Hustota pravděpodobnosti případ dvou proměnných

ř úř úř ř Č ř Ž ř ř Č ú ú ú ú Ž ř Č ř ó ř úř ř ř ř ř ř ř ú ř ř ú ř ř ř ř ú ú ř Č ř ř ř Č ú ř ú ř ú ú ú ú ř ú ř ř ř ř ř ó ř ř ř ř Ř ř ř úř ř ř ř ř ř Ž Ý Š Š ř ř ř ř ú ř ř ř ř Ý ř ř ř ú Ú Š ř É Ú ú ť ř úř

Ú ř Č ř ů ř ř ů ř ř ů ú ú ú ř ú ř ř ů Č Ž ř ř ů ř ř úř ř ř ů ů ú ú ř ř ú ú ú ř ů ř ř ď ů ú ů ú ú ú ř úř ů ř ů ř ů ř Č ř ř ř ř ř ř ř ů ř ř ř ř ú ř ř ř ř Č ř ů ř ř ř ř ř ř ř ů ť ů ř úř ř ř ů ř ř ř Ž ř ř

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Závslost příčnná (kauzální). Závslostí pevnou se označuje případ, kdy výskytu jednoho jevu nutně odpovídá výskyt druhé jevu (a často naopak). Z pravděpodobnostního hledska

Ů Á Ť ť ť Á š ř ř Š ů ř š ř ů ú š Š ř ř ř ř Ý ů Č ř ů ř ř ř úř ď š Ť ř ř úř š ř Č ť š Ž š ř ú ú Ž š ř ř ř š š ř Á ř É ť Á ú š ř ř ř š š ř ú ř š Á ř ř ř ó š Ž š ř ú ú Ž Ž ú ř ř ř ř Žš š Č š Á ř Č Č Č Á

Á Ě É ó ř ž Á Ě É š ř Ň úř ř ď Ž ř š Á Ě É Á ř ú ř ř ř ř ó š ň ř ř ř ř ž ř ž ř Ž ř ř ň ž ř š ž ú Ž šř ř š Ě Í Í É Í ř ř ř š ř ž ž ř Á Ě É Ň ž ř ř ž š Ř š ž ř ř ž ř ž š ú š ř ž Ř Á Ě Í Í É Í š ž ř ž ž šť

Aplikovaná statistika v R - cvičení 2

Aplikovaná statistika v R - cvičení 2 Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 5.6.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 5.6.2014 1 / 18 Přehled Rkových

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

REGRESNÍ ANALÝZA 13. cvčení Závslost náhodných velčn Závslost mez kvanttatvním proměnným X a Y: Funkční závslost hodnotam nezávsle proměnných je jednoznačně dána hodnota závslé proměnné. Y=f(X) Stochastcká

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

Ď Ý Ú Ý Č Č Č ÚŘ Ď Ě Ě ť ň Č Š Ů ť ň Š Š Š Š Ú Š Ú Á Á Á Á Ě Ý Ú Ě ť Ó ť Č Š Ů Ó Š Č É Š ť Ů ú ť ď ť É ť Š Ě ř ť ť Ě Ď Č Ř Ř Ú Ř Č Ř Ř Ď ď ď ď ď Č Ů Ů Ů Č ť Ý Ů ť Ů Ů ť ř Š Ů Ó ť Ů Ů Ů ť ř Ů Ů Ď Ů ř Ů

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN V dokumentu 7a_korelacn_a_regresn_analyza jsme řešl rozdíl mez korelační a regresní analýzou. Budeme se teď věnovat pouze lneárnímu vztahu dvou velčn, protože je nejjednodušší

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii. Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient Analýza vztahů mezi dvěma proměnnými Souvisí nějak? Výška a váha Známky u jednotlivých

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2010/2011 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT. Všichni žijeme v matrixu.

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT Všichni žijeme v matrixu. V minulých dílech jsme viděli/y: Frekvence = četnosti Procenta =

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Příklad 1 Máme k dispozici výsledky prvního a druhého testu deseti sportovců. Na hladině významnosti 0,05 prověřte, zda jsou výsledky testů kladně korelované. 1.test : 7, 8, 10, 4, 14, 9, 6, 2, 13, 5 2.test

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.

