Otázky

e úkolem shlukové analýzy
rozklad daného souboru na něk. relativně homogenních shluků a to tak, aby jednotky uvnitř jedn. shluků si byly co nejvíce podobné a jedn. patřící do jiných shluků co nejvíce nepodobné
Jak se určí průměr časové řady okamžikové a intervalové
- okamžiková: y s pruhem=((y1/2+y2+...+yn-1*yn/2)/(n-1))
- intervalová - počítá se jako prostý ar. Průměr
Náhodné kolísání časové řady, jak ho měříme
- výsledek náhodných jevů, které nelze předurčit
- pomocí abs. prům. odch. a rel. prům. odch.
Harmonická analýza, k čemu je
shodné časové řady, ve kterých se přesně pravidelně odchylují skutečné hodnoty od trendu
Jak rozložit indexové hodnoty
((sum c1*q1)/(sum c2*q0))=(((sum c1*q0)/(sum c0*q0))/((sum c1*q1)/(sum c1*q0)))
Zemědělský závod
- souhrn pozemků větších než 0,1 ha na kterých se hospodaří
- souhrn poz. menší než 0,1 ha když:
a) výrobky z této půdy se prodávají
b) je li na této půdě vinice menší než 0,05 ha
- souhrn pozemků který zahrnuje rybník větší než 0,01 ha
Co jsou indexy a jak je dělíme
index - podíl dvou hodnot téhož ukazatele; individuální a souhrnný; věcný, prostorový, časový
Typy nelineárních regresních fcí
polynom, parabola 2. st., exponenciála, mocninná fce, hyperbola, růstová fce
Jak se určuje regresivní fce vícenásobné regrese
metoda nejmeších čtverců
Koef. asociace slouží k
vyjádření těsnosti 2 alternativních znaků
Jakými zp. lze vyjádřit trend časové řady
graficky, mechanicky(klouz. prům.), analyticky(trend. fce.)
Jak počítáme v čas. řadě koef. růstu a prům. koef. růstu
- koef. růstu - Ki=(yi/(yi-1))*100
- prům. koef. růstu - k=ntá odm. z (k1*k2*...*kn)
Sezónní index je
poměr skutečných a teoretických hodnot
Stejnorodé a nestejnorodé ukazatele
- stejnorodé - lze li srovnat ext. ukaz. součtem v přir. měrných jedn.
- nestejnorodé - nelze je mezi sebou spočítat
Rozdíl mezi indexem proměnlivého složení a struktury
(((sum p0*q0)/(sum p1*q0))*((sum p0*q1)/(sum q1))/((sum p0*q0)/(q0)))=(((sum p1*q1)/(q1))/((sum p0*q0)/(sum q0)))
Jarní produktivní plocha
ta co se na jaře obdělává s tím, že bude sklizena
Čím určujeme těsnost závislosti v asoc. tabulce
koef. asociace , obdoba koef. Korelace
Jak určíme nejvhodnější typ fce při měření závislosti dvou kvantit. znaků
- zkušenost, logika, emp. metoda-korel. pole
- zkoušet=počítat - zpětně vybrat ten s nejvyšším korel. Charakterem
Jaké jsou hlavní úlohy při měření závislosti 2 kvantit. znaků
- vystihnout průběh závislosti záv. prom. na nezáv. prom., tak abychom mohli provádět odhady záv. prom. na zákl. daných hodnot nezáv. prom.
