"Competitivness in the EU Challenge for the V4 countries" Nitra, May 17-18, 2006
|
|
- Vendula Havlová
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ANALÝZA ROZPTYLU JAKO ZÁKLADNÍ METODA MNOHONÁSOBNÉHO POROVNÁVÁNÍ STŘEDNÍCH HODNOT V RŮZNÝCH SOFTWAROVÝCH PRODUKTECH ANALYSIS OF VARIANCE AS A PRIMARY METHOD OF MULTIPLE COMPARISON OF EXPECTED VALUES IN DIFFERENT STATISTICAL SYSTEMS LÖSTER Tomáš, (ČR) ABSTRACT The aim of the paper is to present some of advantages and disadvantages of systems STATGRAPHICS Plus, SAS, MS Excel. Attention is devoted to analysis of variance and searching fractiles in those systems and their confrotnation. KEY WORDS analysis of variance, statistical systems, expected value, fractiles ÚVOD Analýza rozptylu je jedna ze základních statistických metod, pomocí níž lze zkoumat vztah mezi vysvětlovanými a vysvětlujícími proměnnými. Slouží zejména pro mnohonásobné porovnávání při zjištění významnosti rozdílů mezi skupinovými středními hodnotami. Používá se také například při vyhodnocování experimentálních dat. K jejímu provedení je možné využít některý z dostupných softwarových produktů. Tento článek porovnává možnosti systémů STATGRAPHICS Plus 3.1, MS Excel 2000 a SAS 8.0 při analýze rozptylu. TERMINOLOGIE Při analýze rozptylu jsou vysvětlované proměnné vždy kvantitativní. Vysvětlující proměnné jsou označovány jako faktory a nabývají malého počtu obměn, podle kterých lze hodnoty vysvětlovaných proměnných roztřídit do skupin. Analýza rozptylu může být členěna z různých hledisek např. podle počtu faktorů, podle počtu vysvětlovaných proměnných, atd. Při jednorozměrné analýze rozptylu (ANOVA) se předpokládá pouze jedna vysvětlovaná proměnná Y, variabilita této proměnné je vyjádřena jako součet čtverců. Vícerozměrná analýza rozptylu (MANOVA) zkoumá vliv alespoň jednoho faktoru na několik vysvětlovaných proměnných současně, variabilita je vyjádřena pomocí matic, kde součty čtverců tvoří hlavní diagonálu. Jednofaktorová analýza rozptylu zkoumá vliv jednoho faktoru na jednu nebo více vysvětlovaných proměnných (označováno také jako jednoduché třídění). Vícefaktorová analýza rozptylu zkoumá vliv alespoň dvou faktorů na jednu nebo více vysvětlovaných proměnných (označováno také jako dvojné, trojné třídění atd.) 1408
2 SROVNÁNÍ SYSTÉMŮ PŘI ANALÝZE ROZPTYLU STATGRAPHICS PLUS Umožňuje jednoduchým způsobem zkoumat vztah mezi vysvětlovanými a vysvětlujícími proměnnými a zároveň provádět mnohonásobné porovnávání středních hodnot. Aplikace analýzy rozptylu je založena na výběru z předem nadefinovaných menu. Z výstupů je možné zjistit příslušné skupinové střední hodnoty, výběrové rozptyly, výběrové směrodatné odchylky, minima, maxima hodnot závislých proměnných v různých skupinách vzniklých tříděním podle faktoru, atd. V případě jednofaktorové analýzy rozptylu je z výstupu také patrné: rozklad celkové variability na meziskupinovou a vnitroskupinovou část, příslušné stupně volnosti, průměrný čtverec, hodnota testového kritéria a p-hodnota. Průměrný čtverec je určen jako podíl součtu čtverců a stupňů volnosti. P-hodnota je minimální hladina významnosti, na které je možné zamítnout nulovou o vztahu mezi veličinami. Systém STATGRAPHICS Plus také umožňuje v případě jednofaktorové analýzy rozptylu ověření předpokladů užití této metody (shoda rozptylů v různých skupinách). Ve výstupu je možné najít hodnotu testového kritéria Barttletova testu ověřující shodu rozptylů ve skupinách a příslušnou p-hodnotu, na jejímž základě lze podle jednoduchého pravidla přijmout závěr testu o shodě rozptylů. V případě, že je p-hodnota větší než zvolená hladina významnosti (obvykle α = 0,05), není možné zamítnout nulovou hypotézu Barttletova testu o shodně skupinových rozptylů. Pro případ nesplnění předpokladu normality systém umožňuje alternativu analýzy rozptylu v podobě Kruskal-Wallisova testu. Celkový F-test (testující