Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta

Podobné dokumenty
Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie

Statistika (KMI/PSTAT)

Vícerozměrné statistické metody

Vícerozměrné statistické metody

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Diskretizace. 29. dubna 2015

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti. Semestrální práce:

Přijímací zkouška - matematika

Vícerozměrné statistické metody

MKI Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0.

Požadavky ke zkoušce. Ukázková písemka

Aplikovaná statistika v R - cvičení 3

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

NÁHODNÝ VEKTOR. 4. cvičení

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI

Tematický plán Obor: Informační technologie. Vyučující: Ing. Joanna Paździorová

Úvod do zpracování signálů

do magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

U Úvod do modelování a simulace systémů

METODICKÝ NÁVOD MODULU

Příklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí. Zadání: Data: Program:

Státnice odborné č. 20

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

6. Lineární regresní modely

Netradiční výklad tradičních témat

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace Shluková analýza

Statistická analýza dat

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

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

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

Shluková analýza dat a stanovení počtu shluků

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

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

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

11MAMY LS 2017/2018. Úvod do Matlabu. 21. února Skupina 01. reseni2.m a tak dále + M souborem zadané funkce z příkladu 3 + souborem skupina.

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 19. z aˇr ı 2016 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 19. z aˇr ı / 19

Aplikovaná statistika v R - cvičení 2

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách

Simulace. Simulace dat. Parametry

Gymnázium Česká a Olympijských nadějí, České Budějovice, Česká 64, 37021

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

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta, UK Praha

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Chyby měření 210DPSM

Tomáš Karel LS 2012/2013

Rovnice s parametrem ( lekce)

3.4 Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika I/1 BA06. Cvičení, zimní semestr

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

Normální (Gaussovo) rozdělení

Biostatistika Cvičení 7

Tomáš Karel LS 2012/2013

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Lineární rovnice. Rovnice o jedné neznámé. Rovnice o jedné neznámé x je zápis ve tvaru L(x) = P(x), kde obě strany tvoří výrazy s jednou neznámou x.

Matematika. ochrana životního prostředí analytická chemie chemická technologie Forma vzdělávání:

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská OKRUHY. ke státním závěrečným zkouškám BAKALÁŘSKÉ STUDIUM

Aplikovaná numerická matematika

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

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (8 10 hodin týdně celkem)

PŘIJÍMACÍ TEST z informatiky a matematiky pro navazující magisterské studium Fakulta informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové

Regresní analýza 1. Regresní analýza

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

Provoz Počet zaměstnanců Průměrná nemocnost hod/osoba/rok

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Pravděpodobnost a matematická statistika

analýzy dat v oboru Matematická biologie

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Lineární funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí y = ax + b, kde a, b jsou reálná čísla.

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

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

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

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

Výpočet pravděpodobností

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

KGG/STG Statistika pro geografy

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Univerzita Pardubice FAKULTA CHEMICKO TECHNOLOGICKÁ

Náhodné chyby přímých měření

Algoritmy pro shlukování prostorových dat

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

(supervizovaného učení), jako je regrese a klasifikace. V takové situaci pozorujeme jak soubor vlastností

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Transkript:

jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární algebra Řešte soustavu lineárních rovnic s reálným parametrem p: 2x 11y+20z= p 2x 3y +5z= 1 3x y +2z= 3 4x +2y 3z= 5. 3. Pravděpodobnost a statistika Předpokládejme, že výsledek bakalářské zkoušky je náhodná veličina s normálním rozložením se střední hodnotou 72 bodů a směrodatnou odchylkou 9 bodů. Najděte pravděpodobnost, že a) náhodně vybraná studentka bude mít výsledek nad 80 bodů; b) průměr výsledků náhodného výběru patnácti studentů bude větší než 80 bodů. (U této úlohy by byly k dispozici statistické tabulky.)

4. Vícerozměrné metody V experimentu byla u 5 buněčných linií zjišťována kvantita membránových markerů popisujících jejich citlivost k chemoterapii. V přiložené tabulce naleznete změřené hodnoty standardizované na referenční buněčnou linii. Buněčná linie Marker 1 Marker 2 A 2 4 B 2 8 C 6 10 D 10 14 E 11 13 Vztahy mezi liniemi jsou vyjádřeny následující asociační maticí: A B C D E A 0,0 4,0 7,2 12,8 12,7 B 4,0 0,0 4,5 10,0 10,3 C 7,2 4,5 0,0 5,7 5,8 D 12,8 10,0 5,7 0,0 1,4 E 12,7 10,3 5,8 1,4 0,0 Proveďte shlukování buněčných linií pomocí aglomerativního hierarchického shlukování, získejte následující výstupy a odpovězte na otázky: 1. Výše uvedená asociační matice vyjadřuje podobnost nebo vzdálenost? Zdůvodněte. (2 body) 2. K výpočtu prvků asociační matice byl použit Jaccardův koeficient, Gowerův koeficient, Euklidova metrika nebo Hammingova(manhattanská) metrika? Zapište definiční vztah tohoto koeficientu či metriky.(2 body) 3. Zdůvodněte vhodnost či nevhodnost použití tohoto koeficientu či metriky v případě těchto dat.(1 bod) 4. Vytvořte dendrogram pomocí algoritmu nejbližšího souseda, rozepište jednotlivé kroky výpočtu.(2 body) 5. Pokud bychom v dendrogramu provedli řez na podobnosti/vzdálenosti 5, kolik dostaneme shluků?(1 bod) 6. Vyjmenujte další dva další algoritmy, které je možné využít při aglomerativním hierarchickém shlukování. U každého z nich popište jednou větou jeho princip(2 body).

5. Signály a systémy Mějme systém dle níže uvedeného obrázku, kdesubsystémvpřímévětvijedefinovánvztahem H 1 (p)=1/(p 0,5). a) Je celkový systém i) lineární? Proč? ii) diskrétní? Proč? b)jedílčísystémvpřímévětvistabilní? c) Je celková struktura systému stabilní? d) Určete diferenciální rovnici popisující vlastnosti výsledného zapojení? e) Jakého řádu je výsledné zapojení? Čas pro vypracování je 120 minut. Každá úloha je hodnocena maximálně 10 body.

jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 2. varianta 1. Matematická analýza Určeteobjem V tělesaomezenéhoplochami: z=4 y 2, z= y 2 +2, x= 1, x=2(v R 3 ). 2. Lineární algebra Vevektorovémprostoru R 4 jsouzadánypodprostory U, V takto: Ujegenerovánvektory u 1 =( 1,3,2,1,), u 2 =(2, 1,1, 2), V je množinou všech řešení následující soustavy lineárních rovnic: x 1 + 2x 2 x 3 + 2x 4 = 0 x 2 x 3 x 4 = 0. Naleznětebázisoučtu U+V abáziprůniku U V. 3. Pravděpodobnost a statistika Ve sledované populaci má jistý typ rakoviny 0,5% lidí(prevalence choroby). Určitý diagnostický test dá v situaci, že testovaná osoba chorobu má, pozitivní výsledek s pravděpodobností 0,99(senzitivita testu); pokud testovaná osoba chorobu nemá, dá test negativní výsledek s pravděpodobností 0,95(specificita testu). Test dá vždy nějaký výsledek. Určete pravděpodobnost a) že test u náhodně vybrané osoby dá pozitivní výsledek; b) že testovaná osoba má rakovinu, pokud test dal pozitivní výsledek. c) Jistá osoba měla pozitivní výsledek testu. Byla testována podruhé a test dal negativní výsledek. Jaká je pravděpodobnost, že tato osoba nemá rakovinu.

4. Signály a systémy Předpokládejme, že spektrum diskrétního signálu má tvar podle následujícího obrázku:. a) Jaká je vzorkovací frekvence signálu? b) Je daný signál periodický? c) Napište vztah pro daný signál včasové doméně; d) Nakreslete průběh signálu v časové doméně(označte správně osy) e) Jak se změní spektrum signálu, pokud se změní vzorkovací frekvence původního spojitého signálu na dvojnásobek? 5. Vícerozměrné metody Byla provedena ordinační analýza souboru 152 typů aut. V přiloženém obrázku naleznete ukázkudat(a)avýsledkůanalýzy(b-f). Po prostudování obrázků odpovězte na následující otázky: 1. Byla k analýze použita analýza hlavních komponent či korespondenční analýza? Zdůvodněte.(2 body) 2. Byla jako vstup do této analýzy použita kovarianční matice, autokorelační matice proměnných či matice korelačních koeficientů? Zdůvodněte.(2 body) 3. Kolika nově vytvořenými proměnnými(faktory) bychom museli popsat datový soubor, abychom ztratili pouze 3% variability dat?(1 bod) 4. Kolik nově vytvořených proměnných byste použili k popisu souboru Vy. Proč?(2 body) 5. Interpretujte první nově vytvořenou proměnnou.(1 bod) 6. Znázorněte rozmístění vybraných 6 typů aut v novém prostoru daném prvními dvěma nově vytvořenými proměnnými(viz část F v obrázku) a výsledek stručně interpretujte.(2 body)

Čas pro vypracování je 120 minut. Každá úloha je hodnocena maximálně 10 body.

jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 3. varianta 1. Matematická analýza Vyšetřete průběh funkce f(x)=5x 2 lnx. 2. Lineární algebra Určetehodnotuneznámé x Rtak,abyplatilo x 1 x 2 x 2 2 x 2 x x 3 =2. 3. Pravděpodobnost a statistika Nechť X 1 a X 2 jsounezávislénáhodnéveličiny, X 1 máexponenciálnírozdělenísparametrem λ 1 a X 2 máexponenciálnírozdělenísparametrem λ 2.Hustotaexponenciálního rozděleníex(λ)je f(x)=0pro x 0af(x)=λe λx pro x >0,přičemž λ >0jeparametr tohoto rozdělení. a)vypočtětestředníhodnotue(1+2x 1 X 2 ). b)odvoďtehustotunáhodnéveličiny S= X 1 +X 2.

4. Vícerozměrné metody Ve studii byl u 6 osob zjišťován systolický tlak a hladina celkového cholesterolu v krvi. Naměřené hodnoty jsou uvedeny v přiložené tabulce. Pacient Systolický tlak(mmhg) Celkový cholesterol(mmol/l) A 165 4,5 B 125 4,7 C 160 7,5 D 170 7,0 E 130 4,0 F 165 6,5 Vztahy mezi pacienty jsou vyjádřeny následujícími asociačními maticemi: A) Asociační matice počítaná na původních datech A B C D E F A 0 40,00 5,83 5,59 35,00 2,00 B 40,00 0 35,11 45,06 5,05 40,04 C 5,83 35,11 0 10,01 30,20 5,10 D 5,59 45,06 10,01 0 40,11 5,02 E 35,00 5,05 30,20 40,11 0 35,09 F 2,00 40,04 5,10 5,02 35,09 0 B) Asociační matice počítaná na standardizovaných datech A B C D E F A 0 2,04 2,05 1,71 1,81 1,35 B 2,04 0 2,60 2,77 0,54 2,37 C 2,05 2,60 0 0,61 2,82 0,72 D 1,71 2,77 0,61 0 2,87 0,42 E 1,81 0,54 2,82 2,87 0 2,46 F 1,35 2,37 0,72 0,42 2,46 0 Určete shluky pacientů pomocí aglomerativního hierarchického shlukování, získejte požadované výstupy a odpovězte na otázky: 1. Výše uvedené asociační matice vyjadřují podobnost nebo vzdálenost? Zdůvodněte. (1 bod) 2. Jakou z uvedených asociačních matic byste pro shlukování použili a proč?(2 body) 3. Vytvořte dendrogram pomocí algoritmu nejvzdálenějšího souseda. Rozepište jednotlivé kroky výpočtu.(2 body) 4. Pokud bychom v dendrogramu provedli řez na podobnosti/vzdálenosti 15(v případě výpočtu pomocí asociační matice A) resp. 1,5(v případě výpočtu pomocí asociační matice B), kolik dostaneme shluků? Kteří pacienti budou v jednotlivých shlucích? Výsledek interpretujte.(3 body) 5. Pokud bychom chtěli rozdělit osoby do několika shluků jednoho řádu, jakou metodu bychom použili?(1 bod) 6. Pokud bychom chtěli rozdělit osoby do několika skupin s podskupinami nižších řádů tak, že vzdálenost mezi shluky bude minimální vzdáleností mezi zástupci, jakou metodu bychom použili?(1 bod)

5. Signály a systémy Mějmeposloupnost{x i }={0,1,1,0,0,...},kteroupřivedemenavstupsystémusimpulsní charakteristikou {y i }={1,0,0,...}. a) Je tento systém diskrétní nebo spojitý? b) Určete posloupnost na výstupu tohoto systému. c)jaksezměnívýsledek,bude-liposloupnost {x i }představovatimpulsnícharakteristikusystémua{y i }vstupníposloupnost? d) Jaká je přenosová funkce soustavy, je-li její impulsní charakteristika dána posloupností {x i }? e) Je taková soustava stabilní? Čas pro vypracování je 120 minut. Každá úloha je hodnocena maximálně 10 body.