2. Úvod do indexní analýzy
|
|
- Klára Benešová
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 2. Úvod do idexí aalýzy 2.. Motivace Tato kaitola se zabývá srováváím ukazatelů v datových souborech, které se liší buď časově ebo rostorově ebo věcě. Nejdůležitější je srováváí ukazatelů z časového hlediska. Přitom ukazatelem rozumíme veličiu, která vyovídá o ějaké sociálě ekoomické hromadé skutečosti. V ostatích discilíách se ojmu ukazatel eoužívá. K uvedeému srováváí velmi často slouží růzé idexy. Budeme se věovat kostruováí a iterretaci těchto idexů Ukazatel a jeho druhy Pojem ukazatele: Ukazatel je veličia, která charakterizuje ějaký sociálě ekoomický jev v určitém rostoru a v určitém čase (okamžiku či itervalu). Příklady ukazatelů: očet obyvatel ČR ke di , velikost árodího důchodu ČR v r. 22, očet sňatků v ČR v r. 22 atd Rozlišeí ukazatelů z věcého hlediska Extezití ukazatel: charakterizuje extezitu zkoumaého jevu (ař. objem, velikost, možství). Je vyjádře číslem v určité měré jedotce. Zravidla se začí ebo (od slova uatum možství). Příklady extezitích ukazatelů: rozloha zemědělské ůdy v ČR v r. 22, očet arozeých dětí v ČR v r. 22 atd. Itezití ukazatel: charakterizuje itezitu sledovaého jevu. Vziká jako oměr dvou extezitích ukazatelů, mezi imiž existuje ějaký logický vztah. Zravidla se začí (od slova rice cea). Příklady itezitích ukazatelů: růměrá obytá locha bytu řiadající a jedoho obyvatele ČR v r. 22, hektarový výos šeice v ČR v r. 22 atd. Samostatou skuiu tvoří ukazatele strukturí. Strukturí ukazatel je odílem jedoho dílčího ukazatele k celkovému ukazateli, který je součtem dílčích ukazatelů. Je to bezrozměré číslo, které udává, jak se dílčí (logicky odřízeý ukazatel) odílí a celkovém ukazateli (logicky adřízeém). Nabývá hodot mezi a. Příklady strukturích ukazatelů: odíl mládeže do 8 let a celkovém očtu obyvatel ČR v r. 22, odíl růmyslové výroby v ČR v r. 22 a solečeském roduktu atd Rozlišeí ukazatelů z hlediska stejorodosti Stejorodý ukazatel extezití: jeho hodoty lze shrovat součtem. Nař. lze sčítat tržby v maloobchodě za jedotlivé měsíce, očty racovíků v jedotlivých závodech téhož odiku atd. Stejorodý ukazatel itezití: vziká jako odíl dvou stejorodých ukazatelů extezitích, ař. hektarový výos určité lodiy. Nestejorodý ukazatel: emá v jedotlivých částech (rostorových, časových ebo věcých) stejou aturálí odobu jako v celku. Shrováí součtem emá logický smysl. Nař. estejorodým extezitím ukazatelem je ukazatel objemu růmyslové rodukce ČR (automobily, uhlí, ábytek atd.)
2 2.3. Idexy, diferece a jejich tyy Tyy srováváí hodot ukazatelů Absolutí srováváí: omocí diferecí. Diferece je rozdíl dvou hodot ukazatele. Relativí srováváí: omocí idexů. Idex je odíl dvou hodot ukazatele Druhy srováváí hodot ukazatelů Časové srováváí: výsledkem jsou časové idexy a diferece (ejdůležitější druh srováváí). Příklad: růměrá měsíčí mzda racovíků v růmyslu v %CR v r. 22 a 2. Prostorové srováváí: výsledkem jsou rostorové idexy a diferece. Příklad: růměrá měsíčí mzda racovíků v růmyslu v r. 22 v ČR a SR. Věcé srováváí: výsledkem jsou věcé idexy a diferece. Příklad: růměrá měsíčí mzda racovíků v růmyslu a v zemědělství v ČR v r. 22. Schéma druhů idexů Idexy možství úrově souhré idividuálí souhré idividuálí jedoduché složeé jedoduché složeé Rozlišeí idexů z hlediska věcého obsahu Idex možství: srovává hodoty extezitího ukazatele ve dvou situacích. Idex úrově: srovává hodoty itezitího ukazatele ve dvou situacích Rozlišeí idexů z hlediska stejorodosti Idividuálí idex: srovává hodoty stejorodého ukazatele ve dvou situacích. Souhrý idex: hodoty estejorodého ukazatele ve dvou situacích Rozlišeí idexů z hlediska rostorového vymezeí Jedoduchý idex: srovává dvě hodoty stejorodého ukazatele v jedom rostoru. Složeý idex: srovává dvě hodoty stejorodého ukazatele ve více rostorech, v ichž se údaje řed vlastím srováváím musí shrovat.
