MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Podobné dokumenty
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Tomáš Karel LS 2012/2013

Statistika (KMI/PSTAT)

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

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza

Korelační a regresní analýza

Tomáš Karel LS 2012/2013

Regresní a korelační analýza

Tomáš Karel LS 2012/2013

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Regresní a korelační analýza

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

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

Statistická analýza jednorozměrných dat

Regresní a korelační analýza

1. Příklad U automobilu byla měřena spotřeba benzínu v závislosti na rychlosti:

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Regresní a korelační analýza

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Regresní analýza 1. Regresní analýza

(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination.

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Aplikovaná matematika I

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Téma 9: Vícenásobná regrese

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

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

Popis metod CLIDATA-GIS. Martin Stříž

Sever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty

Základy matematiky pracovní listy

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

6. Lineární regresní modely

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

KGG/STG Statistika pro geografy

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

=10 =80 - =

Časové řady. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Doporučené příklady k procvičení k 2. Průběžnému testu

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Měření závislosti statistických dat

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

6. Lineární regresní modely

4EK211 Základy ekonometrie

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

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

Aplikovaná numerická matematika

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová

SOUHRNNÝ PŘEHLED nově vytvořených / inovovaných materiálů v sadě

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

UNIVERZITA PARDUBICE

Optimální trvanlivost nástroje

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

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax 2 + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených funkcí je množina reálných čísel.

13.1. Úvod Cílem regresní analýzy je popsat závislost hodnot znaku Y na hodnotách

Regrese. používáme tehdy, jestliže je vysvětlující proměnná kontinuální pokud je kategoriální, jde o ANOVA

Kalibrace a limity její přesnosti

Pravděpodobnost a matematická statistika

Plánování experimentu

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

6. Lineární regresní modely

Reologie tavenin polystyrenových plastů. Závěrečná práce LS Pythagoras

4EK211 Základy ekonometrie

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

Rovnice v oboru komplexních čísel

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

KGG/STG Statistika pro geografy

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

Regrese. 28. listopadu Pokud chceme daty proložit vhodnou regresní křivku, musíme obvykle splnit tři úkoly:

Statistika pro geografy

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel

STATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku:

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Technická univerzita v Liberci

Tvorba nelineárních regresních


M{ZD{ CX MME_CX-5_COVER_12R1_V2.indd 1 30/01/ :27

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

UNIVERZITA PARDUBICE

Kalibrace a limity její přesnosti

otec syn

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

Základy matematiky kombinované studium /06

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Transkript:

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 10 Mgr. Petr Otipka Ostrava 01 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava ISBN 978-80-48-04-6 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory Evropského sociálního fondu (ESF) a rozpočtu České republiky v rámci řešení projektu: CZ.1.07/..00/15.046, MODERNIZACE VÝUKOVÝCH MATERIÁLŮ A DIDAKTICKÝCH METOD

OBSAH 10 REGRESE A KORELACE... 10.1 Řešené úlohy... 10.1.1 Úlohy k řešení... 10.1. Výsledky úloh k řešení... 4 10.1. Sada testovacích otázek... 5 10.1.4 Správné odpovědi k testovacím otázkám... 5 CZ.1.07/..00/15.046

10 REGRESE A KORELACE 10.1 ŘEŠENÉ ÚLOHY 10.1.1 Úlohy k řešení 1.1. Charakterizujte závislost proměnné y na x regresní funkcí ve tvaru: b a) Y = a + x b) Y = ax + bx + c Určete indexy korelace x 1 1 4 6 y 0 1 4 5 5 1.. Při seskoku parašutisty byla měřena závislost mezi rychlostí v [m/s] a tlakem p [0,1mPa] na povrchu padáku. Výsledky vyrovnejte parabolou p = a + bv. Vypočtěte index korelace. v,4,5 5 6,89 10 p 0,0141 0,081 0,056 0,115 0,5 1.. Charakterizujte těsnost zvolené závislosti ve tvaru Y = a + b. log x mezi proměnnými x a y. Vypočtěte index korelace. x 1 1 5 6 7 7 y 70 104 16 10 00 50 40 60 1.4. Zjišťovalo se, zda u souboru chlapců je závislost v počtu provedených shybů a kliků. Výsledky jsou zaznamenány v tabulce: chlapec 1 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 14 15 počet shybů 1 0 5 6 1 4 5 6 1 1 8 počet kliků 10 15 15 0 40 5 7 1 0 5 41 10 14 9 64 a) Určete, zda je mezi počtem shybů a počtem kliků silná lineární závislost, určete její míru. b) Najděte nejvhodnější regresní funkci závislosti mezi počtem shybů a kliků. 1.5. V tabulce jsou průměrné doby trvání slunečního svitu za období 1961-1990 v Praze- Ruzyni (argument x) a dlouhodobé průměrné teploty vzduchu za období 1961 1990 v Praze-Ruzyni (argument y). leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec x [h] 50,0 7,4 14,7 167,6 14,0 18,6 6,7 1, 161,0 10,8 5,6 46,7 y [ C] -,4-0,9,0 7,7 1,7 15,9 17,5 17,0 1, 8,,9-0,6 Najděte vhodnou regresní funkci závislosti y na x a vypočtěte index determinace. 1.6. Tabulka obsahuje data o vývoji indexu spotřebitelských cen životních nákladů v ČR. průměr roku 005 = 100 rok 1994 1995 1996 1997 1998 1999 000 001 00 00 004 005 006 007 008 009 010 index 59,1 64,5 70, 76, 84,4 86, 89,4 9,6 95,4 95,5 98,1 100,0 10,5 105,4 11,1 11, 114,9 Proložte daty vhodnou regresní funkci a využijte ji k odhadu hodnoty indexu v roce 015. CZ.1.07/..00/15.046

