Entropie (opičí tým) M možných výsledků (x 1, x 2, x M ) jak přiřadit pravděpodobnosti jednotlivým výsledkům?

Podobné dokumenty
Pravděpodobnost - Kolmogorovy axiomy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Metoda momentů Metoda maximální věrohodnosti

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

E = E red,pravý E red,levý + E D = E red,pravý + E ox,levý + E D

Regresní lineární model symboly

Ě Ž

Tlačné pružiny. Všechny rozměry pružin uvedených v katalogu jsou standardizovány. Také jsou zde uvedena potřebná technická data.


6 5 = 0, = 0, = 0, = 0, 0032

ú ú ú ž ž ž ú ť ý řů ř ř ř ř ř ý ý ř ý ý ů Ž ž ú ž ž ž ú ř ý ř ř ž Š ž ý ý ó ž ž ž Á ř ú ž ů ř ň ý ř Ý ý ř ř ř ř ň ž ř

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

ž ř ř ž ř š ž ř ý ý ý ř ž ž ř Ť ý ý ž ř ý ž ř ž ř ý ř ó š ž ř ý Í ž ř Ž ž

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení

ř é ú ě á é ý ř á á á á ě ň Ž ř ů Ž á á á ý ř á ú ě é ř é Ž ý é ú ř é ě ě ě ů á é ř á á ř é ú ř ě é ř é á úř Ž é á ř ě ý úř Ž ř á ě Žá á ř ý ů Žá Č Ž

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic

Fakulta stavební ČVUT v Praze, katedra fyziky

ARCHIMEDES. Dopravní pr zkum na k ižovatce Masarykova x Pa ížská x Brn nská

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Apriorní rozdělení. Jan Kracík.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Í ž Ž Ž Č Í Ú Í Ž Ž Í ť Í Í Ž Ť

1 Gaussova kvadratura

Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I

ý ýš ý ýš ř š ž ď ýš ý ó ř ř ř ř ů ýš ř ť ň ý š ř š Ň ž š ř ř ó ý ř ň Á Ň Ň Ž Ř ň ú ž ř ů ž Ť ř ý ý Ě ó ř ř ň ý ň ú ř ň ý ž ň ů ó ú ó š ú ú ý ý ň ý ň

Testování statistických hypotéz

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 9

č ňé ď í ďí É ý ě á ě ž č í í ť á é áž ě í í ě í ě ř á áž ě í í áž ě í í ň Í č í č č í

Získejte nové zákazníky a odměňte ty stávající slevovým voucherem! V čem jsme jiní? Výše slevy Flexibilní doba zobrazení Délka platnosti voucheru

Ť š Í š Č Ť š ň š ň š Í š ť š š š Ť Ť š Ť š ň š š Ť Ť š š š Č Ť š š š š Č ť š š Ú Ť š Ť š Č Ť ň ň Ť š

Buckinghamův Π-teorém (viz Barenblatt, Scaling, 2003)

můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.

Závislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka


PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta

ř ž ž ů ř ý ů ř ř ř ř ř š ž ř Í ý ý ř ý ž ř ů ř ýš ř ř ř ř ů ň ýš ř ž ý š ř ž ň ř š ř ů

ů ů ů ů Ó ů Ó Ů

MATEMATIKA. O paradoxech spojených s losováním koulí


Agregace vzájemné spojování destabilizovaných částic ve větší celky, případně jejich adheze na povrchu jiných materiálů

Godunovovy metody pro 1D-Eulerovy rovnice




ž ž ž ž ž ž ž ž ž Ř ž ž Ž Ž É Ě Ň ž

č š ř ů ř Č š ř ů ř Ž ř Í č č ř č č ř ů ř ř š ř ů š š ů Í Č š ř ů ř Č ů Š š ř ů ř ř š č ř ř š ČÍ Č č Ů č ř š ř č Ž ú ň š ř ř ů š ř Š Ů ó č ú ň ř šš Š


Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 6. Naivní Bayesovský klasifikátor (NBK)

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Reprezentace přirozených čísel ve Fibonacciho soustavě František Maňák, FJFI ČVUT, 2005


Í ž Í Ý Ž Ž Č Ú Í Í Í Ž Ž Ď Ž Ť ž Ť

Ť É řů ř ž Ť ř ů Ě Ý š Ň ů ř ť ž ř š ů ů ž š ž š Ů ř ř š ř ř ř š ř š ř š ž ř ř š ž ř š ř ž ó ř ž š š ř ů ř Č Ž ž ů ů š ň ů ř ř ž ř ř ž ř ů Ů š š ů ř ž

Analytické modely systémů hromadné obsluhy

Č Ý Ý Ě Ď Ý ÉŘ Á ó ě ě ě ě ě Á ě ě ě ě ě ě ě ě

, : (vzor prvku b) q ).

Odhady Parametrů Lineární Regrese

Moderní metody měření geometrických rozměrů a tvaru stavebních prvků a konstrukcí

KVADRATICKÁ KALIBRACE

š ř ž ů ř š ů ř Ž ř é Č ř ř ú Č ř ř ř é Č ř é ý é ýš ú Ť ý Í Ž Ž ú ú ň é ř Ž ř ů Ž ú ř Ž Ž ř ů ú ú Ž Ž ů ř é Č é é ž š é é ž š ř ř ř

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

- Pokud máme na množině V zvoleno pevné očíslování vrcholů, můžeme váhovou funkci jednoznačně popsat. Symbolem ( i)

Kinematika = studium pohybu mechanických těles bez uvážení sil

Ú č š ů č éč ě š č ě š š ě ú ů č é é š č ě é č ú ě ě č ě č ě š ň č ů é é é é ě č é š é é é é é č ě š é č é é é é é Ž ě é é č Ý č

ú ř ž ě ř ú ř úř ř š ě ěř ěř ř ě ě ř ď ď ú š ě ě ď ú ě Ě ř ř ř ú É š řž ř ě ě ž ň ř ř ě ú ž ž

Ž Ž Ž Ž Ž Ť Ž Ž Ž Ž ŠŤ É ÁŽ Ž Ž Ž Ý

Ý č Ť ž š Ž ž ž ž ž ž ž ž ž Ť ž Ž č č ž ž č č ž ň Ť š Ť č š ž Ť ž ž ž ž šš Ť š Ť Ť šš ž Ť č č Ž š ď š ž ň č Ž ž ž č ť ů č č š Ť ž ž ť č Ť Ť ž č Ť ž Ž

Ž Ý Ř Ě Ž ď ď Ž

Obslužné sítě. Jacksonova síť systémů hromadné obsluhy. Sériové propojení dvou front

NOVÁ ETAPA PŘESTAVEB NA CNG

jevu, čas vyjmutí ze sledování byl T j, T j < X j a T j je náhodná veličina.

ř ý ř ý ýš ř Č ý ř ýš š ř Ž řš ř ř ř ř ý Ú Ž Ú š ú ř Ú ř ř Č ú Žď ř ý ž ř ú ř ž ý ýš ř Í Í ž ž ý Č

č é á í ě á ňí č Ú č Č

Ž Ř ú Ž Ú ú ú Ú ď Ů Ť Ťú Ř Ý Ť ď Ť Ř Ý Ř Ú Ř Ú ž ď ú Ť ť Ý Ú ž Ť Ť Ť Ú ú Ú Ú Ú Ú

5 VITAM IN Y R IB O F L A V IN STRUKT U R A A N Á Z V O S L O V Í...12

Ú Č š Ú ú Š š š Č Č Š š Š š Ý š š š Š

ů ž Í ř ů Č ů ť ř Č ř ř ž Č Š Ů ů ž š ž Ů ř Č Ž ž ů ů Š š Í ň ó ů ř ř ž ř ř ž ř Í Ů š Š š ř š ů š š ó ř ř š ř Ž ř ž Ž ř š ř Í ň ř Ů ů ž Ů ř š ř š ř š

MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ VEKTOROVÁ OPTIMALIZACE

ů ř Ž ý ý ř ď ř

Systé my, procesy a signály I - sbírka příkladů

š š ů ě č řň řň č ě ý š ř Ž ý š ž šť řň š ů ě ě ř ý ř ěč ř č řň ě ř ě ý ý ě ý š ř ř ý ů š ř ů š ó ý č ž ě ů ó ř č ě ů ý ě ě č ě ě š ů ó ů ó č Ů ó ó ó

á ý á á ú ú ř ý ý ů ě ů ř á á á á ě ě š ř ů á ě ě ě ů ř š ý š ě ů ž ář ř ř š ý ář á ě ř á ý ě ů á á á ě á ž ě ě ů ě ý ě ř ě šť Č ý á á ř á ě á ř ý ý á

Pružnost a plasticita II

ě ě ě ě š Ť ě š Ť š ň ě ě ž ě ě Ť ě ě ě ě ě Ť š ž ě ě ě Ť Ť š Í ěž ž ě ěž Á Ě Ě Á Ě É ě ě ě š Ž Ú ž ě ě š ě Ť š Ť ě Š Ť š Š Í ě š Ť ž ě š ě Ť

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

JEDNODUŠE A PROSTĚ Tento katalog představuje v přehledném členění všechny potřebné technické údaje týkající se našich 8000 pružin.

ě é ě ě ř ě ř Š ř é é ř ú é ř é ý ř é ř é ř ý ěř é ě ř é ř ň é ř ň é ř ř ěř ň ř ě ř ř ř é é ř é ř é ý

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace

15 Mletí. I Základní vztahy a definice. Oldřich Holeček (aktualizace v roce 2014 Michal Přibyl & Marek Schöngut)

Měření tvaru ploch. Postup :

ř Č ř ó Č ž Ú ú ř ž Ě ú ř ž ž ř ž ú ř ž ú Ú ř ž ř ž ú ř ř ó ž ž Č ř ú ř ž ú ř ř ž ř ř ž ž ř

Č Á Í ě ů é ž ň ž ř é ě ř ě ň ř ň ě ý ě ý ó ů ř ž é Ř ů ě ž ř ý ž ú ě ř ř ě ěš é ů ň ů é ň ú Ý ó ú ů ú é ř ů ž é žň ž ž é ě ý ě ý ó ý ř é š ý ý ý ýň ó

Fyzikální chemie 1: Termodynamika Sylabus přednášky

ť Ž ž ž ž ž ž ť ž ť É Ě ž ž ť ž ž ž ž ť ž ž ž

Fluktuace termodynamických veličin

Kombinovaná lana: AlFe6 AlFe4 AlFe3

Í ž

Transkript:

ntroe (očí tým) možnýh výsledů (,, ) a řřadt ravděodobnost ednotlvým výsledům? aždou možnost rerezentueme rabí a náhodně do rab rozházíme mní ravděodobnost -tého výsledu: výsledem e -te ravděodobností: (,,... ) oud to zoaueme dostaneme nou -t ravděodobností n (n očet v mní v -té rab) revene výstu -te (,,... ): F! n! n! ln F ln ln! lnn! (trlngův vzore: lnn! nlnnn ) n! ln F ln ln onst.

ntroe (očí tým) možnýh výsledů (,, ) a řřadt ravděodobnost ednotlvým výsledům? aždou možnost rerezentueme rabí a náhodně do rab rozházíme mní n ravděodobnost -tého výsledu: (n očet v mní v -té rab) oud víme, že ednotlvé možnost nesou steně ravděodobné, zvolíme různě velé rabe ravděodobnost, že mne adne do -té rabe: m m ý t t ( )! n n n F m m m n! n! n! (multnomé rozdělění) revene výstu -te (,,... ): lnn! ln F ln! n lnm (trlngův vzore: lnn! nlnnn ) ln F ln m

Prn mamální entroe entroe (hannon 948) zobeněná entroe (Janes 963) ln ln m ln d ln m d rn mamální entroe: ao arorní rozdělení bereme rozdělení s mamální entroí m() Lebesqueova míra zaručue nvaran entroe ř transorma h

Prn mamální entroe normalzační odmína ln m Lagrangeov multlátor F ln m 0 F 0 ln m 0 0 m e m oud sou všehn výsled steně ravděodobné

Prn mamální entroe známe odhad střední hodnot ln m Lagrangeov multlátor F ln 0 m F ln m 0 m e 0 e 0 e

Prn mamální entroe známe odhad střední hodnot a roztlu ln m Lagrangeov multlátor F ln 0 m F ln 0 me e 0 m 0 e

Prn mamální entroe entroe vazb ln m d d, rn mamální entroe K m e Z,, K roedura atualzae normae: oud zísáme novou hodnotu. řenásobt () ( )atorem e. renormalzovat () Z e d m K

etoda nemenšíh čtverů a mamální věrohodnost Baesův teorém P P věrohodnost L, P oud e onst. L, metoda mamální věrohodnost oud známe neurčtost t naměřenýh hodnot e metoda nemenšíh čtverů

etoda nemenšíh čtverů blo rovedeno měření velčn s různou řesností,, aý e neleší odhad velčn? rn mamální entroe Gaussán e, e, 0 0

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e e T ormační entroe (změna entroe ř vznu vaane) atvační energe (energe otřebná ro vtvoření vaane) Fe-Al (B áze) Al Fe

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al Fe-Al (B áze),, Al Lteratura (PA, C, HV,XR, dlatometre).8 Fe.6 (ev).4..0 0.8 0.6 0.4 0. 30 35 40 45 50 55 Al ontent (at.%)

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al Fe-Al (B áze),, Al Lteratura (PA, C, HV,XR, dlatometre).8 Fe.6 0.783eV (ev).4..0 0.8 0.0eV 0.6 0.4 0. 30 35 40 45 50 55 Al ontent (at.%)

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al Fe-Al (B áze) Al arorní hustota ravděodobnost, e 35 Fe 30 0.783eV () 5 0 5 0.0eV 0 5 0 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 (ev)

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e e lnv T T T věrohodnost Arhenův lot: ln v vs. /T ln, e L T v, v, t. - ) ln v (at -9.0-0.0 0 -.0 -.0-3.0-4.0 3 4 5 6 /T (ev - )

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e věrohodnost ln e T, e L T mamum v, v, ().4..0 0.8 0.6 0.4 0. ln v T T (ev) 0.00 005 0.05 0.0 0.5 0.0 0.0 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95.00

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e věrohodnost ln e T, e L T mamum v, 0.8090.007 ev 0.00. 09 v, ().4..0 0.8 0.6 0.4 0. ln v T T 0.00 005 0.05 0.0 0.5 0.0 0.0 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95.00 (ev)

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al termodnam rovnovážná onentrae vaaní v T e e lnv T T T věrohodnost Arhenův lot: ln v vs. /T ln, e L T mamum v, 0.8090.007 ev 0.00. 09 v, t. - ) ln v (at -9.0-0.0 0 -.0 -.0-3.0-4.0 3 4 5 6 /T (ev - )

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al osterorní hustota ravděodobnost L L,,, e, o nevíme n, e e, margnální hustota ravděodobnost: d, g

Přílad atvační energe vznu vaaní v Fe 3 Al margnální hustota ravděodobnost:, d 0. 0.0 oužta arorní normae z lteratur = (0.80 ± 0.006) ev 0.08 ( ) 0.06 0.04 0.0 žádné arorní normae = (0.8 ± 0.0) ev 0.00 0.76 0.78 0.80 0.8 0.84 0.86 0.88 0.90 (ev)

Zobeněná metoda nemenšíh čtverů ozorovatelné: T teoretý model:,, J J θ arametr: T zravdla < J θ,, arorní normae: - odhad vetoru arametrů: ξ,, T - ovaranční mate: A, ov, arorní hustota ravděodobnost: T θ ξ, A e ξ θ A ξ θ osterorní normae: - naměřená data: η,, T - ovaranční mate: B, ov, věrohodnost: P e T η θ, B ηθ B ηθ

Zobeněná metoda nemenšíh čtverů osterorní hustota ravděodobnost: θ η, B, ξ, A η θ, B θ ξ, A P θ η, B, ξ, A e ηθ T T B ηθ ξ θ A ξ θ