VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

Podobné dokumenty
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

1 3VYSOK KOLA EKONOMICK 0 9 V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravd їpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE. k bakalářské zkoušce

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testy hypotéz

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák


V. Normální rozdělení

STATISTICKÝ ODHAD A TESTOVÁNÍ PRŮKAZNOSTI EKONOMETRICKÉHO MODELU Výběrové metody Výhody a nevýhody Využití při statistické indukci Rozsah výběru

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

Testujeme hypotézu: proti alternativě. Jednoduché třídění:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA


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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

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

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

SP NV Normalita-vlastnosti

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

,6 32, ,6 29,7 29,2 35,9 32,6 34,7 35,3

Limitní věty teorie pravděpodobnosti. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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


8. Analýza rozptylu.

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Statistická rozdělení

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Příloha-výpočet motoru

Přednáška. Další rozdělení SNP. Limitní věty. Speciální typy rozdělení. Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Hartreeho-Fockova metoda (HF)

VŠB-TU OSTRAVA, FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A INFORMATIKY, KATEDRA APLIKOVANÉ MATEMATIKY. Statistika. Vzorce a tabulky

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

MATEMATICKÁ STATISTIKA

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Mgr. Rudolf Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký Dr.Sc.

Intervalové odhady parametrů

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Interval spolehlivosti pro podíl

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Rovnice přímky v prostoru

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

TENKOSTĚNNÉ A SPŘAŽENÉ KONSTRUKCE

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost


IDENTIFIKACE BIMODALITY V DATECH

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová

Charakterizace rozdělení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

} kvantitativní znaky

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

Přednáška X. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

Vlastnosti odhadů ukazatelů způsobilosti

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii přednáška 8. Statistické usuzování, odhady

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

Jiří Cajthaml. ČVUT v Praze, katedra geomatiky. zimní semestr 2014/2015

Normální rozložení a odvozená rozložení

Vibrace atomů v mřížce, tepelná kapacita pevných látek

Pravděpodobnost a statistika

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


7. CVIČENÍ. Sedmé cvičení bude vysvětlovat tuto problematiku:

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

Křivkové integrály prvního druhu Vypočítejte dané křivkové integrály prvního druhu v R 2.

Akademie věd České republiky Ústav teorie informace a automatizace RESEARCH REPORT. Hustoty rozdělení pravděpodobnosti pro odhady ukazatele C pk

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

Testování statistických hypotéz

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení


Lineární a adaptivní zpracování dat. 12. Adaptivní filtrace a predikce III.

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

Q-diagramy. Jiří Michálek ÚTIA AVČR

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

SIC1602A20. Komunikační protokol

Termomechanika 8. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

7. Analýza rozptylu.

Rovnice přímky. s = AB = B A. X A = t s tj. X = A + t s, kde t R. t je parametr. x = a 1 + ts 1 y = a 2 + ts 2 z = a 3 + ts 3. t R

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

TENKOSTĚNNÉ A SPŘAŽENÉ KONSTRUKCE

❷ s é 2s é í t é Pr 3 t str í. á rá. t r t í str t r 3. 2 r á rs ý í rá á 2 í P

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

Transkript:

VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULTA INFORMATIKY A TATITIKY Kaedra a a ravděodobo TATITIKA VZORCE RO 4T verze.3 oledí aualzace: 4.9.9 KT 9

oá aa,,..., ɶ < z < + < z < + +,5 z +, 5 z H H H G... G... R ma - m ( ( ( ( + + ( + ( V

ravděodobo oče ravděodobo ( A m (A B (A + (B (A B (A + (B - (A B Náhodé velč ( (X F( (X F( (X f ( d ( ( ( < X f ( d F( - F( F( F ( ( ( < X ( F( - F( f F f ( d E( X ( E( X f ( d D( X ( ( σ σ ( X D( X < D ( X f ( d f ( d ravděodoboí rozděleí Aleraví rozděleí A[π] ( π ( - π -,, < π < E(X π D(X π( - π Bomcé rozděleí B[;π] ( ( π π,,,...,, >, < π < E(X π D(X π( - π ooovo rozděleí o[λ] λ λ ( e,,..., λ >, E(X λ D(X λ!

ravděodobo Hergeomercé rozděleí H[N;M;] M N M (, N ma(, M-N+,..., m(m,, >, N, M N M M M N E ( X D( X N N N N Normálí rozděleí N[µ;σ ] - < <, - < µ <, σ > E(X µ D(X σ µ µ u F( Φ ( u Φ σ σ µ + σ u µ X µ µ ( X σ σ σ ( u U u Φ ( u Φ ( u Normovaé ormálí rozděleí N[;] U X µ σ E(U D(U Φ ( u Φ (- u Φ (- u Φ ( u u u Chí-vadrá rozděleí χ [ν] > Rozděleí (udeovo [ν] - < < [ν] - - [ν] F - rozděleí (Fherovo edecorovo F[ν ;ν ] > F [ ν; ν ] F [ ν ; ν ] 3 KT 9