4 1.7. Podobně jako v předchozím případě z údajů v tabulce průměrných mezd v ČR odhadněte průměrný plat v roce 015. rok 000 001 00 00 004 005 006 007 008 009 010 mzda 1 19 14 78 15 54 16 40 17 466 18 44 19 546 0 957 59 44 797 1.8. Popište závislost produktivity práce (v desítkách kusů za hodinu) na % plnění norem x a průměrném věku pracovníků z v pěti firmách, zabývajících se výrobou stejného druhu výrobků pomocí regresní roviny. Vypočítejte hodnotu indexu korelace a odhadněte hodnotu produktivity práce při plnění norem na 106 % a při průměrném věku pracovníků let. y - produktivita 1 x - plnění normy 0,9 1,0 1,05 1, 1,4 z - průměrný věk 0 7 6 7 5 1.9. V tabulce jsou uvedeny hodnoty tří nezávisle proměnných x 1, x a x a hodnota závisle proměnné y. Stanovte lineární regresi mezi těmito veličinami a hodnotu indexu determinace. y 11 7 10 11 10 9 15 16 x 1 1-1 0 4 4 1 x 1-1 -1 0 x 1 0-0 -1 1 1.10. Posuďte vliv jednotlivých vybraných ukazatelů parních elektráren v roce 1984 na měrné náklady elektráren. Úlohu řešte vícenásobnou lineární regresní analýzou. elektrárna y x 1 x x x 4 Mělník 49 0,95 6,86 14,01 1,9 Počerady 1 0,7 7,56 1,06 11,74 Chvaletice 56,4 6,79 15,0 11,74 Dětmarovice 06 4,4 7,5 17,8 11,7 Tušimice 1 7, 6,58 10,8 1,49 Tušimice 1,6 7,5 10,1 1,1 Prunéřov 1 49 5,18 6,66 11,6 1,49 Prunéřov 10 4,4 7,47 11,5 11,15 y... měrné náklady [Kč/MWh], x 1... poruchy [%], x... využití pohotového výkonu [tisíce hodin], x... cena paliva [Kč/GJ], x 4... měrná spotřeba [GJ/MWh] 10.1. Výsledky úloh k řešení 1.1. 5, 565 a) Y = 6, 06 ; I = 0, 985 ; b) Y = 15, +, 94x 0, 91x ; I = 0, 99 x 1.. p = 0, 00144 + 0, 00506v ; I = 0, 9996 1.. Y = 88, + 19154,. log x; I = 0, 96 1.4. Lineární funkce: Y = 6,699x + 1,646; I = 0,97577 Kvadratická funkce: Y = 0,4x + 4,8667x +,754; I = 0,904 1.5. Y = 0, 098x 5, 766, I = 0,888 1.6. index 015 = 1,8 1.7. mzda 015 = 9699 1.8. Y =,456x - 0,0905z + 0,9640; 1,5071 1.9. Y = 0,9799x 1, 680x + 1,844x + 10,1816; I = 0,966 1 CZ.1.07/..00/15.046

5 1.10. Y = + x x + x + x I = 17,561, 95 1 19,545 1,187 41, 457 4, 0,9908 10.1. Sada testovacích otázek T10.1. Index korelace používáme k a) posouzení míry lineární závislosti mezi veličinami. b) vyjádření závislosti mezi dvěma statistickými znaky. c) posouzení vhodnosti regresní funkce. T10.. Regresí rozumíme a) míru (intenzitu) závislosti statistických znaků. b) vystižení charakteru závislosti mezi veličinami a určení její konkrétní formy. c) vypočtení konstant a, b z rovnice Y = ax + b. T10.. Metodu nejmenších čtverců odchylek používáme ve statistice k a) nalezení nejlepšího funkčního předpisu statistické závislosti. b) vypočtení koeficientu korelace. c) vypočtení indexu korelace. T10.4. Koeficient korelace používáme k a) posouzení míry lineární závislosti mezi veličinami. b) vyjádření závislosti mezi dvěma statistickými znaky. c) posouzení vhodnosti regresní funkce. T10.5. Index korelace může nabývat v případě lineární regrese hodnot z intervalu 1,1 a) 0,1 b) 0, ) c) T10.6. Při různých rychlostech byly naměřeny následující hodnoty spotřeby automobilu: rychlost x 50 60 70 80 90 100 110 10 10 spotřeba y 8,5 7,8 7, 7,1 6,9 7 7,4 7,9 8,6 Která regresní křivka bude nejlépe vystihovat závislost mezi rychlostí x a spotřebou y (hodnoty a, b, případně c by se vypočetly například metodou nejmenších čtverců)? a) Y = a + bx b) Y = a + bx + cx c) Y = a + b.logx T10.7. Blíží-li se hodnota indexu korelace k nule, pak a) se mezi danými veličinami jedná vždy o slabou lineární závislost. b) se mezi danými veličinami jedná vždy o silnou lineární závislost. c) vypočtená regresní funkce nevystihuje statistickou závislost mezi veličinami. 10.1.4 Správné odpovědi k testovacím otázkám T10.1. c) T10.. b) T10.. a) T10.4. a) T10.5. b) T10.6. b) T10.7. c) CZ.1.07/..00/15.046