Testovan parametrickych hypotez.

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Testovan parametrickych hypotez."

Transkript

1 Testovan parametrickych hypotez. STATISTIKA I. Prklad 8.1.: Zucastnili jsme se kontrolnho odchytu Varanu Smaragdovych na Nove Guinei za ucelem zskan presnejsch informac o tomto jesterovi. Vsechny jedince jsme zmerili a zvazili. Do souboru V arani.xlsx jsme ulozili namerene hodnoty. Muzeme tvrdit, ze jedinci z Nove Guinei se dorustaj vetsch delek, nez je tomu u jedincu z Australie? (V literature je uvedeno, ze se Varan Smaragdovy se vyskytuje pouze na Nove Guinei a severnm cpu Australie a dorusta v prumeru 87, 5cm). Prklad 8.2.: Vpousteli jsme mysi ruznych barev do bludiste a zapisovali si dobu potrebnou k pruchodu mysi bludistem. Vysledky testovan blych mys jsme vepsali do tabulky (Mysky1.xlsx). Cast testovacho tymu si stoj za nazorem, ze bychom meli upustit od testovan blych mys ve prospech cernych mys, jelikoz cerne mysi dokazaly bludiste prekonat v prumeru za 15s. Vyplat se skutecne upustit od testovan blych mys? 1

2 Prklad 8.3.: Prumerna srka kloboucku zampionu znacky Shroom v balen je (10, 6 ± 1, 7) cm. Obchod nyn dovezl 100 balen zampionu Mush, jejichz dodavatel tvrd, ze obsazene kloboucky zampionu maj prokazatelne vets rozmery nez je tomu u zampionu Shroom. Urcete mezn srku kloboucku v balen, abychom se mohli priklonit k tvrzen dodavatele. Prklad 8.4.: Behem prvn sezony divadla Kacer na Retezu jsme divakum rozdavali dotaznk, kde krom jineho vyplnili i svuj vek. Vyplynulo, ze prumernemu navstevnkovi divadla je 30 ± 6 let. Po prvn hre v nove sezone jsme divakum rozdali tentyz dotaznk, po prostudovan 30 nahodne vybranych dotaznku jsme dosli k hodnote smerodatne odchylky ±8 let. Muzeme tvrdit, ze divadlo behem zacatku druhe sezony pritahuje sirs vekove spektrum navstevnku? 2

3 Prklad 8.5.: V roce 2011 tvorila odruda jablek Golden Delicious 14% dennho odbytu jablek v ceskych obchodech. Polovinu nasledujcho roku jsme venovali pozorovan odbytu GD a zjistili jsme, ze za uvedenou dobu je tato odruda zodpovedna za 12, 5% dennho odberu jablek. Predpokladejme, ze mnozstv jablek dodanych do obchodu bylo v obou letech stejne. Muzeme na zaklade naseho pozorovan tvrdit, ze obliba odrudy Golden Delicious behem sledovane doby poklesla? Prklad 8.6.: V souboru Orechy.xlsx se nachaz udaje o celkove vaze nasbranych lskovych orechu v kilogramech, sber probhal behem prvnch ctyr cervencovych tydnu. Overte, zda muzeme tvrdit, ze v polovine dn se nenasbralo mene jak 50kg lskovych orechu. 3

4 Prklad 8.7.: Zucastnili jsme se kontrolnho odchytu Varanu Smaragdovych na Nove Guinei a severu Australie za ucelem zskan presnejsch informac o tomto jesterovi. Vsechny jedince jsme zmerili a zvazili. Do souboru V arani2.xlsx jsme ulozili namerene hodnoty. Muzeme tvrdit, ze jedinci z Nove Guinei se dorustaj vetsch delek, nez je tomu u jedincu z Australie? Prklad 8.8.: Firma Vesely Pask prohlasuje, ze v jejich veprovych konzervach je mnohem vce veproveho masa nez je tomu u konzerv rmy Smutny Knour. Abychom overili toto tvrzen, vyzadali jsme si od obou rem testovac vzorky. Firma VP nam zaslala gramovych konzerv (objem masa cinil (290 ± 5, 3) gramu) zatmco rma SK nam dodala gramovych konzerv (objem masa cinil 245 ± 6 gramu). Je mozne oznacit s 95% spolehlivost tvrzen rmy Vesely Pask za zavadejc? 4