- změřit sílu závislosti, abychom mohli posoudit její sílu, intenzitu a abychom mohli zároveň posoudit přesnost odhadů z 1 bodu
- 1. úkol - regrese, 2. úkol – korelace
Jakých hodnot nabývá korel. index a jak ho interpretujeme; co vyjadřuje index determinace
- korelační index nabývá hodnot, čím více se blíží 1 tím je závislost silnější, čím blíže 0 tím je závislost slabší
- index determinace - I na 2xy - vyjádřen v % udává z kolika % je závisle proměnná ovlivněna uvažovanou nezávisle proměnnou
K čemu se používá Fisherova Z-transformace a jaký je její význam
- hodnoty korelačních koef. převádí v hodnoty z a vždy se řídí alespoň přibližně normálním rozdělením
Význam totálního korelačního koef. a totálního koef. Determinace
- u vícenásobné regrese
- totální koef. determinace - vyjadřujeme v % a udává nám z kolika % je závislá proměnná ovlivněna uvažovanými nezávisle proměnnými
Charakteristické rysy čas. řad
- trend - vzestupný x sestupný
- kolísání - periodické(cyklické, sezónní, krátkodobé)
Autokorelace
korelace mezi 2 po sobě jdoucími hodnotami v čas. Řadě
Podle jakých hledisek dělíme indexy
věcné, časové, prostorové
Kanonická korelační analýza
- vycházejí z logického členění proměnných do dvou skupin
- každá skupina proměnných je charakterizována 1 souhrnnou veličinou, tzv. kanonickou proměnnou = lineární kombinace pův. prom. dané skup.
Časové řady
- uspořádaná řada údajů, které se vzájemně odlišují v čase
- z hlediska času - intervalové, okamžikové
Jak odhadujeme v zemědělství ha výnosy
- subjektivní odhad - celé území se rozdělí na obvody a v každém se odhaduje prům. výnos
- objektvní metoda - výběrové šetření, přímé měření; sledují se ha výnosy - klouz. prům.
Charakteristické rysy čas. řad
a) trendy(dlouhodobá vývoj. tendence)
b) periodická složka(kolísání)
c) náhodná složka(odchylka od trendu a periodického kolísání)
Elementární charakteristiky čas. řad
- slouží k rychlé informaci o charakteru a chování ukazatele v čas. řadě
a) diference různého řádu
b) tempo a prům. tempa růstu
c) průměry hodnot ukazatelů
Sezónní index
podíl pův. hodnot a hodnot očištěných od sez. Vlivů
Autokorelace v čas. řadách
závislost 2 po sobě jdoucích hodnot v čas. Řadě
Indexy
- individuální - indexy stejnorodých ukazatelů
- souhrnné - indexy nestejnorodých ukazatelů
- obě tyto skupiny se dělí na indexy množství a indexy úrovně
Index struktury
((sum p0*q0)/sum q0)> 1 fáze ((sum p1*q1)/sum q0))> 2 fáze ((sum p1*q1)/sum q1))
Typy stat. ukazatelů
okamžikové, intervalové, primární, sekundární, extenzivní, intenzivní, stejnorodé, nestejnorodé
Extrapolace
jedná se o statistické prognózování kdy pomocí trendové fce a sezónních indexů je možno odhadnout budoucí vývoj daného ukazatele
Interpolace
- přibližné určení chybějící hodnoty sledováného ukazatele v ČR za předpokladu, že známe sousední hodnoty
- provádí se 2 způsoby:
- prostřednictvím 2 sousedních údajů
- prostřednictvím všech hodnot v ČŘ
Harmonická analýza
- v některých ČŘ se přesně pravidelně odchylují skut. hodnoty od celk. tendence
- graf připomíná spojité periodické fce goniometrického typu
- souhrn postupů používaných v přírodních vědách ke studiu vlnitých pohybů
Agrocenz
vychází z prahových hodnot; výběrová šetření; vysoké náklady
Kultura
pozemek s trvale určeným způsobem využívání půd(orná půda, vinice), plodina - brambory rané...
Bartletův test
- testuje zda můžeme udělat analýzu rozptylů - podmínka - shodné rozptyly z normálního rozdělení
- pokud nesplňuje: a) transformace hodnot; b) doměření hodnot; vyloučení ext. Hodnot
Schefeho metoda
rozdíl mezi průměry je stat. významný, jestliže jejich diference je větší než vypočítaná hodnota D
Fischerova Z-transformace
- speciální postup, kdy hodnoty korelačního koeficientu převádíme(pomocí tabulky) na hodnotu Z(r1=Z1, r2=Z2)
- testovací kriterium - u=(Z1/Z2)/(odm(1/(n1-3))+(1/(n2-3)))
- u je větší než u alfa ... H0 se zamítá
Diskriminační analýza
- řeší problematiku vícerozměrné klasifikace
- předmětem je nalezení statisticky nejvhodnějšího způsobu rozlišení mezi 2 či více soubory stat. jednotek
- klasická úloha DA spočívá v tom, že jsou předem známy 2 či více skupin jednotek a o každé víme do které skupiny patří
- na základě naměřených údajů se pro každou skupinu vypočítá diskriminační fce sloužící k dodatečnému zařazování nových jednotek
- do určité skupiny je zařazena ta jednotka, pro níž je pravděp. příslušnost této jednotky ke skupině největší
Faktorová analýza
umožňuje objasnit strukturu pozorovaných závislostí, redukuje počet výchozích proměnných pomocí hypotetických faktorů při minimální ztrátě informací a odhaduje skryté vztahy mezi proměnnými. použití při zpracování dotazníků
Analýza hlavních komponent
- podstatou je transformace souboru napozorovaných proměnných do nových proměnných tzv. hlavních komponent, které jsou vzájemně nezávislé a jsou seřazeny dle velikosti svého příspěvku ke vysvětlení celkového rozptylu napozorovaných proměnných
- tato metoda citlivá ná delta jednotek větší než hodnoty normují
- použití: odhalení skrytých vztahů mezi proměnnými
Podmíněné průměry
k vyjádření průběhu závislosti
Doprovodná regrese
u analýzy určujeme, zda kromě regrese na kvantitativním znaku existuje i regrese na kvalitativním znaku - f-test
Asociační tabulka
vyjadřuje vztah 2 alternativních znaků
Metoda nejmenších čtverců a k čemu se používá
matematická metoda s jejíž pomocí můžeme vypočítat parametry regresních fcí(s výjimkou fcí, které nemůžeme převést na aditivní tvar)
Čím měříme těsnost závislosti
- u lineárních závislostí - koef korelace, determinace
- u nelineárních závislostí - index korelace, determinace
Jak ověřujeme závislost znaků v asoc. tabulce
- chýkvadrát test, fischerův test
Princip shlukové analýzy
- rozklad daného souboru na některé z relativně homogeních podsouborů(shluků), aby jednotky uvnitř shluků byly co nejvice podobné
- míra vzdálenosti - je jejím určením
- vytv. celky metody - nejbližšího souseda, nejvzdálenějšího souseda, průměrná vzdálenost. centrální, mediánová, warolová(graf)
Jaké fce popisují průběh závislosti v asoc. tabulce
lineární fce
Jak určíme vícenásobnou lineární regresní fci
viz tabulky - byx1x2 a byx2x1
Jak zjistíme zda je rozdíl korelačních koeficientů statisticky významný
- tabulky - pomocí testu o korelačním koef.
- tr=ryx/(odm(1-r na 2xy)/(n-2))
- tr - má studentovo rozdělení pro n-2 stupňů volnosti
- t větší než t alfa - statisticky významný
Postup při určování exponenciály a mocninné fce
- exponenciála: y´=a*b na x
- log y´=loga+x*logb; z´=logy; A=loga; B=logb; Z´=A+Bx
- n*loga+logb*sum xi=sum logyi
loga*sum xi+logb*sum xi na2=sum xilogy
- mocninná: y´=ax na b
- logy´=loga+blogx; z´=A+blogx; z´=logy; A=loga
Korelační tabulka
- kombinační tabulka. která vyjadřuje průběh závislosti 2 proměnných(kvalit znaky)
- těsnost závislostí v ní měříme korelačním poměrem
Korelační pole
- empirická metoda pro nalezení vhodné regresní fce, vyjádření párové závislosti
K čemu slouží Spearmanův koef korelace pořadových čísel
- charakterizuj