Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií"

Transkript

1 Původní práce cs7 Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií Martin Horáček,2, Jana Zvárová,2 Centrum biomedicínské informatiky, Ústav informatiky AV ČR, vvi, Praha, Česká republika 2 Ústav hygieny a epidemiologie lékařské fakulty Univerzity Karlovy v Praze, Česká republika Souhrn Cíle: Zabývali jsme se tradičními mírami diverzity a jejich odhady Zkoumali jsme způsoby, jak porovnávat citlivost různých měr diverzity na změny Metody: Navrhli jsme nový typ odhadu pro míry diverzity V simulační studii jsme srovnali jeho vlastnosti, zejména vychýlení a rozptyl, se třemi zavedenými odhady Zavedli jsme funkci, kterou jsme nazvali citlivost na změny míry diverzity H a studovali jsme její vlastnosti Výsledky: Navržený odhad je v mnoha situacích srovnatelný či lepší než zavedené typy odhadů Citlivost na změny má srozumitelnou interpretaci a jednoduchý tvar Závěry: Citlivost míry diverzity na změny může být využita ke srovnání chování různých měr diverzity a k vybrání těch měr, které jsou nejvhodnější pro daný problém Kontakt: Mgr Martin Horáček Centrum biomedicínské informatiky, Ústav informatiky AV ČR, vvi Adresa: Pod Vodárenskou věží 2, 82 7 Praha E mail: Mgr Martin Horáček Klíčová slova diverzita, entropie, odhady diverzity, citlivost EJBI 2; 7(:7 2 zasláno: 29 září 2 přijato: 24 října 2 publikováno: 2 listopadu 2 Úvod V tomto článku se zabýváme funkcemi, jejichž cílem je vhodně a jednoduše zachytit míru diverzity zvolené populace Může nás zajímat například genetická diverzita - diverzita alel zvoleného genu, druhová diverzita ve zvolené lokaci, ale také jazyková či ekonomická diverzita Zejména se budeme zabývat situací, kdy míra diverzity populace závisí pouze na pravděpodobnostech p i, že náhodné vybraný člen populace má právě znak i z r možných navzájem se vylučujících znaků Při splnění několika dalších předpokladů (popsaných v následujícím odstavci, které lze intuitivně očekávat od funkce, která měří populační diverzitu, se tyto funkce často souhrně nazývají tradiční míry diverzity Formálně zapsáno, tradiční míra diverzity je reálná funkce H definovaná na { } r = p = (p,, p r : p i =, p i i, která splňuje je nezáporná, je symetrická vzhledem k permutacím, je minimální, když pro nějaký index i platí p i = (v populaci se vyskytuje jen jeden znak je maximální, když p i /r (znaky jsou rovnoměrně zastoupeny, když se zvetší jedna pravděpodobnost p i na úkor jiné menší pravděpodobnosti p j, hodnota H(p se nezvětší Pro ověřování těchto požadavků může být užitečné si všimnout, že když je funkce H : r R + nezáporná a Schur-konkávní, splňuje všech pět požadavků (viz 3 Existuje několik často používaných tradičních měr diverzity Nejznámější z nich uvádíme v následující sekci Většinu z nich lze zahrnout pod takzvané f-entropie, navržené Zvárovou, nebo jsou s touto rodinou zobecněných entropií úzce spjaty Tyto f-entropie, jejich vlastnosti c 2 EuroMISE sro EJBI Ročník 7 (2, číslo

