercové regulární matici A existuje jediná inverzní matice A -, která je také regulární. K určení inverzní matice se využívá adjungované matice. Nalezení vlastních čísel a vlastních vektorů matice A Av = λv (A- λe)v = 0 Rovnici det (λe a) = 0 nazýváme charakteristickou rovnicí matice A. A = -2-2 det A = a. a 22 a 2. a 2 = -3 Výpočet vlastních čísel: A = -λ λ (-λ) 2 4 = 0 λ 2-2λ - 3 = 0 λ = 3 λ 2 = - Výpočet vlastních vektorů: pro λ = 3 pro λ 2 = - A = -2-2 * v = 0 A = 2-2 * v = v v v - 2 v 2 = 0 2 v - 2 v 2 = 0 - v - v 2 = 0 v - v 2 = 0 v = - v 2 v = v 2 v = t, -t v 2 = t, t

3 2 det V = t -t = 2t 2 0, pro t 0 t t pro t = v =, - v 2 =, Nalezení inverzní matice k matici A A - = /det A. adj A det A = a. a 22 - a 2. a 2 adj A = a 22 - a 2 A = a a 2 - a 2 a a 2 a 22 A - = /3 2 = -/3-2/3 2-2/3 -/3 Závěr: Vlastní vektory matice a jsou ortogonální. K matici A existuje matice inverzní. Matice A je regulární. 2

4 3 Příklad č.2 Je dán náhodný výběr o rozsahu n = 4. Vypočtěte výběrový průměr, Wishartovu matici W a výběrovou kovarianční matici S. Kolik různých párových korelačních koeficientů obsahuje korelační matice R. Data: V4 (p=2) = x i = x x 2 x 3 x 4 V4 (p=3) = x i = x x 2 x 3 x 4 x j = x 2 x 22 x 23 x 24 x j = x 2 x 22 x 23 x 24 x k = x 3 x 32 x 33 x 44 V4 (p=2) = x i = 0 2 V4 (p=3) = x i = 0 2 x j = x j = x k = Řešení: K výpočtu byly použity dva výběry o rozsahu n = 4 pro p = 2 a pro p = 3. U vícerozměrných náhodných veličin lze jednotlivé složky náhodného vektoru x charakterizovat pomocí momentů. K odvození kovariance vyjdeme z charakteristiky variability (disperze) a její vlastnosti. Pomocí Whishartovy matice dospějeme k výběrové kovarianční matici S a následně ke korelační matici R. Kovarianční matice má na diagonále rozptyly a charakterizuje míru intenzity vztahu mezi složkami náhodného vektoru x. Korelační matice má na diagonále jedničky a je zvláštním případem kovariance (normovaná verze kovarianční matice). Pokud je absolutní hodnota párového korelačního koeficientu ρ xi xj rovna pak existuje mezi x i a x j přesně lineární vztah, je-li roven 0 pak x i a x j jsou vzájemně nekorelované. Výpočet pro p = 2 Charakteristika polohy X-střední hodnota: EX Výpočet výběrového průměru x i = /n x i, x j = /n x j Charakteristika variability X-rozptyl: DX=E(X-EX) 2 Výpočet výběrového rozptylu s i 2 = /(n-) (x i - x i ) 2, s j 2 = /(n-) (x j - x j ) 2 Vlastnosti disperze pro p = 2 D(X+Y) = E[(X+Y) E(X+Y)] 2 = E[(X-EX) + (Y-EY)] 2 = E[(X-EX) 2 +2(X-EX)(Y-EY) + (Y-EY) 2 ] = DX + 2E(X-EX)(Y-EY) + DY Charakteristika vztahu mezi X, Y-kovariance: cov(x,y) = E(X-EX)(Y-EY) Výpočet výběrové kovariance s ij = /(n-) (x i - x i )(x j - x j ) Standardizace kovariance - párový korelační koeficient ρ XY = ρ(x,y) = cov(x,y) / σ X σ Y Whishartova matice -W= (x - x)(x - x) T Kovarianční matice - S = W/(n-) 3

