PŘEDPOKLADY A PODMÍNKY TVORBY EKONOMETRICKÝCH MODELŮ

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "PŘEDPOKLADY A PODMÍNKY TVORBY EKONOMETRICKÝCH MODELŮ"

Transkript

1 PŘEDPOKLDY PODMÍNKY TVORBY EKONOMETRICKÝCH MODELŮ Eoomete jo tedcpláí věd Defováí eoomete L.R. Kle dlší eoometové Předpold po ozvoj eoomete Metod tvo lýz eoometcých modelů Defováí EM Stttcá duce lýz EM Ifomčí záld Údje, fomce Čleěí gegce dt Ifomčí tém Chtet eoometcého modelu Mtemtcá fuce Jedoftoové model dtví tp fucí Multpltví tp fucí

2 Víceftoové model dtví tp fucí Multpltví tp fucí Dvouftoový model - příld Metod mmálích čtveců MMČ gf lgecý výz MMČ polomcá fuce Nomálí ovce Jedoduchá leáí fuce Polom -tého tupě Víceftoová mocá fuce Fuce víceftoové závlot Rozld empcého ozptlu Chtet oelce Ide oelce Koefcet oelce Vol vvětlujících poměých Metod potupého přdáváí Metod tupňovté egee Koová metod Koová metod upředu Koová metod zpětě Vužtí ftoové lýz

3 EKONOMETRIE jo tedcpláí věd Eoomete je hčí dcplou mez eoomí tttou. Eoome je věd o tom, j polečot vužívá omezeé (vzácé) zdoje výoě užtečých ttů j tto tt ozděluje mez ůzé up vých čleů. Sttt je věd, teá z vtttvího hled zoumá homdé polečeé jev. Defováí EKONOMETRIE O eoomet e mluví od. let mulého toletí. Je důledem vužíváí mtemt ttt v eoomcé teo. Zldtelé eoomete: FRISCH, SCHUMPETER, TINBERG. LWRENCE ROBERT KLEIN (pofeo pelváé ofodé uvetě, otel Noelov ce z ou 98, uto h Tetoo of Ecoometc (95) Itoducto to Ecoometc (966) Eoomete je odvětví eoome zývjící e vtfcí vzthů zoumých poě eoomcou lýzou. Jde o tttcý odhd pmetů jejch výzmot v eoomco mtemtcých modelech.

4 Předchůdc: o HENRY SCHULTZ lýz poptáv o PUL DOUGLS měřeí podučích fucí o JOEL DEN měřeí áldových fucí o VSILIJ LEONTIEV lýz mezodvětvových vzthů o VILFRED PRETO teoe důchodového ozděleí o JN TINBERGEN otuce moeoomcých modelů o RGNR FRISCH řešeí polému multolet Notelé Noelov ce z eoom z o Clve W. J. Gge, tý ttt eoomet, pofeo z Uvet of Clfo S Dego (z metod lýz eoomcých čových řd e polečým ted - otegce čových řd) Roet F. Egle, mecý ttt eoomet, pofeo z New Yo Uvet (z metod lýz eoomcých čových řd čově pomělvou voltltou) Podle Velého lovíu učého, DIDEROT, Ph 999: EKONOMETRIE věd zývjící e vtfovtelým polém eoome; je tézou eoomcé teoe jejích metod, hopodářých ttt tttcé teoe odhdů tetů.

5 Předpold po ozvoj eoomete vužíváí eoometcých modelů ozvoj eoomcé teoe (moeoome, moeoome) ozvoj mtemtco tttcé metodologe (pvděpodoot, leáí lge, ltcá geomete, devce tegál, chtet úově vlt, egee oelce, tttcý odhd, tetováí hpotéz, lýz čových řd) ozvoj fomčích témů jejch plulá ovce zezpečeí modeí výpočetí techou ověřováí modelů v eoomcé p výchov vlfových odoíů V odoí oclmu je podučí áldové fuce (Kt Rg, Lotšo, moš, Svood ČSSR,). V oučém odoí tží eoom e omě podučích modelů upltňují eoometcé model pojeé them (model poptáv, íd, tží ovováh, mmlzce tže č zu, pod.). Výzmé jou model zložeé modelováí čových řd (ted, clcé olíáí).

6 METODIK TVORBY NLÝZY EKONOMETRICKÝCH MODELŮ ) Defováí EM: lýz polému cílem vtfce vzthů, tj. pochopeí věcé podtt polému zjštěí elevtích dt učeí závle poměé výě ezávle poměých (počet, tupeň gegce, vloučeí duplct, ) Specfce modelu v mtemtcé fomě vol tpu fuce z hled věcého fomálího výpočet oétí ovce modelu ) Stttcá duce: tttcý odhd - modelu jo celu tet. tt. půzot - pmetů modelu - chtet oelce ) lýz EM: ověřeí eálot ptcé tepetce výpočet odvozeých chtet celové vhodoceí (včetě eoomcého)

7 INFORMČNÍ ZÁKLDN o modelové eltě Údje detfce, vltot (chováí) pvu Ifomce ouvlot ozhodovcím poceem Čleěí: čové, potoové, věcé teí, eteí moeoomcé, moeoomcé vlttví, vtttví eteztí, teztí půřezové, čové (úeové, omžové) pmáí, eudáí gegce: hechcá, věcá, v če Ifomčí tém omple ěol čotí (ě fomcí, jejch přeo uchováváí, zpcováí,, pezetce, dtuce) Výzm pojeí fomčí záld výpočtovým opecem upltěí počítčů utomtzové tegové fomčí tém

