AplikaceAplikace
Nastavení

Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

Odkaz na výstup diff

Obě strany předchozí revizePředchozí verze
Následující verzeObě strany příští revize
kurz:nahodne_vzorky [2017/06/09 11:40] – [Určení spolehlivosti měření metodou náhodných vzorků] michalkrenkurz:nahodne_vzorky [2017/10/25 13:56] – [Studentovo rozdělení] vaclavcvrcek
Řádek 29: Řádek 29:
 Výhodou [[wp>Student_distribution|Studentova rozdělení]] je fakt, že dává lepší výsledky i pro relativně malé vzorky. Na základě kritických hodnot tohoto rozdělení, které najdeme v každé lepší statistické příručce nebo na [[http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3672.htm|webu]], spočítáme, v jakých intervalech se skutečná hodnota v rámci celé populace na určité hladině významnosti nachází. Výhodou [[wp>Student_distribution|Studentova rozdělení]] je fakt, že dává lepší výsledky i pro relativně malé vzorky. Na základě kritických hodnot tohoto rozdělení, které najdeme v každé lepší statistické příručce nebo na [[http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3672.htm|webu]], spočítáme, v jakých intervalech se skutečná hodnota v rámci celé populace na určité hladině významnosti nachází.
  
-Pro naše účely můžeme použit hladinu významnosti α = 0,05 (tedy připouštíme 5% pravděpodobnost chyby). Jelikož se však jedná o oboustranný test (odchylky můžeme očekávat jak směrem dolů, tak směrem nahoru), je třeba při výpočtech užívat hodnotu ekvivalentní pro polovinu zvolené hladiny spolehlivosti, abychom dostali výpočet platný pro zvolenou pravděpodobnost chyby. Další veličinu, kterou budeme potřebovat pro určení koeficientu t-rozdělní jsou stupně volnosti ([[wp>Degrees_of_freedom_(statistics)|degrees of freedom]] – df), což je v tomto případě číslo rovnající se počtu měření zmenšenému o jedna. Z tabulky tedy vyčteme, že koeficient pro tuto hladinu a pro 2 stupně volnosti (tedy 3 měření - 1) je 4,303.+Pro naše účely můžeme použit hladinu významnosti α = 0,05 (tedy připouštíme 5% pravděpodobnost chyby). Jelikož se však jedná o oboustranný test (odchylky můžeme očekávat jak směrem dolů, tak směrem nahoru), je třeba při výpočtech užívat hodnotu ekvivalentní pro polovinu zvolené hladiny spolehlivosti, abychom dostali výpočet platný pro zvolenou pravděpodobnost chyby. Další veličinu, kterou budeme potřebovat pro určení koeficientu t-rozdělní, jsou stupně volnosti ([[wp>Degrees_of_freedom_(statistics)|degrees of freedom]] – df), což je v tomto případě číslo rovnající se počtu měření zmenšenému o jedna. Z tabulky tedy vyčteme, že koeficient pro tuto hladinu a pro 2 stupně volnosti (tedy 3 měření - 1) je 4,303.
  
 Když vydělíme SD druhou odmocninou z počtu měření (vzorků), získáme veličinu známou jako standardní chyba (standard error – SE). Po vynásobení příslušnou kritickou hodnotou Studentova rozdělení dostaneme číslo, které když přičteme a odečteme k/od průměru, získáme oblast, v níž se na 95 % (odvozeno od zvolené hladiny významnosti) nachází průměrná hodnota celé populace. V našem případě je to $0,01 \times 4,303 / \sqrt{3} = 0,025$. Z toho plyne, že v populaci výskytu slova //třech// je genitivní interpretace zastoupena 5 % ± 2,5 procentního bodu. Když vydělíme SD druhou odmocninou z počtu měření (vzorků), získáme veličinu známou jako standardní chyba (standard error – SE). Po vynásobení příslušnou kritickou hodnotou Studentova rozdělení dostaneme číslo, které když přičteme a odečteme k/od průměru, získáme oblast, v níž se na 95 % (odvozeno od zvolené hladiny významnosti) nachází průměrná hodnota celé populace. V našem případě je to $0,01 \times 4,303 / \sqrt{3} = 0,025$. Z toho plyne, že v populaci výskytu slova //třech// je genitivní interpretace zastoupena 5 % ± 2,5 procentního bodu.

Historie: