Problematika zavádění statistických metod

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Problematika zavádění statistických metod"

Transkript

1 Problematika zavádění statistických metod Petra HALFAROVÁ, Milan HUTYRA Abstrakt: Dnes si již bez použití jednoduchých statistických veličin nedokážeme představit řízení podniku. Ovšem pokročilejší tatistické metody mnohdy zůstávají neoprávněně na okraji zájmu. U mnohých statistických metod nejsou plně využívány jejich veškeré možnosti nebo jsou tyto statistické metody aplikovány nesprávným způsobem, což většinou vede k předčasnému rozhodnutí o ukončení využívání těchto metod, případně špatné interpretaci výsledků. Při vyslovení slova statistika mnohým naskočí husí kůže. Cokoliv, co se týká matematiky je pro mnohé obestřeno tajemstvím a vystačí si s poznáním pojmu průměr. Ovšem mnozí tuto prvotní nechuť již překonali a věřím, že malé procento z nich objevilo krásu matematiky a jejich aplikací. V oblasti řízení jakosti hrají statistické metody neopomenutelnou úlohu. Prvotní rozmach zavádění statistických metod, který se týkal především velkých firem mnohdy se zahraničním kapitálem, je již určitě za námi. A tyto firmy také většinou úspěšně užívají výsledky a vyhodnocení, které jim používání statistických metod přináší. Pochopili, že nutnost, s kterou je zaváděli přešla v užitečnost. Oblast statistických metod potkává některé zaměstnance každodenně a již si nedokážou představit svou práci bez jejich využívání. V malých a středních firmách je situace o něco složitější. Mnohé menší firmy statistické metody míjejí úplně, některé se pokoušejí něco měřit a případně i vyhodnocovat, jiní již za sebou mají úspěšnou prvotní zkušenost a pokračují dále. Každá z firem si ale prošla všemi fázemi, které jsou obvyklé při prosazování jakékoliv změny či novinky. Některé firmy jsou stále ještě na cestě, jiné už u pomyslného konce. Pro většinu malých a středních firem je zavádění statistických metod nelehkou cestou. Mnozí ji naštěstí berou jako výzvu a nenechají se odradit prvním neúspěchem či problémem a každý, byť i

2 sebemenší krůček je žene dopředu. I oni ale narážejí v jakékoliv fázi zavádění těchto metod na problémy a bariéry. A je to na nich jak se s nimi vypořádají. Tab.1: Fáze prosazování statistických metod Stav Charakteristika stavu K čemu nám to bude? My to určitě nevyužijeme. Odmítavý postoj Stálo by nás to značné úsilí a peníze, které se nám určitě nevrátí. Možná bychom to i využili. Tání ledu - Když to mají oni. Taky by nám to mohlo pochybnosti pomoci. Tak, už to měříme. Začínáme a měříme Měříme a uvidíme co s těmi daty budeme provádět dál. Měříme a vyhodnocujeme Vyhodnocujeme a využíváme vyhodnocení Měření je pro nás samozřejmostí a data se pokoušíme snad správně vyhodnotit. Měříme a vyhodnocujeme. Měříme, vyhodnocuje a výsledky plně využíváme První problém - finance Prvním výrazných problémem, který napadne téměř každého jsou finance. Zvláště menší firmy pociťují tento problém jako významný, a jen velmi těžko jej překonávají. Uvědomují si, že tak jako všechno, i zavádění statistických metod, je bude stát nemalé finanční prostředky. To samozřejmě ano - nákup techniky, zaškolení pracovníků či případné zakoupení vhodného software, to vše jsou pro firmy náklady. Jsou to ale náklady, které se firmě vrátí zpět. Je to investice do budoucna. Pro podniky střední velikosti je finanční hledisko také důležité, ale dokáží ho překonat daleko rychleji, především díky svému kapitálovému zázemí. Jindy na podniky tlačí zákazníci a odběratelé, či obchodní partneři. Finanční stránku řeší podniky nejenom při zavádění statistických metod, ale také ve fázi již probíhajících měření a vyhodnocování. Nejčastěji je to v souvislosti dalšího vzdělávání a školení

3 zaměstnanců, nebo při zakoupení nového softwaru na analýzu a zpracovávání dat. To jsou jistě nemalé finanční položky, které firma ráda investuje, za předpokladu viditelných výsledků. Pokud si management firmy uvědomí, že výsledky statistického zpracování jsou nápomocny v dalším řízení a rozhodování, jistě tuto investici schválí i v budoucnosti. To samozřejmě zvyšuje šance na vynaložení dalších finančních prostředků týkajících se oblasti zavádění a využívání statistických metod. Tab.2: První problém finance nákup techniky počítače, monitory FINANCE školení zaměstnanců odborná školení či intenzivní kurzy pro zaměstnance týkající se statistických metod software zakoupení vhodného software na statistické vyhodnocování dat Ačkoliv by se na první pohled mohlo zdát, že jedinou a také největší bariérou jsou finance, není tomu tak. Hraji bezesporu významnou roli, avšak častokrát významnější úlohu hraje samotný lidský faktor. Druhý problém lidský faktor Primární příčinou, která ovlivňuje významnou měrou statistické výsledky jsou samotní lidé, tedy zaměstnanci. První skupinu tvoří především zaměstnanci, kteří mají na starosti samotné měření dat. Jsou to právě oni, na nichž závisí zda následný výsledek statistického zpracování, bude přesný a použitelný. Jedno ze základních pravidel statistiky hovoří právě o tom, že statistický výsledek bude vypovídající, pokud pracuji s přesnými a skutečnými vstupními daty. Pokud tedy při měření selže konkrétní pracovník a jeho lajdácky vyplněné záznamy budeme zpracovávat, dopustíme se chyb a nepřesností, aniž to tušíme. Nezodpovědným přístupem můžeme rozumět např. samotný špatný odečet z měřidla, měření s nedostatečnou přesností, nedodržování časových harmonogramů stanovených pro měření, nečitelný záznam, případně neprovedení

4 samotného měření vůbec a následné doplnění záznamů smyšlenými hodnotami. Druhou skupinou tvoří lidé, kteří již naměřená data zpracovávají. Měli by to být lidé s odpovídajícími znalostmi a dovednostmi, lidé, kteří zvládají danou oblast statistiky na určité úrovni. Pokud bude data zpracovávat někdo, kdo si není jistý v základních principech matematické statistiky, může dojít k nesprávnému použití některých statistických metod či nesprávné interpretaci příslušného statistického postupu. Tab.3: Druhý problém lidský faktor lajdácký a špatný odečet z měřidla měření s nedostatečnou přesností LIDSKÝ FAKTOR Lidé měřící data Lidé zpracovávající data nedodržení časového harmonogramu nečitelný záznam nevyplnění záznamu vůbec a následné vyplnění záznamu smyšlenými hodnotami nesprávné použití statistických metod nesprávná interpretace výsledků Existuje mnoho oblastí statistiky, kde se nezkušený zaměstnanec může potýkat s problémy. Jedná se o nevhodné použití příslušných nástrojů matematické statistiky většinou plynoucí z nedostatečné či povrchní znalosti dané problematiky. Uvedu zde jen některé problémy, na které může dotyčný při zpracování dat narazit. Jedním ze sedmi základních nástrojů managementu jakosti je histogram, který je velmi častým používaných grafických nástrojem pro zobrazení naměřených dat. Ovšem nesprávně zvolená šířka třídy, může snížit informace, kterou nám histogram může poskytnout. V případě, že vytvoříme příliš málo intervalů, tak nám získaný histogram neposkytne očekávanou informaci o charakteru rozdě-

5 lených dat, naopak pokud vytvoříme zbytečně mnoho tříd, bude histogram příliš členitý a jeho využitelnost bude taktéž malá. Také vybočující měření mohou značně zkreslit výsledky ať už u výpočtu rozptylu či nám mohou způsobit nemalé problému u regulačních diagramů. Přitom prokazatelně odlehlou hodnotu můžeme ze souboru dat vyřadit. Je ovšem nutné vždy brát v úvahu skutečnost, za které nám odlehlá hodnota vznikla. Někdy omylem můžeme vyřadit hodnoty, které se nám zdají být odlehlé, ovšem ve skutečnosti nám poskytnou důležitou informaci. Velmi často mohou odlehlé hodnoty vzniknout omylem například špatným zapsáním desetinné čárky či odhadem nečitelného zápisu. Bodový odhad střední hodnoty nebo rozptylu velmi málo vypoví o množství dat, které se zpracovávají. Vhodnější je využití intervalu spolehlivosti, v němž skutečná hodnota leží s velkou pravděpodobností. Málo využívané bývají i robustní charakteristiky. V případech, kdy máme podezření, že v datech jsou odlehlé nebo chybné hodnoty, je medián daleko vhodnější pro popis daného souboru než běžně používaná střední hodnota. Stejně dobře nám poslouží i uřezaný průměr, který se počítá jako běžný průměr, v němž nejsou brány v úvahu okrajové hodnoty. S výše uvedenými oblastmi statistiky se potká každý, kdo se rozhodne zpracovávat data a využívat statistický software. Každý software mu poskytne hromadu výsledků, ovšem je na samotném pracovníkovi, aby se sám rozhodnul, zda právě tento výsledek je ten nejvhodnější a zda technika, kterou zvolil je právě ta jediná nejlepší. Třetí problém volba softwaru Dalším úskalím, které vstupuje do problematiky zpracování dat je volba vhodného softwarového produktu na zpracovávání naměřených dat. Statistický software k zpracovávání dat rozdělit na dvě základní skupiny. Prvním je běžně dostupný komerční software v kancelářských aplikacích, např. MS Office. Jedná se především o aplikace tabulkových procesorů jako např. nejznámější MS Excel. Druhou skupinu tvoří úzce specializované produkty na zpracování dat jako Statgraphics, Statistica, QC Expert nebo SPSS, nebo komplexní produkty pro řízení jakosti obsahující i nástroje pro analýzu dat (Palstat caq).

6 Mezi výše uvedenými dvěmi skupinami je však podstatný rozdíl. Začíná-li někdo zpracovávat data, nejjednodušší a nejdostupnější nabízející se volbou je využití zmíněného tabulkového procesoru MS Excel. Prvotní nadšení opadá, jakmile uživatel zjistí, že veškeré algoritmy pro výpočty je nucen si sám vytvořit a to za použití funkcí nebo za pomoci implementovaného makro jazyka. Uživatel může rovněž využít standardně implementované nástroje pro analýzu dat, avšak jejich nabídka je omezená. Pro firmy začínající se zaváděním statistických metod se může zdát MS Excel jako velmi vhodný nástroj, ale časem dojdou ke zjištění, že na složitější statistické metody je třeba mít značné znalosti obecné teorie příslušné problematiky. Na základě těchto skutečností dojdou k závěru, že tabulkový procesor je pro ně nedostačující a jsou nuceni sáhnout ke specializovaným programům. V současné době je k dispozici poměrné široká nabídka statistických aplikací se zaměřením na oblast řízení jakosti. Mezi nimi lze najít i kvalitní produkty v češtině. Úskalím se může jevit ovládání programu, které se však stane jasným a srozumitelným po vhodném proškolení. Daleko obtížnějším úkolem je správně porozumět výstupům programu a následně je správně interpretovat. Tab.4: Třetí problém volba softwaru na zpracování dat Běžně dostupný komerční software MS Excel VOLBA SOFTWARU Specializovaný statistický software Statistica QC Expert Statgraphics SPSS Palstat caq

7 S výše nastíněnými problémy se může podnik setkat jak při zavádění, tak i při každodenním užívání statistických metod. Chceme-li minimalizovat výše uvedené úskalí při zavádění statistických metod, měli bychom apelovat na etiku a znalosti konkrétních zaměstnanců, a v neposlední řadě přesvědčit vedení o tom, že investice do statistických metod je rentabilní. Literatura: [1] Hendl, J.: Přehled statistických metod zpracování dat : analýza a metaanalýza dat. 1. vydání. Praha: Portál s. ISBN [2] Kupka, K.: Statistické řízení jakosti. Pardubice: TriloByte. 191s. ISBN X [3] Plura, J.: Plánování a nestálé zlepšování jakosti. 1. vydání. Praha: Computer Press s. ISBN Adresy autorů: Ing. Petra Halfarová, Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství, katedra kontroly a řízení jakosti, Tř.17.listopadu 15, Ostrava-Poruba. Doc. Ing. Milan Hutyra, CSc., Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství, katedra kontroly a řízení jakosti, Tř.17.listopadu 15, Ostrava-Poruba. Tato práce byla vytvořena v rámci projektu MŠMT 1M CQR.

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

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673 Název vyučovacího předmětu: ÚČETNICTVÍ na PC (UPC) Obor vzdělání: 18 20 M/01 Informační technologie Forma studia: denní Celkový počet vyučovacích hodin za studium: 64 (2 hodiny týdně) Platnost: 1. 9. 2009

Více

SW podpora při řešení projektů s aplikací statistických metod

SW podpora při řešení projektů s aplikací statistických metod 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

Více

FORMÁTOVÁNÍ 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

FORMÁTOVÁNÍ 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika Autor: Mgr. Dana Kaprálová FORMÁTOVÁNÍ 3 Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

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

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

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

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

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

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

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

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

ZLOMKY. Standardy: M-9-1-01 CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA. Záporná celá čísla Racionální čísla Absolutní hodnota Početní operace s racionálními čísly

