1. LEKCE. Veličiny: 1) kvantitativní (metrické) a) spojité (např. výška, váha) b) diskrétní (znaky, např. počet dětí, počet výborně v indexu)

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1. LEKCE. Veličiny: 1) kvantitativní (metrické) a) spojité (např. výška, váha) b) diskrétní (znaky, např. počet dětí, počet výborně v indexu)"

Transkript

1 . LEKCE 0. ÚVOD Stuace: Měme obektů (subektů, statstckých edotek, vků, osob). Na každém z těchto obektů změříme ebo aozoueme velč (oměých, vlastostí, ukazatelů, zaků). Jedotlvá -ozměá ozoováí sou ezávslá (avíc často omálě ozděleá se steým oztyly). ěchto obektů může tvořt buď úlý soubo (základí soubo - eedá se o statstckou úlohu) ebo výbě z oulace (výběový soubo). Výběový soubo lze učt: a) áhodým výběem b) stuktuovaým výběem Velčy: ) kvattatví (metcké) a) soté (ař. výška, váha) b) dskétí (zaky, ař. očet dětí, očet výboě v dexu) a) oměové (ař. telota - K) b) tevalové (ař. telota - C, F) (takto data většou eozlšueme) ) kvaltatví (kategoálí) - ouze dskétí a) odálí (ořadové, ař. solečeská vstva, římová kategoe) b) omálí vícehodotové (ař. bava, odý stav) dvouhodotové (ař. ohlaví) Pozámka: Hodoty dskétí oměé se azývaí vaaty, kategoe ebo úově. Vymezeí oblast zkoumáí: Víceozměá statstcká aalýza e odvětvím statstky, kteé se zabývá vztahy mez skuam závslých oměých a mez obekty, a kteých se tyto oměé ozouí.

2 Děleí metod: ) Zobecěí edoozměých metod egese (více ásobá, víceozměá) aalýza oztylu MANOVA aalýza kovaací MANCOVA testy hyotéz odhady aametů kotgečí tabulky ) Původí mohoozměé metody a) Úloha: sížeí dmeze (očtu oměých), zedodušeí stuktuy oměých, hledáí skyté stuktuy, tříděí oměých do sku Postu: alezeí vhodé tasfomace oměých aalýza hlavích komoet (PCA) faktoová aalýza (FA) kaocké koelace (CC) b) Úloha: tříděí obektů do sku dskmačí aalýza (DA) shluková aalýza (CA) ) Symetcké ostaveí oměých aalýza hlavích komoet faktoová aalýza kaocké koelace shluková aalýza aalýza kovaací ) Nesymetcké ostaveí oměých egese aalýza oztylu dskmačí aalýza kotgečí tabulky Pozámka: ) euvažueme vlv časové oměé ) eostadatelost výočetího softwau 3) zobazováí dat - gafcké oekce do ov/ostou detekce odlehlých ozoováí 4) usořádáí ve více ozměech eexstue žádé řozeé usořádáí dat málo ořadových (eaametckých) metod

3 yy aalýz: X t... data =,..., - obekty, ozoováí, kde e očet ozoováí =,..., - oměé, kde e očet oměých, dmeze úlohy t=,..., - čas, kde e časový hozot... edoozměá statstka... kazustka 3... edoozměá časová řada 4... mohoozměá statstka 5... edoozměé logtudálí zšťováí 6... víceozměá časová řada 7... víceozměé logtudálí zšťováí Pozámka: Úlohy 5 a 7 lze řevést a úlohu 4 tak, že čas budeme uvažovat ako další oměou. Začeí: velča áhodá eáhodá kostata eáhodý aamet skalá vekto matce...v,w, X,Y,Z většou s dexem ako složky vektou(matce) a,b, c,...,,,...v,w, x, y,z a,b, c,...,, x=x,..., X a=a,...,a =,...,...V,W, X,Y,Z X =X Pozámka: ) eozlšueme áhodé velčy a ech ealzace ) vektoy sou vždy sloucové 3) řádky matce a... -tý řádek matce A x... -tý řádek matce X... -tý řádek matce (sou to sloucové vektoy) 4) slouce matce a... -tý slouec matce A x... -tý slouec matce X... -tý slouec matce A, B,C,... A=a, E... oeáto středí hodoty 3 B,M,, B= k M= k

4 5) dexy... obekty/ozoováí,k... oměé 6) ozměy X, x Náhodý vekto ebo X, x x=x,..., X... -ozměý áhodý vekto X, =,...,... áhodé velčy, odovídaí vlastostem Základí chaaktestky: E x =E X,...,E X va x... vaačí matce (oztyl) va x=cov X, X k, k=, kde cov X, X =va X x=x,..., X, y=y,...,y q, q = cov X,Y k =, k= cov x, y q latí: cov x, y=[cov y, x] Pavdla očítáí: ) c,d q, a,b R... kostaty E ac x=ac E x... ( E e leáí oeáto) va ac x=c va x c cov ac x,bd y=c cov x, y d ) C,D s q,a, b s... kostaty E ac x=ac E x va ac x=c va x C cov ac x,b D y=c cov x, yd Rozděleí áhodého vektou: x~f... -ozměá dstbuce (esecfkovaá) F x, x=x,..., x... dstbučí fukce x eáhodá fukce: R R (do 0, ) F x=px x,..., X x okud X e sotá, tak F e sotá dstbuce s hustotou f x... eáhodá fukce, R R (do 0, ), sdužeá hustota áhodého vektou x, f x x 4

5 Magálí hustota o X : f x =... f xdx...dx dx...dx, R R R R magálí hustota o X, X k f k x,x k =... R R f x l= l,k dx l obdobě o lbovolou kombac složek Podmíěá hustota: f x ař. X,..., X X... f x f ař. X, X k X k l x, x k,x l l... f l x l Jestlže X,..., X sou ezávslé, ak latí: ) f x= f x... faktozace hustoty = ) odmíěá hustota ezávsí a odmíce 5

6 . LEKCE Náhodý výbě ezávsle a sobě změříme obektů, čímž získáme elkací áhodého vektou x x,..., x... ezávslé, -ozměé vektoy okud sou avíc steě ozděleé: x,..., x... áhodý výbě (t. ezávslé, steě ozděleé áhodé vektoy,..d.) x =X,..., X... stav -tého obektu vzhledem k ozoovaým vlastostem usořádáme do datové matce: X =x = x X X X X edotlvá ozoováí v řádcích x =x (-tý řádek matce X, sou -ozměá) sdužeé ozděleí datové matce: o x soté: f X= f x, kde f e hustota x = o x..d. : f X = = většou e tva f x f zámý, tva učue odu ozděleí, odhaduí se aamety Základí výběové chaaktestky x,..., x... áhodý výbě, X ) Výběový ůmě x = = x, x=x,..., X x= X, kde =,..., latí: E x=e x va x= va x... datová matce x~ AN...asymtotcky (asymtotcky omálí ozděleí, -kát síží ůvodí oztyl - výběový ůmě) 6

7 ) Wshatova matce W = = x xx x = x x x x W =W k, kde W k = = = X X X k X k e to matce čtveců a vtřích součů odchylek od ůměu latí: W =X X X X = X X= X H X, kde =,...,, H =I I = Lemma: Nechť x,..., x sou ezávslé, A Pak E X A X = a va x EX A EX. = E X A X = E = ' ' a ' x x ' =E [ covx, x ' a ' E x E x x ' E x ' Důsledek: E W = va x =a ' e matce kostat. a ' [x E x x ' E x ' x E x ' E x x ' E x E x ' ]] = ' ' a ' E x E x ' Nechť x,..., x sou ezávslé, steě ozděleé H = = Ex, EX Ex E x = H = I = =0 EW =E X H X = = = h va x Ex H Ex =va x = 3) Výběová vaačí matce S := W, S=s k e to matce výběových oztylů a kovaací s k... kovaace mez -tou a k-tou oměou Platí: ES=va x... evychýleý odhad vaačí matce Někdy se oužívá modfkace: a va x EX A EX =va x S ' = W... vychýleý, ale maxmálě věohodý odhad (ML-odhad) 7

