PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Podobné dokumenty
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Základy teorie pravděpodobnosti

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

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

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

NÁHODNÁ VELIČINA. 3. cvičení

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY NÁH. POKUSŮ? Martina Litschmannová

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

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

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

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

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce

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

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

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY

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

Téma 22. Ondřej Nývlt

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

Charakterizace rozdělení

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

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

Diskrétní náhodná veličina. November 12, 2008

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

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

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Číselné charakteristiky

Jevy a náhodná veličina

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

Náhodný vektor a jeho charakteristiky

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

8 Střední hodnota a rozptyl

MATEMATICKÁ STATISTIKA

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Chyby měření 210DPSM

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

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Pravděpodobnost a její vlastnosti

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

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.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

Tomáš Karel LS 2012/2013

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?

Rovnoměrné rozdělení

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

Statistika II. Jiří Neubauer

Mnohorozměrná statistická data

1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

Metodologie pro ISK II

Testování statistických hypotéz

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

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

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

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

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

Základy popisné statistiky

Vzorová písemka č. 1 (rok 2015/2016) - řešení

1 Rozptyl a kovariance

Normální (Gaussovo) rozdělení

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

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

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika

ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

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

Co je to statistika? Úvod statistické myšlení. Základy statistického hodnocení výsledků zkoušek. Petr Misák

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

AKM CVIČENÍ. Opakování maticové algebry. Mějme matice A, B regulární, potom : ( AB) = B A

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Charakteristika datového souboru

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

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

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

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

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

Zápočtová práce STATISTIKA I

Transkript:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Náhodná proměnná Náhodná veličina slouží k popisu výsledku pokusu. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáme. Přesto bychom chtěli tento pokus popsat. K tomu slouží náhodná proměnná (náhodná veličina). Hrajete Člověče, nezlob se a chcete vědět, kdo z vás nejrychleji postupuje. Tedy chceme vědět, co vám bude průměrně padat na kostce. Uděláme víc hodů a z čísel, která padnou uděláme aritmetický průměr. Tento postup lze použít pro kostku: Jak podobnou informaci získáte pro tyto kostky:

Náhodná proměnná Nechť Ω je základní prostor a příslušné jevové pole. Zobrazení X: Ω R se nazývá náhodná proměnná, pokud pro libovolné x R množina, X ( ) x. Označení: Množinu, X ( ) x budeme zkráceně zapisovat {X < x} Množinu, X ( ) x budeme zkráceně zapisovat {X = x} Protože, X ( ) x pro každé x R, lze spočítat pravděpodobnost tohoto náhodného jevu a tím lze definovat funkci F: F( x) P, X ( ) F(x) = P(X < x) Tato funkce se nazývá distribuční funkce náhodné veličiny X. F: R 0, 1. x

Náhodná proměnná Vlastnosti distribuční funkce náhodné proměnné:.

Náhodná proměnná Obor hodnot náhodné proměnné X nazýváme základní soubor a označíme Z. Z x R; x X (), Pokud množina Z je konečná, nebo spočetná, náhodná proměnná se nazývá diskrétní. Pokud množina Z je nespočetná, náhodná proměnná se nazývá spojitá. Příklad distribuční funkce diskrétní a spojité náhodné proměnné:

Diskrétní náhodná proměnná Pokud je náhodná proměnná diskrétní, tak její distribuční funkce roste (skokově) pouze v konečně či spočetně mnoha izolovaných bodech z reálné osy. x, x, 2 Z x, x, 2, x, Z, 1 x n 1 k Pak velikost růstu distribuční funkce v bodě x k lze vyjádřit P(X = x k ). Označme: p(x) = P(X = x) Funkci p(x) nazýváme pravděpodobnostní funkcí diskrétní náhodné proměnné X. Pomocí pravděpodobnostní funkce lze vytvořit příslušnou distribuční funkci vztahem: F ( x) p( t) tx

Diskrétní náhodná proměnná Vlastnosti pravděpodobnostní funkce náhodné proměnné:.

Diskrétní náhodná proměnná - příklad Mějme krabičku o rozměrech 1 x 2 x 3 cm. Na stranách jsou obrázky: : Ω ={strom, houba, kytka, slunce, dům, ryba} Pravděpodobnost jednotlivých elementárních jevů odpovídá velikosti plochy. Nechť je nadefinovaná náhodná proměnná X následovně: X(strom)=1, X(houba)=3, X(kytka)=-1, X(slunce)=π, X(dům)=10, X(ryba)=7. Spočtěte pravděpodobnostní a distribuční funkci.

Spojitá náhodná proměnná Základní soubor u spojité náhodné proměnné je nespočetná množina. Z je tedy podmnožina množiny reálných čísel (R). Distribuční funkce spojité náhodné proměnné je spojitá funkce. Hustota pravděpodobnosti spojité náhodné proměnné je funkce: f :, 0, Pro kterou platí: f ( x) dx 1 Pomocí hustoty pravděpodobnosti lze vytvořit příslušnou distribuční funkci vztahem: x F ( x) f ( t) dt

Spojitá náhodná proměnná Vlastnosti hustoty pravděpodobnosti spojité náhodné proměnné:.

Spojitá náhodná proměnná - příklad Mějme nadefinovanou následující hustotu pravděpodobnosti: Spočtěte c, hustotu pravděpodobnosti a distribuční funkci.

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Charakteristiky náhodných proměnných dělíme nejčastěji na charakteristiky polohy a variability. Mezi charakteristiky polohy se nejčastěji řadí: střední hodnota, medián, modus. Mezi charakteristiky variability se nejčastěji řadí: rozptyl, směrodatná odchylka, průměrné odchylka. Další používané charakteristiky: šikmost, špičatost.

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Střední hodnota náhodné veličiny X je reálné číslo E(X) Pro diskrétní NP: Pro spojitou NP: E ( X ) x p( x) xz E ( X ) x f ( x) dx pokud příslušná řada, resp. integrál, absolutně konverguje. Poznámka: - střední hodnotu diskrétní NP lze uvažovat jako vážený aritmetický průměr, kde pravděpodobnosti p(x) jsou uvažovány jako váhy. - střední hodnotu spojité NP lze uvažovat jako x- složka těžiště plochy ohraničené osou x s hustotou f(x).

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Vlastnosti střední hodnoty:

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Medián náhodné veličiny X je reálné číslo x ~ x 0,5 Nechť p (0, 1). p kvantil náhodné proměnné je reálné číslo: inf x Z, F( x) p x p Pokud p = 0.5, p kvantil se nazývá medián Pokud p = 0.25, (resp.0,75), p-kvantil se nazývá dolní kvartil (horní kvartil) Modus náhodné veličiny X je reálné číslo xˆ, které je maximem (suprémem) pravděpodobnostní funkce, resp. hustoty pravděpodobnosti. p( xˆ) p( x) f ( xˆ) f ( x)

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Rozptyl náhodné veličiny X rozumíme reálné číslo D(X) Výraz E X pro diskrétní NP: pro spojitou NP: 2 ( X E( 2 )) 2 X E( ) 2 D( X ) E X D( X ) E X se spočítá podle vzorce: pokud příslušná řada, resp. integrál, absolutně konverguje. E ( g( X )) g( x) p( x) xz E ( g( X )) g( x) f ( x) dx

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Vlastnosti rozptylu:

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Směrodatná odchylka náhodné veličiny X je reálné číslo σ(x) ( X ) D( X ) Průměrná odchylka náhodné veličiny X je reálné číslo d(x) d ( X ) E X E( X )

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Šikmost náhodné veličiny X s nenulovým rozptylem je reálné číslo A 3 (X) Vlastnosti: A 3 ( X ) E ( X E( X )) ( X ) 3 3

Číselné charakteristiky náhodných proměnných Špičatost náhodné veličiny X s nenulovým rozptylem je reálné číslo A 4 (X) Vlastnosti: A E ( X E( X )) ( X ) 4 ( X ) 4 4 3

Diskrétní náhodná proměnná - příklad Mějme krabičku o rozměrech 1 x 2 x 3 cm. Na stranách jsou obrázky: : Ω ={strom, houba, kytka, slunce, dům, ryba} Pravděpodobnost jednotlivých elementárních jevů odpovídá velikosti plochy. Nechť je nadefinovaná náhodná proměnná X následovně: X(strom)=1, X(houba)=3, X(kytka)=-1, X(slunce)=π, X(dům)=10, X(ryba)=7. Spočtěte charakteristiky náhodné proměnné.

Spojitá náhodná proměnná - příklad Mějme nadefinovanou následující hustotu pravděpodobnosti: Spočtěte charakteristiky náhodné proměnné.