Jak udělat simulační studii z minulého čísla?

Podobné dokumenty
Goniometrie trigonometrie

Numerická integrace. 6. listopadu 2012

Business Contact Manager Správa kontaktů pro tisk štítků

B Kvantitativní test. Semestrální práce TUR. Novotný Michal

Výrazy lze též zavést v nečíselných oborech, pak konstanty označuji jeden určitý prvek a obor proměnné není množina čísel.

M-10. AU = astronomická jednotka = vzdálenost Země-Slunce = přibližně 150 mil. km. V následující tabulce je závislost doby

Asymptoty grafu funkce

Grafické řešení soustav lineárních rovnic a nerovnic

2.6.4 Lineární lomené funkce s absolutní hodnotou

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Gymnázium, Praha 10, Voděradská 2 Projekt OBZORY

2.1. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné x je taková

Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1. Podpora digitalizace a využití ICT na SPŠ CZ.1.07/1.5.00/34.

Fyzikální praktikum 3 - úloha 7

(k 1)x k + 1. pro k 1 a x = 0 pro k = 1.

Změna sazby DPH v HELIOS Red po

Rostislav Horčík. 13. října 2006

Novinky v programu Majetek 2.06

4. Připoutejte se, začínáme!

NÁVOD NA PŘIHLÁŠENÍ DO INTERNETOVÉHO BANKOVNICTVÍ PRO SPRÁVU KREDITNÍ KARTY

1 Měření kapacity kondenzátorů

Jan Březina. Technical University of Liberec. 17. března 2015

MS Word 2007 REVIZE DOKUMENTU A KOMENTÁŘE

WEBDISPEČINK NA MOBILNÍCH ZAŘÍZENÍCH PŘÍRUČKA PRO WD MOBILE

4. cvičení: Pole kruhové, rovinné, Tělesa editace těles (sjednocení, rozdíl, ), tvorba složených objektů

František Hudek. červen ročník. Nastavení myši, místní a jazykové nastavení.

DMX512 PC Control Stručný návod k použití programu Verze 1.0 Copyright 2007 Dokumentace: Ing. Jaroslav Nušl

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Příručka pro práci s dataloggerem Labquest 2. Zapínání a domácí obrazovka

Želva se nachází v tzv. grafickém okně (zviditelníme ji klávesou +), v němž jsou vidět i čáry, které nakreslila.

PROJEKT BAKALÁŘSKÉ PRÁCE

1.3 Druhy a metody měření

Operační program Rybářství

Řešení lineárních a kvadratických funkcí v prostředí programu GeoGebra

TVORBA MULTIMEDIÁLNÍCH PREZENTACÍ. Mgr. Jan Straka

Střední škola pedagogická, hotelnictví a služeb, Litoměříce, příspěvková organizace

AMU1 Monitorování bezpečného života letounu (RYCHLÝ PŘEHLED)

Poruchy modul pro rychlé hlášení poruch z provozu.

ROMOVÉ V LETECH PRACOVNÍ LIST

Vyvažování tuhého rotoru v jedné rovině přístrojem Adash Vibrio

VY_52_INOVACE_2NOV70. Autor: Mgr. Jakub Novák. Datum: Ročník: 8. a 9.

Rovnice s neznámou pod odmocninou I

2.8.8 Kvadratické nerovnice s parametrem

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49

Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ

Matrika otázky a odpovědi Vidimace částečné listiny. Ing. Markéta Hofschneiderová Eva Vepřková

7. Silně zakřivený prut

SEZNAM PŘÍLOH. Příloha č. 1 Dohoda o individuální hmotné odpovědnosti podle 252 zákoníku práce 114

Modul pro testování elektrických obvodů

Návod ke stažení a instalaci bodů zájmu do navigace TomTom řady Via a Go100x

Název: VY_32_INOVACE_PG3307 Vytváření objektů z křivek pomocí Extrude a Lathe

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

ÚVOD DO HRY PRINCIP HRY

NUMEROLOGIE CO JE NUMEROSKOP

Metodika kontroly naplněnosti pracovních míst

očekávaný výstup Člověk a příroda 2. stupeň P znát základní funkce hlavních orgánů a orgánových soustav rostlin i živočichů ročník 6. č.

Druhá mocnina. Druhá odmocnina Druhá odmocnina. Předpoklady: V této hodině jsou kalkulačky zakázány.