3 2.4. Idividuálí idexy a diferece Jedoduché idividuálí idexy a diferece Nechť je hodota extezitího ukazatele v běžém období a v základím období. Jedoduchý idividuálí idex možství: I () (diferece: () ). Nechť je hodota itezitího ukazatele v běžém období a v základím období. Jedoduchý idividuálí idex úrově: I () (diferece: () ). Příklad.: Zajímá ás vývoj cey, rodaého možství a tržby za rodej másla v jedé rodejě v měsících září a říju roku 999. Údaje jsou v tabulce. Cea (Kč/kg) Prodej (kg) Tržba (Kč) září říje září říje září říje Řešeí: 88, 94, I() 94/88,68, tz., že cea v říju vzrostla oroti září o 6,8%, tj. o () Kč za kg. 42, 28, I() 28/42,9, tz., že rodej v říju oklesl oroti září o 9,9%, tj. o () kg 2496, 232, I() 232/2496,963, tz., že tržba v říju oklesla oroti září o 3,7%, tj. o () Kč Bazické a řetězové idexy Máme-li k disozici hodoty ukazatele (ař. extezitího) za období, 2,...,, ak vývoj ukazatele můžeme osat řadou za sebou jdoucích idividuálích idexů, a to buď bazických ebo řetězových. Bazické idexy: jedo období se zvolí jako základí (ejčastěji rví, tj, B ) a ostatí období se s ím srovávají: I 2 / B (),I3/ B (), K,I / B (). 2 3 B B B Řetězové idexy: vzikají srováím dvou o sobě jdoucích čleů řady: 2 3 I2 /(),I3/ 2(), K,I / (). 2 Vztah mezi bazickými a řetězovými idexy: Ik / B () Ik / k (), k 2, 3,..., I () k / B Ik / B B+ / B B+ 2 / B+ k / k () I () I () K I (), k 2, 3,..., Příklad 2.: V tabulce jsou uvedey údaje o sotřebě masa (v kg) a jedoho obyvatele ČR v letech 985 až 99. rok sotřeba 89,3 9,6 93,5 96, 97,4 96,5 Charakterizujte vývoj sotřeby masa omocí bazických a řetězových idexů.
4 Řešeí: rok Bazické,26,47,76,9,8 idexy Řetězové idexy x,26,2,28,4,99 Iterretace: Nař. v r. 987 stoula sotřeba masa o 4,7% oroti roku 985, ale je o 2,% oroti roku Složeé idividuálí idexy a diferece Máme dva extezití ukazatele, a jede itezití ukazatel /. Hodoty ukazatelů v základím období ozačíme,, a v běžém období,,. Nejčastěji se rovádí časové srováí. Předokládáme, že údaje jsou z rostorového ebo věcého hlediska čleěy do sfér. Při výočtu složeých idividuálích idexů a diferecí vycházíme z ásledující tabulky. Číslo sféry Ext. ukazatel v období Ext. ukazatel v období It. ukazatel v období základím běžém základím běžém základím běžém,,,,,, 2,2,2,2,2,2, ,,,,,, Složeý idividuálí idex možství:,i I ( Σ) res.,i I ( Σ) Tyto idexy srovávají možství v běžém období oroti možství v základím období, a to řes všechy sféry. Odovídající diferece: ( ) ( ), Složeý idividuálí idex úrově: I, V čitateli je celkový výos ze všech sfér děleý možstvím ze všech sfér ro běžé období. Ve jmeovateli jsou tytéž veličiy, ale ro základí období. Odovídající diferece:.,i,i,i,i,i,i,i,i,i,i,i,i
5 Příklad 3.: V tabulce jsou údaje o ceách, rodeji a tržbách za čerstvé a stolí máslo v jedé rodejě v září a říju roku 999. Druh másla Cea (Kč/kg) Prodej (kg) Tržba (Kč) září říje září říje září říje čerstvé stolí celkem x x Pomocí složeých idividuálích idexů možství a úrově oište vývoj ce, rodeje a tržby čerstvého a stolího másla celkem. Řešeí: Pro možství rodaého másla: I(Σ) 26/267,974, tz., že možství rodaého másla v říju okleslo oroti září o 2,6%, tj. o (Σ) kg. Pro tržbu za rodaé máslo: I(Σ) 23252/22746,22, tz., že tržba v říju vzrostla oroti září o 2,2%, tj. o (Σ) Kč Pro ceu: I 26, 5, tz., že růměrá cea másla vzrostla v říju oroti září o 5%, tj. o ( ) 4, 24 Kč Souhré idexy a diferece Slouží k relativímu res. absolutímu srováí estejorodých extezitích ukazatelů. Při jejich výočtu vycházíme z ásledující tabulky: Druh výrobku Možství výrobku () Cea () za jedotku Zákl. období Běž. období Zákl. období Běž. období,,,, 2,2,2,2, ,,,, Souhré idexy možství Paascheho idex možství: I (P) (),i,i,i,i rodukce ři ceové hladiě odovídající běžému období. P Odovídající diferece: Laseyresův idex možství: I (L) (),i,i,i,i. Vyjadřuje relativí změu objemu rodukce ři ceové hladiě odovídající základímu období. L Odovídající diferece:. Vyjadřuje relativí změu objemu