5 4 Whishartova matice -W Kovarianční matice - S Korelační matice - R W = w ii w ji S = s ii s ji R = r ii r ji w ij w jj s ij s jj r ij r jj w ii = (x i - x i ) 2 s ii = /(n-) (x i - x i ) 2 r ii = w jj = (x j - x j ) 2 s ij = /(n-) (x j - x j ) 2 r jj = w ij = w ji = (x i - x i )(x j - x j ) s jj = s ji = /(n-) (x i - x i )(x j - x j ) r ij = r ji = s jj /s ii s ij i,j x - x (x - x) (x - x) T (x - x) * (x - x) T x x - x i x - x i * x - x i ; x 2 - x j = (x - x i ) 2 (x 2 - x j )* (x - x i ) x 2 x 2 - x j x 2 - x j (x 2 - x j )* (x - x i ) (x 2 - x j ) 2 x 2 x 2 - x i x 2 - x i * x 2 - x i ; x 22 - x j = (x 2 - x i ) 2 (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) x 22 x 22 - x j x 22 - x j (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) (x 22 - x j ) 2 x 3 x 3 - x i x 3 - x i * x 3 - x i ; x 23 - x j = (x 3 - x i ) 2 (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) x 23 x 23 - x j x 23 - x j (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) (x 23 - x j ) 2 x 4 x 4 - x i x 4 - x i * x 4 - x i ; x 24 - x j = (x 4 - x i ) 2 (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) x 24 x 24 - x j x 24 - x j (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 24 - x j ) 2 Wishartova matice W W = (x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 + (x 3 - x i ) 2 + (x 4 - x i ) 2 (x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 Kovarianční matice S (x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 + (x 3 - x i ) 2 + (x 4 - x i ) 2 (x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) + S = /(n-) (x2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 Korelační matice R R = [(x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )* (x 4 - x i )]/ (n-)[(((x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 + (x 3 - x i ) 2 + (x 4 - x i ) 2 )/(n-)) -/2 * (((x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 )/(n-)) -/2 ] [(x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )* (x 4 - x i )]/ (n-) [(((x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 + (x 3 - x i ) 2 + (x 4 - x i ) 2 )/(n-)) -/2 * ((x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 )/(n-)) -/2 ] 4

6 5 i,j x - x (x - x) (x - x) T (x - x) * (x - x) T 0 0 * 0; 0,75 = 0 0 0,75 0,75 0 0, * -;,75 = -,75 2,75,75 -,75 3, * 0; -2,25 = 0-0, ,25-2,25 0 0,06 2 * ; -0,25 = -0,25 0-0,25-0,25-0,25 0,06 x = x i x j 0,25 Whishartova matice -W Kovarianční matice - S Korelační matice - R W = 2-2 S = 0,67-0,67 R = -0, ,75-0,67 2,92-0,478 5

7 6 Výpočet pro p = 3 V4 (p=3) = x i = x x 2 x 3 x 4 x j = x 2 x 22 x 23 x 24 x k = x 3 x 32 x 33 x 44 V4 (p=3) = x i = 0 2 x j = x k = Výpočet výběrového průměru x i = /n x i, x j = /n x j, x k = /n x k x i x = x j 0,25 x k 0,50 Vlastnosti disperze D(X+Y+Z) = E[(X+Y+Z) E(X+Y+Z)] 2 = E[(X-EX) + (Y-EY) + (Z-EZ)] 2 = E[(X-EX) 2 +2(X-EX)(Y-EY) + 2(X-EX)(Z-EZ) + (Y-EY) 2 + 2(Y-EY)(Z-EZ) + (Z-EZ) 2 ] = DX + 2E(X- EX)(Y-EY) + 2(X-EX)(Z-EZ) + 2(Y-EY)(Z-EZ) + DY + DZ Kovariance - cov(x,y) = E(X-EX)(Y-EY) - cov(x,z) = E(X-EX)(Z-EZ) - cov(y,z) = E(Y-EY)(Z-EZ) Korelace - ρ(x,y) = cov(x,y) / σ X σ Y - ρ(x,y) = cov(x,z) / σ X σ Z - ρ(x,y) = cov(y,z) / σ Y σ Z Whishartova matice -W Kovarianční matice - S Korelační matice - R w ii w ji w ki s ii s ji s ki r ii r ji r ki W = w ij w jj w kj S = s ij s jj s kj R = r ij r jj r kj w ik w jk w kk s ik s jk s kk r ik r jk r kk w ii = (x i - x i ) 2 s ii = /(n-) (x i - x i ) 2 r ii = w jj = (x j - x j ) 2 s ij = /(n-) (x j - x j ) 2 r jj = w kk = (x k - x k ) 2 s kk = /(n-) (x k - x k ) 2 r kk = w ij = w ji = (x i - x i )(x j - x j ) s ij = s ji = /(n-) (x i - x i )(x j - x j ) r ij = r ji = s ij /s ii s jj w ik = w ki = (x i - x i )(x k - x k ) s ik = s ki = /(n-) (x i - x i )(x k - x k ) r ik = r ki = s ik /s ii s kk w jk = w kj = (x j - x j )(x k - x k ) s jk = s kj = /(n-) (x j - x j )(x k - x k ) r jk = r kj = s jk /s jj s kk 6

