1 CHYBY, VARIABILITA A NEJISTOTY INSTRUMENTÁLNÍCH MĚŘENÍ

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1 CHYBY, VARIABILITA A NEJISTOTY INSTRUMENTÁLNÍCH MĚŘENÍ"

Transkript

1 CHYBY, VARIABILITA A NEJISTOTY INSTRUMENTÁLNÍCH MĚŘENÍ Vzorová úloha Absolutí a relativí hyba ph-etru 8 Skleěá elektroda k ěřeí ph á odpor R = 5 0 ohů při 5 EC a vstupí ipedae ilivoltetru je R = 0 ohů Jaká je absolutí hyba a relativí δ hyba ěřeí apětí, když bylo zěřeo apětí U = 064 V? Pro apětí a skleěé elektrodě platí přito vzore U x = U (R + R /R 8 Řešeí: U x = 064 ( /( 0 = 0656 V, = = 0006 V, δ = / 0656 = 06 % Závěr: Napětí U x je 0656 V, absolutí hyba je 6 V a relativí δ je 06 % Vzorová úloha Třída přesosti a práh itlivosti apéretru Do jaké třídy přesosti patří a s jaký prahe itlivosti prauje iliapéretr rozsahu R = 60 A, jestliže pro skutečou hodotu proudu µ = 50 A byla aěřea středí hodota x = 496 A? Řešeí: = = 04 A, 0 δ = / 60 = 067 % a po zaokrouhleí %, 0 x = / 00 = 040 A a po zaokrouhleí 04 A Závěr: Třída přesosti je % a práh itlivosti 04 A Vzorová úloha 3 Mezí absolutí a relativí hyba apéretru Na apéretru je uvede údaj hodot δ k/δ 0, ueriky 5/05, a axiálí rozsah R = 50 A Určete ezí absolutí hybu 0a relativí hybu δ 0ěřeí pro hodoty okolo x = 0 A Řešeí: Apéretr vykazuje kobiovaou hybu Celková relativí hyba je * 0 5 % 05 ( 50 0 a ezí absolutí hyba je & 35 3% (po zaokrouhleí

2 5 0 % 05 (50 & A 00 Závěr: Výsledek ěřeí se proto zapíše ve tvaru 0 ± 03 A (po zaokrouhleí Vzorová úloha 4 Relativí a absolutí systeatiká hyba pipety Pipeta o objeu 5 l byla kotrolováa vážeí a po přepočtu byly získáy hodoty objeu v l: 4969, 4945, 5058, 50, 4945, 5006, 497, 50, 503 a 4986 Určete relativí a absolutí systeatikou hybu pipety a proveďte aalýzu dat Řešeí: Obje pipety x je l s rozptyle s (x = 0003 Odhad absolutí systeatiké hyby pipety (â = x - µ je l Odhad relativí systeatiké hyby pipety (δ = 00 (â/x je -03 % Jelikož µ = 5000 je pevá hodota, bude rozptyl s (a = s( x = s(x/ rove hodotě Za předpokladu orálího rozložeí hyb bude a 95% iterval spolehlivosti systeatiké hyby â & t 095 (0 & s(a # a # â % t 095 (0 & s(a kde kvatil Studetova rozděleí t 095 (9 = 63 a dosazeí do erovosti bude & 0035 # a # 0099 b 95% toleračí iterval systeatiké hyby se spolehlivostí ( - α = 099 je rove â & k T s(a # a # â % k T s(a, kde pro k platí vztah T k T a po dosazeí do erovosti bude & # a # Je-li rozptyl áhodýh hyb vážeí objeu vody rove s (x, bude 95 % toleračí iterval se spolehlivostí 099 a ezí kvatilová hyba pipety & 0489 # # s(x Závěr: Protože 95% iterval spolehlivosti systeatiké hyby i toleračí iterval systeatiké hyby pokrývají hodotu ula, lze považovat systeatikou hybu pipety â = l za statistiky evýzaou a obje pipety se vyjádří jako 4994 ± 0060 l

3 Vzorová úloha 5 Kvatilové odhady hyb přístroje Na základě předběžýh experietů byl zjiště rozptyl ěřiího přístroje σ = 05 Staovte 95% ezí kvatilovou hybu σ 095 pro případ, kdy je záo, že ěřií přístroj á (a orálě rozděleé hyby, (b rovoěrě rozděleé hyby Řešeí: K výpočtu ezíh hyb se vypočte Z = 487 pro P = 095: a Pro orálí rozděleí je g = 3 Dosazeí bude odhad h = 936 Vyčísleí je pak kvatilový odhad hyby σ = 0968 Uveďe, že skutečá hodota h je pro teto 095 případ 96 (odečteo ze statistikýh tabulek b Pro rovoěré rozděleí je g = 8 a dosazeí vyjde odhad h = 669 Vyčísleí bude pak kvatilový odhad hyby σ = Závěr: Typ rozděleí hyb výrazě ovlivňuje kvatilový odhad hyby Pro orálí rozděleí je σ = 0968 a pro rovoěré rozděleí je teto odhad eší σ = Vzorová úloha 6 Šířeí hyb v etodě izotopového zřeďováí Arse ve vzorku byl staove etodou izotopového zřeďováí Byla zěřea ěrá aktivita - -7 a = s a po stadardí přídavku As o hotosti = 5 0 g byla ěrá aktivita - a = s Staovte relativí hybu obsahu arseu ve vzorku, pokud je relativí hyba vážeí δ( = 003 % a relativí hyba staoveí aktivity δ(a = δ(a = % Řešeí: Pro ožství arseu ve vzorku platí 3 x a & a a Předpokládeje, že, a, a jsou vzájeě ekorelovaé, takže dosazeí dostaee Pro rozptyl lze psát x a & a a % a s (a a &5 % 76 0 &9 7 0 &5 g s ( x a a & s ( % a s (a & a a s (a a a & * ( % a a [* (a % * (a ] 3 0 &8 % & & Závěr: Relativí hyba je δ( = 00 s( / = 44 % x x x

4 4 Vzorová úloha 7 Korelae hyb objeů v laboratoríh operaíh Možství = 0 g Z bylo rozpuštěo v HCl a převedeo do objeu V = 000 l Obje tohoto roztoku V = 00 l byl dále zředě doplěí v oděre V = 000 l Pro istruetálí aalýzu bylo odpipetováo V = 5 l a dále aředěo do objeu V = 5 l 3 4 Určete koetrai roztoku a její relativí hybu, je-li sěrodatá odhylka vážeí s( = 03 g, oděrého ádobí s(v = s(v = 0 l, s(v = 005 l, s(v = 0005 l a s(v 3 4 = 005 l Řešeí: Koetrae se vyčíslí podle vztahu V /(VV Chyby objeů V a budou silě korelovaé s hybai objeů V a Uvažuje ejprve ideálí případ, kdy jsou korelačí koefiiety r V V r V3 V, zatío ostatí veličiy jsou 4 ekorelovaé Pak vyjde * ( s( % s(v V % s(v V % s(v V % % s( % s( & s(v V s(v V & s( s( Po dosazeí získáe δ( = 030 % V případě, že bude zaedbáa jak korelae ezi V a V, tak i ezi V a V, čili korelačí koefiiet r V V r V3 V 0, bude δ( = 0336 % Dosazeí příslušýh derivaí se vyčíslí středí hodota koetrae, podle rovie V V V % V s (V V % s (V V V % s ( VV & & s(v s(v & V s( s(, VV VV V ve které prví čle je rove 0, druhý 6 0 a třetí 0 Při zaedbáí dvou eješíh čleů bude průěrá koetrae = 0 g l, s( = g l Závěr: Korelae ezi odebíraýi objey V a a doplňovaýi objey V, sižuje elkovou relativí hybu koetrae, způsobeou avažováí a zřeďováí roztoků Vzorová úloha 8 Výpočet jeosti vláka z hotostí a délek vláke Cíle je výpočet jeosti T g/l při zalosti středí hodoty hotosti ḡ, jejího rozptylu s g a dále středí hodoty délky vláka L a jejího rozptylu s L za předpokladu, že ěřeí jsou ekorelovaá, ov(g, L = 0 Výpočet se provede dle vztahu s L T ḡ L % ḡ L 3 s L Závěr: Středí hodota jeosti vláka rozptylu délky vláka T ḡ L ( % s L L závisí pouze a přesosti ěřeí délky, tj

5 Vzorová úloha 9 Určeí středí hodoty jeosti vláke Vyhází se z -tie úseků příze délky L o hotosteh g Úsek L á hotost g = j a existuje etriké číslo C L/g Pro i-tý úsek pak platí, že jeho etriké číslo bude L/ Cíle je určit z dílčíh jeostí středí hodotu jeosti vláke pooí průěrého etrikého čísla C Řešeí: (a Běžý (esprávý postup je takový, že použijee aritetiký průěr etrikého čísla C j Po dosazeí vyjde, že C L j L j % ( & ḡ/ḡ C[ % v g ] (b Syetrizačí trasforae - Y P & Volí se haroiký průěr C H j & C H j L L j C ( Logikou úvahou L áe g L Protože je C L vyjde i C L j L j L j i C H j Závěr: Pro případ, kdy výsledek ěřeí je úěrý reiproké hodotě ěřeé veličiy je třeba použít haroiký průěr Vzorová úloha 0 Určeí hyby viskozity dvoubodovou aproxiaí Vypočtěte hybu viskozity glyerolu Stokesovou etodou pro experietálí data: poloěr 3-3 kuličky r = (00 ± 0000, hustota kuličky ρ 0 = kg, hustota glyerolu 3-3 ρ = 8 0 kg, dráha kuličky l = (33 ± 005, kterou kulička vykoá za dobu t - = (6 ± 0 s, a tíhové zryhleí g = 980 s Řešeí: Viskozita η, určovaá Stokesovou etodou, se vyčíslí podle vztahu 0 gr (D 0 & D t 9 l Protože ejde o součtový ebo součiový výraz, elze jedoduše určit relativí hybu -4 Metodou dvoubodové aproxiae se vyčíslí hodoty: η = 0099 Pa s, s(η = 54 0 Pa s a relativí hyba δ(η = 8 % Závěr: Rozděleí viskozity η je přibližě syetriké 5

6 6 Vzorová úloha Hroaděí hyb při určeí rozpustosti stříbré soli -8 Souči rozpustosti stříbré soli AgX á hodotu K S = (40 ± 04 0 Jaká je hyba + vypočteé rovovážé koetrae stříbrýh iotů [Ag ] ve vodě? + Řešeí: Rozpustost [Ag ] se vypočte podle vztahu [Ag % ] K S Metoda Taylorova rozvoje Příý dosazeí, kdy se vyčíslí hodota rozpust-osti [Ag % ] K S & 05 K &3/ S s (K S 0 &4 & 5 0 & &4 oll & a rozptyl rozpustosti s ([Ag % ] 05 K & S s (K S 0 &0 a relativí hyba + rozpustosti δ([ag ] = 5 % Metoda dvoubodové aproxiae vede k hodotá [Ag ] = ol l, s ([Ag ] = 003 0, s([ag ] = 00 0 ol l, δ([ag ] = 5 % Metoda siulaí Mote Carlo vede k hodotá [Ag ] = ol l, s ([Ag ] = 038 0, s([ag ] = 09 0 ol l, δ([ag ] = 5 % Závěr: Všehy tři etody poskytují shodé výsledky Vzorová úloha Korelae v hroaděí hyb Gravietriké staoveí obsahu oxidu železitého v železé rudě obsahujíí asi 50% Fe O 3 se provede a aalytikýh váháh s hybou vážeí s( = 03 g a avážkou vzorku = 005 g Určete hybu gravietrikého staoveí, pokud avážka vzorku a vyvážka popela jsou v relai, a to Řešeí: Pro hotostí zloek w staovovaého Fe O v rudě v proeteh platí w = 00 3 / Jelikož jsou avážka a vyvážka silě korelováy, r 0, dosazeí získáe vztah 0 0 *(w 00 s (w 0 4 [ s ( 0 *(w * ( 0 % * ( & *( 0 *( r 0 V případě úplé lieárí závislosti avážky a vyvážky, bude r = a % w 00 0 % s ( 3 % 0 s ( 4 & & r 0 s( 0 s( & 0 r % Naopak, pokud by vyvážka ezávisela a aváže, tj r 0 = 0, vyšlo by δ(w = 0639 % V případě částečé korelae r = 05 vyjde δ(w = 049 % 0 Středí hodota w a její rozptyl s (w budou rověž ovlivěy korelaí ezi 0 a Bude-li s( 0 s( 03 a ěřeí byla -krát opakováa, pak dostaee Je-li 0 < r <, bude příspěvek třetího čleu vždy zaedbatelý a w 50 % Dosazeí 0 bude s( 0 s( % s ( 0 s ( 4 ] a při volbě r = bude s (w 003, zatío pro r = 0 bude s (w 00 Pro případ 0 0 r = 0 je relativí hyba δ(w = 064 % a tatáž je i pro r = 0 0