Maemacá aa ( Odhad aramerů ředí hodoa e µ ˆ µ e Nµ N ormálí rozděleí a σ zámé σ σ u α / < µ < + u α / α σ σ u α < µ α µ < + u α α b σ ezámé α / < µ < + α / α ~ [ ] α < µ α µ < + α α obecé rozděleí, σ ezámé, velý výběr ( > 3 u < E( X < + u α α / α / u < E( X α α E( X < + u α α rozl σ (ormálí rozděleí e σ ˆ σ aramer π aleravího rozděleí e π πˆ e Nπ N ( ( α π α u / < < + u α / ( ( α π u < α π α α < + u 4

Teováí hoéz ředí hodoa ormálího rozděleí maemacá aa H H Teové rérum Krcý obor µ µ µ > µ σ zámé W α {U u -α } µ < µ µ W α {U -u -α } µ µ U U ~ N[;] σ W α { U u -α/ } σ ezámé W α { -α } µ W α { - -α } ~ [ ] W α { -α/ } ředí hodoa, obecé rozděleí, velý výběr H H Teové rérum Krcý obor E(X µ Ε(X > µ σ ezámé ( > 3 W α {U u -α } Ε(X < µ µ W α {U -u -α } Ε(X µ U U N[;] W α { U u -α/ } aramer π aleravího rozděleí (velé výběr H H Teové rérum Krcý obor π π π > π π U U N[;] W α {U u -α } π < π π ( π W α {U -u -α } π π W α { U u -α/ } Rovo ředích hodo dvou rozděleí velé ezávlé výběr H H Teové rérum Krcý obor µ µ µ - µ µ > µ µ < µ µ µ σ, σ ezámé U U N[;] + závlé výběr z ormálího rozděleí (árový -e W α {U u -α } W α {U -u -α } W α { U u -α/ } H H Teové rérum Krcý obor µ µ µ - µ µ > µ µ < µ µ µ Chí-vadrá e dobré hod d ~ [ ] d d,,,.., W α { -α } W α { - -α } W α { -α/ } H a H Teové rérum Krcý obor H : π π,,.., ( π, H : o H G π, G χ [-] W α {G χ -α} π, 5 5 KT 9

Aalýza závloí Kogečí abula (r. j j. j r j.. j j j 5 H H Teové rérum Krcý obor π j π. π.j o H r ( j W α {G χ -α} j r G G χ [(r - ( - ] j j j C G + G V G, m m (r, ( m Tabula ( G.... Aalýza rozlu ( j.m +.ν (. m (. ν j j,m j H H Teové rérum Krcý obor µ µ..µ o H W α {F F -α } F. m. v F ~ F[ ; ] Regree a orelace regreí říma β + β + ε, ( (. Y b + b b, b b b mmum ( (. b b ( b b 6

aalýza závloí Jé regreí fuce Y b b b Y + + + + + + b b b b.. ( ( T Y ( ( Y Y ( Y e R ( Y ( R Y T R R R + T I R I T Y + ( Y R I I R R I R I ADJ ADJ ( Te hoéz o regreích aramerech H H Teové rérum Krcý obor β β b W α { -α/ } ~ [ ] ( b Te o modelu + H H Teové rérum Krcý obor β c o H W α {F F -α } T β... F F ~ F[ ; ] R β orelačí oefce r r ( ( ( ( H H Teové rérum Krcý obor ρ ρ r W α { -α/ } ~ [ ] r 7 KT 9

Čaové řad + + + + 3 d d + + +... + d d + d +... + d - - 3... I / I I I... I I / I / / 3/ / Klouzavé růměr m + / + +... + + + + +... + + m m (.. + + + + + + + + m m + + + + Deomozce čaové řad T + + C + ε T C ε T β + β Tˆ b +b T β + β + β Tˆ b + b + b T ββ lt l(β + l(β l( T ˆ l(b + l(b ( Tˆ ME Regreí meoda umělým roměým (leárí red, ezóo dél 4 T + + ε β + β + α + α + α 3 3 + ε a a + a + a 4 3 4 j + a a,,3 4 + 4 j a ˆT ( b + a + b 8

Ideí aalýza Q q q Q Iq q q q IQ Q Q Q q Q I q Iq. q q I (Σ q q q q Q q IQ. Q Q I (Σ Q Iq Q Q q Q Q Q q Q q q I Q q Q q q Q q I. q I. Q ( L I q q Q IQ q ( Σq q Q ( ΣQ Q q q q q q q Q ( I q q Q I I I I I ( F ( L ( q Iq. q Iq. Q ( L Iq q q Q q q Q q q Q ( Iq Iq Iq Iq Iq Iq ( F ( L ( 9