1. LEKCE. Veličiny: 1) kvantitativní (metrické) a) spojité (např. výška, váha) b) diskrétní (znaky, např. počet dětí, počet výborně v indexu)

Podobné dokumenty
Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

8. Zákony velkých čísel

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

U. Jestliže lineární zobrazení Df x n n

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

12. Regrese Teoretické základy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Definice obecné mocniny

Optimalizace portfolia

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

nazveme číselným vektorem. Čísla a Definice. Vektor, jehož všechny složky se rovnají nule, se nazývá nulový vektor o r = (0, 0, 0,, 0).

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Kapitola 5.: Analýza rozptylu jednoduchého třídění

Poznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech)

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

Úvod do korelační a regresní analýzy

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Neuronové sítě. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

20. Kontingenční tabulky

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

a my chceme data proložit nějakou hladkou funkcí, která by vystihovala hlavní vlastnosti dat, ale ignorovala malé fluktuace a nepřesnosti.

Analytické modely systémů hromadné obsluhy

9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Analytická geometrie

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SP NV Normalita-vlastnosti

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

12. N á h o d n ý v ý b ě r

n. Často může znak nabývat jen určitého počtu r různých hodnot; tyto hodnoty znaku označíme symboly x, x,..., x.

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

Národní informační středisko pro podporu kvality

20. Eukleidovský prostor

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

Ing. Vladimíra Michalcová, Ph.D. Katedra stavební mechaniky (228)

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Téma 6: Indexy a diference

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

rovinná soustava sil (paprsky všech sil soustavy leží v jedné rovině) rovinný svazek sil rovinná soustava rovnoběžných sil

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

Testování statistických hypotéz

8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

Spolehlivost a diagnostika

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

Metoda hlavních komponent

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic.

14. Korelace Teoretické základy korelace Způsoby měření závislostí pro různé typy dat

8. Analýza rozptylu.

Téma 3: Popisná statistika

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

11. Časové řady Pojem a klasifikace časových řad

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

IV. MKP vynucené kmitání

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Finanční management. Co je inflace? Reálný a nominální diskont. Zahrnutí inflace do výpočtu NPV

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení

Matematická analýza I

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

P. Girg. 23. listopadu 2012

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Vztahy mezi základním souborem a výběry. Základní pojmy a symboly. K čemu to je dobré? Výběrové metody zkoumání

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

Testování statistických hypotéz

Kapitola 4 Euklidovské prostory

plynné směsi viriální rozvoj plynné směsi stavové rovnice empirická pravidla pro plynné směsi příklady na procvičení

Nalezení výchozího základního řešení. Je řešení optimální? ne Změna řešení

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

Výpočet planetových soukolí pomocí maticových metod

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

Měření závislostí. Statistická závislost číselných znaků

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

Transkript:

. LEKCE 0. ÚVOD Stuace: Měme obektů (subektů, statstckých edotek, vků, osob). Na každém z těchto obektů změříme ebo aozoueme velč (oměých, vlastostí, ukazatelů, zaků). Jedotlvá -ozměá ozoováí sou ezávslá (avíc často omálě ozděleá se steým oztyly). ěchto obektů může tvořt buď úlý soubo (základí soubo - eedá se o statstckou úlohu) ebo výbě z oulace (výběový soubo). Výběový soubo lze učt: a) áhodým výběem b) stuktuovaým výběem Velčy: ) kvattatví (metcké) a) soté (ař. výška, váha) b) dskétí (zaky, ař. očet dětí, očet výboě v dexu) a) oměové (ař. telota - K) b) tevalové (ař. telota - C, F) (takto data většou eozlšueme) ) kvaltatví (kategoálí) - ouze dskétí a) odálí (ořadové, ař. solečeská vstva, římová kategoe) b) omálí vícehodotové (ař. bava, odý stav) dvouhodotové (ař. ohlaví) Pozámka: Hodoty dskétí oměé se azývaí vaaty, kategoe ebo úově. Vymezeí oblast zkoumáí: Víceozměá statstcká aalýza e odvětvím statstky, kteé se zabývá vztahy mez skuam závslých oměých a mez obekty, a kteých se tyto oměé ozouí.

Děleí metod: ) Zobecěí edoozměých metod egese (více ásobá, víceozměá) aalýza oztylu MANOVA aalýza kovaací MANCOVA testy hyotéz odhady aametů kotgečí tabulky ) Původí mohoozměé metody a) Úloha: sížeí dmeze (očtu oměých), zedodušeí stuktuy oměých, hledáí skyté stuktuy, tříděí oměých do sku Postu: alezeí vhodé tasfomace oměých aalýza hlavích komoet (PCA) faktoová aalýza (FA) kaocké koelace (CC) b) Úloha: tříděí obektů do sku dskmačí aalýza (DA) shluková aalýza (CA) ) Symetcké ostaveí oměých aalýza hlavích komoet faktoová aalýza kaocké koelace shluková aalýza aalýza kovaací ) Nesymetcké ostaveí oměých egese aalýza oztylu dskmačí aalýza kotgečí tabulky Pozámka: ) euvažueme vlv časové oměé ) eostadatelost výočetího softwau 3) zobazováí dat - gafcké oekce do ov/ostou detekce odlehlých ozoováí 4) usořádáí ve více ozměech eexstue žádé řozeé usořádáí dat málo ořadových (eaametckých) metod

yy aalýz: X t... data =,..., - obekty, ozoováí, kde e očet ozoováí =,..., - oměé, kde e očet oměých, dmeze úlohy t=,..., - čas, kde e časový hozot... edoozměá statstka... kazustka 3... edoozměá časová řada 4... mohoozměá statstka 5... edoozměé logtudálí zšťováí 6... víceozměá časová řada 7... víceozměé logtudálí zšťováí Pozámka: Úlohy 5 a 7 lze řevést a úlohu 4 tak, že čas budeme uvažovat ako další oměou. Začeí: velča áhodá eáhodá kostata eáhodý aamet skalá vekto matce...v,w, X,Y,Z většou s dexem ako složky vektou(matce) a,b, c,...,,,...v,w, x, y,z a,b, c,...,, x=x,..., X a=a,...,a =,...,...V,W, X,Y,Z X =X Pozámka: ) eozlšueme áhodé velčy a ech ealzace ) vektoy sou vždy sloucové 3) řádky matce a... -tý řádek matce A x... -tý řádek matce X... -tý řádek matce (sou to sloucové vektoy) 4) slouce matce a... -tý slouec matce A x... -tý slouec matce X... -tý slouec matce A, B,C,... A=a, E... oeáto středí hodoty 3 B,M,, B= k M= k

