Ekonomická statistika

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Ekonomická statistika"

Transkript

1 INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Ekonomická statistika RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. ESF napomáhá rozvoji lidských zdrojů a podnikatelského ducha.

2 Úvod do popisné statistiky

3 Základní statistické pojmy Klíčové pojmy: Statistická jednotka, statistický znak, statistický soubor, kvantitativní a kvalitativní statistický znak, nespojité a spojité statistické znaky, statistické šetření, rozdělení četností, intervalové rozdělení četností, statistické grafy, polygon, histogram, kvantily.

4 Základní statistické pojmy Statistika zkoumá hromadné jevy a procesy, tedy jevy a procesy, které se vyskytují u velkého počtu prvků. Tyto prvky nazýváme statistickými jednotkami. Zajímají nás vlastnosti statistických jednotek, které vyjadřují statistické znaky. Alternativním termínem pro pojem statistický znak je statistická proměnná.

5 Příklady statistických jednotek a znaků Statistická jednotka Student Podnik Statistický znak absolvovaná střední škola (např. gymnázium, obchodní akademie, střední průmyslová škola apod.) věk, známka z určitého předmětu, vážený studijní průměr příslušná sekce, oddíl, skupina nebo třída klasifikace ekonomických činností CZ-NACE (např. sekce Těžba a dobývání, oddíl Těžba a úprava černého a hnědého uhlí, skupina Těžba a úprava černého uhlí, třídy Těžba černého uhlí, Úprava černého uhlí) počet zaměstnanců, tržby, hospodářský výsledek apod.

6 Třídění statistických znaků Statistické znaky kvalitativní kvantitativní alternativní množné měřitelné pořadové spojité nespojité

7 Kvalitativní znaky Varianty kvalitativních statistických znaků jsou vyjádřeny slovně (např. nejvyšší dosažené vzdělání pracovníka, místo narození). Kvalitativní znaky lze třídit na: alternativní nabývají pouze dvou variant množné nabývají více než dvou variant

8 Kvantitativní znaky Varianty kvantitativních statistických znaků jsou vyjádřeny číselně (počet pracovníků podniku, výše mzdy pracovníka. Kvantitativní znaky lze třídit na: měřitelné hodnoty znaku lze porovnávat rozdílem nebo podílem (měsíční mzda zaměstnance, objem produkce podniku) pořadové vyjadřují pořadí statistických jednotek

9 Kvantitativní znaky měřitelné Měřitelné kvantitativní znaky se dále třídí na: nespojité - nabývají některých číselných hodnot, jsou to nejčastěji přirozená nebo celá nezáporná čísla (počet zaměstnanců) spojité - nabývají libovolné hodnoty z určitého intervalu (spotřeba elektřiny)

10 Statistický soubor Množina všech statistických jednotek, u nichž zkoumáme statistické znaky, tvoří statistický soubor. Statistický soubor nazveme jednorozměrným, zkoumáme-li u každé statistické jednotky pouze jeden statistický znak. O dvourozměrném, resp. vícerozměrném statistickém souboru hovoříme tehdy, jestliže u každé statistické jednotky zjišťujeme dva, resp. více statistických znaků. Kromě popisu jednotlivých znaků nás zajímají i jejich vzájemné vztahy.

11 Základní a výběrový statistický soubor Základní soubor je tvořen všemi statistickými jednotkami, které jsou předmětem zkoumání. Obvykle je velmi rozsáhlý, může být konečný nebo nekonečný. Z úsporných důvodů (časových nebo ekonomických) se obvykle provádí výběrová šetření, kdy se pracuje s výběrovým souborem, který je vytvořen tak, že ze základního souboru se určitým způsobem vyberou pouze některé statistické jednotky. Z výsledků výběrového souboru se provádí úsudek o základním souboru.

12 Etapy statistického zkoumání Statistickou práci lze zpravidla rozdělit do několika etap: etapa statistického zjišťování (šetření) zjišťování potřebných dat etapa statistického zpracování zjištěných údajů (dat) tabelování, třídění, výpočet charakteristik, grafické znázornění etapa statistické analýzy rozbor dat pomocí vhodných metod, nejdůležitější fáze.

13 Statistické zjišťování - šetření Pomocí statistického šetření získáme statistické údaje, tj. číselné anebo slovní obměny statistických znaků. Při šetření se určuje zpravodajská jednotka, která poskytuje informace o statistické jednotce. Zpravodajská jednotka může nebo nemusí být totožná se zpravodajskou jednotkou. Např. průmyslové podniky (zpravodajské jednotky) sdělují informace o hrubé mzdě svých zaměstnanců (statistické jednotky) při šetření o průměrných mzdách v průmyslu.

14 Druhy zjištěných údajů Údaje zjištěné šetřením mohou být dvojího druhu: údaje zjištěné za určitý interval (objem produkce, údaje z výkazu zisku a ztráty), pro tento druh údajů je třeba stanovit rozhodnou dobu údaje zjištěné k určitému časovému okamžiku (počet pracovníků, údaje z rozvahy), pro tento druh údajů je třeba stanovit rozhodný okamžik

15 Doba a rozsah zjišťování Při statistickém zjišťování je třeba stanovit: dobu zjišťování - lhůtu, v níž musí být šetření provedeno rozsah zjišťování - vyčerpávající nebo výběrové šetření

16 Způsoby zjišťování statistických údajů Zjišťování statistický údajů lze provádět několika způsoby: přímé pozorování dotaz výkaznictví zvláštní statistická šetření

17 Přímé pozorování a dotaz Nejčastěji používanými metodami zjišťovaní statistických dat je přímé pozorování nebo dotaz: přímé pozorování přímo pozorujeme statistickou jednotku a hodnoty znaků získáme sčítáním, měřením, vážením apod. dotaz lze použít metodu expediční, kdy údaje zjišťují sčítací komisaři či tazatelé nebo metodu korespondenční, kdy zpravodajské jednotky samy sdělují požadované údaje na předem stanovených formulářích, např. dotaznících.

18 Výkaznictví Výkaznictví je základním zdrojem informací o stavu národního hospodářství. Výkaz - předem navržený a schválený formulář, který zpravodajská jednotka předkládá statistickým orgánům. V současné době roste význam elektronického výkaznictví.

19 Příklad výkazu Na následujících dvou snímcích je uveden Měsíční výkaz v průmyslu (Prům 1-12). Výkaz slouží pro statistická zjišťování prováděná Českým statistickým úřadem. Pomocí výkazu se získávají údaje o vývoji základních ukazatelů podle průmyslových odvětví. Zpravodajskou povinnost mají ekonomické subjekty s převažující průmyslovou činností podle CZ-NACE 05 až 39.

20

21

22 Zvláštní statistická šetření Zvláštní statistická šetření se provádějí v případě, kdy některé zjišťované jevy nejsou běžně evidovány nebo je třeba občas zjistit stav přímým měřením, sčítáním nebo zhodnocením. Jedná se o: soupisy (cenzy) znalecké odhady ankety

23 Soupis (cenzus) Při soupisu je sepisován zjištěný stav na místě samotném. Jedná se např. o soupis: zásob hotových výrobků hospodářského zvířectva

24 Znalecký odhad Znalecký odhad je prováděn osobou (znalcem), kterou k tomu pověří statistický orgán. Znalec subjektivně ohodnotí určitý jev. Vliv subjektivity lze zmírnit tím, že odhadem je pověřena osoba, která nemá zájem na zkreslení výsledků nebo se stanoví kritéria, podle nichž se odhad bude provádět.

25 Etapa statistické zpracování zjištěných údajů Výsledkem statistického šetření je velké množství údajů, které je třeba zpřehlednit, utřídit a shrnout tak, aby vynikly charakteristické rysy a zákonitosti. Součástí statistického zpracování je obvykle: kontrola statistických dat tabelování číselných výsledků třídění výpočet různých statistických charakteristik grafické znázornění výsledných údajů apod.

26 Kontrola statistických dat Zpracování statistických dat by mělo vždy začínat kontrolou došlého materiálu. Jedná se o kontrolu formální a logickou. Formální kontrola spočívá v prověření správnosti aritmetických operací (součtů, součinů, podílů apod.) Logická kontrola je náročnější a vyžaduje věcnou znalost jevů, které byly zjišťovány. Je nutno posoudit, zda se vykázané údaje pohybují v logicky možných mezích.

27 Třídění Třídění rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů. Rozlišujeme: jednostupňové třídění provádíme podle obměn jednoho statistického znaku vícestupňové třídění provádíme podle více statistických znaků najednou

28 Rozdělení četností Provádíme jednostupňové třídění, kdy u každé statistické jednotky sledujeme pouze jeden kvantitativní znak. Údaje o sledovaném znaku uspořádáme do rostoucí posloupnosti, ke každé variantě znaku přiřadíme počty příslušných statistických jednotek tzv. absolutní četnosti. Vznikne tabulka rozdělení četností. Rozdělení četností lze provést pro nespojité znaky, které nabývají jen několika různých variant.

29 Značení n k rozsah souboru, počet navzájem různých variant znaku, x i n i varianty znaku pro i = 1,, k, absolutní četnosti pro i = 1,, k, p i= n i n relativní četnosti pro i = 1,, k..

30 Tabulka rozdělení četností varianta znaku x i absolutní četnost n i relativní četnost p i kumulativní absolutní četnost kumulativní relativní četnost x 1 n 1 p 1 n 1 p 1 x 2 n 2 p 2 n 1 + n 2 p 1 + p 2 k k x k n k p k n i p i i=1 i=1 k k celkem n i = n p i = i=1 i=1

31 Rozdělení četností známky 40 studentů z matematiky varianta znaku absolutní četnost relativní četnost kumulativní absolutní četnost kumulativní relativní četnost , , , , , ,00 celkem 40 1,

32 Intervalové rozdělení četností Intervalové rozdělení četností lze provést pro nespojité znaky nabývající mnoha různých variant nebo pro spojité znaky. Variační rozpětí rozdělíme na určitý počet intervalů a pak zjistíme počty hodnot patřících do těchto intervalů. Variační rozpětí: R = x max x min, kde x max je největší hodnota znaku, x min je nejmenší hodnota znaku.

33 Intervalové rozdělení četností Při konstrukci intervalového rozdělení četností je nutné vyřešit dva problémy: určení počtu intervalů určení hranic intervalů Počet intervalů by měl být zvolen tak, aby bylo potlačeno náhodné kolísání četností a zůstaly zachovány charakteristické rysy rozdělení. Počet intervalů k lze odhadnout pomocí Sturgesova pravidla: k 1 + 3,3 log n, kde n je rozsah souboru.

34 Intervalové rozdělení četností - určení hranic intervalů Hranice intervalů je třeba určit tak, aby mohly být hodnoty jednotlivých znaků zařazeny do příslušných intervalů jednoznačně. V případě, že varianta znaku odpovídá hranici intervalu, doporučuje se: přiřadit tuto hodnotu do intervalu se sudým pořadovým číslem nebo absolutní četnost obou intervalů zvýšit o polovinu

35 Intervalové rozdělení četností měsíční příjem domácnosti Intervaly [Kč] na 1 osobu Abs. četnost Relat. četnost Kumul. absol. četnost Kumul. relat. četnost do , , , , , ,80 nad , ,00 celkem 100 1,

36 Statistické grafy Grafické zobrazení statistických údajů poskytuje názornou představu o tendencích a charakteristických rysech zkoumaných jevů. Nejčastěji se používají následující typy grafů: spojnicové sloupcové bodové výsečové krabičkové

37 Spojnicové grafy - polygon Polygon se užívá pro zobrazení rozdělení četností. Postup konstrukce polygonu: na vodorovnou osu vynášíme jednotlivé varianty znaku na svislou osu vynášíme příslušné absolutní četnosti spojíme úsečkami body o souřadnicích x i, n i

38 Polygon rozdělení četností x1 x2 x3 x4

39 Polygon Ke konstrukci polygonu lze použít i relativní četnosti, kumulativní absolutní nebo kumulativní relativní četnosti (vzniká tzv. součtová křivka, ogiva). U polygonu je důležitá poloha vrcholu modus, tedy hodnota znaku s největší četností. Podle tvaru polygonu lze rozlišit: jednovrcholová (unimodální) rozdělení vícevrcholová (multimodální) rozdělení

40 Jednovrcholová rozdělení Existují dva druhy jednovrcholového rozdělení: modus leží mezi minimální a maximální variantou znaku nejčastější typ největší četnost má minimální nebo maximální varianta znaku rozdělení J (má tvar písmenka J)

41 Příklad rozdělení J x1 x2 x3 x4 x5 1 modus v maximální variantě znaku modus v minimální variantě znaku

42 Vícevrcholová rozdělení Chápeme-li modus obecněji jako variantu znaku s největší četností vzhledem k nejbližšímu okolí, pak modem je každá varianta znaku, jejíž četnost je větší než četnost sousedních dvou variant. Vícevrcholové rozdělení má tedy více než jeden modus. Nejčastěji se vyskytuje rozdělení se dvěma mody bimodální.

43 Příklad bimodálního rozdělení x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

44 Rozdělení U Rozdělení U je zvláštním případem bimodálního rozdělení. Má vrcholy ve dvou krajních variantách znaku. Je důležitá varianta znaku s nejnižší četností antimodus. Větší počet vrcholů svědčí o nestejnorodosti souboru, který lze roztřídit na několik jednovrcholových rozdělení.

45 Příklad rozdělení U antimodus x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

46 Spojnicové grafy - histogram Histogram se užívá pro zobrazení intervalového rozdělení četností. Postup konstrukce histogramu: na vodorovnou osu vynášíme jednotlivé intervaly základny sloupců na svislou osu vynášíme absolutní četnosti výšky sloupců

47 absolutní četnosti Histogram x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 intervaly

48 Bodové grafy Bodové grafy slouží k znázornění závislostí mezi dvěma kvantitativními znaky resp. ke znázornění průběhu časové řady. Postup konstrukce bodového grafu: na vodorovnou osu znázorníme varianty znaku x i (nezávisle proměnné) resp. hodnotu časové proměnné t i na svislou osu znázorníme varianty znaku y i (závisle proměnné) resp. hodnotu ukazatele y t časové řady konstruujeme body o souřadnicích x i, y i, resp. t i, y t

49 Výsečové grafy Výsečové grafy slouží k vyjádření struktury variant statistického znaku. Relativní četnost p i jednotlivých variant znaku x i je vyjádřena výsečí kruhu.

50 Příklad výsečového grafu 13% 7% 33% x1 x2 x3 x4 47%

51 Krabičkový graf Krabičkový graf slouží k zobrazení extrémních hodnot souboru (minimální hodnoty x min a maximální hodnoty x max ) a kvartilů (dolního kvartilu x 25, mediánu x a horního kvantilu x 75 ). Často se vizuálně analyzuje více krabičkových grafů současně a porovnává se tak: jeden statistický znak u různých souborů nebo více statistických znaků u téhož souboru

52 Příklad krabičkového grafu x min x 25 x x 75 x max

53 Kvantil Kvantil je hodnota, která rozděluje statistický soubor na dvě části: jedna část obsahuje hodnoty, které jsou menší nebo rovny než tento kvantil druhá část obsahuje hodnoty, které jsou větší nebo rovny než tento kvantil Při hledání kvantilu je třeba soubor uspořádat podle velikosti.

54 Kvantil - upřesnění Kvantil je hodnota v souboru určená tak, že: hodnoty, které jsou menší nebo stejné tvoří určitou stanovenou část rozsahu souboru (např. 1%,15%, 50%, 90%) hodnoty, které jsou větší nebo stejné tvoří zbývající část rozsahu souboru (např. 99%,85%, 50%, 10%)

55 Kvantil - definice Kvantil proměnné x, který odděluje p % malých hodnot proměnné x od (1 p)% velkých hodnot proměnné x, označujeme x p a a nazýváme p% kvantilem proměnné x.

56 Medián medián je 50 % kvantil medián dělí soubor na dvě stejné části medián označujeme x má-li soubor lichý rozsah, je mediánem hodnota konkrétní prostřední statistické jednotky má-li soubor sudý rozsah, je mediánem průměr ze 2 prostředních statistických jednotek

57 Kvantilové soustavy kvartily hodnoty, které dělí uspořádaný statistický soubor na čtyři části, přičemž každá obsahuje 25% jednotek decily - hodnoty, které dělí uspořádaný statistický soubor na deset částí, přičemž každá obsahuje 10% jednotek percentily - hodnoty, které dělí uspořádaný statistický soubor na sto částí, přičemž každá obsahuje 1% jednotek

58 Kvartily dolní kvartil x 25, odděluje čtvrtinu nejnižších jednotek prostřední kvartil = medián x rozděluje soubor na dvě stejné části horní kvartil x 75, odděluje tři čtvrtiny nejnižších jednotek

59 Decily Decily dělí statistický soubor na deset částí a je jich devět. Značení x 10, x 20,, x 90 : x 10 odděluje 10% nejnižších hodnot souboru od zbývajících 90% hodnot souboru x 20 odděluje 20% nejnižších hodnot souboru od zbývajících 80% hodnot souboru x 90 odděluje 90% nejnižších hodnot souboru od zbývajících 10% hodnot souboru

60 Percentily Percentily dělí statistický soubor na sto částí a je jich devadesát devět. Značení x 1, x 2,, x 99 : x 1 odděluje 1% nejnižších hodnot souboru od zbývajících 99% hodnot souboru x 2 odděluje 2% nejnižších hodnot souboru od zbývajících 98% hodnot souboru x 99 odděluje 99% nejnižších hodnot souboru od zbývajícího 1% hodnot souboru

61 Výpočet kvantilů z intervalového x p = z p n 1 n 2 h p + a p, kde rozdělení četností z p = n p + 0,5 je pořadové číslo jednotky, jejíž 100 hodnota je hledaným kvantilem, n je rozsah souboru, n 1 je kumulativní četnost prvků ležících před kvantilovým intervalem (intervalem, v němž leží hledaný kvantil, n 2 je četnost kvantilového intervalu, h p je délka kvantilového intervalu, a p je dolní mez kvantilového intervalu.

62 Výpočet mediánu z intervalového rozdělení četností Z údajů uvedených v následující tabulce vypočtěte medián. Čistý peněžní příjem na osobu Počet domácností Kumulativní četnosti méně než až až až více než Celkem

63 n = 100 p = 50 z p = n p ,5 = ,5 = 50, kvantilový interval: až n 1 =26 n 2 =35 h p =2000 a p =8001 x p = z p n 1 n 2 h p + a p = 50, =

64 Charakteristiky statistického souboru Klíčové pojmy: Míry úrovně statistického souboru, aritmetický, harmonický a geometrický průměr, medián, modus, absolutní a relativní míry variability, variační rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka, kvantilové odchylky, variační koeficient

65 Charakteristiky statistického souboru Charakteristiky shrnují informaci obsaženou ve zjištěných údajích o statistickém znaku a vyjadřují ji v koncentrované formě. Rozlišujeme: charakteristiky úrovně (polohy) charakteristiky variability šikmost (asymetrie) špičatost (exces)

66 Charakteristiky úrovně (polohy) úroveň se měří pomocí různých středních hodnot střední hodnoty počítané ze všech jednotek statistického souboru průměry (aritmetický, harmonický, geometrický) střední hodnoty počítané pouze z některých jednotek statistického souboru modus, medián

67 Aritmetický průměr Aritmetický průměr je základní mírou úrovně statistického znaku, počítá se vždy. Vyskytují-li se v souboru extrémní hodnoty nebo je rozdělení zešikmené, je vhodné aritmetický průměr doplnit mediánem a modem. x = kde n i=1 n x i, n je rozsah souboru, x i jsou hodnoty statistického znaku pro i = 1, n.

