Téma 5: Analýza závislostí

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Téma 5: Analýza závislostí"

Transkript

1 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. příčým, t. auzálím ouvlotem. Příčou ouvlotí mez ev e rozumí tuace, d změ edoho evu příča podmňuí změ druhého evu důlede, úče. V pra mohou atat růzě ložté tuace: etece určtého evu má za álede výt ého evu párová závlot: Y etece up evů má za álede výt edoho ého evu víceáoá závlot:,,..., p Y etece určtého evu eo up evů má za álede výt ých evů Y, Y,..., Y r rep.,,..., p Y, Y,..., Y r Závlot mez ev zoumá tatta ta, že všetřue ouvlot mez áhodým velčam tattcým za, teré daé ev charaterzuí. Př prác m ude výhodé e azývat proměým:... ezávlá vvětluící proměá Y... závlá vvětlovaá proměá Z hleda metod zoumáí auzálích ouvlotí e vhodé rozlšovat tzv. pevé a volé tochatcé závlot: pevou závlotí e ozačue případ, d změě apř. edoho evu utě odpovídá změa druhého evu a čato aopa pravděpodootí rovou edé; edá e vlatě o fuc f, z f,,, apř. P a, V πr v, I U/, volou tochatcou závlotí e ozačue případ, d změa apř. edoho evu vvolá změu druhého evu určtou pravděpodootí Stattcá závlot e volou závlotí v tom mlu, že určté hodotě edoho zau eodpovídá vžd teá hodota druhého zau. Z tohoto pohledu á ude ečatě zaímat, a e př změě hodot edé velč měí podmíěé pravděpodootí rozděleí druhé velč, přeě řečeo a e př změě hodot edé velč měí podmíěé tředí hodot druhé velč. V tomto případě udeme hovořt o orelačí závlot. Např.: propěch ve fzce volě ouví e zalotm v matematce, K pozáí a matematcému popu orelačích závlotí louží metod regreí aalýz a

2 Aalýza závlotí orelačí aalýz; pro potře těchto metod e vhodé rozlšovat edotraé a vzáemé ooutraé závlot. Např. edotraé závlot: přím - výdae, rchlot auta potřea ezu,, ooutraé závlot: orat - záo, propěch v M a F, výo ve prtu a ve ou do dál, Př aalýze orelačí závlot á předě zaímá a eí průěh, t. tedece změ podmíěých průměrů regreí aalýza : zaývá e edotraým závlotm a zoumá průěh formu tedec závlot Y a ; prot oě toí vvětluící proměá v úloze příč a vvětlovaá proměá Y v úloze důledů cílem regreí aalýz e co elepší přlížeí emprcé vpočítaé regreí fuce teoretcé regreí fuc; emprcá regreí fuce ude za určtých podmíe odhadem teoretcé regreí fuce eí tezta orelačí aalýza : zaývá e ooutraým závlotm a zoumá teztu ílu těot vzáemého vztahu mez a Y Otáza íl závlot e ouěžá otázou valt regreí fuce. Z hleda výpočtů a terpretací dochází vša e začému prolíáí oou přítupů. Specálí orelačí charatert formuí o tom, do aé mír mez eou ev ouví a a polu ouví. Určtá íla závlot vša eště eříá, že etue příčá závlot, etec závlot e uté eprve pooudt, apř. vztah mez IQ a ovodem hrudíu! Úol regreí a orelačí aalýz:. Poouzeí etece závlot, poud eí věcě zřemá.. Kotruce regreí fuce počívá v ověřeí zámého modelu eo odhadu ezámého modelu pomocí áhodého výěru odhadu louží výled elemetárího zpracováí dat, t. taul, graf, charatert a vola regreí fuce. 3. Poouzeí valt zvoleé regreí fuce předtavue tetováí hpotéz o parametrech regreí fuce a o mírách těot orelačí závlot. Elemetárí zpracováí dvourozměrého tattcého ouoru Hodot proměých a Y zíaé a záladě měřeí eo zšťováí a edotlvých tattcých edotách vadřueme ve tvaru upořádaých dvoc [, ] elemetárí pop závlot : a Taulové vádřeí Př malém počtu měřeí lze datové dvoce [, ], de,,...,, zapat do edoduché taul e aalogí eroztříděého edorozměrého ouoru, d aždá hodota e

3 Aalýza závlotí vtue pouze edou:.. Př velém počtu měřeí vádříme tzv. podmíěé rozděleí četotí etroíme dvourozměrou tzv. orelačí taulu :. úplá : pro odové eo tervalové rozděleí četotí hodot zaů, Y ozačíme ao varat zau pro,,..., ao varat zau Y pro,,...,... družeé četot,... celová četot,. rep..... margálí oraové četot zde platí :. ;. ; eúplá : pro odové eo tervalové rozděleí četotí hodot zau hodot zau Y eou roztříděé ozačíme ao varat zau pro,,...,... třídí četot zau, celová četot Σ

4 Aalýza závlotí Grafcé vádřeí odový dagram - zorazeí datových dvoc [, ] z edoduché taul eo [, ] z eúplé orelačí taul formace o formě íle závlot přímová závlot paraolcá závlot orelačí ezávlot trorozměrý protorový htogram rep. trorozměrý odový graf - zorazeí dvoc [, ] z úplé orelačí taul: oa, oa, oa z graf podmíěých průměrů - zorazeí dvoc [, ] v rově vadřue tedec změ podmíěých průměrů závle proměé Y př změách hodot ezáv. proměé graf podmíěých rozptlů - zorazeí dvoc [, ] v rově vadřue tedec změ podmíěých rozptlů závle proměé Y př změách hodot ezáv. proměé graf podmíěých průměrů graf podmíěých rozptlů

5 Aalýza závlotí Předáša 6 Jedofatorová aalýza rozptlu Podmíěé charatert Každý řáde orelačí taul u úplé taul loupec oahue rozděleí četotí hodot zau Y za podmí, že za Y al určté omě, t. oahue tzv. podmíěé rozděleí četotí zau Y, teré lze popat pomocí podmíěých charatert: Podoě ao u edorozměrého rozděleí četotí počítáme z orelačí taul edůležtěší charatert : podmíěé průměr, podmíěé rozptl, celový průměr, celový rozptl, rozptl podmíěých průměrů, průměr podmíěých rozptlů Pro celový rozptl platí důležtá vlatot rozlad rozptlu : S c S m S v, de S m předtavue mezupovou varaltu zau Y věší varaltu S v předtavue vtroupovou varaltu zau Y vtří varaltu Pratcé určeí velč S m, S v a S c mezupová varalta vchází z rozptlu podmíěých průměrů: Sm S m tup volot vtroupová varalta vchází z podmíěých rozptlů : S S potom S v S tup volot celová varalta vchází ze všech hodot: S c S c tup volot Potom charaterta p Sm e tzv. poměr determace ; p, S c udává, aé % rozptlu závle proměé Y lze vvětlt vlvem ezávle proměé, doplě do % udává vlv líže epecfovaých čtelů závlot zau Y a e považue za tím lěší, čím více e p líží a aopa - 7 -

6 Aalýza závlotí p p orelačí poměr Aalýza rozptlu Cílem aalýz rozptlu e rozhodout, zda pozorovaá data hovoří ve propěch hpotéz o ezávlot, č zda lze voou polehlvotí tvrdt, že za ovlvňue za Y. Záladem aalýz rozptlu e rozlad celové varalt S c S m S v. Záladím předpoladem aalýz rozptlu e, že aždý z ezávlých výěrů v orelačích taulách odpovídaí ezávlé výěr řádům pochází z ormálího rozděleí otatím rozptlem. Needodušší formou aalýz rozptlu e tzv. edofatorová aalýza rozptlu, ve teré e předpoládá, že omě fatoru ou daé a eho změ mohou vét pouze e změě tředí hodot, ale e e změě rozptlu ormálího rozděleí, z ěhož výěr hodot zau Y pochází. Poud e ted oprávěé předpoládat hodu podmíěých tředích hodot zau Y, vádříme to v podoě hpotéz H; ve propěch tvrzeí o vlvu zau a za Y vpovídá alteratva A, pro eíž přetí tačí ehoda dvou růzých tředích hodot: H: µ µ µ A: µ µ Tetové rtérum e otruovaé ta, a ve propěch alteratv hovořl voé hodot Sm S m a úor S v, t. Sm F. Sv Sv Toto tetové rtérum má př platot H rozděleí F,, proto hpotézu H zamíteme a hladě α, dž F F -α,. Předáša 7 egreí aalýza Oecý regreí model V aalýze rozptlu ám šlo o zštěí, zda mez proměým a Y etue ěaá závlot, a případě aou těot tato závlot vazue. Cílem regreí aalýz e taoveí form tredu, tvaru, průěhu této závlot pomocí vhodé fuce hovoříme o taoveí vhodého teoretcého regreího modelu, rep. eho odhadu pomocí emprcého regreího modelu. Oecě lze závlot proměé Y a vádřt ao závlot - 7 -

7 Aalýza závlotí fučí f, tochatcou f ε Y ε, de Y f e tzv. regreí fuce teoret. regreí model, ε áhodá loža. Vola tvaru regreí fuce - e zpravdla opírá o odhad z grafů graf podmíěých průměrů a odový dagram, - může vša vcházet z věcé povah závlot. egreí model regreí fuce e defováa ao podmíěá tředí hodota Y EY/ f, β, β,, β p, de β parametr,,,,, p. Velm čato e uvažuí regreí fuce, echž rovce e oecě vadřuí ve tvaru Y β f β f β p f p regreí fuce leárí vzhledem parametrům de f regreor. Poud regreor f, potom vz dále leárí model Y β β f β p f p. Y β β f β p f p e potom hodota teoretcé regreí fuce pro -té měřeí v důledu půoeí moha vlvů a proměou Y e udou teoretcé hodot Y a emprcé hodot lšt!!! Oecě ted platí Y ε, de ε e áhodá loža pro -té měřeí, pro terou platí ε N, σ. Odhad regreího modelu odhad regreí fuce ŷ f,,,, p e výěrová emprcá regreí fuce, β odhad regreích parametrů. Je zřemé, že vztah mez hodotam áhodé velč Y a výěrovou regreí fucí lze potom vádřt ve tvaru ŷ e, de e ŷ e tzv. rezduum rep. ve tvaru ŷ e, de e ŷ e rezduum pro -té měřeí a ŷ e tzv. vrovaá hodota pro -té měřeí. Odhad leárí regreí fuce potom vádříme ve tvaru ŷ f p f p rep. ŷ f p f p

8 Aalýza závlotí egreí fuce, teré ou leárí vzhledem parametrům, e azývaí leárí regreí fuce. Jou to: přímová regree Y β β ŷ hperolcá regree Y β β ŷ logartmcá regree Y β β l ŷ l paraolcá regree Y β β β ŷ V pra e používaí fuce, teré eou leárí vzhledem parametrům. Jou to apř. epoecálí regree Y β β ŷ β mocá regree Y β ŷ a řada dalších ao apř. Y β β β, Tto fuce lze ěd vhodou traformací převét a fuce leárí vzhledem parametrům apř. u uvedeé epoecálí a mocé regree. V této aptole á udou zaímat e leárí regreí model. Needodušší z leárích regreích modelů e tzv. lacý regreí model. Te předpoládá:. hodot vvětluící proměé e volí eí áhodá velča,. regreí fuce e leárí vzhledem parametrům, 3. matce hodot regreorů f,,,, p, má hodot p, 4. áhodé lož ε ou ezávlé a maí ormálí rozděleí N, σ. Z předpoladu o rozděleí áhodých lože ε vplývá, že v lacém modelu maí pozorovaé hodot vvětlovaé proměé Y ormálí rozděleí - e tředím hodotam E µ, - rozptlem D D ε σ a - hodot ou vzáemě ezávlé. Leárí regreí model Odhad regreích parametrů lacou metodou emeších čtverců MNČ lacá MNČ vchází z požadavu, a oučet čtverců odchle emprcých hodot a vrovaých hodot ŷ, tzv. rezduálí oučet čtverců S, l mmálí, t. S e m