5) dexy... obekty/ozoováí,k... oměé 6) ozměy X, x Náhodý vekto ebo X, x x=x,..., X... -ozměý áhodý vekto X, =,...,... áhodé velčy, odovídaí vlastostem Základí chaaktestky: E x =E X,...,E X va x... vaačí matce (oztyl) va x=cov X, X k, k=, kde cov X, X =va X x=x,..., X, y=y,...,y q, q = cov X,Y k =, k= cov x, y q latí: cov x, y=[cov y, x] Pavdla očítáí: ) c,d q, a,b R... kostaty E ac x=ac E x... ( E e leáí oeáto) va ac x=c va x c cov ac x,bd y=c cov x, y d ) C,D s q,a, b s... kostaty E ac x=ac E x va ac x=c va x C cov ac x,b D y=c cov x, yd Rozděleí áhodého vektou: x~f... -ozměá dstbuce (esecfkovaá) F x, x=x,..., x... dstbučí fukce x eáhodá fukce: R R (do 0, ) F x=px x,..., X x okud X e sotá, tak F e sotá dstbuce s hustotou f x... eáhodá fukce, R R (do 0, ), sdužeá hustota áhodého vektou x, f x x 4

Magálí hustota o X : f x =... f xdx...dx dx...dx, R R R R magálí hustota o X, X k f k x,x k =... R R f x l= l,k dx l obdobě o lbovolou kombac složek Podmíěá hustota: f x ař. X,..., X X... f x f ař. X, X k X k l x, x k,x l l... f l x l Jestlže X,..., X sou ezávslé, ak latí: ) f x= f x... faktozace hustoty = ) odmíěá hustota ezávsí a odmíce 5

. LEKCE Náhodý výbě ezávsle a sobě změříme obektů, čímž získáme elkací áhodého vektou x x,..., x... ezávslé, -ozměé vektoy okud sou avíc steě ozděleé: x,..., x... áhodý výbě (t. ezávslé, steě ozděleé áhodé vektoy,..d.) x =X,..., X... stav -tého obektu vzhledem k ozoovaým vlastostem usořádáme do datové matce: X =x = x X X X X edotlvá ozoováí v řádcích x =x (-tý řádek matce X, sou -ozměá) sdužeé ozděleí datové matce: o x soté: f X= f x, kde f e hustota x = o x..d. : f X = = většou e tva f x f zámý, tva učue odu ozděleí, odhaduí se aamety Základí výběové chaaktestky x,..., x... áhodý výbě, X ) Výběový ůmě x = = x, x=x,..., X x= X, kde =,..., latí: E x=e x va x= va x... datová matce x~ AN...asymtotcky (asymtotcky omálí ozděleí, -kát síží ůvodí oztyl - výběový ůmě) 6

) Wshatova matce W = = x xx x = x x x x W =W k, kde W k = = = X X X k X k e to matce čtveců a vtřích součů odchylek od ůměu latí: W =X X X X = X X= X H X, kde =,...,, H =I I = Lemma: Nechť x,..., x sou ezávslé, A Pak E X A X = a va x EX A EX. = E X A X = E = ' ' a ' x x ' =E [ covx, x ' a ' E x E x x ' E x ' Důsledek: E W = va x =a ' e matce kostat. a ' [x E x x ' E x ' x E x ' E x x ' E x E x ' ]] = ' ' a ' E x E x ' Nechť x,..., x sou ezávslé, steě ozděleé H = = Ex, EX Ex E x = H = I = =0 EW =E X H X = = = h va x Ex H Ex =va x = 3) Výběová vaačí matce S := W, S=s k e to matce výběových oztylů a kovaací s k... kovaace mez -tou a k-tou oměou Platí: ES=va x... evychýleý odhad vaačí matce Někdy se oužívá modfkace: a va x EX A EX =va x S ' = W... vychýleý, ale maxmálě věohodý odhad (ML-odhad) 7

Pozámka: S,S ' sou aaloge edoozměého oztylu. Jako edoozměá chaaktestka se užívá detemat S ebo stoa S. Pozámka: V řadě aktckých úloh e třeba S vetovat a o stabltu řešeí musí být matce ee eguláí, ale s detematem dost ůzým od uly. 4) Výběová koelačí matce = k... výběové koelačí koefcety R R=Dag S S Dag S s k k = s s kk Platí: ER co x... odhad e vychýleý Geometcká eezetace Q-eezetace: shluk bodů v -ozměém ostou, oměé=souřadce =, učíme oblak dat okud data vycházeí z omálího ozděleí, otom má oblak dat tva elsy ovedeme tasfomac a ezávslost, kde Y,Y sou ezávslé (ebo alesoň ekoelovaé) dále ás zaímá: Máme ěaká odlehlá ozoováí? Rozadaí se data a odlehlé skuy? Leží data v ostou žší dmeze? P-eezetace: shluk bodů v -ozměém ostou, obekty=souřadce bod P =X X,..., X X, =,..., čtveec vzdáleost od očátku: OP = = X X... výběový oztyl -té oměé kosus úhlu mez OP,OP k : cos k = OP,OP k OP OP k = k výběová koelace mez -tou a k-tou oměou Vektoy učuí -ozměý osto vořeý do -ozměého. Jech stuktua udává míu vzáemých závslostí oměých. k ~0... těsá závslost k ~90... ezávslost 8

I. MNOHOROZMĚRNÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ x=x,..., X, x...áhodý vekto, X... áhodé velčy Defce: Řekeme, že x má mohoozměé (-ozměé) omálí ozděleí, estlže c : c x má edoozměé omálí ozděleí (začíme x~n ). Pozámka: ) Rozděleí -ozměého vektou z e lě učeo edoozměým ozděleím eho leáích kombací c z, c (Camé & Wold) ) edoozměé ozděleí N,N e defováo omocí hustoty: f x,, = x e = ex x, kde x R, R, 0 3) N ozděleí lze defovat omocí hustoty: f x,,= ex { x x }, kde s R, R,.d. I. Vlastost omálího ozděleí Věta: Nechť x~n. Pak exstue eho středí hodota a oztyl (t. maí koečé vky) a latí: c :c x~n c E x,c va x c. Je třeba dokázat koečost mometů. víme: c :c x~n s kostatí středí hodotou a kostatím oztylem zvolíme c :=0,..., 0,,0,...,0 ( e a -té ozc) c x= X ~N EX,va X zvolíme c k :=0,...,0,,0,...,0,,0,...,0 c k x= X X k ~N EX EX k,va X va X k covx, X k cov X, X k Schwaz va X va X k Začeí: =,..., :=Ex=EX,..., EX = k :=va x=cov X, X k x~n, Pozámka: N e lě učeo aamety a. 9