6 Souhré idexy úrově (cey) Paascheho ceový idex: I (P) (),i,i,i,i objemu rodukce odovídající běžému období. P Odovídající diferece: Laseyresův ceový idex: I (L) (),i,i,i,i ři objemu rodukce odovídající základímu období. L Odovídající diferece:. Vyjadřuje relativí změu cey ři. Vyjadřuje relativí změu cey Příklad 4.: Máme k disozici údaje o velkoobchodích ceách a rodukci jedoho textilího odiku v letech 99 a 99. výrobek Cea (Kč/m) Produkce (v m) Tržba (Kč) samet mašestr flael celkem x x a) Posuďte omocí souhrých idexů možství, jak se změila tržba odiku v r. 99 oroti roku 99. b) Posuďte omocí souhrých ceových idexů, jak se změila cea zboží v r. 99 oroti roku 99. (P) Řešeí: ad a) I (), , tz., že celková rodukce odiku v r. 99 měřeá ceami roku 99 vzrostla o 8,6%. (L) I (), , tz., že celková rodukce odiku v r. 99 měřeá ceami roku 99 vzrostla o 9,6%. (P) 644 ad b) I (), cey vzrostly o,8%. (L) I () 99 cey vzrostly o 2,9%., tz., že ři rodukci textilu a úrovi roku 593, , tz., že ři rodukci textilu a úrovi roku
7 Příklady ke 2. kaitole Příklad.: Jak se změilo rodaé možství jedoho druhu zboží v červu oroti květu, jestliže cea zůstala stejá, ale tržba vzrostla o 5%? (Zboží se rodalo o 5% více.) Příklad 2.: Vyočítejte idex cey zboží A, jestliže zboží A se rodalo o 2% méě ež zboží B a tržba za zboží A byla o % vyšší ež za zboží B. (I(),22, tedy zboží A je o 2,2% dražší ež zboží B.) Příklad 3.: V tabulce jsou uvedey bazické idexy (v rocetech) cey určitého výrobku v letech se základem v roce 992 a bazické idexy (v rocetech) cey tohoto výrobku v letech se základem v roce 995. Dolňte chybějící bazické idexy v obou řadách. rok I k/ x x 2 x 3 I k/995 x 4 x 5 x (x 6,6, x 2 7,7, x 3 2, x 4 9,9, x 5 92,7, x 6 99,) Příklad 4.: Máme k disozici ásledující údaje o sklizi brambor v České reublice v letech 992 a 993 za zemědělské závody soukromé a ostatí, Vyočtěte složeé idexy. Druh závodu Sklizeň (v tis. t) Plocha (v tis. ha) Výos (t/ha) soukromý ,88 2,76 ostatí , 23,8 celkem x x (Složeé idexy: sklizě,269, lochy,9459, výosu,2864)
8 Práce se systémem STATISTICA Téma: idexí aalýza Příklad.: Výočet bazických a řetězových idexů V tabulce jsou uvedey údaje o ceách, rodaém možství a tržbách z rodeje určitého zboží v letech Rok Cea (Kč/kg) Možství (kg) Tržba (Kč) 996 4, 2 8, , 8 756, ,2 9 82, , 7 748, Pro všechy tři ukazatele sočtěte bazické a řetězové idexy. Za základí období ovažujte rok 996. Návod: Vytvoříme ový datový soubor o 3 roměých a 4 říadech. Proměé azveme CENA, MNOZSTVI, TRZBA. Do roměých CENA a MNOZSTVI zaíšeme údaje. Hodoty roměé TRZBA vyočítáme tak, že do Log ame aíšeme v*v2. Soubor uložíme od ázvem idexy.sta. Nyí soubor trasoujeme (Data Trasose File). Trasoovaý soubor uložíme od ázvem idexy2.sta. Vrátíme se k ůvodímu souboru idexy.sta. Přidáme k ěmu 3 ové roměé azvaé BIC, BIM, BIT, do ichž uložíme bazické idexy ce, možství a tržeb. BIC získáme tak, že do Log ame aíšeme v/4. Aalogicky ostuujeme ro BIM a BIT. Pro výočet řetězových idexů otevřeme soubor idexy2.sta. Přidáme k ěmu tři roměé RI97, RI98, RI99. Do Log ame roměé RI97 aíšeme v2/v a získáme řetězové idexy cey, možství a tržby z roku 997 vzhledem k roku 996. Aalogicky ro RI98 a RI99. Výsledky: bazické idexy ro ceu jsou:,,5,,8,,, ro možství:,,9,,95,,85, ro tržbu:,,945,,26,,935. Řetězové idexy ro ceu jsou:,5,,29,,9, ro možství:,9,,56,,895, ro tržbu:,945,,86,,9. Příklad 2.: Výočet idividuálích složeých idexů možství a úrově Pomocí idividuálích složeých idexů možství a úrově oište vývoj rodeje, tržeb a ce jablek, která se rodávala v září a říju roku 993 ve dvou rodejách. Údaje jsou v tabulce. Prodeja Cea za kg v Kč Možství ve kg Tržba ve Kč září říje září říje září říje A B celkem x x Návod: Vytvoříme datový soubor o 6 roměých a 2 říadech. Proměé ojmeujeme CENA9, CENA, PRODEJ9, PRODEJ, TRZBA9, TRZBA. Do rvích čtyř roměých aíšeme údaje. Proměé TRZBA9 a TRZBA získáme vyásobeím odovídající cey a rodeje. Pomocí Descritive statistics vyočteme sumy všech roměých (Statistics Basic Statistics aa Tables - Descritive statistics Variables PRODEJ9 TRZBA zaškrteme ouze Sum Summary). Výsledky uložeé ve Workbooku trasoujeme (Data Trasose File). Přidáme tři roměé Isum, Isum. Irumer. Do Log ame roměé Isum aíšeme v2/v, do Log
