#Příklad 1 (4/5)*(1/6)+(1/5)*(1/2) ((1/5)*(1/2))/((4/5)*(1/6)+(1/5)*(1/2)) #Příklad 2 x = 0:2 p = dbinom(x,2,0.1) ex = sum(x*p) ex2 = sum(x*x*p) dx = ex2 - ex*ex sqrt(dx) #Příklad 3 x = 0:3 dhyper(x,7,11,3) dhyper(3,7,11,3)+dhyper(0,7,11,3) #Příklad 4 setwd("C:/Users/Martina/Výuka/Pravděpodobnost a statistika/Data") library(readxl) data = read_excel("iris.xlsx") library(dplyr) ver_sl = data %>% filter(Species == "versicolor") %>% select(Sepal.Length) # bodový odhad p = length(ver_sl$Sepal.Length[ver_sl$Sepal.Length<6])/50 # podmínky pro použití IO 9/p/(1-p) # 95% intervalový odhad binom.test(length(ver_sl$Sepal.Length[ver_sl$Sepal.Length<6]),50,conf.level = 0.95) #Příklad 5 setwd("C:/Users/Martina/Výuka/Pravděpodobnost a statistika/Data") library(readxl) data = read_excel("iris.xlsx") colnames(data) = c("hodnoty","skupina") pom = boxplot(data$Sepal.Length~data$Species) pom data$bez = data$Sepal.Length data$bez[data$Sepal.Length == 4.9 & data$Species == "virginica"]=NA boxplot(data$bez~data$Species) tapply(data$bez,data$Species,shapiro.test) bartlett.test(data$bez~data$Species) kruskal.test(data$bez~data$Species) library(dunn.test) dunn.test(data$bez,data$Species, method = "bonferroni", altp=T)