PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Podobné dokumenty
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

VŠB-TU OSTRAVA, FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A INFORMATIKY, KATEDRA APLIKOVANÉ MATEMATIKY. Statistika. Vzorce a tabulky

S1P Příklady 02. Náhodná proměnná (veličina) Mějme krabičku o rozměrech 1 x 2 x 3 cm. Na stranách jsou obrázky: :

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY NÁH. POKUSŮ? Martina Litschmannová

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

p(x) = P (X = x), x R,

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

NÁHODNÁ VELIČINA. 3. cvičení

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost

Charakterizace rozdělení

Téma 22. Ondřej Nývlt

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Mgr. Rudolf Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký Dr.Sc.

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita Provozně ekonomická fakulta. Výpočet charakteristik ze tříděných údajů Statistika I. protokol č.

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Základy teorie pravděpodobnosti

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika I)

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

Přednáška. Diskrétní náhodná proměnná. Charakteristiky DNP. Základní rozdělení DNP

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet?

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Základy teorie odhadu parametrů bodový odhad

Chyby měření 210DPSM

a způsoby jejího popisu Ing. Michael Rost, Ph.D.

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

n = 2 Sdružená distribuční funkce (joint d.f.) n. vektoru F (x, y) = P (X x, Y y)

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 7

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce

prof. RNDr. Roman Kotecký DrSc., Dr. Rudolf Blažek, PhD Pravděpodobnost a statistika Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

Alternativní rozdělení. Alternativní rozdělení. Binomické rozdělení. Binomické rozdělení

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Pravděpodobnost a statistika

Střední hodnota a rozptyl náhodné. kvantilu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Náhodný vektor a jeho charakteristiky

Metodologie pro ISK II

Jevy a náhodná veličina

2. Je dáno jevové pole (Ω;A) a na něm nezáporná normovaná funkce. Definujte distrubuční funkci náhodného vektoru.

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Rovnoměrné rozdělení

Minikurz aplikované statistiky. Minikurz aplikované statistiky p.1

1 Rozptyl a kovariance

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

populace soubor jednotek, o jejichž vlastnostech bychom chtěli vypovídat letní semestr Definice subjektech.

Zápočtová práce STATISTIKA I

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

3. Mocninné a Taylorovy řady

0.1 Funkce a její vlastnosti

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

8 Střední hodnota a rozptyl

Matematika (KMI/PMATE)

NÁHODNÝ VEKTOR. 4. cvičení

Charakteristika datového souboru

0.1 Úvod do matematické analýzy

Normální (Gaussovo) rozdělení

naopak více variant odpovědí, bude otázka hodnocena jako nesprávně zodpovězená.

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B.

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Matematika I (KMI/PMATE)

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

z Matematické statistiky 1 1 Konvergence posloupnosti náhodných veličin

Limita posloupnosti, limita funkce, spojitost. May 26, 2018

Zápočtová písemka z Matematiky III (BA04) skupina A

Náhodná veličina. Michal Fusek. 10. přednáška z ESMAT. Ústav matematiky FEKT VUT, Michal Fusek

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná Vybraná spojitá rozdělení

Diskrétní náhodná veličina. November 12, 2008

Pojmy z kombinatoriky, pravděpodobnosti, znalosti z kapitoly náhodná veličina, znalost parciálních derivací, dvojného integrálu.

Transkript:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Číselné charateristiy náhodných proměnných Charateristiy náhodných proměnných dělíme nejčastěji na charateristiy polohy a variability. Mezi charateristiy polohy se nejčastěji řadí: střední hodnota, medián, modus. Mezi charateristiy variability se nejčastěji řadí: rozptyl, směrodatná odchyla, průměrné odchyla. Další používané charateristiy: šimost, špičatost.

