Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina2 3 4 5 6.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Testování parametrických hypotéz
Advertisements

Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz
Limitní věty.
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Odhady parametrů základního souboru
4EK416 Ekonometrie Úvod do předmětu – obecné informace
Pravděpodobnost a statistika opakování základních pojmů
Testování hypotéz přednáška.
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
Odhady parametrů základního souboru
Generování náhodných veličin (2) Spojitá rozdělení
Některá diskrétní a spojitá rozdělení náhodné veličiny.
Diskrétní rozdělení Karel Zvára 1.
Náhodný jev A E na statistickém experimentu E - je určen vybranou množinou výsledků experimentu: výsledku experimentu lze přiřadit číslo, náhodnou proměnnou.
Statistická analýza únavových zkoušek
Hlavní charakteristiky křivky normálního rozdělení
Definice stochastického procesu jako funkce 2 proměnných
Matematické metody v ekonomice a řízení II 4. Metoda PERT
Normální (Gaussovo) rozdělení
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Ekonomické modelování Analýza podnikových procesů Statistická simulace je vhodný nástroj pro analýzu stochastických podnikových procesů (výrobní, obchodní,
Statistické výpočty v MATLABu
Popisné statistiky. Výskyt strupovitosti se zdá být ve vztahu s obsahem některých chemických prvků “ve slupkách“ hlíz. Některé odrůdy trpí strupovitostí.
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
MATEMATICKÁ STATISTIKA
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Pravděpodobnost.
Základy ekonometrie 4EK211
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Normální rozdělení a ověření normality dat
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
PSY717 – statistická analýza dat
Kendalova klasifikace SHO
(Popis náhodné veličiny)
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
Inferenční statistika - úvod
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
U příkladů, kde se vyskytují procenta, rozlišujeme tři základní veličiny: - základ (100%)... z - procentovou část... č - počet procent... p První dvě.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) a  x  b distribuční.
Základní informace o předmětu1. Přednášející: RNDr. Martin Hála, CSc. katedra matematiky, B105, Další informace a soubory ke stažení.
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Simulace podnikových procesů
Induktivní statistika
Induktivní statistika
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
Induktivní statistika
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
Odhady parametrů základního souboru
Induktivní statistika
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Systémy hromadné obsluhy
Úvod do statistického testování
Statistika a výpočetní technika
Analýza kardinálních proměnných
Rozdělení pravděpodobnosti
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
Induktivní statistika
Základy statistiky.
Náhodné výběry a jejich zpracování
Princip max. věrohodnosti - odhad parametrů
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Transkript prezentace:

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina2

3

4

5

6

7 Příklad 5.2 Petr se večer vrací domů z restaurace a vejde v náhodném čase do stanice metra. Víte-li, že v tuto dobu vlaky jezdí v pravidelných osmiminutových intervalech, a)s jakou pravděpodobností na nástupišti zjistí, že bude čekat déle než 5 minut? b)Jaká je jeho očekávaná (střední) doba čekání? c)Vypočtěte směrodatnou odchylku jeho doby čekání. Příklad 5.3 na osobní stránce. Řešení je též na osobní stránce.

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina8

9

10

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina11

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina12

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina13

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina14

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina15

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina16

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina17

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina18

Kapitola 5: Spojitá náhodná veličina19  Obecné poznámky k inferenčním metodám – viz Kapitola 1, str. 2  Příklady inferenčních metod:  Odhadování parametrů rozdělení základního souboru  Testování hypotéz  Analýza rozptylu Zpět k Příkladu 1.4: Předpokládejte, že data pocházejí z normálního rozdělení. Odhadněte jeho parametry a pomocí tohoto rozdělení odhadněte, u kolika procent dále odebíraných vzorků obsah nežádoucí příměsi překročí 12 gramů.