Sázíte-li v loterii, je to hazard. Hrajete-li poker, je to zábava. Obchodujete-li na burze, je to ekonomie. Vidíte ten rozdíl?

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Sázíte-li v loterii, je to hazard. Hrajete-li poker, je to zábava. Obchodujete-li na burze, je to ekonomie. Vidíte ten rozdíl?"

Transkript

1 1.1 Základní statistické pojmy a metody Sázíte-li v loterii, je to hazard. Hrajete-li poker, je to zábava. Obchodujete-li na burze, je to ekonomie. Vidíte ten rozdíl? 1

2 Co se dozvíte Co je to statistika Vznik statistiky, vývoj a současné pojetí. Základní pojmy statistický soubor, statistická proměnná. Etapy statistického zkoumání. Státní statistická služba a Český statistický úřad. Příklady statistických zkoumání v ekonomické praxi. 2

3 Co je to statistika Statistika je obor, který se zabývá shromažďováním, analýzou a interpretací údajů získaných z pozorování nebo experimentů. Co říkají ekonomové? Statistika je nástroj na podporu rozhodování. JEV ÚDAJ INFORMACE ROZHODNUTÍ 3

4 Pět rozšířených nepravd o statistice ekonom se docela dobře bez statistiky obejde ekonom stále pracuje se statistikami, znalost statistických metod je pro něj významnou konkurenční výhodou statistika je teoreticky složitá disciplína k řešení většiny statistických úloh v ekonomii není třeba znát žádnou složitou teorii ke statistice potřebuji znát vyšší matematiku statistik v běžné praxi si vystačí se středoškolskou matematikou, kalkulačkou a selským rozumem (intuicí) statistika nuda je statistika je kreativní činnost, která v získaných údajích hledá informace na podporu rozhodování jsou tři druhy lží milosrdné lži, opovrženíhodné lži a statistiky dobrý statistik dokáže rozpoznat lživé statistiky od těch seriosních 4

5 Pět významů slova statistika statistika - jako vědní disciplína zkoumá jevy a procesy, studuje jejich variabilitu a zabývá se jejich analýzou statistika - jako předmět ve škole základy statistiky jsou součástí již středoškolské matematiky statistika - jako statistický úřad nebo pracoviště systém státní statistiky zasahuje od Českého statistického úřadu až po jednotlivé subjekty (podniky, domácnosti) statistika - jako údaj nebo soubor údajů statistické údaje jsou základem každé analýzy nebo rozhodování statistika - jako statistický vzorec ze zjištěných údajů se počítají charakteristiky (průměr, počet, ) 5

6 Zamyslete se Zamyslete se sami, kde se v praxi setkáváte se slovem statistika nebo statistický a v jakém významu. Možná budete překvapeni, jak často se tento termín v běžném životě vyskytuje. 6

7 Kořeny soudobé statistiky Předstatistické období 6. stol. před Kristem - sčítání lidu (Servius Tulius) zmínky prakticky u všech starověkých civilizací Universitní statistika století - Itálie, Německo statistika jako souhrnná věda o státě vznik termínu statistika (die Statistik) Politická aritmetika 17. století Anglie výpočty z matrik (údajů o obyvatelstvu) Teorie pravděpodobnosti od 16. století velký nástup na přelomu 19. a 20. století hodnocení individuálních jevů, možnosti odhadů 7

8 Statistika jako vědecká disciplína Popisná (deskriptivní) statistika 18. století - statistika jako nástroj pro objasnění a hledání vztahů mezi hromadnými jevy (nevšímá si již pouze státu nejprve přírodní vědy, později i humanitní) 19. století - statistika jako oficiální orgán státní správy (Belgie 1. státní statistický úřad na světě) Matematická (induktivní) statistika konec 19. století století využití teorie pravděpodobnosti sir Ronald A. Fisher povýšen do šlechtického stavu statistická analýza odhady a testování hypotéz statistika jako nástroj predikce a rozhodování Aplikovaná statistika 70. léta 20. století až současnost využití výpočetní techniky aplikace statistických metod v různých disciplínách 8

9 Statistika jako nástroj ekonoma dává podklady pro rozhodování poukazuje na atypické údaje a jevy poukazuje na závislost, resp. nezávislost jevů prezentuje hromadně sledované údaje prezentuje trendy vývoje modeluje stav nebo vývoj zkoumaných objektů odhaduje stav a vývoj sledovaných jevů testuje hypotézy o zkoumaných skutečnostech 9

