Neparametrické testování dvou a více náhodných výběrů z neznámého rozdělení pravděpodobností s využitím ESRI produktů

Radek Brablec

Bakalářská práce

Nonparametric testing of two or more random samples from an unknown probability distribution using ESRI products

Anotace:

Cílem práce bylo studium neparametrických testovacích metod. Hypotetická ne- parametrická data jsme srovnávali s praktickými výsledky naměřenými při tří- denním průzkumu veřejné linkové dopravy v Přerově. Získané výsledky jsme dále použily pro vzájemné porovnání v rámci různých parametrů. Získaná data jsme vizualizovali pomocí produktu ESRI. Současně bude vytvořena webová stránka, která bude umístěna na serveru katedry Geoinformatiky UP. Na závěr práce připojím třístránkové resumé v an- glickém jazyce. Výstupy budou odevzdány v digitální podobě na CD - ROM

Abstract:

Mathematical statistics is a scientific discipline which represents a boundary be- tween the descriptive statistics and the applied mathematics. When using the method of probability theory it tries to estimate the features of the destribution of the observed data. Parametric and non-parametric testing belong to these me- thods. The parametric tests presuppose concrete data distribution using a given parameter for the calculation. However, if we do not know the data distribution, we use non-parametric tests for the calculation. Non-parametric testing is also used with the data of the ordinal scale. The weak point of the non-parametric tests is a smaller predicative value especially when having smaller amount of me- asured data. The aim of this work was to study non-parametric testing methods

Klíčová slova

test normalit, neparametrické testy, R-projekt, Matlab

Keywords

test of normality, nonparametric tests, R-project, Matlab

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 5. 2010

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 16. 6. 2010
• Vedoucí: Pavel Tuček
• Oponent: Vít Pászto

Univerzita Palackého

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Geografie / Geoinformatika a geografie