Vztahy mezi základním souborem a výběry. Základní pojmy a symboly. K čemu to je dobré? Výběrové metody zkoumání
|
|
- Květa Bednářová
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 K čemu to je dobé? Obvyklým případem při zpacováí homadých jevů je, že máme poměě malý počet pozoováí ějaké veličiy a chceme učiit závěy o tom, co bychom obdželi, kdybychom měli pozoováí mohokát více. Z069 Statitické metody a zpacováí dat IV. Odhady paametů Cílem je ukázat: ) Jaké vlatoti má mít (áhodý) výbě ) Jaké vlatoti (ozděleí) mají výběové tatitiky 3) Jak lze odhadout paamety základího oubou ze oubou výběového Výběové metody zkoumáí Základí oubo (populace) a jeho paamety Výběový oubo a jeho tatitiky Odhadováí jako základ tatitického uuzováí Používáme tatitickou idukci - uuzujeme z čáti (výbě) a celek (základí oubo). Z výběu povádíme úudky (odhady) kutečých hodot paametů základího oubou To i můžeme dovolit pokud má výběový oubo tejé vlatoti jako oubo základí (je epezetativí) Toho doáheme áhodým výběem Odhad ezámých paametů základího oubou povádíme: ) a základě tatitických chaakteitik výběu. ) a základě jitých předpokladů o jejich ozděleí Jaké jou důvody, poč pacujeme výběovými ouboy? Vztahy mezi základím ouboem a výběy Základí pojmy a ymboly tohle ezáme a poto to odhadujeme Dva způoby odhadu paametů základího oubou bodový odhad itevalový odhad Odhady paametů základího oubou: ˆ ˆ Nejčatěji odhadujeme tředí hodotu a ozptyl základího oubou K odhadováí potřebujeme pozatky o teoetických ozděleích Odhady paametů základího oubou z výběu povádíme učitou pavděpodobotí (přeotí, polehlivotí)
2 Bodový odhad paametů základího oubou Je to odhad paametu základího oubou (tředí hodoty, ozptylu) z výběového oubou pomocí jedé hodoty. Bodový odhad aitmetického půměu základího oubou Bodový odhad paametů základího oubou Bodový odhad měodaté odchylky základího oubou Učuje e z odchylek jedotlivých pvků od výběového půměu. Po - tupňů voloti platí: ˆ i i ˆ i ( i ) Půmě výběového oubou je ezkeleým odhadem tředí hodoty (půměu) základího oubou Směodatá odchylka (ozptyl) výběového oubou eí ezkeleým odhadem měodaté odchylky (ozptylu) základího oubou Stupě voloti Máme odhad aitmetického půměu a platí áledující výaz: K učeí hodoty ˆ tzv. tupňů voloti i i lze tedy využít pouze (-) ezávilých čleů Odhadem půměu ztácíme jede ezávilý poku Příklad: půmě vypočteý ze tří měřeí je 5 ˆ dvě áhodá (ezávilá) měřeí budou 4 a 5 i zbývající třetí měřeí muí být 6, aby byl půmě ove 5, tedy eí ezávilé (pozámka) ( i ) Bodový odhad paametů základího oubou Směodatá odchylka základího oubou Směodatá odchylka výběového oubou Po malá (<30) bychom měli. výběovou měodatou odchylku počítat podle výše uvedeého vzoce. Bodový odhad je odhad jedím čílem. Nevíme jak je toto čílo přeé či polehlivé. Výhodější je odhad pomocí itevalu, kteý bude vyokou pavděpodobotí obahovat ezámý paamet. Pomocí výběového půměu kotuujeme iteval uvitř kteého e kutečá hodota populačího půměu achází vyokou pavděpodobotí Itevalový odhad, itevaly polehlivoti Itevaly polehlivoti Z vlatotí omálího ozděleí lze pomocí hodoty aitmetického půměu a áobků měodaté odchylky učit meze, kteé vyjadřují pavděpodoboti, imiž daé hodoty leží v učitém itevalu Vitří iteval vymezeý jitým áobkem měodaté odchylky e ozačuje jako iteval polehlivoti. Odchylky od půměu, kteé e acházejí uvitř tohoto itevalu ozačujeme jako odchylky příputé, evýzamé. Aalogicky jou defiováy odchylky výzamé. Meze polehlivoti dále vymezují tzv. kitický obo (oblat zamítutí) a oblat přijetí.
3 Itevaly polehlivoti Šířku itevalu polehlivoti volíme podle povahy poblému a závií také a ozahu áhodého výběu. Nejčatěji používaé itevaly: Náobky Oblat přijetí Oblat zamítutí, % 5 %, % % 3,9 99,9% 0, % Itepetace itevalů polehlivoti: 95 % iteval polehlivoti taoveý a základě áhodého výběu zahe pavděpodobotí 95 % kutečou hodotu odhadovaého paametu. Itevalový odhad paametů základího oubou Na ozdíl od bodového odhadu zde učujeme iteval, v ěmž e zadaou pavděpodobotí leží odhadovaý ezámý paamet. Itevalový odhad e liší podle ozahu oubou a také podle toho, jaké paamety záme. Dále budeme začit: q, q - kají hodoty itevalu polehlivoti meze polehlivoti hladia výzamoti - pavděpodobot, že kutečý paamet základího oubou eí z itevalu polehlivoti. (-) hladia polehlivoti (polehlivot odhadu) předtavuje pavděpodobot, že kutečý paamet základího oubou e achází uvitř itevalu polehlivoti. Itevalový odhad dvoutaý P( q q) Itevalový odhad jedotaý zdola ohaičeý P( q ) (-) / / (-) Itepetace: Pavděpodobot, že paamet základího oubou e achází mezi hodotami q, q je (-) Itepetace: Pavděpodobot, že paamet základího oubou má větší hodotu ež q, je (-) Itevalový odhad jedotaý hoa ohaičeý P( q) (-) Itepetace: Pavděpodobot, že paamet základího oubou má meší hodotu ež q, je (-) Itevalový odhad paametu ( > 30) Itevalový odhad lze obecě zapat: po velké ozahy výběu P( q ) q Pokud záme hodotu hodoty q, q lze učit takto: z q z q + z je přílušý kvatil omovaého omálího ozděleí (lze ho ajít v tabulkách či vypočítat) je tzv. měodatá chyba odhadu půměu (viz pozámky) měodatá odchylka základího oubou ozah výběu hladia výzamoti
4 Itevalový odhad paametu ( > 30) q z Pokud ezáme hodotu hodoty q, q lze učit takto: po velké ozahy výběu q + z měodatá odchylka výběového oubou Itevalový odhad paametu ( > 30) po velké ozahy výběu Výše uvedeá eovice je plěa pavděpodoboti (-): P[ z aalogicky při ezámém P[ z < < + z < < + z ] ] Itevalový odhad paametu lze potom zapat: Výaz (delta) z e ozačuje jako příputá chyba z < < + z Itevalový odhad paametu lze jedoduše zapat jako ± Příklad (/): Učete 95% iteval polehlivoti po půměou ávštěvot ekeačího tředika, když po áhodý výbě 00 ávštěvíků je půměá délka pobytu, de a ozptyl délky pobytu všech ávštěvíků je 0,36 00, 0,36 0,6 0,05 Z tabulek kvatilů omovaého omálího ozděleí učíme hodotu z po 0,05: z z z, 96 0,05 0,975 Příklad (/): Vypočítáme haice itevalu polehlivoti: q 0,6,,96 00 z q 0,6, +, z Výledý itevalový odhad lze zapat:,084,376 P(,084,376) 0,95 Můžeme tvdit, že pavděpodobotí 95% (a hladiě výzamoti 0,05) e půměá délka pobytu všech ávštěvíků ekeačího tředika pohybuje v itevalu <,084;,376> dále vypočítáme haice itevalu polehlivoti Čato užívaé itevalové odhady paametu Itevalový odhad paametu ( < 30) po malé ozahy výběu 0, 0,05 0,0 P[,645 < < +,645 ] 90% P[,96 < < +,96 ] 95% P[,576 < < +,576 ] 99% V případě výběů malého ozahu je uté ahadit hodotu jitého kvatilu omovaého omálího ozděleí (z) kitickou hodotou t- ozděleí po ν tupňů voloti. Pokud tedy záme hodotu ozptylu potom po kají hodoty itevalu polehlivoti q, q dotáváme: q t q + t ;( ) ;( ) Pokud ezáme hodotu ozptylu potom použijeme k jeho odhadu výběové hodoty : q t ;( ) q + t ;( )