9 ame roměé Isum aíšeme v4/v3 a do Log ame roměé Irumer aíšeme (v4/v2)/(v3/v). Výsledky: Isum,9, Isum,5, Irumer,6 Příklad 3.: Výočet souhrých idexů možství a úrově Podik otraviářského růmyslu vyrábí tři druhy výrobků ozačeé jako A, B, C. Údaje o výrobě a ceách těchto výrobků za roky 994 a 995 jsou v tabulce. Druh Měrá Objem výroby Cea za jedotku jedotka A kusy B kusy C kg Pomocí souhrých idexů možství a úrově osuďte změy, k imž došlo v roce 995 oroti roku 994. Návod: Vytvoříme datový soubor o osmi roměých a třech říadech. Proměé ojmeujeme VYROBA94, VYROBA95, CENA94, CENA95,,,,. Vylíme hodoty rvích čtyř roměých. Do ostatích čtyř roměých uložíme odovídající součiy. Nař. hodoty roměé získáme tak, že do Log ame aíšeme v3*v. Pomocí Descritive statistics vyočteme součty roměých,,, a výsledek trasoujeme. K tomuto trasoovaému souboru řidáme další čtyři roměé IP, IL, IP, IL, do ichž uložíme výsledé idexy možství a úrově. Nař Paascheho idex možství vyočteme tak, že do Log ame roměé IPm aíšeme /. Výsledky: IP,233, IL,245, IP,7, IL,6. Příklady k samostatému řešeí. V tabulce jsou uvedey údaje o výrobě žárovek (v tisících kusů) a hodotě rodukce ve třech závodech výrobího odiku v letech 983 a 984. Číslo Objem výroby Hodota rodukce závodu Pomocí idividuálích složeých idexů a diferecí oište vývoj výroby žárovek a hodoty rodukce v celém odiku. Výsledky: I ( ),44, ( ) 8, I ( ),63, ( ) Máte k disozici údaje o očtu výrobků a vlastích ákladech a výrobu v sru a září ve dvou výrobích odicích. Číslo odiku Vlastí áklady a výrobek (Kč) Počet výrobků sre září sre září , Vyočtěte idividuálí složeý idex a difereci vlastích ákladů a výrobek -3,826 Kč. Výsledky: I,97,
10 3. V tabulce jsou uvedey údaje o ceě a rodaém možství ěti druhů zboží v březu a červu roku 999. Druh Cea Možství zboží březe červe březe červe A B C D E Pomocí souhrých idexů možství a úrově osuďte změy, k imž došlo v červu oroti březu. Výsledky: Paascheho idex možství,76, Laseyresův idex možství,8, Paascheho ceový idex úrově,24, Laseyresův ceový idex,33.
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 -
VíceTento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/
Teto projekt je spolufiacová Evropským sociálím fodem a Státím rozpočtem ČR IoBio CZ..07/2.2.00/28.008 Připravil: Ig. Vlastimil Vala, CSc. Metody zkoumáí ekoomických jevů Kapitola straa 3 Metoda Z řeckého
Více8.2.10 Příklady z finanční matematiky I
8..10 Příklady z fiačí matematiky I Předoklady: 807 Fiačí matematika se zabývá ukládáím a ůjčováím eěz, ojišťováím, odhady rizik aod. Poměrě důležitá a výosá discilía. Sořeí Při sořeí vkladatel uloží do
VíceVícekanálové čekací systémy
Vícekaálové čekací systémy taice obsluhy sestává z ěkolika kaálů obsluhy, racujících aralelě a avzájem ezávisle. Vstuy i výstuy systému mají oissoovský charakter. Jedotky vstuující do systému obsadí ejrve
Více10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR
Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo
Více8.3.1 Vklady, jednoduché a složené úrokování
8..1 Vklady, jedoduché a složeé úrokováí Předoklady: 81 Fiačí matematika se zabývá ukládáím a ůjčováím eěz, ojišťováím, odhady rizik aod. Poměrě důležitá a výosá discilía. Sořeí Při sořeí vkladatel uloží
Více4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ
4 DOPADY ZPŮSOBŮ FACOVÁÍ A VESTČÍ ROZHODOVÁÍ 77 4. ČSTÁ SOUČASÁ HODOTA VČETĚ VLVU FLACE, CEOVÝCH ÁRŮSTŮ, DAÍ OPTMALZACE KAPTÁLOVÉ STRUKTURY Čistá současá hodota (et preset value) Jedá se o dyamickou metodu
VíceZávislost slovních znaků
Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví
VícePřednáška 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
VíceSTATISTIKA. 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,
VícePro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).
STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,
VíceVzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN
Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha
Více2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II
2,3 ČTYŘI STADARDÍ METODY I, ČTYŘI STADARDÍ METODY II 1.1.1 Statické metody a) ARR - Average Rate of Retur průměrý ročí čistý zisk (po zdaěí) ARR *100 % ( 20 ) ivestic do projektu V čitateli výrazu ( 20
Více3. Decibelové veličiny v akustice, kmitočtová pásma
3. Decibelové veličiy v akustice, kmitočtová ásma V ředchozí kaitole byly defiováy základí akustické veličiy, jako ař. akustický výko, akustický tlak a itezita zvuku. Tyto veličiy ve v raxi měí o moho
VíceNárodní 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
VícePříklady z přednášek Statistické srovnávání
říklad z řednášek Statstcké srovnávání Jednoduché ndvduální ndex říklad V následující tabulce jsou uveden údaje o očtu závažných závad v areálu určté frm zjštěných a oravených v letech 9-998. Závažná závada
Více10.2.3 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
VíceElektrické přístroje. Přechodné děje při vypínání
VŠB - Techická uiverzita Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra elektrických strojů a řístrojů Předmět: Elektrické řístroje Protokol č.5 Přechodé děje ři vyíáí Skuia: Datum: Vyracoval: - -
VíceCvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu
Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý
Více1. Ukazatele primární: - jsou přímo zjišťované, neodvozené - např. stav zásob, počet pracovníků k 31. 12., atd.
SROVNÁVÁNÍ HODNOT STATSTCÝCH UKAZATELŮ - oisem a analýzou ekonomikýh jevů a roesů omoí statistikýh ukazatelů se zabývá hosodářská statistika - ílem je nalézt zůsoby měření ekonomiké skutečnosti (ve formě
VíceDeskriptivní 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
VíceEntropie, relativní entropie a sdílená (vazební) informace
Etroie, relativí etroie a sdíleá vazebí iformace Pojem iformace je říliš rozsáhlý a to, abchom jej komleě osali jedoduchou defiicí. Pro libovolou distribuci ravděodobosti můžeme defiovat tzv. etroii, jež
VíceII. METODICKÉ PŘÍKLADY SESTAVENÍ VÝKAZU PAP
Istituce i zazameaé operace jsou fiktiví. Ukázkové případy - sezam Případ Vykazující účetí Vykázaé Části I až XIII Straa jedotka (zkráceě až 3) A Půjčka od baky Město, v roce +1, T2 v roce +1, T7, T8,
VícePRAVDĚPODOBNOST ... 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:
VíceStatistika 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
VíceExperimentální postupy. Koncentrace roztoků
Experimetálí postupy Kocetrace roztoků Kocetrace roztoků možství rozpuštěé látky v roztoku. Hmotostí zlomek (hmotostí proceta) Objemový zlomek (objemová proceta) Molárí zlomek Molarita (molárí kocetrace)
Více23. Mechanické vlnění
3. Mechaické vlěí Mechaické vlěí je děj, při kterém částice pružého prostředí kmitají kolem svých rovovážých poloh a teto kmitavý pohyb se přeáší (postupuje) od jedé částice k druhé vlěí může vzikout pouze
Víceodhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.
10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé
VícePŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR
PŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR Ze serveru www.czso.cz jsme sledovali sklizeň obilovi v ČR. Sklizeň z ěkolika posledích let jsme vložili do tabulky 10.10. V kapitole 7. Idexy
VíceGeometrická optika. Zákon odrazu a lomu světla
Geometrická optika Je auka o optickém zobrazováí. Je vybudováa a 4 zákoech, které vyplyuly z pozorováí a ke kterým epotřebujeme zalosti o podstatě světla: ) přímočaré šířeí světla (paprsky) ) ezávislost
VíceHYDROMECHANICKÉ PROCESY. Doprava tekutin Čerpadla a kompresory (přednáška) Doc. Ing. Tomáš Jirout, Ph.D.
HROMECHANICKÉ PROCES orava tekti Čeradla a komresory (ředáška) oc. Ig. Tomáš Jirot, Ph.. (e-mail: Tomas.Jirot@fs.cvt.cz, tel.: 435 68) ČERPALA Základy teorie čeradel Základí rozděleí čeradel Hydrostatická
Více9.1.12 Permutace s opakováním
9.. Permutace s opakováím Předpoklady: 905, 9 Pedagogická pozámka: Pokud echáte studety počítat samostatě příklad 9 vyjde tato hodia a skoro 80 miut. Uvažuji o tom, že hodiu doplím a rozdělím a dvě. Př.
Více1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:
1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí
VíceMod(x) = 2, Med(x) = = 2
Pracoví list č.. Při zjišťováí počtu ezletilých dětí ve třiceti vybraých rodiách byly získáy tyto výsledky:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,. Uspořádejte získaé údaje do tabulky rozděleí četostí a vyjádřete
VíceZáklady statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková
Základy statistiky Zpracováí pokusých dat Praktické příklady Kristia Somerlíková Data v biologii Zak ebo skupia zaků popisuje přírodí jevy, úlohou výzkumíka je vybrat takovou skupiu zaků, které charakterizují
VíceVyhledávání v tabulkách
Vyhledáváí v tabulkách Tabulkou azveme možiu položek idetifikovatelých hodotou přístupového (idetifikačího) klíče (key, ID idetificator). Ve vodorovém směru se jedá o heterogeí pole, tz. že každá položka
Více8.2.1 Aritmetická posloupnost I
8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu
VícePopisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem
Popisá statistika - zavedeí pojmů Popisá statistika - zavedeí pojmů Soubor idividuálích údajů o objektech azýváme základí soubor ebo také populace. Zkoumaé objekty jsou tzv. statistické jedotky a sledujeme
VíceMatice. nazýváme m.n reálných čísel a. , sestavených do m řádků a n sloupců ve tvaru... a1
Matice Matice Maticí typu m/ kde m N azýváme m reálých čísel a sestaveých do m řádků a sloupců ve tvaru a a a a a a M M am am am Prví idex i začí řádek a druhý idex j sloupec ve kterém prvek a leží Prvky
Více(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications)
Základy datové aalýzy, modelového vývojářství a statistického učeí (Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applicatios) Lukáš Pastorek POZOR: Autor upozorňuje, že se jedá
Více8.2.1 Aritmetická posloupnost
8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž
VíceStatistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY
Statitické metody ve veřejé právě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Ig. Václav Friedrich, Ph.D. 2013 1 Kapitola 2 Popi tatitických dat 2.1 Tabulka obahuje rozděleí pracovíků podle platových tříd: TARIF PLAT POČET TARIF
VíceKvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)
Kvatová a statistická fyzika (Termodyamika a statistická fyzika) Boltzmaovo - Gibbsovo rozděleí - ilustračí příklad Pro ilustraci odvozeí rozděleí eergií v kaoickém asámblu uvažujme ásledující příklad.
VíceTento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254
Evroský sociálí od Praha & EU: Ivestujeme do vaší budoucosti eto materiál vzikl díky Oeračímu rogramu Praha Adatabilita CZ..7/3../3354 Maažerské kvatitativí metody II - ředáška č.3 - Queuig theory teorie
Více9.1.13 Permutace s opakováním
93 Permutace s opakováím Předpoklady: 906, 9 Pedagogická pozámka: Obsah hodiy přesahuje 45 miut, pokud emáte k dispozici další půlhodiu, musíte žáky echat projít posledí dva příklady doma Př : Urči kolik
VíceObsah. Statistika verze 1.0
Statstka verze. Obsah Obsah.... Výzam ojmu STATISTIKA.... Kombatorka... 4 3. Statstcká jedotka, soubor, zak, data a ukazatele... 5 4. Úvod do ravděodobost... 7 5. Objektví, subjektví, odmíěá ravděodobost
Více1. Základy počtu pravděpodobnosti:
www.cz-milka.et. Základy počtu pravděpodobosti: Přehled pojmů Jev áhodý jev, který v závislosti a áhodě může, ale emusí při uskutečňováí daého komplexu podmíek astat. Náhoda souhr drobých, ezjistitelých
Více4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2
4EK311 Operačí výzkum 4. Distribučí úlohy LP část 2 4.1 Dopraví problém obecý model miimalizovat za podmíek: m z = c ij x ij i=1 j=1 j=1 m i=1 x ij = a i, i = 1, 2,, m x ij = b j, j = 1, 2,, x ij 0, i
Vícei 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky
Téma 6.: Základí pojmy matematické statistiky Vlastosti důležitých statistik odvozeých z jedorozměrého áhodého výběru: Nechť X,..., X je áhodý výběr z rozložeí se středí hodotou μ, rozptylem σ a distribučí
Více4.2 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.
Více9 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
VíceOdhady parametrů 1. Odhady parametrů
Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:
Vícemůžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.
RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout áhodé rocesy. Náhodé okusy: rocesy,
Více6. Posloupnosti a jejich limity, řady
Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme
VíceP. Girg. 23. listopadu 2012
Řešeé úlohy z MS - díl prví P. Girg 2. listopadu 202 Výpočet ity poslouposti reálých čísel Věta. O algebře it kovergetích posloupostí.) Necht {a } a {b } jsou kovergetí poslouposti reálých čísel a echt
Více1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL
Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,
VíceGeometrická optika. Vznikají tak dva paprsky odražený a lomený - které spolu s kolmicí v místě dopadu leží v jedné rovině a platí:
Geometrická optika Je auka o optickém zobrazováí. Byla vybudováa a 4 zákoech, které vyplyuly z pozorováí a ke kterým ejsou potřeba zalosti o podstatě světla: ) přímočaré šířeí světla (paprsky) ) ezávislost
VíceIV-1 Energie soustavy bodových nábojů... 2 IV-2 Energie elektrického pole pro náboj rozmístěný obecně na povrchu a uvnitř objemu tělesa...
IV- Eergie soustavy bodových ábojů... IV- Eergie elektrického pole pro áboj rozmístěý obecě a povrchu a uvitř objemu tělesa... 3 IV-3 Eergie elektrického pole v abitém kodezátoru... 3 IV-4 Eergie elektrostatického
VícePetr Šedivý Šedivá matematika
LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími
Více2. Finanční rozhodování firmy (řízení investic a inovací)
2. Fiačí rozhodováí firmy (řízeí ivestic a iovací) - fiačí rozhodováí je podmožiou fiačího řízeí (domiatí) - kompoety = složky: výběr optimálí variaty zdrojů fiacováí užití získaých prostředků uvážeí vlivu
VícePODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů
Semárky, předášky, bakalářky, testy - ekoome, ace, účetctví, ačí trhy, maagemet, právo, hstore... PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cea ceých papírů Ceé papíry jsou jedím ze způsobů, jak podk může získat potřebý
VícePosloupnosti. a a. 5) V aritmetické posloupnosti je dáno: a
Poslouposti ) Prví čle ritmetické poslouposti je diferece Určete prvích pět čleů této poslouposti ) Prví čle ritmetické poslouposti je 8 diferece Určete prvích pět čleů této poslouposti ) V ritmetické
VíceTržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.
