VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

Podobné dokumenty
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

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

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

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

1 3VYSOK KOLA EKONOMICK 0 9 V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravd їpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE. k bakalářské zkoušce

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testy hypotéz

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA


PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

V. Normální rozdělení

SP NV Normalita-vlastnosti

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

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.


14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Geometrické modelování. Diferenciáln

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Téma 6: Indexy a diference

Parciální diferenciální rovnice. Dirichletova úloha pro Laplaceovu (Poissonovu) rovnici Rovnice vedení tepla

8. Analýza rozptylu.

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Modely časových řad I.

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

1.6. Srovnání empirických a teoretických parametrů (4.-5.předn.)

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Statistická rozdělení

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


Testujeme hypotézu: proti alternativě. Jednoduché třídění:


8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika






Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Základy teorie chyb a zpracování fyzikálních měření Jiří Novák


Interval spolehlivosti pro podíl

Lineární a adaptivní zpracování dat. 12. Adaptivní filtrace a predikce III.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

A. Rozdělení ČŘ podle časového hlediska rozhodného pro zjišťování údajů:

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Lineární a adaptivní zpracování dat. 11. Adaptivní filtrace a predikce II.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n


3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

8. cvičení 4ST201. Obsah: Neparametrické testy. Chí-kvadrát test dobréshody Kontingenční tabulky Analýza rozptylu (ANOVA) Neparametrické testy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

12. N á h o d n ý v ý b ě r

,6 32, ,6 29,7 29,2 35,9 32,6 34,7 35,3

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA


IV. MKP vynucené kmitání

5 DISKRÉTNÍ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování tohoto odstavce budete umět:

Intervalové odhady parametrů

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

vají statistické metody v biomedicíně


Dva případy chybného rozhodnutí při testování: a) Testační statistika padne mimo obor přijetí nulové H hypotézy O, tj.

0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

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

8. cvičení 4ST201-řešení

Měření závislostí. Statistická závislost číselných znaků

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.


Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.


PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

Pro orientaci v této problematice jsme se seznámili s nkolika novými pojmy:

STATISTICKÝ ODHAD A TESTOVÁNÍ PRŮKAZNOSTI EKONOMETRICKÉHO MODELU Výběrové metody Výhody a nevýhody Využití při statistické indukci Rozsah výběru


Směrnice 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

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



Národní informační středisko pro podporu kvality

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

Transkript:

VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULA INFORMAIKY A AIIKY Kaedra sas a ravděodobos AIIKA VZORCE RO 4 a 4 verze 8 osledí aualzace:. 9. 8 K 8

osá sasa,,...,... ( ( (,, z +, ( z ( z + ( z+, z H H H G... R ma m s s ( ( ( s s s ( s s ( + + s s s + ( s s s s s v

ravděodobos oče ravděodobos A ( m ( A ( A (A B m((a, (B (A B (A + (B (A B (A B (A (B (A B (A + (B Náhodé velč ( (X F( (X ( ( X ( F( F( E X ( ( D( X E( X E( X ( ( f ( F( f ( d F( (X f ( d ( < X f ( d F( F(, < < F ( E( X f ( d F ( D ( X f ( d f ( d DX ( ravděodobosí rozděleí Aleraví rozděleí A( ( (,, E(X D( X ( Bomcé rozděleí B(, ( ( ( ( ( E X D X ossoovo rozděleí o( ( E(X e!,,,...,, N,,,..., >, D(X

ravděodobos Hergeomercé rozděleí Hg(M, N, M N M (, ma (,M N +,..., m(m,, < N, M < N N E( X M M M N D( X N N N N Normovaé ormálí rozděleí N(, U X - u E(U D(U ( u ( u u u Normálí rozděleí N(µ, -, - µ, > E(X D(X u F( ( u + u X ( X ( u U u ( u ( u Chí-vadrá rozděleí (, N Rozděleí (udeovo ( -, N (ν -(ν F rozděleí (Fsherovo edecorovo F(,,, N F (, F (, 3

Maemacá sasa ( X X Bodové a ervalové odhad aramerů (eorecé erval solehlvos sředí hodoa ˆ X N NX ormálí rozděleí a zámý X u / X + u / X u, X + u b ezámý X / X + / ~ ( X, X + obecé rozděleí, ezámý, velý výběr ( > 3 X u / E( X X + u / X u E( X, E( X X + u rozl (ormálí rozděleí ˆ aramer aleravího rozděleí (odhad relaví čeos záladího souboru ˆ N N ( ( u / + u / ( ( u + u 4

esováí sascých hoéz ředí hodoa ormálího rozděleí maemacá sasa H H esové rérum Krcý obor > < zámý U X U ~ N(, ezámý X ředí hodoa, obecé rozděleí, velý výběr ~ ( W {u; u u-} W {u; u -u-} W {u; u u-/} W {; -} W {; --} W {; -/} H H esové rérum Krcý obor E(X E(X > E(X < E(X ezámý ( > 3 U X U N(, aramer aleravího rozděleí (velé výběr W {u; u u-} W {u; u -u-} W {u; u u-/} H H esové rérum Krcý obor > W {u; u u-} U U N(, < ( W {u; u -u-} W {u; u u-/} Rovos sředích hodo dvou rozděleí velé ezávslé výběr H H esové rérum Krcý obor E(X E(X a ezámé E(X E(X X X E(X > E(X E(X < E(X E(X E(X U + závslé výběr z ormálího rozděleí (árový -es U N(, W {u; u u-} W {u; u -u-} W {u; u u-/} H H esové rérum Krcý obor > < Chí-vadrá es dobré shod D D ~ ( D X X,,,..., W {; -} W {; --} W {; -/} H a H esové rérum Krcý obor H:,,, H: o H G (,, G ( W {g; g -} 5 5

Aalýza závslosí Kogečí abula (r s r s r s + + + + 5 H H esové rérum Krcý obor za o H ( + + / sou r s W {g; g -} G G ((r (s ezávslé + + / C G G V G+ m (, m m (r, s abula ( G + + + + Aalýza rozlu (.m +.ν (. m (..m H H esové rérum Krcý obor... o H W {F; F F-α} Regrese a orelace regresí říma + +, Y b + b, ˆ ˆ + ˆ ( (. m. F v. mmum ( s ˆ. s b s ( ( ˆ b ˆ Jé regresí fuce, F ~ F(, Y b + b + b, ˆ ˆ + ˆ + ˆ Y b + b + b +... + b, ˆ ˆ + ˆ + ˆ +... + ˆ 6

( ( ˆ ( ˆ ˆ R + R R sr R I sr ADJ ADJ ( I R I R s aalýza závslosí R es hoéz o regresím arameru H H esové rérum Krcý obor ˆ ~ ( s ˆ W {; -/} es o modelu + H H esové rérum Krcý obor c... o H F R F ~ F(, W {F; F F-} orelačí oefce r ( ( ( ( r s ss H H esové rérum Krcý obor ρxy ρxy r r W {; -/} ~ ( 7

Časové řad + + 3 + + +... + + + + + 3 + d + d +... + d d + d +... + d 3... Deomozce časové řad + C + + C Modelováí redu redové fuce + ˆ ˆ ˆ + + + ˆ ˆ + ˆ + ˆ ( ˆ ME Klouzavé růměr m +...... ˆ + + + + + + + + m m ˆ ( + + +... + + + + +... + + + + m Modelováí sezóos Regresí meoda s umělým roměým (leárí red, sezóos dél 4 + + ε + + D + D + 3 D 3 + 4 D 4 + * * + * + * D + * D + 3 * D 3 + * * * ˆ + ˆ ˆ + 3 s ˆ ˆ ˆ ˆ sˆ,,, 3 ˆ 4 4 4 ˆ s ˆ s ˆ ˆ ˆ + s ˆ * 8

Ideí aalýza Idvduálí de edoduché Q IQ I I I I Q IQ Q Q Q Q I/ I I I... I I / I / / 3/ / / Idvduálí de složeé I. IΣ I I ΣQ Q IQ. Q Q Q Q Q IQ Q Q Q Q Q Q I Q Q Q ouhré de.. ( I L I Q I Q I I. I ( F ( L ( I. I. Q ( L I Q I I I ( F ( L ( Q ( I Q I I Q Q ( I I I 9