Číselné charateristiy NP střední hodnota Střední hodnota náhodné veličiny X je reálné číslo E(X) Poud známe distribuční funci, pa Pro disrétní NP: Pro spojitou NP: E( X ) poud příslušná řada, resp. integrál, absolutně onverguje. Poud řada (integrál) diverguje nebo neexistuje, říáme, že střední hodnota neexistuje. X ( ) dp( ) E( X ) x p( x) xz E( X ) x f ( x) dx E( X ) x df( x) Nědy se taé místo označení E( X ) používá EX

Číselné charateristiy NP střední hodnota Poznáma: - střední hodnotu disrétní NP lze uvažovat jao vážený aritmeticý průměr, de pravděpodobnosti p(x) jsou uvažovány jao váhy. - střední hodnotu spojité NP lze uvažovat jao x- složa těžiště plochy ohraničené osou x s hustotou f(x).

Číselné charateristiy NP střední hodnota Vlastnosti střední hodnoty: Nechť X je náhodná proměnná s distribuční funcí F(x). g : R R borelovsá funce, Y g(x ) funce náhodné proměnné s distribuční funcí H(y). Pa E( Y) g( x) df( x) pro disrétní NP: pro spojitou NP: E( Y ) g( x) p( x) xz E( Y ) g( x) f ( x) dx

Číselné charateristiy NP střední hodnota Vlastnosti střední hodnoty: Nechť a, b R, X, X 1,, jsou náhodné proměnné. Pa 1) E( a) a 2) nechť P( X a) 1, pa 3) nechť P( X 0) 1, pa E( X ) 0 4) existuje-li E( X ), pa 5) existuje-li E( X ), pae( X 6) E n i1 n X i EX i1 i X n E( X ) a E( a bx) a be( X ) E( X )) 0

Číselné charateristiy NP medián Nechť p (0, 1). p vantil náhodné proměnné je reálné číslo: x p inf x Z, F( x) p Poud p = 0.5, p vantil se nazývá medián a značí se x ~ 0,5 x Poud p = 0.25, (resp.0.75), p-vantil se nazývá dolní vartil (horní vartil) Poud p = 0.1,,0.9, p-vantil se nazývá decily Poud p = 0.01,,0.09, p-vantil se nazývá percentily Rozdíl: x se nazývá vartilová odchyla 0,75 x0,25 Poznáma Poud je distribuční funce definovaná: F( x) P( X x), pa p-vantil se definuje: minx Z, F( x) p F 1 ( p) x p

Číselné charateristiy NP modus Nechť X je náhodná proměnná s distribuční funcí F(x). g : R R borelovsá ryze monotóní funce, Y g(x ) funce náhodné proměnné s distribuční funcí H(y), pa pro vantily náhodné proměnné platí: pro rostoucí funci g : pro lesající funci g : y y g( x p ) p p g( x 1 p ) Modus náhodné veličiny X je reálné číslo xˆ, teré je maximem (suprémem) pravděpodobnostní funce, resp. hustoty pravděpodobnosti. p( xˆ) p( x) f ( xˆ) f ( x)

Disrétní náhodná proměnná - přílad Náhodná proměnná X popisuje počet puntíů při hodu ideální ostou: Ω ={1p,2p,,6p}, X( puntíů)=. Spočtěte: -pravděpodobnostní funci -distribuční funci -střední hodnotu -medián -vartilovou odchylu -modus Pro funci náhodné proměnné Y X -pravděpodobnostní funci -distribuční funci -střední hodnotu -medián 2 spočtěte:

Spojitá náhodná proměnná - přílad Mějme spojitou náhodná proměnnou s hustotou: Spočtěte: -distribuční funci -střední hodnotu -medián -vartilovou odchylu -modus

Číselné charateristiy NP rozptyl Rozptyl náhodné veličiny X rozumíme reálné číslo D(X), další označení: σ 2 (X), σ 2 X, var(x) Vlastnosti rozptylu: Nechť a, b R, X, X 1,, jsou náhodné proměnné. Pa 1) 2) D( X ) 0 D( a) 0 3) nechť D( X ) 0, pa P( X E( X )) 1 2 4) existuje-li E( X ), pa 2 5) existuje-li E( X ), pa 2 6) funce f (a) E( X a) má minimum v a E( X ) D( X ) E ( X E( X X n D( a bx) b 2 2 )) D( X ) 2 X E( ) 2 D( X ) E X

Číselné charateristiy NP rozptyl Směrodatná odchyla náhodné veličiny X je reálné číslo S(X) další označení: σ(x), σ X S( X ) D( X ) Průměrná odchyla náhodné veličiny X je reálné číslo d(x) d ( X ) E X E( X )

Číselné charateristiy NP šimost Šimost náhodné veličiny X s nenulovým rozptylem je reálné číslo A 3 (X) A 3 ( X ) E ( X E( X )) ( X ) 3 Vlastnosti: 1) A ( X ) 0 rozdělení náhodné proměnné X je symetricé - (b) 2) A ( X ) 0 rozdělení náhodné proměnné X je doprava zešimené (c) 3) A ( X ) 0 rozdělení náhodné proměnné X je doleva zešimené (a) 4) A 3 3 3 a bx) A ( X ) a, b R 3 ( 3 3

Číselné charateristiy NP špičatost Špičatost náhodné veličiny X s nenulovým rozptylem je reálné číslo A 4 (X) A 4 ( X ) E ( X E( X )) ( X ) 4 4 nebo Vlastnosti: : 1) A4( a bx) A4 ( X ) a, b R 2) A ( ) 3 ( A ( ) 0 ) pro náhodnou proměnnou s normálním 4 X 4 X rozdělením A E ( X E( X )) ( X ) 4 ( X ) 4 4 3

Číselné charateristiy NP momenty tý obecný moment náhodné proměnné X reálné číslo ( X) E X (X ) tý centrální moment náhodné proměnné X reálné číslo ( X ) E ( X E( X )) (X ) Vlastnosti: : 1) 2) ( bx) b ( X ) ( a bx) b ( X) 3) 4) 5) 6) E( X ) 1( X ) D( X ) 2( X ) A ( X ) A 3 4 ( X ) ( X ) 3 2( X ) ( X ) 3 2 ( X ) 2 2 4

Disrétní náhodná proměnná - přílad Náhodná proměnná X popisuje počet puntíů při hodu ideální ostou: Ω ={1p,2p,,6p}, X(-puntíů)=. Spočtěte: -rozptyl -šimost -špičatost

Spojitá náhodná proměnná - přílad Mějme spojitou náhodná proměnnou s hustotou: Spočtěte: -rozptyl -šimost -špičatost

Disrétní náhodná proměnná - přílad Mějme rabiču o rozměrech 1 x 2 x 3 cm. Na stranách jsou obrázy: : Ω ={strom, houba, yta, slunce, dům, ryba} Pravděpodobnost jednotlivých elementárních jevů odpovídá veliosti plochy. Nechť je nadefinovaná náhodná proměnná X následovně: X(strom)=1, X(houba)=3, X(yta)=-1, X(slunce)=π, X(dům)=10, X(ryba)=7. Spočtěte charateristiy náhodné proměnné.

Spojitá náhodná proměnná - přílad Mějme nadefinovanou následující hustotu pravděpodobnosti: Spočtěte charateristiy náhodné proměnné.

Číselné charateristiy NP nerovnosti Marova nerovnost Nechť P( X 0) 1 a E(X) existuje. Pa 1 P( X E( X )), 0 nebo E( X ) P( X ), 0 Využívá se odhadu P(X), dyž neznáme pravděpodobnost, ale jen E(X) Přílad: 12 x hodíte ideální ostou. Odhadněte pravděpodobnost, že 6 padne alespoň 5x.

Číselné charateristiy NP nerovnosti Čebyševova nerovnost Nechť pro náhodnou proměnnou existují E(X) a D(X). Pa nebo D( X ) P( X E( X ) ), 0 2 1 P( X E( X ) D( X )), 0 2 Využívá se odhadu P(X), dyž neznáme pravděpodobnost, ale jen E(X) a D(X) Přílad: 12 x hodíte ideální ostou. Odhadněte pravděpodobnost, že 6 padne alespoň 5x.