Momenty a momentové charakteristiky

Podobné dokumenty
Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

Charakteristiky úrovně

Statistické charakteristiky (míry)

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

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

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

Téma 4: Výběrová šetření

Popis datového souboru

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

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

Měření a charakteristiky variability

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

Deskriptivní statistika 1

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

} kvantitativní znaky

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností

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

Popisná statistika. (Descriptive statistics)

12. N á h o d n ý v ý b ě r

9. REGRESNÍ A KORELAČNÍ ANALÝZA

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

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

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

Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

5. Základní statistický rozbor

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

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

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

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

P1: Úvod do experimentálních metod

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Testování statistických hypotéz

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

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

3. cvičení 4ST201. Míry variability

Pravděpodobnostní modely

APLIKOVANÁ STATISTIKA

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

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

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

Spojité (kontinuální) - nap. podle vykázaného zisku, tržeb, náklad Nespojité (diskrétní) - nap. podle potu len v rodin

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

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

[ jednotky ] Chyby měření

3. cvičení 4ST201 - řešení

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

11. Časové řady Pojem a klasifikace časových řad

VY_52_INOVACE_J 05 01

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika

Úvod do korelační a regresní analýzy

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

13 Popisná statistika

Spolehlivost a diagnostika

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

Interval spolehlivosti pro podíl

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Základy statistiky. Petr Kladivo

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

STATISTICKÉ MINIMUM PRO STUDENTY BAKALÁŘSKÉHO STUDIA NA TECHNICKÝCH OBORECH BOHUMIL MINAŘÍK

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá

11. Popisná statistika

Téma 1: Pravděpodobnost

ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI A STATISTIKY

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

T e c h n i c k á z p r á v a. Pokyn pro vyhodnocení nejistoty měření výsledků kvantitativních zkoušek. Technická zpráva č.

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

9. Základní statistické pojmy.

stavební obzor 1 2/

Testování statistických hypotéz

Kvantitativní popis diverzifikace, Quantitative Description of Diversification

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

P2: Statistické zpracování dat

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Lineární regrese ( ) 2

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

Chyby přímých měření. Úvod

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

POPISNÁ STATISTIKA. Předmět popisné statistiky

Úvod do zpracování měření

Statistika - vícerozměrné metody

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

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

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

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

Transkript:

Lekce 3 Momety a mometové charaktertky Pokud jme e v předešlém výkladu zmňoval o ěkteré tattcké charaktertce, zpravdla jme rověž uváděl, zda j řadíme mez více ebo méě důležté. A byly to právě artmetcký průměr (charaktertka úrově) a rozptyl (charaktertka varablty), které jme ozačl jako mmořádě výzamé. Důvodem je to, že obě tyto charaktertky jou oučátí outavy mometových charaktertk. Momety a mometové charaktertky je vhodé zmít před tím, ež přkročíme k měřeí dalších dvou tattckých vlatotí škmot a špčatot. Škmot a špčatot ejobvyklej charakterzujeme pomocí mometových koefcetů, které jou odvozey od pecálí kupy tzv. ormovaých mometů. aymetre; cetrálí momet; druhý cetrálí momet; exce; koefcet škmot; koefcet špčatot; ormováí; ormovaý momet; ormovaý zak; obecý momet; prví obecý momet; tupeň mometu; ymetre; škmot; špčatot 3. Obecé, cetrálí a ormovaé momety Zavedeí pojmu momety do tattky umožňuje defovat určtou outavu charaktertk, které polečě ozačujeme jako mometové charaktertky. Do tohoto ytému patří, z těch charaktertk, které jme doud probral, právě ty ejdůležtější především artmetcký průměr (jako mometová míra úrově) a rozptyl (jako mometová míra varablty). Obecým mometem (mometem okolo počátku) tattckého zaku X, defovaým v proté a ve vážeé formě, azveme charaktertku m ( X ) x m ( X ) x, kde dex v prvím případě ozačuje -tou hodotu zaku a ve druhém případě -tý terval př tervalovém tříděí. Přrozeé čílo (a rozdíl od mocových průměrů, kde šlo o čílo reálé) e azývá tupeň mometu. Cetrálím mometem (mometem okolo kotaty, kterou je zpravdla prví obecý momet), v proté a ve vážeé formě, azveme charaktertku m ( X ) k k ) [ x m ( X )] m ( X ) [ x m ( X ] Mez obecým a cetrálím momety extují vztahy, které lze pro každý tupeň mometu vyvodt úpravou vzorce pro cetrálím momet (umocěím dvojčleu a -tou). Pro prví dva cetrálí momety touto úpravou zíkáme: m ( X ) m ( X ) m ( X ) 0 m ( X ) m ( X ) [ m ( X )] a podobé (ovšem poěkud ložtěj vyhlížející) vztahy lze vyvodt pro momety kdy >. Položíme-l ve vzorcích obecého mometu v proté ebo vážeé formě, obdržíme vzorce protého, rep. vážeého artmetckého průměru. Artmetcký průměr je tedy prvím obecým mometem. Pro přrozeé větší ež jeda je obecý momet tupě oučaě -tou mocou mocového průměru tupě.

Položíme-l ve vzorcích cetrálího mometu v proté ebo vážeé formě, obdržíme ( přhlédutím k tomu, že artmetcký průměr je prvím obecým mometem) vzorce proté, rep. vážeé formy rozptylu. Rozptyl je tedy druhým cetrálím mometem. Směrodatá odchylka je v mometové termolog druhou odmocou z druhého cetrálího mometu a varačí koefcet je druhou odmocou z druhého cetrálího mometu děleou prvím obecým mometem. Ze vztahů mez cetrálím a obecým momety plyou alteratví vzorce pro rozptyl v proté a vážeé formě: x x x x k x x, lově vyjádřeo: artmetcký průměr čtverců hodot zaku zmešeý o čtverec jejch artmetckého průměru. Jaký vztah je mez kvadratckým průměrem a momety? Z defce mometů vyplývá, že apř. harmocký č geometrcký průměr, medá, modu, varačí rozpětí, průměré abolutí odchylky č dferece apod. ejou mometovým charakterrtkam. Mometovou charaktertkou je ovšem kovarace, která patří mez tzv. míšeé cetrálí momety (momety více ež jedoho zaku). Vyhledejte vzorec kovarace a upravte ho tak, aby v ěm fgurovaly je obecé momety! Normováí a ormovaé momety Normováím zaku azveme takovou operac e zakem X, která počívá v jeho zmešeí o prví obecý momet a děleí druhou odmocou druhého cetrálího mometu. Normovaý zak ozačíme U a defujeme jej vztahem U X m X ( ) m ( X ) X x. x Pro ormovaý zak platí m ( U ) u 0, m ( U ) u u. Varačí koefcet ormovaého zaku (vzhledem k děleí ulou) eí defová. Je zřejmé, že u ormovaých zaků emá myl rozlšovat obecé a cetrálí momety. Momety ormovaého zaku e azývají ormovaé momety. Vypočtěte ormovaé hodoty varat (počet dětí v domácot) a tředů tervalů (počet obyvatel obce). Použjte výledky příkladů. a.. Mez cetrálím a ormovaým momety platí vztah m ( X ) m ( U ). m ( X ) Normovaé momety jou bezrozměré a jou varatí vůč adtví multplkatví kotatě. Normováím zaku odpadá problematka měřeí úrově a varablty (artmetcký průměr ormovaého zaku je vždy rove ule, rozptyl a měrodatá odchylka jou rovy jedé), ormovaé zaky

e mohou vzájemě lšt pouze v dalších vlatotech, které kromě úrově a varablty lze ve tattckých datech detfkovat v aymetr (škmot) a ve špčatot (exceu). 3. Měřeí aymetre Aymetre (škmot, koot) ouví e ymetrí upořádáí dat kolem artmetckého průměru (těžště) číelé řady. Extují jak ouměrá (ymetrcká) rozděleí četotí, tak rozděleí eouměrá (aymetrcká). Hovoříme o pravotraé (vrchol vychýleý měrem k vyšším hodotám) č levotraé (vrchol vychýleý měrem k žším hodotám) aymetr, škmot č koot. O extrémí aymetr pak hovoříme v případě, že četot mootóě kleají ebo rotou a ejvětší četot tedy vykazuje prví ebo poledí terval. Objektví mírou aymetre je mometový koefcet škmot, který je defová jako třetí ormovaý momet a uvedeme jej pouze ve vážeé formě (pro tříděá data) jako k u 3 x x k3, kde u. x Mometový koefcet škmot abývá pro dokoale ouměrá data hodoty ula. Souměrot ovšem chápeme ve tattckém, kol geometrckém lova mylu! Jeho kladá hodota galzuje levotraou (odtud kladou) aymetr, zatímco jeho záporá hodota vědčí o pravotraé (a tedy záporé) aymetr. Př terpretac koefcetu škmot je třeba zohledt začou ctlvot této charaktertky vůč odlehlým hodotám. Z tohoto důvodu může být jeho vypovídací chopot ěkdy začě ížea. Obr. 3. Symetrcké a levotraě aymetrcké rozděleí četotí Průměr Medá Modu Meší ctlvot vůč extrémím hodotám vykazuje tzv. Pearoův koefcet škmot, který eí x xˆ mometovou charaktertkou a je defová jako. Zaméko tohoto koefcetu odpovídá mometovému koefcetu škmot, eboť pro levotraě eouměré rozděleí je x ˆ < x (vz obr. 3. vpravo), zatímco u pravotraě eouměrého rozděleí je pořadí artmetckého průměru a modu opačé. Pro ymetrcké rozděleí e obě uvedeé charaktertky úrově rovají. Poloha medáu je v prvích dvou případech mez artmetckým průměrem a modem, pouze v případě ymetre e všechy tř uvedeé charaktertky úrově rovají (obr. 3. vlevo). Jaká aymetre odpovídá pořadí charaktertk x Modu Průměr Medá x < x xˆ? 0,50 < 3

3.3 Měřeí špčatot U ymetrckých rozděleí četotí hovoříme o špčatot (exceu) v ouvlot mírou, hutotou akupeí (pojem kocetrace jme jž v prvím modulu vyhradl pro jou vlatot) hodot ouboru kolem těžště. Objektví mírou špčatot je mometový koefcet špčatot, který je rove čtvrtému ormovaému mometu zmešeému o tř. Tuto charaktertku uvádíme opět pouze ve vážeé formě (pro tříděá data) jako k u 4 k4 3. Je-l jeho hodota rova ule, hovoří e o ormálí špčatot (ve kutečot jde o špčatot zámé matematcké čáry Gauovy křvky), jak e hovoří o podormálí ( k 4 < 0) ebo aopak adormálí ( k 4 > 0) špčatot. Tato charaktertka je mmořádě ctlvá vůč odlehlým hodotám ouboru vůč aymetr dat a př její terpretac e doporučuje tudíž potupovat velm opatrě. Je třeba rověž uvědomt, že špčatot eouví varabltou jde o dvě zcela vzájemě ezávlé vlatot. Obr. 3. Rozděleí četotí ormálí a adormálí špčatotí Čáry a obou obrázcích jou Gauovy křvky proložeé přílušým daty. Zatímco rozděleí četotí a obrázku vlevo má přblžě ormálí špčatot, rozděleí četotí vpravo e vyzačuje podtatě výrazějším akupeím hodot v okolí těžště, ež by odpovídalo pro teto případ zkotruovaé Gauově křvce. Příklad 3. Koefcety škmot a špčatot pro měíčí výdaje domácotí a vzděláí Tab. 3. Pracoví tabulka pro výpočet koefcetu škmot a špčatot x 6657,9 P.č. x x x u 39, 7 u3 u 4.. 3. 4. 5. 6. 000 4000 6000 8000 0000 000 5 48 44 9 5 000 00000 88000 35000 90000 60000 44000000 400000000 78000000 86000000 900000000 70000000 -,9467 -,08-0,750 0,5609,3968,37-8,50-34,648-0,998 7,7644 5,7793 55,6495 57,975 38,063 0,745 4,355 7,353 4,486 Součet 5 0000 7608000000 -,00 397,400 k 0000 x x 6657,8947 (v zájmu přeot dalších výpočtů ezaokrouhlujeme). 5 4

