p 1 n zp p p ,5 z 2,5 1 x x 21 p p ,5 z 7,5 1 x x 24 Obecný vzorec pro výpočet kvantilů sudé n:
|
|
- Adam Černý
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Věk Obecý vzorec pro výpočet kvatlů sudé : Dolí kvartl: p z 100 p p p p zp 1 10 zp ,5 z 2, p 0,25 (3) Horí kvartl: p p zp 1 10 zp ,5 z 7, p 0,75 (8)
2 Tomáš Karel LS 2012/2013
3 Doplňkový materál ke cvčeí z předmětu 4ST201. Na případé faktcké chyby v této presetac mě prosím upozorěte. Děkuj. Tyto sldy berte pouze jako doplňkový materál eí v ch obsažeo zdaleka všecho, co byste měl umět. Dalším studjím materálem je učebce, cvčebce a také pozámky z předášek a cvčeí! Tomáš Karel - 4ST
4 cv. Program cvčeí 1. Úvod, popsá statstka 2. Popsá statstka 3. Míry varablty, pravděpodobost 4. Pravděpodobost, áhodé velčy a jejch charakterstky 5. Pravděpodobostí rozděleí 6. TEST, odhady parametrů 7. Testováí hypotéz 8. Chí kvadrát test dobré shody, kotgečí tabulky, ANOVA 9. Regrese 10. Regrese, korelace 11. TEST, časové řady (bazcké a řetězové dey) 12. Časové řady 13. Ideí aalýza
5 Kombačí čísla Četost Absolutí Relatví Kumulatví Charakterstky úrově Průměr Prostý artmetcký Vážeý artmetcký Harmocký/vážeý harmocký Medá Kvartly k, 1,2,..., k! ( k)! k! k... p p absolutí 1 p 1 2 -relatví k 1 k 1 k 1 p 1 medá 21; 21; 22; 22; 22; 23; kvartl 2.kvartl
6 Prostý artmetcký průměr Př zpracováí stude o průměré výš měsíčích příjmů v České republce jsme získal data celkem od 5-t tazatelů. Každý z těchto pět souborů dat obsahoval údaje o deset statstckých jedotkách (respodetech - těch, kteří odpověděl). 1 soubor Počet respodetů Průměr v souboru (ts. Kč) 18,5 21,2 24, ,2 Vypočítejte celkovou průměrou hodotu ze všech získaých dat.
7 soubor Počet respodetů Průměr v souboru (ts. Kč) 18,5 21,2 24, ,2 Prostý artmetcký průměr 1 18,5 21, 2 24, , 2 109,1 21,82 5 5
8 Vážeý artmetcký průměr k 1 k 1 Př zpracováí stude o průměré výš měsíčích příjmů v České republce jsme získal data celkem od 5-t tazatelů. Každý z těchto pět souborů dat obsahoval odlšý počet údajů o statstckých jedotkách (respodetech - těch, kteří odpověděl). soubor Počet respodetů Průměr v souboru (ts. Kč) 18,5 21,2 24, ,2 Vypočítejte celkovou průměrou hodotu ze všech získaých dat.
9 soubor Počet respodetů Průměr v souboru (ts. Kč) 18,5 21,2 24, ,2 Vážeý artmetcký průměr k 1 18,510 21, , , ,9 21, 75 k
10 Jak je možé, že průměrá mzda v České republce je 24,5 ts Kč a více jak 60 % obyvatel ČR má plat žší??? Datový soubor od prvího tazatele: respodet průměr příjem 10,5 11 9,5 11,5 15,5 16, , ,5 1 10,5 11 9,5 11,5 15,5 16, , ,5 10
11 1) Seřadt podle velkost respodet průměr příjem 9,5 10, , , ,5 16, ,5 medá průměr 63, ,0 22,5 22,0 21,5 21,0 20,5 20,0 19,5 19,0 18,5 18,0 17,5 17,0 16,5 16,0 15,5 15,0 14,5 14,0 13,5 13,0 12,5 12,0 11,5 11,0 10,5 10,0 9,5 9,0 2) Určt prostředí hodotu 15 15,5 2 2 (5) (6) 0,5 15, 25 90% hodot meších ež průměr!!!
12 1) Seřadt podle velkost respodet průměr příjem 9,5 10, , , ,5 16,5 63,1 18,5 medá průměr 63, ,0 22,5 22,0 21,5 21,0 20,5 20,0 19,5 19,0 18,5 18,0 17,5 17,0 16,5 16,0 15,5 15,0 14,5 14,0 13,5 13,0 12,5 12,0 11,5 11,0 10,5 10,0 9,5 9,0 2) Určt 1. kvartl 0,25 3) Určt 3. kvartl 0,75 p p zp 1 0,25 (3) p p zp 1 0,75 (8) 16, % hodot meších ež průměr!!!
13 Modus (modálí hodota) je taková hodota, která je v souboru ejčastěj zastoupea (má ejvětší četost) modus medá průměr 63, ,0 22,5 22,0 21,5 21,0 20,5 20,0 19,5 19,0 18,5 18,0 17,5 17,0 16,5 16,0 15,5 15,0 14,5 14,0 13,5 13,0 12,5 12,0 11,5 11,0 10,5 10,0 9,5 9,0 Průměr 18,5 ts Kč průměrá hodota Modus 16,5 ts Kč ejčastěj zastoupeá hodota Medá 15,25 ts Kč prostředí hodota
14 Rozptyl směrodatá odchylka varačí koefcet varačí rozpětí Rozklad rozptylu vtroskupový rozptyl mezskupový rozptyl Vlastost rozptylu
15 Socálí ůžky Představme s dvě městečka v Jhočeském kraj* Levcov a Pravcov V obou městech bylo provedeo šetřeí o průměrém měsíčím příjmu obyvatel. Z výzkumu vyšlo, že v obou městech je průměrý měsíčí příjem stejý a to 20 ts. Kč. Zdá se, že se v průměru se daří obyvatelům obou měst stejě. Pokud se však podíváme a bodový graf podroběj v ěčem se tato města lší. Přestože průměrý příjem jejch obyvatel je stejý. Jak to ale číselě vyjádřt? průměr Pravcov průměr 20 ts Kč 20 ts Kč Levcov
16 Na mulém cvčeí jsme se zabýval měram polohy (průměry, medá, modus), které charakterzovaly hodotovou úroveň souboru, typckou hodotu v souboru apod. Často je však zapotřebí kromě typcké hodotové úrově pozat to, jak moc se jedotlvé hodoty souboru od sebe odlšují (tzv. varabltu souboru Levcov vs. Pravcov). K tomuto účelu slouží právě míry varablty. Abychom zachytl vzájemou odlšost hodot souboru, můžeme studovat apříklad to, jak se jedotlvé hodoty lší od průměru. Abychom dokázal kvatfkovat (číselě vajádřt) tuto vlastost (tj. odlšost hodot souboru od průměru) můžeme zvolt ěkolk růzých přístupů. Můžeme apř. studovat průměrou absolutí odchylku hodot souboru od průměru, ebo průměrou kvadratckou odchylku hodot souboru od průměru apod. Právě průměrá kvadratcká odchylka hodot souboru od průměru je základem defce rozptylu jako jedé z ejvýzamějších měr varablty souboru. Estují však samozřejmě jé míry varablty
17 Absolutí Rozptyl kvadratcká odchylka od průměru (Klascký) rozptyl záme všechy hodoty všech jedotek 1 s ( ) (v každém městě je pouze 10 obyvatel) Výběrový rozptyl záme pouze ěkteré hodoty ze souboru (v každém městě je víc jak 10 obyvatel) s ( ) 1 1 Směrodatá odchylka je druhá odmoca z rozptylu Varačí rozpětí - ejvyšší hodota míus ejžší s ebo s R ma m Relatví Varačí koefcet směrodatá odchylka děleá průměrem s s V,ebo V
18 Výběrový Rozptyl: 1 1 s ( ) ( ) ( ) Pravcov 1... ( ) ( ) ( 11000) ( 11000) ) Výběrová směrodatá 9 odchylka: Varačí koefcet: Varačí rozpětí: 2 6 s s s V 0, R ma m Výběrový Rozptyl: Výběrová směrodatá odchylka: 1 1 s ( ) ( ) ( ) Levcov ( ) ( ) ( 2000) ( 1000) ) 1, Varačí koefcet: s s 1, Varačí rozpětí: 2 6 R ma m s V 0, 058
19 Míra varablty Pravcov Levcov Výběrový rozptyl , Výběrová směrodatá odchylka Varačí rozpětí Varačí koefcet 0,689 0,058 Míra úrově (polohy) Pravcov Levcov Průměr Medá Modus
20 Co by se stalo s míram varablty v jedotlvých městech, pokud by Česká republka vstoupla do měové ue se směým kurzem 26 Kč/EUR?
