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



Podobné dokumenty
Testování statistických hypotéz

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Interval spolehlivosti pro podíl

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

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

V. Normální rozdělení

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

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

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

stavební obzor 1 2/

Kapitola 3.: Úlohy o jednom náhodném výběru z normálního rozložení

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

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

P2: Statistické zpracování dat

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

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

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

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

12. N á h o d n ý v ý b ě r

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Matematická statistika I přednášky

Intervalové odhady parametrů

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

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

Deskriptivní statistika 1

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

17. Statistické hypotézy parametrické testy

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Příklady z přednášek

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

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

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

Pravděpodobnostní modely

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDLENÍ PRAVDPODOBNOSTI

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

Kvantily. Problems on statistics.nb 1

Úloha II.S... odhadnutelná

3. cvičení 4ST201 - řešení

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

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

Vztahy mezi základním souborem a výběry. Základní pojmy a symboly. K čemu to je dobré? Výběrové metody zkoumání

vají statistické metody v biomedicíně

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

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

Elementární zpracování statistického souboru

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

BIOSTATISTIKY A ANALÝZ

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

NEPARAMETRICKÉ METODY

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat

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

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

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

3. cvičení 4ST201. Míry variability

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady

Jednoduchá lineární závislost

Základní požadavky a pravidla měření

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

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

Téma 4: Výběrová šetření

Dynamická pevnost a životnost Statistika

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

8. Analýza rozptylu.

Přednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

Test hypotézy o parametru π alternativního rozdělení příklad

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

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Statistické charakteristiky (míry)

Testujeme hypotézu: proti alternativě. Jednoduché třídění:

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

13 Popisná statistika

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

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

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

Aplikovaná statistika v průmyslu

7. Odhady populačních průměrů a ostatních parametrů populace

[ jednotky ] Chyby měření

7. cvičení 4ST201-řešení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

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

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 NavMg. studium Kompletní znění testových otázek matematika a statistika

Transkript:

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0

. Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru od požadovaé velikoti. Naměřeé hodoty tvoří tatitický oubor v prvím loupci zadáí. a) Proveďte roztříděí tatitického ouboru, vytvořte tabulku četotí a akrelete hitogramy pro relativí četoti a relativí kumulativí četoti. Dále až po bod ) včetě pracute roztříděým ouborem. i X i [mm] X (i) [mm] -0,93 -, 0,9 -,83 3 -,77 -,77 4-0,48 -,3 5 -,83 -,7 6-0,59 -,7 7-0,94 -,07 8-0,97 -,06 9 0,50-0,99 0 0,73-0,97-0,33-0,94 -,7-0,94 3-0,94-0,93 4 0,35-0,7 5, -0,63 6 0,64-0,59 7 0,05-0,48 8 0,5-0,36 9-0,3-0,33 0 0,7-0,3 -,3-0,0 0,9-0,3 3 0,5-0,08 4,6 0,05 5-0,36 0, 6-0,63 0, 7,06 0, 8-0,7 0,5 9-0,3 0,5 30 0, 0,9 3 -,06 0,35 3 0,55 0,47 33 0, 0,50 34 0,47 0,53 35 0, 0,55 36-0,0 0,63 37,79 0,64 38 0,53 0,68 39 0,63 0,7 40 0,99 0,73 4 -, 0,8 4,77 0,9 43 -,07 0,99 44 -,7,06 45 0,68, 46,5,5 47-0,99,6 48 0,8,77 49-0,08,83 50,83,79 Neroztříděý tatitický oubor Upořádaý tatitický oubor Statitický zak Deiičí vztah Hodota Jedotka Rozah - 50 - Nemeší hodota -, mm relativí četot kumulativí relativí četot 0,35 0,30 0,5 0,0 0,5 0,0 0,05 0,00,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,0 0,0 0,00 Hitogram relativí četoti -,87 -,5-0,43 0,9,0,73,45 tředy tříd Hitogram kumulativí relativí četoti -,87 -,5-0,43 0,9,0,73,45 tředy tříd ( ) Nevětší hodota () ( 50), 79 mm Variačí obor ( ) ; ( ),;, 79 mm Rozpětí ( ) ( ) ( 50) () 5, 00 mm Počet tříd Délka třídy m ( ) h m () m 7 mm h 0,7 mm

