KOLORIMETRICKÁ ANALÝZA BAREVNÝCH ZNAKŮ SKOŘÁPKY BAŽANTÍHO VEJCE V ZÁVISLOSTI NA PRŮBĚHU SNÁŠKY. 1. Úvod

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "KOLORIMETRICKÁ ANALÝZA BAREVNÝCH ZNAKŮ SKOŘÁPKY BAŽANTÍHO VEJCE V ZÁVISLOSTI NA PRŮBĚHU SNÁŠKY. 1. Úvod"

Transkript

1 Folia venatoria, 36 37, 2007 KOLORIMETRICKÁ ANALÝZA BAREVNÝCH ZNAKŮ SKOŘÁPKY BAŽANTÍHO VEJCE V ZÁVISLOSTI NA PRŮBĚHU SNÁŠKY Colorimetric analysis of the colour characters of the pheasant eggshell in dependence on the laying period Jana BEZDĚKOVÁ 1. Úvod Základem nových bažantích populací jsou vejce, která jsou neustále v popředí myslivecké pozornosti. Vejce bažanta obecného jsou tvarově i barvou velmi variabilní, nejčastější odstíny jsou olivově zelenošedý až olivově hnědý. Jinak se ovšem vyskytuje celá řada dalších barevných odstínů. I vejce ze snůšky jedné slepice se někdy liší tónem a intenzitou zbarvení do té míry, že podle barvy nelze usuzovat na jednotnost snůšky. Běžně bývají sledovány parametry jako tvar, hmotnost apod. Barevné působení skořápky je charakterizováno optickými vlastnostmi materiálu, ze kterého je skořápka složena, tedy schopností pohlcovat, respektive odrážet určité vlnové délky světla, které na skořápku dopadají. Pro popis barvy se používá barevné názvosloví jako olivová, světle modrá apod., které zahrnuje někdy i zmatečné termíny. Jistý stupeň přiblížení k objektivnosti popisu dávají standardizované barevné stupnice s dohodnutým názvoslovím a přidělenými evidenčními čísly. Tato názvoslovná forma identifikace barev je však komplikována skutečností, že člověk je schopen rozlišit mnohem více než milion různých barevných odstínů. Navíc barevné vnímání je vysoce individuální (mnozí vnímají stejnou barvu odlišně) a dále je ovlivněno subjektivními faktory jako jsou psychický a fyzický stav pozorovatele, jeho stáří, apod. Významně je barevný subjektivní vjem ovlivněn i vnějšími okolnostmi, jako je zdroj světla, teplota skořápky apod. Z tohoto hlediska je tedy pojem barva velmi diskutabilní. Proto se jeví kolorimetrie jako objektivní metoda určení barvy odstínů, která odstraňuje subjektivnost při určování barvy skořápky slovním popisem na základě zrakových vjemů. Kolorimetrie je tudíž základem pro tuto práci, která je příspěvkem k poznání některých činitelů ovlivňujících barevné znaky skořápky bažantího vejce v souvislosti s délkou snáškového období. 2. Literární přehled 2.1. Barva skořápky a její charakteristika Barva skořápky je kvantitativní, polyfaktoriální vlastnost, která je významně ovlivněna faktory vnějšího i vnitřního charakteru (ROUS et al Jedním z vnitřních faktorů ovlivňujících zbarvení vajec je genotyp jedince, ale i zde může být proměnlivost odstínů a to nejen v rámci jednoho plemene, ale i v rámci jedince (KOPEC 1926, ROUS et al. 1971, CRAWFORD 1990). Barvu skořápky určují její chemické složky. Jedná se o pigmenty skořápky polykrystalické komplexy, které se ukládají v kutikule a ve vnitřní vrstvě.patří mezi ně deriváty pyrolu (protopo- 119

2 rfyrin, ovoporfyrin, biliverdin) a jejich zinečnaté cheláty. Ovoporfyrin je červenohnědý a rozkládá se na světle, ovokyan je hnědozelený (VESELOVSKÝ 200. Zbarvení skořápky hnědých vajec u slepic je způsobena pigmenty ze skupiny porfyrinů (ovoporfyriny) (ROUS et al. 197, někdy též označovaných jako protoporfyriny IX (CRAWFORD 1990). Barvivo se převážnou měrou deponuje v posledních pěti hodinách pobytu vejce v děloze (LAZAR 1990). Barva skořápky bažantího vejce se pohybuje v rozmezí od světle po tmavě hnědou a její odstíny, existují také anomálie bílá, tyrkysová, světle tyrkysová. Barva skořápky je dána genetickou výbavou každé slepice a mezi faktory ovlivňující její barvu patří mimo jiné délka snáškového období, intenzita snášky, podávání medikamentů atd. Barva skořápky, jakožto optický kvalitativní znak vejce, jehož hodnotu lze změřit bez destrukce vajec, je předmětem zkoumání a podílí se na vytváření matematických modelů, podle kterých by se mohla stanovit nedestruktivní metodou vnitřní kvalita vajec (FANG et al. 1992) Fyziologie vzniku barvy skořápky Původ pigmentů způsobujících zbarvení skořápky je podle některých autorů v hemoglobinu červených krvinek, který se v krvi oxiduje na hematin. Hematin je přeměněn mezodermálními buňkami na žlučová barviva různých barev červená, žlutá, modrá, hnědá a černá. Tyto jsou přenášeny krví do dělohy a zde vylučovány žlázami děložní sliznice do děložní dutiny za současného formování skořápky.u různých druhů ptáků jsou vylučována rozdílná žlučová barviva, nejsou však ukládána ve stejné koncentraci ani ve stejném stadiu tvorby skořápky. Vylučování základního barviva pokračuje zpočátku pomalu, stále se však zvětšuje rychlost dokud není skořápka kompletní. Během posledních 5 hodin z 20 hodinového pobytu vejce v děloze je uloženo do skořápky 75 % pigmentu (WARREN and CONRAD 1942 in ROMANOFF a ROMANOFF 1949). V intervalu od dokončení tvorby skořápky do snesení vejce se na skořápku mnoha ptáků ukládá další vrstva pigmentu, která vytváří na povrchu nepravidelnou kresbu charakteristickou pro daný druh. Červené krvinky jsou vypuzovány mezi tkáně při intenzivním prokrvení děložní stěny. Hemoglobin z těchto erytrocytů je vychytáván putujícími mezodermálními buňkami (lymfocyty), které ho přeměňují na pigment.tyto buňky nesoucí pigment procházejí skrz děložní výstelku do dutiny dělohy, kde se rozpadají. Uvolněné pigmenty zůstávají rozptýleny v sekretu děložní dutiny. Pigmenty mohou přilnout k povrchu skořápky, když se s ní dostanou do kontaktu anebo mohou být navázány na látky tvořící kutikulu. Ačkoliv krček dodává nepatrné množství růžového pigmentu do podskořápečných membrán (KLOSE and ALMUQUIST 1973 in ROMANOFF a ROMANOFF 1949) je nepravděpodobné, že by tato část přispívala k relativně velkému množství ukládaného pigmentu do skořápky. Úplně pigmentovaná vejce byla snesená přes trubici na konci dělohy (ASMUNDSON 1931 in ROMANOFF a ROMANOFF 1949). Oblast za dělohou, pochva a kloaka jsou tedy vyloučeny jako oblasti tvorby pigmentu. Všechny důkazy ukazují na dělohu jako místo, kde je pigment vylučován Barva vaječné skořápky u ptáků z obecného a drůbežářského hlediska Jedním z vnitřních faktorů ovlivňujících zbarvení vajec je genotyp jedince, ale i zde může být proměnlivost odstínů hnědé barvy a to nejen v rámci jednoho plemene, ale i v rámci jedince (KO- PEC 1926, ROUS et al. 1971, CRAWFORD 1990). Odchylky barvy vaječné skořápky u slepic odhalili u mnohých linií FARNSWORTH a NORDSKOG (1955). Na zbarvení vajec má z genetického hlediska vliv matky a otce (HUNTON 1962, GOWE et al. (1964). HU-YIHAO et al. (2002) ve svých pokusech testoval zbarvení vajec u nosných hybridů kachen (Brown Tsaiya). Měření bylo prováděné u různých linií populace, které snášely vejce od bílé barvy až po zelenou barvu. Uvádí,že efekty linií 120

3 a vliv matky a otce byl významný a jako více významný popisuje vliv matky. Udává, že dědičnost barvy skořápky byla vyšší než ostatní kvalitativní ukazatele. Nebyla zde prokázána závislost mezi barvou skořápky a pořadím sneseného vejce. Významný vliv matky na zbarvení uvádí i LIU et al. (200, který pomocí kolorimetrie prováděl selekce modře zbarvených vajec u nosných hybridů kachen. Stejně jako u ostatních charakteristik skořápky, má na barvu skořápky vliv věk nosnic. Toto tvrzení dokazují i výsledky pokusu SZCZERBINSKÉ (1997) prováděného v New Hampsihire se slepicemi ve věku týdnů v pravidelném opakování sledování vajec po 6 týdnech.barva skořápky měřená reflektometricky byla v závislosti na věku slepic v rozsahu 48,8 55,4 refl. jednotek. CAMPO a RUANO (1992) sledovali procento rozbitých vajec určených do líhní a tento znak dávali do vztahu s barvou skořápky a líhnivostí vajec. Závislost mezi líhnivostí vajec a barvou skořápky byla malá, rovněž vztah mezi specifickou hmotností vajec a barvou skořápky nebyl významný. Procento rozbitých vajec bylo v kladné korelaci s barvou skořápky (0,4 a v záporné korelaci s líhnivostí vajec (-0,47). CAMPO a RUANO (1995) se také zabývali vztahy mezi barvou skořápky, líhnivostí vajec a úbytkem hmotnosti vajec během inkubace. Poukazují na to, že barva skořápky a index tvaru vejce se prokazatelně nelišil mezi vejci, která se následně vylíhla a nevylíhlými vejci. Naproti tomu korelace mezi ztrátou hmotnosti vajec a barvou skořápky byla pozitivní (0,28). Autoři došli tedy k závěru, že vejce s tmavší skořápkou ztrácejí méně hmotnosti během inkubace Barva vaječné skořápky u bažantů Líhnivostí vajec ve vztahu k barvě skořápky u bažantů do současné doby zabývalo jen málo autorů. KRYSTIANIAK et al. (2005 )uvádí, že u tmavě hnědých, hnědých, světle hnědých, olivových a modrých bažantích vajec jsou skořápky bažantích vajec modré barvy tenčí,mají vyšší výparnost a vykazují vyšší hustotu pórů než zbývající tři barvy. Navíc byly zjištěny abnormality ve struktuře modře pigmentovaných vajec, modrá vejce měla nižší procento oplozenosti, větší ztrátu na hmotnosti do 21 dne inkubace a špatnou líhnivost. Závěrem uvádí,že modře pigmentovaná bažantí vejce by měla být vyřazena při selekci vajec a neměla by být určena v žádném případě pro inkubaci. KRKC (2005) zkoumal vnější a vnitřní charakteristiky bažantích vajec jako hmotnost vajec,index tvaru,hmotnost skořápky, hmotnost podskořápečné membrány. U hnědých a olivově zelených vajec byly rozdílné vnější a vnitřní charakteristiky než u bílých a modrých vajec. Vlivem barvy a tloušťky skořápky na líhnivost u bažanta obojkového se zabýval HULET et al. (1985). Uvádí, že barva skořápky nemá vliv na míru oplozenosti, nicméně bažantí vejce s modrou nebo žlutohnědě zbarvenou skořápkou mají podstatně nižší líhnivost než olivové, a tmavě hnědě zbarvená vejce Stanovení barvy skořápky subjektivními a objektivními metodami Barvou skořápek jako jedním z kvalitativních ukazatelů vajec se zabývali někteří drůbežářští autoři (LAZAR 1990, ROUS et al. 197 a pro objektivní stanovení barvy využívali vizuální stupnici La Roche, běžně používanou v drůbežářské praxi i v současné době. Při subjektivních metodách zkušený pracovník porovnává zbarvení skořápky vajec s barevnou stupnicí, která bývá nejčastěji pětistupňová, nebo pro přesnější určení mohou být interpolovány mezi jednotlivé stupně ještě půl stupně. Bílé vejce je klasifikováno stupněm 1 a výrazně zbarvené vejce (tmavě hnědé, nebo v případě jiného zbarvení např. zelené či modré, intenzivní zbarvení da- 121

4 nou barvou) bodem 5 (HU-YIHAO et al. 2002), jedná se však vždy jen o hodnocení barvy na základě zrakových vjemů jako popisná informace pro celkovou charakteristiku vejce a nikdy se nejedná o sledování barevných změn skořápky v průběhu snáškového období. Barevná diference mezi dvěma předměty se provádí vizuálně a mezi její nevýhody patří subjektivní vlivy, problematika standardního osvětlení, včetně pozadí apod. Klíčovým problémem je vyjádření míry barevné tolerance, tedy stanovení hodnoty barevné odchylky. FORSTER et al. (1996) uvádí možnost použití subjektivní metody pro stanovení barvy vajec před vlastním měřením pomocí přístrojové techniky. Dále poukazuje, že stanovení barvy vajec pomocí subjektivní metody se do značné míry shoduje s výsledky stanovení barvy vajec fotometrickými přístroji. Dalším způsobem stanovení barvy skořápky je použití objektivních přístrojových metod. Tyto metody se realizují na základě fotometrického určení barvy skořápky. Využívá se především reflektometrického a chromometrického stanovení barvy skořápky. Tento postup stanovení zbarvení skořápky je používán v pokusech mnoha autorů u slepičích vajec (HUNTON 1962, CAMPO 1995, FOSTER et al. 1996, SZCZERBINSKA 1997, WALKER a HUGHES 1998, LIU et. al Kolorimetrickým stanovením barvy skořápky u bažantích vajec se doposud nezabýval žádný z autorů drůbežářské literatury Kolorimetrie Potřeba vyjádřit barvy čísly existovala již dávno. Možnost exaktně měřit barvy je nezbytnou nutností při analýze jakéhokoli barevného materiálu, u něhož je přesnost barev kritická. Kolorimetrie jako objektivní metoda určení barvy odstínů odstraňuje subjektivnost při určování barvy slovním popisem na základě zrakových vjemů. Barvou se rozumí určitý zrakový vjem, který závisí od spektrálního záření odrážených světelných paprsků. Skořápka, stejně jako jakýkoliv jiný předmět nebo těleso má schopnost některé světelné paprsky pohlcovat a některé odrážet, přičemž odražené mají jiné spektrální složení než dopadající. Praktické základy pro měření barev byly přijaty v roce 1931 na mezinárodní úrovni, byly přijaty normy charakterizující světelné zdroje, byly definovány normované druhy světla, byl definován a normován pojem kolorimetrický pozorovatel a popsán barevný systém CIE. Zkratka CIE je složena z počátečních písmen názvu mezinárodní organizace pro normování osvětlení Comission Internationale de I Éclairage. Trichromatická soustava CIE se používá pro charakteristiku barvy a je založená na skutečnosti, že míšením tří základních barev můžeme vyvolat vjem jakékoliv barvy, tzn., že jakoukoliv čistou spektrální barvu lze rozložit na základní barevné složky x, y, z kolorimetrické funkce. Tyto funkce mají různou spektrální citlivost, přičemž citlivostní maximum z (λ) se nachází v modré části spektra, maximum y (λ) v zelené části spektra a větší maximum x (λ) v červené části spektra (obr.. Základním pilířem kolorimetrie je definice tzv. standardního kolorimetrického pozorovatele. Standardní kolorimetrický pozorovatel CIE 1931 se skládá ze tří tzv. trichromatických funkcí, x * (λ), y * (λ), z * (λ), které jsou výše uvedeny. Tyto kolorimetrické funkce slouží ke stanovení speciální trojice čísel, tzv. XYZ tristimulu, který umožňuje navzájem porovnávat barvy různých barevných podnětů. Lidské oko rozeznává pouze tři barevná podráždění: červené, zelené a modré (red, green, blue RGB). Dojem barevnosti vzniká adicí těchto tří podráždění v mozku. Z toho je možno vyvodit, že každá barva se dá složit z červené, zelené a modré. Protože je naše vidění trojbarevné, mnoho podnětů se zcela odlišnou spektrální distribucí energie se nám jeví být zcela 122

5 Histogram složek RGB bažantího vejce V / počet pixelů digital number R G B Histogram složek RGB bažantího vejce V / počet pixelů digital number R G B Histogram složek RGB bažantího vejce V / počet pixelů digital number R G B Obr. 1 Histogram složek RGB a digitální fotografie skořápky vejce bažanta obecného (Phasianus colchicus, Linné 1758), slepice č. 5 v průběhu snáškového období Fig. 1 Histogram of the RGB components and digital photos of the eggshell of pheasant (Phasianus colchicus, Linne 1758), hen no. 5 during egg laying Normované složky libovolné barvy F (X, Y, Z) dostaneme sčítáním spektrálních citlivostí podle míry dané funkcí ϕ(λ), která představuje spektrum záření světelného podnětu, tedy 123

6 totožné barvy (metamerické podněty). Základní funkcí XYZ tristimulus je odstranit tyto nejednoznačnosti. X 780 * * * = kf λ x λ dλ Y = kf λ y λ dλ Z = kf λ z λ dλ Souřadnice X, Y, Z tvoří trojrozměrný prostor barev. Trichromatické souřadnice x, y, z jsou definované rovnicemi x = X X + Y + Z y = X Y + Y + Z z = X Z + Y + Z přičemž platí x + y + z = 1 Zavedení trichromatických souřadnic umožňuje rovinné zobrazení v kolorimetrickém trojúhelníku CIE Cíl práce Cílem pokusu bylo zjistit a vyhodnotit barevné změny skořápek vajec v závislosti na délce snáškového období u bažanta obecného v krotkém chovu. Další cíle experimentu byly: zjistit, zda existuje statisticky významný rozdíl v barvách skořápek vajec mezi jednotlivými zakomorovanými slepicemi v případě testování složek R, G, B, zjistit a vyhodnotit vliv stáří neboli pořadí sneseného vejce na jeho barvu, zjistit vliv tlaku, teploty a srážek na barvu vaječných skořápek. 3. Materiál a metodika Pro měření byly použity skořápky vajec odebíraných od nosnic bažanta obecného (Phasianus colchicus, Linné, 1758) ve věku měsíců. Sběr sledovaného materiálu proběhl v roce 2002 v bažantnici Albetovec, kterou provozuje Opavská lesní, a. s. Bažantnice se nachází v nadmořské výšce 300 m n. m. na okraji Slezské nížiny severovýchodně od Opavy. Označené a zvážené bažantí nosnice pocházely z vlastního chovu a byly komorovány v poměru pohlaví 1 : 1 pro přesnou identifikaci vajec ve venkovních voliérách o rozměrech (6 4 2 m), s přístřešky, pod něž bylo předkládáno granulované krmivo BŽ pro bažantí nosnice. Všechny nosnice byly krmeny technikou krmení ad libitum, čímž jsme vyloučili vliv krmiva na barvu skořápky. Celkem bylo zakomorováno 5 slepic od nichž byla jednou denně vždy ve stejnou dobu odebírána vejce, která byla dále skladována při teplotě 5 8 C v chladničce a vždy jednou měsíčně podrobena analýze obrazu složek RGB skořápky neboli kolorimetrickému stanovení barvy skořápky v biometrické laboratoři Ústavu pro hospodářskou úpravu lesa Lesnické a dřevařské fakulty MZLU v Brně. Úhyny bažantích nosnic v průběhu snášky nebyly žádné.také počasí v době snášky (březen červen ) nevybočilo z dlouhodobého normálu. Byly měřeny denní teploty, srážky a tlak vzduchu. Kolorimetrická analýza byla provedena na vzorku 351 vajec bažanta obecného pocházejících od 5 slepic, vejce byly sneseny v rozmezí od do

7 Jako východisko pro interpretaci charakteristiky barvy skořápky bažantích vajec byla použita soustava CIE (Mezinárodní komise pro osvětlení). Vzorky skořápek byly osvětleny osvětlovačem Kaiser RB 5000 DL, barva byla softwarově vyvážena na bílou (3 200 ºK). Odražená část světla reprezentující kombinací tří základních barev (složek RGB) byla podrobena měření v systému analýzy a zpracování obrazu LUCIA G (Laboratory Universal Computer Image Analysis). Byl zvolen systém RGB, tzn., že byla analyzována každá ze tří barev (R, G, B) zvlášť. Výše uvedeným způsobem osvětlené skořápky byly snímány 3 CCD televizní kamerou Hitachi HV-C20. Takto pořízené obrazy byly uloženy ve formě souborů (*.lim). Za použití speciálního makra (krátký podprogram systému LUCIA G) byly pro každý soubor získány příslušné hodnoty trichromatických souřadnic a byly číselně vyjádřeny histogramy. Takto získaná data byla pak uložena ve formě souboru *.xls (MS Excel). V tomto tabulkovém kalkulátoru byly pak rovněž generovány příslušné obrázky 2, 3, 4 (závislost digitálních a pixelových souřadnic) histogramy složek RGB bažantího vejce dle slepice a data snášky. 150 y = x x , R 2 =0.679, n=28, p< Hodnota spektra Pořadí snesení vejce (v rámci snůšky jedné slepice) 2) Obr. 2 Vliv pořadí snůšky na barvu vejce (složka R) Fig. 2 Effect of egg laying order on the egg colour (component R) value of spectrum, 2) order of egg laying (within egg laying of one hen) 140 y = x x , R 2 =0.7677, n=28,p< Hodnota spektra Pořadí snesení vejce (v rámci snůšky jedné slepice) 2) Obr. 3 Vliv pořadí snůšky na barvu vejce (složka G) Fig. 3 Effect of egg laying order on the egg colour (component G) value of spectrum, 2) order of egg laying (within egg laying of one hen) 125

8 110 y = x x , R 2 = , n=31, p< Hodnota spektra Pořadí snesení vejce (v rámci snůšky jedné slepice) 2) Obr. 4 Vliv pořadí snůšky na barvu vejce (složka B) Fig. 4 Effect of egg laying order on the egg colour (component B) value of spectrum, 2) order of egg laying (within egg laying of one hen) Histogram je výchozím bodem pro barevnou analýzu (podobají-li se barevně zkoumané obrazy, mají podobné i histogramy). Je to graf, který vyjadřuje rozdělení šedi pro červenou (R), zelenou (G) a modrou (B) složku analyzovaného obrazu (digital number = DN = vybraná hodnota červené, zelené a modré v histogramu). Čím je DN vyšší, tím je příslušná složka (R, G, B) intenzivnější. Na uvedených histogramech (obr. posuzujeme pořadí jednotlivých křivek, jejich výšku, šířku, hodnotíme plochu omezenou příslušnou křivkou (určitý integrál). Výstupem z výše uvedeného makra jsou trichromatické souřadnice x, y, z, získané integrací plochy pro RGB, které udávají polohu zkoumané barvy (tj. malé plochy skořápky) v trichromatickém trojrozměrném prostoru X, Y, Z. Zavedení trichromatických souřadnic umožňuje rovinné zobrazení v kolorimetrickém trojúhelníku. Uvedená metoda vytváří předpoklady pro objektivizaci hodnocení barevných odstínů skořápek, protože je založena na příslušných teoretických základech (soustava CIE a matematické operace se získanými daty) a vylučuje jakékoliv subjektivní faktory. V rámci souborů vajec jednotlivých slepic, jejichž vejce byla sledována, byly hodnoceny (evidovány) následující znaky: pořadí snesení v rámci snůšky, měsíc snesení, datum a den snesení (v celočíselném vyjádření od 1.1. daného roku), dále hodnoty rozkladu barevného spektra R, G a B složky. Do databáze byly rovněž přiřazeny hodnoty tlaku vzduchu a průměrné denní teploty v jednotlivých dnech snůšky a přítomnost, resp. výše dešťových srážek v průběhu snůšky Výsledky 4.1. Výběrové soubory Výběrový soubor dat byl zpracován standardními matematicko-statistickými procedurami programu Unistat 5.0. Data byla předpřipravena pomocí programu MS Excel Převážná většina procedur byla provedena na bázi analýzy rozptylu hodnot (ANOVA) a tzv. testů pro ANOVU (Mnohonásobná porovnávání). Bylo testováno 5 výběrových souborů jednotlivých bažantích slepic. Tabulka 1 ukazuje rozsah jednotlivých souborů.

9 Tabulka 1 Přehled analyzovaných výběrových souborů Table 1 Overview of analysed selective sets Slepice Počet vajec 2) Časový rozsah snůšky 3) hen, 2) number of eggs, 3) time schedule of egg laying 4.2. Rozdíl v barvách vajec mezi jednotlivými slepicemi Vezmeme li soubory vajec snesené jednotlivými slepicemi, jako výběrové soubory, pak výsledkem testování rozdílů mezi těmito soubory je skutečnost, že v rámci všech tří složek barevného spektra měřeného Lucií je alespoň mezi dvěma slepicemi vždy (R, G a B) statisticky významný rozdíl (tab. 2). Tabulka 2 Rozdíly mezi výběrovými soubory v rámci složek barevného spektra R,G, B (hodnoty jsou seřazeny od nejnižší po nejvyšší, tedy od nejtmavších po nejsvětlejší) Table 2. Differences between selective sets within the components of colour spectrum R, G, B (values are ranked from the lowest to the highest one, it means from the darkest to the lightest Analýza rozptylu Dispersion analysis Přístup Method: Klasický experiment classical experiment Závisle proměnná Dependant variable: R Zdroj variability Součet čtverců 2) St. vol. Průměrný čtverec 3) Stat F Významnost 4) Hlavní efekty 5) , ,888 10,412 0,0000 Slepice 6) , ,888 10,412 0,0000 Vysvětleno 7) , ,888 10,412 0,0000 Chyba 8) , ,153 Celkem 9) , ,887 source of variability, 2) sum of squares, 3) average square, 4) significantly, 5) main effects, 6) hen, 7) explained, 8) error, 9) total Přístup Method: Klasický experiment classical experiment Závisle proměnná Dependant variable: G Zdroj variability Součet čtverců 2) St. vol. Průměrný čtverec 3) Stat F Významnost 4) Hlavní efekty 5) , ,091 14,456 0,0000 Slepice 6) , ,091 14,456 0,0000 Vysvětleno 7) , ,091 14,456 0,0000 Chyba 8) , ,492 Celkem 9) , ,522 source of variability, 2) sum of squares, 3) average square, 4) significantly, 5) main effects, 6) hen, 7) explained, 8) error, 9) total Přístup Method: Klasický experiment classical experiment Závisle proměnná Dependant variable: B Zdroj variability Součet čtverců 2) St. vol. Průměrný čtverec 3) Stat F Významnost 4) Hlavní efekty 5) , ,507 37,415 0,0000 Slepice 6) , ,507 37,415 0,0000 Vysvětleno 7) , ,507 37,415 0,0000 Chyba 8) , ,359 Celkem 9) , ,275 source of variability, 2) sum of squares, 3) average sqaure, 4) significantly, 5) main effects, 6) hen, 7) explained, 8) error, 9) total 127

10 pokud je hodnota v posledním sloupci významnosti nižší než 0,05, jedná se o statisticky významný vliv zde je tomu tak ve všech třech případech. Konkrétní rozdíly mezi jednotlivými výběrovými soubory odhaluje mnohonásobné porovnávání. Tabulka 3 Rozdíly mezi jednotlivými slepicemi, tříděno pro R,G, B podle slepice Table 3 Differences between individual hens, classified for R, G, B according to hen Mnohonásobná porovnávání Multiple comparisons Tukey HSD pro R for R Skupina Příp. Průměr 2) ,2325 * * * ,7271 * * ,5817 * ,0577 * * ,1182 * * * označuje významně odlišné páry Significantly different pairs group, 2) average Směrodatná Srovnání Rozdíl 2) chyba 3) q Stat Tabulka 4) q Významn. 5) Dolní 95 % 6) Horní 95 % 7) Výsledek 8) ,8857 4,3018 7,1949 3,8781 0, , , ,8252 3,7592 7,0821 3,8781 0, ,1337-8,5167 Zamítáme 9) ,3492 3,5913 5,2567 3,8781 0, ,1974-3, ,4946 3,6806 2,1112 3,8781 0, ,5877 4,5985 Nezamítá 10) ,3911 4,3121 5,3757 3,8781 0, ,2157-4,5664 Zamítáme 9) ,3306 3,7709 4,9994 3,8781 0, ,6714-2, ,8546 3,6037 3,0824 3,8781 0, ,7366 2, ,5365 4,2361 2,8499 3,8781 0, ,1529 3,0798 Nezamítá 10) 4 1-5,4760 3,6838 2,1022 3,8781 0, ,5779 4, ,0605 4,3793 0,9883 3,8781 0, ,0695 8,9486 Comparison, 2) difference, 3) standard deviation, 4) table q, 5) Signif., 6)l ower 95%, 7) upper 95%, 8) result, 9) reject, 10) do not reject Tukey HSD pro G for G Skupina Příp. Průměr 2) ,1838 * * ,7309 * ,6589 * ,6511 * * ,2330 * * * * * označuje významně odlišné páry Significantly different pairs group, 2) average 128

11 Pokračovanie tabuľky 3 Cont. of Table 3 Srovnání Rozdíl 2) Směrodatná chyba 3) q Stat Tabulka 4) q Významnost 5) Dolní 95 % 6) Horní 95 % 7) Výsledek 8) ,0492 5, ,3650 3,8781 0, , ,1872 Zamítáme 9) ,4674 4,4174 4,6317 3,8781 0, ,5808-2, ,4752 4,2202 3,8454 3,8781 0, ,0478 0,0975 Nezamítá 10) 2 5-6,5472 4,3251 2,1408 3,8781 0, ,4075 5, ,5020 5,0671 8,5130 3,8781 0, , ,6069 Zamítáme 9) 5 1-7,9202 4,4312 2,5277 3,8781 0, ,0716 4,2311 Nezamítá 10) 5 4-4,9280 4,2346 1,6458 3,8781 0, ,5403 6, ,5740 4,9778 7,2656 3,8781 0, , ,9237 Zamítáme 9) 4 1-2,9922 4,3289 0,9775 3,8781 0, ,8629 8,8785 Nezamítá ,5818 5,1461 6,2058 3,8781 0, ,6936-8,4700 Zamítáme 9) Comparison, 2) difference, 3) standard deviation, 4) table q, 5) Signif., 6) lower 95%, 7) upper 95%, 8) result, 9) reject, 10) do not reject Tukey-HSD pro B for B Skupina Příp. Průměr 2) ,7013 * ,1486 * ,3641 * ,4883 * ,8280 * * * * * označuje významně odlišné páry Significantly different pairs group, 2) average Směrodatná Srovnání Rozdíl 2) chyba 3) q Stat Tabulka 4) q Významn. 5) Dolní 95 % 6) Horní 95 % 7) Výsledek 8) ,1267 5, ,2246 3,8781 0, , ,8427 Zamítáme 9) ,7870 4,9575 3,6477 3,8781 0, ,3817 0, ,6628 5,1892 3,4510 3,8781 0, ,8928 1,5671 Nezamítá 10) 2 5-6,4473 5,0808 1,7946 3,8781 0, ,3799 7, ,6794 5, ,6541 3,8781 0, , ,3565 Zamítáme 9) 5 1-6,3398 4,9745 1,8023 3,8781 0, ,9810 7,3014 Nezamítá 10) 5 4-6,2156 5,2054 1,6886 3,8781 0, ,4901 8, ,4638 6, ,9751 3,8781 0, , ,8864 Zamítáme 9) 4 1-0,1242 5,0852 0,0345 3,8781 1, , ,8206 Nezamítá ,3396 5, ,3837 3,8781 0, , ,3043 Zamítáme 9) Comparison, 2) difference, 3) standard deviation, 4) table q, 5) Signif., 6) lower 95%, 7) upper 95%, 8) result, 9) reject, 10) do not reject V horní tabulce každého ze tří výstupů (R, G a B) jsou rozdíly mezi jednotlivými slepicemi. Výsledkem je, že nelze rozlišit skupiny slepic s vejci odlišných barevných vlastností, přesto ale rozdíly existují a sice v případě testování složky R mezi slepicemi 2 4, 2 3, 2 1, 5 1, 5 3. mezi ostatními možnými dvojicemi statistický významný rozdíl ve složce R nalezen nebyl. Stejně lze hodnotit výstup pro G a B Vliv stáří (pořadí) sneseného vejce na jeho barvu Pro otestování vlivu pořadí snůšky vejce na jeho barvu byla použita regresní analýza, tzn. hledáme tvar závislosti závisle proměnné (barva) na nezávisle proměnné (pořadí snůšky) a sílu této závislosti vyjádřené korelačním koeficientem (v případě lineární závislosti), nebo indexem 129

12 korelace (v případě nelineární závislosti). Závislost byla otestována nezávisle na slepici, byla testovány všechna vejce bez ohledu na to, která slepice je snesla a nebyly vyloučeny žádné extrémní hodnoty. Tabulka 4 Závislost barvy vejce na pořadí snůšky pro složky R, G, B Table 4 Dependence of egg colour on order of egg laying for components R, G, B REG I Netříděný soubor Pořadí 2) R G B 1 147,77 137,12 100, ,51 133,42 93, ,63 133,14 93, ,20 134,87 97, ,22 136,28 99, ,37 135,34 98, ,13 131,70 92, ,30 131,85 91, ,84 130,89 94, ,64 124,67 83, ,05 131,61 90, ,67 121,11 79, ,92 133,77 97, ,95 121,18 79, ,30 121,05 76, ,26 123,02 82, ,48 122,79 81, ,31 126,98 84, ,29 123,84 84, ,03 119,82 74, ,15 125,02 79, ,05 121,11 73, ,07 127,38 81, ,90 119,26 69, ,33 115,43 68, ,96 113,76 66, ,90 111,94 65, ,61 116,07 71, , , ,24 I k 0,83 0,88 0,92 Indexy korelace 3) Unclassified set, 2) order, 3) correletion indexes 4.4. Vliv tlaku, teploty a srážek na barvu vajec Bylo testováno 5 výběrových souborů jednotlivých bažantích slepic, do databáze byly přiřazeny hodnoty tlaku vzduchu a průměrné denní teploty v jednotlivých dnech snůšky a přítomnost, resp. výše dešťových srážek v průběhu snůšky. Statistická analýza jakýkoliv vliv těchto vnějších činitelů vyloučila. Tlak, teplota ani srážky nemají žádný vliv na barvu skořápky. 130

