prikaz prve stranice dokumenta Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije
Pristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
diplomski rad
Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije
2022. urn:nbn:hr:166:626106
Brkljačić, Matea
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Odjel za matematiku

Citirajte ovaj rad

Brkljačić, M. (2022). Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić, Matea. "Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić, Matea. "Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić, M. (2022). 'Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 15.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Brkljačić M. Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2022 [pristupljeno 15.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

M. Brkljačić, "Statistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:626106
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovStatistički testovi prilagodbe bazirani na empirijskoj funkciji distribucije
Naslov (engleski)Statistical goodness-of-fit tests based on empirical distribution function
AutorMatea Brkljačić
MentorVesna Gotovac Đogaš (mentor)
Član povjerenstvaVesna Gotovac Đogaš (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Laštre (član povjerenstva)
Član povjerenstvaStipe Marić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Odjel za matematiku)
Split
Datum i država obrane2022-09-29, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Sažetak
U ovom radu obrađeni su problemi prilagodbe jednog i K, K ≥ 2 uzorka. Kod problema jednog uzorka, statistički testovi prilagodbe su testovi koji nam govore predstavljaju li određeni podaci uzorka podatke koje biste očekivali pronaći u stvarnoj populaciji. Statistički testovi prilagodbe za problem K uzorka daju odgovore o jednakosti distribuciji dva ili više nezavisnih uzoraka. Svi obrađeni testovi razjašnjeni su kroz svoje testne statistike, osnovne komponente dekompozicije statistike te nulte distribucije. Kod problema jednog uzorka obrađeni su testovi prilagodbe redom: Kolmogorov-Smirnovljev, Anderson-Darlingov, Cramér-von-Misesov i Watsonov. Kao primjer ispitujemo kvalitetu uniformnog pseudo-slučajnog generatora u softveru R. Skup 100,000 slučajno izgeneriranih brojeva može se naći pod nazivom PRG. U podacima o koncetraciji PCB (poliklorirani bifenil) 65 Anacapa ptica je od interesa testiranje normalnosti. U poglavlju o problemu K uzoraka, bavimo se Kolmogorov-Smirnovljevim testom i Anderson-Darlingovim. Sličnosti i razlike testova za probleme jednog i K uzorka su objašnjene. Rad završavamo problemom usporedbe distribucija dva uzorka slučajnih brojeva i K-uzorka iz skupa podataka "Iris". Ovaj poznati skup podataka Iris o perunici daje mjere u centimetrima varijabli duljine i širine čašice i duljine i širine latice za 50 cvjetova svake od 3 vrste perunike. Vrste su Iris setosa, versicolor i virginica.
Sažetak (engleski)
In this paper, the goodness-of-fit problems of one and K, K ≥ 2 samples are dealt with. In one-sample problems, statistical goodness-of-fit tests are tests that tell us whether certain sample data represent the data you would expect to find in the real population. Statistical goodness-of-fit tests for the K sample problem provide answers about the equality of the distribution of two or more independent samples. All processed tests are explained through their test statistics, the basic components of the decomposition of statistics and the null distribution. In the case of one-sample problems, the Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, Cramér-von-Mises and Watson tests were processed in order. We analyze the distributions of the data sets PCB and PRG. In the chapter on the K samples problem, we deal with the Kolmogorov-Smirnov test and the Anderson-Darling test. The similarities and differences of the tests for the one-sample and K-sample problems are explained. We end the paper with the problem of comparing the distributions of two samples of random numbers and the K-sample from the "Iris" data set.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:166:626106
Studijski programNaziv: Matematika; smjerovi: teorijski, računarski, nastavnički, statistika i računarstvo
Smjer: računarski
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-02-15 11:55:23