7 Závěr: Kladá korelae ezi avážkou a vyvážkou sižuje relativí hybu etody Pro dostatečě veliké avážky vzhlede k hybě vážeí se a odhadeh středí hodoty w a rozptylu s (w projeví stupeň korelae je evýrazě To je způsobeo vedle vysoké relativí přesosti ěřeí také přibližostí obou užitýh vztahů Vzorová úloha 3 Nejistota aritetikýh operaí přibližýh čísel Vypočtěte ejistotu výsledku y po provedeí řady operaí s přibližýi čísly Řešeí: y 40(± (± (004 (43(±0 & 6(±0 500(0 y 3 ± 03 43(04 Závěr: K výpočtu ejistot bylo užito vzorů etody propagae ejistot 0004 ± 00003, 7 Vzorová úloha 4 Výpočet ejistoty teploty ěřeé rtuťový teploěre Cíle je staovit ejistotu ěřeí teploty rtuťový teploěre dle speifikae ejistot typu B Příklad ilustruje jedak růzé ožosti výpočtu ejistot, jedak i zásadí fakt, že lze dokoe staovit ejistotu bez zalosti kokrétího ěřeí Data: zdroje ejistot typu B jsou x hyba teploěru dle údajů výrobe [± 0 EC], x ejistota kalibrae dle údajů výrobe [± EC], x ejistota odečtu teploty, odhad [± 05 EC] 3 Řešeí: a Za předpokladu rovoěrého rozděleí ejistot v daé itervalu: ejistota pro zdroj x je σ = 0 = , x ejistota pro zdroj x je σ = = 05744, x ejistota pro zdroj x je σ = 04435, a bude poto 3 x3 kobiovaá ejistota (čili elková hyba pro ekorelovaé zdroje ejistot F F x % F x % F x , rozšířeá ejistota U = σ = 958 a po zaokrouhleí Kobiovaá ejistota (elková hyba pro korelovaé zdroje ejistot bude F F x % F x % F x a rozšířeá ejistota U = σ = 5588 a po zaokrouhleí 6 b Za předpokladu trojúhelíkového rozděleí ejistot v daé itervalu: ejistota pro zdroj x je rova σ = 004 * 0 = 0004, x ejistota pro zdroj x je rova σ = 0040 * = 0040, x ejistota pro zdroj x je rova σ = 0050 a bude poto 3 x3 kobiovaá ejistota (elková hyba pro ekorelovaé zdroje ejistot je rova σ = 036, rozšířeá ejistota je U = σ = 047 a po zaokrouhleí bude 04 Kobiovaá ejistota (elková hyba pro korelovaé zdroje je σ = 0755 a rozšířeá ejistota je U = σ = 0550 a po zaokrouhleí bude 06

8 8 Nepravděpodobostí odhad ejistot (itervalové proěé Celková odhylka d = = 35 a iterval eurčitosti je rove y &, y % ȳ ± d = ±35 Závěr: Volba rozděleí ejistot hraje ve výpočtu ejistot rozhodujíí roli Naví je veli pravděpodobé, že zdroje ejistot x a x budou zde ít spíše systeatiký ež áhodý harakter Vzorová úloha 5 Zaokrouhlováí čísel a, 3 a 4 platá ísta Jaké relativí hyby se dopustíe, když číslo 0500 zaokrouhlíe a, 3 a 4 platá ísta? Jaká bude hyba, když prví platá číslie bude 9? 4 Řešeí: U čísla 0500 = 05 0 je A = 05 a při zaokrouhleí a dvě platá ísta je = a hodota 0500 á pak relativí hybu s rel # 0 ( 00% ( 00% 5%, & 0 zatío při zaokrouhleí a tři platá ísta je = 3 a hodota 0500 á relativí hybu s rel # 0 ( 00% ( 00% 05% 3 & 00 Závěr: Platí pravidlo, že u čísel, jejihž prví platá číslie je 9, jsou relativí hyby při zaokrouhleí a dvě platá ísta eší ež s 00%/(90 & rel = = 056 %, dále pak při zaokrouhleí a tři platá ísta eší ež s 00%/(90 3& rel = = 0056 % a koečě při zaokrouhleí a čtyři platá ísta eší ež s 00%/( 9 0 4& rel = = %