ZLOMKY. Standardy: M-9-1-01 CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA. Záporná celá čísla Racionální čísla Absolutní hodnota Početní operace s racionálními čísly a algoritmů matematického aparátu Vyjádří a zapíše část celku. Znázorňuje zlomky na číselné ose, převádí zlomky na des. čísla a naopak. Zapisuje nepravé zlomky ve tvaru smíšeného čísla. ZLOMKY Pojem zlomku,

Více

WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý

WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý WAMS - zdroj kvalitní ch dat pro analý zý stavu sí tí a pro nové éxpértní sýsté mý Daniel Juřík, Antonín Popelka, Petr Marvan AIS spol. s r.o. Brno Wide Area Monitoring Systémy (WAMS) umožňují realizovat

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

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673 Název vyučovacího předmětu: ÚČETNICTVÍ NA PC (UPC) Obor vzdělání: 63-41-M/02 Obchodní akademie Forma studia: denní Celkový počet vyučovacích hodin za studium: 124 (4 hodiny týdně) Platnost: od 1.9.2009

Více

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava TEORIE ÚDRŽBY. učební text. Jan Famfulík. Jana Míková. Radek Krzyžanek

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava TEORIE ÚDRŽBY. učební text. Jan Famfulík. Jana Míková. Radek Krzyžanek Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava TEORIE ÚDRŽBY učební text Jan Famfulík Jana Míková Radek Krzyžanek Ostrava 2007 Recenze: Prof. Ing. Milan Lánský, DrSc. Název: Teorie údržby Autor: Ing.

Více

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy 10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu

Více

StatSoft Jak se pozná normalita pomocí grafů?

StatSoft Jak se pozná normalita pomocí grafů? StatSoft Jak se pozná normalita pomocí grafů? Dnes se podíváme na zoubek speciální třídě grafů, podle názvu článku a případně i ilustračního obrázku vpravo jste jistě již odhadli, že půjde o třídu pravděpodobnostních

Více

STATISTIKA LS 2013. Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.

STATISTIKA LS 2013. Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. STATISTIKA LS 2013 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Ondřej Grunt RNDr. Pavel Jahoda, Ph.D. Ing. Kateřina Janurová Mgr. Tereza

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky STATISTIKA I.

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky STATISTIKA I. Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky STATISTIKA I. pro kombinované a distanční studium Radim Briš Martina Litschmannová

Více

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu cvičící 1. cvičení 4ST201 Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu Obsah: Vysoká škola ekonomická 1 Vyučující: Základní informace:» Konzultační hodiny: pátek 9:00 11:00» Místnost: JM317» Email:

Více

Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce

Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce Jaromír Veber a kol. Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce Legislativa, systémy, metody, praxe Management Press, Praha 2006 Autorský kolektiv: Ing. Marie Hůlová, CSc. subkapitola 6.6 Ing.

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

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

SMLOUVA O ZPRACOVÁNÍ DAŇOVÉ EVIDENCE. Milevský software s.r.o. - účetní a poradenská kancelář

SMLOUVA O ZPRACOVÁNÍ DAŇOVÉ EVIDENCE. Milevský software s.r.o. - účetní a poradenská kancelář SMLOUVA O ZPRACOVÁNÍ DAŇOVÉ EVIDENCE Milevský software s.r.o. - účetní a poradenská kancelář 1 Smlouva o zpracování daňové evidence uzavřená mezi zadavatelem firma, jméno sídlo: IČ: na straně jedné a zpracovatelem

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10 TESTY PRO NOMINÁLNÍ A ORDINÁLNÍ PROMĚNNÉ NEPARAMETRICKÉ METODY... a to mělo, jak sám vidíte, nedozírné následky. Smrť Analýza četností hodnot

Více

Statistika. Semestrální projekt

Statistika. Semestrální projekt Statistika Semestrální projekt 18.5.2013 Tomáš Jędrzejek, JED0008 Obsah Úvod 3 Analyzovaná data 4 Analýza dat 6 Statistická indukce 12 Závěr 15 1. Úvod Cílem této semestrální práce je aplikovat získané

Více

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

A7B36SI2 Tematický okruh SI11 Revidoval: Martin Kvetko

A7B36SI2 Tematický okruh SI11 Revidoval: Martin Kvetko Obsah Kvalita SW, jak zajistit kvalitu SW a jak ji ověřit Zabezpečení kvality, techniky řízení kvality SW. Potřeba kultivovat kvalitu, Cena za jakost Procesy pro řízení kvality, harmonogram řízení kvality

Více

1. soustředění (2 hod.)

