Pomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia



Podobné dokumenty
Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.

MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST

ÚKOL ,77 5,00 5 2,531,003,056 -,869,113

Karta předmětu prezenční studium

Pravděpodobnost a statistika

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120

1.1 Dva základní typy statistiky Popisná statistika (descriptive statistics) Inferenční statistika (inferential statistics)

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

Matematická 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.

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza

Aplikovaná statistika v R

Cvičení 2. Vyjádření náhodně proměnných veličin, Posudek spolehlivosti metodou SBRA, Posudek metodou LHS.

Příklad 2: Určení cihlářských surovin na základě chemické silikátové analýzy

Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat

8. Posloupnosti, vektory a matice

Datový soubor X1 1, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 12.5, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 24

Národní informační středisko pro podporu kvality

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí programu R. Ústav matematiky Fakulta chemicko inženýrská Vysoká škola chemicko-technologická v Praze

LEKCE 02a UNIVARIAČNÍ ANALÝZA KATEGORIZOVANÝCH DAT

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Language of Mathematics

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Statistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika

Statistické metody v digitálním zpracování obrazu. Jindřich Soukup 3. února 2012

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

Pracovní text a úkoly ke cvičením MF002

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Cvičení 3. Posudek únosnosti ohýbaného prutu. Software FREET Simulace metodou Monte Carlo Simulace metodou LHS

Opakování: Nominální proměnná více hodnotová odpověď.


Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání

Popisná statistika kvantitativní veličiny

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

Metodologie pro ISK II

Zpracování a vyhodnocování analytických dat

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

Statistická analýza dat v psychologii. Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead

Biostatistika a matematické metody epidemiologie- stručné studijní texty

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

ČETNOSTI A ROZLOŽENÍ ČETNOSTÍ

Testy nezávislosti kardinálních veličin

Analýza dat z dotazníkových šetření

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Cvičení 9. Posudek únosnosti ohýbaného prutu metodou LHS v programu FREET. Software FREET Simulace metodou LHS

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

Charakteristiky kategoriálních veličin. Absolutní četnosti (FREQUENCY)

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Analýza rozptylu dvojného třídění

Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:

Regresní a korelační analýza

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

Statistická analýza dat

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

Pravděpodobnostní rozdělení v MS Excel

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

Design Experimentu a Statistika - AGA46E

Analýza dat z dotazníkových šetření. Zdrojová data: dotazník

Simulace systému hromadné obsluhy Nejčastější chyby v semestrálních pracích

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Náhodná veličina X má Poissonovo rozdělení se střední hodnotou lambda. Poissonovo rozdělení je definováno jako. P(X=k) = 0,036

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Ústav matematiky Fakulta chemicko inženýrská Vysoká škola chemicko-technologická v Praze

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Intervalové Odhady Parametrů

Třídění statistických dat

Výsledný graf ukazuje následující obrázek.

Statistická analýza dat v psychologii

METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY

RNDr. Božena Rytířová. Základy měření (laboratorní práce)

STP097 STATISTIKA CVIČENÍ EMPIRICKÁ DISTRIBUČNÍ FUNKCE, JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY

= = 2368

Faktorová analýza příklad. Obrázek 1 Ukázka části vstupních dat

VaV/650/6/03 DÚ 06 Statistická analýza řad maximálních průtoků DÚ 06 Statistical analysis of series of peak discharges

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku?

Analýza dat na PC I.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Optimalizace provozních podmínek. Eva Jarošová

17. Statistické hypotézy parametrické testy

Základy popisné statistiky

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak.

Me neˇ nezˇ minimum ze statistiky Michaela S ˇ edova KPMS MFF UK Principy medicı ny zalozˇene na du kazech a za klady veˇdecke prˇı pravy 1 / 33

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Za hranice nejistoty(2)

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

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

Statistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!

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

Transkript:

Pomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia Statistika Základní pojmy balíček: Statistics Pro veškeré výpočty je třeba načíst balíček Statistic. Při řešení můžeme použít proceduru infolevel[statistics]:=1, která nám poskytne podrobný výpis informací vztahující se k danému výpočtu. Dále budou uvedeny a na příkladech ukázány jen některé základní pojmy z přednášek. Balíček Statistic je výrazně bohatší, případné zájemce o další zpracování statistického materiálu odkazuji na Help. Příklad. > with(statistics): > infolevel[statistics]:=1; > data:=[6.5,6.2,5.5,5.25,4.8,4.75,4.2,3.5,1.5,1.4,0.75,0.575,0.5,0.46,0.35,0.315,0.29,0.1425,0.1375,0.135,0.125,0.1115,0.1115,0.109,0.109,0.109]; Příkaz sort setřídí zadaná data do neklesající posloupnosti. > sort(data); Příkaz min najde nejmenší a příkaz max největší hodnotu v zadaných datech. > min(data); > max(data); Variační rozpětí > Range(data); nalezeme pomocí příkazu Range. Výběrový průměr nalezneme příkazem Mean. > Mean(data);

