Obrada empirijskih podataka

Σχετικά έγγραφα
Metoda najmanjih kvadrata

REGRESIJSKA ANALIZA. U razvoju regresijske analize najznačajniju ulogu su imali: Carl Friedrich Gauss ( ) Francis Galton (

Osnove kineziometrije i statistike

x pojedinačnih rezultata:

RAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA

10. REGRESIJA I KORELACIJA

OPISNA STATISTIKA GRAFIČKE METODE. Pravila kolokvija PROMJENE RASPOREDA: Dozvoljene formule s weba (M. Grbić) HISTOGRAMI

Aritmetički i geometrijski niz

Prof. dr. sc. Maja Biljan-August Prof. dr. sc. Snježana Pivac Doc. dr. sc. Ana Štambuk 2. IZDANJE. Poglavlje 2.

PRIMJERI RJEŠENIH ZADATAKA IZ STATISTIKE

LEKCIJE IZ OSNOVA STATISTIKE I TEORIJE VJEROJATNOSTI. Ivica Gusić

Moguća i virtuelna pomjeranja

KRIVULJE RASPODJELE. Doc.dr.sc. Vesna Denić-Jukić

Statistika sažetak i popis formula

AKSIOMATIKA TEORIJE VEROVATNOĆE

Polarizacija. Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija b) raspršenje c) dvolom d) dikroizam

numeričkih deskriptivnih mera.

1.1. Pregled najvažnijih izraza i pojmova

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu

Sadrˇzaj. Sadrˇzaj MATEMATIČKA STATISTIKA DESKRIPTIVNA STATISTIKA Ponovimo... 15

Linearna korelacija. Vrijedi: (1) 1 r 1

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 16.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

1. ODREĐIVANJE NETOČNOSTI MJERENJA

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

5. Karakteristične funkcije

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

Dinamika krutog tijela ( ) Gibanje krutog tijela. Gibanje krutog tijela. Pojmovi: C. Složeno gibanje. A. Translacijsko gibanje krutog tijela. 14.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

PRILOG 2. Zanimanje : EKONOMIST / ICA. Nastavno pismo: NASTAVNI PREDMET STATISTIKA. Nastavna cjelina: Srednje vrijednosti. Autor: Suzana Mikulić

Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova

Operacije s matricama

Korelacijska i regresijska analiza

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

Predavanja iz Statistike. Autor: dr.sc. Zdenka Zenzerović

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

radni nerecenzirani materijal za predavanja

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

TEHNIČKI FAKULTET SVEUČILIŠTA U RIJECI Zavod za elektroenergetiku. Prijelazne pojave. Osnove elektrotehnike II: Prijelazne pojave

4.1. Počeci, razvoj, značaj i definicija statistike


PRESECI SA PRSLINOM - VELIKI EKSCENTRICITET

10.1. Bit Error Rate Test

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

1. Uvod u multivarijatnu statistiku. Prof.dr.sc. N. Bogunović Prof.dr.sc. B. Dalbelo Bašić

Reverzibilni procesi

18. listopada listopada / 13

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

Glava 4 ANALIZA I OBRADA SIGNALA U VREMENSKOM DOMENU

Dimenzioniranje SN/NN kabela i transformatora

Obrada signala

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Novi Sad god Broj 1 / 06 Veljko Milković Bulevar cara Lazara 56 Novi Sad. Izveštaj o merenju

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Ekonometrija 4. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

Statistika. Statističke metode služe nam da uočimo pravilnosti i zakonitosti po kojima se vlada cijeli kolektiv, a ne jedna odredena jedinka.

ODRŽAVANJE POUZDANOST TEHNIČKIH SUSTAVA

Cenovnik spiro kanala i opreme - FON Inžinjering D.O.O.

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

II. ANALITIČKA GEOMETRIJA PROSTORA

Vrijedi relacija: Suma kvadrata cosinusa priklonih kutova sile prema koordinatnim osima jednaka je jedinici.

PROCJENE PARAMETARA POPULACIJE

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Osnove teorije uzoraka

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

Ekonometrija 5. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

IZVODI ZADACI (I deo)

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

FUNKCIJE UTJECAJA I UTJECAJNE LINIJE

Dijagrami: Greda i konzola. Prosta greda. II. Dijagrami unutarnjih sila. 2. Popre nih sila TZ 3. Momenata savijanja My. 1. Uzdužnih sila N. 11.

