8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDLENÍ PRAVDPODOBNOSTI

Podobné dokumenty
8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

12. N á h o d n ý v ý b ě r

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

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

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Testování statistických hypotéz

7. Analytická geometrie

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Interval spolehlivosti pro podíl

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

ODRAZ A LOM SVTLA. Odraz svtla lom svtla index lomu úplný odraz svtla píklady

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

V. Normální rozdělení

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Teorie chyb a vyrovnávací počet. Obsah:

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

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

a) Hypotézy o parametru jedné populace (o stední hodnot, mediánu, rozptylu, relativní

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

17. Statistické hypotézy parametrické testy

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

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

Úvod do lineárního programování

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Příklady z přednášek

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

11 TESTOVÁNÍ PARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ

Elementární zpracování statistického souboru

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

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

stavební obzor 1 2/

Zá k l a d y k v a n t i t a t i v n í g e n e t i k y

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

Závislost slovních znaků

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

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

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

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

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Úvod do zpracování měření

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY

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

8.2.1 Aritmetická posloupnost

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

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N.

8.2.7 Geometrická posloupnost

ZS 2018/19 Po 10:40 T5

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

Spojité (kontinuální) - nap. podle vykázaného zisku, tržeb, náklad Nespojité (diskrétní) - nap. podle potu len v rodin

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Pravděpodobnostní modely

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

1. Přirozená topologie v R n

1.1. Primitivní funkce a neurčitý integrál

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Číselné charakteristiky náhodných veličin

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

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

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

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

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n


Řešení písemné zkoušky z Matematické analýzy 1a ZS ,

Intervalové odhady parametrů

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metodika: Goniometrický tvar komplexního ísla, binomická rovnice

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁ SKÁ PRÁCE. Libor Ku era. Stabilní rozd lení a finan ní aplikace

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

Deskriptivní statistika 1

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

Zpracování a prezentace výsledků měření (KFY/ZPM)

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

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

2 EXPLORATORNÍ ANALÝZA

1.2. MOCNINA A ODMOCNINA

Matematická analýza I

Transkript:

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDLENÍ PRAVDPODOBNOSTI a ke tudiu kapitoly: 30 iut Cíl: Po protudováí tohoto odtavce budete ut: charakterizovat další typy pojitých rozdleí:, Studetovo, Ficher- Sedocorovo - -

Výklad: Kapitolu o pojitých rozdleích vujee te dležitý rozdleí acházející uplatí zejéa pi odhadech a tetováí tatitických hypotéz. 8. rozdleí Mje ezávilé áhodé veliiy Z ; Z ;... ; Z, z ichž každá á orovaé orálí rozdleí. Pak ouet tverc tchto áhodých velii á rozdleí (chí-kvadrát) tupi voloti (degree of freedo, DF). Z i To, že á áhodá veliia rozdleí ozaujee: Poet tup voloti tedy ozauje poet ítaých ezávilých áhodých velii a je jediý paraetre tohoto rozdleí. Zárove je defiice rozdleí zejé, že áhodá veliia títo rozdleí že abývat pouze kladých hodot. Hutotu pravdpodoboti v obecé tvaru (pro tup voloti) ebudee pro zaou koplikovaot vztahu uvádt. Stedí hodota: E( ) Rozptyl: D( ) 00p%-í kvatily: Pro která výzaá p (0,0; 0,05; 0,0;...) a pro která jou kvatily rozdleí tabelováy (viz. píloha Tabulka 3). Bž lze také kvatily tohoto rozdleí taovit poocí tatitického oftware. Grafické zázorí hutoty pravdpodoboti pro rzé tup voloti - 3 -

8.. Vlatoti rozdleí. Pro ezávilé áhodé veliiy rozdleí e dá dokázat, že jejich ouet á opt rozdleí a poet tup voloti je rove outu tup voloti jedotlivých velii v outu.. Pokud áhodé veliiy,,..., ají orálí rozdleí N(, ) a jou avzáje ezávilé, pak výbrový rozptyl vyáobeý (-) a vydleý á rozdleí. (Plye to bezproted z toho, že teto výraz e dá pevét a ouet tverc (-) áhodých velii rozdleí N(0,)) Dkaz: ( i ) ( i x) ( ) x i x, Poocí dalších úprav (zdlouhavé), které vedou a ahrazeí prru tedí hodotou, bycho zjitili, že: ( ) i Z i (Nahrazeí prru tedí hodotou vede a ztrátu jedoho tup voloti.) Tuto kuteot žee tru zapat takto: 8.. Použití rozdleí ( ). Vlatoti, že: ( ) (výbrový rozptyl vyáobeý (-) a vydleý á rozdleí ) e využívá pi tetováí toho, zda rozptyl základího ouboru orálí rozdleí je rove. (viz. Tetováí hypotéz). rozdleí e používá pro oveí ezáviloti kategoriálích proých (tet ezáviloti v kobiaí tabulce) 3. Pokud tetujee, zda áhodé veliiy (aeá data) pocházejí z uritého rozdleí, žee také úpche použít chí-kvadrát rozdleí. Teto tet je zá pod ázve "tet dobré hody". - 4 -

ešeý píklad: Odvote ditribuí fukci a hutotu pravdpodoboti áhodé veliiy, která á rozdleí jedí tup voloti. ešeí: Z Z N ( 0; ) Náhodá veliia je fukcí áhodé veliiy Z a proto budee pi hledáí její ditribuí fukce dále potupovat již záý zpobe (pouze vezee v úvahu, že áhodá veliia rozdleí abývá pouze kladých hodot): pro x > 0 : F ( x) P( < x) P( Z < x) P( x < Z < x ) Φ( x ) Φ( x ) Φ( x ) [ Φ( x )] Φ pro x 0 : F ( x) 0 x t x t ( x ) e dt e dt π 0 π Hutotu pravdpodoboti pak uríe jedoduše jako derivaci ditribuí fukce: 0 f ( x) df dx x ϕ ( ) ( x ) ϕ( x ) x 0 x x e πx x > 0 x 0 Výklad: 8. Studetovo t rozdleí Uvažuje dv ezávilé áhodé veliiy Z a. Náhodá veliia Z á orovaé orálí rozdleí, áhodá veliia á rozdleí tupi voloti. Poto áhodá veliia t; - 5 -

T Z á Studetovo t rozdleí tupi voloti. Poet tup voloti je jediý paraetr tohoto rozdleí. Pro (vyoký poet tup voloti, v praxi pro >30) e Studetovo t rozdleí blíží orovaéu orálíu rozdleí. Hutotu pravdpodoboti ebudee ai v toto pípad pro její ložitot uvádt. Stedí hodota: E ( ) 0 T Rozptyl: ( T ) D 00p%-í kvatily - t p : Pro vybraá p a pro vybraé tup voloti jou 00p%-í kvatily tabelováy (viz. píloha Tabulka ). Vtšiou je tato tabelace provedea pouze pro p<0,5. Kvatily t p pro p>0,5 zíkáe poocí vztahu: t t p p Bž e pi urováí kvatil využívá rovž tatitický oftware. Grafické zázorí hutoty pravdpodoboti pro rzé tup voloti 8.. Vlatoti Studetova t rozdleí Náhodá veliia defiováa jako: - 6 -