8 CHRKTERISTIK EKONOMETRICKÉHO MODELU Mtemtcá fuce (vjádřeá jedou ovcí eo témem ovc) vtfující eoomcé vzth př učtém tup tce elt. f (,,,,ε ) K de: závle poměá ezávle (vvětlující) poměé [ přčemž:,,, ] ε áhodá lož (ezduum) EM f (,, K, ) přčemž: empcá hodot ε teoetcá hodot Tp fucí: jedoduché, víceáoé leáí, eleáí dtví, multpltví, emmultpltví

9 JEDNOFKTOROVÉ MODELY dtví tp fucí: leáí (přím) vdtcý (pol.t.) ucý (pol.t.) lomeý.t. (hpeol.t.) lomeý.t. (hpeol.t.) odmocý log logtmcý Multpltví tp fucí: ( log log log ) epoecálí ( log log log ) mocý

10 VÍCEFKTOROVÉ MODELY dtví tp fucí: leáí leáí tecí vdtcý vdtcý tecí Itece mohou ýt vjádře eje jo áoe poměých v leáím vjádřeí j, le v ůzých jých vztzích, jo př. j, j, j pod. Multpltví tp fucí: epoecálí mocý K,,, K K c c c K K,,, d d d c c c K K K K ( ) log log log log log K K ( ) log log log log log K

11 Př.: DVOUFKTOROVÝ MODEL Y f ( X, ) X de: Y. výo plod X hutot zec X hojeí Jedoftoové vzth: Y f ( ) X Y f ( ) X hutot zec hojeí c Dvouftoový model: B B B B

12 METOD MINIMÁLNÍCH ČTVERCŮ Závle poměá Y (hodot závle poměé (,,, ) ( ) m Podmí: dtví tp fuce Pltí po fuce leáí eleáí, jedoduché víceáoé.

13 METOD MINIMÁLNÍCH ČTVERCŮ Předpold: dtví tp fuce multpltví tp logtmováí Polomcá fuce - ejčtější tp modelu F F F F K F de: hledé pmet F F, F, F, F fuce ezáv. pom. poté ezámých pmetů Po uvedeý tp fuce ted pltí ( F ) m Výz má ýt mmálí, tz. že pví pcálí devce podle všech pmetů jou ov ule. dσ d F F F F ( F ) F F Oecé vjádřeí outv omálích ovc o ezámých pmetech.

14 Př.: NORMÁLNÍ ROVNICE Jedoduchá leáí egeí fuce (přím): outv omálích ovc (oecě) Rovce egeí přím: Fuce ezávle poměé v ovc přím př pmetech: F, F Dozeí do oecé ovce: outv omálích ovc po výpočet pmetů egeí přím F F ( ) ( )

15 Př.: NORMÁLNÍ ROVNICE Polom -tého tupě jedoduché oelčí závlot Soutv omálích ovc: K K K 4 K K M

16 Př.: NORMÁLNÍ ROVNICE Víceftoový model vjádřeý mocou fucí (tzv. Co-Douglovou fucí)... e převede logtmováím dtví tv log log log log... log p e vvodí outv omálích ovc. Npř. dvouftoová mocá fuce outv omálích ovc : log log log log )(log ) log log (log ) (log (log )(log ) (log )(log ) log log (log )(log ) (log )

17 Př.: NORMÁLNÍ ROVNICE Víceftoová závlot vcházející z ůzých jedoduchých dílčích vzthů Nomálí ovce: 4

18 ROZKLD EMPIRICKÉHO ROZPTYLU Empcý ozptl lze ozložt oučet ozptlu teoetcého ozptlu ezduálího: ( ) ( ) ( ) V molcé fomě je ozld ozptlu vjádře jo ( ) v v v, ep. Př výpočtu deu detemce ohledem podíl lože empcém ozptlu mohou tt tř možot: ) v, tže v v (- ) Jde o lmtí přípd, d je ezávlé, tže egeí čou je přím ovoěžá oou. Jde o ezávlot. ) v(- ), tže v v Jde o duhý lmtí přípd, d je ždé tejé. Všech od leží přímo egeí řvce jde ted o pevou závlot. c) v, v (- ), tže v v v (- ) V dém přípdě jde o volou závlot, teá je předmětem tttcého zoumáí.

19 INDEX KORELCE Ide oelce je odmocou deu detemce: Ide oelce p může ývt hodot Čím je hodot deu oelce větší, tím je těot závlot všší. Ptcý výpočet deu oelce: přčemž tže př. po vdtcou fuc pltí Do poledě uváděého výzu e dozují pmet defového modelu čle z levé t omálích ovc př jeho výpočtu. v ) ( v v v I I v v I ( ) c c

20 KOEFICIENT KORELCE Ide oelce má př učováí těot závlot oecé upltěí. Předpoldem jeho výpočtu vš je předchozí defováí egeí fuce. Specfcým přípdem deu oelce je oefcet oelce, teý je učová př leáí závlot. Má tu výhodu, že může ýt tove tehd, dž eí vpočte ovce egeí přím. v I v I v ( v ) v v ( cov ) v v v (cov ) v (v ) v (cov ) v v (cov ) (v )(v ) cov v v v přípdě jedoduché závlot eí u leáí oelce tře ozlšovt závle ezávle poměou

21 VOLB VYSVĚTLUJÍCÍCH PROMĚNNÝCH METOD POSTUPNÉHO PŘIDÁVÁNÍ záldě tttcé výzmot příou ůtu ( ) V podttě jde o mmlzc teoetcého ozptlu ted záoveň o mmlzc chtet oelce. Výpočet všech jedoduchých oefcetů oelce mez závle poměou ezávle poměým:,,, K, Do modelu zřze poměá mmálím oefcetem oelce. Výpočet dílčích oefcetů oelce, přčemž poměá, teá jž l vzt do modelu je zvžová jo ottí (v molu dílčího oefcetu z tečou):,, 4 Do modelu zřze dlší ezávle poměá mmálím dílčím oefcetem. Výpočet dílčích oefcetů dlší zottěou ezávle poměou opováí potupu,,, K,, K, 4 5

22 VOLB VYSVĚTLUJÍCÍCH PROMĚNNÝCH METOD STUPŇOVITÉ REGRESE Výpočet všech jedoduchých oefcetů oelce mez závle poměou ezávle poměým:,,, K, Do modelu zřze poměá mmálím oefcetem oelce. e Učeí ezduí I, teá jou zvžová jo hodot dlší závle poměé výpočet oefcetů oelce e zývjícím ezávle poměým: e I, e I, e I 4, K, Do modelu zřze poměá, teá má ezduem mmálí oefcet oelce. Učeí ových ezduí II zovu výpočet oelčích oefcetů e zývjícím ezávle poměým: e II, e II, e II 5 Do modelu zovu zřze dlší ezávle poměá mmálím oefcetem oelce, výpočet dlšího ového ezdu odpovídjících oefcetů oelce, td. (Opováí potupu.) e I, K, e II e

23 VOLB VYSVĚTLUJÍCÍCH PROMĚNNÝCH KROKOVÁ METOD dopředu : - Vpočtou e jedoduché fuce e všem zúčtěým poměým vee e poměá, jejíž pmet má ejvšší tttcou půzot. - Vpočtou e fuce po dvě ezávle poměé, přčemž e jž zřzeé poměé přdávjí potupě zývjící poměé. Vee e p t poměá, př jejímž zřzeí měl její pmet ejvšší půzot. - Potup e opuje, tže př dlších ocích e jž zřzeým poměým přdávjí potupě t poměé, jejchž pmet dohují př ozšířeí fuce ejvšší půzot. zpětě - Vpočte e fuce e všem zúčtěým ezávle poměým. Otetují e všech pmet fuce poměá ejžší půzotí vého pmetu e vloučí. - Potup e opuje. Př ždém vloučeí dlší poměé e zovu tetují pmet fuce vřdí e poměá ejžší půzotí pmetu. (Může ýt, že v pořdí duhý ejméě půzý pmet e př vřzeí poměé pmetem o ejžší půzot pojeví v dlším ou půzěj.)

24 VOLB VYSVĚTLUJÍCÍCH PROMĚNNÝCH VYUŽITÍ FKTOROVÉ NLÝZY Př výěu vvětlujících poměých lze vužít ěteou z metod víceozměé lýz jou je př. ftoová lýz. Vpočte e mtce jedoduchých oelčích oefcetů chtezujících tupeň závlot mez všem zúčtěým ezávle poměým vzájem. N záldě tzv. otové mtce oelčích oefcetů jou tove up zúčtěých poměých (fto), v chž jou zřze poměé lě polu oelové. V pvím ou jou to dv fto ždým dlším oem e jejch počet o jede dlší fto zvšuje potupým čleěím. Tetovcí poceduou je tove vhodý počet ftoů. Z ždé up je vá poměá ejvšší ftoovou zátěží. Poměé vé ze všech ftoů předtvují zvoleé ezávle poměé po defováí modelu.

Korelační analýza. sdružené regresní přímky:

Korelační analýza. sdružené regresní přímky: Koelčí lýz - ooutá závlot dvou tttckých zků; - hodot jou zíká pozoováím, ez možot ovlvěí; - eí možo ozlšt závle ezávle poměou; - hlvím átojem je ze metod ejmeších čtveců; - kždou z oou možých závlotí vthuje

Více

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností ANALÝZA ZÁVILOTÍ - zouáí závlot dvou evet více poěých, ěřeí íl této závlot, atd - cíle je hlubší vutí do podtat ledovaých jevů a poceů, přblížeí tzv příčý ouvlote Dvouozěá tabula ozděleí četotí - je eleetáí

Více

Korelační tabulka - dvourozměrná tabulka, ve které jsou uspořádány numerické proměnné.

Korelační tabulka - dvourozměrná tabulka, ve které jsou uspořádány numerické proměnné. Aaýza závotí (egeí a oeačí aaýza) - zoumáí závot dvou evet více poměých, měřeí í této závot, atd - cíem e huší vutí do podtat edovaých evů a poceů, přížeí tzv příčým ouvotem Koeačí taua - dvouozměá taua,

Více

ANALÝZA ZÁVISLOSTÍ. Dvourozměrná tabulka rozdělení četností

ANALÝZA ZÁVISLOSTÍ. Dvourozměrná tabulka rozdělení četností ANALÝZA ZÁVILOTÍ - zouáí závlot dvou evet více poěých, ěřeí íl této závlot, atd - cíle je hlubší vutí do podtat ledovaých jevů a poceů, přblížeí tzv příčý ouvlote Dvouozěá tabula ozděleí četotí - je eleetáí

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

Lineární regrese ( ) 2

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

Více

8.2.7 Vzorce pro geometrickou posloupnost

8.2.7 Vzorce pro geometrickou posloupnost 7 Vzoce po geometicou poloupot Předpoldy: 0, 0 Př : Po geometicou poloupot pltí ; q Uči čle, iž by učovl Mohli bychom pomocí vzoce po -tý čle učit čle p pomocí tejého vzoce učit i Teto potup je ložitější

Více

Řídicí technika. Obsah. Laplaceova transformace. Akademický rok 2019/2020. Připravil: Radim Farana