5 Prklad 8.9.: Spolecnost Pluhy a Sekery tvrd, ze kvalita vyrobn linky rmy Hemenex a Drozd je nizs, nez je tomu u jejich vlastn vyrobn linky. Firma PaS obdrzela za posledn mesc 200 reklamac, 60 z nich bylo vyhodnocenych jako zavada vznikla na vyrobn lince. Firma HaD obdrzela za posledn mesc celkem 320 reklamac, 128 z nich bylo vyhodnocenych jako zavada vznikla na vyrobn lince. Muzeme se priklonit k tvrzen rmy PaS, ze jejich vyrobn linka je skutecne kvalitelnejs, tedy nezavdava tolik podnetu k reklamaci, jako je tomu u jejich konkurence? Prklad 8.10.: Vpousteli jsme mysi ruznych barev do bludiste a zapisovali si dobu potrebnou k pruchodu mysi bludistem. Mysky jsme rozdelili do kategori podle barvy. Zaznamenane casy jsme vepsali do tabulky (M ysky2.xlsx). Je mozne uprednostnit jednu skupinu mys pred ostatnmi, chceme-li dale pracovat jen s nejrychlejsmi mysmi? 5

6 Prklad 8.11.: Testovali jsme vliv nove znacky kavy Cafe Urban na pracovn vykonnost 100 postovnch urednic. Pro ucel analyzy jsme u kazde urednice zaznamenavali pocet pracovnch ukonu (prijaty balk apod.) behem prvnch 4 hodin pracovn doby. Po uplynut prvnch 4 hodin smeny kazda z urednic vypila jeden salek kavy Cafe Urban, nasledujc 4 hodiny jsme opet u kazde urednice zaznamenavali pocet pracovnch ukonu. Vysledky jsme zanesli do souboru P osta.xlsx. Rozhodnete, zda melo pozit kavy vliv na pracovn vykonnost urednic. 6

STATISTIKA I. Pracovn listy ke cvicenm. Tady se objev jmena lid, kter to vubec necekali.

STATISTIKA I. Pracovn listy ke cvicenm. Tady se objev jmena lid, kter to vubec necekali. STATISTIKA I. Pracovn listy ke cvicenm. Tady se objev jmena lid, kter to vubec necekali. 1 Teorie pravdepodobnosti. Prklad 1.1.: Matka husa za sebou vede v zastupu svych 7 housat. a) Kolika zpusoby se

Více

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368 Příklad 1 Je třeba prověřit, zda lze na 5% hladině významnosti pokládat za prokázanou hypotézu, že střední doba výroby výlisku je 30 sekund. Přitom 10 náhodně vybraných výlisků bylo vyráběno celkem 540

Více

Příklad 81b. Předpokládejme, že výška chlapců ve věku 9,5 až 10 roků má normální rozdělení N(mi;sig2)

Příklad 81b. Předpokládejme, že výška chlapců ve věku 9,5 až 10 roků má normální rozdělení N(mi;sig2) Příklad 1. Za předpokladu, že výška dětí ve věku 10 let má normální rozdělení s rozptylem 38, určete pravostranný 99% interval spolehlivosti, ve kterém bude ležet neznámá střední hodnota výšky dětí, jestliže

Více

Doporučené příklady k procvičení k 2. Průběžnému testu

Doporučené 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

Více

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Test 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

Více

se bude objevovat jen v 5% pokusů. Výsledky měření jsou: 0,31; 0,30; 0,29; 0,32.

se bude objevovat jen v 5% pokusů. Výsledky měření jsou: 0,31; 0,30; 0,29; 0,32. Typ úlohy: A - IS pro střední hodnotu 1. Předpokládejme, že výška chlapců ve věku 9,5 až 10 roků má normální rozdělení N(µ; σ 2 )s neznámou střední hodnotou a rozptylem rovným 39,112. Změřili jsme výšku

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

Normální (Gaussovo) rozdělení

Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení popisuje vlastnosti náhodné spojité veličiny, která vzniká složením různých náhodných vlivů, které jsou navzájem nezávislé, kterých je velký

Více

Úloha č. 1 Rozměry fotografie jsou a = 12 cm a b = 9 cm. Fotografii zvětšíme v poměru 5 : 3. Určete rozměry zvětšené fotografie.

Úloha č. 1 Rozměry fotografie jsou a = 12 cm a b = 9 cm. Fotografii zvětšíme v poměru 5 : 3. Určete rozměry zvětšené fotografie. Slovní úlohy - řešené úlohy Úměra, poměr Úloha č. 1 Rozměry fotografie jsou a = 12 cm a b = 9 cm. Fotografii zvětšíme v poměru 5 : 3. Určete rozměry zvětšené fotografie. Každý rozměr zvětšíme tak, že jeho

Více

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Test 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

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednofaktorová analýza rozptylu I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých

Více

Testování hypotéz. 4. přednáška 6. 3. 2010

Testování hypotéz. 4. přednáška 6. 3. 2010 Testování hypotéz 4. přednáška 6. 3. 2010 Základní pojmy Statistická hypotéza Je tvrzení o vlastnostech základního souboru, o jehož pravdivosti se chceme přesvědčit. Předem nevíme, zda je pravdivé nebo

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

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem základního souboru (který přesně neznáme, k němuž se ale daná statistická hypotéza váže), potřebujeme ověřit,

Více

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.

Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé. 1. Korelační analýza V životě většinou nesledujeme pouze jeden statistický znak. Sledujeme více statistických znaků zároveň. Kromě vlastností statistických znaků nás zajímá také jejich těsnost (velikost,

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

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9téma Princip testování hypotéz, jednovýběrové testy V minulé hodině jsme si ukázali, jak sestavit intervalové odhady pro některé číselné charakteristiky normálního

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

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY Facebook vs. studium Vypracovali: Martina Grivalská Nikola Karkošiaková Barbora Brůhová Obsah 1. Úvod 2. Dotazník 3.

Více

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH Opakování: Mějme náhodné veličiny X a Y uspořádané do kontingenční tabulky. Řekli jsme, že nulovou hypotézu H 0 : veličiny X, Y jsou nezávislé zamítneme, když

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ STATISTIKA. Semestrální práce

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ STATISTIKA. Semestrální práce ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ STATISTIKA Semestrální práce Lukáš Sůva, Jakub Culek (2 31) 20/2013 Ú vod Předmětem naší semestrální práce jsme si zvolili průzkum překračování povolené

Více

Ing. Michael Rost, Ph.D.

Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do testování hypotéz, jednovýběrový t-test Ing. Michael Rost, Ph.D. Testovaná hypotéza Pokud nás zajímá zda platí, či neplatí tvrzení o určitém parametru, např. o parametru Θ, pak takovéto tvrzení

Více

SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY

SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY Profil aktualizovaného znění: Titul původního předpisu: Vyhláška o způsobu zhotovení některých druhů hotově baleného zboží, jehož množství se vyjadřuje v jednotkách hmotnosti

Více

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

Stručný úvod do testování statistických hypotéz Stručný úvod do testování statistických hypotéz 1. Formulujeme hypotézu (předpokládáme, že pozorovaný jev je pouze náhodný). 2. Zvolíme hladinu významnosti testu a, tj. riziko, s nímž jsme ochotni se smířit.

