JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA"

Transkript

1 JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA Záladí tattcé ojmy Statta - teto ojem lze cháat v záadě ve třech ojetích: ) číelé ebo loví údaje (data) a jejch ouhry o hromadých jevech ) ratcá čot očívající ve běru, zracováí a vyhodocováí dat o hromadých jevech 3) teoretcá dclía (věda), terá zoumá záotot hromadých jevů, re. ouhr vědecých metod běru, zracováí a aalyzováí dat - v aždé defc tatty je uvedeo, že e zabývá hromadým jevy. Hromadé jevy - taové utečot, teré e vyytují mohorát a mohou e zovu oaovat - jevy, teré e vyytují v maovém měřítu u velého očtu rvů. Stattcý oubor - moža rvů řeě taoveým hodým vlatotm (ař. moža oob, orgazací, atd.). Stattcá jedota - rve tattcého ouboru - dvduálí otel vlatotí daého tattcého ouboru. Rozah tattcého ouboru - očet jedote tattcého ouboru (ymbolcé začeí, N). Etují dvě možot řítuu e tattcému ouboru jejch chááí je relatví. ) Záladí oubor (oulace): tattcý oubor všech jedote, teré jou ředmětem zoumáí, obvyle velm rozáhlý, rozah začíme N. Přílady cílové oulace v botattce: oulace acete arcomem ru, oulace mužů tarších šedeát let, oulace uřáů, oulace zdravotcých zařízeí v ČR, atd. ) Výběrový oubor (výběr): vzore ze záladího ouboru, ořízeý ta, že e určtým zůobem vyberou ouze ěteré jedoty, rozah začíme. Výběr z cílové oulace v botattce, tzv. eermetálí vzore: ořzujeme ho v říadě, dy zjšťováí ledovaých zaů u celé cílové oulace je ereálé, taže je uto zoumáí omezt a její čát.

2 Stattcý za - ozačeí (odraz) určté vlatot, terou má v té č oé míře aždá jedota daého tattcého ouboru - u ouboru oob ař. vě, váha, výša, atd. Hodota tattcého zau ( = ozorováí) - míra daé vlatot (tattcého zau) u aždé jedoty tattcého ouboru. Počet hodot (ozorováí) = rozah ouboru. Obměa ( = varata) tattcého zau - hodota ve mylu vyjádřeí růzého tuě daé vlatot. Počet varat rozah ouboru. Stattcý za hodý: v daém tattcém ouboru abývá ouze jedé varaty. Stattcý za roměý: v daém tattcém ouboru abývá více ež jedé varaty. Evvaletí ozačeí = tattcá roměá. Druhy roměých - laface roměých může být rováděa z růzých hlede - rávé určeí druhu roměých je ezbyté ro volbu adevátích metod jejch zracováí a aalýzy. ) Zůob vyjádřeí hodot roměé - loví (ategorálí, alfabetcé, valtatví): jou vyjádřey lovy - číelé (umercé, vattatví): jou vyjádřey číly. ) Ty vztahů mez obměam a hodotam roměé - omálí (jmeé, ázvové): loví roměé, jejchž obměy elze herarchcy uořádat, tz., že elze jedozačě taovt, terá je žší a terá vyšší. O jejích obměách lze ouze otatovat, zda jdou tejé ebo růzé. Nař.: ohlaví, jméo, rodý tav, řítomot vru HIV v rv, reví ua, atd. - ordálí (ořadové): loví číelé roměé, jejchž obměy lze jedozačě eřadt od ejžší ejvyšší ebo obráceě. Jejch obměy lze orovávat rozdílem, ale e odílem. Nař.: ejvyšší doočeé vzděláí, tueň bolet (mírá/tředí/velá), tadum malgího oemocěí (I/II/III/IV), atd. - metrcé (měřtelé): vždy číelé, jou udáy v určtých měrých jedotách vyjadřují tedy velot měřeých vlatotí. Nabývají ja ladých, ta eladých hodot. Lze změřt o ol je jeda obměa větší (evet. meší) ež druhá. Obměy lze orovávat

3 rozdílem, ědy taé odílem (e vždy oud jou ěteré obměy záoré č ulové, eí to možé). Nař.: telota vzduchu, z odu, atd. - ardálí (těžejí): ty metrcé roměé, teré abývají ouze ladých hodot, jejch obměy lze orovávat ja rozdílem, ta odílem. Je tedy možo změřt, o ol měrých jedote je jeda obměa větší (evet. meší) ež druhá a taé olrát je jeda obměa větší (evet. meší) ež druhá. Nař.: vě, váha, výša, těleá telota atd. 3) Počet varat, terých roměé abývají - alteratví: abývají ouze dvou obmě. Př. ohlaví, řítomot dabetu, atd. - možé: abývají více ež dvou obmě. 4) Počet hodot, terých roměé abývají - drétí (eojté): abývají očetě moha hodot z oečého č eoečého tervalu. Nař. očet dětí v rodě, očet hotalzací ro rdečí labot, očet revích buě v ml rve, atd. - ojté (otuálí): abývají všech hodot z oečého č eoečého tervalu. Nař.: výša oob, hmotot oob, těleá telota, velot ádoru, atd. 3

