5. Základní statistický rozbor
|
|
- Růžena Bednářová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 5. Záladí tattcý rozbor Záladí tattcý rozbor očívá ve výočtech a rezetac číelých charatert tattcého ouboru hodot zoumaého číelého (vattatvího) tattcého zau. Číelé charaterty jou číelé hodoty, teré zhuštěím údajů ouboru ouhrě charaterzují záladí vlatot ouboru z hleda zoumaého tattcého zau: a) abolutí úroveň (oloha, obecá výše) tředí hodoty b) varabltu (romělvot) míry varace c) eouměrot (šmot) míry eouměrot (šmot) d) ščatot (ocetrac) míry ščatot (ocetrace) Nejčatěj e oužívají charaterty úrově a charaterty varablty. Početot C A D B Hodoty číelého tattcého zau Obr. 6. Rozděleí očetot hodot zoumaého zau vybraých ouborů Soubor A má zhruba tředí abolutí úroveň (tředí hodotu) z uvedeých čtyř ouborů a je ymetrcý. Soubor B má abolutí úroveň ratcy tejou, je rověž ymetrcý, vyazuje vša větší varabltu (šířu). Soubor C má abolutí úroveň žší, varabltu vyšší ež oubor A a zhruba tejou jao oubor B, je ale levotraě eouměrý. Soubor D má ejvyšší úroveň, velou varabltu, je zešmeý dorava ř vyoé ščatot. 48
2 5.. Charaterty úrově (olohy) Úroveň (oloha) je ejzáladější a ejjedodušší vlatotí tattcých dat. Úroveň měříme j omocí charatert úrově. Záladím charatertam úrově (olohy) jou tzv. tředí hodoty: - růměr (mocý, artmetcý, harmocý, geometrcý, vadratcý h g ), - medá (50% ~ 0,50 vatl). - modu modálí (tycá hodota) ˆ, Středí hodoty růměry artmetcý vadratcý harmocý geometrcý otatí tředí hodoty medá modu Charaterty úrově e zjšťují jao: fuce všech hodot číelého tattcého zau (růměry). fuce výzamých hodot (medá a modu), Průměry jou tředí hodoty, teré jou očítaé ze všech hodot tattcého zau. Zjšťováí medáu a móduu ezáví a hodotách zau, záví a rozděleí očetot zau. Tyto tředí hodoty jou tycé vou olohou a odle toho jou ojmeováy. Náledující řílad uazuje dvě tříděé datové řady lšící e ouze olohou a oe : Q H G ~ ˆ Početot modu medá růměr modu medá růměr Hodoty číelého tattcého zau Obr. 6. Dva oubory odlšující e úroví - olohou 49
3 Medá e řadí mez tzv. vatly. 5.. Kvatly a medá Kvatly rozdělují vzetuě uořádaou varačí řadu v oměru četotí P:(-P), de 0 P, alteratvě 00P : (00 00P). Hovoříme o P vatlu ebo 00P% vatlu. Přílady: Medá ~ 50% vatl - rozděluje oubor a dvě olovy ( ~ 0,50 ), 0,5, 0,50, 0, ), 0,0, 0,0,..., 0, ), Kvartly 5%, 50% a 75% vatl ( 75 Decly 9 vatlů ( 90 Percetly 99 vatlů, teré rozdělují oubor a 00 dílů o %, Otly, edecly rozdělují oubor a omy, re. šetácty U dat tříděých uovým tříděím určujeme ouze třídy, teré obahují řílušé vatly, hrubou aromac ro vatly ředtavuje třed řílušé třídy. Používáme vša řeější aromace, teré jou založey a ředoladu rovoměrého rozděleí hodot ve třídách. Medá je tedy rotředí hodotou uořádaé řady hodot a jao taový dělí tuto řadu a dvě tejě olovy co do očtu čleů. To zameá, že 50 % hodot je meších a 50 % větších. Př lchém očtu čleů varačej rady je medá rotředí čle. U uořádaé řady 5, 7, 8, 8, 8,, 3, 6, 7, 7, 0, 0, je medá. ~ 3 V říadě udého očtu čleů varačej rady je medáem růměr hodot dvou rotředích čleů řady. U uořádaé řady hodot 5, 7, 8, 8, 8,, 3, 6, 7, 7, 0, 0, je medá ~ 4,5 50
4 Aromace vatlů: P de d d P 00P h 00 P je dolí mez třídy obahující řílušý P- vatl, P je relatví četot této třídy, 00 P je oučtová relatví četot ředcházející třídy, h je šířa třídy oučtová relatví očetoť 00 P P 00P d P třídí zay Obr. 6.3 Přílad a aromac vatlů U tříděého ouboru, daého uovým (tervalovým) rozděleím četotí, lze určt ouze medálí terval, tj. terval, ve terém e medá achází. Medá e odhaduje odle vzorce m ~ a hm de: a - hrace mez ředmedálím a medálím tervalem (třídou), - rozah ouboru, m- - umulatví četot ředmedálího tervalu, m - četot medálího tervalu (třídy), - šířa medálího tervalu (třídy). h m Medá lze taovt rověž grafcy, a to uštěím olmce z růečíu grafu umulatví četot vzetué a etué a ou, a teré jou vyeey hrace třídícího zau m 5