8 7 i,j,k x - x (x - x) (x - x) T x x - x i x - x i * x - x i ; x 2 - x j ; x 3 - x k x 2 x 2 - x j x 2 - x j x 3 x 3 - x k x 3 - x k x 2 x 2 - x i x 2 - x i * x 2 - x i ; x 22 - x j ; x 32 - x k x 22 x 22 - x j x 22 - x j x 32 x 32 - x k x 32 - x k x 3 x 3 - x i x 3 - x i * x 3 - x i ; x 23 - x j ; x 33 - x k x 23 x 23 - x j x 23 - x j x 33 x 33 - x k x 33 - x k x 4 x 4 - x i x 4 - x i * x 4 - x i ; x 24 - x j ; x 34 - x k x 24 x 24 - x j x 24 - x j x 34 x 34 - x k x 34 - x k (x - x) * (x - x) T (x - x i ) 2 (x 2 - x j )* (x - x i ) (x 3 - x k )* (x - x i ) (x 2 - x j )* (x - x i ) (x 2 - x j ) 2 (x 2 - x j )* (x 3 - x k ) (x 3 - x k )* (x - x i ) (x 2 - x j )* (x 3 - x k ) (x 3 - x k ) 2 (x 2 - x i ) 2 (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) (x 32 - x k )* (x 2 - x i ) (x 22 - x j )* (x 2 - x i ) (x 22 - x j ) 2 (x 22 - x j )* (x 32 - x k ) (x 32 - x k )* (x 2 - x i ) (x 22 - x j )* (x 32 - x k ) (x 32 - x k ) 2 (x 3 - x i ) 2 (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) (x 33 - x k )* (x 3 - x i ) (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) (x 23 - x j ) 2 (x 23 - x j )* (x 33 - x k ) (x 33 - x k )* (x 3 - x i ) (x 23 - x j )* (x 33 - x k ) (x 33 - x k ) 2 (x 4 - x i ) 2 (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 34 - x k )* (x 4 - x i ) (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 24 - x j ) 2 (x 24 - x j )* (x 34 - x k ) (x 34 - x k )* (x 4 - x i ) (x 24 - x j )* (x 34 - x k ) (x 34 - x k ) 2 7

