ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky"

Transkript

1 ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky Semestrální práce ze statistiky Téma: Stravovací návyky studentů vysokých škol Autor: David Bursík Ročník: 3 7 Akademický rok: 12/13 1

2 OBSAH Úvod.3 Sběr dat.3 Podoba dotazníku.3 Grafy s výsledky pro jednotlivé otázky... Intervalový odhad.8 Test mediánu...11 Závěr

3 1. Úvod Vzhledem k neustálému nárůstu obézních lidí ať už ve světě, nebo u nás v České republice, rozhodl jsem se prozkoumat stravovací návyky studentů vysokých škol. Mým cílem bude zjistit, jakým způsobem se studenti stravují, zda jejich rozhodovaní ovlivňují dotace na jídlo v menzách, bufetech, nebo naopak čas, výběr, atd. Také jsem si všiml, že hodně mých kamarádů večeří pozdě v noci. I na tento fakt bych rád poukázal. V poslední době se na trhu čím dál více objevují bio potraviny. I na ně se v práci zaměřím. Zajímalo by mě, zda jsou pro studenty drahé, nebo si za ně jsou ochotni připlatit, jak často jedí. Do mého projektu zařadím studenty z Prahy a pak moje přátele a kamarády z Českých Budějovic. Důvodem pro tento krok je fakt, že o víkendu jsem převážně v Českých Budějovicích, a tak svou práci budu realizovat i tam. V semestrální práci se vyskytnou dva testy, test mediánu a test hypotézy. 2. Sběr dat Sběr dat byl proveden formou krátkých dotazníků. Ty byly vyrobeny ve dvou formách. Elektronické, poslané na ové adresy studentů z Prahy. Na tištěnou formu odpovídali kamarádi z Českých Budějovic a jejich známí. Celkový počet zúčastněných je 7 respondentů. a) Jakého jste pohlaví? Muž Žena b) Kolik Vám je let? c) Kde studujete? Praha České Budějovice d) Kolikrát denně jíte? Dva krát 3. Podoba dotazníku 3

4 Tři krát Čtyři krát Pět krát Více jak pět krát e) Snídáte? Denně Občas Nesnídám f) Kde obědváte? V menze Doma Ve škole V restauraci g) Je pro vás důležitá cena? Ano Ne h) V kolik hodin večeříte? V 18h V 19h Ve h Ve 21h Později i) Zkusil jste někdy bio potraviny? Ano Ne 4

5 4. Grafy s výsledky pro jednotlivé otázky Pohlaví muž 43 žena Pohlaví Muž 32 42,66 Žena 43 7,33 Celkem 7, 2 Věk respondentů

6 Věk ,33 1, , , , , ,33 Celkem 7, 6 Místo studia Praha České Budějovice Místo studia Praha 2 69,33 České Budějovice 23 3,66 Celkem 7, 6

7 4 Jak často jíte? dvakrát třikrát čtyřikrát pětkrát více jak x Kolikrát denně jíte Dvakrát 2 2,66 Třikrát 18 24, Čtyřikrát 41 4,66 Pětkrát 11 14,66 Více jak pětkrát 3 4, Celkem 7, 6 Jak často snídáte? denně občas nesnídám 8 7

8 Jak často snídáte Denně 1 68, Občas 16 21,33 Nesnídám 8,66 Celkem 7, Kde obědváte? V menze Doma Ve škole (svačina) restaurace 11 3 Kde jíte V menze 38,66 Doma 23 3,66 Ve škole 11 14,66 Restaurace 3 4, Celkem 7, Intervalový odhad 38 respondentů nejčastěji obědvá v menze Pravděpodobnost, že studenti obědvají v menze ( ) ( ) Pravděpodobnost, že studenti neobědvají v menze ( ) ( ) Jedná se o alternativní rozdělení pravděpodobnosti. Střední hodnotu vypočítáme jako: ( ) 8