5 ˆ 5.3. Modu Modu je charaterzová jao ejčetější hodota vattatvího zau zoumaého ouboru, je to tedy hodota, terá e v ouboru vyytuje ejčatěj. Nař. u ouboru hodotam zau 8, 9, 9,,,, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 0 je ejčetější hodotou 5, taže modu je rove. ˆ 5 Grafcy lze modu odvodt z rozděleí četot ojtého tattcého zau. Odovídá hodotě zau od vrcholem frevečí řvy. U dat tříděých uovým tříděím určujeme modálí terval (tycou třídu) řčemž modálím tervalem je terval ejvětší četotí (tab. 6.). Př určtém zjedodušeí můžeme za modu ovažovat tředí hodotu (třídí za) tohoto tervalu. Třída Hrace měíčích říjmů (Č) d - h Střed říjmové hrace (Č) Tab. 6. Rozděleí domácotí odle říjmových u Počet domácotí Relatví očet domácotí Kumulatví četot domácotí abolutí relatví 00. do 0) 7,5 0,5 5,0. <0 až 5),5 3 0, ,0 3. <5 až 30) 7,5 0 0, ,0 4. <30 až 35) 3,5 8 0,0 7 90,0 5. <35 až 40) 37,5 6 0, ,0 6. <40 a více 4,5 0, ,0 80,00 Přeěj můžeme modu odhadová a záladě modálího tervalu a tervalů ouedích. ˆ L h de: L dolí hrace modálího tervalu, rozdíl četotí modálího a ředcházejícího tervalu rozdíl četotí modálího a áledujícího tervalu h déla modálího tervalu 5
6 Přeější aromace je založeá a ředoladu rovoměrého rozděleí hodot ve třídách htogramu abolutí očetot. ˆ dm m m m m m h de: dm.. je dolí mez modálí třídy, je četot modálí, ředcházející a áledující třídy, m, m, m h.. je šířa třídy Početot m m m h dm ˆ třídí zay Obr. 6.3 Přílad a aromac móduu 53
7 5.4. Průměry Ve tattce rozlšujeme: všeobecý druh růměru růměr mocý, růměry artmetcý, vadratcý, geometrcý a harmocý. Rozlšují e dvě formy výočtu rotá a vážeá. Protá forma je využíváa u etříděých hodot zau (obvyle jde o málo rozáhlé oubory), Vážeá forma u hodot tříděých (ř rozděleí četotí re. tervalovém rozděleí četotí). Obecé vlatot růměrů: Určující vlatot růměry jou fucem všech hodot varačí řady, leží vždy mez mmálí a mamálí hodotou varačí řady, změí-l e teráol z hodot varačí řady, změí e růměr tejým měrem (e vša o tejou hodotu!). Secfcé vlatot růměrů: artmetcý růměr je založeý a tálot oučtu hodot Q Q Q... H G G H G H vadratcý růměr je založeý a tálot oučtu čtverců hodot Q harmocý růměr je založeý a tálot oučtu řevráceých hodot H geometrcý růměr je založeý a tálot ouču hodot G Př orováváí velot uvedeých růměrů očítaých ze tejých hodot latí, že čím větší je tueň mocového růměru, tedy čím je větší, tím má růměr vyšší úroveň: H G Q 54
8 Mocý růměr Suu růměrů lze charaterzovat obecým vzorcem jao -tou odmocu z artmetcého růměru -tých moc hodot číelého (vattatvího) zau: Mocý růměr tuě : v roté formě (etříděé údaje) ve vážeé formě (tříděé údaje) de: - hodota zau - rozah ouboru - tueň mocového růměru (celé čílo) Platí: artmetcý růměr vadratcý růměr harmocý růměr 0 geometrcý omocí log růměr Q H G
9 56 8, , ,3 8,3 4,6 5 6,6 8,3 4 8,3 4, , Artmetcý růměr Na měřeí růměru e ejvíce oužívá artmetcý růměr, terý zjedodušeě ozačujeme jao růměr. Artmetcý růměr je mocý růměr tuě. Artmetcý růměr by e eměl brát do úvahy, dyž je rozděleí vícevrcholové rozděleí je aymetrcé. jou orajové třídy otevřeé výber obahuje etréme málo rvov Přílad: Soubor jedote o rozahu = Hodoty vat. zau: 4, 4, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9,, 4 Protá forma výočtu: Vážeá forma výočtu: Př vážeé formě výočtu mohou být oužty eje abolutí četot, ale četot relatví: 8,
10 Vážeá forma muí být ulatňováa ř výočtu artmetcého růměru z rozděleí četotí č tervalového rozděleí četotí, z dílčích růměrů, z oměrých číel ebo rocet Přílad. Zámy z matematy v určté třídě jou uvedeé v tabulce. Vyočítejte růměrou zámu z matematy. Stattcý za Záma Početot Počet záme Průměrá záma je vážeý růměr. w , Vlatot artmetcého růměru Součet hodot všech hodot tattcého zau ( ) je tejý jao ouč artmetcého růměru a rozahu ouboru : 0 Součet čtverců rozdílů jedotlvých hodot tattcého zau od jejch artmetcého růměru je mmálí : m a a Součet rozdílů jedotlvých hodot tattcého zau ( ) a jejch artmetcého růměru je rove ule : Přočteí (odečteí) tejé otaty e (od) aždé hodotě tattcého zau ( ) má za álede zvýšeí ( ížeí ) artmetcého růměru o tuto otatu. Náobeím (děleím) všech hodot tattcého zau ( ) tejou otatou e artmetcý růměr zvýší (íží) otatou-rát. c c Náobeím (děleím) všech četotí tejou otatou e artmetcý růměr eměí. c c Artmetcý růměr oučtu (rozdílu) hodot dvou tattcých zaů je rove oučtu (rozdílu) jejch artmetcých růměrů : y y 57
