PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat
|
|
- Šimon Sedláček
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Květen 2008 Licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat Předmět 1.4 ANOVA a Zákon propagace chyb Ing.Kamil Šťastný - 1 -
2 Obsah strana Příklad 1. Zkoušky účinnosti u koní - Ověření imunogenity vakcíny u koní stanovením imunitní odpovědi vakcinovaných zvířat (IU v séru) ověření nástupu imunity Jednofaktorová ANOVA.. 3 Příklad 2. Zkoušky účinnosti - Ověření imunogenity vakcíny u skotu, ovcí, koz, kožešinových zvířat, prasat a koní stanovením imunitní odpovědi vakcinovaných zvířat (IU v séru) ověření nástupu imunity a ověření účinnosti způsobu vakcinace subkutánně (s.c.) a intramuskulárně (i.m.). Dvoufaktorová ANOVA bez opakování..5 Příklad 3. Ověření nástupu imunity vakcíny a protekční účinnosti vakcíny Biocan R u psů a koček za 1 rok po primovakcinaci (ověření imunizačního postupu vakcinace). Dvoufaktorová ANOVA s opakování
3 Příklad 1. Zkoušky účinnosti u koní - Ověření imunogenity vakcíny u koní stanovením imunitní odpovědi vakcinovaných zvířat (IU v séru) ověření nástupu imunity Jednofaktorová ANOVA Zadání: K ověřování bylo použito 30 kusů koní ve věku od 3 do 6 měsíců, obou pohlaví. 15 kusů skotu bylo vakcinováno vakcínou proti vzteklině tkáňovou inaktivovanou pod komerčním označením Biocan R v doporučené dávce 1 ml vakcíny subcutálně (s.c.) a 15 kusům skotu byla vakcína Biocan R aplikována v dávce 1 ml vakcíny intramuskulárně (i.m.). Ode všech vakcinovaných kusů pokusných koní byly odebrány vzorky krve k vyšetření na titr protilátek proti vzteklině stanovením počtu mezinárodních jednotek (IU) v séru. Ovlivňuje způsob aplikace vakciny Biocan R účinnost imunogenity? Data: Naměřené hodnoty titru protilátek (IU) v séru: i.m. s.c. 7,8 7,5 7,2 8,1 8,1 7,1 7,1 6,9 8,5 7,4 6,9 7,6 7,2 7,2 7,7 7,8 7,5 7,7 7,1 7,4 7,9 7,5 8,3 7,1 7,1 7,9 6,95 8,2 7,85 6,95 Program: ADSTAT 1.25, Modul: Analýza rozptylu - Jednorozměrná Výstupy: (1) PRUMĚRY A EFEKTY ÚROVNÍ: Celkový průměr = E+00 Reziduální rozptyl = E-01 Úroveň Průměr Efekt Hii E E E E E E
4 (2) DETEKCE VLIVNÝCH BODU, (Vybočující a odlehlé body) Odlehlé Vybočující Závěr Ano: 1 ne (3) TABULKA ANOVA: H0: Efekty faktoru A jsou nulové, HA:... nejsou nulové Kvantil F(1-alfa,k-1,n-k) = Zdroj Stupně Součet Průměrný Testovací Závěr Spočtená rozptylu volnosti čtverců čtverec kriterium H0 je hlad.výz. Mezi úrovněmi k-1 = E E Akceptována Rezidua n-k = E E-01 Celkový n-1 = E E-01 (4) VÍCENÁSOBNÉ POROVNÁNÍ (Sheffeho procedura): Hypotéza Průměrný párový Meze konfidenčního intervalu Závěr H0 rozdíl dolní horní P1 = P Akceptována Řešení:: Výběry splňují podmínku normality a nezávislosti dat a neobsahují vybočující body měření. Z tabulky ANOVA vyplývá, že kvantil F (1-α,k-1,n-k) = nabývá vyšších hodnot než vypočtené testovací kritérium F exp. = 0.113, pak tedy hypotéza H0 je přijata. Závěr: Způsob vakcinace neovlivňuje účinnost imunogenity vakcíny Biocan R
5 Příklad 2. Zkoušky účinnosti - Ověření imunogenity vakcíny u skotu, ovcí, koz, kožešinových zvířat, prasat a koní stanovením imunitní odpovědi vakcinovaných zvířat (IU v séru) ověření nástupu imunity a ověření účinnosti způsobu vakcinace subkutánně (s.c.) a intramuskulárně (i.m.). Dvoufaktorová ANOVA bez opakování Zadání: K ověřování bylo použito 40 kusů jednotlivých druhů zvířat ve věku od 3 do 6 měsíců, obou pohlaví. 20 kusů zvířat bylo vakcinováno vakcínou proti vzteklině tkáňovou inaktivovanou pod komerčním označením Biocan R v doporučené dávce 1 ml vakcíny s.c. a 20 kusům skotu byla vakcína Biocan R aplikována v dávce 1 ml vakcíny i.m. Ode všech vakcinovaných kusů pokusných zvířat byly odebrány vzorky krve k vyšetření na titr protilátek proti vzteklině stanovením počtu mezinárodních jednotek (IU) v séru. Ovlivňuje druh zvířete a způsob aplikace vakciny Biocan R účinnost imunogenity? Data: Naměřené hodnoty titru protilátek (IU) v séru jednotlivých druhů zvířat: Druh zvířete Vakcinace (s.c.) Vakcinace (i.m.) Skot 7,19 7,54 Ovce 8,2 8,65 Koza 8,63 8,64 Fretka 15,54 15,66 Prase 5,34 5,09 Kůň 7,49 7,65 Program: ADSTAT 1.25, Modul: Analýza rozptylu Dvourozměrná bez opakování (Anova 2P) Výstupy: (1) PRUMĚRY A EFEKTY ÚROVNÍ: Celkový průměr = E+00 Reziduální rozptyl = E-02 F A K T O R A: F A K T O R B: Úroveň Průměr Efekt Úroveň Průměr Efekt E E E E E E E E E E E E E E E E+00 Tukeyho C = E
6 (3) TABULKA ANOVA PRO MODEL S TUKEYHO INTERAKCÍ: H0: Efekty faktoru A jsou nulové, HA:... nejsou nulové Kvantil F(1-alfa,n-1,mn-m-n) = H0: Efekty faktoru B jsou nulové, HA:... nejsou nulové Kvantil F(1-alfa,m-1,mn-m-n) = H0: Interakce I je nulová, HA:... není nulová Kvantil F(1-alfa,1,mn-m-n) = (Zde I znamená efekt Tukeyho interakce.) Zdroj Stupně Součet Průměrný Testovací Závěr Spočtená rozptylu volnosti čtverců čtverec kriterium H0 je hlad.výz. Mezi úrovněmi A n-1 = E E Zamítnuta Mezi úrovněmi B m-1 = E E Akceptována Interakce E E Akceptována Rezidua mn-m-n = E E-02 Celkově mn-1 = E E+01 Řešení: Vliv faktoru A protože nabývá Fischer-Snedecovo testační kritérium (F exp. = 648,591) hodnoty vyšší než je kvantit F (1-α,5,4) = 6.256, je nulová hypotéza zamítnuta a vliv faktoru A je na hladině významnosti α = 0,05 statisticky významný. Vliv faktoru B protože nabývá Fischer-Snedecovo testační kritérium (F exp. = 1,517) hodnoty nižší než je kvantit F (1-α,1,4) = 7.709, je nulová hypotéza přijata a vliv faktoru B je na hladině významnosti α = 0,05 statisticky nevýznamný. Závěr: Druh zvířete statisticky významně ovlivňuje účinnost vakcíny ale způsob vakcinace (s.c. x i.m.) neovlivňuje účinnost vakcíny Biocan R
