Základy matematické statistiky



Podobné dokumenty
Bakalářské studium na MFF UK v Praze Obecná matematika Zaměření: Stochastika. 1 Úvodní poznámky. Verze: 13. června 2013

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

Statistické metody v ekonomii

2. Je dáno jevové pole (Ω;A) a na něm nezáporná normovaná funkce. Definujte distrubuční funkci náhodného vektoru.

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

Regresní a korelační analýza

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Václav Mentlík Pavel Trnka, Magdaléna Trnková Lumír Šašek. Spolehlivostní aspekty elektrotechnologie

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

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

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

KGG/STG Statistika pro geografy

Dynamika. Akademik Karel J uliš, Doc. Ing. Rudolf Brepta, DrSc. a kol. , f,,,.,'. < ... t- PRAHA 1987 SNTL - NAKLADATELSTVÍ TECHNICKÉ LITERATURY !

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

STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá

z Matematické statistiky 1 1 Konvergence posloupnosti náhodných veličin

pravděpodobnosti, popisné statistiky

Statistická analýza jednorozměrných dat

UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Pořízení licencí statistického SW

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily

POŽADAVKY KE STÁTNÍ ZÁVĚREČNÉ ZKOUŠCE MAGISTERSKÉ STUDIUM POČÍTAČOVÉ MODELOVÁNÍ VE VĚDĚ A TECHNICE (NAVAZUJÍCÍ STUDIUM I DOBÍHAJÍCÍ 5-LETÉ STUDIUM)

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Obsah. Předmluva 9 Poděkování 10. Statistické pojmy

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Matematika a ekonomické předměty

Tématické celky { kontrolní otázky.

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

VÍCEROZMĚRNÝ STATISTICKÝ SOUBOR

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

Fourierovské metody v teorii difrakce a ve strukturní analýze

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

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

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

strol. s.ucasl. Joseph E. Shigley The Iowa State University of Science and Technology Richard G. Budynas Institute of Technology

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

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

KGG/STG Statistika pro geografy

Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Téma 22. Ondřej Nývlt

Slovo autora 9 Pøedmluva? Pøedmluva! 10 Úvod Co umí tøíletý èlovíèek? Co platí pro v echnylidi pro dìti také

STP022 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

(n, m) (n, p) (p, m) (n, m)

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

Netradiční výklad tradičních témat

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

Pravděpodobnost a matematická statistika

ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

1. Pravděpodobnost a statistika (MP leden 2010)

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

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

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

Kvantifikace operačního rizika v rámci Přistupu distribuce ztrát

Testování statistických hypotéz

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

NMSA202 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA POZNÁMKY O ZKOUŠCE

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Korelační a regresní analýza

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

Zpracování a vyhodnocování analytických dat

Apriorní rozdělení. Jan Kracík.

6.1 Normální (Gaussovo) rozdělení

Odhady Parametrů Lineární Regrese

SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ & TEORIE SPOLEHLIVOSTI část 5: Aproximační techniky

Statistická a věcná významnost. Statistická významnost. Historie hypotézy a testů. Hypotézy a statistické testy.

Měřicí a řídicí technika Bakalářské studium 2007/2008. odezva. odhad chování procesu. formální matematický vztah s neznámými parametry

A6M33SSL: Statistika a spolehlivost v lékařství Teorie spolehlivosti Přednáška 2

Předmluva S o u h rn... 89

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)

1 Lineární stochastický systém a jeho vlastnosti. 2 Kovarianční funkce, výkonová spektrální hustota, spektrální faktorizace,

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE VYUŽITÍ LOGISTICKÉ REGRESE VE VÝZKUMU TRHU

Pracovní adresář. Nápověda. Instalování a načtení nového balíčku. Importování datového souboru. Práce s datovým souborem

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

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2014

KVADRATICKÁ KALIBRACE

Dynamické metody pro predikci rizika

BAYESOVSKÉ ODHADY. Michal Friesl V NĚKTERÝCH MODELECH. Katedra matematiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni

Kvantily a písmenové hodnoty E E E E-02

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Eva Fišerová a Karel Hron. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého v Olomouci.

Řešení. Označme po řadě F (z) Odtud plyne, že

1 Klasická pravděpodobnost. Bayesův vzorec. Poslední změna (oprava): 11. května 2018 ( 6 4)( 43 2 ) ( 49 6 ) 3. = (a) 1 1 2! + 1 3!

Regresní analýza. Eva Jarošová

Transkript:

r- MATEMATICKO-FYZIKÁLNí FAKULTA UNIVERZITY KARLOVY V PRAZE Jifí Andel Základy matematické statistiky matfyzpress PRAHA 2011

r I Obsah Predmluva. 11 1 Náhodné veličiny 1.1 Základní pojmy 1.2 Príklady diskrétních rozdelení 1.2.1 Binomické rozdelení.. 1.2.2 Poissonovo rozdelení 1.2.3 Negativne binomické rozdelení. 1.2.4 Hypergeometrické rozdelení.. 1.2.5 Logaritmické rozdelení 1.2.6 Diskrétní rovnomerné rozdelení 1.3 Príklady spojitých rozdelení 1.3.1 Speciální funkce 1.3.2 Normální rozdelení. 1.3.3 Logistické rozdelení 1.3.4 Exponenciální rozdelení. 1.3.5 Dvojite exponenciální rozdelení 1.3.6 Spojité rovnomerné rozdelení 1.3.7 Cauchyovo rozdelení 1.3.8 Beta rozdelení 1.3.9 Gama rozdelení. 1.3.10 Weibullovo rozdelení 1.3.11 Rayleighovo rozdelení. 1.3.12 Maxwellovo rozdelení. 1.3.13 Paretovo rozdelení. 1.3.14 Logaritmicko normální rozdelení 1.3.15 Rozdelení x2. 1.3.16 Rozdelení t 1.3.17 Rozdelení F 2 Náhodné vektory 2.1 Charakteristiky náhodných vektoru 2.2 Nezávislost. 2.3 Náhodný výber 2.4 Usporádaný náhodný výber 2.5 Teoretické základy lineární regrese. 2.6 Teoretické základy korelace 3 Hustoty 3.1 Úvod. 3.2 Transformace náhodných veličin. 3.3 Marginální hustota 13 13 20 20 21 21 21 23 23 24 24 25 25 25 26 26 26 28 28 29 29 32 35 35 38 39 45 45 48 50

VDsan 3.4 Konvoluce 3.5 PodmÍnená hustota. 3.6 Podmínená sti'ední hodnota 4 N ormální rozdelení 4.1 Definice a vlastnosti. 4.2 Rozdelení kvadratických forem 4.3 Výber z normálního rozdelení 4.4 Testy hypotéz a intervaly spolehlivosti 4.5 Studentovo rozdelení 4.5.1 Interval spolehlivosti pro J1 pi'i neznámém (j2. 4.5.2 Jednovýberový t test. 4.5.3 Párový t test. 4.5.4 Dvouvýberový t test 4.6 F rozdelení. 5 Regrese 5.1 RegresnÍ model 5.2 RegresnÍ pi'ímka procházející počátkem 5.3 Lineární regrese 5.4 Kvadratická regrese. 5.5 Regrese se dvema nezávisle promennými. 6 Korelace 6.1 výberový korelační koeficient 6.2 Výberová korelační matice 6.3 výberový koeficient mnohonásobné korelace 6.4 Výberový parciální korelační koeficient 7 Teorie odhadu 7.1 Úvod. 7.1.1 Statistiky a nestranné odhady. 7.1.2 Pi'íklady 7.2 Konsistentní odhady 7.2.1 Definice a základní veta. 7.2.2 Pi'íklad. 7.3 RegulárnÍ systémy hustot. 7.3.1 Raova-Cramérova veta 7.3.2 Eficience odhadu 7.3.3 Bhattacharyaova veta. 7.3.4 Fisherova míra informace 7.3.5 Fisherova informační matice 7.3.6 Zobecnení Raovy-Cramérovy vety 7.4 SuficientnÍ statistiky 52 54 58 63 63 67 70 71 74 75 75 75 76 77 81 81 85 87 89 90 93 93 97 98 99 101 101 101 102 105 105 105 106 106 110 112 115 120 1 124 6

