EKONOMIE TENISU: NOVÉ
|
|
- Kamil Kadlec
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Vysoká škola ekonomická v Praze Národohospodářská fakulta EKONOMIE TENISU: NOVÉ EMPIRICKÉ TESTY TEORIE MINIMAXU (PRÁCE STUDENTŮ BAKALÁŘSKÉHO STUDIA) Barbora Kuncová Počet znaků: Kontakt: kuncova.bara@seznam.cz, Číslo bankovního účtu: /0600 Podpis autora:
2 Abstrakt: Cílem této práce je empiricky testovat teorii minimaxu pomocí reálných dat z tenisových utkání. Práce vychází z předpokladu, že podání je pro hráče ve hře stěžejním faktorem a ovlivňuje následnou délku výměny. Z těchto předpokladů je vyvozena hypotéza, že podávající hráč hraje v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší jsou délky výměn následujících po podání. Tato hypotéza je nejprve ověřena prostřednictvím regresní analýzy, poté pro posílení platnosti jejích výsledků ještě pomocí Pearsonova chí-kvadrát testu o rovnosti dvou distribucí. Na základě obou metod je tato hypotéza potvrzena. Abstract: The objective of the thesis is to test empirically the Minimax Theorem with the help of real data from tennis matches. The thesis is based on the assumption that the serve is the crucial factor of a game for a player and that it influences the length of the following exchange. Based on these assumptions a hypothesis is deduced stating that according to the minimax hypothesis, a server plays the more, the shorter the exchanges following serve are. The hypothesis is first verified by a regression analysis and then, to strengthen the validity of its results, with the help of the Pearson s chi-square goodness-of-fit test for equality of two distributions. The hypothesis is finally confirmed based on these two methods. JEL classification: C72, C79, D01. Keywords: Minimax Theorem, tennis, serve.
3 Obsah ÚVOD MODEL A DATA TEORETICKÝ MODEL DATA POUŽITÉ PROMĚNNÉ POPIS DAT EKONOMETRICKÝ MODEL KVANTIFIKACE MODELU DALŠÍ OVĚŘENÍ HYPOTÉZY ZÁVĚR ZDROJE ZDROJE STATISTICKÝCH DAT... 17
4 ÚVOD Teorii minimaxu lze považovat za jeden ze základních stavebních kamenů teorie her. Mnoho ekonomů se proto snaží zjistit, jestli se lidé skutečně chovají tak, jak tato teorie předvídá. V minulosti byla teorie minimaxu empiricky ověřována nejprve prostřednictvím dat získaných z laboratorních experimentů, viz například O Neil (1987). Jejich výsledky však nebyly příliš v souladu s teoretickými předpoklady minimaxu. Walker a Wooders (2001) došli k závěru, že je to způsobeno tím, že účastníci experimentů nejsou dostatečně zkušení a motivovaní v rámci konkrétní nepředvídatelné hry. Sportovní zápasy je možné, oproti uměle vytvořeným podmínkám v laboratoři, považovat za přirozený experiment. Data ze zápasů profesionálních sportovců by proto měla posloužit jako vhodnější nástroj pro testování teorie minimaxu. Na rozdíl od laboratorních experimentů jsou sportovci ve skutečném zápase vysoce motivováni vítězstvím. Zároveň jsou jejich zkušenosti v daném oboru na vysoké profesionální úrovni, protože sportu věnují většinu svého života. Vybraní účastníci laboratorních experimentů na rozdíl od nich byli s pravidly konkrétní hry seznámeni jen krátce. Tenis lze považovat za případ strategické hry s nulovým součtem, kdy jeden hráč může získat bod pouze za předpokladu, že druhý hráč ho ztratí. Preference obou hráčů jsou tedy v tomto případě diametrálně odlišné, a proto hra jednotlivých hráčů musí být nepředvídatelná. Jako vůbec první se o ověření teorie minimaxu na tenisových datech pokusili Walker a Wooders (2001). Svoji analýzu založili na jednoduchém herně-teoretickém modelu, ve kterém se podávající tenista rozhoduje, zda svůj servis umístí doleva či doprava. Přijímající hráč se naopak snaží odhadnout, jakým směrem podání bude směřovat. K otestování teorie minimaxu použili Pearsonův chí-kvadrát test o rovnosti dvou distribucí. Prostřednictvím dat z deseti mužských zápasů došli k závěru, že hra hráčů byla v souladu s teorií. Problémem jejich výsledků však bylo, že podání jednotlivých hráčů byla sériově závislá. Hsu et al. (2007) vycházeli z identického modelu a předpokladů jako Walker a Wooders (2001). O silnější podporu teorie minimaxu se pokusili rozšířením datasetu. V jejich práci jsou analyzovány nejen mužské, ale i ženské a juniorské zápasy. Použitím stejných testů dospěli k přesvědčivějšímu potvrzení teorie minimaxu. Podařilo se jim totiž prokázat také to, že jednotlivá podání byla sériově nezávislá. Tato práce se snaží navázat na zmíněné články zabývající se testováním teorie minimaxu na tenisových datech. Jejím cílem je ověřit tuto teorii inovativním způsobem, a to na základě odlišné hypotézy a metody. Pomocí dat o jednotlivých podáních a výměnách je zde nejprve prostřednictvím regresní analýzy testovaná hypotéza, že podávající hráč hraje v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší jsou délky výměn následujících po podání. Následně je pro posílení výsledků plynoucích z regresní analýzy tato hypotéza ověřena pomocí Pearsonova chí-kvadrát testu o rovnosti dvou distribucí. Na základě obou metod je testovaná hypotéza potvrzena. 1
5 1 MODEL A DATA V této části práce je nejprve představen teoretický model a testovaná hypotéza. Poté jsou podrobně popsány jednotlivé proměnné, které jsou použity pro kvantifikaci modelu. V poslední části této kapitoly je uvedena konečná podoba odhadovaného modelu. 1.1 TEORETICKÝ MODEL Teoretický model vychází ze dvou základních předpokladů: 1) Aby hra podávajícího hráče byla v souladu s teorií minimaxu, musí být pravděpodobnost získání bodu stejná nezávisle na tom, kam hráč dané podání umístí. 2) Podání je pro hráče stěžejním faktorem. Jeho zdařilost výrazně ovlivňuje, zda podávající hráč získá bod. Z předpokladů je vyvozena hypotéza testovaná v této práci: Hra hráče je v souladu s teorií minimaxu tím více, čím důležitější roli má jeho podání pro získání každého bodu. Důležitost podání je však faktor, který není přímo měřitelný. Důležitost servisu pro zisk bodu je zde proto vyjádřena pomocí délky výměny, která po podání následuje. Předchozí hypotéza může být tedy modifikována následovně: Hra hráče je v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší jsou výměny, protože tím je podání důležitější pro získání bodu. V této práci je nejprve zkoumaný následující vztah: point_won = f (left; deuce; player) Proměnná point_won zde vyjadřuje, zda podávající hráč získal bod, či ho ztratil. Proměnné left a deuce udávají, jakým směrem bylo podání umístěno. Player označuje podávajícího hráče. První předpoklad teoretického modelu, že pravděpodobnost získání bodu by pro podávajícího hráče měla být stejná nezávisle na směru jeho podání, bude ověřen prostřednictvím proměnné left. Tato proměnná v podstatě vyjadřuje, jak může hráč ovlivnit zisk bodu tím, jakým směrem umístí podání. Vliv této proměnné by proto v ideálním případě neměl být téměř žádný. 2