Řídicí technika. Obsah. Laplaceova transformace. Akademický rok 2019/2020. Připravil: Radim Farana kdemický rok 9/ Připrvil: Rdim Fr Řídicí techik Oh (L-trformce) předtvuje velmi účiý átroj při popiu, lýze ytéze pojitých lieárích ytémů řízeí. Účelem trformce je převét ložitý prolém z protoru origiálů

Více

Mocniny, odmocniny, úpravy. Repetitorium z matematiky

Mocniny, odmocniny, úpravy. Repetitorium z matematiky Mociy, odmociy, úpvy lgeických výzů epetitoium z mtemtiky Podzim Iv culová . Mociy přiozeým celým mocitelem Po kždé eálé čílo kždé přiozeé čílo pltí:... čiitelů moci Zákld mociy (mocěec) mocitel (expoet)

Více

a q provedeme toto nahrazení a dostane soustavu dvou rovnic o dvou neznámých: jsou nenulová čísla (jinak by na pravé straně rovnice byla 0)

a q provedeme toto nahrazení a dostane soustavu dvou rovnic o dvou neznámých: jsou nenulová čísla (jinak by na pravé straně rovnice byla 0) ..9 Úlohy geometickou poloupotí Předpokldy: 0, 0 Pedgogická pozámk: Při řešeí příkldů potupujeme tk, by Ti ejpomlejší počítli lepoň příkldy,,,. Souh vzoců pvidel po geometickou poloupot: + - pozávcí zmeí

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

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

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

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

Univerzita Karlova Přírodovědecká fakulta Katedra analytické chemie

Univerzita Karlova Přírodovědecká fakulta Katedra analytické chemie Uivezit ov Příodovědecká fkut ted ytické chemie Sttitické vyhodoceí výedků Picip: Výedky opkových zkoušek, kteé jou ztížey áhodými chybmi, mjí učité ozděeí (ditibuci). Rozděeím e zde ozumí záviot pvděpodoboti

Více

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

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

Více

Nové symboly pro čísla

Nové symboly pro čísla Nové symboly pro čísl V pitole Ituitiví ombitori jsme řešili tyto dv typy příldů. Stále se v ich opují součiy přirozeých čísel, t j jdou z sebou, ědy ž do, ědy sočí dříve. Proto si zvedeme dv ové symboly

Více

1. Trapézový plech poloha pozitivní (betonem jsou vyplněna úzká žebra) TR 50/250-1mm. Tloušťka Hmotnost PL Ý PRŮŘEZ EFEKTIV Í PRŮŘEZ

1. Trapézový plech poloha pozitivní (betonem jsou vyplněna úzká žebra) TR 50/250-1mm. Tloušťka Hmotnost PL Ý PRŮŘEZ EFEKTIV Í PRŮŘEZ Příkld 0: Nvrhěte pouďte protě uložeou oelobetoovou tropii rozpětí 6 m včetě poouzeí trpézového plehu jko ztreého beděí. - rozteč tropi m - tloušťk betoové dek elkem 00 mm - oel S 5 - beto C 0/5 - užité

Více

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

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

Více

Interpolace a aproximace. Interpolace algebraickým polynomem a aproximace metodou nejmenších čtverců

Interpolace a aproximace. Interpolace algebraickým polynomem a aproximace metodou nejmenších čtverců Iterpolce promce Iterpolce lgebrckým polomem p g ý p promce metodou ejmeších čtverců Iterpolce lgebrckým polomem Apromce metodou ejmeších čtverců Úloh. Dá tbulk hodot,, j pro j. Hodot jsou přesé. Hledáme

Více

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema

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

Více

Téma 5: Analýza závislostí

Téma 5: Analýza závislostí Aalýza závlotí Téma 5: Aalýza závlotí Předáša 5 Závlot mez ev Záladí pom Předmětem této aptol ude zoumáí závlotí ouvlotí mez dvěma a více ev. Jedá e o proutí do vztahů mez ledovaým ev a tím přlížeí tzv.

Více

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost Poloupoti Růzým způobem (rekuretě i jik zdé poloupoti Urči prvích pět čleů poloupoti, ve které, + Urči prvích pět čleů poloupoti, je-li dáo:, + + Urči prvích pět čleů poloupoti, je-li dáo: 0,, Urči prvích

Více

Sbírka úloh z matematiky pro 9.ročník Lomené výrazy ZŠ Třešť

Sbírka úloh z matematiky pro 9.ročník Lomené výrazy ZŠ Třešť Sík úloh z tetik po 9.očík I. Loeé výz ZŠ Třešť . Loeý výz je zloek. Jeovtel zloku e eí ovt ule. U loeých výzů učujee vžd podík, po kteé á loeý výz l. Řešeý příkld Uči podík, po kteé jí výz l, řeš dlší

Více

ARITMETICKÉ POSLOUPNOSTI s-tého STUPNĚ. Daniela Bittnerová

ARITMETICKÉ POSLOUPNOSTI s-tého STUPNĚ. Daniela Bittnerová The Mthemtc Educto to the t Cetury Project Proceedg of the Itertol Coferece The Decdble d the Udecdble Mthemtc Educto Bro, Czech Republc, September 00 ARITMETICKÉ POSLOUPNOSTI -TÉHO STUPNĚ Del Btterová

Více

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x)

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x) 9 REGRESE A KORELACE Slovo regrese oecě zmeá poh zpět ústup ávrt regresví = ustupující Opčým termíem je progrese pokrok postup šířeí růst Pojem regrese l do sttstk zvede kocem 9 století rtským učecem Frcsem

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

4. Spline, Bézier, Coons

4. Spline, Bézier, Coons 4. Sple Bézer Coos 4. SPLINE Cíl Po prostudováí této ptol budete umět popst defovt fuce teré jsou záldem pro tvorbu řve defovt zdávt dt pro progrm vreslováí grfů těchto fucí řešt příld z prxe řv Výld 4..