11 Harmocý růměr Pro h bude harmocý růměr v roté, re. vážeé formě í ro 0 h Určující vlatot:... h h h h... Použtí: Harmocý růměr e čato oužívá a charatertu hodot, teré ředtavují ařílad výoové lmty, aebo růměrováí zaů, teré mají charater rozměrých č bezrozměrých oměrých číel, řčemž váha je velča z čtatele zlomu ař. výočet růměré rychlot (dráha/ča), de vaham jou dráhy, výočet růměré emocot (očet emocých/očet všech), de vaham jou očty emocých, výočet růměré zové marže (z/tržba), de vaham jou zy. Je-l vahou velča ze jmeovatele zlomu, oužjeme artmetcý růměr. Pro Geometrcý růměr bude geometrcý růměr (uvedeme ouze rotou formu): g, ro 0 Určující vlatot:... g g... g g Použtí: Geometrcý růměr e čato oužívá v eoomcých a obchodích výočtech jao uazatel růtu ebo odílu (zu). Používá e taé růměrováí bezrozměrých růtových charatert zřetězeých v čae (oefcetů růtu, řetězových deů), dy celová změa je dáa jao ouč dílčích změ ař. růměrá měíčí flace vyočteá z údajů za ěol ro obě jdoucích měíců (ceová hlada daého měíce/ceová hlada ředcházejícího měíce):
12 Pro Kvadratcý růměr bude vadratcý růměr v roté, re. vážeé formě Použtí: Kvadratcý růměr e obyčejě oužívá ve fyzálích alacích Vztahy mez charatertam úrově Vzhledem tomu, že mocý růměr tuě je eleající fucí číla, latlo by ř výočtu ze tejých dat h g. Vzájemá oloha artmetcého růměru, medáu a modu vyovídá o aymetr rozděleí hodot zau je-l ˆ ~ jde o ouměré (ymetrcé) rozděleí hodot zau, je-l ˆ ~ jde o levotraou (ladou) aymetr, je-l ~ jde o ravotraou (záorou) aymetr. ˆ 59
13 5.5. Charaterty varablty (romělvot) Pojem varablty, zdroje varablty Varablta = romělvot, olíavot (ař. v čaové řadě) číelých dat. Charaterty varablty jou výzamou uou jedorozměrých ouhrých číelých charatert. Zatímco tředí hodoty dávají formac o abolutí úrov c evyovídají o rozolíaot dat. Charaterty varablty rozšřují tuto formac tím, že charaterzují romělvot (varabltu) zoumaého vattatvího zau v daém ouboru. Přílad: Dvě uy tudetů íšou tejý tet áledujícím výledy:. ua ua Po vyočítáí růměrů dotaeme:. ua. ua 7,5 7,5 ~ 7, 7,0 ˆ 77,0 77,0 Na rví ohled eí z uvedeých růměrů vdět rozdíl mez uam. Podrobější tudum, ale uáže, že rozdíl mez uam je v tom, že výledy. uy jou mohem roztýleější (rozolíaější) varablější. Varablta mez daty je jedou z charatert, vůč terým jou růměry ectlvé. Čím je větší varablta, tím je rověž větší hodota charaterty varablty. Homogeější oubory mají tedy meší varabltu a to má ve vém důledu vlv a leší vyovídací choot tředí hodoty. Kde e etáme varabltou:. mez růzým tattcým jedotam téhož ouboru,. u jedé tattcé jedoty v růzých čaových tervalech ebo oamžcích zjšťováí, 3. u jedé tattcé jedoty ř oaovaém zjšťováí téže otatí hodoty áhodé chyby měřeí, 4. defety v datech hrubé chyby, heterogeta dat. Zatímco rví dva body rerezetují řrozeou varabltu, jejímž zdrojem je růzot odmíe v rotoru a čae, další dva ředtavují chybovou varabltu, jejíž řítomot v datech je ežádoucí. 60
14 Početot varačí rozětí rozětí vartlů varačí rozětí rozětí vartlů Obr. 6.4 Dvě tříděé datové řady lšící e mj. ve varabltě: třídí zay Přehled záladích charatert varablty: varačí rozětí R vatlové odchyly (vartlová Q, declová D, ercetlová P ) růměrá odchyla abolutí růměrá odchyla relatví roztyl (varace) měrodatá odchyla varačí oefcet V d d Záladím charatertam varablty, výzamým hodotam jou: varačí rozětí Rv, roztyl, měrodatá odchyla. 6