6 Následně je do rovnice přidána proměnná length_of_rally, která udává délku výměny následující po podání. point_won = f (left; deuce; length_of_rally; player) V případě platnosti testované hypotézy by se po zařazení proměnné length_of_rally do modelu měl vliv proměnné left ještě snížit. Výsledky by pak měly být více v souladu s teorií minimaxu, než v případě předešlé rovnice. Zároveň se dá předpokládat, že s rostoucí délkou výměny se důležitost podání bude snižovat, bude se tedy snižovat i pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod. Vztah mezi proměnnými point_won a length_of_rally by tedy měl být nepřímo úměrný. 1.2 DATA Pro kvantifikaci modelu jsou použita reálná data z tenisových utkání, která byla získána z oficiálních webových stránek dvou Grandslamových turnajů uskutečněných v roce French open a US Open. K dispozici byly statistiky pro 254 různých zápasů. 1 V práci jsou analyzovány pouze první servisy. 2 Druhá podání jsou z důvodu jejich relativně nízkého podílu na celkovém množství servisů vynechána. Veškeré následující údaje jsou proto získány výhradně ze statistik zohledňujících pouze první servisy, výměny uskutečněné po druhém servisu jsou zcela vypuštěny. Aby byla zvolená utkání vhodná pro testování minimaxu, musely být splněny následující předpoklady 3 : vítězství v zápase musí být pro oba hráče důležité tzn., že aktéři zápasu musí být dostatečně motivováni vítězstvím oba hráči se musí navzájem dobře znát, aby měli dobrou představu o tom, jak vysoké jsou jejich pravděpodobnosti π, že ze svého servisu získají bod zápasy musí být tak dlouhé, aby obsahovaly dostatečné množství výměn 1 S dalšími turnaji ani s jinými ročníky zvolených turnajů nebylo možné pracovat, protože pro ně nejsou takto podrobná data k dispozici. Díky i tak vysokému množství dostupných zápasů není tento fakt pro práci nijak limitující. 2 Stejně jako v předchozích studiích ověřujících teorii minimaxu na tenisových datech viz Walker, Wooders, Jedná se o stejné předpoklady, jaké si zvolili Walker, Wooders,
7 První předpoklad je považován za splněný, protože Grandslamové turnaje, které se uskutečňují pouze čtyřikrát do roka, jsou nejprestižnější a nejlépe finančně ohodnocené. 4 Každý z hráčů by měl proto mít dostatečnou motivaci dostat se do dalšího kola nezávisle na tom, o jakou fázi turnaje se jedná. Druhý předpoklad je brán taktéž jako splněný, protože každý hráč či hráčka se musí na okruhu ATP či WTA nejprve nějakou dobu pohybovat, než je schopný kvalifikovat se na takto prestižní turnaj. Třetí předpoklad byl dodržen jednoduše tím, že byly vynechány zápasy, které byly předčasně ukončeny např. z důvodu zranění jednoho z hráčů. Délka regulérně dokončených zápasů je jinak považována za dostačující POUŽITÉ PROMĚNNÉ Celkem bylo zpracováno 12 mužských a 12 ženských zápasů pro každý z turnajů, datový set se tedy skládá dohromady ze 48 utkání. 6 Každý z těchto zápasů byl rozebrán bod po bodu a u každého z míčků byly zjištěny následující proměnné: point_won left deuce avg_length player Proměnná point_won vyjadřuje, zda podávající hráč získal bod. V případě, že se tak stalo, nabývá hodnoty 1, v opačném případě, tedy v případě, že bod získal soupeř, nabývá hodnoty 0. Proměnná left vyjadřuje, do jaké části čtverce, vymezeného pro dané podání, byl servis umístěn. V případě servisu směřujícího do levé části čtverce, nabývá tato binární proměnná hodnoty 1, v případě servisu doprava hodnoty 0. Deuce je proměnná, která označuje, do které části kurtu podávající hráč umístil svoje podání. 7 Pokud je podání umístěno do pravé strany hřiště z pohledu přijímajícího hráče, jedná se o podání do tzv. deuce court a tato proměnná nabývá hodnoty 1. V opačném případě, tedy podání do levé strany hřiště, se jedná o podání do ad court a tato proměnná je rovna 0. 4 Např. na French open bylo v roce 2011 hráčům a hráčkám dohromady vyplaceno euro (oběma skupinám stejně), jen za účast v prvním kole každý z hráčů obdržel euro, za účast v každém dalším kole byla odměna navýšena téměř na dvojnásobek výše odměny z předchozího kola. 5 Záměrně nebyly vybírány pouze nejdelší zápasy s nejvyššími počty výměn, protože by mohlo dojít k nepříznivému ovlivnění výsledků z důvodu zkreslení výběru dat. 6 Kromě výše zmíněných požadavků výběr zápasů nevyžadoval žádná další kritéria, proto jsem se pro lepší systematičnost zaměřila zejména na závěrečná kola turnajů zpracovány jsou především zápasy 4. kola, čtvrtfinále, semifinále a finále. 7 Dle tenisových pravidel musí jít podání vždy křížem, tzn., že hráč, který podává z pravé strany hřiště, musí svůj servis umístit do levé strany hřiště ze svého pohledu - do pravé z pohledu přijímajícího hráče. 4
8 Pro lepší pochopení toho, jaké má hráč možnosti při podání, slouží následující obrázek: PŘIJÍMAJÍCÍ HRÁČ AD COURT L L P L PODÁVAJÍCÍ HRÁČ DEUCE COURT P Obrázek 1 Schéma hřiště Z obrázku vyplývá, že při podání jednoho hráče mohou nastat pouze čtyři následující situace: 1) Podání je umístěno do ad court doleva. 2) Podání je umístěno do ad court doprava. 3) Podání je umístěno do deuce court doleva. 4) Podání je umístěno do deuce court doprava. Délka výměny, vyjádřená počtem úderů obou hráčů, byla nejprve získána pro každé podání zvlášť. Následně byla zprůměrována s ohledem na to, zda se jednalo o podání do ad či deuce court a zda podávající hráč získal bod či ho ztratil. V další části této práce je proto uvažována průměrná délka výměny (avg_length). Dummy proměnná player označuje, o kterého podávajícího hráče se jedná. Vzhledem k tomu, že datový set obsahuje údaje o 48 zápasech, ve kterých proti sobě logicky nastoupilo 96 hráčů, 8 bylo vytvořeno 95 dummy proměnných. 8 Skutečných hráčů se však v datasetu nachází méně. Většina z nich totiž odehrála více než jedno utkání, proto z důvodu odlišení jednotlivých zápasů může vzniknout pro jednoho konkrétního hráče více dummy proměnných. 5