Techická aalýza Techická aalýza z vývoje cey a obchodovaých objemů akcie odvozuje odhad budoucího vývoje cey. Dalšími metodami odhadu vývoje ce akcií jsou apř. fudametálí aalýza (zkoumá podrobě účetictví
VíceSekvenční logické obvody(lso)
Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách
Více2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE
STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů
Více6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.
6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola
VíceSpojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné
Spojitost a limita fukcí jedé reálé proměé Pozámka Vyšetřeí spojitosti fukce je možo podle defiice převést a výpočet limity V dalším se proto soustředíme je problém výpočtu limit Pozámka Limitu fukce v
Vícef x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )
DSM Cv 9 Vytvořující fukce Vytvořující fukcí ekoečé poslouposti a0, a,, a, reálých čísel mííme formálí ekoečou řadu =. f a i= 0 i i Příklady: f = + = + + + + + ) Platí: (biomická věta). To zameá, že fukce
VíceIV. Indexy a diference
IV. Indexy a diference Ukazatel specifická statistická veličina popisující určitou sociálně ekonomiclou skutečnost. Ekonomická teorie definuje své pojmy a jejich vztahy často bez ohledu, zda jde o pojmy
VíceKatedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava ENERGETIKA U ŘÍZENÝCH ELEKTRICKÝCH POHONŮ. 1.
Katedra obecé eletrotechiy Faulta eletrotechiy a iformatiy, VŠB - TU Ostrava EERGETIKA U ŘÍZEÝCH EEKTRICKÝCH POHOŮ Předmět : Rozvody eletricé eergie v dolech a lomech. Úvod: Světový tred z hledisa eletricé
VíceI. Výpočet čisté současné hodnoty upravené
I. Výpočet čisté současé hodoty upraveé Příklad 1 Projekt a výrobu laserových lamp pro dermatologii vyžaduje ivestici 4,2 mil. Kč. Předpokládají se rovoměré peěží příjmy po zdaěí ve výši 1,2 mil. Kč ročě
VíceZákladní teoretický aparát a další potřebné znalosti pro úspěšné studium na strojní fakultě a k řešení technických problémů
Základí teoretický aarát a další otřebé zalosti ro úsěšé studium a strojí fakultě a k řešeí techických roblémů MATEMATIKA: logické uvažováí, matematické ástroje - elemetárí matematika (algebra, geometrie,
Více4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování
4EK212 Kvatitativí maagemet 4. Speciálí úlohy lieárího programováí 3. Typické úlohy LP Úlohy výrobího pláováí (alokace zdrojů) Úlohy fiačího pláováí (optimalizace portfolia) Směšovací problémy Nutričí
Více7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU
7. Výrobní činnost odniku Ekonomika odniku - 2009 7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU 7.1. Produkční funkce teoretický základ ekonomiky výroby 7.2. Výrobní kaacita Výrobní činnost je tou činností odniku, která
Vícef B 6. Funkce a posloupnosti 3 patří funkci dané předpisem y = 2 x + 3. [všechny] 1) Rozhodněte, která z dvojic [ ;9][, 0;3 ][, 2;7]
6. Fukce a poslouposti ) Rozoděte, která z dvojic [ ;9[, 0; [, ; patří fukci daé předpisem y +. [všecy ) Auto má spotřebu 6 l beziu a 00 km. Na začátku jízdy mělo v plé ádrži 6 l beziu. a) Vyjádřete závislost
VíceCvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu
Cvičeí 6: Bodové a itervalové odhady středí hodoty, rozptylu a koeficietu korelace, test hypotézy o středí hodotě při zámém rozptylu Příklad : Bylo zkoumáo 9 vzorků půdy s růzým obsahem fosforu (veličia
VíceP2: Statistické zpracování dat
P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu
VíceÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu
ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUÍ HODNOTY. Typy a druhy úročeí, budoucí hodota ivestice Úrok - odměa za získáí úvěru (cea za službu peěz) Ročí úroková sazba (míra)(i) úrok v % z hodoty kapitálu za časové období
VíceČasová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad
Metody vyhodoceí efektvost vestc Časová hodota peěz Metody vyhodoceí Časová hodota peěz Prostředky, které máme k dspozc v současost mají vyšší hodotu ež prostředky, které budeme mít k dspozc v budoucost.
Více1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN
2 NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN V této kapitole se dozvíte: axiomatickou defiici ormy vektoru; co je to ormováí vektoru a jak vypadá Euklidovská orma; axiomatickou defiici skalárího (také vitřího) součiu vektorů;
VíceZ mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.
