UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015
|
|
- Radim Bartoš
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce ANOVA 2015 Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Duben 2015 Autor práce: Mgr. Veronika Pilařová
2 OBSAH ÚLOHA 1: JEDNOFAKTOROVÁ ANOVA... 3 Zadání... 3 Data... 3 Program... 3 Řešení... 3 Závěr... 6 ÚLOHA 2: DVOUFAKTOROVÁ ANOVA BEZ OPAKOVÁNÍ... 7 Zadání... 7 Data... 7 Program... 7 Řešení... 7 Hodnocení Závěr ÚLOHA 3: DVOUFAKTOROVÁ ANOVA S OPAKOVÁNÍM Zadání Data Program Řešení Hodnocení Závěr
3 ÚLOHA 1: JEDNOFAKTOROVÁ ANOVA Zadání Na 3 kolonách stejného typu, stejného sorbentu (BEH 2-EP) a různé šarže (FAKTOR A) byl proměřen standard látky ibuprofenum, pro ověření stejné účinnosti kolon. Analýza byla provedena za stejných podmínek se stejným roztokem standardu, na každou kolonu byl vzorek nastříknut dvanáctkrát. Na základě ploch píků určete, zda je rozptyl a odezva píků pro testované kolony stejná. Data Šarže kolony Inj. 1 Inj. 2 Inj. 3 Inj. 4 Inj. 5 Inj. 6 Inj. 7 Inj. 8 Inj. 9 Inj. 10 Inj. 11 Inj Program QC.Expert 3.3/Jednofaktorová ANOVA Řešení Kvantilový graf pro odezvy při 3 měřeních na 3 kolonách jiné šarže 3
4 Kruhový graf pro odezvy při 3 měřeních na 3 kolonách jiné šarže Klasické parametry: Sloupce: šarže 1 šarže 2 šarže 3 Průměr: 41304, , Spodní mez: 40809, , ,54787 Horní mez: 41799, , ,45213 Rozptyl: , , ,727 Směr. odchylka: 779, , , Šikmost: -0, , , Odchylka od 0: Nevýznamná Nevýznamná Nevýznamná Špičatost: 3, , , Odchylka od 3: Nevýznamná Nevýznamná Nevýznamná Znaménkový test: Závěr: Data jsou nezávislá Data jsou závislá Data jsou závislá Test normality: Sloupce: šarže 1 šarže 2 šarže 3 Normalita: Přijata Přijata Přijata Testové kritérium: 0, , , Kritický kvantil chi2(22):5, , , p-hodnota: 0, , ,
5 Grafické výstupy - ANOVA Všechny použité šarže vykazují normální rozdělení dat. Podle krabicového grafu obsahují 2 sloupce odlehlé hodnoty. Celkový průměr: 38170,30556 Celkový rozptyl: ,847 Průměrný čtverec: ,712 Reziduální rozptyl: ,543 Reziduální součet čtverců: ,92 Celkový součet čtverců: ,6 Vysvětlený součet čtverců: ,7 Počet úrovní faktoru: 3 Sloupec Počet hodnot Efekty faktorů Průměr úrovně , , , , , Test významnosti celkového vlivu faktoru: Závěr Teoretický Vypočítaný Pravděpodobnost Významný 3, , , E-009 5
6 Párové porovnávání dvojic úrovní Scheffého metoda Srovnávaná dvojice Rozdíl Významnost Pravděpodobnost , Významný 6, E , Významný 6, E ,75 Nevýznamný 0, Závěr Test významnosti vlivu šarže kolony na odezvu látky vykazuje statistickou závislost. Vypočítaná hodnota F kritéria je 34,309, což je hodnota vyšší než kritická hodnota 3,285. Hypotéza H 0 o shodě středních hodnot odezvy pro jednotlivé šarže je zamítnuta. Vícenásobné porovnání Scheffého metodou nám ukazuje, že 2 dvojice mají hypotézu H 0 zamítnutu (H 0: µ i - µ j = 0). Jedná se o dvojice, ve kterých je porovnávána kolona č. 1. 6