68 Vážený aritmetický průměr Jsou-li hodnoty statistického znaku uspořádány do tabulky rozdělení četností, počítáme aritmetický průměr podle vztahu: x = kde k i=1 k i=1 n i x i n i n je rozsah souboru,, n i jsou četnosti variant znaku x i pro i = 1, k. Četnosti n i udávají váhu (důležitost) varianty znaku x i.

69 Příklad vážený aritmetický průměr Vypočítejte průměrnou známku z matematiky pro soubor 40 studentů, jsou-li známky jednotlivých studentů uspořádány do následující tabulky rozdělení četností: Známka x i Počet studentů n i celkem 40

70 Řešení: Tabulku doplníme o další sloupec: Známka x i Počet studentů n i x i n i celkem x = k i=1 k i=1 n i x i n i = = 2,375

71 Výpočet váženého aritmetického průměru z intervalového rozdělení jsou-li všechny intervaly ohraničené, nahradíme je jejich středy jsou-li krajní intervaly otevřené, považujeme je buď za stejně široké jako bezprostředně následující (předcházející) nebo je ohraničíme minimální, resp. maximální hodnotou souboru, výpočet provádíme podle vztahu pro vážený aritmetický průměr, kde středy intervalů považujeme za varianty znaku.

72 Harmonický průměr Harmonický průměr je definován jako podíl rozsahu souboru a součtu převrácených hodnot znaku: x H = n 1, n i=1 x i kde n je rozsah souboru, x i jsou hodnoty statistického znaku pro i = 1, n. Použití harmonického průměru je v praxi omezené.

73 Geometrický průměr Geometrický průměr je definován jako n-tá odmocnina ze součinu hodnot znaku: kde x G = n je rozsah souboru, n x 1 x 2 x n, x i jsou hodnoty statistického znaku pro i = 1, n. Aplikace geometrického průměru je v praxi omezené, používá se např. při výpočtu průměrného tempa růstu časové řady.

74 Míry variability měří proměnlivost statistického znaku mají význam při posuzování vypovídací schopnosti aritmetického průměru čím je variabilita větší, tím je vypovídací schopnost aritmetického průměru nižší Rozlišujeme: absolutní míry variability relativní míry variability

75 Absolutní míry variability charakterizují variabilitu statistického souboru v absolutní velikosti měří variabilitu ve stejných jednotkách, v nichž je vyjádřen statistický znak Mezi absolutní míry variability patří: variační rozpětí rozptyl směrodatná odchylka kvantilové odchylky

76 Variační rozpětí Variační rozpětí je definováno jako rozdíl největší a nejmenší hodnoty statistického znaku: R = x max x min, kde x max je největší hodnota znaku, x min je nejmenší hodnota znaku. Výhoda: snadný výpočet a jednoduchá interpretace. Nevýhoda: může být zkresleno extrémními hodnotami, nevypovídá nic o variabilitě hodnot uvnitř souboru.

77 Rozptyl Rozptyl je definován je definován jako průměr čtverců (druhých mocnin) odchylek jednotlivých hodnot znaku od jejich aritmetického průměru: kde s x 2 = n je rozsah souboru, n i=1 x i x 2 x i jsou hodnoty statistického znaku pro i = 1, n, x je aritmetický průměr. n

78 Výpočtový tvar rozptylu s x 2 = x i x 2 n = x i 2 2x x i + nx 2 n = x i 2 2x x i + x x i n = x i 2 x x i n = x 2 2 x = x i 2 n x i n 2

79 Rozptyl ve váženém tvaru Pro výpočet rozptylu z tabulky rozdělení četností používáme následující vztah: s x 2 = kde k i=1 x i x 2 n i k i=1 n i n je rozsah souboru, x je aritmetický průměr,, n i jsou četnosti variant znaku x i pro i = 1, k.

80 Příklad Vypočítejte rozptyl známek z matematiky pro soubor 40 studentů, jsou-li známky jednotlivých studentů uspořádány do následující tabulky rozdělení četností: Známka x i Počet studentů n i celkem 40

81 Řešení: x = 2,375 (viz předchozí příklad) s x 2 = k i=1 x i x 2 n i k i=1 n i = 1 2, , , = 1, , , = 1, , , = 9, , , = 19, = 0,

82 Výpočet rozptylu z dílčích rozptylů Předpokládejme, že statistický soubor o rozsahu n je rozdělen na k dílčích podsouborů, kde jsou známy dílčí rozptyly s ix 2, dílčí průměry x i a četnosti i-tého podsouboru n i. Schéma problému je uvedeno v následující tabulce:

83 Dílčí soubor č. Hodnoty znaku x ij Dílčí průměry x i Dílčí rozptyly s ix 2 Dílčí četnosti n i 1 x 11, x 12, x 1j,, x 1n1 x 1 s 1x 2 n 1 2 x 21, x 22, x 2j,, x 2n2 x 2 s 2x 2 n 2 i x i1, x i2, x ij,, x ini x i s ix 2 n i k x k1, x k2, x kj,, x knk x k s kx 2 n k Součet n

84 rozptyl celého souboru = rozptyl dílčích průměrů + průměr dílčích rozptylů s x 2 = s x 2 + s 2, kde s x 2 = s x 2 = k i=1 k i=1 n i j=1 k i=1 n i x ij x x i x 2 n i k i=1 n i 2 je celkový rozptyl, (měří meziskupinovou variabilitu), s 2 = k i=1 k i=1 n i s ix 2 n i je meziskupinový rozptyl je průměr dílčích rozptylů (měří vnitroskupinovou variabilitu).

85 Příklad Obchodní organizace odebírá určitý výrobek od dvou dodavatelů A a B. Cena výrobku v průběhu roku sezónně kolísá. Průměrná cena výrobku za celý rok od dodavatele A je 9 Kč, její směrodatná odchylka 2 Kč. Obchodní organizace nakoupila od dodavatele A 1000 kusů výrobku. Cena výrobku od dodavatele B je 10 Kč se směrodatnou odchylkou 1 Kč. Obchodní organizace nakoupila od dodavatele B 4000 kusů výrobku. Zjistěte, zda se na celkové variabilitě nákupní ceny více podílí sezónní kolísání cen výrobku u jednotlivých dodavatelů nebo jsou důležitější rozdíly mezi průměrnými cenami jednotlivých dodavatelů.

86 Řešení: x 1 = 9 x 2 = 10 s 2 1x = 2 2 = 4 s 2 2x = 1 2 = 1 n 1 = 1000 n 2 = x = 5000 = 9,8 s x 2 = s x 2 + s 2 s x 2 = 2 i=1 x i x 2 n i 2 i=1 n i = 9 9, , (meziskupinová variabilita) = = 0,16

87 s 2 = 2 i=1 2 i=1 n i s ix 2 n i = (vnitroskupinová variabilita) = 1,6 Závěr: Na celkové variabilitě se více podílí sezónní kolísání cen výrobku u jednotlivých dodavatelů.

88 Směrodatná odchylka Nevýhoda rozptylu: je vyjádřen ve čtvercích použité měrné jednotky obtížná interpretace. Proto je definována směrodatná odchylka: s x = s x 2 Výhoda: je vyjádřena ve stejných měrných jednotkách jako zkoumaný statistický znak. Interpretace směrodatné odchylky: většina hodnot souboru se nachází v intervalu x s x 2 ; x + s x 2.

89 Kvantilové odchylky Kvantilové odchylky počítáme jako aritmetický průměr kladných odchylek sousedních kvantilů. Kvartilová odchylka (kvartilové rozpětí) Q = x 75 x + x x 25 = x 75 x Decilová odchylka (decilové rozpětí) D = x 90 x 80 + x 80 x x 20 x 10 8 = x 90 x 10 8 Percentilová odchylka (percentilové rozpětí) P = x 99 x 98 + x 98 x x 2 x 1 98 = x 99 x 1 98

90 Relativní míry variability užívají se pro srovnání variability statistických znaků, které se liší úrovní znaků a jsou vyjádřeny v různých měrných jednotkách měří variabilitu v poměru k úrovni statistického znaku jsou to bezrozměrná čísla

91 Variační koeficient Variační koeficient je definován jako poměr směrodatné odchylky a aritmetického průměru: V x = s x, x kde s x je směrodatná odchylka, x je aritmetický průměr. Variační koeficient je bezrozměrné číslo. Jeho stonásobek udává variabilitu v %, variační koeficient vyšší než 50% svědčí o značné nestejnorodosti statistického souboru.

92 Zpracování dat z výběrových šetření

93 Odhady charakteristik základního souboru Klíčové pojmy: Bodový a intervalový odhad, spolehlivost odhadu, dvoustranný, pravostranný a levostranný interval spolehlivosti, bodový a intervalový odhad průměru základního souboru, bodový a intervalový odhad rozptylu základního souboru, bodový a intervalový odhad relativní četnosti určité varianty znaku v základním souboru,

94 Odhady charakteristik základního souboru k charakteristikám základního souboru existují ve výběrovém souboru příslušné protějšky - výběrové charakteristiky neboli statistiky, výběrové charakteristiky jsou náhodné veličiny, neznámou charakteristiku ZS odhadneme pouze jedním číslem (bodový odhad) nebo intervalem (intervalový odhad). intervalové odhady jsou více používané v praxi

95 Intervalové odhady Odhad charakteristiky základního souboru provádíme pomocí intervalu G d ; G h, který bude s danou pravděpodobností obsahovat skutečnou hodnotu odhadované charakteristiky G základního souboru. Tato pravděpodobnost se nazývá spolehlivost odhadu a značí se 1 α a interval nazveme α % intervalem spolehlivosti. Platí P G d < G < G h = 1 α

96 Interval spolehlivosti čím je spolehlivost odhadu vyšší, tím je daný odhad spolehlivější, ale tím větší (širší) je příslušný interval, a tedy odhad je méně přesný nejčastěji volíme α = 0,05 ( α = 0, 01 ) a konstruujeme 95% (99%) intervaly spolehlivosti konstruujeme jednostranné (pravostranné či levostranné) nebo dvoustranné intervaly spolehlivosti.

97 Dvoustranný interval spolehlivosti konstruujeme interval G d ; G h určujeme jej tak, aby platilo: P G d < G < G h = 1 α P G G d = P G G h = α 2

98 Pravostranný interval je dána pouze horní mez G h konstruujeme interval ; G h určujeme jej tak, aby platilo: P G < G h = 1 α P G G h =α

99 Levostranný interval je dána pouze dolní mez G d konstruujeme interval G h ; určujeme jej tak, aby platilo: P G > G d = 1 α P G G d =α

100 Statistické tabulky Pro konstrukci intervalů spolehlivosti a testování hypotéz jsou potřebné statistické tabulky: tabulka s hodnotami kvantilů normovaného normálního rozdělení u p tabulka s hodnotami kvantilů χ p 2 rozdělení χ 2 o ν stupních volnosti tabulka s hodnotami kvantilů t p rozdělení t o ν stupních volnosti

101 Kvantily normovaného normálního rozdělení u P P u P P u P P u P P u P 0,50 0,000 0,75 0,674 0,950 1,645 0,975 1,960 0,51 0,025 0,76 0,706 0,951 1,655 0,976 1,977 0,52 0,050 0,77 0,739 0,952 1,665 0,977 1,995 0,53 0,075 0,78 0,772 0,953 1,675 0,978 2,014 0,54 0,100 0,79 0,806 0,954 1,685 0,979 2,034 0,55 0,126 0,80 0,842 0,955 1,695 0,980 2,054 0,56 0,151 0,81 0,878 0,956 1,706 0,981 2,075 0,57 0,176 0,82 0,915 0,957 1,717 0,982 2,097 0,58 0,202 0,83 0,954 0,958 1,728 0,983 2,120 0,59 0,228 0,84 0,994 0,959 1,739 0,984 2,144 0,60 0,253 0,85 1,036 0,960 1,751 0,985 2,170 0,61 0,279 0,86 1,080 0,961 1,762 0,986 2,197 0,62 0,305 0,87 1,126 0,962 1,774 0,987 2,226 0,63 0,332 0,88 1,175 0,963 1,787 0,988 2,257 0,64 0,358 0,89 1,227 0,964 1,799 0,989 2,290 0,65 0,385 0,900 1,282 0,965 1,812 0,990 2,326 0,66 0,412 0,905 1,311 0,966 1,825 0,991 2,366 0,67 0,440 0,910 1,341 0,967 1,838 0,992 2,409 0,68 0,468 0,915 1,372 0,968 1,852 0,993 2,457 0,69 0,496 0,920 1,405 0,969 1,866 0,994 2,512 0,70 0,524 0,925 1,440 0,970 1,881 0,995 2,576 0,71 0,553 0,930 1,476 0,971 1,896 0,996 2,652 0,72 0,583 0,935 1,514 0,972 1,911 0,997 2,748 0,73 0,613 0,940 1,555 0,973 1,927 0,998 2,878 0,74 0,643 0,945 1,598 0,974 1,943 0,999 3,090 Pro P < 0,5 jsou hodnot dány vztahem u P = u 1 P

102 Hodnoty kvantilů normovaného normálního rozdělení Kvantily vyhledáváme v tabulce pro požadované α, hodnoty jsou tabelovány pro α 0, 5. Pro α < 0, 5 platí: u α = u 1 α Např. je-li α = 0,05, pak u 1 α = u 0,95 = 1,645 u α = u 0,05 = u 0,95 = 1,645 u α 1 = u 0,975 = 1, 96 uα 2 2 = u 0,975 = 1, 96

103 Hodnoty kvantilů normovaného Je-li α = 0,01, normálního rozdělení pak u 1 α = u 0,99 = 2,326 u α = u 0,01 = u 0,99 = 2,326 u α 1 = u 0,995 = 2,576 uα 2 2 = u 0,005 = 2,576

104 Kvantily χ P 2 rozdělení χ 2 o ν stupních volnosti 1. část ν P 0,0005 0,001 0,005 0,01 0,025 0,05 0,10 1 0, , , , , , , , , ,0100 0,0201 0,0506 0,103 0, ,0153 0,0243 0,0717 0,115 0,216 0,352 0, ,0639 0,0908 0,207 0,297 0,484 0,711 1,06 5 0,158 0,210 0,412 0,544 0,831 1,15 1,61 6 0,299 0,381 0,676 0,872 1,24 1,64 2,20 7 0,485 0,598 0,989 1,24 1,69 2,17 2,83 8 0,710 0,857 1,34 1,65 2,18 2,73 3,49 9 0,972 1,15 1,73 2,09 2,70 3,33 4, ,26 1,48 2,16 2,56 3,25 3,94 4, ,59 1,83 2,60 3,05 3,82 4,57 5, ,93 2,21 3,07 3,57 4,40 5,23 6, ,31 2,62 3,57 4,11 5,01 5,89 7, ,70 3,04 4,07 4,66 5,63 6,57 7, ,11 3,48 4,60 5,23 6,26 7,26 8, ,54 3,94 5,14 5,81 6,91 7,96 9, ,98 4,42 5,70 6,41 7,56 8,67 10,1 18 4,44 4,90 6,26 7,01 8,23 9,39 10,9 19 4,91 5,41 6,84 7,63 8,91 10,1 11,7 20 5,40 5,92 7,43 8,26 9,59 10,9 12,4 21 5,90 6,45 8,03 8,90 10,3 11,6 13,2 22 6,40 6,98 8,64 9,54 11,0 12,3 14,0 23 6,92 7,53 9,26 10,2 11,7 13,1 14,8 24 7,45 8,08 9,89 10,9 12,4 13,8 15,7 25 7,99 8,65 10,5 11,5 13,1 14,6 16,5 26 8,54 9,22 11,2 12,2 13,8 15,4 17,3 27 9,09 9,80 11,8 12,9 14,6 16,2 18,1 28 9,66 10,4 12,5 13,6 15,3 16,9 18, ,2 11,0 13,1 14,3 16,0 17,7 19, ,8 11,6 13,8 15,0 16,8 18,5 20,6

105 Kvantily χ P 2 rozdělení χ 2 o ν stupních volnosti 2. část ν P 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 0,999 0, ,71 3,84 5,02 6,63 7,88 10,8 12,1 2 4,61 5,99 7,38 9,21 10,6 13,8 15,2 3 6,25 7,81 9,35 11,3 12,8 16,3 17,7 4 7,78 9,49 11,1 13,3 14,9 18,5 20,0 5 9,24 11,1 12,8 15,1 16,7 20,5 22,1 6 10,6 12,6 14,4 16,8 18,5 22,5 24,1 7 12,0 14,1 16,0 18,5 20,3 24,3 26,0 8 13,4 15,5 17,5 20,1 22,0 26,1 27,9 9 14,7 16,9 19,0 21,7 23,6 27,9 29, ,0 18,3 20,5 23,2 25,2 29,6 31, ,3 19,7 21,9 24,7 26,8 31,3 33, ,5 21,0 23,3 26,2 28,3 32,9 34, ,8 22,4 24,7 27,7 29,8 34,5 36, ,1 23,7 27,1 29,1 31,3 36,1 38, ,3 25,0 27,5 30,6 32,8 37,7 39, ,5 26,3 28,8 32,0 34,3 39,3 41, ,8 27,6 30,2 33,4 35,7 40,8 42, ,0 28,9 31,5 34,8 37,2 42,3 44, ,2 30,1 32,9 36,2 38,6 43,8 46, ,4 31,4 34,2 37,6 40,0 45,3 47, ,6 32,7 35,5 38,9 41,4 46,8 49, ,8 33,9 36,8 40,3 42,8 48,3 50, ,0 35,2 38,1 41,6 44,2 49,7 52, ,2 36,4 39,4 43,0 45,6 51,2 53, ,4 37,7 40,6 44,3 46,9 52,6 54, ,6 38,9 41,9 45,6 48,3 54,1 56, ,7 40,1 43,2 47,0 49,6 55,5 57, ,9 41,3 44,5 48,3 51,0 56,9 59, ,1 42,6 45,7 49,6 52,3 58,3 60, ,3 43,8 47,0 50,9 53,7 59,7 62,2

106 Hodnoty kvantilů χ 2 rozdělení Kvantily vyhledáváme v tabulce pro požadované α a příslušný počet stupňů volnosti ν. Hodnoty pro ν > 30 nejsou tabelovány, provádí se aproximace pomocí kvantilů normovaného normálního rozdělení: χ α 2 ν = 1 2 u α + 2ν 1 2 Např. χ 0, = 1 2 1, = 56,658 χ 0, = 9,59 χ 0, = 34,2

107 Kvantily t P rozdělení t o ν stupních volnosti ν P 0,90 0,95 0,975 0,99 0, ,078 6,314 12,706 31,821 63, ,886 2,920 4,303 6,965 9, ,638 2,353 3,182 4,541 5, ,533 2,132 2,776 3,747 4, ,476 2,015 2,571 3,365 4, ,440 1,943 2,447 3,143 3, ,415 1,895 2,365 2,998 3, ,397 1,860 2,306 2,896 3, ,383 1,833 2,262 2,821 3, ,372 1,812 2,228 2,764 3, ,363 1,796 2,201 2,718 3, ,356 1,782 2,179 2,681 3, ,350 1,771 2,160 2,650 3, ,345 1,716 2,145 2,624 2, ,341 1,753 2,131 2,602 2, ,337 1,746 2,120 2,583 2, ,333 1,740 2,110 2,567 2, ,330 1,734 2,101 2,552 2, ,328 1,729 2,093 2,539 2, ,325 1,725 2,086 2,528 2, ,323 1,721 2,080 2,518 2, ,321 1,717 2,074 2,508 2, ,319 1,714 2,069 2,500 2, ,318 1,711 2,064 2,492 2, ,316 1,708 2,060 2,485 2, ,315 1,706 2,056 2,479 2, ,314 1,703 2,052 2,473 2, ,313 1,701 2,048 2,467 2, ,311 1,699 2,045 2,462 2,756 Pro P < 0,5 jsou hodnoty dány vztahem t P = t 1 P

108 Hodnoty kvantilů t rozdělení Kvantily vyhledáváme v tabulce pro požadované α a příslušný počet stupňů volnosti ν, hodnoty jsou tabelovány pro ν 0, 5. Pro α < 0, 5 platí: t α ν = t 1 α ν Pro ν > 30 nejsou hodnoty kvantilů t α tabelovány, nahrazujeme je kvantily u α. t 0,95 20 = 1,725 t 0,05 20 = t 0,95 20 = 1,725

109 Bodový odhad průměru základního souboru Bodovým odhadem průměru základního souboru je výběrový průměr. Je-li n rozsah výběrového souboru a x i pro i = 1,, n hodnoty výběrového souboru, pak výběrový průměr vypočteme podle následujícího vztahu: x = n i=1 n x i,

110 Oboustranný interval spolehlivosti pro průměr základního souboru x u α 1 2 kde s x n ; x + u 1 α 2 s x n, x je výběrový průměr, je kvantil normovaného normálního u 1 α 2 rozdělení, s x = n i=1 n 1 x i x 2 je výběrová směrodatná odchylka, n je rozsah výběrového souboru.

111 Oboustranný interval spolehlivosti pro střední hodnotu při výběru z x t 1 α 2 normálního rozdělení s x n ; x + t 1 α 2 s x n, kde x je výběrový průměr, n je rozsah výběrového souboru, t 1 α 2 volnosti, s x = je kvantil t rozdělení o n 1 stupních odchylka. n i=1 n 1 x i x 2 je výběrová směrodatná

112 Pravostranný interval spolehlivosti pro průměr základního souboru ; x + u 1 α s x n, kde x je výběrový průměr, u 1 α je kvantil normovaného normálního rozdělení, s x = n i=1 n 1 x i x 2 je výběrová směrodatná odchylka, n je rozsah výběrového souboru.

113 Levostranný interval spolehlivosti pro průměr základního souboru x u 1 α s x n ;, kde x je výběrový průměr, u 1 α je kvantil normovaného normálního rozdělení, s x = n i=1 n 1 x i x 2 je výběrová směrodatná odchylka, n je rozsah výběrového souboru.

114 Příklad Z velké zásilky součástek jsme náhodným výběrem vybrali 400 a zjistili jejich průměrnou délku 116 mm a směrodatnou odchylku 4,081 mm. a) Určete 95% dvoustranný interval spolehlivosti pro průměrnou délku přejímaných součástek v celé zásilce. b) Stanovte mez, kterou průměrná délka součástek nepřesáhne s 95% pravděpodobností. c) Určete 99% dvoustranný interval spolehlivosti pro průměrnou délku přejímaných součástek v celé zásilce.

115 Řešení a): základní soubor: celá zásilka, výběrový soubor má rozsah n = 400, výběrový průměr: x = 116, výběrová směrodatná odchylka: s x =4,081, pro 95% interval spolehlivosti je α = 0,05 a kvantil normovaného normálního rozdělení u 1 α 2 = u 0,975 =1,96. Výběrový soubor má dostatečně velký rozsah, proto pro odhad průměrné délky součástek v celé zásilce použijeme dvoustranný interval spolehlivosti: x u 1 α 2 s x n ; x + u 1 α 2 s x n

116 x u 1 α 2 = 116 1,96 4, s x n ; x + u 1 α 2 = 115,6; 116,4 s x n = ; ,96 4, = Se spolehlivostí 95% lze očekávat, že průměrná délka přejímaných součástek bude ležet v intervalu od 115,6 mm do 116,4 mm.

117 Řešení b): n = 400, x = 116, s x =4,081, α = 0,05, u 1 α = u 0,95 =1,645. Budeme konstruovat pravostranný 95% interval spolehlivosti: ; x + u 1 α s x n

118 s ; x + u x 1 α n = ; 116,336 = ; ,645 4, S pravděpodobností 95% nepřesáhne délka přejímaných součástek 116,336 mm. Řešení c): n = 400, x = 116, s x =4,081, α = 0,01, u 1 α 2 = u 0,995 =2,576.

119 Pro odhad průměrné délky přejímaných součástek použijeme dvoustranný interval spolehlivosti: x u 1 α 2 = 116 2,576 4, s x n ; x + u 1 α 2 = 115,47; 116,53 s x n = ; ,576 4, = Ve srovnání s 95% intervalem spolehlivosti je tento interval širší, což demonstruje už dříve zmíněnou skutečnost, že rostoucí spolehlivostí odhadu klesá přesnost odhadu.

120 Bodový odhad rozptylu základního souboru Bodovým odhadem rozptylu základního souboru je výběrový rozptyl. Je-li n rozsah výběrového souboru a x i pro i = 1,, n hodnoty výběrového souboru, x výběrový průměr, pak výběrový rozptyl vypočteme podle následujícího vztahu: s x 2 = n x i x 2 i=1 n 1

121 Oboustranný interval spolehlivosti pro rozptyl základního souboru n 1 s x 2 χ 2 1 α 2 ; n 1 s x 2 χ 2 α 2, kde n je rozsah výběrového souboru, s x 2 je výběrový rozptyl, χ 2 1 α 2, χ2 α 2 jsou kvantily χ 2 rozdělení o ν = n 1 stupních volnosti.

122 Pravostranný interval spolehlivosti pro rozptyl základního souboru ; n 1 s x 2 χ 2 α kde n je rozsah výběrového souboru, s x 2 je výběrový rozptyl, χ 2 α je kvantil χ2 rozdělení o ν = n 1 stupních volnosti.

123 Levostranný interval spolehlivosti pro rozptyl základního souboru n 1 s x 2 χ 2 1 α ;, kde n je rozsah výběrového souboru, s x 2 je výběrový rozptyl, χ 2 1 α je kvantil χ2 rozdělení o ν = n 1 stupních volnosti.

124 Příklad Při hodnocení přesnosti práce výrobního zařízení bylo provedeno 25 nezávislých měření délek vyrobených součástek a zjištěn rozptyl těchto délek 36. Zkonstruujte 95% interval spolehlivosti pro odhad rozptylů délek všech součástek vyrobených daným zařízením.

125 Řešení: základní soubor: všechny součástky vyrobené daným zařízením, výběrový soubor má rozsah n = 25, výběrový rozptyl : s 2 x =36, pro 95% interval spolehlivosti je α = 0,05 a kvantily χ 2 rozdělení o ν = n 1 = 24 stupních volnosti χ 2 1 α ν = χ2 2 0, =39,4, χ 2 α ν = χ 2 2 0, =12,4. Pro odhad rozptylu délek všech součástek vyrobených daným zařízením použijeme dvoustranný interval: n 1 s x 2 χ 2 1 α 2 ; n 1 s x 2 χ 2 α 2.

126 2 n 1 s x ; χ 2 1 α 2 = ,4 n 1 s x 2 χ 2 α 2 = ; ,4 = = 21,93; 69,68 Se spolehlivostí 95% se rozptyl délek všech součástek vyrobených daným zařízením pohybuje v intervalu od 21,93 do 69,68.

127 Bodový odhad relativní četnosti základního souboru Bodovým odhadem relativní četnosti určité varianty znaku v základního souboru je výběrová relativní četnost. Je-li n rozsah výběrového souboru a n i počet jednotek se sledovanou variantou znaku ve výběrovém souboru, pak výběrovou relativní četnost vypočteme podle následujícího vztahu: p = n i n

128 Oboustranný interval spolehlivosti pro relativní četnost základního souboru p u 1 α 2 p 1 p n ; p + u 1 α 2 p 1 p kde p je výběrová relativní četnost, je kvantil normovaného normálního u 1 α 2 rozdělení, n je rozsah výběrového souboru. n,

129 Pravostranný interval spolehlivosti pro relativní četnost základního souboru ; p + u 1 α p 1 p kde p je výběrová relativní četnost, u 1 α je kvantil normovaného normálního rozdělení, n je rozsah výběrového souboru. n,

130 Levostranný interval spolehlivosti pro relativní četnost základního souboru p u 1 α s x n ;, kde p je výběrová relativní četnost, u 1 α je kvantil normovaného normálního rozdělení, n je rozsah výběrového souboru.

131 Příklad Při kontrole záručních listů určitého druhu výrobku ve skladě bylo náhodně vybráno 320 výrobků a zjištěno, že 59 jich má prošlou záruční lhůtu. a) Stanovte 95% interval spolehlivosti pro odhad procenta výrobků s prošlou záruční lhůtou ve skladu daného podniku. b) Jaký je nejmenší podíl výrobků s prošlou záruční lhůtou, uvažujeme-li spolehlivost 95%.

132 Řešení a): základní soubor: všechny výrobky určitého druhu ve skladu, výběrový soubor má rozsah n = 320, počet výrobků s prošlou záruční lhůtou: n i =59, výběrová relativní četnost : p = 59 =0,184, 320 pro 95% interval spolehlivosti je α = 0,05 a kvantil normovaného normálního rozdělení u 1 α 2 = u 0,975 =1,96. Pro odhad procenta výrobků s prošlou záruční lhůtou ve skladu podniku použijeme dvoustranný interval spolehlivosti: p u 1 α 2 p 1 p n ; p + u 1 α 2 p 1 p n,

133 p u 1 α 2 p 1 p n ; p + u 1 α 2 p 1 p n = 0,184 1,96 = 0,142; 0,226 0, , ; 0, ,96 0, , Se spolehlivostí 95% se procento výrobků s prošlou záruční lhůtou ve skladu podniku pohybuje mezi 14,2% a 22,6%.

134 Řešení b): n = 320, n i =59, p = =0,184, pro 95% interval spolehlivosti je α = 0,05 a kvantil normovaného normálního rozdělení u 1 α = u 0,95 =1,645. Pro odhad nejmenšího podílu výrobků s prošlou záruční lhůtou ve skladu podniku použijeme levostranný interval spolehlivosti: p u 1 α s x n ;

135 p u 1 α s x n ; = 0,184 1,645 0, , ; = 0,1484 S 95% spolehlivostí lze očekávat, že podíl výrobků s prošlou záruční lhůtou nebude menší než 14,84%.

136 Testování statistických hypotéz

137 Testování statistických hypotéz Klíčové pojmy: Nulová a alternativní hypotéza, dvoustranná, pravostranná a levostranná hypotéza, chyby prvního a druhého druhu, hladina významnosti, testové kritérium, kritický obor, test hypotézy o průměru, test hypotézy o rozptylu, test hypotézy o relativní četnosti

138 Statistická hypotéza Statistickou hypotézou rozumíme určitý předpoklad o parametrech nebo tvaru rozdělení základního souboru. Na základě vyčerpávajícího šetření základního souboru bychom byli schopni rozhodnout o správnosti nebo nesprávnosti hypotézy. Většinou však máme k dispozici jen hodnoty výběrového souboru. Proces ověřování správnosti nebo nesprávnosti hypotézy pomocí výsledků získaných náhodným výběrem nazveme testováním hypotéz.

139 Nulová a alternativní hypotéza Předpoklad vyslovený o určité charakteristice základního souboru nazveme nulovou hypotézou a značíme ji H 0. Proti nulové hypotéze stavíme alternativní hypotézu, která popírá platnost nulové hypotézy, značíme H 1.

140 Formulace hypotéz Předpokládejme, že chceme testovat průměr základního souboru. Nulovou hypotézu definujeme následovně: H 0 : μ = μ 0 (průměr μ základního souboru se rovná konkrétní hodnotě μ 0 ). Proti nulové hypotéze vymezíme alternativní hypotézu H 1, která má jeden z následujících tvarů: H 0 : μ μ 0 dvoustranná hypotéza H 0 : μ > μ 0 pravostranná hypotéza H 0 : μ < μ 0 levostranná hypotéza

141 Chyby při testování Při testování vyvozujeme závěry z údajů získaných náhodným výběrem můžeme se dopustit chybného závěru: zamítneme-li nulovou hypotézu H 0 i když ve skutečnosti platí, dopustíme se chyby prvního druhu, pravděpodobnost této chyby označíme α, přijmeme-li hypotézu H 0, i když ve skutečnosti platí H 1, dopustíme se chyby druhého druhu, její pravděpodobnost označíme β a pravděpodobnost pravděpodobnost testu. 1 β se nazývá síla

142 Postup testování volba hladiny významnosti formulace hypotéz volba testového kritéria a výpočet jeho hodnoty sestrojení kritického oboru formulace výsledků testu

143 Volba hladiny významnosti Předem volíme pevnou pravděpodobnost chyby 1. druhu, tzv. hladinu významnosti, nejčastěji α = 0,05. Testovací potup je odvozen tak, aby při dané hladině významnosti zajišťoval minimální pravděpodobnost chyby druhého druhu, tedy maximální sílu testu.

144 Formulace hypotéz formulujeme dvojici hypotéz: nulovou hypotézu H 0 a alternativní hypotézu H 1 nulová hypotéza má nejčastěji tvar rovnice týkající se některého parametru rozdělení studovaného znaku to, co chceme testem prokázat, formulujeme jako alternativní hypotézu

145 Volba testového kritéria Popis standardního testu uvádí, jaké testové kritérium má být použito. Testové kritérium je statistika, tedy funkce náhodného výběru. Množinu hodnot, kterých může testové kritérium nabývat, nazveme výběrovým prostorem, výběrový prostor se skládá ze dvou podprostorů: podprostor obsahující hodnoty svědčící ve prospěch H 0 - tzv. obor přijetí podprostor obsahující hodnoty svědčící ve prospěch H 1 - tzv. kritický obor

146 Sestrojení kritického oboru Pro sestrojení kritického oboru potřebujeme znát rozdělení testového kritéria při platnosti hypotézy H 0. Kritickými hodnotami, které oddělují kritický obor, jsou kvantily rozdělení testového kritéria při platnosti H 0, které nalezneme ve statistických tabulkách.

147 Formulace výsledku testu leží-li hodnota testového kritéria v kritickém oboru, přijímáme hypotézu H 1, neseme 100α% riziko nesprávnosti tohoto výroku neleží-li hodnota testového kritéria v kritickém oboru, zamítáme hypotézu H 1

148 Test hypotézy o průměru Chceme ověřit předpoklad, že průměr základního souboru μ se rovná určité hodnotě μ 0. Formulujeme hypotézy: Nulová hypotéza: H 0 : μ = μ 0 Alternativní hypotéza: H 1 : μ μ 0 nebo H 1 : μ > μ 0 nebo H 1 : μ < μ 0

149 Testové kritérium výběr dostatečně velkého rozsahu Pro výběry dostatečně velkého rozsahu má testové kritérium tvar: U = x μ 0, sx n kde x je výběrový průměr, μ 0 je předpokládaná hodnota průměru, s x je výběrová směrodatná odchylka, n je rozsah výběrového souboru. Testové kritérium U má při platnosti H 0 normované normální rozdělení.

150 Kritické obory Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : μ μ 0, pak kritickým oborem je interval: ; uα 2 u 1 α 2 ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : μ > μ 0, pak kritickým oborem je interval: u 1 α ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : μ < μ 0, pak kritickým oborem je interval: ; u α

151 Testové kritérium výběr malého rozsahu Pro výběry malého rozsahu, kdy základní soubor má alespoň přibližně normální rozdělení, má testové kritérium tvar: t = x μ 0, sx n kde x je výběrový průměr, s x je výběrová směrodatná odchylka, n je rozsah výběrového souboru. Testové kritérium t má při platnosti H 0 t rozdělení o ν = n 1 stupních volnosti.

152 Kritické obory Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : μ μ 0, pak kritickým oborem je interval: ; tα 2 t 1 α 2 ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : μ > μ 0, pak kritickým oborem je interval: t 1 α ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : μ < μ 0, pak kritickým oborem je interval: ; t α

153 Příklad Výrobce garantuje, že jím vyrobené žárovky mají životnost 1000 hodin. Aby útvar kontroly zjistil, že tomuto konstatování odpovídá i v daném období vyrobená a expedovaná část produkce, vybral z připravené dodávky náhodně 50 žárovek a došel k závěru, že průměrná doba životnosti je 950 hodin a směrodatná odchylka doby životnosti pak 100 hodin. Je možné zjištěný rozdíl doby životnosti ve výběru připsat náhodě nebo je známkou nekvality produkce?

154 Řešení: základní soubor tvoří všechny vyrobené žárovky, výběrový soubor má rozsah n = 50, výběrový průměr: x = 950, výběrová směrodatná odchylka: s x =100, volíme hladinu významnosti α = 0,05. Formulace hypotéz: H 0 : μ = 1000 H 1 : μ < 1000 Testové kritérium (výběr má dostatečně velký rozsah): U = x μ 0, sx n

155 U = x μ 0 sx n = =-3,55 Kritický obor: ; u α = ; u 0,05 = ; 1,645 Hodnota testového kritéria se nachází v kritickém oboru, přijímáme tedy hypotézu H 1. Závěr: Na hladině významnosti 5 % jsme prokázali, že zjištěný rozdíl doby životnosti je známkou nekvality produkce.