9 Aalýza závlotí K určeí odhadů regreích oefcetů potom louží outava ormálích rovc. Např. pro regreí přímu ŷ dotaeme: S m., de a ou proměé, potom S, S, a odtud dotaeme outavu ormálích rovc,. Řešeím této outav dotaeme odhad β a β ve tvaru a. Pro otatí leárí regreí model e potupue aalogc outava ormálích rovc a vztah pro určeí a vz přehled vzorců. ezduálí rozptl Pro poouzeí vhodot ěola regreích modelů e použe rozptl áhodé lož ε, t. D ε σ za vhoděší model e považue model meším rozptlem σ. ŷ Y ŷ [, ] e

10 Aalýza závlotí Netraým odhadem rozptlu σ e rezduálí rozptl, t. S, t. c c Např. pro regreí přímu ŷ dotaeme: σ, de, de c e počet ezámých regreích parametrů. S, potom. Pro otatí leárí regreí model e potupue aalogc vz přehled vzorců. Těot závlot Vztah mez proměým a Y může mít růzou teztu, od úplé ezávlot až po pevou fučí závlot. Těotí závlot e rozumí tupeň, aým e zoumaá závlot líží fučí závlot. Předtavu o íle závlot můžeme zíat a z odového dagramu podle rozložeí odů oolo regreí řv, pomocí měr těot závlot poměr determace p vz podmíěé charatert, de determace a oefcet determace r vz dále. Východem pro otruc deu determace a oefcetu determace r e podíl varalt vrovaých hodot ŷ oolo průměru a celové varaltě proměé Y. de determace Vchází ze zámé regreí fuce, ted udává, aé % celové varalt lze vvětlt zvoleým regreím modelem. Y ŷ ŷ ŷ

11 Aalýza závlotí Protože, potom platí ez důazu S C S S T, de S C celový oučet čtverců,, S c... rezduálí oučet čtverců, c, S T... teoretcý oučet čtverců,. Ide determace e potom defovaý ao poměr rozptlu vrovaých hodot a celového rozptlu:, t. S S C T. Protože, lze oecě vádřt celový oučet čtverců ve tvaru S C. Teoretcý oučet čtverců S T určíme pro aždou regreí řvu. Např. pro regreí hperolu ŷ dotaeme S T. Pro otatí regreí model e potupue aalogc vz přehled vzorců. Pozám deu determace: Teoretcý oučet čtverců S T e ta čát celového oučtu čtverců S C, terá e vvětleá použtou regreí fucí; aopa S vvětleá regreí fucí eí ted udává, aé % celové varalt lze vvětlt použtým regreím modulem, Čím více e líží, tím považueme daou závlot za lěší, a ted doře vtžeou použtou regreí fucí; aopa čím více e ude lížt, tím považueme daou závlot za laší a regreí fuc za méě výtžou. Velot e zcela ovlvěa tím, zda e podařlo alézt vhodý tp regreí fuce pro

12 Aalýza závlotí pop ledovaé závlot ízá hodota eště emuí zameat ízý tupeň závlot mez proměým, ale může to galzovat chou volu regreí fuce. Krtéra vhodot použté regreí fuce pro pop závlot:. rtérum: čím e líže, tím vhoděší e použtý model,. rtérum: oecě platí p, potom čím e dferece p meší, tím e použtý model vhoděší. předtavue výěrový de determace, terý lze použít ao odhad teoretcého deu determace etraý, avša I v záladím ouoru, t. Î teto odhad e amptotc pro malé výěr adhodocue utečou těot závlot, záleží a počtu parametrů regreí fuce. Proto provádíme orec: or c Î plňue podmíu etraot. or oefcet determace r Zvláštím případem deu determace pro závlot popaou regreí přímou e oefcet determace r ST. S C Tato míra těot závlot má odoé vlatot ao poud e r líží, tím o lěší leárí závlot e možé hovořt; poud e ale r líží, emuí to utě zameat laou závlot, protože orelovaé proměé mohou ýt eleárě lě závlé. Další vlatot r : r,, r r, orelačí oefcet, de r r, pro r > přímá závlot rep. pro r < epřímá závlot r předtavue výěrový oefcet determace odoě ao u deu determace lze provét orec: r or r ρ e etraým odhadem ρ ρ e orelačí oefcet v záladím ouoru r or

13 Aalýza závlotí Tet o výzamot orelačího oefcetu: H : ρ A : ρ r t r t W α : t > t -α/ Poz.: Jetl-že áhodé velč a Y maí dvourozměré ormálí rozděleí, potom orelačí oefcet ρ vadřue míru leárí závlot velč a Y. Lze uázat, že ezávlé velč ou eorelovaé, ale oráceě toto tvrzeí eplatí! [] Odhad v leárí regre Itervalový odhad parametrů Odhad,,, p zíaé metodou emeších čtverců ou etraým odhad regreích parametrů β, β,, β p. Platí ted E β. Předtavu o velot ch, terou lze u odových odhadů parametrů očeávat, zíáme pomocí měrodaté ch odhadů. Př platot podmíe lacého regreího modelu lze vádřt odhad měrodaté ch odhadů, pouze pro přímu, pro otatí model vz přehled vzorců ve tvaru a. Určeí tervalů polehlvot pro regreí parametr β, β,, β p e založeo a tom, že β př platot podmíe lacého regreího modelu maí tatt t Stude- tovo rozděleí t c, de c p počet odhadovaých parametrů v modelu: t -α/ ν < β < t -α/ ν, de ν c. Tet hpotéz v leárí regre Za teých předpoladů ao v předchozí čát e možé ověřovat tattcou výzamot edotlvých regreích parametrů celého modelu ao celu. Idvduálí tet o výzamot parametrů β, β,, β p : H: β A: β

14 Aalýza závlotí t β t c W α : t > t -α/ c Tet o výzamot modelu celový F-tet: H : β, β β β p A : β pro,,, p a ST c F Fc, c, de c p e počet parametrů S c W α : F > F -α c, c Výled tetů o edotlvých parametrech modelu a celového tetu vedou pratcému rozhodováí o tom, zda e použtý model pro pop závlot přatelý, případě terý z regreorů e vhodé z modelu vputt. Předáša 8 - Neleárí regreí aalýza egreí aalýza užívá řadu dalších fucí, teré eou leárí vzhledem parametrům eleárí regreí model lze e rozdělt do tříd:. eleárí model, teré lze learzovat, apř. regreí epoecálí fuce Y β β ; regreí mocá fuce β Y β Törqutova řva I β Y β Y β e β. eleárí model, teré elze learzovat, apř. regreí epoecálí fuce Y β β β ; β β Y e β regreí mocá fuce β Y β β Törqutov řv II a III β β β β Y ; Y β β poz.: Törqutov řv vadřuí závlot poptáv po určtém zoží v závlot a přímu. Odhad parametrů těchto a dalších eleárích regreích fucí e eprovádí metodou emeších čtverců. Potupue e ta, že e eprve ade vhodý tzv. počátečí odhad, terý e dále umercým teračím metodam potupě zlepšue:

15 Aalýza závlotí metod počátečích odhadů learzuící traformace, Learzuící traformace metoda vraých odů. Spočívá v tom, že e vhodou traformací převede eleárí fuce Y a leárí fuc Y* odovým odhadem traformovaé fuce e výěrová regreí fuce ŷ, eíž parametr e určí metodou emeších čtverců a pomocí ch e potom odhadou parametr původí fuce ŷ : př.: Y β β ŷ traformace l l l * * leárí model * * užté uttuce * l ; *, potom př.: Y * l ep * β β ŷ * a l ep * traformace ŷ * * leárí model * * užté uttuce * ; * ŷ, potom * a * * *. Metoda vraých odů Tato metoda počívá v tom, že z řad emprcých hodot vereme malý počet odů, ve terých položíme teoretcou hodotu přílušé regreí fuce rovu emprcé hodotě. Víráme tol odů, ol parametrů má daá regreí fuce. Zíáme ta outavu eleárích rovc, eíž řešeím ou odhadovaé parametr. Př volě vhodých odů vcházíme z odového dagramu. Poud víráme dva od, vereme ede z olat ízých a druhý z olat voých hodot proměé. Poud potřeueme vrat tř od, e vhodé vzít po edom z olat ízých, tředích a voých hodot proměé a aalogc potupueme př výěru většího počtu odů

Jednoduchá lineární závislost

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

Více

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

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

Více

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. 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 =

Více

Téma 1: Pravděpodobnost

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

Více

Lineární regrese ( ) 2

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

Více

3. cvičení 4ST201 - řešení

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

Více

Statistické charakteristiky (míry)

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

Více

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

- 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

Více

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

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;

Více

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru Lekce Normálí rozděleí v rově V této lekc se udeme věovat měřeí korelačí závslost dvojce áhodých velč (dvousložkového áhodého vektoru) Vcházet udeme z ormálího rozděleí pravděpodoost áhodého vektoru v

Více

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností

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

Více

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

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

Více

Testování statistických hypotéz

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

Více

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

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:

Více

3. cvičení 4ST201. Míry variability

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

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

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

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

Charakteristiky úrovně

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

Více

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

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,

Více

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

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

Více

2. Vícekriteriální a cílové programování

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

Více

stavební obzor 1 2/2014 11

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

Více

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

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 -

Více

Interval spolehlivosti pro podíl

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testy hypotéz

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testy hypotéz SP3 Tey hypoéz PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Tey hypoéz Lbor Žá SP3 Tey hypoéz Lbor Žá Tey hypoéz- úvod Nechť X X e áhodý výběr T X X X áhodý veor ezávlé ložy erý má rozděleí závlé a parameru θ Θ Θ R Ozačme:

Více

Testování statistických hypotéz

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

Více

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

, 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,

Více

1.1. Primitivní funkce a neurčitý integrál

1.1. Primitivní funkce a neurčitý integrál Mateatia II. NEURČITÝ INTEGRÁL.. Priitiví fuce a eurčitý itegrál Defiice... Říáe, že fuce F( ) je v itervalu ( ab, ) priitiví fucí fuci f ( ), platí-li pro všecha ( ab, ) vztah F = f. Defiice... Možia

Více

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)

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

Více

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

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

Více

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

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

Více

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Matematka IV PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Lbor Žák Matematka IV Lbor Žák Regresí aalýza Regresí aalýza zkoumá závslost mez ezávslým proměým X ( X,, X k a závsle proměou Y. Tato závslost se vjadřuje ve tvaru

Více

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností

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

Více

Měření závislostí. Statistická závislost číselných znaků

Měření závislostí. Statistická závislost číselných znaků Měřeí závslostí Statstcká závslost číselých zaků - závslost dvou velč lze vádřt ako ech fukčí vztah vzorcem, taulkou hodot příslušé fukce eo grafck; - mez zak zkoumaých evů zšťueme estec příčé (kauzálí

Více

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

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

Více

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá

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

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

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

Více

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

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,

Více

} kvantitativní znaky

} 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 }

Více

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i : ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru

Více

Spolehlivost a diagnostika

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

Více

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

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

Více

Úvod do korelační a regresní analýzy

Úvod do korelační a regresní analýzy Úvod do korelačí a regresí aalýz Bude ás zajímat, jak těsě spolu souvsí dva sledovaé jev Příklad: vztah mez rchlostí auta a brzdou dráhou vztah mez věkem žáka a rchlostí v běhu a 60 m vztah mez spotřebou

