Popis:
Náhodná Veličina - pokus od pokusu se mění náhodným vlivem (výška)
Náhodný vektor - libovolná, uspořádaní n-tice náhodných veličin (objem stromu)
Rozdělená pravd.náh.vel - pravidlo, které přiřazuje každé hodnotě či intervalu hodnot pravděpodobnost, že nabude této hodnoty či intervalu (spojitá-počty,četnosti a diskrétní-hodnoty v intervalu)
DISKRÉTNÍ NV 1 x má právě 1 p
P funkce (hustota P;p(x)≥0,∑p(x)=1); každá hodnota má právě 1 p; tabulky.
Distribuční fce-P, že NV nabude hodnoty menší jak x; F(x) = P(X<x).
Příklady rozdělení:vstávání na přednášku-BINOMICKE; P že bude více než- POISSONOVO, HYPERGEOMETRICKÉ
SPOJITÁ NV Fce-pokud existuje nezáporná fce
fce se nazývá hustota pravděpodobnosti NV x;
distr fce- F(x) = P(X<xi).
Vlastnosti: 0=<F(x)=<1
P(x1 ≤ X < x2) = F(x2 ) - F(x1 ) pro x1 < x2
F(x) je neklesající funkce
Příklady:jak dlouho čekám na tram-ROVNOMERNE ROZDELENI; doba čekání pumpy-EXPONENCIONALNI
NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ-pro rozdělení náhodných chyb v měření-mění se pouze tvar rozdělení, plocha pod křivkou zůstává stejná
STUDENTOVA ROZDELENI-stupeň volnosti-počet omezujících podmínek k=n-1
H0= střední hodnoty se rovnají
CHI-KVADRAT-PEARSONOVO - N(0,1)
H0= výběr pochází z normálního rozdělení
F ROZDELENI -Fisher Shedecorovo - pomněr dvou nezávislých chikvadrát rozdělení a jejich stupňů volnosti
Klíčová slova:
korelace
korelační závislost
regrese
reziduální analýza
časové řady
Obsah:
- Jednofaktorová
Dvoufaktorová
Metody mnoh.porovnání-
Korelace
Statist. závislost:
Míra korelační závislosti:
Míra lineární korelační závislosti:
Regrese-
Předpoklady porušení regresního modelu:
INterval spolehlivosti pro regres.paramatry
VÍcerozměrný regresní model
Reziduální analýza
Autokorealace reziduii
Homoskedosticita
Shluková analýza-cluster analysis
Měření podobnosti objektů:
Regresní analýza trendu
VYhlazení časové řady
Exponenciální vyrovnání