Lineární regrese kalibrační přímky

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní statistická analýza dat z pre- a klinických studií
Advertisements

Statistika.
Korelace a regrese Karel Zvára 1.
kvantitativních znaků
Použité statistické metody
Funkce.
Instrumentální analýza
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
Lineární regresní analýza Úvod od problému
ZÁKLADY EKONOMETRIE 7. cvičení Heteroskedasticita
Úvod do regresní analýzy
ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN
DATA  INFORMACE Statistická analýza je založena na zhušťování informace – tj. jak s co nejmenšího množství vhodně zvolených údajů vytěžit maximum relevantních.
Testování hypotéz přednáška.
Korelace a regrese síla (těsnost) závislosti dvou náhodných veličin: korelace symetrický vztah obou veličin neslouží k předpovědi způsob (tvar) závislosti.
kvantitativních znaků
Základy ekonometrie Cvičení září 2010.
Lineární regrese.
Regrese Aproximace metodou nejmenších čtverců
Statistika Zkoumání závislostí
Závislost Vzájemný vztah dvou veličin
Inženýrská geodézie 2009 Ing. Rudolf Urban
Lineární regrese.
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 3 Evropský sociální fond
Lineární regresní analýza
Závislost dvou kvantitativních proměnných
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Experimentální fyzika I. 2
 y = ax + b a, b … koeficienty – reálná čísla a nesmí být rovno 0 byla by to konstantní funkce  Grafem každé lineární funkce je přímka.
Teorie psychodiagnostiky a psychometrie
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 4 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Název projektu: Kvalitní vzdělání je efektivní investice.
Kalibrace analytických metod
Základy ekonometrie 4EK211
Pearsonův test dobré shody chí kvadrát
Vícenásobná regrese s kvalitanivní informací Tomáš Cahlík 6. týden
Korelace.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
VY_32_INOVACE_21-16 STATISTIKA 2 Další prvky charakteristiky souboru.
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
1. cvičení
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..
Aplikovaná statistika 2.
Analytické vlastnosti metod Václav Senft. Každé měření je spojeno s přesností, pravdivostí,… Měření rychlosti aut Měření hmotnosti Měření objemu.
Základy zpracování geologických dat R. Čopjaková.
Dvojrozměrné (vícerozměrné) statistické soubory Karel Mach.
Kalibrace analytických metod Miroslava Beňovská s využitím přednášky Dr. Breineka.
Metody zkoumání závislosti numerických proměnných
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
Korelace Korelace obecně je míra kvality (vhodnosti, těsnosti) nalezeného regresního modelu pro daná data; vychází z hodnot reziduí V každém typu regresního.
Interpolace funkčních závislostí
FN Brno – Pracoviště dětské medicíny, OKB
PSY117 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška
Regrese – jednoduchá regrese
Homogenita meteorologických pozorování
PSY117 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška
Kalibrace a diagnostika spektrometru
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Kalibrace analytických metod
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
Homogenita meteorologických pozorování
Parciální korelace Regresní analýza
jednoduchá regrese kvadratický Y=b0+b1X+b2X 2
Doplňkový materiál k přednášce z Biostatistiky
Kalibrační křivka.
Lineární regrese.
ŠKOLA: Gymnázium, Tanvald, Školní 305, příspěvková organizace
Interpolace funkčních závislostí
Transkript prezentace:

Lineární regrese kalibrační přímky kalibrace - závislost signálu na koncentraci (množství) analytu lineární závislost – b – směrnice přímky a – úsek na ose y a b výpočty v excelu: b – slope a - intercept

Lineární regrese kalibrační přímky přesnost kalibrace - je charakterizována směrodatnou odchylkou syx yi – naměřená hodnota závisle proměnné Yi – vypočtená hodnota závisle proměnné podle rovnice přímky (1) yh Yh Yi yi Yj yj

Lineární regrese kalibrační přímky test odlehlosti – Grubsův test – testují se body ležící výrazně mimo regresní přímku yi – naměřená hodnota závisle proměnné Yi – vypočtená hodnota závisle proměnné podle rovnice přímky (1) syx – směrodatná odchylka n – počet kalibračních bodů Ti < Tk – bod není odlehlý Ti > Tk – bod je odlehlý a vyloučí se z kalibrační závislosti;výpočet koeficientů regresní přímky se provede znovu

Lineární regrese kalibrační přímky test významnosti úseku – zjišťuje se zda hodnota a (úsek na ose y) je statisticky významná t-test a – úsek na ose y sa – směrodatná odchylka úseku na ose y t < tk – významně se neliší od nuly => y = bx t > tk – významně se liší od nuly => y = bx + a

Lineární regrese kalibrační přímky korelační koeficient r – těsnost rozložení závisle proměnné kolem lineární regresní přímky nabývá hodnot <-1,+1> koeficient determinace r2 – udává jaké procento rozptýlení empirických hodnot závisle proměnné je důsledkem rozptylu teoretických hodnot závisle proměnné odhadnutých na základě regresní přímky nabývá hodnot <0,1>

Lineární regrese kalibrační přímky korelační koeficient r – těsnost rozložení závisle proměnné kolem lineární regresní přímky r=0 r=+0,95 r=-0,1 r=-0,95

Kalibrační soubor má následující hodnoty: rovnice regresní přímky je: y=280,0x + 12,3 Vypočtěte směrodatnou odchylku syx a určete zda není některý bod odlehlý.