x k x x 7608000000 5 6657,8947 575069,74 Obr. 3.3 Rozděleí četotí domácotí podle výdajů za vzděláí 50 40 30 0 0 Směrodatá odchylka Modu Průměr 5% Medá 75% 0 000 3000 5000 7000 9000 000 3000 Z obrázku vyplývá, že tattcká ouměrot předtavuje šrší pojem ež ymetre v geometrckém lova mylu. Přetože htogram rozděleí četotí eí ymetrcký v geometrckém lova mylu (jako apř. htogram a obr. 3. vlevo, který je ouměrý jak v geometrckém, tak tattckém mylu), jou hodoty ouboru kolem těžště rozmítěy takovým způobem, že ve tattckém mylu můžeme hovořt o téměř dokoalé ouměrot. k u 3, k3 0, 0 (mometový koefcet škmot vědčí o téměř dokoalé ymetr), 5 k 4 397,4 k 4 u 3 3 0,39 (mometový koefcet špčatot vědčí o žší ež ormálí špčatot, kterou potvrzuje také rováí Gauovou křvkou a obr. 5 3.3). 3 S použtím modálí hodoty x ˆ 5000 + 000 6704 můžeme určt také Pearoovu 3 + 4 x xˆ 6657,9 6704 míru škmot 0, 0. Rověž tato charaktertka potvrzuje téměř dokoalou tattckou ouměrot rozděleí četotí domácotí podle výdajů za x 39,7 vzděláí. Kromě mometové míry špčatot extují ěkteré další ukazatele, které vemě epatří mez mometové charaktertky a vykazují meší ctlvot vůč extrémím hodotám, která je typckou vlatotí právě mometových charaktertk (artmetckým průměrem počíaje). Charaktertky ectlvé vůč extrémím hodotám ozačujeme polečě jako charaktertky robutí. Mez robutí charaktertky áleží zejméa charaktertky škmot a špčatot založeé a kvatlech. 5

Σ. Určtý ytém do ouhrých tattckých charaktertk vášejí momety.. Rozlšujeme obecé momety (kolem počátku), cetrálí momety (kolem prvího obecého mometu) a ormovaé momety. 3. Větša ejdůležtějších tattckých charaktertk patří do outavy mometových charaktertk. 4. Artmetcký průměr je prvím obecým mometem. 5. Rozptyl je druhým cetrálím mometem. 6. Normováí zaku a ormovaé momety á zavedou k měřeí škmot a špčatot. 7. Mometovou charaktertkou škmot je mometový koefcet škmot. 8. Mometovou charaktertkou špčatot je mometový koefcet špčatot. 9. Škmot špčatot lze ovšem měřt protředctvím jých charakterrtk. 0. Všechy charaktertky škmot a špčatot jou bezrozměré a varatí vůč adtví multplkatví kotatě.. Určete mometové koefcety škmot a špčatot datového ouboru ze cvčeí z lekce o tříděí.. Určete mometové koefcety škmot a špčatot datového ouboru ze cvčeí z lekce o tříděí. 3. Vypočtěte Pearoovy míry škmot dat v tabulce.. 4. U úloh a kofrotujte vypočteou škmot polohou artmetckého průměru, medáu a modu. 6