Prezentace: Prezentace - studijní materiál - Statistika II
Skrýt detaily | Oblíbený- Kvalita:91,7 %
- Typ:Prezentace
- Univerzita:Mendelova univerzita v Brně
- Fakulta:Provozně ekonomická fakulta
- Kategorie:Přírodní vědy
- Podkategorie:Matematika
- Předmět:Statistika
- Autor:agata.kucova
- Ročník:1. ročník
- Rozsah A4:409 strán
- Zobrazeno:1 330 x
- Stažené:0 x
- Velikost:24,0 MB
- Formát a přípona:PDF dokument (.pdf)
- Jazyk:český
- ID projektu:6090
- Poslední úprava:06.07.2015
1. Normální rozložení a odvozená rozložení
Náhodná veličina s normálním rozložením X ~ N(jl,0 ) má dominantní postavení v počtu pravděpodobnosti i v matematické statistice. Vyskytuje se v takových situacích, kdy se ke konstatní střední hodnotě \i přičítá velké množství nezávislých náhodních vlivů, které lehce kolísají kolem nuly. Takto vzniklá variabilita je charakterizována konstantou a > 0. Normálně rozdělená náhodná veličina je tedy určena dvěma parametry \i a a2, kde \i je její střední hodnota a o2 je její rozptyl. Speciální případ, kde fi = 0 a o2 = 1 nazýváme standardizované normální rozložení a značíme jej U ~ ZV(0,1). Příklady: procentové změny v cenách akcií na dobře fungujících trzích (Eugene Cháma, 1960), devizové výplatní poměry měn, ...
Ze standardizovaného normálního rozložení U lze různými transformacemi odvodit další rozložení, z nichž se seznámíme s Pearsonovým x2-rozložením, studentovým t-rozložením a Fisher-Snedecorovým F-rozložením. Tato rozložení nacházejí velké uplatnění především v matematické statistice.
Náhodná veličina s normálním rozložením X ~ N(jl,0 ) má dominantní postavení v počtu pravděpodobnosti i v matematické statistice. Vyskytuje se v takových situacích, kdy se ke konstatní střední hodnotě \i přičítá velké množství nezávislých náhodních vlivů, které lehce kolísají kolem nuly. Takto vzniklá variabilita je charakterizována konstantou a > 0. Normálně rozdělená náhodná veličina je tedy určena dvěma parametry \i a a2, kde \i je její střední hodnota a o2 je její rozptyl. Speciální případ, kde fi = 0 a o2 = 1 nazýváme standardizované normální rozložení a značíme jej U ~ ZV(0,1). Příklady: procentové změny v cenách akcií na dobře fungujících trzích (Eugene Cháma, 1960), devizové výplatní poměry měn, ...
Ze standardizovaného normálního rozložení U lze různými transformacemi odvodit další rozložení, z nichž se seznámíme s Pearsonovým x2-rozložením, studentovým t-rozložením a Fisher-Snedecorovým F-rozložením. Tato rozložení nacházejí velké uplatnění především v matematické statistice.