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

Podobné dokumenty
ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

V. Normální rozdělení

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

Intervalové odhady parametrů

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

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

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

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

Odhad parametrů normálního rozdělení a testy hypotéz o těchto parametrech * Věty o výběru z normálního rozdělení

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

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

NEPARAMETRICKÉ METODY

Test hypotézy o parametru π alternativního rozdělení příklad

17. Statistické hypotézy parametrické testy

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

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

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

12. N á h o d n ý v ý b ě r

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Kvantily. Problems on statistics.nb 1

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Přednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

vají statistické metody v biomedicíně

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

7. Odhady populačních průměrů a ostatních parametrů populace

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

7. cvičení 4ST201-řešení

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

Zhodnocení přesnosti měření

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

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

Teorie chyb a vyrovnávací počet. Obsah:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Co je to statistika? Statistické hodnocení výsledků zkoušek. Úvod statistické myšlení. Úvod statistické myšlení. Popisná statistika

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

Interval spolehlivosti pro podíl

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Úloha II.S... odhadnutelná

1. JEV JISTÝ a. je jev, který nikdy nenastane b. je jev, jehož pravděpodobnost = ½ c. je jev, jehož pravděpodobnost = 0 d.

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

VY_52_INOVACE_J 05 01

Testování statistických hypotéz

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

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

8. Analýza rozptylu.

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Národní informační středisko pro podporu kvality

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

8.2.1 Aritmetická posloupnost

1. Základy počtu pravděpodobnosti:

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Pravděpodobnost vs. statistika. Data. Teorie pravděpodobnosti pracuje s jednou nebo více teoretickými náhodnými

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Statistika pro metrologii

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Pravděpodobnostní modely

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta B)

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Kapitola 6. : Neparametrické testy o mediánech

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

8.2.7 Geometrická posloupnost

Mod(x) = 2, Med(x) = = 2

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

Úvod do korelační a regresní analýzy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

( )! ( ) ( ) ( ) = ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Transkript:

. 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 odvoďte a odhaděte 95% jedostraý iterval spolehlivosti omezeý shora. p( p) p( p) P p u / p u / ; u,975,96,63,937,63,937 P,63,96,63,96,95 P,48,78,95 V Ecelu -> u / p( p) (,5;,63,937 ; ) =,5 p( p) P p u ; u,95,645,63,937 P,63,645,95 P,76,95 V Ecelu -> u = fukce CONFIDENCE.NORM(α; p( p) ; ); tj. CONFIDENCE.NORM p( p) = fukce CONFIDENCE.NORM(α; p( p) ; ); tj. CONFIDENCE.NORM (,;,63,937 ; ) =,3. Příklad Na základě zazameaých výšek 5 áhodě vybraých studetů VŠE určete 95% iterval spolehlivosti pro středí hodotu výšky všech studetů VŠE, přičemž předpokládejte ormálí rozděleí výšky studetů: 73, 8, 65, 59, 85, 75, 73, 65, 67, 69, 7, 7, 7, 75, 78. Průměr -> fukce PRŮMĚR() = 7,67 Výběrová směrodatá odchylky -> fukce SMODCH.VÝBĚR.S() = 6,53 = 5 t,975 (4) =,45

s s P t / t / 6,53 6,53 P 7,67,45 7,67,45,95 5 5 P(68,5 75, 8),95 s V Ecelu -> t / = fukce CONFIDENCE.T(α; s ; ); tj. CONFIDENCE.T(,5; 6,53; 5) = 3,6 3. Příklad Potřebujeme odhadout podíl elektrických spotřebičů, u kterých došlo během 5 let po prodeji k ějaké závadě. Kolik miimálě zákazíků, kteří si teto spotřebič koupilo, musíme kotaktovat, aby chyba odhadu epřesáhla 5 procetích bodů při spolehlivosti 95 %? p( p) u /,5; u,975,96;?; p( p) ma? ( p p ) p,96,5 p p,5;? ( p) ; při p =,5 je fukce p(-p) maimálí p potom:,5,5,96,5,96,5,5,5 768 4. Příklad Pracovíci dopravího podiku předpokládají, že průměrá rychlost autobusové liky č. 35 MHD v cetru města v dopraví špičce je 8 km/hod. Bylo provedeo 3 měřeí a byla zazameáa průměrá rychlost 7,6 km/hod a směrodatá odchylka,. Testujte a 5% hladiě výzamosti hypotézu, že autobus jezdí meší rychlostí, ež s jakou předpokládají pracovíci DP. H : 8 H : 8 7,6 8 3,856 ( ) s, t t ; (3),697,697 W t t t W t,5,5 tw H zamítám, H přijímám a 5% hladiě výzamosti

5. Příklad Porodí váha dítěte v ČR má přibližě ormálí rozděleí se středí hodotou 3 3 g a směrodatou odchylkou 476 g. Testujte a 5% hladiě výzamosti tvrzeí, že děti z určité oblasti ČR mají meší ež obvyklou porodí váhu, jestliže je při áhodém výběru zvážeo 4 dětí a jejich průměrá váha je 3 g. H : 33 H : 33 3 33 4 3,853 N (;) 476 W u u W ;,645,645,5,5 W H zamítám, H přijímám a 5% hladiě výzamosti 6. Příklad Na základě údajů ze. příkladu otestujte hypotézu, že středí výška studetů VŠE je: větší ež 7 cm, ebo je meší ež 75 cm a to a 5% a % hladiě výzamosti. Předpokládejte ejprve, že z předchozích měřeí víme, že směrodatá odchylka je 8 cm, poté předpokládejte, že ji ezáme. H : 7 H : 7 7,67 7 8 W u u W záme 5,87 N(;) ;,645,645,95,5 W H ezamítám, H epřijímám a 5% hladiě výzamosti ;,36,36 W u u W,99, W H ezamít H : 75 H : 75 ám, H epřijímám a % hladiě výzamosti 7,67 75 8 W u u W záme 5,63 N(;) ;,645,645,5,5 W H ezamítám, H epřijímám a 5% hladiě výzamosti ;,36,36 W u u W,, W H ezamí tám, H epřijímám a % hladiě výzamosti

H : 7 H : 7 7,67 7 s 6,53 ezáme t 5,988 t(4) ; (4),76,76,95,5 W H ezamítám, H epřijímám a 5% hladiě výzamosti W t t t W t ; (4),64,64 W t t t W t W H : 75 H : 75,99, H ezamítám, H epřijímám a % hladiě výzamosti 7,67 75 s 6,53 ezáme t 5,976 t(4) ; (4),76,76,5,5 W H zamítám, H přijímám a 5% hladiě výzamosti W t t t W t ; (4),64,64 W t t t W t,, W H ezamítám, H epřijímám a % hladiě výzamosti 7. Příklad Náhodě jsme vybrali 55 arozeých děti, z ichž 54,84% byli chlapci. Proveďte statistický test a % hladiě výzamosti, že arozeí chlapci tvořily 5% všech arozeých děti a to vůči oboustraé alterativí hypotéze. H :,5 H :,5 p,5484,5,5 N (;) ( ),5,5 55 /;,995,576,5,576 W u u W W H ezamítám, H epřijímám a % hladiě výzamosti 8. Příklad Iovace výrobku se uskutečí je tehdy, lze-li očekávat více ež 5% zájem v populaci. Při průzkumu trhu projevilo zájem o iovace 65 z 35 dotázaých zákazíků. Podpoří výsledky průzkumu iovaci výrobku a 5% a % hladiě výzamosti?

H :,5 H :,5 p,86,5,87 N(;) ( ),5,85 35 W u u W ;,645,645,95,5 W H zamítám, H přijímám a 5% hladiě výzamosti ;,36,36 W u u W,99, W H ezamítám, H epřijímám a % hladiě výzamosti 9. Příklad Následují údaje o deseti áhodě vybraých studetech z mých loňských cvičeí a bodové hodoty. a. testu. Předpokládejte ormálí rozděleí základího souboru. Získali studeti stejé možství bodů v prvím i ve druhém testu ebo získali více bodů v prvím testu? Hladia výzamosti je 5% Studet.. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9... test 5 9 5 7 4 4 3. test 6 9 5 8 4 9 3 Studet.. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9... test = i 5 9 5 7 4 4 3. test = i 6 9 5 8 4 9 3 Rozdíl = d i 9 4-6 -4-7 d PRŮMĚR()=, s SMODCH.VÝBĚR.S()=4,59 d H : H : d, t,87 t( ) s 4,59 d ; (9),833,833 W t t t W t,95,5 tw H ezamítám, H epřijímám a 5% hladiě výzamosti