vztah mezi proměnnými) však není příliš citlivý na porušení předpokladu normality a není ani příliš citlivý na porušení předpokladu homoskedasticity, pokud se jedná o vyvážená data (stejný počet hodnot ve skupinách). Systém neumožňuje ve výstupu vyhledat hodnotu poměru determinace. Vzhledem k jednoduchosti výpočtu podle vzorce (podíl meziskupinové variability na celkové variabilitě) je možné tuto hodnotu snadným způsobem dopočítat. V případě prokázání existence vlivu faktoru na číselnou proměnnou může následovat podrobnější analýza, která má zkoumat mezi kterými skupinami existují významné rozdíly. Kromě hypotézy H 0 : µ h - µ h = 0, pro různé h, h lze testovat i hypotézu o obecnější lineární kombinaci středních hodnot, tj. o nulovém kontrastu. Systém STATGRAPHICS Plus při mnohonásobném porovnávání, tj. při zkoumání významnosti rozdílů mezi skupinovými středními hodnotami nabízí metody: LSD (nejmenší významný rozdíl), Bonferroni, Turkey, Duncan, Newman-Keuls, Scheffé. 1409
3 Ve výstupu jsou označeny hvězdičkou statisticky významné rozdíly mezi skupinovými středními hodnotami (na příslušné hladině významnosti), což je patrné z následujícího výstupu: Multiple Range Tests for Y_nafa_naKM by X2_r.obdobi Method: 95,0 percent LSD X2_r.obdobi Count Mean Homogeneous Groups , X , X , X ,52912 X Contrast Difference +/- Limits 1-2 *0, , *-0, , *-0, , *-0, , *-0, , , , * denotes a statistically significant difference. Při aplikaci vícefaktorové analýzy rozptylu jsou testovány jednak hypotézy o tzv. hlavních efektech faktorů ale také hypotézy o efektu interakce faktorů, což vyplývá z následujícího výstupu. Systém také umožňuje nastavit řád interakce. Analysis of Variance for Y_nafa_naKM - Type III Sums of Squares Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value MAIN EFFECTS A:X2_r.obdobi 1, , ,52 0,0000 B:X3_typ 2, , ,37 0,0000 INTERACTIONS AB 0, , ,55 0,0536 RESIDUAL 75, , TOTAL (CORRECTED) 79, All F-ratios are based on the residual mean square error. I v případě vícefaktorové analýzy rozptylu systém STATGRAPHICS Plus umožňuje mnohonásobné porovnávání různými metodami jako např. LSD. Zkoumání vlivu jednoho nebo více faktorů na několik vysvětlovaných proměnných současně je v rámci nabídky Special GLM. MS EXCEL MS Excel je tabulkový procesor, který umožňuje provádět statistické výpočty. Umožňuje také aplikovat analýzu rozptylu v nabídce Analýza dat a to pouze jednofaktorovou a dvoufaktorovou. U jednofaktorové analýzy rozptylu je nutné zapisovat hodnoty číselné proměnné buď do řádků nebo do sloupců. Kromě základních charakteristik je ve výstupu možné, stejně jako v případě v systému STATGRAPHICS Plus, najít rozklad na meziskupinovou, vnitroskupinovou variabilitu, průměrný čtverec, stupně volnosti, hodnotu testového kritéria a p-hodnotu. Kromě těchto hodnot je možné ve výstupu systému MS Excel najít kritickou 1410
4 hodnotu pro příslušný test o vztahu proměnných, tj. kvantil rozdělení F s (k-1) a (n-k) stupni volnosti. Rozklad variability na jednotlivé složky je označen: Mezi výběry meziskupinová variabilita, Všechny výběry vnitroskupinová variabilita a Celkem celková variabilita. Rozdíl je označení pro stupně volnosti příslušné části variability, MS je zkratka anglických termínů pro průměrný čtverec. Narozdíl od systému STATGRAPHICS Plus není možné ve výstupu najít hodnotu testového kritéria ani p-hodnotu pro Barttletův test, který ověřuje předpoklad užití analýzy rozptylu. Dalším předpokladem analýzy rozptylu je nezávislost výběrů. Jak již bylo uvedeno, lze však předpokládat, že v případě stejných rozsahů skupin není celkový F test příliš citlivý na porušení předpokladů o rovnosti skupinových rozptylů, proto absence Barttletova testu není zásadním nedostatkem tohoto systému. Stejně jako u předchozího systému není možné ve výstupu najít hodnotu poměru determinace, a proto je nutné tento poměr dopočítat. Příklad