Hustota pravděpodobnosti případ dvou proměnných

Podobné dokumenty



Regresní a korelační analýza



Aplikovaná statistika v R - cvičení 2

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

Statistická analýza jednorozměrných dat



ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii. Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient

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

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT. Všichni žijeme v matrixu.

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

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

Systém rizikové analýzy při sta4ckém návrhu podzemního díla. Jan Pruška

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Neparametrické testy

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)


Náhodným vektorem rozumíme sloupcový vektor složený z náhodných veličin X = (X 1, X 2,

Neparametrické metody


Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel


INDUKTIVNÍ STATISTIKA

6. Lineární regresní modely

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

( ) r Urč ete mohutnost a energii impulsu. r Vypočítejte spektrální hustotu signálu z př.1.57 a nakreslete modulové a fázové spektrum.



Vztah mezi počtem květů a celkovou biomasou rostliny CELKE EM. slá pro KVETU = závi

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2015

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

4EK211 Základy ekonometrie

Pearsonův korelační koeficient

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí

Mnohorozměrná statistická data

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

Mnohorozměrná statistická data

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek



ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu. Téma: Měření síly asociace mezi proměnnými (korelační analýza)


Příklady ke čtvrtému testu - Pravděpodobnost

Pružnost a plasticita Program č.2. Fotografie reálné konstrukce

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

Přednáška 10. Analýza závislosti


Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Cvičení ze statistiky - 3. Filip Děchtěrenko

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI


RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

Souběžná validita testů SAT a OSP

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT. Všichni žijeme v matrixu.

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic

Testy nezávislosti kardinálních veličin

Statgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Korelační a regresní analýza

4. Na obrázku je rozdělovací funkce (hustota pravděpodobnosti) náhodné veličiny X. Jakou hodnotu musí mít parametr k?

VLIV STATISTICKÉ ZÁVISLOSTI NÁHODNÝCH VELIČIN NA SPOLEHLIVOST KONSTRUKCE

Kopie z


Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Cíle korelační studie





Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

ANALÝZA ZÁVISLOSTI. Martina Litschmannová

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

KGG/STG Statistika pro geografy

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza


Aplikace 2: Hledání informativních příznaků pro rozpoznávání


PSY117. Přednáška VZTAHY MEZI PROMĚNNÝMI KORELAČNÍ KOEFICIENT

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů



Vícerozměrná rozdělení

Přehled statistického zpracování dat. Matúš Šucha, Dana Černochová, Lenka Šrámková, Vlasta Rehnová, Petr Zámečník

SEZNAM NEMOVITOSTÍ podle č.p., město Kopřivnice má připravenu projektovou dokumentaci na realizaci kanalizační přípojky


Value at Risk. Karolína Maňáková

Mannův-Whitneyův(Wilcoxonův) test pořadová obdoba dvouvýběrového t-testu. Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008

Kalibrace analytických metod


4 STATISTICKÁ ANALÝZA VÍCEROZMĚRNÝCH DAT

1.3 K čemu slouží linearizační transformace? V jakém případě o ní uvažujeme?


Transkript:

Husoa pravěpoobnos přípa vou proměnných f očekávaná honoa náhoné proměnné : operáor očekávané hono : očekávaná honoa náhoné proměnné : f f g g obecně :

Husoa pravěpoobnos přípa vou proměnných rozpl náhoné proměnné : f V rozpl náhoné proměnné : f V kovarance náhoných proměnných a : cov kovaranční mace cov cov cov cov V V korelace náhoných proměnných a : cov

Husoa pravěpoobnos přípa vou proměnných nezávslé náhoné proměnné : f f f rozpl náhoné proměnné : f f f V rozpl náhoné proměnné : f V cov kovaranční mace:

Korelace náhoných proměnných ()= =.7 ().7 6 6 4 4 () = =. (). - - -4-4 -6-6 -4 - = 4 6-6 -6-4 - 4 6

Korelace náhoných proměnných () =.9 () =.96 6 6 4 4 = -.7 () () = -.7 - - -4-4 -6-6 -6-4 - = 4 6-6 -4-4 6

Korelace náhoných proměnných

Korelace náhoných proměnných n..

Oha kovarance a korelace náhoné proměnné naměříme ; cov ( )??? ) cov( ) v( co ) ( s s ) ( s s

Oha kovarance a korelace náhoné proměnné hlana sgnfkance 5% naměříme ; cov ( )??? cov( ) cov( ) ( s s ) s s

) v( co s s ) ( s s =.9.3 Oha korelace leen 6 březen 8

Pearsonův korelační koefcen z sanarzovaná z proměnná ˆ ˆ ˆ z oha ˆ ˆ z z r ˆ ˆ ˆ ˆ Pearsonův korelační koefcen

z-usd Oha korelace =.9.3 3 - - -3 směrnce:.9.5-4 -4-3 - - z-ur

) v( co s s ) ( s s = -.3.6 Oha korelace leen 6 březen 8

Oha korelace = -.3.6 SKKvs USD normalze z-values = -.3 +/-.6 3 směrnce: -.3.6 z-usd - - -3 - - 3 z-skk

Auokorelace ' ' ' ' ' ' ' ' R korelační funkce: saconární proces. řáu: (. a. momen nezávsí na čase) R R auokorelace: skréní proces: k k k k R oha auokorelace:

UR auocorrelaon Auokorelace UR - - 3 leen 6 březen 8-3 9-4 -5 3 4 5 k (n) 8 7 6 5 4 3 4 5 k (n)

USD auocorrelaon Auokorelace UR USD - - 6 leen 6 březen 8-3 4-4 -5 3 4 5 k (n) 8 6 4 3 4 5 k (n)

SKK auocorrelaon Auokorelace UR USD SKK - - -3 88 86 84 leen 6 březen 8 SKK -4-5 3 4 5 k (n) 8 8 78 76 74 7 3 4 5 k (n)

UR auocorrelaon auocorrelaon Auokorelace...8.6...8.6.4.. -. 4 6 8 k (n).4. 3 leen 6 březen 8. 9 -. 8 -.4 7 -.6 3 4 5 k (n) 6 5 4 3 4 5 k (n)

Oha korelace -635-64 eekor -645 bcg -65-655 -66-665 5 5-64 -645-65 eekor bcg -655-66 -665-67 5 5 (h)

z-e Oha korelace korelace.936. 5 4 3 - - -3-3 - - 3 4 5 z-e

auocorrelaon auokorelace..5. -.5 -. -.5 -. eekor eekor 4 6 8 4 6 8 (h)

Korelace ˆ 7.5 ˆ 4.. 8

Oha korelace Spearmanův korelační koefcen 6 rank rank 6 5 4 3 4 6 8 4 6 8

Oha korelace 5.6 5. 4. 8.7.7. 3. 5.5 4.5.7.8 99. 9.5 57.5 9.3 4. 7.8 56..7.5

Oha korelace rank- rank- 5.6 5. 4 3 4. 8.7 8 8.7. 3. 5.5 4 4.5.7 3.8 99. 6 6 9.5 57.5 9.3 4. 9 9 7.8 56. 5 5.7.5 7 7

Oha korelace rank- rank- 5.6 5. 4 3 4. 8.7 8 8.7. 3. 5.5 4-4 4.5.7 3.8 99. 6 6 9.5 57.5 9.3 4. 9 9 7.8 56. 5 5.7.5 7 7 Spearmanův korelační koefcen 6 rank rank

Oha korelace Pearson: =.88.5 Spearman: =.96. 6 5 4 3 4 6 8 4 6 8

Oha korelace Spearmanův korelační koefcen oha spolehlvos F 6 log arcanh rank rank (Fsherova ransformace) z - skóre z 3 F.6 poku jsou nezávslé je z výběrem ze sanarního normálního rozělení () P z z F z erf z

Oha korelace Pearson: =.88.5 Spearman: =.96. 6 5 P z.7 z.7. 3 4 3 4 6 8 4 6 8

Oha korelace

Oha korelace