Více

Charakteristiky úrovně

Charakteristiky úrovně Charaterty úrově Měřeí úrově Úroveň (poloha) je jedou ze záladích vlatotí tattcých dat, v úrov e mohou tattcá data lšt ebo aopa hodovat. Výzačé hodoty varačí řady ejou ctlvé a změu jedotlvých hodot Medá

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

a 1 = 2; a n+1 = a n + 2.

a 1 = 2; a n+1 = a n + 2. Vyjářeí poloupoti Poloupot můžeme určit ěkolik růzými způoby. Prvím je protý výčet prvků. Npříkl jeouchá poloupot uých číel by e výčtem l zpt tkto:,, 6,,... Dlší možotí je vzorec pro tý čle. Stejá poloupot

Více

( 1). (, ) Sčítání. úplná binární sčítačka. Doba vytvoření součtu. s i. a i A B 3. c i+ a b. S i. c i. a b A B 2. a b c S 1. b i c i.

( 1). (, ) Sčítání. úplná binární sčítačka. Doba vytvoření součtu. s i. a i A B 3. c i+ a b. S i. c i. a b A B 2. a b c S 1. b i c i. čítáí úplá árí čítčk ( ) ( ) =...... ( ) ( ) =.. =.... Do vytvořeí oučtu ( ). (, ) t = N t Mx t t o mx mx mx mx U U U L U L UC U? L L =.. ( ) =... ( ). ( )(. ) =... ( ).. ( )(. ). ( )(. )(. )...( )..(

Více

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

8.2.6 Geometrická posloupnost

8.2.6 Geometrická posloupnost 8.. Geometricá posloupost Předpoldy: 80, 80, 80, 807 Pedgogicá pozám: V hodiě rozdělím třídu dvě supiy ždá z ich dělá jede z prvích dvou příldů. Př. : Poločs rozpdu (dob z terou se rozpde polovi existujícího

Více

Statistické charakteristiky (míry)

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

Více

} kvantitativní znaky

} kvantitativní znaky Měřeí tattcké závlot, korelace, regree Obecé prcpy závlot vzájemá ouvlot měřeých zaků Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. fukčí závlot x tattcká závlot átroje pro měřeí závlot leár rí regree korelace }

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzt Krlov v Prze Pedgogcká kult SEMINÁRNÍ PRÁCE Z POLYNOMICKÉ ALGEBRY POLYNOM / CIFRIK Zdáí: Vyšetřete všem probrým prostředky polyom Vyprcováí: Rcoálí kořey Podle věty: Nechť p Q je koře polyomu q

Více

M - Posloupnosti VARIACE

M - Posloupnosti VARIACE M - Poslouposti Autor: Mgr Jromír Juřek - http://wwwjrjurekcz Kopírováí jkékoliv dlší využití výukového mteriálu je povoleo pouze s uvedeím odkzu wwwjrjurekcz VARIACE Teto dokumet byl kompletě vytvoře,

Více

9. Racionální lomená funkce

9. Racionální lomená funkce @ 9. Rcioálí loeá fukce Defiice: Nechť P je poloická fukce -tého stupě... ) ( P kde R... A echť Q je poloická fukce -tého stupě... ) ( Q kde R... Rcioálí loeá fukce R je dá podíle ) ( ) ( ) ( Q P R pro

Více

8.2.2 Vzorce pro aritmetickou posloupnost Předpoklady: Př. 1: Př. 2: Př. 3:

8.2.2 Vzorce pro aritmetickou posloupnost Předpoklady: Př. 1: Př. 2: Př. 3: 8 Vzoce po itmeticou poloupot Předpoldy: 80 Př : Po itmeticou poloupot pltí 5 ; d Uči čle iž by učovl Mohli bychom pomocí vzoce po -tý čle učit čle p pomocí tejého vzoce učit i Teto potup zzuje zdáí příldu

Více

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách Lekce 3 Odhad a tet hpotéz o regreích přímkách Ve druhé lekc jme kotruoval kofdečí terval a formuloval tet hpotéz o korelačím koefcetu Korelačí koefcet je metrckou charaktertkou tezt závlot, u které ezáleží

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

STATISTICKÝ ODHAD A TESTOVÁNÍ PRŮKAZNOSTI EKONOMETRICKÉHO MODELU Výběrové metody Výhody a nevýhody Využití při statistické indukci Rozsah výběru

STATISTICKÝ ODHAD A TESTOVÁNÍ PRŮKAZNOSTI EKONOMETRICKÉHO MODELU Výběrové metody Výhody a nevýhody Využití při statistické indukci Rozsah výběru TATITICÝ ODHAD A TETOVÁNÍ RŮAZNOTI EONOMETRICÉHO MODELU Výěové meod Výhod a evýhod Vuží př acé duc Rozah výěu Výpočeí poup Gafcý poup Bodový odhad Ievalový odhad Oouaý a edoaý eval polehlvo Ieval polehlvo

Více

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor 1 Měřeí závlot tattckých zaků 1.1 Dvourozměrý tattcký oubor Př aalýze ekoomckých kutečotí á čato ezajímají jedotlvé velč jako takové, ale vztah mez m. Ptáme e, jak záví poptávka a ceě produktu, plat zamětaců

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE. k bakalářské zkoušce

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE. k bakalářské zkoušce VYOKÁ ŠKOLA EKONOMCKÁ V RAZE FAKULTA NFORMATKY A TATTKY Kaeda a a avděodobo TATTKA VZORCE baalářé zošce veze 3. oledí aalzace: 3.9.7 KT 7 oá aa Rozděleí čeoí,,..., Kval % z ůmě H H H G... Rozěí R ma -