Více

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. 1 Statistické odhady Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. Odhad lze provést jako: Bodový odhad o Jedna číselná hodnota Intervalový

Více

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi

Více

t-test, Studentův párový test Ing. Michael Rost, Ph.D.

t-test, Studentův párový test Ing. Michael Rost, Ph.D. Testování hypotéz: dvouvýběrový t-test, Studentův párový test Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do problému... Již známe jednovýběrový t-test, při kterém jsme měli k dispozici pouze jeden výběr. Můžeme se

Více

Autor: Jana Krchová Obor: Matematika. Procenta

Autor: Jana Krchová Obor: Matematika. Procenta Procenta Vypočítej zpaměti: a) 123 : 78 : 4356 : 10 82 : 28 190 : 6 : b) 9 : 0,5 : 0,34 : 6,4 : 0,072 : 0,73 : Vypočítej: 3 a) : 4 2 5 : 6 7 : 5 12 : 7 15 : 1 2 3 4 8 b) 1 : 2 : 3 : 2 : 5 : 2 5 4 7 9 1

Více

Aproximace binomického rozdělení normálním

Aproximace binomického rozdělení normálním Aproximace binomického rozdělení normálním Aproximace binomického rozdělení normálním Příklad Sybilla a Kassandra tvrdí, že mají telepatické schopnosti, a chtějí to dokázat následujícím pokusem: V jedné

Více

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu 1 Odhady parametrů 11 Bodové odhady Mějme lineární regresní model (LRM) kde Y = y 1 y 2 y n, e = e 1 e 2 e n Y = Xβ + e, x 11 x 1k, X =, β = x n1

Více

NÁKLADOVÉ ŠETRENÍ VE SLÉVÁRNE ENERGETICKÝCH STROJÍREN BRNO, A.S. EVALUATION THE COSTS IN THE FOUNDRY ENERGETICKÝCH STROJÍREN BRNO, A.S.

NÁKLADOVÉ ŠETRENÍ VE SLÉVÁRNE ENERGETICKÝCH STROJÍREN BRNO, A.S. EVALUATION THE COSTS IN THE FOUNDRY ENERGETICKÝCH STROJÍREN BRNO, A.S. NÁKLADOVÉ ŠETRENÍ VE SLÉVÁRNE ENERGETICKÝCH STROJÍREN BRNO, A.S. EVALUATION THE COSTS IN THE FOUNDRY ENERGETICKÝCH STROJÍREN BRNO, A.S. Vladislav Kurka a Zdenek Ondrácek b Richard Paseka c Václav Kafka

Více

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení. O životnosti 75W žárovky (v hodinách) je známo, že má normální rozdělení s = 5h. Pro náhodný výběr 0 žárovek byla stanovena průměrná životnost

Více

Automatická potenciometrická titrace Klinická a toxikologická analýza Chemie životního prostředí Geologické obory

Automatická potenciometrická titrace Klinická a toxikologická analýza Chemie životního prostředí Geologické obory Automatická potenciometrická titrace Klinická a toxikologická analýza Chemie životního prostředí Geologické obory Titrace je spolehlivý a celkem nenáročný postup, jak zjistit koncentraci analytu, její

Více

4. Zpracování číselných dat

4. Zpracování číselných dat 4. Zpracování číselných dat 4.1 Jednoduché hodnocení dat 4.2 Začlenění dat do písemné práce Zásady zpracování vědecké práce pro obory BOZO, PÚPN, LS 2011 4.1 Hodnocení číselných dat Popisná data: střední

Více

VY_52_INOVACE_2NOV43. Autor: Mgr. Jakub Novák. Datum: 4. 10. 2012 Ročník: 7., 8.