8 Pozámka: S,S ' sou aaloge edoozměého oztylu. Jako edoozměá chaaktestka se užívá detemat S ebo stoa S. Pozámka: V řadě aktckých úloh e třeba S vetovat a o stabltu řešeí musí být matce ee eguláí, ale s detematem dost ůzým od uly. 4) Výběová koelačí matce = k... výběové koelačí koefcety R R=Dag S S Dag S s k k = s s kk Platí: ER co x... odhad e vychýleý Geometcká eezetace Q-eezetace: shluk bodů v -ozměém ostou, oměé=souřadce =, učíme oblak dat okud data vycházeí z omálího ozděleí, otom má oblak dat tva elsy ovedeme tasfomac a ezávslost, kde Y,Y sou ezávslé (ebo alesoň ekoelovaé) dále ás zaímá: Máme ěaká odlehlá ozoováí? Rozadaí se data a odlehlé skuy? Leží data v ostou žší dmeze? P-eezetace: shluk bodů v -ozměém ostou, obekty=souřadce bod P =X X,..., X X, =,..., čtveec vzdáleost od očátku: OP = = X X... výběový oztyl -té oměé kosus úhlu mez OP,OP k : cos k = OP,OP k OP OP k = k výběová koelace mez -tou a k-tou oměou Vektoy učuí -ozměý osto vořeý do -ozměého. Jech stuktua udává míu vzáemých závslostí oměých. k ~0... těsá závslost k ~90... ezávslost 8

9 I. MNOHOROZMĚRNÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ x=x,..., X, x...áhodý vekto, X... áhodé velčy Defce: Řekeme, že x má mohoozměé (-ozměé) omálí ozděleí, estlže c : c x má edoozměé omálí ozděleí (začíme x~n ). Pozámka: ) Rozděleí -ozměého vektou z e lě učeo edoozměým ozděleím eho leáích kombací c z, c (Camé & Wold) ) edoozměé ozděleí N,N e defováo omocí hustoty: f x,, = x e = ex x, kde x R, R, 0 3) N ozděleí lze defovat omocí hustoty: f x,,= ex { x x }, kde s R, R,.d. I. Vlastost omálího ozděleí Věta: Nechť x~n. Pak exstue eho středí hodota a oztyl (t. maí koečé vky) a latí: c :c x~n c E x,c va x c. Je třeba dokázat koečost mometů. víme: c :c x~n s kostatí středí hodotou a kostatím oztylem zvolíme c :=0,..., 0,,0,...,0 ( e a -té ozc) c x= X ~N EX,va X zvolíme c k :=0,...,0,,0,...,0,,0,...,0 c k x= X X k ~N EX EX k,va X va X k covx, X k cov X, X k Schwaz va X va X k Začeí: =,..., :=Ex=EX,..., EX = k :=va x=cov X, X k x~n, Pozámka: N e lě učeo aamety a. 9

10 Pozámka: Chaaktestcká fukce x t=ex { t t t } e defováo o ( t R, e komlexí edotka) sguláí. obecě: o z~f latí z t =E F ex{t z}. Věta: (o leáí tasfomac) Nechť x~n,, d q,b q sou kostaty. Potom y :=db x~n q db,b B. c q : c y=c dc B x=ae x, což e leáí kombace e x osuutá o kostatu a ~N z defce = x Začeí: (ozděleí a bloky) x x, = s s, = Věta: (o magálím ozděleí) Nechť x~n,. Potom x~n,. Magálí ozděleí e oět omálí., kde =s V ředchozí větě olož f =0, B =I 0. Potom x =db x Pozámka: Obdobě latí o lbovolou skuu oměých. Věta: x, x sou ezávslé =0. Nezávslost e ekvvaletí s ekoelovaostí. (Platí ouze u omálího ozděleí.) Pomocí chaaktestcké fukce. x t=ex { t t t } =ex { t = t t t t t t t t x, x sou ezávslé X t= x t xt =0 = t t t t } 0

11 3. LEKCE Věta: (chaaktezace omálího ozděleí) Nechť x~n,, h =m. Pak exstue matce V m a áhodý vekto z~n m 0, I m tak, že x=v z skoo stě. = V V m z:=v x, kde... skeletí ozklad, hv =h=m V m e seudovezí k V, t. V V V =V Zkoumeme z : leáí tasfomace x z~n m E z=0 va z=va V x=v va x V =V V V V =V V V V =: W m m Zkoumeme W : =m m m=hv =hv V V mhv,hv V m tedy ovost: hv V =m... lá hodost exstuí veze V V,W latí: V V W =V V V V V V =V V V V =W V V W =W W V V = I m W =I m a z~n m 0, I m zbývá dokázat: x=v z skoo stě ukážeme, že ozdíl levé a avé stay e kostata: va x V z =va x V z=va x V V x =va I V V x= =I V V V V I V V =V V V V V V V V = 0 V Pozámka: m=h se azývá řád ozděleí. Pokud e hodost lá m=, otom mluvíme o eguláím ozděleí. Jak mluvíme o sguláím ozděleí m. Věta: (eodukčí vlastost) Nechť x,..., x ~N, a,...,a R. Potom = a x ~N a E x, a a 'cov x, x '. '

12 Po = : y := x x ~N otom a x a x ~ N, otože a x a x =B y, kde B =a I a I. Leáí tasfomace zachovává omaltu. Důsledek: (áhodý výbě z N ) Nechť x,..., x ~N, sou ezávslé. Potom = Secálí říad: volíme a =, =,...,, otom x= = a x ~N a, a. x ~N,. Věta: (o hustotě) Nechť x~n,, h= (eguláí ozděleí). Potom exstue hustota a má tva: f x;,= ex { x x }, x R oměá, R, 0.d.. víme (z chaaktezačí věty): x=v z skoo stě, kde z~n 0, I, t. z=z,...,z, Z ~0, ezávslé sdužeá hustota: gz= gz = ex{ z = = } ex{ = z } z=v x skoo stě... vezí tasfomace víme: =V V V = akobá= dz dx = V = = hustota x : f x=gv x = { ex x V V ex { z z } = x } Pozámka: Po sguláí ozděleí eexstue hustota vzhledem k Lebesgueově míře. Dá se ale vyádřt hustota a adově dmeze m, kde m=h, t. řád ozděleí. Věta: Nechť x,..., x sou ezávslé, c=c,...,c,d=d,...,d, u := c x, v = := d x. = ) Nechť x,..., x ~N, steě ozděleé, c d=0. Potom u,v sou ezávslé. ) Nechť u,v sou ezávslé. Potom x ~N o s vlastostí c d =0. Přtom x emusí být steě ozděleé.

13 Důkaz ovedeme ouze o ví část. cov u,v=cov d ' x ' = c d va x =va x c d =0 c x, ' víme N : ekoelovaost ezávslost =c d=0 Věta: (odmíěé ozděleí) Nechť x~n, eguláí. Potom x x~n x,. uvažueme leáí tasfomac := x x y y s := x = y otom y y ~N 0,va y ukážeme, že y, y sou ezávslé: cov y, y=cov x x, x= = 0 s y, y sou ezávslé L y y=l y ezávsí a odmíce ( L začí ozděleí avděodobost) L y=n 0,va y va y=va x x= = =: L y y=n 0, osueme o kostatu: x t. x x~n x, ( y= x emá vlv a odmňováí) odmíěé ozděleí e eguláí, eboť =, Pozámka: ) středí hodota e leáí fukcí odmíky ) oztyl a odmíce ezávsí 3) odmíěé ozděleí e omálí 0 0 = 0 Začeí: := - odmíěý oztyl Alkace: Nomálí egese ebol egese X a X,..., X. Začeí: x =X =, x=x,..., X s= =, =,..., = X X,..., X ~ N x, 3

14 Podmíěá středí hodota: B x= X kde B =... leáí egese = =,..., = = odmíěý oztyl: tedy = B = X X,..., X ~ N... egesí aamety, kde = X, Secálí říad: = x=x, X, =, = = ϱ, kde ϱ= ϱ... koelačí koefcet =, = otom = ϱ ϱ ϱ = ϱ ϱ egesí římka X X ~N 0 X obdobě: egesí římka X X ~N 0 X, ϱ, kde = =ϱ =ϱ, 0 =, ϱ, kde =ϱ, 0 = Pozámka: Úhel mez egesím římkam e míou leáí závslost mez X a X, a latí cos = sou kolmé... X, X {0...římky sou ezávslé,ϱ=0... slývaí... X, X sou leáě závslé,ϱ=± Obecě: x x odmíěá středí hodota = egesí fukce B x, kde = = k... matce egesích aametů B s = B... vekto absolutích čleů odmíěý oztyl: ezdua z omálí egese: s = = x B x ezduálí oztyl: va =va x B x= B B B = = = t. odmíěý oztyl = ezduálí oztyl 4

15 Věta: (NNLP o x založeý a x ) Nechť x =B x, kde B=, = B. Nechť x = x e ý leáí edkto o x. Nechť 0. Potom x e evychýleý a latí: va x x va x x 0.s.d.. (NNLP - Neleší Nestaý Leáí Pedkto) E x =E B x= B B = = E x... evychýleost eve omocý výočet: cov x B x, x= = 0 s va x x va x B x=va x B x B x va x B x= =va x B x Bva x B cov x B x, B x va x B x= = B B 0 0 c 0: c B B c=d d 0 B B 0... (.s.d.) Pozámka: ) Leáí egesí fukce x= x = x má emeší ezduálí oztyl mez všem leáím edktoy založeým a x (secálě mez všem estaým edktoy), t. NNLP. ) U vychýleých edktoů e lée oovávat MSE=vaBasBas. 5

16 4. LEKCE Pacálí koelace =... vaačí matce odmíěého ozděleí x x ebo ezduálí vaačí matce x x x=x,..., X... eáhodé, fxovaé hodoty eovlvňuící vaabltu x... oztyly a kovaace očštěé od vlvu x, t. acálí oztyly a kovaace = k,...,,k= k,..., ϱ k,..., :=,..., k k,...,... acálí koelace mez X a X k ř evých X,..., X Víceásobá koelace Defce: Nechť {,...,}. Potom maxmálí koelac mez X a leáí kombací x azveme koefcetem víceásobé koelace. Začeí: ϱ X x=max c s Věta: Po koefcet víceásobé koelace latí ϱ X x=co X, x, kde B = s. s e -tý řádek matce latí: = Schwazova eovost: Nechť A e symetcká, oztvě semdeftí: a A b a A ab A b co X,c x= cov X,c x c c = [ c ] c c = [ c ] c c c c = c c = cov X, x va X va x =co X, x=ϱ X x 6

17 Platí: ϱ X x = = Lemma: ϱ X x ϱ X x =,..., = = =,..., Pozámka: Žádý acálí oztyl emůže být větší ež oztyl. Pozámka: Uvedeé vlastost egesí fukce x, t. NNLP a maxmálí koelace, ezávsí a omaltě. Elsy kostatí hustoty V exoetu hustoty N e výaz c :=x x, t. kvadatcká foma vzdáleost x od v Mahalaobsově metce. Geometcká ředstava: Kotuy elsodu se středem v, kde oloosy sou dáy ako c v, t., v sou vlastí čísla a otoomálí vlastí vektoy. f x=k... lochy kostatí hustoty okud e k dáo, doočt c = l [ k Secálí říad = : f x, x =k... elsy kostatí hustoty X, X sou ezávslé, tak osy elsy sou ovoběžé s osam souřadc X, X sou závslé, tak osy sou ootočey o úhel, kteý závsí a ϱ,, ] X, X ezávslé, ϱ=0 X, X závslé, = 7

18 I. Odhady aametů, echť x,..., x e áhodý výbě, ozač E x =,va x = x = víme: x, W =x xx x, E x=, ES=... estaé odhady S = Pozámka: ) E S k k, E k ϱ k tasfomace ezachovávaí estaost ) x e NNO o, S e NNO o Věta: x a S sou ekoelovaé. W víme = X H X, kde H h... -tý slouec: h = 0 = W l k =x l H x k =x l H H X k očíteme: cov H x k,x =H = e 0 0 = k k h 0 0 x k = X k, X k,..., X k,..., X k W, S' = W cov H x k, X = k h = 0,k = tedy { cov H x, x=0 k l,k cov W l k, x=0 W, x sou ekoelovaé S, x sou ekoelovaé. Pozámka: S', x sou ekoelovaé. symetcká demotetí matce Věta: Nechť x,..., x e áhodý výbě z N,. Potom x a S sou ezávslé. 8

19 Maxmálě věohodé odhady (ML-odhady): Předokládeme x,..., x ~N, sou ezávslé, 0. Věohodostí fukce = sdužeá hustota áhodého výběu, ale ako fukce aametů L... lkelhood L,= = f x,,= = = { ex = ex { x x } = x x } = latí st ABC =st BCA=st CAB l L,= l l x x = = l l st [ x x ] L,=! max, agmax L,=agmax l L, d x =! 0 d l L, = x =0 x =0 = x =x =x... evychýleý odhad ř devováí odle využeme ásleduících vztahů: X e čtvecová matce, ak: d X = X X d X d st AX= A d X d d l L,= dosaď: =x = x xx x =W = W =S'... míě vychýleý odhad dosaď zět I L, = W ex { st [ W W ex{ st [ = x x ]} x x = [ x x ] =! 0 ]} = W ex { } = e... věohodost ředokladu, že, =x,s', s ohledem a získaá data x,..., x W 9

20 5. LEKCE Obecé vlastost ML-odhadů (o esecfkovaé ozděleí F ) (slabá) kozstece asymtotcká evychýleost asymtotcká omalta vaace asymtotcká efcece (asymtotcká vydatost) Ivaace: Nechť e ML-odhad, echť e - (t. vzáemě edozačá) fukce. Potom e ML-odhad. Asymtotcká efcece Defce: Nechť y e áhodý vekto. Potom moža {u :u E y va y u E y= } se azývá kocetačí elsod vektou y. Pozámka: Rovoměé ozděleí řes vtřek kocetačího elsodu má steou středí hodotu a oztyl ako y. Defce: Nechť q e aamet ozděleí s hustotou f y,. Potom I := E d l f y, q q d [ d d ] l f y, se azývá Fsheova fomačí matce o aametu. q q Věta: Nechť t q e evychýleý odhad aametu (t. E t= ), ořízeý z áhodého výběu ozsahu. Potom elsod {u q : u I u =q} leží zcela uvtř kocetačího elsodu vektou t {u q : u va t u =q}. Nebol va t I 0, kde I e sodí mez o oztyl evychýleých odhadů. Defce: Odhad t se azývá efcetí, okud oba elsody slývaí ebol va t= I. Efcece odhadu e e omě obemů vího a duhého elsodu e. 0

21 Pozámka: Po eguláí hustoty latí: I = E d l f y,. d d Vlastost ML-odhadů secálě o =x, =S '= W, kde W = = ) (slabá) kozstece: P, P, ) E =... evychýleost ) víme N, x xx x E = E W = =... vychýleý odhad... vychýleí lm =0... asymtotcky evychýleý x~n, ebol x ~N 0, v) vaace k e ML-odhad ϱ k,k, eboť sada aametů {, k } e - tasfomací {,,ϱ k } v) efcece =x e efcetí, t. e = víme: E x=... estaý odhad, va x= x e efcetí, estlže va x= I... sodí mez hustota f x;, = ex{ x x } l f x ;, = l l x x d d l f x;,= x = x I = E [ x ] [ x ]= Ex x tedy I =... efcece va x= = eí estaý, elze očítat efcec ex,s=... asymtotcká efcece kde S= W e evychýleý odhad v), sou ostačuící statstky o,, eboť věohodostí fukce L, e fukcí ouze těchto statstk a aametů

22 I.3 esty a oblast solehlvost o ř zámém Věta: Nechť y~n, e eguláí. Potom y y~, kde aamet ecetalty =. Po =0 e ozděleí cetálí. Skeletí ozklad =C C, kde C eguláí. :=C y, z~n, E z=c, va z=c C =C C C C =I, z z = z z z=z,...,z, kde Z ~N, ezávslé, tedy ~ z z= y C C y= y y, kde := EZ =Ez E z= C C =. (koec důkazu) Nechť x,..., x e áhodý výbě z N,, e zámé, x~n, a x ~N 0,. dle věty: x x ~ cetálí ) H 0 := 0... test celého vektou aáz ktcký obo tvoří ty hodoty x,..., x, o kteé x 0 x 0 (edostaá ktcká hodota) ) oblast solehlvost o, a hladě {m : x m x m } Pozámka: (duálí vztah mez ) a ) ) Oblast solehlvost obsahue ty hodoty, kteé test hyotézy ezamítá. ) H 0 : = o ezávslé áhodé výběy o ozsazích, x x x x... zamítám H 0 va x x = = v) ozděleí za alteatví hyotézy H : 0 x ~N 0, x 0 x 0 ~ = 0 0

23 v) testováí složek vektou středích hodot okud zamíteme H 0 := 0, tak se zaímáme, kteé složky řsěly k zamítutí, t. testueme H 0 : = 0, =,..., řtom ale chceme zachovat ůvodí hladu staoveou o H 0 H 0 testueme a řísěší hladě, t. smultáí testy volíme =, =,..., odvozeí: omocí Bofeoho eovost ozač: A... ezamítutí H 0 P A P A (ovost o A dsuktí) A C... zamítutí H 0, latí P H 0 A C = A... ezamítáme H 0 A... ezamítáme a edu H 0 chceme: P H 0 A C, t. P H 0 A P A =P vol = A = P A C P Bofee P A C =! = 3

