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

Podobné dokumenty
8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

Kapitola 3.: Úlohy o jednom náhodném výběru z normálního rozložení

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

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Testování statistických hypotéz

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Příklady z přednášek

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

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

Vztahy mezi základním souborem a výběry. Základní pojmy a symboly. K čemu to je dobré? Výběrové metody zkoumání

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

V. Normální rozdělení

Matematická statistika I přednášky

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Intervalové odhady parametrů

Číselné charakteristiky náhodných veličin

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

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

Téma 4: Výběrová šetření

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Interval spolehlivosti pro podíl

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDLENÍ PRAVDPODOBNOSTI

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

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

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

stavební obzor 1 2/

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

17. Statistické hypotézy parametrické testy

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

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

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

0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)

Testování statistických hypotéz

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Dynamická pevnost a životnost Statistika

BIOSTATISTIKY A ANALÝZ

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

vají statistické metody v biomedicíně

Zá k l a d y k v a n t i t a t i v n í g e n e t i k y

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

7. Odhady populačních průměrů a ostatních parametrů populace

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

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

Metodika hodnocení způsobilosti v řízení procesů a dopravních systémů v rámci normality rozdělení dominantního znaku jakosti

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

Deskriptivní statistika 1

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

8. Analýza rozptylu.

13 Popisná statistika

Úloha II.S... odhadnutelná

Náhodný výběr, statistiky a bodový odhad

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

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:

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

} kvantitativní znaky

Test hypotézy o parametru π alternativního rozdělení příklad

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor


PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

PRAVDĚPODOBNOST A 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

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2016

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Závislost slovních znaků

Seriál XXX.II Zpracování dat fyzikálních měření

Pravděpodobnostní modely

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

Téma 1: Pravděpodobnost

Národní informační středisko pro podporu kvality

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce skupina A 16. listopad dx

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

Transkript:

Př 7: S 95% polehlivotí odhaděte variabilitu (protředictvím odhadu měrodaté odchylky) a tředí hodotu obahu vitamíu C u rajčat. Záte-li výledky rozboru 0-ti vzorků rajčat: 3 4 5 6 7 8 9 0 9,6 3,4 30 3,6 9,7 9, 35,9 3,6 34,7 35,3 Pro odůvoděí áledujících kotrukcí je podtaté předpokládat, že výběr byl provede: z ormálího rozděleí N ( μ,σ ) vzhledem k tomu, že a obah vitamíu C má vliv moho drobých vemě ezávilých faktorů a jeho možtví bude zřejmě pocházet ze pojitého rozděleí můžeme výběr považovat za výběr z ormálího rozděleí rozptyl σ ezáme a ahrazujeme jej etraým odhadem tedy výběrovým rozptylem. μ i) Ručě tručě Ve kriptech případě v paměti vylovíme vzorec pro kofidečí iterval pro parametr μ (pro tředí hodotu), který má tvar: x t α ( ) x + t ( ). α Nyí je zapotřebí počítat výběrové charakteritiky (výběrový průměr x a výběrovou měrodatou odchylku ) podle vzorců: t x x i i, kde je počet pozorováí a x i je hodota i-tého pozorováí ( x i x), kde je počet pozorováí a x i je hodota i-tého pozorováí i ( tupi voloti t α ) je přílušý kvatil Studetova t rozděleí ( ) Tedy x 3,,,8359 a koečě kvatil alezeý v tabulkách má hodotu: () 9,657 0,975 Doazeím do vztahu. dotaeme:,5359,5359 3,,657 583 +,657 0 0 3,,798063 3, +,798063 30,3094 33,89806 Tím jme početli 95% kofidečí iterval pro tředí hodotu.

ii) využitím základích fukcí programu Statitika Ve kriptech případě v paměti vylovíme vzorec pro kofidečí iterval (vztah.). Nyí je zapotřebí počítat výběrové charakteritiky (výběrový průměr x a výběrovou měrodatou odchylku ). Do programu tatitika zadáme požadovaá data a v modulu Popié tatitiky i echáme počítat výběrový průměr a výběrovou měrodatou odchylku (obrázek ). Dále pomocí Pravděpodobotího kalkulátoru počteme přílušý kvatil. Buďto zadáme p0,975, ebo zadáme p0,95 a zaškrteme pole Oboutraé (obrázek ). obrázek obrázek Doazeím do vztahu dotaeme:,5359,5359 3,,657 583 +,657 0 0 3,,798063 3, +,798063 30,3094 33,89806 Tím jme početli 95% kofidečí iterval pro tředí hodotu.

iii) Celý výpočet echat a tatitice: Do programu tatitika zadáme požadovaá data a v modulu x t-tet,amot. vzorek putíme výpočet. Pro výpočet kofidečího itervalu je podtatá pouze záložka Možoti, kde zaškrteme a atavíme meze polehlivoti pro výpočet Iterval 95%. Nejlépe to opět ilutrují obrázky (obrázek 3), a ichž je už je vidět alezeá dolí a horí mez kofidečího itervalu. Tím jme početli 95% kofidečí iterval pro tředí hodotu. σ i) Ručě tručě obrázek 3 σ Ve kriptech případě v paměti vylovíme vzorec pro kofidečí iterval pro parametr (pro rozptyl), který má tvar:. χ α χ α Nyí je zapotřebí počítat výběrové charakteritiky (výběrový průměr x a výběrovou měrodatou odchylku ) podle vzorců: x x i i, kde je počet pozorováí a x i je hodota i-tého pozorováí ( x i x), kde je počet pozorováí a x i je hodota i-tého i pozorováí χ ( ), χ ( ) je přílušý kvatil rozděleí χ (čti chí kvadrát) α α ( ) tupi voloti 3

χ Tedy x 3,, 6,37778 a koečě kvatil alezeý v tabulkách má hodotu: ( ) 9,0768, χ ( ),700389 α α Doazeím do vztahu. dotaeme: 9 6,37778 9 6,37778 9,0768,700389 (,98905,0563) Pokud požadujeme výledky pro měrodatou odchylku (výše uvedeo pro,788874,588706 rozptyl) pak tačí krají body itervalu odmocit. Tedy zíkáme ( ) Tím jme početli 95% kofidečí iterval pro rozptyl repektive měrodatou odchylku. ii) využitím základích fukcí programu Statitika Ve kriptech případě v paměti vylovíme vzorec pro kofidečí iterval (vztah.). Nyí je zapotřebí počítat výběrový rozptyl ). Do programu tatitika zadáme požadovaá data a v modulu Popié tatitiky i echáme počítat výběrový rozptyl (obrázek ). Dále pomocí Pravděpodobotího kalkulátoru počteme přílušé kvatily rozděleí χ ( ) tupi voloti. Zadáme p0,975, repektive p0,05. (obrázek ). obrázek 4 4

obrázek 5 Doazeím do vztahu dotaeme: 9 6,37778 9 6,37778 9,0768,700389 (,98905,0563) Pokud požadujeme výledky pro měrodatou odchylku (výše uvedeo pro,788874,588706 rozptyl) pak tačí krají body itervalu odmocit. Tedy zíkáme ( ) Tím jme početli 95% kofidečí iterval pro rozptyl repektive měrodatou odchylku. iii) Celý výpočet echat a tatitice: Bohužel tatitika eumí Co e týče doplňkové otázky tázající e a beefit zíkaý zkozumováím ½ kg rajčat, zkute rozmylet ami. Vše vychází z vlatotí tředí hodoty a rozptylu. Výledek je ( 5,56,95). 5