Magnetic Levitation Control

Novinky verzí SKLADNÍK 4.24 a 4.25

Autodesk Inventor 8 vysunutí

1. Vstupní data Pro HBV EM 1.0 jsou nutná data definující:

Změnu DPH na kartách a v ceníku prací lze provést i v jednotlivých modulech.

Analýza oběžného kola

Zadání. Založení projektu

Vzdělávací obor: Prvouka

Název: O co nejvyšší věž

IRACIONÁLNÍ ROVNICE. x /() 2 (umocnění obou stran rovnice na druhou) 2x 4 9 /(-4) (ekvivalentní úpravy) Motivace: Teorie: Řešené úlohy:

Hra Života v jednom řádku APL

Návrh induktoru a vysokofrekven ního transformátoru

2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám TESTOVÝ SEŠIT NEOTVÍREJTE, POČKEJTE NA POKYN!

4.5.1 Magnety, magnetické pole


Poukázky v obálkách. MOJESODEXO.CZ - Poukázky v obálkách Uživatelská příručka MOJESODEXO.CZ. Uživatelská příručka. Strana 1 / 1. Verze aplikace: 1.4.

primární tlačítko (obvykle levé). Klepnutí se nejčastěji používá k výběru (označení) položky nebo k otevření nabídky.

Lineární algebra. Vektorové prostory

Modul Řízení objednávek.

Matematika pro 9. ročník základní školy

MODEL MOSTU. Ing.Jiřina Strnadová. Evropský sociální fond Praha a EU Investujeme do vaší budoucnosti. Předmět:Fyzika

Neuronová síť. x 2 x 3. σ j. x 4. x 5. Menu: QCExpert Prediktivní metody

Závěr: Je potřeba vytvořit simulaci a propočítat, zda krácení dle rozpočtu a člověkohodin bude spravedlivé.

Příručka pro zadavatele E-ZAK krok za krokem

Předmluva 1 Typografická konvence použitá v knize 2. 1 Úvod do Wordu Popis obrazovky 7 Popis panelu nabídek 9 Zadávání příkazů 10

10 je 0,1; nebo taky, že 256

Zapojení horního spína e pro dlouhé doby sepnutí III

Úprava tabulek v MS Word. Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí

Zápis dat z dotykového displeje s integrovaným PLC SmartAxis Touch na USB Flash disk a vyčítání dat pomocí softwaru Downloader

JAK ZVLÁDNOUT E-LEARNINGOVÝ KURZ

Výsledky zpracujte do tabulek a grafů; v pracovní oblasti si zvolte bod a v tomto bodě vypočítejte diferenciální odpor.

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

( x ) 2 ( ) Další úlohy s kvadratickými funkcemi. Předpoklady: 2501, 2502

Pokusy s kolem na hřídeli (experimenty s výpočty)

Rychlý postup k nastavení VoIP telefonu WELL 3130 IF

Výsledky testování školy. Druhá celoplošná generální zkouška ověřování výsledků žáků na úrovni 5. a 9. ročníků základní školy. Školní rok 2012/2013

téma: Formuláře v MS Access

Digitální učební materiál

Seznámení žáků s pojmem makra, možnosti využití, praktické vytvoření makra.

POUŽÍVÁME TABULKY A GRAFY VE VÝUCE

Závislost hladiny intenzity zvuku na počtu zdrojů zvuku, na vzdálenosti od zdroje zvuku

Inovace výuky Chemie LÉČIVA. Ch 9/09. neutralizace kyseliny acetylsalicylové, antacid Gaviscon

ZADÁNÍ: ÚVOD: SCHÉMA:

Transkript:

StatSoft Jak udělat simulační studii z minulého čísla? Co si tentokrát ukážeme? Toto číslo bude spíše formou praktických návodů, které by se Vám mohly hodit. Minule jsme zakončili článek simulační studií týkající se intervalů spolehlivosti (v zeleném rámečku níže je celé zadání). Pokračovat budeme návodem, jak tuto simulační studii provést v softwaru (což bude zároveň řešení soutěžní otázky minulého newsletteru). Po ukázce aplikace v softwaru si ještě něco povíme ohledně pravděpodobnostních funkcí, které jsou v softwaru k dispozici a které se mohou občas hodit. Jaké je zadání aneb co chceme udělat? Chceme provést to, co je uvedeno v následujícím zeleném rámečku: Drobná simulační studie Máte rádi simulační studie? My ano. Zkusíme si tedy úlohu intervalu spolehlivosti pro střední hodnotu nasimulovat. Nagenerovali jsme si 100 náhodných výběrů z normovaného normálního rozdělení každý o 10 pozorováních a udělali pro každý tento výběr intervalový odhad střední hodnoty. Skutečnou střední hodnotu zde známe, je to 0. Výsledek můžete vidět na následujícím obrázku, každá čára přestavuje jeden 95% interval spolehlivosti pro jeden výběr. Z tohoto obrázku je opět vidět základní princip intervalu spolehlivosti: přibližně 95 % intervalů by mělo pokrývat skutečnou střední hodnotu, na základě které byly data generovány (z obrázku je vidět, že některé intervaly nepřekrývají hodnotu 0, která je v obrázku vyznačena zeleně).

Postup simulace Zmíněná simulace se dá provést mnoha způsoby, my zde uvedeme hned několik z nich. Úloha se skládá v zásadě ze 3 částí: 1. Nagenerovat data, ze kterých se budou poté počítat intervaly 2. Napočítat intervaly spolehlivosti 3. Vizualizovat vzniklé intervaly 1. Nagenerovat data, ze kterých se budou poté počítat intervaly Potřebujeme získat data z normálního rozdělení, ve všech případech na to použijeme funkci rndnormal(1). a. Pomocí specifikace proměnných Toto je asi nejrychlejší způsob. Nejprve vytvoříme nový soubor o 100 proměnných a 10 případech (viz obrázek vpravo můžeme si vybrat i prefix jmen proměnných). U tohoto souboru zobrazíme Specifikace všech proměnných, do dlouhého jména první proměnné napíšeme vzorec pro generování náhodného čísla z normovaného normálního rozdělení, tedy formuli =rndnormal(1), poté jednoduchým přetažením (znak + v pravém dolním rohu buňky) překopírujeme vzorec do všech proměnných a je hotovo. b. Pomocí výrazů pro dávkovou transformaci Opět vytvoříme stejným způsobem prázdný dokument se 100 proměnnými a 10 případy. Otevřeme dialog Data - Výrazy pro dávkovou transformaci, vepíšeme vzorce všech proměnných (viz obrázek). Toto je samozřejmě pro 100 proměnných trochu víc práce než první postup. Výrazy pro dávkovou transformaci umožňují nejen aplikovat více funkcí pro různé proměnné jedním kliknutím, mohou ale také vytvořit proměnné nové.

c. Pomocí makra Velmi jednoduchý a rychlý způsob, stačí jednoduché makro. Pokud si nejste jisti výrazem, který potřebujete pro Váš úkol, je možné spustit záznam makra (Nástroje Makro - Spustit záznam průběhu analýzy), pak makro nahrát (jednoduše naklikáte, co je potřeba a ukončíte makro kliknutím na ukončení záznamu makra) a ve výsledném makru zjistite, co je potřeba. Následuje jednoduché makro generující 100 normálně rozdělených proměnných (makro vzniklo úpravou nahraného makra pro jednu proměnnou a přidáním for cyklu) i s komentářem: d. Jako dvě proměnné, přičemž jedna je kategorie V tomto případě si nadefinujeme trochu jiný typ vstupu. Nadefinujeme si soubor o 2 proměnných a 1000 případech s následujícími vzorci: Pomocí Data Přeskupování bychom poté mohli dostat stejnou tabulku jako v předchozích možnostech, my ale zůstaneme u tabulky s dvěma sloupci a ukážeme, že i s takovouto tabulkou lze dále pracovat. 2. Napočítat intervaly spolehlivosti a. Pomocí t testu Intuitivní způsob. Statistiky Základní statistiky/tabulky t-test, samost. vzorek