Systém rizikové analýzy při sta4ckém návrhu podzemního díla. Jan Pruška

Systém rizikové analýzy při sta4ckém návrhu podzemního díla Jan Pruška Definice spolehlivos. Spolehlivost = schopnost systému (konstrukce) zachovávat požadované vlastnos4 po celou dobu životnos4 = pravděpodobnost,

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regulární systém hustot Vychází se z: -,, P - pravděpodobnostní prostor -, R neprázdná množna parametrů - X X 1,, náhodný vektor s sdruženou hustotou X n nebo s sdruženou pravděpodobnostní

Neparametrické testy

Neparametrické testy Dosud jsme se zabývali statistickými metodami, které zahrnovaly předpoklady o rozdělení dat. Zpravidla jsme předpokládali normální (Gaussovo) rozdělení. Například: Grubbsův test odlehlých

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky

ě ř ě ř ř ú ř ř ěř ěř ěř ý ř ř ú ěř Ú ř ě ř ý ř ý ěř ěř ý ú ř ú ě ě ú ř ř ú ě ú ě ú ě ú ý Ú ř ú ó ř ó ř ú ě ý ú ě ř ň ř ř ň ř ý ú ý ě ě ě ě ú ř ň ý ú ý ř ú ř ý ý ď ý ř ř ú ú ý ě ř ř ě ř ý ř ř ř ě ř ý ř

Náhodným vektorem rozumíme sloupcový vektor složený z náhodných veličin X = (X 1, X 2,

Statstka I cvčení - 54-5 NÁHODNÝ VEKTOR Náhodným vektorem rozumíme sloupcový vektor složený z náhodných velčn = n který je charakterzován sdruženou smultánní dstrbuční unkcí ; F náhodný vektor s dskrétním

Neparametrické metody

Neparametrické metody Dosud jsme se zabývali statistickými metodami, které zahrnovaly předpoklady o rozdělení dat. Zpravidla jsme předpokládali normální rozdělení. Např. Grubbsův test odlehlých hodnot

ř ř ř ř Č ř ěř ř ě ě ě ř Ž ě Č ř ě ř ě ě ř ěř ě ěř Ž ě ř ř ř ě ě ř ř ě ě ě ě ě Ý Ě ř ě ě ř ě ř ě Č Č ř ř Č ř ě ě ě ě ě ě Č ř ě ř ě ě ř ř ř Č Š ř Á Ž Č Ž ř ř Č ř ě ě ě ě ó ě ř ř Ě ó ť ř ě ř ě ě ě ř ě Á

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne

úř ř Č Ž ř ř Ž Á úř ř ž ř ř š ř ř š ů š ř ů Í Í ř š ř ů ř ž š ř š Í ů ť ú ř ř ř ř ř Ž ů ř ř ř Ú ř ř ů ů ú ř š Ž ů ů ů ů ú ů ř ů š ů ž š ž š š ů š ř ť Í ř ř ř ř ř ř ř Í ř ř Í ř ř ž ž š ř ú ř Í ž ž š Ž ř

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ

6. Lineární regresní modely

6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik

( ) r Urč ete mohutnost a energii impulsu. r Vypočítejte spektrální hustotu signálu z př.1.57 a nakreslete modulové a fázové spektrum.