4 Zracováí dat - e tattcému zoumáí jou třeba hodoty roměých = data = údaje - zíáme je tattcým šetřeím, tato data a jou zracováa a vyhodocea - většou jde o velé možtví údajů, teré jou začě eřehledé - rvím roem je roto zřehleděí (etříděí) dat formou tabule a grafů - cílem je, aby vyly charatertcé ryy a záotot aalyzovaého ouboru. Tabula rotého rozděleí četotí Obměa roměé abolutí Četot relatví Kumulatví četot abolutí relatví Celem ; ; - taováto tabula je výledem zracováí drétí roměé ěola málo obměam - v říadě zracováí drétí roměé moha obměam ebo ojté roměé eí oužtelá; a je třeba etavt tabulu tervalového rozděleí četotí. PŘÍKLAD: Sledujeme řítomot dabetu u acetů jtého zdravotcého zařízeí v roce 04, řčemž rozlšujeme tř varaty roměé Přítomot dabetu, a to bez dabetu/dabete. tyu/dabete. tyu. Celový očet acetů je 687. Tabula rozděleí četotí očtu acetů zdravotcého zařízeí odle řítomot dabetu Přítomot dabetu Četot Bez dabetu 6 0,904 Dabete. tyu 8 0,0 Dabete. tyu 58 0,084 Celem 687,000 Rozah ouboru = 687. Proměá Přítomot dabetu je loví, omálí. Má 3 varaty. 4

5 Tabula tervalového rozděleí četotí - je třeba taovt otmálí očet tervalů (), a teré rozdělíme varačí rozětí (R) - tomu louží růzá ravdla (ař. Sturgeovo ravdlo: 3,3log0 ) - aždý terval lze ř výočtech zatout jeho tředem (výledy taovýchto výočtů jou řblžé). Grafy Etuje moho druhů grafů, vždy je třeba vybrat taový, terý odovídá charateru dat. Polygo četotí - graf vhodý ro zázorěí rotého rozděleí četotí - ojcový graf. Htogram četotí - graf vhodý ro zázorěí tervalového rozděleí četotí - louový graf. Výečový graf (echart) - grafy vhodé ro zázorěí rozděleí četotí omálí roměé. Slouový graf (barchart) - grafy vhodé ro zázorěí rozděleí četotí omálí roměé. Krabcový graf (Bo-ad-Wher Plot) - vhodý ro umercé roměé, založe a vartlech - lze ho oužívat detfac odlehlých hodot (etrémů). 5

6 Stattcé charaterty (míry) - hrují formac, obažeou v datech (vyjadřují j v ocetrovaé formě) - charaterzují záladí ryy zoumaého ouboru dat - umožňují orováváí více ouborů. 4 uy tattcých charatert:. charaterty olohy (úrově). charaterty varablty 3. charaterty šmot 4. charaterty ščatot. Dva zůoby otruce tattcých charatert: a) Charaterty, teré jou fucí všech hodot daé roměé: - jou ovlvěy říadým etrémy - výočet odle určtého fučího ředu. b) Charaterty, teré ejou fucí všech hodot daé roměé: - ejou ovlvěy etrémy - jou to orétí hodoty roměé, vybraé odle určtého rtéra.. Charaterty olohy - charaterzují třed, olem ěhož hodoty olíají - charaterzují úroveň (velot, hladu) roměé - oužívá e ro ě rověž ojem tředí hodoty. a) Charaterty, teré jou fucí všech hodot - růměry Artmetcý růměr - rotý: - vážeý: Používá e tam, de má formačí myl oučet hodot roměé. 6

7 7 Harmocý růměr - rotý: H - vážeý: H Používá e tam, de má myl oučet řevráceých hodot roměé. Nař. výočtu růměré doby otřebé e lěí úolu, dy jedoty lí úoly oučaě. Geometrcý růměr - rotý: G... - vážeý: G... Používá e tam, de má myl ouč hodot roměé. Nař. výočtu růměrého oefcetu růtu v čaových řadách. Kvadratcý růměr - rotý: K - vážeý: K Používá e tam, de má myl oučet čtverců hodot roměé. Nař. tehdy, jetlže jedotlvé hodoty jou jž amy odchylam ůvodích hodot od artmetcého růměru, odchylam od ormy aod. Vztahy mez růměry Jou-l výše uvedeé 4 tyy růměrů vyočítáy z týchž ladých hodot roměé, latí ro ě áledující vztah: K G H

8 b) Charaterty, teré ejou fucí všech hodot - atří em ředevším modu a vatly - jejch výhodou je, že ejou ovlvěy odlehlým ozorováím. Modu - varata ejvětší četotí (tzv. tycá hodota) - vrchol rozděleí - ozačeí ymbolem. Kvatly - lze je taovt ouze ro umercé roměé - hodoty, teré dělí uořádaý tattcý oubor a určtý očet tejě obazeých čátí - hodoty meší č tejé tvoří určtou taoveou čát rozahu ouboru (určtý odíl, určté roceto). Uořádaý tattcý oubor: hodoty roměé jou eřazey do eleající řady. Obecé ozačeí vatlů:, de je relatví četot ~, de 00 je relatví četot vyjádřeá v %. 00 Druhy vatlů: medá ~, ~50, 0, 5 rotředí hodota uořádaého tattcého ouboru. čleí tattcý oubor a dvě tejě četé čát, etuje tedy 50 % hodot meších (ebo tejých) a 50 % hodot větších (ebo tejých). Výočet medáu: a) rozah ouboru je lché čílo; medáem je orétí rve. ~, de výraz udává ořadí medáu v daé eleající řadě hodot. b) rozah ouboru je udé čílo; medáem je artmetcý růměr dvou rotředích hodot. ~ 8

9 Kvatly < ~ e azývají dolí vatly, vatly > ~ e azývají horí vatly. tercly 33, 3 ~, 0,3 66, 6 ~ 0,6 vatly, teré rozdělují uořádaý tattcý oubor a 3 tejě četé čát. vartly ~, ~, ~ 5 0,5 75 0,75 3 vatly, teré rozdělují uořádaý tattcý oubor a 4 tejě četé čát. vtly ~, ~, ~, ~ 0 0, 40 0,4 60 0,6 4 vatly, teré rozdělují uořádaý tattcý oubor a 5 tejě četých čátí. 80 0,8 etly 5 vatlů, 6 čátí etly 6 vatlů, 7 čátí otávly 7 vatlů, 8 čátí oly 8 vatlů, 9 čátí decly 9 vatlů, 0 čátí ercetly 99 vatlů, 00 čátí, atd. Výočet ořadového číla vatlu: m... rozah tattcého ouboru... relatví četot m... ořadové čílo řílušého vatlu. PŘÍKLAD: Sledujeme hodoty choleterolu v ouboru mužů (=). Naměřeé hodoty jou uvedey v mmol/l. Staovte artmetcý růměr, modu, medá. 6, 7,6 6,3 9, 4, 5,8 5,65 6,3 8,6 6,0 6, 6,7 4,6 6,5 6,4 4,04 6,3 9, 6,3 5, 6,4 5,75 Hodoty uořádáme do eleající řady: 4,04 4, 4,6 5, 5,65 5,75 5,8 6,0 6, 6, 6,5 6,3 6,3 6,3 6,3 6,4 6,4 6,7 7,6 8,6 9, 9, 38,99 6,3773 9

10 6,3 obměa ejvětší četotí (četot je 4) ~ 6,75 rotředí hodota uořádaého ouboru; ořadové čílo je, 5 6,5 6,3 artmetcý růměr. a. čleu, tedy 6, 75. Charaterty varablty - udávají roztýleí hodot olem zvoleého tředu (ař. olem ějaé tředí hodoty) - varablta = mělvot = olíavot = odlšot. a) Míry abolutí varablty Varačí rozětí R ma m Kvatlová rozětí - vartlové rozětí: R ~ ~ q declové rozětí: R ~ ~ d 90 0 atd. Kvatlové odchyly - vartlová odchyla: ~ ~ 75 Q 5 - declová odchyla: ~ ~ 90 D 0 atd. 8 Průměrá abolutí odchyla - rotá: d - vážeá: d Roztyl - rotý (lacý): - vážeý (lacý): 0

11 Výočtový tvar roztylu - rotý: - vážeý: Směrodatá odchyla - ladá odmoca z roztylu, tj. - udává, ja e v růměru lší jedotlvé hodoty zau od artmetcého růměru v obou měrech (±) - vhodá ro terretac, je udáa v daých měrých jedotách. Poud racujeme výběrovým ouborem, očítáme výběrový roztyl a výběrovou měrodatou odchylu: - rotý: - vážeý: Rozlad roztylu Jetlže e tattcý oubor ládá z ěola () dílčích odouborů, v chž záme jedotlvé dílčí roztyly, dílčí růměry a četot, a roztyl celého ouboru můžeme rozložt a oučet roztylů, z chž jede charaterzuje varabltu mez uam a druhý varabltu uvtř u.. Roztyl uových růměrů: Průměr uových roztylů:

12 b) Míry relatví varablty Varačí oefcet - je to bezrozměré čílo a roto umožňuje orovávat varabltu ouborů růzou úroví č růzým měrým jedotam - lze j vyjádřt v % - obecě může abývat hodot z tervalu z tervalu 0,.,, ro ardálí roměou V PŘÍKLAD: Sledujeme hodoty choleterolu v ouboru mužů (=). Naměřeé hodoty jou uvedey v mmol/l. Staovte roztyl, měrodatou odchylu a oefcet varace. 6, 7,6 6,3 9, 4, 5,8 5,65 6,3 8,6 6,0 6, 6,7 4,6 6,5 6,4 4,04 6,3 9, 6,3 5, 6,4 5,75 Použjeme výočtový tvar roztylu 95,639 38,99,7068,3065 V,3065 6,3773 0,0676 Varablta omálí roměé = mutablta Míra mutablty M - udává odíl dvojc jedote růzou obměou z celového očtu všech možých dvojc jedote - lze j vyjádřt v %. M, M 0,

13 Nomálí varace - oužívá e v říadě, že jou zámy ouze relatví četot a eí zám rozah ouboru - utečý tueň varablty odhodocuje. NOMVAR, NOMVAR 0, Varablta ordálí roměé - ro její měřeí lze oužít výše uvedeé míry abolutí a relatví varablty - vyovídací choot a terretace těchto měr je vša vzhledem charateru roměé roblematcá - ro měřeí varablty ordálích roměých etují ecálí charaterty, ejčatěj je oužívá ordálí roztyl. Ordálí roztyl (varace) 4 dorvar F F, dorvar 0, de F jou umulatví relatví četot. - hodoty 0 abývá v říadě, dy je zatouea ouze jedá ategore - hodoty abývá tehdy, dy je aždé z obou rajích ategorí řřazea relatví četot 0,5. 3. Charaterty šmot - šmot = aymetre - v ymetrcém rozděleí latí vztah: ~ - očet odrůměrých hodot je ta tejý jao očet hodot adrůměrých a míry šmot jou rovy 0. Míra šmo - rotá: 3 - vážeá:

14 Jedoduchá charaterta šmot = de je očet odrůměrých hodot je očet adrůměrých hodot. Iterretace měr šmot - v ymetrcém rozděleí = 0 - v ladě ešmeém rozděleí > 0 (více hodot odrůměrých ež adrůměrých) - v záorě ešmeém rozděleí < 0 (více hodot adrůměrých ež odrůměrých) 4. Charaterty ščatot - ščatot = ece - větší ahuštěot hodot rotředí velot ve rováí ahuštěotí otatích hodot - ščatější rozděleí má výrazější vrchol (tz., že vrchol více vytuuje). Míra ščatot - rotá: vážeá: Iterretace měr ščatot - vyšší hodota míry zameá větší ščatot, tz. ščatější je to rozděleí, teré má míru vyšší - záladem ro rováí je ormovaé ormálí rozděleí (vz. ravděodobot). 4

Statistické charakteristiky (míry)

Statistické charakteristiky (míry) Stattcé charaterty (míry) - hrují formac, obažeou v datech (vyjadřují j v ocetrovaé formě); - charaterzují záladí ryy zoumaého ouboru dat; - umožňují porováváí více ouborů. upy tattcých charatert :. charaterty

Více

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc. PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj

Více

5. Základní statistický rozbor

5. Základní statistický rozbor 5. Záladí tattcý rozbor Záladí tattcý rozbor očívá ve výočtech a rezetac číelých charatert tattcého ouboru hodot zoumaého číelého (vattatvího) tattcého zau. Číelé charaterty jou číelé hodoty, teré zhuštěím

Více

Charakteristiky úrovně

Charakteristiky úrovně Charaterty úrově Měřeí úrově Úroveň (poloha) je jedou ze záladích vlatotí tattcých dat, v úrov e mohou tattcá data lšt ebo aopa hodovat. Výzačé hodoty varačí řady ejou ctlvé a změu jedotlvých hodot Medá

Více

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru. Soutava mometů Momety (Obecé, cetrálí a ormovaé) Do ytému mometových charatert patří ty ejdůležtější artmetcý průměr (mometová míra úrově) a rozptyl (mometová úroveň varablty). Obecý momet -tého tupě:

Více

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností Popé (derptví) metody Číme závěry pouze z určtého zpracovávaého ouboru výběrového, popujeme je to, co bylo zjštěo, bez zobecňováí Stattcé metody a zpracováí dat II. Popé tattcé metody Petr Dobrovolý Derptví

Více

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ STATISTICKÁ ŠETŘENÍ Záladem aždého tattcého zoumáí jou údaje (data). Lze je zíat v záadě dvěma způoby. Buď je převzít z ějaého zdroje ebo je am zjtt. Seudárí data údaje, teré převezmeme z růzých zdrojů;

Více

Popisná statistika. (Descriptive statistics)

Popisná statistika. (Descriptive statistics) Popá tatta Decrptve tattc Výledem měřeí je oubor aměřeých hodot vytvářející datový oubor D { } V datovém ouboru e mohou vyytovat tytéž hodoty vícerát, zejméa tehdy, mají-l velčy drétí epojtou povahu počet

Více

Popis datového souboru

Popis datového souboru Lece 3 Pop datového ouboru Zatím jme hovořl převážě o zjšťováí dat a jejch zpracováí Údaje datového ouboru popují aždý případ zvlášť Ní e pouíme vužít údaje tomu, abchom zobecl určté tpcé vlatot datového

Více

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků 1 Pops statstcých dat 1.1 Pops omálích a ordálích zaů K zobrazeí rozděleí hodot omálích ebo ordálích zaů lze použít tabulu ebo graf rozděleí četostí. Tuto formu zobrazeí lze dooce použít pro číselé zay,

Více

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění Předáška č. 0 Aalýza roztylu ř jedoduchém tříděí Aalýza roztylu je statstcká metoda, kterou se osuzuje romělvost oakovaých realzací áhodého okusu tj. romělvost áhodé velčy. Náhodá velča vzká za relatvě

Více

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení. MATEMATICKÁ STATISTIKA - a základě výběrových dat uuzujeme a obecější kutečot, týkající e základího ouboru; provádíme zevšeobecňující (duktví) úudek - duktví uuzováí pomocí matematcko-tattckých metod je

Více

3. cvičení 4ST201 - řešení

3. cvičení 4ST201 - řešení cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry

Více

Měření a charakteristiky variability

Měření a charakteristiky variability Lece Měřeí a charatert varablt Po úrov je druhou vlatotí datového ouboru promělvot varablta Tato vlatot je ložtější o čemž vpovídají ja růzé ocepce chápáí promělvot dat ta začý počet dpoblích charatert

Více

3. cvičení 4ST201. Míry variability

3. cvičení 4ST201. Míry variability cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty

Více

Téma 3: Popisná statistika

Téma 3: Popisná statistika Popá tatta Téma : Popá tatta Předáša 7 Záladí tattcé pojmy Pojem a úoly tatty Statta je věda, teá e zabývá zíáváím, zpacováím a aalýzou dat po potřeby ozhodováí. Zoumá tav a vývoj homadých jevů a vztahů

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu Směrce /0 Stattcké vyhodocováí dat, verze 4 Verze 4 e hodá e Směrcí /0 verze 3, ouze byla rozšířea o robutí aalýzu. Stattcké metody ro zkoušeí zůoblot Cílem tattcké aalýzy výledků zkoušek ř zkouškách zůoblot

Více

Úvodem. Vážení čtenáři,

Úvodem. Vážení čtenáři, Úvodem Vážeí čteář, rpta, terá právě otevíráte, jou určea především poluchačům druhého ročíu baalářého tuda všech oborů Vyoé šoly fačí a práví, tj. jao tudjí materál předmětům Pravděpodobot a tatta, Pravděpodobot

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec Směrice /0 Statitické vyhodocováí dat, verze 3 Verze 3 e hodá ůvodí Směricí /0 verze, za čl..3 e vlože ový odtavec. Statitické metody ro zkoušeí zůobiloti Statitická aalýza oužívaá ro aalýzu výledků zkoušky

Více

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ STATISTICKÁ ŠETŘENÍ Záladem aždého tattcého zoumáí jou údaje (data). Lze je zíat v záadě dvěma způoby. Buď je převzít z ějaého zdroje ebo je am zjtt. Seudárí data údaje, teré převezmeme z růzých zdrojů;

Více

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Přednáška č. 2 náhodné veličiny Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující

Více

Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový

Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový Lece Nejjedodušší Měřeí a charaterty úrově vlatotí datového ouboru je jeho úroveň, azývaá taé poloha. Charaterty úrově dělíme především podle toho, zda jou tvořey a báz výzamých hodot ebo zda jou fucem

Více

Téma 1: Pravděpodobnost

Téma 1: Pravděpodobnost ravděpodobot Téma : ravděpodobot ředáša - ravděpodobot áhodého evu Náhodý pou a áhodý ev Náhodý pou - aždá čot, eíž výlede eí edozačě urče podmíam, za terých probíhá apř hod otou, měřeí dély, běh a 00

Více

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i : ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru

Více

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor 1 Měřeí závlot tattckých zaků 1.1 Dvourozměrý tattcký oubor Př aalýze ekoomckých kutečotí á čato ezajímají jedotlvé velč jako takové, ale vztah mez m. Ptáme e, jak záví poptávka a ceě produktu, plat zamětaců

Více

Momenty a momentové charakteristiky

Momenty a momentové charakteristiky Lekce 3 Momety a mometové charaktertky Pokud jme e v předešlém výkladu zmňoval o ěkteré tattcké charaktertce, zpravdla jme rověž uváděl, zda j řadíme mez více ebo méě důležté. A byly to právě artmetcký

Více

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY Statitia věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatiticých údaů. Statiticé údae ou apř. údae o přirozeém přírůtu či migraci obyvateltva, obemu výroby průmylových podiů,

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekoomcká fakulta Semestrálí ráce S kua Jméa: Leka Pastorová, Davd arha, Ja Vtásek a Fl Urbačík Ročík: 0/06 Učtel: gr. Jří Rozkovec Obor: Podková ekoomka Datum:.. 06 Obsah

Více

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4

Více

2. Vícekriteriální a cílové programování

2. Vícekriteriální a cílové programování 2. Vícerterálí a cílové programováí Úlohy vícerterálího programováí jsou úlohy, ve terých se a možě přípustých řešeí optmalzuje ěol salárích rterálích fucí. Moža přípustých řešeí je přtom defováa podobě

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Dgtálí učebí materál Číslo projetu CZ..07/.5.00/34.080 Název projetu Zvaltěí výuy prostředctvím ICT Číslo a ázev šabloy líčové atvty III/ Iovace a zvaltěí výuy prostředctvím ICT Příjemce podpory Gymázum,

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá Statitická šetřeí a zpracováí dat Statitika e věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatitických údaů. Statitika zkoumá polečeké, přírodí, techické a. evy vždy a dotatečě rozáhlém ouboru údaů. Matematická

Více

Téma 6: Indexy a diference

Téma 6: Indexy a diference dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -

Více

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY 7 VYUŽITÍ METOD OERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DORAVY Operačí aalýza jao jeda z oblatí apliovaé matematiy achází vé široé uplatěí v průmylových a eoomicých apliacích. Jedím z oborů, ve teré hraje ezatupitelou

Více

Téma 5: Analýza závislostí

Téma 5: Analýza závislostí Aalýza závlotí Téma 5: Aalýza závlotí Předáša 5 Závlot mez ev Záladí pom Předmětem této aptol ude zoumáí závlotí ouvlotí mez dvěma a více ev. Jedá e o proutí do vztahů mez ledovaým ev a tím přlížeí tzv.

Více

stavební obzor 1 2/2014 11

stavební obzor 1 2/2014 11 tavebí obzor /04 Exploratorí aalýza výběrového ouboru dat pevoti drátobetou v tlau Ig. Daiel PIESZKA Ig. Iva KOLOŠ, Ph.D. doc. Ig. Karel KUBEČKA, Ph.D. VŠB-TU Otrava Faulta tavebí Věrohodé vyhodoceí experimetálích

Více

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách Lekce 3 Odhad a tet hpotéz o regreích přímkách Ve druhé lekc jme kotruoval kofdečí terval a formuloval tet hpotéz o korelačím koefcetu Korelačí koefcet je metrckou charaktertkou tezt závlot, u které ezáleží

Více

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

Jednoduchá lineární závislost

Jednoduchá lineární závislost Jedoduchá leárí závlot Regreí fuce: ),...,, ( 0 m f Předpolad: Fuce je leárí v parametrech: ) (... ) 0 ( 0 f f m m f 0 ()... f m () regreor 0... m regreí parametr určujeme METODOU NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ Regreí

Více

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností ANALÝZA ZÁVILOTÍ - zouáí závlot dvou evet více poěých, ěřeí íl této závlot, atd - cíle je hlubší vutí do podtat ledovaých jevů a poceů, přblížeí tzv příčý ouvlote Dvouozěá tabula ozděleí četotí - je eleetáí

Více

Lineární regrese ( ) 2

Lineární regrese ( ) 2 Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy

Více

Téma 4: Výběrová šetření

Téma 4: Výběrová šetření Výběrová šetřeí Téma : Výběrová šetřeí Předáška Výběrové charaktertky a jejch rozděleí Výzam a druhy výběrového šetřeí tattcké šetřeí úplé vyčerpávající eúplé výběrové výběrové šetřeí aha o to aby výběrový

Více

Statistická rozdělení

Statistická rozdělení Úvod Statstcá rozděleí Václav Adamec vadamec@medelu.cz Náhodá proměá: matematcá velča, jejíž hodot osclují. Produt áhodého procesu lze charaterzovat fucí Hodot proměé v oboru přípustých hodot Rozděleí

Více

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Výzam a užtí vážeého artmetcého průměru uážeme a ásledujících příladech Přílad 0 Ve frmě Gama Blatá máme soubor

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testováí statstckých hypotéz - Testováí hypotéz je postup, sloužící k ověřeí předpokladů o ZS (hypotéz a základě výběrových dat (tj. hodot z výběrového souboru. - ypotéza = určtý předpoklad o základím

Více

STATISTIKA. Základní pojmy

STATISTIKA. Základní pojmy Statistia /7 STATISTIKA Záladí pojmy Statisticý soubor oečá eprázdá možia M zoumaých objetů schromážděých a záladě toho, že mají jisté společé vlastosti záladí statisticý soubor soubor všech v daé situaci

Více

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.) Aktvta Semář základů tattky a workhop (Prof. Ig. Mla Palát, CSc., Ig. Krta Somerlíková, Ph.D.) Stattcké tříděí Základí metoda tattckého zpracováí. Sekupováí hodot proměé, které jou z hledka klafkačího

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností 4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.

Více

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák Korelačí aalýza Přpomeutí pojmů áhodá proměá áhodý vetor áhodý vetor Náhodý výběr: pro áhodou proměou : pro áhodý vetor : pro áhodý vetor : Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých proměých ovaračí oefcet

Více

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A Nejstoty měřeí Pro každé přesé měřeí potřebujeme formac s jakou přesostí bylo měřeí provedeo. Nejstota měřeí vyjadřuje terval ve kterém se achází skutečá hodota měřeé velčy s určtou pravděpodobostí. Nejstota

Více

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky). Statstka. Základí pojmy Statstcký soubo - daá koečá, epázdá moža M předmětů pozoováí, majících jsté společé vlastost (událost, věc,.) Jedotlvé pvky této možy se azývají pvky statstckého soubou (statstcké

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

NEPARAMETRICKÉ METODY NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP esty dobré shody PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Lbor Žá SP esty dobré shody Lbor Žá Přpomeutí - estováí hypotéz o rozděleí Ch-vadrát test Chí-vadrát testem terý e založe a tříděém statstcém souboru. SP esty

Více

Možnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ

Možnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ Možnot vyžtí tatty a teore zpracování dat v prác učtele na. tupn ZŠ Význam tatty je v oudobé polečnot všeobecně uznáván. Svědčí o tom člány v denním odborném tu, lýcháme o ní čato ve vytoupeních hopodářých

Více

Úvod do korelační a regresní analýzy

Úvod do korelační a regresní analýzy Úvod do korelačí a regresí aalýz Bude ás zajímat, jak těsě spolu souvsí dva sledovaé jev Příklad: vztah mez rchlostí auta a brzdou dráhou vztah mez věkem žáka a rchlostí v běhu a 60 m vztah mez spotřebou

Více

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n. Předáška č. 8 Testováí rozptylu, testy relatví četost, testy dobré shody, test ezávslost kvaltatvích zaků Testy rozptylu Testy se používají k ověřeí hypotézy o určté velkost rozptylu a k ověřeí vztahu

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Tetováí tatitických hypotéz CHEMOMETRIE I, David MILDE Jedá e o jedu z ejpoužívaějších metod pro vyloveí závěrů o základím ouboru, který ezkoumáme celý, ale pomocí áhodého výběru. Př.: Je obah účié látky

Více

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen 8.. Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Myslím, že jde o jedu z velmi pěých hodi. Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru

Více

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a) Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a

Více

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení 5 - Idetface Mchael Šebe Automatcé řízeí 06 8-3-6 Idetface Automatcé řízeí - Kybereta a robota Aeb ja zíat model ytému z dat (a valdovat ho a jých datech) whte box (víme vše): ze záladích prcpů (fyz-chem-bo-

Více

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI 8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI Ča ke tudiu kapitoly: 60 miut Cíl: Po protudováí tohoto odtavce budete umět: charakterizovat další typy pojitých rozděleí: χ, Studetovo, Ficher- Sedocorovo -

Více

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter. Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový

Více

S k l á d á n í s i l

S k l á d á n í s i l S l á d á í s i l Ú o l : Všetřovat rovováhu tří sil, působících a tuhé těleso v jedom bodě. P o t ř e b : Viz sezam v desách u úloh a pracovím stole. Obecá část: Při sládáí soustav ěolia sil působících

Více

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz: Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cvčeí 1 TESTOVÁNÍ NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Dosud jsme se zabýval testováím parametrcký hypotéz, což jsou hypotézy o parametrech rozděleí (populace). Statstckým hypotézám

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA P NOV PRVDĚPODOBNOT TTTK Lbor Žák P NOV Lbor Žák Vícvýběrové tsty - NOV NOV tsty s rovádí s omocí aalýzy roztylů NOV souhré tsty ro víc ěž dva výběry. NOV aramtrcká tstováí charaktrstk z zámých rozdělí

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národí iformačí středisko ro odoru kvality Testováí zůsobilosti a výkoosti výrobího rocesu RNDr. Jiří Michálek, Sc Ústav teorie iformace a automatizace AVČR UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI 3 UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI

Více

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen 8 Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým příladům z IQ testů, teré studeti zají

Více

10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou

Více

BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika

BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika BIVŠ Pravděpodobost a statstka Úvod Skrpta Pravděpodobost a statstka jsou učebím tetem pro stejojmeý kurz magsterského studa Bakovího sttutu vysoké školy Kurzy Pravděpodobost a statstka a avazující kurz

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru

Více

Markovovy řetězce s diskrétním časem (Discrete Time Markov Chain)

Markovovy řetězce s diskrétním časem (Discrete Time Markov Chain) Stochastcé rocesy Marovovy řetězce s dsrétím časem (Dscrete Tme Marov Cha) Stochastcý roces Stochastcým rocesem {X(t), tr} je moža áhodých velč X(t) závslých a jedom arametru t. Stavový rostor : moža možých

Více

6. SLEDOVÁNÍ STATISTICKÉHO CHARAKTERU RADIOAKTIVNÍHO ROZPADU

6. SLEDOVÁNÍ STATISTICKÉHO CHARAKTERU RADIOAKTIVNÍHO ROZPADU 6. SLEDOVÁÍ STATSTCKÉHO CHARAKTERU RADOAKTVÍHO ROZPADU Jedá e o základí úlohu, demotrující tattcký charakter radoaktího rozadu a rcy tattckého ou ýledků měřeí oujícího zářeí. Měřeí je roáděo e ctlačím

Více

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru Lekce Normálí rozděleí v rově V této lekc se udeme věovat měřeí korelačí závslost dvojce áhodých velč (dvousložkového áhodého vektoru) Vcházet udeme z ormálího rozděleí pravděpodoost áhodého vektoru v

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO. Statistika I. distanční studijní opora. Milan Křápek

