INZA PERFORMANCE SOFTWARE. Analýza výkonnosti W / 1 tep

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "INZA PERFORMANCE SOFTWARE. Analýza výkonnosti W / 1 tep"

Transkript

1 INZA PERFORMANCE SOFTWARE Analýza výkonnosti W / 1 tep Dokument č. 4 Autor: Ing. Tomáš Tichý Datum: 26. duben 2010

2 Analýza výkonnosti W / 1 tep Než přejdeme k představení a praktickým ukázkám využití nové analýzy, vrátíme se na chvíli na konec 2. článku (Aplikační oblasti využití wattmetru v tréninkovém procesu). Konkrétně mám namysli Analýzu závislosti wattového výkonu na tepové frekvenci. V této části článku byla praktická ukázka hodnocení vývoje výkonnosti v jednotlivých tréninkových blocích zimní přípravy. Jeden jiný konkrétní praktický příklad pro připomenutí - viz obrázek č. 1: Obr. č. 1 - Zdeněk Bartoš - vývoj výkonnosti v oblasti setrvalého stavu týmové soustředění Lago di Garda (březen 2010) Obrázek se týká týmového soustředění (i-trenink cycling team) na konci března v okolí jezera Lago di Garda. Data patří Zdeňku Bartošovi mistr ČR Masters. Soustředění bylo především zaměřené na rozvoj (adaptaci) organismu v oblasti setrvalého stavu, s tím právě souvisí tento obrázek. Červená křivka představuje počáteční výkonnost na začátku soustředění a černá křivka je spočítána z dat po absolvování tréninkových jednotek na rozvoj setrvalého stavu. Obě dvě křivky (každá zvlášť pro lepší zobrazení) jsou zobrazeny ve fotogalerii - viz obrázek č. 1 a č. 2. A nakonec modrá křivka reprezentuje následující tréninkový blok po návratu do ČR. V čem je ale problém? Nedostatků je hned několik. Jedná se pouze o grafické znázornění bez matematického finálního výstupu. Pokud budeme chtít analyzovat více období (více křivek v jednom grafu), graf bude velmi nepřehledný a praktický přínos bude téměř nulový. První co nás bude zajímat, je celkový rozdíl mezi jednotlivými křivkami. To znamená, o kolik jsme na tom lépe (hůře) v určitém zvoleném období. Abychom mohli zodpovědět tuto otázku, musíme si jednu křivku v grafu vybrat a zvolit si ji za takzvanou nulovou hladinu viz fotogalerie obrázek č. 3. Poté, když na jednotlivé body (wattové diference) červené křivky implementujeme vážený aritmetický průměr, dostáváme finální diferenci s jednotkou 'W/1tep'. V tomto konkrétním případě není statistický rozdíl mezi oběma křivkami černá a červená (0,2 W/1tep). To je způsobeno tím, že wattové diference v oblasti setrvalého stavu

3 mají daleko menší váhu než diference v nižších hladinách zatížení. Také bylo porovnáváno jen několik záznamů. Váha každé diference je dána součtem času, který daný jedinec (cyklista) strávil na příslušné hodnotě tepové frekvence v obou dvou porovnávaných křivkách. Jiné je tomu u modré křivky (následující tréninkový blok po návratu do ČR). Zde je zcela zásadní statistický rozdíl, který má hodnotu cca 18 W/1tep. Na závěr k této části článku se pokusím vysvětlit, jaký je praktický přínos finální diference. Pokud porovnáváme například dvě období (tréninkové bloky) s cílem stanovit vyšší fyzickou kondici (především výkonnost), musíme se jednak podívat na dosažený průměrný wattový výkon, ale také na úsilí, které k těmto wattovým průměrům vedlo. Úsilí je v současné době vyjadřováno pomocí tepové frekvence. A právě v tom je praktický přínos. Jinými slovy lze říci, že tento postup převádí průměrné wattové výkony mezi dvěma porovnávanými záznamy nebo obdobími mající nestejnou průměrnou tepovou frekvenci na průměrné výkony se stejnou hodnotou průměrné tepové frekvence. Až po tomto převedení můžeme stanovit diferenci mezi průměrnými wattovými výkony mezi dvěma porovnávanými záznamy nebo obdobími, která ukazuje na rozdílnou fyzickou kondici (výkonnost). A konkrétní čísla? Například 10 W/1tep je už značný rozdíl, který signalizuje změnu výkonnosti W/1tep představuje 1 výkonnostní třídu. Analýza výkonnosti W/1tep A nyní se pokusíme vyřešit druhý nastíněný problém. Chceme mít v grafu více křivek, chceme mezi sebou porovnávat velmi mnoho záznamů nebo celých období. Jedním z řešení je právě Analýza výkonnosti W/1tep. Na následujícím obrázku (obr. č. 2) můžeme shlédnout finální grafický výstup této analýzy: Obr. č. 2 - Analýza výkonnosti W/1tep pro rok 2009 Tomáš Tichý V tomto konkrétním grafu každý bod reprezentuje jeden konkrétní záznam (trénink nebo závod), kde na ose X můžeme vyhledat kalendářní datum záznamu a na ose Y právě hodnotu nové

4 dvojrozměrné veličiny W/1tep. Základní interpretace analýzy je následující. Pokud křivka v určitém období má rostoucí charakter (body jsou výše položeny), znamená to rostoucí výkonnost, protože daný jedinec na stejných nebo podobných hodnotách tepové frekvence produkoval vyšší wattový výkon než u záznamů, které leží níže (mají zápornější hodnotu Y-souřadnice). Při interpretaci analýzy musíme být daleko obezřetnější než u předchozí (Analýza závislosti wattového výkonu na tepové frekvenci), kde jsme porovnávali celé tréninkové bloky (viz 2. článek seriálu). Minule jsme se řekli, když porovnáváme celé bloky, dojde k takzvané neutralizaci anomálií mezi jednotlivými tréninky v rámci jednoho týdne. Tím mám například namysli, když jsme hodně odpočatí, na stejných hodnotách tepové frekvence produkujeme menší wattový výkon. Proto při interpretaci této analýzy hodnotíme nejprve především celkový vývoj (trend). Při hodnocení konkrétních záznamů musíme brát v úvahu další aspekty, jako například typ záznamu (kompenzační jízda, trénink základní vytrvalosti, intervalové trénink a tak dále) anebo stav organismu (únava, předešlé tréninkové jednotky,...). Na rozptyl ( zubatost křivky) hodnot v grafu má především vliv porovnávání nestejných typů záznamů a celkové přetížení organismu (viz 1. článek seriálu: Analýza únavy přetížení organismu). Čím více budeme trénovat, tím většího přetížení dosáhneme a křivka bude mít zubatější průběh. Nyní pár slov k výpočtu analýzy a poté si ukážeme zcela praktické využití. Z množiny záznamů, které chceme porovnat a zobrazit, je vybrán nejlepší, tím je míněno nejlepší poměr mezi tepovou frekvencí a wattovým výkonem. Tomuto záznamu je přiřazena automaticky hodnota 0 W/1tep. S tímto nejlepším záznamem jsou porovnávány zbylé záznamy (každý zvlášť) nazákladě postupu popsaného v úvodu tohoto článku a je jim přiřazena také konkrétní hodnota s jednotkou W/ 1tep. Proč je nejlepší záznam v uvozovkách? V předchozím obrázku jsme porovnávali všechny záznamy za rok 2009, záznamy různého charakteru. Každý typ záznamu má charakteristický histogram tepové frekvence. Proto pro vyšší přesnost z hlediska matematiky a statistiky je zapotřebí porovnávat mezi sebou záznamy stejného charakteru, které mají mezi sebou malý rozptyl histogramu tepové frekvence. Pokud budeme například porovnávat kompenzační jízdu se závodem, histogramy se protnou jenom v pár procentech a výsledek nebude mít praktický přínos.

5 A nyní k praktickému využití nové analýzy. První co nás asi napadne je to, že chceme vědět zda se zlepšujeme například v rámci jednotlivých let... viz následující obrázek (obr. č. 3): Obr. č. 3 - Analýza výkonnosti pro záznamy typu 'rozjetí před závodem' za poslední 4 roky Tomáš Tichý Typem záznamu 'rozjetí před závodem' se myslí následující. Jedná se o tréninkovou jednotku jeden den před samotným závodem. Pro naše účely je tento typ záznamu nejobjektivnější, protože probíhá pokaždé stejně za velmi totožných podmínek (stav organismu,...). V grafu jsou zobrazeny záznamy za poslední 4 roky. Pro lepší názornost záznamy ve stejném roce jsou spojeny vždy stejnou barvou (černá křivka záznamy za rok 2009, červená křivka záznamy za rok 2008,...). Interpretace obrázku je velmi jednoduchá. Výše položená křivka značí vyšší výkonnost. Dále si můžeme všimnout odlišného trendu v průběhu sezóny u černé a červené křivky (roky 2009 a 2008) narozdíl u zbylých dvou křivek (roky 2007 a 2006). Obě dvě křivky mají pozitivní růst trendu v průběhu sezóny. To je jednak dáno tím, že člověk má za ty roky vyšší trénovanost (vyšší pracovní kapacitu), ale hlavně odlišným tréninkovým systémem. Zjednodušeně lze říci, že se jedná o dvou vrcholový tréninkový model s vrcholy v červnu a přelom srpen-září. Software samozřejmě umí transformovat tento obrázek na osu X s chronologickým průběhem... viz Fotogalerie obrázek č. 4. Druhý praktický přínos, který bych rád zmínil, je následující. Vraťme se k prostřednímu obrázku v textu tohoto článku viz Obr. č. 2 - Analýza výkonnosti W/1tep pro rok 2009 Tomáš Tichý. Nejprve citace z 2. článku seriálu (Aplikační oblasti využití wattmetru v tréninkovém procesu):... klíčovým objektem zájmu je sledování vývoje trénovanosti, výkonnosti a jednotlivých složek, ze kterých se skládá finální výkon při závodě, daného jedince v průběhu jednotlivých navazujících období. Musíme si uvědomit, že při rozvoji určité složky, dochází v jiných složkách k poklesu. Jednoduchý příklad. Čím více času trávíme v subzávodní nebo závodní intenzitě (tepová frekvence), tím více dochází k úpadku dlouhodobějšího wattového výkonu na horní hranici tukového metabolismu (základní vytrvalost) anebo svalové síly. Stačí když se podíváme kolem sebe v závodní části sezóny, jak většina lidí hrne jeden závod za druhým a dochází postupně k horším výsledkům. Proto při řízení tréninkového procesu je jednou z klíčových otázek určitý stupeň