24 II. WISHAROVO ROZDĚLENÍ Předokládeme: x ~N,,..., x ~N, sou ezávslé... středí hodoty,... vaačí matce Začeí: M =, X, x x =x Y := X X = x x = Defce: Sdužeé ozděleí vků matce Y= X X se azývá -ozměé Wshatovo ozděleí o stuích volost a s aamety, M. Začeí: Y ~W,,M =0... Y ~W,... cetálí ozděleí M M 0... ecetálí ozděleí Secálí říad: = X ~N,,..., X ~N, sou ezávslé Y = X ~, = Pozámka: Wshatovo ozděleí e víceozměým zobecěím ozděleí. II. Vlastost Wshatova ozděleí Věta: Nechť Y~W,, M. Potom c 0,c c0: z := c Y c c c ~, kde = c M M c. c c Víme Y= X X= z= c x x c = c c U ~ = x x c x c c, kde x ~N, ezávslé. = U, kde U ~N ezávslé, va U = c c c c = 4

25 = = Důsledek: EU = c E x c c c = E x E x c = c c c c c c = c M M c c c vol c =0,...,0,,0,...,0 tá ozce, Z= Y ~ dagoálí vky Y maí ozděleí, mmodagoálí kolv. Poto W eí mohoozměým. 5

26 Věta: 6. LEKCE X A X~W,, N c : c c 0 latí z:= c X A X c ~ c, kde =h A. c Obě ozděleí sou záoveň buď cetálí ebo ecetálí. ' ' řešla ředcházeící věta ' ' echť z~, otom víme, že A e symetcká, demotetí, ha=, vlastí čísla sou ouze 0 a,,..., =,,..., =0. Sektálí ozklad: vektoy, P u = X = A= = =,...,. = = = x kde x ~N, ezávslé X = X A X= X u u = = u ~N, E u = EX =M, =,..., cov u,u k =cov = x, x ' ' '= k = =P P, kde sou otoomálí vlastí ' ' k cov x, x ' = = k = k = otoomálí = k u,u k sou ezávslé k, tedy X A X= u u =U U ~W,,N, kde = N= EU=P M, U =u u = c M A M c =0 A M =0 P P M =0 N =0 c c c Pozámka: ) X A X~W A e symetcká demotetí ) ozděleí e cetálí A M =0 6

27 Věta: Nechť A, A sou symetcké matce řádu a d e vekto kostat. Potom: ) X A X a X A X sou ezávslé s Wshatovým ozděleím c : c X A X c a c X A X c sou ezávslé s ozděleím k. ) X d a X A X sou ezávslé s ozděleím N a W c : c X d a c X A X c sou ezávslé s ozděleím N a k. ' ' zřemé: tasfomace zachovávaí ezávslost ' ' ) latí: A, A, symetcké, demotetí a avíc A A =0 sektálí ozklad: A = = s A = k= A A =P P QQ =0 P Q=0 ebol dále obdobě ako u ředchozího důkazu =P P, kde sou otoomálí vlastí vektoy q k q k =Q Q, kde q k sou otoomálí vlastí vektoy q k =0,k Pozámka: ) X A X~W, X A X~W ezávslé A A =0 ) X d~n, X A X ~W ezávslé A d=0... kolmost Důsledek: (áhodý výbě z N ) Nechť x ~N, ezávslé, =,...,. Potom x~n,, W = = x xx x ~W, a x,w sou ezávslé. víme: x~n,, W =X H X, kde H e symetcká, demotetí, hh = W~W,, N cetálí ozděleí o A M=0, kde A=H a M H M= I = = 0 = tedy W ~W, cetálí = = dle ozámky ) : x,w sou ezávslé, okud A d=0, kde A=H, d= eboť x= X =X d H d= I = = = 0 7

28 Věta: (eodukčí vlastost) Nechť Y ~W,, Y ~W, sou ezávslé. Potom Y Y ~W,. Y = = Y = = x x, x ~N 0, ezávslé y y, y ~N 0, ezávslé} solečý výbě: x,..., x, y,..., y =z,..., z Y Y = z, z ~N 0, ezávslé = Věta: (kvadatcká tasfomace) Nechť Y~W,, B q. Potom B Y B ~W q,b B. q q Y= = BY B = x x, x ~N 0, ezávslé. B x x B = u u =, kde u ~ N q 0,B B sou ezávslé. Lemma: (o emeších čtvecích) Nechť y~n K, I, kde K e matce kostat, e vekto aametů (omálí leáí egesí model). Potom R 0 :=m y K y K (RSČ) má ozděleí, kde =hk. Pozámka: R 0 = y K y K, kde R 0 = e e= y I P y, kde e MNČ-odhad. I P e oekce (symetcká, demotetí matce), P= K K K K, hp=, hi P=. Věta: Nechť Y~W,, 0,. Ozač Y k =Y, k = ) Y ~ a e ezávslé a Y k,k= ) c 0: c c c Y c ~. Potom: Pozámka: Rozděleí Y e steé =,...,. 8

29 ) Y= x x, x ~N 0, ezávslé, = omálí egese X a X,..., X, víme: X X,..., X, ~N = RSČ: R 0 = X X = = X, x =X,..., X, =,...,, =,..., ř evých X,..., X, : R 0 ~k (vz. lemma), kde k=, =hx,..., x, = s avděodobostí e stadadí ozděleí a ezávsí a X,..., X, Y k,k = tedy e to eodmíěé ozděleí: R 0 ~ zbývá ukázat: R 0 = ozačme X = U Y v, v=x egese v a U... RSČ R 0 =v I Pv=v I U U U U v=v v v U U U U v= záoveň: Y= X X= U U U v v U v v Y = U U v v v U U U U v = Y U U = Y ) uvažu B otogoálí, t. B B=B B =I echť c e ví řádek B, t. c=b víme: BY B ~W, B B ostuu dle ), vek (,) B Y B =B Y B... vek (,) e c Y c B B =B B... vek (,) e c c tedy c c c Y c ~ Začeí: (ozděleí a bloky) Y = X X = Y Y Y Y s s, = s, kde s =s Věta: (magálí ozděleí) Nechť Y~W,. Potom Y ~W,. 9

30 Y= = ezávslé. x x, x ~N 0, ezávslé, x = x x s, Y = = x x, kde x ~N 0, Věta: Nechť Y~W,. Potom Y Y Y Y ~W s, Hustota Wshatova ozděleí Y ~W, f Y,= E Y = Y ex { st Y } 4 =, kde Y symetcká, 0 chaaktestcká fukce: Y = I, kde e symetcká, e magáí edotka, může být sguláí o Y ~W,,M latí E Y =M M Defce: Nechť y~n, c,y~w k,, 0, echť y a Y sou ezávslé. Potom statstku =c k y Y y azýváme Hotellgovo -kvadát. Věta: Nechť k. Potom F= k =c y Y y= c y y y y k k ~F, k, kde =c., kde c y y~ a y y y Y y má ř evém y Y y k cetálí ozděleí (vz. věta část )) Ale k ezávsí a odmíce y, tedy eodmíěé ozděleí a e ezávslé a y y. Pozámka: Př =0 e F-ozděleí cetálí. y 30

31 7. LEKCE Lemma: Nechť B e symetcká, oztvě deftí. Pak o lbovolý vekto c latí ekvvalece: c B c c d d B d, d R. Nechť B e oztvě deftí B=B B, exstue B =B B. Schwazova eovost o vektoy: u v u u v v, u,v R zvolíme u=b c, v=b d c d c B c d B d, c,d ' ' echť c Bc, ak c d d B d, d ' ' zvolíme d=b c, otom c B c c B B B c=c B c vyděl c B c0 c B c Věta: (zobecěý Scheffé) Nechť y~n, c, Y ~W k,, echť y,y sou ezávslé, e oztvě deftí a k. Nechť A e t-ozměý odosto v R. Potom avděodobost, že eovost a y a t k t c F t,k t a Y a latí a A současě, e ova. a,..., a t... báze A, A :=a t a t latí A ={a : A d=a, d R t } víme: A y A ~N t 0, c A A }ezávslé A Y A ~W t k, A A Hotellgova statstka: =k ca y A A Y A A y A k t víme: ~F k t t,k t cetálí P { A y A c k t t A Y A A y A }= F t, k t ktcká hodota volíme akob zlemmatu =: c zlemmatu 3

