ZNAKY. Ordinálne znaky = možno usporiadať, ale nie je podstatná veľkosť rozdielu!

Σχετικά έγγραφα
x j hodnota štatistického znaku x - aritmetický priemer ni absolútna početnosť m počet tried hšt ti ti kéh m počet tried hšt ti ti kéh

Regresná analýza x, x,..., x

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

Pravdepodobnosť a štatistika

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

3. prednáška. Komplexné čísla

Pravdepodobnosť a štatistika

Στοιχεία και έγγραφα που απαιτούνται για την εγγραφή στο ΓΕΜΗ

1 Koeficient kovariancie

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

Obvod a obsah štvoruholníka

2.1 Charakteristiky polohy

- International Scientific Electronic Journal, Issue 1, 2004 Department of Cultural Technology and Communication University of the Aegean

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑ ΗΠΕΙΡΟΥ ΔΗΜΟΣ ΙΩΑΝΝΙΤΩΝ Δ/ΝΣΗ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΥΠΗΡΕΣΙΩΝ. Προμήθεια συστήματος υπόγειας αποθήκευσης απορριμμάτων

ODHAD HODNOTY BYTU NA PODKLADE PONUKOVÝCH CIEN

Προγραμματική Περίοδος

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΣ (EE) 2019/1238 ΤΟΥ ΕΥΡΩΠΑΪΚΟΥ ΚΟΙΝΟΒΟΥΛΙΟΥ ΚΑΙ ΤΟΥ ΣΥΜΒΟΥΛΙΟΥ

ΙΑΓΡΑΜΜΑ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΝΟΜΙΚΩΝ, ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΝΟΜΙΚΗΣ

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

πρακτικού συνεδριάσεως ιοικητικού ΗΜΟΣ ΠΑΤΜΟΥ

Ανδρ. Παπανδρέου Μαρούσι

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

PECOS4SMEs Δξσηεκαηνιόγην Καηαλαισηώλ

1. písomná práca z matematiky Skupina A

πρακτικού συνεδριάσεως ιοικητικού ΗΜΟΣ ΠΑΤΜΟΥ

15PROC

Νέος Αναπτυξιακός Νόµος - Επενδυτικός Νόµος 3299/2004

ZÁKLADNÉ ŠTATISTICKÉ METÓDY

Príklady na precvičovanie číselné rady a kritériá ich konvergencie a divergencie

ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΠΡΩΤΟ ΤΗΣ ΕΠΙΣΗΜΗΣ ΕΦΗΜΕΡΙΔΑΣ ΤΗΣ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑΣ Αρ της 6ης ΑΠΡΙΑΙΟΥ 1998 ΝΟΜΟΘΕΣΙΑ ΜΕΡΟΣ Ι

Μεταϖτυχιακή Εργασία. Εκτίµηση εϖικινδυνότητας της ϖοιότητας του νερού του δικτύου ύδρευσης του ήµου Ηρακλείου του Νοµού Ηρακλείου Κρήτης

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

Ekvačná a kvantifikačná logika

ΧΟΝΟΣ ΔΙΕΝΕΓΕΙΑΣ ΤΟΥ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΥ : ΘΞΕΤΡΞΘΟΙΑ ΑΟΑΤΦΘΥΘΥ ΦΘΥ ΣΤΡΜΘΤΧΠΘΥ ΥΦΘ ΔΙΑΔΙΜΦΧΑΜΘ ΣΧΝΘ του Ε.Σ.Θ.ΔΘ.Σ. : 06/04/2015.

Základy metodológie vedy I. 9. prednáška

TESTOVANIE ŠTATISTICKÝCH HYPOTÉZ. Zdroje: Kompendium statistického zpracování dat, VPS s r. o.

(πρώην ΡΑΔΙΟ Α. ΚΟΡΑΣΙΔΗΣ TELECOM Α.Ε.) ΕΝΗΜΕΡΩΤΙΚΟ ΔΕΛΤΙΟ

ΑΠΟΛΥΤΗ ΤΙΜΗ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟΥ ΑΡΙΘΜΟΥ- ΑΣΚΗΣΕΙΣ

2 ODHADY PARAMETROV ZÁKLADNÉHO SÚBORU

Súčtové vzorce. cos (α + β) = cos α.cos β sin α.sin β cos (α β) = cos α.cos β + sin α.sin β. tg (α β) = cotg (α β) =.

Υπουργού Οικονομικών» ΑΠΟΦΑΣΗ Ο ΥΠΟΥΡΓΟΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ

ΕΛΤΙΟ ΤΥΠΟΥ. ΕΙΚΤΗΣ ΤΙΜΩΝ ΥΛΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗΣ ΝΕΩΝ ΚΤΙΡΙΩΝ ΚΑΤΟΙΚΙΩΝ: εκέµβριος 2015 (2010=100,0)

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

Matematika 2. časť: Analytická geometria

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

Π Α Ν Α Γ Ι Ω Τ Η Π Α Ν Ο Π Ο Υ Λ Ο Υ ΣΙΩΝΙΣΜΟΣ ΤΑ ΣΧΕΔΙΑ ΜΙΑΣ ΜΑΚΡΟΧΡΟΝΙΑΣ ΣΥΝΩΜΟΣΙΑΣ. «Επί των ποταμών Βαβυλώνος εκεί εκαθίσαμεν

Απειροστικός Λογισμός Ι, χειμερινό εξάμηνο Λύσεις τέταρτου φυλλαδίου ασκήσεων. ( n(n+1) e 1 (

2. Συνοπτική περιγραφή ερευνητικών δραστηριοτήτων

Ε.Σ.Π.Α και Τοπική Αυτοδιοίκηση. Οι δυνατότητες ένταξης έργων και δράσεων της Τ.Α. στα Επιχειρησιακά Προγράμματα

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm

Rozsah hodnotenia a spôsob výpočtu energetickej účinnosti rozvodu tepla

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΓΕΩΓΡΑΦΙΑΣ & ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ

Harmonizované technické špecifikácie Trieda GP - CS lv EN Pevnosť v tlaku 6 N/mm² EN Prídržnosť

III IV V VI VII VIII IX IX X XI XII XIII XIV XVI XIX XIX XX XXII XXIII

ΠΡΟΣΚΛΗΣΗ ΕΚΔΗΛΩΣΗΣ ΕΝΔΙΑΦΕΡΟΝΤΟΣ

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

ΔΙΑΚΗΡΥΞΗ Ο ΑΝΤΙΔΗΜΑΡΧΟΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΔΗΜΟΥ ΙΩΑΝΝΙΤΩΝ. Ιωάννινα Α.Π /6638

(Μη νομοθετικές πράξεις) ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΙ

Analýza vlastností funkcií mierky a waveletov v ortogonálnom prípade. - funkcia mierky a wavelet spĺňajúca relácie zmeny rozlíšenia

6. Mocniny a odmocniny

ΤΑ ΒΑΣΙΚΑ ΜΕΓΕΘΗ ΤΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ 2010 Πρωτοβάθμια & Δευτεροβάθμια εκπαίδευση (έτη αναφοράς , , )

ΠΡΑΞΗ: «ΟΡΓΑΝΩΣΗ ΕΚΘΕΣΕΩΝ ΚΑΙ ΣΥΝΕΔΡΙΟΥ ΓΙΑ ΤΟ ΕΤΟΣ ΓΚΡΕΚΟ ΑΠΟ ΤΟ ΜΟΥΣΕΙΟ ΜΠΕΝΑΚΗ» ΚΩΔΙΚΟΣ MIS:

Testy dobrej zhody. H 0 : f(x) = g(x) ; H 1 : f(x) g(x)

2.4 OPAKOVATEĽNOSŤ A REPRODUKOVATEĽNOSŤ NORMOVANÝCH SKÚŠOK A VYJADRENIE NEISTÔT MERANÍ

Ο ΣΕΝΕΚΑΣ ΣΧΟΛΙΑΖΕΙ ΤΟΝ ΕΠΙΚΟΥΡΟ (επιστολές προς Λουκίλιο)

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť.

ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΘΕΜΑ: «ΓΥΝΑΙΚΕΙΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑ: ΠΡΟΚΛΗΣΕΙΣ, ΔΥΝΑΤΟΤΗΤΕΣ, ΑΔΥΝΑΜΙΕΣ» ΤΗΣ ΦΟΙΤΗΤΡΙΑΣ ΙΒΑΝΟΥΔΗ ΠΕΤΡΟΥΛΑΣ

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR

HANA LAURINCOVÁ KLASICKÝ VS. NEPARAMETRICKÝ PRÍSTUP Štatistika Poistná matematika

ΚΕΝΤΡΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΡΕΥΝΩΝ ΑΜΕΡΙΚΗΣ 11, ΑΘΗΝΑ Τ.Κ , Τηλ Fax

Veľkosť výberového súboru

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky,

Κατευθυντήριες γραµµές για αρµόδιες αρχές και εταιρείες διαχείρισης ΟΣΕΚΑ

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT

ΤΕΥΧΟΣ ΠΡΟΚΗΡΥΞΗΣ ΠΡΟΧΕΙΡΟΥ ΜΕΙΟΔΟΤΙΚΟΥ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΥ με κριτήριο κατακύρωσης την ΧΑΜΗΛΟΤΕΡΗ ΤΙΜΗ

ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΣ ΠΡΟΜΗΘΕΙΩΝ

Οργάωνση του Περιφερικού Νευρικού Συστήµατος λκλλκλκλλκκκκ

Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie kurzov V4

ZNAKY Počítateľné = kvalitatívne Merateľné = kvantitatívne Majú veľkosť = ordinálne. Neparametrické odhady (napr. intervalový odhad mediánu)

Neparametrické štatistické metódy a ich ekonomické aplikácie

NN (L) Patrimonial. Ημερομηνία Ενημερωτικού Δελτίου 7 Απριλίου 2015

ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗΣ ΑΣΦΑΛΙΣΗΣ & ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΣΕΠΕ ΟΑΕΔ ΙΚΑ ΕΤΑΜ ΡΟΕΣ ΜΙΣΘΩΤΗΣ ΑΠΑΣΧΟΛΗΣΗΣ ΣΤΟΝ ΙΔΙΩΤΙΚΟ ΤΟΜΕΑ ΟΚΤΩΒΡΙΟΣ 2013

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΤΡΑΠΕΖΑ ΘΕΜΑΤΩΝ ΧΗΜΕΙΑ 1 Ο ΚΕΦ Β ΛΥΚΕΙΟΥ

Príklady na precvičovanie komplexné čísla, postupnosti a funkcie

INFORMATICS DEVELOPMEN T AGENCY

Vektorový priestor V : Množina prvkov (vektory), na ktorej je definované ich sčítanie a ich

: : : 6761 / 1566 / A2 ».. 63/2005 ( 98) /2007 ( 267) «, /2015 ( 116) «, /2014 ( 265/23.12.

EL Επίσηµη Εφηµερίδα της Ευρωπαϊκής Ένωσης L 257/127

Κάθε γνήσιο αντίτυπο υπογράφεται από το συγγραφέα

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCA

Transcript:

ZNAKY Merateľé = kvatitatíve Majú veľkosť = ordiále Počítateľé = kvalitatíve Bez veľkosti = omiále Číselé charakteristiky (veľkosť, premelivosť, tvar rozdeleia) = možo odhadovať itervalovým odhadom a testovať pomocou parametrickej štatistiky. Ordiále zaky = možo usporiadať, ale ie je podstatá veľkosť rozdielu! Nomiále zaky = zaky v čom sa odlišujú, eexistuje kvatitíva miera veľkosti. Neparametrické odhady (apr. itervalový odhad mediáu) Ak ie je splpeá ejaká podmieka parametrického odhadu (eexistuje bodovy odhad, údaje emajú ormále rozdeleie, chýba ejaký parameter. I

Neparametrické testy sú založeé: a skúmaí áhodosti výskytu alteratív, a skúmaí áhodosti striedaia zamieok rozdielov v hodotách alebo a skúmaí poradia veľkosti rozdielov v hodotách, pričom skutočé veľkosti hodôt alebo veľkosti rozdielov ie sú pre test zaujímavé. Základá myšlieka je ROVNOMERNOSŤ rozdelia hodôt. Iteračé testy áhodosti??? Premelivosť výsledkom áhodých/eáhodých faktorov??? (problémy starutia vzoriek, problémy šíreia, a testy zhlukovaia údajov - vzik klastrov). Príliš veľký alebo príliš malý počet zhlukov je NENÁHODNÝ. Iteračé testy áhodosti pre malé súbory 0.. Zvolíme hladiu výzamosti.. Podľa zvoleého kľúča priradíme prvkom v súbore číselé symboly, resp 0 a určíme počet výskytov jedej ( ) aj druhej ( ) alteratívy. 3. Staovíme počet skupí symbolov s jedotkami resp. s ulami (i). Teto údaj (i) je zároveň testovacou charakteristikou. 4. Pomocou tabuľky určíme kritické hodoty (miimály a maximály akceptovateľý počet iterácií, ktorý je ešte štatisticky evýzamý) pre počty stupňov voľosti a. 5. Nulovú hypotézu o úple áhodom usporiadaí prvkov zamieteme, pokiaľ vypočítaá testovacia charakteristika leží mimo itervalu kritických hodôt. II

