23. Matematická statistika

Podobné dokumenty
Pravděpodobnost a statistika

Statistika. zpracování statistického souboru

Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13

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

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika pro geografy

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Základy popisné statistiky

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

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

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

22. Pravděpodobnost a statistika

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Statistika pro gymnázia

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

Zápočtová práce STATISTIKA I

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

Popisná statistika kvantitativní veličiny

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

Průměr je ve statistice často používaná hodnota, která se počítá jako aritmetický průměr hodnot.

Mnohorozměrná statistická data

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy

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

Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

7. SEMINÁŘ DESKRIPTIVNÍ STATISTIKA

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


Základy popisné statistiky

Třídění statistických dat

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Metodologie pro ISK II

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Statistika jako obor. Statistika. Popisná statistika. Matematická statistika TEORIE K MV2

Metody sociálních výzkumů. Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika.

mezi studenty. Dále bychom rádi posoudili, zda dobrý výsledek v prvním testu bývá doprovázen dobrým výsledkem i v druhém testu.

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Základní statistické charakteristiky

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

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

STATISTIKA S EXCELEM. Martina Litschmannová MODAM,

Mnohorozměrná statistická data

Tomáš Karel LS 2012/2013

Minimální hodnota. Tabulka 11

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Číselné charakteristiky

výška (cm) počet žáků

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků)

Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

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

Pracovní list slouží k procvičení statistiky. Žáci se především procvičí v základních pojmech, které se týkají statistiky.

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů?

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Statistické metody. Martin Schindler KAP, tel , budova G. naposledy upraveno: 9.

Matematika III. 29. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Informační technologie a statistika 1

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1

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

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

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

Pojem a úkoly statistiky

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář

Analýza dat na PC I.

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Charakteristika datového souboru

Statistika. Počet přestupků počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1

Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK

Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II

Aplikovaná statistika v R

Tomáš Karel LS 2012/2013

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

Základy biostatistiky

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

Digitální učební materiál

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

KGG/STG Statistika pro geografy

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky

ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Cvičení ze statistiky. Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

Základy štatistiky. Charakteristiky štatistického znaku

Transkript:

Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 23. Matematická statistika Statistika je věda, která se snaží zkoumat reálná data a s pomocí teorii pravděpodobnosti se tato data snaží popisovat. Matematická statistika Je soubor metod sloužících k zevšeobecňování informací získaných z náhodného výběru. Řeší dva základní typy úloh: statistické odhady testování hypotéz. Pro matematickou statistiku je typické, že všechny závěry učiněné na jejím základě mají pravděpodobnostní charakter, tj. jsou zatíženy určitým stupněm nejistoty. Nejstarší součástí matematické statistiky je teorie chyb a vyrovnávací počet. Matematická statistika bývá někdy nazývána statistickou indukcí. Ve statistice se pracuje s několika základními pojmy, které si zde popíšeme. statistický soubor a jeho velikost - konečná množina nějakých dat, která chceme zkoumat. Velikost je dána počtem dat v statistickém souboru a značí se n. Data mohou být obecná, může to být v zásadě cokoliv. statistická jednotka - je konkrétní prvek statistického souboru. statistický znak - je to, co chceme měřit. Statistický znak může být buď kvalitativní nebo kvantitativní. Kvantitativní (kvantita = množství, počet) znak je takový znak, který je vyjádřitelný čísly (například plat, výška, počet dětí, ), kvalitativní znak je pak vyjádřitelný slovně (barva, ano/ne, zaměstnání, ). četnost - může být buď relativní nebo absolutní a udává, kolik hodnot daného znaku se vyskytuje ve statistickém souboru buď absolutně, nebo relativně vzhledem k celkovému počtu prvků souboru. 1

Takže absolutní četnost hodnoty statistického znaku n(a) udává počet výskytů daného statistického znaku ve statistickém souboru. Relativní četnost je podíl absolutní četnosti k celkové velikosti statistického souboru: n ( A) p(a) = n n celkový počet pokusů, n(a) kolikrát nastal jev A modus mod (x) je nejčastěji se vyskytující hodnota statistického souboru. medián med(x) je: o o prostřední hodnota statistického souboru, v němž jsou statistické jednotky uspořádány podle velikosti a kterých je lichý počet aritmetický průměr dvou středních statistických jednotek, pokud statistický soubor má sudý počet statistických jednotek histogram neboli sloupkový diagram je grafické zobrazení absolutních (relativních) četností, používá se jsou-li hodnoty znaku sdruženy do intervalů polygon četností neboli spojnicový diagram je spojení bodů, jejíž první souřadnice je hodnota kvantitativního znaku a druhá souřadnice je odpovídající četnost kruhový kde znaku četnost 15 10 5 0 1 2 3 4 Známka z matematiky chlapci dívky výseče, jejichž plošné obsahy jsou úměrné četnostem diagram, různým hodnotám odpovídají kruhové Rozdělení řešitelů podle typu škol ; SOU; 2133 SOŠ; 6263 Gymnázia a lycea; 1174 2

Charakteristiky polohy zahrnují: a) Aritmetický průměr: b) Geometrický průměr: c) Harmonický průměr: Charakteristiky variability zahrnují: a) Variační rozpětí R = x max - x min b) Rozptyl (disperze) c) Směrodatná odchylka Základy popisné statistiky rozbor příkladu: Nechť máme statistický soubor (tj. n čísel): x 1, x 2, x n. Tato čísla (hodnoty náhodné veličiny) seřadíme dle velikosti od nejmenší po největší: x MIN x MAX. Čísla seřadíme do intervalů (TŘÍD). Počet tříd k udává Sturgessovo pravidlo: Ilustrační příklad: k = 1+ 3,3 log n V hokejové lize mají brankaři úspěšnost zákroků následující: 86,2%; 88,2%; 90,1%; 89,1%; 93%; 92,7%; 93,8%; 94,2%; 95%; 93,4%; 71,2%; 99,9%. 3

Uveďte základní charakteristiky statistického souboru. Nejdříve hodnoty seřaďme: 71,2; 86,2; 88,2; 89,1; 90,1; 92,7; 93; 93,4; 93,8; 94,2; 95; 99,9 Můžeme ořezat tzv. odlehlé hodnoty, zde jsou to zjevně hodnoty 71,2 a 99,9. Velikost statistického souboru je n = 10. Statistický znak je vyjádření úspěšnosti brankáře (kvantitativní). Sturgessovo pravidlo k = 1 + 3,3log10 = 4 říká, že tento soubor rozdělíme do 4 tříd (intervalů). Vypočteme velikost takového intervalu tak, že odečteme nejnižší hodnotu od nejvyšší a vydělíme 4, tedy (95-86,2) : 4 = 2,2. Máme tedy 4 třídy v intervalech 86,2-88,4; 88,4-90,6; 90,6-92,8; 92,8-95. Absolutní četnosti (počty hodnot) v příslušných třídách jsou 2, 2, 1, 5. Relativní četnosti jsou 2/10 = 1/5, 2/10 = 1/5, 1/10 a 5/10 = 1/2. Vše je možné přehledně uspořádat do tabulky rozdělení četností: interval (třída) absolutní. četnost relativní četnost relativní četnost % 86,2-88,4 2 1/5 20% 88,4-90,6 2 1/5 20% 90,6-92,8 1 1/10 10% 92,8-95 5 1/2 50% Z uvedeného je možno odvodit: n 1. p ( A) = 1 součet relativních četností je roven 1 i= 1 n i 2. n ( A) n součet absolutních četností je roven velikosti souboru n i=1 i = 3. Součet relativních četností v procentech musí být 100%. Modus nelze jednoznačně určit, jelikož každá hodnota se v souboru vyskytuje pouze jednou. Za medián lze vzít buď hodnotu 92,7 %, nebo 93 % (hodnoty uprostřed seřazené řady). Medián med(x) = (92,7 + 93) : 2 = 92,85 Nyní vytvoříme histogram četností: 4

Histogram Relativní četnost 0 3/5 1/2 2/5 3/10 1/5 1/10 1 2 3 4 Třída = interval četností Aritmetický průměr úspěšnosti brankařů je x = ( 86,2 + 88,2 + + 95 ) / 10 = 91,6 %. 2 Rozptyl výběru je s = [ (86,2-91,6) 2 + (88,2-91,6) 2 + + (95-91,6) 2 ] / 10 = 8,4. Směrodatná odchylka je s = 8,4 = 2, 9. Příklady k procvičení: 1. Měřením v laboratoři byly zjištěny následující délky válečku (v milimetrech): {302;310;312;310;313;318;305;309;310;309}. Vypočítejte aritmetický, geometrický průměr, modus a medián. Řešení: Množinu čísel uspořádáme podle velikosti: {302; 305; 309; 309; 310; 310; 310; 312; 313; 318} 2. Dva myslivci, myslivec A a myslivec B soutěžili v střelbě na terč. Který střílel přesněji a soutěž vyhrál, jestliže měli následující zásahy? A = {9;8;8;8;7}, B = {10;10;8;7;5} 5

Řešení: Myslivec A Myslivec B Rozptyl myslivce A je s 2 (A) = 0,4, myslivce B je s 2 (B) = 3,6. Platí s 2 (A) < s 2 (B). Lepší střílel a soutěž vyhrál myslivec A. 6