13 5. Závěr Při pokusech se skořápkami vajec bažantích slepic voliérovaných v bažantnici Albertovec u Opavy byly sledovány barevné změny skořápek mezi jednotlivými slepicemi v průběhu snáškového období s využitím kolorimetrické analýzy analýzy obrazu, který analyzoval obraz skořápky sejmutý v bílém světle v systému RGB, přičemž byla analyzována každá ze tří barev zvlášť, byl sledován a vyhodnocen vliv pořadí sneseného vejce (dle dnů) na barvu vaječné skořápky a dále zkoumán vliv tlaku, teploty a srážek na barvu skořápky. Z výsledků pokusů vyplývá: V rámci pěti testovaných výběrových souborů jednotlivých bažantích slepic existuje statisticky významný rozdíl v rámci všech tří složek barevného spektra alespoň mezi dvěma slepicemi (hladina významnosti < 0,05 ). Ve všech složkách barevného spektra R, G, B byla prokázána silná statistická závislost barvy vejce ( hodnoty složky spektra ) na pořadí snůšky vejce, index korelace u všech složek R, G, B je > 0,75, přičemž jako nejsilnější se tato závislost jeví ve složce B, kde index korelace byl 0,9222, míra těsnosti vztahu je velmi vysoká, závislost je silná, dá se říct takřka funkční. Tlak, teplota ani srážky nemají žádný vliv na barvu vaječné skořápky, statistická analýza jakýkoliv vliv těchto činitelů zcela vyloučila. Závěrem lze konstatovat, že se prokázal statisticky významný vliv světlání skořápek bažantích vajec s pokračující snůškou. Světlání je zpočátku nepatrné, postupně se jeho nárůst zvyšuje a ke konci snáškového období indikuje zcela světlá barva vaječné skořápky. Délka snáškového období je výrazným faktorem ovlivňujícím barvu vaječné skořápky, která je dána genetickou výbavou každé slepice. Toto zjištění lze využít v líhňařské praxi pro objektivnější třídění a selekci bažantích vajec nasazovaných do líhní. Během celého snáškového období nebyly podávány bažantím slepicím žádné medikamenty, čímž byl zcela vyloučen jakýkoliv jejich vliv na barvu skořápky. V dalších výzkumných projektech by bylo vhodné prověřit závislost barvy vaječné skořápky na její specifické hmotnosti a na hmotnosti bažantího vejce. Poděkování Děkuji RNDr. Pavlovi Mazalovi, PhD., Ing. Michalovi Kneiflovi, PhD., z Ústavu pro hospodářskou úpravu lesa Lesnické a dřevařské fakulty MZLU v Brně a Ing. Martině Lichovníkové, PhD., z Ústavu chovu a šlechtění zvířat Agronomické fakulty MZLU v Brně za spolupráci, pomoc při analyzování vzorků, cenné rady a připomínky. Došlo Lektoroval Ing. J. KOPECKÝ, CSc. Literatura CAMPO, J. L. 1995: Relationshhip between shell color and compositional characteristics in brown, tinted or white eggs. Archiv fur Gelflugelkunde. 59: 3, CRAWFORD, R. D. 1984a : Chapter 42 Domestic Fowl. Chapter 47 Turkey. In MASON, I. L. (ed.): Evolution of Domesticated Animals. Longman Inc., New York. CRAWFORD, R. D. 1990: Chapter 2 Poultry genetic resources: evolution, diversity, and conservation. Breeding. Chapter 32 Genetic variation in egg composition. Poultry breeding and genetics, Department of Animal and Poultry Science, University of Saskatchewan, Canada, 43 59, FARNSWORTH, G. M., NORDSKOG, A. W. 1955: Breeding for quality. 3. Genetic differences in shell characteristics and other egg quality factors. Poultry Science, 34:

14 FORSTER, A., JAENECKE, D., WITTMANN, M., FLOCK, D. K., KREUZER, M. 1996: Use of photometrically determined shell colour parameters as selection criteria for marketable brown-shelled eggs. Archiv fur Geflugelkunde. 60: 1, 1 6; 10. GOWE, R. S., BUDDE, H. W., MCGANN, P. J. 1965: On measuring egg shell color in poultry breeding and selection programs. Poultry Science, 23: HULET, R., FLEGAL, C. J., CARPENTER, G. H., CHAMPION, L. R. 1985: Effect of eggshell color and thickness on hatchability in chinese ring-necked pheasants. Department of Poultry Science, Michigan State University, East Lansing, Michingan 48824, USA. 64(2): HUNTON, P. 1962: Genetics of egg shell colour in a Light Sussex flock. British Poultry Science, (3): HU-YIHAO LIU, SHOUCHOU LIAO, YIWEN PAU, CHINMOO HU, YH-LIU, S. C., LIAO, X. W., PAU, C.M. 2002: Studies on intra-line and intra-family varieties of green egg color in Brown Tsaiya. Journal of Taiwan Livestock Research, 35(3): KOPEC, S. 1926: An experimental study on xenia in the domestic fowl. J. Genet., 16: KRKC, K., GUNLU, A., GARIP, M. 2005: Some quality characteristics of pheasant (Phasianus colchicus) eggs with different shell colours. Department of Animal Science, Faculty of Veterinary Medicine, Selcuk University, Konya, Turkey, 29(2): KRYSTIANIAK, S., KOZUSZEK, R., KONTECKA, H., NOWACZEWSKI, S. 2005: Quality and ultrastructure of eggshell and hatchability of eggs in relation to eggshell colour in pheasants. Department of Poultry Breeding, The August Cieszkowski Agricultural University of Poznan. 45: LAZAR, V. 1990: Chov drůbeže. Vysoká škola zemědělská v Brně, s LIU, S.C., CHEN, D. T., HUANG, C. F., HU, Y. H. 2001: Selection for blue shell eggs from Brown Tsaiya: I. Establishment of foundation stock. Journal of Taiwan Livestock Research. 34(3): POŽGAJ, A., KURJATKO, S., BABIAK, M. 1997: Štruktúra a vlastnosti dreva. Príroda, Bratislava, s RICHARDS, P. D. G., DEEMING, D. C. 2001: Correlation between shell colour and ultrastructure in pheasant eggs. Department of Anatomy, Faculty of Medicine, Pretoria University, Pretoria, South Africa. 42(3): ROMANOFF, A. L., ROMANOFF, A. J. 1949: The Avian egg. John Wiley and sons., New York, Chapman and Hall, Limited, London, p ROUS, J. et al. 1971: Chov drůbeže. Praha, SZN, s SZCZERBINSKA, D. 1997: Egg shell and hatchability, and the relationship of these with age of hen. Akademia Rolnicza, Szczecin, Poland, Zeszyty Naukowe Akademii Rolniczej w Szczecinie, Zootechnika, 34: TEZAUR, R. : Optika, světlo, expozice. Úvod do CIE kolorimetrie a teorie míchání barev prostřednictvím aditivního skládání tří primárních barev a stručné shrnutí jejich důsledků při praktické činnosti [online]. 2003[cit ]. Dostupné na Internetu: VESELOVSKÝ, Z. 2001: Obecná ornitologie. Akademie věd České republiky, s WALKER, A. W., HUGHES, B. O. 1998: Egg shell colour is affected by laying cage design. British Poultry Science, 39(5): Summary The experiments with eggshells from pheasant hens kept in aviaries in the pheasantry in Albertovec u Opavy studied colour changes in eggshells in individual hens during the laying period. The experiment used colorimetric analysis analyzing the image of an eggshell taken in the white light in the RGB system (red, green, blue), where each of the three colours was analyzed individually. Also the influence of the order of the egg (according to the day) on the eggshell colour was 132