7 ÚLOHA 2: DVOUFAKTOROVÁ ANOVA BEZ OPAKOVÁNÍ Zadání Na 4 stejných kolonách (rozměry, sorbent BEH, typ) uchovávaných ve 4 různých rozpouštědlech (oxid uhličitý, isopropanol, acetonitril a hexan) byl po dobu půl roku každý měsíc měřen standard paracetamolu. Byl sledován vliv času (FAKTOR B) a činidla, ve kterém byla kolona uchovávána (FAKTOR A), na retenční čas zvoleného standardu. Který z faktorů ovlivňuje více změnu retenčního času? Data Měsíc 1 Měsíc 2 Měsíc 3 Měsíc 4 Měsíc 5 Měsíc 6 oxid uhličitý 0,71 0,63 0,65 0,63 0,65 0,73 isopropanol 0,66 0,62 0,64 0,65 0,72 0,76 acetonitril 0,66 0,64 0,68 0,66 0,70 0,79 hexan 0,65 0,61 0,63 0,60 0,65 0,79 Program QC.Expert 3.3, ANOVA - Dvoufaktorová Řešení Graf středních hodnot Z grafu jsou patrné rozdíly mezi hodnotami v jednotlivých celách. Statistická významnost však musí být potvrzena v matematických výstupech. Q-Q graf reziduí Z grafu jsou patrné 3 vybočující hodnoty. Ostatní body vykazují normální rozdělení, které kopíruje černou přímku. 7
8 Graf rezidua vs. Predikce Modrá křivka, znázorňující přibližný průběh střední hodnoty predikce, přimyká k černé přímce ( x = y). Anova model by měl pracovat efektivně a dobře. Graf heteroskedasticity Modrá křivka nekopíruje křivku černou. Data vykazují nekonstantnost rozptylu. Souhrnný vliv faktoru 1 (čas) Graf vyjadřuje souhrnný vliv faktoru na odezvu. Červeně vyznačené hodnoty značí významný vliv faktoru. Souhrnný vliv faktoru 2 (medium) Graf vyjadřuje souhrnný vliv faktoru na odezvu. Červeně vyznačené hodnoty značí významný vliv faktoru. Faktor nemá významný vliv. 8
9 Vliv faktoru 1 ( uchovávací médium) Křivky mají obdobný průběh, což značí vliv faktoru na odezvu. Vliv faktoru 2 (čas) Podle náhodného uspořádání křivek nemá faktor výrazný vliv na odezvu. Graf vlivu interakce Body nevykazují rostoucí tendenci, interakce ve statisticky posuzovaném modelu je nevýznamná. Toto potvrzuje i barva přímky (černá), která by v případě statistické významnosti interakce byla červená. Analýza rozptylu První faktor: Měsíc Druhý faktor: rozpouštědlo Odezva: RT Typ modelu: vyvážený bez opakování Faktory úrovně: Měsíc: Uchovávací médium: acetonitril hexan isopropanol oxid uhličitý Počet opakování 1 Tabulka středních hodnot RT 9
10 Úrovně acetonitril hexan isopropanol oxid uhličitý 1 0,66 0,65 0,66 0,71 2 0,64 0,61 0,62 0,63 3 0,68 0,63 0,64 0,65 4 0,66 0,6 0,65 0,63 5 0,7 0,65 0,72 0,65 6 0,79 0,79 0,76 0,73 Průměry pro faktor: Měsíc Úroveň Průměr 0,67 0,625 0,65 0,635 0,68 0,7675 Průměry pro faktor: rozpouštědlo Úroveň acetonitril hexan isopropanol oxid uhličitý Průměr 0, ,655 0,675 0, Celkový průměr : 0,67125 Parametry modelu Faktor Úroveň faktoru Příspěvek úrovně Měsíc 1-0,00125 Měsíc 2-0,04625 Měsíc 3-0,02125 Měsíc 4-0,03625 Měsíc 5 0,00875 Měsíc 6 0,09625 rozpouštědlo acetonitril 0, rozpouštědlo hexan -0,01625 rozpouštědlo isopropanol 0,00375 rozpouštědlo oxid uhličitý -0, Tabulka ANOVA Zdroj variability Součet čtverců průměrný čtverec Stupně volnosti Směr. odch. Měsíc 0, , , F-kritérium Kritický Závěr p-hodnota kvantil 17, , Významný 7, E-006 rozpouštědlo 0, , , , , Nevýznamný 0,
