Domácí úloha

[Benny]

Ahoj!

Odhad pomoci dat znamena bodovy odhad nahodneho vyberu. Napriklad pri urcovani pravdepodobnosti, ze bude lanovka ze Zahradok obsazena mas nahodny vyber ve forme posloupnosti jednicek a nul podle toho, zda kabinka byla resp. nebyla plne obsazena. Vlastne mas posloupnost tzv. realizaci nahodne veliciny X a X da interpretovat jako 0 pro neobsazenou kabinku a 1 pro plne obsazenou. No a tebe zajima odhad stredni hodnoty X (tedy cetnost pripadu plne obsazenych kabinek). A ten se spocita jako vyberovy prumer z namerene posloupnosti (=namerenych dat) a tomu i odpovidajici intervalovy odhad. Jak? Nejlepe pomoci statistickych funkci R-ka, ktere najdes v nekterem z manualu, na ktere prikladam dole odkazy.
Proste z namerenych dat udelas pomoci funkci R-ka bodove a intervalove odhady, nebo podle toho, jak ti vysly pocty lidi prepravenych ze Zahradek az nahoru a z Lukove az nahoru vypoctes odpovidajici pravdepodobnosti. Vic za tim neni:-).

Ohledne toho testovani normality se pouziva funkce shapiro.test a vedel bys to, pokud by sis procetl cele vlakno, coz ti propriste doporucuji;-).

http://www.karlin.mff.cuni.cz/~pesta/cv ... /uvodr.pdf
http://www.karlin.mff.cuni.cz/~komarek/

[martins]

K ulohe 1d. Už som si čítal fórum ale nie som si istý či som to správne vyrozumel. Vyberiem si ľubovoľný 5 minútový interval a na ňom robím testy? Alebo si spočítam koľko ľudí dôjde v 5 minútových intervaloch za celý deň testy robím na vektore týchto súčtov? Ďakujem

[Benny]

Ahoj!
Ano, test se dela (podle me) na vektoru 5-minutovych souctu, pak to i dava logiku.

[Wideman]

Ano, test se dela (podle me) na vektoru 5-minutovych souctu, pak to i dava logiku.

Taky jsem to tak pochopil ale ted jde o to jakym zpusobem ty soucty ziskas. Je nekolik moznosti:
a) 9:00 - 9:05, 9:05 - 9:10, 9:10 - 9:15, ... tzn. zacatek petiminutovyho intervalu kazdych 5 minut
b) 9:00 - 9:05, 9:01 - 9:06, 9:02 - 9:07, ... zacatek petiminutovyho intervalu kazdou minutu
c) a takhle se to da zjemnovat a podle me cim zvolis mensi rozestup tech intervalu, tak tim dostanes presnejsi vysledky

Pro zjednoduseni budu pocitat jen dolni lanovku. Pokud bys vzal variantu a), tak tam mi treba v intervalu 9:00 - 9:05 vyjde nula vyvezenejch (jako vyvezenyho cloveka povazuju ze vystoupi nahore v Lukove, sice uz budou lidi v kabinkach, jenze v 9:05 jeste zadna kabinka s lidma nedorazila do Lukove). V intervalu 9:05 - 9:10 uz to je +- 60 vyvezenejch lyzaru, stejne tak i v 9:10 - 9:15 a tak to pokracuje az do konce. Takze histogram vypada tak ze pro 0 prevezenejch je to 1 interval a pro 60 prevezenejch jsou to vsechny ostatni intervaly takze 35.

Nijak se ale ve vysledku neprojevi interval 9:01 - 9:06 za kterej se vyvezou priblizne tri plny kabinky lidi, tedy 12, nebo interval 9:02 - 9:07 za kterej se vyveze priblizne 24 lidi.

Takze tedka nevim jakou verzi zvolit, ale taky je mozny, ze mi neco unika a chapu to uplne spatne. Podle me je docela dulezity na tohle znat odpoved protoze stejnej problem se vyskytuje i u 1d a v casti 1f kde se ptaj na histogram poctu lyzaru, kteri prisli v intervalu jedne minuty. Plus tady zustava ta tvoje nezodpovezena otazka, kdy presne v ramci jedne casove jednotky (5s) prijde ta skupinka lyzaru, aby se daly zjistit rozestupy mezi nimi, ktere jsou potreba do 1f.

[HonzaK]

K 5minutovym intervalum: Ja si myslim, ze jde o to udeat nejaky nahodny vyber z te populace (populace = vsechny mozne 5minutove intervaly provozu) a ten pak testovat
a na zaklade toho testu prijmout zaver vztazeny prave k tomu zvolenemu vyberu - zadny ten vyber nemuze uplne presne vypovidat o te populaci, takze je podle me hlavni udelat spravny
zaver vzhledem k tomu, jaky vber clovek bere (tzn. to se na tom ukolu hlavne hodnoti) - samozrejme ten vyber musi byt dostatecne velky (aspon desitky pozorovani), jinak na tom tolik nezalezi, podle me

[peci1]

Doufam, ze jsem pomohl. Nevis (na oplatku;-)), co to znamena u 1f) histogram casu mezi prichody lyzaru na Lanovke v Lukove? Podle cviciciho je to jasne ze zadani, mne to jasne neni a myslim, ze by se hodilo alespon chapat zadani:-).
Diky za pripadnou pomoc!

Ahoj, k pochopeni uz asi vsichni dosli, ale mam radu, jak to delat. Prichody jsou zadane jako Poissonovo rozdeleni, tedy # prichodu za jednotku. Pokud chcete z tehle veliciny ziskat interval mezi prichody, staci si najit vztah Poissonova a exponencialniho rozdeleni (videl jsem to v nejakych slidech snad ze ZCU, ktere jsou urcite na Studnici). Pak uz budete mit presne nagenerovane ty casy mezi prichody a z tech vam uz hist vyrobi pekny histogram

[Šlupka]

Zdravím,
neví někdo jak rozumně zobrazovat v grafech čas?

Momentálně mám takovýto graf a chtěl bych docílit toho, aby místo počtu sekund od 9. hodiny mi to dole psalo čas.

[Magog]

Ahojte.

K času v grafech: Kreslil jsem hodnoty po odjezdu kabinky, tedy v 20 sekundových intervalech. Kromě vektoru obsahujícího jednotlivé délky fronty jsem tomu předhodil vektor reálných čísel, který lze získat jako následující posloupnost: a[1] = 9.0; a[i+1] = a + 20/3600. Místo hodnot 2000, 4000, .... to nakreslilo hodnoty 9, 9.5, 10, 10.5, .... .

K pětiminutovým intervalům: Vzal jsem 36 intervalů po 5 minutách, tedy 9:00 - 9:05, 9:05 - 9:10, ... . Ale v okamžiku, kdy lyžař nastoupil do kabinky, jsem jej považoval za vyvezeného, protože z hlediska počtu vyvezených lidí mě zpoždění mezi odjezdem kabinky ze spodní lanovky a příjezdem kabinky do horní stanice nezajímá.

Funkci shapiro.test jsem vůbec nepoužil. K testování, zda je daný výběr normálně rozdělený, jsem použil následující postup: Z výběru jsem si nechal spočítat průměr (střední hodnotu) a směrodatnou odchylku. Tyto parametry jsem použil pro vygenerování stejného množství čísel z normálního rozdělení. Nakonec jsem si nechal nakreslit histogram, kde veličinou byl rozdíl vyber - rozdeleni. Pro jistotu jsem si ještě nechal udělat jednovýběrový t-test ze stejné veličiny a dvouvýběrový t-test normálního rozdělení a mého výběru. Rozhodoval jsem se citem podle velikostí 95% intervalových odhadů a podle tvaru histogramu.

Příklad 2.a) jsem řešil tak, že jsem na mých datech spočítal, zda se počet lidí došlých za 10 minut vejde do 1,1 násobku maximální 10-ti minutové kapacity (tedy 4 sedačky v kabince a interval 15 sekund).


Oprava v mém případě netrvala ani 24 hodin. Úkol 1.c) jsem nedělal vůbec, v 1.e) jsem netestoval nezávislost, zdroják byl napsaný dost prasácky a tom svém pdf-ku taky nemám valného mínění. 29 bodů mě velmi příjemně překvapilo.

Pokud byste měli jakékoliv další dotazy na mě, bombardujte jakýkoliv komunikační kanál, který u mne najdete. Zpravidla odpovím v průběhu následujících 12 hodin.

Přeji hodně štěstí nejen u PASTi

[martinss]

Zdravím,
neví někdo jak rozumně zobrazovat v grafech čas?

