8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMENTY

Podobné dokumenty
Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty

Metody prognózování v dopravě. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Náhodným vektorem rozumíme sloupcový vektor složený z náhodných veličin X = (X 1, X 2,

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

Pružnost a plasticita II

3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.

Využití logistické regrese pro hodnocení omaku

Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

Vzorový protokol pro předmět Zpracování experimentu. Tento protokol by měl sloužit jako vzor pro tvorbu vašich vlastních protokolů.

Obsah. Příloha (celkový počet stran přílohy 8) Závěrečná zpráva o výsledcích experimentu shodnosti ZZP 2015/1

Příklad 1 Ověření šířky trhlin železobetonového nosníku

Možnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ

Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu

1 Úvod. 2 Teorie. verze 1.0

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

Propočty přechodu Venuše 8. června 2004

, 4. skupina (16:15-17:45) Jméno: se. Postup je třeba odůvodnit (okomentovat) nebo uvést výpočet. Výsledek bez uvedení jakéhokoliv

MODELOVÁNÍ A SIMULACE

Vzorová písemka č. 1 (rok 2015/2016) - řešení

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2018/2019

Posouzení stability svahu

Obsah přednášky. 1. Základní pojmy. 2. Jednorozměrné charakteristiky 3. Rozložení 4. Vícerozměrné charakteristiky. Jak stručně popsat data

DIFÚZNÍ VLASTNOSTI MATERIÁLŮ Z POHLEDU NOVÝCH TEPELNĚ TECHNICKÝCH NOREM. Petr Slanina

5. cvičení z Matematické analýzy 2

17. EXPONENCIÁLNÍ ROVNICE

Doporučené aplikace stanovení modulu C pro jednotlivé typy technologií výroby elektřiny v KVET Zákon č. 165/2012 Sb., vyhl. č. 453/2012 Sb.

Softwarová podpora matematických metod v ekonomice a řízení

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

ANALÝZA PRŮCHODU PAPRSKOVÝCH SVAZKŮ KOUTOVÝM ODRAŽEČEM

Regrese. používáme tehdy, jestliže je vysvětlující proměnná kontinuální pokud je kategoriální, jde o ANOVA

7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM

Téma 5: Parametrická rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

3 Chyby měření. 3.1 Hrubé chyby

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2

V mnoha pípadech, kdy známe rozdlení náhodné veliiny X, potebujeme urit rozdlení náhodné veliiny Y, která je funkcí X, tzn. Y = h(x).

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

1. Úvod. Cílem teorie her je popsat situaci, která nás zajímá, jako hru. Klasickým případem

Statistická energetická analýza (SEA)

} kvantitativní znaky

7 POČÍTAČOVÉ MODELY STOCHASTICKÉ. TVORBA SIMULAČNÍCH MODELŮ VYUŽÍVAJÍCÍCH PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODU A METODU EXODUS V SYSTÉMU EXCEL

3. cvičení 4ST201 - řešení

u (x i ) U i 1 2U i +U i+1 h 2. Na hranicích oblasti jsou uzlové hodnoty dány okrajovými podmínkami bud přímo

Matematické modelování ve stavební fyzice

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )

Dva případy chybného rozhodnutí při testování: a) Testační statistika padne mimo obor přijetí nulové H hypotézy O, tj.

2 ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2.1 Náhodný jev. π, které je třeba co nejpřesněji a nejúplněji vymezit, a k nimž je třeba výsledky pokusu a

Aplikace matematiky. František Nožička Fundamentální principy mechaniky a jejich ekvivalence. Terms of use:

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA)

7. cvičení návrh a posouzení smykové výztuže trámu

Statika soustavy těles v rovině

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

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela syntéza a návrh elektronických obvodů

vektor a vrátili jiný vektor. Měli-li jsme jistou pozorovatelnou A, dostali jsme jejím změřením

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Regresní a korelační analýza

ina ina Diskrétn tní náhodná veličina může nabývat pouze spočetně mnoha hodnot (počet aut v náhodně vybraná domácnost, výsledek hodu kostkou)

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

3. cvičení 4ST201. Míry variability

Rovinný svazek sil. Lze odvodit z obecného prostorového svazku sil vyloučením jedné dimenze. =F i. =F ix. F 2x. e 2. = F 1x. F ix. n Fi sin i.

1. Určení vlnové délka světla pomocí difrakční mřížky

Vysokofrekvenční obvody s aktivními prvky

4 HMM a jejich trénov

1. Nejkratší cesta v grafu

STATISTIKA S EXCELEM. Martina Litschmannová MODAM,

Čísla přiřazená elementárním jevům tvoří obor hodnot M proměnné, kterou nazýváme náhodná veličina (označujeme X, Y, Z,...)

Bořka Leitla Bolometrie na tokamaku GOLEM

1.1.7 Rovnoměrný pohyb II

Analytická geometrie lineárních útvarů

L8 Asimilace dat II. Oddělení numerické předpovědi počasí ČHMÚ 2007

VŠB - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky. Diplomová práce Michal Běloch

dat měření do vnitřní paměti přístroje (k polohovému a Souřadnicový systém: S-JTSK, výškový systém: Bpv

Pružnost a plasticita II

URČENÍ SOUŘADNIC A VÝŠKY BODU (číslo bodu 1, místopisný popis: střecha FSv, budova B)

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

3. Diskutujte výsledky měření z hlediska platnosti Biot-Savartova zákona.

Úloha syntézy čtyřčlenného rovinného mechanismu

Provedeme-li tuto transformaci v obecném modelu soustavy ve tvaru

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění

8a.Objektové metody viditelnosti. Robertsův algoritmus

Numerická matematika A

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

ČASOVÁ KOORDINACE SPOJŮ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY NA ÚSECÍCH DOPRAVNÍ SÍTĚ

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce

Násobení. INP 2008 FIT VUT v Brně

Teorie plasticity PLASTICITA

Fotbalový míč má tvar mnohostěnu složeného z pravidelných pětiúhelníků a z pravidelných šestiúhelníků.

Laboratorní práce č. 3: Kmitání mechanického oscilátoru

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

4 NÁHODNÝ VEKTOR. Čas ke studiu kapitoly: 60 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět

dat měření do vnitřní paměti přístroje (k polohovému a

4 Parametry jízdy kolejových vozidel

Transkript:

8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMETY Stattcký oubor e dvěma argument Průvodce tudem Vužeme znalotí z předchozí kaptol, která poednávala o tattckém ouboru edním argumentem a rozšíříme e. Předpokládané znalot Pom z předchozích kaptol. Cíle Cílem této kaptol e eznámt e tattckým ouborem e dvěma argument a eho charaktertkam. Výklad 8.. Stattcký oubor e dvěma argument Vezměme v úvahu tattcký oubor rozahu. U každého prvku ledume hodnot dvou tattckých znaků, dvou argumentů X, Y. Tak vznkne tattcký oubor e dvěma argument.stattcké znak ledované oučaně na každém tattckém prvku (notel) mohou být dkrétní nebo poté. Budou ná pochoptelně zaímat hodnot každého znaku amotatně, ale ak ou rozložen různé kombnace obou znaků. Tak např. u ouboru ldí ná mohou zaímat dva antropologcké znak, tělená výška a tělená váha. Výrobce oděvů nezaímá en rozložení výšek, ale multánně vah, neboť rozměr oblečení muí být úměrně vráběn pro všechn možné etuící kombnace hodnot těchto znaků. Zadání dvorozměrné dkrétní náhodné velčn e možno provét v podtatě dvoím způobem, a to buď pomocí tzv. četnotní plošné tabulk e dvěma vtup a nebo lneární tabulkou dvoc (, ), kde a ou ednotlvé realzace náhodných velčn X a Y. Počet výktů konkrétní dvoce (, ) e nazývá četnot (abolutní) f,.

Stattcký oubor e dvěma argument Podíl f, ϕ e pak četnot relatvní. Druhý záp vadřue funkční hodnotu, emprcké funkce rozložení pravděpodobnot dvorozměrné náhodné velčn, eíž realzac tattcký oubor předtavue. Zadání plošnou tabulkou e běžněší pro rozáhleší oubor dat, u nchž opakování výktu ednotlvých dvoc e čatěší. Takto např. vpadá zadání v ecelu: Zaveďme náleduící označení: X \ Y k n f f f k f n M f f f k f n M Pro okraové um platí: m f m f m f mk f mn M m k n M n m f, f... margnální četnot hodnot a k k k k a celkem e: m n n m f M k k k k

Stattcký oubor e dvěma argument Pro poouzení vlatnotí náhodné dvorozměrné velčn e používaí opět momentové charaktertk analogcké velčnám edním argumentem. Tak počáteční moment (r + )-tého tupně e defnován ako čílo r r r,, ϕ,, m f kdž čítání proběhne pře všechn hodnot a ako ve výše uvedené četnotní tabulce. Pro menší oubor, které nemaí mnoho tených dvoc, e vhodněší zadání lneární tabulkou: (příklad ouboru, který e zadán lneární tabulkou)

Moment pak vpočteme ednoduše: Stattcký oubor e dvěma argument m r r, Centrální moment (r + )-tého tupně e defnován vztahem r r r, (,0) ( 0, ), (,0) ( 0, ) ϕ, n m m f m m Ze všech možných momentů e v podtatě používaí en prvé a druhé. Jech význam už vlatně většnou známe: m,0 m 0, n e třední hodnota velčn bez ohledu na chování velčn e třední hodnota velčn bez ohledu na chování velčn e rozptl (varance) velčn bez ohledu na rozptýlenot velčn,0 n 0, analogck Rozptýlenot obou velčn ve všech ech vzáemných kombnacích pothue míšený moment druhého tupně ( )( ) n, cov. f. f. normovaná bezrozměrná forma n,... tzv. kovarance, eíž cov r e koefcent (lneární) korelace. Jeho význam a nterpretac poznáme. v kaptole 9. Přímý výpočet momentů lze pohodlně provét u momentů počátečních, takže e, obzvláště u ručního počítání, výhodné odvodt vztah: n m m,0,0,0 n m m 0, 0, 0, n m m m,,,0 0, analogck ako u momentů ednorozměrné náhodné velčn. Je-l oubor zadán lneární tabulkou pomocí dvoc (, ), lze např. koefcent korelace vpočít podle vzorce upraveného do tvaru:

r ( ( ) ). ( ) ( ). Stattcký oubor e dvěma argument Vícerozměrný tattcký oubor velm čato charakterzueme tzv. kovaranční matcí cov cov, rep. eí normovanou formou, korelační matcí r r. Jech důležtot však e proevue hlavně v případě mnoharozměrných náhodných velčn. Poznámka Uvedené vzorce lze amozřemě přímo použít k výpočtu defnovaných velčn, ale e zřemé, že programové vbavení oučaných počítačů kýtá daleko pohodlněší cetu, ak výledk zíkat. Ideální e v tomto případě použtí lbovolného tabulkového kalkulátoru. Protudute náleduící řešené příklad. Sledute, ak e dá vužít klacké tabelační čnnot ecelu pokročleších technk př prác tzv. matcovým operacem. Řešení příkladů, echž zadání me ledoval v tetu: Řešené úloh Příklad 8... Vpočtěte charaktertk tattckého ouboru e dvěma argument. Zadání v Ecelu:

Řešení: V ecelu me vpočetl potřebné oučt: Stattcký oubor e dvěma argument Střední hodnot: m,0..59800 48, 540 m0,. M. 030 40,80 540 Rozptl:. n,0 m,0 m,0 m,0.3449 00 00 48, 7587, 65 540 n m m. M m 0, 0, 0, 0,. 40,8 68,8 540 989900 Směrodatné odchlk: 7587, 65 3, 6 68,8,99 Kovarance: cov n,. f. 47500 48,.40,8 534,49 Koefcent korelace: cov 534, 49 r 0,89 3, 6.,99

Stattcký oubor e dvěma argument Předchozí úlohu můžete otevřít vřešenou v Ecelu. Příklad 8... Vpočtěte číelné charaktertk tattckého ouboru e dvěma argument, který e zadán lneární tabulkou: 7 3 87 93 4 4 90 93 50 54 64 7 308 34 8 7 36 30 43 54 54 59 5 8 38 37 37 440 44 50 503 506 5 556 60 64 56 63 46 4 33 40 4 8 53 38 66 Řešení: Vše potřebné opět vpočteme např. v Ecelu: Střední hodnot: m,0. 7989 39,56 5 m0,. 073 4, 9 5