156 Test hypotézy o rozptylu Chceme ověřit předpoklad, že rozptyl základního souboru σ 2 se rovná určité hodnotě σ 0 2. Formulujeme hypotézy: Nulová hypotéza: Alternativní hypotéza: H 0 : σ 2 = σ 0 2 H 1 : σ 2 σ 0 2 nebo H 1 : σ 2 > σ 0 2 nebo H 1 : σ 2 =< σ 0 2

157 Testové kritérium χ 2 = n 1 s x 2, σ 2 0 kde n je rozsah výběrového souboru, s 2 x je výběrový rozptyl, 2 σ 0 je předpokládaná hodnota rozptylu. Testové kritérium χ 2 má při platnosti H 0 χ 2 rozdělení o ν = n 1 stupních volnosti.

158 Kritické obory Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : σ 2 = σ 0 2, pak kritickým oborem je interval: ; χα 2 2 χ 1 α 2 2 ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : σ 2 > σ 0 2, pak kritickým oborem je interval: χ 1 α 2 ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : σ 2 < σ 0 2, pak kritickým oborem je interval: ; χ α 2

159 Příklad Automat vyrábí pístové kroužky o daném průměru. Výrobce udává že směrodatná odchylka průměru kroužků je 0,05 mm. K ověření této informace bylo náhodně vybráno 80 kroužků a vypočtena směrodatná odchylka jejich průměrů 0,04 mm. Lze tento rozdíl považovat za významný ve smyslu zlepšení kvality produkce? Volte hladinu významnosti 5%.

160 Řešení: základní soubor tvoří všechny vyrobené pístové kroužky, výběrový soubor má rozsah n = 80, výběrová směrodatná odchylka: s x =0,04, volíme hladinu významnosti α = 0,05. Formulace hypotéz: H 0 : σ 2 = 0,0025 H 1 : σ 2 < 0,0025 Testové kritérium: χ 2 = n 1 s x 2 σ 0 2,

161 χ 2 = n 1 s x 2 σ 0 2 = 79 0,0016 0,0025 =50,56 Kritický obor: ; χ 2 α n 1 = ; χ 2 0,05 79 Pro ν > 30 použijeme pro odhad kvantilu χ 2 0,05 79 aproximaci χ 2 α ν = 1 2 u α + 2ν 1 2 χ 0, = 1 2 u 0, χ 0, = 59,24 ; 59,24

162 Hodnota testového kritéria se nachází v kritickém oboru, přijímáme tedy na hladině významnosti α = 0,05 hypotézu H 1. Závěr: Na hladině významnosti 5 % jsme prokázali, že došlo ke zlepšení kvality produkce.

163 Test hypotézy o relativní četnosti Chceme ověřit předpoklad, že relativní četnost π určité varianty znaku v základním souboru se rovná určité hodnotě π 0. Formulujeme hypotézy: Nulová hypotéza: H 0 : π = π 0 Alternativní hypotéza: H 1 : π π 0 nebo H 1 : π > π 0 nebo H 1 : π < π 0

164 Testové kritérium Pro výběry dostatečně velkého rozsahu má testové kritérium tvar: U = p π 0 π0 1 π0 n kde, p je výběrová relativní četnost, π 0 je předpokládaná hodnota relativní četnosti základního souboru, n je rozsah výběrového souboru. Testové kritérium U má při platnosti H 0 normované normální rozdělení.

165 Kritické obory Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : π π 0, pak kritickým oborem je interval: ; uα 2 u 1 α 2 ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : π > π 0, pak kritickým oborem je interval: u 1 α ; Má-li alternativní hypotéza tvar H 0 : π < π 0, pak kritickým oborem je interval: ; u α

166 Příklad Zjistěte, zda se při zavádění nové technologie výroby nezvýšil podíl zmetků. Při dosavadním způsobu výroby byl tento podíl 8%. Pro testování bylo náhodně vybráno 200 výrobků, mezi nimi bylo zjištěno 23 zmetků. Volte hladinu významnosti 5%.

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

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní

Více

Zápočtová práce STATISTIKA I

Zápočtová práce STATISTIKA I Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru

Více

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistickou hypotézou se rozumí určité tvrzení o parametrech rozdělení zkoumané náhodné veličiny (µ, σ 2, π,

Více

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího

Více

Základní statistické charakteristiky

Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme Základní statistické

Více

Základní statistické pojmy

Základní statistické pojmy POPISNÁ STATISTIKA Základní statistické pojmy Jev hromadný Hromadná pozorování výsledek hromadný jev soustředění se na určitou vlastnost(i) ukáže po více pokusech Zjistit souvislosti v prostoru a čase

Více

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická

Více

Číselné charakteristiky

Číselné charakteristiky . Číselné charakteristiky statistických dat Průměrný statistik se během svého života ožení s 1,75 ženami, které se ho snaží vytáhnout večer do společnosti,5 x týdně, ale pouze s 50% úspěchem. W. F. Miksch

Více

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Popisná statistika kvantitativní veličiny StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali

Více

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy Výrobní produkce divizí Ice Cream Polo ha planet Rozložený výsečový 3D graf Bublinový graf Ice Cream 1 15% Ice Cream 2 12% Ice Cream 3 18% Ice Cream 4 20% Statistika 40 30 20 Ice Cream 6 19% Ice Cream

Více

23. Matematická statistika

23. Matematická statistika Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 23. Matematická statistika Statistika je věda, která se snaží zkoumat reálná data a s pomocí teorii pravděpodobnosti

Více

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)

Více

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

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

Více

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. 1 Statistické odhady Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. Odhad lze provést jako: Bodový odhad o Jedna číselná hodnota Intervalový

Více

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D. Problematika analýzy rozptylu Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do problému Již umíte testovat shodu dvou středních hodnot prostřednictvím t-testů. Otázka: Jaké předpoklady musí být splněny, abyste mohli použít

Více

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Statistika Statistický soubor Statistická jednotky Statistický znak STATISTIKA Vědní obor, který se zabývá hromadnými jevy Hromadné jevy

Více

Statistika I (KMI/PSTAT)

Statistika I (KMI/PSTAT) Statistika I (KMI/PSTAT) Cvičení druhé aneb Kvantily, distribuční funkce Statistika I (KMI/PSTAT) 1 / 1 Co se dnes naučíme Po absolvování této hodiny byste měli být schopni: rozumět pojmu modus (modální

Více

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ Od statistického šetření neočekáváme pouze elementární informace o velikosti některých statistických ukazatelů. Používáme je i k ověřování našich očekávání o výsledcích nějakého procesu,

Více

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY zhanel@fsps.muni.cz ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY 1. URČENÍ TYPU ŠKÁLY (nominální, ordinální, metrické) a) nominální + ordinální neparametrické stat. metody b) metrické

Více

STATISTICKÉ HYPOTÉZY

STATISTICKÉ HYPOTÉZY STATISTICKÉ HYPOTÉZY ZÁKLADNÍ POJMY Bodové/intervalové odhady Maruška řešila hodnoty parametrů (průměr, rozptyl atd.) Zde bude Maruška dělat hypotézy (předpoklady) ohledně parametrů Z.S. Výsledek nebude

Více

Ing. Michael Rost, Ph.D.

Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do testování hypotéz, jednovýběrový t-test Ing. Michael Rost, Ph.D. Testovaná hypotéza Pokud nás zajímá zda platí, či neplatí tvrzení o určitém parametru, např. o parametru Θ, pak takovéto tvrzení

Více

STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ

STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ ÚVOD Základní soubor Všechny ryby v rybníce, všechny holky/kluci na škole Cílem určit charakteristiky, pravděpodobnosti Průměr, rozptyl, pravděpodobnost, že Maruška kápne na toho

Více

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE STATISTIKA 1 Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE KONTAKTY WWW: sites.google.com/site/adamcabla E-mail: adam.cabla@vse.cz Telefon: 777 701 783 NB367 na VŠE, konzultační hodiny: Pondělí

Více

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Popisná statistika. Statistika pro sociology Popisná statistika Jitka Kühnová Statistika pro sociology 24. září 2014 Jitka Kühnová (GSTAT) Popisná statistika 24. září 2014 1 / 31 Outline 1 Základní pojmy 2 Typy statistických dat 3 Výběrové charakteristiky

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar

Více

marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68

marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68 Statistika B (151-0303) Marek Pomp ZS 2014 marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68 Cvičení: Pavlína Kuráňová & Marek Pomp Podmínky pro úspěšné ukončení zápočet 45 bodů, min. 23 bodů, dvě zápočtové

Více

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1 3. charakteristiky charakteristiky 1 charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme charakteristiky 2 charakteristiky Dva hlavní

Více

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368 Příklad 1 Je třeba prověřit, zda lze na 5% hladině významnosti pokládat za prokázanou hypotézu, že střední doba výroby výlisku je 30 sekund. Přitom 10 náhodně vybraných výlisků bylo vyráběno celkem 540

Více

Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II

Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II Typ a zařazení předmětu: povinný předmět bakalářského studia, 1. ročník Rozsah předmětu: 2 semestry, celkem 24/0 hodin v kombinované formě

Více

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz. Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2015/2016 Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Obsah: Výběrová rozdělení

Více

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Číselné charakteristiky a jejich výpočet Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz charakteristiky polohy charakteristiky variability charakteristiky koncetrace charakteristiky polohy charakteristiky

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz 1 Testování statistických hypotéz 1 Statistická hypotéza a její test V praxi jsme nuceni rozhodnout, zda nějaké tvrzeni o parametrech náhodných veličin nebo o veličině samotné

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobnost a aplikovaná statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 8. KAPITOLA STATISTICKÉ TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ 22.11.2016 Opakování: CLV příklad 1 Zadání: Před volbami je v populaci státu 52 % příznivců

Více

Třídění statistických dat

Třídění statistických dat 2.1 Třídění statistických dat Všechny muže ve městě rozdělíme na 2 skupiny: A) muži, kteří chodí k holiči B) muži, kteří se holí sami Do které skupiny zařadíme holiče? prof. Raymond M. Smullyan, Dr. Math.