21 Míra varablty Pravcov (CZK) Levcov (CZK) Pravcov (EUR) Levcov (EUR) absolutí Výběrový rozptyl , Výběrová směrodatá odchylka Varačí rozpětí relatví Varačí koefcet 0,689 0,058 0,689 0,058 Míra úrově (polohy) Pravcov (CZK) Levcov (CZK) Pravcov (EUR) Levcov (EUR) Průměr Medá Modus
22 Vypočítejte míry varablty (rozptyl, směrodatou odchylku), jestlže jsou údaje z předešlého příkladu zadáy v relatvích četostech a zámy pro celé město (=základí rozptyl). Levcov 1/10 obyvatel má příjem Kč 2/10 obyvatel má příjem Kč 4/10 obyvatel má příjem Kč 2/10 obyvatel má příjem Kč zbytek obyvatel má příjem Kč
23 Příjem Kč má: Průměr z relatvích četostí p k k Rozptyl z relatvích četostí s p p , Směrodatá odchylka s s 1,
24 Jak se změí průměr, rozptyl a směrodatá odchylka, pokud každou hodotu v souboru zvýším o 10?
25 Pokud jste ěčemu erozuměl, ebo Vám je ěco ejasé, zastavte se v kozultačích hodách ebo m pošlete e-mal. Rád Vám ejasost vysvětlím. Emal: tomas.karel@gmal.com
1. Základy měření neelektrických veličin
. Základ měřeí eelektrckých velč.. Měřcí řetězec Měřcí řetězec (měřcí soustava) je soubor měřcích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, ab blo ožě splt požadovaý úkol měřeí, tj. získat formac o velkost
Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt
Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4
Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:
Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cvčeí 1 TESTOVÁNÍ NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Dosud jsme se zabýval testováím parametrcký hypotéz, což jsou hypotézy o parametrech rozděleí (populace). Statstckým hypotézám
POPISNÁ STATISTIKA. Předmět popisné statistiky
STATISTIKA POPISNÁ STATISTIKA Předmět popsé statstky Hromadá data a áhodé velčy Představte s že potřebujete zjstt podrobé a kompleí formace o určtém souboru objektů jedců č událostí (stromech v lese ldech
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ je postup, pomocí ěhož a základě áhodého výběru ověřujeme určté předpoklady (hypotézy) o základím souboru STATISTICKÁ HYPOTÉZA předpoklad (tvrzeí) o parametru G základího
Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i
: ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru
Testy statistických hypotéz
Úvod Testy statstckých hypotéz Václav Adamec vadamec@medelu.cz Testováí: kvalfkovaá procedura vedoucí v zamítutí ebo ezamítutí ulové hypotézy v podmíkách ejstoty Testy jsou vázáy a rozděleí áhodých velč
9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:
9 ÁHODÉ VÝBĚR A JEJICH ZPRACOVÁÍ Čas ke studu katol: 30 mut Cíl: Po rostudováí tohoto odstavce budete rozumět ojmům Základí soubor, oulace, výběr, výběrové šetřeí, výběrová statstka a budete zát základí
Statistika - vícerozměrné metody
Statstka - vícerozměré metody Mgr. Mart Sebera, Ph.D. Katedra kezologe Masarykova uverzta Fakulta sportovích studí Bro 0 Obsah Obsah... Sezam obrázků... 4 Sezam tabulek... 4 Úvod... 6 Pojmy... 7 Náhodé
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady
SP Bodové a tervalové odhady PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a tervalové odhady Lbor Žák SP Bodové a tervalové odhady Lbor Žák Bodové a tervalové odhady Nechť je áhodá proměá, která má dstrbučí fukc
S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák
SP Popsá statstka Popsá statstka Lbor Žák SP Popsá statstka Lbor Žák Základí zdroje : skrpta Mateatka IV - doc. RNDr. Z. Karpíšek, CSc. ateatka o le - http://athole.fe.vutbr.cz/ Základ ateatcké statstk
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Přpomeutí pojmů,, P m θ, R θ R - pravděpodobostí prostor - parametrcký prostor - parametrcká fukce,, T - áhodý vektor defovaý a pravděpodobostím prostoru,, P θ s hustotou f x,