1. soustředění (2 hod.) Metodický list kombinovaného studia předmětu MnJ - MANAGEMENT JAKOSTI Název tématického celku: Systémy jakosti 1. soustředění (2 hod.) Cíl: Cílem tématického celku je objasnit význam systému managementu

Více

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Základy práce s tabulkou Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Téma III.2.3 Technická měření v MS Excel Pracovní list 8 Měření na ventilátoru - graf Ing. Jiří Chobot VY_32_INOVACE_323_8

Více

REKLAMAČNÍ ŘÁD SPOLEČNOSTI ELKO EP, S.R.O. se sídlem Holešov, Všetuly, Palackého 493. 1. Obecná ustanovení

REKLAMAČNÍ ŘÁD SPOLEČNOSTI ELKO EP, S.R.O. se sídlem Holešov, Všetuly, Palackého 493. 1. Obecná ustanovení REKLAMAČNÍ ŘÁD SPOLEČNOSTI ELKO EP, S.R.O. se sídlem Holešov, Všetuly, Palackého 493 1. Obecná ustanovení 1.1 Tento reklamační řád je zpracován dle zákona č. 513/1991 Sb., obchodní zákoník v platném a

Více

Jak si stanovit osobní vizi

Jak si stanovit osobní vizi Action Academy Jak si stanovit osobní vizi ebook Blanka 2014 Jak si stanovit osobní vizi Osobní vize je jasná, konkrétní, působivá a aktivující představa budoucího stavu dosažených výsledků, postavení

Více

Gymnázium olympijských nadějí, České Budějovice Čtyřletý vzdělávací program. Název vyučovacího předmětu: Informatika

Gymnázium olympijských nadějí, České Budějovice Čtyřletý vzdělávací program. Název vyučovacího předmětu: Informatika Gymnázium olympijských nadějí, České Budějovice Čtyřletý vzdělávací program Název vyučovacího předmětu: Informatika Charakteristika vyučovacího předmětu obsahové, časové a organizační vymezení: Vyučovací

Více

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý

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

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

STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI. Pavel Praks, Zdeněk Boháč

STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI. Pavel Praks, Zdeněk Boháč STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI Pavel Praks, Zdeněk Boháč Katedra matematiky a deskriptivní geometrie, VŠB - Technická univerzita Ostrava 17. listopadu

Více

SPECIFIKA CERTIFIKACE PODLE ČSN EN ISO 9001:2001 V ORGANIZACÍCH, KTERÉ SE ZABÝVAJÍ VÝVOJEM SOFTWARE

SPECIFIKA CERTIFIKACE PODLE ČSN EN ISO 9001:2001 V ORGANIZACÍCH, KTERÉ SE ZABÝVAJÍ VÝVOJEM SOFTWARE SPECIFIKA CERTIFIKACE PODLE ČSN EN ISO 9001:2001 V ORGANIZACÍCH, KTERÉ SE ZABÝVAJÍ VÝVOJEM SOFTWARE Václav Šebesta Ústav informatiky Akademie věd ČR, e-mail: vasek@cs.cas.cz Abstrakt Jestliže ještě před

Více

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík Vysoké učení technické v Brně Stavební fakulta ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE Matematika 0A4 Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY Jan Šafařík Brno c 200 (1) 120 krát jsme házeli hrací kostkou.

Více

INFORMATIKA. Libovolná učebnice k MS OFFICE 200x (samostatné učebnice k textovému procesoru MS Word 200x, tabulkovému procesoru MS Excel 200x).

INFORMATIKA. Libovolná učebnice k MS OFFICE 200x (samostatné učebnice k textovému procesoru MS Word 200x, tabulkovému procesoru MS Excel 200x). Cíl předmětu: Cílem předmětu je prohloubit znalosti studentů ze základních aplikačních programů. Jedná se především o pokročilejší nástroje z aplikací MS Word a MS Excel. Jednotlivé semináře se zaměřují

Více

Základy statistiky pro obor Kadeřník

Základy 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

Více

CBR Test dimenzač ní čh parametrů vozovek

CBR Test dimenzač ní čh parametrů vozovek CBR Test dimenzač ní čh parametrů vozovek Verze: 1.0.0.6 (14. 5. 2012) (c) Copyright 2012. VIKTORIN Computers Tento program podléhá autorským zákonům. Všechna práva vyhrazena! Vývoj aplikace: Jiří Viktorin

Více

FUNKCE 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

FUNKCE 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika FUNKCE 3 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

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

Společenství prvního stupně ověření norem

Společenství prvního stupně ověření norem Společenství prvního stupně ověření norem Denisa Denglerová Společenství prvního stupně ověření norem Denisa Denglerová Společenství prvního stupně. Ověření norem. Denisa Denglerová Praha: Národní ústav