7 Příklad 3. Ověření nástupu imunity vakcíny a protekční účinnosti vakcíny Biocan R u psů a koček za 1 rok po primovakcinaci (ověření imunizačního postupu vakcinace) Dvoufaktorová ANOVA s opakování Zadání: K ověřování bylo použito 10 pokusných psů a 10 pokusných koček vakcinovaných s.c. v dávce 1 ml vakcínou proti vzteklině tkáňovou inaktivovanou pod komerčním označením Biocan R. Od všech vakcinovaných pokusných psů a koček byly odebírány vzorky krve k vyšetření na titr protilátek proti vzteklině stanovením počtu mezinárodních jednotek (IU) v séru. Krev byla odebrána před vakcinací a dále za 3, 6, 9 a 12 měsíců po primovakcinaci. Ovlivňuje druh zvířete a doba od primavakcinace imunitu a protekční účinnost? Data: Naměřené hodnoty titru protilátek (IU) v séru: 3 měs. 6 měs. 9 měs. 12 měs. Kočka 5,1 4,5 3,85 1,9 Kočka 4,7 4,2 3,9 1,95 Kočka 4,8 4,4 3,8 1,8 Kočka 3,95 3,8 3,6 1,7 Kočka 4 3,9 3,5 1,6 Kočka 4,4 4,1 3,7 1,6 Kočka 4,6 4,1 3,7 1,6 Kočka 4,8 4,4 3,9 1,7 Kočka 4,5 4,1 3,7 1,7 Pes 2,5 2,3 1,5 1 Pes 2,3 2,15 1,4 1 Pes 2,4 2,3 1,3 0,9 Pes 1,9 1,8 1,4 1,1 Pes 2,2 2,1 1,5 1,1 Pes 2,5 2,4 1,5 1,1 Pes 2,4 2,4 1,7 1,2 Pes 2,4 2,1 1,5 1,2 Pes 2,1 2 1,4 1,1 Pes 2,3 2,1 1,5 1,1 Program: QC-Expert 3.0, Modul: ANOVA Dvoufaktorová s opakováním - 7 -
8 Výstupy: Grafy - 8 -
9 Protokol Analýza rozptylu Název úlohy : Príklad 3_ANOVA_Dvoufaktorova s opakovaním Data: Všechna Typ modelu vyvážený s opakováním Faktory úrovně Druh Kočka Pes Čas od vak 3 měsíce 6 měsíců 9 měsíců 12 měsíců Počet opakování 10 Tabulka středních hodnot Titr (IU) Úrovně 12 měsíců 3 měsíce 6 měsíců 9 měsíců Kočka 1,735 4,525 4,16 3,745 Pes 1,08 2,3 2,165 1,47 Průměry pro faktor Druh Úroveň Kočka Pes Průměr 3, ,75375 Průměry pro faktor Čas od vak Úroveň 3 měsíce 6 měsíců 9 měsíců 12 měsíců Průměr 1,4075 3,4125 3,1625 2,6075 Celkový průměr 2,6475 Parametry modelu Faktor Úroveň faktoru Příspěvek úrovně Druh Kočka 0,89375 Druh Pes -0,89375 Čas od vak 12 měsíců -1,24 Čas od vak 3 měsíce 0,765 Čas od vak 6 měsíců 0,515 Čas od vak 9 měsíců -0,04 Tabulka ANOVA Zdroj variability Součet čtverců Průměrný čtverec Stupně volnosti Směr. odch. F-kritérium Kritický kvantit Závěr p-hodnota Druh 63, , , ,7952 3, Významný 8,30381E-052 Čas od vak 47,793 15, , , , Významný 1,23288E-045 Interakce 8, , , , , Významný 1,59525E-022 Rezidua 2,71 0, , Celkem 123,1795 1, ,
10 Řešení: Z Q-Q grafu reziduí se dá usuzovat na splnění podmínky normality pro data. Z tabulky ANOVA: Vliv faktoru: Druh zvířete protože testační kritérium (F exp. = 1697,7952) nabývá hodnoty vyšší než je kvantit F = 3, , je nulová hypotéza zamítnuta a vliv tohoto faktoru je na hladině významnosti α = 0,05 statisticky významný. Vliv faktoru: Čas od vakcinace protože testační kritérium (F exp. = 423,25904) nabývá hodnoty vyšších než je kvantit F = 2, , je nulová hypotéza rovněž zamítnuta a vliv tohoto faktoru je na hladině významnosti α = 0,05 statisticky nevýznamný. Závěr: Druh zvířete a čas od primavakcinace statisticky významně ovlivňuje imunitu a protekční účinnost vakcíny Biocan R
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat ANOVA Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě Odbor hygienických laboratoří
ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2015 Ing. Petra Hlaváčková, Ph.D.