9 8 Wishartova matice (x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 + (x 3 - x i ) 2 + (x 4 - x i ) 2 (x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i )+(x 23 - x j )* (x 3 - x i )+ (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 3 - x k )* (x - x i )+ (x 32 - x k )* (x 2 - x i )+ (x 33 - x k )* (x 3 - x i )+ (x 34 - x k )* (x 4 - x i ) W = (x 2 - x j )*(x - x i ) + (x 22 - x j )*(x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )*(x 4 - x i ) (x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 (x 2 - x j )* (x 3 - x k )+ (x 22 - x j )* (x 32 - x k )+ (x 23 - x j )* (x 33 - x k )+ (x 24 - x j )* (x 34 - x k ) Kovarianční matice S (x 3 - x k )*(x - x i )+ (x 32 - x k )*(x 2 - x i )+ (x 33 - x k )* (x 3 - x i )+ (x 34 - x k ) (x 4 - x i ) (x 2 - x j )* (x 3 - x k )+ (x 22 - x j )* (x 32 - x k )+ (x 23 - x j )* (x 33 - x k )+ (x 24 - x j )* (x 34 - x k ) (x 3 - x k ) 2 + (x 32 - x k ) 2 + (x 33 - x k ) 2 + (x 44 - x k ) 2 (x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 + (x 3 - x i ) 2 + (x 4 - x i ) 2 (x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i )+(x 23 - x j )* (x 3 - x i )+ (x 24 - x j )* (x 4 - x i ) (x 3 - x k )* (x - x i )+ (x 32 - x k )* (x 2 - x i )+ (x 33 - x k )* (x 3 - x i )+ (x 34 - x k )* (x 4 - x i ) S = /(n-) (x 2 - x j )*(x - x i ) + (x 22 - x j )*(x 2 - x i ) + (x 23 - x j )* (x 3 - x i ) + (x 24 - x j )*(x 4 - x i ) (x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 (x 2 - x j )* (x 3 - x k )+ (x 22 - x j )* (x 32 - x k )+ (x 23 - x j )* (x 33 - x k )+ (x 24 - x j )* (x 34 - x k ) Korelační matice R (x 3 - x k )*(x - x i )+ (x 32 - x k )*(x 2 - x i )+ (x 33 - x k )* (x 3 - x i )+ (x 34 - x k )*(x 4 - x i ) (x 2 - x j )* (x 3 - x k )+ (x 22 - x j )* (x 32 - x k )+ (x 23 - x j )* (x 33 - x k )+ (x 24 - x j )* (x 34 - x k ) [(x 2 - x j )* (x - x i ) + (x 22 - x j )* (x 2 - x i )+(x 23 - x j )* (x 3 - x i )+ (x 24 - x j )* (x 4 - x i )]/(n-)[(((x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 +(x 3 - x i ) 2 +(x 4 - x i ) 2 )/(n-)) -/2 *(((x 2 - x j ) 2 +(x 22 - x j ) 2 +(x 23 - x j ) 2 +(x 24 - x j ) 2 )/(n-)) -/2 ] (x 3 - x k ) 2 + (x 32 - x k ) 2 + (x 33 - x k ) 2 + (x 44 - x k ) 2 [(x 3 - x k )* (x - x i )+ (x 32 - x k )* (x 2 - x i )+ (x 33 - x k )* (x 3 - x i )+ (x 34 - x k )* (x 4 - x i )]/(n-)[(((x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 +(x 3 - x i ) 2 +(x 4 - x i ) 2 )/(n- )) -/2 * (((x 3 - x k ) 2 + (x 32 - x k ) 2 + (x 33 - x k ) 2 + (x 44 - x k ) 2 )/(n-)) -/2 ] R = [(x 2 - x j )*(x - x i )+ (x 22 - x j )*(x 2 - x i )+ (x 23 - x j )* (x 3 - x i )+(x 24 - x j )*(x 4 - x i )]/(n- )[(((x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 +(x 3 - x i ) 2 +(x 4 - x i ) 2 )/(n-)) -/2 *(((x 2 - x j ) 2 +(x 22 - x j ) 2 +(x 23 - x j ) 2 +(x 24 - x j ) 2 )/(n-)) -/2 ] [(x 2 - x j )* (x 3 - x k )+ (x 22 - x j )* (x 32 - x k )+ (x 23 - x j )* (x 33 - x k )+ (x 24 - x j )* (x 34 - x k )]/(n-)[(((x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 )/(n-)) -/2 * (((x 3 - x k ) 2 + (x 32 - x k ) 2 + (x 33 - x k ) 2 + (x 44 - x k ) 2 )/(n- )) -/2 ] [(x 3 - x k )*(x - x i )+ (x 32 - x k )*(x 2 - x i )+ (x 33 - x k )* (x 3 - x i )+ (x 34 - x k )*(x 4 - x i )]/(n- )[(((x - x i ) 2 + (x 2 - x i ) 2 +(x 3 - x i ) 2 +(x 4 - x i ) 2 )/(n-)) -/2 * (((x 3 - x k ) 2 + (x 32 - x k ) 2 + (x 33 - x k ) 2 + (x 44 - x k ) 2 )/(n-)) -/2 ] [(x 2 - x j )* (x 3 - x k )+ (x 22 - x j )* (x 32 - x k )+ (x 23 - x j )* (x 33 - x k )+ (x 24 - x j )* (x 34 - x k )]/(n-)[(((x 2 - x j ) 2 + (x 22 - x j ) 2 + (x 23 - x j ) 2 + (x 24 - x j ) 2 )/(n-)) -/2 * (((x 3 - x k ) 2 + (x 32 - x k ) 2 + (x 33 - x k ) 2 + (x 44 - x k ) 2 )/(n-)) -/2 ] 8

10 9 i,j,k x - x (x - x) (x - x) T (x - x) (x - x) T 0 0 * 0; 0,75;,5 = ,75 0,75 0 0,563,25 2,5,5 0,25 2, * -;,75; 0,5 = -,75-0,5 2,75,75 -,75 3,06 0,875 0,5 0,5-0,5 0,875 0, * 0; -2,25; -0,5 = ,25-2,25 0 5,063,25 0-0,5-0,5 0,25 0,25 2 * ; -0,25; -,5 = -0,25 -,5 0-0,25-0,25-0,25 0,063 0, ,5 -,5 -,50 0,375 2,25 Whishartova matice -W Kovarianční matice - S Korelační matice - R ,67-0,67-0,67-0,48-0,63 W = -2 8,75 3,5 S = -0,67 2,92,7 R = -0,48 0,53-2 3,5 5-0,67,7,67-0,63 0,53 Závěr: Korelační matice pro p = 2 má dva různé korelační koeficienty a pro p = 3 má 4. 9