třída Střed -té třídy Roztříděý tatitický oubor Abolutí Relativí Kumulativí četot četot abolutí četot -té třídy -té třídy Kumulativí relativí četot * F F,3;,5) -,87 3 3 0,06 0,06,5; 0,79) -,5 0 3 0,0 0,6 3 0,79; 0,07) -0,43 0 3 0,0 0,46 4 0,07;0,65) 0,9 4 37 0,8 0,74 5 0,65;,37),0 0 47 0,0 0,94 6,37;,09),73 49 0,04 0,98 7,09;, 8,45 50 0,0,00 b) Vypočtěte aritmetický průměr, mediá, modu, rozptyl a měrodatou odchylku. Charakteritika Deiičí vztah Hodota Jedotka Aritmetický průměr m * 0,068 mm Mediá ~ + + ~ 0, 5 mm Modu - ˆ 0, 9 mm Rozptyl m * 0,978 mm Směrodatá odchylka 0, 989 mm c) Vypočtěte bodové odhady tředí hodoty, rozptylu a měrodaté odchylky. Bodový odhad Deiičí vztah Hodota Jedotka Středí hodoty E ( X ) E ( X ) 0, 068 mm Rozptylu D( X ) D ( X ) 0, 998 mm Směrodaté odchylky σ ( X ) σ ( X ) 0, 999 mm

d) Za dále uvažovaého předpokladu, že tatitický oubor byl zíká áhodým výběrem z ormálího rozděleí, určete itervalové odhady tředí hodoty, rozptylu a měrodaté odchylky e polehlivotí 0,95 a 0,99. Spolehlivot 0,95 Charakteritika Deiičí vztah Hodota počet tupňů voloti k k 49 - kvatil Studetova viz tabulka T t, 0 rozděleí S(k) - kvatil 70, Pearoova rozděleí viz tabulka T3 ( k) P - kvatil Pearoova rozděleí ( 0,05 3,555 ) Itervalový odhad tředí hodoty µ t / ; + t / µ 0,3;0, 57 Itervalový odhad σ ; rozptylu σ 0,696;, 550 / α / Itervalový odhad σ ; σ 0,834;, 45 měrodaté odchylky / α / Spolehlivot 0,99 Charakteritika Deiičí vztah Hodota počet tupňů voloti k k 49 - kvatil Studetova viz tabulka T t 0,995, 680 rozděleí S(k) - kvatil 0,995 78,3 Pearoova rozděleí viz tabulka T3 ( k) P - kvatil Pearoova rozděleí 0,005 7,49 ( k) Itervalový odhad tředí hodoty µ t / ; + t / µ 0,405;0, 35 Itervalový odhad σ ; rozptylu σ 0,65;, 794 / α / Itervalový odhad σ ; σ 0,79;, 340 měrodaté odchylky / α /

e) Tetute hypotézu optimálího eřízeí troe, t. že tředí hodota odchylky e ulová, proti dvoutraé alterativí hypotéze, že tředí hodota odchylky e růzá od uly, a to a hladiě výzamoti 0,05. Studetův tet pro ede výběr (t-tet) Tet hypotézy H : µ µ 0 0 při ezámém rozptyluσ Charakteritika Deiičí vztah Hodota počet tupňů voloti k k 49 - kvatil viz tabulka T t, 0 Studetova rozděleí S(k) pozorovaá hodota µ 0 tetového kritéria t t 0,90 doplěk kritického oboru W α t / ; t / W 0,05,0;, 0 t W α hypotézu optimálího eřízeí troe a hladiě výzamoti 0,05 NEZAMÍTÁM ) Tetute výše uvedeý předpoklad o výběru z ormálího rozděleí Pearoovým (chí-kvadrát) tetem a hladiě výzamoti 0,05. ( ) Pozorovaé Teoretické třída abolutí četoti abolutí četoti + + F ( ) F ( ) ( ) + + ~ ~ 8 8,30 0,000 0,66 0,0906 0,03 0, 5 8 7,66 0,66 0,39 0,70 0,046 3 0, 5 0 7 9,64 0,39 0,5 6,9670 0,9953 4 0 0,5 9 9,50 0,5 0,70 0,490 0,077 5 0, 5 7,33 0,70 0,849 3,4873,6 6 7 7,58 0,849,000 0,3306 0,047 Σ - 50 50 - - -,3 ~ ( ) Tet chí-kvadrát (Pearoův tet) Charakteritika Deiičí vztah Hodota počet tupňů voloti k m q k 3 ( viz tabulka T3 7, 85 - kvatil Pearoova rozděleí ) pozorovaá hodota tetového kritéria t m ~ ( ) ~ 0,95 t,3 doplěk kritického oboru W α 0 ; W 0,05 0;7, 85 α t W α předpoklad o výběru z ormálího rozděleí a hladiě výzamoti 0,05 NEZAMÍTÁM

g) Ověřte tatitickým tetem a hladiě výzamoti 0,05, zda eřízeí troe ovlivilo kvalitu výroby, víte-li, že výše uvedeý tatitický oubor 50-ti hodot vzikl poeím dvou dílčích tatitických ouborů tak, že po aměřeí prvích 0-ti hodot bylo provedeo ové eřízeí troe a pak bylo aměřeo zbývaících 30 hodot. Návod: Oba oubory zpracute eroztříděé. Tetute eprve rovot rozptylů odchylek před a po eřízeí troe. Podle výledku pak zvolte vhodý potup pro tetováí rovoti tředích hodot odchylek před a po eřízeí troe. Fiherův tet (F-tet) Tet hypotézy H : σ ( X) σ ( X ) Charakteritika Deiičí vztah Hodota Rozah tatitického ouboru - 0 30 Aritmetický průměr Rozptyl počet tupňů voloti α - kvatil 0,795 0, 55 i i 0,83 Fiherova Sedecorova rozděleí F(k,k ) pozorovaá hodota tetového kritéria i i,34 0,756,097 k k 9 k k 9 viz tabulka T4 F, 404 ma ; t t, 47 mi ; doplěk kritického oboru W α ; F / W 0,05 ;, 404 t W α hypotézu rovoti rozptylů odchylek před a po eřízeí troe a hladiě výzamoti 0,05 NEZAMÍTÁM

Studetův tet pro dva výběry při teých rozptylech (t-tet) Tet hypotézy H µ ( X ) µ ( X ) µ 0 při ezámých rozptylech σ X ) σ ( X ) : 0 ( Charakteritika Deiičí vztah Hodota Rozah tatitického ouboru - 0 30 Aritmetický průměr 0, 55 i i 0,83 0,756 Rozptyl i i,097 počet tupňů voloti k + k 48 α - kvatil Studetova rozděleí S(k) pozorovaá hodota tetového kritéria t µ viz tabulka T t, 0 ( + ) 0 + + t,58 doplěk kritického oboru W α t / ; t / W 0,05,0;, 0 t W α hypotézu rovoti tředích hodot odchylek před a po eřízeí troe a hladiě výzamoti 0,05 NEZAMÍTÁM

. Měřeím dvoice (X, Y) meovitých parametrů odlitků X [kg] a Y [cm] byl zíká dvourozměrý tatitický oubor zapaý po dvoicích v řádcích ve druhém a třetím loupci zadáí. i 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 X i [kg] 8,8 5,96 8,84 7,4 8,63,45,3 0,9,85 5,53 7,7 4,0 4,6 9,75 9,9 Y i [cm] 5, 8,53 3,73 4,30 5,9 4,37,5 3,68 7,99,43 5,90 9, 9,85 3,67 8,4 a) Vypočtěte bodový odhad koeicietu korelace. Charakteritika Deiičí vztah Hodota Rozah tatitického ouboru - 5 Aritmetický průměr 5, 83 i y y i i i y,97 Směrodatá odchylka ( ) ( ) 3,07 i ( y) yi y i i ( y) 7,00 Koeiciet korelace (korelačí koeiciet) Bodový odhad koeicietu korelace i yi y i r ( ) ( y) r 0,756 ρ r ρ 0, 756 b) Za předpokladu, že dvourozměrý tatitický oubor byl zíká áhodým výběrem z dvourozměrého ormálího rozděleí, určete itervalový odhad koeicietu korelace e polehlivotí 0,95. Charakteritika Deiičí vztah Hodota Koeiciet korelace i yi y i r 0,756 (korelačí koeiciet) r ( ) ( y) α - kvatil ormovaého ormálího rozděleí N(0;) viz tabulka T u, 960 - + r r w l + r w, 03 - u / u / z w z w + α 3 3 z,579 - z z z e e e tgh z 0,49 tgh z z z z e + e e + Itervalový odhad koeicietu korelace ρ 0,49;0, 98

c) Na hladiě výzamoti 0,0 tetute hypotézu, že áhodé veličiy X a Y ou ezávilé. Tet hypotézy H : ρ ρ0 0 Charakteritika Deiičí vztah Hodota Rozah tatitického ouboru - 5 Koeiciet korelace (korelačí koeiciet) α - kvatil ormálího rozděleí N(0;) r i y y i ( ) ( y) i r 0,756 viz tabulka T u, 576 pozorovaá hodota + r + ρ0 ρ 0 3 tetového kritéria t l l r ρ 0 0,995 t 3,45 doplěk kritického oboru W α u / u / W 0,0,576;, 576 ; t W α hypotézu, že áhodé veličiy X a Y ou ezávilé a hladiě výzamoti 0,0 ZAMÍTÁM