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce ANALÝZA
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Pythagoras Statistické zpracování experimentálních dat Semestrální práce ANOVA vypracoval: Ing. David Dušek
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce ANOVA 2015
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015 Doc. Mgr. Jan Muselík, Ph.D.
S E M E S T R Á L N Í
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie S E M E S T R Á L N Í P R Á C E Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti Předmět ANOVA analýza rozptylu
Analýza rozptylu ANOVA
Licenční studium Galileo: Statistické zpracování dat ANOVA ANOVA B ANOVA P Analýza rozptylu ANOVA Semestrální práce Lenka Husáková Pardubice 05 Obsah Jednofaktorová ANOVA... 3. Zadání... 3. Data... 3.3
SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI
SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI Předmě t ANOVA A ZÁ KON PROPAGACE CHYB U JEDNOROZMĚ RNÝ CH DAT Ú stav experimentá lní biofarmacie, Hradec
Statistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
Plánování experimentu
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Vedoucí licenčního studia Prof. RNDr.
Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )
Příklad č. 1 Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Zadání : Stanovení manganu ve vodách se provádí oxidací jodistanem v kyselém prostředí až na manganistan. (1) Sestrojte
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce STATISTICKÁ
Kalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Kalibrace a limity její přesnosti Zdravotní ústav se sídlem v Ostravě
1.4 ANOVA. Vliv druhu plodiny na míru napadení houbami Fusarium culmorum a Fusarium graminearum v systému ekologického hospodaření
1.4 ANOVA Úloha 1 Jednofaktorová ANOVA Vliv druhu plodiny na míru napadení houbami Fusarium culmorum a Fusarium graminearum v systému ekologického hospodaření Bylo měřeno množství DNA hub Fusarium culmorum
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách
Tvorba nelineárních regresních
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Zdravotní ústav
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Autor práce: ANDRII
Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2
Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik
Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )
Úloha M608 Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely ) Zadání : Při kvantitativní analýze lidského krevního séra ovlivňují hodnotu obsahu vysokohustotního
Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )
Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat ) Zadání : Čistota vody v řece byla denně sledována v průběhu 10 dní dle biologické spotřeby kyslíku BSK 5. Jsou v
Kalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO a limity její přesnosti Seminární práce Monika Vejpustková leden 2016 OBSAH Úloha 1. Lineární kalibrace...
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Seminární práce 1 Brno, 2002 Ing. Pavel
Kalibrace a limity její přesnosti
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Kalibrace a limity její přesnosti 005/006 Ing. Petr Eliáš 1. LINEÁRNÍ KALIBRACE 1.1 Zadání Povrchově upravená suspenze TiO je protiproudně promývána v kaskádě Dorrových usazováků. Nejvíce
Analýza rozptylu. Podle počtu analyzovaných faktorů rozlišujeme jednofaktorovou, dvoufaktorovou a vícefaktorovou analýzu rozptylu.