11 Interakce 0, , , , , Nevýznamný 0, Rezidua 0, , , Celkem 0, , , Hodnocení Faktor B (čas) Hypotézy: H0: efekty faktoru A jsou nulové. HA: efekty faktoru A nejsou nulové. Kritický kvantil: F = 2,901 F-kritérium: Fe = 17,802 p-hodnota: 7,813 E-006 Protože Fischerovo-Snedecerovo testační kritérium Fe = 17,802 má hodnotu vyšší než kritický kvantil, je nulová hypotéza zamítnuta. Efekty faktoru B nejsou nulové a faktor A je statisticky významný na hladině α = 0,05. Faktor A (médium) Hypotézy: H0: efekty faktoru B jsou nulové. HA: efekty faktoru B nejsou nulové. Kritický kvantil: F = 3,287 F-kritérium: Fe = 1,985 p-hodnota: 0,159 Protože Fischerovo-Snedecerovo testační kritérium Fe = 1,985 má hodnotu nižší než kritický kvantil, je nulová hypotéza přijata. Efekty faktoru A jsou nulové a faktor A je statisticky nevýznamný na hladině α = 0,05. Interakce Hypotézy: H0: efekty interakce faktorů jsou nulové. HA: efekty interakce faktorů nejsou nulové. Kritický kvantil: F = 4,600 F-kritérium: Fe = 0,556 p-hodnota: 0,468 11
12 Protože Fischerovo-Snedecerovo testační kritérium Fe = 0,556 má hodnotu nižší než kritický kvantil, je nulová hypotéza přijata. Efekty interakce faktoru A a B jsou nulové a interakce je statisticky nevýznamná na hladině α = 0,05. Závěr Posun retenčního času je ovlivněn především faktorem B (časem, po který byla kolona uchovávána). Vliv média, ve kterém byly kolony uchovávány (faktor A), na posun retenčního času nemá statistický vliv. Interakce obou faktorů nemá významný statistický vliv na sledovanou odezvu. 12
13 ÚLOHA 3: DVOUFAKTOROVÁ ANOVA S OPAKOVÁNÍM Zadání Na kolonách typu BEH a BEH 2-EP (faktor A) uchovávaných v různých rozpouštědlech oxid uhličitý, isopropanol, acetonitril, hexan (faktor B), byl změřen standard ketoprofenu. Měření bylo provedeno po 6 měsících od zahájení testování a nástřik na každou kolonu byl opakován třikrát. Vyšetřete, zda retenční čas ovlivňuje sorbent, nebo rozpouštědlo, ve kterém je kolona uchovávána. Data ketoprofen nástřik oxid uhličitý isopropanol acetonitril hexan 1 1,379 1,419 1,482 1,454 BEH 2 1,381 1,42 1,481 1, ,375 1,42 1,484 1, ,377 1,26 1,255 1,165 BEH 2-EP 2 1,372 1,26 1,253 1, ,373 1,261 1,252 1,165 Program QC.Expert 3.3, ANOVA - Dvoufaktorová Řešení Graf středních hodnot Jsou patrné rozdíly v celách. Statistickou významnost musí potvrdit matematické postupy. Q-Q graf reziduí Body leží přibližně okolo černé přímky, nejsou přítomny vybočující hodnoty, rezidua jsou normálně rozložena. 13
14 Graf rezidua vs. predikce Modrá křivka, která znázorňuje přibližný průběh střední hodnoty predikce, se částečně přibližuje černé přímce. Vliv faktoru by mohl mít význam z hlediska statistiky. Graf heteroskedasticity Data nevykazují konstantnost rozptylu, což může ovlivnit spolehlivost výsledku. Souhrnný vliv faktoru A/1 (kolona) Je zde vyjádřen souhrnný vliv faktoru na odezvu. 3 hodnoty jsou vyznačeny červeně mají významný faktor. Souhrnný vliv faktoru B/2 (medium) Je zde vyjádřen souhrnný vliv faktoru na odezvu. 2 hodnoty jsou vyznačeny červeně mají významný faktor. 14
