Cvičení 3: Základní pojmy matematické statistiky Úkol 1.: Průzkum chování výběrového průměru a výběrového rozptylu 1. Vytvořte nový datový soubor o 103 proměnných a 100 případech. Pomocí programu gener.svb, který si stáhnete z Učebních materiálů, se naplní prvních 100 proměnných 100 realizacemi náh. veličin X[i ]~ Rs(0,1), i=1, …, 100, do proměnné v101 se uloží pořadová čísla 1 až 100, do proměnné v102 (resp. v103) se uloží průměry (resp. rozptyly) proměnných v1 až v100. Option Base 1 Sub Main Dim s As Spreadsheet Set s = ActiveSpreadsheet For i = 1 To 100 s.Variable(i).FillRandomValues 'do promennych v1 az v100 se ulozi nahodna cisla z intervalu(0,1) Next i s.VariableLongName(101) = "=v0" 'do promenne v101 se ulozi poradova cisla 1 az 100 s.VariableLongName(102) = "=mean(v1:v100)" 'do promenne v102 se ulozi prumery promennych v1 az v100 s.VariableLongName(103) = "=stdev(v1:v100)^2" 'do do promenne v103 se ulozi rozptyly promennych v1 az v100 s.Recalculate End Sub (Makro se spouští pomocí modré šipky na panelu nástrojů.) Proměnnou v101 přejmenujte na PORADI, v102 na PRUMER a v103 na ROZPTYL. Vzniklý datový soubor uložte pod názvem uniform.sta. 2. Graficky znázorněte hodnoty některé z proměnných v1, …, v100 (např. v1) a hodnoty proměnné PRUMER. Návod: Grafy – Bodové grafy – Typ grafu Vícenásobný – vypneme Lineární proložení – Proměnné X PORADI, Y v1, PRUMER, OK, OK. Vidíme, že hodnoty proměnné v1 se nacházejí mezi 0 a 1, zatímco hodnoty proměnné PRUMER se koncentrují v úzkém pásu kolem 0,5. 3. Vypočtěte průměr a rozptyl např. proměnné v1 a proměnné PRUMER. Průměr proměnné v1 by měl být blízký 0,5, rozptyl 1/12 = 0,083. Průměr proměnné PRUMER by se měl blížit 0,5, zatímco rozptyl by měl být 100 x menší než 1/12, tj. 0,00083. Dále vypočtěte průměr proměnné ROZPTYL. Měl by se blížit 1/12 = 0,083. 4. Nakreslete histogram pro proměnnou v1 a pro proměnnou PRUMER. První histogram se blíží úsečce, druhý Gaussově křivce. 5. Celý postup zopakujte pro exponenciální rozložení s parametrem λ=2. V programu gener.stb napište místo s.Variable(i).FillRandomValues s.VariableLongName(i) = "=Vexpon(rnd(1);2) " Připomeneme si, že průměr proměnné v1 i průměr proměnné PRUMER by se měl blížit 1/2, rozptyl proměnné v1 by měl být blízký 1/4 a rozptyl proměnné PRUMER by měl být 100 x menší, tj. 0,0025. Průměr proměnné ROZPTYL by se neměl příliš lišit od 1/4. Úkol 2.: Ilustrace nestrannosti výběrové distribuční funkce 1. Vytvořte nový datový soubor o třech proměnných a 1000 případech. 2. Do proměnné v1 uložte 1000 realizací náhodné veličiny s rozložením N(0,1) tak, že v Dlouhém jménu použijte příkaz =vnormal(rnd(1);0;1) 3. Hodnoty proměnné v1 setřiďte podle velikosti: Data - Setřídit. 4. Proměnnou v2 transformujte tak, že v Dlouhém jménu použijte příkaz =v0/1000. 5. Do proměnné v3 uložte hodnoty distribuční funkce rozložení N(0,1). Do Dlouhého jména napište příkaz =INormal(v1;0;1) 6. Nakreslete dvourozměrný tečkový diagram, kde na osu x vyneste v1 a na osu y v2 a v3. Vidíme, že průběh výběrové distribuční funkce F[1000](x) (modrá čára) je velmi podobný průběhu distribuční funkce Ф(x) (červená čára). 7. Postup zopakujte pro rozsah výběru n = 100. Uvidíte, průběh výběrové distribuční funkce F[100](x) se od průběhu distribuční funkce Ф(x) liší výrazněji. Úkol 3.: Sledování vlivu rozsahu výběru na šířku intervalu spolehlivosti (při α=0,05) Pro hypotetické náhodné výběry rozsahu n (n = 5, 7, 9, …, 85) z rozložení N(0,1), jejichž výběrové průměry se vždy realizovaly hodnotou 0, vypočtěte dolní a horní meze 95% intervalů spolehlivosti pro μ a graficky znázorněte závislost těchto mezí na rozsahu n. Upozornění: Meze 100(1-α)% empirického intervalu spolehlivosti pro střední hodnotu při známém rozptylu se počítají podle vzorců: d = m - u[1-α/2], h = m + u[1-α/2] Návod: Z Učebních materiálů stáhněte program intsp1.svb a otevřete ho v programovacím okně. Option Base 1 Dim s As Spreadsheet Sub Main alfa = 0.05 'pevně zvolené riziko m = 0 'pevně zvolený průměr sigma = 1 'pevně zvolená směrodatná odchylka n = 3 'počáteční rozsah výběru Set s = ActiveSpreadsheet For I = 1 To 41 s.Cells(I, 2) = m - VNormal(1 - alfa / 2, 0, 1) / Sqrt(n + 2 * I) 'dolní mez intervalu spolehlivosti s.Cells(I, 3) = m + VNormal(1 - alfa / 2, 0, 1) / Sqrt(n + 2 * I) 'horní mez intervalu spolehlivosti s.Cells(I, 1) = n + 2 * I 'zvětšení rozsahu výběru o 2 Next I End Sub Vytvořte nový datový soubor o 3 proměnných a 41 případech. Po spuštění programu intsp1 se do proměnné v1 uloží rozsahy výběrů 5, 7, ..., 85, do v2 (resp. v3) dolní (resp. horní) meze 95% intervalů spolehlivosti pro μ. Vytvoření grafu: Grafy – Bodové grafy – Typ grafu Vícenásobný – vypneme Lineární proložení – Proměnné X v1, Y v2, v3 OK, OK. Vidíme, že šířka intervalu spolehlivosti klesá se zvětšujícím se rozsahem náhodného výběru, zprvu rychle a pak stále pomaleji. Úkol 4.: Sledování vlivu rizika na šířku intervalu spolehlivosti (při konstatním rozsahu výběru) Pro hypotetický náhodný výběr rozsahu n=25 z rozložení N(0,1), jehož výběrový průměr se realizoval hodnotou 0, vypočtěte dolní a horní meze 100(1-α)% intervalů spolehlivosti (α=0,20, 0,19, …, 0,01) pro μ a graficky znázorněte závislost těchto mezí na riziku α. Návod: Z Učebních materiálů stáhněte program intsp2.svb a otevřete ho v programovacím okně. Option Base 1 Dim s As Spreadsheet Sub Main alfa = 0.21 'počáteční hodnota rizika m = 0 'pevně zvolený průměr sigma = 1 'pevně zvolená směrodatná odchylka n = 25 'pevně zvolený rozsah výběru Set s = ActiveSpreadsheet For I = 1 To 20 s.Cells(I, 2) = m - VNormal(1 - (alfa - I / 100) / 2, 0, 1) / Sqrt(n) 'dolní mez intervalu spolehlivosti s.Cells(I, 3) = m + VNormal(1 - (alfa - I / 100) / 2, 0, 1) / Sqrt(n) 'horní mez intervalu spolehlivosti s.Cells(I, 1) = alfa - I / 100 'zmenšení rizika o 1/100 Next I End Sub Vytvořte nový datový soubor o 3 proměnných a 20 případech. Po spuštění programu intsp2 se do proměnné v1 uloží rizika 0,20, 0,19, ..., 0,01, do v2 (resp. v3) dolní (resp. horní) meze 100(1-α)% intervalů spolehlivosti pro μ. Vytvoření grafu: stejným způsobem jako v předešlém případě. Vidíme, že šířka intervalu spolehlivosti s rostoucím rizikem klesá.