9 Rozptyl: ( ) ( ) ( ( ) ( ) ) Směrodatná odchylka V jakém intervalu bude ležet veličina Y-průměr z 1 respondentů s pravděpodobností 9%. Střední hodnota základního souboru ( ) Gaussovo normální rozdělení ( ) ( ) Normalizování veličiny Y ( ) ( ) V tabulce distribuční funkce normovaného normálního rozdělení hledám hodnotu Z pro 97,% (,97) Pro tyto hodnoty Z získávám pro veličinu Y hodnoty Na hladině významnosti % konstatuji, že průměr hodnot 1 respondentů bude ležet v intervalu 9

10 7 Rozhoduje u Vás cena? Ano 11 Ne Cena Ano 64 8,33 Ne 11 14,66 Celkem 7, 3 V kolik večeříte? v 18h v 19h ve h ve 21h později

11 V kolik večeříte V 18h 13 17,33 V 19h 21 28, Ve h 26 34,66 Ve 21h 13,33 Později 6,66 Celkem 7, TEST MEDIÁNU Vyslovíme nulovou hypotézu: Ho: Polovina respondentů večeří v 19 a hodin. Veličina z Z tabulky rozdělení četnosti: n=7, b (lidé večeřící v 19 a hodin) = 47 Veličina z má normální rozdělení v intervalu (-1,96;+1,96), a protože,219 náleží tomuto intervalu, tudíž naší hypotézu nezamítám. 6 Zkusil jste někdy bio potraviny? Ano Ne Bio potraviny Ano 49 6,33 Ne 26 34,66 Celkem 7, 11

12 . Závěr Sběr dat proběhl nad moje očekávání. Studenti a jejich známí byli velice vstřícní a ochotně odpověděli na moje otázky. Vyplnění dotazníku bylo navíc velice snadně a většina studentů byla do chvilky hotova. Nasbírané a vyhodnocené výsledky jsem, dá se říct, očekával. Avšak u dvou otázek a jejich výsledků jsem se pozastavil. Byly to otázky Jak často snídáte a Kde nejčastěji obědváte. Ze své vlastní zkušenosti jsem očekával, že studentů, kteří ráno stíhají snídat, bude podstatně méně. I u druhé otázky jsem očekával menší počet lidí, kteří obědvají v menze. Sám v menze neobědvám, protože poměr cena kvalita mi nepřijde odpovídající. Tento fakt si vysvětluji tím, že pravděpodobně studenti nemají tolik času. V celé práci jsem provedl test mediánu a intervalový odhad. Studenty z obou měst jsem nijak nerozlišoval, předpokládám, že výsledky by byly podobné. 12

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

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

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim

Více

Statistika. Semestrální projekt

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

Více

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

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

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. Testování normality Př. : Při simulaci provozu na křižovatce byla získána data o mezerách mezi přijíždějícími vozidly v [s]. Otestujte na hladině

Více

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické

Více

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2 Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik

Více

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) = Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní

Více

Semestrální práce z předmětu Matematika 6F

Semestrální práce z předmětu Matematika 6F vypracoval: Jaroslav Nušl dne: 17.6.24 email: nusl@cvut.org Semestrální práce z předmětu Matematika 6F Zádání: Cílem semestrální práce z matematiky 6F bylo zkoumání hudebního signálu. Pluginem ve Winampu

Více

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

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

Více

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

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

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

Více

výška (cm) počet žáků

výška (cm) počet žáků Statistika 1) Ve školním roce 1997/119 bylo v Brně 3 základních škol, ve kterých bylo celkem 1 tříd. Tyto školy navštěvovalo 11 5 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik žáků průměrně

Více

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),

Více

Vyhodnocení dotazníku spokojenosti s konferencí Barcamp Brno 2012

Vyhodnocení dotazníku spokojenosti s konferencí Barcamp Brno 2012 Vyhodnocení dotazníku spokojenosti s konferencí Barcamp Brno 2012 Tvorba dotazníku a vyhodnocení dat: Magdaléna Katolická / @madla_art magdalena@marketingovevyzkumy.cz www.magdalenakatolicka.cz 2 Obsah

Více

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Hypotéza Domněnka, předpoklad Nejčastěji o rozdělení, středních hodnotách, závislostech, Hypotézy ve vědeckém výzkumu pracovní, věcné hypotézy

Více

Regionální cenové a hodnotové aspekty sběru hub

Regionální cenové a hodnotové aspekty sběru hub Regionální cenové a hodnotové aspekty sběru hub Tyto mapy byly zpracovány v rámci řešení výzkumného projektu NAZV č. QH71296 Systém hodnocení společenské sociálně ekonomické významnosti funkcí lesů. Jednou

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

Agentura J.L.M., s.r.o. Táborská 15 140 00 Praha 4

Agentura J.L.M., s.r.o. Táborská 15 140 00 Praha 4 Tisková zpráva V rodinách obézních dětí se jí nezdravě V Česku má více než 35% dětí ve věku od 9 do 13 let problémy s nadváhou. Podle metodiky, která rozděluje děti do sedmi hmotnostních kategorií, je

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

VNITROSKUPINOVÝ ROZPTYL. Je mírou variability uvnitř skupin Jiný název: průměr rozptylů Vypočítává se jako průměr rozptylů v jednotlivých skupinách

VNITROSKUPINOVÝ ROZPTYL. Je mírou variability uvnitř skupin Jiný název: průměr rozptylů Vypočítává se jako průměr rozptylů v jednotlivých skupinách ROZKLAD ROZPTYLU ROZKLAD ROZPTYLU Rozptyl se dá rozložit na vnitroskupinový a meziskupinový rozptyl. Celkový rozptyl je potom součet meziskupinového a vnitroskupinového Užívá se k výpočtu rozptylu, jestliže

Více

rodiče sám - sama kupuji ji nikdo - nesvačím 3. Kdo ti připravuje svačinu?

rodiče sám - sama kupuji ji nikdo - nesvačím 3. Kdo ti připravuje svačinu? Dotazník pro žáky školy zdravý životní styl stravování zpracovali a vyhodnotili žáci z volitelného předmětu DOMÁCNOST SVAČINY: 1. Nosíš do každý den občas někdy vůbec školy svačinu? 1. tř. - 17 15 2 0

Více

Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK

Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK 1. Na základě údajů uvedených v tabulce rozhodněte, zda existuje závislost mezi roky a počtem firem ve Šluknovském výběžku, které zaměstnávaly osoby zdravotně

Více

Vzorové rešení. Statistika Mládež a drogy 2013. Brněnské školy. Vypracovaly A Kluby ČR o.p.s.

Vzorové rešení. Statistika Mládež a drogy 2013. Brněnské školy. Vypracovaly A Kluby ČR o.p.s. Statistika Mládež a drogy 2013 Brněnské školy Vypracovaly A Kluby ČR o.p.s. Statistika Mládež a drogy 2013 dotazníkový průzkum mezi žáky a studenty brněnských škol Cílem průzkumu bylo zjistit stav zneužívání

Více

ADDS cvičení 7. Pavlína Kuráňová

ADDS cvičení 7. Pavlína Kuráňová ADDS cvičení 7 Pavlína Kuráňová Analyzujte závislost věku obyvatel na místě kde nejčastěji tráví dovolenou. (dotazník dovolená, sloupce Jaký je Váš věk a Kde nejčastěji trávíte dovolenou) Analyzujte závislost

Více

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI Josef Křepela, Jiří Michálek OSSM při ČSJ Červen 009 Hodnocení způsobilosti atributivních znaků jakosti (počet neshodných jednotek) Nechť p je pravděpodobnost

Více

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

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

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

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008)

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Ing. Vratislav Horálek, DrSc., předseda TNK 4 při ČNI 1 Terminologické normy [1] ČSN ISO 3534-1:1994 Statistika Slovník

Více

Statistika Mládež a drogy 2012

Statistika Mládež a drogy 2012 Statistika Mládež a drogy 2012 Jihomoravský kraj Vypracovaly A Kluby ČR o.p.s. JMK 2012 dotazníkový průzkum mezi žáky a studenty jihomoravských škol Cílem průzkumu bylo zjistit stav zneužívání návykových

Více

Test obsahoval 7 otevřených otázek a 2 uzavřené alternativní otázky s možností volby ano, ne.