5 Itevalové odhady řešeí v pogamu Statitica Itevalový odhad paametu základího oubou Předpokládáme, že základí oubo má omálí ozděleí. Itevalový odhad bude mít obecý tva: P( q q ) Itevalový odhad e opíá o pozatek ozděleí výběového ozptylu, že totiž áhodá veličia ( ) má ozděleí ν tupi voloti. Hodoty q, q učujeme pomocí odhaduté hodoty z výběového oubou: ( ) ( ) q q ;( ) ;( ) Ze tatitických tabulek či využitím vhodého tatitického pogamu potřebujeme učit kitické hodoty ozděleí po (-) tupňů voloti Itevalový odhad paametu základího oubou Itevalový odhad paametu lze potom zapat: ( ) P ( ) < < ] [ ;( ) ;( ) Odmocěím zíkáme výaz po itevalový odhad měodaté odchylky základího oubou. Řešeí v pogamu Statitica: Příklad: Po výběový oubo měřeí výšky vodí hladiy byla zjištěa hodota ozptylu 0,64. Učete itevalový odhad ozptylu po hladiu polehlivoti 0,90 ( ) P ( ) < < ] [ ;( ) ;( ) Učeí ozahu áhodého výběu Potřebujeme ho k tomu, abychom z výběu odhadli ezámý půmě předem zvoleou přeotí tedy aby měl iteval polehlivoti požadovaou šířku. Rozah vypočteme ze vztahu po výpočet tzv. příputé chyby (delta), kteá je poloviou požadovaé šířky itevalu polehlivoti. ± z z čehož po platí: z Učeí ozahu áhodého výběu Příklad: Z áhodého výběu 60-ti zákazíků hypemaketu jme jme zjitili jejich půměý věk 8 oků. Za předpokladu, že záme měodatou odchylku všech zákazíků (9 oků) učete: ,05 a) 95 % iteval po půměý věk všech zákazíků ( 8, ,96 60 ( 5,7 30,3) 9 ) 60 b) potřebujeme, aby 95 % iteval byl pouze plu miu oky. Jak velký výbě je zapotřebí? Předpokládáme, že příputá chyba je z 9,96 Výbě by muel obahovat 78 zákazíků 8,8 78
6 Základí děleí způobů výběu Je-li pavděpodobot každého čleu základího oubou, že bude zařaze do výběu, tejá, potom hovoříme o áhodém výběu potý áhodý výbě výbě opakováím ep. bez opakováí výbě oblatí (typický, tatifikovaý) výbě ytematický (mechaický) výbě vícetupňový výbě záměý (ubjektiví e áhodý) Pozámky Techiky loováí a geeováí áhodých číel k zajištěí požadavku áhodoti výběu Základí děleí způobů výběu Výběová ozděleí Z jitého základího oubou můžeme učiit ěkolik áhodých výběů jejich tatitické chaakteitiky budou odlišé jou áhodými poměými. Příklad ytematického, áhodého a tatifikovaého áhodého výběu Výběové metody ouvií teoií odhadu Půmě výběových půměů ( )/ i i Výběový půmě a výběové ozděleí půměů V případě velkého ozahu základího oubou omálím ozděleím a paamety, platí, že ozděleí výběových půměů je také omálí paamety: Směodatá odchylka výběových půměů půmě kde je počet výběů. i ( i ) měodatá odchylka / Směodatá odchylka ozděleí výběových půměů je meší ež měodatá odchylka základího oubou a to tím meší, čím větší je ozah výběu.
7 Rozptyl výběových půměů ( ) i a tedy měodatá odchylka výběového půměu: / (pozámka) Vlatoti paametů výběového ozděleí půměů Závilot tvau ozděleí (a také hodot ozptylu a měodaté odchylky) a ozahu výběu < < 3 < 4 Bez ohledu a tva původího ozděleí e ozděleí výběového půměu blíží k omálímu ozděleí po ozah výběu jdoucí do ekoeča. Rozděleí velkého počtu takových výběových půměů bude tedy užší ež původí ozděleí a bude mít tejý třed. Směodatá odchylka výběového ozděleí půměů e azývá měodatá chyba odhadu půměu (ebo též tředí chyba půměu). Vlatoti odhadů ve tatitice Přeot a polehlivot odhadu Odhad muí být kozitetí ozdíl mezi odhadutou a kutečou hodotou e zmešuje ůtem (ozah výběu). Odhad má být ezkeleý (evychýleý) - všechy odchylky odhadu od kutečé hodoty e kompezují (aopak odhad vychýleý). Odhad má být vydatý vydatou je chaakteitika, jejíž ozptyl je ze všech možých výběů ejmeší Odhad ezámých paametů základího oubou povádíme jitou přeotí a polehlivotí. Přeot odhadu je dáa áobkem měodaté chyby odhadu (tj. šířkou itevalu polehlivoti) Spolehlivot odhadu je učea pavděpodobotí, e kteou je možé učitý odhad považovat za pávý. Po učeí přeoti a polehlivoti je utá zalot ozděleí výběových chaakteitik. Po > 30 e výběové ozděleí obvykle považuje za omálí. Jiá teoetická ozděleí e používají u malých výběů.
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 -
Více6 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
VíceTestování 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
VíceOdhady 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:
Vícea my chceme data proložit nějakou hladkou funkcí, která by vystihovala hlavní vlastnosti dat, ale ignorovala malé fluktuace a nepřesnosti.
Vyováváí dat Naše pozoováí jsou dáa tabulkou čísel, kde y y y i často bývají časové údaje, a my chceme data položit ějakou hladkou fukcí, kteá by vystihovala hlaví vlastosti dat, ale igoovala malé fluktuace
Více,6 32, ,6 29,7 29,2 35,9 32,6 34,7 35,3
Př 7: S 95% polehlivotí odhaděte variabilitu (protředictvím odhadu měrodaté odchylky) a tředí hodotu obahu vitamíu C u rajčat. Záte-li výledky rozboru 0-ti vzorků rajčat: 3 4 5 6 7 8 9 0 9,6 3,4 30 3,6
VíceStatistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).
Statstka. Základí pojmy Statstcký soubo - daá koečá, epázdá moža M předmětů pozoováí, majících jsté společé vlastost (událost, věc,.) Jedotlvé pvky této možy se azývají pvky statstckého soubou (statstcké
VíceInterval 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
VíceVYSOKÉ 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
VíceTéma 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
VícePRAVDĚPODOBNOST 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,
VíceCvičení 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
VícePoznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech)
Pozámk k tématu Koelace a jedoduchá leáí egee (Téma eí ve kptech) Mějme data, ),...,(, ), kteá jou áhodým výběem z ějaké populace. Data ted pokládáme za ezávlé ealzace dvojce áhodých velč ( X, Y ). Půmě
VíceIntervalové 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:
VíceIntervalové odhady parametrů
Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf
VíceCvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu
Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý
VíceNáhodný 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
VíceMatematická statistika I přednášky
Statitika (004) - Kába, Svatošová Cvičeí ze tatitiky - Prášilová, Svatošová Matematická tatitika I předášky SAS (Statitical Aalyi Sytem) - tatitický oftware (v dalším emetru) Základí tatitické pojmy -
VíceNejistoty 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
Více1. 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
VíceTéma 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
VíceIntervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním
Lekce Itervalový odhad Itervalový odhad je jedou ze stadardích statistických techik Cílem je sestrojit iterval (kofidečí iterval, iterval spolehlivosti, který s vysokou a avíc předem daou pravděpodobostí
Více11 TESTOVÁNÍ PARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ
TESTOVÁNÍ PARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Pojmem tetováí tatitických hypotéz ozaujeme ozhodováí o pavdivoti paametických, ep. epaametických hypotéz o populaci. V tomto ozhodovacím poceu opoti ob tojí ulová a alteativí
Vícestavební 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
VíceKapitola 3.: Úlohy o jednom náhodném výběru z normálního rozložení
Kapitola 3.: Úlohy o jedom áhodém výběru z ormálího rozložeí Cíl kapitoly Po protudováí této kapitoly budete - zát vlatoti pivotových tatitik odvozeých z áhodého výběru z ormálího rozložeí a budete je
Víceodhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.
