Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Podobné dokumenty
Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Diskrétní náhodná veličina. November 12, 2008

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

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

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

NÁHODNÁ VELIČINA. 3. cvičení

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

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

Základy teorie pravděpodobnosti

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

KGG/STG Statistika pro geografy

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

Téma 22. Ondřej Nývlt

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost

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

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Charakterizace rozdělení

Cvičení ze statistiky - 5. Filip Děchtěrenko

Chyby měření 210DPSM

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

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.

Tomáš Karel LS 2012/2013

ÚVOD. Rozdělení slouží: K přesnému popisu pravděpodobnostního chování NV Střední hodnota, rozptyl, korelace atd.

6.1 Normální (Gaussovo) rozdělení

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

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY NÁH. POKUSŮ? Martina Litschmannová

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

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

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

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

10. N á h o d n ý v e k t o r

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

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

III. Úplná pravděpodobnost. Nezávislé pokusy se dvěma výsledky. Úplná pravděpodobnost Nezávislé pokusy se dvěma výsledky Náhodná veličina

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

MATEMATICKÁ STATISTIKA

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

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

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

1 Pravděpodobnostní prostor

Pravdepodobnosť. Rozdelenia pravdepodobnosti

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA aneb Krátký průvodce skripty [1] a [2]

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY

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

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

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

Počet pravděpodobnosti

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

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

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

4EK211 Základy ekonometrie

Me neˇ nezˇ minimum ze statistiky Michaela S ˇ edova KPMS MFF UK Principy medicı ny zalozˇene na du kazech a za klady veˇdecke prˇı pravy 1 / 33

Tomáš Karel LS 2012/2013

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

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

8. Normální rozdělení

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

Pravděpodobnost a statistika

Univerzita Palackého v Olomouci

4. cvičení 4ST201. Pravděpodobnost. Obsah: Pravděpodobnost Náhodná veličina. Co je třeba znát z přednášek

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ

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

ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

Cvičení 5. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

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

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

Náhodné vektory a matice

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

Pravděpodobnost, náhodná proměnná. Statistické metody a zpracování dat. III. Pravděpodobnost, teoretická rozdělení. Pravděpodobnost, náhodná proměnná

Tomáš Karel LS 2013/2014

Náhodné chyby přímých měření

Jevy a náhodná veličina

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

, 1. skupina (16:15-17:45) Jméno: se. Postup je třeba odůvodnit (okomentovat) nebo uvést výpočet. Výsledek bez uvedení jakéhokoliv

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně

Náhodný vektor a jeho charakteristiky

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Statistika II. Jiří Neubauer

Pravděpodobnost a matematická statistika

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

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

Transkript:

http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky.

Základy zpracování dat chemometrie, statistika

Doporučenáliteratura PytelaO., Chemometriepro organické chemiky (prodejna skript) HendlJ., Přehled statistických metod zpracování dat, Portál, Praha 2004 Otyepka, Banáš(web: fch.upol.cz - skripta)

Pravděpodobnost elementární základy

Náhodnéjevy náhodný jev je výsledek náhodného pokusu náhodný pokus různé možné výsledky nelze určit, který v daném pokusu získáme pokusy lze opakovat a jednotlivá opakování se neovlivňují

Náhodnéjevy všechny možné výsledky = prostor náhodných výsledků př. mince orel, panna množina výsledků = náhodný jev náhodný jev jeden výsledek = elementární jev př. kostka sudá náhodný jev; padnutí dvou ok elementární jev jev jistý = všechny možné výsledky náhodného pokusu jev nemožný sjednocení jevů (padne 2 nebo 3) současný výskyt (padne sudá a 2) vylučující-se jevy, disjunktní jevy A B A B A B = prázdná

Pravděpodobnost tzv. statistická definice pravděpodobnost náh. jevu Aje číslo P(A) ~ relativní četnost jevu A lim n P P P P ( A) m A n ( Ω) ( ) = 1 = = P 0,1 0 ( A) ( A) = 1 P( A)

Náhodnáproměnná výsledku náh. pokusu přiřadíme číslo náh. proměnná prostor náhodných výsledků reálná čísla náhodná proměnná

Rozdělenínáhodnéproměnné pravděpodobnost, se kterou náhodná proměnná nabývá danou hodnotu (nebo interval) pravděpodobnostní rozdělení (rozdělení) náhodné proměnné náhodná proměnná diskrétní (házení kostkou, ruleta...) spojitá (měření délek, apod.)

př. rozdělení kostka diskrétní rozdělení x i 1 2 3 4 5 6 p i 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 náh. proměnná se řídí daným zákonem rozdělení

Distribučnífunkce F(x), nejúplnější popis pravd. chování náh. proměnné X F ( x) lim x F 0,1 F( x) = 0 lim F( x) = 1 x ( x) = P( X x), x (, ) neklesající, nemusí být spojitá

Distribučnífunkce diskrétní spojité

Hustotapravděpodobnosti má-li F(x), pro všechna x derivaci, pak derivace df(x)/dx je hustota pravděpodobnosti f(x) někdy se nazývá frekvenční funkce rozdělení s hustotou jsou vždy spojitá! F x ( x) = f ( x) dx

Hustotapravděpodobnosti Distribuční funkce Hustota pravděpodobnosti frekvenční funkce

Kvantil Q = F 1 kvantilová funkce x0.25 x 0. 75 x 0.5 medián horní kvartil dolní kvartil

Normálnírozdělení též Gaussovo rozdělení N f ( 2 µ, σ ) ( x) 1 = e σ 2π ( x µ ) 2σ 2 2 X ~ N ( 2 µ, σ )

Normálnírozdělení

Normálnírozdělenía EXCEL cvičení EXCEL pomocí EXCELuvytvořte graf frekvenční a distribuční funkce normálního rozdělení, sledujte chování na zvolených parametrech µa σ 2 nápověda: funkce statistické, NORMDIST jaký je rozdíl mezi NORMDIST a NORMSDIST? nalezněte v EXCELU příslušné kvantilové funkce. 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0-10 -8-6 -4-2 0 2 4 6 8 10

Obecnéa centrálnímomenty střední hodnota = 1. ob. moment E µ ( X ) xdf ( x) = xf ( x) k var µ k = = x E ( X ) k ( X ) = E( X E( X )) = E ( X E( X )) k 2 dx N E ( 2 µ, σ ) ( x) var = µ ( ) 2 x = σ

Důležitévlastnosti

Výběrovérozdělenístř. hod. výběr 1 x = 2 N µ, σ n populace náhodný výběr výběr 2

Centrálnílimitníteorém významné postavení norm. rozdělení

Normování ( 2 µ, σ ) N( 0, ) N 1 X µ z = σ

Výběrové rozdělení stř. hod. neznáme σ E ( X ) s E ( X ) µ = E s ( X ) / µ ~ t n ( v = n 1) Studentovo rozdělení Student = W. S. Gosset (sládek u Guinesse) populace náhodný výběr výběr 2

Výběrovérozdělenírozptylu chí-kvadrát 2 χ EXCEL = CHIDIST, CHIINV Poměr rozptylů F-rozdělení (Fisherovo) EXCEL = FDIST, FINV

Kovariance, korelace kovariance korelace