Sgná ly se souvslým časem Ř EŠENÉPŘ ÍKLADY r 57 Urč ee mohunos a energ mpulsu τ ( ) ( ) I e, I ma, τ ms ( ) I τ Obr34 Analyzovaný mpuls Mohunosmpulsu ( ) M d I e τ d τ I µ As µ C (mkrocoulomb) Normovanáenerge

ú ď ť ó ř ý ě ě ř ř ř Š ú ř ě ú ď ř ě ý ř ě ř ý ř ě ř ě ý ý ř ě ě ř ó Ěú Í ř ě ř ě ý ř ř ě ě ř ě úř ř ý ú ú ú ě ý ř ř ř ř ě ý Ěú Í ě ý ú ě ó ý ř ř ř ř ě ě ý ú ý ě ú ý ě ě ó Ěú ý ř ř ě ý ř ý ě ý ý ě ě ř

Č š Ú ÚŘ š ž ď Ž ž š š ď Í Č š ž Í ž š ť Í ď š š ž š ž Ž Í š šť š ť ž ž ž ž Ú Í ž š š š ž ž ď ž Ž š š Ú ď š Ž ž Ž Ž ť ž ž š ž ď ž ž ž ž š ž š ď Ť ž š ž š Ž Č ť š ž ž ž ž Í Í š Í Í ž š š Í š ž ž ž š š š

Vztah mezi počtem květů a celkovou biomasou rostliny CELKE EM. slá pro KVETU = závi

Regrese a korelace Regrese versus korelace Regrese (regresson)* popsuje vztah = závslost dvou a více kvanttatvních (popř. ordnálních) proměnných formou funkční závslost měří těsnost Korelace (correlaton)

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2015

Přijímací zkouška na navazující magisterské stuium 05 Stuijní program: Stuijní obor: Řešení příklaů pečlivě oůvoněte. Příkla (5 boů) Spočtěte ke M {(y, x) R ; x 0, x + y a}. Příkla (5 boů) Nalezněte supremum

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz Nulová a alternativní hypotéza většina statistických analýz zahrnuje různá porovnání, hledání vztahů, efektů Tvrzení, že efekt je nulový,

4EK211 Základy ekonometrie

4EK Základy ekonomerie Heeroskedasicia Cvičení 7 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady. E(u) = 0 náhodné vlivy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný

Pearsonův korelační koeficient

I I.I Pearsonův korelační koeficient Úvod Předpokládejme, že náhodně vybereme n objektů (nebo osob) ze zkoumané populace. Často se stává, že na každém z objektů měříme ne pouze jednu, ale několik kvantitativních

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí

Reálné opce příklady použí základních reálných opcí Typy reálných opcí! Ukonč projek odsoup! Rozšíř projek expandova, růsová! Provozní! Záměny! Složená! Eapová! Jné? Výpoče hodnoy opce! Spojě pomocí řešení

Mnohorozměrná statistická data

Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistický znak, statistický soubor Jednotlivé objekty nebo subjekty, které jsou při statistickém

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.

Mnohorozměrná statistická data

Mnohorozměrná statistická data Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Mnohorozměrná

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

10. Neparametrické y Mann-Whitney U- Wilcoxonův Znaménkový Shrnutí statistických ů Typ srovnání Nulová hypotéza Parametrický Neparametrický 1 skupina dat vs. etalon Střední hodnota je rovna hodnotě etalonu.

ě ý úř š ř ř š ě ý úř ý š ě ň ř ň ý ř ž ň ř ý ý Č ě ýš ž ě ř š ž ě úř ě š ř ů ě ů š ů š ž ů ň ř ě Č ř ď ú ě ý úř š ř š ě ý úř ý š ě ň ř ň ý ř ž ň ř ý ž ě ýš ž ě ř š ž ě ř ě š ř ě ř ů ě ů š ů š ž ů ň ř

ůř ř é Č ř ř Ř Č Á ř ě ř ď ú ů ů ř ě Í ř ě ř ě ř ř ř ú ů ů ř ě ů ř é ř é ě ú ř ě ě ř ř ř ě é ř ě é ř é ě é ě é é ě é ó é é é é é é ř é é ěž é ú Č ř ř é š ř ě Í ú ů é ě Ú ř ě ě ř ř ř Č ř ě é ě Í é ř ě é

ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu. Téma: Měření síly asociace mezi proměnnými (korelační analýza)

ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu Téma: Měření síly asociace mezi proměnnými (korelační analýza) Měření síly asociace (korelace) mezi proměnnými Vztah mezi dvěma proměnnými existuje,

Ě Ý Ř úř ř ý Á Ř Á É Ř Á Ř É Á š Ž Á Ř Ž ú ř úř úř úř ř š ý ú ř Š ř ů ú ř ř š ř ů ř ř ú Ř ú ř ř ž ř ú ú ý ů ý ř ú ř ř ů ř ú ř ř Ž ů úř úř ř ř ř š ť ř š Ž ý ř ř ů ř úř ň ů ř Ž Ž ř ř ů ů ý ý Ž řň š ř š ý

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

Pružnost a plasticita Program č.2. Fotografie reálné konstrukce

Jméno: Suijní skupin : úerý 14.15 soupu = 2.50 m D = 0.25 m = 100 kn Při výpoču vsupních hono pí priori násoení, rozměry uveené konsrukce jsou v [m] zížení v [kn] [kn/m]. Součinie nhoiého zížení je γ Q

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULA INFORMAIKY A AIIKY Kaedra sas a pravděpodobos AIIKA VZORCE RO 4 a 4 verze 8 posledí aualzace:. 9. 8 K 8 opsá sasa p p =,,...,... () () ( ),, z, ( z ) ( z ) ( z), z

Přednáška 10. Analýza závislosti

Přednáška 10 Analýza závislosti Analýza závislosti dvou kategoriálních proměnných Analýza závislosti v kontingečních tabulkách Analýza závislosti v asociačních tabulkách Simpsonův paradox Analýza závislosti

ř é ř ř Š ř Š Š ě ě é ů ř é ů ř ř é ě š ů Ú é ů ú ů ě ú é ř é ú ů é ř é é š ě é ř é Š ř ě Í ú ř ě é ř ď ě é ř é ě ů é ď Š ď ě ě é ú ů úř ě é ú é é ú ě ř ú é é é š ř é ř ř é š ě é ě ě é ú é ř ě ě ř é ř

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz Budeme předpokládat, že X a Y jsou kvalitativní náhodné veličiny, obor hodnot X obsahuje r hodnot (kategorií,

Cvičení ze statistiky - 3. Filip Děchtěrenko

Cvičení ze statistiky - 3 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Dokončili jsme základní statistiky, typy proměnných a začali analýzu kvalitativních dat Tyhle termíny by měly být známé: Histogram, krabicový graf

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI

Polcká ekonome 49:, sr. 58-73, VŠE Praha,. ISSN 3-333 Rukops ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI Josef ARL, Šěpán RADKOVSKÝ, Vsoká škola ekonomcká, Praha, Česká národní banka, Praha.

ú ě ř š ř ě ú ú ř é ř ř ř ěř ř š ň Ž é ě ě ř ě Ž ř ě ěř Ú ř ř ř ř š é ř řš ě ěř é š ě řš Ú é é úř ě é š š é ř ř ř ě é ř ú ř ř ř ě ř ř ě ř ě ř ě é ř ř ě ú ř ř ř ě ě é é ř ě ě é ř é ě š é ě ě é ř ř š ú ě

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ J. Pruška, T. Parák OBSAH: 1. Co je to spolehlivost, pravděpodobnost poruchy, riziko. 2. Deterministický a pravděpodobnostní přístup k řešení problémů.

Souběžná validita testů SAT a OSP

Souběžná validita testů SAT a OSP www.scio.cz 15. ledna 2013 Souběžná validita testů SAT a OSP Abstrakt Pro testování obecných studijních dovedností existuje mnoho testů. Některé jsou všeobecně známé a

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT. Všichni žijeme v matrixu.