9 1.2.2 POPIS DAT V následující tabulce jsou uvedeny popisné statistiky jednotlivých proměnných: Tabulka 1 Popisné statistiky proměnných Proměnná n Průměr Min Max Sm. odch. Q 1 Medián Q 3 n (=0) n (=1) point_won , ,0000 1,0000 0, ,0000 1,0000 1, avg_length ,1909 1, ,143 1,6979 2,8333 4,0000 5, left , ,0000 1,0000 0, ,0000 1,0000 1, deuce , ,0000 1,0000 0, ,0000 1,0000 1, Z deskriptivních statistik vyplývá, že pro všechny proměnné jsou k dispozici všechna pozorování. Dohromady je sledováno 3761 servisů ve 48 zápasech. Jedinou kvantitativní proměnnou zde zastupuje avg_length. Průměrná délka výměny se pohybovala od 1 do 11,143 úderů. Téměř stejná hodnota průměru a mediánu naznačuje, že se zde nevyskytují žádné extrémní hodnoty. V případě zbývajících proměnných se jedná o tzv. binární proměnné, které nabývají pouze hodnot 0 či 1. Z proměnné point_won můžeme vypozorovat, že v 68,28 % podání získal bod servírující hráč, což potvrzuje předpoklad, že podání je skutečně důležité pro zisk bodu. Z popisné statistiky proměnné left je patrné, že počet servisů směřujících doprava či doleva je zhruba stejný. U proměnné deuce můžeme vypozorovat, že nepatrně vyšší počet servisů míří právě do tzv. deuce court. Příčinou v tomto případě bude fakt, že servisem do deuce court jsou zahájeny vždy liché výměny. 9 Dummy proměnné pro jednotlivé hráče zde statisticky popsány nejsou z důvodu jejich vysokého počtu. 9 Poté v případě, že daná hra byla složena právě z pěti výměn, bylo do deuce court umístěno o jeden servis více než do ad court. 6
10 V následujícím grafu je znázorněno, jaký podíl všech podání připadl na muže a ženy: Celkový počet podání Celkový počet podání ŽENY MUŽI Graf 1 Celkový počet podání Jak je patrné z grafu, ve sledovaných zápasech muži uvedli do hry větší množství servisů (60,76 %) než ženy, přestože počet zápasů byl zvolen v obou kategoriích stejný. Je to způsobeno odlišnými pravidly pro mužská a ženská utkání. Muži hrají na tři vítězné sety, kdežto ženy pouze na dva. 10 Podání tenistek většinou nebývá tak důrazné jako podání tenistů. 11 Proto je zde provedena analýza nejprve všech zápasů dohromady, poté pro každou skupinu zvlášť. Na základě slabšího podání žen se dá totiž předpokládat, že je pro ně servis méně důležitým faktorem než pro muže. Proto by výsledky ženských zápasů měly být o něco méně v souladu s teorií minimaxu, než výsledky mužů. 1.3 EKONOMETRICKÝ MODEL V této části práce je navržena empirická analýza výše uvedeného teoretického modelu. Cílem práce je otestovat hypotézu, že hra hráče je v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší jsou výměny následující po podání. 10 Ženy v každém zápase odehrají 2-3 sety, kdežto muži 3-5 setů. 11 Měřítkem pro toto tvrzení může být například rychlost servisů. V případě mužů je daleko vyšší, což se dá poměrně jednoduše zjistit z tenisových statistik. 7
11 Ověření bude provedeno pomocí následujících dvou regresních rovnicí: point_won = β 0 + β 1 left + β 2 deuce + β 3 player i + u ( ROVNICE 1 ) point_won = β 0 + β 1 left + β 2 deuce + β 3 avg_length + β 4 player i + u ( ROVNICE 2 ) První z rovnic je zformulovaná jako základní regrese. V druhé rovnici je navíc zařazena proměnná avg_length. Aby výsledky analýzy byly v souladu s teorií minimaxu, měly by být po přidání proměnné avg_length do modelu z výsledků patrné následující skutečnosti: 1) Koeficient u proměnné left by se měl ještě snížit. Tím by byla potvrzena hypotéza, že výsledky jsou v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší jsou délky výměn. 2) Zároveň by se měl prokázat předpokládaný negativní vztah mezi proměnnými point_won a avg_length. Pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod, by se měla s rostoucí délkou výměn snižovat. Je patrné, že v obou rovnicích se v roli závislé proměnné nachází kvalitativní proměnná point_won. V případě takto specifikovaného modelu se jedná o tzv. lineární pravděpodobnostní model Tato podoba modelu je zde zvolena z důvodu následné snazší interpretace výsledků než v případě nelineárních modelů. 8
12 2 KVANTIFIKACE MODELU Použití lineárního pravděpodobnostního modelu s sebou přináší problém existence heteroskedasticity. Obě regresní rovnice proto jsou odhadnuty pomocí metody nejmenších čtverců s robustními standardními chybami odhadů, pomocí níž lze předejít nadhodnocování či podhodnocování standardních chyb. V následující tabulce jsou uvedeny výsledky obou výše zmíněných regresí: 13 Tabulka 2 Výsledky regresí odhadnutých pro všechny zápasy dohromady Model 1: OLS, za použití pozorování Model 2: OLS, za použití pozorování nezávisle proměnná koeficient směrodatná chyba p value nezávisle proměnná koeficient směrodatná chyba p - value const 0, , <0,00001*** const 1, , <0,00001*** left -0, , ,85334 left 0, , ,92579 deuce 0, , ,00040 *** deuce -0, , ,90113 avg_length avg_length -0, , <0,00001*** koeficient determinace 0, koeficient determinace 0, Regresní rovnice s odhadnutými parametry mohou být zapsány následujícím způsobem: point_won = 0, , left + 0, deuce + β 3 player i ( ROVNICE 1 ) point_won = 1, , left 0, deuce 0,255215avg_length + β 4 player i ( ROVNICE 2 ) 13 Model 1 uvádí výsledky odhadu první regresní rovnice (ROVNICE 1), model 2 druhé regresní rovnice (ROVNICE 2). 9
13 Dále byly obě regresní rovnice odhadnuty zvlášť pro muže a ženy. V tabulce 3 jsou uvedeny výsledky pro mužské zápasy, v tabulce 4 pro ženské zápasy. Tabulka 3 Výsledky regresí odhadnutých pouze pro mužské zápasy Model 1 muži: OLS, za použití pozorování Model 2 - muži: OLS, za použití pozorování nezávisle proměnná koeficient směrodatná chyba p value nezávisle proměnná koeficient směrodatná chyba p - value const 0, , <0,00001*** const 1, , <0,00001*** left 0, , ,50730 left 0, , ,45404 deuce 0, , ,00049 *** deuce -0, , ,94549 avg_length avg_length -0, , <0,00001*** koeficient determinace 0, koeficient determinace 0, Tabulka 4 Výsledky regresí odhadnutých pouze pro ženské zápasy Model 1 ženy: OLS, za použití pozorování Model 2 - ženy: OLS, za použití pozorování nezávisle proměnná koeficient směrodatná chyba p value nezávisle proměnná koeficient směrodatná chyba p - value const 0, , ,93e -07 *** const 1, , ,45e -050 *** left -0, , ,3245 left -0, , ,5673 deuce 0, , ,1473 deuce -0, , ,9490 avg_length avg_length -0, , ,59e -152 *** koeficient determinace 0, koeficient determinace 0,
14 Interpretace výsledků je v případě těchto modelů 14 poněkud odlišná od klasických lineárních modelů. Výsledky lze vyjádřit pouze pravděpodobnostním způsobem. Koeficient u proměnné left se ve všech modelech jeví jako velmi nevýznamný. To, zda podávající hráč získá bod, tato proměnná neovlivňuje prakticky vůbec, což je v souladu s teorií minimaxu. Jak již bylo zmíněno výše, tato teorie je totiž založena na předpokladu, že hráč by měl mít stejnou pravděpodobnost, že při svém servisu získá bod, ať ho umístí jakýmkoliv směrem. Nejvýznamnější 15 je koeficient u proměnné left v první regresní rovnici odhadnuté pouze pro ženské zápasy. Tam by se jeho vliv dal interpretovat tak, že v případě, kdy hráčka umístí podání doleva, je její šance na získání bodu nižší o 0, , než kdyby ho umístila doprava. To, že koeficient left je nejvyšší právě u žen, by se dalo vysvětlit tím, že v ženských zápasech nehraje podání tak důležitou roli jako u mužů. Proto se hra žen odchyluje od teorie minimaxu o něco více než hra mužů. V mužských zápasech naopak při umístění podání doleva má hráč šanci o 0, vyšší, než při podání doprava. V případě obou skupin dohromady je pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod, o 0, nižší v případě, že svůj servis umístí doleva, než kdyby ho umístil doprava. Proměnná avg_length je ve všech modelech signifikantní na 1% hladině významnosti. Na základě tohoto zjištění může být potvrzen předpoklad, že průměrná délka výměny má skutečně vliv na to, zda podávající hráč získá bod. Vztah mezi těmito proměnnými je, jak bylo předpokládáno, negativní. Se zvyšující se délkou výměny se totiž snižuje pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod. Odhadnutý vliv avg_length na závislou proměnnou se pohybuje od - 0, u žen do - 0, u mužů. V případě obou skupin dohromady z koeficientu plyne, že když se zvýší průměrná délka výměny o jednotku, sníží se pravděpodobnost zisku bodu o 0, V případě žen je tento vliv nepatrně nižší, což může být způsobeno opět tím, že servis v ženských zápasech není tolik důležitým faktorem jako v případě mužských zápasů. Pokud je zde jako měřítko důležitosti servisu v konkrétním zápase uvažována průměrná délka výměny, pak by v ženských zápasech měla být vyšší než v mužských. Z následujícího grafu 2 lze vypozorovat, že tomu tak skutečně je. V případě ženských zápasů je tato délka v průměru 4,26 úderu za výměnu, kdežto v mužských zápasech byla nepatrně nižší. 14 Jedná se o tzv. lineární pravděpodobnostní modely, jak již bylo zmíněno výše. 15 Spíše by se hodilo říci nejméně nevýznamný, p-hodnota je vyšší než 0,3. 11
15 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Průměrná délka výměny 4,26 4,14 ŽENY MUŽI Průměrná délka výměny Graf 2 Průměrná délka výměny Po přidání proměnné avg_length do modelu je patrné, že se koeficient u proměnné left snížil. V případě všech zápasů dohromady je teď pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod, naopak vyšší při podání doleva než při podání doprava, a to o 0, V absolutním čísle se však šance, že hráč ovlivní umístěním servisu jedním konkrétním směrem výsledek, snížila o více jak dvojnásobek. Pokud jsou zvažovány mužské a ženské zápasy zvlášť, má koeficient u proměnné left to samé znaménko jako v prvním modelu, opět se však relativní pravděpodobnost získání bodu spíše z jedné strany snižuje. Na základě těchto výsledků může být tedy jednak potvrzen předpoklad, že průměrná délka výměny ovlivňuje, zda podávající hráč získá bod. Zároveň můžeme potvrdit hlavní testovanou hypotézu, že hra hráče je v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší je průměrná délka výměny. Je totiž patrné, že po přidání proměnné avg_length do regrese jsou výsledky více v souladu s teorií minimaxu, protože koeficient u proměnné left se snížil. Koeficient determinace, který měří míru shody odhadnutého modelu s empirickými daty, je v případě prvního modelu velmi nízký. Nezávisle na tom, zda se jedná o muže, ženy či obě skupiny dohromady, se pohybuje lehce nad pěti procenty. Po přidání proměnné avg_length se tento koeficient výrazně zvýší. Nejmarkantnější nárůst je zaznamenán při použití dat pouze z mužských zápasů, poté lze pomocí této specifikace modelu vysvětlit 61 % variability proměnné point_won. Nízké hodnoty tohoto koeficientu však v tomto případě nejsou problémem, cílem práce totiž není vysvětlit jednotlivé determinanty ovlivňující zisk bodu. 12
16 3 DALŠÍ OVĚŘENÍ HYPOTÉZY Pro posílení platnosti výsledků plynoucích z výše provedené regresní analýzy, je v následující části práce testovaná hypotéza ověřena i pomocí Pearsonova chí-kvadrát testu o rovnosti dvou distribucí. 16 Nulová hypotéza v tomto testu je, že pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod je stejná, nezávisle na tom, kam je umístěn servis. Z mého datasetu byly vybírány dle průměrné délky výměny nejkratší a nejdelší zápasy. Podle mého předpokladu by měly být zápasy s nižší průměrnou délkou výměny více v souladu s teorií minimaxu než zápasy s vyšší průměrnou délkou výměny. Nejprve byly vybrány čtyři mužské zápasy pro každou ze skupin, tj. čtyři nejkratší a čtyři nejdelší zápasy. Pro každý zápas zvlášť byla vypočítána Pearsonova statistika a s ní spojená p-hodnota. V následujících tabulkách 5 a 6 jsou uvedeny výsledky testování vybraných mužských zápasů. Tabulka 5 Výsledky testu pro hráče s nejnižší průměrnou délkou zápasu Zápas Podávající Court Průměrná délka Podání Relativní vyjádření Počet vyhraných podání Míra vítězství Pears. statistika p - hodnota L P L+P L P L P L P French open French open US open US open Gasquet D 2, % 60% % 66,7% 0,694 0, Gasquet A 2, ,5% 76,5% % 76,9% 1,121 0, Djokovic D 2, % % 48% ,3% 91,7% 0,003 0, Djokovic A 2, ,5% 45,5% ,3% 80% 0,02 0, Beck D 2, ,4% 70,6% % 83,3% 3,192 *0, Beck A 2, % 20% ,5% 50% 0,104 0, Melzer D 1, % 50% ,7% 83,3% 0,444 0, Melzer A 1, ,3% 7,7% ,3% 100% 0,677 0, Federer D 3, ,2% 47,8% % 81,8% 0,157 0, Federer A 3, ,3% 41,7% ,7% 80% 0,137 0, Tsonga D 3, ,4% 52,6% ,7% 80% 0,434 0, Tsonga A 3, % 50% ,4% 85,7% 0,424 0, Djokovic D 4, ,2% 27,8% ,6% 100% 0,865 0, Djokovic A 4, ,3% 41,7% ,4% 100% 1,714 0,19043 Dolgopolov D 2, ,7% 92,3% % 91,7% 0,09 0, Dolgopolov A 2, ,3% 41,7% ,1% 40% 0,343 0, Pomocí stejného testu, který byl použit k ověření teorie minimaxu v předchozích studiích - viz Walker a Wooders (2001) či Hsu et al. (2007). 13
17 Zápas Podávající Court Tabulka 6 Výsledky testu pro hráče s nejvyšší průměrnou délkou zápasu Prům. délka Podání Relativní vyjádření Počet vyhraných podání Míra vítězství L P L+P L P L P L P Pears. statistika p hodnota French open French open US open US open Fish D 2, ,3% 64,7% % 72,7% 0,158 0, Fish A 4, % 35% ,5% 42,9% 0,423 0, Simon D 6, ,8% 85,2% % 78,3% 1,067 0,30158 Simon A 6, ,8% 72,2% % 69,2% 0,138 0, Murray D 3, ,1% 60,9% ,8% 71,4% 0,115 0, Murray A 3, ,9% 48,1% ,1% 84,6% 2,444 0, Chela D 6, ,4% 52,6% ,6% 60% 0,038 0, Chela A 8, ,7% 33,3% ,8% 75% 2,098 0, Murray D 4, ,2% 53,8% ,7% 78,6% 0,851 0, Murray A 4, ,1% 90,9% % 60% 1,257 0, Nadal D ,6% 52,4% % 81,8% 0,286 0,59256 Nadal A 5, % 75% % 73,3% 0,089 0, Djokovic D 5, ,5% 51,5% ,8% 58,8% 0,351 0, Djokovic A 6, ,1% 46,9% ,8% 80% 1,66 0, Tipsarevic D 5, ,8% 41,2% % 78,6% 0,01 0, Tipsarevic A % 50% % 53,3% 0,136 0,7 Z výsledků testů pro obě skupiny mužských zápasů je patrné, že pouze v jednom případě je možné zamítnout nulovou hypotézu na 10-ti procentní hladině významnosti. 17 V zápasech, v nichž průměrná délka výměny byla nejnižší, je celková p-hodnota, vypočtená ze součtu jednotlivých Pearsonových statistik (10,422) s 16 stupni volnosti, 0, V případě zápasů, v nichž průměrná délka výměny byla nejvyšší, celková Pearsonova statistika nabývá hodnoty 13,169 a jí náležící p- hodnota je 0, Ani pro jednu ze skupin proto nezamítáme hypotézu, že hráči hráli v souladu s teorií minimaxu. Navíc je patrné, že p-hodnota je vyšší pro zápasy s nižší délkou výměny. Proto i na základě Pearsonova testu může být pro mužské zápasy potvrzeno, že skutečně platí hypotéza, že hráči hrají v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší je délka výměny. Dále bude proveden ten samý test pro ženské zápasy, které byly vybrány stejným způsobem jako mužské zápasy. V následujících tabulkách 7 a 8 jsou uvedeny jeho výsledky. 17 Zápas je označen hvězdičkou *. 14