15 Vliv faktoru A/1 Křivky vykazují podobný, lehce chaotický průběh. Faktor může být ze statistického hlediska významný. Vliv faktoru B/2 Křivky vykazují chaotický průběh. Faktor je ze statistického hlediska nevýznamný. Graf interakce Přímka nemá vzestupnou tendenci, ale má červenou barvu, což znamená, že interakce faktorů by mohla být statisticky významná. Analýza rozptylu První faktor : kolona Druhý faktor : medium Odezva : RT Typ modelu: vyvážený s opakováním Faktory úrovně: Kolona: 2-EP BEH Medium: acetonitril hexan isopropanol oxid uhličitý 15
16 Počet opakování 3 Tabulka středních hodnot RT Úrovně acetonitril hexan isopropanol oxid uhličitý 2-EP 1, ,165 1, ,374 BEH 1, ,454 1, , Průměry pro faktor: kolona Úroveň: 2-EP BEH Průměr: 1, , Průměry pro faktor: medium Úroveň: acetonitril hexan isopropanol oxid uhličitý Průměr: 1, ,3095 1,34 1, Celkový průměr: 1, Parametry modelu Faktor Úroveň faktoru Příspěvek úrovně kolona 2-EP -0, kolona BEH 0, medium acetonitril 0, medium hexan -0, medium isopropanol -0, medium oxid uhličitý 0, Tabulka ANOVA Zdroj variability Součet čtverců Průměrný čtverec Stupně volnosti Směr. odch. F-kritérium Kritický kvantil Závěr p-hodnota kolona 0, , , , , Významný 2, E- 030 medium 0, , , , , Významný 7, E- 021 Interakce 0, , , , , Významný 9, E- 026 Rezidua 4, E- 2, E- 16 0, Celkem 0, , ,
17 Hodnocení Faktor A (kolona) Hypotézy: H0: efekty faktoru A jsou nulové. HA: efekty faktoru A nejsou nulové. Kritický kvantil: F = 4,494 F-kritérium: Fe = 64338,846 p-hodnota: 2,867E-030 Protože Fischerovo-Snedecerovo testační kritérium Fe = 64338,846 má hodnotu vyšší než kritický kvantil, je nulová hypotéza zamítnuta. Efekty faktoru A nejsou nulové a faktor A je statisticky významný na hladině α = 0,05. Faktor B (médium) Hypotézy: H0: efekty faktoru B jsou nulové. HA: efekty faktoru B nejsou nulové. Kritický kvantil: F = 3,239 F-kritérium: Fe = 2017,779 p-hodnota: 7,778E-021 Protože Fischerovo-Snedecerovo testační kritérium Fe = 2017,779 má hodnotu vyšší než kritický kvantil, je nulová hypotéza zamítnuta. Efekty faktoru B jsou nenulové a faktor B je statisticky významný na hladině α = 0,05. Interakce Hypotézy: H0: efekty interakce faktorů jsou nulové. HB: efekty interakce faktorů nejsou nulové. Kritický kvantil: F = 3,239 F-kritérium: Fe = 8344,712 p-hodnota: 9,245E-026 Protože Fischerovo-Snedecerovo testační kritérium Fe = 8344,712 má hodnotu vyšší než kritický kvantil, je nulová hypotéza zamítnuta. Efekty interakce faktoru A a B nejsou nulové a interakce je statisticky významná na hladině α = 0,05. Závěr Na změnu retenčního času má významný vliv sorbent i použité uchovávací médium. 17
S E M E S T R Á L N Í
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie S E M E S T R Á L N Í P R Á C E Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti Předmět ANOVA analýza rozptylu
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015 Doc. Mgr. Jan Muselík, Ph.D.
