10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR
|
|
- Břetislav Toman
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Výzam a užtí vážeého artmetcého průměru uážeme a ásledujících příladech Přílad 0 Ve frmě Gama Blatá máme soubor = 6 zaměstaců Budeme sledovat číselý statstcý za zaměstaců: hrubé měsíčí mzdy v ts Kč v měsíc srpu 0: Řešeí: 0, 4, 0, 0, 4, 0 Přílad má ěol zvláštostí a abízí zajímavé řešeí: Průměrou mzdu samozřejmě můžeme počítat podle vztahu pro artmetcý průměr prostý Můžeme využít tříděí podle jedoho espojtého číselého zau Když roztřídíme mzdy apřílad od ejžší po ejvyšší, pa vdíme, že ěteré hodoty zaů se opaují Využjeme toho, že součet stejých zaů je rove souču zau počet opaujících se zaů ts Kč Zobecěí: Vdíme že: mzda 0 ts Kč se vysytuje, mzda 4 ts Kč se vysytuje, mzda 0 ts Kč se vysytuje Ozačíme číselé zay (mzdy v ts Kč) a jm odpovídající četost (olrát se mzdy vysytují) tato:
2 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa Hodota = 0 ts Kč vysytuje s četostí (vahou) =, Hodota = 4 ts Kč se vysytuje s četostí (vahou) =, Hodota = 0 ts Kč se vysytuje s četostí (vahou) = Když dosadíme do předchozího vzorce místo čísel proměé za: o číselé zay = 0, = 4, = 0, o četost (váhy) =, =, = s uvědomíme, že estují = růzé číselé zay (mzdy v ts Kč), pa můžeme průměr počítat podle vzorce pro vážeý artmetcý průměr: Poud je počet růzých číselých zaů obecě, pa obecý vzorec pro vážeý artmetcý průměr je: Defce vážeého artmetcého průměru Máme statstcý soubor o prvcích (apř pracovíů, prasat apod) Prvy mají vlastost číselé statstcé zay, teré abývají hodot,, (apř mzdy, hmotost prasat apod) Nebol máme růzých prvů, z chž ěteré prvy se ěolrát se opaují Hodota se vysytuje s četostí (vahou), Hodota se vysytuje s četostí (vahou), Hodota se vysytuje s četostí (vahou) Vážeý artmetcý průměr hodot zaů, se počítá podle vztahu
3 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa Přtom platí, že počet prvů souboru je rove součtu četostí: K zamyšleí Jaý je rozdíl mez prostým artmetcým průměrem a vážeým artmetcým průměrem? (Rozdíl je v četostech Četost u prostého artmetcého průměru jsou ) Může hodota průměru ležet pod mmem č ad mamem? o Ne, vždy je mez mmem a mamem V příladu 0 je průměrá mzda ts Kč a je mez ejžší mzdou 0 ts Kč a ejvyšší mzdou 0 ts Kč o Průměr ale eí uprostřed mez mmem a mamem V příladu 0 eí průměrá mzda 5 ts Kč, ale je strže a ts Kč vlvem toho, že velá váha zau 0 ts Kč váha zau 4 ts Kč, což strhe průměr pod střed tervalu Velé váhy jaoby strhávají průměr sobě Př výpočtu vážeého artmetcého průměru je častou chybou záměa a o jsou číselých statstcé zay, ze terých se staoví průměr, o jsou četost, olrát se za opauje (ědy to mohou být váhy, vz pozděj) 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR ZE TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU Láta, terá byla probíraá v předchozích odstavcích, je vlastě vážeý artmetcý průměr počítaý ze tříděí podle jedoho espojtého číselého zau Probereme ještě a příladech Přílad 04 Soubor o rozsahu = 0 studetů jsme roztřídl podle pololetích záme ze statsty Zámu = měl = 4 studet, zámu = mělo = 5 studetů, zámu = mělo = 0 studetů, zámu 4 = 4 měl 4 = studet Jaá byla průměrá záma ze statsty? Řešeí: Jž u středě velého souboru s roztříděým zay oceíme výhodu vážeého artmetcého průměru
4 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 4 Vážeý artmetcý průměr hodot zaů, se počítá podle vztahu: U ás počet růzých statstcých zaů (počet růzých záme) je = 4: , Průměrá pololetí záma ze statsty je, Tabula malé orgazace V dalších příladu budeme používat tabulu malé orgazace 0 Předpoládejme, že pracoví podu Alfa Blatá, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu s ěterým sledovaým atrbuty (vlastostm), teré jsou vypsaé v tabulce 0 Tabula 0: Zaměstac malé orgazace Alfa Blatá Číslo pracovía Příjmeí Pohlaví Ttul Stav Počet vyžvovaých dětí Pracoví ategore Hrubá měsíčí mzda za červe Zbývá dí dovoleé Adam 0 Dělí Bartoš Dělí Beeš 4 Dělí Bera 0 Provozí Bláha Ig Techcý Bohuš 0 Dělí Bouše Dělí Boušová Hospodářsý 000 5
5 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 5 9 Bůbal Dělí Bureš 4 Techcý Burešová 0 Provozí Burgerová Dělí Čerá 0 Dělí Daě Dělí Dlas 0 Dělí Dobeš Dělí Drobí RNDr Bc Hospodářsý Erb Dělí Fchter Dělí Gál Hospodářsý Gott 6 Dělí Havel 0 Hospodářsý Házová 0 Dělí Hejral 0 Techcý Hrubí 4 Dělí Hubač Dělí Hupová Provozí Hus JUDr Hospodářsý Jada Dělí Jaů 0 Dělí Jaů Provozí Jarý Dělí Jřec Dělí Joáš Dělí Kobosl Hospodářsý Korousová Dělí Kos Dělí Koucý Dělí Kulíše Dělí Lahodý Dělí
6 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 6 4 Lahodová Dělí Líbeová Mgr 0 Hospodářsý Lí Dělí La Doc Hospodářsý Líý Mgr Techcý Mahel Dělí Masary Dělí Mocová Dělí Moravec Techcý Nezval Dělí Nohavca Techcý Nová 5 Dělí Nová Dělí Nováová 0 Dělí Odráš 4 Dělí Prádler Hospodářsý Rus Techcý Svoboda Techcý Tatar Techcý Tomšů 4 Techcý Celem Vysvětlvy: Pohlaví Kód muž žea Stav Kód svobodý/á vdaá/žeatý vdova/vdovec rozvedeý/á 4
7 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa Přílad 05 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým atrbuty (vlastostm), teré jsou vypsaé v tabulce 0: Zaměstac malé orgazace Alfa Blatá a) V aptole Tříděí podle jedoho espojtého číselého zau jsme z tabuly 0 roztřídl zaměstace dle počtu vyžvovaých dětí Výslede je v tabulce 94 Tabulu 94 upravíme a tabulu vhodou pro výpočet průměrého počtu vyžvovaých dětí a jedoho zaměstace metodou vážeého artmetcého průměru b) Učíme sloví pops pro průměrý počet vyžvovaých dětí Tab 94: Tříděí pracovíů frmy Alfa Blatá dle počtu vyžvovaých dětí Počet dětí Počet pracovíů absolutě v % umulatvě umulatvě v % 0 0,0 0,0 4, 6 4, 9, 45 5,0 9 5, , , 58 96, 5, 59 98, 6, 60 00,0 Celem 60 00,0 Řešeí: Ad a) V aptole Tříděí podle jedoho espojtého číselého zau jsme z tabuly 0 roztřídl zaměstace dle počtu vyžvovaých dětí Výslede je v tabulce 94 Tabulu 94 upravíme a tabulu vhodou pro výpočet průměrého počtu vyžvovaých dětí a jedoho zaměstace metodou vážeého artmetcého průměru Pro potřeby výpočtu průměrého počtu dětí upravíme tabulu 94 a ovou tabulu 0 tato:
8 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 8 Můžeme přdat sloupec Ide, což je de v a Napřílad: o pro = je = 0 a =, o pro = je = a = 4, atd, vz tabula 0 Z tabuly 94 opíšeme sloupec Počet dětí Protože to jsou číselých statstcé zay, ze terých se staoví průměr, můžeme ještě doplt symbol Z tabuly 94 opíšeme sloupec Počet pracovíů absolutě" Můžeme vyechat slovo "absolutě" a protože to je četost, doplíme Přdáme sloupec Souč Tím spočítáme čtatele vzorce pro vážeý artmetcý průměr: V řádu Celem potřebujeme součet četost a součet součů V řádu Celem součet hodot emá výzam, dáme symbol "" Upraveá tabula pro výpočet vážeého artmetcého průměru je ásledující: Tab 0: Tříděí pracovíů frmy Alfa Blatá dle počtu vyžvovaých dětí Ide Počet dětí Počet pracovíů Souč Průměrý počet vyžvovaých dětí a jedoho pracovía se spočítá podle vztahu pro vážeý artmetcý průměr, de ejvyšší hodota deu je rova = :
9 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa , Ad b) Učíme sloví pops pro průměrý počet vyžvovaých dětí Průměrý počet vyžvovaých dětí a jedoho pracovía je, Úol 0 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým atrbuty (vlastostm), teré jsou vypsaé v tabulce 0: Zaměstac malé orgazace Alfa Blatá a) V aptole Tříděí podle jedoho espojtého číselého zau jsme měl za úol z tabuly 0 roztřídt zaměstace dle počtu zbylých dí dovoleé Výslede je v tabulce 0 Tabulu 0 upravíme a tabulu vhodou pro výpočet průměrého počtu zbylých dí dovoleé a jedoho zaměstace metodou vážeého artmetcého průměru b) Učíme sloví pops pro průměrý počet zbylých dí dovoleé Tab 0: Tříděí pracovíů frmy Alfa Blatá dle počtu zbylých dí dovoleé Počet zbylých dí dovoleé Počet pracovíů absolutě v % umulatvě umulatvě v % 6 0,0 6 0, ,0 5 5,0 5 0,0 45,0 6 4, 4 68, 9 5,0 50 8, 8 6 0,0 56 9, 9 4 6, 60 00,0 Celem 60 00,0
10 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVA- LOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI V mulé aptole jsme počítal vážeý artmetcý průměr ze tříděí podle jedoho espojtého číselého zau Podobě lze odhadout vážeý artmetcý průměr ze tříděí podle jedoho spojtého číselého zau, teré vede tervalovému rozděleí četost Problematu s probereme a příladech Přílad 06 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým atrbuty (vlastostm), teré jsou vypsaé v tabulce 0: Zaměstac malé orgazace Alfa Blatá a) V aptole Tříděí podle jedoho spojtého číselého zau jsme z tabuly 0 roztřídl zaměstace podle hrubé mzdy a tříd za měsíc červe Výslede je v tabulce 95 íže Tabulu 95 upravíme a tabulu 04 vhodou pro odhad průměré hrubé mzdy za měsíc červe metodou vážeého artmetcého průměru b) Učíme sloví pops pro odhad průměré hrubé mzdy za měsíc červe 0 c) Porováme hrubou měsíčí mzdu spočítaou z tervalového rozděleí četost se mzdou ze sutečých hrubých mezd Tab 95: Tříděí pracovíů frmy Alfa Blatá podle hrubé mzdy za červe 0 Iterval mezd Počet pracovíů dolí mez uzavřeá horí mez otevřeá absolutě v % umulatvě umulatvě v % , 4 6, , 5, ,0 4 0, , 5 86, , 5 95, , 59 98, , 60 00,0 Celem 60 00
11 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa Řešeí: Ad a) V aptole Tříděí podle jedoho spojtého číselého zau jsme z tabuly 0 roztřídl zaměstace podle hrubé mzdy za měsíc červe Výslede je v tabulce 95 Tabulu 95 upravíme a tabulu 04 vhodou pro odhad průměré hrubé mzdy za měsíc červe metodou vážeého artmetcého průměru Úpravu tabuly 95 a ovou tabulu jsme prováděl v předchozí aptole, yí j učíme stejě Jedý problém avíc je, že místo hodot zaů máme terval (u ás terval mezd) Přepoládáme, že průměr hodot (mezd) v aždém tervalu je rove středu tervalu (mezd) Každý terval ahradíme středem tervalu Střed tervalu se určí jao průměr horí a dolí meze tervalu o Napřílad střed tervalu <9 000, 500) se určí jao: o Ostatí středy tervalu jsou vypočítáy v tabulce 04 Tabula 04 vypadá tato: Tab 04: Tříděí pracovíů frmy Alfa Blatá podle hrubé mzdy za červe 0 Ide Dolí mez mzdy uzavřeá Horí mez mzdy otevřeá Střed tervalu mezd Počet pracovíů Souč
12 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa Je zřejmé, že dyž ahradíme terval jeho středem, vzá zde epřesost, protože evíme, zda původí hodoty mezd leží spíše u dolí, aebo spíše u horí meze aždého tervalu Výpočet, ebo spíše odhad průměré mzdy, provedeme stejě jao u vážeého artmetcého průměru: U ás je = růzých tervalů mezd, proto má vzorec pro výpočet vážeého artmetcého průměru tvar: Po dosazeí středů tervalů mezd a četostí : Průměrou hrubou mzdu stačlo z tabuly spočítat jao podíl součtů v řádu Celem : Ad b) Učíme sloví pops pro odhad průměré hrubé mzdy za měsíc červe 0 Průměrá hrubá mzda ve frmě Alfa Blatá za měsíc červe 0 je odhadem 0 65 Kč Ad c) Porováme hrubou měsíčí mzdu spočítaou z tervalového rozděleí četost se mzdou ze sutečých hrubých mezd Spočítejme hrubou mzdu ze sutečých hodot z tabuly 0
13 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa U ás je = 60 pracovíů a mzdy osadíme z tabuly 0: Průměrá hrubá mzda ve frmě Alfa Blatá za měsíc červe 0 je přesě Kč Vdíme, že mzda spočítaá z tervalového rozděleí četost je opravdu je odhadem, od sutečé průměré mzdy trochu lší Úol 0 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým atrbuty (vlastostm), teré jsou vypsaé v tabulce 0: Zaměstac malé orgazace Alfa Blatá a) V aptole Tříděí podle jedoho spojtého číselého zau jsme z tabuly 0 měl za úol roztřídt zaměstace dle hrubé mzdy za červe s tím, že počet tervalů mezd jsme zvoll = 8 Vytvoříme ta 8 tříd zaměstaců Vytvořeou tabulu upravíme a tabulu vhodou pro odhad průměré hrubé mzdy za měsíc červe metodou vážeého artmetcého průměru b) Učíme sloví pops pro odhad průměré hrubé mzdy za měsíc červe 0 c) Porováme hrubou měsíčí mzdu spočítaou z tervalového rozděleí četost se mzdou ze sutečých hrubých mezd s odhadem mzdy, terý vyšel v příladu 06 Tab 95: Tříděí pracovíů frmy Alfa Blatá podle hrubé mzdy za červe 0 dolí mez uzavřeá Iterval mezd horí mez otevřeá Počet pracovíů absolutě v % umulatvě umulatvě v % , 4 6, , 5, ,0 4 0, , 5 86, , 56 9, , 58 96, , 59 98, , 60 00,0 Celem 60 00,0
14 Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 4 PŘÍKLADY V EXCELU Propočítejte s přílady: 4ArtmetcyPrumerVazeyNereseels zde je eřešeý přílad 4ArtmetcyPrumerVazeyReseels zde je te samý přílad řešeý 4ArtmetcyPrumerVazeyUolls zde je ový eřešeý přílad 4ArtmetcyPrumerVazeyZIRCNereseels zde je eřešeý přílad 4ArtmetcyPrumerVazeyZIRCReseels zde je te samý přílad řešeý 4ArtmetcyPrumerVazeyZIRCUolls zde je ový eřešeý přílad OPAKOVACÍ OTÁZKY Napíšeme pomocí sumačí symboly bez í vztah pro vážeý artmetcý průměr a objasíme všechy uvedeé velčy Jaým způsobem se užje vážeý artmetcý průměr př výpočtu odhadu průměru s užtím tervalového rozděleí četost?
PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI
PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Přílad 0.6 Pracoví, terý spravuje podovou databáz, eportoval do tabulového procesoru všechy pracovíy podu Alfa Blatá s ěterým sledovaým
Střední hodnoty. Aritmetický průměr prostý Aleš Drobník strana 1
Středí hodoty. Artmetcký průměr prostý Aleš Drobík straa 0. STŘEDNÍ HODNOTY Př statstckém zjšťováí často zpracováváme statstcké soubory s velkým možstvím statstckých jedotek. Např. soubor pracovíků orgazace,
9.6 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU
Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 1 9.6 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU Na následujícím příkladu si vysvětlíme problematiku třídění podle
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ DLE JEDNOHO SLOVNÍHO ZNAKU
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ DLE JEDNOHO SLOVNÍHO ZNAKU Pracovník, který spravuje podnikovou databázi, exportoval do tabulkového procesoru všechny pracovníky podniku Alfa Blatná s některými sledovanými atributy
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU Pracovník, který spravuje podnikovou databázi, exportoval do tabulkového procesoru všechny pracovníky podniku Alfa Blatná s některými sledovanými
10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI
Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou
9.7 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI
Statistické třídění, intervalové rozdělení četnosti Aleš Drobník strana 1 9.7 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Problematiku třídění podle jednoho spojitého
9. STATISTICKÉ TŘÍDĚNÍ
Statistické třídění. Třídění dle jednoho znaku Aleš Drobník strana 1 9. STATISTICKÉ TŘÍDĚNÍ 9.1 CO JE TO STATISTICKÉ TŘÍDĚNÍ Již jsme si říkali, že v 19. a 20. století se stala statistika vědou, která
Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj
10.3 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
1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků
1 Pops statstcých dat 1.1 Pops omálích a ordálích zaů K zobrazeí rozděleí hodot omálích ebo ordálích zaů lze použít tabulu ebo graf rozděleí četostí. Tuto formu zobrazeí lze dooce použít pro číselé zay,
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Pracovník, který spravuje podnikovou databázi, exportoval do tabulkového procesoru všechny pracovníky podniku
4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností
4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.
Lineární regrese ( ) 2
Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující
Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt
Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)
Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a
Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt
Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4
8.1.2 Vzorec pro n-tý člen
8 Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým příladům z IQ testů, teré studeti zají
Mod(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
8.1.2 Vzorec pro n-tý člen
8.. Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Myslím, že jde o jedu z velmi pěých hodi. Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým
Deskriptivní statistika 1
Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky
NEPARAMETRICKÉ METODY
NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost
k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln
Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =
Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.
Soutava mometů Momety (Obecé, cetrálí a ormovaé) Do ytému mometových charatert patří ty ejdůležtější artmetcý průměr (mometová míra úrově) a rozptyl (mometová úroveň varablty). Obecý momet -tého tupě:
3. cvičení 4ST201 - řešení
cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry
Pro 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,
1 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,
5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC
5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém
Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.
Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95
Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt celou populac, provádíme
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:
Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cvčeí 1 TESTOVÁNÍ NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Dosud jsme se zabýval testováím parametrcký hypotéz, což jsou hypotézy o parametrech rozděleí (populace). Statstckým hypotézám
Digitální učební materiál
Dgtálí učebí materál Číslo projetu CZ..07/.5.00/34.080 Název projetu Zvaltěí výuy prostředctvím ICT Číslo a ázev šabloy líčové atvty III/ Iovace a zvaltěí výuy prostředctvím ICT Příjemce podpory Gymázum,
1.3. 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
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru
SP Náhodý vetor ezávislost fuce NV PRAVDĚPODONOST A STATISTIKA Náhodý vetor ezávislost fuce áhodého vetoru Libor Žá Náhodý vetor stochasticá ezávislost Náhodé veličiy... defiovaé a ravděodobostím rostoru
6 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
Intervalové odhady parametrů
Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
SP esty dobré shody PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Lbor Žá SP esty dobré shody Lbor Žá Přpomeutí - estováí hypotéz o rozděleí Ch-vadrát test Chí-vadrát testem terý e založe a tříděém statstcém souboru. SP esty
PŘÍKLAD 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
Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i
: ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru
3. cvičení 4ST201. Míry variability
cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty
Odhady 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:
Název školy: Gymnázium Jana Nerudy, škola hl. města Prahy. Předmět, mezipředmětové vztahy: matematika a její aplikace
Název: Kombiatoria Autor: Mgr. Haa Čerá Název šoly: Gymázium Jaa Nerudy, šola hl. města Prahy Předmět, mezipředmětové vztahy: matematia a její apliace Ročí: 5. ročí Tématicý cele: Kombiatoria a pravděpodobost
STATISTIKA. Základní pojmy
Statistia /7 STATISTIKA Záladí pojmy Statisticý soubor oečá eprázdá možia M zoumaých objetů schromážděých a záladě toho, že mají jisté společé vlastosti záladí statisticý soubor soubor všech v daé situaci
Popisná 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
Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.
Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95
STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6
Středoškolská techika 00 Setkáí a prezetace prací středoškolských studetů a ČVUT STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Pavel Husa Gymázium Jiřího z Poděbrad Studetská 66/II
2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.
0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace
9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304
935 Koelace Předpoklad: 9304 Zatím jsme se zabýval vžd pouze jedím zakem, ve statstckém výzkumu jsme však u každého jedotlvce (statstcké jedotk) sledoval zaků více Učtě spolu ěkteé zak souvsí (apříklad
2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT
2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic
Přednáška č. 2 náhodné veličiny
Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující
[ jednotky ] Chyby měření
Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá
Statistické charakteristiky (míry)
Stattcé charaterty (míry) - hrují formac, obažeou v datech (vyjadřují j v ocetrovaé formě); - charaterzují záladí ryy zoumaého ouboru dat; - umožňují porováváí více ouborů. upy tattcých charatert :. charaterty
Elementární zpracování statistického souboru
Elemetárí zpracováí statistického souboru Obsah kapitoly 4. Elemetárí statistické zpracováí - parametrizace vhodými empirickými parametry Studijí cíle Naučit se výsledky měřeí parametrizovat vhodými empirickými
S k l á d á n í s i l
S l á d á í s i l Ú o l : Všetřovat rovováhu tří sil, působících a tuhé těleso v jedom bodě. P o t ř e b : Viz sezam v desách u úloh a pracovím stole. Obecá část: Při sládáí soustav ěolia sil působících
P2: 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
8. cvičení 4ST201-řešení
cvičící 8. cvičeí 4ST01-řešeí Obsah: Neparametricé testy Chí-vadrát test dobréshody Kotigečí tabuly Aalýza rozptylu (ANOVA) Vysoá šola eoomicá 1 VŠE urz 4ST01 Neparametricé testy Neparametricétesty využíváme,
6. KOMBINATORIKA 181. 6.1. Základní pojmy 181 6.1.1. Počítání s faktoriály a kombinačními čísly 182. 6.2. Variace 184. 6.3.
Zálady matematiy Kombiatoria. KOMBINATORIKA 8.. Záladí pojmy 8... Počítáí s fatoriály a ombiačími čísly 8.. Variace 8.. Permutace 85.. Kombiace 87.5. Biomicá věta 89 Úlohy samostatému řešeí 9 Výsledy úloh
2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI V prax se můžeme setat s dvojím typem procesů. Jeda jsou to procesy determstcé, u terých platí, že př dodržeí orétích vstupích podmíe obdržíme přesý, předem zámý výslede (te můžeme
Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou
Fukce RNDr. Yvetta Bartáková Gymázium, SOŠ a VOŠ Ledeč ad Sázavou Limita poslouposti a fukce VY INOVACE_0 9_M Gymázium, SOŠ a VOŠ Ledeč ad Sázavou A) Limita poslouposti Říkáme, že posloupost a je kovergetí,
Závislost 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
Komplexní čísla. Definice komplexních čísel
Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují
n 3 lim 3 1 = lim Je vidět, že posloupnost je neklesající, tedy z Leibnize řada konverguje, ( 1) k 1 k=1
3. cvičeí Přílady. (a) (b) (c) ( ) ( 3 ) = Otestujeme itu 3 = 3 = = 0. Je vidět, že posloupost je elesající, tedy z Leibize řada overguje, ( ) Řada overguje podle Leibizova ritéria, ebot je zjevě erostoucí.
Vzorový 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
8.2.1 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
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta dopraví Statistika Semestrálí práce Zdražováí pohoých hmot Jméa: Martia Jelíková, Jakub Štoudek Studijí skupia: 2 37 Rok: 2012/2013 Obsah Úvod... 2 Použité
Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n
Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
Matematka IV PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Lbor Žák Matematka IV Lbor Žák Regresí aalýza Regresí aalýza zkoumá závslost mez ezávslým proměým X ( X,, X k a závsle proměou Y. Tato závslost se vjadřuje ve tvaru
6. 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
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bodové a intervalové odhady
SP Bodové a tervalové odhady PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a tervalové odhady Lbor Žák SP Bodové a tervalové odhady Lbor Žák Bodové a tervalové odhady Nechť je áhodá proměá, která má dstrbučí fukc
3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin
3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo
DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM
Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře
MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce
MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost
8.2.1 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
FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL
Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - 6. - PRVNÍ DIFERENCIÁL TAYLORŮV ROZVOJ FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL PŘÍKLAD Pomocí věty o prvím difereciálu ukažte že platí přibližá rovost
Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.
Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový
Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2
Iterpolace pomocí sple křvky dáo: bodů v rově úkol: alézt takovou křvku, která daým body prochází y f f 2 f 0 f x0 x... x 2 x x Iterpolace pomocí sple křvky evýhodou polyomálí terpolace změa ěkterého z
Sekvenční 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
Chyby přímých měření. Úvod
Chyby přímých měřeí Úvod Př zjšťováí velkost sledovaé velčy dochází k růzým chybám, které ovlvňují celkový výsledek. V pra eestuje žádá metoda měřeí a měřcí zařízeí, které by bylo absolutě přesé, což zameá,
Metody zkoumání závislosti numerických proměnných
Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy
Kombinatorika- 3. Základy diskrétní matematiky, BI-ZDM
Kombiatorika- 3 doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické iformatiky FIT České vysoké učeí techické v Praze c Josef Kolar, 2011 Základy diskrétí matematiky, BI-ZDM ZS 2011/12, Lekce 8 Evropský sociálí
Iterační výpočty projekt č. 2
Dokumetace k projektu pro předměty IZP a IUS Iteračí výpočty projekt č. 5..007 Autor: Václav Uhlíř, xuhlir04@stud.fit.vutbr.cz Fakulta Iformačích Techologii Vysoké Učeí Techické v Brě Obsah. Úvodí defiice.....
7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY
7 VYUŽITÍ METOD OERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DORAVY Operačí aalýza jao jeda z oblatí apliovaé matematiy achází vé široé uplatěí v průmylových a eoomicých apliacích. Jedím z oborů, ve teré hraje ezatupitelou
Cvičení 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
1 Základní pojmy a vlastnosti
Základí pojmy a vlastosti DEFINICE (Trigoometrický polyom a řada). Fukce k = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrický polyom. Řada = (a cos(x) + b si(x)) se azývá trigoometrická řada. TVRZENÍ (Ortogoalita).
Národní informační středisko pro podporu kvality
Národí iformačí střediso pro podporu vality Problémy s uazateli způsobilosti a výoosti v praxi Dr.Jiří Michále, CSc. Ústav teorie iformace a automatizace AVČR Uazatel způsobilosti C p Předpolady: ormálí
5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu
5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá
Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí
Pravděpodobost a matematcká statstka eerováí dvojrozměrých rozděleí pomocí copulí umbelova copule PRAHA 005 Vpracoval: JAN ZÁRUBA OBSAH: CÍL PRÁCE TEORIE Metoda verzí trasformace O copulích Sklarova věta
8. Zákony velkých čísel
8 Zákoy velkých čísel V této část budeme studovat velm často užívaá tvrzeí o součtech posloupost áhodých velč Nedříve budeme vyšetřovat tvrzeí azývaá souhrě ako slabé zákoy velkých čísel Veškeré úvahy
2.4. INVERZNÍ MATICE
24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:
veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou
1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i
Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení
Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází
Statistika. 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
1 Trochu o kritériích dělitelnosti
Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak
( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N.
.. Derivace elemetárích fukcí II Předpoklady: Př. : Urči derivaci fukce y ; N. Budeme postupovat stejě jako předtím dosazeím do vzorce: f ( + ) f ( ) f f ( + ) + + + +... + (biomická věta) + + +... + f
STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson
STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,
S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák
SP Popsá statstka Popsá statstka Lbor Žák SP Popsá statstka Lbor Žák Základí zdroje : skrpta Mateatka IV - doc. RNDr. Z. Karpíšek, CSc. ateatka o le - http://athole.fe.vutbr.cz/ Základ ateatcké statstk
Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.
4. Itervalové odhady parametrů rozděleí. Jedou ze základích úloh mtematické statistiky je staoveí hodot parametrů rozděleí, ze kterého máme k dispozici áhodý výběr. Nejčastěji hledáme odhady dvou druhů:
8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor
8. Základy statistiky 7. ročík - 8. Základy statistiky Statistika je vědí obor, který se zabývá zpracováím hromadých jevů. Tvoří základ pro řadu procesů řízeí, rozhodováí a orgaizováí, protoţe a základě