Momentálně mám takovýto graf a chtěl bych docílit toho, aby místo počtu sekund od 9. hodiny mi to dole psalo čas.

Skus http://www.harding.edu/fmccown/R/, je to prikaz axis a jeho parameter lab.

[peci1]

Zdravím,
neví někdo jak rozumně zobrazovat v grafech čas?

Tak na tohle mam reseni - na min prasacky jsem neprisel, ale neni to zas tak zly.

Jednou (pri nejakym bootstrapu, napr. pred veskerym ostatnim kodem) mam

Kód: Vybrat vše

#vytvoří časové popisky 09:00:00 až do 13:59:55 po 5 vteřinách
x<-seq(from=0,to=55,by=5)
x[1:2]<-paste("0",x[1:2],sep="")
y<-0:59
y[1:10]<-paste("0",y[1:10],sep="")
labels<-paste(
		rep(c("09","10","11","12","13"),each=720),
		paste(rep(y,each=12), x, sep=":"),
		sep=":"
	);
rm(x);rm(y);

A pak uz jen pred vykreslenim grafu (napr. chci vykreslit prich.l):

Kód: Vybrat vše

names(prich.l)<-labels[1:length(prich.l)]

[R.U.R.]

Další report ohledně bodování

Získal jsem 28 bodů.

Moje řešení má 3 stránky. Vyřešil jsem:
1a (3 čísla)
1b - jen bodový odhad (1 číslo)
1g (2 grafy)
2b (2 čísla)
a napsal jsem k tomu nějaké povídání.

Můj zdroják má 145 řádek, z toho 86 řádek kódu, každý řádek je komentovaný. Počítá to akorát kolik lidí přišlo do fronty a simuluje to jejich cestu lanovkou, takže to přímočaře dává součty pro 1a a 1b a podobně přímočaře z toho jdou vytáhnout ty grafy pro 1g - žádná věda v tom není.

A to je vše. Oprava trvala 13 hodin, přičemž to bylo přes noc.

Takže se nebojte a hodně štěstí

[mongerStar]

Ahoj,
díky všem za rady, už jsem většinu pochopil a už tuším co mám dělat.

Nejsem si ale jist co se myslí 1.f "Nakreslite histogram casov medzi prchodmi lyziarov na lanovku v Zahradkach", podle zadání vím že za 5 sekund je to poissonovo rozděl. ale nevím jak to otočit - pokud zjistím, že za 5s přišli 3 ližaři, tak jaký byl mezi nimi časový rozestup (jak to nakreslit do hist.) ??? Jak jste to pochopili vy?

A u 1.g se po mě chce závislost mezi délkami front v čase, nebo délky front v čase (protože mi nějak nedochází jak nakreslit závislost mezi délkami front)??

[peci1]

Nejsem si ale jist co se myslí 1.f "Nakreslite histogram casov medzi prchodmi lyziarov na lanovku v Zahradkach", podle zadání vím že za 5 sekund je to poissonovo rozděl. ale nevím jak to otočit - pokud zjistím, že za 5s přišli 3 ližaři, tak jaký byl mezi nimi časový rozestup (jak to nakreslit do hist.) ??? Jak jste to pochopili vy?

Jak uz jsem tu psal, Poissonovo a exponencialni rozdeleni maji mezi sebou takovy pekny vztah. Pokud se pocet prichodu za jednotku casu ridi Pois(lambda), pak casy mezi prichody se ridi exp(lambda) (je to logicky, protoze str. hodnota toho exp bude 1/lambda). Ja jsem si proste nageneroval data z toho exp. rozdeleni a je to v poho.

[mongerStar]

Díky moc,
tak tenhle vztah se mi nepodařilo najít , ale je moc fajn.

Ještě, k tomu 1.g. Chápu to správně, že se po mě chce graf, kde na jedné ose je délka dolní fronty a na druhé délka horní fronty ?

[tomas.milata]

Díky moc,
tak tenhle vztah se mi nepodařilo najít , ale je moc fajn.

Ještě, k tomu 1.g. Chápu to správně, že se po mě chce graf, kde na jedné ose je délka dolní fronty a na druhé délka horní fronty ?

Nene, normálně na ose x máš čas a na y počet lidí ve frontě, prostě jak se délka fronty vyvíjí v čase, žádná věda.