10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé
VíceOdhady 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- 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
Vícei 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky
Téma 6.: Základí pojmy matematické statistiky Vlastosti důležitých statistik odvozeých z jedorozměrého áhodého výběru: Nechť X,..., X je áhodý výběr z rozložeí se středí hodotou μ, rozptylem σ a distribučí
Více7 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
VíceZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)
ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) Základy teorie pravděpodobosti měřeí chyba měřeí Provádíme kvalifikovaý odhad áhodá systematická výsledek ejistota výsledku Základy teorie pravděpodobosti
VíceStatistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY
Statitické metody ve veřejé právě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Ig. Václav Friedrich, Ph.D. 2013 1 Kapitola 2 Popi tatitických dat 2.1 Tabulka obahuje rozděleí pracovíků podle platových tříd: TARIF PLAT POČET TARIF
Více1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL
Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,
VíceMezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.
ováí - Hru IV /6 ováí Hru IV Mila RůžR ůžička, Josef Jureka,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru IV /6 ravděpodobostí úavové diagramy s uvažováím předpětí R - plocha ve čtyřrozměrém
Více11 TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ. Čas ke studiu kapitoly: 360 minut. Cíl
TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ Ča ke tudu kaptoly: 36 mut Cíl Po potudováí tohoto odtavce budete: zát základí pojmy a pcpy tetováí hypotéz zát kocepc klackého tetu umět ozhodovat pomocí čtého tetu výzamot umět pooudt
VíceTESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝC YPOTÉZ je postup, pomocí ěhož a základě áhodého výběru ověřujeme určité předpoklady (hypotézy) o základím souboru STATISTICKÁ YPOTÉZA předpoklad (tvrzeí) o parametru G základího
Více12. 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
VíceOdhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:
Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy
Více8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti
Pozámky k předmětu Aplikovaá statistika, 8 téma 8 Odhady parametrů rozděleí pravděpodobosti Zaměříme se a odhad středí hodoty a rozptylu a to dvěma způsoby Předpokládejme, že máme áhodý výběr X 1,, X z
VíceDeskriptivní statistika 1
Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky
Vícea q provedeme toto nahrazení a dostane soustavu dvou rovnic o dvou neznámých: jsou nenulová čísla (jinak by na pravé straně rovnice byla 0)
..9 Úlohy geometickou poloupotí Předpokldy: 0, 0 Pedgogická pozámk: Při řešeí příkldů potupujeme tk, by Ti ejpomlejší počítli lepoň příkldy,,,. Souh vzoců pvidel po geometickou poloupot: + - pozávcí zmeí
VíceZáklady korelační analýzy
Základy koelačí aalýzy Doposud jsme se z hlediska biostatistiky zabývali hodoceím spojitých a diskétích áhodých veliči v jedé ebo více odlišitelých expeimetálích skupiách. Tato kapitola představuje úvod
VíceÚloha II.S... odhadnutelná
Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí
VíceZákladní požadavky a pravidla měření
Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu
VíceSoustava 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:
Více8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDLENÍ PRAVDPODOBNOSTI
8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDLENÍ PRAVDPODOBNOSTI a ke tudiu kapitoly: 30 iut Cíl: Po protudováí tohoto odtavce budete ut: charakterizovat další typy pojitých rozdleí:, Studetovo, Ficher- Sedocorovo - - Výklad:
VíceVYSOCE 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,
VíceZÁKLADY 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,
VíceOdhady 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
VícePravděpodobnostní 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
Více8.2.1 Aritmetická posloupnost I
8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu
Vícezákladním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n
Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr
VíceMetody 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
VíceSTATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson
STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,
VícePetr Šedivý Šedivá matematika
LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími
VíceV. Normální rozdělení
V. Normálí rozděleí 1. Náhodá veličia X má ormovaé ormálí rozděleí N(0; 1). Určete: a) P (X < 1, 5); P (X > 0, 3); P ( 1, 135 < x ); P (X < 3X + ). c) číslo ε takové, že P ( X < ε) = 0,
VícePřednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných
Předáška VIII. Testováí hypotéz o kvatitativích proměých Úvodí pozámky Testy o parametrech rozděleí Testy o parametrech rozděleí Permutačí testy Opakováí hypotézy Co jsou to hypotézy a jak je staovujeme?
VíceSměrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec
Směrice /0 Statitické vyhodocováí dat, verze 3 Verze 3 e hodá ůvodí Směricí /0 verze, za čl..3 e vlože ový odtavec. Statitické metody ro zkoušeí zůobiloti Statitická aalýza oužívaá ro aalýzu výledků zkoušky
VícePravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí
VíceAsynchronní 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
VícePříklady z přednášek
Příklady z předášek. Normálí rozložeí a rozložeí z ěj odvozeá.7. Příklad: Výledky u přijímacích zkoušek a jitou VŠ jou ormálě rozložey parametry µ 550 bodů, σ 00 bodů. S jakou pravděpodobotí bude mít áhodě
VíceNEPARAMETRICKÉ 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
VíceParametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti
1 Základí statistické zpracováí dat 1.1 Základí pojmy Populace (základí soubor) je soubor objektů (statistických jedotek), který je vymeze jejich výčtem ebo charakterizací jejich vlastostí, může být proto
Více} 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 }
Více8.2.1 Aritmetická posloupnost
8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž
VíceUniverzita Karlova Přírodovědecká fakulta Katedra analytické chemie
Uivezit ov Příodovědecká fkut ted ytické chemie Sttitické vyhodoceí výedků Picip: Výedky opkových zkoušek, kteé jou ztížey áhodými chybmi, mjí učité ozděeí (ditibuci). Rozděeím e zde ozumí záviot pvděpodoboti
Víceveličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou
1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i
Více17. Statistické hypotézy parametrické testy
7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé
Více10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR
Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo
Více8. Analýza rozptylu.
8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,
Vícen=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0
Nekoečé řady, geometrická řada, součet ekoečé řady Defiice Výraz a 0 a a a, kde {a i } i0 je libovolá posloupost reálých čísel, azveme ekoečou řadou Číslo se azývá -tý částečý součet Defiice Nekoečá řada
Víceje konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n
8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Pedagogická pozámka: Tuto a tři ásledující hodiy je možé probrat za dvě vyučovací hodiy. V této hodiě je možé vyechat dokazováí limit v příkladu 3. Opakováí
Více12. Regrese Teoretické základy
Regese Jedím z hlavích úolů matematicé statistiy je hledáí a studium závislostí mezi dvěma či více oměými Závisle oměá se zavidla ozačuje Y a ezávisle oměé X,, X i,i Závislosti mezi Y a suiou oměých X
VícePevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.
evost a životost - Hr III EVNOT a ŽIVOTNOT Hr III Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý zbyek.hrby@fs.cvt.cz evost a životost - Hr III tatistické metody vyhodocováí dat evost a životost - Hr III 3 tatistické
VíceL 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.
