ciąg liczbowy rzeczywisty
funkcja określona na zbiorze liczb naturalnych o wartościach w zbiorze liczb rzeczywistych
ciąg arytmetyczny
ciąg dla którego różnica kolejnych dwóch wyrazów jest stała
ciąg geometryczny
ciąg dla którego iloraz dwóch kolejnych wyrazów jest stały
symbole nieoznaczone
zdjecie
własności ciągu z liczbą e
ogarniczony, rosnący, zbieżny
co to znaczy że ciąg jest zbieżny
ma granicę
twierdzenie o trzech ciągach
jeśli an≤bn≤cn oraz an i cn mają równe granice to ciąg bn też będzie miał taką samą granice
warunek konieczny zbieżności szeregu
wyraz ogólny dąży do 0 lim a=0
Kryterium d’Alemberta
zdjęcie
kryterium Cauchy’ego
zdjęcie
kryterium Leibniza
zdjęcie
kryterium porównawcze
zdjęcie
różniczkowanie
odnajdywanie pochodnej funkcji
pochodna funkcji w punkcie x0
granica ilorazu różnicowego tej funkcji w punkcie x0 gdy przyrost delta x dąży do 0
wzór na pochodną funkcji w punkcie x0
zdjęcie
interpretacja geometryczna pochodnej funkcji
pochodna funkcji x0 = tangens kąta nachylenia stycznej do wykresu funkcji f w punkcie x0
pochodna funkcji f(x) = współczynnik kierunkowy prostej stycznej do wykresu w punkcie x0
całkowanie
działanie odwrotne do różnicznkowania
pochodna funkcji stałej
y’=(12)’=0
y’=(x)’=
x
interpretacja geometryczna całki oznaczonej
trapez krzywoliniowy, pole obszaru ograniczonego łukiem krzywej funkcji oraz prostymi x=a i x=b (granice) równa się całce oznaczonej tej funkcji
własności całki oznaczonej
po przestawieniu granic całka zmienia znak na przeciwny
całka o tej samej dolnej i górnej granicy =0
przedział w którym obliczamy całkę wolno dzielić na części
liczba zespolona
uporządkowana para liczb rzeczywistych z=(x,y)
Płaszczyzna zespolona
zbiór wszystkich liczb zespolonych
suma liczb zespolonych z=(a,b) w=(c,d)
z+w=(a+c,b+d)
iloczyn liczb zespolonych
z*w=(ac-bd,ad+bc)
element neutralny dodawania
z=(0,0)
element przeciwny do liczby z=(a,b)
-z=(-a,-b)
element neutralny mnożenia
z=(1,0)
element odwrotny liczby z
zdjęcie
jednostka urojona
liczba zespolona (0,1)
warunek jednostki urojonej
i^2=-1
postać algebraiczna liczby zespolonej
z=x+iy/z=a+ib
liczba sprzężona do liczby zespolonej
obraz liczby zespolonej w symetrii do osi Re z (z=x-iy)
moduł liczby zespolonej
odległość punktu (x,y) od początku układu współrzędnych
część rzeczywista liczby zespolonej (it realis)
liczba x (Re z=x)
część urojona liczby zespolonej (it imaginalis)
liczba y (Im z=y)
macierz kwadratowa
liczba wierszy = liczba kolumn
macierz zerowa
wszystkie elementy macierzy są równe 0
wyznacznik macierzy kwadratowej
takie odwzorowanie które danej macierzy przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę rzeczywistą detA
reguła Sarrusa
służy do obliczania współczynnika macierzy 3x3
właściwości wyznaczników
przestawienie dowolnych wierszy (lub kolumn) zmienia wartość współczynnika na przeciwną
przestawienie wszystkich wierszy na miejsce jego kolumn i odwrotnie bez zmiany ich porządku nie zmienia wartości współczynnika
jeśli wyznacznik ma dwa wiersze lub kolumny identyczne to jego wartość równa się zeru
jeśli wyznacznik ma jakiś wiersz lub kolumnę złożoną z samych 0 to jego wartość równa się 0
jeśli wszystkie elementy dowolnego wiersza lub kolumny wyznacznika pomnożymy przez pewną liczbę to wyznacznik też zostaje pomnożony przez tą liczbę
jeśli do elementów dowolnego wiersza lub kolumny dodamy lub odejmiemy element innego wiersza lub elementy innego wiersza pomnożone przez tę liczbę to wartość wyznacznika nie zmieni się
skala nominalna
NAJPROSTSZA, pozwala określić przynależność elementów danego zbioru (np populacji ludzi) do wyróżnionych dla danej cechy (np kolor oczu) kategorii jakościowych (np u brunetów)
skala nominalna dychotomiczna (dwupunktowa, dwudzielna)
wszystkie elementy danego zbioru są podzielne na dwie grupy rozłączne, czyli takie które nie posiadają elementów wspólnych (np płeć)
skala porządkowa
podczas rangowania poszczególnych wyników pomiarów przypisujemy im kolejny numer porządkowy czyli tzw rangę, utworzone rangi są wykorzystywane w dalszych przeliczeniach statystycznych
skala interwałowa (przedziałowa)
stosuje się ją wówczas, gdy zbiór wyników zawiera się w zbiorze liczb rzeczywistych, wynikom wyrażonym w tej skali można przypisać określoną wartość mierzoną w ściśle zidentyfikowanych jednostkach (np pomiary masy, długości, temperatury)
dokładność pomiaru
różnica między najmniejszym a największym pomiarem musi mieścić się w zakresie od 30 do 300 jednostek pomiarowych
od czego zależy dokładność pomiarów
możliwości aparatury, celu badań i zasad przestrzeganych w danej dyscyplinie naukowej
granice praktyczne
np 210-229,9
granice rzeczywiste
np 209,95-229,95
średnia arytmetyczna ważona
stosuje się ją gdy elementom danego zbioru chcemy przypisać większą wagę, aby miały one większy wpływ na obliczaną wartość średniej arytmetycznej
średnia geometryczna
stosowana jest gdy wyniki zmieniają się w przybliżeniu w postępie geometrycznym tzn. gdy kolejna wielkość w szeregu powstaje przez pomnożenie przez stały mnożnik wielkości bezpośrednio ją poprzedzającej, można nią obliczyć średnie tempo przyrostu badanej cechy (np tempo przyrostu masy ciała) (tylko liczby dodatnie)
średnia harmoniczna
służy najczęściej do obliczania tzw. efektywnej wielkości populacji, kształtu, dominacji czy zagęszczenia. Stosuje się ją również wtedy, gdy chcemy obliczyć średnią wartość badanej cechy, a zbiór wyników zawiera wartości różniące się od siebie o kilka rzędów wielkości
współczynnik zmienności
umożliwia porównanie zmienności wyników pomiarów, które nie zostały wyrażone w tych samych jednostkach lub pobrano je z różnych źródeł
kodowanie
polega na dodawaniu, odejmowaniu, mnożeniu i dzieleniu wszystkich wyników przez wartość stałą w celu uproszczenia obliczeń i graficznego przedstawienia wyników badań
transformacja
polega na pierwiastkowaniu, potęgowaniu czy logarytmowaniu danych pomiarowych, można też użyć funkcji trygonometrycznych
kombinacje
pozwalają policzbyć na ile sposobów można wybrać k elementów z n-elementowego zbioru (nie wybieramy wszystkiego, kolejność nie jest istotna)
permutacje
np ilość kombinacji w które można ułożyć 5 osób w kolejkę (bez powtórzeń) (5!=) (wszystkie elementy)
wariacja
nie musimy używać wszystkich elementów, z powtórzeniami i bez powtórzeń
wariancja
średnia arytmetyczna kwadratów odchyleń poszczególnych wartości cechy jednostek zbiorowości od ich średniej, kwadrat odchylenia standardowego
klasyczna definicja prawdopodobieństwa
stosunek zdarzeń elementarnych sprzyjających zdarzeniu, do wszystkich zdarzeń elementarnych, jednakowo możliwych i wykluczających się wzajemnie
własności prawdopodobieństwa
prawdopodobieństwo zdarzenia niemożliwego wynosi 0
jeśli zdarzenie A pociąga za sobą zdarzenia B to P(A) ≤ P(B)
dla każdego zdarzenia A zawartego w omega zachodzi P(A) ≤ 1
jeśli zdarzenie A pociąga za sobą zdarzenie B, to prawdopodobieństwo różnicy zdarzeń jest równe różnicy prawdopodobieństw tych zdarzeń
prawdopodobieństwo zdarzenia przeciwnego do zdarzenia A wynosi P(A’) = 1 - P(A)
zmienna losowa
każda funkcja na zbiorze omega i przybierająca wartości w zbiorze liczb rzeczywistych
zmienna losowa skokowa
zbiór wartości które może przyjmować zmienna jest skończony
zmienna losowa ciągła
zbiór wartości które może przyjmować zmienna jest niepoliczalny
rozkład zero-jedynkowy
przeprowadza się jedno doświadczenie losowe (n=1), możliwe są tylko dwa wyniki - sukces (1) lub porażka (0)
rozkład dwumianowy
więcej niż jedno zdarzenie losowe (n>1), możliwe są tylko wyniki p i q
prawdopodobieństwo alternatywy
zdarzenie losowe, które zachodzi wtedy gdy zachodzi przynajmniej jedno ze zdarzeń je tworzących (albo) (równe sumie prawdopodobieństw tych zdarzeń)
prawdopodobieństwo koniunkcji
zdarzenie losowe polegające na tym, że kilka zdarzeń losowych zaszło równocześnie (i) (równe iloczynowi prawdopodobieństw tych zdarzeń)