Rozptl: Stattcký oubor e dvěma argument n m m. m,0,0,0,0. 39,56 3 745,3 337599 7 5 n m m. m 0, 0, 0, 0,. 5945 4,9 75,67 5 Směrodatné odchlk: 3745,37 80,96 75, 67 6, 60 Kovarance: cov n,.. (v tomto případě).34950 39,56.4,9 54,48 5 Koefcent korelace: cov 54, 48 r 0,085 80,96.6, 60 Tuto úlohu můžete otevřít vřešenou v Ecelu. Poznámka Př řešení předchozího příkladu me mohl použít předdefnovaných funkcí v Ecelu, ak blo ukázáno v 6. kaptole, příkladu 6... nebo doplňkového nátroe Analýza dat obdobným způobem, ak blo popáno v 7. kaptole, příkladu 7.3.. Poznámka I kdž me e doud věnoval zpracování tattckého ouboru, který akob bl realzací dvorozměrné dkrétní náhodné velčn, e zřemé, že práce e potou velčnou e nutně muí na tento případ převét. Realzace poté velčn e proeví vznkem číelné hodnot zadané určtou přenotí nebo něakým způobem zaokrouhlené. Z praktckých důvodů e také někd vhodné hodnot ednotlvých argumentů určtým způobem etřídt, roztřídt do

Stattcký oubor e dvěma argument tříd a umožnt tak vlatně přechod k dkrétním velčnám reprezentovaným třed použtých tříd. A pak předešlé potup ou dokonale použtelné. Problém velkot chb, které e takovým zaokrouhlením dopouštíme, e ovšem nutno zohlednt. U ednorozměrného ouboru ou známé korekce, které ohledem na šířku tříd umožní opravt vpočtené charaktertk (Shepardov korekce). U vícerozměrných šetření e takové korekce neprováděí. Poznameneme eště, že v dnešní době, kd zpracování tattckých ouborů teně věřueme počítačům, není problém předběžné úprav dat (např. tříděním a ted zaokrouhlováním) tak podtatný, neboť počítačové potup neou na množtví nebo numercké "nevhodnot" dat tak závlé a e možné pracovat přímo prvotním dat.

Stattcký oubor e dvěma argument Úloh k amotatnému řešení 8.. U tudentů.ročníku bl zaznamenán výledk zkoušek z matematk, fzk a programování. Jou uveden ve formě troc čílc, z nchž první e známka z matematk, druhá z fzk a třetí z programování: 3 3 4 3 3 43 3 4 3 3 3 33 3 3 3 3 3 33 34 3 3 33 3 34 33 33 33 33 3 3 4 4 34 3 3 33 33 33 33 3 3 34 33 3 33 33 33 33 34 33 33 333 33 33 334 333 333 333 33 334 334 33 33 333 33 33 33 333 333 333 33 33 334 333 333 333 333 333 33 333 334 333 333 333 33 333 334 333 343 343 34 343 344 343 343 343 44 434 443 43 43 43 433 44 443 443 443 443 443 44 444 444 444 444 444 a) Vtvořte tattcký oubor dvěma argument, z nchž X bude znamenat výledek zkoušk z matematk a Y výledek zkoušk z fzk a určete eho charaktertk. b) Vtvořte tattcký oubor dvěma argument, z nchž X bude znamenat výledek zkoušk z matematk a Y výledek zkoušk z programování a určete eho charaktertk. 8.. U 30 zákrků blo zštěno táří tromu v letech (argument X) a klzeň v tém roce v kg (argument Y). Podle údaů v tabulce určete charaktertk tohoto ouboru. X\Y 4 5 6 7 8 9 0 3 6 0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 0 0 0 0 5 0 0 0 8 3 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 8 5 4 8 0 0 0 0 4 6 8 0 9 0 3 0 0 0 0

Stattcký oubor e dvěma argument Výledk úloh k amotatnému řešení Výledk: 8.. a),64;,69; 0,75; 0,8; k 0,354; r 0, 45; regrení přímk: 0,47 +,445; 0,43 +, 48 ; Φ 4 30 ; 0,663; 0,883; p 0,479; p 0,47 b),637;,607; 0,75; 0,787; k 0,95; r 0, 384 ; regrení přímk: 0,393 +,57; 0,374 +, 66 ; Φ 48 ; 0,3; 0,; p 0,39; p 0,388 8.. 6,53; 8,5; 3,; 3,59; k,; r 0, 34; regrení přímk: 0,37 + 5,74; 0,3 + 4, 0 ; Φ 53 ; 0,75; 3,4; p 0,95; p 0,5