AVDAT Vektory a matice

AVDAT Vektory a matice AVDAT Vektory a matice Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Vektory x = x 1 x 2. x p y = y 1 y 2. y p Řádkový vektor dostaneme transpozicí sloupcového vektoru x

Více

Vícerozměrná rozdělení

Vícerozměrná rozdělení Vícerozměrná rozdělení 7. září 0 Učivo: Práce s vícerozměrnými rozděleními. Sdružené, marginální, podmíněné rozdělení pravděpodobnosti. Vektorová střední hodnota. Kovariance, korelace, kovarianční matice.

Více

n = 2 Sdružená distribuční funkce (joint d.f.) n. vektoru F (x, y) = P (X x, Y y)

n = 2 Sdružená distribuční funkce (joint d.f.) n. vektoru F (x, y) = P (X x, Y y) 5. NÁHODNÝ VEKTOR 5.1. Rozdělení náhodného vektoru Náhodný vektor X = (X 1, X 2,..., X n ) T n-rozměrný vektor, složky X i, i = 1,..., n náhodné veličiny. Vícerozměrná (n-rozměrná) náhodná veličina n =

Více

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. definice Vektorovým prostorem rozumíme neprázdnou množinu prvků V, na které

Více

Základy matematiky pro FEK

Základy matematiky pro FEK Základy matematiky pro FEK 2. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 20 Co nás dneska čeká... Závislé a nezávislé

Více

AVDAT Mnohorozměrné metody metody redukce dimenze

AVDAT Mnohorozměrné metody metody redukce dimenze AVDAT Mnohorozměrné metody metody redukce dimenze Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Opakování vlastní čísla a vlastní vektory A je čtvercová matice řádu n. Pak

Více

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 28. 11 2. 12. 2016 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Střední

Více

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29 Matematika 1 11. přednáška MA1 1 Opakování 2 Determinant 3 Adjungovaná matice 4 Cramerovo pravidlo 5 Vlastní čísla a vlastní vektory matic 6 Zkouška; konzultace; výběrová matematika;... 11. přednáška (15.12.2010

Více

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n

Více

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Opakování, náhodná veličina, rozdělení Náhodná veličina zobrazuje elementární

Více

NÁHODNÝ VEKTOR. 4. cvičení

NÁHODNÝ VEKTOR. 4. cvičení NÁHODNÝ VEKTOR 4. cvičení Náhodný vektor Náhodným vektorem rozumíme sloupcový vektor X=(X, X,, X n ) složený z náhodných veličin X, X,, X n, který je charakterizován sdruženým rozdělením pravděpodobnosti.

Více

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé. 1. Korelační analýza V životě většinou nesledujeme pouze jeden statistický znak. Sledujeme více statistických znaků zároveň. Kromě vlastností statistických znaků nás zajímá také jejich těsnost (velikost,

Více

Příklady ke čtvrtému testu - Pravděpodobnost

Příklady ke čtvrtému testu - Pravděpodobnost Příklady ke čtvrtému testu - Pravděpodobnost 6. dubna 0 Instrukce: Projděte si všechny příklady. Každý příklad se snažte pochopit. Pak vymyslete a vyřešte příklad podobný. Tím se ujistíte, že příkladu

Více

Pojmy z kombinatoriky, pravděpodobnosti, znalosti z kapitoly náhodná veličina, znalost parciálních derivací, dvojného integrálu.

Pojmy z kombinatoriky, pravděpodobnosti, znalosti z kapitoly náhodná veličina, znalost parciálních derivací, dvojného integrálu. 6. NÁHODNÝ VEKTOR Průvodce studiem V počtu pravděpodobnosti i v matematické statistice se setkáváme nejen s náhodnými veličinami, jejichž hodnotami jsou reálná čísla, ale i s takovými, jejichž hodnotami

Více

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma 4. Náhodné vektory V praxi se nám může hodit postihnout více vlastností jednoho objektu najednou, např. výšku, váhu a pohlaví člověka; rychlost chemické

Více

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A ČTVERCOVÉ MTICE Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det() značíme determinant čtvercové matice Regulární matice hodnost je rovna jejímu řádu determinant je