SRÁŽECÍ REAKCE. Srážecí reakce. RNDr. Milan Šmídl, Ph.D. Cvičení z analytické chemie ZS 2014/

SRÁŽECÍ REAKCE. Srážecí reakce. RNDr. Milan Šmídl, Ph.D. Cvičení z analytické chemie ZS 2014/ 1.1.01 SRÁŽECÍ REACE RNDr. Mila Šídl, Ph.D. Cvičeí z aalytické cheie ZS 01/015 Srážecí reakce působeí srážedla a ějakou látku vziká obtížě rozpustá látka sražeia vzik takové sražeiy je popsá součie rozpustosti

Více

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů: Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

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

Více

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) Základy teorie pravděpodobosti měřeí chyba měřeí Provádíme kvalifikovaý odhad áhodá systematická výsledek ejistota výsledku Základy teorie pravděpodobosti

Více

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI . Měřeí ve fyzice, soustava jedotek SI Fyzika: - je věda o hotě (ta eistuje ve dvou forách jako látka, ebo jako pole), o jejích ejobecějších vlastostech, stavech, zěách, iterakcích Rozděleí fyziky: a)

Více

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

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

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

Více

Teorie chyb a vyrovnávací počet. Obsah:

Teorie chyb a vyrovnávací počet. Obsah: Teorie chyb a vyrovávací počet Obsah: Testováí statistických hypotéz.... Ověřováí hypotézy o středí hodotě základího souboru s orálí rozděleí... 4. Ověřováí hypotézy o rozptylu v základí souboru s orálí

Více

Didaktika výpočtů v chemii

Didaktika výpočtů v chemii Didaktika výpočtů v cheii RNDr. ila Šídl, Ph.D. 1 Didaktické zpracováí Pojy: olárí hotost (), hotostí zloek (w), látková ožství (), olárí obje ( ), Avogadrova kostata N A, látková a hotostí kocetrace (c,

Více

V. Normální rozdělení

V. Normální rozdělení V. Normálí rozděleí 1. Náhodá veličia X má ormovaé ormálí rozděleí N(0; 1). Určete: a) P (X < 1, 5); P (X > 0, 3); P ( 1, 135 < x ); P (X < 3X + ). c) číslo ε takové, že P ( X < ε) = 0,

Více

Intervalové odhady parametrů

Intervalové odhady parametrů Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf

Více

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

OVMT Přesnost měření a teorie chyb Přesost měřeí a teorie chyb Základí pojmy Naměřeé údaje ejsou ikdy absolutě přesé, protože skutečé podmíky pro měřeí se odlišují od ideálích. Při každém měřeí vzikají odchylky od správých hodot chyby.

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

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

Více

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby. ováí - Hru IV /6 ováí Hru IV Mila RůžR ůžička, Josef Jureka,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru IV /6 ravděpodobostí úavové diagramy s uvažováím předpětí R - plocha ve čtyřrozměrém

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

Úloha II.S... odhadnutelná

Úloha II.S... odhadnutelná Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

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

Více

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007 Popisá statistika Zdeěk Jaák jaak@physics.mui.cz 9. prosice 007 Výsledkem měřeí atmosférické extikce z pozorováí komet a observatoři Skalaté Pleso jsou tyto hodoty extikčích koeficietů ve vlové délce 46

Více

P2: Statistické zpracování dat

P2: Statistické zpracování dat P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu

Více

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ 3..- 4.. 2009 DIVYP Bro, s.r.o., Filipova, 635 00 Bro, http://www.divypbro.cz UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ autoři: prof. Ig. Mila Holický, PhD., DrSc., Ig. Karel Jug, Ph.D., doc. Ig. Jaa Marková,

Více

10 částic. 1,0079 1, kg 1, kg. 1, kg. 6, , kg 0, kg 1,079g

10 částic. 1,0079 1, kg 1, kg. 1, kg. 6, , kg 0, kg 1,079g ..7 oláí veličiy I Předpoklady: 0 Opakováí z iulé hodiy: Ato uhlíku A C C je přibližě x těžší ež ato H. Potřebujee,0 0 atoů uhlíku C abycho dohoady získali g látky. Pokud áe,0 0 částic látky, říkáe, že

Více

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojího ižeýrství Ústav strojíreské techologie ISBN 978-80-214-4352-5 VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ doc. Ig. Jaroslav PROKOP, CSc. 1 1 Fakulta strojího ižeýrství,