18 Tabulka 7 Výsledky testu pro hráčky s nejnižší průměrnou délkou zápasu Zápas Podávající Court Prům. délka Podání Relativní vyjádření Počet vyhraných podání Míra vítězství Pears. statistika p hodnota L P L+P L P L P L P French open French open US open US open Li D 3, ,3% 66,7% % 50% 0,686 0, Li A 2, ,7% 53,3% ,4% 75% 0,024 0, Kvitová D 3, ,4% 52,6% ,4% 60% 0,46 0, Kvitová A 3, % 25% ,3% 80% 1,111 0, Sharapova D ,7% 83,3% % 86,7% 0,45 0, Sharapova A 3, % 40% ,4% 60% 0,714 0, Radwanska D 4, ,7% 33,3% % 40% 1,25 0, Radwanska A 3, ,4% 55,6% % 70% 0,748 0, Williams S. D 2, ,5% 62,5% ,7% 90% 1,34 0, Williams S. A 2, ,5% 62,5% % 80% 1,371 0, Ivanovic D 2, % 70% ,7% 85,7% 0,476 0, Ivanovic A % 60% % 83,3% 0,104 0, Williams S. D 2, ,8% 88,2% % 93,3% 0,142 0,70663 Williams S. A 2, % 75% % 88,9% 0,364 0, Pavlyuchenko D ,8% 41,2% % 42,9% 0,486 0, Pavlyuchenko A 2, ,3% 72,7% ,7% 62,5% 0,016 0, Tabulka 8 Výsledky testu pro hráčky s nejvyšší průměrnou délkou zápasů Zápas Podávající Court Prům. délka Podání Relativní vyjádření Počet vyhraných podání Míra vítězství Pears. statistika p - hodnota L P L+P L P L P L P French open French open US open US open Sharapova D 5, ,5% 54,5% % 50% 0,11 0, Sharapova A 4, ,3% 6,7% ,1% 0% 1,224 0, Petkovic D 5, ,3% 41,7% ,6% 20% 0,114 0, Petkovic A 5, ,75% 31,25% ,6% 40% 0,780 0, Petkovic D 4, ,8% 46,2% ,4% 83,3% 0,516 0, Petkovic A 5, % 50% % 60% 0,8 0, Kirilenko D 4, ,6% 44,4% % 62,5% 0,012 0, Kirilenko A 3, ,7% 58,3% % 71,4% 0,343 0, Niculescu D 5, % 25% ,7% 50% 0,178 0,67329 Niculescu A 4, ,3% 91,7% 0 6 0% 54,5% 1,091 0,29627 Kerber D 7, % 25% ,3% 100% 2,667 0,10247 Kerber A 6, ,7% 33,3% ,5% 100% 2 0, Wozniacki D 7, % 25% ,8% 83,3% 0,084 0, Wozniacki A 7, ,2% 27,8% ,5% 20% 2,492 0, Kuznets D 4, ,1% 65,9% % 70,4% 1,649 0, Kuznets A 6, ,5% 54,5% % 38,9% 0,004 0,
19 Z výsledků ženských zápasů je patrné, že ani v jednom případě nebylo možné zamítnout nulovou hypotézu. V případě zápasů s nejkratší průměrnou délkou výměny je celková Pearsonova statistika, vypočítaná jako součet jednotlivých Pearsonových statistik, 9,743. K ní náležící p-hodnota je 0, V zápasech s nejdelší průměrnou délkou výměny nabývá Pearsonova statistika hodnoty 14,065 a p-hodnota je 0, Proto i v případě ženských zápasů nemůžeme zamítnout nulovou hypotézu, že hráčky hrají v souladu s teorií minimaxu. Stejně jako v mužských zápasech je p-hodnota vyšší u zápasů s kratší průměrnou délkou výměny. Na základě těchto výsledků může být rovněž potvrzena hypotéza testovaná v této práci, že hráčky hrají v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší je průměrná délka výměny. Na rozdíl od prvního způsobu testování hypotézy prostřednictvím regresní analýzy, zde nebyl potvrzen předpoklad, že hra žen je méně v souladu s teorií minimaxu než hra mužů. V případě ženských zápasů s nejkratší délkou výměny je p-hodnota vyšší než u stejné kategorie mužských zápasů. Výsledky žen se proto zdají být naopak více v souladu s teorií minimaxu než výsledky mužů. Toto však může být způsobeno konkrétním výběrem utkání, která byla zvolena na základě průměrné délky výměny za celý zápas. Z předchozích tabulek vyplývá, že dílčí průměry pro jednotlivé hráče a strany hřiště jsou v rámci jednoho zápasu v některých případech poměrně odlišné. Zde by proto vznikl prostor pro rozšíření datasetu a vhodnější výběr utkání, jejichž průměrné délky by byly více jednotné. ZÁVĚR Tato práce navazuje na předešlé studie, jejichž záměrem bylo empiricky ověřit, zda tenisté hrají v souladu s teorií minimaxu. Stejného cíle je zde dosaženo prostřednictvím odlišné hypotézy i metody. Výsledkem práce je potvrzení hypotézy, že tenisté hrají v souladu s teorií minimaxu tím více, čím kratší jsou délky výměn následujících po podání. Tato hypotéza je ověřena nejprve pomocí regresní analýzy, zároveň je potvrzena i prostřednictvím Pearsonova chí-kvadrát testu o rovnosti dvou distribucí. V práci byla použita data získaná z oficiálních statistik dvou Grandslamových turnajů uskutečněných v roce 2011 French open a US open. Byl sestaven ekonometrický model, jehož prostřednictvím bylo dokázáno, že podání je pro hráče skutečně důležitou součástí hry. Proto jeho úspěšnost znatelně ovlivňuje délku výměny, a tím i pravděpodobnost, že podávající hráč získá bod. Ze stejných utkání, na nichž byla provedena regresní analýza, byly dále vybrány zápasy, v nichž průměrná délka výměny dosahovala nejnižších a nejvyšších hodnot. Pomocí Pearsonova testu o rovnosti dvou distribucí bylo dokázáno, že v případě zápasů s nejnižší průměrnou délkou výměny, jsou výsledky více v souladu s teorií minimaxu, než v případě zápasů s nejdelší délkou výměny. Přestože k dosažení výsledků byly použity dvě odlišné metody, v obou případech bylo dosaženo stejného závěru, a to potvrzení testované hypotézy. 16
20 ZDROJE HSU, S-H., HUANG, Ch-Y., TANG, Ch-T.: Minimax play at Wimbledon: Comment, The American Economic Review, Vol. 97, No. 1, 2007, pp O NEILL, B.: Nonmetric Test of the Minimax Theory of Two-person Zerosum Games, Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 84, 1987, pp WALKER, M., WOODERS, J.: Minimax Play at Wimbledon, The American Economic Review, Vol. 91, No. 5, 2001, pp ZDROJE STATISTICKÝCH DAT Data o jednotlivých podáních ze zápasů US open: Data o délkách výměn ze zápasů US open: Data o jednotlivých podáních ze zápasů French open: Data o délkách výměn za zápasů French open: 17
Jsou tenisté racionální
Vysoká škola ekonomická v Praze Národohospodářská fakulta Jsou tenisté racionální PRÁCE STUDENTŮ MAGISTERSKÉHO STUDIA Eva Foksová Počet znaků: 35 474 Kontakt: e-mail: foksovae@seznam.cz telefon: 721 367
VíceHledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích
Hledání závislostí technologických a nákladových charakteristik při tavení oceli na elektrických obloukových pecích Firková, L. 1), Kafka, V. 2), Figala, V. 3), Herzán, M. 4), Nykodýmová, V. 5) 1) VŠB
VíceV praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více
9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme
VíceAnalýza výsledků testu čtenářské gramotnosti v PRO23 2010/11
Analýza výsledků testu čtenářské gramotnosti v PRO23 2010/11 Zpracoval: www.scio.cz, s.r.o. (15. 2. 2012) Datové podklady: výsledky a dotazníky z PRO23, test čtenářské gramotnosti, www.scio.cz, s.r.o.
VícePoznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma
Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9téma Princip testování hypotéz, jednovýběrové testy V minulé hodině jsme si ukázali, jak sestavit intervalové odhady pro některé číselné charakteristiky normálního
VíceKorelace. Komentované řešení pomocí MS Excel
Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne
VíceNĚKTERÉ ASPEKTY STANOVENÍ ABIOSESTONU ODHADEM POKRYVNOSTI ZORNÉHO POLE
Příspěvek byl publikovaný ve sborníku z konference Vodárenská biologie 214 (5. 6.2.214, Praha) na stránkách 15 2. NĚKTERÉ SPEKTY STNOVENÍ IOSESTONU ODHDEM POKRYVNOSTI ZORNÉHO POLE Petr Pumann Státní zdravotní
VíceZpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.
SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné
VíceRegresní a korelační analýza
Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Regresní analýza Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu)
Více4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8 analýza závislostí kontingenční tabulky test závislosti v kontingenční tabulce analýza rozptylu regresní analýza lineární regrese Analýza závislostí Budeme ověřovat existenci
VíceTomáš 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
Vícea) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily
Testování hypotéz Testování hypotéz jsou klasické statistické úsudky založené na nějakém apriorním předpokladu. Vyslovíme-li předpoklad o hodnotě neznámého parametru nebo o zákonu rozdělení sledované náhodné
VíceAnalýza a vyhodnocení. zdravotního stavu. obyvatel. města TŘEBÍČ. Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci se Státním zdravotním ústavem
Analýza a vyhodnocení zdravotního stavu obyvatel města TŘEBÍČ Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci se Státním zdravotním ústavem MUDr. Stanislav Wasserbauer Hana Pokorná Jihlava, září 2012 Obsah: 1 Úvod...4
VíceÚvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková
Úvod do teorie her David Bartl, Lenka Ploháková Abstrakt Předložený text Úvod do teorie her pokrývá čtyři nejdůležitější, vybrané kapitoly z této oblasti. Nejprve je čtenář seznámen s předmětem studia
VíceDynamické metody pro predikci rizika
Dynamické metody pro predikci rizika 1 Úvod do analýzy časových řad Časová řada konečná posloupnost reálných hodnot určitého sledovaného ukazatele měřeného v určitých časových intervalech okamžikové např
VíceAnalýza přežití čertic a čertů
StatSoft Analýza přežití čertic a čertů Vzpomeňme si na pohádku s Čerty nejsou žerty. V ní Lucifer (dále jen Lůca) pověřil čerta Janka, aby přinesl Dorotu Máchalovou do pekla, poněvadž míra jejích hříchů
VíceTestování 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
VíceIlustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl
Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl Podkladové údaje Korelační matice Odhad lineárního regresního modelu (LRM) Verifikace modelu PEF ČZU Praha Určeno pro posluchače předmětu Ekonometrie Needitovaná
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceEvropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Index tělesné hmotnosti, fyzická aktivita, spotřeba ovoce a zeleniny
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 22. 12. 2010 70 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Index tělesné hmotnosti, fyzická aktivita,
VíceKORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica
KORELACE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data I Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
VíceSamovysvětlující pozemní komunikace
Samovysvětlující pozemní komunikace Ing. Petr Pokorný, Centrum dopravního výzkumu, v.v.i, duben 2013 Abstrakt Dopravní inženýři v ČR se stále častěji, ve shodě s vývojem v zahraničí, setkávají s termínem
VíceRegresní analýza. Eva Jarošová
Regresní analýza Eva Jarošová 1 Obsah 1. Regresní přímka 2. Možnosti zlepšení modelu 3. Testy v regresním modelu 4. Regresní diagnostika 5. Speciální využití Lineární model 2 1. Regresní přímka 3 nosnost
VíceAnalýza rozptylu. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.
ANOVA Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz ANOVA ANOVA je nástroj pro zkoumání vztahu mezi vysvětlovanými a vysvětlujícími proměnnými.
VíceUniverzita 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:
VícePříklad 2: Určení cihlářských surovin na základě chemické silikátové analýzy
Příklad 2: Určení cihlářských surovin na základě chemické silikátové analýzy Zadání: Deponie nadložních jílových sedimentů SHP byla testována za účelem využití v cihlářské výrobě. Z deponie bylo odebráno
VíceAbsolventi středních škol a trh práce OBCHOD. Odvětví:
Absolventi středních škol a trh práce Odvětví: OBCHOD Mgr. Pavla Chomová Mgr. Gabriela Doležalová Ing. Jana Trhlíková Ing. Jiří Vojtěch a kolektiv autorů Praha 2014 Obsah 1. Úvodní slovo... 3 2. Nově přijatí
VíceAnalýza rozptylu. Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE. Jiří Neubauer
ANOVA Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz ANOVA ANOVA je nástroj pro zkoumání vztahu mezi vysvětlovanými a vysvětlujícími
VíceVyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let 2005 2010
Vyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let 2005 2010 Martin Maršík, Jitka Papáčková Vysoká škola technická a ekonomická Abstrakt V předloženém článku autoři rozebírají vývoj
VíceStav Svobodný Rozvedený Vdovec. Svobodná 37 10 6. Rozvedená 8 12 8. Vdova 5 8 6
1. Příklad Byly sledovány rodinné stavy nevěst a ženichů při uzavírání sňatků a byla vytvořena následující tabulka četností. Stav Svobodný Rozvedený Vdovec Svobodná 37 10 6 Rozvedená 8 12 8 Vdova 5 8 6
VíceSMĚROVÁ KRYSTALIZACE EUTEKTIK SYSTÉMU Ti-Al-Si DIRECTIONAL CRYSTALLIZATION OF Ti-Al-Si EUTECTICS
SMĚROVÁ KRYSTALIZACE EUTEKTIK SYSTÉMU Ti-Al-Si DIRECTIONAL CRYSTALLIZATION OF Ti-Al-Si EUTECTICS Dalibor Vojtěch a Pavel Lejček b Jaromír Kopeček b Katrin Bialasová a a Ústav kovových materiálů a korozního
VíceProblematika 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
Více18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1
18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1 Obecné pravidlo pro všechny testy Je stanovena nulová hypotéza: H 0 Je stanovena alternativní hypotéza: H A Je
VíceKGG/STG Statistika pro geografy
KGG/STG Statistika pro geografy 10. Mgr. David Fiedor 27. dubna 2015 Nelineární závislost - korelační poměr užití v případě, kdy regresní čára není přímka, ale je vyjádřena složitější matematickou funkcí
VíceRegresní 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).