Iteračé testy áhodosti pre veľké súbory ( 0). :. Zvolíme hladiu výzamosti.. Podľa zvoleého kľúča priradíme prvkom v súbore číselé symboly, resp 0 a určíme počet výskytov priazivej ( ) a epriazivej ( ) alteratívy. 3. Staovíme počet skupí symbolov s jedotkami a ulami i, čo je zároveň testovacou charakteristikou. 4. Vypočítame stredú hodotu (x i ) a štadardú odchýlku (s i ) výskytu alteratív. ( ) x i = + s i = + ( + ) ( + ) 5. Vypočítame testovaciu charakteristiku (g), ktorá má ormále rozdeleie. i xi g = si 6. Určíme kritické hodoty rozdeleia pomocou príslušých kvatilov ormovaého ormáleho rozdeleia pre zvoleú hladiu výzamosti. 7. Nulovú hypotézu (o úplej áhodosti) zamieteme, ak vypočítaá testovacia charakteristika eleží v itervale kvatilov až g α / ormovaého ormáleho rozdeleia. g α /. Zamiekové testy Najjedoduchšia variata pre eparametrické porovaie stredej hodoty súboru s referečou hodotou. Zaujímame sa IBA o ZNAMIENKO rozdielu!!! III

Zamiekový test pre jedoduché rozdeleie. Zvolíme hladiu výzamosti.. Vypočítame rozdiely medzi hodotou zaku prvkov a referečou hodotou. 3. Zistíme počet jedotlivých kladých ( + ) a záporých ( - ) zamieok rozdielov, pričom N= + + -. 4. Pre ďalší postup použijeme mešiu z týchto početostí: x=mi{ +, - } 5. Testovacou charakteristikou je pravdepodobosť výskytu ajviac x priazivých alteratív (súčtová pravdepodobosť) z celkového počtu N prvkov súboru s biomickým rozdeleím pre 50%-ú pravdepodobosť oboch alteratív. Túto pravdepodobosť zistíme z tabuliek alebo príslušým softvérom. 6. Nulovú hypotézu o evýzamom rozdiele zamieteme, pokiaľ je vypočítaá testovacia charakteristika mešia ako zvoleá hladia výzamosti. Párové zamiekové testy Párové zamiekové testy možo použiť pri porovávaí dvoch súborov s rovakým rozsahom. Párový zamiekový test pre malé súbory (do 0 prvkov). Zvolíme hladiu výzamosti.. Vypočítame rozdiely medzi hodotami zaku dvojíc prvkov zo súborov. 3. Zistíme počet kladých ( + ) a záporých ( - ) rozdielov, pričom N= + + -. 4. Pre ďalší postup použijeme mešiu z týchto početostí: x=mi{ +, - }. 5. Testovacou charakteristikou je pravdepodobosť výskytu ajviac x priazivých alteratív (súčtová pravdepodobosť) z celkového počtu N prvkov súboru s biomickým rozdeleím pre 50%-ú pravdepodobosť oboch alteratív. Túto pravdepodobosť zistíme z tabuliek alebo príslušým softvérom. 6. Nulovú hypotézu o evýzamom rozdiele pre jedostraý test ezamieteme, pokiaľ je vypočítaá testovacia charakteristika väčšia ako zvoleá hladia výzamosti. IV

Párový zamiekový test pre veľké súbory: Np>5 a N(p-)>5 (p=0,5). Zvolíme hladiu výzamosti.. Vypočítame rozdiely medzi hodotami zaku dvojíc prvkov zo súborov. 3. Zistíme počet kladých ( + ) a záporých ( - ) rozdielov, pričom N= + + -. 4. Pre ďalší postup použijeme mešiu z týchto početostí: x=mi{ +, - }. 5. Vypočítame testovaciu charakteristiku g, ktorá má ormále rozdeleie. x 0,5N g = 0,5N ( 0,5) 6. Nulovú hypotézu o evýzamom rozdiele ezamieteme, pokiaľ je vypočítaá testovacia charakteristika mešia pre jedostraý test ako príslušý kvatil g -α ormovaého ormáleho rozdeleia pre zvoleú hladiu výzamosti. Poradové testy Poradové testy okrem skúmaia toho či je striedaie zamieok rozdielov medzi porovávaými hodotami štatisticky výzamé resp. evýzamé, využívajú aj relatíve veľkosti týchto rozdielov. Ma-Whiteyov test pre malé vzorky <5. Zvolíme hladiu výzamosti, ulovú a alteratívu hypotézu.. Údaje usporiadame podľa veľkosti od ajmešej po ajväčšiu hodotu. 3. Priradíme im poradové čísla bez ohľadu a to, z ktorého súboru pochádzajú. 4. Sčítame poradové čísla v jedotlivých súboroch a ozačíme ich symbolmi W a W. ( + ) ( + ) U + W U = + W = 5. Testovacou charakteristikou je meší výraz U podľa vyššie uvedeých vzorcov U=mi{U,U }. 6. Ak je vypočítaá testovacia charakteristika U väčšia ako kritická hodota pre zvoleú hladiu výzamosti, ulovú hypotézu o rovosti zamieteme. V