Analýza rozptylu Analýza rozptylu umožňuje ověřit významnost rozdílu mezi výběrovými průměry většího počtu náhodných výběrů, umožňuje posoudit vliv různých faktorů. Podle počtu analyzovaných faktorů rozlišujeme
Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Semestrální práce z předmětu Tvorba nelineárních regresních
2.2 Kalibrace a limity její p esnosti
UNIVERZITA PARDUBICE Òkolní rok 000/001 Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie LICEN NÍ STUDIUM STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT PÌI MANAGEMENTU JAKOSTI P EDM T:. Kalibrace a limity její p
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti Autor: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrS 1. VÝPOČET OBSAHU
1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů Na analýzu rozptylu lze pohlížet v podstatě
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti 3.3 v analýze dat Autor práce: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc Pro
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Semestrální práce Licenční studium Galileo Předmět Nelineární regrese Jiří Danihlík Olomouc, 2016 Obsah... 1 Hledání vhodného
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce KALIBRACE
UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE
UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT V OSTRAVĚ 20.3.2006 MAREK MOČKOŘ PŘÍKLAD Č.1 : ANALÝZA VELKÝCH VÝBĚRŮ Zadání: Pro kontrolu
TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha Nalezení vhodného modelu pro popis reakce TaqMan real-time PCR
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Kalibrace a limity její přesnosti Vedoucí licenčního studia Prof. RNDr. Milan Meloun,
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra UO
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model kde Y = Xβ + e, y 1 e 1 β y 2 Y =., e = e 2 x 11 x 1 1k., X =....... β 2,
UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ
UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Kalibrace a limity její přesnosti Precheza a.s. Přerov 2005 Ing. Miroslav Štrajt 1. Zadání Úloha 1. Lineární kalibrace: u přímkové
Úloha 1: Lineární kalibrace
Úloha 1: Lineární kalibrace U pacientů s podezřením na rakovinu prostaty byl metodou GC/MS měřen obsah sarkosinu v moči. Pro kvantitativní stanovení bylo nutné změřit řadu kalibračních roztoků o různé
5 ANALÝZA ROZPTYLU. Počet sloupců, K = 7 Počet dat, N = 70 Celkový průměr = 3.9846
1 5 ANALÝZA ROZPTYLU Vzorová úloha 5.1 Zkrácený postup jednofaktorové analýzy rozptylu Na úloze B5.02 Porovnání nové metody v sedmi laboratořích ukážeme postup 16 jednofaktorové analýzy rozptylu. Kirchhoefer
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Vedoucí studia a odborný garant: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Vyučující: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Autor práce: ANDRII
Statistická analýza. jednorozměrných dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie icenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Statistická analýza jednorozměrných dat Zdravotní ústav se sídlem v
Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu
1 Příklad 3. Stanovení Si metodou OES Byly porovnávány naměřené hodnoty Si na automatickém analyzátoru OES s atestovanými hodnotami. Na základě testování statistické významnosti regresních parametrů (úseku
Semestrální práce. 2. semestr
Licenční studium č. 89002 Semestrální práce 2. semestr PŘEDMĚT 2.2 KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI Příklad 1 Lineární kalibrace Příklad 2 Nelineární kalibrace Příklad 3 Rozlišení mezi lineární a nelineární
Analýza rozptylu. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel
Analýza rozptylu Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra UO Brno) Analýza rozptylu 1 / 30 Analýza
KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2016
FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE. Semestrální práce z CHEMOMETRE. TOMÁŠ SYROVÝ 4.ročník
FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE Semestrální práce z CHEMOMETRE TOMÁŠ SYROVÝ 4.ročník OBSAH: 1.Příklad C112 CHYBY A VARIABILITA INSTRUMENTÁLNÍCH MĚŘENÍ... 3 2. Příklad H207 PRŮZKUMOVÁ
Porovnání dvou výběrů
Porovnání dvou výběrů Menu: QCExpert Porovnání dvou výběrů Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů
Tvorba lineárních regresních modelů
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Zdravotní ústav
Semestrální práce. 2. semestr
Licenční studium č. 89002 Semestrální práce 2. semestr Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Příklad 1 Porovnání dvou regresních přímek u jednoduchého lineárního regresního modelu. Počet
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství
1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 11 2 Seznam příloh ke kapitole 11 Podkapitola 11.2. Přilité tyče: Graf 1 Graf 2 Graf 3 Graf 4 Graf 5 Graf 6 Graf 7 Graf 8 Graf 9 Graf 1 Graf 11 Rychlost šíření ultrazvuku vs. pořadí
Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Semestrální práce 1 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Ing. Ján Lengyel, CSc. Centrální analytická laboratoř Ústav jaderného výzkumu Řež, a. s. Husinec Řež 130 250 68 Řež V Řeži, únor
6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.