Pro data z bodu 1.d. by pak bylo potřeba pro stejný výsledek použít analýzu po skupinách s následujícím nastavením: b. Pomocí popisných statistik Součástí popisných statistik jsou i meze pro interval spolehlivosti průměru, což je přesně to, co hledáme, tedy jednoduše zakliknutím (Statistiky Základní statistiky/tabulky Popisná statistiky): c. Pomocí vzorce Jde prakticky o ruční napočítání vzorce z článku Intervalový odhad, tedy: 1 1 2 a + 1 1 2, v softwaru pak pomocí výsledkové tabulky popisných statistik s průměrem, výběrovou směrodatnou odchylkou a počtem pozorování, ta vznikne zadáním jako na obrázku vpravo: Ve výsledné tabulce pak stačí dopsat vzorce pro dvě nové proměnné reprezentující meze, viz následující tabulka specifikací: 3. Vizualizovat data Vycházíme z toho, že máme připravena data, tedy tři sloupce, které obsahují průměry, dolní a horní hranice intervalů spolehlivosti, pak výsledný graf v zadání vykreslíme následovně (tabulka obsahující data k vykreslení musí být jako aktivní vstup!): a. Grafy rozpětí Grafy 2D grafy Grafy rozpětí, kde jednoduše nastavíme proměnné pro střed, horní a dolní mez, zbytek necháme, jak je nastaven.

A aby toho nebylo málo, ukažme ještě jeden postup, který zahrnuje jak intervaly tak vykreslení v jednom kroku: 2. Napočítat intervaly spolehlivosti + 3. Vizualizovat data Oba tyto kroky se dají provést zároveň přes Grafy 2D grafy Grafy průměrů s odchylkami Stačí mít data ve tvaru 100 proměnných s normálními daty. Závěrem Jak jste se mohli sami přesvědčit, možností, jak udělat jedno stejné zadání ve STATISTICE je velmi ale velmi mnoho. Je jedno, jaký způsob si vyberete, záleží jen na Vás. Nicméně, detailnější znalost možností programu Vám pomůže tato zadání řešit rychleji a elegantněji. Doufáme, že Vás výčet možností prostřednictvím předchozích návodů zaujal a ukázal Vám nové možnosti.

Pravděpodobnostní funkce v STATISTICA Druhou částí tohoto článku je vysvětlení důležitých funkcí pro výpočet kvantilů, hodnot distribučních funkcí, funkcí generujících náhodná čísla,.atd. Někdy se nám může hodit hodnota kvantilové či distribuční funkce v nějaké konkrétní hodnotě či ve více hodnotách, které se například nachází v nějaké jiné proměnné. Které funkce ve verzi STATISTICA 10 tedy můžeme použít pro výstup přímo do proměnné? Odpověď poskytne následující výčet funkcí. Přehled funkcí: Tyto funkce slouží ke generování náhodných čísel z daného rozdělení, je možné si zvolit i parametr. Například vepsáním příkazu =RndNormal(2) do dlouhého jména proměnné vygenerujeme náhodná čísla z normálního rozdělení se střední hodnotou 0 a směrodatnou odchylkou 2. Tyto funkce vrací velikost hustoty daného rozdělení s danými parametry v daném bodě. Uveďme příklad. Mějme veličinu, která má 100 bodů pravidelně rozmístěných mezi -10 a 10, a vygenerujeme její hustotu pro tyto body následujícími příkazy (v0 je číslo případu): Pokud si vypočtené hodnoty vykreslíme, získáme hustotu normálního rozdělení se směrodatnou odchylkou rovnou 3: Funkce začínající písmenem i před názvem rozdělení počítají hodnotu distribuční funkce v daném bodě s daným nastavením. Můžeme se o tom přesvědčit například pomocí pravděpodobnostního kalkulátoru: tedy například výraz =IStudent(1;10) dá stejný výsledek jako výpočet pomocí Kalkulátoru pravděpodobnostních rozdělení STATISTICA, tyto funkce tedy počítají p za daných t a stupňů volnosti.:

Funkce začínající písmenem v před názvem rozdělení počítají kvantilovou funkci v daném bodě s daným nastavením. Příklad: opět porovnání s kalkulátorem: =VChi2(0,95;10) dá stejný výsledek jako výpočet pomocí kalkulátoru, tedy spočítá se hodnota, pod kterou je 95 procent dat Chí kvadrát rozdělení s 10 stupni volnosti. Vyhlášení vítězů na minulou soutěžní otázku: jelikož je v tomto článku i odpověď na soutěžní otázku, řekneme si, kdo tentokrát vyhrál. Vylosovaným výhercem je paní Anna Krejčová, na kterou se budeme těšit na jednom z našich kurzů, který právě vyhrála. Gratulujeme.