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat ANOVA Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě Odbor hygienických laboratoří
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce ANALÝZA
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
ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2015 Ing. Petra Hlaváčková, Ph.D.
PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Květen 2008 Licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat Předmět 1.4 ANOVA a
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Pythagoras Statistické zpracování experimentálních dat Semestrální práce ANOVA vypracoval: Ing. David Dušek
Analýza rozptylu ANOVA
Licenční studium Galileo: Statistické zpracování dat ANOVA ANOVA B ANOVA P Analýza rozptylu ANOVA Semestrální práce Lenka Husáková Pardubice 05 Obsah Jednofaktorová ANOVA... 3. Zadání... 3. Data... 3.3
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce STATISTICKÁ
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Autor práce: ANDRII
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti 3.3 v analýze dat Autor práce: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc Pro
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Statistické zpracování dat Semestrální práce ze 6. soustředění Předmět: 3.3 Tvorba nelineárních
Plánování experimentu
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce KALIBRACE
1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů Na analýzu rozptylu lze pohlížet v podstatě
Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )
Příklad č. 1 Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Zadání : Stanovení manganu ve vodách se provádí oxidací jodistanem v kyselém prostředí až na manganistan. (1) Sestrojte
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Vedoucí licenčního studia Prof. RNDr.
Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )
Úloha M608 Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely ) Zadání : Při kvantitativní analýze lidského krevního séra ovlivňují hodnotu obsahu vysokohustotního
Kalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Kalibrace a limity její přesnosti Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015
Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Semestrální práce z předmětu Tvorba nelineárních regresních
KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI 2015
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce KALIBRACE
UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE
UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT V OSTRAVĚ 20.3.2006 MAREK MOČKOŘ PŘÍKLAD Č.1 : ANALÝZA VELKÝCH VÝBĚRŮ Zadání: Pro kontrolu
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Autor práce: ANDRII
Porovnání dvou výběrů
Porovnání dvou výběrů Menu: QCExpert Porovnání dvou výběrů Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů
1.4 ANOVA. Vliv druhu plodiny na míru napadení houbami Fusarium culmorum a Fusarium graminearum v systému ekologického hospodaření
1.4 ANOVA Úloha 1 Jednofaktorová ANOVA Vliv druhu plodiny na míru napadení houbami Fusarium culmorum a Fusarium graminearum v systému ekologického hospodaření Bylo měřeno množství DNA hub Fusarium culmorum
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
Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Seminární práce 1 Brno, 2002 Ing. Pavel
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba lineárních regresních modelů 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha 1 Porovnání regresních přímek u jednoduchého lineárního regresního modelu Porovnání
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
2.2 Kalibrace a limity její p esnosti
UNIVERZITA PARDUBICE Òkolní rok 000/001 Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie LICEN NÍ STUDIUM STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT PÌI MANAGEMENTU JAKOSTI P EDM T:. Kalibrace a limity její p
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Regrese Závislostproměnných funkční y= f(x) regresní y= f(x)
Kalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO a limity její přesnosti Seminární práce Monika Vejpustková leden 2016 OBSAH Úloha 1. Lineární kalibrace...
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Semestrální práce Licenční studium Galileo Předmět Nelineární regrese Jiří Danihlík Olomouc, 2016 Obsah... 1 Hledání vhodného
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti Autor: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrS 1. VÝPOČET OBSAHU
Tvorba nelineárních regresních
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Zdravotní ústav
Semestrální práce. 2. semestr
Licenční studium č. 89002 Semestrální práce 2. semestr Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Příklad 1 Porovnání dvou regresních přímek u jednoduchého lineárního regresního modelu. Počet
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
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství
1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 11 2 Seznam příloh ke kapitole 11 Podkapitola 11.2. Přilité tyče: Graf 1 Graf 2 Graf 3 Graf 4 Graf 5 Graf 6 Graf 7 Graf 8 Graf 9 Graf 1 Graf 11 Rychlost šíření ultrazvuku vs. pořadí
Analýza rozptylu. Podle počtu analyzovaných faktorů rozlišujeme jednofaktorovou, dvoufaktorovou a vícefaktorovou analýzu rozptylu.