Více

Kapitola 11: Vektory a matice:

Kapitola 11: Vektory a matice: Kapitola 11: Vektory a matice: Prostor R n R n = {(x 1,, x n ) x i R, i = 1,, n}, n N x = (x 1,, x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i = 1,, n : x i = y i

Více

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak, Podobnost matic Definice 84 Dány matice A, B M n (C) Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak, že B = P 1 AP, pak říkáme, že matice B je podobná matici A a píšeme A B Takto zavedená binární relace

Více

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma 4. Náhodné vektory V praxi se nám může hodit postihnout více vlastností jednoho objektu najednou, např. výšku, váhu a pohlaví člověka; rychlost chemické

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Přednáška MATEMATIKA č 4 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz 27 10 2010 Soustava lineárních rovnic Definice Soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a

Více

Náhodný vektor a jeho charakteristiky

Náhodný vektor a jeho charakteristiky Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky 1 Náhodný vektor a jeho charakteristiky V následující kapitole budeme věnovat pozornost pouze dvourozměřnému náhodnému vektoru, i když uvedené pojmy a jejich

Více

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19 Kapitola 11: Vektory a matice 1/19 2/19 Prostor R n R n = {(x 1,..., x n ) x i R, i = 1,..., n}, n N x = (x 1,..., x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i =

Více

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: 3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

4 STATISTICKÁ ANALÝZA VÍCEROZMĚRNÝCH DAT

4 STATISTICKÁ ANALÝZA VÍCEROZMĚRNÝCH DAT 4 SAISICKÁ ANALÝZA VÍCEROZMĚRNÝCH DA V technické biologické ale také lékařské praxi se často vedle informací obsažených v náhodném skaláru ξ vyskytují i informace obsažené v náhodném vektoru ξ s m složkami

Více

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza jednorozměrných dat Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}. VIII. Náhodný vektor. Náhodný vektor (X, Y má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde p(x, y a(x + y +, x, y {,, }. a Určete číslo a a napište tabulku pravděpodobnostní funkce p. Řešení:

Více

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2017/2018 Tutoriál č. 2:, náhodný vektor Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz náhodná veličina rozdělení pravděpodobnosti náhodné

Více

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Čtvercová matice n n, např. může reprezentovat: A = A A 2 A 3 A 2 A 22 A 23 A 3 A 32 A 33 matici koeficientů soustavy n lineárních

Více

Analýza hlavních komponent

Analýza hlavních komponent Analýza hlavních komponent Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz J. Neubauer, J. Michálek (Katedra ekonometrie UO) Analýza

Více

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC .6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom

Více

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule. Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,

Více

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST 1. Úvod. Matematická statistika (statistics) se zabývá vyšetřováním zákonitostí, které v sobě obsahují prvek náhody. Zpracováním hodnot, které jsou výstupem sledovaného

Více

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi Lineární algebra Matice, operace s maticemi Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo

Více

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B.

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B. Zkouška z předmětu KMA/PST. Anotace předmětu Náhodné jevy, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost. Nezávislé náhodné jevy. Náhodná veličina, distribuční funkce. Diskrétní a absolutně spojitá náhodná

Více

Operace s maticemi. 19. února 2018

Operace s maticemi. 19. února 2018 Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice

Více

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci OBSAH A CÍLE SEMINÁŘE: Opakování a procvičení vybraných

Více

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................

Více

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. věta Nechť M = {x 1, x 2,..., x k } je množina vektorů z vektorového prostoru

Více

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 2. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 40 Obsah 1 Vektory

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných 8. Regresní a korelační analýza Problém: hledání, zkoumání a hodnocení souvislostí, závislostí mezi dvěma a více statistickými znaky (veličinami). Typy závislostí: pevné a volné Pevná závislost každé hodnotě

Více

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Př. 1: Cestující na vybraném spoji linky MHD byli dotazováni za účelem zjištění spokojenosti s kvalitou MHD. Legenda 1 Velmi spokojen Spokojen 3 Nespokojen 4 Velmi nespokojen

Více

7. Lineární vektorové prostory

7. Lineární vektorové prostory 7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární

Více

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie 12. licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování dat 3.1 Matematické principy vícerozměrných metod statistické analýzy

Více

Náhodné vektory a matice

Náhodné vektory a matice Náhodné vektory a matice Jiří Militký Katedra textilních materiálů Technická Universita Liberec, Červeně označené slide jsou jen pro doplnění informací a nezkouší se. Symbolika A B Jev jistý S (nastane

Více

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................