15 studied and assessed, as well as the influence of pressure, temperature and rainfall on the eggshell colour was examined. The results of the experiments indicate that: In the five chosen sets of pheasant hens tested there exists a statistically significant difference in all three components of colour spectrum at least between two hens (the level of importance less than 0.05). In all components of colour spectrum R, G, B there was proved a strong statistical dependance of the colour of an egg (values of the component of the spectrum) on the order of the laying, the index of correlation in all components R, G,B is more than 0.75, wheras the strongest influence appears to be in component B the index of correlation there was , the extent of relation closeness is very high, dependence strong, almost functional. Pressure, temperature and rainfall have no influence on the eggshell colour. The statistical analysis eliminated any influence of these factors. In the conclusion it can be stated that the experiments proved statistically remarkable influence of pheasant eggshells getting lighter in colour as the laying was progressing. This process of getting lighter is negligible at the beginning, it grows gradually and at the end of the laying period the eggshell is completely light. The length of the laying period is an important factor influencing the eggshell colour, which is genetically given in every hen. During the laying period the hens were not given any medicaments to eliminate any influence on the eggshell colour. The following research projects could study the dependence of the eggshell colour on its specific weight and on the weight of the pheasant egg. Keywords: hens,colour of eggshell, colorimetric analysis Mgr. Jana BEZDĚKOVÁ Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, Lesnická a dřevařská fakulta, Ústav ochrany lesa a myslivosti, Zemědělská 3, ČZ Brno, 133

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V Kapitola 2 Barvy, barvy, barvičky 2.1 Vnímání barev Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V něm se vyskytují všechny známé druhy záření, např. gama záření či infračervené

Více

THE GROWTH INTENSITY OF PHEASANT CHICKENS FATTENED WITH DIFFERENT DIETS

THE GROWTH INTENSITY OF PHEASANT CHICKENS FATTENED WITH DIFFERENT DIETS THE GROWTH INTENSITY OF PHEASANT CHICKENS FATTENED WITH DIFFERENT DIETS Hudečková P. 1, Zapletal D. 1, Vitula F. 2, Kroupa L. 1 1 Department of Nutrition, Livestock Breeding and Hygiene, Faculty of Veterinary

Více

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů.

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů. 1/ 13 Klepnutím lze upravit styl předlohy Klepnutím lze upravit styl předlohy www.splab.cz Soft biometric traits in de identification process Hair Jiri Prinosil Jiri Mekyska Zdenek Smekal 2/ 13 Klepnutím

Více

6. Lineární regresní modely

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

Více

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz Nulová a alternativní hypotéza většina statistických analýz zahrnuje různá porovnání, hledání vztahů, efektů Tvrzení, že efekt je nulový,

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

ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE

ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE Erich Maca, Jan Klíma Doc. Ing. Erich Maca, CSc., KSA, Brno, Kotlářská 44, PSČ 602 00 Doc. Ing. Jan Klíma, CSc., KSA, Brno, Tyršova 45, PSČ

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

Úvod do počítačové grafiky

Úvod do počítačové grafiky Úvod do počítačové grafiky elmag. záření s určitou vlnovou délkou dopadající na sítnici našeho oka vnímáme jako barvu v rámci viditelné části spektra je člověk schopen rozlišit přibližně 10 milionů barev

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

Navrhování experimentů a jejich analýza. Eva Jarošová

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

Více

5.3.1 Disperze světla, barvy

5.3.1 Disperze světla, barvy 5.3.1 Disperze světla, barvy Předpoklady: 5103 Svítíme paprskem bílého světla ze žárovky na skleněný hranol. Světlo se láme podle zákona lomu na zdi vznikne osvětlená stopa Stopa vznikla, ale není bílá,

Více

T T. Think Together 2011. Martina Urbanová THINK TOGETHER. Jak měřit spolupráci obcí How to measure inter-municipality cooperation

T T. Think Together 2011. Martina Urbanová THINK TOGETHER. Jak měřit spolupráci obcí How to measure inter-municipality cooperation Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Doktorská vědecká konference 7. února 2011 T T THINK TOGETHER Jak měřit spolupráci obcí How to measure inter-municipality cooperation Martina

Více

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 8. 2009 40 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví European

Více

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291 Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených

Více

VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ

VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ SOURAL Ivo Fakulta chemická, Ústav fyzikální a spotřební chemie Vysoké učení technické v Brně, Purkyňova 118, 612 00 Brno E-mail : Pavouk.P@centrum.cz K tomu aby byly pochopitelné

Více

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka 2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky 2.1. Statistická terminologie Statistická jednotka Statistická jednotka = nositel statistické informace, elementární prvek hromadného jevu. Příklady:

Více

STATISTIKA MIGRANTŮ PRO REGIONY V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI A PRO KRAJ V OBDOBÍ 1992-2005

STATISTIKA MIGRANTŮ PRO REGIONY V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI A PRO KRAJ V OBDOBÍ 1992-2005 VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ - TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA Hornicko-geologická fakulta institut geoinformatiky STATISTIKA MIGRANTŮ PRO REGIONY V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI A PRO KRAJ V OBDOBÍ 1992-2005 Speciální metody

Více

Četnost brýlové korekce v populaci

Četnost brýlové korekce v populaci Prezentace k přednášce, přednesené na kongresu Optometrie 2013 V Olomouci 21. 22.9 2013 Četnost brýlové korekce v populaci RNDr. Jaroslav Wagner, Ph.D. Katedra optiky PřF UP Olomouc Kontakt: wagnerj@prfnw.upol.cz

Více

Zjišťování toxicity látek

Zjišťování toxicity látek Zjišťování toxicity látek 1. Úvod 2. Literární údaje 3. Testy in vitro 4. Testy na zvířatech in vivo 5. Epidemiologické studie 6. Zjišťování úrovně expozice Úvod Je známo 2 10 7 chemických látek. Prostudování

Více

Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy.

Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy. Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy. Z pastí na daném území byla odhadnuta abundance několika druhů: myšice lesní 250, myšice křovinná 200, hraboš polní 150,

Více

CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION

CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION DIGITÁLNÍ OBRAZOVÁ ANALÝZA ELEKTROFORETICKÝCH GELŮ *** Vyhodnocování získaných elektroforeogramů: Pro vyhodnocování

Více

Měření závislosti statistických dat

Měření závislosti statistických dat 5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě

Více

Barevné systémy 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha

Barevné systémy 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha Barevné systémy 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ Colors 2015 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 21 Rozklad spektrálních barev

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE Fakulta životního prostředí Katedra ekologie a životního prostředí. Obror Aplikovaná ekoligie.

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE Fakulta životního prostředí Katedra ekologie a životního prostředí. Obror Aplikovaná ekoligie. ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE Fakulta životního prostředí Katedra ekologie a životního prostředí Obror Aplikovaná ekoligie Bakalářská práce Doupné stromy v lesích Den-trees in the forests Vedoucí

Více

Database systems. Normal forms

Database systems. Normal forms Database systems Normal forms An example of a bad model SSN Surnam OfficeNo City Street No ZIP Region President_of_ Region 1001 Novák 238 Liteň Hlavní 10 26727 Středočeský Rath 1001 Novák 238 Bystřice

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

BCS calculator V1. Michal Richter1, Jeffrey Bewley2 1. Agrovýzkum Rapotín s.r.o., Oddělení výživy zvířat a kvality živočišných produktů 2

BCS calculator V1. Michal Richter1, Jeffrey Bewley2 1. Agrovýzkum Rapotín s.r.o., Oddělení výživy zvířat a kvality živočišných produktů 2 BCS calculator V1 Michal Richter1, Jeffrey Bewley2 1 Agrovýzkum Rapotín s.r.o., Oddělení výživy zvířat a kvality živočišných produktů 2 University of Kentucky, Department of Animal and Food Sciences Vývoj

Více

Obsah. Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11

Obsah. Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11 Obsah Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11 KAPITOLA 1 Působení barev 13 Fyzikální působení barev 15 Spektrum

Více

MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC

MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC Kateřina Pojkarová 1 Anotace:Článek se věnuje železniční přepravě mezi kraji v České republice, se zaměřením na

Více

Barvy v počítačové grafice

Barvy v počítačové grafice arvy v počítačové grafice 2. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 2004 arvy v počítačové grafice Co je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3.10 14-7,5.10 14 Hz rentgenové zář ení zář

Více

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

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

Více

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h Světlo Světlo Podstata světla Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter Vlnění, foton Rychlost světla c = 1 079 252 848,8 km/h Vlnová délka Elektromagnetické spektrum Rádiové vlny Mikrovlny Infračervené

Více

Mýty a omyly v systému správy barev aneb dodržováním několika principů se správy barev nemusím bát

Mýty a omyly v systému správy barev aneb dodržováním několika principů se správy barev nemusím bát Mýty a omyly v systému správy barev aneb dodržováním několika principů se správy barev nemusím bát Jan Kaiser Fomei a.s., Hradec Králové Kaiser@fomei.com, +420 603 587 898 červen 2012 Který obraz je správný?

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

krajiny povodí Autoři:

krajiny povodí Autoři: Fakulta životního prostředí Katedra biotechnických úprav krajiny Soubor účelovýchh map k Metodice stanovení vybraných faktorů tvorby povrchového odtoku v podmínkách malých povodí Případová studie povodí

Více

Barva. v počítačové grafice. Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika

Barva. v počítačové grafice. Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika Barva v počítačové grafice Poznámky k přednášce předmětu Počítačová grafika Martina Mudrová 2007 Barvy v počítačové grafice Co je barva? světlo = elmg. vlnění v rozsahu 4,3.10 14-7,5.10 14 Hz rentgenové

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

Vývoj počtu a plochy listů jabloní během vegetace v závislosti na povětrnostních podmínkách

Vývoj počtu a plochy listů jabloní během vegetace v závislosti na povětrnostních podmínkách Zahradnictví Roč. 13, č. 5 (2014), s. 8-11 13:5 Vývoj počtu a plochy listů jabloní během vegetace v závislosti na povětrnostních podmínkách Development of apple leaf number and leaf surface area during

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

Návrh ideální struktury a funkce krajské knihovny Bakalářská práce

Návrh ideální struktury a funkce krajské knihovny Bakalářská práce Univerzita Hradec Králové Pedagogická fakulta Ústav českého jazyka a literatury Návrh ideální struktury a funkce krajské knihovny Bakalářská práce Autor: Michal Mulač Studijní program: B7202 Mediální a

Více

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik

Více

VÝVOJ VĚKOVÉ STRUKTURY OBYVATEL KRAJŮ ČESKÉ REPUBLIKY JAKO PŘÍLEŽITOST I HROZBA REGIONÁLNÍHO ROZVOJE

VÝVOJ VĚKOVÉ STRUKTURY OBYVATEL KRAJŮ ČESKÉ REPUBLIKY JAKO PŘÍLEŽITOST I HROZBA REGIONÁLNÍHO ROZVOJE VÝVOJ VĚKOVÉ STRUKTURY OBYVATEL KRAJŮ ČESKÉ REPUBLIKY JAKO PŘÍLEŽITOST I HROZBA REGIONÁLNÍHO ROZVOJE THE DEVELOPMENT OF THE AGE STRUCTURE OF THE POPULATION REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC AS AN OPPORTUNITY

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

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY Roman Malo Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta, Ústav informatiky, malo@pef.mendelu.cz Abstrakt Problematika

Více

USING CAD MODELS AND POLYGONAL SCAN FOR EVALUATION OF ABRASIVE FRICTION PARTS

USING CAD MODELS AND POLYGONAL SCAN FOR EVALUATION OF ABRASIVE FRICTION PARTS USING CAD MODELS AND POLYGONAL SCAN FOR EVALUATION OF ABRASIVE FRICTION PARTS Liška J., Filípek J. Department of Engineering and Automobile Transport, Faculty of Agronomy, Mendel University in Brno, Zemědělská

Více

Vývoj a analýza nutričního hodnocení spotřeby potravin v ČR

Vývoj a analýza nutričního hodnocení spotřeby potravin v ČR Abstrakt Z analýzy dlouhodobého vývoje nutričního hodnocení vyplývá, že k nejvýraznějším změnám došlo v prvních porevolučních letech, v dalším období byly změny podstatně mírnější. Tento vývoj úzce koresponduje

Více

Základní pravidla dědičnosti - Mendelovy a Morganovy zákony

Základní pravidla dědičnosti - Mendelovy a Morganovy zákony Obecná genetika Základní pravidla dědičnosti - Mendelovy a Morganovy zákony Ing. Roman LONGAUER, CSc. Doc. RNDr. Ing. Eva PALÁTOVÁ, PhD. Ústav zakládání a pěstění lesů LDF MENDELU Brno Tento projekt je

Více

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

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

Více

HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1

HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1 HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1 Ivana Staňková, Tomáš Volek Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Zemědělská

Více

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

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

Více

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL.S R.O.

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL.S R.O. VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL.S R.O. Bc. Nina Baťková Ovlivňuje reklama způsob ţivota společnosti? Diplomová práce 2014 Ovlivňuje reklama způsob ţivota společnosti? Diplomová práce Bc. Nina Baťková

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

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

Molekulová spektroskopie 1. Chemická vazba, UV/VIS

Molekulová spektroskopie 1. Chemická vazba, UV/VIS Molekulová spektroskopie 1 Chemická vazba, UV/VIS 1 Chemická vazba Silová interakce mezi dvěma atomy. Chemické vazby jsou soudržné síly působící mezi jednotlivými atomy nebo ionty v molekulách. Chemická

Více

A 4 9 18 24 26 B 1 5 10 11 16 C 2 3 8 13 15 17 19 22 23 25 D 6 7 12 14 20 21

A 4 9 18 24 26 B 1 5 10 11 16 C 2 3 8 13 15 17 19 22 23 25 D 6 7 12 14 20 21 Příklad 1 Soutěž o nelepší akost výrobků obeslali čtyři výrobci A, B, C, D celkem 26 výrobky. Porota sestavila toto pořadí (uveden pouze původ výrobku od nelepšího k nehoršímu): Pořadí 1 2 3 4 5 6 7 8

Více

Citation Statistics. zpráva společné komise. Int. Mathematical Union. Int. Council of Industrial and Applied Mathematics. Institute of Statistics

Citation Statistics. zpráva společné komise. Int. Mathematical Union. Int. Council of Industrial and Applied Mathematics. Institute of Statistics Citation Statistics zpráva společné komise Int. Mathematical Union Int. Council of Industrial and Applied Mathematics Institute of Statistics Citace ze zadání: The drive towards more transparency and accountability

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

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

Zobrazování s využitím prostorového modulátoru světla

Zobrazování s využitím prostorového modulátoru světla Zobrazování s využitím prostorového modulátoru světla Technický seminář Centra digitální optiky vedoucí balíčku (PB4): prof. RNDr. Radim Chmelík, Ph.D. Řešitelské organizace: Pracovní balíček Zobrazování

Více

ANALÝZA POPTÁVKY PO PIVU NA ZÁKLADĚ RODINNÝCH ÚČTŮ. D. Žídková katedra zemědělské ekonomiky, PEF Vysoká škola zemědělská, 165 21 Praha 6 - Suchdol

ANALÝZA POPTÁVKY PO PIVU NA ZÁKLADĚ RODINNÝCH ÚČTŮ. D. Žídková katedra zemědělské ekonomiky, PEF Vysoká škola zemědělská, 165 21 Praha 6 - Suchdol ANALÝZA POPTÁVKY PO PIVU NA ZÁKLADĚ RODINNÝCH ÚČTŮ. D. Žídková katedra zemědělské ekonomiky, PEF Vysoká škola zemědělská, 165 21 Praha 6 - Suchdol Anotace: Příspěvek charakterizuje poptávku po pivu v domácnostech

Více

VY_22_INOVACE_číslo přílohy 1_AJ_6A_29. Úvodní část seznámení s cílem hodiny pohádka The Ugly Ducklings

VY_22_INOVACE_číslo přílohy 1_AJ_6A_29. Úvodní část seznámení s cílem hodiny pohádka The Ugly Ducklings VY_22_INOVACE_číslo přílohy 1_AJ_6A_29 Úvodní část seznámení s cílem hodiny pohádka The Ugly Ducklings Hlavní část žák čte text s porozuměním, s textem pracuje, odpovídá na otázky, které se k textu vztahují,

Více

Vliv svahu na energetické a exploatační parametry zemědělské dopravy

Vliv svahu na energetické a exploatační parametry zemědělské dopravy Vliv svahu na energetické a exploatační parametry zemědělské dopravy Shrnutí Článek se zabývá vyhodnocením provozních měření traktorových dopravních souprav s cílem stanovit vliv svahu na energetické a

Více

StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně

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

Více

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

ROZDĚLENÍ NÁHODNÝCH VELIČIN

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

Více

GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU. Veronika Berková 1

GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU. Veronika Berková 1 GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU Veronika Berková 1 1 Katedra mapování a kartografie, Fakulta stavební, ČVUT, Thákurova 7, 166 29, Praha, ČR veronika.berkova@fsv.cvut.cz Abstrakt. Metody

Více

Komparace volatility akciových trhů v Evropské unii

Komparace volatility akciových trhů v Evropské unii VŠB-TU Ostrava, Ekonomická fakulta, katedra Financí 9. 1. září 29 Komparace volatility akciových trhů v Evropské unii Lumír Kulhánek 1 Abstrakt V příspěvku je analyzována historická volatilita měsíčních