Více

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254 Evropský socálí fod Prh & EU: Ivestuee do vší udoucost eto terál vkl díky Operčíu progru Prh dptlt CZ..7/3..00/3354 Mžerské kvtttví etody II - předášk č. - eore her eore her 96 vo Neu, Morgester kldtelé

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

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR. JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku: GEOMETRICKÁ POSLOUPNOST A JEJÍ UŽITÍ

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR. JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku: GEOMETRICKÁ POSLOUPNOST A JEJÍ UŽITÍ Předmět: Ročík: Vytvořil: Dtum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR JÜTTNEROVÁ Název zprcového celku: GEOMETRICKÁ POSLOUPNOST A JEJÍ UŽITÍ GEOMETRICKÁ POSLOUPNOST Defiice: Poloupot e zývá geometrická právě tehdy, když

Více

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení 5 - Idetfce Mchel Šee Automtcé řízeí 08 6-3-8 Automtcé řízeí - Kyeret root Idetfce Zísáí modelu systému z dt ( jeho vldce jých dtech) whte ox (víme vše): ze záldích prcpů (fyz-chem-o- ) grey ox (víme ěco):

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

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI 8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI Ča ke tudiu kapitoly: 60 miut Cíl: Po protudováí tohoto odtavce budete umět: charakterizovat další typy pojitých rozděleí: χ, Studetovo, Ficher- Sedocorovo -

Více

Soustava kapalina + tuhá látka Izobarický fázový diagram pro soustavu obsahující vodu a chlorid sodný

Soustava kapalina + tuhá látka Izobarický fázový diagram pro soustavu obsahující vodu a chlorid sodný Soustv kpl + tuhá látk Izobrcký fázový dgrm pro soustvu obshující vodu chlord sodý t / o C H 2 O (s) + esyceý roztok 30 20 10 0-10 -20 t I t II esyceý roztok 2 1 p o NCl (s) + syceý roztok eutektcký bod

Více

6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.1. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI

6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.1. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI 6. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI A ŘADY 6.. ČÍSELNÉ POSLOUPNOSTI V této kpitole se dozvíte: jk defiujeme posloupost reálých ebo komplexích čísel; defiici vlstí evlstí limity poslouposti; defiici pojmů souvisejících

Více

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x Výběr z eřeštelých příkladů ze zkouškových testů Jde o výběr z tpů příkladů, jejchž úspěšost řešeí u zkoušek se blíží ule. Itervalové versus bodové tříděí V tabulce je uvedeo rozděleí četostí a) př bodovém

Více

Jednoduchá lineární závislost

Jednoduchá lineární závislost Jedoduchá leárí závlot Regreí fuce: ),...,, ( 0 m f Předpolad: Fuce je leárí v parametrech: ) (... ) 0 ( 0 f f m m f 0 ()... f m () regreor 0... m regreí parametr určujeme METODOU NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ Regreí

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru

Více

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení., Def: Vetorovým součiem vetorů u =(u, u, u 3 ) v = (v, v, v 3 ) zýváme vetor u v = (u v 3 u 3 v, u 3 v u v 3, u v u v ) Vět: Pro vetory i, j, ortoormálí báze pltí i i = j = i, i = j Vět: Nechť u v, w, jsou

Více

2.4. Rovnováhy v mezifází

2.4. Rovnováhy v mezifází 2.4. Rovováhy v mezfází Mezfázím se rozumí teká vrstv (tloušťk řádově odpovídá molekulárím dmezím) rozhrí dvou fází, která se svým složeím lší od složeí stýkjících se fází. Je-l styčá ploch fází mlá, lze

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

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.) Aktvta Semář základů tattky a workhop (Prof. Ig. Mla Palát, CSc., Ig. Krta Somerlíková, Ph.D.) Stattcké tříděí Základí metoda tattckého zpracováí. Sekupováí hodot proměé, které jou z hledka klafkačího

Více

Obr Lineární diskrétní systém

Obr Lineární diskrétní systém Mtetcé odel Uvžue leárí dsrétí ssté (or.. ). Or.. Leárí dsrétí ssté Steě u spotýc sstéů t u dsrétíc sstéů exstue ěol ožostí půsou věšío popsu cováí, teré vdřuí vt e výstupí velčou ( ) dsrétí vstupí velčou

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

8. Elementární funkce

8. Elementární funkce Moderí techologie ve studiu plikové fzik CZ.1.07/2.2.00/07.0018 8. Elemetárí fukce Historie přírodích věd potvrzuje, že většiu reálě eistujících dějů lze reprezetovt mtemtickými model, které jsou popsá

Více

Geometrická optika. Optická soustava

Geometrická optika. Optická soustava Optcká outv Geometcká optk oubo optckýc pvků (čoček, olů, zcdel, plplelíc deek, dělčů vzku, dkčíc jýc pvků), kteé jou vzájem upořádáy učtým způobem tk, by optcká outv plňovl dé yzkálí geometcké poždvky

Více

Přibližné řešení algebraických rovnic

Přibližné řešení algebraických rovnic Přblžné řešení lgebrcých rovnc Algebrcou rovncí stupně n nzýváme rovnc =, tj n n x x x =, de n N, x C, oefcenty P n,,, n R, Budeme prcovt s tzv normovou lgebrcou rovncí ( = ) n n x x x = Řešením (ořenem)