Pozámka: Chaaktestcká fukce x t=ex { t t t } e defováo o ( t R, e komlexí edotka) sguláí. obecě: o z~f latí z t =E F ex{t z}. Věta: (o leáí tasfomac) Nechť x~n,, d q,b q sou kostaty. Potom y :=db x~n q db,b B. c q : c y=c dc B x=ae x, což e leáí kombace e x osuutá o kostatu a ~N z defce = x Začeí: (ozděleí a bloky) x x, = s s, = Věta: (o magálím ozděleí) Nechť x~n,. Potom x~n,. Magálí ozděleí e oět omálí., kde =s V ředchozí větě olož f =0, B =I 0. Potom x =db x Pozámka: Obdobě latí o lbovolou skuu oměých. Věta: x, x sou ezávslé =0. Nezávslost e ekvvaletí s ekoelovaostí. (Platí ouze u omálího ozděleí.) Pomocí chaaktestcké fukce. x t=ex { t t t } =ex { t = t t t t t t t t x, x sou ezávslé X t= x t xt =0 = t t t t } 0

3. LEKCE Věta: (chaaktezace omálího ozděleí) Nechť x~n,, h =m. Pak exstue matce V m a áhodý vekto z~n m 0, I m tak, že x=v z skoo stě. = V V m z:=v x, kde... skeletí ozklad, hv =h=m V m e seudovezí k V, t. V V V =V Zkoumeme z : leáí tasfomace x z~n m E z=0 va z=va V x=v va x V =V V V V =V V V V =: W m m Zkoumeme W : =m m m=hv =hv V V mhv,hv V m tedy ovost: hv V =m... lá hodost exstuí veze V V,W latí: V V W =V V V V V V =V V V V =W V V W =W W V V = I m W =I m a z~n m 0, I m zbývá dokázat: x=v z skoo stě ukážeme, že ozdíl levé a avé stay e kostata: va x V z =va x V z=va x V V x =va I V V x= =I V V V V I V V =V V V V V V V V = 0 V Pozámka: m=h se azývá řád ozděleí. Pokud e hodost lá m=, otom mluvíme o eguláím ozděleí. Jak mluvíme o sguláím ozděleí m. Věta: (eodukčí vlastost) Nechť x,..., x ~N, a,...,a R. Potom = a x ~N a E x, a a 'cov x, x '. '

Po = : y := x x ~N otom a x a x ~ N, otože a x a x =B y, kde B =a I a I. Leáí tasfomace zachovává omaltu. Důsledek: (áhodý výbě z N ) Nechť x,..., x ~N, sou ezávslé. Potom = Secálí říad: volíme a =, =,...,, otom x= = a x ~N a, a. x ~N,. Věta: (o hustotě) Nechť x~n,, h= (eguláí ozděleí). Potom exstue hustota a má tva: f x;,= ex { x x }, x R oměá, R, 0.d.. víme (z chaaktezačí věty): x=v z skoo stě, kde z~n 0, I, t. z=z,...,z, Z ~0, ezávslé sdužeá hustota: gz= gz = ex{ z = = } ex{ = z } z=v x skoo stě... vezí tasfomace víme: =V V V = akobá= dz dx = V = = hustota x : f x=gv x = { ex x V V ex { z z } = x } Pozámka: Po sguláí ozděleí eexstue hustota vzhledem k Lebesgueově míře. Dá se ale vyádřt hustota a adově dmeze m, kde m=h, t. řád ozděleí. Věta: Nechť x,..., x sou ezávslé, c=c,...,c,d=d,...,d, u := c x, v = := d x. = ) Nechť x,..., x ~N, steě ozděleé, c d=0. Potom u,v sou ezávslé. ) Nechť u,v sou ezávslé. Potom x ~N o s vlastostí c d =0. Přtom x emusí být steě ozděleé.

Důkaz ovedeme ouze o ví část. cov u,v=cov d ' x ' = c d va x =va x c d =0 c x, ' víme N : ekoelovaost ezávslost =c d=0 Věta: (odmíěé ozděleí) Nechť x~n, eguláí. Potom x x~n x,. uvažueme leáí tasfomac := x x y y s := x = y otom y y ~N 0,va y ukážeme, že y, y sou ezávslé: cov y, y=cov x x, x= = 0 s y, y sou ezávslé L y y=l y ezávsí a odmíce ( L začí ozděleí avděodobost) L y=n 0,va y va y=va x x= = =: L y y=n 0, osueme o kostatu: x t. x x~n x, ( y= x emá vlv a odmňováí) odmíěé ozděleí e eguláí, eboť =, Pozámka: ) středí hodota e leáí fukcí odmíky ) oztyl a odmíce ezávsí 3) odmíěé ozděleí e omálí 0 0 = 0 Začeí: := - odmíěý oztyl Alkace: Nomálí egese ebol egese X a X,..., X. Začeí: x =X =, x=x,..., X s= =, =,..., = X X,..., X ~ N x, 3

Podmíěá středí hodota: B x= X kde B =... leáí egese = =,..., = = odmíěý oztyl: tedy = B = X X,..., X ~ N... egesí aamety, kde = X, Secálí říad: = x=x, X, =, = = ϱ, kde ϱ= ϱ... koelačí koefcet =, = otom = ϱ ϱ ϱ = ϱ ϱ egesí římka X X ~N 0 X obdobě: egesí římka X X ~N 0 X, ϱ, kde = =ϱ =ϱ, 0 =, ϱ, kde =ϱ, 0 = Pozámka: Úhel mez egesím římkam e míou leáí závslost mez X a X, a latí cos = sou kolmé... X, X {0...římky sou ezávslé,ϱ=0... slývaí... X, X sou leáě závslé,ϱ=± Obecě: x x odmíěá středí hodota = egesí fukce B x, kde = = k... matce egesích aametů B s = B... vekto absolutích čleů odmíěý oztyl: ezdua z omálí egese: s = = x B x ezduálí oztyl: va =va x B x= B B B = = = t. odmíěý oztyl = ezduálí oztyl 4