á Studetovo t rozdleí (-) tupi voloti. t Odvozeí bude provedeo v áledující Prvodci tudie. 8.. Použití Studetova t rozdleí Studetovo t rozdleí á široké uplatí. Uvedee alepo které ožoti použití.. Užívá e k tetováí hypotéz o tedí hodot áhodého výbru, pokud je rozptyl ezáý. Mlo by platit, že teto áhodý výbr pochází z orálího rozdleí, ale teto pedpoklad je vtšiou alepo pibliž pl, jak dále pozáe.. Užívá e k tetováí hypotéz o hod tedích hodot dvou áhodých výbr, e tejýi pedpoklady jako v pedcházející pípad. - avíc uí být tyto výbry ezávilé. 3. Rozdleí je vhodý protedke pro aalýzu výledk regreí aalýzy. Prvodce tudie: Pvod ázvu Studetovo á zajíavou hitorii. Irký tatitik W. S. Goet poprvé publikoval toto rozdleí aoy pod peudoye "Studet", protože jeho zatavatel, pivovar Guie v Dubliu, zakázal vý zatac publikovat pod vý vlatí jée z obavy, že kokurece by odhalila tajetví jejich exceletího piva. Ve vé pvodí láku, Goet použil ozaeí "t" pro voji tatitiku. Odtud Studetovo t rozdleí pravdpodoboti. Na práci Goeta avázalo ožtví dalších tatitik; jeuje alepo R. A. Fihera, jehož jéo žee ajít té ve všech rech dalšího vývoje tatitiky. Náledující odvozeí je opt ureo zájec o ateatické pozadí používaých vztah. t Odvozeí vlatotí, že: Pokud áhodé veliiy,,..., ají orálí rozdleí N(, ) a jou avzáje ezávilé, pak lze ado ukázat (viz. Cetrálí liití vta), že N(, ) a dále po tadardizaci (traforaci orálí a orovaou orálí áhodou veliiu) platí: - 7 -

- 8 - (0,) N Dále víe, že: ) ( Protože Studetova áhodá veliia je defiováa jako: Z T Proto: Z T Jako áhodé veliiy Z a tedy je: ) ( ; Z Pak: ) ( t Po úprav: ) ( t

Výklad: 8.3 Fiherovo-Sedecorovo rozdleí - F rozdleí Poledí pojitý rozdleí, který e budee zabývat, je F rozdleí. Mje dv ezávilé áhodé veliiy a. Ob ají rozdleí chí-kvadrát. Prví z ich á poet tup voloti, druhá á poet tup voloti (obec ají rzý poet tup voloti). Pak áhodá veliia F,,; F, á Fiherovo-Sedecorovo rozdleí o a tupích voloti. Toto rozdleí á tedy dva paraetry- a. Ai v toto pípad ebudee uvádt vztah pro hutotu pravdpodoboti (za ložitý). Stedí hodota: E( F ) Rozptyl: D 00p%-í kvatily - F p :, + ) ( ) ( 4) ( F, Pro praktické aplikace jou pro vybraé pravdpodoboti (p>0,5) a vybraé tup voloti a tabelováy kvatily F p (viz. píloha Tabulka 4). Pro p>0,5 e kvatily F p urí ze vztahu: Fp F, p ( ) Grafické zobrazeí hutoty pravdpodoboti pro rzé hodoty a - 9 -

8.3. Vlatoti Ficherova-Sedecorova rozdleí Je zejé použití tohoto rozdleí jako rozdleí výbrových rozptyl dvou ezávilých áhodých vektor, e tejou rodatou odchylkou. Nech áe dva áhodé vektory: ; j j N(, ); N(, ); j, j, S ; S jou áhodé veliiy defiovaé jako: S j ( ) ( ) i i j j j ; S Pak: S S F, 8.3. Použití Ficherova-Sedecorova rozdleí Toto rozdleí á opt široké uplatí, pedevší pi hodoceí výledk tatitických aalýz. Používá e pedevší:. k tetu o hodoti rozptyl dvou áhodých výbr. k tet o hod tedích hodot pro více áhodých výbr, v aalýze rozptylu. 3. k tet v regreí aalýze. Shrutí: Spojitá rozdleí, kterýi je e v této kapitole ezáili acházejí uplatí zejéa pi odhadech a tetováí tatitických hypotéz. Jejich 00p%-í kvatily jou pro vybraé p a vybraé paraetry tabelováy Název rozdleí Defiice NV daý rozdleí Z i Paraetry Vlatoti ( ) - 0 -

Studetovo Ficherovo-Sedecorovo T F Z t S, F, S, Otázky. Defiujte áhodé veliiy:, Studetovu a Ficher-Sedecorovu (prokažte orietaci v tabulkách kvatil tchto rozdleí) - -