Více

Úloha III.S... limitní

Úloha III.S... limitní Úloha III.S... limití 10 bodů; průměr 7,81; řešilo 6 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat postup kostrukce itervalových odhadů středí hodoty v případě obecého rozděleí měřeých dat (postačí vlastími

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Více

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

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

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

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

Více

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých 9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie

Více

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví Statistika v biomedicísk ském výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Literatura Edice Biomedicísk ská statistika vydáva vaá a Uiverzitě

Více

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

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

Více

pracovní list studenta Acidobazické rovnováhy Odměrná analýza acidobazická titrace

pracovní list studenta Acidobazické rovnováhy Odměrná analýza acidobazická titrace praoví list studeta Aidobaziké rovováhy dměrá aalýza aidobaziká titrae ýstup RP: Klíčová slova: Marti Krejčí experimet umožňuje žákům pohopit hováí slabýh protolytů (kyseli a zásad ve vodýh roztoíh; žái

Více

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

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

Více

vají statistické metody v biomedicíně

vají statistické metody v biomedicíně Statistika v biomedicísk ském m výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Proč se používaj vají statistické metody v biomedicíě Biomedicísk

Více

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

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

Více

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13). 37 Metrické vlastosti lieárích útvarů v E 3 Výklad Mějme v E 3 přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým vektorem v Zvolme libovolý bod M a veďme jím přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým

Více

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

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

Více

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

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází

Více

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =

Více

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

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

Více

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

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

Více

Matematika I, část II

Matematika I, část II 1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího

Více

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATED RA F YZIKY L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y Jméo TUREČEK Daiel Datum měřeí 8.11.2006 Stud. rok 2006/2007 Ročík 2. Datum odevzdáí 15.11.2006 Stud.

Více

4. Základní výpočty vycházející z chemických rovnic

4. Základní výpočty vycházející z chemických rovnic 4. Základí výpočty vycházející z cheických rovic heické rovice vyjadřující eje jaké látky spolu reagují (reaktaty, edukty) a jaké látky reakcí vzikají (produkty), ale i vztahy ezi ožstvíi spotřebovaých

Více

7. Analytická geometrie

7. Analytická geometrie 7. Aaltická geoetrie Studijí tet 7. Aaltická geoetrie A. Příka v roviě ϕ s A s ϕ s 2 s 1 B p s ϕ = (s1, s 2 ) sěrový vektor přík p orálový vektor přík p sěrový úhel přík p k = tgϕ = s 2 s 1 sěrice příkp

Více

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

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

Více

17. Statistické hypotézy parametrické testy

17. Statistické hypotézy parametrické testy 7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé

Více

Aplikace teorie neuronových sítí

Aplikace teorie neuronových sítí Aplikace teorie euroových sítí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické iforatiky Mateaticko-fyzikálí fakulta Uiverzity Karlovy v Praze Zpracováí časových vzorů (teporal processig) Stadardí algoritus

Více

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním Lekce Itervalový odhad Itervalový odhad je jedou ze stadardích statistických techik Cílem je sestrojit iterval (kofidečí iterval, iterval spolehlivosti, který s vysokou a avíc předem daou pravděpodobostí

Více

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem Popisá statistika - zavedeí pojmů Popisá statistika - zavedeí pojmů Soubor idividuálích údajů o objektech azýváme základí soubor ebo také populace. Zkoumaé objekty jsou tzv. statistické jedotky a sledujeme

Více

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy Měřeí statistické závislosti, korelace, regrese Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. MĚŘENÍZÁVISLOSTI Cílem statistické aalýzy vepidemiologii bývá eje staovit, zda oemocěí závisí a výskytu rizikového faktoru,

Více

Zhodnocení přesnosti měření

Zhodnocení přesnosti měření Zhodoceí přesosti měřeí 1. Chyby měřeí Měřeím emůžeme ikdy zjistit skutečou (pravou) hodotu s měřeé veličiy. To je způsobeo edokoalostí metod měřeí, měřicích přístrojů, lidských smyslů i proměých podmíek

Více

Laboratorní práce č. 10 Úloha č. 9. Polarizace světla a Brownův pohyb:

Laboratorní práce č. 10 Úloha č. 9. Polarizace světla a Brownův pohyb: ruhlář Michal 8.. 5 Laboratorí práce č. Úloha č. 9 Polarizace světla a Browův pohyb: ϕ p, C 4% 97,kPa Úkol: - Staovte polarizačí schopost daého polaroidu - Určete polarimetrem úhel stočeí kmitavé roviy