Více

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců Determinant matice Čtvercové matice Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců Determinant je zobrazení, které přiřadí každé čtvercové matici A skalár (reálné číslo).

Více

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X Náhodný vektor Náhodný vektor zatím jsme sledovali jednu náhodnou veličinu, její rozdělení a charakteristiky často potřebujeme vyšetřovat vzájemný vztah několika náhodných veličin musíme sledovat jejich

Více

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s

Více

1 Projekce a projektory

1 Projekce a projektory Cvičení 3 - zadání a řešení úloh Základy numerické matematiky - NMNM20 Verze z 5. října 208 Projekce a projektory Opakování ortogonální projekce Definice (Ortogonální projekce). Uvažujme V vektorový prostor

Více

ekologie Pavel Fibich Vektor a Matice Operace s maticemi Vlastnosti matic Pavel Fibich Shrnutí Literatura

ekologie Pavel Fibich Vektor a Matice Operace s maticemi Vlastnosti matic Pavel Fibich Shrnutí Literatura emi - nalévárna pavel.fibich@prf.jcu.cz 4. října 2012 Obsah emi 1 2 3 emi 4 5 6 emi Proč povídat o ích v kurzu? ové modely se používají v populační ekologii téměř nejčastěji bude snažší porozumět práci

Více

8 Matice a determinanty

8 Matice a determinanty M Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap 8: Matice a determinanty 1 8 Matice a determinanty 81 Matice - definice a základní vlastnosti Definice Reálnou resp komplexní maticí A typu m n nazveme obdélníkovou

Více

15 Maticový a vektorový počet II

15 Maticový a vektorový počet II M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 15: Maticový a vektorový počet II 1 15 Maticový a vektorový počet II 15.1 Úvod Opakování z 1. ročníku (z kapitoly 8) Označení. Množinu všech reálných resp.

Více

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu. Determinanty Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Determinanty Definice determinantu Sarrusovo a křížové pravidlo Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu Výpočet determinantů 2 Inverzní

Více

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 a) Napište Frobeniovu větu. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a b) Vyšetřete počet řešení soustavy

Více

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer Přednáška MATEMATIKA č. 3 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 21. 10. 2010 Uvažujme neprázdnou množinu přirozených čísel M = {1, 2,..., n}. Z kombinatoriky

Více

Matematika pro chemické inženýry

Matematika pro chemické inženýry Matematika pro chemické inženýry Drahoslava Janovská Lineární a nelineární regrese Přednášky ZS 2016-2017 Sponzorováno grantem VŠCHT Praha, PIGA 413-17-6642, 2016 Povinná látka. Bude v písemkách a bude

Více

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague Tomáš Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 63 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 / 63 Aritmetický vektor Definition 1 Aritmetický vektor x je uspořádaná

Více

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 202 Založeno na materiálech doc. Michala Kulicha Náhodný vektor často potřebujeme

Více

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2, Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se

Více

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších čtverců Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Lineární model y i = β 0 + β 1 x i1 + + β k x ik + ε i (1) kde y i

Více

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém 1 1.2. Soustavy lineárních rovnic Soustava lineárních rovnic Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... + a 2n x n = b 2...

Více

Téma 22. Ondřej Nývlt

Téma 22. Ondřej Nývlt Téma 22 Ondřej Nývlt nyvlto1@fel.cvut.cz Náhodná veličina a náhodný vektor. Distribuční funkce, hustota a pravděpodobnostní funkce náhodné veličiny. Střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny. Sdružené

Více

Statistika II. Jiří Neubauer

Statistika II. Jiří Neubauer Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Zaměříme se především na popis dvourozměrných náhodných veličin (vektorů). Definice Nechť X a Y jsou

Více

Charakterizace rozdělení

Charakterizace rozdělení Charakterizace rozdělení Momenty f(x) f(x) f(x) μ >μ 1 σ 1 σ >σ 1 g 1 g σ μ 1 μ x μ x x N K MK = x f( x) dx 1 M K = x N CK = ( x M ) f( x) dx ( xi M 1 C = 1 K 1) N i= 1 K i K N i= 1 K μ = E ( X ) = xf

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napište Frobeniovu větu (existence i počet řešení). b)

Více

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA Vektory Operace s vektory... 8 Úlohy k samostatnému řešení... 8