Rozptyl stanovíme příkazem Variance. > Variance(data); Směrodatná odchylka > StandardDeviation(data); Pro nalezení histogramu použijeme příkaz Histogram. > Histogram(data); Histogram Type: default Data Range:.1090000000.. 6.500000000 Bin Width:.2130333333 Number of Bins: 30 Frequency Scale: relative > Histogram(data,discrete=true); Histogram Type: discrete Data Range:.1090000000.. 6.500000000 Number of Bins: 23 Frequency Scale: relative

V případě, že chceme změnit počet intervalů v histogramu, je potřeba přidat parametr bincount=n,kde n je celé číslo. > Histogram(data, bincount=5,frequencyscale = absolute); Histogram Type: default Data Range:.1090000000.. 6.500000000 Bin Width: 1.278200000 Number of Bins: 5 Frequency Scale: absolute

Rozdělení datového souboru do tříd. Počet tříd je difoltně nastaven na 10. FrequencyTableobsahuje 5 sloupců. V prvním je variační rozpětí, ve druhém the absolute frequency, ve třetím the percentage, ve čtvrtém the cumulative frequency a v pátém the cumulative percentage of the data. > FrequencyTable(data); Pokud chceme změnit počet tříd, je potřeba použít příkaz bins=n,kde n je celé čílo. > FrequencyTable(data,bins=5);

Medián je 50%-ní kvantil. Je používán v těch případech, kdy náhodná veličina nemá definovánu střední hodnotu. Obecně není určen jednoznačně. > Median(data); Šikmost. > Skewness(data); The Quantile function computes the quantile corresponding to the given probability p for the specified random variable or data set. > Quantile(data,1/3); Data lze znázornit různými diagramy, jedním z nich je např. kruhový (koláčový) diagram. > PieChart(data); >

Generování náhodné proměnné balíček: Statistics Náhodnou proměnnou generujeme pomocí příkazu RandomVariable(typ rozdělení), kde napíšeme o jaké rozdělení a s jakými parametry by se mělo jednat. Pokud chceme vidět vygenerované hodnoty, je potřeba použít příkazusample(název náh. prom., počet vygenerovaných prvků). Následně pak můžeme počítat veškeré charakteristiky, které potřebujeme. Př. 1 Obchodní cestující prodává pračky. Na obchodní cesty jezdí se čtyřmi pračkami. Statisticky má zjištěno, že průměrně dva z devíti zákazníků, kterým pračku nabídne, si ji koupí. Chce odhadnout pravděpodobnosti pro počet prodaných praček a střední hodnotu tohoto počtu po čtyřech nabídkách. Zřejmě jde o binomické rozdělení s parametry n=4 a p=2/9. > with(statistics): > R := RandomVariable(Binomial(4, 2/9)); Pokud bycho chtěli vidět jednu z možnosí prodeje obchodního cestujícího během 10 cest, je možné si je nechat vygenerovat. > S:=Sample(R,10); Pokud chceme zjistit s jakou pravděpodobnosí prodá na svých cestách jednu pračku, využijeme příkazu ProbabilityFunction.Zde do závorky zadáme jméno náhodné proměnné, uvedeme v jakém čísle chceme pravděpodobnost určit a jako nepovinný parametr zadáme numeric, tj. výsledek bude zapsán desetinným číslem. > f:=probabilityfunction(r, 1,numeric); POZN: Pro zajímavost si můžete nechat vygenerovat několikrát úspěšný prodej obchodního cestujícího, zjistíte, že číslo 4, tj. prodej čtyř praček se v něm téměř nevyskytne. Určete si pravděpodobnost prodeje čtyř praček. Střední hodnotu a rozptyl počtu prodaných praček určíme následovně: > Mean(R); > Variance(R); > Histogram(S); Histogram Type: default Data Range: 0... 3. Bin Width:.1000000000 Number of Bins: 30 Frequency Scale: relative

Př. 2Stroj, který vyrábí součásty, je seřízen tak, aby střední hodnota jejich délek byla 42 mm. Přesnost je taková, že směrodatná odchylka délky součástek je 1,2 mm. Vygenerujte sérii deseti součástek a spočítejte s jakou pravděpodobností bude vyrobena součástka délky 44,3 mm. > N:=RandomVariable(Normal(42,1.2)); > S1:=Sample(N,10); > ProbabilityDensityFunction(Normal(a,b),t); > ProbabilityDensityFunction(N,t); > ProbabilityDensityFunction(N,44.3);

> ProbabilityDensityFunction(N,42,numeric); >