2 cs8 Horáček, Zvárová Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií a způsob, jakým je lze využít k měření diverzity, je studován a popsán například v pracích Zvárová, Vajda 2 a Horáček 3 2 Tradiční míry diverzity a jejich odhady V této sekci zavedeme nejznámější tradiční míry diverzity, jako například Simpsonův index, Shannonovu entropii, Rényiho entropii řádu α, Hillův index a další Uvedeme problematiku odhadů tradičních měr diverzity a odvodíme nový druh odhadu Část sekcí 22 a 3 byla publikována ve sborníku k 7 Letní škole výpočetní biologie 4 2 Příklady tradičních měr diverzity Mezi nejčastěji zmiňované a používané tradiční míry diverzity patří počet znaků (napříkal alel nebo druhů H (p = I (, (p i, kde I značí funkci identity, Simpsonův index a Shannonova entropie H 2 (p = H (p = p 2 i p i ln p i Tyto tři míry jsou zobecněny parametrickou rodinou mocninných entropií H α (p = (α (, pro α >, α, limitně dodefinovanou pro α = (pak dostaneme počet znaků a pro α = (dostaneme Shannonovu entropii Když je α = 2, dostaneme Simpsonův index Mezi další často používané indexy patří γ-entropická funkce ( γ H A,γ (p = ( γ, γ >, γ, Hillův index H H,α (p = ( EJBI Ročník 7 (2, číslo p /γ i α, pro α >, α a Rényiho entropie řádu α ( H R,α (p = ( α ln, pro α >, α Limitním dodefinováním všech těchto indexů pro α = dostaneme Shannonovu entropii Tyto a další zobecňující parametrické jsou užitečné různými způsoby Lze z nich vybírat vhodný index pro měření zvoleného druhu diverzity, lze je však také použít ke zlepšení procedur založených na tradiční Shannonově entropii Nahradíme-li tuto entropii vhodným parametrických indexem, můžeme volbou parametru docílit zlepšení dotyčné procedury Tento postup je použit například v práci Andrade, Wang 5 22 Odhady tradičních měr diverzity Nechť p = {p,, p r } r je vektor neznámých pravděpodobností p i, že jedinec náhodně vybraný z populace má znak A i z r možných znaků V této situaci se odhad míry diverzity H(p často provádí na základě relativních frekvencí ˆp n = (X /n,, X r /n = (ˆp i,, ˆp r, napozorovaných v náhodné výběru s vracením o rozsahu n Rozdělení vektoru X = (X,, X r pak je multinomické M(n, p Míru diverzity lze odhadnout různými způsoby a vlastnosti zvoleného odhadu, zejména jeho vychýlení a rozptyl, případně jejich střední čtvercová chyba, závisí jak na použité míře diverzity, tak na dané populaci Zřejmě nejčastěji používaný je takzvaný plug-in odhad Jeho princip spočívá v jednoduchém nahrazení neznámých pravděpodobností p i napozorovanými frekvencemi ˆp i a jejich dosazením H(ˆp Ačkoli jsou frekvence ˆp i nestranným odhadem pravděpodobností p i, plud-in odhad není obecně nestranný V některých případech lze jeho vychýlení opravit Je to možné například u odhadu Simpsonova indexu, pro jehož střední hodnotu platí EH 2 (ˆp n = n 2 EX 2 i = n 2 varxi + (EX i 2 = n 2 npi ( p i + n 2 p 2 i = ( n H 2 (p Nevychýlený odhad Simsonova indexu je tedy Ĥ 2 (ˆp n = n(n H 2 (ˆp n U jiných měr diverzity je ale většinou obtížné či dokonce nemožné nalézt vhodnou korekci plug-in odhadu Lze například ukázat, že pro Shannonovu entropii nevychýlený odhad neexistuje (Blyth 6 Několik autorů se zabývalo tímto problémem a navrhli sofistikovanější typy odhadů Uvádíme zde odhad navržený Bonachelou a kol 7 zvaný c 2 EuroMISE sro

3 Horáček, Zvárová Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií cs9 Obrázek : Výběrový průměr a výběrový rozptyl odhadů mocninné entropie H 3/2 balanced odhad Navrhujeme modifikaci tohoto odhadu, ktérá bere v úvahu rozložení hodnot p i ve vektoru p Předpokládejme, že zvolenou míru diverzity lze zapsat ve tvaru ( H(p = F h(p i, kde F a h jsou libovolné reálné spojité funkce Tento tvar zahrnuje mimo jiné všechny indexy uvedené v předchozí části kromě počtu znaků Bonachela a kol navrhli svůj odhad ve tvaru ( Ĥ(X = F ζ(x i, kde funkce ζ je zvolena tak, aby se minimalizovala hodnota výrazu Φ 2 ζ(p i = E(ζ(X i h(p i 2 + var(ζ(x i s váhovou funkcí w(p i umožnující při minimalizaci měnit důraz kladený na různé hodnoty p i z intervalu, Pokud zanedbáme vliv funkce F a korelací, můžeme zároveň redukovat rozptyl a druhou mocninu vychýlení odhadu Vážená průměrná chyba je pak dána vztahem Φ 2 ζ(p i = Φ2 ζ (p iw(p i dp i ( Nutná podmínka pro minimalitu chyby je nulová hodnota derivací ζ(k Φ 2 ζ(p i =, k {,, n} Zvolíme proto ζ tak, aby ζ(k h 2 (p i 2h(p i n P (X i = jζ(j + j= + n j= P (X i = jζ 2 (j w(p i dp i = což se dá zjednodušit do tvaru Protože máme ζ(kp (X i = k h(p i P (X i = k w(p i dp i = P (X i = k = ζ(k = ( n p k i ( p i n k, k h(piw(pi(n kp k i ( pin k dp i w(pi(n kp k i ( pin k dp i (2 Bonachela a kol 7 odvodili podobu balanced odhadu pro mocninné entropie s váhovou funkcí rovnou jedné na celém intervalu, Nemáme-li žádnou apriorní znalost o hodnotách složek vektoru p, je přirozené pro tento vektor nepreferovat žádný bod z r Na vektor p tak můžeme nahlížet jako na realizaci náhodného vektoru Y = (Y,, Y r, která má rovnoměrné rozdělení na r Váhu w(p i je vhodné zvolit proporcionálně k očekávaným hodnotám složek p i, v tomto případě tedy jako marginální hustotu náhodné veličiny Y i Tu lze spočítat jako f(y y = ( y r 2, (r 2! y y r 2 dy r dy 2 což je až na konstantu hustota Beta rozdělení B(, r Zvolili jsme proto váhovou funkci jako w(p i = ( p i r 2 a odvodili odpovídající funkci ζ Odhad založený c 2 EuroMISE sro EJBI Ročník 7 (2, číslo

4 cs2 Horáček, Zvárová Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií na této funkci jsme nazvali β-odhad Popíšeme zde odvození β-odhadu pro Shannonovu entropii, tedy pro situaci, kdy h(p i = p i ln p i a F (x = x Symboly Γ, B a Ψ označují gama, beta and digamma funkce Nejprve jsme nahradili h(p i a w(p i odpovídajícími výrazy a spočítali integrál ve jmenovateli výrazu zeta ζ(x i = h(pipx i ( p i i n X i +r 2 dp i B(X i+,n X i+r Pro parciální derivace beta funkce platí B(x, y = B(x, yψ(x Ψ(x + y, x a čitatel lze tedy vyjádřit jako = h(p i p Xi i ( p i n Xi+r 2 dp i = lim α p i ln(p i p Xi i ( p i n Xi+r 2 dp i α pxi+ i ( p i n Xi+r 2 dp i = lim α α B(X i + 2, n X i + r B(X i + α + 2, n X i + r = B(X i + 2, n X i + r Ψ(n + r + Ψ(X i + 2 Funkce ζ tedy splňuje ζ(x i = X i + n + r Ψ(n + r + Ψ(X i + 2 = X i + n + r n+r k=x i+2 k a β-odhad Shannonovy entropie má tvar Ĥ (X = r X i+ n+r n+r k=x i+2 β-odhad mocninných entropií, pro které platí F (x = x a h(p i = (α (p i, lze odvodit podobným způsobem U mocninných entropií nabývá tvaru Ĥ α (X = (α r k B(n+r,α B(X i+,α EJBI Ročník 7 (2, číslo Na obrázku můžeme vidět srovnání β-odhadu, Bonachelova balanced odhadu, plug-in odhadu a Jamesova- Steinova shrinkage odhadu 8 v populaci se šesti znaky, rozdělenými v poměru 24 : : 9 : 3 : 2 : Zobrazeny jsou výběrové průměry a výběrové rozptyly odhadů spočítané z 3 pokusů Obrázky byly vytvořeny v programu R 9 Další srovnání vývěrových rozptylů a absolutních hodnot výběrového vychýlení je v tabulce Tentokrát jsme srovnávali odhady mocninných entropií H /2 a H 5/2 v populacích s p = (3, 9, 2, 2, /27 a p 2 = (2, 8, 5, 3, 3, 2, 2, 2,,,,,,,,, /46, na základě výběrů o velikosti n = 5 Tabulka : Absolute sample bias and sample variance of estimates H /2 H 5/2 bias var bias var plug-in,843,339,94, p balanced,59,43,69,8 beta,52,35,9,6 shrink,354,2,56, plug-in,7476,486,75 2 p 2 balanced,2867,28,673,2 beta,288,28,38, shrink,65,87,52,2 3 Citlivost na změny Vlastnosti indexů používaných k měření diverzity se více či méně liší Často by nás přitom zajímalo, jak by daná míra diverzity reagovala na změny frekvencí jednotlivých znaků v populaci Tímto problémem se zabývalo několik autorů, zejména Boyle a kol, kteří se zaměřili zejména na empirickou stránku věci, a Izsak, který navrhnul míru citlivosti na teoretickém základě Na základě návrhu I Vajdy zde navrhujeme míru citlivosti měr diverzity na změny ve frekvenci znaků, kterou je snadné spočítat a má intuitivní interpretaci Míru citlivosti míry diverzity H na změny ve frekvenci j-tého znaku definujeme jako kde S H (p j = lim ɛ H(p j,ɛ H(p ɛh(p p j,ɛ = (p,, p j, p j + ɛp j, p j+,, p r + ɛp j Citlivost je tedy definována jako limita výrazu relativní změna H relativní změna p j a odráží poměr relativních změn H(p a p j, když se p j změní o malou hodnotu 3 Citlivost mocninných entropií Citlivost mocninných entropií byla spočítána v práci Horáček 3 Pokud platí p i > pro všechna i {,, r}, pro tuto citlivost platí vztah S Hα (p j = α p α i (p i ij r, c 2 EuroMISE sro