Ma-Whiteyov test pre veľké vzorky >5. Zvolíme hladiu výzamosti, ulovú a alteratívu hypotézu.. Údaje usporiadame podľa veľkosti od ajmešej po ajväčšiu hodotu. 3. Priradíme im poradové čísla bez ohľadu a to, z ktorého súboru pochádzajú. 4. Sčítame poradové čísla v jedotlivých súboroch a ozačíme ich symbolmi W a W. 5. Vypočítame výraz U a príslušé parametre rozdeleia µ U a σ U. ( + ) U = + W µ = ( + + ) U σ U = 6. Testovacou charakteristikou je výraz g podľa vyššie uvedeého vzorca. U µ U g = σ U 7. Ak je vypočítaá testovacia charakteristika U väčšia ako kritická hodota pre zvoleú hladiu výzamosti, ulovú hypotézu o rovosti zamieteme. Test možo použiť aj v jedostraej verzii pre alteratívy "meší" alebo "väčší"! Kombiovaé poradové testy Wilcoxoov zamiekový test pre malé vzorky (do 5 prvkov) Na porovaie stredej hodoty súboru so zámou koštatou alebo pre porovaie stredých hodôt dvoch súborov s rovakým rozsahom.. Zvolíme hladiu výzamosti, ulovú a alteratívu hypotézu.. Vypočítame rozdiel (d i ) pre každý pár údajov d i =x i -µ 0 alebo d i =x i -x i. 3. Absolútym hodotám rozdielov priradíme poradové čísla, vyecháme pri tom ulové rozdiely (d i =0). VI

4. Vytvoríme súčty poradových čísiel pre kladé a pre záporé rozdiely. 5. Odčítame kritickú hodotu pre zvoleú hladiu výzamosti a pre počet eulových rozdielov (). 6. V prípade obojstraého testu (alteratívou hypotézou je erovosť) zamieteme ulovú hypotézu o zhode súborov, ak je vypočítaá testovacia charakteristika T=mi{T +,T - } (mešia číselá hodota z T + a T - ) mešia alebo rová ako kritická hodota T -α/,. 7. Ak je v jedostraom teste postaveá alteratíva µ<µ0 (µ <µ ) použijeme testovaciu charakteristiku T + zamieteme ulovú hypotézu o zhode súborov, ak je vypočítaá testovacia charakteristika T + mešia alebo rová ako kritická hodota T -α,. 8. Ak je v jedostraom teste postaveá alteratíva µ>µ0 (µ >µ ) použijeme testovaciu charakteristiku T - a zamieteme ulovú hypotézu o zhode súborov, ak je vypočítaá testovacia charakteristika T - mešia alebo rová ako kritická hodota T -α,. Wilcoxoov zamiekový test pre veľké vzorky. Zvolíme hladiu výzamosti, ulovú a alteratívu hypotézu. Vypočítame rozdiel (d i ) pre každý pár údajov d i =x i -µ 0 alebo d i =x i -x i. 3. Absolútym hodotám rozdielov priradíme poradové čísla, vyecháme pri tom ulové rozdiely (d i =0). 4. Vytvoríme súčet poradových čísiel pre kladé rozdiely T +. 5. Vypočítame parametre rozdeleia ( µ +, σ + ) podľa vyššie uvedeých T T rovíc a pomocou týchto parametrov a súčtu poradových čísiel T + určíme aj testovaciu charakteristiku (g). ( + ) ( + )( + ) µ + = σ + = T T 4 4 + T µ + T g = σ 6. Určíme kritickú hodotu ako príslušý kvatil (podľa toho či ide o jedostraý alebo obojstraý test) ormovaého ormáleho rozdeleia pre zvoleú hladiu výzamosti. 7. V prípade obojstraého testu (alteratívou hypotézou je erovosť) zamieteme ulovú hypotézu o zhode, ak je vypočítaá testovacia charakteristika mimo itrevalu prijatia g<g α/ alebo g>g -α/. T + VII

8. Ak je v jedostraom teste postaveá alteratíva µ<µ0 (µ <µ ) zamieteme ulovú hypotézu o zhode, ak je vypočítaá testovacia charakteristika mimo itrevalu prijatia g<g α. 9. Ak je v jedostraom teste postaveá alteratíva µ>µ0 (µ >µ ) zamieteme ulovú hypotézu o zhode, ak je vypočítaá testovacia charakteristika mimo itrevalu prijatia g>g -α. 5 Testy dobrej zhody Možo posúdiť zhodu empirickej distribučej fukcie s referečou distribučou fukciou: ak treba zistiť typ rozdeleia alebo ak treba dokázať, že porovávaé súbory majú rovaký alebo požadovaý typ rozdeleia. Použitie: Testy o predpokladaom type rozdeleia (maipulácia s údajmi?, test ormality ) Testy zhody dvoch rozdeleí Pearsoov test dobrej zhody pre jede výber Testujeme rozdiely medzi empirickými a teoretickými triedymi početosťami.. Zvolíme hladiu výzamosti.. Empirické údaje roztriedime do zvoleých skupí. 3. Vypočítame očakávaé početosti. 4. Vypočítame testovaciu charakteristiku podľa vyššie uvedeej rovice k ( ei oi ) χ = i= oi 5. Zistíme kritickú hodotu ako príslušý kvatil chí-kvadrát rozdeleia pre k-m počet stupňov voľosti 6. Nulovú hypotézu o zhode dvoch rozdeleí prijímame, ak platí χ <χ, čiže ak je testovacia charakteristika z oboru prijatia. VIII

Kolmogorovov-Smirovov test pre jede výber. Zvolíme hladiu výzamosti, ulovú a alteratívu hypotézu.. Údaje sa rozdelíme do tried. 3. Staovíme očakávaé početosti. 4. Vypočítame kumulatíve početosti pre experimetále a očakávaé hodoty. 5. Vypočítame absolúte hodoty rozdielov početostí. 6. Vyhľadáme ajväčší rozdiel kumulatívych početostí vydelíme ho rozsahom. Teto podiel je zároveň testovacou charakteristikou. D = max{ E i Oi } 7. Vyhľadáme príslušú kritickú hodotu. 8. Ak je vypočítaá testovacia charakteristika väčšia ako kritická hodota z príslušej tabuľky, zamietame ulovú hypotézu o zhode testovaého a referečého rozdeleia. Kolmogorovov-Smirovov test pre dva výbery :. Zvolíme hladiu výzamosti, ulovú a alteratívu hypotézu.. Údaje rozdelíme do tried. 3. Vypočítame kumulatíve početosti pre oba výbery (E I,i a E II,i ). 4. Ak sú súbory malé =<40, testovacia charakteristika je ajväčší prvok z možiy absolútych hodôt rozdielov zodpovedajúcich kumulatívych početostí z výberových súborov I (EI,i) a II (EII,i). D = max{ E I, i E II, i } 5. Ak testujeme väčšie súbory s >40, vypočítame relatíve kumulatíve početosti (F I,i a F II,i ). D = max{ F I, i FII, i } 6. Vypočítame absolúte hodoty rozdielov kumulatívych početostí. 7. Vyhľadáme ajväčší rozdiel kumulatívych alebo relatívych kumulatívych početostí. Ak sa rozsahy rovajú kumulatívu početosť vydelíme rozsahom. Teto podiel je zároveň testovacou charakteristikou. Ak sa rozsahy erovajú testovacou charakteristikou je ajväčší rozdiel relatívych kumulatívych početostí. IX

8. Ak sa rozsahy rovajú vyhľadáme príslušú kritickú hodotu z tabuľky. Ak sa rozsahy erovajú použijeme uvedeé vzťahy pre výpočet kritickej hodoty. + + D;0,05 =, 36 a D;0,0 =, 63. 9. Ak je vypočítaá testovacia charakteristika väčšia ako kritická hodota, zamietame ulovú hypotézu o zhode dvoch rozdeleí. Neparametrické testy vybočujúcich hodôt Deaov-Dixoov eparametrický test vybočujúcich hodôt. Zvolíme hladiu výzamosti.. Prvky súboru usporiadame podľa veľkosti od ajmešej po ajväčšiu hodou. 3. Vypočítame testovacie charakteristiky podľa uvedeých vzťahov. Q = x x x x Q = x x x 4. Vyhľadáme kritickú hodotu pre zvoleú hladiu výzamosti a počet prvkov. 5. Testovaý prvok zo súboru vylúčime, ak platí Q α,ν Q alebo Q α,ν Q. x Testy a overeie homogeity testy a overeie typu rozdeleia testy a overeie rovosti disperzií testy a overeie rovosti stredých hodôt X

Kruskalov-Wallisov test (H-test)??? či ezávislé výbery pochádzajú z toho istého základého súboru???. Zvolíme ulovú a alteratívu hypotézu. Zvolíme hladiu výzamosti 3. Priradíme poradové čísla 4. Vypočítame triede súčty (= súčet poradových čísiel v jedotlivých triedach) 5. Vypočítame testovaciu charakteristiku k Ri H = 3( ) ( + ) i= i 6. Odčítame kritickú hodotu pre Chí-kvadrát rozdeleie pre príslušý počet stupňov voľosti k- (k je počet tried) a hladiu výzamosti 7. Nulovú hypotézu zamieteme, pokiaľ vypočítaá testovacia charakteristika je väčšia ako kritická hodota pre Chí-kvardát rozdeleie. Závislosť kvalitatívych zakov Kotigečý test Na vyjadreie miery asociácie (vzťahu) medzi dvoma KVALITATÍVNYMI zakmi. Štatistickú iformáciu ezískavame meraím ale počítaím.. Zvolíme ulovú a alteratívu hypotézu. Zvolíme hladiu výzamosti 3. Vypočítame očakávaé hodoty podľa: Σ( i) Σ( j) o ij = Σ( i, j) 4. Vypočítame testovaciu charakteristiku: XI

R S ( oij pij ) 5. χ = o i= j= ij 6. Kritická hodota sa odčítava pre chí-kvadrát rozdeleie pre počet stupňov voľosti (R-)x(S-). A B C I. O ij (p ij )... Σ(I) II. Σ(II) III. Σ(III) Σ(A) Σ(B) Σ(C) Σ(GT) XII

Poradová korelácia Spearmaov korelačý koeficiet = či existuje určitá závislosť v poradí hodôt bez ohľadu a ich veľkosť.. Zvolíme ulovú a alteratívu hypotézu H 0 : r S = 0 a H : r S 0.. Každej štatistickej jedotke priradíme poradové číslo podľa veľkosti závislej premeej y * a poradové číslo podľa veľkosti ezávislej premeej x *. 3. Vypočítame rozdiely medzi poradovými číslami prislúchajúcim jedotlivým dvojiciam. 4. Spearmaov koeficiet poradovej korelácie je daý vzťahom: r s 6 = i= * * ( x y ) i ( ) i (IX.0) 5. Hypotézu o ezávislosti skúmame pomocou testovacej charakteristiky: t = r S r S (IX.) 6. Hypotézu o ezávislosti zamietame, ak je vypočítaá charakteristika väčšia ako kritická hodota Studetovho rozdeleia pre daú hladiu výzamosti a - stupňov voľosti. XIII

Kritické hodoty pre iteračý test áhodosti test, a=0,05 (Vzhľadom a to, že úplá tabuľka by bola symetrická podľa diagoály uvádzame iba jej dolú časť ) 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 0-6 4 0-7 0-8 5 0-7 -8-9 6-7 -8 3-9 3-0 7-7 -8 3-0 3-3- 8-7 3-9 3-0 3-4- 4-3 9-7 3-9 3-4- 4-3 5-3 5-4 0-7 3-9 3-4- 5-3 5-4 5-5 6-5 -7 3-9 4-4- 5-3 5-4 6-5 6-6 7-6 -7 3-9 4-4- 5-3 6-5 6-5 7-6 7-7 7-8 3-7 3-9 4-5-3 5-4 6-5 6-6 7-7 7-8 8-8 8-9 4-7 3-9 4-5-3 5-4 6-5 7-6 7-7 8-8 8-9 9-9 9-0 5 3-7 3-9 4-5-3 6-4 6-5 7-7 7-7 8-8 8-9 9-0 9-0- 6 3-7 4-9 4-5-3 6-5 6-6 7-7 8-8 8-9 9-0 9-0 0-0- - 7 3-7 4-9 4-5-3 6-5 7-6 7-7 8-8 9-9 9-0 0-0- - -3-4 8 3-7 4-9 5-5-3 6-5 7-6 8-7 8-8 9-9 9-0 0-0- -3-4 -4-5 9 3-7 4-9 5-6-3 6-5 7-6 8-7 8-9 9-0 0-0- - -3-4 -5 3-5 3-6 0 3-7 4-9 5-6-3 6-5 7-6 8-7 8-9 9-0 0-0- - -4-4 3-5 3-6 3-6 4-7 Kritické hodoty pre iteračý test áhodosti test, a=0,0 (Vzhľadom a to, že úplá tabuľka by bola symetrická podľa diagoály uvádzame iba jej dolú časť ) 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3 0-6 4 0-7 0-8 5 0-7 0-9 0-0 6 0-7 0-9 -0-7 0-7 0-9 - - 3-8 0-7 -9-3- 3-3 3-4 9 0-7 -9-3-3 3-4 3-4 4-5 0 0-7 -9 3-3-3 3-4 4-5 4-6 5-6 0-7 -9 3-3-3 4-4 4-5 5-6 5-7 5-8 -7-9 3-3-3 4-5 4-6 5-7 5-8 6-8 6-9 3-7 -9 3-3-3 4-5 5-6 5-8 5-8 6-9 6-0 7-0 4-7 -9 3-4-3 4-5 5-6 5-8 6-8 6-9 7-0 7-7- 5-7 3-9 3-4-3 4-5 5-7 6-8 6-9 7-0 7-7- 8-8-3 6-7 3-9 3-4-3 5-5 5-7 6-9 6-9 7-0 7-8- 8-3 9-3 9-4 7-7 3-9 3-4-3 5-5 5-7 7-9 7-9 7-8- 8-8-3 9-4 9-5 0-5 8-7 3-9 4-4-3 5-5 6-7 7-0 7-0 7-8- 8-3 9-4 9-4 0-5 0-6 -6 9-7 3-9 4-4-3 5-5 6-7 7-0 7-0 8-8- 9-3 9-4 0-5 0-6 0-6 -7-8 0-7 3-9 4-4-3 5-5 6-7 7-0 7-0 8-8- 9-3 9-4 0-5 0-6 -7-8 -8-9 XIV

Tabuľka kritických hodôt pre U rozdeleie. a=0,05 obojstraý/jedostraý test (horá/dolá časť tabuľky) j i 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 - - - - - - 0 0 0 0 3 - -/0-0 3 3 4 4 5 5 4-0 0/ 3 4 4 5 6 7 8 9 0 5 0 /4 3 5 6 7 8 9 3 4 6 0 3 5 5/7 6 8 0 3 4 6 7 9 7 0 4 6 8 8/ 0 4 6 8 0 4 8 3 5 8 0 3 3/5 5 7 9 4 6 9 9 4 6 9 5 8 7/ 0 3 6 8 3 34 0 4 7 4 7 0 4 3/7 6 9 30 36 39 5 8 6 9 3 7 3 30/34 33 37 40 44 5 9 3 7 6 30 34 38 37/4 4 45 49 3 6 0 5 9 4 8 33 37 4 47 45/5 50 54 4 3 7 6 6 3 36 4 46 5 56 55/6 59 5 3 7 8 3 8 33 39 44 50 55 6 66 64/7 Tabuľka kritických hodôt pre U rozdeleie. a=0,0 obojstraý/jedostraý test (horá/dolá časť tabuľky) j i 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 - - - - - - - - - - - - - - 3 - - - - - - - 0 0 0 4 - - - - 0 0 3 3 4 5 5 - - 0 0/ 3 4 5 6 7 7 8 6 - - /3 3 4 5 6 7 9 0 7-0 3 4 4/6 6 7 9 0 3 5 6 8-0 4 6 7 7/9 9 3 5 7 8 0 9-3 5 7 9 /4 3 6 8 0 4 0-3 6 8 3 6 6/9 8 4 6 9-4 7 9 5 8 /5 4 7 30 33-5 8 4 7 4 8 7/3 3 34 37 3 0 5 9 6 0 3 7 3 35 34/39 38 4 4 0 6 0 3 7 6 30 34 38 43 4/47 46 5 0 3 7 5 9 4 8 33 37 4 47 5 5/56 XV

Tabuľka kritických hodôt pre Wilcoxoov zamiekový test obsahuje ajväčšie prípusté súčty, ktoré ešte charakterizujú erovosť. hladia výzamosti hladia výzamosti 0,05 0,0 0,05 0,0 6 0-6 30 0 7-7 35 3 8 4 0 8 40 8 9 6 9 46 3 0 8 3 0 5 38 5 59 43 4 7 66 49 3 7 0 3 73 55 4 3 4 8 6 5 5 6 5 89 68 XVI

Kritické hodoty pre Kolmogorovov-Smirovov test pre jede výber hladia výzamosti hladia výzamosti 0,05 0,0 0,05 0,0 0,975 0,995 0,87 0,344 0,84 0,99 0,8 0,337 3 0,708 0,89 3 0,75 0,330 4 0,64 0,734 4 0,69 0,33 5 0,563 0,669 5 0,64 0,37 6 0,59 0,67 6 0,59 0,3 7 0,483 0,576 7 0,54 0,305 8 0,454 0,54 8 0,50 0,300 9 0,430 0,53 9 0,46 0,95 0 0,409 0,489 30 0,4 0,90 0,39 0,468 3 0,38 0,85 0,375 0,449 3 0,34 0,8 3 0,36 0,43 33 0,3 0,77 4 0,349 0,48 34 0,7 0,73 5 0,338 0,404 35 0,4 0,69 6 0,37 0,39 36 0, 0,65 7 0,38 0,38 37 0,8 0,6 8 0,309 0,37 38 0,5 0,58 9 0,30 0,36 39 0,3 0,55 0 0,94 0,35 40 0,0 0,5 ad 40,36,63 XVII