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT Všichni žijeme v matrixu. Výzkumné otázky Hypotézy o vzájemné souvislosti jevů: Predikuje

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

KORELACE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data I Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic

Zadání. Sestavte soustavu normálních rovnc ro funkce b b a) b + + b) b b +. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnc nb a) nb. Z dat v tabulce 99 4 4 b) určete a) rovnc regresní funkce

Testy nezávislosti kardinálních veličin

Testy nezávislosti kardinálních veličin Komentované řešení pomocí programu R Ústav matematiky Fakulta chemicko inženýrská Vysoká škola chemicko-technologická v Praze Načtení vstupních dat Vstupní data

Statgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy

Dichotomická proměnná (0-1) Spojitá proměnná STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA Typ proměnné Požadovaný typ analýzy Ověření variability Předpoklady Testy, resp. intervalové odhad Test o rozptylu

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ v praxi u jednoho prvku souboru se často zkoumá více veličin, které mohou na sobě různě záviset jednorozměrný výběrový soubor VSS X vícerozměrným výběrovým souborem VSS

Korelační a regresní analýza

Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná

4. Na obrázku je rozdělovací funkce (hustota pravděpodobnosti) náhodné veličiny X. Jakou hodnotu musí mít parametr k?

A 1. Stanovte pravděpodobnost, že náhodná veličina X nabyde hodnoty menší než 6: P( X 6). Veličina X má rozdělení se střední hodnotou 6 a směrodatnou odchylkou 5: N(6,5). a) 0 b) 1/3 c) ½ 2. Je možné,

VLIV STATISTICKÉ ZÁVISLOSTI NÁHODNÝCH VELIČIN NA SPOLEHLIVOST KONSTRUKCE

IV. ročník celostátní konference SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ Téma: Posudek - poruchy - havárie 25 23.až 24.4.2003 Dům techniky Ostrava ISBN 80-02-055-7 VLIV STATISTICKÉ ZÁVISLOSTI NÁHODNÝCH VELIČIN NA SPOLEHLIVOST

Kopie z www.dsholding.cz

Ú š ř ú š ÚČ ú ř ř ú ř ú ú ú ú ú ú ů ň ů ř ů ř ů ř ů ů ř ú ů ň ň ů ú ř ů ň ň ú ř ů ú ú ň ú ú ň ř š ř ú ú ů ú ů ů ů šť ú ů ú ř ř ú ú ú š ř ů ú ú š š š š ú ú ú šš Č ú ů ů ú šš ú š šť ř ú ů Ý ú ů ů ů ů Ú

Ě É Ě ů ř ů ř ř ů ď Ú ď ů ž Í ř úř ů ř ů ž ž ď ů ů ů Ž ř ř ů ž ř ů ř ů Ť ž Ž ř ů ř ž ř ř ř ť ž ř ú ř Ž ř Ž ů ů ž ř ř ř ú ž ř ž ž ž ž ž ů ř ž ů ž ů ž ž ž ž ž ř ú žď ď Ž ř řď ů ž Ž ž ž ř ů ž ž ř ú Í ů ď

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní

Cíle korelační studie

Korelační studie Cíle korelační studie cíle výzkumu v psychologii deskripce predikce explanace kontrola korelační studie popisuje vztah (ko-relaci) mezi proměnnými cíle - deskripce, příp. predikce První

Ů ů ň ů ň Ý ž ů ů ě ů ů Ý ě ů ů Ý ž ž ě ůú ů ů ů ů Ů Á ě ě ů ž ě ě ů ů ň ž ě ě ě ů ě ů ě ě ů ě ě ě Ý ě ě ě ě ě ě ě ů Ú ě ě Ů ž ů ů ě Ý ů Í ě ě ů ě Ý ě Š Š ě ě Í Í Í Š Í Í ů ě ž ů ě ů Ý ě ů ů ů Í ů ů ú

é ř é ř ř é ů ř ů ř é ů ř ů é ř é ř ň Ž Ž é ř Ž ů ř é Í é é ř ř ú ú ď é ř ř é ů é é ů ř ř ú ř ř é é ř é é ř é ď ů é é ř é é ř ú ř ž ž ů é ú é ř ř é ů ř ů ř é Ž é ř ů é ů ř ř é ú ř é ř ů ř ř é ů Í ú úř

ř ž ř š ř ů ř ž ř ř ž ž ř Č Ú Č Ř Ě Ř É Á ř ř ž ř ř ř ř ž Č ú ž Č ř š ř Č ž ř ň ř ž ř ů Ů ř ž ž ú ř š ř úř ř ř ň ř ů ů ř ř ž ů Č ž ř š ř ň ů ú ů ž ů ů š ž ř ů ů š ó š ů ů ř š ů ů ř ů ř ž š ř ú ůč Ú š ú

