Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability
|
|
- Jana Pešková
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 1. Př zjšťování počtu nezletlých dětí ve třcet vybraných rodnách byly zíkány tyto výledky: 1, 1, 0,, 3, 4,,, 3, 0, 1,,, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1,,, 0,, 1, 1,, 3, 3,. Upořádejte zíkané údaje do tabulky rozdělení četnotí a vyjádřete je v procentech. Určete vhodné charaktertky polohy a varablty. n n ,8 30 p 13,3% 6,7% 33,3% 0,0% 6,7% ). n ,8 0,8 0, 1,, n 7, 6,4 7, 4,4 3,4 0,64 0,04 1,44 4,84 n 1,96 5,1 0,4 8,64 9, ) R , + 6, , + 4,4 d & 0, ,91 rd 100 &,37 % 1,8 1,96 + 5,1 + 0,4 + 8,64 + 9,68 & 1,3 1,3 & 1,11 v 30 1, ,53 % 1,8. Př 13 měřeních doby opracování téže oučátky byly naměřeny tyto čaové údaje v mnutách: 3,5; 3,6; 3,4; 3,7; 3,4; 3,6; 3,5; 3,7; 3,6; 3,5; 3,5; 3,4; 3,5. Setavte zjštěné údaje do tabulky, určete abolutní relatvní četnot hodnot znaku, vypočtěte varační rozpětí a další charaktertky varablty tohoto měření. 3,4 3,5 3,6 3,7 n p 3,1% 38,5% 3,1% 15,4%. n 10, 17,5 10,8 7,4 0,13 0,03 0,07 0,17 n 0,39 0,15 0,1 0,34 0,0 0,00 0,00 0,03 n 0,05 0,00 0,01 0,06 n 13 10, + 17,5 + 10,8 + 7,4 3,53 13 ) 3,5 ) R 3,5 3,7 3,4 0,3 7 0,39 + 0,15 + 0,1+ 0,34 d 13 0,08 rd 100 &,38 % 3,53 & 0,08 0, ,01+ 0,06 & 0,01 0,01 & 0,1 v 13 0,1 3,53 100,96 % -1-
2 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 3. V porodnc byly 6 měíců ledovány hmotnot novorozenců v kg. Výledky byly etaveny do tabulky: Určete vhodné charaktertky polohy a varablty.,4,6,8 3 3, 3,4 3,6 3,8 4 4, 4,4 4,6 n p,3% 5,4% 11,6% 14,7% 17,8% 15,5% 9,3% 7,0% 6,% 4,7% 3,9% 1,6%. n 7,0 18,0 4,00 57,00 73,60 68,00 43,0 34,0 3,00 5,0,00 9,0 0,95 0,75 0,55 0,35 0,15 0,05 0,5 0,45 0,65 0,85 1,05 1,5 n,84 5,3 8,1 6,60 3,39 1,05 3,03 4,07 5, 5,1 5,6,51 0,90 0,56 0,30 0,1 0,0 0,00 0,06 0,0 0,43 0,73 1,11 1,57 n,69 3,91 4,49,9 0, 0,06 0,77 1,84 3,41 4,36 5,54 3,14 n 19 7, + 18, , , + 34, , + + 9, 3,35 19 ) 3, ) 3, R 4,6,4, 65,48 + 5,3 + 8,1+ 6,6 + 3,39 + 1,05 + 3,03 + 4,07 + 5, + 5,1 + 5,6 +,51 d & 0, ,41 rd 100 & 1,17 % 3,35,69 + 3,91+ 4,49 +,9 + 0,5 + 0,06 + 0,77 + 1,84 + 3,41+ 4,36 + 5,54 + 3,14 & 0,6 19 0,51 0,6 & 0,51 v 100 & 15,11 % 3,35 4. Obchodní polečnot provedla roztřídění vých prodejen podle doažených tržeb do tabulky. Pomocí ukazatelů varablty všetranně pouďte tržby. Tržba v t. Kč n třed ntervalu 300,5 7,5 10,5 30, & 165, Počet prodejen p ) 10,5 4% 16% 3% 8% 5 +. n ) 10, R 30,5 300,5 300 n d & 1034, ,88 n rd 100 & 6,63 % , & & 137,94 137,94 v ,91 % 165,5 --
3 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 5. Vojác čtyř rot jednoho vojenkého praporu byl tetován na fyzckou zdatnot. Každý obdržel známku od 1 (nejlepší) do 5 (nejhorší). Výledky jou uvedeny v tabulce. a. Jaká byla průměrná známka v celém praporu? Počítejte přenotí na dvě deetnná míta. b. Která rota byla v průměru nejlepší a která nejhorší? c. Určete četnot jednotlvých známek v celém praporu a etrojte přílušný polygon četnotí. d. Určete relatvní četnot (v procentech) jednotlvých známek v celém praporu přenotí na dvě deetnná míta. e. Zhodnoťte výledky všech 4 rot pomocí ukazatelů polohy varablty. Celkem Průměrná Průměrná známka v celém praporu: vojáků známka 7, , ,9 1. rota ,93. rota ,00 3. rota ,57 4. rota ,90 celkem ,86 relatvní četnot 15,60%,94% 33,94% 14,68% 1,84% &, V průměru nejlepší byla 3. rota, nejhorší. rota. Abolutní četnot známek v praporu Modu Medán průměrná abolutní odchylka rozptyl -3- měrodatná odchylka varační koefcent 1. rota 3 3 0,78 5,00,4 76,4%. rota 3 3 0,97 5,34,31 77,06% 3. rota 1,1 10,04 3,17 13,54% 4. rota 3 3 0,93 5,43,33 80,38% Třetí rota je v průměru ce nejlepší ze všech rot, její výledky jou ale nejvíce rozptýlené od tohoto průměru (její charaktertky varablty jou nejvyšší ze všech). Nejvíce homogenní výledky prokazovala 1. rota.
4 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 6. Výledky rovnávací píemné práce z matematky v ouedních maturtních třídách IV.A a IV.B gymnáza jou zachyceny v tabulce. a. Vypočtěte průměrné známky v obou třídách a průměrnou známku obou tříd dohromady. Počítejte přenotí na deetnná míta. b. Třída, do které chodí Marek, dopadla v průměru hůř než ouední třída. Kdyby ale Marek napal píemnou prác lépe, mohla být průměrná známka v jeho třídě lepší než ve třídě ouední. Do které třídy Marek chodí a jakou známku z píemné práce dotal? c. Porovnejte obě třídy pomocí všech ukazatelů polohy a varablty. Známka Počet žáků Průměrná známka IV.A , IV.B ,60 30,5 + 5,6 Průměrná známka obou tříd dohromady:, Marek chodí do IV.B. Potřebujeme zjtt, o kolk lepší známku by muel Marek dotat, aby průměr jeho třídy byl lepší než průměr třídy IV.A. Tento rozdíl označíme n: 65 n <,5 rozdíl mez nynější Markovou známkou a známkou, kterou by muel zíkat, aby průměr jeho 5 třídy byl lepší než průměr třídy IV.A, je větší než,5. Tomu vyhovuje jen varanta, že Marek 65 n < 6,5 dotal z píemné práce 4 a zíkat by muel 1.,5 < n Počet žáků Průměrná známka Modu Medán Průměrná abolutní odchylka v % Rozptyl Směrodatná odchylka Varační koefcent IV.A 30, 0,97 38,67% 1,38 1,18 47,05% IV.B 5,60 3 0,90 34,46% 1,04 1,0 39,% -4-
5 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 7. Stattcký oubor o rozahu tattckých jednotek vyšetřujeme z hledka jtého kvanttatvního znaku. Vzetupně upořádané hodnoty znaku pro jednotlvé tattcké jednotky jou 1,,...,. Předpokládáme, že e hodnoty znaku u všech jednotek vyšetřovaného ouboru zvětší o 5. Popšte, jak e změní tyto charaktertky znaku : a. Artmetcký průměr c. Modu b. Medán d. Směrodatná odchylka Artmetcký průměr: puv > zvětší e o nov + puv + 5 Medán: puv ) > zvětší e o nov ) + puv ) + 5 Modu: Hodnota, která byla v původním ouboru nejvícekrát e zvětšla také o 5 (změnou hodnoty e nemění její četnot). Směrodatná odchylka: puv nov ( ) + ( ) ( ) 1 (( + 5) ( + 5) ) + (( + 5) ( + 5) ) (( + 5) ( + 5) ) ( ) + ( ) ( ) 1 1 puv > nezmění e -5-
6 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 8. Dopravní frma vlatní 100 vozdel. Vedení frmy zpracovalo tattcký přehled počtu klometrů najetých jednotlvým vozdly k určtému dn. a. Setrojte loupcový dagram znázorňující závlot počtu vozdel na počtu najetých klometrů. b. Vypočtěte artmetcký průměr, modu a medán klometrů najetých jednotlvým vozdly. c. Určete rozptyl, měrodatnou odchylku a varační rozpětí počtu najetých klometrů. Počet najetých km (v tících) Počet vozdel n ,8 6,8 6,8 13, 33, 53, n 41, 48, ,8 1,8 190,4 718,4 46,4 174,4 110,4 830,4 n 1971, 198, , 15431, n 100 & 166, ) 180 ) 160 R , + 48, ,8 + 1,8 1,47 d & 1,47 rd 100 & 1,87 % ,8 1971, + 198, , , & 657, ,65 657,76 & 5,65 v ,38 % 166,8 Počet vozdel Počet vozdel Počet najetých km (v tících) -6-
7 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 9. Máme k dpozc roztříděné údaje o abenc v provozu. Pomocí tředních hodnot a ukazatelů varablty proveďte všetranný rozbor. Abence (v hod) Počet dělníků n n n ) 5 n & 34 5 ) 1 R ,36 d & 35,36 rd 100 & 104 % & 708,56 5 5,04 708,56 & 5,04 v ,07 % Pro mzdová rovnání jou k dpozc údaje o výš mezd ve třech pracovních kupnách. Porovnejte pomocí charaktertk polohy a varablty rovnání mzdové poltky v těchto pracovních kupnách. Pracovní kupny č. Dělník n artmetcký průměr 9 000, , ,00 rozptyl , , ,00 měrodatná odchylka 1 663, ,4 018,83 varační koefcent 18,48% 1,1% 18,69% Mzdová poltka je nejlépe uplatňována ve kupně č. 3 (je zde největší dferencace nejvyšší hodnoty charaktertk varablty). -7-
8 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 11. Náledující číla jou počty otelení u krav: 1, 4, 7,, 5, 3, 1, 5, 4,, 6, 3, 1, 6, 5, 4, 7,, 8, 9, 3, 8, 1, 7, 5, 6, 1, 8, 9, 3, 10, 5,, 11, 4, 1, 3, 4, 10, 3, 8,, 4, 3, 6,, 7, 1, 6, 9. Setavte tabulku rozdělení četnotí podle počtu otelení (vyjádřete četnot abolutně relatvně) a znázorněte je pojncovým dagramem. Určete základní charaktertky polohy a varablty n p 1,00% 1,00% 14,00% 1,00% 10,00% 10,00% 8,00% 8,00% 6,00% 4,00%,00%,00%. n ,96,96 1,96 0,96 0,04 1,04,04 3,04 4,04 5,04 6,04 7,04 n 3,76 17,76 13,7 5,76 0, 5, 8,16 1,16 1,1 10,08 6,04 7,04 15,68 8,7616 3,8416 0,916 0,0016 1,0816 4,1616 9,416 16,3 5,40 36,48 49,56 n 94,09 5,57 6,891 5,596 0,008 5,408 16,646 36,966 48,965,803 36,48 49,56 3, , ,04 n & 4,96 ) 3 3, , ,04 R d &,44 94,09 + 5, ,56 & 8,47 8,47 &,91 v rd ) 4,5, & 49,19 % 4,96, ,71 % 4,96 abolutní četnot 8 počty krav počty otelení krav relatvní četnot 15,00% procenta 10,00% 5,00% 0,00% počty otelení krav -8-
9 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 1. Jou dány výledky měření délky tyče v metrech (,36;,38;,4;,35;,37;,4;,44;,39;,4;,41;,35;,45;,41;,36;,40;,39;,35;,37;,39;,45;,40;,37;,38;,4;,44;,41;,39;,37;,39;,40;,4;,45;,37;,35;,35;,38;,35;,41;,39;,41;,40;,37;,39;,43;,4;,38;,37;,41;,4;,39). Upořádejte hodnoty znaku podle velkot, etavte tabulku rozdělení četnotí (abolutní relatvní) a určete základní charaktertky polohy a varablty.,35,36,37,38,39,40,41,4,43,44,45 n p 1,00% 4,00% 14,00% 8,00% 16,00% 8,00% 1,00% 14,00%,00% 4,00% 6,00%. n 14,10 4,7 16,59 9,5 19,1 9,60 14,46 16,94,43 4,88 7,35 0,04 0,03 0,0 0,01 0,00 0,01 0,0 0,03 0,04 0,05 0,06 n 0,7 0,07 0,17 0,06 0,03 0,0 0,09 0,18 0,04 0,09 0,17 0,000 0,001 0,0006 0,000 0,0000 0,0000 0,000 0,0007 0,0013 0,001 0,0031 n 0,0117 0,003 0,0041 0,0008 0,0001 0,0001 0,0015 0,0047 0,0013 0,004 0,0093 n ),39 0,7 + 0, ,17 d & 0,0 0, , ,0093 & 0,0008 0,0008 & 0,084 14,1 + 4, ,35 &,39 ),39 13 v R 0,0 rd 100 & 0,99 %,39 0, ,18 %,39,45,
10 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 13. Byla změřena tělená výška u šetnáctletých žákyň. Určete základní charaktertky polohy a varablty. Zakrelete graf rozložení četnotí tředy ntervalů n p 10,% 11,60% 0,99% 3,0% 19,89% 6,63% 3,31%,1% 1,10% 0,55%. n ,70 3,70 1,70 0,30,30 4,30 6,30 8,30 10,30 1,30 n 108,33 77,73 64,66 1,53 8,74 51,58 37,79 33,19 0,60 1,30 3,51 13,70,90 0,09 5,8 18,48 39,67 68,86 106,06 151,5 n 617,67 87,75 110,03 3,74 190,17 1,71 38,01 75,45 1,11 151, n 181 & 164,7 ) 165 ) , , ,3,77 R d &,77 rd 100 & 1,68 % ,7 617, , ,5 3,57 & 1,75 1,75 & 3,57 v 100,17 % ,7 abolutní četnot počet žákyň výška žákyň relatvní četnot 5,00% 0,00% procenta 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% výška žákyň -10-
11 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 14. V porodnc byly ledovány hmotnot novorozenců v kg. Za 6 měíců byly výledky etaveny do náledující tabulky. Určete relatvní rozdělení četnotí a zakrelete je do grafu. Vypočtěte vhodné charaktertky polohy a varablty.,4,6,8 3 3, 3,4 3,6 3,8 4 4, 4,4 4,6 n p,33% 5,43% 11,63% 14,73% 17,83% 15,% 9,30% 6,98% 6,0% 4,65% 3,88% 1,55%. n 7, 18, , , 34, 3 5, 9, 0,95 0,75 0,55 0,35 0,15 0,05 0,5 0,45 0,65 0,85 1,05 1,5 n,84 5,3 8,1 6,60 3,39 1,05 3,03 4,07 5, 5,1 5,6,51 0,90 0,56 0,30 0,1 0,0 0,00 0,06 0,0 0,43 0,73 1,11 1,57 n,69 3,91 4,49,9 0, 0,06 0,77 1,84 3,41 4,36 5,54 3,14 n 19 ) 3, 7, + 18, , 3,35 19 ) 3, 65 R 4,6,4,,84 + 5,3 + 8, ,51 0,41 d & 0,41 rd 100 & 1,17 % 19 3,35,69 + 3, ,14 0,51 & 0,6 0,6 & 0,51 v ,11 % 19 3,35 Abolutní četnot Relatvní četnot počet novorozenců ,4,6,8 3 3, 3,4 3,6 3,8 4 4, 4,4 4,6 procenta 0,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00%,4,6,8 3 3, 3,4 3,6 3,8 4 4, 4,4 4,6 hmotnot hmotnot -11-
12 Pracovní lt č. 3 Charaktertky varablty 15. Ve dvou paralelních třídách byl hodnocen propěch žáků na konc pololetí. Byly zíkány tyto údaje: 1,31; 1,0; 1,00; 1,40; 1,35; 1,3; 1,31; 1,80; 1,41; 1,4; 1,45; 1,51; 1,; 1,6; 1,7; 1,74; 1,78; 1,79;,0; 1,80; 1,8; 1,89; 1,91; 1,90; 1,83; 1,89;,00;,01;,04;,10;,11;,1;,18;,19;,60;,1;,51;,;,53;,41;,43;,40;,35;,37;,38;,4;,57;,51; 3,00;,6;,71;,88;,91;,9; 3,11; 3,40; 3,35; 3,0; 3,80; 3,67. Setavte tabulku ntervalového rozdělení četnotí, určete relatvní četnot a zakrelete je do grafu. Vypočítejte charaktertky polohy varablty. Pomocí zíkaných hodnot proveďte rovnání obou tříd. Průměr 1,00-1,0 1,1-1,40 1,41-1,60 1,61-1,80 1,81 -,00,01 -,0,1 -,40 Střed průměru 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9,1,3 n p 3,33% 8,33% 8,33% 11,67% 11,67% 13,33% 10,00%. n, 6,5 7,5 11,9 13,3 16,8 13,8 1,05 0,85 0,65 0,45 0,5 0,05 0,15 n 1,16 1,11 0,98 0,77 0,48 0,11 0,34 1,11 0,73 0,43 0,1 0,06 0,00 0,0 n, 3,64,13 1,44 0,45 0,0 0,13 Průměr,41 -,60,61 -,80,81-3,00 3,01-3,0 3,1-3,40 3,41-3,60 3,61-3,80 Střed průměru,5,7,9 3,1 3,3 3,5 3,7 n p 13,33% 3,33% 6,67% 3,33% 3,33% 0,00% 3,33%. n 0 5,4 11,6 6, 6,6 0 7,4 0,35 0,55 0,75 0,95 1,15 1,35 1,55 n 0,87 1,48,17,93 3,78 4,71 5,7 0,1 0,30 0,56 0,90 1,31 1,81,39 n 0,96 0,60,3 1,79,63 0,00 4,78, + 6, ,4 n 60 &, ,16 + 1, ,7 0,44 d & 0,44 rd 100 & 0,6 % 60,15, + 3, ,78 & 0, ,6 0,38 & 0,6 v 100 8,77 %,15-1-
Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability
1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte
VícePracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty
Pracovní lt č. 3: Pracujeme kategorzovaným daty Cíl cvčení: Tento pracovní lt je určen pro cvčení ke 3. a. přednášce předmětu Kvanttatvní metody B (.1 Třídění tattckých dat a. Číelné charaktertky tattckých
VíceMožnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ
Možnot vyžtí tatty a teore zpracování dat v prác učtele na. tupn ZŠ Význam tatty je v oudobé polečnot všeobecně uznáván. Svědčí o tom člány v denním odborném tu, lýcháme o ní čato ve vytoupeních hopodářých
Více8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMENTY
8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMETY Stattcký oubor e dvěma argument Průvodce tudem Vužeme znalotí z předchozí kaptol, která poednávala o tattckém ouboru edním argumentem a rozšíříme e. Předpokládané
VíceObsah. Příloha (celkový počet stran přílohy 8) Závěrečná zpráva o výsledcích experimentu shodnosti ZZP 2015/1
Závěrečná zpráva o výledcích expermentu hodnot ZZP 015/1 Obah Úvod a důležté kontakty... Potupy tattcké analýzy expermentu hodnot... 5.1 Numercký potup zjšťování odlehlých hodnot... 5.1.1 Cochranův tet...
VíceDigitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.7/1.5./34.415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_1_18 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51
VíceVzorový protokol pro předmět Zpracování experimentu. Tento protokol by měl sloužit jako vzor pro tvorbu vašich vlastních protokolů.
Vzorový protokol pro předmět Zpracování experimentu. Tento protokol by měl loužit jako vzor pro tvorbu vašich vlatních protokolů. Na příkladech je zde ukázán právný zápi výledků i formát tabulek a grafů.
Více5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů?
0. Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika Kombinatorika ) V restauraci mají na jídelním lístku 3 druhy polévek, 7 možností výběru hlavního jídla, druhy moučníku. K pití si lze objednat kávu, limonádu
VíceObsah. Příloha (celkový počet stran přílohy 13) Závěrečná zpráva o výsledcích experimentu shodnosti MVP 2014/1
Závěrečná zráva o výledcích exermentu hodnot MVP 014/1 Obah Úvod a důležté kontakty... Potuy tattcké analýzy exermentu hodnot... 3.1 Numercký otu zjšťování odlehlých hodnot... 3.1.1 Cochranův tet... 3.1.
VíceStatistika. 2) U 127 zaměstnanců firmy byl zjištěn počet jejich rodinných příslušníků a výsledek shrnut v tabulce:
Statistika 1) Každý z 250 žáků školy navštěvuje právě jeden volitelný předmět, kterými jsou angličtina, němčina, ruština a španělština. Určete relativní četnost je-li rozdělení četností je dáno tabulkou,
VíceStatistická šetření a zpracování dat.
Statstcká šetření a zpracování dat. Vyjadřovací prostředky ve statstce STATISTICKÉ TABULKY Typckým vyjadřovacím prostředkem statstky je číslo formalzovaným nástrojem číselného vyjádření je statstcká tabulka.
VíceAreál cementárny Králův Dvůr. Beroun Beroun. Poskytovatel programů zkoušení způsobilosti při SZK FAST Veveří Brno
ZČB 016/1 Zkoušení čertvého betonu (ZČB 1350) Plán rogramu zkoušení zůoblot ZČB 016/1 Zkoušení čertvého betonu (ZČB 1350) 14. 4. 016 Areál cementárny Králův Dvůr. Beroun 660 66 01 Beroun Pokytovatel rogramů
VíceAutomatizace Úloha č.1. Identifikace regulované soustavy Strejcovou metodou
Automatizace Úloha č. Identifikace regulované outavy Strejcovou metodou Petr Luzar 008/009 Zadání. Zapojte regulační obvod reálnou tepelnou outavou a eznamte e monitorovacím a řídicím programovým ytémem
Více4. Stezkou, která vede na vrchol hory, vystupuje turista rychlostí 2,5 km/h, sestupuje rychlostí 5 km/h. Jakou průměrnou rychlostí jde?
1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte
VíceVyhodnocování impulsních m ěř m ení kvalita vysokonap ěťových měř m ení
Vyhodnocování impulních měření a kvalita vyokonapěťových měření 1 Měření impulních napětí Metody pro tanovení 50 konvenční (po hladinách) 3 Pravděpodobnotní papír 4 Výpočet 50 a pomocí metody nejmenších
Více1.1.7 Rovnoměrný pohyb II
1.1.7 Rovnoměrný pohyb II Předpoklady: 16 Minulou hodinu jme zakončili předpovídáním dalšího pohybu autíčka. Počítali jme jeho dráhy v dalších okamžicích pomocí tabulky a nakonec i přímé úměrnoti: autíčko
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru
VíceCelonerezové tlakoměry trubicové
PreureGauge8 cz2kor1 13.2.212 21:16 Stránka 9 Celonerezové tlakoměry trubicové podle EN 837 1 pro průmylové aplikace měření kontrola analýza Pouzdro: 63 mm, 1 mm, 16 mm (volitelně 8 mm) Připojení: G 1
VíceZáklady statistiky pro obor Kadeřník
Variace 1 Základy statistiky pro obor Kadeřník Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz 1. Aritmetický průměr
VíceRovnice rovnoměrně zrychleného pohybu
..8 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu Předpoklady: 7 Pedagogická poznámka: Stejně jako u předchozí hodiny je i v této hodině potřeba potupovat tak, aby tudenti měli minimálně píše minut na řešení příkladů
Více} kvantitativní znaky
Měřeí tattcké závlot, korelace, regree Obecé prcpy závlot vzájemá ouvlot měřeých zaků Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. fukčí závlot x tattcká závlot átroje pro měřeí závlot leár rí regree korelace }
VícePoskytovatel programů zkoušení způsobilosti při SZK FAST Veveří Brno Doc. Ing. Tomáš Vymazal, Ph.D.
Zkoušení ocel 015/1 (ZO 689) Plán rogramu zkoušení zůoblot Zkoušení ocel 015/1 (ZO 689) Pokytovatel rogramů zkoušení zůoblot ř SZK FAST Veveří 95 60 00 Brno Koordnátor: 9.. 015 Doc. Ing. Tomáš Vymazal
VíceOdchylky jako nástroj řízení. Odchylky můžeme vyhodnocovat: a) v absolutních jednotkách (množstevních, objemových, měnových)
Odchylky jako nástroj řízení V souvislosti se zpřesňováním procesu plánování a kontroly se skutečné hodnoty porovnávají se stanovenou kontrolní veličinou. Jako kontrolní veličiny se používají plánované
Více(ZK 933, 1097, 1367, 137, )
ZK 015/1 Zkoušení kamenv (ZK 933 1097 1367 137 71179) Plán rogramu zkoušení zůoblot ZK 015/1 Zkoušení kamenv (ZK 933 1097 1367 137 71179) Pokytovatel rogramů zkoušení zůoblot ř SZK FAST Veveří 95 60 00
VíceUrčete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.
3.1. 3.2. Třikrát vystřelíme na cíl. Pravděpodobnost zásahu při každém výstřelu je p = 0,7. Určete: a) pravděpodobnostní funkci počtu zásahů při třech nezávislých výsledcích, b) distribuční funkci a její
VícePlán programu zkoušení způsobilosti. ZK 2016/1 Zkoušení kameniv (ZK 933, 1097, 1367, 137, )
ZK 016/1 Zkoušení kamenv Plán rogramu zkoušení zůoblot ZK 016/1 Zkoušení kamenv Pokytovatel rogramů zkoušení zůoblot ř SZK FAST Veveří 95 60 00 Brno Koordnátor: 1. 4. 015 Doc. Ing. Tomáš Vymazal Ph.D.
VícePracovní list - Laboratorní práce č. 7 Jméno: Třída: Skupina:
Projekt Efektivní Učení Reformou oblastí gymnaziálního vzdělávání je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Pracovní list - Laboratorní práce č. 7 Jméno: Třída:
VíceObsah. Příloha (celkový počet stran přílohy 13) Závěrečná zpráva o výsledcích experimentu shodnosti ZČB 2013/2
Závěrečná zpráva o výsledcích expermentu shodnost ZČB 2013/2 Obsah Úvod a důležté kontakty... 2 Postupy statstcké analýzy expermentu shodnost... 4 2.1 Numercký postup zjšťování odlehlých hodnot... 4 2.1.1
VíceHodnocení využití parku vozidel
Hodnocení využtí parku vozdel Všechna kolejová vozdla přdělená jednotlvým DKV (provozním jednotkám) tvoří bez ohledu na jejch okamžté použtí jejch nventární stav. Evdenční stav se skládá z vozdel vlastního
Více7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM
7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM Průvodce studem Předchozí kaptoly byly věnovány pravděpodobnost a tomu, co s tímto pojmem souvsí. Nyní znalost z počtu pravděpodobnost aplkujeme ve statstce. Předpokládané
Více5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE
5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE Náklady podniku můžeme charakterizovat jako peněžně vyjádřenou spotřebu výrobních faktorů účelně vynaložených na tvorbu podnikových výnosů včetně dalších nutných nákladů
VícePlán programu zkoušení způsobilosti. ZZB 2014/2 Pevnost a pružnost ztvrdlého betonu
ZZB 014/ Pevnot a ružnot ztvrdlého betonu Plán rogramu zkoušení zůoblot ZZB 014/ Pevnot a ružnot ztvrdlého betonu Pokytovatel rogramů zkoušení zůoblot ř SZK FAST VUT Veveří 95 60 00 Brno Koordnátor: 1.
VíceStatistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
VíceZkoušení zdících prvků 2015/1 (ZZP 772 a ZZP 15435)
Zkoušení zdících rvků 015/1 (ZZP 77 a ZZP 15435) Plán rogramu zkoušení zůoblot Zkoušení zdících rvků 015/1 (ZZP 77 a ZZP 15435) Pokytovatel rogramů zkoušení zůoblot ř SZK FAST Veveří 95 60 00 Brno Koordnátor:
VíceZadání. Přílohy. Požadavky. Úloha č. 3. Výpočet denního osvětlení ; Daniljukův diagram D=DS=100%
Ing. Martna Zapletalová, Ph.., K 14, A 41 SF 1 Úloha č. 3 Výpočet denního ovětlení ; anljukův dagra Zadání Pouďte zadanou ítnot - kancelář z hledka denního ovětlení (STANOVTE CELKOVÝ ČINITEL ENNÍ OSVĚTLENOSTI)
VíceTéma: Analýza kmitavého pohybu harmonického oscilátoru
PRACOVNÍ LIST č. Téa úlohy: Analýza kitavého pohybu haronického ocilátoru Pracoval: Třída: Datu: Spolupracovali: Teplota: Tlak: Vlhkot vzduchu: Hodnocení: Téa: Analýza kitavého pohybu haronického ocilátoru
VíceObsah přednášky. 1. Základní pojmy. 2. Jednorozměrné charakteristiky 3. Rozložení 4. Vícerozměrné charakteristiky. Jak stručně popsat data
Obah přednášky 1. Základní pojmy. Jednorozměrné charakteritiky 3. Rozložení 4. Vícerozměrné charakteritiky Jak tručně popat data 5. Hypotézy, tety O kvalitě dat a modelů Základní a výběrový oubor, pravděpodobnot,
VíceTest z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY
VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY Test z teorie 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový
VíceNávody na výpočty směrových a sklonových poměrů dle zadání do cvičení
Návody na výpočty měrových a klonových poměrů dle zadání do cvičení Kombinované tudium BO01, čát Dopravní tavby Ad 1) Návrh obou měrových oblouků bez přechodnic a) Změřte tředové úhly pomocí tangenty úhlu
VícePracovní list č. 4 Poměrní ukazatelé
1. Kapitál podnikatele zahrnoval na počátku období v Kč: pokladní hotovost 25 000,-; běžný účet 354 130,-; pohledávky 235 600,-; zásoby materiálu 158 510,-; zásoby výrobků 158 640,-; drobný hmotný majetek
VíceTéma 2. Řešené příklady
Téma. Řešené příklady 1. V tabulce č. 1. jsou uvedeny údaje o spotřebě polotučného sušeného a polotučného tekutého mléka v jednotlivých létech. Tab. 1. (mil. l) \ rok 1998 1999 000 001 00 003 004 005 Polotučné
VícePísemná práce k modulu Statistika
The Nottingham Trent University B.I.B.S., a. s. Brno BA (Hons) in Business Management Písemná práce k modulu Statistika Číslo zadání: 144 Autor: Zdeněk Fekar Ročník: II., 2005/2006 1 Prohlašuji, že jsem
VíceMetody prognózování v dopravě. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Metody prognózování v dopravě Ing. Mchal Dorda, Ph.D. Metody prognózování v dopravě ílem prognózy dopravy e určení výhledových údaů o dopravě (např. výhledové ntenzty dopravy apod.). Př prognózování v
VíceDigitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_2_18 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51
VíceProtokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:
Protokol č. 1 Tloušťková struktura Zadání: Pro zadané výčetní tloušťky (v cm) vypočítejte statistické charakteristiky a slovně interpretujte základní statistické vlastnosti tohoto souboru tloušťek. Dále
VíceCharakteristiky úrovně
Charaterty úrově Měřeí úrově Úroveň (poloha) je jedou ze záladích vlatotí tattcých dat, v úrov e mohou tattcá data lšt ebo aopa hodovat. Výzačé hodoty varačí řady ejou ctlvé a změu jedotlvých hodot Medá
VíceZkoušení vlastností polymerů
ZZB 013/ Pevnot a ružnot ztvrdlého betonu Plán rogramu zkoušení zůoblot Zkoušení vlatnotí olymerů Pokytovatel rogramů zkoušení zůoblot ř SZK FAST VUT Veveří 95 60 00 Brno ve olurác UNIPETROL RPA,.r.o.
VíceVícekriteriální rozhodování. Typy kritérií
Vícekrterální rozhodování Zabývá se hodnocením varant podle několka krtérí, přčemž varanta hodnocená podle ednoho krtéra zpravdla nebývá nelépe hodnocená podle krtéra ného. Metody vícekrterálního rozhodování
VíceANALÝZA PRŮCHODU PAPRSKOVÝCH SVAZKŮ KOUTOVÝM ODRAŽEČEM
ANALÝZA PRŮCHODU PAPRSKOVÝCH SVAZKŮ KOUTOVÝM ODRAŽEČEM P Kytka J Novák ČVUT v Praze Fakulta tavební katedra fyziky Práce e zabývá analýzou průchodu paprků koutovým odražečem což je typ hranolu který je
VíceOtázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?
Otázky k měření centrální tendence 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení? 2. Určete průměr, medián a modus u prvních čtyř rozložení (sad dat): a.
VíceTest z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY
VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY Test z teorie 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový
Více1.1.14 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu
..4 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu Předpoklady: 3 Pedagogická poznámka: Stejně jako u předchozí hodiny je i v této hodině potřeba potupovat tak, aby tudenti měli minimálně minut na řešení příkladů
VíceMetodologie pro ISK II
Metodologie pro ISK II Všechny hodnoty z daného intervalu Zjišťujeme: Centrální míry Variabilitu Šikmost, špičatost Percentily (decily, kvantily ) Zobrazení: histogram MODUS je hodnota, která se v datech
VíceMatematika I A ukázkový test 1 pro 2018/2019
Matematka I A ukázkový test 1 pro 2018/2019 1. Je dána soustava rovnc s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napšte Frobenovu větu (předpoklady + tvrzení). b) Vyšetřete
Více(motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt)
Popisná státistiká (motto: Jestliže má jednotlivec rád čísla, pokládá se to za neurózu. Celá společnost se ale sklání před statistickými čísly. Alfred Paul Schmidt) 1. Příklad V pobočce banky za celý den
Více3 Chyby měření. 3.1 Hrubé chyby
3 Chyby měření Za daných podmínek má každá fyzikální veličina určitou hodnotu, kterou ovšem z principiálních důvodů nemůžeme zjitit úplně přeně. Každé měření je totiž zatíženo chybami, které jou nejrůznějšího
VícePracovní list - Laboratorní práce č. 6 Jméno: Třída: Skupina:
Projekt Efektivní Učení Reformou oblastí gymnaziálního vzdělávání je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Pracovní list - Laboratorní práce č. 6 Jméno: Třída:
VíceBiostatistika Cvičení 7
TEST Z TEORIE 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový průměr je a) náhodná veličina, b) konstanta,
Vícevýška (cm) počet žáků
Statistika 1) Ve školním roce 1997/119 bylo v Brně 3 základních škol, ve kterých bylo celkem 1 tříd. Tyto školy navštěvovalo 11 5 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik žáků průměrně
VíceDoporučené příklady k procvičení k 2. Průběžnému testu
Doporučené příklady k procvičení k 2. Průběžnému testu - Statistika v příkladech Marek a kol. (2013) - kapitola 2.3, 9 řešené příklady 2.52-2.53, 2.58a,b - kapitola 3.1 o řešené příklady: 3.1, 3.2, 3.4
Víceina ina Diskrétn tní náhodná veličina může nabývat pouze spočetně mnoha hodnot (počet aut v náhodně vybraná domácnost, výsledek hodu kostkou)
Náhodná velčna na Výsledek náhodného pokusu, daný reálným číslem je hodnotou náhodné velčny. Náhodná velčna je lbovolná reálná funkce defnovaná na množně elementárních E pravděpodobnostního prostoru S.
VíceZpráva o stavu a rozvoji modelu pro předvídání vzdělanostních potřeb ROA - CERGE v roce 2004
Zpráva o tavu a rozvoji modelu pro předvídání vzdělanotních potřeb ROA - CERGE v roce 2004 vypracováno pro čát grantového projektu Společnot vědění - nároky na kvalifikaci lidkých zdrojů a na další vzdělávání
VíceLaboratorní cvičení č.2 Měření hydraulických charakteristik půd: Koeficient nasycené hydraulické vodivosti K s a retenční čára
Laboratorní cvčení č.2 Měření hydraulckých charaktertk půd: Koefcent naycené hydraulcké vodvot K a retenční čára Úkoly: na neporušeném vzorku půdy v Kopeckého válečku tanovte retenční čáru v blízkot naycení
VíceMATEMATIKA III V PŘÍKLADECH
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 7 Rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny Mgr. Petr Otipka Ostrava 2013 Mgr. Petr Otipka
VíceLab. skup. Spolupracoval Měřeno dne Odevzdáno dne. Příprava Opravy Učitel Hodnocení
Jméno a příjmení ID FYZIKÁLNÍ PRAKTIK Ročník 1 Předmět Obor Stud. kupina Kroužek Lab. kup. FEKT VT BRNO Spolupracoval ěřeno dne Odevzdáno dne Příprava Opravy čitel Hodnocení Název úlohy Čílo úlohy 1. Úkol
VíceFUZZY STOCHASTICKÁ ANALÝZA SLOŽITÝCH SOUSTAV ČÁST II CHARAKTERISTIKY FUZZY NÁHODNÉ VELIČINY
FUZZY STOCHASTICKÁ ANALÝZA SLOŽITÝCH SOUSTAV ČÁST II CHARAKTERISTIKY FUZZY NÁHODNÉ VELIČINY FUZZY STOCHASTIC ANALYSIS OF COMPLEX SYSTEMS PART II CHARACTERISTICS OF FUZZY RANDOM VARIABLE Mirolav Pokorný
VíceProcentová část
2..2 Procentová část Předpoklady: 02024 Pedagogická poznámka: Pokud je ve třídě větší množství slabších žáků, je zřejmě výhodnější, dát příklad jen rychlejší části třídy, tu pak nechat pracovat na dalších
VíceÚloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:
Úloha č. 1 - Kvantily a typická hodnota (bodově tříděná data): Určete typickou hodnotu, 40% a 80% kvantil. Tabulka hodnot: Varianta Četnost 0 4 1 14 2 17 3 37 4 20 5 14 6 7 7 11 8 20 Typická hodnota je
Vícepodle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y
4 Lneární regrese 4 LINEÁRNÍ REGRESE RYCHLÝ NÁHLED DO KAPITOLY Častokrát potřebujete zjstt nejen, jestl jsou dvě nebo více proměnných na sobě závslé, ale také jakým vztahem se tato závslost dá popsat.
VíceZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY
ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY Statitia věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatiticých údaů. Statiticé údae ou apř. údae o přirozeém přírůtu či migraci obyvateltva, obemu výroby průmylových podiů,
Více22. Pravděpodobnost a statistika
22. Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost náhodných jevů. Klasická pravděpodobnost. Statistický soubor, statistické jednotky, statistické znaky. Četnosti, jejich rozdělení a grafické znázornění.
Vícetazatel 1 2 3 4 5 6 7 8 Průměr ve 15 250 18 745 21 645 25 754 28 455 32 254 21 675 35 500 Počet 110 125 100 175 200 215 200 55 respondentů Rozptyl ve
Příklady k procvičení k průběžnému testu: 1) Při zpracování studie o průměrné výši měsíčních příjmů v České republice jsme získali data celkem od 8 tazatelů. Každý z těchto pěti souborů dat obsahoval odlišný
VíceServer Internetu prostøednictvím slu eb (web, e-mail, pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet
Více
Server Internetu prostøednictvím slu eb (web, e-mail, pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet
Více
Přípravný kurz - Matematika
Přípravný kurz - Matematika Téma: Základy statistiky, kombinační úsudek v úlohách Klíčová slova: tabulky, grafy, diagramy Autor: Mlynářová 12 19 9:02 Základy statistiky Statistika je vědní obor, který
VíceTEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT
EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT TEST Z TEORIE 1. Test ze Statistiky píše velké množství studentů. Představte si, že každý z nich odpoví správně přesně na polovinu otázek. V tomto případě bude směrodatná odchylka
VíceNázev: Měření paralelního rezonančního LC obvodu
Název: Měření paralelního rezonančního LC obvodu Autor: Mgr. Lucia Klimková Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy Předmět (mezipředmětové vztahy) : Fyzika (Matematika) Tematický celek:
VícePropočty přechodu Venuše 8. června 2004
Propočty přechodu Venuše 8. června 2004 V tomto dokumentu předkládáme podmínky přechodu Venuše pře luneční kotouč 8. června roku 2004. Naše výpočty jme založili na planetárních teoriích VSOP87 vytvořených
VíceSOUHRNNÁ ZPRÁVA PRO ŠKOLU Maturita nanečisto 2007 Výsledky zkoušek společné a profilové části maturitní zkoušky
SOUHRNNÁ ZPRÁVA PRO ŠKOLU Maturita nanečisto 2007 Výsledky zkoušek společné a profilové části maturitní zkoušky Kód školy: Název školy: U 066 RED IZO: 600011216 Gymnázium, příspěvková organizace Souhrnné
VíceUKAZATELÉ VARIABILITY
UKAZATELÉ VARIABILITY VÝZNAM Porovnejte známky dvou studentek ze stejného předmětu: Studentka A: Studentka B: Oba soubory mají stejný rozsah hodnoty, ale liší se známky studentky A jsou vyrovnanější, jsou
VíceČísla přiřazená elementárním jevům tvoří obor hodnot M proměnné, kterou nazýváme náhodná veličina (označujeme X, Y, Z,...)