Více

[ jednotky ] Chyby měření

[ jednotky ] Chyby měření Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá

Více

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý

Více

1 Úvod { }.[ ] A= A A, (1.1)

1 Úvod { }.[ ] A= A A, (1.1) Obsah Obsah... Úvod... 3 Základí pojmy počtu pravděpodobosti... 7. Základí statistické pojmy... 7. Fukce áhodých veliči... 8.3 Charakteristiky áhodých veliči... 0.4 Některá rozděleí pravděpodobosti....5

Více

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací 3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací

Více

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

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

Více

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

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

Více

Dynamická pevnost a životnost Statistika

Dynamická pevnost a životnost Statistika DŽ statistika Dyamická pevost a životost tatistika Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý mechaika.fs.cvt.cz zbyek.hrby@fs.cvt.cz DŽ statistika tatistické metody vyhodocováí dat DŽ statistika 3 tatistické

Více

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina; . Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr

Více

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý. evost a životost - Hr III EVNOT a ŽIVOTNOT Hr III Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý zbyek.hrby@fs.cvt.cz evost a životost - Hr III tatistické metody vyhodocováí dat evost a životost - Hr III 3 tatistické

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 3 DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE Difereciálí rovice (dále je DR) jsou veli důležitou částí ateatické aalýz, protože uožňují řešit celou řadu úloh z fzik a techické prae Občejé difereciálí rovice: rovice, v íž se

Více

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin 3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo

Více

Užití binomické věty

Užití binomické věty 9..9 Užití biomické věty Předpoklady: 98 Často ám z biomického rozvoje stačí pouze jede kokrétí čle. Př. : x Urči šestý čle biomického rozvoje xy + 4y. Získaý výraz uprav. Biomický rozvoj začíá: ( a +

Více

Rozklad přírodních surovin minerálními kyselinami

Rozklad přírodních surovin minerálními kyselinami Laboratoř aorgaické techologie Rozklad přírodích surovi mierálími kyseliami Rozpouštěí přírodích materiálů v důsledku probíhající chemické reakce patří mezi základí techologické operace řady průmyslových

Více

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály Aalýza a zpracováí sigálů 3. Číselé řady, jejich vlastosti a základí operace, áhodé sigály Diskrétí sigál fukce ezávislé proměé.!!! Pozor!!!! : sigáleí defiová mezi dvěma ásledujícími vzorky ( a eí tam

Více

Extrakce 1/11. označení složek A - extrahovaná složka

Extrakce 1/11. označení složek A - extrahovaná složka xtrakce / xtrakce Pricip extrakce srovia extrakčí čiidlo A, (A A,, A, (A extrakt rafiát -přidávaé rozpoštědlo -původí rozpoštědlo ozačeí zloků hotostí srovia, rafiát ext.čiidlo, extrakt látkové x srovia,

Více

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ PŘÍSPĚVKY THE SCIENCE FOR POPULATION PROTECTION 0/008 MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ STATISTICAL ASSESSMENT

Více

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat DŽ ředášky část 7 tatistické metody vyhodocováí dat Mila Růžička mechaika.fs.cvt.cz mila.rzicka@fs.cvt.cz DŽ tatistické metody vyhodocováí dat Jak velké rozptyly lze očekávat mezi dosažeými pevostmi ebo

Více

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

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

Více

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti Předáška VI. Itervalové odhady Motivace Směrodatá odchylka a směrodatá chyba Cetrálí limití věta Itervaly spolehlivosti Opakováí estraé a MLE Jaký je pricip estraých odhadů? Jaký je pricip odhadů metodou

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 6. KAPITOLA CENTRÁLNÍ LIMITNÍ VĚTA 6.11.2017 Opakováí: Čebyševova erovost příklad Pravděpodobost vyrobeí zmetku je 0,5. Odhaděte pravděpodobost,

Více

Hodnocení vlastností materiálů podle ČSN EN 1990, přílohy D

Hodnocení vlastností materiálů podle ČSN EN 1990, přílohy D Hooceí vlastostí ateriálů pole ČSN EN 1990, přílohy D Mila Holický Klokerův ústav ČVUT v Praze 1. Úvo 2. Kvatil áhoé veličiy 3. Hooceí jeé veličiy 4. Hooceí oelu 5. Příklay - poůcky ECEL Obecé zásay statistického