15 5.5.. Varačí rozětí Varačí rozětí je rychlou, jedoduchou, ale je oretačí charatertou varablty založeou a formac o rozdílu mez mamálí a mmálí hodotou ouboru. R = ma - m Př oužtí varačího rozětí muíme vždy být vědom toho, že hodoty mma a mama v ouboru mohou mít charater ahodlých etrémů a tím eřměřeě zvětší aš ředtavu o míře varablty ve zoumaém ouboru Průměré odchyly Průměrá odchyla je založea a rozdílu mez aměřeým hodotam zau a určté taoveé hodoty. Velčam e, teré růměré odchyly vztahujeme zravdla a medá ~ a artmetcý růměr. Průměré odchyly lze taovt ja v abolutí, ta v relatví odobě. Relatví růměrá odchyla může abývat hodot od 0 % do 00 %. Čím více e blíží ule, tím více je zoumaý oubor homogeí, a tedy tím větší řeotí a věrohodotí jej lze vyjádřt omocí růměru, moduu ebo medáu. d Průměrá abolutí odchyla olem artmetcého růměru je defovaá jao abolutí hodota odchyle jedotlvých hodot ouboru od artmetcého růměru. V říadě etříděých ouborů má odobu: V říadě tříděých ouborů má tvar: d ~ d ~ Př výočtu růměrá abolutí odchyly olem medáu oužíváme v uvedeých vzorcích medá. 6
16 Roztyl Roztyl je defová jao artmetcý růměr ze čtverců odchyle jedotlvých hodot od artmetcého růměru (růměrá čtvercová odchyla olem artmetcého růměru). V říadě etříděých ouborů má odobu: V říadě tříděých ouborů má tvar: ( ( ) ) Roztyl je tzv. rozměrá charaterta varablty, rozměr roztylu odovídá čtverc rozměru dat. Vlatot roztylu: roztyl je ezáorý, roztyl otaty je rove ule, roztyl je ejmeší růměrá čtvercová odchyla (vz vlatot růměru), Směrodatá odchyla Roztyl ám o obě eí dobře terretovatelou velčou, rotože výlede je dá ve čtvercích měrých jedote. Proto e ř hodoceí varablty dává ředot druhé odmocě roztylu tzv. měrodaté odchylce. Směrodatá odchyla druhá odmoca roztylu. Její rozměr odovídá rozměru dat, je vždy větší ež růměrá abolutí odchyla od artmetcého růměru. Nelze taovt měrodatou odchylu oučtu a rozložt olečou měrodatou odchylu a ložy. O varabltě ouboru rozhodujeme orováím artmetcým růměrem. Čím větší rozdíl tím větší varablta. Př hodotě 0 jou všechy obměy tattcého zau tejé. Př rovot hodot hovoříme o růměré varabltě. Když je růměrá odchyla řblžě dvarát větší ež artmetcý růměr hovoříme o velé varabltě. Když je růměrá odchyla třrát a více větší ež artmetcý růměr hovoříme o etrémí varabltě a daý oubor emá ratcý výzam zoumat. Přtuujeme jým možotem, jao je ařílad odtraěí etrémů, rozděleí ouboru a dílčí oubory aod. 63
17 Varačí oefcet charaterta varablty Varačí oefcet v ro 0 (evetuálě v %) bezrozměrá Patří mez relatví míry varablty, rotože evyjadřuje varabltu v ůvodích měrých jedotách, ale oměr měrodaté odchyly a artmetcého růměru. Obvyle teto oměr rezetujeme v rocetech. Pa udává, z ola rocet e v růměru odchylují jedotlvé hodoty od artmetcého růměru. Dooručuje e oužívat ouze ro ladé hodoty zau Paretova aalýza Data je možé aalyzovat omocí Paretovy aalýzy. Pomocí Paretova dagramu můžeme vzuálě zobrazt výlede. Paretův dagram je ty grafu, terý je ombací loucového a čárového grafu de louce zázorňující četot ro jedotlvé ategore jou eřazey odle velot (ejvyšší louec vlevo, ejžší vravo) a le ředtavuje umulatví četot v rocetech. Dagram je ojmeovaý odle Vlfreda Pareta. Paretův dagram e oužívá zázorěí důležtot jedotlvých ategorí. [] Přílad: Dejme tomu, že máme dozc chroologcý vý závad, vzlých a racovšt, ta ja byly zazameáváy v období oledích deet dí. Naším úolem je tyto závady aalyzovat a omocí Paretova dagramu a Lorezovy řvy avrhout ty závady, jejchž odtraěím e doáhe ožadovaé ížeí oruchovot zařízeí. 64
18 5.7. Aalýza trutury (ocetrace) Platí ro čtatelý za, bez ohledu a to, zda je tříděý ebo e. V tomto říadě lze hodott oučaě odíl jedotlvých říadů a rozahu ouboru (relatví četot), odíl jedotlvých říadů a celovém úhru hodot zau, obojí v umulatví (oučtové) odobě. Grafcým vyjádřeím vztahu těchto dvou velč je Lorezova ocetračí řva. Pro oubor měíčího říjmu 80 domácotí můžeme etavt tuto tabulu Třída Příjmové uy Střed říjmové uy [t Č] Počet rod Součtový odíl rod 00 [%] Celový říjem všech rod [t Č] Podíl říjmové uy a celovém říjmu všech rod [%] d - h [t Č]. do 0) 7, ,. <0 až 5), ,4 3. <5 až 30) 7, , 4. <30 až 35) 3, ,9 5. <35 až 40) 37, ,9 6. <40 a více 4, , ravá oa y levá oa y vodorová oa Součtový odíl rod 00 [%] Příjem rod [horí hrace říjmových u v t Č] Gův de 60 5 Lorezova ocetračí řva 40 0 Medál Medá Podíl říjmu rod a celovém říjmu všech rod [%] 65
Statistické charakteristiky (míry)
Stattcé charaterty (míry) - hrují formac, obažeou v datech (vyjadřují j v ocetrovaé formě); - charaterzují záladí ryy zoumaého ouboru dat; - umožňují porováváí více ouborů. upy tattcých charatert :. charaterty
Charakteristiky úrovně
Charaterty úrově Měřeí úrově Úroveň (poloha) je jedou ze záladích vlatotí tattcých dat, v úrov e mohou tattcá data lšt ebo aopa hodovat. Výzačé hodoty varačí řady ejou ctlvé a změu jedotlvých hodot Medá
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:
Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností
Popé (derptví) metody Číme závěry pouze z určtého zpracovávaého ouboru výběrového, popujeme je to, co bylo zjštěo, bez zobecňováí Stattcé metody a zpracováí dat II. Popé tattcé metody Petr Dobrovolý Derptví
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
JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA
JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA Záladí tattcé ojmy Statta - teto ojem lze cháat v záadě ve třech ojetích: ) číelé ebo loví údaje (data) a jejch ouhry o hromadých jevech ) ratcá čot očívající ve běru,
Popis datového souboru
Lece 3 Pop datového ouboru Zatím jme hovořl převážě o zjšťováí dat a jejch zpracováí Údaje datového ouboru popují aždý případ zvlášť Ní e pouíme vužít údaje tomu, abchom zobecl určté tpcé vlatot datového
Popisná statistika. (Descriptive statistics)
Popá tatta Decrptve tattc Výledem měřeí je oubor aměřeých hodot vytvářející datový oubor D { } V datovém ouboru e mohou vyytovat tytéž hodoty vícerát, zejméa tehdy, mají-l velčy drétí epojtou povahu počet
3. cvičení 4ST201. Míry variability
cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty
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
Měření a charakteristiky variability
Lece Měřeí a charatert varablt Po úrov je druhou vlatotí datového ouboru promělvot varablta Tato vlatot je ložtější o čemž vpovídají ja růzé ocepce chápáí promělvot dat ta začý počet dpoblích charatert
3. cvičení 4ST201 - řešení
cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry
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,
Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový
Lece Nejjedodušší Měřeí a charaterty úrově vlatotí datového ouboru je jeho úroveň, azývaá taé poloha. Charaterty úrově dělíme především podle toho, zda jou tvořey a báz výzamých hodot ebo zda jou fucem
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
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
Momenty a momentové charakteristiky
Lekce 3 Momety a mometové charaktertky Pokud jme e v předešlém výkladu zmňoval o ěkteré tattcké charaktertce, zpravdla jme rověž uváděl, zda j řadíme mez více ebo méě důležté. A byly to právě artmetcký
Téma 3: Popisná statistika
Popá tatta Téma : Popá tatta Předáša 7 Záladí tattcé pojmy Pojem a úoly tatty Statta je věda, teá e zabývá zíáváím, zpacováím a aalýzou dat po potřeby ozhodováí. Zoumá tav a vývoj homadých jevů a vztahů
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
Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec
Směrice /0 Statitické vyhodocováí dat, verze 3 Verze 3 e hodá ůvodí Směricí /0 verze, za čl..3 e vlože ový odtavec. Statitické metody ro zkoušeí zůobiloti Statitická aalýza oužívaá ro aalýzu výledků zkoušky
1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ
STATISTICKÁ ŠETŘENÍ Záladem aždého tattcého zoumáí jou údaje (data). Lze je zíat v záadě dvěma způoby. Buď je převzít z ějaého zdroje ebo je am zjtt. Seudárí data údaje, teré převezmeme z růzých zdrojů;
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
Téma 1: Pravděpodobnost
ravděpodobot Téma : ravděpodobot ředáša - ravděpodobot áhodého evu Náhodý pou a áhodý ev Náhodý pou - aždá čot, eíž výlede eí edozačě urče podmíam, za terých probíhá apř hod otou, měřeí dély, běh a 00
- 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
2. Vícekriteriální a cílové programování
2. Vícerterálí a cílové programováí Úlohy vícerterálího programováí jsou úlohy, ve terých se a možě přípustých řešeí optmalzuje ěol salárích rterálích fucí. Moža přípustých řešeí je přtom defováa podobě
Úvodem. Vážení čtenáři,