6 kompromisu. S touto problematikou souvisí pojmy jako například periodizace tréninkového procesu a další důležité aspekty. Na již zmíněném obrázku (obr. č. 2) si můžeme všimnout, že v období května a června dochází obecně k poklesu výkonnosti, i přesto že v červnu proběhl úspěšně první vrchol sezóny (9. místo Patria Direct Jizerská 50, 4. místo Apache Jestřebí hory kratší varianta trati). Tento pokles v grafu je nejenom dán jinou časovou strukturou v jednotlivých zónách tepové frekvence, ale je to dáno i objektivními aspekty (viz předchozí citace). Kdyby nedošlo ke konci června k přepůlení sezóny a znovuobnovení základních složek (základní vytrvalost, hrubá síla, silová vytrvalost), výsledky v druhé polovině sezóny už by jednoznačně nebyly na takové úrovni. Z obr. č. 2 a č. 3 je zcela patrné, že toto přepůlení sezóny mělo pozitivní vliv na další průběh sezóny. Na obrázcích 5 a 6 ve fotogalerii můžeme shlédnout jiné nastavení tréninkového systému. Zde nedošlo k přepůlení sezóny a poslední 3 měsíce závodní části sezóny měly trvale sestupnou křivku výkonnosti. Díky nové analýze můžeme při správné interpretaci snázeji řídit konkrétní nastavení tréninkového systému s cílem například dosáhnout stabilní výkonnosti v závodní části sezóny. Další praktické ukázky využití nových analýz můžete sledovat na tréninkovém serveru i-trenink.com

7 Fotogalerie 01.jpg Popis obrázku: Analýza závislosti wattového výkonu na tepové frekvenci spočítána z dat na počátku týmového soustředění. V oblasti setrvalého stavu můžeme vypozorovat, že křivka ztrácí strmost... jasná znamení toho, že v této intenzitě (tepová frekvence) není Zdeněk zapracovaný není schopný efektivně (účinně) produkovat wattový výkon

8 02.jpg Popis obrázku: Po absolvování tréninkových jednotek v oblasti setrvalého stavu na soustředění můžeme na základě strmosti křivky říci, že tréninkové jednotky proběhly správně a Zdeněk zvýšil svoji výkonnost v této intenzitě zatížení jpg Popis obrázku: Černá křivka (po zapracování v setrvalém stavu) představuje 'nulovou hladinu'. Poté červená křivka (počáteční stav na začátku soustředění) je spočítána jako wattové diference na

9 jednotlivých hodnotách tepové frekvence. Ten samý postup pro modrou křivku (následující blok doma v ČR) 04.jpg Popis obrázku: Transformace 3. obrázku v textu článku na X-sovou osu s chronologickým dynamickým průběhem jpg Popis obrázku: Analýza představuje jiný průběh sezóny, kdy poslední 3 měsíce závodní části

10 sezóny dochází k trvalému poklesu výkonnosti. 06.jpg Popis obrázku: Na základě fyziologického modelu tréninkové zatížení a přetížení organismu můžeme vypozorovat sestupnou tendenci tréninkového zatížení (černá křivka) v průběhu června (vrchol sezóny), se kterým ale nekoresponduje pokles přetížení organismu (červené sloupečky) zřejmě někde byla chyba. Dále můžeme vypozorovat permanentní přetížení organismu, které mělo za následek sestupnou tendenci výkonnosti v posledních 3 měsících (viz fotogalerie obr č. 5).

INZA PERFORMANCE SOFTWARE. Analýza průběhu wattových zón

INZA PERFORMANCE SOFTWARE. Analýza průběhu wattových zón INZA PERFORMANCE SOFTWARE Analýza průběhu wattových zón Dokument č. 5 Autor: Ing. Tomáš Tichý Datum: 6. prosinec 2010 Analýza průběhu wattových zón Dnešním dokumentem bych rád uzavřel předešlé články (dokumenty

Více

INZA PERFORMANCE SOFTWARE. Sestavení tréninkových wattových zón

INZA PERFORMANCE SOFTWARE. Sestavení tréninkových wattových zón INZA PERFORMANCE SOFTWARE Sestavení tréninkových wattových zón Dokument č. 6 Autor: Ing. Tomáš Tichý Datum: 30. leden 2011 Sestavení tréninkových wattových zón Jistě mi dáte za pravdu, když budu tvrdit,

Více

PROČ MĚŘIT SRDEČNÍ FREKVENCI?

PROČ MĚŘIT SRDEČNÍ FREKVENCI? PROČ MĚŘIT SRDEČNÍ FREKVENCI? INFORMACE EFEKTIVITA BEZPEČNÝ POHYB MOTIVACE Měřič srdeční frekvence vám napomáhá porozumět fungování vašeho organismu a přináší tak mnoho nových informací, které lze dlouhodobě

Více

Metodika a diskuse výpočtu výkonnostního pořadí. Czech Power Ranking, CPR. aktualizováno 8. května 2013, Jaromír Horák

Metodika a diskuse výpočtu výkonnostního pořadí. Czech Power Ranking, CPR. aktualizováno 8. května 2013, Jaromír Horák Metodika a diskuse výpočtu výkonnostního pořadí Czech Power Ranking, CPR aktualizováno 8. května 2013, Jaromír Horák Metodika výpočtu výkonnostního pořadí byla vyvinuta v létě 1991 na společném soustředění

Více

Fakulta Sportovních Studií

Fakulta Sportovních Studií MASARYKOVA UNIVERZITA BRNO Fakulta Sportovních Studií Seminární práce na téma Vytrvalostní běh Fyziologie sportovních disciplín David Tomšík RVS CŽV UČO: 200488 1 Funkční a metabolická charakteristika

Více

Kondiční příprava. Rozvoj PSch je determinován především faktory:

Kondiční příprava. Rozvoj PSch je determinován především faktory: Kondiční příprava (dříve tělesná) nebo-li kondiční trénink je zaměřen na vyvolání adaptačních změn v organismu sportovce a to především na rozvoj pohybových schopností (PSch). Rozvoj PSch je determinován

Více

Vytrvalostní schopnosti

Vytrvalostní schopnosti Vytrvalostní schopnosti komplex předpokladů provádět činnost požadovanou intenzitou co nejdéle nebo co nejvyšší intenzitou ve stanoveném čase (odolávat únavě) Ve vytrvalostních schopnostech má rozhodující

Více

Diagnostika regrese pomocí grafu 7krát jinak

Diagnostika regrese pomocí grafu 7krát jinak StatSoft Diagnostika regrese pomocí grafu 7krát jinak V tomto článečku si uděláme exkurzi do teorie regresní analýzy a detailně se podíváme na jeden jediný diagnostický graf. Jedná se o graf Předpovědi

Více

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

Vybrané statistické metody. You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf. Vybrané statistické metody Analýza časových řad Statistická řada je posloupnost hodnot znaku, které jsou určitým způsobem uspořádány. Je-li toto uspořádání realizováno na základě časového sledu hodnot

Více

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu

Více

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednofaktorová analýza rozptylu I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých

Více

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica Program Statistica I Statistica je velmi podobná Excelu. Na základní úrovni je to klikací program určený ke statistickému zpracování dat.

Více

Metodologie pro ISK 2, jaro Ladislava Z. Suchá

Metodologie pro ISK 2, jaro Ladislava Z. Suchá Metodologie pro ISK 2, jaro 2014. Ladislava Z. Suchá Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul 7: Třídění druhého stupně. Kontingenční tabulky Co se dozvíte v tomto modulu? Co je třídění

Více

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Popisná statistika kvantitativní veličiny StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali

Více

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Semestrální projekt Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace Vedoucí práce: Ing. Tomáš Jílek Vypracovali: Michaela Homzová,

Více

Návrh a vyhodnocení experimentu

Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentů v procesech vývoje a řízení kvality vozidel Ing. Bohumil Kovář, Ph.D. FD ČVUT Ústav aplikované matematiky kovar@utia.cas.cz Mladá Boleslav

Více

INDIKÁTOR č. 5. Účast v komunálních volbách

INDIKÁTOR č. 5. Účast v komunálních volbách INDIKÁTOR č. 5 Účast v komunálních volbách OBECNÉ INFORMACE Tento indikátor je nezbytné sledovat nejen v obci Křižánky, ale měl by být sledován cíleně v každé municipalitě. Jeho důležitost je velmi vysoká,

Více

Seminární práce. na téma. Rozvoj vytrvalosti. k příležitosti školení trenérů III. třídy. David Chábera

Seminární práce. na téma. Rozvoj vytrvalosti. k příležitosti školení trenérů III. třídy. David Chábera Seminární práce na téma Rozvoj vytrvalosti k příležitosti školení trenérů III. třídy David Chábera Rok 2014 Obsah Úvod do problematiky obsahu seminární práce 2 Rozvoj všeobecné vytrvalosti 3 Rozvoj speciální

Více

Preskripce pohybové aktivity. MUDr. Kateřina Kapounková

Preskripce pohybové aktivity. MUDr. Kateřina Kapounková Preskripce pohybové aktivity MUDr. Kateřina Kapounková Preskripce PA v rámci programu PA zdravých osob není obtížná Důležitý je časový faktor - priorita Proto - kompromis = = sladění fyziologického hlediska

Více

Projev sportovní formy:

Projev sportovní formy: TRÉNOVANOST Trénovanost je komplexní úroveň připravenosti sportovce daná aktuální mírou přizpůsobení sportovce na požadavky konkrétní sportovní činnosti. Komplexnost připravenosti je dána dílčími úrovněmi

Více

TEPOVÁ FREKVENCE A SPORT

TEPOVÁ FREKVENCE A SPORT TEPOVÁ FREKVENCE A SPORT Vytvořeno v rámci projektu Gymnázium Sušice Brána vzdělávání II Autor: Mgr. Jaroslav Babka Škola: Gymnázium Sušice Předmět: Tělesná výchova Datum vytvoření: květen 2014 Třída:

Více

záměrný, cílený podnět k pohybové činnosti, v jejímž důsledku dochází ke změnám funkční aktivity organismu = = ke změnám trénovanosti a výkonnosti

záměrný, cílený podnět k pohybové činnosti, v jejímž důsledku dochází ke změnám funkční aktivity organismu = = ke změnám trénovanosti a výkonnosti základní definice ZATÍŽENÍ záměrný, cílený podnět k pohybové činnosti, v jejímž důsledku dochází ke změnám funkční aktivity organismu = = ke změnám trénovanosti a výkonnosti (v úrovni dovedností, schopností

Více

SILOVÁ PŘÍPRAVA ŠTĚPÁN POSPÍŠIL. 4. 11. 8.2012 Jilemnice

SILOVÁ PŘÍPRAVA ŠTĚPÁN POSPÍŠIL. 4. 11. 8.2012 Jilemnice SILOVÁ PŘÍPRAVA ŠTĚPÁN POSPÍŠIL 4. 11. 8.2012 Jilemnice ROZDĚLENÍ SILOVÝCH SCHOPNOSTÍ > statické > dynamické > absolutní (maximální síla) > výbušná síla > rychlá síla > vytrvalostní síla 2 VÝZNAM SILOVÉHO

Více

Pozdíšek s.r.o. Nádražní Mohelnice

Pozdíšek s.r.o. Nádražní Mohelnice Pozdíšek s.r.o. Nádražní 35 789 85 Mohelnice +420 777 081 906 zbynek.pozdisek@sportovnitesty.cz www.sportovnitesty.cz IČ 27789161 Jméno: Tomáš Příjmení: Korbička Rodné číslo: 3.6.1975 Datum testu: 7.5.2013

Více

Coaches Conference FISA 2013

Coaches Conference FISA 2013 Coaches Conference FISA 2013 Posádka roku M2-, NZL W1x, AUS Trenér roku 2013 Johan Flodin, SWE Johan Flodin Závodník mezinárodní úrovně Vystudoval sportovní fyziologii Bakalářská práce - psychologie ve

Více

Jednání OK , podklad k bodu 2: Návrh valorizace důchodů

Jednání OK , podklad k bodu 2: Návrh valorizace důchodů Jednání OK 1. 12. 2016, podklad k bodu 2: Návrh valorizace důchodů Znění návrhu Odborná komise pro důchodovou reformu navrhuje stanovit minimální valorizaci procentní výměry důchodů podle indexu spotřebitelských

Více

laboratorní technologie

laboratorní technologie Kreatinin srovnání metod pro stanovení hladiny v moči D. Friedecký, R. Hušková, P. Chrastina, P. Hornik a T. Adam Kreatinin je jedním z nejčastěji stanovovaných analytů v biochemické laboratoři. V tomto

Více

Uživatelská doumentace

Uživatelská doumentace Uživatelská doumentace Popis fungování aplikace Po spuštění aplikace se zobrazí úvodní stránka, kterou je přehled trestné činnosti. Každá z následujících stránek aplikace, až na detail trestného činu,

Více

Příloha 1 Strana 1. Naměřené hodnoty v mikroteslách (barevné hodnoty dle stupnice), souřadnice v metrech

Příloha 1 Strana 1. Naměřené hodnoty v mikroteslách (barevné hodnoty dle stupnice), souřadnice v metrech Obr. 1: Uspořádání při měření magnetickéh o pole pomocí měřicí mřížky Aktivovaný přístroj Protector (svítící) vedle měřicího pole (s dřevěnou měřicí mřížkou, vedením a držákem pro měřicí sondu) A. Měření

Více

Logistika. Souhrnné analýzy. Radek Havlík tel.: URL: listopad 2012 CO ZA KOLIK PROČ KDE

Logistika. Souhrnné analýzy. Radek Havlík tel.: URL:  listopad 2012 CO ZA KOLIK PROČ KDE Logistika Souhrnné analýzy listopad 2012 KDE PROČ KDY CO ZA KOLIK JAK KDO Radek Havlík tel.: 48 535 3366 e-mail: radek.havlik@tul.cz URL: http:\\www.kvs.tul.cz Paretova, ABC a XYZ analýzy Obsah Paretova

Více

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje

Více

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Roman Grmela, Ph.D. Název materiálu: Pohybová

Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Roman Grmela, Ph.D. Název materiálu: Pohybová Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0036 Název projektu: Inovace a individualizace výuky Autor: Mgr. Roman Grmela, Ph.D. Název materiálu: Pohybová doporučení Označení materiálu: Datum vytvoření: 15.9.2013

Více

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Náhodné (statistické) chyby přímých měření Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně

Více

001:Torbjorn Karlsen: Základní principy tréninku

001:Torbjorn Karlsen: Základní principy tréninku 001:Torbjorn Karlsen: Základní principy tréninku Překlad z nové norské knížky Vytrvalost, vydanou norským olympijským výborem pro vrcholové sportovce a trenéry. Správné naplánování a realizace tréninku

Více

Porovnání dvou výběrů

Porovnání dvou výběrů Porovnání dvou výběrů Menu: QCExpert Porovnání dvou výběrů Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů

Více

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje

Více

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul 5: Popis nekategorizovaných dat Co se dozvíte v tomto modulu? Kdy používat modus, průměr a medián. Co je to směrodatná odchylka. Jak popsat distribuci

Více

pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera

pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Mirek Kubera žák diskutuje a kriticky zhodnotí statistické informace a daná statistická sdělení, volí

Více

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl)

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 12. 2002 60 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Tato

Více

Maximání tepová rezerva - MTR

Maximání tepová rezerva - MTR Regenerace ve sportu pro RVS 25.3-26.3.2015 Srdeční frekvence je velmi ovlivnitelný ukazatel, reaguje přes stresové hormony (adrenalin) na rozrušení, zvyšuje se tudíž i v předstartovním stavu. Její zvýšení

Více

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník 3 hodiny týdně PC a dataprojektor Kombinatorika Řeší jednoduché úlohy

Více

Regionální rozdíly v cenách nájmů a deregulace nájemného v České Republice

Regionální rozdíly v cenách nájmů a deregulace nájemného v České Republice Regionální rozdíly v cenách nájmů a deregulace nájemného v České Republice Nájemné bydlení Radka Vašíčková Vývoj nájemného bydlení po roce 1989 se musel transformovat na podmínky tržní ekonomiky. Probíhala

Více

Tabulka 1. Výběr z datové tabulky

Tabulka 1. Výběr z datové tabulky 1. Zadání domácího úkolu Vyberte si datový soubor obsahující alespoň jednu kvalitativní a jednu kvantitativní proměnnou s alespoň 30 statistickými jednotkami (alespoň 30 jednotlivých údajů). Zdroje dat

Více

JAK ČTEME Z DERIVACÍ PRŮBĚH PŮVODNÍCH FUNKCÍ? Pozn: veškeré funkce mají ve vnitřních bodech definičního oboru první derivaci. 1.

JAK ČTEME Z DERIVACÍ PRŮBĚH PŮVODNÍCH FUNKCÍ? Pozn: veškeré funkce mají ve vnitřních bodech definičního oboru první derivaci. 1. JAK ČTEME Z DERIVACÍ PRŮBĚH PŮVODNÍCH FUNKCÍ? Pozn: veškeré funkce mají ve vnitřních bodech definičního oboru první derivaci. 1. Monotonie (1) Dostaneme zadanou např. funkci y = sin x. (2) Když si funkci

Více

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ Michal Kořenář 1 Abstrakt Rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil také rozvoj výpočetních metod, které nejsou založeny na bázi

Více

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ Ing. David KUDLÁČEK, Katedra stavební mechaniky, Fakulta stavební, VŠB TUO, Ludvíka Podéště 1875, 708 33 Ostrava Poruba, tel.: 59

Více

1 Základní funkce pro zpracování obrazových dat

1 Základní funkce pro zpracování obrazových dat 1 Základní funkce pro zpracování obrazových dat 1.1 Teoretický rozbor 1.1.1 Úvod do zpracování obrazu v MATLABu MATLAB je primárně určen pro zpracování a analýzu numerických dat. Pro analýzu obrazových

Více

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA) PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA) Reprezentativní náhodný výběr: 1. Prvky výběru x i jsou vzájemně nezávislé. 2. Výběr je homogenní, tj. všechna x i jsou ze stejného

Více

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=2022 (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=2022 (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost Úvod do kurzu Moodle kurz (a) https://dl1.cuni.cz/course/view.php?id=2022 (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost Výpočty online: www.statisticsonweb.tf.czu.cz Začátek výuky posunut

Více

Ukazka knihy z internetoveho knihkupectvi www.kosmas.cz

Ukazka knihy z internetoveho knihkupectvi www.kosmas.cz Ukazka knihy z internetoveho knihkupectvi www.kosmas.cz Cyklistika průvodce tréninkem Jiří Sekera Ondřej Vojtěchovský Grada Publishing (elektronická (tištěná SBN Grada 978-80-247-6952-3 Publishing, verze

Více

Příloha 1. Plnění strategických cílů, plnění dílčích cílů

Příloha 1. Plnění strategických cílů, plnění dílčích cílů Příloha 1 Plnění strategických cílů, plnění dílčích cílů 1 OBSAH 1 PLNĚNÍ STRATEGICKÝCH CÍLŮ... 3 1.1 Dálnice a silnice I. třídy... 3 1.2 Silnice II. a III. třídy... 4 1.3 Místní komunikace... 10 1.4 Síť

Více

Sportovní příprava mládeže

Sportovní příprava mládeže Sportovní příprava mládeže Základní koncepce tréninku dětí 2 základní koncepce: Raná specializace snaha o nejvyšší výkonnost v útlém dětství; děti se přizpůsobují tréninku trénink je zaměřen na okamžitý

Více

kde a, b jsou konstanty závislé na střední frekvenci (viz tab. 5.1).

kde a, b jsou konstanty závislé na střední frekvenci (viz tab. 5.1). 5. Hluková kritéria Při hodnocení účinků hluku na člověka je třeba přihlížet na objektivní fyziologické reakce, produktivitu práce a subjektivní slovní reakce na podněty. Při měření účinků hluku na lidi

Více

Fyziologie sportovních disciplín

Fyziologie sportovních disciplín snímek 1 Fyziologie sportovních disciplín MUDr.Kateřina Kapounková snímek 2 Krevní oběh a zátěž Složka : Centrální / srdce / Periferní / krevní oběh / Změny Reaktivní adaptační snímek 3 Centrální část

Více

Zápočtová práce STATISTIKA I

Zápočtová práce STATISTIKA I Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru

Více

3.3 Data použitá v analýze

3.3 Data použitá v analýze ALCHYMIE NEPOJISTNÝCH SOCIÁLNÍCH DÁVEK 3.3 Data použitá v analýze V kapitole se vychází zejména z mikrodat statistického šetření SILC, které je dnes jednotně využíváno ve všech zemích EU k měření sociální

Více

Časový rozvrh. Agenda. 1 PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA

Časový rozvrh. Agenda.  1 PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA MS Project Časový rozvrh 2 09:00 10:30 blok 1 10:30 10:45 přestávka 10:45 12:00 blok 2 12:00 13:00 oběd 13:00 14:15 blok 3 14:15 14:30 přestávka 14:30 16:00 blok 4 Agenda 3

Více

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul V: Nekategorizovaná data Metodologie pro ISK 2, jaro 2014. Ladislava Z. Suchá Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul 5: Popis

Více

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní ŘEŠENÍ PRAKTICKÝCH ÚLOH UŽITÍM SOFTWARE STAT1 A R Obsah 1 Užití software STAT1 1 2 Užití software R 3 Literatura 4 Příklady k procvičení 6 1 Užití software STAT1 Praktické užití aplikace STAT1 si ukažme

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

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Statistické softwarové systémy projekt

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Statistické softwarové systémy projekt Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Statistické softwarové systémy projekt Analýza časové řady Analýza počtu nahlášených trestných činů na území ČR v letech 2000 2014 autor:

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE ZE STATISTIKY Znalosti pravidel silničního provozu žáků páté až deváté třídy 1. ZŠ Podbořany Skupina: 2 38 Ak. rok: 2011/2012 Autoři: Ladislav

Více

Vliv přístroje Somavedic Medic na geopaticky podmíněné poruchy magnetického pole

Vliv přístroje Somavedic Medic na geopaticky podmíněné poruchy magnetického pole IIREC Dr. Medinger e.u. Mezinárodní institut pro výzkum elektromagnetické kompatibility Elektromagnetická kompatibilita na biofyzikálním základě projektová kancelář v oboru ekologické techniky Ringstr.

Více

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ).

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ). Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia ve školním roce 2007/2008 činil 154 182, z toho do studia po základní škole jich bylo přijato 133 990

Více

Statistika pro geografy

Statistika pro geografy Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických

Více

Náhodné chyby přímých měření

Náhodné chyby přímých měření Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.

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

Švýcarský frank za 35 let posílil o 63% oproti dolaru. Přesto se Švýcarům vyplatilo investovat do světových akcií!

Švýcarský frank za 35 let posílil o 63% oproti dolaru. Přesto se Švýcarům vyplatilo investovat do světových akcií! Švýcarský frank za 35 let posílil o 63% oproti dolaru. Přesto se Švýcarům vyplatilo investovat do světových akcií! Autor: Ing. Tomáš Tyl 7.6. 2011 Schválil: Ing. Vladimír Fichtner Výnosy akcií překonají

Více

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,

Více

individuální TRÉNINKOVÝ PROFIL

individuální TRÉNINKOVÝ PROFIL individuální TRÉNINKOVÝ PROFIL Iniciály klienta Jméno příjmení: Ukázka prezentace Datum narození: 1. 1. 1990 začátek analýzy: 1. 1. 2018 konec analýzy: 30. 1. 2018 Sport: Běh GAS (General Adaptation Syndrome)

Více

Návrhová 50-ti rázová intenzita dopravy pohledem dostupných dat Ing. Jan Martolos, Ing. Luděk Bartoš, Ing. Dušan Ryšavý, EDIP s.r.o.

Návrhová 50-ti rázová intenzita dopravy pohledem dostupných dat Ing. Jan Martolos, Ing. Luděk Bartoš, Ing. Dušan Ryšavý, EDIP s.r.o. Návrhová 50-ti rázová intenzita dopravy pohledem dostupných dat Ing. Jan Martolos, Ing. Luděk Bartoš, Ing. Dušan Ryšavý, EDIP s.r.o. Úvod Intenzita dopravy (počet vozidel, která projedou příčným řezem

Více

UKAZATELÉ VARIABILITY

UKAZATELÉ VARIABILITY UKAZATELÉ VARIABILITY VÝZNAM Porovnejte známky dvou studentek ze stejného předmětu: Studentka A: Studentka B: Oba soubory mají stejný rozsah hodnoty, ale liší se známky studentky A jsou vyrovnanější, jsou

Více

MĚŘENÍ PORUCH PŘEDIZOLOVANÝCH POTRUBNÍCH SYSTÉMŮ POMOCÍ PŘENOSNÉHO REFLEKTOMETRU BDP

MĚŘENÍ PORUCH PŘEDIZOLOVANÝCH POTRUBNÍCH SYSTÉMŮ POMOCÍ PŘENOSNÉHO REFLEKTOMETRU BDP MĚŘENÍ PORUCH PŘEDIZOLOVANÝCH POTRUBNÍCH SYSTÉMŮ POMOCÍ PŘENOSNÉHO REFLEKTOMETRU BDP 103 Doplněk návodu k obsluze BDP 103 14.09.2000 (upraveno 15.02.2005) Tento doplněk předpokládá znalost Návodu k obsluze

Více

Výkon, trénink, zatížení, příprava, plánování Seminář ČSDL

Výkon, trénink, zatížení, příprava, plánování Seminář ČSDL Výkon, trénink, zatížení, příprava, plánování 7.4.2018 Seminář ČSDL Obrázky a použitá literatura: Dovalil, J. a kol Výkon a trénink ve sportu, Olympia 2009 Zatížení Míra specifičnosti Intenzita, Objem,

Více

Kapitola 7 TESTOVÁNÍ LAKTÁTOVÉHO PRAHU. Definice laktátového prahu

Kapitola 7 TESTOVÁNÍ LAKTÁTOVÉHO PRAHU. Definice laktátového prahu Kapitola 7 TESTOVÁNÍ LAKTÁTOVÉHO PRAHU Definice laktátového prahu Laktátový práh je definován jako maximální setrvalý stav. Je to bod, od kterého se bude s rostoucí intenzitou laktát nepřetržitě zvyšovat.

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

Minimální hodnota. Tabulka 11

Minimální hodnota. Tabulka 11 PŘÍLOHA č.1 Výsledné hodnoty Výsledky - ženy (SOŠ i SOU, maturitní i učební obory) Aritmetický průměr Maximální hodnota Minimální hodnota Medián Modus Rozptyl Směrodatná odchylka SOM 0,49 2,00 0,00 0,33

Více

Bc. Jaroslav Kubricht.

Bc. Jaroslav Kubricht. Bc. Jaroslav Kubricht jaroslavkubricht@gmail.com Otazníky zdraví možnosti zvyšování zdravotní gramotnosti dětí a mládeže Z celkového počtu 538 žáků základních škol absolvovalo všechny testy tělesné zdatnosti

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2013/2014 činil 116 842, z toho do studia

Více

Vliv přístroje SOMAVEDIC Medic na poruchy magnetických polí

Vliv přístroje SOMAVEDIC Medic na poruchy magnetických polí IIREC Dr. Medinger e.u. Mezinárodní institut pro výzkum elektromagnetické kompatibility elektromagnetická kompatibilita na biofyzikálním základě projektová kancelář v oboru ekologické techniky Ringstr.

Více

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Inferenční statistika - úvod z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Pravděpodobnost postupy induktivní statistiky vycházejí z teorie pravděpodobnosti pravděpodobnost, že

Více

Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 7 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 7 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 Mgr. Tomáš Kotler I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 7 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 VÝCHOZÍ TEXT A OBRÁZEK K ÚLOZE 1 Je dán rovinný obrazec, v obrázku vyznačený barevnou výplní, který představuje

Více

Copyright 2013 Martin Kaňka; http://dalest.kenynet.cz

Copyright 2013 Martin Kaňka; http://dalest.kenynet.cz Copyright 2013 Martin Kaňka; http://dalest.kenynet.cz Popis aplikace Tato aplikace je koncipována jako hra, může být použita k demonstraci důkazu. Může žáky učit, jak manipulovat s dynamickými objekty,

Více

Měření zrychlení volného pádu

Měření zrychlení volného pádu Měření zrychlení volného pádu Online: http://www.sclpx.eu/lab1r.php?exp=10 Pro tento experiment si nejprve musíme vyrobit hřeben se dvěma zuby, které budou mít stejnou šířku (např. 1 cm) a budou umístěny

Více

www.pedagogika.skolni.eu

www.pedagogika.skolni.eu 2. Důležitost grafů v ekonomických modelech. Náležitosti grafů. Typy grafů. Formy závislosti zkoumaných ekonomických jevů a jejich grafické znázornění. Grafy prezentují údaje a zachytávají vztahy mezi

Více

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů 1) Test na velikost rozptylu Test na velikost rozptylu STATISTICA nemá. 2) Test na velikost střední hodnoty V menu Statistika zvolíme nabídku Základní

Více

4.1 Vliv zdanění na ochotu pracovat

4.1 Vliv zdanění na ochotu pracovat 4 DAŇOVÉ STIMULY 4.1 Vliv zdanění na ochotu pracovat 4.1.1 Důchodový a substituční efekt daně ze mzdy 4.2 Různé daně a ochota pracovat 4.2.1 Daň důchodová proporcionální a progresivní 4.2.2 Paušální daň

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

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2010/2011 činil 133 140, z toho do studia

Více

Matematické modelování dopravního proudu

Matematické modelování dopravního proudu Matematické modelování dopravního proudu Ondřej Lanč, Alena Girglová, Kateřina Papežová, Lucie Obšilová Gymnázium Otokara Březiny a SOŠ Telč lancondrej@centrum.cz Abstrakt: Cílem projektu bylo seznámení

Více

HODNOCENÍ ROZDÍLNÝCH REŽIMŮ PŘI PROCESU SPALOVÁNÍ

HODNOCENÍ ROZDÍLNÝCH REŽIMŮ PŘI PROCESU SPALOVÁNÍ HODNOCENÍ ROZDÍLNÝCH REŽIMŮ PŘI PROCESU SPALOVÁNÍ Radim Paluska, Miroslav Kyjovský V tomto příspěvku jsou uvedeny poznatky vyplývající ze zkoušek provedených za účelem vyhodnocení rozdílných režimů při

Více

Děti. Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů. Dokument mapuje dopravní nehody dětí a jejich následky

Děti. Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů. Dokument mapuje dopravní nehody dětí a jejich následky Základní statistické ukazatele ve formě komentovaných grafů Dokument mapuje dopravní nehody dětí a jejich následky 25.8.2014 Obsah 1. Úvod... 3 1.1 Národní databáze... 3 1.2 Evropská databáze IRTAD...

Více

er150213 Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz

er150213 Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz er0 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel.: 86 80 9 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názor na zadlužení obyvatel a státu leden 0 Technické

Více

Kondiční předpoklady možnosti ovlivnění u mládeže

Kondiční předpoklady možnosti ovlivnění u mládeže Kondiční předpoklady možnosti ovlivnění u mládeže V.Bunc UK FTVS Praha Co je možné prohlásit za problematické u mládeže Nízká schopnost realizace herních dovedností ve vysoké intenzitě. Řešení situace

Více

Tisková zpráva. Tři roky českého internetu v číslech

Tisková zpráva. Tři roky českého internetu v číslech Tři roky českého internetu v číslech Projekt NetMonitor - měření návštěvnosti a výzkum sociodemografického profilu návštěvníků internetových serverů v České republice, který realizuje Mediaresearch ve

Více

Software laktát technická a funkční specifikace

Software laktát technická a funkční specifikace Software laktát technická a funkční specifikace Určení aplikace: Cílem je vytvoření software (dále také aplikace ) k vyhodnocování a interpretaci vyšetření tzv. laktátové křivky zobrazující koncentraci

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2014/2015 činil 114 577, z toho do studia

Více

ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S.

ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S. ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S. Studijní program: B6208 Ekonomika a management Studijní obor: 6208R163 Podniková ekonomika a finanční management Vývoj ukazatelů výkonnosti ekonomiky a ukazatelů příjmů

Více

Převodní charakteristiku sensoru popisuje následující vzorec: C(RH)=C 76 * [1 + HK * (RH 76) + K] (1.1)

Převodní charakteristiku sensoru popisuje následující vzorec: C(RH)=C 76 * [1 + HK * (RH 76) + K] (1.1) REALISTICKÉ MĚŘENÍ RELATIVNÍ VLHKOSTI PLYNŮ 1.1 Úvod Kapacitní polymerní sensory relativní vlhkosti jsou principielně teplotně závislé. Kapacita sensoru se mění nejen při změně relativní vlhkosti plynného

Více