Více

IAJCE Přednáška č. 12

IAJCE Přednáška č. 12 Složitost je úvod do problematiky Úvod praktická realizace algoritmu = omezeí zejméa: o časem o velikostí paměti složitost = vztah daého algoritmu k daým prostředkům: časová složitost každé možiě vstupích

Více

Statistika pro metrologii

Statistika pro metrologii Statistika pro metrologii T. Rössler Teto projekt je spolufiacová Evropským sociálím fodem a státím rozpočtem České republiky v rámci projektu Vzděláváí výzkumých pracovíků v Regioálím cetru pokročilých

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

Číselné charakteristiky náhodných veličin

Číselné charakteristiky náhodných veličin Číselé charakteristiky áhodých veliči Motivace Doposud jsme pozali fukcioálí charakteristiky áhodých veliči (apř. distribučí fukce, pravděpodobostí fukce, hustota pravděpodobosti), které plě popisují pravděpodobostí

Více

-cenzura- Obsah. 1.1 Přeskoč není důležité

-cenzura- Obsah. 1.1 Přeskoč není důležité Čísla v obecější pohledu -cezura- kotakt str. - Obsah.. Příklad ze kterých představa vchází. Přeskoč eí důležité str. -.. Model str. -.. Pravidla pro počítáí se zobecělý áhlede a čísla str. -.. Důsledk

Více

Závislost slovních znaků

Závislost slovních znaků Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

1. Základy měření neelektrických veličin

1. Základy měření neelektrických veličin . Základy měřeí eelektrických veliči.. Měřicí řetězec Měřicí řetězec (měřicí soustava) je soubor měřicích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, aby bylo ožě split požadovaý úkol měřeí, tj. získat iformaci

Více

8. Analýza rozptylu.

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

Více

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly. 0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace

Více

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI 1. Měřeí ve fyzice, soustava jedotek SI Fyzika je vědí obor, který zkoumá zákoitosti přírodích jevů. Pozámka: Získáváí pozatků ve fyzice: 1. pozorováí - sledováí určitého jevu v jeho přirozeých podmíkách,

Více

r j Elektrostatické pole Elektrický proud v látkách

r j Elektrostatické pole Elektrický proud v látkách Elektrostatiké pole Elektriký proud v látkáh Měděný vodiče o průřezu 6 protéká elektriký proud Vypočtěte střední ryhlost v pohybu volnýh elektronů ve vodiči jestliže předpokládáe že počet volnýh elektronů

Více

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - 6. - PRVNÍ DIFERENCIÁL TAYLORŮV ROZVOJ FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL PŘÍKLAD Pomocí věty o prvím difereciálu ukažte že platí přibližá rovost

Více

-1- Finanční matematika. Složené úrokování

-1- Finanční matematika. Složené úrokování -- Fiačí ateatika Složeé úrokováí Při složeé úročeí se úroky přičítají k počátečíu kapitálu ( k poskytutí úvěru, k uložeéu vkladu ) a společě s í se úročí. Vzorec pro kapitál K po letech při složeé úročeí

Více

Matematika přehled vzorců pro maturanty (zpracoval T. Jánský) Úpravy výrazů. Binomická věta

Matematika přehled vzorců pro maturanty (zpracoval T. Jánský) Úpravy výrazů. Binomická věta Matematika přehled vzorců pro maturaty (zpracoval T. Jáský) Úpravy výrazů a r. a s = a r+s a r = ar s as a r s = a r.s a. b r = a r b r a b r = ar b r a. b a b = a b = a. b ( a) m = a m m a m. = a a k.

Více

II. Soustavy s konečným počtem stupňů volnosti

II. Soustavy s konečným počtem stupňů volnosti Jiří Máca - atedra echaiy - B35 - tel. 435 4500 aca@fsv.cvut.cz. Pohybové rovice. Vlastí etlueé itáí 3. Vyuceé etlueé itáí 4. Volé etlueé itáí 5. Metoda ostat poddajosti 6. Přílady 7. Staticá odezace 8.

Více

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková Základy statistiky Zpracováí pokusých dat Praktické příklady Kristia Somerlíková Data v biologii Zak ebo skupia zaků popisuje přírodí jevy, úlohou výzkumíka je vybrat takovou skupiu zaků, které charakterizují

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

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

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI 6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat

Více

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

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

Více