Magneti opis i namena Opis: Napon: Snaga: Cena:

3. OSNOVNI POKAZATELJI TLA

7 Algebarske jednadžbe

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

( , 2. kolokvij)

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

Praktikum iz OSNOVA FIZIKE I.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

Jednostavna regresiona analiza

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Općenito, iznos normalne deformacije u smjeru normale n dan je izrazom:

Elementi spektralne teorije matrica

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

Transcript:

Obrada emprjskh podataka deskrptva statstka opsvaje podataka z uzorka l populacje u form osovh parametara osove vrste podataka po astaku varjable (upotreba razlčth mjerh ljestvca) se mogu klasfcrat a:. Kvaltatve: omale (Da, Ne, Dobar, Loš...), ordale (ragov). Kvattatve: dskrete (cjelobroje vrjedost, pobrojae), koturae (eprekute, mjeree) a) Dskrete varjable astaju prebrojavajem,,...,; P( ) P(),P(), P()...,P() 5 b) Koturae varjable astaju mjerejem a b Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Grafčka obrada emprjskh podataka vrste grafčkh prkaza:. Hstogram ( bar chart ) prkazvaje učestalost podataka stupćma te povezvaje vrhova u polgo frekvecja Prmjer: Hstogram - hstogramsk prkaz za dskretu varjablu - drekto očtavaje vjerojatost pojave pojede vrjedost varjable 8 Frequecy 6 C 5 Frequecy 7 6 5 Hstogram 6 8 - hstogramsk prkaz za koturau varjablu - prkaz preko razreda podataka po kojma klasfcramo podatke - u tehc se rad sa razredma jedake velče (šre) Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Hstogram of Cumulatve Frequecy 5 5 - kumulata hstogramsk prkaz frekvecja koje se kumulraju od ajžega ka ajvšem razredu - mogućost prkaza relatvh frekvecja (u %) a ordat. Bo- whsker prkaz (prkaz kutja brkov ) jedo od ajčešćh prkaza podataka Prmjer: Data Optmraje plaraje pokusa. 5 5 6 Boplot of ; 8 - bo-whsker prkaz za koturau varjablu - prkaz je moguće krerat u razlčtm verzjama (sredšja točka medja/artmetčka sreda, podjela po percetlma/tervalma povjereja...) - jedostava djagostka problematčh podataka (ekstrema, outlera ) - mogućost prkazvaja dva l vše uzoraka paralelo te brzo djagostcraja jhovh relacja karakterstka Zagreb, ruja 9. H. Cajer

. Stem-leaf prkaz (prkaz stabljka - lst ) Prmjer: f Stem Leaf 9 5 5 8 9 5 6 7 8 5 8 6 - prkaz stabljka-lst se ajčešće korst a podacma koj su u decmalom oblku gdje se zameka cjelog broja prkazuju kao stabljka a decmal do kao lst. Ostal prkaz: Idvdual plot, Scatter plot, Le plot, Dot plot, Margal plot, Area plot, Pe chart Normal probablty plot,... Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Prmjer grafčke aalze podataka: Na jedom uzorku zmjeree su vrjedost vlače čvrstoće šarže čelčog lma (u N/mm ). Nako mjereja dobve su sljedeć podac:,, 5, 6,,,,,,,,, 5,, 5 Hstogram,,, 5,,, 6, 7 6 5 Frekvecja 5 Hstogram kumulatvh frekvecja 5 Vlače čvrstoće, N/mm 6 Kumulatve frekvecja 5 5 5 Vlače čvrstoće, N/mm 6 Vlače čvrstoće, N/mm Boplot of Vlače čvrstoće, N/mm 6 5 Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Numerčka obrada emprjskh podataka MJERE POLOŽAJA artmetčka sreda suma svh elemeata u populacj podjeljea sa brojem elemeata populacje (težšte paralela sa mehačkm modelom) N E( ) μ ocekvaje artm. sreda uzorka N ajvažje svojstvo artmetčke srede: ( ) mod podatak(l razred) koj ma ajveću frekvecju - mod djel dstrbucju frekvecja a rastuću padajuću strau - vrste dstrbucja s obzrom a mod Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

medja 5% podataka je maje, a 5% veće od te vrjedost kvatl - vrjedost umerčkog oblježja koje z uređe po velč djele a q jedakh djelova Medja Kvartl Decl Percetl Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

MJERE RASIPANJA stadarda devjacja σ prosječo odstupaje svakog podatka od art. srede varjaca σ prosječo kvadrato odstupaje svakog podatka od art. srede ( ) eprstraa procjea varjace osovog skupa (σ o ) : ( ) s koefcjet varjacje, V međusobo uspoređvaje varjablost pojava l svojstava - pokazuje kolk odos vrjedost artm. srede zos vrjedost stadarde devjacje (u %) koefcjet varjacje (relatva mjera raspaja) V % raspo, R razlka ajveće ajmaje vrjedost u ekom zu podataka R ma m Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

MOMENTI STATISTIČKIH SKUPOVA mehačk model - greda, osloac opterećeje (,,... jedče sle) 5 6 7 cetral momet r-tog reda momet oko cetra (artmetčka sreda): ( ) r r= M = Mr r= M = r= M =σ r= M r= M pomoć momet r-tog reda momet oko točke m r r varjaca koefcjet asmetrje koefcjet spljošteost r= m = r= m = artmetčka sreda Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