Více

Úvod. Struktura respondentů

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

Více

Výzkum komunikačního účinku propagace firmy GOTECH s.r.o. Eva Solařová

Výzkum komunikačního účinku propagace firmy GOTECH s.r.o. Eva Solařová Výzkum komunikačního účinku propagace firmy GOTECH s.r.o. Eva Solařová Bakalářská práce 2008 ABSTRAKT Tato bakalářská práce se zabývá analýzou marketingové komunikace firmy GOTECH s.r.o. Rozbor probíhá

Více

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009

Více

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země strana 2 Co je DPZ Dálkový průzkum je umění rozdělit svět na množství malých barevných čtverečků, se kterými si lze hrát na počítači a odhalovat jejich neuvěřitelný

Více

PRAKTIKUM I. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK. úloha č. 10 Název: Rychlost šíření zvuku. Pracoval: Jakub Michálek

PRAKTIKUM I. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK. úloha č. 10 Název: Rychlost šíření zvuku. Pracoval: Jakub Michálek Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK PRAKTIKUM I. úloha č. 10 Název: Rychlost šíření zvuku Pracoval: Jakub Michálek stud. skup. 15 dne: 20. března 2009 Odevzdal dne: Možný

Více

Vytvořen. ení genetické databanky vybraných druhů savců ČR ití pro udržitelný rozvoj dopravy. Tomáš. Libosvár

Vytvořen. ení genetické databanky vybraných druhů savců ČR ití pro udržitelný rozvoj dopravy. Tomáš. Libosvár Vytvořen ení genetické databanky vybraných druhů savců ČR k využit ití pro udržitelný rozvoj dopravy Tomáš Libosvár TA02031259 Vytvořen ení genetické databanky vybraných druhů savců ČR k využit ití pro

Více

Jiří LUKEŠ 1 KAROTÁŅNÍ MĚŖENÍ VE VRTECH TESTOVACÍ LOKALITY MELECHOV WELL LOGGING MEASUREMENT ON TESTING LOCALITY MELECHOV

Jiří LUKEŠ 1 KAROTÁŅNÍ MĚŖENÍ VE VRTECH TESTOVACÍ LOKALITY MELECHOV WELL LOGGING MEASUREMENT ON TESTING LOCALITY MELECHOV Jiří LUKEŠ 1 KAROTÁŅNÍ MĚŖENÍ VE VRTECH TESTOVACÍ LOKALITY MELECHOV WELL LOGGING MEASUREMENT ON TESTING LOCALITY MELECHOV Abstract In the year 2007 research program on test locality Melechov continued

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle

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

VZTAH VZDĚLÁNÍ A NEZAMĚSTNANOSTI V REGIONECH ČR THE RELATION BETWEEN EDUCATION AND UNEMPLOYMENT IN TE VARIOUS REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC

VZTAH VZDĚLÁNÍ A NEZAMĚSTNANOSTI V REGIONECH ČR THE RELATION BETWEEN EDUCATION AND UNEMPLOYMENT IN TE VARIOUS REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC VZTAH VZDĚLÁNÍ A NEZAMĚSTNANOSTI V REGIONECH ČR THE RELATION BETWEEN EDUCATION AND UNEMPLOYMENT IN TE VARIOUS REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC Dana Žídková Anotace: V příspěvku se analyzovaly změny ve vzdělání

Více

A5M13VSO MĚŘENÍ INTENZITY A SPEKTRA SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ

A5M13VSO MĚŘENÍ INTENZITY A SPEKTRA SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ MĚŘENÍ INTENZITY A SPEKTRA SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ Zadání: 1) Pomocí pyranometru SG420, Light metru LX-1102 a měřiče intenzity záření Mini-KLA změřte intenzitu záření a homogenitu rozložení záření na povrchu

Více

Instalace Pokyny pro instalaci v operačním systému Windows XP / Vista / Win7 / Win8

Instalace Pokyny pro instalaci v operačním systému Windows XP / Vista / Win7 / Win8 Instalace Pokyny pro instalaci v operačním systému Windows XP / Vista / Win7 / Win8 1. Stáhněte si instalační program HOST makro engine z oficiálního webu IABYTE. 2. Spusťte instalační program a postupujte

Více

GEOINFORMATICKÁ PODPORA CHARAKTERISTIKY OBYVATELSTVA ČESKÉHO SLEZSKA

GEOINFORMATICKÁ PODPORA CHARAKTERISTIKY OBYVATELSTVA ČESKÉHO SLEZSKA GEOINFORMATICKÁ PODPORA CHARAKTERISTIKY OBYVATELSTVA ČESKÉHO SLEZSKA Bakalářská práce SIRNÝ Lukáš Institut geoinformatiky VŠB - Technická univerzita Ostrava 17. Listopadu 15 708 33 Ostrava Poruba E mail:

Více

POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS

POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS Kateřina Pojkarová Anotace:Dopravu vužívají lidé za různým účelem, mimo jiné i ke svým cestám

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

Zpráva o novorozenci 2010. Report on newborn 2010

Zpráva o novorozenci 2010. Report on newborn 2010 Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 16. 11. 2011 59 Souhrn Zpráva o novorozenci 2010 Report on newborn 2010 V roce 2010 se v České republice živě narodilo

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

Chyby spektrometrických metod

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

Více

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

CERTIFIKOVANÁ METODIKA ODHAD HMOTNOSTI JATEČNÝCH PRASAT PŘI UKONČENÍ VÝKRMU

CERTIFIKOVANÁ METODIKA ODHAD HMOTNOSTI JATEČNÝCH PRASAT PŘI UKONČENÍ VÝKRMU VÝZKUMNÝ ÚSTAV ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY, v.v.i. Praha Uhříněves CERTIFIKOVANÁ METODIKA ODHAD HMOTNOSTI JATEČNÝCH PRASAT PŘI UKONČENÍ VÝKRMU Autoři Ing. Martin Vítek, Ph.D. doc. Ing. Jan Pulkrábek, CSc. Ing. Libor

Více

PORTÁLOVÉ ŘEŠENÍ PERSONÁLNÍHO INFORMAČNÍHO SYSTÉMU

PORTÁLOVÉ ŘEŠENÍ PERSONÁLNÍHO INFORMAČNÍHO SYSTÉMU PORTÁLOVÉ ŘEŠENÍ PERSONÁLNÍHO INFORMAČNÍHO SYSTÉMU Ing. Bc. Jaroslav Šmarda Vema, a. s. www.vema.cz e-mail: smarda@vema.cz Klíčová slova Informační systém pro řízení lidských zdrojů, portál, personální

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2010/2011 6.1a 2010 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace emisivní

Více

CZECH REPUBLIC. Dřevěné obrázkové kostky Wooden picture blocks. www.topatoys.cz

CZECH REPUBLIC. Dřevěné obrázkové kostky Wooden picture blocks. www.topatoys.cz T O P A Dřevěné obrázkové kostky Wooden picture blocks www.topatoys.cz Popelka Cinderella Product number 302 11 Snehurka ˇ Snow White Product number 302 04 Dřevěné obrázkové kostky pro děti 2 Wooden picture

Více

Metodologie řízení projektů

Metodologie řízení projektů Metodologie řízení projektů Petr Smetana Vedoucí práce PhDr. Milan Novák, Ph.D. Školní rok: 2008-09 Abstrakt Metodologie řízení projektů se zabývá studiem způsobů řešení problémů a hledání odpovědí v rámci

Více

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Spotřeba alkoholu. European Health Interview Survey in CR - EHIS CR Alcohol consumption

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Spotřeba alkoholu. European Health Interview Survey in CR - EHIS CR Alcohol consumption Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 13. 9. 2010 57 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Spotřeba alkoholu European Health Interview

Více

Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE)

Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE) V rámci projektu OPVK CZ.1.07/2.2.00/28.0021 Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE) se v roce 2015

Více

Kořenový systém plodin jako adaptační opatření na sucho

Kořenový systém plodin jako adaptační opatření na sucho Sucho a degradace půd v České republice - 2014 Brno 7. 10. 2014 Kořenový systém plodin jako adaptační opatření na sucho Vodní provoz polních plodin Ing. Jana Klimešová Ing. Tomáš Středa, Ph.D. Mendelova

Více

Spokojenost se životem

Spokojenost se životem SEMINÁRNÍ PRÁCE Spokojenost se životem (sekundárních analýza dat sociologického výzkumu Naše společnost 2007 ) Předmět: Analýza kvantitativních revize Šafr dat I. Jiří (18/2/2012) Vypracoval: ANONYMIZOVÁNO

Více

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků Maturitní zkouška z matematiky 2012 požadované znalosti Zkouška z matematiky ověřuje matematické základy formou didaktického testu. Test obsahuje uzavřené i otevřené úlohy. V uzavřených úlohách je vždy

Více

Třídění statistických dat

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

Více

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