. NÁHODNÁ VELIČINA Průvodce studem V předchozích kaptolách jste se seznáml s kombnatorkou a pravděpodobností jevů. Tyto znalost použjeme v této kaptole, zavedeme pojem náhodná velčna, funkce, které náhodnou
VíceZápočtová práce STATISTIKA I
Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru
VíceSTŘEDNÍ PRŮMYSLOVÁ ŠKOLA MORAVSKÁ OSTRAVA, KRATOCHVÍLOVA 7 Číslo úlohy: 9
STŘEDNÍ PŮMYSLOVÁ ŠKOL MOVSKÁ OSTV, KTOCHVÍLOV 7 Čílo úlohy: 9 Jméno a příjmení: ZPÁV O MĚŘENÍ Martin Dočkal Třída: EP3 Náev úlohy: egulační vlatnoti reotatu Skupina:. Schéma apojení: Měřeno dne: 4.2.2004
VíceManažerské účetnictví příklady pro KS (2014/15)
Manažerské účetnictví příklady pro KS (2014/15) 1) Určete, zda mají následující položky nákladů variabilní nebo fixní charakter: odpisy budov, dopravních prostředků, strojů a zařízení náklady na reklamu
VíceNejčastější chyby v explorační analýze
Nejčastější chyby v explorační analýze Obecně doporučuju přečíst přednášku 5: Výběrová šetření, Exploratorní analýza http://homel.vsb.cz/~lit40/sta1/materialy/io.pptx Použití nesprávných charakteristik
Více3. cvičení 4ST201. Míry variability
cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty
VíceStatistika. Počet přestupků. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1
Statistika Statistický soubor 1 Při měření výšky u žáků jedné třídy byly zjištěny tyto údaje (v cm): 1,176,17,176,17,17,176,17,17,17. a) Objasněte základní pojmy (stat. soubor, rozsah souboru, stat. jednotka,
Více6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu
6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: SMAD Cvičení Ostrava, AR 2016/2017 Popis datového souboru Pro dlouhodobý
VíceProjekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci
Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny Univerzita Palackého v Olomouci Tematický okruh: Geometrie Gradovaný řetězec úloh Téma: Komolý kužel Autor: Kubešová Naděžda Klíčové pojmy:
Více- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.
MATEMATICKÁ STATISTIKA - a základě výběrových dat uuzujeme a obecější kutečot, týkající e základího ouboru; provádíme zevšeobecňující (duktví) úudek - duktví uuzováí pomocí matematcko-tattckých metod je
VíceOdhady a testy hypotéz o regresních přímkách
Lekce 3 Odhad a tet hpotéz o regreích přímkách Ve druhé lekc jme kotruoval kofdečí terval a formuloval tet hpotéz o korelačím koefcetu Korelačí koefcet je metrckou charaktertkou tezt závlot, u které ezáleží
VícePřípravný kurz. k přijímacím zkouškám z matematiky pro uchazeče o studium na gymnáziu (čtyřletý obor) pro
Příjímací zkoušky 01 Přípravný kurz k přijímacím zkouškám z matematiky pro uchazeče o studium na gymnáziu (čtyřletý obor) 1. Číselné obory 1.1. Doplňte číslo do rámečku tak, aby platila rovnost: 1.1.1.
Vícezákladní vzdělávání druhý stupeň
Název projektu Život jako leporelo Registrační číslo CZ.1.07/1.4.00/21.3763 Autor Pavel Broža Datum 5. ledna. 2014 Ročník 8. a 9. Vzdělávací oblast Člověk a příroda Vzdělávací obor Fyzika Tematický okruh
VíceZáklady popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek
Základy popisné statistiky Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi, výhodami, nevýhodami a vlastní sadou využitelných statistických metod -od binárních
Více4. Třídění statistických dat pořádek v datech
4. Třídění statstcých dat pořáde v datech Záladní členění statstcých řad: řada časová, řada prostorová, řada věcná věcná slovní řada, věcná číselná řada. Záladem statstcého třídění je uspořádání hodnot
VíceDoporučené aplikace stanovení modulu C pro jednotlivé typy technologií výroby elektřiny v KVET Zákon č. 165/2012 Sb., vyhl. č. 453/2012 Sb.
Doporučené aplikace tanovení modulu C pro jednotlivé typy technologií výroby elektřiny v KVET Zákon č. 165/2012 Sb., vyhl. č. 453/2012 Sb. 1 Metodické pokyny pro určení množtví elektřiny z vyokoúčinné
VíceFyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze
Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze Úloha 10: Interference a ohyb větla Datum měření: 6. 5. 2016 Doba vypracovávání: 7 hodin Skupina: 1, pátek 7:30 Vypracoval: Tadeáš Kmenta Klaifikace: 1 Zadání 1. Bonu:
VíceZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY
zhanel@fsps.muni.cz ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY 1. URČENÍ TYPU ŠKÁLY (nominální, ordinální, metrické) a) nominální + ordinální neparametrické stat. metody b) metrické
VíceElektrická měření pro I. ročník (Laboratorní cvičení)
Střední škola informatiky a spojů, Brno, Čichnova 23 Elektrická měření pro I. ročník (Laboratorní cvičení) Studentská verze Zpracoval: Ing. Jiří Dlapal B R N O 2011 Úvod Výuka předmětu Elektrická měření
Více