ú Ř Í ř ř š ř Á ň ň ř ň ř ň ř ň ř ť ř ť Ď ř ř ř ř ř Ž ď ř ř ř ř ř ř Ý Á ř ř Í Š Š Ž š ř Č Á Ž ž ř Í š Š Š ř Á ř ř ř ř ř ř ž Ž Ž š š Č ř ř Ú Š š Š Š ř š Ť Ž ú ž ú Ž š ř Á Í Č ó ť ř ň ř ř ř ř ú šř š ř Ž

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Mějme kategoriální proměnné X a Y. Vytvoříme tzv. kontingenční tabulku. Budeme tedy testovat hypotézu

ANALÝZA ZÁVISLOSTI. Martina Litschmannová

ANALÝZA ZÁVISLOSTI Martina Litschmannová Obsah přednášky Analýza závislosti dvou kategoriálních proměnných Analýza závislosti v kontingečních tabulkách Analýza závislosti v asociačních tabulkách Simpsonův

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,

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy 9. Korelační analýza Mgr. David Fiedor 20. dubna 2015 Analýza závislostí v řadě geografických disciplín studujeme jevy, u kterých vyšetřujeme nikoliv pouze jednu vlastnost

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako

ÚŘ úř Ř Á Á Ú Ř Č Č é š é ř ř š ř ž ž ú ú ó ú ý ú Á ů š é é ý ý ó ó ř ý ř ý ř ý ř ř é é ř řž ó ř é ř ó ý ž ř řž ř é é ř ř ř ř řž ž ý é é Č é ř úř úř úř ř š ý ú ř š ř ů ó ú é š ú é ó ú ř é ů ý ý ť ř é Ú

Aplikace 2: Hledání informativních příznaků pro rozpoznávání

Aplikace : Hledání informativních příznaků pro rozpoznávání Sonogram štítné žlázy v podélném řezu zdravá lymfocitická thyroitida Zajímá nás, kolik se lze z dat dozvědět o třídě c a kde ta informace je.

Á Ě č Ý Úč Ř ů ů č č č č ú ů Ž é ž ž ú ů ů ů č š č š ť č é č č č š č ž Úč é é úč é úč č ů č č ů é ú Ž é ůč ň š úč ž úč ž é úč č č ž Č ů č úč č š Í ú č é Č č ť Ř Í Í Č č č ú ů ů é Í č Ú ú ů ů é é Í č Ž

PSY117. Přednáška VZTAHY MEZI PROMĚNNÝMI KORELAČNÍ KOEFICIENT

PSY117 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 2016 VZTAHY MEZI PROMĚNNÝMI KORELAČNÍ KOEFICIENT Sloupcový diagram s tříděním - vztah mezi dvěma kategorickými proměnnými (c) Stanislav Ježek, Jan

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky magisterské studium studijní obor "Řízení jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Koncepce managementu jakosti, charakteristiky a účel, normy

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů

Dynamcké sysémy spojé-dskréní, lneární-nelneární a jejch modely df. rovnce, přenos, savový pops. Tvorba a převody modelů. Lnearzace a dskrezace. Smulace. Analoge mez sysémy různé fyzkální podsay. Idenfkace

ý úř ý ř ř ř š ř ř ř ú ý ů ý ů ř úř ř š ř ř ý Ť ř ř ř š ú ú ř ř ř ř Ů Ů ž ý ý ř ů ý ž ž ů ý ú ž ý ž ý ř ů ř ř ý ť š ř ý ÚČ ř ů ů ů ů ý ů ů ť ů ř ú ž ř ú ď ň ř ý ů ý ý ý ý ř Ť ý ř ú ú ú ř ř ř ř Ž ý š ř

š úř é ý ř ř Č á á ů š ř ů úř é ž ý ň ý á é úř ř ž ůž ž é á áš ů úř úř é é úř ů ž ž é ř ý Ďť ď ť š ý š ýř úř é Ý ý ř Č á á ů é š ř ů úř é ž ý ň ý á é úř ř ž ůž ž é á áš ů úř úř é é úř ů ž ž é ř ý ť ď ť

Vícerozměrná rozdělení

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

Přehled statistického zpracování dat. Matúš Šucha, Dana Černochová, Lenka Šrámková, Vlasta Rehnová, Petr Zámečník

Přehled statistického zpracování dat Matúš Šucha, Dana Černochová, Lenka Šrámková, Vlasta Rehnová, Petr Zámečník Stanovení kritéria validity Reference zaměstnavatelů / nadřízených Dopravní nehody, přestupky,

SEZNAM NEMOVITOSTÍ podle č.p., město Kopřivnice má připravenu projektovou dokumentaci na realizaci kanalizační přípojky

PŘÍLOHA Č. 1 SEZNAM NEMOVITOSTÍ podle č.p., město Kopřivnice má připravenu projektovou dokumentaci na realizaci kanalizační 1 st.16, 129 A 1 1 38 s 3 st. 13/1 A 1 30 ž 6 10 A 12,9 s 7 st. 8/1 A 16 s 8

Ý ÚŘ Ň É Ý Ě Ň Ř Á ÁŇ Ě Ň ň ř ř ř ó ř ř ú ů Í ř ř ř Í Í ř ř ř Í Š ř ř ř Í Í ú Í ř ř ř ď ú ř ď ř ď ř ď ů Ú ř ř ř ú ů ř ÝŤ ř ů ř Š Ť Ť Ě ř Č Í ř Ý Ť ú Ť Í Í Š Í ř ó ď ř ř ř ř Í ř š ó ú Í ř ú ž Í ř ř ú ů

Value at Risk. Karolína Maňáková

Value at Risk Karolína Maňáková Value at risk Historická metoda Model-Building přístup Lineární model variance a kovariance Metoda Monte Carlo Stress testing a Back testing Potenciální ztráta s danou pravděpodobností

Mannův-Whitneyův(Wilcoxonův) test pořadová obdoba dvouvýběrového t-testu. Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008

Statistika (MD30P03Z, MD30P03U) ak. rok 007/008 Karel Zvára karel.zvara@mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/ zvara (naposledy upraveno. listopadu 007) 1(4) Mann-Whitney párový Wilcoxon párový znaménkový

Kalibrace analytických metod

Kalibrace analytických metod Petr Breinek BC_Kalibrace_2010 Měřící zařízení (zjednodušeně přístroje) pro měření fyzikálních veličin musí být výrobci kalibrovaná Objem: pipety Teplota (+37 C definovaná

š š ř š ř š ží ř ý úř ř š ř š ř ř š ř Ž Ž ý ý ú ú š ř ř Ž š ý ř ř ý ř š ř ř ž ý ý ř ř ú ý ř Ó ř ý ř š ř ý ží ř ř š ž ř ý ý ř Ž Ž ř ří ý ý ž ř ý ř Ž ý Ž ř š ú ř ř ý ř ú ř Ž š ř Ž ý ž ř ú Ž ř ř ř ž ř š Ž

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

1.3 K čemu slouží linearizační transformace? V jakém případě o ní uvažujeme?

Otázky k tématu 6 regrese 1 1. Vyberte správnou odpověď 1.1 Který termín patří mezi ostatní nejméně? a) percentil b) korelace c) regrese d) predikce 1.2 O lineárním vztahu mezi dvěma proměnnými. a) vypovídá

ú é ě ě ú ě š ě š š Š Í Č ě ú é ě ď ú Í ě é é ě ě ě ť ě ú ď ď ě ě Ý ě Ú š ě Ú š ď ď ěž é ú é ě ěž é ú é Č é é ě ě Ť ó š ď é é ěň ě é ě ú ě Č ě ě ě ě ě Ž ď ě š ď ž é ž ě Ž Ú é ě ď ě ě ž ě é ď š ú ě é ú