01PRA1 2:Kapitola11
Z WikiSkripta FJFI ČVUT v Praze
[ znovu generovat, | výstup z překladu ] | Kompletní WikiSkriptum včetně všech podkapitol. | |
PDF Této kapitoly | [ znovu generovat, | výstup z překladu ] | Přeložení pouze této kaptioly. |
ZIP | Kompletní zdrojový kód včetně obrázků. |
Součásti dokumentu 01PRA1_2
součást | akce | popis | poslední editace | soubor | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Hlavní dokument | editovat | Hlavní stránka dokumentu 01PRA1_2 | Karel.brinda | 2. 11. 2010 | 12:27 | ||
Řídící stránka | editovat | Definiční stránka dokumentu a vložených obrázků | Valapet2 | 5. 3. 2016 | 18:31 | ||
Header | editovat | Hlavičkový soubor | Fucikrad | 9. 1. 2012 | 13:04 | header.tex | |
Kapitola1 | editovat | Úvod | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:29 | kapitola1.tex | |
Kapitola2 | editovat | Diskrétní náhodné veličiny | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:30 | kapitola2.tex | |
Kapitola3 | editovat | Vícerozměrná diskrétní rozdělení | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:30 | kapitola3.tex | |
Kapitola4 | editovat | Absolutně spojitá rozdělení | Valapet2 | 3. 3. 2016 | 10:51 | kapitola4.tex | |
Kapitola5 | editovat | Funkce náhodných veličin | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:31 | kapitola5.tex | |
Kapitola6 | editovat | Příklady absolutně spojitých rozdělení | Valapet2 | 5. 3. 2016 | 18:35 | kapitola6.tex | |
Kapitola7 | editovat | Charakteristiky náhodných veličin | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:32 | kapitola7.tex | |
Kapitola8 | editovat | Charakteristiky vícerozměrných náhodných veličin | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:32 | kapitola8.tex | |
Kapitola9 | editovat | Konvergence na prostoru náhodných veličin | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:32 | kapitola9.tex | |
Kapitola10 | editovat | Limitní věty teorie pravděpodobnosti | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:33 | kapitola10.tex | |
Kapitola11 | editovat | Základní pojmy ze statistiky | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:33 | kapitola11.tex | |
Kapitola12 | editovat | Odhad parametrů rozdělení | Karel.brinda | 1. 11. 2010 | 18:33 | kapitola12.tex |
Vložené soubory
soubor | název souboru pro LaTeX |
---|---|
Image:Gauss.eps | Gauss.eps |
Image:Fisher.eps | Fisher.eps |
Image:Gamma.eps | Gamma.eps |
Image:Chi2.eps | Chi2.eps |
Image:Pravd.eps | Pravd.eps |
Image:Gauss1.pdf | Gauss.pdf |
Image:Fisher.eps | Fisher.pdf |
Image:Gamma.pdf | Gamma.pdf |
Image:Chi2.pdf | Chi2.pdf |
Image:Beta.pdf | Beta.pdf |
Zdrojový kód
%\wikiskriptum{01PRA1_2} \section{Základní pojmy ze statistiky} \begin{itemize} \item $\Omega$\dots populace; \item $\omega\in\Omega$\dots individuum (element). \item $X$\dots borelovsky měřitelná funkce na $\Omega$, číselná charakteristika sledované vlastnosti. \item $\omega^{(n)}=(\omega_1,\dots,\omega_n)$ náhodný výběr z populace $\Omega$ šířky $n$. \item $\Omega^{(n)}$ všechny náhodné výběry. \end{itemize} \begin{define} Buď $\mathbf X=\posloupnost{1}{\infty}{X_n}$, $X_j(\omega^{(n)})=X(\omega_j)$, $X_j$ je nezávislé $j$-té pozorování $X$ na $\omega^{(n)}$. \end{define} \begin{define} Buďte $X$ náhodné veličiny s~rozdělením $F_X$, $X_1\dots,X_n$ nezávislá pozorování $X$, $F_{X_j}=F_X$. Potom definujeme: \begin{enumerate} \item Výběrový průměr $\overline{X_n}$; \item Výběrový rozptyl \[\widehat\sigma_n^2=\frac1n\sum_{i=1}^n(X_i-\overline{X_n})^2,\] \[s_n^2=\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\overline{X_n})^2;\] \item Výběrová směrodatná odchylka $\widehat\sigma_n$, $s_n$; \item Výběrový $p$-kvantil $x_p:F_X(x_p)=p$, $\widehat{X_p}=X_{[np]}$; \item Výběrový medián \[ \tilde X= \begin{cases} X_{\left[\frac{n+1}{2}\right]}&\text{pro $n$ liché}\\ \frac{X_{\left[\frac{n}{2}\right]}+X_{\left[\frac{n}{2}+1\right]}}{2}& \text{pro $n$ sudé} \end{cases}; \] \item Výběrový obecný moment \[m_k'=\frac1n\sum_{i=1}^n X_j^k;\] \item Výběrový centrální moment \[m_k=\frac1n\sum_{j=1}^n(X_j-\overline{X_n})^k;\] \item Výběrové rozpětí \[\max_{i\in\hat n} X_i-\min_{i\in\hat n} X_i;\] \item Empirická distribuční funkce \[F_n(X_1,\dots,X_n,x)=\frac1n\sum_{i=1}^n\chf_{(-\infty,x)}(X_i)\] \end{enumerate} \end{define} \begin{theorem}[Glivenko-Cantelli] Kolmogorovská vzdálenost $K(F_n,F_X)\ksj 0$. \end{theorem}