Základy počtu pravděpodobnosti a metod matematické statistiky

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

Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky, Přírodovědecká fakulta, UP v Olomouci

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

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

Testování statistických hypotéz

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

Pravděpodobnost a matematická statistika

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak.

Náhodný vektor a jeho charakteristiky

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

7. Analýza rozptylu.

8. Normální rozdělení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Tomáš Karel LS 2012/2013

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

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

Téma 22. Ondřej Nývlt

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

Normální (Gaussovo) rozdělení

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

Bakalářské studium na MFF UK v Praze Obecná matematika Zaměření: Stochastika. 1 Úvodní poznámky. Verze: 13. června 2013

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup

MATEMATICKÁ STATISTIKA

Aproximace binomického rozdělení normálním

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

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

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Tomáš Karel LS 2012/2013

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

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

Základy teorie pravděpodobnosti

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Statistická analýza jednorozměrných dat

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

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

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

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

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

NMSA202 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA POZNÁMKY O ZKOUŠCE

Limitní věty teorie pravděpodobnosti. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Jednostranné intervaly spolehlivosti

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Normální (Gaussovo) rozdělení

Zápočtová práce STATISTIKA I

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

Minikurz aplikované statistiky. Minikurz aplikované statistiky p.1

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

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

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Pravdepodobnosť. Rozdelenia pravdepodobnosti

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

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}.

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 11. téma

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Tomáš Karel LS 2012/2013

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2014

Rozdělení náhodné veličiny. Distribuční funkce. Vlastnosti distribuční funkce

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

Testování statistických hypotéz. Obecný postup

Zápočtová písemka z Matematiky III (BA04) skupina A

z Matematické statistiky 1 1 Konvergence posloupnosti náhodných veličin

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Testy statistických hypotéz

prosince oboustranný symetrický 95% interval spolehlivosti pro střední hodnotu životnosti τ. X i. X = 1 n.. Podle CLV má veličina

Ing. Michael Rost, Ph.D.

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

STATISTIKA LS Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Transkript:

Errata ke skriptu Základy počtu pravděpodobnosti a metod matematické statistiky K. Hron a P. Kunderová Autoři prosí čtenáře uvedeného studijního textu, aby případné další odhalené chyby nad rámec tohoto dokumentu posílali na adresu hronk@seznam.cz. Aktualizovaná errata jsou k dispozici na http://hronk.sweb.cz/. str. 4, začátek posledního odstavce: typo, Skriptum určeno Skriptum je určeno str. 1, definice 1.3 : typo, nastaneli nastane li. str. 17, poznámka 1.4, bod : stylistika, v poslední větě nahraďte ovšem tedy. str. 0, vlastnost v 3 : chybný odkaz, místo a má být a 1. str. 5, příklad 1.7 : překlep v následující pravděpodobnosti (chybně uvedené m bylo opraveno na n), (n 3)! P(A i A j A k ) =, i j k n! str. 6, kapitola 1.4.3 : v důkazu splnění axiomů pravděpodobnosti je přehozeno pořadí prvního a druhého axiomu. str. 31, nadpis kapitoly Podmíněná pravděpodobnost: chybí číslo kapitoly (1.5). str. 37, nadpis kapitoly Nezávislé náhodné jevy: chybné číslo kapitoly, správně má být 1.6. str. 37, věta 1.6 : v důkazu chybí závorka ve výrazu za první rovností, správně má být P(A B c ) = P(A (Ω \ B)) = P(A \ (A B)) = P(A) P(A B) =. str. 46, definice.3 : chybné umístění indexu u R 1, správně má být F X (x) = P(X x), x R 1. str. 58, důkaz věty.4, první odstavec: typo, Je li ϕ je klesající Je li ϕ klesající. str. 61, příklad.1 : chybný uvedený obor hodnot veličiny X u pravděpodobnostní funkce, správně p(0) = p(3) = 1 8, p(1) = p() = 3, p(x) = 0, x 0, 1,, 3,. 8 1

str. 91, Označení: u níže uvedených označení nutno doplnit transpozice dle vzoru: (X B) = {ω Ω: X(ω) = (X 1 (ω),..., X n (ω)) B}, B B n, n (X x) = (X 1 x 1,..., X n x n ) = {ω Ω: X j x j }. str. 9, definice 3. : chybí transpozice, x = (x 1,..., x n ) R n str. 93, příklad 3.1 : chybí transpozice, (x 1, x ) R a (X 1, X ). str. 97, definice 3.5 : chybí transpozice, x = (x 1,..., x n ) R n. str. 97, poznámka 3.4, bod 4.: chybí transpozice, (x, y) R. str. 99, příklad 3.7 : chybí transpozice u vyskytujících se vektorů. str. 100, důkaz věty 3. : vlastnost v 10 nahraďte v 11. str. 103, příklad 3.9 : chybí transpozice, (x i, y j ) M a (x, y) R. str. 107, definice 3.7 : chybí transpozice, (x 1,..., x k ) R k ; v posledním řádku nahraďte u distribuční funkce F Xij proměnnou x pomocí x j. j=1 str. 108, věta 3.7 : v druhém řádku tvrzení věty nahraďte u distribuční funkce F Xj proměnnou x pomocí x j ; chybí transpozice, x = (x 1,..., x n ) R n, taktéž u vektoru v důkazu. str. 108, příklad 3.13 : chybí transpozice u vyskytujících se vektorů. str. 109, věta 3.9 : chybí transpozice, (x 1,..., x n ) M 1 M n = M, taktéž u vektoru v důkazu. str. 110, věta 3.10 : chybí transpozice, (x 1,..., x n ) R n, taktéž u vektoru v důkazu. str. 111, příklad 3.15 : chybí transpozice, (x 1, x ) (0, 1) (0, 1). str. 113, věta 3.1 : chybí transpozice u vektorů, které se vyskytují v důkazu. str. 114, poznámka 3.10 : správný tvar uvedeného vztahu je g(y) = f 1 (y t)f (t) dt, y R 1. str. 117, poznámka 3.1 : chybí transpozice, (x 1,..., x n+m ) R n+m. str. 118, poznámka 3.13, body 1. a.: chybí transpozice, (X, Y ). str. 14, příklad 3.0 : chybí transpozice, (x, y) 0, π 0, π. str. 141, věta 4.7 : typografická chyba (P P), [ ] lim P(X n = k) e λn λk n n k! = 0,

str. 143, první odstavec kapitoly 5.1 : překlep, místo Výchozím pojmem popisné statistiky je soubor hodnot... má být Výchozím pojmem popisné statistiky je statistický soubor... str. 144, pátý odstavec: doplnění, Tyto znaky lze ještě dále dělit na nespojité Tyto znaky lze ještě dále dělit na nespojité neboli diskrétní. str. 146, před první odrážkou: typo, řídíme řídíme řídíme. str. 146, druhá odrážka: překlep, místo Sturgersovo pravidlo má být správně Sturgesovo pravidlo. str. 161, příklad 6.4 : parametrický prostor se značí písmenem Θ, tedy Θ = R 1 R 1 + R. str. 180, poznámka 6.13 : typo, na počtu pozorování, které máme k disposici na počtu pozorování, která máme k dispozici. str. 181, řádek před příkladem 6.1 : špatný odkaz, správně má být Porovnejte s obr. 41. str. 18, odstavec před příkladem 6.13 : špatný odkaz, správně má být viz obr. 40. str. 186, přehled testovaných hypotéz: v situaci b) má být správně uvedeno b) H 0 : µ 1 µ proti alternativě H A : µ 1 > µ. str. 188, tabulka výsledků experimentu: i v prvním řádku tabulky má byt vysazeno kurzívou. str. 189, odstavec nad příkladem 6.18 : vztahy pro odvození přibližného intervalového odhadu pro parametr p jsou chybné, jejich správný tvar má být ( P u 1 X n p ) n u1 = 1, ( P X n u 1 n X n u 1 p X n + u 1 X n (1 X n ), X n + u 1 n n ) = 1, X n (1 X n ) n. str. 189, příklad 6.18 : dosazení do testovací statistiky (6.6) je špatně, následně je třeba upravit výsledné rozhodnutí: z 400 = 0,16 0, 0, 0,8 400 =,0. 3

Tu porovnáme s kritickým oborem W = (, u 1 / u 1 /, ). Při testu na hladině = 0,05 hodnotu testového kriteria srovnáme s u 0,975 = 1,96. Protože z 400 =,0 < u 0,975 = 1,96, nulovou hypotézu je nutno zamítnout. Představy vedení akciové společnosti o zájmu o akcie tedy nebyly reálné. str. 196, první odstavec kapitoly 7.3 : typografická chyba, místo funkce p j (a), j = 1,..., m má být správně funkce p j (a), j = 1,..., k. str. 03-04 : Doplnit transpozice u náhodného vektoru (X, Y ), odpovídajícího náhodného výběru a jeho realizace. str. 06, příklad 8.3 : označení řádků a sloupců kontingenční tabulky je matoucí, místo X a Y je lepší uvést řádky a výběry. str. 07, příklad 8.4 : označení řádků a sloupců kontingenční tabulky je matoucí, místo X a Y je lepší uvést řádky a výběry. str. 36, příklad 9.4 : chybné označení alternativní hypotézy, správně má být uvedeno H 0 : β Y x.x 1 = 0 proti H A : β Y x.x 1 0. str. 44, příklad 9.6 : chybné označení alternativní hypotézy, správně má být uvedeno H 0 : β 1 = 0 proti H A : β 1 0. str. 51, druhý odstavec: typografická chyba, v jaké vztahu v jakém vztahu. str. 58, příklad 10. : nelogické označení jednotlivých skupin v tabulce - správně má být pokročilí (A) a začátečníci (C) ; na následnou interpretaci provedených výpočtů tato změna nemá vliv. str. 60, příklad 10.3 : v tabulce ANOVA má být u skupinového součtu čtverců ve sloupci podíl správně hodnota 77,05. str. 61, předposlední odstavec: typografická chyba, f = 7,87 f V = 7,87. str. 67, druhý odstavec: chybný odkaz, místo jeho hustotu jsme uvedli v Příkladu 45 má být správně jeho hustotu jsme uvedli v příkladu 3.7. str. 68, obr. 47 : chybné označení proměnných, výška a hmotnost jsou zaměněny. str. 71, první odstavec: místo střední kvadratické chyby uveďte kriteria. str. 74, první odstavec: chybný výpočet statistiky Z, správně má být z = 15 1 0,361 1 0,361 = 0,90. Následně je též nutné zaměnit uvedený kvantil za F,1;0,95 = 3,89. 4

str. 76, věta 11.4 : typografická chyba ve vztahu pro testovací statistiku, správně má být R Y,Z.X T = n p tn p. 1 RY,Z.X str. 80, poznámka 1.1, 1): typo (čárka navíc),... malou sílu, (pravděpodobnost...... malou sílu (pravděpodobnost... str. 81, příklad 1.1, a): uvedená číselná řada má být ve tvaru 3, 5, 0, 0, 1, 8, 8, 6, 5, 5, 15, 4. str. 83, poznámka 1.3 : správná formulace jednostranného testu má být H 0 : x x 0 proti alternativě H A : x > x 0. str. 86, příklad 1.4 : v posledním odstavci má být místo mezi středními hodnotami uvedeno mezi rozděleními. str. 86, název kapitoly 1.4 : typo, Kruskallův má být správně Kruskalův ; totéž v třetím řádku na straně 88. str. 87, příklad 1.5 : v řádku pod tabulkou má být uvedeno t 1 = 63, t = 100,5, t 3 = 45, t 4 = 8, t 5 = 88,5, jedná se totiž o realizace uvedených veličin. str. 89, první odstavec: typo, v předposlední větě má být místo r i q i = 0, 1,..., n správně uvedeno r i q i = 0, i = 1,..., n. str. 93, obr. 48 : hodnoty na x-ové ose jsou od 11 do 15, nikoli od 10 do 14, jak je nesprávně uvedeno. 5