Více+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity
Tlumené kmit V praxi téměř vžd brání pohbu nějaká brzdicí síla, jejíž původ je v třecích silách mezi reálnými těles. Matematický popis těchto sil bývá dosti komplikovaný. Velmi často se vsktuje tzv. viskózní
Více6. T e s t o v á n í h y p o t é z
6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně
VícePřírodopis v očích žáků II. stupně základních škol
Přírodopis v očích žáků II. stupně základních škol Hlavním cílem práce bylo zjistit postoje žáků druhého stupně základních škol k vyučovacímu předmětu Tento cíl byl dále rozvíjen dílčími cíli: 1. zjistit
Více2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení
2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků
VíceKarty Prší. Anotace: Abstract: Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek
Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek Karty Prší ročníkový projekt, Tomáš Krejča 1E květen 2014 Anotace: Mým cílem bylo vytvořit simulátor karetní hry prší. Hráč
VíceLINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model
LINEÁRNÍ REGRESE Chemometrie I, David MILDE Lineární regresní model 1 Typy závislosti 2 proměnných FUNKČNÍ VZTAH: 2 závisle proměnné: určité hodnotě x odpovídá jediná hodnota y. KORELACE: 2 náhodné (nezávislé)
Více1. Úvod do studia statistiky. 1.1. Významy pojmu statistika
1. Úvod do studia statistiky Andrew Lang o politikovi: Používá statistiku jako opilý člověk pouliční lampu spíš na podporu než na osvětlení. Benjamin Disraeli o lži: Jsou tri stupně lži - lež, nehanebná
Více5. PŘEDNÁŠKA EKONOMETRICKÝ MODEL REGRESNÍ ANALÝZA DUMMIES VÍCENÁSOBNÁ REGRESE
5. PŘEDNÁŠKA EKONOMETRICKÝ MODEL REGRESNÍ ANALÝZA DUMMIES VÍCENÁSOBNÁ REGRESE 1 STRUKTURA PŘEDNÁŠKY - DNES - Formulace a strukturace problému za pomoci teorie; data; ekonometrický model; identifikační
VícePořízení licencí statistického SW
Pořízení licencí statistického SW Zadavatel: Česká školní inspekce, Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5 IČO: 00638994 Jednající: Mgr. Tomáš Zatloukal Předpokládaná (a maximální cena): 1.200.000 vč. DPH Typ
VíceMonitorování vývoje meteo situace nad ČR pomocí GPS meteorologie
Monitorování vývoje meteo situace nad ČR pomocí GPS meteorologie Bc. Michal Kačmařík Instutut geoinformatiky, Hornicko-geologická fakulta, Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu
VíceSever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty
Neparametrické 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
VíceAplikovaná statistika v R - cvičení 2
Aplikovaná statistika v R - cvičení 2 Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 5.6.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 5.6.2014 1 / 18 Přehled Rkových
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK Základy ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu II Cvičení 3 Zuzana Dlouhá Klasický lineární regresní model - zadání příkladu Soubor: CV3_PR.xls Data: y = maloobchodní obrat potřeb
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie LS 2014/15 Cvičení 10: Heteroskedasticita LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Heteroskedasticita - teorie Druhý
VíceANALÝZA STRUKTURY A DIFERENCIACE MEZD ZAMĚSTNANCŮ EMPLOEE STRUCTURE ANALYSIS AND WAGE DIFFERENTIATION ANALYSIS
ANALÝZA STRUKTURY A DIFERENCIACE MEZD ZAMĚSTNANCŮ EMPLOEE STRUCTURE ANALYSIS AND WAGE DIFFERENTIATION ANALYSIS Pavel Tomšík, Stanislava Bartošová Abstrakt Příspěvek se zabývá analýzou struktury zaměstnanců
Více5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 10 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam
VíceRegresní 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).
VíceStrategický management
Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Strategický management Matice hodnocení strategické pozice SPACE Chvála Martin ME, 25 % Jakubová Petra ME, 25 % Minx Tomáš
VíceRegresní 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).
VíceMODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL
MODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL Martina Lánská 1 Anotace: Článek se zabývá modelováním cenové elasticity
VíceAbsolventi středních škol a trh práce DOPRAVA A SPOJE. Odvětví: Ing. Mgr. Pavla Paterová Mgr. Gabriela Doležalová a kolektiv autorů
Absolventi středních škol a trh práce Odvětví: DOPRAVA A SPOJE Ing. Mgr. Pavla Paterová Mgr. Gabriela Doležalová a kolektiv autorů Praha 2015 Obsah 1. Úvodní slovo... 3 2. Nově přijatí žáci a absolventi
Více5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvantitativní metody I Přednáška 5 Zuzana Dlouhá Předmět a struktura kurzu 1. Úvod: struktura empirických výzkumů 2. Tvorba ekonomických modelů: teorie 3. Data: zdroje a typy dat, význam
VícePro lepší přehlednost a srozumitelnost práce jsem si stanovil tyto tři hlavní hypotézy:
Soutěžní práce SVOČ Kategorie: bakalář Preference spotřebitelů při nakupování přes internet Autor: Jan Pavelka SVOČ 2008 Školitel: Ing. Lucie Sára Závodná 1 Cíle práce Touto prací bych chtěl získat přehled
VíceYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik
VíceTEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY
Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed.): XIV. Česko-slovenská bioklimatologická konference, Lednice na Moravě 2.-4. září 2002, ISBN 80-85813-99-8, s. 242-253 TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY
VíceSEIZMICKÝ EFEKT ŽELEZNIČNÍ DOPRAVY ÚVODNÍ STUDIE
SEIZMICKÝ EFEKT ŽELEZNIČNÍ DOPAVY ÚVODNÍ STUDIE Josef Čejka 1 Abstract In spite of development of road transport, carriage by rail still keeps its significant position on traffic market. It assumes increases
VíceKanonická korelační analýza
Kanonická korelační analýza Kanonická korelační analýza je vícerozměrná metoda, která se používá ke zkoumání závislosti mezi dvěma skupinami proměnných. První ze skupin se považuje za soubor nezávisle
VíceTomáš 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
VíceMODELOVÁNÍ V EPIDEMIOLOGII
MODELOVÁÍ V EPIDEMIOLOGII Radmila Stoklasová Klíčová slova: Epidemiologie, modelování, klasický epidemiologický model, analýza časových řad, sezónní dekompozice, Boxův Jenkinsovův model časové řady Key
VíceŽáci a ICT. Sekundární analýza výsledků mezinárodních šetření ICILS 2013 a PISA 2012
Žáci a ICT Sekundární analýza výsledků mezinárodních šetření ICILS 2013 a PISA 2012 Praha, květen 2016 Česká republika se již více než 20 let pravidelně účastní mezinárodních šetření v oblasti vzdělávání.
Více2. Chování spotřebitele: užitečnost a poptávka
2. Chování spotřebitele: užitečnost a poptávka 2.1 Celkový užitek a mezní užitek Jedním ze základních problémů, které spotřebitel řeší, je, kolik určitého statku má kupovat a jak má svůj důchod mezi různé
VíceZpracování a vyhodnocování analytických dat
Zpracování a vyhodnocování analytických dat naměřená data Zpracování a statistická analýza dat analytické výsledky Naměř ěřená data jedna hodnota 5,00 mg (bod 1D) navážka, odměřený objem řada dat 15,8;
VíceUni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results
Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results Jedno- a více-rozměrné parametrické testy k porovnání výsledků Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Katedra analytické chemie, Universita
VíceSAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY
SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim
Více1 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
VíceVliv vzdělanostní úrovně na kriminalitu obyvatelstva
Ing. Erika Urbánková, PhD. Katedra ekonomických teorií Provozně ekonomická fakulta Česká zemědělská univerzita Mgr. František Hřebík, Ph.D. prorektor pro zahraniční styky a vnější vztahy Katedra managementu
VíceVÍCEROZMĚRNÝ STATISTICKÝ SOUBOR
KORELACE A REGRESE 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/..00/8.001)
VíceDomácnosti s vybranými informačními a komunikačními technologiemi
Domácnosti s vybranými informačními a komunikačními technologiemi Graf 1: Domácnosti s počítačem (% domácností) celkem 65% 67% 59% 54% 48% 40% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Ve druhém čtvrtletí roku 2012
VíceStatistická analýza volebních výsledk
Statistická analýza volebních výsledk Volby do PSP R 2006 Josef Myslín 1 Obsah 1 Obsah...2 2 Úvod...3 1 Zdrojová data...4 1.1 Procentuální podpora jednotlivých parlamentních stran...4 1.2 Údaje o nezamstnanosti...4
VíceINDUKTIVNÍ STATISTIKA
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ
VíceDESIGN HALOGENOVÝCH VÝBOJEK
DESIGN HALOGENOVÝCH VÝBOJEK (Vliv koroze elektrod na světelný tok a barevnou teplotu u halogenových výbojek) Karel Chobot VŠB TU Ostrava Fakulta metalurgie a materiálového inženýrsví Abstrakt V článku
VíceKOMENTOVANÁ ANALÝZA VÝSLEDKŮ
Příloha č. 3 SOUHRNNÁ ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Pilotní ověřování organizace přijímacího řízení do oborů vzdělání s maturitní zkouškou s využitím centrálně zadávaných jednotných testů KOMENTOVANÁ ANALÝZA VÝSLEDKŮ
VíceKarta předmětu prezenční studium
Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0250 Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.