výstupu jednofaktrové analýzy rozptylu ze systému MS Excel: Anova: jeden faktor Faktor Výběr Počet Součet Průměr Rozptyl RO , , naftakm ,67 0, , ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Mezi výběry 41395, , ,56 0 3, Všechny výběry 28105, , Celkem 69501, V případě, že jsou prokázány statisticky významné rozdíly mezi skupinovými středními hodnotami, v systému MS Excel není možné uskutečnit mnohonásobné porovnání, tj. nelze určit statisticky významný rozdíl skupinových průměrů pro dvě různé skupiny označené h a h. MS Excel nabízí kromě jednofaktorové analýzy rozptylu také dvoufaktorovou analýzu rozptylu (s opakováním nebo bez opakování). Dvoufaktorová analýza rozptylu bez opakování předpokládá existenci dvou třídících faktorů s tím, že každá obměna faktoru je zastoupena pouze jednou (tj. každá dvojice úrovní faktorů se vyskytuje pouze jedenkrát) a uvedený model neuvažuje interakci faktorů. Tab. č. 1: Příklad vkládání hodnot dvoufaktorového modelu bez opakování faktor řádkový/faktor sloupcový obměna č. 1 obměna č. 2 obměna č. 3 obměna č. 1 obměna č. 2 hodnoty číselné proměnné Y obměna č. 3 Příklad výstupu dvoufaktorové analýzy rozptylu bez opakování ze systému MS Excel: 1411
5 ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Řádky 0, , , , , Sloupce 6,85E ,85E-05 0, , ,12796 Chyba 0, , Celkem 0, Dvoufaktorová analýza rozptylu s opakováním předpokládá existenci dvou třídících faktorů s tím, že každá úroveň faktoru může nabýt několika opakujících se obměn. Aplikace dvoufaktorové analýzy rozptylu je možná pouze pro vyvážené modely, tj. každá skupina má stejný počet pozorování. Uvažována je interakce mezi faktory. Tab. č. 2: Příklad vkládání hodnot dvoufaktorového modelu s opakováním faktor řádkový/faktor sloupcový obměna č. 1 obměna č. 2 obměna č. 3 obměna č. 1 (skupina č. 1) obměna č. 2 (skupina č. 1) obměna č. 3 (skupina č. 1) hodnoty číselné proměnné Y obměna č. 1 (skupina č. 2) obměna č. 2 (skupina č. 2) obměna č. 3 (skupina č. 2) Příklad výstupu dvoufaktorové analýzy rozptylu s opakováním ze systému MS Excel: ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Řádky 0, , , , , Sloupce 6,85E ,85E-05 0, , ,12796 Chyba 0, , ANOVA Celkem Zdroj variability 0, SS 7 Rozdíl MS F Hodnota P F krit Výběr 0, , , , , Sloupce 0, , , , , Interakce 0, , , , , Dohromady 0, , Celkem 0, Ani v případě dvoufaktorové analýzy rozptylu, jsou-li prokázány statisticky významné rozdíly mezi skupinovými průměry, není možné uskutečnit mnohonásobné porovnání, tj. nelze určit statisticky významný rozdíl skupinových průměrů pro dvě různé skupiny označené h a h. Více než dva faktory při analýze rozptylu není možné v systému MS Excel spočítat. 1412
6 SAS Statistický systém SAS ze zmiňovaných programových produktů nejdetailněji umožňuje aplikovat analýzu. Analýzu rozptylu je možné v tomto systému řešit přes procedury: ANOVA (pro vyvážené modely) GLM (pro vyvážené a nevyvážené modely) MIXED (pro smíšené modely) Neparametrická ANOVA V případě vyvážených modelů lze použít proceduru ANOVA. U jednofaktorové analýzy rozptylu výstup obsahuje základní informace, stejně jako v případě systémů STATGRAPHICS Plus i MS Excel, tj. rozklad celkové variability, výběrové charakteristiky atd. Na rozdíl od předchozích systémů je zde uvedena hodnota poměru determinace, která je označena jako R-square. Ve výstupu je také uveden Barttletův test pro shodnost rozptylů ve skupinách, Levenův test a Brownův-Forsythův test zabývající se rozptylem. Zkoumání vlivu jednoho nebo více faktorů na několik vysvětlovaných proměnných současně je v rámci procedury GLM. Při vícefaktorové analýze rozptylu jsou v systému SAS uvažovány interakce mezi faktory. Mnohonásobné porovnání v systému SAS je umožněno pomocí různých metod. Pro příklad lze uvézt Scheffého, Turkeyho, Bonferroniho, Sidakovu, Gabrielovu metodu atd. V systému SAS, v proceduře GLM je možné