SW podpora při řešení projektů s aplikací statistických metod

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "SW podpora při řešení projektů s aplikací statistických metod"

Transkript

1 SW podpora při řešení projektů s aplikací statistických metod Jan Král, Josef Křepela Úvod Uplatňování statistických metod vyžaduje počítačovou podporu. V současné době je rozšiřována řada vynikajících specialisovaných statistických softwarů, které umožňují řešit velmi široké spektrum statistických úloh. Jejich dalšímu šíření je však často na překážku vysoká pořizovací cena spojená s nedůvěrou v ekonomické přínosy této investice. Cílem této části řešení je vytvořit soubor šablon umožňujících začít s aplikací metody SPC i tam, kde by tomu jinak bránily vzhledem k rozpočtu firmy příliš vysoké vstupní náklady na implementaci metody SPC (pořízení specializovaného SW nahradit použitím standardního a již dostupného kancelářského SW). Uvedený soubor šablon vytváří ucelený návrh ověřeného postupu činností, vedoucích k úspěšné implementaci i osobám, které nemají detailní znalosti z oblasti SPC. Umožnění zavedení statistického řízení výroby bude mít vzhledem k svému prediktivnímu charakteru pozitivní vliv na zvýšení úrovně řízení organizace, zlepšení jakosti, spokojenosti zákazníků, snížení výskytu neshodných jednotek ve výrobě a v celkovém úhrnu zlepšení image podniku na trhu i zvýšení kvalifikace pracovníků podniku. Popis řešení Jedním z nejrozšířenějších kancelářských programů je Microsoft Excel, který umožňuje podporu celé řadě statistických výpočtů. Tento program je dostupný ve všech podnicích, kancelářích, provozovnách, prakticky všude, kde je třeba využívat některé ze statistických metod. Jeho širšímu využití v této oblasti mnohdy brání pouze nedostatečné znalosti těchto metod a nedostatečné zkušenosti v interpretaci výstupů.

2 Námi prezentované řešení v tomto ohledu vykazuje přiměřenou vstřícnost k uživateli tím, že při dodržení zavedených konvencí vede uživatele k požadovanému cíli. V šablonách jsou zavedeny tyto obecné konvence (jednotlivá pole jsou označena barevně): žlutá pole: do těchto polí se vkládají zadávané hodnoty uživatelem; zelená, bleděmodrá a šedivá pole: v těchto polích se zobrazují výsledky postupných výpočtů (pole se nesmí editovat), v polích zapsané vzorce by byly přepsány a výpočty zmařeny. Zelená pole obsahují konečné výsledky; bílá, případně barevně zvýrazněná (modrá) pole obsahují poznámky;. šedá pole jsou popisná a v odůvodněných případech je lze editovat. Poznámka: Je-li u jakékoliv buňky červeně zvýrazněn pravý horní roh, obsahuje tato buňka komentář, který je možno vyvolat volbou zobrazit komentář po kliknutí pravým klikem na tuto buňku. Pro úvodní analýzu procesu, vyhodnocení předpokladů pro stanovení způsobilosti a výkonnosti procesu a uplatnění statistické regulace byly vypracovány šablony zahrnující pět pracovních listů, které postupně probereme na příkladu regulačního diagramu pro výběrové průměry a výběrové směrodatné odchylky. 1) List Data Záznam napozorovaných dat a výpočet základních výběrových charakteristik podskupin x bar, Me, s, s 2, R. Na listě je možno činit poznámky o případných změnách a zásazích v procesu. Data i poznámky je možno na příkaz vytisknout.