Analýza rozptylu Analýza rozptylu umožňuje ověřit významnost rozdílu mezi výběrovými průměry většího počtu náhodných výběrů, umožňuje posoudit vliv různých faktorů. Podle počtu analyzovaných faktorů rozlišujeme
Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )
Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat ) Zadání : Čistota vody v řece byla denně sledována v průběhu 10 dní dle biologické spotřeby kyslíku BSK 5. Jsou v
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
Úloha 1: Lineární kalibrace
Úloha 1: Lineární kalibrace U pacientů s podezřením na rakovinu prostaty byl metodou GC/MS měřen obsah sarkosinu v moči. Pro kvantitativní stanovení bylo nutné změřit řadu kalibračních roztoků o různé
SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI
SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI Předmě t ANOVA A ZÁ KON PROPAGACE CHYB U JEDNOROZMĚ RNÝ CH DAT Ú stav experimentá lní biofarmacie, Hradec
Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Semestrální práce 1 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Ing. Ján Lengyel, CSc. Centrální analytická laboratoř Ústav jaderného výzkumu Řež, a. s. Husinec Řež 130 250 68 Řež V Řeži, únor
Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Autor: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrS
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,
6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2
Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik
Testy statistických hypotéz
Testy statistických hypotéz Statistická hypotéza je jakýkoliv předpoklad o rozdělení pravděpodobnosti jedné nebo několika náhodných veličin. Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem
Statistická analýza. jednorozměrných dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie icenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Statistická analýza jednorozměrných dat Zdravotní ústav se sídlem v
Kalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Kalibrace a limity její přesnosti Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Kalibrace a limity její přesnosti Vedoucí licenčního studia Prof. RNDr. Milan Meloun,
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti 2.1 Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Autor práce: Přednášející:
UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ
UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Kalibrace a limity její přesnosti Precheza a.s. Přerov 2005 Ing. Miroslav Štrajt 1. Zadání Úloha 1. Lineární kalibrace: u přímkové
S E M E S T R Á L N Í
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie S E M E S T R Á L N Í P R Á C E Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti Předmět Statistická analýza
Dva případy chybného rozhodnutí při testování: a) Testační statistika padne mimo obor přijetí nulové H hypotézy O, tj.
Uvedeme obecný postup statistického testování:. Formulace nulové H 0a alternativní hpotéz H A.. Volba hladin významnosti α.. Volba testační statistik např... Určení kritického oboru testové charakteristik.
Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
Tvorba lineárních regresních modelů
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Zdravotní ústav
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel
Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních
Analýza rozptylu. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel
Analýza rozptylu Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra UO Brno) Analýza rozptylu 1 / 30 Analýza
Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu
1 Příklad 3. Stanovení Si metodou OES Byly porovnávány naměřené hodnoty Si na automatickém analyzátoru OES s atestovanými hodnotami. Na základě testování statistické významnosti regresních parametrů (úseku
Statistika. Testování hypotéz - statistická indukce Parametrické testy. Roman Biskup
Statistika Testování hypotéz - statistická indukce Parametrické testy Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 1. února 01 Statistika by Birom
Univerzita Pardubice
Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat při managementu jakosti Semestrální práce Lineární regrese Ing. Jan Balcárek, Ph.D. vedoucí Centrálních laboratoří Precheza
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice.