MJERE OBLIKA STATISTIČKOG SKUPA koefcjet asmetrje (Skewess) mjera agutost dstrbucje a ljevu l desu strau M ) ( ) ( svak α : -,5 zaemarva asmetrja,5,5 slaba asmetrja,5,75 sredja asmetrja,75 - + jaka asmetrja poztva asmetrje α > ema asmetrje α = egatva asmetrja α < Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

koefcjet spljošteost (Kurtoss) mjera spljošteost (zaobljeost) dstrbucje M ( ) ( ) M - ' -ormraje a ulu (jedostavje očtavaje),9,8,7 f(),6,5,,,, spljošteost α < (α <) ormala spljošteost α = (α =) zdužeost α > (α >), X 6 8 Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Prmjer dva skupa: a) sa stm očekvajem a razlčtom varjacom b) sa stm očekvajem varjacom al razlčtm elemetma Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Prmjer : Izmjeree su vlače čvrstoće jedog čelčog lma u N/mm (tablca). Potrebo je odredt sve osove statstčke parametre te h grafčk prkazat u odgovarajućm prkazma. 5 5 5 5 5 6 6 artmetčka sreda, varjaca, raspo, koefcjet varjacje, mod, medja: 5 N/mm ( ) ( 5) 98, N /mm,8 N/mm R V Mod Med ma m 5 N/mm %,9 N/mm N/mm eprstraa procjea varjace stad. devjacje: s s ( ) 5,7 N /mm s, N/mm koefcjet agba spljošteost: ( ) M,86 ( ) M ',66 Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Sturges-ovo pravlo za okvr broj razreda: k,log N,log 5,87 6 Razred TABLICA FREKVENCIJA Apsoluta Kumulatva frek. frek. 5=<<5 5<<5 7 5<<5 6 5<<5 5<<55 5 8 55<<=65 Suma za račuaje po razredma: f f Hstogram of Vlače čvrstoće [N/mm] 5 Kumulatv hstogram 8 5 Frekvecja 6 Frekvecja 5 5 5 5 5 5 5 55 65 5 5 5 5 5 55 Vlače čvrstoće [N/mm] Vlače čvrstoće [N/mm] Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Prmjer : Rad jedog automata kotrolra se uzorcma od 5 prozvoda. U svakom uzorku se ustaovljuje broj defekth prozvoda. Buduć da je uzeto uzoraka, dobve podac su u sljedećoj tablc. Potrebo je zračuat osove statstčke parametre te grafčk prkazat podatke u odgovarajućm prkazma. 5 6 f 77 8 7 artmetčka sreda, varjaca, raspo, mod, medja: N f f,95 N N f( ) f( 5) N,987 R 6 Mod Med ma m,967 eprstraa procjea varjace stad. devjacje: s f ( ),97 N N s s,986 koefcjet agba spljošteost: N f( ) M N, 6 N f( ) M N ', Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

grafčk prkaz podataka: 9 Hstogram frekvecja Hstogram kumulatvh frekvecja 8 8 7 6 6 Frekvecja 5 Frekvecja 8 6 5 6 5 6 broj defekth broj defekth Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Prmjer : Sljedeć podac prezetraju temperature O-rg brtv raketog motora prlkom testraja sustava paljeja: 8, 9, 6,, 8, 67, 5, 66, 7, 69, 8, 58, 68, 6, 67, 7, 7, 7, 57, 6, 7, 78, 5, 67, 5, 67, 75, 6, 7, 8, 76, 79, 75, 76, 58,. Potrebo je odredt sve osove statstčke parametre grafčk prkazat podatke. Hstogram of F 9 Boplot of F 8 Frequecy 8 6 F 7 6 5 5 6 F 7 8 Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

OPĆI SLUČAJ ZA DISKRETNE I KONTINUIRANE VARIJABLE dskrete varjable:,,..., ; P( ) P( ),P( ), P( )...,P() očekvaje E( ) p( ), varjaca ( ) E E( ) vjerojatost dskrete varjable: f ( ) učestalost p( fukcja dstrbucje F() dskrete varjable (kumulata): k k ) p( p( ) f ( ) F( ) F ) P( ) f ( ) vjerojatost ( k k p( ) ) ; Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

Vjerojatost Kumulatv prkaz 5 P*% Cumulatve Percet Cout 8 6 5 5 zbrajaja frekvecja (kumulraje) Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

koturae varjable: očekvaje varjaca E ( ) f ( ) d ( ) f ( ) d f ( ) d očekvaje fukcja gustoće vjerojatost (koturaa varjabla): svojstva f.g.v. :. f ( ). f ( ) d. f ( ) d P( ) Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer

fukcja dstrbucje vjerojatost (koturaa varjabla): povezaost f.g.v. fukcje dstrbucje F( ) f ( ) d Optmraje plaraje pokusa. Zagreb, ruja 9. H. Cajer