VY_52_INOVACE_2NOV43. Autor: Mgr. Jakub Novák. Datum: 4. 10. 2012 Ročník: 7., 8. VY_52_INOVACE_2NOV43 Autor: Mgr. Jakub Novák Datum: 4. 10. 2012 Ročník: 7., 8. Vzdělávací oblast: Člověk a příroda Vzdělávací obor: Fyzika Tematický okruh: Látky a tělesa, Mechanické vlastnosti tekutin

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobnost a aplikovaná statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 8. KAPITOLA STATISTICKÉ TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ 22.11.2016 Opakování: CLV příklad 1 Zadání: Před volbami je v populaci státu 52 % příznivců

Více

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární

Více

Test žáka. Zdroj testu: Celoplošná zkouška 2. Školní rok 2012/2013 MATEMATIKA. Jméno: Třída: Škola: Termín provedení testu:

Test žáka. Zdroj testu: Celoplošná zkouška 2. Školní rok 2012/2013 MATEMATIKA. Jméno: Třída: Škola: Termín provedení testu: Test žáka Zdroj testu: Celoplošná zkouška 2 Školní rok 2012/2013 MATEMATIKA Jméno: Třída: Škola: Termín provedení testu: Datum vytvoření: 14. 10. 2013 Obtížnost 1 Úloha 1 Na obrázku jsou čtyři červené

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Projekt: Digitální učební materiály ve škole, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0527 Příjemce: Střední zdravotnická škola a Vyšší odborná škola zdravotnická, Husova

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ ÚSTAV APLIKOVANÉ MATEMATIKY STATISTIKA Průzkum skladby cestujících v městské hromadné dopravě a jejich preferencích při volbě dopravního prostředku

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE ZE STATISTIKY Znalosti pravidel silničního provozu žáků páté až deváté třídy 1. ZŠ Podbořany Skupina: 2 38 Ak. rok: 2011/2012 Autoři: Ladislav

Více

Určení hustoty látky. (laboratorní práce) Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.1.28/02.0055

Určení hustoty látky. (laboratorní práce) Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.1.28/02.0055 Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.1.28/02.0055 Určení hustoty látky (laboratorní práce) Označení: EU-Inovace-F-6-12 Předmět: fyzika Cílová skupina: 6. třída Autor:

Více

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem.

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem. Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem. SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA VYPRACOVALA: IRENA VALÁŠKOVÁ A BARBORA SLAVÍKOVÁ DNE: 29. 12. 2012 SKUPINA: 2 36 Obsah Pár

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS) České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611 Semestrální práce ze Statistiky (SIS) Petr Procházka, Jakub Feninec Skupina: 97 Akademický rok: 01/013 Úvod V naší

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Statistika. Semestrální práce

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Statistika. Semestrální práce ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Statistika Semestrální práce Vypracovali: Tomáš Mojžyšek, Petr Kalivoda Skupina: 2 40 Akademický rok: 2012-2013 Obsah Úvod... - 3 - Vývoj měny... -

Více

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Vybraná rozdělení náhodné veličiny 3.3 Vybraná rozdělení náhodné veličiny 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Rozdělení Z 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Život je umění vytvářet uspokojivé závěry na základě nedostatečných předpokladů.

Více

VY_32_INOVACE_PRV3_16_10. Šablona III / 2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT MĚŘENÍ TEPLOTY

VY_32_INOVACE_PRV3_16_10. Šablona III / 2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT MĚŘENÍ TEPLOTY VY_32_INOVACE_PRV3_16_10 Šablona III / 2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT MĚŘENÍ TEPLOTY VY_32_INOVACE_PRV3_16_10 Anotace: materiál obsahuje 2 listy anotace, 2 listy prezentace, 4 pracovní

Více

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz. Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2015/2016 Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Obsah: Výběrová rozdělení

Více

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Vzorová prezentace do předmětu Statistika Vzorová prezentace do předmětu Statistika Popis situace: U 3 náhodně vybraných osob byly zjišťovány hodnoty těchto proměnných: SEX - muž, žena PUVOD Skandinávie, Středomoří, 3 západní Evropa IQ hodnota

Více

STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů

STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů 1) Test na homoskedasticitu Nalezneme jej v několika submenu. Omezme se na submenu Základní statistiky a tabulky základního menu Statistika. V něm

Více

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model Mějme lineární regresní model (LRM) Y = Xβ + e, kde y 1 e 1 β y 2 Y =., e

Více

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Úvodní poznámky Statistickou hypotézou rozumíme hypotézu o populaci (základním souboru) např.: Střední hodnota základního souboru je rovna 100.