10 Statistika a výpočetní technika nová etapa ve vývoji statistiky urychlení statistických výpočtů a analýz přiblížení nástrojů statistiky běžným uživatelům nestatistikům STANDARDNÍ PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ: běžné programy rozšířené o statistické funkce tabulkové programy: MS Excel, databázové programy: MS Access, MS Fox Pro, SPECIÁLNÍ STATISTICKÉ PROGRAMY: např. STATGRAPHICS, SPSS, STATISTICA pro řadového uživatele finančně náročné 10

11 Základní pojmy statistiky hromadný jev jev, který se opakuje nebo se vyskytuje ve větším množství dává opakovaná data stejného typu výskyt studenta na ekonomické fakultě statistický soubor množina údajů o zkoumaných hromadných jevech soubor všech studentů 1. ročníku bakalářského studia statistická jednotka prvek statistického souboru student Jiří Vonásek statistický znak (proměnná, veličina, ukazatel) jedna ze sledovaných vlastností jednotek osobní číslo zápočet z Matematiky A počet kreditů 11

12 Statistický soubor - vymezení určuje, z kterých konkrétních jednotek se soubor skládá vymezení souboru: věcné co je vlastně statistickou jednotkou (osoba, podnik, pokus, ) prostorové k jakému územnímu (prostorovému) celku se soubor vztahuje časové k jakému časovému okamžiku nebo intervalu se soubor vztahuje soubor obyvatel České republiky k věcné prostorové časové 12

13 Statistický soubor základní soubor = populace množina všech vymezených jednotek ke zkoumání soubor všech občanů České republiky výběrový soubor = výběr, vzorek vybraná skutečně zkoumaná část základního souboru 1000 vybraných občanů dotazovaných v průzkumu Proč se ve statistice provádí výběr? základní soubor je příliš rozsáhlý základní soubor není celý dostupný analýza je destruktivní základní soubor výběr výběrový soubor 13

14 Rozdělení statistických znaků rozdělení podle vyjádření hodnot: znaky kvalitativní hodnoty jsou vyjádřeny slovně (např. pohlaví, dosažené vzdělání, národnost, ) znaky kvantitativní hodnoty jsou vyjádřeny číselně (např. počet dětí, známka ze statistiky, výška, ) některé znaky mohou mít obojí vyjádření např. známka ze statistiky výborně = 1 14

15 Rozdělení statistických znaků rozdělení podle charakteru hodnot: znaky nominální diskrétní znaky, hodnoty se nedají uspořádat (např. pohlaví, rodinný stav, národnost, ) znaky ordinální diskrétní znaky, hodnoty se dají uspořádat, nedají se sčítat (např. dosažené vzdělání, známka ze statistiky, ) znaky metrické diskrétní nebo spojité znaky, s hodnotami lze počítat (např. počet dosažených kreditů, věk, výška, ) 15

16 Jak určit typ znaku? při porovnávání dvou hodnot metrického znaku se lze ptát kolikrát? nebo o kolik? ve smyslu hodnoty při porovnání dvou hodnot ordinálního znaku se lze ptát pouze o kolik pozic? ve smyslu pořadí hodnoty nominálního znaku nelze porovnávat (uvedené otázky nemají smysl) Jaký typ znaku je tedy známka ze zkoušky? 16

17 Etapy statistického zkoumání formulace problému stanovení cílů průzkumu sběr údajů JEV JEV ÚDAJ primární data zjišťujeme sami (např. pozorování, experiment) sekundární využíváme již hotová data (např. ČSÚ, Internet) zpracování údajů tabulky, grafy, číselné charakteristiky analýza údajů odhady, testování hypotéz, extrapolace doporučení na podporu rozhodování využití výsledků ÚDAJ INFORMACE INFORMACE ROZHODNUTÍ ROZHODNUTÍ 17

18 Statistika jako úřad Státní statistická služba - podle zákona č. 89/95 Sb. Český statistický úřad (ČSÚ) ministerstva a orgány veřejné správy (např. ÚIV, FÚ, ŽÚ, VZP) Zahraniční statistické orgány a organizace Statistická komise OSN EUROSTAT (Evropa) CESTAT (CZ, SK, PL, H) Nestátní statistické zdroje nezávislé organizace (SOFRES, DEMA, IVVM) podnikové statistiky 18

19 Český statistický úřad řídí a organizuje státní statistická zjišťování zpracovává národní účetnictví organizuje sčítání lidu centrální orgán krajské reprezentace oblastní zastoupení 19

20 Představuje se ČSÚ v Ostravě Český statistický úřad Krajská reprezentace Ostrava Repinova Ostrava 2 zajišťuje: krajské statistiky za Moravskoslezský kraj pro celou ČR sběr a zpracování výkazů za odvětví obchodu, dopravy a spojů 20

21 Příklady statistických zkoumání sčítání lidu (osob, domácností a bytů) úplné šetření - census koná se cca každých 10 let (naposledy v roce 2001) je harmonizováno s podobnými akcemi v Evropě a ve světě průzkumy veřejného mínění výběrová šetření formou dotazníků počet respondentů řádově několik tisíc marketingové průzkumy výběrová šetření obvykle formou anket celostátní, regionální, resortní, firemní, 21

22 Co se dozvíte příště 1.2 Prezentace statistických daty Statistické ukazatele. Prezentace statistických údajů, tabulky a grafy. Struktura tabulek, typy tabulek. Grafy, typy grafů. Souhrnné číselné ukazatele průměry, úhrny, poměry. 22

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

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky STATISTIKA I.

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky STATISTIKA I. Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky STATISTIKA I. pro kombinované a distanční studium Radim Briš Martina Litschmannová

Více

Pojem a úkoly statistiky

Pojem a úkoly statistiky Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby

Více

STATISTIKA LS 2013. Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.

STATISTIKA LS 2013. Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. STATISTIKA LS 2013 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Ondřej Grunt RNDr. Pavel Jahoda, Ph.D. Ing. Kateřina Janurová Mgr. Tereza

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

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

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

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

Více

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

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu cvičící 1. cvičení 4ST201 Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu Obsah: Vysoká škola ekonomická 1 Vyučující: Základní informace:» Konzultační hodiny: pátek 9:00 11:00» Místnost: JM317» Email:

Více

Statistická prezentace je umění vytvořit dobrou tabulku nebo graf, které přitáhnou oko k tomu, co je zajímavé. Mgr. Ing.

Statistická prezentace je umění vytvořit dobrou tabulku nebo graf, které přitáhnou oko k tomu, co je zajímavé. Mgr. Ing. 1.2 Prezentace statistických dat Statistická prezentace je umění vytvořit dobrou tabulku nebo graf, které přitáhnou oko k tomu, co je zajímavé. Mgr. Ing. Jan Spousta Co se dozvíte Statistické ukazatele.

Více

1.3 SOUČASNOST STATISTIKY

1.3 SOUČASNOST STATISTIKY Současnost statistiky Aleš Drobník strana 1 1.3 SOUČASNOST STATISTIKY 1.3.1 FISKÁLNÍ POLITIKA VLÁDY Fiskální politiku provádí většinou vláda stanovením nebo změnou výše daní, přerozdělování peněz získaných

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

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

ZLOMKY. Standardy: M-9-1-01 CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA. Záporná celá čísla Racionální čísla Absolutní hodnota Početní operace s racionálními čísly

ZLOMKY. Standardy: M-9-1-01 CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA. Záporná celá čísla Racionální čísla Absolutní hodnota Početní operace s racionálními čísly a algoritmů matematického aparátu Vyjádří a zapíše část celku. Znázorňuje zlomky na číselné ose, převádí zlomky na des. čísla a naopak. Zapisuje nepravé zlomky ve tvaru smíšeného čísla. ZLOMKY Pojem zlomku,

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

PLATOVÁ STUDIE PRO FINANČNÍ POZICE 2013. Vyhodnocení průzkumu

PLATOVÁ STUDIE PRO FINANČNÍ POZICE 2013. Vyhodnocení průzkumu PLATOVÁ STUDIE PRO FINANČNÍ POZICE 2013 Vyhodnocení průzkumu Česká asociace pro finanční řízení (CAFIN) si jako jeden ze svých cílů klade pomoc při rozvoji finanční profese. Zajímají nás aktuální trendy

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

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová

Více

ilit Česká republika v číslech Česká republika - hodnocení různých ukazatelů druhý ročník, seminář ze zeměpisu

ilit Česká republika v číslech Česká republika - hodnocení různých ukazatelů druhý ročník, seminář ze zeměpisu Téma aktivity: Předmět: Česká republika - hodnocení různých ukazatelů Doporučený věk studentů: 14-18 let Vazba na ŠVP: druhý ročník, seminář ze zeměpisu Cíle: Studenti samostatně hledají různá data o své

Více

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Výchozí stav Sebehodnocení práce s MS Excel studujícími oboru

Více

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR 1 aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické

Více

Metody přírodních věd aplikované na vědy sociální: předpoklad, že lidské chování můžeme do jisté míry měřit a předpovídat.

Metody přírodních věd aplikované na vědy sociální: předpoklad, že lidské chování můžeme do jisté míry měřit a předpovídat. 3. Kvalitativní vs kvantitativní výzkum Kvantitativní výzkum Metody přírodních věd aplikované na vědy sociální: předpoklad, že lidské chování můžeme do jisté míry měřit a předpovídat. Kvantitativní výzkum

Více

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL Labour Force Sample Survey Stanislav Mazouch Abstract Výběrové šetření pracovních sil se provádí v České republice již od prosince 1992. Je prováděno Českým statistickým

Více

MARKETINGOVÝ VÝZKUM (studijní materiál) Ing. Martina Ortová, Ph.D. Ing. Jaroslava Dědková, Ph.D.

MARKETINGOVÝ VÝZKUM (studijní materiál) Ing. Martina Ortová, Ph.D. Ing. Jaroslava Dědková, Ph.D. MARKETINGOVÝ VÝZKUM (studijní materiál) Ing. Martina Ortová, Ph.D. Ing. Jaroslava Dědková, Ph.D. Předmluva Milé studenky/ti, dostává se vám do rukou studijní materiál na téma Marketingový výzkum,který

Více

Míra přerozdělování příjmů v ČR

Míra přerozdělování příjmů v ČR Míra přerozdělování příjmů v ČR Luboš Marek, Michal Vrabec Anotace V tomto článku počítají autoři hodnoty Giniho indexu v České republice. Tento index je spočítán nejprve za celou ČR, poté pro skupinu

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

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

MARKETINGOVÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM

MARKETINGOVÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM MARKETINGOVÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM Proč je nutná existence MIS ve firmě? Firmy přechází od místního k celonárodnímu a ke globálnímu marketingu změna orientace od zákaznických potřeb k zák. přáním / stále vybíravější

Více

DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL

DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0763 Název školy SOU potravinářské, Jílové u Prahy, Šenflukova 220 Název materiálu INOVACE_32_MaM 1/ 01/ 02/09 Autor Ing. Eva Hrušková Obor; předmět,

Více

Pravidla a podmínky k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost

Pravidla a podmínky k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost Pravidla a podmínky k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost (dále jen společnost) stanoví k vydání osvědčení o způsobilosti vykonávat aktuárskou činnost (dále jen osvědčení) následující

Více

MO-ME-N-T MOderní MEtody s Novými Technologiemi

MO-ME-N-T MOderní MEtody s Novými Technologiemi Projekt: Reg.č.: Operační program: Škola: Tematický okruh: Téma: Jméno autora: MO-ME-N-T MOderní MEtody s Novými Technologiemi CZ.1.07/1.5.00/34.0903 Vzdělávání pro konkurenceschopnost Hotelová škola,

Více

Měření závislosti statistických dat

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

Více

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Co je statistika? Přehled témat

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Co je statistika? Přehled témat Organizační pokyny k přednášce Matematická statistika MS710P05 Zdeněk Hlávka (Šárka Hudecová, Michal Kulich) Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta UK hlavka@karlin.mff.cuni.cz

Více

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11. UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace

Více

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

Názory občanů na sociální zabezpečení v ČR listopad 2013

Názory občanů na sociální zabezpečení v ČR listopad 2013 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel./fax: 86 840 9 E-mail: jana.novakova@soc.cas.cz Názory občanů na sociální zabezpečení v ČR listopad

Více

Analýza postojů a vzdělávacích potřeb romských dětí a mládeže. Výsledky kvantitativní a kvalitativní sondy v devíti základních školách

Analýza postojů a vzdělávacích potřeb romských dětí a mládeže. Výsledky kvantitativní a kvalitativní sondy v devíti základních školách Analýza postojů a vzdělávacích potřeb romských dětí a mládeže Výsledky kvantitativní a kvalitativní sondy v devíti základních školách Základní informace o projektu Zadavatel Nadace rozvoje občanské společnosti

Více

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu

Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Matematika 6. ročník Zpracovala: Mgr. Michaela Krůtová Číslo a početní operace zaokrouhluje, provádí odhady s danou přesností, účelně využívá kalkulátor porovnává

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

Jihočeský kraj - Ing. Ladislav Sochor Jihomoravský kraj - Mgr. Michaela Výduchová

Jihočeský kraj - Ing. Ladislav Sochor Jihomoravský kraj - Mgr. Michaela Výduchová Jihočeský kraj - Ing. Ladislav Sochor Jihomoravský kraj - Mgr. Michaela Výduchová Vedoucí partner: Projektoví partneři: Weinviertel Management Úřad dolnorakouské vlády Jihočeský kraj Jihomoravský kraj

Více

Finanční a pojistná matematika. Den otevřených dveří 6. ledna 2012

Finanční a pojistná matematika. Den otevřených dveří 6. ledna 2012 Finanční a pojistná matematika Den otevřených dveří 6. ledna 2012 Ing. Pavel Hanuš asistent Katedry matematiky PřF UHK garant ekonomických předmětů katedry daňový poradce http://www.pavelhanus.cz pavel.hanus@uhk.cz

Více

Jak nelhat se statistikou? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Jak nelhat se statistikou? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Jak nelhat se statistikou? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Co je to statistika? teoretická disciplína, která se zabývá metodami sběru a analýzy dat Jak získat data?

Více

SISP - charakteristika výběrového souboru

SISP - charakteristika výběrového souboru SISP - charakteristika výběrového souboru Výběr osob ve Studii individuální spotřeby potravin reprezentuje populaci České republiky dle Výsledků sčítání lidu, domů a bytů, 21. Šetření se zúčastnilo 259

Více

Seminarni prace. 2 3 stranky staci, dat nema byt 3 a nema jich byt pul milionu. k te seminarce

Seminarni prace. 2 3 stranky staci, dat nema byt 3 a nema jich byt pul milionu. k te seminarce Seminarni prace Popisná statistika, data nesmí být časovou řadou Zkoumat můžeme třeba mzdy, obraty atd. (takže možná QA?) Formát pdf, poslat nejpozději den před zkouškou. Podrobnější informace jsou na

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

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

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

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

Více

PREPRINT POPISNÁ STATISTIKA A VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ

PREPRINT POPISNÁ STATISTIKA A VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ UNIVERZITA OBRANY KATEDRA EKONOMETRIE UČEBNÍ TEXT PRO DISTANČNÍ STUDIUM PREPRINT POPISNÁ STATISTIKA A VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ RNDr. Oldřich KŘÍŽ Mgr. Jiří NEUBAUER, Ph.D. Mgr. Marek SEDLAČÍK, Ph.D. B r n o 2

Více

Žák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě.

Žák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě. STANDARDY MATEMATIKA 2. stupeň ČÍSLO A PROMĚNNÁ 1. M-9-1-01 Žák provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; užívá ve výpočtech druhou mocninu a odmocninu 1. žák provádí základní početní

Více

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Big Data a oficiální statistika Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Obsah příspěvku Charakteristiky Big Data Výzvy a úskalí z perspektivy statistiky Výzvy z perspektivy computing

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

Informační společnost z pohledu statistiky

Informační společnost z pohledu statistiky Konference ISSS 2007, Hradec Králové Informační společnost z pohledu statistiky Martin MANA Oddělení statistiky výzkumu, vývoje a informační společnosti Obsah prezentace KONCEPT INFORMAČNÍ SPOLEČNOSTI

Více

Dítě v předškolním věku a naplňování klíčových kompetencí pohledem pedagogů a v porovnání s předškolním kurikulem Jarmila Hořejší

Dítě v předškolním věku a naplňování klíčových kompetencí pohledem pedagogů a v porovnání s předškolním kurikulem Jarmila Hořejší Téma disertační práce: Dítě v předškolním věku a naplňování klíčových kompetencí pohledem pedagogů a v porovnání s předškolním kurikulem Jarmila Hořejší Obsah 1. Hlavní cíl 2. Návaznost dizertační práce

Více

Terminologie ve výzkumu. Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové

Terminologie ve výzkumu. Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové Terminologie ve výzkumu Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové Metoda = návod, způsob, cesta, jak něco poznat, něčeho docílit Kroky vedoucí k určitému cíli musí být zdůvodnitelné Objektivně přiměřené

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

STONOŽKA 2008/2009-9. TŘÍDY

STONOŽKA 2008/2009-9. TŘÍDY Škola: Název: Obec: BCDE BCDE Základní škola, Dambořice č.p. Základní 466 škola, Dambořice č.p. 466 Dambořice Dambořice STONOŽKA 28/29-9. TŘÍDY ČESKÝ JAZYK Výsledky Vaší školy v českém jazyce jsou špičkové.

Více

Statistiky v oblasti vědy, technologií a inovací v ČR

Statistiky v oblasti vědy, technologií a inovací v ČR Společný seminář TC AV ČR a ČSÚ Výzkum, vývoj a inovace - klíčové faktory růstu konkurenceschopnosti ČR Technologické centrum AV ČR, Ve Struhách 27, Praha 6; 18. březen 2011 Statistiky v oblasti vědy,

Více

Jak se studuje na (naší) vysoké škole? Tomáš Fojtík, Martin Křena

Jak se studuje na (naší) vysoké škole? Tomáš Fojtík, Martin Křena Jak se studuje na (naší) vysoké škole? Tomáš Fojtík, Martin Křena 22.1.2013 Agenda Představení nás Informace o škole, fakultách, oborech a studiu Fotky prostředí školy Trocha chvály FIS Přijímačky Informační

Více

OBSAH KAPITOLY KONKURENCE KONKURENCE KONKURENCE IDENTIFIKACE KONKURENCE 2.2.2011 IDENTIFIKACE KONKURENCE A MARKETINGOVÝ VÝZKUM

OBSAH KAPITOLY KONKURENCE KONKURENCE KONKURENCE IDENTIFIKACE KONKURENCE 2.2.2011 IDENTIFIKACE KONKURENCE A MARKETINGOVÝ VÝZKUM OBSAH KAPITOLY IDENTIFIKACE KONKURENCE A Ing. Lukáš Kučera SOŠ Velešín konkurence a její význam identifikace konkurence SWOT analýza účel marketingového výzkumu proces marketingového výzkumu druhy marketingového

Více

STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI. Pavel Praks, Zdeněk Boháč

STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI. Pavel Praks, Zdeněk Boháč STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI Pavel Praks, Zdeněk Boháč Katedra matematiky a deskriptivní geometrie, VŠB - Technická univerzita Ostrava 17. listopadu

Více

Standardy ČJ - 2.stupeň - přehled

Standardy ČJ - 2.stupeň - přehled Standardy ČJ - 2.stupeň - přehled ČJL-9-1-01 Žák odlišuje ve čteném nebo slyšeném textu fakta od názorů a hodnocení, ověřuje fakta pomocí otázek nebo porovnáváním s dostupnými informačními zdroji - 9.r.

Více

Je podnětem pro firmy a instituce, které mají zájem navázat spolupráci v uvedených směrech.

Je podnětem pro firmy a instituce, které mají zájem navázat spolupráci v uvedených směrech. Tato nabídka prezentuje odborné zaměření, nabízené služby, vybrané dosažené výsledky a reference Centra pro výzkum veřejného mínění Sociologického ústavu AV ČR, v. v. i.. Je podnětem pro firmy a instituce,

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

4. Statistika jako praktická činnost

4. Statistika jako praktická činnost 4. Statistika jako praktická činnost Jednotlivé etapy se navzájem prolínají, nejsou od sebe přísně odděleny. Kvalita práce v jedné etapě však ovlivňuje výsledek práce v etapách ostatních i výsledek celého

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

Nabídka seminářů pro 7.A a 3.B ve školním roce 2015/2016

Nabídka seminářů pro 7.A a 3.B ve školním roce 2015/2016 Nabídka seminářů pro 7.A a 3.B ve školním roce 2015/2016 Studenti si volí semináře s celkovou dotací 4 hodiny týdně. Nabízené semináře mají dotaci 1 hodinu, resp. 2 hodiny týdně. Student si tedy může navolit

Více

Písemná práce k modulu Statistika

Písemná práce k modulu Statistika The Nottingham Trent University B.I.B.S., a. s. Brno BA (Hons) in Business Management Písemná práce k modulu Statistika Číslo zadání: 144 Autor: Zdeněk Fekar Ročník: II., 2005/2006 1 Prohlašuji, že jsem

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

Metody výběru ve výzkumech veřejného mínění

Metody výběru ve výzkumech veřejného mínění Metody výběru ve výzkumech veřejného mínění Populace (základní soubor) Soubor jednotek, o nichž předpokládáme, že jsou pro ně závěry výzkumu platné Někdy se rozlišuje: Cílová populace - všechny jednotky

Více

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2013-2014

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2013-2014 Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2013-2014 1. ročník (první pololetí, druhé pololetí) 1) Množiny. Číselné obory N, Z, Q, I, R. 2) Absolutní hodnota reálného čísla, intervaly. 3) Procenta,

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

Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing. pro studenty studující od roku 2011/2012

Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing. pro studenty studující od roku 2011/2012 Studijní obor Manažerská ekonomika Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing pro studenty studující od roku 2011/2012 V první fázi studia oboru Manažerská ekonomika získá student

Více

Vzdělávací oblast: MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Vyučovací předmět: MATEMATIKA Ročník: 7.

Vzdělávací oblast: MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Vyučovací předmět: MATEMATIKA Ročník: 7. Vzdělávací oblast: MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Vyučovací předmět: MATEMATIKA Ročník: 7. Výstupy dle RVP Školní výstupy Učivo žák: v oboru celých a racionálních čísel; využívá ve výpočtech druhou mocninu

Více

Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Podniková ekonomika a management. pro studenty studující od roku 2011/2012

Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Podniková ekonomika a management. pro studenty studující od roku 2011/2012 Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Podniková ekonomika a management pro studenty studující od roku 2011/2012 Studijní obor Manažerská ekonomika V první fázi studia oboru Manažerská

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

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Lucie Kelblová PIAAC Mezinárodní výzkum vědomostí

Více

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G 5 ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 1 M A R K E T I N G O V Ý I N F O R M A Č N Í S Y S T É M ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 2 Mnoho

Více

ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM

ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM Vyučovací předmět : Období ročník : Učební texty : Matematika 3. období 6. ročník J.Coufalová : Matematika pro 6.ročník ZŠ (Fortuna) O.Odvárko,J.Kadleček : Sbírka úloh z matematiky pro 6.ročník ZŠ (Prometheus)

Více

Statistika jako obor. Statistika. Popisná statistika. Matematická statistika TEORIE K MV2

Statistika jako obor. Statistika. Popisná statistika. Matematická statistika TEORIE K MV2 Statistika jako obor Statistika Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů hromadného charakteru. Tím se myslí to, že zkoumaný jev musí příslušet určité části velkého množství objektů (lidí,

Více

Student si po a 1. ročníku podle svého osobního zaměření volí kurzy (předměty).

Student si po a 1. ročníku podle svého osobního zaměření volí kurzy (předměty). Aplikovaná informatika Akreditováno do: 31.10.2013 Délka studia: 3 roky Forma studia: Prezenční studium Předpokládaný počet studentů nastupujících do 1. ročníku: 60 Přijímací zkouška: bez přijímacích zkoušek

Více

Sedm Barcelonských principů

Sedm Barcelonských principů Sedm Barcelonských principů 1. Význam stanovení cílů a měření 2. Vhodnější než měřit výstupy, je měřit vliv na výsledky 3. Vliv na obchodní výsledky lze měřit a měl by být měřen, kdykoli je to možné 4.

Více

Market Intelligence Cesta k poznání trhu

Market Intelligence Cesta k poznání trhu Market Intelligence Cesta k poznání trhu Petr Šmíd, Consulting České spořitelny, a.s. smid@consultingcs.cz INSOURCE 2008:Konference o profesionálních informačních zdrojích pro obchod, management, marketing

Více

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy 10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu

Více

Zpráva z dotazníkového šetření: povědomí o programu mobility vysokoškolských studentů Erasmus a o pracovních stážích v programu Erasmus.

Zpráva z dotazníkového šetření: povědomí o programu mobility vysokoškolských studentů Erasmus a o pracovních stážích v programu Erasmus. Zpráva z dotazníkového šetření: povědomí o programu mobility vysokoškolských studentů Erasmus a o pracovních stážích v programu Erasmus. 1. Úvod: krátké shrnutí šetření Dotazníkové šetření probíhalo prostřednictvím

Více

Souhrnné výsledky za školu

Souhrnné výsledky za školu BDGKM třída počet žáků percentil skupinový percentil (GV) rozšířený percetil o PZ čistá úspěšnost skóre směrodatná odchylka skóre x mluvnice literatura sloh a komunikace třída počet žáků percentil skupinový

Více

3.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE (M) Charakteristika vzdělávací oblasti

3.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE (M) Charakteristika vzdělávací oblasti 3.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE (M) 51 Charakteristika vzdělávací oblasti Vzdělávací oblast matematika a její aplikace v základním vzdělávání je založena především na aktivních činnostech, které jsou typické

Více

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií

Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Mezinárodní výzkum dospělých Programme for the International Assessment of Adult Competencies Dovednosti dospělých v prostředí informačních technologií Lucie Kelblová PIAAC Mezinárodní výzkum vědomostí

Více

Podíl z celkového počtu pojištěnců, migranti, kteří se kteří se vrátili v roce 2010 po 1 až 4 letech 6=1-3

Podíl z celkového počtu pojištěnců, migranti, kteří se kteří se vrátili v roce 2010 po 1 až 4 letech 6=1-3 1.17. Remitence Remitence Čechů do České republiky 1.17.1. Odhad remitencí vychází z definice pojmu remitencí v souladu s metodikou platební bilance - BPM6. Metoda odhadu je založena na kvantitavním přístupu,

Více

er140207 Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz

er140207 Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz er00 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel./fax: 86 80 9 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názor na zadlužení obyvatel a státu leden 0 Technické

Více

STONOŽKA 2008/2009-5. TŘÍDY

STONOŽKA 2008/2009-5. TŘÍDY Škola: Název: Obec: BCST Základní škola, Školní Řevnice BCST Základní škola, Školní Řevnice STONOŽKA 8/9-5. TŘÍDY ČESKÝ JAZYK Výsledky Vaší školy v českém jazyce jsou nadprůměrné. Patříte mezi úspěšné

Více

Informace ze zdravotnictví Královéhradeckého kraje

Informace ze zdravotnictví Královéhradeckého kraje Informace ze zdravotnictví Královéhradeckého kraje Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Hradec Králové 1 8.10.2002 Ekonomika samostatných ordinací a některých dalších zdravotnických

Více

Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na pracovně orientovanou migraci české populace

Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na pracovně orientovanou migraci české populace Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na pracovně orientovanou migraci české populace Martin LUX Petr SUNEGA Struktura prezentace Kontext k problému Návaznost na dříve řešený projekt

Více

KEA 2009/2010-9. ROČNÍKY

KEA 2009/2010-9. ROČNÍKY Škola: Název: Obec: DEHK DEHK Základní škola, Kvítková 4338 Základní škola, Kvítková 4338 Zlín Zlín KEA 9/1-9. ROČNÍKY ČESKÝ JAZYK Výsledky Vaší školy v českém jazyce jsou špičkové. Vaše škola patří mezi

Více

Obsah ODDÍL A ZÁKLADNÍ SOUVISLOSTI MAKROEKONOMICKÉ ANALÝZY 3 ODDÍL B: ANALÝZA VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ EKONOMICKÉ ROVNOVÁHY 63. Úvod 1

Obsah ODDÍL A ZÁKLADNÍ SOUVISLOSTI MAKROEKONOMICKÉ ANALÝZY 3 ODDÍL B: ANALÝZA VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ EKONOMICKÉ ROVNOVÁHY 63. Úvod 1 iv Úvod 1 ODDÍL A ZÁKLADNÍ SOUVISLOSTI MAKROEKONOMICKÉ ANALÝZY 3 1. Ekonomický systém, ekonomický model a makroekonomická analýza 5 1.1 Ekonomické modelování a makroekonomická analýza 6 1.1.1 Nástin historického

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

Podmínky pro přijímací řízení pro akademický rok 2015/16

Podmínky pro přijímací řízení pro akademický rok 2015/16 Podmínky pro přijímací řízení pro akademický rok 2015/16 PROMÍJENÍ PŘIJÍMACÍCH ZKOUŠEK přijímací řízení pro akademický rok 2015/2016 Pro akademický rok 2015/2016 jsou přijímány přihlášky ke studiu na níže

Více

MATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět)

MATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět) MATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět) Charakteristika vyučovacího předmětu Obsahové vymezení Vzdělání v matematickém semináři je zaměřeno na: užití matematiky v reálných situacích osvojení

Více

ZÁKLADNÍ ŠKOLA PŘI DĚTSKÉ LÉČEBNĚ Ostrov u Macochy, Školní 363 INOVACE VÝUKY CZ.1.07/1.4.00/21.0647

ZÁKLADNÍ ŠKOLA PŘI DĚTSKÉ LÉČEBNĚ Ostrov u Macochy, Školní 363 INOVACE VÝUKY CZ.1.07/1.4.00/21.0647 ZÁKLADNÍ ŠKOLA PŘI DĚTSKÉ LÉČEBNĚ Ostrov u Macochy, Školní 363 INOVACE VÝUKY CZ.1.07/1.4.00/21.0647 Název vzdělávacího materiálu: VY_32_INOVACE_HRAVĚ14 Soutěž přirozená čísla, desetinná čísla, zlomky,

Více

Marketingový výzkum 2

Marketingový výzkum 2 Marketingový výzkum Mgr. Eliška Kubíčková 8. března 011 ÚMK/MAVY Zadání seminární práce 1. Výběr tématu předmětu výzkumu. Definování problému co konkrétně budeme zkoumat 3. Cíle výzkumu co bude objasněno,

Více