3 Napozorované hodnoty v podskupinách Výběrové charakteristiky podskupin j x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 x bar Me s s 2 R 1 19,993 19,995 19,997 19,995 19,999 19, , , , , ,006 20,010 20,010 20,022 20,002 20, , , , , ,958 19,982 19,973 19,985 19,979 19, , , , , ,996 20,006 19,988 20,002 20,001 19, , , , , ,995 19,998 20,002 20,003 19,998 19, , , , , ,009 20,006 20,012 20,007 20,012 20, , , , , ,001 20,006 20,006 19,995 20,006 20, , , , , ,004 20,002 20,006 19,991 20,005 20, , , , , ,986 19,984 20,010 20,001 20,005 19, , , , , ,991 20,011 20,006 19,980 20,009 19, , , , , ,996 19,996 20,001 20,003 19,996 19, , , , , ,002 20,018 20,006 19,987 19,995 20, , , , , ,019 19,981 20,005 19,990 20,007 20, , , , , ,046 20,039 20,028 20,030 20,021 20, , , , , ,996 20,003 20,005 19,997 20,008 20, , , , , ,008 19,985 20,005 19,989 20,002 19, , , , , ,005 20,018 20,007 19,994 20,028 20, , , , , ,010 20,013 19,977 19,999 20,004 20, , , , , ,998 19,995 20,013 19,995 20,012 20, , , , , ,011 20,026 20,017 19,989 20,015 20, , , , , ,019 20,004 20,026 20,004 19,995 20, , , , , ,018 20,013 19,998 20,000 20,011 20, , , , , ,018 20,005 20,024 19,982 20,003 20, , , , , ,000 20,007 20,003 20,001 20,000 20, , , , , ,996 20,004 20,009 20,000 19,999 20, , , , , ,999 20,007 19,993 20,017 19,990 20, , , , , ,000 20,001 20,003 19,998 20,001 20, , , , , ,039 20,006 20,019 20,018 20,035 20, , , , , ,998 20,005 20,007 20,002 20,008 20, , , , , ,013 19,983 19,987 20,021 19,999 20, , , , , ,025 20,035 20,055 20,043 20,046 20, , , , , ,025 20,023 19,985 19,989 20,022 20, , , , , ,999 20,009 19,982 20,000 20,016 20, , , , , ,018 20,020 20,002 20,012 20,024 20, , , , , ,993 20,007 20,007 19,997 19,996 20, , , , , ,015 20,012 20,005 20,019 20,006 20, , , , , ) List Výpočet regulačních diagramů Tento list obsahuje výpočet následujících typů regulačních mezí: Shewhartových, v souladu s ČSN ISO 8258 když základní hodnoty nejsou dány ( přirozené regulační meze). Shewhartových, v souladu s ČSN ISO 8258 když základní hodnoty jsou dány ( technické regulační meze). Rozšířené regulační meze vycházející z celkové směrodatné odchylky s tot. Rozšířené regulační meze vycházející ze směrodatné odchylky výběrových průměrů podskupin s x bar. Rozšířené regulační meze vycházející z rozšíření regulačního pole o v souladu s přístupem firmy Ford a dalších amerických automobilových firem.

4 Hodnoty jednotlivých typů regulačních mezí, jsou zobrazeny v následující přehledné tabulce: Vzorce a výpočet regulačních diagramů při kontrole měřením: A) Základní hodnoty nejsou stanoveny (přirozené regulační meze): Statistika CL UCL LCL x bar x bar bar x bar bar + A 2 * R bar 20,016 x bar bar - A 2 *R bar 19,993 x bar bar x bar bar + A 3 *s bar 20,0165 x bar bar - A 3 * s bar 19,9926 R R bar R bar * D 4 0,043 R bar * D 3 0,000 s s bar s bar * B 4 0,01745 s bar * B 3 0,000 Me Me bar Me bar + A 4 * R bar 20,020 Me bar - A 4 * R bar 19,991 B) Základní hodnoty jsou stanoveny (technické regulační meze): Statistika CL TUCL TLCL x bar X 0 X 0 + A σ 0 20,013 X 0 - A σ 0 19,987 s σ 0 *C 4 σ 0 *B 6 0,020 σ 0 *B 5 0,000 R σ 0 *d 2 σ 0 *D 2 0,049 σ 0 *D 1 0,000 C) Rozšířené regulační meze pro výběrové průměry, s využitím s tot: Statistika CL UCL LCL x bar x bar bar x bar bar + A 3 *s tot *C 4 20,021 x bar bar - A 3 * s tot * C 4 19,988 x bar x bar bar x bar bar + 3*s x bar 20,032 x bar bar - 3*s x bar 19,977 D) Rozšířené regulační meze pro výběrové průměry, s využitím : Statistika CL UCL LCL x bar x bar bar xbarbar+a 3 *sbar+ /2 20,016 xbarbar - A 3 *sbar - /2 19,993

5 Barva písma koresponduje s barvou vynesené regulační meze v následujících regulačních diagramech.

6 3) List Způsobilost Pro ukazatele způsobilosti C p, C pu, C pl a C pk se počítají odhady; konfidenční intervaly pro zvolenou konfidenční úroveň; statistické pokryvné intervaly. Tyto ukazatele vycházejí z krátkodobé variability uvnitř podskupin. Předpokládá se normální rozdělení studovaného znaku jakosti a statisticky zvládnutý proces ( v užším slova smyslu ) v čase se nemění ani střední hodnota, ani variabilita. Např. ve výrazu: se odhaduje jako: Pro ukazatele výkonnosti Pp, PpU, PpL a Ppk se počítají: odhady; konfidenční intervaly pro zvolenou konfidenční úroveň; statistické pokryvné intervaly Tyto ukazatele vycházejí z dlouhodobé variability v procesu, tj. jak variability uvnitř podskupin, tak mezi podskupinami. Předpokládá se normální rozdělení studovaného znaku jakosti a statisticky zvládnutý proces ( v širším slova smyslu ) v čase se nemění variabilita, ale střední hodnota se může měnit známým způsobem a je neodstranitelná. Např. ve výrazu: se s tot odhaduje jako: C p USL LSL = 6σ 1 s = k P s p tot k ( x ij x j ) Z dat v listu Data se přenesou základní statistiky, zadají se USL, LSDL a konfidenční úroveň a provedou se následující výpočty: 1 n n i= 1 j= 1 USL LSL = 6σ = 1 kn tot kn i= 1 ( x x i 2 tot ) 2..

