Zápočtová práce STATISTIKA I

Podobné dokumenty
Charakteristika datového souboru

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

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

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

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

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

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

Metodologie pro ISK II

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Minimální hodnota. Tabulka 11

Statistika pro geografy

Číselné charakteristiky

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

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

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

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

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

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

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

Zaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry

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

Základní statistické charakteristiky

Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)

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

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

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

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Mnohorozměrná statistická data

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

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

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

Manuál pro zaokrouhlování


VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

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

Analýza dat na PC I.

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

Mnohorozměrná statistická data

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

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

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Co je to statistika? Úvod statistické myšlení. Základy statistického hodnocení výsledků zkoušek. Petr Misák

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Obsah. Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku

Testování statistických hypotéz

STATISTIKA VĚDA O USUZOVÁNÍ NA ZÁKLADĚ DAT. Patrícia Martinková Ústav informatiky AV ČR

Testy statistických hypotéz

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Porovnání dvou výběrů

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

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

Průzkumová analýza dat

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

Aproximace binomického rozdělení normálním

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

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

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

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

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Tomáš Karel LS 2012/2013

Normální (Gaussovo) rozdělení

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Kvantily a písmenové hodnoty E E E E-02

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Pravděpodobnost a matematická statistika

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Ekonomická statistika

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

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni

VŠB Technická univerzita Ostrava

= = 2368

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Jednovýběrové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

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

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Testování statistických hypotéz. Obecný postup

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

Ing. Michael Rost, Ph.D.

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Charakterizace rozdělení

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Normální (Gaussovo) rozdělení

Základy popisné statistiky

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Analýza dat s využitím MS Excel

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

Transkript:

Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru dat) tabulka rozdělení četností (absolutní četnost, relativní četnost, kumulativní četnost, relativní kumulativní četnost) - grafické znázornění dat (polygon četností a součtová křivka pro bodové rozdělení četností, histogram a součtový histogram pro intervalové rozdělení četností) - výpočet charakteristik (k výpočtu použijte aplikaci STAT1 případně statistické funkce EXCELu), ke každé číselné charakteristice uveďte její definici, její vypočítanou hodnotu a slovní komentář interpretaci získaného výsledku. Určete následující charakteristiky: rozsah, minimum, maximum, aritmetický průměr, modus medián, dolní a horní kvartil, dolní a horní decil, průměrnou odchylku od průměru, momentovou a výběrovou směrodatnou odchylku, momentový a výběrový rozptyl, variační koeficient, variační rozpětí, kvartilové a decilové rozpětí, kvartilovou a decilovou odchylku, koeficient šikmosti a špičatosti. - výsledky shrňte do tabulky v následujícím formátu rozsah 60,000 minimum 67,000 maximum 78,000 průměr 72,083 modus 72,000 medián 72,000 dolní kvartil 71,000 horní kvartil 74,000 dolní decil 69,000 horní decil 75,000 průměrná odchylka 1,672 směrodatná odchylka 2,092 výběrová směrodatná odchylka 2,110 rozptyl 4,376 výběrový rozptyl 4,451 variační koeficient 0,029 variační rozpětí 11,000 kvartilové rozpětí 3,000 decilové rozpětí 6,000 kvartilová odchylka 1,500 decilová odchylka 0,750 koeficient šikmosti 0,217 koeficient špičatosti 0,079 - proveďte testy normality (test nulovosti koeficientu šikmosti a špičatosti, kombinovaný test koeficientu šikmosti a špičatost C-test, případně uveďte i výsledky modifikovaných testů) - určete intervaly spolehlivosti prostřední hodnotu (oboustranný, levostranný, pravostranný), v případě normality určete dále intervaly spolehlivosti pro rozptyl a směrodatnou odchylku - zformulujte věcný problém a vyřešte jej pomocí jednovýběrových testů hypotéz

Univerzita Obrany v Brně Fakulta ekonomiky a managementu UO Zápočtová práce ze statistiky Vypracoval: XY Studijní skupina: xy

Charakteristika datového souboru Zde uveďte, kde byla data získána, co vyjadřují a proč jste se rozhodl(a) tato data zpracovávat apod. Základní soubor: popište, co je základním souborem Výběrový soubor: popište, co je základním souborem Statistický znak: popište, co je zkoumaným statistickým znakem Tabulka získaných hodnot 75 75 77 76 76 75 70 76 74 75 75 73 72 73 73 75 73 75 75 75 73 74 75 74 75 73 76 72 75 73 72 72 72 74 77 73 74 75 74 74 73 75 75 73 72 75 75 75 70 73 73 74 74 72 73 75 75 73 75 73 Základní charakteristiky datového souboru: n = 60, x = 70, x = 77 min max Bodové rozdělení četností Legenda k tabulce: n i absolutní četnost: definice p i relativní četnost: definice N i kumulativní četnost: definice F i relativní kumulativní četnost: definice x i n i p i N i F i 70 2 0,03 2 0,03 71 0 0,00 2 0,03 72 7 0,12 9 0,15 73 15 0,25 24 0,40 74 9 0,15 33 0,55 75 21 0,35 54 0,90 76 4 0,07 58 0,97 77 2 0,03 60 1,00 78 0 0,00 60 1,00 Σ 60 1,00 x x