32 Použeme lemma: P {[A y A d] d B d, d R t }= a= A d obíhá A, když d obíhá R t P { [ y a] t F t,k t a Y a, k t c a A} = Odmocím tvzeí věty. ebol P { a y a a Y a Důsledek: k t t c F t, k t, a A } = Nechť x,..., x e áhodý výbě z N,, tedy x~n, a W = x xx x ~W,. Víme, že x,w sou ezávslé, t. c=, k=, vol A =R, t. t=. { Potom P a x a F, a W a, a R =. Použtí: smultáí tevaly solehlvost o a = I a x± a F, a a W okyí skutečé hodoty současě a R smultáí testy hyotéz H a 0 : a =a 0, a R Pozámka: s testovým kté F a = a x a 0 a W a a t. F a F,... zamítám H 0 současě } s avděodobostí maí solečou hladu solehlvost, Je možé acovat s výběovou vaačí matcí S= W ebo s Wshatovou matcí W = S. 3

33 II. esty hyotéz a oblast solehlvost ř ezámém x ~N, ezávslé (áhodý výbě), ezámé x= x, W = x xx x, x,w ezávslé ) H 0 : = 0 Hotellgův test 0 = x 0 W x 0 F := 0 = x 0 W x 0 ~ H 0 F, FF,... zamítáme H 0 Pozámka: Za alteatvy H : 0 má F ecetálí F, est oměem věohodostí = max L 0, max, kde W 0 e L, = e = = ± x W 0 W ±x = W W 0 x 0 x 0 =W x 0 x 0 latí: l ~ dm dm dm... očet aametů v eomezeé věohodost dm... očet aametů ve věohodost omezeé hyotézou zde dokážeme ozděleí učt řesě: = W W 0 = W W x 0 x 0 = W W I W x 0 v = x 0 W x 0 = 0 Hottelogov statstky (v ředosledí ovost sme využl vztahu Iv v =v v ) 0 víme: ~ } ezávslé odtud: = 0 ~ ezávslé Pozámka: 0 = W x 0x 0 W x 0 W W... test oměem věohodostí e fukcí =Beta, eobsahue vez W Oblast solehlvost o { m R : x m W x m F, } elsod se středem x, osy sou učey vlastím vektoy W = 33

34 ) Smultáí hyotézy o složkách ř zamítutí H 0 : = 0 v bodě ) H 0 : = 0, =,...,, ř zachováí ůvodí hlady, t. smultáí testy Bofeo: -ozměé testy a řísěší hladě F B = X 0 = X o F W s,... zamítáme H 0, =,..., ekvvaletě B = F B = x 0 s t... zamítáme H 0 smultáí tevaly solehlvost o : X ± s t ekvvaletě X ± s, F Scheffé testueme: H a 0 : a =a 0 volíme: =a =0,...,0, a tá ozce,0,...,0 t. H 0 : = 0, =,..., F S = X 0 F s,... zamítáme H 0 smultáí teval solehlvost: X ± s F, Pozámka: Scheffého tevaly sou obecě delší ež Bofeoho. Měly by se oužít, okud ředem evíme, kolk leáích kombací a esektve kolk složek budeme chtít testovat. Pozámka: Pokud H 0 ezamítáme o žádé a řesto zamítáme H 0, ak e říčou eřatelá kombace složek. ) asfomace Hottelgovy statstky H C 0 : C =C 0, kde C q C = C x C 0 C W C C x C 0 latí: F c = C c q q ~H 0 Fq, q cetálí C F c F q, q... zamítáme H 0 C =I q O q q q test vích q složek (kolv smultáí) 34

35 t. C 0 0 = matce kotastů 0 0 H 0 C : =, =,..., ebol = =...= C q =I q I q... test symete, o = q H 0 C : = q, =,...,q v) Poováí dvou ezávslých áhodých výběů x,...,x ~N, ř shodě vaačích matc x,...,x ~N, } H 0 : = x x ~ H 0 N 0, W W =:W ~W, } ezávslé = c= 0 = x x W x x F= 0 = FF,... zamítáme H 0 Pozámka: Pokud x x ~ H 0 N 0, elze řeít a solečou matc W Pokud = =:, ak e oztyl steým zůsobem ako výše. smultáí testy složek ř zamítutí H 0 : = x x W x x s Wshatovým ozděleím a e možo sestavt W, 0,F t. H 0 : =, =,..., Boffeo: edoozměé testy = a řísěší hladě F B = X X F s,... zamítáme H 0 Scheffé:, F S = X X F W,... zamítáme H 0 kde s = W 35

36 H 0 : = ř eshodě vaačích matc a ř ůzém ozsahu Poblém: Nelze řeít a Hottelga a a F-ozděleí. Asymtotcký řístu:, K =x x S S x x ~ smultáí testy H 0 : =, =,..., X Scheffé: K = X Bofeo: K s s... zamítáme... zamítáme H 0 H 0 Poováí dvou závslých výběů (áový test) uvažu ozdíly z :=x x, =,..., dle ) testu H 0 : z =0 ebo X :=X X =x, x, x =, tasfomace Hottelga dle ) s matcí C =I I test symete: =, =,...,, ebol H 0 : = 36

37 esty vaačí matce v) H 0 : = 0 test oměem věohodostí = L, 0 L, = 8. LEKCE 0 ex{ st [ 0 W ]} W ex { st [ W W ] = 0 W ex { st 0 W } e K := l = l 0 W st 0 W l e latí: K~ dm dm dm= = = 3, dm = Pozámka: Př malém ozsahu výběu se testové ktéum kostatou. secálě H 0 : =Dag... test dagoalty t. H 0 : P=I... koelačí matce K = l R ~ odvozeí: 0 =Dag{ 0,..., 0 } l }= 0 = Dag{W,...,W } dagoálí vky W Dag {W } W DagW = R = R 0 W = výběová koelačímatce 0 ex{ st 0 e W W } K zde, u dalších testů ásobí zřesňuící st 0 W =st R= K = l R l = l l R l = l R = 37

38 secálě H 0 : = I... test sféčost K= l W l st W ~ odvozeí: 0 = I = W = st W, = 0 = I 0 W = W W = st W st 0 W = st W = st W K= l[ st W l = l l st W l W l = l W ] st W l W secálě H 0 : =I, t. 0 =I K ~ v) H 0 : = 0 = 0 test oměem věohodostí: K '=Kx 0 0 x 0 ~ 3 dm =0 = x = v) ověřeí ezávslost mez skuam oměých x x, va x= s s, =s H 0 : = 0 s test oměem věohodostí, t. x, x sou ezávslé = L, L, W L, =...= W W kde W l l = = W = = l x x l l x x x x x l x,l=, W K = l = l W W dm= 3, dm = s dm dm= s ~ s středí hodoty oztyly s s kovaace = 3 s 38

39 v) oováí dvou ezávslých výběů x ~ N,, =,...,, ezávslé x ~ N,, =,...,, ezávslé} ezávslé H 0 : = =: okud ezamíteme H 0, můžeme testovat shodu středích hodot dle v) ř steých vaačích matcích test oměem věohodostí: = W W = L,,, L,,, =...= S ' S ' S' kde W =W W, S'= W, S'... ML-odhady K = l ~ W, 39

40 III. MEODA HLAVNÍCH KOMPONEN PC, PCA... Pcal Comoets (Aalyss) Metoda hlavích komoet e učea k edukc fomace. Násto: Sektálí ozklad o eálou symetckou matc B=P P = P = B, kde =Dag {,..., },... sou vlastí čísla B =,...,... otoomálí vlastí vektoy B, t. k = k, t. P P=P P =I Pozámka: ) symetcká matce má eálá vlastí čísla ) B e.s.d. 0 hb= =...= =0 ) B e.d. 0, hb= v) Pokud e vlastí číslo m-ásobé, ak mu odovídá m vlastích vektoů z R m učey edozačě, lze volt otoomálí.. Nesou Pomocé lemma: B symetcká s vlastím čísly.... Potom ) d B d max d 0 d d =max d B d= d = agmax... d =... vlastí vekto ) d B d m d 0 d d =m d B d= d = agm...d =... vlastí vekto ) d B d max d: d d d =max d B d= d = =,..., d =0 =,..., agmax... d =... vlastí vekto v) d B d m d: d d d = m d B d= d = =,..., d =0 =,..., agm...d =... vlastí vekto v) max d,..., d d d k = d B d = d B d = = = max d d d,..., d d dk= k agmax...d,...,d =,..., 40