7

8 4) List Normalita Provádí se Kolmogorovův test dobré shody s normálním rozdělením na hladině významnosti a = 0,05; Zakresluje se histogram z napozorovaných hodnot s proloženou křivkou normálního rozdělení. Pro zakreslení histogramu se automaticky vypočítají meze třídních intervalů. Je ale možno zvolit jak šířku třídních intervalů, tak horní mez prvního třídního intervalu.

9 5) List Stabilita Ověřuje se hypotéza, že všechny podskupiny pocházejí ze základních souborů se stejnou střední hodnotou pomocí ANOVA. Ověřuje se hypotéza, že všechny podskupiny pocházejí ze základních souborů se stejným rozptylem pomocí Bartlettova testu. Pomocí uvedených šablon získá uživatel základní orientační informaci, zda napozorovaná data jsou rozdělena normálně a zda lze tedy vyhodnocovat způsobilost, resp. výkonnost běžným způsobem, nebo zda je nutno použít postup pro případ nenormálního rozdělení. V praxi se při nerespektování předpokladu normality dochází k zavádějícím, někdy velmi chybným výsledkům. Rovněž při zamítnutí hypotézy o rovnosti středních hodnot (případně rozptylů) základních souborů, ze kterých jsou odebrány podskupiny může vést při aplikaci Shewhartových regulačních diagramů k výraznému překročení rizika planého poplachu, které je v průměru jednou ze 370 kontrolovaných podskupin. To vede k demotivaci operátorů, kteří musí hledat signalizovanou zvláštní příčinu variability, když žádná neexistuje. Šablona na listu s výpočtem rozšířených regulačních mezí umožňuje volit ty, které nejlépe odpovídají analyzovanému procesu. Na tomto listu lze stanovit i tzv. technické regulační meze (základní hodnoty jsou dány) které odpovídají např. požadavku odběratele na hodnotu P p = P pk. Na tomto listu lze zakreslit i zóny A, B, a C pro snazší analýzu, zda zakreslená data v regulačním diagramu nevykazují

10 nenáhodná seskupení v souladu s ČSN ISO 8258 případně s materiálem amerických firem automobilového průmyslu popisující SPC. Ověření nutnosti systematicky analyzovat sledované znaky jakosti v procesech by mělo vést k implementaci vhodného, profesionálního, softwaru podporujícího implementaci statistických metod, ve výše uvažovaném případě, metod statistické regulace. Literatura: [1] Kotz S., Johnson N. L.: Process Capability Indices. Chapman and Hall 1993 [2] Michálek J.: Procesy s rozšířenými regulačními mezemi. Research Report No ÚTIA AVČR srpen 2000 [3] Michálek J., Křepela J.: Koeficienty způsobilosti a výkonnosti v případě rozšířených regulačních mezí. Research Report No. 2009, ÚTIA AVČR, leden 2001 [4] Michálek J., Křepela J.: Regulační diagramy s rozšířenými regulačními mezemi. Statistické dny v Brně, CQR, červen 2006 [5] ČSN ISO 8258:1994 Shewhartovy regulační diagramy [6] Daimler Chrysler Corporation, Ford Motor Company a General Motors Corporation: Statistická regulace procesů (SPC). přeložil Michálek J., ČSJ Praha 2006 Adresa autorů: Ing. Jan Král, ISQ PRAHA s.r.o., Pechlátova 19, Praha 5. Ing. Josef Křepela, České vysoké učení technické v Praze, Fakulta strojní, Ústav strojírenské technologie, Technická 4, Praha 6. Karlovo nám. 13, Praha 2 Tato práce byla vytvořena za podpory projektu MŠMT 1M CQ

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národní informační středisko pro podporu kvality Nestandardní regulační diagramy J.Křepela, J.Michálek REGULAČNÍ DIAGRAM PRO VŠECHNY INDIVIDUÁLNÍ HODNOTY xi V PODSKUPINĚ V praxi se někdy setkáváme s požadavkem

Více

Ústav teorie informace a automatizace RESEARCH REPORT. Nestandardní regulační diagramy pro SPC. No. 2311 December 2011

Ústav teorie informace a automatizace RESEARCH REPORT. Nestandardní regulační diagramy pro SPC. No. 2311 December 2011 kademie věd České republiky Ústav teorie informace a automatizace cademy of Sciences of the Czech Republic Institute of Information Theory and utomation RESERCH REPORT Josef Křepela, Jiří Michálek: Nestandardní

Více

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI Josef Křepela, Jiří Michálek OSSM při ČSJ Červen 009 Hodnocení způsobilosti atributivních znaků jakosti (počet neshodných jednotek) Nechť p je pravděpodobnost

Více

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008)

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Ing. Vratislav Horálek, DrSc., předseda TNK 4 při ČNI 1 Terminologické normy [1] ČSN ISO 3534-1:1994 Statistika Slovník

Více

Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti výrobního procesu

Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti výrobního procesu Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti výrobního procesu Jiří Michálek Ukazatele způsobilosti a výkonnosti C p, C pk, P p, P pk byly zavedeny ve snaze popsat stav výrobního procesu,