5 Horáček, Zvárová Tradiční míry diverzity a citlivost mocninných entropií cs2 pokud α, a S H (p j = (p i ij ln p i p i ln p i Srovnání citlivostí mocninných entropií jsme provedli na populaci s p = (24/5, /5, 9/5, 3/5, 2/5, /5 a je zobrazeno na obrázku 2 Můžeme vidět, že s klesajícím α jsou mocninné entropie více citlivé na změny ve znacích, které jsou v populaci zastoupeny vzácně Podíváme-li se například na Shannonovu entropii, řekněme desetiprocentní nárůst v pravděpodobnosti p 5 = /25 by vedl ke zhruba desetiprocentnímu nárůstu H (p, zatímco desetiprocentní nárůst v pravděpodobnosti p = 24/5 by vyústil v asi tříprocentní snížení hodnoty H (p Malé změny v pravděpodobnosti p 2 = /5 by pak na hodnotu H (p měly jen zanedbatelný vliv Poděkování Tato práce byla podporována projektem M64 Ministerstva školství, mládeže a sportu ČR a projektem SVV Univerzity Karlovy v Praze Literatura Zvárová J: On Measures of Statistical Dependence Časopis pro pěstování matematiky 974; 99: Zvárová J, Vajda I: On Genetic Information, Diversity and Distance Methods of Inform in Medicine 26; 2: Horáček, M: Measures of biodiversity and their applications Master thesis, Charles university, Prague, supervisor J Zvárová 29 4 Horáček, M, Zvárová J: Traditional Measures of Diversity, Their Estimates and Sensitivity to Changes Proceedings of the 7th Summer School on Computational Biology 2; Andrade, M de, Wang, X: Entropy Based Genetic Association Tests and Gene-Gene Interaction Tests Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 2; : Iss, Article 38 6 Blyth, C R: Note on estimating information Annals of Math Stat 959; 3: Bonachela, J A, Hinrichsen, H, Muñoz, M A: Entropy estimates of small data sets J of Phys A: Math and Theor 28; 4: 9 8 Hausser, J, Strimmer, K: Entropy Inference and the James- Stein Estimator, with Application to Nonlinear Gene Association Networks Journal of Machine Learning Research 29; : R Development Core Team: R: A Language and Environment for Statistical Computing R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria 2 Obrázek 2: Srovnání citlivostí na změny u mocninných entropií Boyle, T P, Smillie, G M, Anderson, J C, and Beeson, D R: A sensitivity analysis of nine diversity and seven similarity indices Research Journal Water Pollution Control Federation 99; 62: Izsak, J: Sensitivity Profiles of Diversity Indices Biom J 996; 38: c 2 EuroMISE sro EJBI Ročník 7 (2, číslo

INDEXY DIVERZITY. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev

INDEXY DIVERZITY. David Zelený Zpracování dat v ekologii společenstev INDEXY DIVERZITY Jurasinski et al. (2009) ALFA, BETA A GAMA DIVERZITA Alfa diverzita druhová bohatost vzorku Beta diverzita (species turnover) změna v druhovém složení mezi vzorky Gama diverzita celková

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

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

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice 7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,

Více

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti rizikových stavů 1 Markovský řetězec Budeme uvažovat náhodný proces s diskrétním časem (náhodnou posloupnost) X(t), t T {0, 1, 2,... } s konečnou množinou

Více

Aplikovaná numerická matematika

Aplikovaná numerická matematika Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních

Více

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce Náhodná veličina motivace Náhodná veličina Často lze výsledek náhodného pokusu vyjádřit číslem: číslo, které padlo na kostce, výška náhodně vybraného studenta, čas strávený čekáním na metro, délka života

Více

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 6 Číslo 3, 2004 Gasser-Müllerův odhad J. Poměnková Došlo: 8.

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednofaktorová analýza rozptylu I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých

Více

Normální rozložení a odvozená rozložení

Normální rozložení a odvozená rozložení I Normální rozložení a odvozená rozložení I.I Normální rozložení Data, se kterými pracujeme, pocházejí z různých rozložení. Mohou být vychýlena (doleva popř. doprava, nebo v nich není na první pohled vidět

Více

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně 7 Náhodný vektor Nezávislost náhodných veličin Definice 7 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P) Zobrazení X : Ω R n, které je A-měřitelné, se nazývá (n-rozměrný) náhodný vektor Měřitelností

Více

Ranní úvahy o statistice

Ranní úvahy o statistice Ranní úvahy o statistice Neúplný návod ke čtení statistických výsledků Dušan Merta květen 2016 Co nás čeká 1 Základní pojmy 2 Testování hypotéz 3 Confidence interval 4 Odds ratio 2 / 26 Základní pojmy