Více

Téma 6. Řešené příklady

Téma 6. Řešené příklady Téma 6. Řešené příklady 1. Odborníci uvádějí, že mladí lidé méně čtou. Zatímco před deseti lety student gymnázia přečetl v průměru 3 knih ročně, měla by být tato hodnota v současné době významně nižší.

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

1. Na stole jsou tři hromádky jablek. Na první je o třináct jablek méně než na druhé, na třetí hromádce je o osm

1. Na stole jsou tři hromádky jablek. Na první je o třináct jablek méně než na druhé, na třetí hromádce je o osm 1. Na stole jsou tři hromádky jablek. Na první je o třináct jablek méně než na druhé, na třetí hromádce je o osm jablek více než na první. Kolik jablek je dohromady na stole, víš-li, že na druhé hromádce

Více

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Regresní analýza 1. Regresní analýza Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému

Více

Úloha č. 1 Odměřování objemů, ředění roztoků Strana 1. Úkol 1. Ředění roztoků. Teoretický úvod - viz návod

Úloha č. 1 Odměřování objemů, ředění roztoků Strana 1. Úkol 1. Ředění roztoků. Teoretický úvod - viz návod Úloha č. 1 Odměřování objemů, ředění roztoků Strana 1 Teoretický úvod Uveďte vzorec pro: výpočet směrodatné odchylky výpočet relativní chyby měření [%] Použitý materiál, pomůcky a přístroje Úkol 1. Ředění

Více

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do teorie odhadu Ing. Michael Rost, Ph.D. Náhodný výběr Náhodným výběrem ze základního souboru populace, která je popsána prostřednictvím hustoty pravděpodobnosti f(x, θ), budeme nazývat posloupnost

Více

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model kde Y = Xβ + e, y 1 e 1 β y 2 Y =., e = e 2 x 11 x 1 1k., X =....... β 2,

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

výška (cm) počet žáků

výška (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

Více

7.1. Podstata testu statistické hypotézy

7.1. Podstata testu statistické hypotézy 7. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ 7.1. Podstata testu statistické hypotézy Statistická hypotéza určitý předpoklad o parametrech nebo tvaru rozdělení zkoumaného st. znaku. Testování hypotéz proces ověřování

Více

Statistická teorie učení

Statistická teorie učení Statistická teorie učení Petr Havel Marek Myslivec přednáška z 9. týdne 1 Úvod Představme si situaci výrobce a zákazníka, který si u výrobce objednal algoritmus rozpoznávání. Zákazník dodal experimentální

Více

Otázky 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? 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.

Více

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 12 Testování hypotéz Mgr. Petr Otipka Ostrava 2013 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola báňská Technická univerzita

Více

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120 KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Charakteristiky variability Mgr. Jakub Němec VY_32_INOVACE_M4r0120 CHARAKTERISTIKY VARIABILITY Charakteristika variability se určuje pouze u kvantitativních znaků.

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz 1 Testování statistických hypotéz 1 Statistická hypotéza a její test V praxi jsme nuceni rozhodnout, zda nějaké tvrzeni o parametrech náhodných veličin nebo o veličině samotné

Více

Historický vývoj zemědělské produkce a spotřeby potravin

Historický vývoj zemědělské produkce a spotřeby potravin Zpracoval: ČSÚ odbor statistiky zemědělství, lesnictví a životního prostředí Historický vývoj zemědělské produkce a spotřeby potravin Příspěvek k 2. výročí ustavujícího sněmu Agrární komory České republiky

Více

INTERVALOVÉ ODHADY A TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ INTERVALOVÉ ODHADY INTERVALOVÉ ODHADY PRO JEDEN PARAMETER

INTERVALOVÉ ODHADY A TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ INTERVALOVÉ ODHADY INTERVALOVÉ ODHADY PRO JEDEN PARAMETER INTERVALOVÉ ODHADY A TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ INTERVALOVÉ ODHADY INTERVALOVÉ ODHADY PRO JEDEN PARAMETER 1. Podnik Canard chce za účelem snížení odchylek od předem stanovených (režijních) nákladů v jednotlivých

Více

SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY. Profil aktualizovaného znění: Titul původního předpisu: Zákon o metrologii

SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY. Profil aktualizovaného znění: Titul původního předpisu: Zákon o metrologii Page 1 of 17 Titul původního předpisu: Zákon o metrologii SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY Profil aktualizovaného znění: Citace pův. předpisu: 505/1990 Sb. Částka: 83/1990 Sb. Datum přijetí: 16. listopadu

Více

N A = 6,023 10 23 mol -1

N A = 6,023 10 23 mol -1 Pro vyjadřování množství látky se v chemii zavádí veličina látkové množství. Značí se n, jednotkou je 1 mol. Látkové množství je jednou ze základních veličin soustavy SI. Jeden mol je takové množství látky,

Více

Postup praktického testování

Postup praktického testování Testování vzorků škváry odebraných v rámci Doškolovacího semináře Manažerů vzorkování odpadů 17. 9. 2013 v zařízení na energetické využití odpadů společnosti SAKO Brno a.s. Úvod Společnost Forsapi, s.r.o.

Více

LEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR

LEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR LEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR Ve většině případů pracujeme s výběrovým souborem a výběrové výsledky zobecňujeme na základní soubor. Smysluplné

Více

Technická specifikace a popisy výrobků Poskládejte si jídelnu podle vlastních představ. český v ýrobce jídelních setů

Technická specifikace a popisy výrobků Poskládejte si jídelnu podle vlastních představ. český v ýrobce jídelních setů ATALOG Technická specifikace a popisy výrobků Poskládejte si jídelnu podle vlastních představ český v ýrobce jídelních setů ŽIDLE Valencia London Kolín Kiel Židle jsou vyrobeny z masivního bukového dřeva.

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

HODNOCENÍ PŘÍVODU NUTRIENTŮ U DĚTÍ PROJEKT PANCAKE

HODNOCENÍ PŘÍVODU NUTRIENTŮ U DĚTÍ PROJEKT PANCAKE HODNOCENÍ PŘÍVODU NUTRIENTŮ U DĚTÍ PROJEKT PANCAKE Marcela Dofková Zlata Kapounová Jitka Blahová Jiří Ruprich Státní zdravotní ústav, Centrum zdraví, výživy a potravin Palackého 3a, 612 42 Brno www.szu.cz,

Více

Stereometrie pro učební obory

Stereometrie pro učební obory Variace 1 Stereometrie pro učební obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz 1. Vzájemná poloha prostorových

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

Test žáka. Zdroj testu: Celoplošná zkouška 2. Školní rok 2012/2013 MATEMATIKA. Jméno: Třída: Škola: Termín provedení testu:

Test žáka. Zdroj testu: Celoplošná zkouška 2. Školní rok 2012/2013 MATEMATIKA. Jméno: Třída: Škola: Termín provedení testu: Test žáka Zdroj testu: Celoplošná zkouška 2 Školní rok 2012/2013 MATEMATIKA Jméno: Třída: Škola: Termín provedení testu: Datum vytvoření: 15. 10. 2013 Obtížnost 1 Úloha 1 Přednáška trvala 80 minut a skončila

Více

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je = Příklad 1 Metodou nejmenších čtverců nalezněte odhad lineární regresní funkce popisující závislost mezi výnosy pšenice a množstvím použitého hnojiva na základě hodnot výběrového souboru uvedeného v tabulce.

Více

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/21.2581. Datum: 7. 02. - 10. 2. 2012. Ročník: 7.

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/21.2581. Datum: 7. 02. - 10. 2. 2012. Ročník: 7. Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/21.2581 Autor: Marie Smolíková Datum: 7. 02. - 10. 2. 2012 Ročník: 7. Vzdělávací oblast: Vzdělávací obor: Tematický okruh:

Více

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE Úloha 3. Vzduchová dráha - ZZE, srážky, impuls síly Autor David Horák Datum měření 21. 11. 2011 Kruh 1 Skupina 7 Klasifikace 1. PRACOVNÍ ÚKOLY: 1) Elastické srážky:

Více

Č. j. S313/2006-19882/2006/520-AB V Brně dne 30. listopadu 2006

Č. j. S313/2006-19882/2006/520-AB V Brně dne 30. listopadu 2006 Nabylo právní moci dne 18.5.2007 Č. j. S313/2006-19882/2006/520-AB V Brně dne 30. listopadu 2006 Úřad pro ochranu hospodářské soutěže příslušný podle 96 zákona č. 40/2004 Sb., o veřejných zakázkách, ve

Více

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Seminární práce 1 Brno, 2002 Ing. Pavel

Více

Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha. Hypotézy o populacích

Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha. Hypotézy o populacích Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha Hypotézy o populacích Příklad IQ test: Předpokládejme, že z nějakého důvodu ministerstvo školství věří, že studenti absolventi středních škol v Hradci Králové

Více

INOVATIVNÍ MANAŽER MARKETINGU: INOVATIVNÍ BUSINESS INTELLIGENCE

INOVATIVNÍ MANAŽER MARKETINGU: INOVATIVNÍ BUSINESS INTELLIGENCE INOVATIVNÍ MANAŽER MARKETINGU: INOVATIVNÍ BUSINESS INTELLIGENCE E-LEARNING Jan Novák 15. července 2014 Obsah Proč mít data? Zdroje dat (externí a interní) Typy dat tvrdá a měkká Nejčastější chyby při přípravě

Více

Recyklace papíru. (znalostní úkol EKO-KOMu - úkol pro všechny typy škol) (26. 4. 15. 5. 2011)

Recyklace papíru. (znalostní úkol EKO-KOMu - úkol pro všechny typy škol) (26. 4. 15. 5. 2011) Recyklace papíru (znalostní úkol EKO-KOMu - úkol pro všechny typy škol) (26. 4. 15. 5. 2011) 1. CO DO KONTEJNERU NA PAPÍR NEPATŘÍ? (Úkol pro všechny věkové kategorie, skupinový úkol) 25 bodů za splnění

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

Indexy, analýza HDP, neaditivnost

Indexy, analýza HDP, neaditivnost Indexy, analýza HDP, neaditivnost 1.) ŘETĚZOVÉ A BAZICKÉ INDEXY 1999 2000 2001 2002 Objem vkladů (mld. Kč) 80,8 83,7 91,5 79,4 a) určete bazické indexy objemu vkladů (1999=100) Rok 1999=100 báze. Pro rok

Více

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Testování hypotéz na základě jednoho a dvou výběrů 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/004. Testování hypotéz Pokud nás zajímá zda platí, či neplatí tvrzení o určitém parametru,

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

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Jaké měřidlo je vhodné zvolit? Pravidla: Přesnost měřidla má být pětkrát až desetkrát vyšší, než je požadovaná přesnost měření. Např. chceme-li

Více

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.) Lékařská biofyzika, výpočetní technika I Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.) Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace úterý 14.10 až 15.40 hod. http://www1.osu.cz/~tvrdik

Více

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

TEST 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

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

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,

Více

ZPRÁVA O TRHU HOVĚZÍHO A VEPŘOVÉHO MASA

ZPRÁVA O TRHU HOVĚZÍHO A VEPŘOVÉHO MASA 15. Ročník XVIII., čtrnáctideník, 29. 4. 2014 16. týden 2014 Ve Smečkách 33, 110 00 Praha 1 tel.: 222 871 594, fax: 222 871 591 e-mail: tis.maso@szif.cz ZPRÁVA O TRHU HOVĚZÍHO A VEPŘOVÉHO MASA Vývoj cen:

Více

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení Způsoby statistického šetření Vyčerpávající šetření prošetření všech jednotek statistického souboru (populace) Výběrové šetření ze základního souboru

Více