Obsah 7.4.1 Základní pojmy 124 7.4.2 Neymanovo faktorizační kritérium 125 7.4.3 statistiky MinimáIní suficientní 126 I 7.4.4 Úplné statistiky. 131 7.4.5 Raova-Blackwellova veta. 134 7 7.5 Ancilární statistiky ) 139 7.5.1 Definice 139 L 7.5.2 Príklady 139 ~7.4.6 Lehmannovy-Scheffého vety. 136 ~7.5.3 Basuova veta 140 5 7.5.4 Rodiny rozdelení 142 5 7.5.5 Odhad pravdepodobnosti pi'ežití 143 5 7.6 Metoda maximální verohodnosti 146 6 7.6.1 Pomocná tvrzení 146 7 7.6.2 Principy metody maximální verohodnosti 147 7.6.3 1 Odhad jednorozmerného parametru 150 7.6.4 Pi'íklady 154 1 7.6.5 Odhad vektorového parametru. 159 ~17 8 TestovánÍ hypotéz 163 i9 8.1 Úvod 163 io 8.2 Jednoduchá hypotéza a jednoduchá alternativa 164 ~8.3 Hustoty exponenciálního typu 169 8.4 Jednoduchá hypotéza a složená alternativa 172 3 8.5 Složená hypotéza a složená alternativa 176 7 8.6 Asymptotické testy 176 8 8.6.1 Testy založené na verohodnostní funkci 176 9 8.6.2 Testy s rušivými parametry. 183 1 8.6.3 Príklady testu s rušivými parametry. 187 1 9 LineárnÍ model 193 1 9.1 Definice lineárního modelu 193 2 9.2 Model s plnou hodností 193 5 9.3 Pi'íklad (vážený prumer) 195 5 9.4 Model s neúplnou hodností 196 5 9.5 Testování submodelu 201 6 6 10 Analýza rozptylu 205 O 10.1 Mnohonásobná porovnávání 205 2 10.2 Scheffého metoda. 205 5 10.3 Tukeyova metoda. 209 O 1004 Jednoduché Wdení 210 2 10.5 Dvojné ti'ídení bez interakcí 216 4 10.6 Dvojné ti'ídení s interakcemi 1

Ubsah 10.7 Trojné tľídení. 10.8 Test linearity regrese 11 Neparametrické metody 11.1 Jednovýberové testy. 11.1.1 Znaménkový test 11.1.2 Jednovýberový Wilcoxonuv test 11.2 Dvouvýberové testy. 11.2.1 Dvouvýberový Wilcoxonuv test 11.2.2 Van der Waerdenuv test. 11.2.3 Mediánový test. 11.2.4 Kolmogorovuv-Smirnovuv test. 11.3 Jednoduché trídení 11.3.1 Kruskaluv-Wallisuv test. 11.3.2 Van der Waerdenuv test. 11.3.3 Mediánový test. 11.4 Náhodné bloky 11.4.1 Friedmanuv test 11.4.2 Andersonuv-Kannemannuv test 11.5 Spearmanuv korelační koeficient 11.6 Optimalita poradových testu. 11.6.1 Pomocná tvrzení 11.6.2 Lokálne nejsilnejší poradové testy. 12 Testy dobré shody 12.1 Multinomické rozdelení. 12.2 Testy X2 pri známých parametrech. 12.3 Testy X2 pri neznámých parametrech. 12.4 Testy normality 12.5 Testy Poissonova rozdelení 13 Kontingenční tabulky 13.1 Test nezávislosti 13.2 Test homogenity multinomických rozdelení. 13.3 Test X2 ve čtyrpolních tabulkách 13.4 Pomer šancí 13.5 Fisheruv faktoriálový test. 13.6 McNemaruv test. 13.7 Test symetrie 13.8 Stuartuv test 13.9 Logaritmicko-lineární modely 13.9.1 Interakce v kontingenčních tabulkách 13.9.2 Trojrozmerné kontingenční tabulky 13.9.2.1 Poissonuv model 2 2 231 231 231 233 235 235 239 239 240 243 243 249 249 251 251 253 256 258 258 261 267 267 1 2 4 6 9 9 282 284 285 289 292 296 298 301 301 8

Obsah 13.9.3 13.9.4 13.9.2.2 Multinomický model. 13.9.2.3 Součinove multinomický model 13.9.2.4 Obecný logaritmicko-lineární model M. 13.9.2.5 Model úplné nezávislosti Ml 13.9.2.6 Model sdružené nezávislosti M2 13.9.2.7 Model podmínené nezávislosti M3 13.9.2.8 Model párové závislosti M4 13.9.2.9 Hierarchické modely. Testy dobré shody. Volba modelu A Vety o maticích A.1 Úvod. A.2 Pozitivne semidefinitní a definitní matice A.3 Idempotentní matice A.4 Pseudoinverzní matice A.5 Soustavy lineárních rovnic. A.6 Singulární varianční matice B LimitnÍ vety B.1 Konvergence náhodných veličin. B.2 Zákon velkých čísel B.3 CentráIní limitní vety BA Další limitní vety. B.5 Použití limitních vet. Literatura 339 Jmenný rejsthk 349 vecný rejsthk 353 304 305 305 306 306 309 309 309 315 315 316 320 321 325 326 329 329 330 331 332 335