Více

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI Aleš Linka 1, Petr Volf 2 1 Katedra textilních materiálů, FT TUL, 2 Katedra aplikované matematiky, FP TUL ABSTRAKT. Internetové

Více

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11. UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace

Více

Simulace. Simulace dat. Parametry

Simulace. Simulace dat. Parametry Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,

Více

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti OVĚŘOVÁNÍ PŘEDPOKLADU NORMALITY Doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Ing. Jan Král Používané metody statistické testy: Chí-kvadrát test dobré shody Kolmogorov -Smirnov

Více

Průzkumová analýza dat

Průzkumová analýza dat Průzkumová analýza dat Proč zkoumat data? Základ průzkumové analýzy dat položil John Tukey ve svém díle Exploratory Data Analysis (odtud zkratka EDA). Často se stává, že data, se kterými pracujeme, se

Více

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování normality Př. : Při simulaci provozu na křižovatce byla získána data o mezerách mezi přijíždějícími vozidly v [s]. Otestujte na hladině

Více

1) Jsou normy v ČR závazné a jaká je jejich úloha? normy nejsou v ČR závazné od roku 2000 od roku 2000 mají pouze doporučující charakter

1) Jsou normy v ČR závazné a jaká je jejich úloha? normy nejsou v ČR závazné od roku 2000 od roku 2000 mají pouze doporučující charakter NORMY A STANDARDY KVALITY 1) Jsou normy v ČR závazné a jaká je jejich úloha? normy nejsou v ČR závazné od roku 2000 od roku 2000 mají pouze doporučující charakter pokud u výrobku, který byl vyroben podle

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické

Více

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),

Více

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Národní informační středisko pro podporu jakosti Národní informační středisko pro podporu jakosti Stanovení měr opakovatelnosti a reprodukovatelnosti při kontrole měřením a srovnáváním Ing. Jan Král Úvodní teze Zásah do procesu se děje na základě měření.

Více

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim

Více

Navrhování experimentů a jejich analýza. Eva Jarošová

Navrhování experimentů a jejich analýza. Eva Jarošová Navrhování experimentů a jejich analýza Eva Jarošová Obsah Základní techniky Vyhodnocení výsledků Experimenty s jedním zkoumaným faktorem Faktoriální experimenty úplné 2 N dílčí 2 N-p Experimenty pro studium

Více

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně

Více

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2 Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik

Více

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech

Více

Modul Základní statistika

Modul Základní statistika Modul Základní statistika Menu: QCExpert Základní statistika Základní statistika slouží k předběžné analýze a diagnostice dat, testování předpokladů (vlastností dat), jejichž splnění je nutné pro použití

Více

6. Lineární regresní modely

6. Lineární regresní modely 6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu

Více

Porovnání softwarových produktů pro podporu hodnocení způsobilosti technologických procesů. Bc. Jan VERBERGER

Porovnání softwarových produktů pro podporu hodnocení způsobilosti technologických procesů. Bc. Jan VERBERGER Porovnání softwarových produktů pro podporu hodnocení způsobilosti technologických procesů Bc. Jan VERBERGER Diplomová práce 2006 UTB ve Zlíně, Fakulta technologická 3 UTB ve Zlíně, Fakulta technologická

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická

Více

Přehled technických norem z oblasti spolehlivosti

Přehled technických norem z oblasti spolehlivosti Příloha č. 1: Přehled technických norem z oblasti spolehlivosti NÁZVOSLOVNÉ NORMY SPOLEHLIVOSTI IDENTIFIKACE NÁZEV Stručná charakteristika ČSN IEC 50(191): 1993 ČSN IEC 60050-191/ Změna A1:2003 ČSN IEC

Více

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13 Příklad 1 Máme k dispozici výsledky prvního a druhého testu deseti sportovců. Na hladině významnosti 0,05 prověřte, zda jsou výsledky testů kladně korelované. 1.test : 7, 8, 10, 4, 14, 9, 6, 2, 13, 5 2.test

Více

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Výchozí stav Sebehodnocení práce s MS Excel studujícími oboru

Více

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 1 ČHMÚ, OPZV, Na Šabatce 17, 143 06 Praha 4 - Komořany sosna@chmi.cz, tel. 377 256 617 Abstrakt: Referát

Více

Český hydrometeorologický ústav

Český hydrometeorologický ústav Český hydrometeorologický ústav Průvodce operativními hydrologickými informacemi na webu ČHMÚ Vaše vstupní brána do sítě webových stránek Českého hydrometeorologického ústavu, které mají za úkol informovat

Více

Č.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah

Č.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah Témata školení Č.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah I. Všeobecné požadavky I.1. Základní požadavky ISO 9001 - Procesní přístup - Vysvětlení vybraných požadavků ISO 9001 I.2. Základní požadavky ISO/TS

Více

Třídění statistických dat

Třídění statistických dat 2.1 Třídění statistických dat Všechny muže ve městě rozdělíme na 2 skupiny: A) muži, kteří chodí k holiči B) muži, kteří se holí sami Do které skupiny zařadíme holiče? prof. Raymond M. Smullyan, Dr. Math.

Více

Vypracoval: Antonín Krumnikl Email: antonin.krumnikl@ha-velfamily.cz Mob.: 606 778 713 Tel.: 552 302 362

Vypracoval: Antonín Krumnikl Email: antonin.krumnikl@ha-velfamily.cz Mob.: 606 778 713 Tel.: 552 302 362 Vypracoval: Antonín Krumnikl Email: antonin.krumnikl@ha-velfamily.cz Mob.: 606 778 713 Tel.: 552 302 362 Stránka 1 z 21 Obsah 1. Co je systém HELPdesk?... 2 2. Možnosti využití systému HELPdesk:... 2 3.

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI jsou statistické postupy, pomocí nichž ověřujeme, zda mezi proměnnými existuje vztah (závislost, rozdíl). Pokud je výsledek šetření statisticky významný (signifikantní), znamená

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

Část 4 Stanovení a zabezpečení garantované hladiny akustického výkonu

Část 4 Stanovení a zabezpečení garantované hladiny akustického výkonu Část 4 Stanovení a zabezpečení garantované hladiny akustického výkonu Obsah 1. Úvod 2. Oblast působnosti 3. Definice 3.1 Definice uvedené ve směrnici 3.2 Obecné definice 3.2.1 Nejistoty způsobené postupem

Více

Procesy, procesní řízení organizace. Výklad procesů pro vedoucí odborů krajského úřadu Karlovarského kraje

Procesy, procesní řízení organizace. Výklad procesů pro vedoucí odborů krajského úřadu Karlovarského kraje Procesy, procesní řízení organizace Výklad procesů pro vedoucí odborů krajského úřadu Karlovarského kraje Co nového přináší ISO 9001:2008? Vnímání jednotlivých procesů organizace jako prostředku a nástroje

Více

Pojem a úkoly statistiky

Pojem a úkoly statistiky Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby

Více

SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE

SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast Autor CZ.1.07/1.5.00/34.0797 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT 2M3 Slovní

Více

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Číselné charakteristiky a jejich výpočet Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz charakteristiky polohy charakteristiky variability charakteristiky koncetrace charakteristiky polohy charakteristiky

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

Rozvrhování nákladů pomocných činností a režijních nákladů na výkony rostlinné a živočišné výroby

Rozvrhování nákladů pomocných činností a režijních nákladů na výkony rostlinné a živočišné výroby IVP 1275 Rozvrhování nákladů pomocných činností a režijních nákladů na výkony rostlinné a živočišné výroby Prezentace k oponentuře konané dne 27. 1. 2015 v Praze Ing. Jana Poláčková, CSc. odpovědný řešitel

Více

Obsah. Vybraná témata z Excelu pro techniky 13. Obsah. Úvod 11 Komu je kniha určena 11 Uspořádání knihy 11. Typografická konvence použitá v knize 12

Obsah. Vybraná témata z Excelu pro techniky 13. Obsah. Úvod 11 Komu je kniha určena 11 Uspořádání knihy 11. Typografická konvence použitá v knize 12 Obsah Úvod 11 Komu je kniha určena 11 Uspořádání knihy 11 Typografická konvence použitá v knize 12 1 Vybraná témata z Excelu pro techniky 13 Vzorce a funkce pro techniky 14 Vytvoření jednoduchého vzorce

Více

Biostatistika Cvičení 7

Biostatistika 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,

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

ČSN EN ISO 50001:2012 ZKUŠENOSTI S UPLATŇOVÁNÍM

ČSN EN ISO 50001:2012 ZKUŠENOSTI S UPLATŇOVÁNÍM ČSN EN ISO 50001:2012 ZKUŠENOSTI S UPLATŇOVÁNÍM EnMS 1 SYSTÉM MANAGEMENTU HOSPODAŘENÍ S ENERGIÍ Záměrem je přijetí a zavedení systematického přístupu k dosahování neustálého zlepšování energetické náročnosti,

Více

PÁS KARET. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

PÁS KARET. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika Autor: Mgr. Dana Kaprálová PÁS KARET Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030. MS Excel

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030. MS Excel Masarykovo gymnázium Příbor, příspěvková organizace Jičínská 528, Příbor Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030 MS Excel Metodický materiál pro základní

Více

Elektronické zpracování dotazníků AGEL. Verze 2.0.0.1

Elektronické zpracování dotazníků AGEL. Verze 2.0.0.1 Elektronické zpracování dotazníků AGEL Verze 2.0.0.1 1 Obsah 2 Přihlášení do systému... 1 3 Zápis hodnot dotazníků... 2 3.1 Výběr formuláře pro vyplnění dotazníku... 2 3.2 Vyplnění formuláře dotazníku...

Více

Stručný návod k obsluze programu Vlaková dynamika verze 3.4

Stručný návod k obsluze programu Vlaková dynamika verze 3.4 Stručný návod k obsluze programu Vlaková dynamika verze 3.4 Program pracuje pod Windows 2000, spouští se příkazem Dynamika.exe resp. příslušnou ikonou na pracovní ploše a obsluhuje se pomocí dále popsaných

Více

Data x Informace x Znalosti

Data x Informace x Znalosti Ing. Jan Král Jak to vidíme Program MS Excel je rozšířen a běžně dostupný bez dalších nákladů na převážné většině pracovišť, i pracovišť zabývajících se řízením jakosti a spolehlivosti, zpracovávajících

Více

E-LEARNINGOVÁ OPORA PŘEDMĚTU PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ ORDINACE ZUBNÍHO LÉKAŘE Kateřina Langová, Jana Zapletalová, Jiří Mazura

E-LEARNINGOVÁ OPORA PŘEDMĚTU PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ ORDINACE ZUBNÍHO LÉKAŘE Kateřina Langová, Jana Zapletalová, Jiří Mazura E-LEARNINGOVÁ OPORA PŘEDMĚTU PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ ORDINACE ZUBNÍHO LÉKAŘE Kateřina Langová, Jana Zapletalová, Jiří Mazura Anotace Příspěvek popisuje novou koncepci výuky předmětu Programové vybavení ordinace

Více

Korelační a regresní analýza

Korelační a regresní analýza Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná

Více

StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně

StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně V tomto článku bychom se rádi věnovali otázce, jak poznat již z grafického náhledu vztahy a závislosti v analýze rozptylu. Pomocí následujících grafických zobrazení

Více

ADZ základní statistické funkce

ADZ základní statistické funkce ADZ základní statistické funkce Základní statistické funkce a znaky v softwaru Excel Znak Stručný popis + Sčítání buněk - Odčítání buněk * Násobení buněk / Dělení buněk Ctrl+c Vyjmutí buňky Ctrl+v Vložení

Více

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik:

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik: Testování hypotéz Biolog, Statistik, Matematik a Informatik na safari. Zastaví džíp a pozorují dalekohledem. Biolog "Podívejte se! Stádo zeber! A mezi nimi bílá zebra! To je fantastické! " "Existují bílé

Více

AutoCAD nastavení výkresu

AutoCAD nastavení výkresu Kreslení 2D technické dokumentace AutoCAD nastavení výkresu Ing. Richard Strnka, 2012 Otevření nového souboru - Začít od začátku Pro zobrazení panelu viz obrázek je nutno přepnout proměnnou STARTUP na

Více

MIS. Manažerský informační systém. pro. Ekonomický informační systém EIS JASU CS. Dodavatel: MÚZO Praha s.r.o. Politických vězňů 15 110 00 Praha 1

MIS. Manažerský informační systém. pro. Ekonomický informační systém EIS JASU CS. Dodavatel: MÚZO Praha s.r.o. Politických vězňů 15 110 00 Praha 1 MIS Manažerský informační systém pro Ekonomický informační systém EIS JASU CS Dodavatel: MÚZO Praha s.r.o. Politických vězňů 15 110 00 Praha 1 Poslední aktualizace dne 5.8.2014 MÚZO Praha s.r.o. je certifikováno

Více

2007 Medtronic MiniMed. Všechna práva vyhrazena. MP6025274-181 120707. Referenční příručka ke zprávám CareLink Pro

2007 Medtronic MiniMed. Všechna práva vyhrazena. MP6025274-181 120707. Referenční příručka ke zprávám CareLink Pro S O FT WA R E P R O K O N T R O L U D I A B E T U Referenční příručka ke zprávám Report Interpretation Guide 2007 Medtronic MiniMed. Všechna práva vyhrazena. MP6025274-181 120707 Referenční příručka ke

Více

Lean Six Sigma - DMAIC

Lean Six Sigma - DMAIC Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Lean Six Sigma - DMAIC Technická univerzita v Liberci Výrobní systémy 2 Technická

Více

DEN S FLEETEM SOFTWARE JAKO PODPORA SPRÁVY VOZOVÝCH PARKŮ 15. 5. 2013

DEN S FLEETEM SOFTWARE JAKO PODPORA SPRÁVY VOZOVÝCH PARKŮ 15. 5. 2013 DEN S FLEETEM SOFTWARE JAKO PODPORA SPRÁVY VOZOVÝCH PARKŮ 15. 5. 2013 ÚVOD SÍLÍCÍ SNAHA SNIŽOVAT FIREMNÍ NÁKLADY NÁKLADY NA POŘÍZENÍ A PROVOZ VOZIDEL MOHOU TVOŘIT JEJICH VÝZNAMNOU ČÁST DŮLEŽITÉ JE ZAJISTIT

Více

Metodologie SIX SIGMA v. Jiří Michálek OSSM při ČSJ 21.11.2013

Metodologie SIX SIGMA v. Jiří Michálek OSSM při ČSJ 21.11.2013 Metodologie SIX SIGMA v ČSN ISO normách Jiří Michálek OSSM při ČSJ 21.11.2013 O které normy se jedná? ČSN ISO 13053-1: Kvantitativní metody zlepšování procesu Six Sigma Část 1: Metodologie DMAIC ČSN ISO

Více

OPERACE S DATY Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

OPERACE S DATY Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika Autor: Mgr. Dana Kaprálová OPERACE S DATY Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení Přednáška 9 Testy dobré shody Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení χ 2 test dobré shody ověření, zda jsou relativní četnosti jednotlivých variant rovny číslům π 01 ;

Více

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány

Více

INFORMACE O ZAVEDENÉM SYSTÉMU KVALITY dle normy ČSN EN ISO 9001:2009 ve společnosti

INFORMACE O ZAVEDENÉM SYSTÉMU KVALITY dle normy ČSN EN ISO 9001:2009 ve společnosti INFORMACE O ZAVEDENÉM SYSTÉMU KVALITY dle normy ČSN EN ISO 9001:2009 ve společnosti Obsah: 1) Adresa společnosti 2) Historie firmy 3) Rozsah systému kvality 4) Systém managementu kvality 5) Povinnosti

Více

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Registrační číslo projektu Šablona Autor Název materiálu / Druh CZ.1.07/1.5.00/34.0951 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT

Více

Microsoft Excel kopírování vzorců, adresování, podmíněný formát. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Microsoft Excel kopírování vzorců, adresování, podmíněný formát. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Microsoft Excel kopírování vzorců, adresování, podmíněný formát Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Kopírování vzorců v mnoha případech je třeba provést stejný výpočet

Více

VY_32_INOVACE_PEL-3.EI-20-ANALYZA ZPUSOBILOSTI PROCESU. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno

VY_32_INOVACE_PEL-3.EI-20-ANALYZA ZPUSOBILOSTI PROCESU. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno Číslo projektu Číslo materiálu Název školy Autor Tematická oblast Ročník CZ.1.07/1.5.00/34.0581 VY_32_INOVACE_PEL-3.EI-20-ANALYZA ZPUSOBILOSTI PROCESU Střední odborná škola a Střední odborné učiliště,

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní

Více

otec 165 178 158 170 180 160 170 167 185 165 173 175 syn 162 184 163 170 189 165 177 170 187 176 171 183

otec 165 178 158 170 180 160 170 167 185 165 173 175 syn 162 184 163 170 189 165 177 170 187 176 171 183 Regresní analýza 1. Byla zjištěna výška otců a výška jejich nejstarších synů [v cm]. otec 165 178 158 170 180 160 170 167 185 165 173 175 syn 162 184 163 170 189 165 177 170 187 176 171 183 c) Odhadněte

Více

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Statistika nuda je, má však cenné údaje. Neklesejme na mysli, ona nám to vyčíslí. Z pohádky Princové jsou na draka Populace (základní

Více

Hromadné platby - inkaso

Hromadné platby - inkaso Hromadné platby - inkaso Modul Hromadné platby složí k výpočtu platby (přeplatku/nedoplatku), kterou má zaplatit a) strávník - ve formě inkasa / sporožira / složenky, b) jídelna - ve formě hromadného příkazu

Více

Geometrické plány. Úvod. Geometrické plány Další

Geometrické plány. Úvod. Geometrické plány Další Další Úvod Program slouží k automatickému vytváření formulářů Výpočet výměr, Výkaz dosavadního a nového stavu údajů katastru nemovitostí. file:///w /www/mpo/stranky/manual/gp/module_gp.html[1.12.2010 16:22:52]

Více

Vícerozměrné statistické metody

Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické metody Smysl a cíle vícerozměrné analýzy dat a modelování, vztah jednorozměrných a vícerozměrných statistických metod Jiří Jarkovský, Simona Littnerová Průběh výuky 13 přednášek

Více

MS Project jako nástroj pro analýzu spolehlivosti

MS Project jako nástroj pro analýzu spolehlivosti MS Project jako nástroj pro analýzu spolehlivosti Petr Kolář 1. Představení aplikace MS Project Manažeři, kteří koordinují plánování, průběh a hodnocení libovolných projektů, jsou nuceni pracovat s velkým

Více

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)

Více

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR 1 aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické

Více

SEZNAMY A INFORMACE O STUDENTECH manuál pro vyučující a lokální správce

SEZNAMY A INFORMACE O STUDENTECH manuál pro vyučující a lokální správce manuál pro vyučující a lokální správce Systém i nformační Studijní SKUPINY OSOB Po přihlášení do SIS v roli Tajemník nebo v roli Učitel zvolíte modul Hledání osob. Tento modul umožňuje vytvořit seznamy

Více

Pokročilejší metody SPC

Pokročilejší metody SPC OSSM ČSJ Praha 17. 10. 2013 Pokročilejší metody SPC Darja Noskievičová Katedra kontroly a řízení jakosti FMMI, VŠB-TU Ostrava KONCEPTUÁLNÍ RÁMEC Komplexní aplikace statistické regulace procesu (SPC) Fáze

Více

Zdravotnické laboratoře. MUDr. Marcela Šimečková

Zdravotnické laboratoře. MUDr. Marcela Šimečková Zdravotnické laboratoře MUDr. Marcela Šimečková Český institut pro akreditaci o.p.s. 14.2.2006 Obsah sdělení Zásady uvedené v ISO/TR 22869- připravené technickou komisí ISO/TC 212 Procesní uspořádání normy

Více

EVIDENCE DAT VE VÝROBĚ SVOČ FST 2015. Bc. Petr Horalík Západočeská univerzita v Plzni Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika

EVIDENCE DAT VE VÝROBĚ SVOČ FST 2015. Bc. Petr Horalík Západočeská univerzita v Plzni Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika EVIDENCE DAT VE VÝROBĚ SVOČ FST 2015 Bc. Petr Horalík Západočeská univerzita v Plzni Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika ABSTRAKT Tato práce pojednává o evidenci dat ve výrobě. Je zde popsána metodika

Více

Problematika zavádění statistických metod

Problematika zavádění statistických metod Problematika zavádění statistických metod Petra HALFAROVÁ, Milan HUTYRA Abstrakt: Dnes si již bez použití jednoduchých statistických veličin nedokážeme představit řízení podniku. Ovšem pokročilejší tatistické

Více

46 Objekty a atributy

46 Objekty a atributy 46 Objekty a atributy Modul Objekty a atributy je určen pro pokročilé uživatele zodpovědné za mapování přístupnosti architektonických bariér. Modul umožňuje stanovit jaké objekty budou mapovány, jaké skutečnosti

Více

Základy statistického myšlení

Základy statistického myšlení Základy statistického myšlení Jiří Michálek ČSJ 2011 1 Česká společnost pro jakost Novotného lávka 5, 116 68 Praha 1 Základy statistického myšlení RNDr.Jiří Michálek, CSc Vydání 1. Praha 2011 2 3 Obsah

Více

Příprava dat v softwaru Statistica

Příprava dat v softwaru Statistica Příprava dat v softwaru Statistica Software Statistica obsahuje pokročilé nástroje pro přípravu dat a tvorbu nových proměnných. Tyto funkcionality přinášejí značnou úsporu času při přípravě datového souboru,

Více

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Hypotéza Domněnka, předpoklad Nejčastěji o rozdělení, středních hodnotách, závislostech, Hypotézy ve vědeckém výzkumu pracovní, věcné hypotézy

Více

Úvod. Struktura respondentů

Úvod. Struktura respondentů Výsledky pilotního průzkumu postojů studentů Policejní akademie ČR v Praze k problematice zálohování dat Ing. Bc. Marek Čandík, Ph.D. JUDr. Štěpán Kalamár, Ph.D. The results of the pilot survey of students

Více

Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení

Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení Aplikace pro srovna ní cen povinne ho ruc ení Ukázkový přiklad mikroaplikace systému Formcrates 2010 Naucrates s.r.o. Veškerá práva vyhrazena. Vyskočilova 741/3, 140 00 Praha 4 Czech Republic tel.: +420

Více

Návod pro práci s aplikací

Návod pro práci s aplikací Návod pro práci s aplikací NASTAVENÍ FAKTURACÍ...1 NASTAVENÍ FAKTURAČNÍCH ÚDA JŮ...1 Texty - doklady...1 Fakturační řady Ostatní volby...1 Logo Razítko dokladu...2 NASTAVENÍ DALŠÍCH ÚDA JŮ (SEZNAMŮ HODNOT)...2

Více

Mapa Česka: www.mapa-ceska.cz

Mapa Česka: www.mapa-ceska.cz Mapa Česka: www.mapa-ceska.cz Mapový portál Mapa Česka, který je dostupný na internetové adrese www.mapa-ceska.cz, byl vytvořen v roce 2014 v rámci bakalářské práce na Přírodovědecké fakultě Univerzity

Více

Chyby spektrometrických metod

Chyby spektrometrických metod Chyby spektrometrických metod Náhodné Soustavné Hrubé Správnost výsledku Přesnost výsledku Reprodukovatelnost Opakovatelnost Charakteristiky stanovení 1. Citlivost metody - směrnice kalibrační křivky 2.

Více

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík Nejistota měř ěření, návaznost a kontrola kvality Miroslav Janošík Obsah Referenční materiály Návaznost referenčních materiálů Nejistota Kontrola kvality Westgardova pravidla Unity Referenční materiál

Více

Prozkoumání příkazů na pásu karet Každá karta na pásu karet obsahuje skupiny a každá skupina obsahuje sadu souvisejících příkazů.

Prozkoumání příkazů na pásu karet Každá karta na pásu karet obsahuje skupiny a každá skupina obsahuje sadu souvisejících příkazů. Úvodní příručka Microsoft Excel 2013 vypadá jinak než ve starších verzích, proto jsme vytvořili tuto příručku, která vám pomůže se s ním rychle seznámit. Přidání příkazů na panel nástrojů Rychlý přístup

Více

Komponenta ICT. Hodinová dotace: 40 h. Téma: Tabulkový procesor (Microsoft Excel)

Komponenta ICT. Hodinová dotace: 40 h. Téma: Tabulkový procesor (Microsoft Excel) Komponenta ICT Hodinová dotace: 40 h. Téma: Tabulkový procesor (Microsoft Excel) Tato komponenta vychází RVP studijních oborů a lze jí zařadit ŠVP vrámci jedno nebo i více ročníků. Ţáci získají odpovídající

Více