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem základního souboru (který přesně neznáme, k němuž se ale daná statistická hypotéza váže), potřebujeme ověřit,

Více

Statistika pro gymnázia

Statistika pro gymnázia Statistika pro gymnázia Pracovní verze učebního textu ZÁKLADNÍ POJMY Statistika zkoumá jevy (společenské, přírodní, technické) ve velkých statistických souborech. Prvky statistických souborů se nazývají

Více

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

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

Více

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech

Více

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

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

Více

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

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

Více

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

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

Více

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Regresní analýza 1. Regresní analýza Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému

Více

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy Popisná statistika úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy Úvod užívá se k popisu základních vlastností dat poskytuje jednoduché shrnutí hodnot proměnných

Více

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

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

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Teorie pravděpodobnosti popisuje vznik náhodných dat, zatímco matematická statistika usuzuje z dat na charakter procesů, jimiž data vznikla. NÁHODNOST - forma existence látky,

Více

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

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

Více

1.1 Dva základní typy statistiky Popisná statistika (descriptive statistics) Inferenční statistika (inferential statistics)

1.1 Dva základní typy statistiky Popisná statistika (descriptive statistics) Inferenční statistika (inferential statistics) 1. PODSTATA STATISTIKY Původní význam - pouhé sbírání čísel (název z latinského status = stát, použití k označení vědy zabývající se sběrem informací o státu - o počtu obyvatel, ekonomice,...) Dnešní pojetí

Více

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) . Statistika Teorie odhadu statistická indukce Intervalový odhad µ, σ 2 a π Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 21. února 2012 Statistika

Více

UKAZATELÉ VARIABILITY

UKAZATELÉ VARIABILITY UKAZATELÉ VARIABILITY VÝZNAM Porovnejte známky dvou studentek ze stejného předmětu: Studentka A: Studentka B: Oba soubory mají stejný rozsah hodnoty, ale liší se známky studentky A jsou vyrovnanější, jsou

Více

Pojem a úkoly statistiky

Pojem a úkoly statistiky Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby

Více

Me neˇ nezˇ minimum ze statistiky Michaela S ˇ edova KPMS MFF UK Principy medicı ny zalozˇene na du kazech a za klady veˇdecke prˇı pravy 1 / 33

Me neˇ nezˇ minimum ze statistiky Michaela S ˇ edova KPMS MFF UK Principy medicı ny zalozˇene na du kazech a za klady veˇdecke prˇı pravy 1 / 33 1 / 33 Méně než minimum ze statistiky Michaela Šedová KPMS MFF UK Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy Příklad Studie syndromu náhodného úmrtí dětí. Dvě skupiny: Děti, které

Více

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Základní statistické pojmy Aleš Drobník strana 1 2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Organizace (zpravodajská jednotka) provádějí různé druhy statistického zjišťování z důvodu: vlastní

Více

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY Statistická hypotéza je určitá domněnka (předpoklad) o vlastnostech ZÁKLADNÍHO SOUBORU. Test statistické hypotézy je pravidlo (kritérium), které na základě

Více

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT TEST Z TEORIE 1. Test ze Statistiky píše velké množství studentů. Představte si, že každý z nich odpoví správně přesně na polovinu otázek. V tomto případě bude směrodatná odchylka

Více

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

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

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA Semestrální práce Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Vypracoval: Bonaconzová, Bryknarová, Milkovičová, Škrdlová

Více

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování normality Př. : Při simulaci provozu na křižovatce byla získána data o mezerách mezi přijíždějícími vozidly v [s]. Otestujte na hladině

Více

Základy biostatistiky

Základy biostatistiky Základy biostatistiky Veřejné zdravotnictví 3.LF UK Viktor Hynčica Úvod se statistikou se setkáváme denně ankety proč se statistika začala používat ve zdravotnictví skupinový přístup k léčení celé populace

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické

Více

Analýza dat na PC I.

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

Více

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

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

Více

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

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

Více

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Statistika nuda je, má však cenné údaje. Neklesejme na mysli, ona nám to vyčíslí. Z pohádky Princové jsou na draka Populace (základní

Více

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Úvodní poznámky Statistickou hypotézou rozumíme hypotézu o populaci (základním souboru) např.: Střední hodnota základního souboru je rovna 100.

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

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

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednofaktorová analýza rozptylu Jednofaktorová analýza rozptylu David Hampel Ústav statistiky a operačního výzkumu, Mendelova univerzita v Brně Kurz pokročilých statistických metod Global Change Research Centre AS CR, 5 7 8 2015 Tato

Více

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

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

Více

Otázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?

Otázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení? Otázky k měření centrální tendence 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení? 2. Určete průměr, medián a modus u prvních čtyř rozložení (sad dat): a.

Více

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

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

Více

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi

Více

Informační technologie a statistika 1

Informační technologie a statistika 1 Informační technologie a statistika 1 přednášející: konzul. hodiny: e-mail: Martin Schindler KAP, tel. 48 535 2836, budova G po dohodě martin.schindler@tul.cz naposledy upraveno: 21. září 2015, 1/33 Požadavek

Více

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice

Více

Testování hypotéz. 4. přednáška 6. 3. 2010

Testování hypotéz. 4. přednáška 6. 3. 2010 Testování hypotéz 4. přednáška 6. 3. 2010 Základní pojmy Statistická hypotéza Je tvrzení o vlastnostech základního souboru, o jehož pravdivosti se chceme přesvědčit. Předem nevíme, zda je pravdivé nebo

Více

y = 0, ,19716x.

y = 0, ,19716x. Grafické ověřování a testování vybraných modelů 1 Grafické ověřování empirického rozdělení Při grafické analýze empirického rozdělení vycházíme z empirické distribuční funkce F n (x) příslušné k náhodnému

Více

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Základy biostatistiky II Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Teoretické rozložení-matematické modely rozložení Naměřená data Výběrové rozložení Teoretické rozložení 1 e 2 x 2 Teoretické rozložení-matematické

Více

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

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

Více

Diskrétní náhodná veličina

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

Více

Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava ŠKOMAM 2016 Jak získat data? Primární zdroje dat Vlastní měření (fyzika, biologie,

Více

Návrh a vyhodnocení experimentu

Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentů v procesech vývoje a řízení kvality vozidel Ing. Bohumil Kovář, Ph.D. FD ČVUT Ústav aplikované matematiky kovar@utia.cas.cz Mladá Boleslav

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

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

Více

VNITROSKUPINOVÝ ROZPTYL. Je mírou variability uvnitř skupin Jiný název: průměr rozptylů Vypočítává se jako průměr rozptylů v jednotlivých skupinách

VNITROSKUPINOVÝ ROZPTYL. Je mírou variability uvnitř skupin Jiný název: průměr rozptylů Vypočítává se jako průměr rozptylů v jednotlivých skupinách ROZKLAD ROZPTYLU ROZKLAD ROZPTYLU Rozptyl se dá rozložit na vnitroskupinový a meziskupinový rozptyl. Celkový rozptyl je potom součet meziskupinového a vnitroskupinového Užívá se k výpočtu rozptylu, jestliže

Více

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11. UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace

Více

Příloha podrobný výklad vybraných pojmů

Příloha podrobný výklad vybraných pojmů Příloha podrobný výklad vybraných pojmů 1.1 Parametry (popisné charakteristiky) základního souboru 1.1.1 Míry polohy (střední hodnoty) Aritmetický průměr představuje pravděpodobně nejznámější střední hodnotou,

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení ze 4ST201. Na případné faktické chyby v této prezentaci mě prosím upozorněte. Děkuji Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není v nich obsaženo

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 4. Teoretická rozdělení Mgr. David Fiedor 9. března 2015 Osnova Úvod 1 Úvod 2 3 4 5 Vybraná rozdělení náhodných proměnných normální rozdělení normované normální rozdělení

Více

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=2022 (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=2022 (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost Úvod do kurzu Moodle kurz (a) https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=2022 (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost Výpočty online: www.statisticsonweb.tf.czu.cz Začátek výuky posunut

Více

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára Odhady parametrů základního souboru Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára Motivační příklad Mám průměrné roční teploty vzduchu z 8 stanic

Více

Aproximace binomického rozdělení normálním

Aproximace binomického rozdělení normálním Aproximace binomického rozdělení normálním Aproximace binomického rozdělení normálním Příklad Sybilla a Kassandra tvrdí, že mají telepatické schopnosti, a chtějí to dokázat následujícím pokusem: V jedné

Více

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka 2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky 2.1. Statistická terminologie Statistická jednotka Statistická jednotka = nositel statistické informace, elementární prvek hromadného jevu. Příklady:

Více

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,

Více

5 Parametrické testy hypotéz

5 Parametrické testy hypotéz 5 Parametrické testy hypotéz 5.1 Pojem parametrického testu (Skripta str. 95-96) Na základě výběru srovnáváme dvě tvrzení o hodnotě určitého parametru θ rozdělení f(x, θ). První tvrzení (které většinou

Více

Obecné, centrální a normované momenty

Obecné, centrální a normované momenty Obecné, centrální a normované momenty Obsah kapitoly 4. Elementární statistické zpracování - parametrizace vhodnými empirickými parametry Studijní cíle Naučit se počítat centrální a normované momenty pomocí

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Analýza výsledků dotazníkového šetření - fakultní dotazník Vypracovaly: Klára Habrová,

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

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

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

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

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

Více