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA Vektory Operace s vektory... 8 Úlohy k samostatnému řešení... 8 1 Lineární algebra 1 LINEÁRNÍ ALGEBRA 8 11 Vektory 8 111 Operace s vektory 8 8 112 Lineární závislost a nezávislost vektorů 8 8 113 Báze vektorového prostoru 9 9 12 Determinant 9 9 13 Matice 1 131 Operace

Více

1 Determinanty a inverzní matice

1 Determinanty a inverzní matice Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého

Více

Operace s maticemi

Operace s maticemi Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =

Více

Univerzita Pardubice. Fakulta chemicko-technologická. Katedra analytické chemie. Semestrální práce. Licenční studium

Univerzita Pardubice. Fakulta chemicko-technologická. Katedra analytické chemie. Semestrální práce. Licenční studium Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Semestrální práce Licenční studium Statistické zpracování dat při kontrole a řízení jakosti předmět 3.1. Matematické principy

Více

KIV/ZI Základy informatiky MS EXCEL MATICOVÉ FUNKCE A SOUHRNY

KIV/ZI Základy informatiky MS EXCEL MATICOVÉ FUNKCE A SOUHRNY KIV/ZI Základy informatiky MS EXCEL MATICOVÉ FUNKCE A SOUHRNY cvičící: Tomáš Ptáček zimní semestr 2012 MS EXCEL MATICE (ÚVOD) Vektor: (1D) v = [1, 2, 3, 5, 8, 13] Např.: matice sousednosti Matice: (2D)

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty študenti MFF 15. augusta 2008 1 14 Vlastní čísla a vlastní hodnoty Požadavky Vlastní čísla a vlastní hodnoty lineárního

Více

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet Řešené příklady z lineární algebry - část 2 Příklad 2.: Určete determinant matice A: A = 4 4. Řešení: Determinant matice řádu budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku

Více

Číselné vektory, matice, determinanty

Číselné vektory, matice, determinanty Číselné vektory, matice, determinanty Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny

Více

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Aplikovaná numerická matematika - ANM Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

Množinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ).

Množinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ). Matice Definice 4.1 Necht (T ; +, je číselné těleso, m, n N a dále necht a ij T pro všechny indexy i = 1, 2,..., m a j = 1, 2,..., n. Potom schéma a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n... = (a ij m n a m1

Více

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 7

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 7 Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 7 R. Blažek, M. Jiřina, J. Hrabáková, I. Petr, F. Štampach, D. Vašata Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení

Více

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru 1 1. Lineární algebra 1.1. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Hodnost matice Aritmetické vektory Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ).

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobnost a aplikovaná statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 2. KAPITOLA PODMÍNĚNÁ PRAVDĚPODOBNOST 3. KAPITOLA NÁHODNÁ VELIČINA 9.11.2017 Opakování Uveďte příklad aplikace geometrické definice pravděpodobnosti

Více

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x). Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých

Více

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě

Více

Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry. TU v Liberci

Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry. TU v Liberci Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry TU v Liberci Jiří Hozman 1. dubna 2010 Cvičení 2 Příklad 1. Rozhodněte, zda lze vektor x vyjádřit jako lineární kombinaci vektorů u, v, w, v

Více

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0. Výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů S pojmem vlastního čísla jsme se již setkali například u iteračních metod pro řešení soustavy lineárních algebraických rovnic. Velikosti vlastních čísel iterační

Více

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

Soustavy lineárních rovnic a determinanty Soustavy lineárních rovnic a determinanty Petr Hasil Přednáška z matematiky Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny

Více

1 Rozptyl a kovariance

1 Rozptyl a kovariance Rozptyl a kovariance Nechť X je náhodná veličina s konečnou střední hodnotou EX Potom rozptyl náhodné veličiny X definujeme jako: DX E(X EX, pokud střední hodnota na pravé straně existuje Podobně jako

Více

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo 0. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo (PEF PaA) Petr Gurka aktualizováno 9. prosince 202 Obsah Základní pojmy. Motivace.................................2 Aritmetický vektorový

Více

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru.

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru. VEKTOROVÝ PROSTOR Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru. Soubor n-složkových vektorů je libovolná skupina vektorů,

Více

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n [1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem

Více

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC Pojm: Algebraická rovnice... rovnice obsahující pouze celé nezáporné mocnin neznámé, tj. a n n + a n 1 n 1 +... + a 2 2 + a 1 + a 0 = 0, kde n je přirozené číslo.

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNCKÁ NVEZTA V LBEC Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Základy spojitého řízení Analýza elektrického obvodu čební text Josef J a n e č e k Liberec 010 Materiál vznikl v rámci projektu

Více

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. 4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,

Více