Více

3.3.3 Rovinná soustava sil a momentů sil

3.3.3 Rovinná soustava sil a momentů sil 3.3.3 Rová soustava s a oetů s Předpoady Všechy síy soustavy eží v edé rově. Všechy oety sou oé a tuto rovu. *) Souřadý systé voíe ta, že rova - e totožá s rovou s. y O *) Po.: Sový oet ůžee ahradt dvocí

Více

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

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

Více

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

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

Více

Popis datového souboru

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

Více

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

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

Více

Téma 4: Výběrová šetření

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

Více

9 Kombinatorika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika

9 Kombinatorika, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika 9 Kombatora, teore pravděpodobost a matematcá statsta Te, do argumetue průměrým platem, e s velou pravděpodobostí vysoce adprůměrý vůl s hluboce podprůměrým vzděláím (Mloslav Drucmüller) 9. Kombatora Kombatora

Více

Popisná statistika. (Descriptive statistics)

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

Více

Korelační tabulka - dvourozměrná tabulka, ve které jsou uspořádány numerické proměnné.

Korelační tabulka - dvourozměrná tabulka, ve které jsou uspořádány numerické proměnné. Aaýza závotí (egeí a oeačí aaýza) - zoumáí závot dvou evet více poměých, měřeí í této závot, atd - cíem e huší vutí do podtat edovaých evů a poceů, přížeí tzv příčým ouvotem Koeačí taua - dvouozměá taua,

Více

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

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

Více

Obr Lineární diskrétní systém

Obr Lineární diskrétní systém Mtetcé odel Uvžue leárí dsrétí ssté (or.. ). Or.. Leárí dsrétí ssté Steě u spotýc sstéů t u dsrétíc sstéů exstue ěol ožostí půsou věšío popsu cováí, teré vdřuí vt e výstupí velčou ( ) dsrétí vstupí velčou

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2 SP3 Neparametrcké testy hypotéz PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Neparametrcké testy hypotéz čast Lbor Žák SP3 Neparametrcké testy hypotéz Lbor Žák Neparametrcké testy hypotéz - úvod Neparametrcké testy statstckých

Více

8. cvičení 4ST201-řešení

8. cvičení 4ST201-řešení cvičící 8. cvičeí 4ST01-řešeí Obsah: Neparametricé testy Chí-vadrát test dobréshody Kotigečí tabuly Aalýza rozptylu (ANOVA) Vysoá šola eoomicá 1 VŠE urz 4ST01 Neparametricé testy Neparametricétesty využíváme,

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

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

Více

Měření a charakteristiky variability

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

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Více

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

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

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

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

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

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

Více

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006 8 ELEKTRCKÉ STROJE TOČVÉ říklad 8 Základí veličiy Určeo pro poluchače akalářkých tudijích programů FS Aychroí motory g Vítězlav Stýkala, hd, úor 006 Řešeé příklady 3 fázový aychroí motor kotvou akrátko

Více

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

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

Více

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

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

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národí iformačí střediso pro podporu vality Problémy s uazateli způsobilosti a výoosti v praxi Dr.Jiří Michále, CSc. Ústav teorie iformace a automatizace AVČR Uazatel způsobilosti C p Předpolady: ormálí

Více

Téma 3: Popisná statistika

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

Více

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC 5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém

Více

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost

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,

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

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

Více

2. Směsi, směšování a ředění roztoků, vylučování látek z roztoků

2. Směsi, směšování a ředění roztoků, vylučování látek z roztoků 2. Sě ěšováí a ředěí roztoů vyučováí áte z roztoů Sožeí ě áte ůžee vyadřovat poocí hototích zoů edotvých áte (ože ě). Hototí zoe -té ožy e defová ao poěr eí hotot hotot ě : (2) Pode záoa zachováí hotot

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

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

Více

9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA

9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA Pravděpodobot a tattka 9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA Průvodce tudem V předchozí kaptole jme uvedl způob, jak popat leárí závlot mez dvěma argumety a její míru. Užtím korelačích poměrů je možé zjtt, zda