Více

STATISTICKÉ ODHADY PARAMETRŮ

STATISTICKÉ ODHADY PARAMETRŮ STATISTICKÉ ODHADY PARAMETRŮ Jan Pech 21. září 2001 1 Motivace Obrazové snímače pracující ve vzdáleném infračerveném spektru jsou poměrně novou záležitostí. Ty nejkvalitnější snímače chlazené kapalným

Více

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Inferenční statistika - úvod z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Pravděpodobnost postupy induktivní statistiky vycházejí z teorie pravděpodobnosti pravděpodobnost, že

Více

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Výsledky některých náhodných pokusů jsou přímo vyjádřeny číselně (např. při hodu kostkou padne 6). Náhodnou veličinou

Více

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko Cvičení ze statistiky - 5 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Začali jsme pravděpodobnost Klasická a statistická definice pravděpodobnosti Náhodný jev Doplněk, průnik, sjednocení Podmíněná pravděpodobnost

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Odhady parametrů Postačující statistiky

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Odhady parametrů Postačující statistiky PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Odhady parametrů SP3 Připomenutí pojmů Připomenutí pojmů z S1P a SP2 odhady Nechť X,, je náhodný výběr z rozdělení s distribuční funkcí. 1 X,, X ) ( 1 n Statistika se nazývá bodovým

Více

7 Regresní modely v analýze přežití

7 Regresní modely v analýze přežití 7 Regresní modely v analýze přežití Předpokládané výstupy z výuky: 1. Student rozumí významu regresního modelování dat o přežití 2. Student dokáže definovat pojmy poměr rizik a základní riziková funkce

Více

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce

Více

INTEGRÁLY S PARAMETREM

INTEGRÁLY S PARAMETREM INTEGRÁLY S PARAMETREM b a V kapitole o integraci funkcí více proměnných byla potřeba funkce g(x) = f(x, y) dy proměnné x. Spojitost funkce g(x) = b a f(x, y) dy proměnné x znamená vlastně prohození limity

Více

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou

Více

Matematická statistika. Testy v. v binomickém. Test pravděpodobnosti. Test homogenity dvou. Neparametrické testy. statistika. Testy v.

Matematická statistika. Testy v. v binomickém. Test pravděpodobnosti. Test homogenity dvou. Neparametrické testy. statistika. Testy v. Opakování Opakování: y o střední hodnotě normálního 1 jednovýběrový t-test 2 párový t-test 3 výběrový t-test Šárka Hudecová Katedra a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy

Více

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

6. T e s t o v á n í h y p o t é z 6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně

Více

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah 11. přednáška 10. prosince 2007 Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 mezi argumentem x funkce jedné

Více

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D. Střední hodnota a rozptyl náhodné veličiny, vybraná rozdělení diskrétních a spojitých náhodných veličin, pojem kvantilu Ing. Michael Rost, Ph.D. Príklad Předpokládejme že máme náhodnou veličinu X která

Více

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

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz Princip: Ověřování určitého předpokladu zjišťujeme, zda zkoumaný výběr pochází ze základního souboru, který má určité rozdělení zjišťujeme,

Více

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů. Měřicí aparatura 1 / 34 Fyzikální veličiny Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů. Můžeme je dělit: Podle rozměrů: Bezrozměrné (index lomu, poměry) S rozměrem fyzikální veličiny velikost

Více

Statistická teorie učení

Statistická teorie učení Statistická teorie učení Petr Havel Marek Myslivec přednáška z 9. týdne 1 Úvod Představme si situaci výrobce a zákazníka, který si u výrobce objednal algoritmus rozpoznávání. Zákazník dodal experimentální

Více

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma Testy založené na χ 2 rozdělení V přehledu významných rozdělení jsme si uvedli, že Poissonovým rozdělením se modeluje počet událostí, které nastanou

Více

Základy teorie odhadu parametrů bodový odhad

Základy teorie odhadu parametrů bodový odhad Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Odhady parametrů Úkolem výběrového šetření je podat informaci o neznámé hodnotě charakteristiky základního souboru

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

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

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Regresní analýza Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu)

Více

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model kde Y = Xβ + e, y 1 e 1 β y 2 Y =., e = e 2 x 11 x 1 1k., X =....... β 2,

Více

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel Regresní analýza Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Regresní analýza 1 / 23

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

8 Střední hodnota a rozptyl

8 Střední hodnota a rozptyl Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Této přednášce odpovídá kapitola 10 ze skript [1]. Také je k dispozici sbírka úloh [2], kde si můžete procvičit příklady z kapitol 2, 3 a 4. K samostatnému procvičení

Více

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Mějme statistický soubor x 1, x 2,, x n modelovaný jako realizaci náhodného výběru z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) s neznámými parametry µ a σ. Jaký je maximální věrohodný