VíceRegresní analýza nehodovosti na světelně řízených křižovatkách
Regresní analýza nehodovosti na světelně řízených křižovatkách RNDr. Martin Hála, CSc. Abstract: Various statistical methods and tools were used and tested when analyzing traffic accidents. The main stress
VíceAbsolventi středních škol a trh práce PEDAGOGIKA, UČITELSTVÍ A SOCIÁLNÍ PÉČE. Odvětví:
Absolventi středních škol a trh práce Odvětví: PEDAGOGIKA, UČITELSTVÍ A SOCIÁLNÍ PÉČE Ing. Mgr. Pavla Paterová Mgr. Gabriela Doležalová a kolektiv autorů Praha 2015 Obsah 1. Úvodní slovo... 3 2. Nově přijatí
VíceStatistika (KMI/PSTAT)
Statistika (KMI/PSTAT) Cvičení dvanácté aneb Regrese a korelace Statistika (KMI/PSTAT) 1 / 18 V souboru 25 jedinců jsme měřili jejich výšku a hmotnost. Výsledky jsou v tabulce a grafu. Statistika (KMI/PSTAT)
VícePODROBNÁ PRAVIDLA SÁZEK
PODROBNÁ PRAVIDLA SÁZEK OBSAH: 1 - ÚVODNÍ USTANOVENÍ 2 - VÝKLAD POJMŮ SÁZKY 3 - ZÁKLADNÍ TYPY SÁZKOVÝCH PŘÍLEŽITOSTÍ 4 - DALŠÍ SÁZKOVÉ PŘÍLEŽITOSTI ZÁKLADNÍ DRUHY SÁZEK 5 - SÓLO SÁZKA 6 - AKU SÁZKA ROZPISOVÉ
VíceRozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací. Rozhodování při riziku
Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací Obsah kapitoly Studijní cíle Doba potřebná ke studiu Pojmy k zapamatování Úvod Výkladová část 1) Rozhodování při riziku a neurčitosti I. Rozhodování
VíceS 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
VíceMINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)
MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY Učební osnova předmětu MATEMATIKA pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem) Schválilo Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy dne 14.června
VíceUNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 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 ANOVA 2015
VíceUNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE
UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Testy dobré shody Vedoucí diplomové práce: RNDr. PhDr. Ivo
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Jméno: Lucie Krechlerová, Karel Kozma, René Dubský, David Drobík Ročník: 2015/2016
VíceAbsolventi středních škol a trh práce ZEMĚDĚLSTVÍ. Odvětví:
Absolventi středních škol a trh práce Odvětví: ZEMĚDĚLSTVÍ Mgr. Pavla Chomová Mgr. Gabriela Doležalová Ing. Jana Trhlíková Ing. Jiří Vojtěch a kolektiv autorů Praha 2014 Obsah 1. Úvodní slovo... 3 2. Nově
VíceVyužití regresní analýzy pro modelování státního dluhu
Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Využití regresní analýzy pro modelování státního dluhu Bakalářská práce Vedoucí práce: Mgr. Kateřina Myšková, Ph.D. Alžběta Surovcová Brno 2012 Tímto
VíceKlíčová slova prediktory absolvování studia medicíny, logistická regrese, ROC křivky
STUDIUM SOUVISLOSTÍ MEZI ÚSPĚŠNOSTÍ STUDIA MEDICÍNY, ZNÁMKAMI STUDENTŮ NA STŘEDNÍ ŠKOLE A VÝSLEDKY PŘIJÍMACÍCH ZKOUŠEK 1 Čestmír Štuka, Petr Šimeček Anotace Studie analyzuje úspěšnost studentů přijatých
VíceZávislost 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
VíceŘECKÁ FINANČNÍ KRIZE Z POHLEDU TEORIE HER
ŘECKÁ FINANČNÍ KRIZE Z POHLEDU TEORIE HER TOMÁŠ KOSIČKA Abstrakt Obsahem příspěvku je hodnocení řecké finanční krize z pohledu teorie her. V první části je popis historických událostí vedoucích k přijetí
VícePRAVIDLA SOUTĚŽÍ. Dlouhodobé i jednodenní soutěže a turnaje. Tenisová rodina, spolek reg. číslo 04694579. Tenisové areály pro pořádání našich soutěží:
Tenisová rodina, spolek reg. číslo 04694579 Te n i s o v é s o u t ě ž e o p o h o d ě. PRAVIDLA SOUTĚŽÍ Dlouhodobé i jednodenní soutěže a turnaje. Tenisové areály pro pořádání našich soutěží: Česká Lípa
VíceSkalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )
LINEÁRNÍ ALGEBRA Úvod vektor Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) Kartézský souřadnicový systém -je taková soustava
VíceVYHODNOCENÍ UDRŽITELNÉHO ROZVOJE V ÚZEMNÍM PLÁNOVÁNÍ EVALUATION OF SUSTAINABLE DEVELOPEMENT IN LANDSCAPE PLANNING
VYHODNOCENÍ UDRŽITELNÉHO ROZVOJE V ÚZEMNÍM PLÁNOVÁNÍ EVALUATION OF SUSTAINABLE DEVELOPEMENT IN LANDSCAPE PLANNING Bc. Aneta Panchártková Univerzita Pardubice, Fakulta ekonomickosprávní, Studentská 84 532
VíceJméno Popis Obrázek Cena. Tenisový míč Dunlop Fort All Court má vysokou kvalitu, je
TENIS TEAM http://tenisteam.cz/ Kategorie: TENISOVÉ POTŘEBY» Tenisové míče Vrbenského 5 624 00 Brno kvarda@tenisteam.cz +420 602734369 Jméno Popis Obrázek Cena Court 2 kartony (144 míčů)-(149kč 9.612Kč
VíceJméno Popis Obrázek Cena. Tenisový míč Babolat Gold je dodván v doze po. Tenisový míč Babolat Gold je dodáván v doze po
TENIS TEAM http://tenisteam.cz/ Kategorie: TENISOVÉ POTŘEBY» Tenisové míče Vrbenského 5 624 00 Brno kvarda@tenisteam.cz +420 602734369 Jméno Popis Obrázek Cena Tenisové míče Babolat Gold 4 Tenisový míč
VíceJméno Popis Obrázek Cena. Tenisový míč Wilson Us Open je oficiální míč nejobtížnějšího turnaje. Tenisový míč Wilson Us Open je oficiální míč
TENIS TEAM http://tenisteam.cz/ Kategorie: TENISOVÉ POTŘEBY» Tenisové míče Vrbenského 5 624 00 Brno kvarda@tenisteam.cz +420 602734369 Jméno Popis Obrázek Cena Tenisové míče Wilson US OPEN 72 - karton
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie ZS 2015/16 Cvičení 7: Časově řady, autokorelace LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Časové řady Data: HDP.wf1
Více