=10 =80 - =

Podobné dokumenty
INDUKTIVNÍ STATISTIKA

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

Měření závislosti statistických dat

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK V ROVINĚ

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Statistika (KMI/PSTAT)

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Regresní a korelační analýza

Mnohorozměrná statistická data

Statistická analýza jednorozměrných dat

VEKTOR. Vymyslete alespoň tři příklady vektorových a skalárních fyzikálních veličin. vektorové: 1. skalární

Regresní a korelační analýza

obecná rovnice kružnice a x 2 b y 2 c x d y e=0 1. Napište rovnici kružnice, která má střed v počátku soustavy souřadnic a prochází bodem A[-3;2].

Regresní a korelační analýza

1.1 Napište středovou rovnici kružnice, která má střed v počátku soustavy souřadnic a prochází bodem

Regresní a korelační analýza

Analytická geometrie (AG)

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

SOUŘADNICE BODU, VZDÁLENOST BODŮ

Regresní a korelační analýza

Lineární funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí y = ax + b, kde a, b jsou reálná čísla.

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Digitální učební materiál

VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C)

Tvorba grafů v programu ORIGIN

Analytická geometrie lineárních útvarů

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky. Téma Školní výstupy Učivo (pojmy) volné rovnoběžné promítání průmětna

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Tomáš Karel LS 2012/2013

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Zpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

1. Přímka a její části

Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax 2 + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených funkcí je množina reálných čísel.

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ. u. v = u v + u v. Umět ho aplikovat při

Cvičení ze statistiky - 3. Filip Děchtěrenko

3) Vypočtěte souřadnice průsečíku dané přímky p : x = t, y = 9 + 3t, z = 1 + t, t R s rovinou ρ : 3x + 5y z 2 = 0.

Urci parametricke vyjadreni primky zadane body A[2;1] B[3;3] Urci, zda bod P [-3;5] lezi na primce AB, kde A[1;1] B[5;-3]

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.

Příklady k analytické geometrii kružnice a vzájemná poloha kružnice a přímky

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

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

KGG/STG Statistika pro geografy

PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII

Aplikovaná statistika v R - cvičení 3

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Korelační a regresní analýza

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

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

3. LINEÁRNÍ FUNKCE, LINEÁRNÍ ROVNICE A LINEÁRNÍ NEROVNICE

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

Kvadratickou funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí. Definičním oborem kvadratické funkce je množina reálných čísel.

(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination.

M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Mnohorozměrná statistická data

FAKULTA STAVEBNÍ VUT V BRNĚ PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ PRO AKADEMICKÝ ROK

Písemná práce k modulu Statistika

MATEMATIKA. vyšší úroveň obtížnosti DIDAKTICKÝ TEST MAGVD10C0T01. Testový sešit neotvírejte, počkejte na pokyn!

Popis metod CLIDATA-GIS. Martin Stříž

3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová

Mateřská škola a Základní škola při dětské léčebně, Křetín 12

10. Analytická geometrie kuželoseček 1 bod

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie

Hodina 50 Strana 1/14. Gymnázium Budějovická. Hodnocení akcií

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Kapitola 2. o a paprsek sil lze ztotožnit s osou x (obr.2.1). sil a velikost rovnou algebraickému součtu sil podle vztahu R = F i, (2.

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

Selekční efekt. Úvod do šlechtění zvířat 1

Optimální trvanlivost nástroje

Funkce - pro třídu 1EB

Tomáš Karel LS 2012/2013

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

6. Lineární regresní modely

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek (2015)

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Příklady na testy předmětu Seminář z matematiky pro studenty fakulty strojní TUL.

Pohyb tělesa po nakloněné rovině

CVIČNÝ TEST 2. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Václav Zemek. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

CVIČNÝ TEST 1. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 21 IV. Záznamový list 23

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

1. Změřte modul pružnosti v tahu E oceli z protažení drátu. 2. Změřte modul pružnosti v tahu E oceli a duralu nebo mosazi z průhybu trámku.

Transkript:

Protokol č. DĚDIČNOST KVALITATIVNÍCH VLASTNOSTÍ ) Jednorozměrné rozdělení fenotypové charakteristiky (hodnoty) populace ) Vícerozměrné rozdělení korelační a regresní počet pro dvě sledované vlastnosti ad ) Mějme ve výběrovém souboru 0 králic kalifornského plemene, u kterých známe počet živě narozených mláďat. Naším úkolem je vypočítat v tomto vzorku jednotlivé fenotypové ukazatele (statistické charakteristiky). Příslušné údaje s naznačeným postupem výpočtu uvádí tab.. Tab.. Určení základních fenotypových ukazatelů (živě narozená mláďata 0 králic) Pořadová číslo n mláďat ve vrhu králice 0 + + + =0 =0 =0 králíčat králíčat Zjištěné hodnoty obvykle zapisujeme v pořadí : ; s, V. v našem případě tedy: = ± 0, živě narozených králíčat s =, živě narozených králíčat V% =,% Poznámka: Při práci s velkými čísly, příp. s čísly desetinnými zpravidla hodnotu s zjišťujeme takto:

ad ) Korelace, regrese, koeficient pořadové korelace, rovnice regresní přímky včetně grafického znázornění Tab. : Základní údaje o obvodu hrudníku (x, v cm) a živé hmotnosti (y, v kg) pro stanovení korelačního a obou regresních koeficientů Poř. č. x Y 0 0 0 + + + + + + + 0 0 0 (B) 00 (C) (A) n = 0, x = 0 cm, y = kg, = cm, = 0 kg A = B= = C= = 00 r = r mezi obvodem hrudníku a živou hmotností byla zjištěna kladná závislost vyjádřena korelačním koeficientem (r=0,) při zvýšení obvodu hrudníku u plemenných býčků (v. měsíci stáří) v průměru cm, zvýší se jejich živá hmotnost v průměru o kg při zvýšení živé hmotnosti plemenných býčků (v. měsíci stáří) v průměru o kg, zvýší se jejich obvod hrudníku v průměru o 0, cm. Výpočet korelačního, regresních koeficientů není úplně přesný, k určité chybě ve výpočtu dochází v souvislosti s početností a representativností zpracovaného výběru. Měřítkem chyby je střední chyba korelačního koeficientu (s r ) a stření chyby koeficientů regresních (s bx/y, s by/x ). Tyto střední chyby (vzorce a dosažené údaje našeho příkladu) počítáme následující způsobem: Střední chyba je jedním z měřítek průkaznosti vypočteného koeficientu. Jestliže dvojnásobek (lépe, když ani trojnásobek) střední chyby nedosahuje příslušného koeficientu, lze tento korelační, popřípadě regresní koeficient považovat za průkazný.

Vraťme se k příkladu, ve kterém jsem sledovali u plemenných býků vztah mezi obvodem hrudníku (x) a jejich živou hmotností (y): = cm b y/x = kg = 0 kg b x/y = 0, cm A sestavme rovnice obou regresních přímek: Závislá proměnná y (živá hmotnost) na x: Závislá proměnná x (obvod hrudníku) na y: b = b y/x = b = b x/y =0, a = b a = b a = 0 = 0 a = 0, 0 =, = a + bx = 0 + x = a + by =, + y x = cm y = kg = 0 + = kg =, + =, cm x = cm y = cm = 0 + = kg =, + = 0, cm Pomocí těchto vypočtených hodnot vyneseme v bodovém poli 0xy obě statistické regresní přímky. Tyto přímky se potínají v průměrných hodnotách x a y, úhel, který spolu svírají, vyjadřuje výši korelačního koeficientu (v našem případě r = 0,). Hodnotě r = odpovídá splývání regresních přímek s úhlem 0 (funkční závislost, která je extrémním případem závislosti statistické), nulová korelace je charakterizována úhlem 0. Poznámka ke grafickému znázornění lineární stochastické závislosti pomocí sdružených regresních přímek:

a (absolutní člen) úsek osy regresní přímky b (regresní koeficient) směrnice regresní přímky Součet rozdílu teoretických a skutečných (empirických hodnot) tzn. vzdáleností jednotlivých průsečíků xy a regresní přímky je vždy = 0;platí pro jakoukoliv přímku v ose souřadnic 0xy. Pouze pro dvě přímky platí tzv. kritérium nejmenších čtverců: součet čtverců odchylek (vzdáleností) mezi jednotlivými průsečíky xy a regresní přímkou je nejmenší. Pro: xˆ a by se jedná o součet čtverců délky úseček mezi průsečíky xy jednotlivých náhodných proměnných x a y a regresní přímkou, přičemž uvažované úsečky jsou rovnoběžné s osou x. Pro: yˆ a bx úsečky jsou rovnoběžné s osou y. Výpočet koeficientu pořadové korelace (R). V praktickém příkladě budeme zjišťovat hodnotu pro procentický obsah tuku v mléce krav mezi prvou a druhou laktací. Potřebné údaje pro výpočet udává následující tabulka. Dosazením hodnoty d.=, a počtu pozorování (n=) do uvedného vzorce dostáváme: ( d ), R 0, n ( n ) ( ) Tabulka: Údaje o tučnosti mléka (v%) z prvou a druhou laktaci soužící pro výpočet koeficientu pořadové korelace Číslo Tučnost Pořadí d = x y d

krávy. laktace (x). laktace (y). laktace (x). lakatce (y) 0,0,,,,,,,,,,,0,,00,0,,,,,,,,0,,,0 0, 0, + + +, + + +,,,, Tabulky

Úkoly pro samostatnou práci: Úkol č. : Následující tabulka uvádí hodnoty živé hmotnosti (x) a hmotnosti střiže (y) ve výběrovém souboru deseti ovcí. Pro oba tyto ukazatele vypočítejte hlaví statistické charakteristiky a určete, která ze sledovaných vlastností se vyznačuje větší vyrovnaností: Vlastnost Pořadové číslo ovce 0 Živá hmotnost (x) 0 0 0 0 Hmotnost střiže (y),0,,0,,0,,0,0,,0 Poznámka: obě vlastnosti v kg Úkol č. : Pomocí korelačního koeficientu r, koeficientu pořadové korelace R a obou regresních koeficientů (b x/y a b y/x ) vyjádřete vztah mezi výše uvedenými vlastnostmi. Průkaznost korelačního koeficientu r a oba regresní koeficienty ověřte výpočtem středních chyb. Vztah mezi vlastnostmi x a y rovněž vyjádřete rovnicemi příslušných regresních přímek a vynesením těchto přímek do osy souřadnic 0 xy. Úkol č. : Vztah mezi jatečnou délkou těla (x) a výškou hřbetního špeku (y) u jedné z populací prasat je charakterizován těmito hodnotami: x =, cm y =, cm b y/x = 0, cm b x/y =, cm r xy = 0, Jaké závěry lze z hodnot korelačního a obou regresních koeficientů učinit? Doplňte tento vztah výpočtem obou rovnic regresních přímek a vynesením těchto přímek do osy souřadnic 0 xy.