Úvodem Vážeí čteář, rpta, terá právě otevíráte, jou určea především poluchačům druhého ročíu baalářého tuda všech oborů Vyoé šoly fačí a práví, tj. jao tudjí materál předmětům Pravděpodobot a tatta, Pravděpodobot
Lineární regrese ( ) 2
Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující
ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY
ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY Statitia věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatiticých údaů. Statiticé údae ou apř. údae o přirozeém přírůtu či migraci obyvateltva, obemu výroby průmylových podiů,
1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor
1 Měřeí závlot tattckých zaků 1.1 Dvourozměrý tattcký oubor Př aalýze ekoomckých kutečotí á čato ezajímají jedotlvé velč jako takové, ale vztah mez m. Ptáme e, jak záví poptávka a ceě produktu, plat zamětaců
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekoomcká fakulta Semestrálí ráce S kua Jméa: Leka Pastorová, Davd arha, Ja Vtásek a Fl Urbačík Ročík: 0/06 Učtel: gr. Jří Rozkovec Obor: Podková ekoomka Datum:.. 06 Obsah
1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ
STATISTICKÁ ŠETŘENÍ Záladem aždého tattcého zoumáí jou údaje (data). Lze je zíat v záadě dvěma způoby. Buď je převzít z ějaého zdroje ebo je am zjtt. Seudárí data údaje, teré převezmeme z růzých zdrojů;
jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x
Výběr z eřeštelých příkladů ze zkouškových testů Jde o výběr z tpů příkladů, jejchž úspěšost řešeí u zkoušek se blíží ule. Itervalové versus bodové tříděí V tabulce je uvedeo rozděleí četostí a) př bodovém
7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY
7 VYUŽITÍ METOD OERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DORAVY Operačí aalýza jao jeda z oblatí apliovaé matematiy achází vé široé uplatěí v průmylových a eoomicých apliacích. Jedím z oborů, ve teré hraje ezatupitelou
Téma 6: Indexy a diference
dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -
Jednoduchá lineární závislost
Jedoduchá leárí závlot Regreí fuce: ),...,, ( 0 m f Předpolad: Fuce je leárí v parametrech: ) (... ) 0 ( 0 f f m m f 0 ()... f m () regreor 0... m regreí parametr určujeme METODOU NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ Regreí
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
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,
Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách
Lekce 3 Odhad a tet hpotéz o regreích přímkách Ve druhé lekc jme kotruoval kofdečí terval a formuloval tet hpotéz o korelačím koefcetu Korelačí koefcet je metrckou charaktertkou tezt závlot, u které ezáleží
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. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá
Statitická šetřeí a zpracováí dat Statitika e věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatitických údaů. Statitika zkoumá polečeké, přírodí, techické a. evy vždy a dotatečě rozáhlém ouboru údaů. Matematická
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
Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava číslo 1, rok 2010, ročník X, řada stavební článek č. 19
Sborí vědecých rací Vyoé šoly báňé - echcé uverzty Otrava čílo, ro, ročí X, řada tavebí čláe č. 9 Lea RANDÝSOVÁ, etr JANAS SANOVENÍ EEIVNÍ UHOSI RŮŘEZU OCELOVÉHO RVU Z OHYBOVÝCH ZOUŠE BENDING ES-BASED
STATISTIKA. Základní pojmy
Statistia /7 STATISTIKA Záladí pojmy Statisticý soubor oečá eprázdá možia M zoumaých objetů schromážděých a záladě toho, že mají jisté společé vlastosti záladí statisticý soubor soubor všech v daé situaci
stavební obzor 1 2/2014 11
tavebí obzor /04 Exploratorí aalýza výběrového ouboru dat pevoti drátobetou v tlau Ig. Daiel PIESZKA Ig. Iva KOLOŠ, Ph.D. doc. Ig. Karel KUBEČKA, Ph.D. VŠB-TU Otrava Faulta tavebí Věrohodé vyhodoceí experimetálích
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
Téma 5: Analýza závislostí
Aalýza závlotí Téma 5: Aalýza závlotí Předáša 5 Závlot mez ev Záladí pom Předmětem této aptol ude zoumáí závlotí ouvlotí mez dvěma a více ev. Jedá e o proutí do vztahů mez ledovaým ev a tím přlížeí tzv.
Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n
Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =
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
Interval spolehlivosti pro podíl
Iterval polehlivoti pro podíl http://www.caueweb.org/repoitory/tatjava/cofitapplet.html Náhodý výběr Zkoumaý proce chápeme jako áhodou veličiu určitým ám eámým roděleím a měřeá data jako realiace této
SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák
Korelačí aalýza Přpomeutí pojmů áhodá proměá áhodý vetor áhodý vetor Náhodý výběr: pro áhodou proměou : pro áhodý vetor : pro áhodý vetor : Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých proměých ovaračí oefcet
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
[ 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
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
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
k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln
Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =
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
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
10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR
Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Výzam a užtí vážeého artmetcého průměru uážeme a ásledujících příladech Přílad 0 Ve frmě Gama Blatá máme soubor
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
Náhodná veličina-označení Parametry Obor platnosti Normální N(µ,σ) Střední hodnota µ Střední směr. odchylka σ. Střední hodnota µ
ředáša č 4 Teoretcé sojté áhodé velčy ožtí těchto áhodých velč je ro říady, dy velča může abývat lbovolých hodot v omezeém č eomezeém terval V techcé rax se jedá o os vlastostí solehlvost výrob (doba do
8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI
8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI Ča ke tudiu kapitoly: 60 miut Cíl: Po protudováí tohoto odtavce budete umět: charakterizovat další typy pojitých rozděleí: χ, Studetovo, Ficher- Sedocorovo -
6. SLEDOVÁNÍ STATISTICKÉHO CHARAKTERU RADIOAKTIVNÍHO ROZPADU
6. SLEDOVÁÍ STATSTCKÉHO CHARAKTERU RADOAKTVÍHO ROZPADU Jedá e o základí úlohu, demotrující tattcký charakter radoaktího rozadu a rcy tattckého ou ýledků měřeí oujícího zářeí. Měřeí je roáděo e ctlačím
Závislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky
Závislost indexů C,C na zůsobu výočtu směrodatné odchyly Ing. Renata Przeczová atedra ontroly a řízení jaosti, VŠB-TU Ostrava, FMMI Podni, terý chce usět v dnešní onurenci, musí neustále reagovat na měnící
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
Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY
Statitické metody ve veřejé právě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Ig. Václav Friedrich, Ph.D. 2013 1 Kapitola 2 Popi tatitických dat 2.1 Tabulka obahuje rozděleí pracovíků podle platových tříd: TARIF PLAT POČET TARIF
NEPARAMETRICKÉ METODY
NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost
Dvourozměrná tabulka rozdělení četností
ANALÝZA ZÁVILOTÍ - zouáí závlot dvou evet více poěých, ěřeí íl této závlot, atd - cíle je hlubší vutí do podtat ledovaých jevů a poceů, přblížeí tzv příčý ouvlote Dvouozěá tabula ozděleí četotí - je eleetáí
Možnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ
Možnot vyžtí tatty a teore zpracování dat v prác učtele na. tupn ZŠ Význam tatty je v oudobé polečnot všeobecně uznáván. Svědčí o tom člány v denním odborném tu, lýcháme o ní čato ve vytoupeních hopodářých
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
SP esty dobré shody PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Lbor Žá SP esty dobré shody Lbor Žá Přpomeutí - estováí hypotéz o rozděleí Ch-vadrát test Chí-vadrát testem terý e založe a tříděém statstcém souboru. SP esty
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,
Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)
Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a
Markovovy řetězce s diskrétním časem (Discrete Time Markov Chain)
Stochastcé rocesy Marovovy řetězce s dsrétím časem (Dscrete Tme Marov Cha) Stochastcý roces Stochastcým rocesem {X(t), tr} je moža áhodých velč X(t) závslých a jedom arametru t. Stavový rostor : moža možých
8.1.2 Vzorec pro n-tý člen
8 Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým příladům z IQ testů, teré studeti zají
8.1.2 Vzorec pro n-tý člen
8.. Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Myslím, že jde o jedu z velmi pěých hodi. Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým
S k l á d á n í s i l
S l á d á í s i l Ú o l : Všetřovat rovováhu tří sil, působících a tuhé těleso v jedom bodě. P o t ř e b : Viz sezam v desách u úloh a pracovím stole. Obecá část: Při sládáí soustav ěolia sil působících
ASYNCHRONNÍ STROJE. Obsah
VŠB TU Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra obecé elektrotechiky ASYCHROÍ STROJE Obsah. Výzam a oužití asychroích motorů 2. rici čiosti asychroího motoru 3. Rozděleí asychroích motorů 4.
Téma 4: Výběrová šetření
Výběrová šetřeí Téma : Výběrová šetřeí Předáška Výběrové charaktertky a jejch rozděleí Výzam a druhy výběrového šetřeí tattcké šetřeí úplé vyčerpávající eúplé výběrové výběrové šetřeí aha o to aby výběrový
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
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
P NOV PRVDĚPODOBNOT TTTK Lbor Žák P NOV Lbor Žák Vícvýběrové tty - NOV NOV tty provádí pomocí aalýzy rozptylů NOV ouhré tty pro víc ěž dva výběry. NOV paramtrcká ttováí charaktrtk z zámých rozdělí pokud
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
P NOV PRVDĚPODOBNOT TTTK Lbor Žák P NOV Lbor Žák Vícvýběrové tsty - NOV NOV tsty s rovádí s omocí aalýzy roztylů NOV souhré tsty ro víc ěž dva výběry. NOV aramtrcká tstováí charaktrstk z zámých rozdělí
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
Testování statistických hypotéz
Testováí statstckých hyotéz Př statstckých šetřeích se často setkáváme s roblémy tohoto druhu () Máme zjstt, zda dva daé vzorky ocházejí z téhož ZS. () Máme rozhodout, zda rozdíly hodot růměrů (res. roztylů)
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.
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,
Testování statistických hypotéz
Tetováí tatitických hypotéz CHEMOMETRIE I, David MILDE Jedá e o jedu z ejpoužívaějších metod pro vyloveí závěrů o základím ouboru, který ezkoumáme celý, ale pomocí áhodého výběru. Př.: Je obah účié látky
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru
Pravděpodobnostní modely
Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k
Národní informační středisko pro podporu kvality
Národí iformačí středisko ro odoru kvality Testováí zůsobilosti a výkoosti výrobího rocesu RNDr. Jiří Michálek, Sc Ústav teorie iformace a automatizace AVČR UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI 3 UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI
Statistická rozdělení
Úvod Statstcá rozděleí Václav Adamec vadamec@medelu.cz Náhodá proměá: matematcá velča, jejíž hodot osclují. Produt áhodého procesu lze charaterzovat fucí Hodot proměé v oboru přípustých hodot Rozděleí
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
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
Počítačová analýza fraktálních množin
Počítačová aalýza fratálích mož Petr Pauš Výzumý úol Šoltel : Zaměřeí : Katedra : Aademcý ro : Ro tuda : Dr Ig Mchal Beeš Tvorba oftware KM 2004/2005 4 Obah ÚVOD 3 2 HAUSDORFFOVA DIMENZE 4 2 HAUSDORFFOVA
Poznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech)
Pozámk k tématu Koelace a jedoduchá leáí egee (Téma eí ve kptech) Mějme data, ),...,(, ), kteá jou áhodým výběem z ějaké populace. Data ted pokládáme za ezávlé ealzace dvojce áhodých velč ( X, Y ). Půmě
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
12. Regrese Teoretické základy
Regese Jedím z hlavích úolů matematicé statistiy je hledáí a studium závislostí mezi dvěma či více oměými Závisle oměá se zavidla ozačuje Y a ezávisle oměé X,, X i,i Závislosti mezi Y a suiou oměých X
Definice obecné mocniny
Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma
Mod(x) = 2, Med(x) = = 2
Pracoví list č.. Při zjišťováí počtu ezletilých dětí ve třiceti vybraých rodiách byly získáy tyto výsledky:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,. Uspořádejte získaé údaje do tabulky rozděleí četostí a vyjádřete
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,
} kvantitativní znaky
Měřeí tattcké závlot, korelace, regree Obecé prcpy závlot vzájemá ouvlot měřeých zaků Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. fukčí závlot x tattcká závlot átroje pro měřeí závlot leár rí regree korelace }
3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin
3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo