Příklad 4.1 M\DG 1 2 4 ∑ 43 59 100 6 208 67 71 152 25 315 3 18 125 180 30 353 5 20 50 49 124 133 275 482 110 1000.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
KVANTILY OA a VOŠ Příbram.
Advertisements

Popisná statistika III
Na co ve výuce statistiky není čas
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Povrch krajiny VY_III/2_inovace_10_ Povrch krajiny Autor: Mgr. Karin Cahlíková.
Vodní elektrárna Voda přitékající přívodním kanálem roztáčí turbínu, která je na společné hřídeli s generátorem elektrické energie. Dohromady tvoří tzv.
Úhel Převody jednotek velikosti úhlů Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Radomír Macháň. Dostupné z Metodického portálu.
Kapitola 1: Popisná statistika jednoho souboru2  Matematická statistika je věda, která se zabývá studiem dat vykazujících náhodná kolísání.  Je možno.
Testy hypotéz - shrnutí Testy parametrické Testy neparametrické.
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti R. Čopjaková.
STATISTIKA 1 RNDr. M. Žambochová, Ph.D. (KMS, M308) zápočet.
Náhodné signály Honza Černocký, ÚPGM. Signály ve škole a v reálném světě Deterministické Rovnice Obrázek Algoritmus Kus kódu 2 } Můžeme vypočítat Málo.
Statistika Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc.
Experimenty a jejich statistické vyhodnocení I Biologická technika.
POČET PRAVDĚPODOBNOSTI
PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA Úvod, kombinatorika
Číselné množiny - přehled
Náhodná veličina je veličina, která při opakování náhodného pokusu mění své hodnoty v závislosti na náhodě Náhodné veličiny označujeme X, Y, Z, ... hodnoty.
Jak modelovat výsledky náh. pokusů?
„VĚDA JE, DÁVÁ SPRÁVNÉ ÚDAJE, NEKLESEJTE NA MYSLI, ONA VÁM TO VYČÍSLÍ“
Dobývání znalostí z databází základy statistiky
Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Číslo materiálu VY_32_INOVACE_07-18
Matematika 3 – Statistika Kapitola 4: Diskrétní náhodná veličina
Měření odporu.
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII
Statistické pojmy. Statistické pojmy Statistika - vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter Pojem statistika slouží k.
Statistika 2.cvičení
Obecné a centrální momenty
Charakteristiky variability
Výběrové metody (Výběrová šetření)
ASTAc/01 Biostatistika 2. cvičení
Vybraná rozdělení pravděpodobnosti
8.1.2 Podprostory.
Popisná /deskriptivní/ statistika
zpracovaný v rámci projektu
Základy statistické indukce
DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL
Molekulová fyzika 3. prezentace.
Obchodní akademie, Střední odborná škola a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky, Hradec Králové Autor: Mgr. Lubomíra Moravcová Název materiálu:
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
Parametry polohy Modus Medián
Elektrické měřící přístroje
GENEROVÁNÍ HODNOT NÁHODNÝCH VELICIN PSEUDONÁHODNÁ ČÍSLA
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII
APLIKACE MATEMATIKY A FYZIKY A Matematická část 2
Vojtěch Máca, Milan Ščasný, Iva Zvěřinová
V.a1 Teoretické pozadí statistické analýzy
8.1.3 Lineární obal konečné množiny vektorů
Spojité VELIČINY Vyšetřování normality dat
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Střední hodnoty Udávají střed celé skupiny údajů, kolem kterého všechny hodnoty kolísají (analogie těžiště). Aritmetický průměr - vznikne součtem hodnot.
Jevy a náhodná veličina
ZŠ, Týn nad Vltavou, Malá Strana
Normálne rozdelenie N(,2).
STATISTIKA Exaktní věda Úkoly statistiky zjišťovat data
XII. Binomické rozložení
STATISTIKA PRO EKONOMY (kombinovaná forma)
Úvod do praktické fyziky
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
TŘÍDĚNÍ DAT je základní způsob zpracování dat.
Fyzikální veličiny.
Cauchyho rozdělení spojité náhodné veličiny
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
Náhodný jev, náhodná proměnná
Centrální limitní věta
Více náhodných veličin
Kvadratická rovnice Vlastnosti kořenů kvadratické rovnice
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
V praxi je výhodné znát základní typy rozdělení náhodných veličin.
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
Transkript prezentace:

Příklad 4.1 M\DG 1 2 4 ∑ 43 59 100 6 208 67 71 152 25 315 3 18 125 180 30 353 5 20 50 49 124 133 275 482 110 1000

Rozdělovací funkce (X, Y) M\DG 1 2 4 ∑ 0,043 0,059 0,100 0,06 0,208 0,067 0,071 0,152 0,025 0,315 3 0,018 0,125 0,180 0,03 0,353 0,05 0,02 0,050 0,049 0,124 0,133 0,275 0,482 0,110

Rozdělovací funkce (X, Y) ↙ 𝑔 1 (𝑥) Rozdělovací funkce (X, Y) ↙ ↗ 𝑔 2 𝑦 𝑔 1 (𝑥)∙ 𝑔 2 𝑦 ≠𝑔(𝑥,𝑦) M\DG 1 2 4 ∑ 0,043 0,059 0,100 0,06 0,208 0,067 0,071 0,152 0,025 0,315 3 0,018 0,125 0,180 0,03 0,353 0,05 0,02 0,050 0,049 0,124 0,133 0,275 0,482 0,110

Věta:Buď X spojitá [diskrétní] náhodná veličina s rozdělovací funkcí g a oborem hodnot Ω. Uvažujme funkci h(X) náhodné veličiny X. Potom: 𝐸 ℎ 𝑋 = Ω ℎ 𝑥 𝑔(𝑥)𝑑𝑥 𝐸 ℎ 𝑋 = 𝑥∈Ω ℎ(𝑥)𝑔(𝑥)

𝐸 ℎ (𝑋 1 , 𝑋 2 ) = Ω ℎ 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑔( 𝑥 1 , 𝑥 2 )𝑑 𝑥 1 𝑑 𝑥 2 Věta:Buď X= 𝑋 1 , 𝑋 2 spojitý [diskrétní] náhodný vektor s rozdělovací funkcí g a oborem hodnot Ω. Uvažujme funkci h 𝑋 1 , 𝑋 2 náhodných veličin 𝑋 1 , 𝑋 2 . Potom: 𝐸 ℎ (𝑋 1 , 𝑋 2 ) = Ω ℎ 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑔( 𝑥 1 , 𝑥 2 )𝑑 𝑥 1 𝑑 𝑥 2 𝐸 ℎ 𝑋 1 , 𝑋 2 = ( 𝑥 1 , 𝑥 2 )∈Ω ℎ 𝑥 1 , 𝑥 2 𝑔( 𝑥 1 , 𝑥 2 )

Další číselné charakteristiky k-tý obecný moment: 𝜇𝑘 =𝜇𝑘 𝑋 =𝐸 𝑋 𝑘 pro 𝑘=1,2,… k-tý centrální moment: 𝜇0 𝑘 = 𝜇0 𝑘 𝑋 =𝐸 [𝑋− 𝐸(𝑋)] 𝑘 pro k=1,2.. koeficient šikmosti (asymetrie): 𝛾 1 = 𝛾 1 𝑋 = 𝜇0 3 [𝐷(𝑋)] 3 koeficient špičatosti: 𝛾 2 = 𝛾 2 𝑋 = 𝜇0 4 [𝐷(𝑋)] 4

Koeficient šikmosti

Koeficient špičatosti

Význačné kvantily 25% - ní kvantil (dolní kvartil) 𝑥 0.25 50% - ní kvantil (medián) 𝑥 0.5 75% - ní kvantil (horní kvartil) 𝑥 0.75