Věta: (NNLP o x založeý a x ) Nechť x =B x, kde B=, = B. Nechť x = x e ý leáí edkto o x. Nechť 0. Potom x e evychýleý a latí: va x x va x x 0.s.d.. (NNLP - Neleší Nestaý Leáí Pedkto) E x =E B x= B B = = E x... evychýleost eve omocý výočet: cov x B x, x= = 0 s va x x va x B x=va x B x B x va x B x= =va x B x Bva x B cov x B x, B x va x B x= = B B 0 0 c 0: c B B c=d d 0 B B 0... (.s.d.) Pozámka: ) Leáí egesí fukce x= x = x má emeší ezduálí oztyl mez všem leáím edktoy založeým a x (secálě mez všem estaým edktoy), t. NNLP. ) U vychýleých edktoů e lée oovávat MSE=vaBasBas. 5

4. LEKCE Pacálí koelace =... vaačí matce odmíěého ozděleí x x ebo ezduálí vaačí matce x x x=x,..., X... eáhodé, fxovaé hodoty eovlvňuící vaabltu x... oztyly a kovaace očštěé od vlvu x, t. acálí oztyly a kovaace = k,...,,k= k,..., ϱ k,..., :=,..., k k,...,... acálí koelace mez X a X k ř evých X,..., X Víceásobá koelace Defce: Nechť {,...,}. Potom maxmálí koelac mez X a leáí kombací x azveme koefcetem víceásobé koelace. Začeí: ϱ X x=max c s Věta: Po koefcet víceásobé koelace latí ϱ X x=co X, x, kde B = s. s e -tý řádek matce latí: = Schwazova eovost: Nechť A e symetcká, oztvě semdeftí: a A b a A ab A b co X,c x= cov X,c x c c = [ c ] c c = [ c ] c c c c = c c = cov X, x va X va x =co X, x=ϱ X x 6

Platí: ϱ X x = = Lemma: ϱ X x ϱ X x =,..., = = =,..., Pozámka: Žádý acálí oztyl emůže být větší ež oztyl. Pozámka: Uvedeé vlastost egesí fukce x, t. NNLP a maxmálí koelace, ezávsí a omaltě. Elsy kostatí hustoty V exoetu hustoty N e výaz c :=x x, t. kvadatcká foma vzdáleost x od v Mahalaobsově metce. Geometcká ředstava: Kotuy elsodu se středem v, kde oloosy sou dáy ako c v, t., v sou vlastí čísla a otoomálí vlastí vektoy. f x=k... lochy kostatí hustoty okud e k dáo, doočt c = l [ k Secálí říad = : f x, x =k... elsy kostatí hustoty X, X sou ezávslé, tak osy elsy sou ovoběžé s osam souřadc X, X sou závslé, tak osy sou ootočey o úhel, kteý závsí a ϱ,, ] X, X ezávslé, ϱ=0 X, X závslé, = 7

I. Odhady aametů, echť x,..., x e áhodý výbě, ozač E x =,va x = x = víme: x, W =x xx x, E x=, ES=... estaé odhady S = Pozámka: ) E S k k, E k ϱ k tasfomace ezachovávaí estaost ) x e NNO o, S e NNO o Věta: x a S sou ekoelovaé. W víme = X H X, kde H h... -tý slouec: h = 0 = W l k =x l H x k =x l H H X k očíteme: cov H x k,x =H = e 0 0 = k k h 0 0 x k = X k, X k,..., X k,..., X k W, S' = W cov H x k, X = k h = 0,k = tedy { cov H x, x=0 k l,k cov W l k, x=0 W, x sou ekoelovaé S, x sou ekoelovaé. Pozámka: S', x sou ekoelovaé. symetcká demotetí matce Věta: Nechť x,..., x e áhodý výbě z N,. Potom x a S sou ezávslé. 8

Maxmálě věohodé odhady (ML-odhady): Předokládeme x,..., x ~N, sou ezávslé, 0. Věohodostí fukce = sdužeá hustota áhodého výběu, ale ako fukce aametů L... lkelhood L,= = f x,,= = = { ex = ex { x x } = x x } = latí st ABC =st BCA=st CAB l L,= l l x x = = l l st [ x x ] L,=! max, agmax L,=agmax l L, d x =! 0 d l L, = x =0 x =0 = x =x =x... evychýleý odhad ř devováí odle využeme ásleduících vztahů: X e čtvecová matce, ak: d X = X X d X d st AX= A d X d d l L,= dosaď: =x = x xx x =W = W =S'... míě vychýleý odhad dosaď zět I L, = W ex { st [ W W ex{ st [ = x x ]} x x = [ x x ] =! 0 ]} = W ex { } = e... věohodost ředokladu, že, =x,s', s ohledem a získaá data x,..., x W 9

5. LEKCE Obecé vlastost ML-odhadů (o esecfkovaé ozděleí F ) (slabá) kozstece asymtotcká evychýleost asymtotcká omalta vaace asymtotcká efcece (asymtotcká vydatost) Ivaace: Nechť e ML-odhad, echť e - (t. vzáemě edozačá) fukce. Potom e ML-odhad. Asymtotcká efcece Defce: Nechť y e áhodý vekto. Potom moža {u :u E y va y u E y= } se azývá kocetačí elsod vektou y. Pozámka: Rovoměé ozděleí řes vtřek kocetačího elsodu má steou středí hodotu a oztyl ako y. Defce: Nechť q e aamet ozděleí s hustotou f y,. Potom I := E d l f y, q q d [ d d ] l f y, se azývá Fsheova fomačí matce o aametu. q q Věta: Nechť t q e evychýleý odhad aametu (t. E t= ), ořízeý z áhodého výběu ozsahu. Potom elsod {u q : u I u =q} leží zcela uvtř kocetačího elsodu vektou t {u q : u va t u =q}. Nebol va t I 0, kde I e sodí mez o oztyl evychýleých odhadů. Defce: Odhad t se azývá efcetí, okud oba elsody slývaí ebol va t= I. Efcece odhadu e e omě obemů vího a duhého elsodu e. 0

Pozámka: Po eguláí hustoty latí: I = E d l f y,. d d Vlastost ML-odhadů secálě o =x, =S '= W, kde W = = ) (slabá) kozstece: P, P, ) E =... evychýleost ) víme N, x xx x E = E W = =... vychýleý odhad... vychýleí lm =0... asymtotcky evychýleý x~n, ebol x ~N 0, v) vaace k e ML-odhad ϱ k,k, eboť sada aametů {, k } e - tasfomací {,,ϱ k } v) efcece =x e efcetí, t. e = víme: E x=... estaý odhad, va x= x e efcetí, estlže va x= I... sodí mez hustota f x;, = ex{ x x } l f x ;, = l l x x d d l f x;,= x = x I = E [ x ] [ x ]= Ex x tedy I =... efcece va x= = eí estaý, elze očítat efcec ex,s=... asymtotcká efcece kde S= W e evychýleý odhad v), sou ostačuící statstky o,, eboť věohodostí fukce L, e fukcí ouze těchto statstk a aametů