VíceNáhodný výběr, statistiky a bodový odhad
Lekce Náhodý výběr, statistiky a bodový odhad Parametr rozděleí pravděpodobosti je ezámá kostata, jejíž přímé určeí eí možé. Nástrojem pro odhad ezámých parametrů je áhodý výběr a jeho charakteristiky
VícePŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR
PŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR Ze serveru www.czso.cz jsme sledovali sklizeň obilovi v ČR. Sklizeň z ěkolika posledích let jsme vložili do tabulky 10.10. V kapitole 7. Idexy
VíceElektrotechnické materiály a výrobní procesy Příklady z části Materiály v elektrotechnice
Útav elektotechologie FEKT VT v Bě Akademický ok 004/005 Bakalářký tudijí ogam,. očík Elektotechické mateiály a výobí ocey Příklady z čáti Mateiály v elektotechice A. Vybaé kotaty c,998.0 8 m. - ychlot
VíceChyby měření: 1. hrubé chyby - nepozornost, omyl, únava pozorovatele... - významně převyšuje rozptyl náhodné chyby 2. systematické chyby - chybné
CHYBY MĚŘENÍ Opakovaé měřeí téže fyzkáí večy evede vždy k přesě stejým výsedkům. Této skutečost bychom se evyhu, kdybychom měřeí provádě s ejvětší důkadostí a precsostí aopak, čím ctvější a přesější jsou
Více4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů
4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž
Více8.2.7 Vzorce pro geometrickou posloupnost
7 Vzoce po geometicou poloupot Předpoldy: 0, 0 Př : Po geometicou poloupot pltí ; q Uči čle, iž by učovl Mohli bychom pomocí vzoce po -tý čle učit čle p pomocí tejého vzoce učit i Teto potup je ložitější
VícePřednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti
Předáška VI. Itervalové odhady Motivace Směrodatá odchylka a směrodatá chyba Cetrálí limití věta Itervaly spolehlivosti Opakováí estraé a MLE Jaký je pricip estraých odhadů? Jaký je pricip odhadů metodou
VíceOdhady 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
VícePředmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA ČTVRTÝ Mgr. Tomáš MAŇÁK 25. srpen 2013 Název zpracovaného celku: STATISTIKA ZÁKLADNÍ POJMY
Předmět: Ročík: Vytvořl: Datum: MATEMATIKA ČTVRTÝ Mg Tomáš MAŇÁK 5 pe 03 Název zpacovaého celku: STATISTIKA ZÁKLADNÍ POJMY STATISTIKA ZÁKLADNÍ POJMY Stattka e věda o metodách běu (pozoováí, měřeí, vážeí,
Více9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304
935 Koelace Předpoklad: 9304 Zatím jsme se zabýval vžd pouze jedím zakem, ve statstckém výzkumu jsme však u každého jedotlvce (statstcké jedotk) sledoval zaků více Učtě spolu ěkteé zak souvsí (apříklad
Více14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů
4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž
VíceTestování 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
Více0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)
. Příklad Při průzkumu trhu projevilo 63 z dotázaých zákazíků zájem o iovovaý výrobek, který má být uvede a trh se zákazíky. Odvoďte a odhaděte proceto a počet zájemců v populaci s 95% spolehlivostí. Následě
Více1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI
1. Měřeí ve fyzice, soustava jedotek SI Fyzika je vědí obor, který zkoumá zákoitosti přírodích jevů. Pozámka: Získáváí pozatků ve fyzice: 1. pozorováí - sledováí určitého jevu v jeho přirozeých podmíkách,
VíceZá k l a d y k v a n t i t a t i v n í g e n e t i k y
Virtuálí vět geetiky 1 Základy kvatitativí geetiky Zá k l a d y k v a t i t a t i v í g e e t i k y Doud byly základí geetické procey (přeo geetické iformace) ledováy a zacích a vlatotech dikrétími hodotami
VícePřednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat
DŽ ředášky část 7 tatistické metody vyhodocováí dat Mila Růžička mechaika.fs.cvt.cz mila.rzicka@fs.cvt.cz DŽ tatistické metody vyhodocováí dat Jak velké rozptyly lze očekávat mezi dosažeými pevostmi ebo
Více1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:
1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí
VíceP2: Statistické zpracování dat
P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu
Vícevají statistické metody v biomedicíně
Statistika v biomedicísk ském m výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Proč se používaj vají statistické metody v biomedicíě Biomedicísk
Více14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou
4. Testováí statistických hypotéz Úvod Při práci s daty se mohdy spokojujeme s itervalovým či bodovým odhadem parametrů populace. V mohých případech se však uchylujeme k jiému postupu, většiou jde o případy,
Vícevají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví
Statistika v biomedicísk ském výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Literatura Edice Biomedicísk ská statistika vydáva vaá a Uiverzitě
VíceKomplexní čísla. Definice komplexních čísel
Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují
VícePravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 3. ÚKOL JB TEST 3. Úkol zadáí pro statistické testy U každého z ásledujících testů uveďte ázev (včetě autora), předpoklady použití, ulovou
VíceSP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák
Koelčí lýz Přpomeutí pojmů áhodá poměá áhodý vekto áhodý vekto m Náhodý výbě: po áhodou poměou : po áhodý vekto : po áhodý vekto : m m Přpomeutí pojmů - kovce Kovce áhodých poměých kovčí koefcet popsuje
Více