porovnávat všechny páry středních hodnot nebo vybrat kontrolní a porovnat s ostatními středními hodnotami. URČENÍ KRITICKÉ HODNOTY V JEDNOTLIVÝCH SYSTÉMECH Při řešení analýzy rozptylu bez užití softwarového produktu je nezbytné znát kritickou hodnotu (kvantil F rozdělení) pro přijmutí závěru o shodnosti středních hodnot skupin. Pro případ jednofaktorové analýzy rozptylu se jedná o kvantil rozdělení F s (k-1) a (n-k) stupni volnosti. Tuto hodnotu je možné najít v softwarovém produktu. Vyhledávání kvantilů u systémů STATGRAPHICS Plus, SAS a MS Excel je zcela odlišné a proto je vhodné uvézt způsoby, jak je možné tuto hodnotu vyhledat. STATGRAPHICS Plus umožňuje rychlým způsobem najít hodnotu hledaného kvantilu na základě menu nabídky. Vyhledání konkrétní hodnoty je omezeno pouze na výběr příslušného rozdělení (F-rozdělení), stanovení příslušných stupňů volnosti a určení čísla P, které udává procento hledaného kvantilu. MS Excel umožňuje vyhledat hodnotu hledaného kvantilu rozdělení F na základě statistické funkce. Každá statistická funkce, která se používá při vyhledávání kvantilu příslušného rozdělení má na konci svého názvu INV a na začátku označení příslušného pravděpodobnostního rozdělení tak, jak jej systém MS Excel požaduje. 1413
7 Výsledná funkce pro případ hledaného kvantilu rozdělení F s (k-1) a (n-k) stupni volnosti má následující podobu: =FINV(P;k-1;n-k) kde P je číslo stanovené na základě procenta hledaného kvantilu. V případě 95% kvantilu rozdělení F je číslo P stanoveno následujícím způsobem: 0,95 = 1 P => P = 0,05. SAS umožňuje vyhledat hodnotu kvantilu F s příslušnými stupni volnosti vložením vstupního kódu v následující syntaxi: data _NULL_; x=finv(p,k-1,n-k); put x=; run; kde číslo P udává procento hledaného kvantilu, zapsané tak, že desetinné místo je oddělené tečkou, např ZÁVĚR Z uvedených postupů je patrné, že jednotlivé systémy se liší nejen podrobností výstupů, způsobem vkládání hodnot, ale také možností aplikace dané procedury. Nejmenší šíři aplikace má systém MS Excel, který umožňuje aplikovat analýzu rozptylu do maximálního počtu dvou faktorů, naopak nejvíce propracován je z hlediska analýzy rozptylu systém SAS. Systém STATGRAPHICS Plus umožňuje aplikovat analýzu rozptylu poměrně jednoduchým způsobem. Je zřejmé, že analýza rozptylu bez použití softwarových produktů je značně pracná. Z tohoto důvodu je vhodné využívat některý z nabízených systémů. Je však nutné využívat takový statistický software, s jehož použitím je možné získat odpovědi na zkoumané problémy. Pro odpovědi týkající se pouze existence vlivu faktorů postačí MS Excel, pro mnohonásobná porovnávání je nutné využít např. STATGRAPHICS Plus nebo systém SAS. LITERATURA: 1. ARLTOVÁ, M., BÍLKOVÁ, D., JAROŠOVÁ, E., POUROVÁ, Z.: Příklady k předmětu statistika A, VŠE, Praha HEBÁK, P., HUSTOPECKÝ, J., JAROŠOVÁ, E., PECÁKOVÁ, I.: Vícerozměrné statistické metody (1), Informatorium, Praha CHAJDIAK, J.: Štatistické úlohy a ich riešenie v Exceli, Statis, Bratislava JAROŠOVÁ, E., PECÁKOVÁ, I.: Příklady k předmětu statistika B, VŠE, Praha MAREK, L., a kol.: Statistika pro ekonomy aplikace, Profesional Publishing, a. Praha ŘEZANKOVÁ, H.: Analýza kategoriálních dat, VŠE, Praha KONTAKTNÍ ADRESA: Ing.Tomáš Löster, Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta informatiky a statistiky nám. W. Churchilla 4, Praha 3, Česká republika, losterto@vse.cz Recenzent: doc. RNDr. Beáta Stehlíková, CSc. 1414
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
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
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
Stav Svobodný Rozvedený Vdovec. Svobodná 37 10 6. Rozvedená 8 12 8. Vdova 5 8 6
1. Příklad Byly sledovány rodinné stavy nevěst a ženichů při uzavírání sňatků a byla vytvořena následující tabulka četností. Stav Svobodný Rozvedený Vdovec Svobodná 37 10 6 Rozvedená 8 12 8 Vdova 5 8 6