I.3 esty a oblast solehlvost o ř zámém Věta: Nechť y~n, e eguláí. Potom y y~, kde aamet ecetalty =. Po =0 e ozděleí cetálí. Skeletí ozklad =C C, kde C eguláí. :=C y, z~n, E z=c, va z=c C =C C C C =I, z z = z z z=z,...,z, kde Z ~N, ezávslé, tedy ~ z z= y C C y= y y, kde := EZ =Ez E z= C C =. (koec důkazu) Nechť x,..., x e áhodý výbě z N,, e zámé, x~n, a x ~N 0,. dle věty: x x ~ cetálí ) H 0 := 0... test celého vektou aáz ktcký obo tvoří ty hodoty x,..., x, o kteé x 0 x 0 (edostaá ktcká hodota) ) oblast solehlvost o, a hladě {m : x m x m } Pozámka: (duálí vztah mez ) a ) ) Oblast solehlvost obsahue ty hodoty, kteé test hyotézy ezamítá. ) H 0 : = o ezávslé áhodé výběy o ozsazích, x x x x... zamítám H 0 va x x = = v) ozděleí za alteatví hyotézy H : 0 x ~N 0, x 0 x 0 ~ = 0 0

v) testováí složek vektou středích hodot okud zamíteme H 0 := 0, tak se zaímáme, kteé složky řsěly k zamítutí, t. testueme H 0 : = 0, =,..., řtom ale chceme zachovat ůvodí hladu staoveou o H 0 H 0 testueme a řísěší hladě, t. smultáí testy volíme =, =,..., odvozeí: omocí Bofeoho eovost ozač: A... ezamítutí H 0 P A P A (ovost o A dsuktí) A C... zamítutí H 0, latí P H 0 A C = A... ezamítáme H 0 A... ezamítáme a edu H 0 chceme: P H 0 A C, t. P H 0 A P A =P vol = A = P A C P Bofee P A C =! = 3

II. WISHAROVO ROZDĚLENÍ Předokládeme: x ~N,,..., x ~N, sou ezávslé... středí hodoty,... vaačí matce Začeí: M =, X, x x =x Y := X X = x x = Defce: Sdužeé ozděleí vků matce Y= X X se azývá -ozměé Wshatovo ozděleí o stuích volost a s aamety, M. Začeí: Y ~W,,M =0... Y ~W,... cetálí ozděleí M M 0... ecetálí ozděleí Secálí říad: = X ~N,,..., X ~N, sou ezávslé Y = X ~, = Pozámka: Wshatovo ozděleí e víceozměým zobecěím ozděleí. II. Vlastost Wshatova ozděleí Věta: Nechť Y~W,, M. Potom c 0,c c0: z := c Y c c c ~, kde = c M M c. c c Víme Y= X X= z= c x x c = c c U ~ = x x c x c c, kde x ~N, ezávslé. = U, kde U ~N ezávslé, va U = c c c c = 4

= = Důsledek: EU = c E x c c c = E x E x c = c c c c c c = c M M c c c vol c =0,...,0,,0,...,0 tá ozce, Z= Y ~ dagoálí vky Y maí ozděleí, mmodagoálí kolv. Poto W eí mohoozměým. 5

Věta: 6. LEKCE X A X~W,, N c : c c 0 latí z:= c X A X c ~ c, kde =h A. c Obě ozděleí sou záoveň buď cetálí ebo ecetálí. ' ' řešla ředcházeící věta ' ' echť z~, otom víme, že A e symetcká, demotetí, ha=, vlastí čísla sou ouze 0 a,,..., =,,..., =0. Sektálí ozklad: vektoy, P u = X = A= = =,...,. = = = x kde x ~N, ezávslé X = X A X= X u u = = u ~N, E u = EX =M, =,..., cov u,u k =cov = x, x ' ' '= k = =P P, kde sou otoomálí vlastí ' ' k cov x, x ' = = k = k = otoomálí = k u,u k sou ezávslé k, tedy X A X= u u =U U ~W,,N, kde = N= EU=P M, U =u u = c M A M c =0 A M =0 P P M =0 N =0 c c c Pozámka: ) X A X~W A e symetcká demotetí ) ozděleí e cetálí A M =0 6

Věta: Nechť A, A sou symetcké matce řádu a d e vekto kostat. Potom: ) X A X a X A X sou ezávslé s Wshatovým ozděleím c : c X A X c a c X A X c sou ezávslé s ozděleím k. ) X d a X A X sou ezávslé s ozděleím N a W c : c X d a c X A X c sou ezávslé s ozděleím N a k. ' ' zřemé: tasfomace zachovávaí ezávslost ' ' ) latí: A, A, symetcké, demotetí a avíc A A =0 sektálí ozklad: A = = s A = k= A A =P P QQ =0 P Q=0 ebol dále obdobě ako u ředchozího důkazu =P P, kde sou otoomálí vlastí vektoy q k q k =Q Q, kde q k sou otoomálí vlastí vektoy q k =0,k Pozámka: ) X A X~W, X A X~W ezávslé A A =0 ) X d~n, X A X ~W ezávslé A d=0... kolmost Důsledek: (áhodý výbě z N ) Nechť x ~N, ezávslé, =,...,. Potom x~n,, W = = x xx x ~W, a x,w sou ezávslé. víme: x~n,, W =X H X, kde H e symetcká, demotetí, hh = W~W,, N cetálí ozděleí o A M=0, kde A=H a M H M= I = = 0 = tedy W ~W, cetálí = = dle ozámky ) : x,w sou ezávslé, okud A d=0, kde A=H, d= eboť x= X =X d H d= I = = = 0 7

Věta: (eodukčí vlastost) Nechť Y ~W,, Y ~W, sou ezávslé. Potom Y Y ~W,. Y = = Y = = x x, x ~N 0, ezávslé y y, y ~N 0, ezávslé} solečý výbě: x,..., x, y,..., y =z,..., z Y Y = z, z ~N 0, ezávslé = Věta: (kvadatcká tasfomace) Nechť Y~W,, B q. Potom B Y B ~W q,b B. q q Y= = BY B = x x, x ~N 0, ezávslé. B x x B = u u =, kde u ~ N q 0,B B sou ezávslé. Lemma: (o emeších čtvecích) Nechť y~n K, I, kde K e matce kostat, e vekto aametů (omálí leáí egesí model). Potom R 0 :=m y K y K (RSČ) má ozděleí, kde =hk. Pozámka: R 0 = y K y K, kde R 0 = e e= y I P y, kde e MNČ-odhad. I P e oekce (symetcká, demotetí matce), P= K K K K, hp=, hi P=. Věta: Nechť Y~W,, 0,. Ozač Y k =Y, k = ) Y ~ a e ezávslé a Y k,k= ) c 0: c c c Y c ~. Potom: Pozámka: Rozděleí Y e steé =,...,. 8