Více

Posloupnosti a řady. 28. listopadu 2015

Posloupnosti a řady. 28. listopadu 2015 Posloupnosti a řady Přednáška 5 28. listopadu 205 Obsah Posloupnosti 2 Věty o limitách 3 Řady 4 Kritéria konvergence 5 Absolutní a relativní konvergence 6 Operace s řadami 7 Mocninné a Taylorovy řady Zdroj

Více

Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics

Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics Rainer Scharf, Félix M. Izrailev, 1990 rešerše: Pavla Cimrová, 28. 2. 2012 1 Náhodné matice Náhodné matice v současnosti nacházejí

Více

BAYESOVSKÉ ODHADY. Michal Friesl V NĚKTERÝCH MODELECH. Katedra matematiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni

BAYESOVSKÉ ODHADY. Michal Friesl V NĚKTERÝCH MODELECH. Katedra matematiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni BAYESOVSKÉ ODHADY V NĚKTERÝCH MODELECH Michal Friesl Katedra matematiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni Slunce Řidiči IQ Regrese Přežití Obvyklý model Pozorování X = (X 1,..., X

Více

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Mnohorozměrné metody Regrese jedna náhodná veličina je vysvětlována pomocí jiných

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika 1 Náhodné pokusy a náhodné jevy Činnostem, jejichž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhají, a které jsou (alespoň teoreticky) neomezeně opakovatelné,

Více

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky Matematika III Řady Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská Ústav matematiky Přednášky ZS 202-203 Obsah Číselné řady. Součet nekonečné řady. Kritéria konvergence 2 Funkční řady. Bodová konvergence.

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

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2.

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2. Aproximace funkcí Aproximace je výpočet funkčních hodnot funkce z nějaké třídy funkcí, která je v určitém smyslu nejbližší funkci nebo datům, která chceme aproximovat. Třída funkcí, ze které volíme aproximace

Více

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně Testování hypotéz Nechť,, je náhodný výběr z nějakého rozdělení s neznámými parametry. Máme dvě navzájem si odporující hypotézy o parametrech daného rozdělení: Nulová hypotéza parametry (případně jediný

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

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y 9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n Při popisu procesů zpracováváme vstupní údaj, hodnotu x tak, že výstupní hodnota závisí nějakým způsobem na vstupní, je její funkcí = f(x). Pokud

Více

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady.

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Číselné řady Definice (Posloupnost částečných součtů číselné řady). Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Definice (Součet číselné

Více

1 Posloupnosti a řady.

1 Posloupnosti a řady. 1 Posloupnosti a řady. 1.1 Posloupnosti reálných čísel. Definice 1.1: Posloupností reálných čísel nazýváme zobrazení f množiny N všech přirozených čísel do množiny R všech reálných čísel. Pokud nemůže

Více

3 Bodové odhady a jejich vlastnosti

3 Bodové odhady a jejich vlastnosti 3 Bodové odhady a jejich vlastnosti 3.1 Statistika (Skripta str. 77) Výběr pořizujeme proto, abychom se (více) dověděli o souboru, ze kterého jsme výběr pořídili. Zde se soustředíme na situaci, kdy známe

Více

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd Matematické modelování Náhled do ekonometrie Lukáš Frýd Výnos akcie vs. Výnos celého trhu - CAPM model r it = r ft + β 1. (r mt r ft ) r it r ft = α 0 + β 1. (r mt r ft ) + ε it Ekonomický (finanční model)

Více

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK Úloha I.S... náhodná 10 bodů; průměr 7,04; řešilo 45 studentů a) Zkuste vlastními slovy popsat, co je to náhodná veličina a jaké má vlastnosti (postačí vlastními slovy objasnit následující pojmy: náhodná

Více

Vícerozměrné statistické metody

Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová FSTA: Pokročilé statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení

Více

Klasifikační metody pro genetická data: regularizace a robustnost

Klasifikační metody pro genetická data: regularizace a robustnost Odd medicínské informatiky a biostatistiky Ústav informatiky AV ČR, vvi Práce vznikla za finanční podpory Nadačního fondu Neuron na podporu vědy Klasifikační metody pro genetická data Regularizovaná klasifikační

Více

4 Numerické derivování a integrace

4 Numerické derivování a integrace Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 7, strany 85-94. Jedná se o úlohu výpočtu (první či druhé) derivace či o výpočet určitého integrálu jinými metodami,

Více

Statistická analýza dat v psychologii. Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead

Statistická analýza dat v psychologii. Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 8 Statistické usuzování, odhady Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead Barevná srdíčka kolegyně

Více

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

15. T e s t o v á n í h y p o t é z 15. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Rozeznáváme dva základní typy testů:

Více

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která Náhodná veličina a její charakteristiky Náhodná veličina a její charakteristiky Představte si, že provádíte náhodný pokus, jehož výsledek jste schopni ohodnotit nějakým číslem. Před provedením pokusu jeho

Více

stránkách přednášejícího.

stránkách přednášejícího. Předmět: MA 4 Dnešní látka Iterační metoda Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda Superrelaxační metoda (metoda SOR) Metoda sdružených gradientů Četba: Text o lineární algebře v Příručce

Více

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Vznikají při zkoumání vztahů kvalitativních resp. diskrétních znaků Jedná se o analogii s korelační analýzou spojitých znaků Přitom předpokládáme, že každý prvek populace

Více

AVDAT Nelineární regresní model

AVDAT Nelineární regresní model AVDAT Nelineární regresní model Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Nelineární regresní model Ey i = f (x i, β) kde x i je k-členný vektor vysvětlujících proměnných

Více

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í 6. T y p y r o z d ě l e n í Poznámka: V odst. 5.5-5.10 jsme uvedli příklady náhodných veličin a jejich distribučních funkcí. Poznali jsme, že se od sebe liší svým typem. V příkladech 5.5, 5.6 a 5.8 jsme

Více

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak.

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak. 8. Normální rozdělení 8.. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, ) s parametry µ a > 0 je rozdělení určené hustotou ( ) f(x) = (x µ) e, x (, ). Rozdělení N(0; ) s parametry µ = 0 a = se nazývá normované

Více

Radiologická fyzika základy diferenciálního počtu derivace a tečny, integrály a plochy diferenciální rovnice

Radiologická fyzika základy diferenciálního počtu derivace a tečny, integrály a plochy diferenciální rovnice Radiologická fyzika základy diferenciálního počtu derivace a tečny, integrály a plochy diferenciální rovnice podzim 2008, pátá přednáška Derivace a tečny aneb matematika libovolně malých změn Nejen velké,

Více

Numerická matematika 1

Numerická matematika 1 Numerická matematika 1 Obsah 1 Řešení nelineárních rovnic 3 1.1 Metoda půlení intervalu....................... 3 1.2 Metoda jednoduché iterace..................... 4 1.3 Newtonova metoda..........................

Více

p(x) = P (X = x), x R,

p(x) = P (X = x), x R, 6. T y p y r o z d ě l e n í Poznámka: V odst. 5.5-5.10 jsme uvedli příklady náhodných veličin a jejich distribučních funkcí. Poznali jsme, že se od sebe liší svým typem. V příkladech 5.5, 5.6 a 5.8 jsme

Více

Značení 1.1 (posloupnost výsledků pokusu). Mějme posloupnost opakovaných (i závislých) pokusů,

Značení 1.1 (posloupnost výsledků pokusu). Mějme posloupnost opakovaných (i závislých) pokusů, Rekurentní jevy Značení. (posloupnost výsledků pokusu). Mějme posloupnost opakovaných (i závislých) pokusů, kde každý má tutéž konečnou nebo spočetnou množinu výsledků E, E,...}. Pak E j,..., E jn } značí

Více

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009

Více

Matematika 2 LS 2012/13. Prezentace vznikla na základě učebního textu, jehož autorem je doc. RNDr. Mirko Rokyta, CSc. J. Stebel Matematika 2

Matematika 2 LS 2012/13. Prezentace vznikla na základě učebního textu, jehož autorem je doc. RNDr. Mirko Rokyta, CSc. J. Stebel Matematika 2 Matematika 2 14. přednáška Číselné a mocninné řady Jan Stebel Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studíı Technická univerzita v Liberci jan.stebel@tul.cz http://bacula.nti.tul.cz/~jan.stebel

Více

Algoritmy komprese dat

Algoritmy komprese dat Algoritmy komprese dat Úvod do teorie informace Claude Shannon (1916 2001) 5.11.2014 NSWI072-7 Teorie informace Informace Co je to informace? Můžeme informaci měřit? Existují teoretické meze pro délku

Více

Asociativní sítě (paměti) Asociace známého vstupního vzoru s daným výstupním vzorem. Typická funkce 1 / 44

Asociativní sítě (paměti) Asociace známého vstupního vzoru s daným výstupním vzorem. Typická funkce 1 / 44 Asociativní paměti Asociativní sítě (paměti) Cíl učení Asociace známého vstupního vzoru s daným výstupním vzorem Okoĺı známého vstupního vzoru x by se mělo také zobrazit na výstup y odpovídající x správný

Více

Statistické testování hypotéz II

Statistické testování hypotéz II PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 9 Statistické testování hypotéz II Přehled testů, rozdíly průměrů, velikost účinku, síla testu Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení

Více

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25 12. Determinanty 12. Determinanty p. 1/25 12. Determinanty p. 2/25 Determinanty 1. Induktivní definice determinantu 2. Determinant a antisymetrické formy 3. Výpočet hodnoty determinantu 4. Determinant

