3. cvičení 4ST201 - řešení



Podobné dokumenty
3. cvičení 4ST201. Míry variability

Charakteristiky úrovně

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

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

Statistické charakteristiky (míry)

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

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

VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

Téma 1: Pravděpodobnost

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

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

8. cvičení 4ST201-řešení

Měření a charakteristiky variability

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

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

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

Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Popis datového souboru

8. cvičení 4ST201. Obsah: Neparametrické testy. Chí-kvadrát test dobréshody Kontingenční tabulky Analýza rozptylu (ANOVA) Neparametrické testy

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

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

Digitální učební materiál

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

Téma 5: Analýza závislostí

Téma 3: Popisná statistika

Lineární regrese ( ) 2

5. Základní statistický rozbor

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

6. KOMBINATORIKA Základní pojmy Počítání s faktoriály a kombinačními čísly Variace

NEPARAMETRICKÉ METODY

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

1. Vztahy pro výpočet napěťových a zkratových

STATISTIKA. Základní pojmy

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

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

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita Provozně ekonomická fakulta. Výpočet charakteristik ze tříděných údajů Statistika I. protokol č.

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Interval spolehlivosti pro podíl

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

0. 4b) 4) Je dán úhel Urči jeho základní velikost a převeď ji na radiány. 2b) Jasný Q Q ZK T D ZNÁMKA. 1. pololetí

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

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

VY_52_INOVACE_J 05 01

stavební obzor 1 2/

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

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

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

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

a 1 = 2; a n+1 = a n + 2.

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

1.1. Primitivní funkce a neurčitý integrál

SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR. Na začátku provedeme inicializaci proměnných jejich vynulováním příkazem "restart". To oceníme při opakovaném použití dokumentu.

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

Jednoduchá lineární závislost

Popisná statistika. (Descriptive statistics)


2. Vícekriteriální a cílové programování

SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR. Na začátku provedeme inicializaci proměnných jejich vynulováním příkazem "restart". To oceníme při opakovaném použití dokumentu.

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost

ANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha

P1: Úvod do experimentálních metod

Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu


2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

[ jednotky ] Chyby měření

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

Úvodem. Vážení čtenáři,

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela syntéza a návrh elektronických obvodů

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu

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.

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

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

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

1.5.7 Prvočísla a složená čísla

Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: matematika a její aplikace

β 180 α úhel ve stupních β úhel v radiánech β = GONIOMETRIE = = 7π 6 5π 6 3 3π 2 π 11π 6 Velikost úhlu v obloukové a stupňové míře: Stupňová míra:

S k l á d á n í s i l

Nové symboly pro čísla

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

Iterační výpočty projekt č. 2

Binomická věta

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika I)

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

Aplikace marginálních nákladů. Oceňování ztrát v distribučním rozvodu

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Pro orientaci v této problematice jsme se seznámili s nkolika novými pojmy:

8.2.7 Vzorce pro geometrickou posloupnost

Transkript:

cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty Ig. Jaa Feclová Přílad 3..: V meze jme ledoval dva toly, u terých edělo hodě6 trávíů. Sledoval jme počet ědeých ovocých edlíů. U prvího tolu jme zjtl hodoty:,,,,8,8. U druhého tolu jme zjtl hodoty,,,,,. Co byte řel o obou tolech? Průměrý počet ězeých edlíůje u obou tolůhodý. Ale lšíe mmálía mamálíhodoty ědeých edlíů. Lšíe tedy odchyly od průměru. Můžeme říc, že e oba toly hodují v poloze, ale lší e ve varabltě. Uveďte ja e od ebe lšímíry polohy a míry varablty? Proču datových ouborů ledujeme tyto míry, jaéám udávajíformace? Ilutrujte a předchozím příladě. Míry polohy charaterzujítypcou hodotu v ouboru. Varablta ám uazuje, ja moc e jedotlvéhodoty od ebe odlšují. Tuto odlšot ledujeme vzdáleotíjedotlvých hodot od průměru. Tuto vzdáleot můžeme pouzovat více metodam. Pro á ejdůležtějšíje průměrávadratcáodchyla ledovaých hodot od průměru, teráje záladem rozptylu. Rozptyl hodot je záladímírou varablty.

VŠE urz 4ST0 Míry varablty Ig. Jaa Feclová Najděte ve vzorcích áledující tatty: Vše alezete a www.tatta.ve.cz 3 VŠE urz 4ST0 Míry varablty Abolutí míry varablty Ig. Jaa Feclová. Varačírozpětí: R ma m. Rozptyl: ( ) 3. Směrodatáodchyla: Relatví míry varablty 4. Varačíoefcet: V 4

VŠE urz 4ST0 Ig. Jaa Feclová Míry varablty záladí přílad Přílad 3..:Sledoval jme dva tudety Adama a Evu. Oba e přpravoval a.tet ze tatty celem dí. Zajímalo á, ol hod deě e a tet přpravoval. U Adama jme zjtl áledující hody:,,,,0 a u Evy,4,3,4,. Poute e popat přípravu a tet Adama a Evy. Pro aždého počítejte áledující míry :. Průměr. Medá 3. Rozptyl 4. Varačí rozpětí. Varačí oefcet Z výledůpopšte, ja e Adam a Eva přpravujía tet. Zute využít vše, co jte vypočítal. VŠE urz 4ST0 Řešeípříladu 3..:.. 3. 4.. ~ + + + + 0 3 6 [ ], 4 ( ) ( 3) + ( 3) + ( 3) + ( 3) + ( 0 3) R ma m 0 9 V 3,, 3 Ig. Jaa Feclová Adam máprůměrou deípřípravu 3 hody, přeto vdíme, že jeho rozptyl je,4. Je vdět, že e eučítablěa píše echáváučvo a jede de. Adam.. 3. 4.. V ~ 3 + + 3 + 4 + 4 3 4 [ ] 0, 8 ( ) ( 3) + ( 3) + ( 3 3) + ( 4 3) + ( 4 3) R ma m 4 0,89 0,3 3 Eva je plátudeta, taée učítř hody deě. Ale vdíme, že jejíroztpyl je pouze 0,8. Je vdět, že e učí pravdělěa tablě. Eva 6

VŠE urz 4ST0 Ig. Jaa Feclová Rozptyl 7 ( ) ( ) ( ) p * p p Záladí tvar Výpočtový tvar Z eetříděých dat Ze etříděých dat pomocí abolutích četotí Ze etříděých dat pomocí relatvích četotí Podívejte e do vzorců! VŠE urz 4ST0 Ig. Jaa Feclová Rozptyl - přílad 8 Přílad 3.3.: Opět budeme počítat rozptyl hod, teré věuje přípravě e tudu Adam. Použjte jý tvar rozptylu ežte, terý jme užíval př prvím výpočtu. Vyjdou rozptyly tejě? Vypočítejte rozptyl v SASu. Přílad 3.4.: V teretovéavárějme ledoval dobu, po terou etrval ávštěvíc a teretu v průběhu jedoho de. Zjtl jme, že ze všech podělích záazíů byla: / záazíů a teretu hodu / záazíů a teretu hody /4 záazíů a teretu 4 hody Zbyte záazíůbyl a teretu 30 mut. Jaá je měrodatá odchyla hod, teré tráví záazíc a teretu?

VŠE urz 4ST0 Řešeípříladu 3.3.: Ig. Jaa Feclová + + + + 0 + + + + 0 Co to je? 07,4 9,4 Řešeípříladu 3.4.: p p [ / + / + 4 /4+ 0. 3/0] [ / + / + 4 /4+ 0. 3/0],837(,07),8374,3,3,3,4 9 VŠE urz 4ST0 Rozlad rozptylu Ig. Jaa Feclová Máme-l datový oubor, terý je rozděle a upy a jou-l zadaéupovéčetot, upovéprůměry a upovérozptyly, počítáme celový rozptyl pomocírozladu rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu. A B Mezupová AB,,,, -,0,,0, Vtroupová A Vtroupová C Mezupová AC C,,,, Mezupová CB Vtroupová B 0

VŠE urz 4ST0 Rozlad rozptylu - vzorec Ig. Jaa Feclová Poud máme tattcý oubor o jedote rozděle do dílčích podouborů, de záme dílčírozptyly, dílčíprůměry a dílčíčetot, potom rozptyl celého ouboru je dá oučtem rozptylu upových průměrů a průměru ze upových rozptylů. Podívejte e do vzorců! j j ( ) + ( ) ˆ * * VŠE urz 4ST0 Ig. Jaa Feclová Rozlad rozptylu záladí přílad Přílad 3..: Sledujeme dvěcuráry, terévyrábějítejý záue, terý e jmeuje Dooalépotěšeí. Curára Na růžu vyrábí ročě 000 těchto záuů, průměrá cea za ro je Kč, cea máměrodatou odchylu. Curára U Jauba vyrábí ročě 00 těchto záuů, průměrá cea za ro Kč, cea máměrodatou odchylu. Spočítejte varačíoefcet cey záuu Dooalépotěšeí za obědvěcuráry, terý bude vyjadřovat, ja varablta cey záuu olíáběhem celého rou.

VŠE urz 4ST0 Řešeí příladu 3..: Curára Na Růžu : 000 Curára U Jauba : 00 ( ) * + + * Celový rozptyl rozptyl upových průměrů+ průměr upových rozptylů * uto dopočítat celový průměr ze upových průměrů Ig. Jaa Feclová ( ) * ( 3,3) * 000 ( 3,3) + ˆ * 000 + *00 4600 3,3 000 + 00 300 * + 00 + 000 *000 + *00 8000,3 000 + 00 300, +,3 4, 4,, *00 3380 + 433 77 300 300 V,, 3,3 0,6 Relatvívarablta cey vyjádřeávaračím oefcetem je 6%. V průběhu rou olíácea Dooalého potěšeí blízo průměrécey. 3 VŠE urz 4ST0 Rozlad rozptylu těžší přílad Ig. Jaa Feclová Přílad. 3.6.:Byla vypracováa tude vývoje těleéváhy mužůa že ve věu -4 let. Ze tude byly uveřejěy áledujícívýledy. Potvrďte č vyvraťte předtavu autorůo tom, že váha že mámeší relatvívarabltuežváha mužů. Nápověda: Relatví varabltu určujeme varačím oefcetem jao podíl celové měrodaté odchyly a celového průměru. Jou l data zadáa jao v tomto příladě(tj. průměry a měrodaté odchyly v jedotlvých upách) muíme použít výpočtu celový rozptyl, terý ložíme ze dvou čátí (vtroupovou a mezupovou). Křešeívyužjte rozlad rozptylu a vtroupový a mezupový. 4

VŠE urz 4ST0 Řešeí příladu 3.6.: Ig. Jaa Feclová Potup řešeí je detcý jao v příladu 3.. Náledový potup je zpracová v ecelu (oubor je ulože a webu). Relatvívarablta těleéváhy je u mužůžšíežu že. VŠE urz 4ST0 Výpočet změy rozptylu Ig. Jaa Feclová Přílad 3.7.: Zeptal jme e 0 ldí, ol utratía váte vatého Valetýa za dáry pro védrahépolovčy. Zjtl jme průměrou ceu 0 Kča měrodatáodchyla cey 00 Kč. Vypočítejte:. Zjtl jme u dvou ldí špatě zapaou ceu. Míto cey 00Kč měla být zazameáa cea 40 míto cey 300 mělo být zapáo 400. Ja e změíledovaý průměr a rozptyl?. Poud e zeptáme avíc ještětříldí, teříodpověděl 00 Kč, 0 Kča 00 Kč. Ja e tetorát změíprůměr a cea? 6

VŠE urz 4ST0 Řešeí příladu 3.7.: Ig. Jaa Feclová. * tarý ± Δ 0* 0 0 + 00 ± Δ 0 tarý ový tarý 4700 0 99,3 (,) 00, Pro výpočet NOVÉHO rozptylu: záme NOVÉ, NOVÝ průměr, ale ezáme NOVOU SUMU Výpočet NOVÉ umy X ( 0) Staré 40000 0 9869 Nové 40000 00 + 40 300 + 400. * tarý ± Δ 0* 0 + 00 + 00 + 00 ± Δ 0 + 3 tarý ový tarý 43 Výpočet NOVÉ 000000 3 ( 43) umy X ( ) 00 0 Staré 40000 0 Nové 7909 40000 + 00 + 00 + 000 7 VŠE urz 4ST0 Ig. Jaa Feclová Rychléopaováípopétatty a doma: Př. 3.8.:U tudetůz VŠE a UK bylo zoumáo ol čau věujítýdětudu. V ouboru data_cv03_opaova.a7bdatjou uvedeázjštěádata.. Vytvořte tabulu četotí pro celý ouboru(ručě v SASu). Vytvořte tabulu četotí pro aždou vyoou šolu zvlášť(ručě v SASu) 3. Vypočítejte průměrý ča věovaý tudu za cele za jedotlvéšoly(ručě v SASu). 4. Vypočítejte celový průměrý ča pomocí průměrů v jedotlvých šolách.(ručě). Spočítejte medá, horí a dolí vartl za celý oubor.(ručě v SASu) 6. Spočítejte rozptyl a měrodatéodchyly pro aždou šolu zvlášť(ručě v SASu) a to: a) Pro VŠE počítejte z eroztříděých dat (bez použtí tabuly četotí) b) Pro UK počítejte z roztříděých dat ( použtím tabuly četotí) 7. Spočítejte varačí a vartlové rozpětí pro celý oubor. A jdeme z popé tatty a pravděpodobot. 8

VŠE urz 4ST0 Řešeí rychlého opaováí a doma: Výledy: do bude mít problém výpočty ebo jý dotaz, přjďte a KH. Ig. Jaa Feclová 9 VŠE urz 4ST0 Ig. Jaa Feclová Děuj za pozorot! Poud budete mít jaéolv dotazy č přpomíy, pšte m a mal jaa.feclova@ve.cz ebo přjďte do ozultačích hod aždý páte 9:00-:00 JM37. 0