rozkład prawoskośny
p<0,5
rozkład lewoskośny
p>0,5
rozkład normalny
rozkład ciągły i symetryczny którego postać zależy od dwóch parametrów mi i sigma (μ,σ)
gęstość prawdopodobieństwa
średnia ilość prawdopodobieństwa przypadająca na jednostkę długości przedziału gdy długość przedziału dąży do 0
rozkład platykurtyczny
jeśli rozkład wyników pomiarów mocno odbiega od wartości średniej to sigma przyjmuje wysokie wartości i rozkład normalny ma wtedy kształt rozpłaszczony
rozkład leptokurtyczny
jeśli rozkład wyników nie odbiega mocno od wartości średniej to sigma przyjmuje niskie wartości i rozkład normalny ma szpiczasty kształt
rozkład normalny standaryzowany
ma zdefiniowaną średnią arytmetyczną mi=0 i zdefiniowane odchylenie standardowe sigma=1
ile wynosi pole pod krzywą gęstości prawdopodobieństwa
1
na co wskazuje jednostka z
jednostka standaryzowana, wskazuje o ile odchyleń standardowych pojedynczy wynik jest oddalony od średniej
hipoteza badawcza
przypuszczenie dotyczące badanego zjawiska czy rozważanego problemu
hipoteza statystyczna
przypuszczenie dotyczące badanych danych
hipoteza zero
brak istotnych różnic w wynikach, przyjmujemy kiedy wartość statystyki testu będzie mniejsza niż wartość krytyczna
hipoteza alternatywna (1)
istotne różnice w wynikach, przyjmujemy kiedy wartość statystyki testu będzie większa od wartości krytycznej
poziom istotności
prawdopodobieństwo uzyskania z testu statystycznego wartości, która nakazuje nam odrzucenie hipotezy zerowej na rzecz hipotezy alternatywnej, mimo, że hipoteza zerowa może być prawdziwa (określa prawdopodobieństwa popełnienia błędu pierwszego rodzaju)
błąd pierwszego rodzaju
odrzucamy prawdziwą hipotezę zerową i przyjmujemy fałszywą hipotezę alternatywną
błąd drugiego rodzaju
odrzucamy prawdziwą hipotezę alternatywną i przyjmujemy fałszywą zerową
który test jest silniejszy (konserwatywny/liberalny)
konserwatywny
estymacja parametrów
wyznaczenie takiego przedziału liczbowego który z nadanym z góry prawdopodobieństwem (1-alfa) zwanym współczynnikiem ufności poryje nieznaną wartość szacowanego parametru populacji
współczynnik ufności
zależy od przyjętego poziomu istotności, jeśli alfa=0,05 to współczynnik ufności =0,95
test Q-dixona
umożliwia wyeliminowanie tzw. błędów grubych czyli błędów pomiarowych które różnią się od pozostałych (błąd pomiarowy, odczytu)
test t-studenta
stosujemy go w celu wykazania istotnych różnic między dwiema grupami
test F
sprawdza jednorodność wariancji, trzeba go zrobić przed zastosowaniem testu t dla prób niezależnych
założenie analizy wariancji
obowiązuje we wszystkich rodzajach ANOVA i wymaga aby pomiar zmiennej zależnej miał rozkład normalny w obrębie każdej wyróżnionej grupie danych i wariancja pomiarów była jednakowa we wszystkich grupach (i pobieranie losowe)
test u
mocniejszy od testu serii, bardziej precyzyjnie od niego sprawdza różnice w rozkładzie liczb między dwiema grupami
test Kniskala-Wallisa
nieparametryczna alternatywa klasyfikacji prostej, stosuje się przy naruszeniu założeń ANOVA
test Wilcoxona
nieparametryczna alternatywa testu t-studenta dla przypadku dwóch równolicznych prób dających się połączyć w pary
test ANOVA
pomiary muszą być w rozkładzie normalnym oraz wariancja pomiarów musi być jednakowa we wszystkich grupach
test chi-kwadrat
sprawdza hipotezę, jest to każdy test statystyczny w którym statystyka testowa ma rozkład chi kwadrat (wartość oczekiwana nie może być mniejsza niż 5)
model regresji
opisuje zależność między dwoma zmiennymi, z których jedna (Y) jest zmienną losową o rozkładzie normalnym, druga natomiast (X) jest zmienną nielosową
model korelacji
współzależność dwóch zmiennych, z których obie Y i X są zmiennymi losowymi
wartość krytyczna
wyznacza obszar w którym gęstość prawdopodobieństwa przyjmuje wartości niższe od założonego poziomu istotności
współczynniki korelacji
od -1 do +1