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO. Statistika I. distanční studijní opora. Milan Křápek SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO Statstka I dstačí studjí opora Mla Křápek Soukromá vysoká škola ekoomcká Zojmo Dube 3 Statstka I Vydala Soukromá vysoká škola ekoomcká Zojmo. vydáí Zojmo, 3 ISBN

Více

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x Výběr z eřeštelých příkladů ze zkouškových testů Jde o výběr z tpů příkladů, jejchž úspěšost řešeí u zkoušek se blíží ule. Itervalové versus bodové tříděí V tabulce je uvedeo rozděleí četostí a) př bodovém

Více

Náhodná veličina-označení Parametry Obor platnosti Normální N(µ,σ) Střední hodnota µ Střední směr. odchylka σ. Střední hodnota µ

Náhodná veličina-označení Parametry Obor platnosti Normální N(µ,σ) Střední hodnota µ Střední směr. odchylka σ. Střední hodnota µ ředáša č 4 Teoretcé sojté áhodé velčy ožtí těchto áhodých velč je ro říady, dy velča může abývat lbovolých hodot v omezeém č eomezeém terval V techcé rax se jedá o os vlastostí solehlvost výrob (doba do

Více

6.1 Systémy hromadné obsluhy

6.1 Systémy hromadné obsluhy 6. Systémy hromadé obsluhy Proces usoojováí áhodě i hromadě vziajících ožadavů a obsluhu se azývá roces hromadé obsluhy. Předmětem teorie hromadé obsluhy, ědy taé ozačovaé jao teorie frot (z aglicých slov

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testováí statstckých hyotéz Př statstckých šetřeích se často setkáváme s roblémy tohoto druhu () Máme zjstt, zda dva daé vzorky ocházejí z téhož ZS. () Máme rozhodout, zda rozdíly hodot růměrů (res. roztylů)

Více

PRAVDĚPODOBNOST ... m n

PRAVDĚPODOBNOST ... m n RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout rocesy, ovlivěé áhodou. Náhodé okusy:

Více

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl: 9 ÁHODÉ VÝBĚR A JEJICH ZPRACOVÁÍ Čas ke studu katol: 30 mut Cíl: Po rostudováí tohoto odstavce budete rozumět ojmům Základí soubor, oulace, výběr, výběrové šetřeí, výběrová statstka a budete zát základí

Více

APLIKOVANÁ STATISTIKA

APLIKOVANÁ STATISTIKA VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA MANAGEMENTU A EKONOMIKY VE ZLÍNĚ APLIKOVANÁ STATISTIKA FRANTIŠEK PAVELKA PETR KLÍMEK ZLÍN 000 Recezoval: Haa Lošťáková Fratšek Pavelka, Petr Klímek, 000 ISBN 80 4

Více

Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava číslo 1, rok 2010, ročník X, řada stavební článek č. 19

Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava číslo 1, rok 2010, ročník X, řada stavební článek č. 19 Sborí vědecých rací Vyoé šoly báňé - echcé uverzty Otrava čílo, ro, ročí X, řada tavebí čláe č. 9 Lea RANDÝSOVÁ, etr JANAS SANOVENÍ EEIVNÍ UHOSI RŮŘEZU OCELOVÉHO RVU Z OHYBOVÝCH ZOUŠE BENDING ES-BASED

Více

Chyby přímých měření. Úvod

Chyby přímých měření. Úvod Chyby přímých měřeí Úvod Př zjšťováí velkost sledovaé velčy dochází k růzým chybám, které ovlvňují celkový výsledek. V pra eestuje žádá metoda měřeí a měřcí zařízeí, které by bylo absolutě přesé, což zameá,

Více

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost Dráha [m] 9. Měřeí závslostí ve statstce Měřeí závslostí ve statstce se zývá především zkoumáím vzájemé závslost statstckých zaků vícerozměrých souborů. Závslost přtom mohou být apříklad pevé, volé, jedostraé,

Více

elektrické filtry Jiří Petržela základní pojmy

elektrické filtry Jiří Petržela základní pojmy Jiří Petržela základí ojmy základí ojmy z oblati elektrických filtrů základí ojmy elektrický filtr je lieárí dvojbra, který bez útlumu roouští je určité kmitočtové ložky, které obahuje vtuí igál rouštěé

Více

1 EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMĚNNÝCH. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít

1 EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMĚNNÝCH. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMĚNNÝCH Čas ke studu kaptoly: mut Cíl: Po prostudováí této kaptoly budete umět použít základí pojmy eploratorí (popsé) statstky typy datových proměých statstcké charakterstky a

Více

} kvantitativní znaky

} kvantitativní znaky Měřeí tattcké závlot, korelace, regree Obecé prcpy závlot vzájemá ouvlot měřeých zaků Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. fukčí závlot x tattcká závlot átroje pro měřeí závlot leár rí regree korelace }

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin 3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo

Více

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Přílad 0.6 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým

Více

[ jednotky ] Chyby měření

[ jednotky ] Chyby měření Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá

Více

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

11. Popisná statistika

11. Popisná statistika . Popsá statstka.. Pozámka: Př statstckém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákotost, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme statstcké jedotky. Př

Více