1. Příklad Hodíme 60krát šestistěou hrací kostkou. Jedotlivé stěy padly v ásledujícím poměru: 7:9:10:6:15:13. Proveďte test a 5% hladiě výzamosti, zda je kostka v pořádku. H 0 : π 1 = 1/6, π = 1/6, π 3
VíceM - Posloupnosti VARIACE
M - Poslouposti Autor: Mgr Jromír Juřek - http://wwwjrjurekcz Kopírováí jkékoliv dlší využití výukového mteriálu je povoleo pouze s uvedeím odkzu wwwjrjurekcz VARIACE Teto dokumet byl kompletě vytvoře,
Více17. Statistické hypotézy parametrické testy
7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé
VíceD = H = 1. člen posloupnosti... a 1 2. člen posloupnosti... a 2 3. člen posloupnosti... a 3... n. člen posloupnosti... a n
/9 POSLOUPNOSTI Zákldí pojmy: Defiice poslouposti Vlstosti poslouposti Určeí poslouposti Aritmetická posloupost Geometrická posloupost Užití poslouposti. Defiice poslouposti Př. Sestrojte grf fukce y =.x
VíceStatistická analýza dat - Indexní analýza
Statistiká analýza dat Indexní analýza Statistiká analýza dat - Indexní analýza Index mohou být:. Stejnorodýh ukazatelů. Nestejnorodýh ukazatelů Index se skládají ze dvou složek:... intenzita (úroveň znaku)...
Více3. Sekvenční obvody. b) Minimalizujte budící funkce pomocí Karnaughovy mapy
3.1 Zadáí: 3. Sekvečí obvody 1. Navrhěte a realizujte obvod geerující zadaou sekveci. Postupujte ásledově: a) Vytvořte vývojovou tabulku pro zadaou sekveci b) Miimalizujte budící fukce pomocí Karaughovy
VíceSystém pro zpracování, analýzu a vyhodnocení statistických dat ERÚ. Ing. Petr Kusý Energetický regulační úřad odbor statistický a bezpečnosti dodávek
Systém pro zpracováí, aalýzu a vyhodoceí statistických dat ERÚ Ig. Petr Kusý Eergetický regulačí úřad odbor statistický a bezpečosti dodávek TA ČR, 9. duba 2019 Eergetický regulačí úřad - stručě Nezávislý
VíceProblémy hodnocení výkonnosti a způsobilosti řízení procesů v rámci nesplnění normality rozdělení dominantního znaku jakosti
Jiří Zmatlík 1, Pavel Zdvořák Problémy hodoceí výkoosti a zůsobilosti řízeí rocesů v rámci eslěí ormality rozděleí domiatího zaku jakosti Klíčová slova: eshodý rodukt, zaky jakosti měřitelé a zaky jakosti
Více523/2006 Sb. VYHLÁŠKA
523/2006 Sb. VYHLÁŠKA ze de 21. listopadu 2006, kterou se staoví mezí hodoty hlukových ukazatelů, jejich výpočet, základí požadavky a obsah strategických hlukových map a akčích pláů a podmíky účasti veřejosti
VíceVYUŽITÍ TEORIE HROMADNÉ OBSLUHY PŘI SIMULOVÁNÍ MIMOŘÁDNÝCH UDÁLOSTÍ
16. medziárodá vedecká koerecia Riešeie krízových situácií v šeciickom rostredí, Fakulta šeciáleho ižiierstva ŽU, Žilia, 1. - 2. jú 211 VYUŽITÍ TEORIE HROMADNÉ OBSLUHY PŘI SIMULOVÁNÍ MIMOŘÁDNÝCH UDÁLOSTÍ
VíceVYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojího ižeýrství Ústav strojíreské techologie ISBN 978-80-214-4352-5 VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ doc. Ig. Jaroslav PROKOP, CSc. 1 1 Fakulta strojího ižeýrství,
Více6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI
6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat
Vícejsou 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
VícePojem času ve finančním rozhodování podniku
Pojem času ve fiačím rozhodováí podiku 1.1. Výzam faktoru času a základí metody jeho vyjádřeí Fiačí rozhodováí podiku je ovlivěo časem. Peěží prostředky získaé des mají větší hodotu ež tytéž peíze získaé
VíceKABELY. Pro drátové okruhy (za drát se považuje i světlovodné vlákno): metalické kabely optické kabely
KABELY Pro drátové okruhy (za drát se považuje i světlovodé vláko): metalické kabely optické kabely Metalické kabely: osou veličiou je elektrické apětí ebo proud obvykle se jedá o vysokofrekvečí přeos
VíceStatistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc
Statistika Statistické fukce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Základí pojmy tabulkových kalkulátorů Cílem eí vyložit pojmy tabulkových kalkulátorů, ale je defiovat pojmy vyskytující se
Vícejsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.
.7.5 Racioálí a polomické fukce Předpoklad: 704 Pedagogická pozámka: Při opisováí defiic racioálí a polomické fukce si ěkteří studeti stěžovali, že je to příliš těžké. Ve skutečosti je sstém, kterým jsou
VíceMATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER
MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem
VíceSeznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.
2. URČITÝ INTEGRÁL 2. Určitý itegrál Průvodce studiem V předcházející kapitole jsme se sezámili s pojmem eurčitý itegrál, který daé fukci přiřazoval opět fukci (přesěji možiu fukcí). V této kapitole se
Více7. cvičení 4ST201-řešení
cvičící 7. cvičeí 4ST21-řešeí Obsah: Bodový odhad Itervalový odhad Testováí hypotéz Vysoká škola ekoomická 1 Úvod: bodový a itervalový odhad Statistický soubor lze popsat pomocípopisých charakteristik
Více