Create
Learn
Share

Vypocetni metody II

rename
drist's version from 2016-06-26 09:27

Section

Question Answer
Tyčkový diagrampočet opakování konkrétních čísel v diagramu
Histogrampočet opakování čísel v určitém intervalu (např. 0-1, 1-2, ...) v diagramu
Polygon četnostípočet opakování čísel v určitém intervalu (např. 0-1, 1-2, ...) v grafu
Míra polohyvětšinou těžiště řady čísel = aritmetický průměr = x¯, také je důležité minimum a maximum, tedy nejnižší a nejvyšší hodnota
Mediánprostřední hodnota řady čísel = x~
Modushodnota, která se vyskytuje s nejvyšší četností = x^
Rozpětírozdíl mezi maximem a minimem řady čísel
Průměrná odchylkaprůměr rozdílů hodnot od průměrné hodnoty = da = počítá se vždy v absolutní hodnotě
RozptylS^2 - průměr druhých mocnin hodnot minus průměr hodnot na druhou = (x1^2 + x2^2 + ... )/n - x¯^2
Směrodatná odchylkaodmocnina rozptylu = s - průměrná odchylka je vždy menší než směrodatná
Variační koeficient - relativní míra rozptýlenípoměr s/x¯
Sheppardova korekcepři výpočtu rozptylu S^2 dochází k nadhodnocení dat, pokud byla data setříděna (0-1,1-2,...). Od rozptylu se odečítá h^2/12 kde h = šířka třídy
Koeficient disperzepoužívá se v prostorové statistice, poměr s^2/x¯
Výběrová směrodatná odchylkapoužívá se u známého vzorku neznámých dat. Vypočítá se jako odmocnina z výběrového rozptylu = (x1^2 + x2^2 + ... )/(n - 1) - n/n-1 * x¯^2
interval spolehlivosti pro testovanou střední hodnotu mikrox¯ +- t(n-1)alfa * s/odmocnina z n , kde t(n-1) je kritická hodnota studentova rozdělní, alfa je 1-testovaná pravděpodobnost
Testování hypotézy, odhad střední hodnotyhypotéza Ho, že mikro=mikro0, se zamítá na hladině významnosti 0,01,0,05, 0,001, když T je větší nebo rovno t(n-1)alfa. T= (x¯-mikro0)/s * odmocnina z n, kde mikro0 je testovaná střední hodnota
Jednovýběrový Wilcoxonův testseřadím za sebou odchylky od střední hodnoty, každá odchylka dostane pořadové číslo 1,2,3,.., sečtu všechna pořadová čísla všech záporných a všech kladných odchylek, s=min(s-,s+), když s<=wnalfa hypotéza se zamítá
Dvouvýběrový Wilcoxonův testseřadím za sebou vzorky x a y, u = min(u1,u2), když u<=wminalfa hypotéza se zamítá, testuje se hypotéza, že veličiny jsou hodnoty se stejným rozdělením
Testování hypotézy, odhad rozptyluinterval SIGMA^2= (n-1)S^2 / X^2(n-1)alfa/2, (n-1)S^2 / X^2(n-1)1-alfa/2, interval (a,b) poktrývá hodnotu parametru sigma^2 s pravděpodobností xx%.
párový T-testH0: mikro1=mikro2 se zamítá na hladině významnosti alfa, pokud Tn je větší než tn-1(1-alfa), Tn=(X-Y)/S * odmocnina z n
dvouvýběrový T-testH0: mikro1=mikro2 se zamítá na hladině významnosti alfa jestli T je větší než tm+n-2(1-alfa), T= X¯-Y¯ / S*odmocnina z (1/m + 1/n), S^2 = vážený průměr = ((m-1)*S1^2 + (n-1)*S2^2) / m+n-2
Test hypotézy o rovnosti rozptylů při dvouvýběrovém T-testuF-test, H0: sigma1^2-sigma2^2 se zamítá, jestliže T > Fm-1,n-1(1-alfa/2); kde T=S1^2/ S2^2
Test homogenity dvou binomických rozdělení 1Hypotéza se zamíta když X^2>X1^2(1-alfa), kde X je součet rozdílů v kontingenční tabulce X^2 = suma (O - E)^2 / E
Test pravděpodobnosti (hází kostka s p 1/6?)kritická hodnota k1 = k, pro které platí, že je nejvyšší možné p(x<k1)<1-alfa/2. k2 pak je nejvyšší možné k větší >a/2 nebo chí kvadrát
Znaménkový testpokud hodnota je menší nebo větší než hodnota v tabulce, H se zamítá. Používá se jen pro p=0,5, platí tabulka pro celé alfa
Odhad pravděpodobnosti binomického rozdělení 1používá se rozdělení beta, kde x je počet úspěšných pokusů (1-B n-x+1, x(alfa/2), B x+1, n-x(alfa/2))
Odhad pravděpodobnosti binomického rozdělení 2p +- u(alfa/2)*odmocnina z (p*q)/n, u(0,025)=1,960
padají na kostce všechny hody správně?chí kvadrát X^2>Xn-1(1-alfa), pak se teorie zamítá
test disperze - je rozmístění opravdu náhodné?chí kvadrát ((n-1)*S^2)/X¯ je větší X^2n-1(alfa), teorie se zamítá
Test homogenity dvou binomických rozdělení 2U=(X/n-Y/m) / odmocnina z z * (1-z) * (1/m + 1/n) kde z=(x+y)/(m+n) = p1+p2. Když U>u(alfa) teorie se zamítá. u(0,05)=1,645, u(0,001)=3,290
Test homogenity binomického rozděleníU= (Y-(n*p0))/odmocnina z n*p0*q0, teorie se zamítá, jestliže .. p=/p0 -> absolutní hodnota U>u(alfa/2), p>p0 -> U>u(alfa), p
memorize

Recent badges