SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

Podobné dokumenty
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

Lineární regrese ( ) 2

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Testujeme hypotézu: proti alternativě. Jednoduché třídění:

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Statistická rozdělení

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

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

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

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

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

NEPARAMETRICKÉ METODY

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

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

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

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

Spolehlivost a diagnostika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testy hypotéz

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

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

Úvod do korelační a regresní analýzy

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

SP NV Normalita-vlastnosti

V. Normální rozdělení

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

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

Testování statistických hypotéz

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

12. Neparametrické hypotézy

14. Korelace Teoretické základy korelace Způsoby měření závislostí pro různé typy dat

Úvod do teorie měření

8. cvičení 4ST201-řešení

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

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

Statistické charakteristiky (míry)

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

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

n-rozměrné normální rozdělení pravděpodobnosti

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

8. Analýza rozptylu.

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

2. Vícekriteriální a cílové programování

8. cvičení 4ST201. Obsah: Neparametrické testy. Chí-kvadrát test dobréshody Kontingenční tabulky Analýza rozptylu (ANOVA) Neparametrické testy

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

Téma 5: Analýza závislostí

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

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

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

Lineární regresní model (VJ REGMOD-2)

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Charakteristiky úrovně

HODNOCENÍ KVALITY SHLUKŮ

Intervalové odhady parametrů

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

} kvantitativní znaky

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Národní informační středisko pro podporu kvality

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

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

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

11. Regresní analýza. Čas ke studiu kapitoly: 60 minut. Cíl VÝKLAD Úvod

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

Po prostudování tohoto odstavce budete umt porozumt konstrukci F-pomru rozhodovat se pomocí testu zvaného analýza rozptylu

Odhad parametrů normálního rozdělení a testy hypotéz o těchto parametrech * Věty o výběru z normálního rozdělení

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

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

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)

Transkript:

Korelačí aalýza

Přpomeutí pojmů áhodá proměá áhodý vetor áhodý vetor Náhodý výběr: pro áhodou proměou : pro áhodý vetor : pro áhodý vetor :

Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých proměých ovaračí oefcet popsuje leárí závslost mez áhodým proměým a. Ozačeí: Platí: E E E E E E 0 a a a a d b d c b a D D D j j D D

Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých vetorů ovaračí oefcet popsuje leárí závslost mez áhodým vetory a. Ozačeí: Platí: cov cov cov j E cov E m E E E E cov a B c D Bcov D cov cov cov cov cov

Přpomeutí pojmů - ovarace Varačí matce vetoru Ozačeí: var Platí: var cov cov var j j var E E E E var var a B B var B var E E E var cov cov var

Přpomeutí pojmů - orelace Korelace áhodých prměých orelačí oefcet popsuje leárí závslost mez áhodým proměým a.. Ozačeí: ρ ρ ρ. Nechť a jsou áhodé proměé s ladým směrodatým odchylam: 0 0 pa defujeme orelačí oefcet: Nechť a m jsou áhodé vetory. Pa pod pojmem orelačí matce rozumíme matc: cor j m

Přpomeutí pojmů - orelace Platí: Korelace áhodých proměých a : Korelace áhodých vetorů a : cor sg d b d c b a 0 a a a a m j cor cor cor cor cor c a

Korelačí aalýza Nechť je áhodý výběr z dvojrozměrého rozděleí se středí hodotou rozptylem ovarací a orelací. Výběrové statsty: Platí: Nestraé výběrové statsty E E E E E

Korelačí aalýza výběrové matce Nechť je -rozměrý áhodý vetor se středí hodotou μ a rozptylem Σ j. edy: E μ var Σ Dále echť = je áhodý výběr z rozděleí popsující áhodý vetor Pa E μ var Σ cov 0. j Pomocí áhodého výběru defujme výběrové matce vetory: výběrové průměry: j j Platí E μ var Σ

Korelačí aalýza výběrové matce Pomocí áhodého výběru dále defujme Výběrová varačí matce Platí E Σ l j l j l l j j Výběrová orelačí matce: Nechť j j 0 j l. j l j l. l j j l j Pozor jž eplatí: E

Nechť Korelačí aalýza výběrové matce je p-rozměrý áhodý vetor a je áhodý výběr z rozděleí popsující áhodý vetor Dále echť je q-rozměrý áhodý vetor a je áhodý výběr z rozděleí popsující áhodý vetor. Výběrová ovaračí matce vetorů a : l j p q Platí: p Výběrová orelačí matce vetorů a : echť 0 l p 0 j E cov l l l j l. j l. l j. j q p q j j q

Korelačí aalýza výběrové matce Nechť je p-rozměrý áhodý vetor a je áhodý výběr z rozděleí popsující áhodý vetor Dále echť je q-rozměrý áhodý vetor a je áhodý výběr z rozděleí popsující áhodý vetor. Ozačme: Náhodý výběr: Pro vetor platí: Výběrová ovaračí matce vetoru : Výběrová orelačí matce vetoru : p q q p Σ Σ Σ Σ Σ cov cov cov cov cov

Koefcet mohoásobé orelace Koefcet mohoásobé víceásobé celové orelace defuje míru leárí stochastcé závslost mez áhodou velčou a vhodou leárí ombací slože áhodého vetoru. Platí: Nechť ˆ Vhodá ombace je poud ˆ var cov V cov ˆ var cov V cov pa E E ovost astává pro E β E a β V cov de V var. Koefcet mohoásobé orelace se defuje jao oefcet orelace mez áhodým velčam a ˆ : ˆ β

Koefcet mohoásobé orelace Další vyjádřeí: β Vβ D cov ˆ D D ˆ D cor cor cor V případě áhodého vetoru: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Koefcet mohoásobé orelace Pro mohoásobý orelačí oefcet platí: 0 je ejvětší ze všech orelačích oefcetů a leárí ombace specálě:

Mějme áhodý výběr: de áhodé vetory: jsou -rozměré Ozačme matce výběrových orelačích oefcetů pro matce orelace obsahující řády a sloupce matce orelace obsahující řáde a sloupce matce orelace obsahující řády a sloupce Předpolad že matce je regulárí. Pa s pomocí vztahu defujeme výběrový oefcet mohoásobé orelace: Výběrový oefcet mohoásobá orelace cor cor cor

Korelačí aalýza mohoásobá orelace Další tvar: det det V případě áhodého vetoru: 0 0 0 0 0 0. 0 0 0 0 ealzace výběrového mohoásobého oefcetu pro 0 r 0. r 0 r 0 r r 0 r 0 r

Nechť je áhodý výběr z + rozměrého ormálího rozděleí s ladým rozptyly a echť pa áhodá velča: má Fscherova-edecorova rozděleí s a -- stup volost. realzace: H 0 : vzhledem alteratví hypotéze: H A : se ezamítá poud Korelačí aalýza mohoásobá orelace 0 F r r z 0 0 ; 0 F z

Korelačí aalýza mohoásobá orelace - přílad

Korelačí aalýza orelace - přílad Přílad: Ve supě matematcých žeýrů a FI byly zjštěy ásledující údaje: váha výša číslo ohy Korelačí matce 96 8 43 9 85 40 074749 0463 73 86 4 074749 0644457 8 9 47 0463 0644457 76 7 4 53 6 36 - váha 60 73 35 - výša 7 8 44 - číslo ohy 90 85 4 55 70 43 počtěte mohoásobou orelac čísla ohy v závslost a váze a výšce. Na hladě výzamost 005 otestujte hypotézu že tato orelace je rova 0.

Koefcet parcálí orelace Koefcet parcálí orelace defuje míru leárí závslost mez áhodým velčam a př zostatěí slože vetoru př zrušeí vlvu změy slože vetoru. Mějme áhodý vetor: = Nechť áhodá velča ˆ β mmalzuje E ˆ a áhodá velča ˆ δ mmalzuje E ˆ ávslost mez a jel elmová vlv vetoru měříme orelačím oefcetem mez áhodým proměým: ˆ ˆ. ˆ ˆ

Koefcet parcálí orelace Další vyjádřeí:.. [ cor cor cor cor cor cor cor ][ cor cor cor ] V případě áhodého vetoru: 0 0 0 0 0.0 0 0 0 0

Mějme áhodý výběr: de áhodé vetory: jsou -rozměré Ozačme matce výběrových orelačích oefcetů pro matce orelace obsahující řády a sloupce matce orelace obsahující řáde a sloupce matce orelace obsahující řáde a sloupce _ matce orelace de byl odebrá řáde a sloupec Předpolad že matce je regulárí. Výběrový oefcet parcálí orelace: Korelačí aalýza parcálí orelace

Korelačí aalýza parcálí orelace Ozačme _ matce orelace de byl odebrá řáde a sloupec _ det _ pa: det _ det _ 0 0 0 0 00 0 Pro p=: 0 0 0 ealzace výběrového parcálího oefcetu pro 0 r r0r0 r0 r r 0 0

Nechť je áhodý výběr z + rozměrého ormálího rozděleí s ladým rozptyly a echť pa áhodá velča: má tudetova rozděleí s -p- stup volost. ealzace: H 0 : vzhledem alteratví hypotéze: H A : se ezamítá poud Korelačí aalýza parcálí orelace 0 t r r t 0 0 ; t t t

Korelačí aalýza parcálí orelace - přílad

Korelačí aalýza orelace - přílad Přílad: Ve supě matematcých žeýrů a FI byly zjštěy ásledující údaje: váha výša číslo ohy Korelačí matce 96 8 43 9 85 40 074749 0463 73 86 4 074749 0644457 8 9 47 0463 0644457 76 7 4 53 6 36 - váha 60 73 35 - výša 7 8 44 - číslo ohy 90 85 4 55 70 43 počtěte parcálí orelac mez váhou a číslem ohy s vyloučeím výšy a a hladě výzamost 005 otestujte hypotézu že tato orelace je rova 0.