Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr:

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Limitní věty.
Advertisements

NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
POROVNÁNÍ SRÁŽKOVÝCH ÚHRNŮ S RADAROVÝMI DATY
3. PRINCIP MAXIMÁLNÍ VĚROHODNOSTI
Popisná statistika - pokračování
Pravděpodobnost a statistika opakování základních pojmů
BOX - PLOT OA a VOŠ Příbram.
Charakteristiky polohy hodnoty znaku - čísla popisující polohu znaku na číselné ose -můžeme zvolit: -Aritmetický průměr -Modus, medián -Harmonický průměr.
Tloušťková struktura porostu
Číselné charakteristiky NV
Obsah statistiky Jana Zvárová
MUDr. Michal Jurajda, PhD. ÚPF LF MU
také Gaussovo rozdělení (normal or Gaussian distribution)
Obecné a centrální momenty
Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Principy konstrukce norem a základní statistické pojmy
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
Základní statistické charakteristiky
Charakteristiky variability
Ekonomické modelování Analýza podnikových procesů Statistická simulace je vhodný nástroj pro analýzu stochastických podnikových procesů (výrobní, obchodní,
Popisná statistika III
Teorie psychodiagnostiky a psychometrie
Popisné statistiky. Výskyt strupovitosti se zdá být ve vztahu s obsahem některých chemických prvků “ve slupkách“ hlíz. Některé odrůdy trpí strupovitostí.
Pohled z ptačí perspektivy
Na co ve výuce statistiky není čas
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.
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Základy statistiky Autor: Jana Buršová.
(Popis náhodné veličiny)
VY_32_INOVACE_21-16 STATISTIKA 2 Další prvky charakteristiky souboru.
Kurzy eura v roce 2009 k prvnímu dni v měsíci zaokrouhlené na celé Kč Kč28.
Hustota pravděpodobnosti – případ dvou proměnných
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Popisná analýza v programu Statistica
Aritmetický průměr - střední hodnota
Přenos nejistoty Náhodná veličina y, která je funkcí náhodných proměnných xi: xi se řídí rozděleními pi(xi) → můžeme najít jejich střední hodnoty mi a.
IV..
Základy popisné statistiky
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
STATISTIKA 1. MOMENTY Vztah mezi momenty v rámci skupin a celku Data rozdělena do několika skupin S 1, …, S k Počty objektů v jednotlivých skupinách n.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
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.
STATISTIKA 1. DISTRIBUČNÍ FUNKCE Slouží k popisu rozdělení (distribuce) číselných dat Je zobecněním relativních četností F(y) = p(Y≤ y) F(y) … udává podíl.
Simulace podnikových procesů
Spojitá náhodná veličina
Monte Carlo Typy MC simulací
8. Modelová rozdělení pravděpodobnosti, popisné statistiky
Statistika 2.cvičení
PSY Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 2
PSY Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 2
Popisná statistika: přehled
Popisná analýza v programu Statistica
STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Typy proměnných Kvalitativní/kategorická binární - ano/ne
Analýza kardinálních proměnných
Rozdělení pravděpodobnosti
Medián, modus Medián Pro medián náhodné veličiny x platí: Modus
Poissonovo rozdělení diskrétní náhodné veličiny
Autor: Honnerová Helena
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
Princip max. věrohodnosti - odhad parametrů
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Transkript prezentace:

Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): N = 200 N (5,1)

Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): N = 200 U (0,1)

Očekávaná hodnota operátor střední (očekávané) hodnoty m = E[x] diskrétní náhodná proměnná: spojitá náhodná proměnná:

Distribuční funkce, kvantily spojitá náhodná proměnná F(x) distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná distribuční funkce F(x) xa – kvantil řádu a (a-bod): x1/2 – medián

Medián x -4 -2 2 4 f(x) 0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025 0.030 0.035 F(x) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): N = 200 N (5,1) medián:

Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): medián: N = 200 U (0,1)

Průměry průměr známek 1,5 aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): vztah mezi Pythagorejskými průměry:

Průměr a medián Příklad: Cena 1.000.000 Kč Prodáno 200 ks 2011 Cena 2.000.000 Kč Prodáno 200 ks 2012 Cena 300.000 Kč Prodáno 10.000 ks Cena 290.000 Kč Prodáno 10.000 ks Průměr: 313.726 Kč Medián: 300.000 Kč 323.529 Kč 290.000 Kč

Očekávaná hodnota a medián medián je číslo pro které platí: vztah mezi očekávanou hodnotou a mediánem:

Vážený aritmetický průměr průměr dat naměřených s různou přesností (chybou) průměr průměrů Měření 1 2 3 Počet dat 10 4 20 Průměr 14.2 10.3 12.5 průměr: vážený průměr:

Vážený aritmetický průměr obchodní cestující 2 týdny, celkem 100 osob 1. týden 2.týden Jana 67% 10% Martin 90% 33%

Vážený aritmetický průměr obchodní cestující 2 týdny, celkem 100 osob 1. týden 2.týden celkem Jana 67% 10% 61% Martin 90% 33% 39% Simpsonův paradox

Vážený aritmetický průměr obchodní cestující 2 týdny, celkem 100 osob 1. týden 2.týden Celkem Jana 60/90 = 67% 1/10 = 10% 61/100 = 61% Martin 9/10 = 90% 30/90 = 33% 39/100 = 39% Simpsonův paradox Jana: vážený aritmetický průměr: měsíc 1 2 3 10 20 30 40 50 60 70 Jana Martin Martin:

Simpsonův paradox

Simpsonův paradox University of California, Berkeley 1973 Applicants [3] University of California, Berkeley 1973 Applicants  % admitted Men 8442 44% Women 4321 35% Major Men Women Applicants  % admitted A 825 62% 108 82% B 560 63% 25 68% C 325 37% 593 34% D 417 33% 375 35% E 191 28% 393 24% F 272 6% 341 7%

Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): N = 200 N (5,1) medián: absolutní odchylka: standardní odchylka:

Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr: root mean square (rms): medián: N = 200 U (0,1) absolutní odchylka: standardní odchylka:

Momenty operátor střední (očekávané) hodnoty m = E[x] diskrétní náhodná proměnná: spojitá náhodná proměnná:

Momenty operátor střední (očekávané) hodnoty m = E[x] diskrétní náhodná proměnná: spojitá náhodná proměnná: n-tý moment: n-tý centrální moment: rozptyl (variance): standardní odchylka:

Momenty vyšších řádů operátor střední (očekávané) hodnoty m = E[x] diskrétní náhodná proměnná: spojitá náhodná proměnná: šikmost (skewness): špičatost (kurtosis):

Špičatost špičatost (kurtosis):

Příklad – Dopplerovská anemometrie 14.3. 2007 Mikuláš Peksa Histogram průmětu rychlosti částic N = 70 Má normální rozdělení?

Příklad – Dopplerovská anemometrie Normalizovaný histogram průmětu rychlosti částic

Příklad – Dopplerovská anemometrie odhad střední hodnoty: odhad standardní odchylky:

Příklad – Dopplerovská anemometrie Normalizovaný histogram průmětu rychlosti částic N = 70

Příklad – Dopplerovská anemometrie odhad střední hodnoty: odhad standardní odchylky: odhad šikmosti: odhad chyby šikmosti: odhad špičatosti: odhad chyby špičatosti: