Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY



Podobné dokumenty
Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Biostatistika Cvičení 7

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

Příklad 81b. Předpokládejme, že výška chlapců ve věku 9,5 až 10 roků má normální rozdělení N(mi;sig2)

se bude objevovat jen v 5% pokusů. Výsledky měření jsou: 0,31; 0,30; 0,29; 0,32.

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MSI LS 2006/2007 Ing. Pavla Hošková, Ph.D., 2. test

LEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR

Náhodná veličina X má Poissonovo rozdělení se střední hodnotou lambda. Poissonovo rozdělení je definováno jako. P(X=k) = 0,036

Tomáš Karel LS 2012/2013

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

22. Pravděpodobnost a statistika

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Manuál pro zaokrouhlování

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Normální (Gaussovo) rozdělení

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a matematická statistika

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

= = 2368

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Otázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?

Pojistná matematika 2 KMA/POM2E

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Doporučené příklady k procvičení k 2. Průběžnému testu

Náhodné chyby přímých měření

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Korelační a regresní analýza

Testování statistických hypotéz

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a

Statistická analýza dat v psychologii. Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k )

Zápočtová práce STATISTIKA I

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Normální (Gaussovo) rozdělení

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

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

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Aproximace binomického rozdělení normálním

ÚVOD DO TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ. Martina Litschmannová

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

Diskrétní náhodná veličina

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

Chyby měření 210DPSM

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Cvičení ze statistiky - 7. Filip Děchtěrenko

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii přednáška 8. Statistické usuzování, odhady

5. Odhady parametrů. KGG/STG Zimní semestr

VŠB-TU OSTRAVA, FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A INFORMATIKY, KATEDRA APLIKOVANÉ MATEMATIKY. Biostatistika. Cvičení pracovní listy

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

Charakteristika datového souboru

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

VYBRANÁ ROZDĚLENÍ. DISKRÉTNÍ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

y = 0, ,19716x.

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Posouzení přesnosti měření

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření. Ing. Miroslav Kučera, Ph.D.

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Transkript:

VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY Test z teorie 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový průměr je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) populační charakteristika. 3. S rostoucím rozsahem výběru se obvykle rozptyl průměru a) snižuje, b) zvyšuje, c) nemění. 4. Statistická indukce je a) experiment, b) metoda, která umožňuje odhadnout vlastnosti výběru na základě znalostí vlastností populace, c) zobecnění statistických výsledků získaných zpracováním výběru na celou populaci, d) metoda sběru dat. 5. Zákon velkých čísel v důsledku říká, že při dostatečném rozsahu výběru a) má průměr normální rozdělení, b) má průměr Studentovo rozdělení, c) se střední hodnota přibližuje teoretické hodnotě průměru, d) se relativní četnost přibližuje teoretické hodnotě pravděpodobnosti. 6. Pro modelování průměru výběru dostatečně velkého rozsahu je vhodné použít rozdělení 7. Pro modelování průměru výběru malého rozsahu je vhodné použít rozdělení 8. Pro modelování relativní četnosti ve výběru o dostatečném rozsahu je vhodné použít rozdělení

9. Pro modelování rozptylu výběru z normálního rozdělení je vhodné použít rozdělení 10. Pro modelování poměru rozptylů dvou výběrů z normálního rozdělení je vhodné použít rozdělení a) Studentovo, b) Fisher-Snedecorovo. Martina Litschmannová 2

Výběrové charakteristiky 1) Zatížení letadla s 64 místy nemá překročit 6 000 kg. Jaká je pravděpodobnost, že při plném obsazení bude tato hodnota překročena, má-li hmotnost cestujícího střední hodnotu 90 kg a směrodatnou odchylku 10 kg? 2) Zásilka obsahuje 300 výrobků určitého typu. Je známo, že pravděpodobnost zhotovení vadného výrobku tohoto typu je 0,04. a) Odhadněte pravděpodobnost, že absolutní odchylka podílu vadných výrobků v zásilce a pravděpodobnost vyrobení vadného výrobku bude menší než 1%. b) Jak se změní výsledek, jestliže zásilka bude obsahovat 3 000 výrobků? 3) Cestující pravidelně jezdí do zaměstnání a zpět MHD. Je známo, že doba čekání na příjezd MHD se pohybuje v mezích od 0 do 3 minut. Jaká je pravděpodobnost, že celková doba čekání zaměstnance na příjezd MHD během 23 pracovních dnů bude kratší než 80 minut? 4) Předpokládejme, že průměrná spotřeba elektrické energie domácností v určitém městě v lednu je 120 kwh a směrodatná odchylka spotřeby je 100 kwh. Určete pravděpodobnost, že celková spotřeba 100 náhodně vybraných domácností bude větší než 14 000 kwh. Martina Litschmannová 3

5) Společnost Acme Battery Company vyvinula nový typ baterie mobilních telefonů. V průměru vydrží baterie 60 minut na jedno nabití. Směrodatná odchylka této doby je 4 minuty. Předpokládejme, že výrobní oddělení po 6 měsících spustí test kontroly kvality. Provedli dva náhodné výběry o rozsahu 10 baterii a v obou zjistili směrodatnou odchylku výdrže baterii větší než 6 minut. S jakou pravděpodobností takový výsledek mohli očekávat? 6) Z úmrtnostních tabulek vyplývá pravděpodobnost 0,99, že se 35 - letý muž dožije dalšího roku. Roční pojistné této věkové skupiny činí 700 Kč, v případě úmrtí pojišťovna vyplatí 10 000 Kč. Jaká je pravděpodobnost, že zisk z 500 pojištěných mužů ve věku 35 let bude aspoň 300 000 Kč? (Řešte dvěma způsoby pomocí binomického rozdělení a pomoci aproximace binomického rozdělení rozdělením normálním.) 7) Předpokládejme, že v populaci má přibližně 60% mladých mužů vyšší než doporučenou hladinu cholesterolu v séru. S jakou pravděpodobností bude mít v náhodném výběru 200 mladých mužů 120 z nich vyšší než doporučenou hladinu cholesterolu v séru? Martina Litschmannová 4

Intervalové odhady 1) Při kontrolních zkouškách 16 žárovek byl stanoven odhad střední hodnoty hodin a směrodatné odchylky hodin jejich životnosti. Za předpokladu, že životnost žárovky má normální rozdělení určete 90% intervalový odhad pro parametry a. 2) Hloubka moře se měří přístrojem, jehož systematická chyba je rovna nule a náhodné chyby mají normální rozdělení se směrodatnou odchylkou 20 m. Kolik nezávislých měření je třeba provést, aby s pravděpodobností 95% stanovila hloubku s chybou menší než 10m? 3) Úkolem je určit průměrnou hladinu cholesterolu v séru v určité populaci mužů. V náhodném výběru 25 mužů je výběrový průměr 6,3 mmol/l a výběrová směrodatná odchylka 1,25 mmol/l. Určete 95% intervalový odhad průměrné hladiny cholesterolu v séru v dané populaci mužů. 4) Předpokládejme, že v náhodném výběru 200 mladých mužů má 120 z nich vyšší než doporučenou hladinu cholesterolu v séru. Určete 95% interval spolehlivosti pro procento mladých mužů s vyšší hladinou cholesterolu v populaci. Martina Litschmannová 5

5) V rámci výzkumné studie pracujeme s náhodným výběrem 70 žen z české populace. U každé z žen byl změřen hemoglobin s přesností 0,1 g/100 ml. Naměřené hodnoty jsou v uvedeny v souboru Hemoglobin.xls. Nalezněte 95% intervalové odhady směrodatné odchylky a střední hodnoty hemoglobinu v populaci českých žen. (Normalitu ověřte na základě exploračních grafů.) 6) Jaký musí být počet pozorování, jestliže chceme s pravděpodobností 0,95 stanovit průměrnou hodnotu hemoglobinu u novorozenců s chybou nejvýše 1,0 g/l. Populační rozptyl hodnot se odhaduje hodnotou 46,0 g 2 /l 2. 7) V průběhu experimentu sledujeme vliv chlazení (skupina 1 žádné, skupina 2 chlazení vodou) okolních struktur na největší rozměr poškození tkáně slinivky břišní (slinivka.xls). Kvantifikujte efekt vlivu chlazení a určete jeho 95% intervalový odhad. Martina Litschmannová 6