Více

STRATEGIE ROZVOJE SLUŽEB ICT VE ŠKOLE

STRATEGIE ROZVOJE SLUŽEB ICT VE ŠKOLE STRATEGIE ROZVOJE SLUŽEB ICT VE ŠKOLE AUTOEVALUACE SLUŽEB ICT (c) Radek Maca rama@inforama.cz Druhy kontrol realizace ICT plánu Formální obsahuje všechny náležitosti předepsané pokyny má vhodný design

Více

přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech.

přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech. 3 Grafické zpracování dat Grafické znázorňování je velmi účinný způsob, jak prezentovat statistické údaje. Grafy nejsou tak přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých

Více

Řízení vztahů se zákazníky

Řízení vztahů se zákazníky Řízení vztahů se zákazníky Řízení vztahů se zákazníky Vychází z představy, že podnik je řízen zákazníkem Používanými nástroji jsou: Call Centra Customer Relationship Management (CRM) Základní vazby v řízení

Více

Návrh systému řízení

Návrh systému řízení Návrh systému řízení Jelikož popisované ostrovní systémy využívají zdroje elektrické energie s nestabilní dodávkou elektrické energie, jsou kladeny vysoké nároky na řídicí systém celého ostrovního systému.

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

Instrukce pro autory přednášek a posterů

Instrukce pro autory přednášek a posterů 19. ročník mezinárodní konference metalurgie a materiálů 18. - 20. května 2010 Rožnov pod Radhoštěm, Česká republika, EU Instrukce pro autory přednášek a posterů Vážené dámy, vážení pánové, Sborník se

Více

PENĚŽNÍ EKONOMIE A BANKOVNICTVÍ

PENĚŽNÍ EKONOMIE A BANKOVNICTVÍ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE Fakulta financí a účetnictví KATEDRA BANKOVNICTVÍ A POJIŠŤOVNICTVÍ P R O G R A M osmnáctého ročníku DVOUSEMESTRÁLNÍHO KURZU PENĚŽNÍ EKONOMIE A BANKOVNICTVÍ Odborní garanti:

Více

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy Definice, budování a život GIS Kapitola 1: Vztahy strana 2 Data, informace, IS, GIS Kapitola 1: Vztahy strana 3 Rozhodnutí Znalosti Znalostní systémy. Informace

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

Studijní plány: 2014/2015. Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky

Studijní plány: 2014/2015. Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Studijní plány: 2014/2015 Univerzita Pardubice Fakulta elektrotechniky a informatiky Bakalářské studium Forma prezenční Informační technologie Studijní program: Kreditní limit: 180 Typ: Forma: Standardní

Více

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem 1) Otevření datového souboru Program Statistika.cz otevíráme z ikony Start, nabídka Programy, podnabídka Statistika Cz 6. Ze dvou nabídnutých možností vybereme

Více

Aktuální seznam nabízených kurzů

Aktuální seznam nabízených kurzů Aktuální seznam nabízených kurzů Název akce číslo akreditace hodinová dotace cena 1 Moodle pro pokročilé 3320/10-25-22 30 2100 2 Lidová řemesla a tradice v práci učitelů a vychovatelů 3320/10-25-22 30

Více

Laboratorní práce č. 1: Měření délky

Laboratorní práce č. 1: Měření délky Přírodní vědy moderně a interaktivně FYZIKA 3. ročník šestiletého a 1. ročník čtyřletého studia Laboratorní práce č. 1: Měření délky G Gymnázium Hranice Přírodní vědy moderně a interaktivně FYZIKA 3.

Více

Metodika projektového řízení a certifikace projektových manažerů

Metodika projektového řízení a certifikace projektových manažerů Metodika projektového řízení a certifikace projektových manažerů Jaroslav Svoboda, Jiří Skalický Abstrakt: Příspěvek se týká nového studijního oboru Systémy projektového řízení na Fakultě ekonomické Západočeské

Více

Rusko, Ukrajina...Kanada, USA...jiné

Rusko, Ukrajina...Kanada, USA...jiné Úvodní dotazník Klastru českých nábytkářů Vážená paní, vážený pane, rádi bychom Vás požádali o vyplnění krátkého dotazníku. Tento dotazník nám pomůže určit bližší zaměření klastru podle Vašich preferencí,

Více

VY_32_INOVACE_IKTO2_1160 PCH

VY_32_INOVACE_IKTO2_1160 PCH VY_32_INOVACE_IKTO2_1160 PCH VÝUKOVÝ MATERIÁL V RÁMCI PROJEKTU OPVK 1.5 PENÍZE STŘEDNÍM ŠKOLÁM ČÍSLO PROJEKTU: CZ.1.07/1.5.00/34.0883 NÁZEV PROJEKTU: ROZVOJ VZDĚLANOSTI ČÍSLO ŠABLONY: III/2 DATUM VYTVOŘENÍ:

Více

Popis obsahu a struktury programu

Popis obsahu a struktury programu Popis obsahu a struktury programu (Příloha k Žádosti o akreditaci vzdělávacího programu u Společnosti pro projektové řízení, o. s.) 1 Vzdělávací subjekt: HM PARTNERS s.r.o. Název programu: Projektové řízení

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

SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA. Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT0000404

SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA. Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT0000404 SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT0000404 1. Solver Program Solver slouží pro vyhodnocení experimentálně naměřených dat. Základem

Více

VYUŽITÍ INTERNETU A INTRANETU PRO SERVISNÍ SLUŽBY ŠKODA AUTO A.S.

VYUŽITÍ INTERNETU A INTRANETU PRO SERVISNÍ SLUŽBY ŠKODA AUTO A.S. VYUŽITÍ INTERNETU A INTRANETU PRO SERVISNÍ SLUŽBY ŠKODA AUTO A.S. Jaroslav Ráček Fakulta informatiky Masarykovy univerzity v Brně, Katedra informačních technologií e-mail:racek@fi.muni.cz Abstrakt V příspěvku

Více

PODNIKÁNÍ MALÝCH A STŘEDNÍCH FIREM 2. Národní vzdělávací fond

PODNIKÁNÍ MALÝCH A STŘEDNÍCH FIREM 2. Národní vzdělávací fond PODNIKÁNÍ MALÝCH A STŘEDNÍCH FIREM 2 1 A. Specifika podnikání 1. Východiska a cíle podpory vláda systematicky podporuje podnikání předpoklady a schopnosti MSP pro podporu - zmírňovat negativní důsledky

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

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

SMLOUVA O NÁJMU MOTOROVÝCH VOZIDEL

SMLOUVA O NÁJMU MOTOROVÝCH VOZIDEL SMLOUVA O NÁJMU MOTOROVÝCH VOZIDEL 1. Smluvní strany ČP ASISTENCE s.r.o., se sídlem : Praha 4, Na Pankráci 1658/121, PSČ : 140 21, IČ : 24184985, DIČ : CZ24184985, zapsaná v obchodním rejstříku vedeném

Více

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI PODNIKU VE SPOJITOSTI SE STRATEGICKÝMI CÍLY

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI PODNIKU VE SPOJITOSTI SE STRATEGICKÝMI CÍLY 29 HODNOCENÍ VÝKONNOSTI PODNIKU VE SPOJITOSTI SE STRATEGICKÝMI CÍLY POKORNÝ Karel Abstrakt: Metoda Balanced Scorecard (BSC) její podstata, obsah a principy. Vztah BSC ke strategickému a operativnímu řízení

Více

Databáze v MS ACCESS

Databáze v MS ACCESS 1 z 14 19.1.2014 18:43 Databáze v MS ACCESS Úvod do databází, návrh databáze, formuláře, dotazy, relace 1. Pojem databáze Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele,

Více

Pravidla a podmínky k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost

Pravidla a podmínky k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost Pravidla a podmínky k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost (dále jen společnost) stanoví k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost (dále jen osvědčení) následující

Více

Po ukončení tohoto kurzu budete schopni:

Po ukončení tohoto kurzu budete schopni: POKROČILÁ PREZENTACE Vladimír Bureš Tereza Otčenášková Alena Šandová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni: efektivně plánovat a připravovat prezentaci, pracovat s předlohami a šablonami snímků,

Více

L A TEX Barevné profily tiskových zařízení (tiskárny, plotry)

L A TEX Barevné profily tiskových zařízení (tiskárny, plotry) Semestrální práce z předmětu Kartografická polygrafie a reprografie L A TEX Barevné profily tiskových zařízení (tiskárny, plotry) Autor: Petr Douša, Jan Antropius Editor: Ivana Řezníková Praha, duben 2011

Více

Uplatnitelnost absolventů Moravské vysoké školy Olomouc

Uplatnitelnost absolventů Moravské vysoké školy Olomouc Moravská vysoká škola Olomouc Uplatnitelnost absolventů Moravské vysoké školy Olomouc prosinec 2014 Šárka Štveráková 1 Úvod Moravská vysoká škola Olomouc (MVŠO), jediná vysoká škola v Olomouckém kraji

Více

Agenda. Docházka Odhadování Neohlášený test Vedení projektů Historie projektů

Agenda. Docházka Odhadování Neohlášený test Vedení projektů Historie projektů Odhadování pracnosti a PM Agenda Docházka Odhadování Neohlášený test Vedení projektů Historie projektů PM, odhadování, historie Odhadování Snaha určit rozsah. Důležité pro stanovení ceny a termínu Do nabídek.