) Y= x x, x ~N 0, ezávslé, = omálí egese X a X,..., X, víme: X X,..., X, ~N = RSČ: R 0 = X X = = X, x =X,..., X, =,...,, =,..., ř evých X,..., X, : R 0 ~k (vz. lemma), kde k=, =hx,..., x, = s avděodobostí e stadadí ozděleí a ezávsí a X,..., X, Y k,k = tedy e to eodmíěé ozděleí: R 0 ~ zbývá ukázat: R 0 = ozačme X = U Y v, v=x egese v a U... RSČ R 0 =v I Pv=v I U U U U v=v v v U U U U v= záoveň: Y= X X= U U U v v U v v Y = U U v v v U U U U v = Y U U = Y ) uvažu B otogoálí, t. B B=B B =I echť c e ví řádek B, t. c=b víme: BY B ~W, B B ostuu dle ), vek (,) B Y B =B Y B... vek (,) e c Y c B B =B B... vek (,) e c c tedy c c c Y c ~ Začeí: (ozděleí a bloky) Y = X X = Y Y Y Y s s, = s, kde s =s Věta: (magálí ozděleí) Nechť Y~W,. Potom Y ~W,. 9

Y= = ezávslé. x x, x ~N 0, ezávslé, x = x x s, Y = = x x, kde x ~N 0, Věta: Nechť Y~W,. Potom Y Y Y Y ~W s, Hustota Wshatova ozděleí Y ~W, f Y,= E Y = Y ex { st Y } 4 =, kde Y symetcká, 0 chaaktestcká fukce: Y = I, kde e symetcká, e magáí edotka, může být sguláí o Y ~W,,M latí E Y =M M Defce: Nechť y~n, c,y~w k,, 0, echť y a Y sou ezávslé. Potom statstku =c k y Y y azýváme Hotellgovo -kvadát. Věta: Nechť k. Potom F= k =c y Y y= c y y y y k k ~F, k, kde =c., kde c y y~ a y y y Y y má ř evém y Y y k cetálí ozděleí (vz. věta část )) Ale k ezávsí a odmíce y, tedy eodmíěé ozděleí a e ezávslé a y y. Pozámka: Př =0 e F-ozděleí cetálí. y 30

7. LEKCE Lemma: Nechť B e symetcká, oztvě deftí. Pak o lbovolý vekto c latí ekvvalece: c B c c d d B d, d R. Nechť B e oztvě deftí B=B B, exstue B =B B. Schwazova eovost o vektoy: u v u u v v, u,v R zvolíme u=b c, v=b d c d c B c d B d, c,d ' ' echť c Bc, ak c d d B d, d ' ' zvolíme d=b c, otom c B c c B B B c=c B c vyděl c B c0 c B c Věta: (zobecěý Scheffé) Nechť y~n, c, Y ~W k,, echť y,y sou ezávslé, e oztvě deftí a k. Nechť A e t-ozměý odosto v R. Potom avděodobost, že eovost a y a t k t c F t,k t a Y a latí a A současě, e ova. a,..., a t... báze A, A :=a t a t latí A ={a : A d=a, d R t } víme: A y A ~N t 0, c A A }ezávslé A Y A ~W t k, A A Hotellgova statstka: =k ca y A A Y A A y A k t víme: ~F k t t,k t cetálí P { A y A c k t t A Y A A y A }= F t, k t ktcká hodota volíme akob zlemmatu =: c zlemmatu 3

Použeme lemma: P {[A y A d] d B d, d R t }= a= A d obíhá A, když d obíhá R t P { [ y a] t F t,k t a Y a, k t c a A} = Odmocím tvzeí věty. ebol P { a y a a Y a Důsledek: k t t c F t, k t, a A } = Nechť x,..., x e áhodý výbě z N,, tedy x~n, a W = x xx x ~W,. Víme, že x,w sou ezávslé, t. c=, k=, vol A =R, t. t=. { Potom P a x a F, a W a, a R =. Použtí: smultáí tevaly solehlvost o a = I a x± a F, a a W okyí skutečé hodoty současě a R smultáí testy hyotéz H a 0 : a =a 0, a R Pozámka: s testovým kté F a = a x a 0 a W a a t. F a F,... zamítám H 0 současě } s avděodobostí maí solečou hladu solehlvost, Je možé acovat s výběovou vaačí matcí S= W ebo s Wshatovou matcí W = S. 3

II. esty hyotéz a oblast solehlvost ř ezámém x ~N, ezávslé (áhodý výbě), ezámé x= x, W = x xx x, x,w ezávslé ) H 0 : = 0 Hotellgův test 0 = x 0 W x 0 F := 0 = x 0 W x 0 ~ H 0 F, FF,... zamítáme H 0 Pozámka: Za alteatvy H : 0 má F ecetálí F, est oměem věohodostí = max L 0, max, kde W 0 e L, = e = = ± x W 0 W ±x = W W 0 x 0 x 0 =W x 0 x 0 latí: l ~ dm dm dm... očet aametů v eomezeé věohodost dm... očet aametů ve věohodost omezeé hyotézou zde dokážeme ozděleí učt řesě: = W W 0 = W W x 0 x 0 = W W I W x 0 v = x 0 W x 0 = 0 Hottelogov statstky (v ředosledí ovost sme využl vztahu Iv v =v v ) 0 víme: ~ } ezávslé odtud: = 0 ~ ezávslé Pozámka: 0 = W x 0x 0 W x 0 W W... test oměem věohodostí e fukcí =Beta, eobsahue vez W Oblast solehlvost o { m R : x m W x m F, } elsod se středem x, osy sou učey vlastím vektoy W = 33