41 ) d : d= c =,...,... otoomálí báze R, k = k B= l l l l= d B d d d =... sektálí ozklad c l l l l k c k c k k = c k k c c k l l l k k l = c c k k k této hodoty e dosažeo o c =, c =...=c =0, tz.: d = ebo obecě: c =a, c =...=c =0, tz.: d =a v) d = k= d d k l= c k k, =,..., d = c k } = k = c l c kl =0, k C =c k otoomálí řádky dolíme C =c k otoomálí řádky t. latí C C=C C =I... otoomálí řádky slouce t. c k =, = k= C :=c k latí: = c k = k= d B d = = = c k = c k = c k = = k= k= = k c! k = k c k = k= k= = koefcety u k max evětším vlastím číslům řřaď evětší možé koefcety c k = c k = = ON, za odmíky k= = c k = vím vlastím číslům dáme koefcet ove, ostatím ove 0 tedy d B d k = k= ovost ř volbě: c =, =,...,, c k =0, k, k=,..., tz. d = 0 C = 0 stačí volt, aby ) C byla otogoálí, t. otoomálí řádky (a slouce) ) c k =0, k,k 4 c c c c =

42 9.LEKCE Úloha o metodu hlavích komoet: ahadt x=x,..., X meším očtem oměých (latetích, skytých), kteé by co evěě osovaly ůvodí soubo a to ve smyslu zachováí vaačí stuktuy. Postu: Omezíme se a leáí kombace ůvodích oměých. x y = D x, Nový soubo oměých y=y,...,y budeme vytvářet ostuě, tak aby se vyčeávalo maxmum zbývaící vaablty v x. Alteatva: Zvolt ový souřadcový systém, tak aby se zedodušla vaačí stuktua. Postu: otogoálí tasfomace a dagoálí stuktuu souřadce = hlaví osy elsodu= vlastí vektoy vaačí matce okud sou vlastí čísla ůzá, e řešeí edozačé otože chceme méě Y ež X, echal bychom e Y x=x,..., X... áhodý vekto, eředokládá se, že e omálě ozděleý Bez úmy a obecost ředokládeme, že E x=0 va x=... symetcká, oztvě semdeftí sektálí ozklad: = =P P, kde... 0 sou vlastí čísla matce, =,..., sou otoomálí vlastí vektoy matce a =Dag {,..., }. P P =P P= I Defce: Náhodou velču Y := x azveme -tou hlaví komoetou, =,...,. 4

43 Věta: va Y =, =,...,. va Y =va x= = k= k = k k k = = Pozámka: Jestlže h=m, tak osledích m hlavích komoet sou kostaty skoo stě, eboť m =...= =0. edy va Y m =...=va Y =0. Věta: Hlaví komoety sou ekoelovaé. cov Y,Y k =cov x, k x= k = l= Věta: Po hlaví komoety latí: ) max va c x=va Y = c = ) va c x=va Y = ) v) m c = max c = c,..., va c x=va Y = max c = c c k = k =,..., = Vz. omocé lemma. Věta: vac x= = Nechť h=m. Potom = = va Y = = m va X = va Y. = va X =st =st P P =st P P = Pozámka: st = = I l l l k = k = m = = va X... mía celkové vaablty v x. Přísěvek -té komoety: va Y = va X st 0,. k k= m = va Y = Obvykle se uvažue ěkolk evětších hlavích komoet. Naříklad aby vyčealy 60-80% celkové vaablty. 43

44 Neleší leáí edkto (NLP) o x založeý a y =D x x áhodý vekto, E y x y =0, va x y = D D D D víme, že eleší leáí edkto e tvau: x =E x y= D x= D D D D x... leáí egesí fukce vlastost NLP ezávsí a omaltě ezduálí oztyl: va x x =va x y=d x= D D D D =: míy řesost edkce: st = = ebo = k k? Jak volt D - souvslost s hlavím komoetam Věta: Nechť h=m. Pak st abývá mma, estlže áhodé velčy d x, =,..., sou ekoelovaé a každá z ch e leáí kombací vích hlavích komoet, t. d x= k= Povedeme o stou D =d d c k Y k = k= c k k x, =,...,, kde ) st =st st D D D D = = C =c k e eguláí. D D D D = =! max D =! m ukážeme, že se stačí omezt a ekoelovaé d x, =,...,, s edotkovým oztyly = cov X, D xva D x covd x, X D D echť hd D = =vad x...symetcká, oztvě semdeftí sektálí ozklad: D D =U M U D D =U M U defu: :=U D x... leáí tasfomace z I I E z=0, va z=u D D U =U U M U U =M... dagoálí t. z má ekoelovaé složky Z,...,Z cov X, z=cov X,U D x= D U D U M U D = covx, zva z covz, X cov X, z D 44

45 se ezměí, estlže Z c Z, c 0, eboť koefcety c se vykátí volíme c =, =,...,, kde M=Dag{,..., }, tedy va z=i lze tedy uvažovat: va D x=d D =I ) echť m=, t. = = k= d k d k oložíme e := d otom max e e k = k k= má lou hodost = d k k e vzlemma v k e k = k= a = D D = d = k k= d k d k = max d d k = k k, kde... sou vlastí čísla, e,...,e... vlastí vektoy, e = a d = e = ) za d lze římo bát, eboť cov x, k x= k = k koefcet emá vlv a ř volbě d = : d x= x=y... -tá hlaví komoeta D =, D =,..., =: P v) maxmum v e ověž dosažeo o C D, kde C e eguláí, eboť hc D D C =hd D = D D D D = D C C D D C C D = secálě o D =P ak C D =C P =: D d = c k k k= d x= k= c k k x= c k Y k k=... leáí kombace vích hlavích komoet v) m m hlavích komoet sou kostatí skoo stě okud m, tak vezm vích m hlavích komoet a dolň m kostat Pozámka: Aalýza hlavích komoet e vhodá, okud sou všechy složky edotkách. Pokud esou, může se oužít omováí U = X X = X X va X s ovede s koelačí matcí R amísto kovaačí matce S. Pozo: Změou měřítka se měí hlaví komoety. x měřey ve steých a aalýza se 45

46 Defce: Komoetí skóe o -tý obekt Y = x x, =,...,; =,...,. Iteetace hlavích komoet: Vzáemě ezávslé, zobecěé, skyté vlvy, kteé vyvolávaí vaabltu a ovlvňuí kovaačí stuktuu oměých. Využtí metody hlavích komoet v ých metodách: ) otogoalzace oměých v eges ) ozbo ostoového ozložeí dat ve shlukové aalýze 3) omocá metoda ve faktoové aalýze 46

47 IV. KANONICKÉ KORELACE CC... Caocal Coelatos Pomocé lemma: Nechť A,B sou symetcké matce řádu, B e oztvě deftí. Ozač... vlastí čísla B A, v,...,v odovídaící vlastí vektoy. Potom ) max c c A c A c=max c Bc= c 0 c B c =, c =v ) m c c A c A c=m c Bc= c 0 c B c =, c =v ) max c,..., c c Bc k = k B A, B A B c A c = max = c,..., c c Bc k =0 o k = c A c maí steá vlastí čísla c B c = = B e oztvě deftí exstuí B,B,B symetcké ) c B c=c B B d=b c, c=b d c=:d d max c Bc= c A c=max d B A B d=... evětší vlastí číslo B A B d d= hlavích komoet) (vz. lemma u d e vlastí vekto B A B c =B d c e vlastí vekto B A, eboť B A c =B A B d =B B A B d = =B d = c, c =v ), ) bez důkazu 47

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky). Statstka. Základí pojmy Statstcký soubo - daá koečá, epázdá moža M předmětů pozoováí, majících jsté společé vlastost (událost, věc,.) Jedotlvé pvky této možy se azývají pvky statstckého soubou (statstcké

Více

8. Zákony velkých čísel

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

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

Více

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

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

Více

12. Regrese Teoretické základy

12. Regrese Teoretické základy Regese Jedím z hlavích úolů matematicé statistiy je hledáí a studium závislostí mezi dvěma či více oměými Závisle oměá se zavidla ozačuje Y a ezávisle oměé X,, X i,i Závislosti mezi Y a suiou oměých X

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

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

Více

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA P NOV PRVDĚPODOBNOT TTTK Lbor Žák P NOV Lbor Žák Vícvýběrové tsty - NOV NOV tsty s rovádí s omocí aalýzy roztylů NOV souhré tsty ro víc ěž dva výběry. NOV aramtrcká tstováí charaktrstk z zámých rozdělí

Více

Definice obecné mocniny

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

Více

Optimalizace portfolia

Optimalizace portfolia Optmalzace portfola ÚVOD Problémy vestováí prostředctvím ákupu ceých papírů sou klasckým tématem matematcké ekoome. Celkový výos z portfola má v době rozhodováí o vestcích povahu áhodé velčy, eíž rozložeí