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce VYUŽITÍ TABULKOVÉHO
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y β ε Matice n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h() k - tj. matice je plné hodnosti
5 ANALÝZA ROZPTYLU. Počet sloupců, K = 7 Počet dat, N = 70 Celkový průměr = 3.9846
1 5 ANALÝZA ROZPTYLU Vzorová úloha 5.1 Zkrácený postup jednofaktorové analýzy rozptylu Na úloze B5.02 Porovnání nové metody v sedmi laboratořích ukážeme postup 16 jednofaktorové analýzy rozptylu. Kirchhoefer
TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza
Charakteristika datového souboru
Zápočtová práce z předmětu Statistika Vypracoval: 10. 11. 2014 Charakteristika datového souboru Zadání: Při kontrole dodržování hygienických norem v kuchyni se prováděl odběr vzduchu a pomocí filtru Pallflex
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
Stručný úvod do testování statistických hypotéz
Stručný úvod do testování statistických hypotéz 1. Formulujeme hypotézu (předpokládáme, že pozorovaný jev je pouze náhodný). 2. Zvolíme hladinu významnosti testu a, tj. riziko, s nímž jsme ochotni se smířit.
PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)
PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA) Reprezentativní náhodný výběr: 1. Prvky výběru x i jsou vzájemně nezávislé. 2. Výběr je homogenní, tj. všechna x i jsou ze stejného
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
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,
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Plánování experimentu
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Plánování experimentu 05/06 Ing. Petr Eliáš 1. NÁVRH NOVÉHO VALIVÉHO LOŽISKA 1.1 Zadání Při návrhu nového valivého ložiska se v prvotní fázi uvažovalo pouze o změně designu věnečku (parametr
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2014/2015 Tutoriál č. 6: ANOVA Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Obsah: Testování hypotéz opakování ANOVA Testování hypotéz (opakování) Testování
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium statistické zpracování dat Tvorba lineárních a kalibračních modelů při analýze dat Pavel Valášek Školní rok 2001 02 OBSAH 1 POROVNÁNÍ
Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času
Testování hypotéz 1 Jednovýběrové testy 90/ odhad času V podmínkách naprostého odloučení má voák prokázat schopnost orientace v čase. Úkolem voáka e provést odhad časového intervalu 1 hodiny bez hodinek
Vzorová prezentace do předmětu Statistika
Vzorová prezentace do předmětu Statistika Popis situace: U 3 náhodně vybraných osob byly zjišťovány hodnoty těchto proměnných: SEX - muž, žena PUVOD Skandinávie, Středomoří, 3 západní Evropa IQ hodnota
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra UO
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
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,
Kalibrace a limity její přesnosti
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Kalibrace a limity její přesnosti 005/006 Ing. Petr Eliáš 1. LINEÁRNÍ KALIBRACE 1.1 Zadání Povrchově upravená suspenze TiO je protiproudně promývána v kaskádě Dorrových usazováků. Nejvíce
LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica
LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.
Neparametricke testy (motto: Hypotézy jsou lešením, které se staví před budovu a pak se strhává, je-li budova postavena. Jsou nutné pro vědeckou práci, avšak skutečný vědec nepokládá hypotézy za předmětnou
KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2016
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
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
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),
Tvorba modelu sorpce a desorpce 85 Sr na krystalických horninách za dynamických podmínek metodou nelineární regrese
Tvorba modelu sorpce a desorpce 85 Sr na krystalických horninách za dynamických podmínek metodou nelineární regrese Závěrečná práce 12. licenčního studia Pythagoras Fakulta chemicko-technologická, katedra
Zobecněná analýza rozptylu, více faktorů a proměnných
Zobecněná analýza rozptylu, více faktorů a proměnných Menu: QCExpert Anova Více faktorů Zobecněná analýza rozptylu (ANalysis Of VAriance, ANOVA) umožňuje posoudit do jaké míry ovlivňují kvalitativní proměnné
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y Xβ ε Předpoklady: Matice X X n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h(x) k - tj. matice
http: //meloun.upce.cz,
Porovnání rozlišovací schopnosti regresní analýzy spekter a spolehlivosti Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Katedra analytické chemie, Chemickotechnologická fakulta, Univerzita Pardubice, nám. s. Legií 565,
Statistická analýza jednorozměrných dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Semestrální práce z předmětu Statistická analýza jednorozměrných
Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 21. února 2012 Statistika by Birom