Více

2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2

2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2 Výpočet transformačních koeficinetů vybraných 2D transformací Jan Ježek červen 2008 Obsah Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací 2 Meto vyrovnání 2 2 Obecné vyjádření lineárních 2D transformací

Více

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do teorie odhadu Ing. Michael Rost, Ph.D. Náhodný výběr Náhodným výběrem ze základního souboru populace, která je popsána prostřednictvím hustoty pravděpodobnosti f(x, θ), budeme nazývat posloupnost

Více

II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal

II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal Základy navrhování průmyslových experimentů DOE II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal! Testování statistických hypotéz kvalitativní odezva kvantitativní chí-kvadrát test homogenity,

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

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Bodové odhady a intervaly spolehlivosti Vilém Vychodil KMI/PRAS, Přednáška 10 Vytvořeno v rámci projektu 963/011 FRVŠ V. Vychodil (KMI/PRAS, Přednáška 10) Bodové odhady a intervaly

Více

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Diferenciální rovnice a jejich aplikace Zdeněk Kadeřábek (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Obsah 1 Co to je derivace? 2 Diferenciální rovnice 3 Systémy diferenciálních rovnic

Více

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie Jaroslav Horáček KAM MFF UK 2013 Co je to vektor? Šipička na tabuli? Ehm? Množina orientovaných úseček majících stejný směr. Prvek vektorového prostoru. V

Více

19 Hilbertovy prostory

19 Hilbertovy prostory M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 19: Hilbertovy prostory 34 19 Hilbertovy prostory 19.1 Úvod, základní pojmy Poznámka (připomenutí). Necht (X,(, )) je vektorový prostor se skalárním součinem

Více

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

Více

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje

Více

VaR analýza citlivosti, korekce

VaR analýza citlivosti, korekce VŠB-TU Ostrava, Ekonomická fakulta, katedra financí.-. září 008 VaR analýza citlivosti, korekce František Vávra, Pavel Nový Abstrakt Práce se zabývá rozbory citlivosti některých postupů, zahrnutých pod

Více

1 Analytické metody durace a konvexita aktiva (dluhopisu) $)*

1 Analytické metody durace a konvexita aktiva (dluhopisu) $)* Modely analýzy a syntézy plánů MAF/KIV) Přednáška 10 itlivostní analýza 1 Analytické metody durace a konvexita aktiva dluhopisu) Budeme uvažovat následující tvar cenové rovnice =, 1) kde jsou současná

Více

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně

Více

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami. 3.1. 3.2. Třikrát vystřelíme na cíl. Pravděpodobnost zásahu při každém výstřelu je p = 0,7. Určete: a) pravděpodobnostní funkci počtu zásahů při třech nezávislých výsledcích, b) distribuční funkci a její

Více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více 9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme

Více

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme Skalární součin axiomatická definice odvození velikosti vektorů a úhlu mezi vektory geometrická interpretace ortogonalita vlastnosti ortonormálních bázi [1] Definice skalárního součinu Necht L je lineární

Více

Využití a zneužití statistických metod v medicíně

Využití a zneužití statistických metod v medicíně Využití a zneužití statistických metod v medicíně Martin Hynek Gennet, Centre for Fetal Medicine, Prague EuroMISE Centre, First Faculty of Medicine of Charles University in Prague Statistika Existují tři

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie LS 2014/15 Cvičení 10: Heteroskedasticita LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Heteroskedasticita - teorie Druhý

Více

Testování předpokladů pro metodu chain-ladder. Seminář z aktuárských věd Petra Španihelová

Testování předpokladů pro metodu chain-ladder. Seminář z aktuárských věd Petra Španihelová Testování předpokladů pro metodu chain-ladder Seminář z aktuárských věd 4. 11. 2016 Petra Španihelová Obsah Datová struktura Posouzení dat Předpoklady metody chain-ladder dle T. Macka Běžná lineární regrese

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

10. N á h o d n ý v e k t o r

10. N á h o d n ý v e k t o r 10. N á h o d n ý v e k t o r 10.1. Definice: Náhodný vektor. Uspořádanou n tici (X 1, X 2,..., X n ) náhodných veličin X i, 1 i n, nazýváme náhodným vektorem. Poznámka: Pro jednoduchost budeme zavádět

Více

Analýza dat na PC I.

Analýza dat na PC I. CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika

Více

Diskrétní náhodná veličina

Diskrétní náhodná veličina Lekce Diskrétní náhodná veličina Výsledek náhodného pokusu může být vyjádřen slovně to vede k zavedení pojmu náhodného jevu Výsledek náhodného pokusu můžeme někdy vyjádřit i číselně, což vede k pojmu náhodné

Více