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák Koelčí lýz Přpomeutí pojmů áhodá poměá áhodý vekto áhodý vekto m Náhodý výbě: po áhodou poměou : po áhodý vekto : po áhodý vekto : m m Přpomeutí pojmů - kovce Kovce áhodých poměých kovčí koefcet popsuje

Více

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

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

Více

nazveme číselným vektorem. Čísla a Definice. Vektor, jehož všechny složky se rovnají nule, se nazývá nulový vektor o r = (0, 0, 0,, 0).

nazveme číselným vektorem. Čísla a Definice. Vektor, jehož všechny složky se rovnají nule, se nazývá nulový vektor o r = (0, 0, 0,, 0). ČÍSELNÉ VEKTORY Defce Uspořádou -tc čísel = (,,, ) zveme číselým vektoem Čísl,,, jsou složky ebol souřdce vektou Přozeé číslo zýváme ozměem ebo tké dmezí vektou Defce Vekto, jehož všechy složky se ovjí

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekoomcká fakulta Semestrálí ráce S kua Jméa: Leka Pastorová, Davd arha, Ja Vtásek a Fl Urbačík Ročík: 0/06 Učtel: gr. Jří Rozkovec Obor: Podková ekoomka Datum:.. 06 Obsah

Více

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

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

Více

Kapitola 5.: Analýza rozptylu jednoduchého třídění

Kapitola 5.: Analýza rozptylu jednoduchého třídění Kaptola 5.: alýza ozptylu jedoduchého tříděí Cíl kaptoly Po postudováí této kaptoly budete umět - hodott vlv aktou o 3 úovích a vaabltu hodot sledovaé áhodé velčy - sestojt tabulku aalýzy ozptylu - detkovat

Více

Poznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech)

Poznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech) Pozámk k tématu Koelace a jedoduchá leáí egee (Téma eí ve kptech) Mějme data, ),...,(, ), kteá jou áhodým výběem z ějaké populace. Data ted pokládáme za ezávlé ealzace dvojce áhodých velč ( X, Y ). Půmě

Více

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

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

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

Více

Úvod do korelační a regresní analýzy

Úvod do korelační a regresní analýzy Úvod do korelačí a regresí aalýz Bude ás zajímat, jak těsě spolu souvsí dva sledovaé jev Příklad: vztah mez rchlostí auta a brzdou dráhou vztah mez věkem žáka a rchlostí v běhu a 60 m vztah mez spotřebou

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Matematka IV PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Lbor Žák Matematka IV Lbor Žák Regresí aalýza Regresí aalýza zkoumá závslost mez ezávslým proměým X ( X,, X k a závsle proměou Y. Tato závslost se vjadřuje ve tvaru

Více

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

Neuronové sítě. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Neuoové sítě Doc. RND. Iveta Mázová, CSc. Kateda teoetcké fomatky Matematcko-fyzkálí fakulta Uvezty Kalovy v Paze Neuoové sítě Asocatví pamět BAM a Hopfeldůvmodel Doc. RND. Iveta Mázová, CSc. Kateda teoetcké

Více

20. Kontingenční tabulky

20. Kontingenční tabulky 0. Kotigečí tabulky 0.1 Úvodí ifomace V axi e velmi častá situace, kdy vyšetřueme aedou dva statistické zaky, kteé sou svou ovahou diskétí kvatitativí( maí řesě staoveý koečý očet všech možostí ); soité

Více

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

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

Více

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

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

Více

a my chceme data proložit nějakou hladkou funkcí, která by vystihovala hlavní vlastnosti dat, ale ignorovala malé fluktuace a nepřesnosti.

a my chceme data proložit nějakou hladkou funkcí, která by vystihovala hlavní vlastnosti dat, ale ignorovala malé fluktuace a nepřesnosti. Vyováváí dat Naše pozoováí jsou dáa tabulkou čísel, kde y y y i často bývají časové údaje, a my chceme data položit ějakou hladkou fukcí, kteá by vystihovala hlaví vlastosti dat, ale igoovala malé fluktuace

Více

Analytické modely systémů hromadné obsluhy

Analytické modely systémů hromadné obsluhy Aalytcé odely systéů hroadé obsluhy ředěte teore hroadé obsluhy Kedallova lasface - ty SHO: X / Y / c / d / X ty stochastcého rocesu, terý osue říchody Y ty stochastcého rocesu terý osue délu obsluhy c

Více

9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304

9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304 935 Koelace Předpoklad: 9304 Zatím jsme se zabýval vžd pouze jedím zakem, ve statstckém výzkumu jsme však u každého jedotlvce (statstcké jedotk) sledoval zaků více Učtě spolu ěkteé zak souvsí (apříklad

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

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

Více

Analytická geometrie

Analytická geometrie MATEMATICKÝ ÚSTAV Slezská uverzta Na Rybíčku, 746 0 Opava DENNÍ STUDIUM Aalytcká geometre Téma 3.: Aí zobrazeí Dece 3.. Zobrazeí aího prostoru A do aího prostoru A se azývá aí zobrazeí, estlže má ásleduící

Více

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model EKONOMETRIE 9. předáška Zobecěý lieárí regresí model Porušeí základích podmíek klasického modelu Metoda zobecěých emeších čtverců Jestliže sou porušey ěkteré podmíky klasického modelu. E(u),. E (uu`) σ

Více

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP Náhodý vektor PRAVĚPOOBNOS A SAISIKA Lbor Žák SP Náhodý vektor Lbor Žák Náhodý vektor přpomeutí pomů z SP V prví část kurzu SP s rozšíříme pomy o áhodém vektoru z SP: Nechť e áhodý vektor eho složky:

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

SP NV Normalita-vlastnosti

SP NV Normalita-vlastnosti SP - - NV Normala-vlasos Přpomeuí vlasosí Normálího rozděleí Charakerscká fukce Lévyho-Ldebergova věa - cerálí lmí věa -rozměré ormálí rozděleí -rozměré ormálí rozděleí Přpomeuí vlasosí Normálího rozděleí

Více

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

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

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

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

Více

n. Často může znak nabývat jen určitého počtu r různých hodnot; tyto hodnoty znaku označíme symboly x, x,..., x.

n. Často může znak nabývat jen určitého počtu r různých hodnot; tyto hodnoty znaku označíme symboly x, x,..., x. . STATISTIKA Statistika zkoumá evy a dostatečě ozsáhlém soubou říadů a hledá ty vlastosti evů, kteé se oeví až v soubou říadů a e a edom říadě. Tyickým říkladem e ůmě zámek ve škole z daého ředmětu, ůměá

Více

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

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

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národí iformačí středisko ro odoru kvality Testováí zůsobilosti a výkoosti výrobího rocesu RNDr. Jiří Michálek, Sc Ústav teorie iformace a automatizace AVČR UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI 3 UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI

Více

20. Eukleidovský prostor

20. Eukleidovský prostor 20 Eukleidovský prostor V této kapitole budeme pokračovat ve studiu dalších vlastostí afiích prostorů avšak s tím rozdílem že místo obecého vektorového prostoru budeme uvažovat prostor uitárí Proto bude

Více

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

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

Více

Ing. Vladimíra Michalcová, Ph.D. Katedra stavební mechaniky (228)

Ing. Vladimíra Michalcová, Ph.D. Katedra stavební mechaniky (228) Stavebí statka - vyučující Dooručeá lteratura Ig. Vladmíra chalcová, h.d. Katedra stavebí mechaky (228) místost: LH 47/ tel.: (59 732) 348 e mal: vladmra.mchalcova@vsb.c www: htt://fast.vsb.c/mchalcova

Více

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

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

Více

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

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

Více

Téma 6: Indexy a diference

Téma 6: Indexy a diference dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Více

rovinná soustava sil (paprsky všech sil soustavy leží v jedné rovině) rovinný svazek sil rovinná soustava rovnoběžných sil

rovinná soustava sil (paprsky všech sil soustavy leží v jedné rovině) rovinný svazek sil rovinná soustava rovnoběžných sil 3.3 Obecé soustav sl soustava sl seskupeí sl působících a těleso vláští případ: svaek sl (papsk všech sl soustav se potíaí v edo bodě) soustava ovoběžých sl (papsk všech sl soustav sou aváe ovoběžé) ová

Více

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

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

Více

Testování statistických hypotéz

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

Více

8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY 8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY 8 Tvorba eleárího regresího modelu Postup tvorby eleárího regresího modelu se dá rozčlet do těchto kroků: Návrh regresího modelu Obvykle se jako eleárí regresí model používá

Více

Spolehlivost a diagnostika

Spolehlivost a diagnostika Spolehlvost a dagostka Složté systémy a jejch spolehlvost: Co je spolehlvost? Vlv spolehlvost kompoetů systému Návrh systému z hledska spolehlvost Aplkace - žvotě důležté systémy - vojeské aplkace Teore

Více

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

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

Více

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x), a) Vyslovte a dokažte Liouvillovu větu o šaté aroximovatelosti algebraického čísla řádu d b) Defiujte Liouvillovo číslo c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je trascedetí 2 a) Defiujte

Více

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru Lekce Normálí rozděleí v rově V této lekc se udeme věovat měřeí korelačí závslost dvojce áhodých velč (dvousložkového áhodého vektoru) Vcházet udeme z ormálího rozděleí pravděpodoost áhodého vektoru v

Více

Metoda hlavních komponent

Metoda hlavních komponent d d Víceozměná data Metoda hlavních komonent Václav Adamec vadamec@mendelucz Extenze unvaetních dat na více oměnných () Datová matce: n x Hodnot oměnných získán z jednoho subjektu () Předoklad závslostí

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

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

Více

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic.