) Smultáí hyotézy o složkách ř zamítutí H 0 : = 0 v bodě ) H 0 : = 0, =,...,, ř zachováí ůvodí hlady, t. smultáí testy Bofeo: -ozměé testy a řísěší hladě F B = X 0 = X o F W s,... zamítáme H 0, =,..., ekvvaletě B = F B = x 0 s t... zamítáme H 0 smultáí tevaly solehlvost o : X ± s t ekvvaletě X ± s, F Scheffé testueme: H a 0 : a =a 0 volíme: =a =0,...,0, a tá ozce,0,...,0 t. H 0 : = 0, =,..., F S = X 0 F s,... zamítáme H 0 smultáí teval solehlvost: X ± s F, Pozámka: Scheffého tevaly sou obecě delší ež Bofeoho. Měly by se oužít, okud ředem evíme, kolk leáích kombací a esektve kolk složek budeme chtít testovat. Pozámka: Pokud H 0 ezamítáme o žádé a řesto zamítáme H 0, ak e říčou eřatelá kombace složek. ) asfomace Hottelgovy statstky H C 0 : C =C 0, kde C q C = C x C 0 C W C C x C 0 latí: F c = C c q q ~H 0 Fq, q cetálí C F c F q, q... zamítáme H 0 C =I q O q q q test vích q složek (kolv smultáí) 34

t. C 0 0 = 0 0... matce kotastů 0 0 H 0 C : =, =,..., ebol = =...= C q =I q I q... test symete, o = q H 0 C : = q, =,...,q v) Poováí dvou ezávslých áhodých výběů x,...,x ~N, ř shodě vaačích matc x,...,x ~N, } H 0 : = x x ~ H 0 N 0, W W =:W ~W, } ezávslé = c= 0 = x x W x x F= 0 = FF,... zamítáme H 0 Pozámka: Pokud x x ~ H 0 N 0, elze řeít a solečou matc W Pokud = =:, ak e oztyl steým zůsobem ako výše. smultáí testy složek ř zamítutí H 0 : = x x W x x s Wshatovým ozděleím a e možo sestavt W, 0,F t. H 0 : =, =,..., Boffeo: edoozměé testy = a řísěší hladě F B = X X F s,... zamítáme H 0 Scheffé:, F S = X X F W,... zamítáme H 0 kde s = W 35

H 0 : = ř eshodě vaačích matc a ř ůzém ozsahu Poblém: Nelze řeít a Hottelga a a F-ozděleí. Asymtotcký řístu:, K =x x S S x x ~ smultáí testy H 0 : =, =,..., X Scheffé: K = X Bofeo: K s s... zamítáme... zamítáme H 0 H 0 Poováí dvou závslých výběů (áový test) uvažu ozdíly z :=x x, =,..., dle ) testu H 0 : z =0 ebo X :=X X =x, x, x =, tasfomace Hottelga dle ) s matcí C =I I test symete: =, =,...,, ebol H 0 : = 36

esty vaačí matce v) H 0 : = 0 test oměem věohodostí = L, 0 L, = 8. LEKCE 0 ex{ st [ 0 W ]} W ex { st [ W W ] = 0 W ex { st 0 W } e K := l = l 0 W st 0 W l e latí: K~ dm dm dm= = = 3, dm = Pozámka: Př malém ozsahu výběu se testové ktéum kostatou. secálě H 0 : =Dag... test dagoalty t. H 0 : P=I... koelačí matce K = l R ~ odvozeí: 0 =Dag{ 0,..., 0 } l }= 0 = Dag{W,...,W } dagoálí vky W Dag {W } W DagW = R = R 0 W = výběová koelačímatce 0 ex{ st 0 e W W } K zde, u dalších testů ásobí zřesňuící st 0 W =st R= K = l R l = l l R l = l R = 37

secálě H 0 : = I... test sféčost K= l W l st W ~ odvozeí: 0 = I = W = st W, = 0 = I 0 W = W W = st W st 0 W = st W = st W K= l[ st W l = l l st W l W l = l W ] st W l W secálě H 0 : =I, t. 0 =I K ~ v) H 0 : = 0 = 0 test oměem věohodostí: K '=Kx 0 0 x 0 ~ 3 dm =0 = x = v) ověřeí ezávslost mez skuam oměých x x, va x= s s, =s H 0 : = 0 s test oměem věohodostí, t. x, x sou ezávslé = L, L, W L, =...= W W kde W l l = = W = = l x x l l x x x x x l x,l=, W K = l = l W W dm= 3, dm = s dm dm= s ~ s středí hodoty oztyly s s kovaace = 3 s 38

v) oováí dvou ezávslých výběů x ~ N,, =,...,, ezávslé x ~ N,, =,...,, ezávslé} ezávslé H 0 : = =: okud ezamíteme H 0, můžeme testovat shodu středích hodot dle v) ř steých vaačích matcích test oměem věohodostí: = W W = L,,, L,,, =...= S ' S ' S' kde W =W W, S'= W, S'... ML-odhady K = l ~ W, 39

III. MEODA HLAVNÍCH KOMPONEN PC, PCA... Pcal Comoets (Aalyss) Metoda hlavích komoet e učea k edukc fomace. Násto: Sektálí ozklad o eálou symetckou matc B=P P = P = B, kde =Dag {,..., },... sou vlastí čísla B =,...,... otoomálí vlastí vektoy B, t. k = k, t. P P=P P =I Pozámka: ) symetcká matce má eálá vlastí čísla ) B e.s.d. 0 hb= =...= =0 ) B e.d. 0, hb= v) Pokud e vlastí číslo m-ásobé, ak mu odovídá m vlastích vektoů z R m učey edozačě, lze volt otoomálí.. Nesou Pomocé lemma: B symetcká s vlastím čísly.... Potom ) d B d max d 0 d d =max d B d= d = agmax... d =... vlastí vekto ) d B d m d 0 d d =m d B d= d = agm...d =... vlastí vekto ) d B d max d: d d d =max d B d= d = =,..., d =0 =,..., agmax... d =... vlastí vekto v) d B d m d: d d d = m d B d= d = =,..., d =0 =,..., agm...d =... vlastí vekto v) max d,..., d d d k = d B d = d B d = = = max d d d,..., d d dk= k agmax...d,...,d =,..., 40

) d : d= c =,...,... otoomálí báze R, k = k B= l l l l= d B d d d =... sektálí ozklad c l l l l k c k c k k = c k k c c k l l l k k l = c c k k k této hodoty e dosažeo o c =, c =...=c =0, tz.: d = ebo obecě: c =a, c =...=c =0, tz.: d =a v) d = k= d d k l= c k k, =,..., d = c k } = k = c l c kl =0, k C =c k otoomálí řádky dolíme C =c k otoomálí řádky t. latí C C=C C =I... otoomálí řádky slouce t. c k =, = k= C :=c k latí: = c k = k= d B d = = = c k = c k = c k = = k= k= = k c! k = k c k = k= k= = koefcety u k max evětším vlastím číslům řřaď evětší možé koefcety c k = c k = = ON, za odmíky k= = c k = vím vlastím číslům dáme koefcet ove, ostatím ove 0 tedy d B d k = k= ovost ř volbě: c =, =,...,, c k =0, k, k=,..., tz. d = 0 C = 0 stačí volt, aby ) C byla otogoálí, t. otoomálí řádky (a slouce) ) c k =0, k,k 4 c c c c =

9.LEKCE Úloha o metodu hlavích komoet: ahadt x=x,..., X meším očtem oměých (latetích, skytých), kteé by co evěě osovaly ůvodí soubo a to ve smyslu zachováí vaačí stuktuy. Postu: Omezíme se a leáí kombace ůvodích oměých. x y = D x, Nový soubo oměých y=y,...,y budeme vytvářet ostuě, tak aby se vyčeávalo maxmum zbývaící vaablty v x. Alteatva: Zvolt ový souřadcový systém, tak aby se zedodušla vaačí stuktua. Postu: otogoálí tasfomace a dagoálí stuktuu souřadce = hlaví osy elsodu= vlastí vektoy vaačí matce okud sou vlastí čísla ůzá, e řešeí edozačé otože chceme méě Y ež X, echal bychom e Y x=x,..., X... áhodý vekto, eředokládá se, že e omálě ozděleý Bez úmy a obecost ředokládeme, že E x=0 va x=... symetcká, oztvě semdeftí sektálí ozklad: = =P P, kde... 0 sou vlastí čísla matce, =,..., sou otoomálí vlastí vektoy matce a =Dag {,..., }. P P =P P= I Defce: Náhodou velču Y := x azveme -tou hlaví komoetou, =,...,. 4

Věta: va Y =, =,...,. va Y =va x= = k= k = k k k = = Pozámka: Jestlže h=m, tak osledích m hlavích komoet sou kostaty skoo stě, eboť m =...= =0. edy va Y m =...=va Y =0. Věta: Hlaví komoety sou ekoelovaé. cov Y,Y k =cov x, k x= k = l= Věta: Po hlaví komoety latí: ) max va c x=va Y = c = ) va c x=va Y = ) v) m c = max c = c,..., va c x=va Y = max c = c c k = k =,..., = Vz. omocé lemma. Věta: vac x= = Nechť h=m. Potom = = va Y = = m va X = va Y. = va X =st =st P P =st P P = Pozámka: st = = I l l l k = k = m = = va X... mía celkové vaablty v x. Přísěvek -té komoety: va Y = va X st 0,. k k= m = va Y = Obvykle se uvažue ěkolk evětších hlavích komoet. Naříklad aby vyčealy 60-80% celkové vaablty. 43

Neleší leáí edkto (NLP) o x založeý a y =D x x áhodý vekto, E y x y =0, va x y = D D D D víme, že eleší leáí edkto e tvau: x =E x y= D x= D D D D x... leáí egesí fukce vlastost NLP ezávsí a omaltě ezduálí oztyl: va x x =va x y=d x= D D D D =: míy řesost edkce: st = = ebo = k k? Jak volt D - souvslost s hlavím komoetam Věta: Nechť h=m. Pak st abývá mma, estlže áhodé velčy d x, =,..., sou ekoelovaé a každá z ch e leáí kombací vích hlavích komoet, t. d x= k= Povedeme o stou D =d d c k Y k = k= c k k x, =,...,, kde ) st =st st D D D D = = C =c k e eguláí. D D D D = =! max D =! m ukážeme, že se stačí omezt a ekoelovaé d x, =,...,, s edotkovým oztyly = cov X, D xva D x covd x, X D D echť hd D = =vad x...symetcká, oztvě semdeftí sektálí ozklad: D D =U M U D D =U M U defu: :=U D x... leáí tasfomace z I I E z=0, va z=u D D U =U U M U U =M... dagoálí t. z má ekoelovaé složky Z,...,Z cov X, z=cov X,U D x= D U D U M U D = covx, zva z covz, X cov X, z D 44

se ezměí, estlže Z c Z, c 0, eboť koefcety c se vykátí volíme c =, =,...,, kde M=Dag{,..., }, tedy va z=i lze tedy uvažovat: va D x=d D =I ) echť m=, t. = = k= d k d k oložíme e := d otom max e e k = k k= má lou hodost = d k k e vzlemma v k e k = k= a = D D = d = k k= d k d k = max d d k = k k, kde... sou vlastí čísla, e,...,e... vlastí vektoy, e = a d = e = ) za d lze římo bát, eboť cov x, k x= k = k koefcet emá vlv a ř volbě d = : d x= x=y... -tá hlaví komoeta D =, D =,..., =: P v) maxmum v e ověž dosažeo o C D, kde C e eguláí, eboť hc D D C =hd D = D D D D = D C C D D C C D = secálě o D =P ak C D =C P =: D d = c k k k= d x= k= c k k x= c k Y k k=... leáí kombace vích hlavích komoet v) m m hlavích komoet sou kostatí skoo stě okud m, tak vezm vích m hlavích komoet a dolň m kostat Pozámka: Aalýza hlavích komoet e vhodá, okud sou všechy složky edotkách. Pokud esou, může se oužít omováí U = X X = X X va X s ovede s koelačí matcí R amísto kovaačí matce S. Pozo: Změou měřítka se měí hlaví komoety. x měřey ve steých a aalýza se 45

Defce: Komoetí skóe o -tý obekt Y = x x, =,...,; =,...,. Iteetace hlavích komoet: Vzáemě ezávslé, zobecěé, skyté vlvy, kteé vyvolávaí vaabltu a ovlvňuí kovaačí stuktuu oměých. Využtí metody hlavích komoet v ých metodách: ) otogoalzace oměých v eges ) ozbo ostoového ozložeí dat ve shlukové aalýze 3) omocá metoda ve faktoové aalýze 46

IV. KANONICKÉ KORELACE CC... Caocal Coelatos Pomocé lemma: Nechť A,B sou symetcké matce řádu, B e oztvě deftí. Ozač... vlastí čísla B A, v,...,v odovídaící vlastí vektoy. Potom ) max c c A c A c=max c Bc= c 0 c B c =, c =v ) m c c A c A c=m c Bc= c 0 c B c =, c =v ) max c,..., c c Bc k = k B A, B A B c A c = max = c,..., c c Bc k =0 o k = c A c maí steá vlastí čísla c B c = = B e oztvě deftí exstuí B,B,B symetcké ) c B c=c B B d=b c, c=b d c=:d d max c Bc= c A c=max d B A B d=... evětší vlastí číslo B A B d d= hlavích komoet) (vz. lemma u d e vlastí vekto B A B c =B d c e vlastí vekto B A, eboť B A c =B A B d =B B A B d = =B d = c, c =v ), ) bez důkazu 47