Poskytuje daný generátor opravdu posloupnost náhodných čísel?

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Testování statistických hypotéz
Advertisements

Statistická indukce Teorie odhadu.
Testování neparametrických hypotéz
Testování hypotéz.
Testování statistických hypotéz
Matematické metody vyhodnocování experimentů
Statistické metody v ochraně kulturního dědictví
Odhady parametrů základního souboru
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
4EK211 Základy ekonometrie Autokorelace Cvičení /
ZPRACOVÁVÁME KVANTITATIVNÍ DATA II.
Testování hypotéz přednáška.
Náhodná proměnná Rozdělení.
Náhoda, generátory náhodných čísel
Testování hypotéz vymezení důležitých pojmů
také Gaussovo rozdělení (normal or Gaussian distribution)
Testování statistických hypotéz
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
Základy ekonometrie Cvičení října 2010.
Generování náhodných veličin (2) Spojitá rozdělení
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Testy náhodnosti, metody transformace náh. čísel na hodnoty náh
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
Testy významnosti Karel Mach. Princip (podstata): Potvrzení H O Vyvrácení H O →přijmutí H 1 (H A ) Ptáme se:  1.) Pochází zkoumaný výběr (jeho x, s 2.
Lineární regresní model Statistická inference Tomáš Cahlík 4. týden.
Generování náhodných veličin Diskrétní a spojitá rozdělení Simulační modely ek.procesů 4.přednáška.
Normální (Gaussovo) rozdělení
Účel procedury: První a závazný krok jakékoli seriozní komparativní studie. Umožňuje vyloučit možnost, že distribuce studovaného znaku (vlastnosti, vzorce.
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
Pohled z ptačí perspektivy
MATEMATICKÁ STATISTIKA
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Normální rozdělení a ověření normality dat
Generování náhodných čísel
Monte Carlo simulace Experimentální fyzika I/3. Princip metody Problémy které nelze řešit analyticky je možné modelovat na základě statistického chování.
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Pearsonův test dobré shody chí kvadrát
PSY717 – statistická analýza dat
Mann-Whitney U-test Wilcoxonův test Znaménkový test
IV..
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů  t-test pro nezávislé výběry  t-test pro závislé výběry.
Princip testování hypotéz,  2 testy. Příklad. V dané populaci nejsme schopni v daném okamžiku zjistit počet samců a samic. Předpokládá se (= je teoreticky.
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
Stručný přehled modelových rozložení I.
Statistické testování – základní pojmy
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
Základy statistické indukce
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
Neparametrické testy parametrické a neparametrické testy
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Normální rozdělení a ověření normality dat Modelová rozdělení
Úvod do statistického testování
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
Úvod do induktivní statistiky
příklad: hody hrací kostkou
Statistika a výpočetní technika
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Základy statistiky.
Testování hypotéz - pojmy
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Transkript prezentace:

Testy náhodnosti, metody transformace náhodných čísel na hodnoty náhodných veličin

Poskytuje daný generátor opravdu posloupnost náhodných čísel? To je nutno testovat! K tomuto účelu se používají tzv. empirické testy náhodnosti, které hodnotí vlastnosti vygenerované posloupnosti, nebo testy teoretické, vycházející z teorie čísel. Testů bylo navrženo několik, žádný test nám ovšem nedává definitivní jistotu. Úspěšnost v několika testech zvyšuje důvěru v náhodnost čísel. Čísla generovaná počítačem jsou tedy prohlášena za náhodná, jestliže testy nemohou odhalit rozdíl mezi čísly získané aritmetickým generátorem a skutečně náhodnou posloupností.

Testy náhodnosti Slouží k ověření, že náhodná čísla jsou skutečně náhodná, tj. mají rovnoměrné rozdělení na intervalu (0;1) Frekvenční test Poker test Test autokorelace

1. Frekvenční test Test je využíván k testování rovnoměrnosti rozdělení náhodných čísel. Interval (0,1) rozdělíme na k intervalů (pozn. intervaly nemusejí být stejné délky). Pravděpodobnost, že náhodná veličina nabude hodnoty z intervalu (a,b) je rovna rozdílu b-a. Nulová hypotéza předpokládá shodu očekávaných a skutečných četností v jednotlivých intervalech. Nejpoužívanějším testem je chí-kvadrát test dobré shody.

Frekvenční test (pokračování) Hodnota chí-kvadrát pro k intervalů se vypočítá podle vzorce: kde oj je očekávaná četnost v intervalu j, ej je empirická četnost v intervalu j. Vypočtená hodnota se porovná s kritickou hodnotou s k-1 stupni volnosti pro zvolenou hladinu statistické významnosti. Při překročení kritické hodnoty zamítneme na určené hladině významnosti nulovou hypotézu o rovnoměrném rozdělení souboru náhodných čísel.

2. Poker test Testuje četnost výskytu různých číslic ve vygenerovaných náhodných číslech Varianta Název Pravděpodobnost a b c d e Všechny různé 0,3024 a a b c d Jedna dvojka 0,5040 a a b b c Dvě dvojky 0,1080 a a a b c Trojka 0,0720 a a a b b Dvojka a trojka 0,0090 a a a a b Čtyřka (poker) 0,0045 a a a a a Pětka 0,0001

3. Test autokorelace K ověření existence či neexistence vazeb mezi prvky posloupnosti náhodných čísel r1, r2, …, rN

Metody transformace náhodných čísel na hodnoty náhodných veličin Vygenerujeme náhodné číslo z intervalu (0;1), to pak transformujeme pomocí vhodné metody na náhodnou veličinu zvoleného rozdělení (rovnoměrného, normálního, …) Metoda inverzní transformace Zamítací metoda Kompoziční metoda

A. Metoda inverzní transformace Předpokládá, že existuje rostoucí distribuční funkce F(x) pro náhodnou veličinu X a také funkce k ní inverzní F-1(x) Pokud je hodnota x náhodné veličiny X z intervalu (a,b) a náhodné číslo r(0;1), pak mezi nimi existuje vzájemně jednoznačné přiřazení. r = F(x)  x = F-1(r)

B. Zamítací metoda Hustota pravděpodobnosti f(x) je ohraničena v intervalu (a,b) Existuje číslo c takové, že f(x) ≤ c Generujeme body [x;y], x(a,b), y(0,c) Pokud je y > f(x), generujeme znovu, jinak je x generovaná hodnota z požadovaného rozdělení

C. Kompoziční metoda Skládá „špatně generovatelné“ či složité rozdělení z rozdělení jednodušších Pokud je fi(x) hustota pravděpodobnosti dobře generovatelného rozdělení a pi náhodně nagenerované číslo pro i-tý výběr, pak hustota pravděpodobnosti složitého rozdělení f(x):