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic. temtk I část I Determty mtc řádu Determty mtc řádu Cíle Cílem ktoly je zvládutí řešeí ermtů čtvercových mtc Defce Determtem (řádu ) čtvercové mtce řádu jejímž rvky j jsou reálá (oř komlexí) čísl zýváme

Více

14. Korelace Teoretické základy korelace Způsoby měření závislostí pro různé typy dat

14. Korelace Teoretické základy korelace Způsoby měření závislostí pro různé typy dat 4. Korelace 4. Teoretcké základy korelace 4. Způsoby měřeí závslostí pro růzé typy dat Př prác se statstckým údaj se velm často setkáváme s daty, která jsou tvořea dvojcem, trojcem hodot. Složky takovýchto

Více

8. Analýza rozptylu.

8. Analýza rozptylu. 8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,

Více

Téma 3: Popisná statistika

Téma 3: Popisná statistika Popá tatta Téma : Popá tatta Předáša 7 Záladí tattcé pojmy Pojem a úoly tatty Statta je věda, teá e zabývá zíáváím, zpacováím a aalýzou dat po potřeby ozhodováí. Zoumá tav a vývoj homadých jevů a vztahů

Více

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák Korelačí aalýza Přpomeutí pojmů áhodá proměá áhodý vetor áhodý vetor Náhodý výběr: pro áhodou proměou : pro áhodý vetor : pro áhodý vetor : Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých proměých ovaračí oefcet

Více

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci Pravděpodobostí model doby setrváí miistra školství ve fukci Základí statistická iferece Data Zdro: http://www.msmt.cz/miisterstvo/miistri-skolstvi-od-roku-848. Ke statistickému zpracováí byla vzata pozorováí

Více

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

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

Více

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

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

Více

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

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

Více

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

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

Více

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad . Časové řad.. Pojem a klasfkace časových řad Specfckým statstckým dat jsou časové řad pomocí chž můžeme zkoumat damku jevů v čase. Časovou řadou (damcká řada, vývojová řada) rozumíme v čase uspořádaé

Více

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

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

Více

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

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

Více

IV. MKP vynucené kmitání

IV. MKP vynucené kmitání Jří Máca - katedra mechaky - B35 - tel. 435 4500 maca@fsv.cvut.cz IV. MKP vyuceé kmtáí. Rovce vyuceého kmtáí. Modálí aalýza rozklad do vlastích tvarů 3. Přímá tegrace pohybových rovc 3. Metoda cetrálích

Více

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

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

Více

Finanční management. Co je inflace? Reálný a nominální diskont. Zahrnutí inflace do výpočtu NPV

Finanční management. Co je inflace? Reálný a nominální diskont. Zahrnutí inflace do výpočtu NPV Fačí maageme Zahuí flace do výpoču NPV Co je flace? defce měřeí pomocí CPI, PPI, defláou eálá a omálí velča měřeí v peěžích jedokách ebo v kupí síle běžé a sálé cey Reálý a omálí dsko zaedbáme-l daě (Fshe):

Více

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

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

Více

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

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobýváí zalostí Doc. RND. Iveta Mázová CSc. Kateda teoetcé fomat Matematco-fzálí faulta Uvezt Kalov v Paze Dobýváí zalostí Předzpacováí dat Doc. RND. Iveta Mázová CSc. Kateda teoetcé fomat Matematco-fzálí

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec Směrice /0 Statitické vyhodocováí dat, verze 3 Verze 3 e hodá ůvodí Směricí /0 verze, za čl..3 e vlože ový odtavec. Statitické metody ro zkoušeí zůobiloti Statitická aalýza oužívaá ro aalýzu výledků zkoušky

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení

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

Více

Matematická analýza I

Matematická analýza I 1 Matematická aalýza ity posloupostí, součty ekoečých řad, ity fukce, derivace Matematická aalýza I látka z I. semestru iformatiky MFF UK Zpracovali: Odřej Keddie Profat, Ja Zaatar Štětia a další 2 Matematická

Více

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány

Více

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,

Více

P. Girg. 23. listopadu 2012

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

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uivezit lov v Pze Pedgogiká fkult SEMINÁRNÍ PRÁCE Z POLYNOMICÉ ALGEBRY ZVOLENÝ POLYNOM / CIFRI Zdáí: Zvol olyom f ( x) stuě 6 tkový y 6 f ( ) { 87868}. Uči všehy kořey s ásoostí. Vyováí: Zdáí vyhovuje

Více

Vztahy mezi základním souborem a výběry. Základní pojmy a symboly. K čemu to je dobré? Výběrové metody zkoumání

Vztahy mezi základním souborem a výběry. Základní pojmy a symboly. K čemu to je dobré? Výběrové metody zkoumání K čemu to je dobé? Obvyklým případem při zpacováí homadých jevů je, že máme poměě malý počet pozoováí ějaké veličiy a chceme učiit závěy o tom, co bychom obdželi, kdybychom měli pozoováí mohokát více.

Více

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

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

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testováí statstckých hyotéz Př statstckých šetřeích se často setkáváme s roblémy tohoto druhu () Máme zjstt, zda dva daé vzorky ocházejí z téhož ZS. () Máme rozhodout, zda rozdíly hodot růměrů (res. roztylů)

Více

Kapitola 4 Euklidovské prostory

Kapitola 4 Euklidovské prostory Kapitola 4 Euklidovské prostory 4.1. Defiice euklidovského prostoru 4.1.1. DEFINICE Nechť E je vektorový prostor ad tělesem reálých čísel R,, : E 2 R. E se azývá euklidovský prostor, platí-li: (I) Pro

Více

plynné směsi viriální rozvoj plynné směsi stavové rovnice empirická pravidla pro plynné směsi příklady na procvičení

plynné směsi viriální rozvoj plynné směsi stavové rovnice empirická pravidla pro plynné směsi příklady na procvičení lyé směs válí ovo lyé směs stavové ove emá avdla o lyé směs řílady a ovčeí Směs lyů eálé a deálí hováí eáměší vtahy: magatův áo: m...,, m Daltoův áo:...,,, Směs lyů válí ovo B C... R m m R B SISICKÁ ERMODYMIK:

Více

Nalezení výchozího základního řešení. Je řešení optimální? ne Změna řešení

Nalezení výchozího základního řešení. Je řešení optimální? ne Změna řešení Sipleová etoda: - patří ezi uiverzálí etody řešeí úloh lieárího prograováí. - de o etodu iteračí, t. k optiálíu řešeí dospíváe postupě, krok za kroke. - výpočetí algoritus se v každé iteraci rozpadá do

Více

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

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

Více

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

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

Více

Výpočet planetových soukolí pomocí maticových metod

Výpočet planetových soukolí pomocí maticových metod Česé Vysoé Učeí Techcé v ze Fult stojí Techcá 4, h 6, 166 07 Výočet letových souolí omocí mtcových metod Výzumá záv áce byl odoová Výzumým cetem Josef Bož Záv č.: Z 02-07 Auto: Gbel Achteová Se, 2002 1

Více

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

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

Více

Měření závislostí. Statistická závislost číselných znaků

Měření závislostí. Statistická závislost číselných znaků Měřeí závslostí Statstcká závslost číselých zaků - závslost dvou velč lze vádřt ako ech fukčí vztah vzorcem, taulkou hodot příslušé fukce eo grafck; - mez zak zkoumaých evů zšťueme estec příčé (kauzálí

Více

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

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

Více