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

FUNKCE 2. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

FUNKCE 2. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika FUNKCE 2 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Výsledky základní statistické charakteristiky

Výsledky základní statistické charakteristiky Výsledky základní statistické charakteristiky (viz - Vyhláška č. 343/2002 Sb. o průběhu přijímacího řízení na vysokých školách a Vyhláška 276/2004 Sb. kterou se mění vyhláška č. 343/2002 Sb., o postupu

Více

Důchodová reforma = šance pro aktivní občany

Důchodová reforma = šance pro aktivní občany Důchodová reforma = šance pro aktivní občany 5.9.2012 Vydání 2012/09/05 Obsah Úvod - strana 1 Jak poznat dobrou firmu - strana 2 Pilíře důchodové reformy str. 3 Výhody a nevýhody II. A III. pilíře str.

Více

K metodám převodu souřadnic mezi ETRS 89 a S-JTSK na území ČR

K metodám převodu souřadnic mezi ETRS 89 a S-JTSK na území ČR K metodám převodu souřadnic mezi ETRS 89 a S-JTSK na území ČR Vlastimil Kratochvíl * Příspěvek obsahuje popis vlastností některých postupů, využitelných pro transformaci souřadnic mezi geodetickými systémy

Více

pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera

pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Mirek Kubera žák diskutuje a kriticky zhodnotí statistické informace a daná statistická sdělení, volí

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

Semestrální práce z předmětu MAB

Semestrální práce z předmětu MAB Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Semestrální práce z předmětu MAB Modely investičního rozhodování Helena Wohlmuthová A07148 16. 1. 2009 Obsah 1 Úvod... 3 2 Parametry investičních

Více

Teorie síťových modelů a síťové plánování

Teorie síťových modelů a síťové plánování KSI PEF ČZU Teorie síťových modelů a síťové plánování Část přednášky doc. Jaroslava Švasty z předmětu systémové analýzy a modelování. Zápis obsahuje základní vymezení projektu, časového plánování a popis

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

Prezentace programu. Tento dokument obsahuje stručný náhled na systém. Max Communicator 9. Program pro podnikovou energetiku. Výrobce a distributor

Prezentace programu. Tento dokument obsahuje stručný náhled na systém. Max Communicator 9. Program pro podnikovou energetiku. Výrobce a distributor Max Communicator 9 prezentace 2014 Prezentace programu Tento dokument obsahuje stručný náhled na systém Max Communicator 9 Program pro podnikovou energetiku Výrobce a distributor Poslední revize 10. dubna

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

Aplikační software 2

Aplikační software 2 Metodické listy pro předmět Aplikační software 2 Cíl předmětu: Cílem předmětu je prohloubit znalosti studentů ze základních aplikačních programů patřících do balíku programů MS Office 2003. Studenti se

Více

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz Vývoj moderních technologií při vyhledávání Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz INFORUM 2007: 13. konference o profesionálních informačních zdrojích Praha, 22. - 24.5. 2007 Abstrakt Vzhledem

Více

Strategické řízení návrh

Strategické řízení návrh Strategické řízení návrh Víme jakým způsobem Vaše: Cíl naší spolupráce v čase náklady problémy rezervy nedostatky snížit řešit využít odstranit Naším cílem je trvalý růst vaší společnosti Předpokládaný

Více

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní

Více

DAMAS POWER. Flexibilní řešení pro řízení výroby elektřiny a tepla

DAMAS POWER. Flexibilní řešení pro řízení výroby elektřiny a tepla DAMAS POWER Flexibilní řešení pro řízení výroby elektřiny a tepla > > Komplexní podpora obchodních a technických procesů provozovatelů tepláren a elektráren > > Plánování v různých časových řezech > >

Více

1.1 Klub je program, v jehož rámci může Člen Klubu shromažďovat kredity získané za účast na akcích, nákup zboží či služeb určených Provozovatelem.

1.1 Klub je program, v jehož rámci může Člen Klubu shromažďovat kredity získané za účast na akcích, nákup zboží či služeb určených Provozovatelem. Všeobecné podmínky Klubu Zone For Power Provozovatelem Klubu Zone For Power je společnost Zone For Power, s.r.o., IČ: 24223123, se sídlem Praha 1, Lublaňská 1916/17, PSČ 120 00, Praha 2, zapsaná v obchodním

Více