Více

Téma 1: Pravděpodobnost

Téma 1: Pravděpodobnost ravděpodobot Téma : ravděpodobot ředáša - ravděpodobot áhodého evu Náhodý pou a áhodý ev Náhodý pou - aždá čot, eíž výlede eí edozačě urče podmíam, za terých probíhá apř hod otou, měřeí dély, běh a 00

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

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

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

Více

Vlastnosti posloupností

Vlastnosti posloupností Vlstosti posloupostí Nekoečá posloupost je fukce defiová v oboru přirozeých čísel Z toho plye, že kždá posloupost má prví čle (zčíme ), koečé poslouposti mjí i čle posledí Př Vypište prví čtyři čley poslouposti

Více

Popis datového souboru

Popis datového souboru Lece 3 Pop datového ouboru Zatím jme hovořl převážě o zjšťováí dat a jejch zpracováí Údaje datového ouboru popují aždý případ zvlášť Ní e pouíme vužít údaje tomu, abchom zobecl určté tpcé vlatot datového

Více

3.4.3 Množiny bodů dané vlastnosti I

3.4.3 Množiny bodů dané vlastnosti I 3.4.3 Množiny odů dné vlstnosti I Předpoldy: 3401 Něteé z těchto množin už známe. J je definován užnice ( ; )? Množin všech odů oviny, teé mjí od středu vzdálenost. Předchozí vět znmená dvě věci: Vzdálenost

Více

6.2. ČÍSELNÉ ŘADY. V této kapitole se dozvíte:

6.2. ČÍSELNÉ ŘADY. V této kapitole se dozvíte: 6.2. ČÍSELNÉ ŘADY V této kpitole se dozvíte: jk defiujeme číselou řdu; defiici kovergece řdy jejího součtu; jk vypdá ritmetická, geometrická hrmoická řd jk je to s jejich kovergecí; jk zí utá podmík kovergece

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

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

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení

Nejistoty v mìøení II: nejistoty pøímých mìøení V úvodí èásti [] volého cylu èláù yl uvede struèý pøehled proletiy ejistot v ìøeí, pøilíže historicý vývoj v této olsti zèey dùvody výhody používáí souèsé odifice v širších souvislostech eziárodí etrologie

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

METHOD OF THE URBAN MASS TRANSPORTATION QUALITY EVALUATION

METHOD OF THE URBAN MASS TRANSPORTATION QUALITY EVALUATION Ročík., Číslo II., 009 METODA HODNOCENÍ KVALITY MĚTKÉ HROMADNÉ DOPRAVY METHOD OF THE URBAN MA TRANPORTATION QUALITY EVALUATION Ivaa Olvková Aotace: Čláek se zabývá problematkou hodoceí kvalt městské hromadé

Více

Přednáška 6: Lineární, polynomiální a nelineární regrese

Přednáška 6: Lineární, polynomiální a nelineární regrese Čské vsoké učí tchcké v Prz Fkult orčích tchologí Ktdr tortcké ortk Evropský socálí od Prh & EU: Ivstu do vší budoucost I-AD Algort dt gu (/ Přdášk 6: Lárí, poloálí lárí rgrs Pvl Kordík, FIT, Czch Tchcl

Více

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE Lceč í tudum STTISTICKÉZPRCOVÁ NÍ DT PŘ I KONTROLE Ř ÍZENÍ JKOSTI Předmě t MTEMTICKÉPRINCIPY NLÝ ZY VÍCEROZMĚ RNÝ CH DT Ú ta epemetá lí bofamace, Hadec Ká loé Ig. Mata Růžčkoá PDF byl

Více

3. cvičení 4ST201 - řešení

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

Více

VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ VEKTOROVÁ LGEBR NLYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ Délk úsečk, střed úsečk,, B Délk úsečk B : B C, BC Střed úsečk : B S s, s souřdice středu: s, s Vektor Vektor = oži všech souhlsě orietových rovoěžých úseček

Více

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

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

Více

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků:

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků: ATA P Determity otivčí příkld: Řešte soustvu rovic o dvou ezámých: x + x = b x + x = b Permutce z prvků: Je dá moži = {,,, }, kde N Kždá uspořádá -tice [ k, k, k ] vytvořeá z všech prvků možiy se zývá

Více

Řešení soustav lineárních rovnic

Řešení soustav lineárních rovnic Řešeí sousv lieáríc rovic Sousv lieáríc rovic Sousvou m lieáríc rovic o ezámýc rozumíme sousvu : Kde ij i R M m m Čísl ij zýváme koeficiey sousvy čísl i soluí čley Uvedeou sousvu udeme zči Sm m M m Homogeí

Více

Křivky 2D. Klasifikace křivek (1) Klasifikace křivek (2) Navazování a spojitost křivek. Přednáška 8

Křivky 2D. Klasifikace křivek (1) Klasifikace křivek (2) Navazování a spojitost křivek. Přednáška 8 Předáš 8 Křv D Žár, J., Beeš, B., Felel, P. Moderí počíčová grf. Compuer Press, Bro, 998. ISBN 8-76-49-9. Cee, P. Počíčová grf. Srp Uverz Prdubce, 999. ISBN 8-794-9-4. Klsfce řve ( Podle prosoru D D Podle

Více

Základní elementární funkce.

Základní elementární funkce. 6. předášk Zákldí elemetárí fukce. Defiice: Elemetárími fukcemi zveme všech fukce, které jsou vtvoře koečým počtem zákldích opercí ze zákldích elemetárích fukcí. Zákldí operce s fukcemi jsou:. Sčítáí dvou

Více

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH USTÁLENÉ POUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KOYTECH ovoměré prouděí Charakterstka:. Hloubka vod v kortě, průtočá plocha a průřezová rchlost jsou v každém příčém řezu kostatí.. Čára eerge, vodí hlada a do korta jsou

Více

Struktura a architektura počítačů

Struktura a architektura počítačů Struktur rchtektur počítčů Číselé soustvy Převody me soustvm, kódy Artmetcké operce České vysoké učeí techcké Fkult elektrotechcká Ver J Zděek 3 Polydcké číselé soustvy (počí) Hodot čísl v soustvě se ákldem

Více

( ) ( ) ( ) Exponenciální rovnice. 17.3. Řeš v R rovnici: 3 + 9 + 27 = ŘEŠENÍ: Postup z předešlého výpočtu doplníme využitím dalšího vztahu: ( ) t s t

( ) ( ) ( ) Exponenciální rovnice. 17.3. Řeš v R rovnici: 3 + 9 + 27 = ŘEŠENÍ: Postup z předešlého výpočtu doplníme využitím dalšího vztahu: ( ) t s t 7. EXPONENCIÁLNÍ ROVNICE 7.. Řeš v R rovnice: ) 5 b) + c) 7 0 d) ( ) 0,5 ) 5 7 5 7 K { } c) 7 0 K d) ( ) b) + 0 + 0 K ( ) 5 0 5, 7 K { 5;7} Strtegie: potřebujeme zíkt tkový tvr rovnice, kd je n obou trnách

Více

f k nazýváme funkční řadou v M.

f k nazýváme funkční řadou v M. 6. Funční řdy posloupnosti. Bodová stejnoměrná onvergence. Nechť pro N jsou f omplení či reálné funce omplení či reálné proměnné, teré mjí společný definiční obor M. Posloupnost {f ; N} nzýváme funční

Více

Obecná chemie. Jan Sedláček, Miroslav Štěpánek, Petr Šmejkal

Obecná chemie. Jan Sedláček, Miroslav Štěpánek, Petr Šmejkal Oecá chee J Sedláče rolv Šěpáe Per Šel Sechoercé výpoč Aoové ádro 3 Eleroový ol ou 4 Checá v 5 Opcé vlo láe 6 Speroope 7 Supeé v láe 8. vě erod: erochee 9. vě erod: rér rovováh 0 Checé rovováh Fáové rovováh

Více

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel KAPITOLA : Číselé řdy MA-8:P.] Ozčeí: R {, +} R R C {} C rozšířeá komplexí rovi evlstí hodot, číslo, bod U ε {x C x < ε } pro C, ε > 0 U K {x C x > K } pro K 0 defiujeme pro C: ±, je pro 0, edefiujeme:

Více

ů é Č ů Ú Řď ů ů ý ý ý ů ů ý ň ď Ť Ť Ť é é ý ů ý É ň é ů ý é ý ů ů ý ý ů ů é ů ý ý ý é é Ť ý é ý ď ý é ý Ó Ů ý Ů Ů Ů ú ů ďů é ý ý é ď ý ý ý ů ů é ů ů é ů é ý é Ů é é é ý Ť ů Ť é é é é ů é ý ý é Ť é é Ú

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

Zadávání pomocí Obrazového přenosu

Zadávání pomocí Obrazového přenosu Zdáváí poocí Ozového přeou Defiice: kde: Jko Lplceův oz výtupí veličiy ku Lplceově ozu vtupí veličiy při ulových počátečích podíkách zlev.. +... +. + 0.(. +... +. je řád ttiu + je řád outvy V Mtlu e po

Více

VÝPOČET INVERZNÍ TRANSFORMACE D POMOCÍ ALGORITMU ILT

VÝPOČET INVERZNÍ TRANSFORMACE D POMOCÍ ALGORITMU ILT VÝPOČE INVERZNÍ RANSFORMACE D POMOCÍ ALGORIMU IL Do. Ig. Dbor Boe CS. VA Bro er eeroehy eeroy 4 Ig. Ver Boová FEI VU Bro Úv roeeroy rfore D ( J. Her ÚRE ČAV Prh) řeváí ogový gá oouo že jou roí o ého vorováí

Více

Ý Á Í ŘÁ Č Á

Ý Á Í ŘÁ Č Á Ý Á Í ŘÁ Č Á Ř Á úč ř č ě ů Ť é č ě š ř ž š é é š é é Ý ž š é ó ó ť š ž ů é Ť é ž é ů ú š ň ž ě š ž š é é ř š š ě š ó č é ů š ě ř š ť ť é ř ž ó ř š é Ť é ě š ř ě ř š ř ě ó é é ú ů Á ř é é é č š é ř ž ř

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- INFLACE

FINANČNÍ MATEMATIKA- INFLACE ojekt ŠABLONY NA GVM Gymázum Velké Mezříčí egstačí číslo pojektu: CZ..7/.5./34.948 V- ovace a zkvaltěí výuky směřující k ozvoj matematcké gamotost žáků středích škol FNANČNÍ MATEMATA- NFLACE Auto Jazyk

Více

9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA

9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA Pravděpodobot a tattka 9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA Průvodce tudem V předchozí kaptole jme uvedl způob, jak popat leárí závlot mez dvěma argumety a její míru. Užtím korelačích poměrů je možé zjtt, zda

Více

Algebraické výrazy. Mnohočleny 1) Sčítání (odčítání) mnohočlenů:

Algebraické výrazy. Mnohočleny 1) Sčítání (odčítání) mnohočlenů: Algeicé ýz Výz = ždý zápis, eý je spáě oře podle zásd o zápisech čísel, poěých, ýsledů opecí, hodo fcí. Npř. π,,... Výz číselé s poěo Výzo spi oří loeé ýz s ezáo e jeoeli ( sí ý ede podí, ýz á ssl poze

Více