11. Popisná statistika
. Popsá statstka.. Pozámka: Př statstckém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákotost, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme statstcké jedotky. Př
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
3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.
3. Hodoceí přesost měřeí a vytyčováí. Odchyky a toerace ve výstavbě. 3. Úvod o měřeí obecě 3. Chyby měřeí a jejch děeí 3.. Omyy a hrubé chyby 3.. Systematcké chyby 3..3 Náhodé chyby 3.3 Výpočet charakterstky
Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).
Statstka. Základí pojmy Statstcký soubo - daá koečá, epázdá moža M předmětů pozoováí, majících jsté společé vlastost (událost, věc,.) Jedotlvé pvky této možy se azývají pvky statstckého soubou (statstcké
Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj
Statistické zpracování dat
Bakoví sttut vysoká škola Praha Katedra IT Statstcké zpracováí dat Bakalářská práce Autor: Ja Culka Iformačí techologe, Maaţer projektů Vedoucí práce: Mgr. Olga Procházková Praha Červe, 00 Prohlášeí: Prohlašuj,
Dynamická pevnost a životnost Statistika
DŽ statistika Dyamická pevost a životost tatistika Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý mechaika.fs.cvt.cz zbyek.hrby@fs.cvt.cz DŽ statistika tatistické metody vyhodocováí dat DŽ statistika 3 tatistické
Fakulta elektrotechniky a informatiky Statistika STATISTIKA
Fakulta elektrotechky a formatky TATITIKA. ZÁKLADNÍ OJMY. Náhodý pokus a áhodý jev NÁHODNÝ OKU proces realzace souboru podmíek kde výsledek emůžeme předem ovlvt. - výsledek áhodého pokusu. - jev, který
Přednáška č. 2 náhodné veličiny
Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující
- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.
MATEMATICKÁ STATISTIKA - a základě výběrových dat uuzujeme a obecější kutečot, týkající e základího ouboru; provádíme zevšeobecňující (duktví) úudek - duktví uuzováí pomocí matematcko-tattckých metod je
P2: Statistické zpracování dat
P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu
Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt
10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI
Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou
Konec srandy!!! 1.6.1 Mocniny s přirozeným mocnitelem. Předpoklady: základní početní operace
Koec srady!!!.6. Mociy s přirozeým mocitelem Předpoklady: základí početí operace Pedagogická pozámka: Zápis a začátku kapitoly je víc ež je srada. Tato hodia je prví v druhé části studia. Až dosud ehrálo
17. Statistické hypotézy parametrické testy
7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé
Regresní a korelační analýza Závislost příčinná (kauzální). Závislostí pevnou Volná závislost Regresní analýza Korelační analýza
Regresí a korelačí aalýza Závslost příčá (kauzálí) Závslostí pevou se ozačuje případ, kd výsktu jedoho jevu utě odpovídá výskt druhé jevu (a často aopak) Z pravděpodobostího hledska jde o vztah, který
Testování statistických hypotéz
Testováí statstckých hypotéz - Testováí hypotéz je postup, sloužící k ověřeí předpokladů o ZS (hypotéz a základě výběrových dat (tj. hodot z výběrového souboru. - ypotéza = určtý předpoklad o základím
C V I Č E N Í 4 1. Představení firmy Splintex Czech 2. Vlastnosti skla a skloviny 3. Aditivita 4. Příklady výpočtů
Techologe skla 00/03 C V I Č E N Í 4. Představeí rmy pltex Czech. Vlastost skla a sklovy 3. Adtvta 4. Příklady výpočtů Hospodářská akulta. Představeí rmy pltex Czech a.s. [,] Frma pltex Czech je součástí
Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt celou populac, provádíme
4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností
4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.
Deskriptivní statistika 1
Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky
Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení
Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází
Digitální učební materiál
Dgtálí učebí materál Číslo projetu CZ..07/.5.00/34.080 Název projetu Zvaltěí výuy prostředctvím ICT Číslo a ázev šabloy líčové atvty III/ Iovace a zvaltěí výuy prostředctvím ICT Příjemce podpory Gymázum,
Úvod do teorie měření
Uverzta Jaa Evagelsty Purkyě v Ústí ad Labem Přírodovědecká fakulta Úvod do teore měřeí Prof. Chlář emář 0 Průměr, rozptyl a směrodatá odchylka X = X = ( X X ) = = = Výpočty pomocí vzorců a pomocí statstckých
Doba rozběhu asynchronního motoru.
1 Doba rozběhu asychroího motoru. 1. Doba rozběhu. Pro prví orietaci ke staoveí doby rozběhu asychroího motoru stačí provést přibližý výpočet ze středího urychlovacího mometu a a daých setrvačých hmot
Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.
Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95
Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.
Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95
VY_52_INOVACE_J 05 01
Název a adresa školy: Středí škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková orgazace, Praskova 399/8, Opava, 74601 Název operačího programu: OP Vzděláváí pro kokureceschopost, oblast podpory 1.5 Regstračí
Pravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí
[ jednotky ] Chyby měření
Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá
Spolehlivost a diagnostika
Spolehlvost a dagostka Složté systémy a jejch spolehlvost: Co je spolehlvost? Vlv spolehlvost kompoetů systému Návrh systému z hledska spolehlvost Aplkace - žvotě důležté systémy - vojeské aplkace Teore
STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson
STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,
KOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část)
KOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část) V prví kaptole jsme se seáml s algebrackým tvarem komplexího čísla. Některé výpočty s komplexím čísly je však lépe provádět ve tvaru goometrckém. Po. V ásledujícím textu předpokládám
Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc
Statistika Statistické fukce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Základí pojmy tabulkových kalkulátorů Cílem eí vyložit pojmy tabulkových kalkulátorů, ale je defiovat pojmy vyskytující se
9. Základní statistické pojmy.
9. Základí statstcké pojmy. Úvodí formace Statstka je často představováa jako pouhý sběr čísel ebo jm podobých údajů. Původí výzam toho slova skutečě souvsí se sběrem formací o státu ( z latského status
Tvorba trendové funkce a extrapolace pro roční časové řady
Tvorba trendové funkce a extrapolace pro roční časové řady Příklad: Základem pro analýzu je časová řada živě narozených mezi lety 1970 a 2005. Prvním úkolem je vybrat vhodnou trendovou funkci pro vystižení
Statistiky cyklistů. Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů. Dokument mapuje dopravní nehody cyklistů a jejich následky
Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů Dokument mapuje dopravní nehody cyklistů a jejich následky 26.2.2013 Obsah 1. Úvod... 3 1.1 Národní databáze... 3 2. Základní fakta... 4 3. Vývoj
Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A
Nejstoty měřeí Pro každé přesé měřeí potřebujeme formac s jakou přesostí bylo měřeí provedeo. Nejstota měřeí vyjadřuje terval ve kterém se achází skutečá hodota měřeé velčy s určtou pravděpodobostí. Nejstota
Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.
Cvičeí 3 - teorie Téma: Teorie pravděpodobosti Teorie pravděpodobosti vychází ze studia áhodých pokusů. Náhodý pokus Proces, který při opakováí dává ze stejých podmíek rozdílé výsledky. Výsledek pokusu
Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí
Pravděpodobost a matematcká statstka eerováí dvojrozměrých rozděleí pomocí copulí umbelova copule PRAHA 005 Vpracoval: JAN ZÁRUBA OBSAH: CÍL PRÁCE TEORIE Metoda verzí trasformace O copulích Sklarova věta
, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle
Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,
17 t. Analytická geometrie přímky rovnice přímky, vzájemná poloha přímek, odchylka přímek, průsečík přímek, vzdálenost přímky od roviny
7 t Aaltická geometrie přímk rovice přímk, vzájemá poloha přímek, odchlka přímek, průsečík přímek, vzdáleost přímk od rovi Parametrické vjádřeí přímk v roviě Přímka je jedozačě určea dvěma růzými bod.
FLUORIMETRIE. Jan Fähnrich. Obecné základy
FLUORIMETRIE Ja Fährch Obecé základ Fluormetre je aaltcká metoda vužívající schopost ěkterých látek vsílat (emtovat) po předchozím převedeí do vzbuzeého (exctovaého) stavu fluorescečí zářeí v ultrafalové
ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)
ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) Základy teorie pravděpodobosti měřeí chyba měřeí Provádíme kvalifikovaý odhad áhodá systematická výsledek ejistota výsledku Základy teorie pravděpodobosti
Intervalové odhady parametrů
Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf
1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL
Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,
odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.
10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé
Přehled vztahů k problematice spoření, důchody, anuitní splácení úvěru
Přehled vztahů k poblematice spořeí, důchody, auití spláceí úvěu Pozámka: Veškeé sazby je do uvedeých vzoců uto dosazovat v jejich elativím vyjádřeí! V případě zdaňováí úokových příjmů je uto dosazovat
Měřící technika - MT úvod
Měřící techika - MT úvod Historie Už Galileo Galilei zavádí vědecký přístup k měřeí. Jeho výrok Měřit vše, co je měřitelé a co eí měřitelým učiit platí stále. - jedotá soustava jedotek fyz. veliči - símače
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
ň Ý Ě Ř Ř Í Í ě Č ě ú ů ů ě ú ě ě ě ň ú é ě Á Á é Č é ě ě Č Í Č é ó é ě ě š é Ú Ú Č ú Č Ú ú ú ě Í Ú Ú ě ů Ú Í ě Í š ť Ú ť Č Ú ú ú ť Ú ě Ú é ě ě Č ú ě ú é ě Ú é ť ú ě Ú Ů Č é ě ž é ě ž é Č žš Í ě ě ť ě
BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika
BIVŠ Pravděpodobost a statstka Úvod Skrpta Pravděpodobost a statstka jsou učebím tetem pro stejojmeý kurz magsterského studa Bakovího sttutu vysoké školy Kurzy Pravděpodobost a statstka a avazující kurz
Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu
Směrce /0 Stattcké vyhodocováí dat, verze 4 Verze 4 e hodá e Směrcí /0 verze 3, ouze byla rozšířea o robutí aalýzu. Stattcké metody ro zkoušeí zůoblot Cílem tattcké aalýzy výledků zkoušek ř zkouškách zůoblot
APLIKOVANÁ STATISTIKA
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA MANAGEMENTU A EKONOMIKY VE ZLÍNĚ APLIKOVANÁ STATISTIKA FRANTIŠEK PAVELKA PETR KLÍMEK ZLÍN 000 Recezoval: Haa Lošťáková Fratšek Pavelka, Petr Klímek, 000 ISBN 80 4
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
SP4 Přpomeutí pojmů PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP4 Přpomeutí pojmů SP4 Přpomeutí pojmů Pravděpodobost Náhodý jev: - základí prostor - elemetárí áhodý jev A - áhodý jev, - emožý jev, jstý jev podjev opačý
Chyby přímých měření. Úvod
Chyby přímých měřeí Úvod Př zjšťováí velkost sledovaé velčy dochází k růzým chybám, které ovlvňují celkový výsledek. V pra eestuje žádá metoda měřeí a měřcí zařízeí, které by bylo absolutě přesé, což zameá,
Odhady parametrů 1. Odhady parametrů
Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:
Náhodný výběr 1. Náhodný výběr
Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti
3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.
3. Hodoceí přesost měřeí a vytyčováí. Odchylky a tolerace ve výstavbě. 3.1 Úvod o měřeí obecě 3.2 Chyby měřeí a jejch děleí 3.2.1 Omyly a hrubé chyby 3.2.2 Systematcké chyby 3.2.3 Náhodé chyby 3.3 Výpočet
Varianta 1: Doživotní důchod od státu pro variantu, že se do reformy nezapojíte
Jaké informace vám důchodová kalkulačka poskytne Věk odchodu do důchodu (uvádí se věk podle současného znění zákona) Předpokládaný měsíční důchod. Je přepočtený na současné ceny, abyste jej mohli porovnat
a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.
Předáška č. 8 Testováí rozptylu, testy relatví četost, testy dobré shody, test ezávslost kvaltatvích zaků Testy rozptylu Testy se používají k ověřeí hypotézy o určté velkost rozptylu a k ověřeí vztahu
9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost
Dráha [m] 9. Měřeí závslostí ve statstce Měřeí závslostí ve statstce se zývá především zkoumáím vzájemé závslost statstckých zaků vícerozměrých souborů. Závslost přtom mohou být apříklad pevé, volé, jedostraé,
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
Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)
Aktvta Semář základů tattky a workhop (Prof. Ig. Mla Palát, CSc., Ig. Krta Somerlíková, Ph.D.) Stattcké tříděí Základí metoda tattckého zpracováí. Sekupováí hodot proměé, které jou z hledka klafkačího
Odůvodnění. Obecná část
Odůvoděí k ávrhu změy vyhlášky č. 502/2005 Sb., kterou se staoví způsob vykazováí možství elektřy př společém spalováí bomasy a eobovtelého zdroje Obecá část Zhodoceí platého právího stavu Podpora výroby
3. Základní chemické výpočty
3. Základí chemcké výpočty 3.1 Látkové možství Látkové možství látky, ve zkratce [mol] je klíčovou velčou v chemckých výpočtech. Látkové možství jede mol je defováo pomocí rovce: N [ m ] = ol NA N je počet
Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.
Soutava mometů Momety (Obecé, cetrálí a ormovaé) Do ytému mometových charatert patří ty ejdůležtější artmetcý průměr (mometová míra úrově) a rozptyl (mometová úroveň varablty). Obecý momet -tého tupě:
APLIKACE REGRESNÍ ANALÝZY NA VÝPOČET BODU ZVRATU
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV FINANCÍ FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF FINANCES APLIKACE REGRESNÍ ANALÝZY NA VÝPOČET BODU ZVRATU
1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Náhodá veličia Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 45/004. Náhodá veličia Většia áhodých pokusů má jako výsledky reálá čísla. Budeme tedy dále áhodou veličiou rozumět proměou, která
Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění
Předáška č. 0 Aalýza roztylu ř jedoduchém tříděí Aalýza roztylu je statstcká metoda, kterou se osuzuje romělvost oakovaých realzací áhodého okusu tj. romělvost áhodé velčy. Náhodá velča vzká za relatvě
P1: Úvod do experimentálních metod
P1: Úvod do epermetálích metod Chyby a ejstoty měřeí - Každé měřeí je zatížeo určtou epřesostí, která je způsobea ejrůzějším egatvím vlvy, vyskytujícím se v procesu měřeí. - Výsledek měřeí se díky tomu
1. Základy počtu pravděpodobnosti:
www.cz-milka.et. Základy počtu pravděpodobosti: Přehled pojmů Jev áhodý jev, který v závislosti a áhodě může, ale emusí při uskutečňováí daého komplexu podmíek astat. Náhoda souhr drobých, ezjistitelých
Test hypotézy o parametru π alternativního rozdělení příklad
Test hypotézy o parametru π alterativího rozděleí příklad Podik předpokládá, že o jeho ový výrobek bude mít zájem 7 % osloveých domácostí. Proběhl předběžý průzkum, v ěmž bylo osloveo 4 áhodě vybraých
EKONOMETRIE 8. přednáška Klasický lineární regresní model
EKONOMETRIE 8. předáška Klasický lieárí regresí model Formulace a podmíky (pozor a ozačeí parametrů) Základí edorovicový model: zobrazue ekoomickou hypotézu o vztahu mezi edou vysvětlovaou ekoomickou veličiou
1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků
1 Pops statstcých dat 1.1 Pops omálích a ordálích zaů K zobrazeí rozděleí hodot omálích ebo ordálích zaů lze použít tabulu ebo graf rozděleí četostí. Tuto formu zobrazeí lze dooce použít pro číselé zay,
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
Pravděpodobnost a statistika - absolutní minumum
Pravděpodobost a statistika - absolutí miumum Jaromír Šrámek 4108, 1.LF, UK Obsah 1. Základy počtu pravděpodobosti 1.1 Defiice pravděpodobosti 1.2 Náhodé veličiy a jejich popis 1.3 Číselé charakteristiky
Metody zkoumání závislosti numerických proměnných
Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy
9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304
935 Koelace Předpoklad: 9304 Zatím jsme se zabýval vžd pouze jedím zakem, ve statstckém výzkumu jsme však u každého jedotlvce (statstcké jedotk) sledoval zaků více Učtě spolu ěkteé zak souvsí (apříklad
vají statistické metody v biomedicíně
Statistika v biomedicísk ském m výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Proč se používaj vají statistické metody v biomedicíě Biomedicísk
IV-1 Energie soustavy bodových nábojů... 2 IV-2 Energie elektrického pole pro náboj rozmístěný obecně na povrchu a uvnitř objemu tělesa...
IV- Eergie soustavy bodových ábojů... IV- Eergie elektrického pole pro áboj rozmístěý obecě a povrchu a uvitř objemu tělesa... 3 IV-3 Eergie elektrického pole v abitém kodezátoru... 3 IV-4 Eergie elektrostatického
vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví
Statistika v biomedicísk ském výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Literatura Edice Biomedicísk ská statistika vydáva vaá a Uiverzitě
Část III. Regresní a korelační analýza. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Část III. Regresí a korelačí aalýza Ig. Mchal Dorda Ph.D. Regresí a korelačí aalýza Je zámo že apř. hmotost m homogeího tělesa je dáa jeho ojemem V. V tomto případě hovoříme o fukčí závslost tedy m = f(v).
Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).
STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,
z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet
6 Charakteristiky áhodé veličiy. Nejdůležitější diskrétí a spojitá rozděleí. 6.1. Číselé charakteristiky áhodé veličiy 6.1.1. Středí hodota Uvažujme ejprve diskrétí áhodou veličiu X s rozděleím {x }, {p
2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE
STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů
14. Korelace Teoretické základy korelace Způsoby měření závislostí pro různé typy dat
4. Korelace 4. Teoretcké základy korelace 4. Způsoby měřeí závslostí pro růzé typy dat Př prác se statstckým údaj se velm často setkáváme s daty, která jsou tvořea dvojcem, trojcem hodot. Složky takovýchto
1 EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMĚNNÝCH. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít
EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMĚNNÝCH Čas ke studu kaptoly: mut Cíl: Po prostudováí této kaptoly budete umět použít základí pojmy eploratorí (popsé) statstky typy datových proměých statstcké charakterstky a