Test obsahoval 7 otevřených otázek a 2 uzavřené alternativní otázky s možností volby ano, ne. ! Cílem vysílání v rámci projektu ŠIK je také předávání praktických informací z oblasti rizikového chování. Vycházíme z přesvědčení, že člověk, který má dostatek pravdivých informací, má také větší "#$%&&%

Více

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik:

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik: Testování hypotéz Biolog, Statistik, Matematik a Informatik na safari. Zastaví džíp a pozorují dalekohledem. Biolog "Podívejte se! Stádo zeber! A mezi nimi bílá zebra! To je fantastické! " "Existují bílé

Více

Statistika Mládež a drogy

Statistika Mládež a drogy Statistika Mládež a drogy Brněnské školy Vypracoval: A Kluby ČR o.p.s. 1 Statistika Mládež a drogy 2014 dotazníkový průzkum mezi žáky a studenty brněnských škol Cílem průzkumu bylo zjistit stav zneužívání

Více

Drogy a volný čas. Výsledky výzkumu provedeného na středních a základních školách středočeského kraje ve školním roce 2011/12

Drogy a volný čas. Výsledky výzkumu provedeného na středních a základních školách středočeského kraje ve školním roce 2011/12 Drogy a volný čas Výsledky výzkumu provedeného na středních a základních školách středočeského kraje ve školním roce 2011/12 - Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Jičínská 762, 293 01 Mladá

Více

tazatel 1 2 3 4 5 6 7 8 Průměr ve 15 250 18 745 21 645 25 754 28 455 32 254 21 675 35 500 Počet 110 125 100 175 200 215 200 55 respondentů Rozptyl ve

tazatel 1 2 3 4 5 6 7 8 Průměr ve 15 250 18 745 21 645 25 754 28 455 32 254 21 675 35 500 Počet 110 125 100 175 200 215 200 55 respondentů Rozptyl ve Příklady k procvičení k průběžnému testu: 1) Při zpracování studie o průměrné výši měsíčních příjmů v České republice jsme získali data celkem od 8 tazatelů. Každý z těchto pěti souborů dat obsahoval odlišný

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

FOOD PRO TY, KDO CHTĚJÍ LÉPE JÍST

FOOD PRO TY, KDO CHTĚJÍ LÉPE JÍST FOOD PRO TY, KDO CHTĚJÍ LÉPE JÍST Program FOOD Program na podporu kvalitního a vyváženého stravování www.edenred.cz Pavel Kusý Marketing & Strategic Propositions Director 1 základní informace SPOLEČNOST

Více

Výsledky dotazníkového šetření 2013 dotazník pro rodiče

Výsledky dotazníkového šetření 2013 dotazník pro rodiče Výsledky dotazníkového šetření 2013 dotazník pro rodiče Zákonní zástupci žáků naší školy byli vyzváni k vyplnění anonymních dotazníků, týkajících se vztahů (v souvislosti se školou), výchovy a vzdělání,

Více

Testování Stonožka 3. tříd 2013/2014

Testování Stonožka 3. tříd 2013/2014 průměrný percentil Testování Stonožka 3. tříd 13/14 1 Průměrný celkový percentil po jednotlivých třídách 9 3. A 8 7 6 3. B malotřídky 1 základní školy 63 76 53 69 72 73 57 63 ČJ MA KK CaJS Poznámka: Graf

Více

IES FSV UK. Domácí úkol Pravděpodobnost a statistika I. Cyklistův rok

IES FSV UK. Domácí úkol Pravděpodobnost a statistika I. Cyklistův rok IES FSV UK Domácí úkol Pravděpodobnost a statistika I Cyklistův rok Radovan Fišer rfiser@gmail.com XII.26 Úvod Jako statistický soubor jsem si vybral počet ujetých kilometrů za posledních 1 dnů v mé vlastní

Více

Statistika Mládež a drogy 2013

Statistika Mládež a drogy 2013 Statistika Mládež a drogy 2013 JMK 2013 Vypracovaly A Kluby ČR o.p.s. Statistika Mládež a drogy 2013 dotazníkový průzkum mezi žáky a studenty jihomoravských škol Cílem průzkumu bylo zjistit stav zneužívání

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

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

Projekt z předmětu Statistika

Projekt z předmětu Statistika Projekt z předmětu Téma: Typologie hráče české nejvyšší hokejové soutěže VŠB-TU Ostrava:Fakulta Elektrotechniky a informatiky jaro 2011 Martin Dočkal doc068 dockal.martin@gmail.com 1 Obsah 2 Zadání...

Více

Průzkumová analýza dat

Průzkumová analýza dat Průzkumová analýza dat Proč zkoumat data? Základ průzkumové analýzy dat položil John Tukey ve svém díle Exploratory Data Analysis (odtud zkratka EDA). Často se stává, že data, se kterými pracujeme, se

Více

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?

NÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN? NÁHODNÉ VELIČINY GENEROVÁNÍ SPOJITÝCH A DISKRÉTNÍCH NÁHODNÝCH VELIČIN, VYUŽITÍ NÁHODNÝCH VELIČIN V SIMULACI, METODY TRANSFORMACE NÁHODNÝCH ČÍSEL NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN. JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU

Více

Simulace. Simulace dat. Parametry

Simulace. Simulace dat. Parametry Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,

Více

Rovnoměrné rozdělení

Rovnoměrné rozdělení Rovnoměrné rozdělení Nejjednodušší pravděpodobnostní rozdělení pro diskrétní náhodnou veličinu. V literatuře se také nazývá jako klasické rozdělení pravděpodobnosti. Náhodná veličina může nabývat n hodnot

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Simulace příletů cestujících na schengenský terminál letiště Praha - Ruzyně a jejich přestupů na navazující lety SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Vybrané statistické

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

Morálka politiků očima veřejnosti - březen 2015

Morálka politiků očima veřejnosti - březen 2015 pd15002 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 80 129 E-mail: nadezda.cadova@soc.cas.cz Morálka politiků očima veřejnosti - březen

Více

Společenství prvního stupně ověření norem

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

Více

Životní styl žáků základních škol v ČR

Životní styl žáků základních škol v ČR Životní styl žáků základních škol v ČR VÝSLEDKY DOTAZNÍKOVÉHO PRŮZKUMU Praha Duben 2013 České zdravotnické fórum, o.p.s., Dělnická 12, Praha 7, www.czf.cz DOTAZNÍKOVÝ PRŮZKUM ŽIVOTNÍHO STYLU ŽÁKŮ ZÁKLADNÍCH

Více

24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB

24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB 24.11.2009 Václav Jirchář, ZTGB Síťová analýza 50.let V souvislosti s potřebou urychlit vývoj a výrobu raket POLARIS v USA při závodech ve zbrojení za studené války se SSSR V roce 1958 se díky aplikaci

Více

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability 1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte

Více

INSTITUT DĚTÍ A MLÁDEŽE Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy PROFIL A MOTIVACE DOBROVOLNÝCH PRACOVNÍKŮ VĚNUJÍCÍCH SE PRÁCI S DĚTMI A MLÁDEŽÍ

INSTITUT DĚTÍ A MLÁDEŽE Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy PROFIL A MOTIVACE DOBROVOLNÝCH PRACOVNÍKŮ VĚNUJÍCÍCH SE PRÁCI S DĚTMI A MLÁDEŽÍ INSTITUT DĚTÍ A MLÁDEŽE Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy PROFIL A MOTIVACE DOBROVOLNÝCH PRACOVNÍKŮ VĚNUJÍCÍCH SE PRÁCI S DĚTMI A MLÁDEŽÍ PROSINEC 2002 Úvodem SVČ a občanská sdružení se ve své

Více

Výzkumná pilotní studie: Efektivita vysílání v rámci projektu ŠIK (shrnutí)

Výzkumná pilotní studie: Efektivita vysílání v rámci projektu ŠIK (shrnutí) Výzkumná pilotní studie: Efektivita vysílání v rámci projektu ŠIK (shrnutí) Autor výzkumu: ŠIK CZ, s.r.o. Realizace výzkumu: únor květen 2010 Výzkum proběhl pod dohledem pedagogů zapojených škol. Cíl výzkumného

Více

Modul Základní statistika

Modul Základní statistika Modul Základní statistika Menu: QCExpert Základní statistika Základní statistika slouží k předběžné analýze a diagnostice dat, testování předpokladů (vlastností dat), jejichž splnění je nutné pro použití

Více

Ozdravení školního stravování z pohledu hygienika

Ozdravení školního stravování z pohledu hygienika Ozdravení školního stravování z pohledu hygienika MUDr. Jarmila Rážová, Ph.D. zástupkyně hlavního hygienika ČR ředitelka odboru ochrany veřejného zdraví Školní stravování Regulováno evropským potravinovým

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

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení Přednáška 9 Testy dobré shody Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení χ 2 test dobré shody ověření, zda jsou relativní četnosti jednotlivých variant rovny číslům π 01 ;

Více

META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA. Medicína založená na důkazu - Modul 3B

META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA. Medicína založená na důkazu - Modul 3B META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA Medicína založená na důkazu - Modul 3B OBSAH: Úvodní definice... 2 Ověření homogenity pomocí Q statistiky... 3 Testování homogenity studií pomocí I 2 indexu... 6 Výpočet

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

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

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

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národní informační středisko pro podporu kvality Nestandardní regulační diagramy J.Křepela, J.Michálek REGULAČNÍ DIAGRAM PRO VŠECHNY INDIVIDUÁLNÍ HODNOTY xi V PODSKUPINĚ V praxi se někdy setkáváme s požadavkem

Více

Fiktivní průzkumné šetření

Fiktivní průzkumné šetření Univerzita Hradec Králové Pedagogická fakulta Katedra sociální pedagogiky Fiktivní průzkumné šetření Výzkumné metody a zpracování dat 2010 Jana Nováková Obsah 1. Úvod. str. XY 2. Průzkumné cíle a stanovení

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

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat Statistika nuda je, má však cenné údaje. Neklesejme na mysli, ona nám to vyčíslí. Z pohádky Princové jsou na draka Populace (základní

Více

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI jsou statistické postupy, pomocí nichž ověřujeme, zda mezi proměnnými existuje vztah (závislost, rozdíl). Pokud je výsledek šetření statisticky významný (signifikantní), znamená

Více

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7 Příklad 1 a) Autobusy městské hromadné dopravy odjíždějí ze zastávky v pravidelných intervalech 5 minut. Cestující může přijít na zastávku v libovolném okamžiku. Určete střední hodnotu a směrodatnou odchylku

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

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

Příloha č. 2. Statistický rozbor vzorku návštěvníků festivalu

Příloha č. 2. Statistický rozbor vzorku návštěvníků festivalu Příloha č. 2 festivalu Janáčkův máj 2011 O Obsah 1 METODIKA SBĚRU A VYHODNOCOVÁNÍ DAT... 5 2 STATISTICKÉ POJMY... 7 3 MÍSTNÍ I NEMÍSTNÍ DOMÁCNOSTI (PROMĚNNÉ ANALYZOVANÉ SPOLEČNĚ)... 9 3.1 MÍSTO BYDLIŠTĚ...

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometrie Úvod do předmětu obecné informace Základní pojmy ze statistiky / ekonometrie Úvod do programu EViews, Gretl Některé užitečné funkce v MS Excel Cvičení 1 Zuzana Dlouhá Úvod do

Více

VOLEBNÍ PROGNÓZA 16. 10. 2013

VOLEBNÍ PROGNÓZA 16. 10. 2013 VOLEBNÍ PROGNÓZA 16. 10. 2013 HLAVNÍ ZÁVĚRY Volby by vyhrála ČSSD, druhou nejsilnější stranou by bylo ANO 2011, třetí pak KSČM. Do Poslanecké sněmovny by se dostaly strany TOP 09, Úsvit přímé demokracie

Více

SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE

SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast Autor CZ.1.07/1.5.00/34.0797 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT 2M3 Slovní

Více

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

6.1 Normální (Gaussovo) rozdělení

6.1 Normální (Gaussovo) rozdělení 6 Spojitá rozdělení 6.1 Normální (Gaussovo) rozdělení Ze spojitých rozdělení se v praxi setkáme nejčastěji s normálním rozdělením. Toto rozdělení je typické pro mnoho náhodných veličin z rozmanitých oborů

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

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA aneb Krátký průvodce skripty [1] a [2]

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA aneb Krátký průvodce skripty [1] a [2] PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA aneb Krátký průvodce skripty [1] a [2] Použitá literatura: [1]: J.Reif, Z.Kobeda: Úvod do pravděpodobnosti a spolehlivosti, ZČU Plzeň, 2004 (2. vyd.) [2]: J.Reif: Metody matematické