Grafické zobrazení rozdělení četností n i Polygon četností 25 20 15 10 5 0 70 71 72 73 74 75 76 77 78 x i Součtová křivka 70 60 50 40 N i 30 20 10 0 70 71 72 73 74 75 76 77 78 x i Charakteristiky polohy Aritmetický průměr je definován jako součet všech hodnot znaku dělený jejich počtem n 1 x = x = 73,967 n i = 1 Doplňte slovní vysvětlení interpretaci získaného výsledku. i Modus je. Kvantil je Medián Dolní kvartil Horní kvartil Dolní decil Horní decil Charakteristiky variability Variační rozpětí Kvartilové rozpětí Decilové rozpětí Kvartilová odchylka Decilová odchylka Průměrná odchylka Rozptyl

Směrodatná odchylka Výběrový rozptyl Výběrová směrodatná odchylka Variační koeficient Charakteristiky šikmosti a špičatosti Koeficient šikmosti Koeficient špičatosti Číselné charakteristiky rozsah 60,000 minimum 70,000 maximum 77,000 průměr 73,967 modus 75,000 medián 74,000 dolní kvartil 73,000 horní kvartil 75,000 dolní decil 72,000 horní decil 75,100 průměrná odchylka 1,207 směrodatná odchylka 1,472 výběrová směrodatná odchylka 1,484 rozptyl 2,166 výběrový rozptyl 2,202 variační koeficient 0,020 variační rozpětí 7,000 kvartilové rozpětí 2,000 decilové rozpětí 3,100 kvartilová odchylka 1,000 decilová odchylka 0,387 koeficient šikmosti -0,413 koeficient špičatosti 0,108

Testy normality Test o nulové šikmosti Formulujeme hypotézu a alternativu: H α = 0 A : α 0 : 3 3 a3 0,413 Testové kritérium u 3 = = = 1, 373 D( a 3 ) 0,091 6( n 2) 6(60 2) kde D ( a 3 ) = = = 0, 091 ( n + 1)( n + 3) (60 + 1)(60 + 3) Kritický obor: W α = u3, u3 u α, kde u je kvantil rozdělení N (0,1). 1 1 2 α 2 W0,05 : 1, 737 u0,975 1,737 1,960 (neplatí) nulová šikmost je přijatelná Hodnota testového kritéria nepadne do kritického oboru, hypotézu o nulovosti koeficientu šikmosti na hladině významnosti 0,05 nemůžeme zamítnout. Test o nulové špičatosti Formulujeme hypotézu a alternativu: H : α 4 = 0 A : α 4 0 Kombinovaný test koeficientu šikmosti a špičatosti C test normality H: náhodná veličina X má normální rozdělení A: náhodná veličina X nemá normální rozdělení. Pozn. Můžete určit i modifikované varianty daných testů Závěr: Na základě předchozích testů je není normalita přijatelná. Pozn. Uvedené testy normalitu nezamítly, budeme tedy předpokládat, že pracujeme s výběrem z normálního rozdělení. Budeme tedy konstruovat intervaly spolehlivosti pro střední hodnotu (parametr µ) a rozptyl (parametr σ 2 ). Pokud by se normalita zamítla, určili bychom pouze intervaly spolehlivosti pro střední hodnotu (pro výběry velkého rozsahu). Odhady charakteristik základního souboru Intervalové odhady pro střední hodnotu µ

Oboustranný interval spolehlivosti Parametr µ se s 95% spolehlivostí nalézá v intervalu. Levostranný interval spolehlivosti Parametr µ je s 95% spolehlivostí větší než Pravostranný interval spolehlivosti Parametr µ je s 95% spolehlivostí menší než Intervalové odhady pro rozptyl σ 2 Oboustranný interval spolehlivosti Parametr σ 2 se s 95% spolehlivostí nalézá v intervalu. Levostranný interval spolehlivosti S 95% spolehlivostí je parametr σ 2 větší než. Pravostranný interval spolehlivosti S 95% spolehlivostí je parametr σ 2 menší než. Intervalové odhady pro směrodatnou odchylku σ Oboustranný interval spolehlivosti Parametr σ se s 95% spolehlivostí nalézá v intervalu. Levostranný interval spolehlivosti S 95% spolehlivostí je parametr σ větší než. Pravostranný interval spolehlivosti S 95% spolehlivostí je parametr σ menší než.

Jednovýběrové testy Zadání.. Základní charakteristiky: n =..., x =..., s =..., α =... H: µ =... A: µ >... (například) x µ 0 Testové kritérium t = n =... s { 1 α } Kritický obor: W = t, t t ( n 1), kde t ( n ) Závěr:. α 1 α 1 je kvantil Studentova rozdělení