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
Analýza rozptylu. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.
ANOVA Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz ANOVA ANOVA je nástroj pro zkoumání vztahu mezi vysvětlovanými a vysvětlujícími proměnnými.
Analýza rozptylu. Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE. Jiří Neubauer
ANOVA Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz ANOVA ANOVA je nástroj pro zkoumání vztahu mezi vysvětlovanými a vysvětlujícími
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.
STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů
STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů 1) Test na homoskedasticitu Nalezneme jej v několika submenu. Omezme se na submenu Základní statistiky a tabulky základního menu Statistika. V něm
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
Statgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy
Dichotomická proměnná (0-1) Spojitá proměnná STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA Typ proměnné Požadovaný typ analýzy Ověření variability Předpoklady Testy, resp. intervalové odhad Test o rozptylu
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
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10 regresní analýza - vícenásobná lineární regrese korelační analýza Př. 10.1 Máte zadaný výstup regresní analýzy závislosti závisle proměnné Y na nezávisle proměnné X. Doplňte
letní semestr 2012 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika
Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 2012 Opakování t- vs. neparametrické Wilcoxonův jednovýběrový test Opakování
Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.
Neparametricke testy (motto: Hypotézy jsou lešením, které se staví před budovu a pak se strhává, je-li budova postavena. Jsou nutné pro vědeckou práci, avšak skutečný vědec nepokládá hypotézy za předmětnou
ADDS cviceni. Pavlina Kuranova
ADDS cviceni Pavlina Kuranova Testy pro dva nezávislé výběry Mannův Whitneyho test - Založen na Wilcoxnově statistice W - založen na pořadí jednotlivých pozorování (oba výběry spojeny do jednoho celku)
(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination.
Neparametricke testy (motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination. Andrew Lang) 1. Příklad V následující tabulce jsou
Navrhování experimentů a jejich analýza. Eva Jarošová
Navrhování experimentů a jejich analýza Eva Jarošová Obsah Základní techniky Vyhodnocení výsledků Experimenty s jedním zkoumaným faktorem Faktoriální experimenty úplné 2 N dílčí 2 N-p Experimenty pro studium
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
Tomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
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
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
Analýza rozptylu. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Srovnávání více než dvou průměrů
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12 Analýza rozptylu Srovnávání více než dvou průměrů If your experiment needs statistics, you ought to have done a better experiment. Ernest Rutherford
Národní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko pro podporu jakosti 1 ANALÝZA ROZPTYLU a její využití při vyhodnocování experimentálních dat Eva Jarošová, VŠE Praha 2 Obsah Podstata metody, jednofaktorová ANOVA F-test Mnohonásobná
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
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
Vzorová prezentace do předmětu Statistika
Vzorová prezentace do předmětu Statistika Popis situace: U 3 náhodně vybraných osob byly zjišťovány hodnoty těchto proměnných: SEX - muž, žena PUVOD Skandinávie, Středomoří, 3 západní Evropa IQ hodnota
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická
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
Kapitola VII. ANALYSA ROZPTYLU ANOVA.
Analysa rozptylu ANOVA. 37 Kapitola VII. ANALYSA ROZPTYLU ANOVA. Luděk Dohnal Tato kapitola rozšiřuje téma testování statistické významnosti tím, že popisuje způsob současného porovnání více než dvou sad
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
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8 analýza závislostí kontingenční tabulky test závislosti v kontingenční tabulce analýza rozptylu regresní analýza lineární regrese Analýza závislostí Budeme ověřovat existenci
Úvod do analýzy rozptylu
Úvod do analýzy rozptylu Párovým t-testem se podařilo prokázat, že úprava režimu stravování a fyzické aktivity ve vybrané škole měla vliv na zlepšené hodnoty HDLcholesterolu u školáků. Pro otestování jsme
Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results
Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results Jedno- a více-rozměrné parametrické testy k porovnání výsledků Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Katedra analytické chemie, Universita
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
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.
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
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
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
Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel
Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne
DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČR
DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČR Tomáš Löster, Jana Langhamrová Abstrakt Nezaměstnanost je jedním ze základních ukazatelů, které hodnotí ekonomiku. Nejen z tohoto důvodu je nezaměstnanosti a její míře věnována
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
VÝUKA: Biostatistika základní kurz CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ
1 ANOVA analýza rozptylu Analýza rozptylu - ANOVA Základní technika sloužící k posouzení rozdílů mezi více úrovněmi pokusného zásahu Kontrola 1 Konce entrace Konce entrace 3 Konce entrace p Konce entrace
Analýza rozptylu. opakovaná měření faktoriální analýza rozptylu analýza kovariance vícerozměrná analýza rozptylu
Analýza rozptylu opakovaná měření faktoriální analýza rozptylu analýza kovariance vícerozměrná analýza rozptylu Analýza rozptylu porovnání více průměrů sledujeme F-statistiku: poměr rozptylu mezi skupinami
Regresní analýza. Eva Jarošová
Regresní analýza Eva Jarošová 1 Obsah 1. Regresní přímka 2. Možnosti zlepšení modelu 3. Testy v regresním modelu 4. Regresní diagnostika 5. Speciální využití Lineární model 2 1. Regresní přímka 3 nosnost
Sever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty
Neparametrické testy (motto: Hypotézy jsou lešením, které se staví před budovu a pak se strhává, je-li budova postavena. Jsou nutné pro vědeckou práci, avšak skutečný vědec nepokládá hypotézy za předmětnou
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
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
Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy.
Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy. Z pastí na daném území byla odhadnuta abundance několika druhů: myšice lesní 250, myšice křovinná 200, hraboš polní 150,
A 4 9 18 24 26 B 1 5 10 11 16 C 2 3 8 13 15 17 19 22 23 25 D 6 7 12 14 20 21
Příklad 1 Soutěž o nelepší akost výrobků obeslali čtyři výrobci A, B, C, D celkem 26 výrobky. Porota sestavila toto pořadí (uveden pouze původ výrobku od nelepšího k nehoršímu): Pořadí 1 2 3 4 5 6 7 8
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
Jednofaktorová analýza rozptylu
I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých
Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.
SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné
Testy pro porovnání vlastností dvou skupin
Testy pro porovnání vlastností dvou skupin Petr Pošík Části dokumentu jsou převzaty (i doslovně) z Mirko Navara: Pravděpodobnost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/exe/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_print.pdf
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
Seminář 6 statistické testy
Seminář 6 statistické testy Část I. Volba správného testu Chceme zjistit, zda se Ježkovy a Širůčkovy seminární skupiny liší ve výsledcích v. průběžné písemce ze statistiky. Chceme zjistit, zda 1. průběžná
II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal
Základy navrhování průmyslových experimentů DOE II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal! Testování statistických hypotéz kvalitativní odezva kvantitativní chí-kvadrát test homogenity,
Optimalizace provozních podmínek. Eva Jarošová
Optimalizace provozních podmínek Eva Jarošová 1 Obsah 1. Experimenty pro optimalizaci provozních podmínek 2. EVOP klasický postup využití statistického softwaru 3. Centrální složený návrh model odezvové
5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina)
5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina) Cílem tématu je správné posouzení a výběr vhodného testu v závislosti na povaze metrické a kategoriální veličiny. V následující
Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl
Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl Podkladové údaje Korelační matice Odhad lineárního regresního modelu (LRM) Verifikace modelu PEF ČZU Praha Určeno pro posluchače předmětu Ekonometrie Needitovaná
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ ANALÝZA VÝSLEDKŮ VYUŢITÍ PROJEKTOVÉHO ŘÍZENÍ V ESN Příjmení a jméno: Hrdá Sabina, Kovalčíková
Korelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
3 ANALÝZA ROZPTYLU ANOVA
3 Analýza rozptlu ANOVA 3 ANALÝZA ROZPTYLU ANOVA RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Analýza rozptlu je statistickým nástrojem, který nám umožňuje zkoumat závislost kvantitativního znaku na kvalitativním znaku. Základní
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
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
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
Regresní analýza 1. Regresní analýza
Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému
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
Design Experimentu a Statistika - AGA46E
Design Experimentu a Statistika - AGA46E Czech University of Life Sciences in Prague Department of Genetics and Breeding Summer Term 2015 Matúš Maciak (@ A 211) Office Hours: T 9:00 10:30 or by appointment
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
Tomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
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)
LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model
LINEÁRNÍ REGRESE Chemometrie I, David MILDE Lineární regresní model 1 Typy závislosti 2 proměnných FUNKČNÍ VZTAH: 2 závisle proměnné: určité hodnotě x odpovídá jediná hodnota y. KORELACE: 2 náhodné (nezávislé)
Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ
Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ Ing. Dana Trávníčková, PaedDr. Jana Isteníková Funkční gramotnost je používání čtení a psaní v životních situacích. Nejde jen o elementární
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
PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Květen 2008 Licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat Předmět 1.4 ANOVA a
ANOVA analýza rozptylu
ANOVA analýza rozptlu CENTRUM BIOSTATISTIK A ANALÝZ Analýza rozptlu - ANOVA Základní technika sloužící k posouzení rozdílů mezi více úrovněmi pokusného zásahu Kontrola Koncentrace Koncentrace Koncentrace
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.
{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků
Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Určete na hladině významnosti 5 % na základě dat zjištěných v rámci dotazníkového šetření ve Šluknově, zda existuje závislost mezi pohlavím respondenta a
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,
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ Vypracovaly: Renata Němcová, Andrea Zuzánková, Lenka Vítová, Michaela Ťukalová, Kristýna
Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13
Příklad 1 Máme k dispozici výsledky prvního a druhého testu deseti sportovců. Na hladině významnosti 0,05 prověřte, zda jsou výsledky testů kladně korelované. 1.test : 7, 8, 10, 4, 14, 9, 6, 2, 13, 5 2.test
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání Skupina: 51 Vypracovaly: Pavlína Horná, Nikola Loumová, Petra Mikešová,
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9 Statistické testování hypotéz Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení hodnoty parametru =stanovení intervalu spolehlivosti na μ, σ, ρ,
ANOVA PSY252 Statistická analýza dat II
ANOVA 9. 11. 2011 PSY252 Statistická analýza dat II Program dnešní přednášky jednofaktorová (one-way) ANOVA faktoriální (two -way) ANOVA ANCOVA (ANOVA s kovariáty) MANOVA (ANOVA s více závislými) ANOVA
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)
Statistické testování hypotéz II
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 9 Statistické testování hypotéz II Přehled testů, rozdíly průměrů, velikost účinku, síla testu Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení
Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina
Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi
KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica
KORELACE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data I Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA Semestrální práce Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Vypracoval: Bonaconzová, Bryknarová, Milkovičová, Škrdlová
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
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
Technická univerzita v Liberci
Technická univerzita v Liberci Ekonomická fakulta Analýza výsledků z dotazníkového šetření Jména studentů: Adam Pavlíček Michal Karlas Tomáš Vávra Anna Votavová Ročník: 2015/2016 Datum odevzdání: 13/05/2016
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet
Seminář 6 statistické testy
Seminář 6 statistické testy Část I. Volba správného testu Chceme zjistit, zda se středeční a čtvrteční seminární skupiny liší ve výsledcích v 1. průběžné písemce ze statistiky. Chceme zjistit, zda 1. průběžná
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