Více

1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost

1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost 1 Náhodný výběr a normální rozdělení 1.1 Teoretická a statistická pravděpodobnost Ve světě kolem nás eistují děje, jejichž výsledek nelze předem jednoznačně určit. Například nemůžete předem určit, kolik

Více

Bc. Barbora Kocianová Katedra produkce DAMU 22. 5. 2014. Dotazníkové šetření k Noci divadel 2013

Bc. Barbora Kocianová Katedra produkce DAMU 22. 5. 2014. Dotazníkové šetření k Noci divadel 2013 Bc. Barbora Kocianová Katedra produkce DAMU 22. 5. 2014 Dotazníkové šetření k Noci divadel 2013 Dotazníky k Noci divadel 2013 byly vytvořeny Annou Černou, absolventkou Katedry sociologie FF UK. Jejich

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

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

Více

České vysoké učení technické. Fakulta dopravní. Vztah Čechů k zahraničním studentům

České vysoké učení technické. Fakulta dopravní. Vztah Čechů k zahraničním studentům České vysoké učení technické Fakulta dopravní Semestrální práce z předmětu statistika Téma Vztah Čechů k zahraničním studentům Autoři Abramova Karina Zhakupova Altynay Praha 2011 2012 Úvod My jsme si vybrali

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

Učitelé matematiky a CLIL

Učitelé matematiky a CLIL ŠULISTA Marek. Učitelé matematiky a CLIL. Učitel matematiky. Jednota českých matematiků a fyziků, 2014, roč. 23, č. 1, s. 45-51. ISSN 1210-9037. Učitelé matematiky a CLIL Úvod V České republice došlo v

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

Volba střední školy jak to vidí osmáci

Volba střední školy jak to vidí osmáci Volba střední školy jak to vidí osmáci Studie občanského sdružení Než zazvoní 2. června 2014 Studie o výběru školy Tento dokument je veřejnou součástí širší dlouhodobé studie občanského sdružení Než zazvoní,

Více

Analýza preventivních možností u praktických lékařů pro děti a dorost na okresech Kolín a Kutná Hora. Mgr. Jiří Zatřepálek Mgr.

Analýza preventivních možností u praktických lékařů pro děti a dorost na okresech Kolín a Kutná Hora. Mgr. Jiří Zatřepálek Mgr. Analýza preventivních možností u praktických lékařů pro děti a dorost na okresech Kolín a Kutná Hora Mgr. Jiří Zatřepálek Mgr. Lucie Jurystová Obsah příspěvku Úvod - Proč právě tento příspěvek? Cíl analýzy

Více

8 Střední hodnota a rozptyl

8 Střední hodnota a rozptyl Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Této přednášce odpovídá kapitola 10 ze skript [1]. Také je k dispozici sbírka úloh [2], kde si můžete procvičit příklady z kapitol 2, 3 a 4. K samostatnému procvičení

Více

duben 2014 MEDIÁLNÍ GRAMOTNOST 2 Analýza modelů sledování televize

duben 2014 MEDIÁLNÍ GRAMOTNOST 2 Analýza modelů sledování televize duben 2014 MEDIÁLNÍ GRAMOTNOST 2 Analýza modelů sledování televize OBSAH I. DESIGN VÝZKUMU... 3 Cíle výzkumu... 3 Metoda výzkumu... 3 II. VÝSLEDKY... 4 Sledování televize... 4 Zpracovatel: Blanka Franková

Více

Pivo, víno a lihoviny v české společnosti v roce 2012

Pivo, víno a lihoviny v české společnosti v roce 2012 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: +420 210 310 584 E-mail: jiri.vinopal@soc.cas.cz Pivo, víno a lihoviny v české společnosti v

Více

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány

Více

Digitalizace televizního vysílání

Digitalizace televizního vysílání Digitalizace televizního vysílání základní výsledky výzkumu Praha 06 INSOMA Suchý vršek 28 8 00 Praha Mgr. Karolína Saková, Doc. PhDr. Petr Sak, CSc. sak@mbox.dkm.cz Metodologie Firma Insoma uskutečnila

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