Problematika analýzy rozptylu Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do problému Již umíte testovat shodu dvou středních hodnot prostřednictvím t-testů. Otázka: Jaké předpoklady musí být splněny, abyste mohli použít
Statistická analýza jednorozměrných dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Semestrální práce z předmětu Statistická analýza jednorozměrných
Statistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.
Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba lineárních regresních modelů 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D. Úloha 1 Porovnání regresních přímek u jednoduchého lineárního regresního modelu Porovnání
VAKCÍNY PRO PRASATA SUIVAC
VAKCÍNY PRO PRASATA SUIVAC v a c c i n e s f o r p i g s Inaktivovaná purifikovaná subjednotková vakcína proti aktinobacilové pleuropneumonii pro klasickou intramuskulární nebo bezjehelnou intradermální
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium statistické zpracování dat Tvorba lineárních a kalibračních modelů při analýze dat Pavel Valášek Školní rok 2001 02 OBSAH 1 POROVNÁNÍ
Aproximace a vyhlazování křivek
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, Csc 1. SLEDOVÁNÍ ZÁVISLOSTI HODNOTY SFM2 NA BARVIVOSTI
Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza
Kalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Kalibrace a limity její přesnosti Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015
Jednofaktorová analýza rozptylu
Jednofaktorová analýza rozptylu David Hampel Ústav statistiky a operačního výzkumu, Mendelova univerzita v Brně Kurz pokročilých statistických metod Global Change Research Centre AS CR, 5 7 8 2015 Tato
Testování statistických hypotéz
Testování statistických hypotéz Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem základního souboru (který přesně neznáme, k němuž se ale daná statistická hypotéza váže), potřebujeme ověřit,
UNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Statistické zpracování dat Semestrální práce ze 6. soustředění Předmět: 3.3 Tvorba nelineárních
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Regrese Závislostproměnných funkční y= f(x) regresní y= f(x)
KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI 2015
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce KALIBRACE
Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Autor: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrS
Dva případy chybného rozhodnutí při testování: a) Testační statistika padne mimo obor přijetí nulové H hypotézy O, tj.
Uvedeme obecný postup statistického testování:. Formulace nulové H 0a alternativní hpotéz H A.. Volba hladin významnosti α.. Volba testační statistik např... Určení kritického oboru testové charakteristik.
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),
6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2014/2015 Tutoriál č. 6: ANOVA Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Obsah: Testování hypotéz opakování ANOVA Testování hypotéz (opakování) Testování
Plánování experimentu
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Plánování experimentu 05/06 Ing. Petr Eliáš 1. NÁVRH NOVÉHO VALIVÉHO LOŽISKA 1.1 Zadání Při návrhu nového valivého ložiska se v prvotní fázi uvažovalo pouze o změně designu věnečku (parametr
Semestrální práce str. 1. Semestrální práce. 2.1 Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat. 2.3 Kalibrace a limity její přesnosti
Semestrální práce str. Semestrální práce 2. Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat 2.3 Kalibrace a limity její přesnosti Ing. Ján Lengyel, CSc. Centrální analytická laboratoř Ústav jaderného
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno
RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 4 Jak a kdy použít parametrické a
VÝSKYT PROTILÁTEK TŘÍDY IgM PO VAKCINACI PROTI VIROVÉ HEPATITIDĚ A
VÝSKYT PROTILÁTEK TŘÍDY IgM PO VAKCINACI PROTI VIROVÉ HEPATITIDĚ A Ing. František Štumr, Ph.D., RNDr. Stanislava Fabiánová, Ing. Barbara Štumrová, MUDr. Zuzana Kala Grofová PharmDr. Jiří Skalický, Ph.D.
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y β ε Matice n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h() k - tj. matice je plné hodnosti
SOUHRN ÚDAJŮ O PŘÍPRAVKU. Vanguard R injekční suspenze pro psy, kočky, skot, prasata, ovce, kozy, koně a fretky
SOUHRN ÚDAJŮ O PŘÍPRAVKU 1. NÁZEV VETERINÁRNÍHO LÉČIVÉHO PŘÍPRAVKU Vanguard R injekční suspenze pro psy, kočky, skot, prasata, ovce, kozy, koně a fretky 2. KVALITATIVNÍ A KVANTITATIVNÍ SLOŽENÍ Jedna dávka
Přednáška IX. Analýza rozptylu (ANOVA)
Přednáška IX. Analýza rozptylu (ANOVA) Princip a metodika výpočtu Předpoklady analýzy rozptylu a jejich ověření Rozbor rozdílů jednotlivých skupin násobné testování hypotéz Analýza rozptylu jako lineární
Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =
Příklad 1 Metodou nejmenších čtverců nalezněte odhad lineární regresní funkce popisující závislost mezi výnosy pšenice a množstvím použitého hnojiva na základě hodnot výběrového souboru uvedeného v tabulce.
Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace
Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje
Statistika. Testování hypotéz - statistická indukce Parametrické testy. Roman Biskup
Statistika Testování hypotéz - statistická indukce Parametrické testy Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 1. února 01 Statistika by Birom
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko - technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko - technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie: Počítačové zpracování dat při kontrole a řízení jakosti SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Předmět: Aproximace
Univerzita Pardubice
Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat při managementu jakosti Semestrální práce Lineární regrese Ing. Jan Balcárek, Ph.D. vedoucí Centrálních laboratoří Precheza
6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
Semestrální práce z CHEMOMETRIE I Statistické zpracování jednorozměrných dat
FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE Semestrální práce z CHEMOMETRIE I Statistické zpracování jednorozměrných dat DOMINIKA BURKOŇOVÁ 4.ročník 2000/2001 Dominika Burkoňová Příklad č.1
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY Statistická hypotéza je určitá domněnka (předpoklad) o vlastnostech ZÁKLADNÍHO SOUBORU. Test statistické hypotézy je pravidlo (kritérium), které na základě
Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace
Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje
Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium GALILEO Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat Seminární práce Monika Vejpustková leden 2016
Testy statistických hypotéz
Testy statistických hypotéz Statistická hypotéza je jakýkoliv předpoklad o rozdělení pravděpodobnosti jedné nebo několika náhodných veličin. Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem
KGG/STG Statistika pro geografy
KGG/STG Statistika pro geografy 8. Analýza rozptylu Mgr. David Fiedor 13. dubna 2015 Motivace dosud - maximálně dva výběry (jednovýběrové a dvouvýběrové testy) Příklad Na dané hladině významnosti α = 0,05
ANALÝZA ROZPTYLU (ANOVA)
ANALÝZA ROZPTYLU (ANOVA) 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)
Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 21. února 2012 Statistika by Birom
Seznam vakcín proti vzteklině schválených v České republice k
Seznam vakcín proti vzteklině schválených v České republice k 30. 4. 2017 Název BIOCAN DHPPi + LR s K aktivní imunizaci psů proti psince, infekční hepatitidě, infekční laryngotracheitidě, parvoviróze,
S E M E S T R Á L N Í
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie S E M E S T R Á L N Í P R Á C E Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti Předmět Statistická analýza
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie 12. licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování dat 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Semestrální