Více

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

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

Více

Optimalizace portfolia

Optimalizace portfolia Optmalzace portfola ÚVOD Problémy vestováí prostředctvím ákupu ceých papírů sou klasckým tématem matematcké ekoome. Celkový výos z portfola má v době rozhodováí o vestcích povahu áhodé velčy, eíž rozložeí

Více

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x

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

Více

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH USTÁLENÉ POUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KOYTECH ovoměré prouděí Charakterstka:. Hloubka vod v kortě, průtočá plocha a průřezová rchlost jsou v každém příčém řezu kostatí.. Čára eerge, vodí hlada a do korta jsou

Více

4.1 Regresní úloha a regresní funkce

4.1 Regresní úloha a regresní funkce Lekce 4 Metoda eeších čtverců Metoda eeších čtverců e další z výkladích skříí statstk M se sezáíe pouze s eí ezákladěší verzí, kd regresí ukce, ěřící průěh závslost, e ukcí edé proěé leárí v paraetrech,

Více

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2 Iterpolace pomocí sple křvky dáo: bodů v rově úkol: alézt takovou křvku, která daým body prochází y f f 2 f 0 f x0 x... x 2 x x Iterpolace pomocí sple křvky evýhodou polyomálí terpolace změa ěkterého z

Více

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad . Časové řad.. Pojem a klasfkace časových řad Specfckým statstckým dat jsou časové řad pomocí chž můžeme zkoumat damku jevů v čase. Časovou řadou (damcká řada, vývojová řada) rozumíme v čase uspořádaé

Více

8. Zákony velkých čísel

8. Zákony velkých čísel 8 Zákoy velkých čísel V této část budeme studovat velm často užívaá tvrzeí o součtech posloupost áhodých velč Nedříve budeme vyšetřovat tvrzeí azývaá souhrě ako slabé zákoy velkých čísel Veškeré úvahy

Více

[ jednotky ] Chyby měření

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

Více

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

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

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

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

Více

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

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

Více

1. Základy měření neelektrických veličin

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

Více

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení 5 - Idetface Mchael Šebe Automatcé řízeí 06 8-3-6 Idetface Automatcé řízeí - Kybereta a robota Aeb ja zíat model ytému z dat (a valdovat ho a jých datech) whte box (víme vše): ze záladích prcpů (fyz-chem-bo-

Více

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

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

Více

2 Diferenciální počet funkcí více reálných proměnných

2 Diferenciální počet funkcí více reálných proměnných - 6 - Difereciálí počet fucí více proměých Difereciálí počet fucí více reálých proměých 1 Spoitost, limity a parciálí derivace Fuce více reálých proměých Defiice Pod reálou fucí reálých proměých rozumíme

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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,

Více

Momenty a momentové charakteristiky

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

Více

Analytická geometrie

Analytická geometrie MATEMATICKÝ ÚSTAV Slezská uverzta Na Rybíčku, 746 0 Opava DENNÍ STUDIUM Aalytcká geometre Téma 3.: Aí zobrazeí Dece 3.. Zobrazeí aího prostoru A do aího prostoru A se azývá aí zobrazeí, estlže má ásleduící

Více

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu 5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201 VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULTA INFORMATIKY A TATITIKY Kaedra a a ravděodobo TATITIKA VZORCE RO 4T verze 4. oledí aualzace: 6.8.6 KT 6 oá aa oá aa =,,..., () ()...,,,, z z z z z H H H G... R = ma

Více

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x)

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x) 9 REGRESE A KORELACE Slovo regrese oecě zmeá poh zpět ústup ávrt regresví = ustupující Opčým termíem je progrese pokrok postup šířeí růst Pojem regrese l do sttstk zvede kocem 9 století rtským učecem Frcsem

Více

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty Jeokrterálí rozoováí za rzka a estoty U eokrterálíc úlo e vžy pouze eo krtérum optmalty, a to buď maxmalzačí ebo mmalzačí. araty rozoováí sou zaáy mplctě - pomíkam, které musí být splěy (vz úloy leárío

Více

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

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

Více