Statistika. Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Statistika. Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz."

Transkript

1 Variace 1 Statistika Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na

2 1. Statistika Statistika je odvětví matematiky, které se zabývá zpracováním hromadných jevů. Setkáváme se s ní v denním tisku, v televizních zprávách, v rozhlase, v různých informacích. Tvoří základ pro plánování, organizaci a vedení ekonomiky vůbec. Dává návod, jak zpracovávat rozsáhlé číselné údaje o věcech a lidech. Je základem různých propočtů a z nich vyplývajících rozhodnutí. Přibližuje nám zákonitosti života - od domácnosti až po světovou politiku. Je možno říci, že statistika je souhrn metod, které nám umožňují činit rozumná rozhodnutí, založená na porovnání, posouzení a zhodnocení informací. Základní pojmy statistiky statistický soubor statistická jednotka (prvek statistického souboru) statistický znak statistické šetření Při provádění šetření se budeme zabývat např. souborem všech žáků jedné konkrétní třídy a sledovat, jakou mají hmotnost, výšku, barvu očí, ve kterých sportovních družstvech jsou zapojeny, apod. Hmotnost nebo výška jsou znaky kvantitativní. Barva očí, druh sportu jsou znaky kvalitativní. Další příklady statistických souborů: a) soubor - všichni pacienti jedné zubní kliniky ve městě znak - počet plombovaných zubů b) soubor - všichni občané našeho města starší 18-ti let znak - průměrný měsíční výdělek c) soubor - všichni žáci školy znak - známka z matematiky d) soubor - všechna auta v ulici, kde bydlíte znak - barva auta Pozn.: Statistické průzkumy a statistická šetření se často neprovádějí na celém základním souboru, ale pouze na jeho části, tzv. výběrovém souboru. Úkolem statistiky je pak propočítat, jaké rozdělení určitého znaku v celém souboru je možné očekávat, jestliže známe rozdělení určitého znaku ve výběrovém souboru. Příklad 1: Statistický soubor tvoří členové rodiny Novákových (celkem 8 osob), žijící společně v rodinném domku. U každého člena rodiny jsme sledovali, jakou má hmotnost, výšku, věk, jestli rád sportuje, čte, luští křížovky, umí vařit. Získané údaje jsme zapsali do tabulky: 2

3 Položme si otázky: a) Kolik členů rodiny rádo sportuje? b) Kolik členů rodiny rádo čte? c) Kolik členů rodiny luští křížovky? d) Kolik členů rodiny umí vařit? e) Kolik členů rodiny má výšku 165 cm? f) Kolik členů rodiny má hmotnost 75 kg? a) 5; b) 4; c) 4; d) 4; e) 3; f) 1 Počet těch členů rodiny, kteří rádi sportují, je 5. Ve statistice říkáme, že znak "rád sportuje" má četnost (frekvenci) 5. Poznali jsme tak další základní prvek statistiky, a to četnost. Příklad 2: V jedné třídě školy zjistili při průzkumu velikosti bot, které žáci nosí, toto: Které číslo bot má největší četnost? Kolik bylo ve třídě celkem žáků? Nejvyšší četnost má číslo 25. Ve třídě je celkem 34 žáků. Závěr: Součet jednotlivých četností sledovaného znaku je roven počtu prvků statistického souboru. Hodnotu s nejvyšší četností nazýváme modus daného statistického souboru. 3

4 Pozn.: Všimněme si výhodné čárkovací metody, kterou jsme použili v předchozím příkladu. Zvláště při zpracování velkých souborů se často oddělují čárky po pěti tím, že se škrtnou. Příklad 3: V jedné chráněné oblasti zpracovávali statistický soubor stromů podle jednotlivých druhů. Z vypracované tabulky určete četnosti jednotlivých druhů a celkový počet stromů zahrnutých do šetření. Javor - 38; lípa - 59; smrk - 30; dub - 47; modřín - 83; olše - 29; Celkem šetřeno stromů = 286 Závěr: Celkový počet jednotek souboru nazýváme rozsah souboru. 2. Statistika - procvičovací příklady Proveďte anketu oblíbenosti jednotlivých populárních hudebních skupinu vás ve škole a určete četnosti obliby jednotlivých z nich Sestavte tabulku pro soubor vaší třídy a znak číslo bot, které jednotliví žáci nosí. Určete četnost jednotlivých čísel bot. 3. Vyberte 10 žáků ze třídy a sestavte pro ně tabulku obdobnou tabulce pro rodinu Novákových, která je zde: 2742 Určete četnost jednotlivých znaků. 4

5 4. Zpracujte přehled stromů a keřů podle druhů v parku u vás před školou nebo na návsi/náměstí Proveďte statistické šetření na vzorku lidí vcházejících do supermarketu, kde budete sledovat statistické znaky: muž; žena; má deštník; má brýle; kouří cigaretu; vede psa; má klobouk; má batoh; má s sebou dítě Proveďte statistické šetření na vzorku lidí jedoucích s vámi v autobuse/tramvaji, kde budete sledovat statistické znaky: muž; žena; má deštník; má brýle; kouří cigaretu; vede psa; má klobouk; má batoh; má s sebou dítě Radka pomáhala kamarádovi v podchodu prodávat noviny. Začala si všímat kupujících a sepsala si takovouto tabulku údajů o lidech, kteří si kupovali noviny. Z tabulky vyčtěte alespoň pět informací o jednotlivých osobách Zpracujte tabulku aut parkujících v blízkosti vaší školy (případně v ulici, kde bydlíte) podle značky a barvy Aritmetický průměr Aritmetický průměr se vypočítá tak, že sečteme jednotlivé hodnoty a získaný součet dělíme jejich počtem. Výsledek spočítáme tak, aby obsahoval o jedno desetinné místo více, než měly jednotlivé sčítané členy a zaokrouhlíme na počet desetinných míst odpovídající členu, který měl nejmenší přesnost. Příklad 1: Vypočítejte průměrný plat pana Nováka v roce 1992, jestliže víte, že jeho čisté měsíční výdělky (zaokrouhlené na stovky) v jednotlivých měsících byly: Měsíc Plat [Kč] Leden Únor Březen Duben Květen Červen Červenec Srpen Září Říjen Listopad Prosinec

6 ( ) : 12 = 720 : 12 = 60 Průměrný měsíční plat pana Nováka v roce 1992 byl Kč. Příklad 2: Milan se zúčastnil dálkového pochodu. Šel však velmi nerovnoměrně. Za první hodinu ušel 7 km, za druhou hodinu 5,5 km; za třetí a čtvrtou hodinu 0 km; za pátou hodinu 4,5 km; za šestou hodinu 4 km; za sedmou hodinu 3 km a za osmou hodinu ušel pouze 1 km. Určete jeho průměrnou rychlost za hodinu. Průměrnou rychlost označíme v p. Milan šel průměrnou rychlostí 3 km/h. Příklad 3: (po zaokrouhlení) Při měření výšky sedmnácti dětí ve sportovním oddílu byly zjištěny tyto hodnoty (v metrech): Pořadové číslo Výška [m] 1 1,30 2 1,35 3 1,32 4 1,50 5 1,40 6 1,50 7 1,32 8 1,54 9 1, , , , , , , , ,48 Zapište do tabulky tyto údaje a to tak, že je srovnáte od nejmenší do největší hodnoty naměřené výšky a do vedlejšího sloupce tabulky zapíšete četnost jednotlivých hodnot. Vypočítejte aritmetický průměr tohoto souboru. Určete modus. Výška [m] Četnost 1,30 1 1,32 5 1,35 2 6

7 1,40 2 1,42 2 1,48 1 1,50 3 1,54 1 Průměrnou výšku člena sportovního oddílu označíme x p. Pak platí: x p = (1, , , , , , , ,54. 1) : 17 = 1,40 Aritmetický průměr je přibližně 1,40 m. Modus je 1,32 m. Poznámka: V našem případě jsme využili k výpočtu průměru četností jednotlivých hodnot. Nesčítali jsme tedy např. pětkrát číslo 1,32, ale vynásobili jsme 1,32 pěti, což je četnost hodnoty 1,32. Obecně můžeme tento postup vyjádřit takto: kde x 1, x 2,..., x n jsou jednotlivé hodnoty daného znaku (např. výšky členů sportovního oddílu), f 1, f 2,..., f n jsou jejich příslušné četnosti x p je průměr těchto hodnot. 4. Aritmetický průměr - procvičovací příklady Určete aritmetický průměr a modus známek na svém závěrečném vysvědčení v předcházejícícm pololetí. 2. Vypočtěte průměrný počet žáků, který připadá na jednu třídu ve vaší škole. Určete odchylky počtu žáků v jednotlivých třídách od vypočítaného průměru. Určete modus. 3. Určete průměrnou výšku a modus měsíčního kapesného, které dostávají spolužáci ve vaší třídě Pan Novák jel 3 hodiny autobusem (průměrná rychlost 40 km/h). Z konečné stanice autobusu šel dále 5 hodin pěšky (průměrná rychlost 4 km/h) do cíle své cesty. Jaká byla průměrná rychlost pana Nováka na celé cestě? 18 km/h 5. Určete aritmetický průměr a modus výšky děvčat ve vaší třídě Měřte teplotu vzduchu jeden den vždy po dvou hodinách od 6:00 do 20:00 hodin večer a určete průměrnou teplotu tohoto dne z vašich naměřených hodnot Medián Aritmetický průměr je často nereálná hodnota. Mají-li například dva kamarádi dohromady průměrně 50 Kč, mohli jsme tuto hodnotu získat také tak, že jeden z nich má 100 Kč a druhý 0 Kč. Jestliže je ve statistice uvedeno, že během roku sní každý občan naší republiky jednu husu, může sníst někdo pět hus a někdo jiný žádnou!!! 7

8 Proto se ve statistice určují ještě další hodnoty, které charakterizují daný soubor. Jednou z nich je modus, se kterým jsme se již seznámili, další je medián. Příklad 1: Na jedné 15-ti třídní škole mají tyto počty žáků ve třídách: Tří da Poč et žáků 1A 18 1B A 28 5B 29 6A 31 6B 33 7A 32 7B 33 8A 26 8B 28 8C Sestavte tabulku seřazenou od nejmenšího počtu žáků ve třídě k největšímu. Ve druhém sloupci této tabulky uveďte označení třídy odpovídající danému počtu žáků. Určete modus a vypočtěte aritmetický průměr počtu žáků ve třídě. Modus (nejvyšší četnost) je 33 žáků. Průměr počtu žáků v jednotlivých třídách označíme x p. Platí: x p = 430 : 15 = 29 (po zaokrouhlení) Poče Třída t žáků 17 1B 18 1A 26 8A 26 8C A 28 8B 29 5B 31 6A 32 7A B 33 7B 8

9 35 9 Další charakteristikou souboru je údaj, který leží uprostřed tabulky počtu žáků v jednotlivých třídách dané školy sestavené od nejmenšího počtu k nejvyššímu. Je to třída s počtem žáků 29. (Před tímto údajem je uveden počet žáků sedmi tříd a za ním je uveden rovněž počet žáků sedmi tříd.) Hodnota ležící ve středu tabulky uspořádané od nejmenší do nejvyšší hodnoty šetřeného znaku, se nazývá medián. Tabulku počtu žáků ve třídě a označení příslušné třídy uspořádáme ještě tak, že ke každému počtu žáků ve třídě přiřadíme místo označení třídy četnost tříd, které mají tyto počty žáků. Počet žáků ve třídě Četnost takových tříd I z této tabulky snadno určíme medián. Tabulku rozdělíme na tři části tak, aby v prvé i ve třetí části tabulky byl stejný počet tříd (prvků daného statistického souboru). Při lichém počtu prvků statistického souboru leží ve druhé části tabulky jediná hodnota - medián. Závěr: Zjistili jsme, že průměrný počet žáků ve třídě je 29, medián též 29 a modus 33. Příklad 2: Na 1. stupni základní školy mají tyto počty žáků ve třídách: Určete medián tohoto statistického souboru. Tabulku uspořádáme podle počtu od nejmenšího k největšímu. 9

10 Na rozdíl od předchozího příkladu vidíme, že zde máme sudý počet prvků. V případě sudého počtu prvků statistického souboru určíme medián tak, že sečteme poslední hodnotu horní části tabulky a první hodnotu dolní části tabulky (uspořádané od nejmenší do největší hodnoty znaku) a tento součet dělíme dvěma. V našem případě: Medián daného statistického souboru je Medián - procvičovací příklady Měřte teplotu vzduchu jeden den vždy po dvou hodinách od 6:00 do 20:00 hodin večer a určete medián tohoto dne z vašich naměřených hodnot. 2. Určete medián výšky děvčat ve vaší třídě. 3. Při měření výšky sedmnácti dětí ve sportovním oddílu byly zjištěny tyto hodnoty (v metrech): Pořadové číslo Výška [m] 1 1,30 2 1,35 3 1,32 4 1,50 5 1,40 6 1,50 7 1,32 8 1,54 9 1, , , , , , , , ,48 Určete medián daného statistického souboru. 1,40 m 10

11 4. Pan Novák jel 3 hodiny autobusem (průměrná rychlost 40 km/h). Z konečné stanice autobusu šel dále 5 hodin pěšky (průměrná rychlost 4 km/h) do cíle své cesty. Jaký byl medián průměrných rychlostí pana Nováka na celé cestě? 4 km/h 5. Milan se zúčastnil dálkového pochodu. Šel však velmi nerovnoměrně. Za první hodinu ušel 7 km, za druhou hodinu 5,5 km; za třetí a čtvrtou hodinu 0 km; za pátou hodinu 4,5 km; za šestou hodinu 4 km; za sedmou hodinu 3 km a za osmou hodinu ušel pouze 1 km. Určete rychlost za hodinu odpovídající mediánu. 3,5 km/h žáků třídy 9B psalo písemnou práci z matematiky, za kterou mohl každý žák dostat nejvýše 20 bodů. Získali tyto výsledky: Sestavte tabulku četností jednotlivých výsledků od nejnižšího počtu dosažených bodů k nejvyššímu. Určete průměr, medián a modus tohoto souboru. 17,2; 17; Určete medián měsíčního kapesného, které dostávají spolužačky ve vaší třídě Škola má celkem 12 tříd. Průměrný počet žáků na třídu je 29. Medián je 29,5. Modus je 36. Nejvyšší počet žáků ve třídě je 36, nejnižší 19. S počtem 36 žáků jsou ve škole dvě třídy. Určete celkový počet žáků ve škole a charakterizujte tento statistický soubor podrobněji podle zadaných údajů. 348 žáků; podmínky splňuje např. tato tabulka: V šetřeném souboru je 7 jablek o hmotnostech 120 g, 100 g, 200 g, 80 g, 130 g, 160 g, 140 g. Určete jablko, které reprezentuje medián tohoto souboru. 130 g Určete medián známek na svém závěrečném vysvědčení v předcházejícím pololetí Sestavte tabulku pro soubor vaší třídy a znak číslo bot, které jednotliví žáci nosí. Určete medián souboru Určete medián počtu žáků jednotlivých tříd vaší školy Rozptyl Pozor na průměrné hodnoty! "Ne nadarmo koluje o statisticích tento vtip: Kdyby někdo stál jednou nohou ve sněhu a druhou na rozžhaveném uhlí, statistik řekne, že je mu průměrně teplo." Rozptyl je statistická veličina, která charakterizuje rozložení četností kolem aritmetického průměru. Jako statistická veličina je rozptyl definován jako součet druhých mocnin odchylek jednotlivých hodnot znaku od průměru dělený počtem hodnot. 11

12 Rozptyl značíme (řecké písmeno sigma). x 1, x 2,..., x n jsou jednotlivé hodnoty, x p n je jejich průměr, je počet prvků daného souboru Příklad 1: Během jednoho deštivého dne byla naměřena teplota vzduchu v Praze ráno (v 6:00 hodin) 8 C, v poledne (ve 12:00 hodin) 12 C a večer (v 19:00 hodin) 10 C. Během slunečního jarního dne (s ranním ostrým chladem) byla naměřena teplota vzduchu ráno (v 6:00 hodin) 3 C, v poledne (ve 12:00 hodin) 18 C a večer (v 19:00 hodin) 9 C. Vypočítejte aritmetický průměr teplot v uvedených dnech a odchylky naměřených teplot od tohoto aritmetického průměru. Tabulka 1. den Teplota [ C] Odchylka od průměru naměřených teplot Aritmetický průměr teploty (ve stupních Celsia): Tabulka 2. den Teplota [ C] Odchylka od průměru naměřených teplot Aritmetický průměr teploty (ve stupních Celsia): V obou sledovaných dnech je aritmetický průměr naměřených hodnot teplot stejný, a to 10 C. Odchylky od průměrné teploty v prvním a ve druhém dni nám však ukazují, že jde o dva velmi rozdílné statistické soubory. V prvním případě jsou odchylky nevýrazné (hodnoty mají nevýrazný rozptyl); ve druhém případě jsou odchylky výrazné (hodnoty mají výrazný rozptyl). Veličinu "rozptyl" si můžeme velmi názorně předvést na střeleckém terči: 12

13 Příklad 2: Zakreslete do střeleckého terče zásahy podle odchylky. Odchylka jednotlivých zásahů od středu: Pořadové číslo znaku Odchylka od středu Příklad 3: Žáci 9A jedné základní školy mají toto rozložení dat narození: Měsíc IX. X. XI. XII. I. II. III. IV. V. VI. VII. VIII. Rok Počet žáků Určete průměrný počet narozených v jednom měsíci a odchylky od průměru v jednotlivých měsících, modus, medián a rozsah tohoto souboru. Měsíc Počet narozených Průměr Odchylka IX X XI XII I II III IV V VI VII VIII Průměrný počet: 13

14 Rozsah souboru je 36. Počet narozených Četnost Modus souboru je 4. Medián souboru je 3,5. Příklad 4: Žáci 9A jedné základní školy mají toto rozložení dat narození: Měsíc IX. X. XI. XII. I. II. III. IV. V. VI. VII. VIII. Rok Počet žáků Vypočítejte rozptyl statistického souboru. Měs íc Počet narozených Průměr Odchylka Druhá mocnina odchylky IX X XI XII I II III IV V VI VII VIII Výpočet rozptylu: Pozn.: Čím je číslo menší, tím menší jsou rozdíly jednotlivých hodnot od průměru, tím "blíže" jsou jednotlivé hodnoty rozmístěny kolem průměrné hodnoty. 8. Rozptyl - procvičovací příklady 14

15 1. V tabulce je uveden počet vyrobených aut (v tisících kusech) v roce 1989 ve státech s nejvyšším počtem tohoto výrobku: Stát Osobní automobily Nákladní automobily Japonsko USA SRN Francie Itálie Španělsko Velká Británie SSSR Kanada Vypočtěte aritmetický průměr a medián těchto souborů, porovnejte průměr s výrobou automobilů v Československu v roce 1989 (osobní auta 188, nákladní auta 45). Určete nejnižší odchylku od průměru u obou souborů. Osob. auta: 3 371,4; 1 970; Francie +42,6; nákladní auta: 1 324,4; 724; Kanada -375,4 2. Na ulici ve městě pravidelně parkují auta. Během jednoho týdne jsme zjistili tyto údaje o jejich počtu: Den Pondělí Úterý Středa Čtvrtek Pátek Sobota Neděle Počet parkujících aut Určete průměrný počet a odchylky v jednotlivých dnech, vypočtěte rozptyl. Průměr: 47; rozptyl: 306,43 3. Při rovnání své knihovny zjistil pan Novák, že má celkem 780 knih, z toho má 82 knih básní, 264 detektivky, 102 cestopisy, 145 klasických románů, 38 naučných knih, 69 dobrodružných příběhů, 72 knihy současné prózy a 8 knih povídek. Zapište tabulku tohoto souboru, určete průměr a odchylky jednotlivých druhů knih od tohoto průměru. Vypočtěte rozptyl. 97,5 4. V tabulce je uveden podíl jaderných elektráren na výrobě elektrické energie v některých státech světa v roce 1991: Stát Podíl elektrické energie z jaderných elektráren [%] ČSFR 28,7 Francie 72,7 Belgie 59,3 Švédsko 51,6 Maďarsko 48,4 Švýcarsko 40,0 Španělsko 35,9 Bulharsko 34,0 Finsko 33,3 Německo 27,6 Japonsko 23, Určete aritmetický průměr a medián tohoto vzorku. Stanovte odchylky jednotlivých hodnot od průměru. Vypočtěte rozptyl. Aritmetický průměr: 41,4; Medián: 35,9; Rozptyl: 206,11 15

16 5. Při zjišťování počtu psů v jednom domě na sídlišti byly získány tyto údaje: Byt č Počet psů Určete průměrný počet a odchylky v jednotlivých dnech. Průměr: 1; Odchylky: -1; 0; +1; 0; 0; -1; +2; -1; 0; -1; +1; 0; -1; -1; 0 6. V tabulce je uveden roční přirozený přírůstek obyvatelstva a střední délka života občanů v jednotlivých světadílech v roce Světadíl Roční přirozený přírůstek na 1000 Střední délka života (počet let) obyvatel Evropa 2 74 Asie Afrika Severní Amerika 8 76 Latinská Amerika Austrálie a Oceánie Určete aritmetický průměr, medián a rozptyl těchto dvou statistických souborů. Roční přírůstek: 16; 16; 81,5; Střední délka života: 67; 68; Diagramy ve statistice Diagramy ve statistice nám slouží k přehlednému znázornění výstupu ze statistického šetření. Ke tvorbě diagramů můžeme výhodně využít i počítačového programu - např. Excelu. Příklad 1: Cizí jazyky se učí 150 žáků 7. a 8. tříd jedné základní školy v rozložení, které je znázorněné na tomto kruhovém diagramu: Určete počty žáků, kteří se učí jednotlivým jazykům. 100 % žáků 40 % : = 60 žáků 32 % : = 48 žáků 14 % : = 21 žáků Anglicky se učí 60 žáků, německy se učí 48 žáků, francouzsky 21 žáků, španělsky rovněž 21 žáků. 16

17 Příklad 2: Narýsujte kruhový diagram příslušný k této tabulce: Sportovní odvětví Hokej Tenis Kopaná Házená Karate Sportovní gymnastika Počet žáků, kteří se mu věnují Základní soubor této tabulky tvoří 40 žáků dvou devátých tříd školy (7 žáků nepěstuje žádný sport) % 0, % : 0,4 %= 20 % : 0,4 % = 25 % : 0,4 % = 12,5 % : 0,4 % = 15 % : 0,4 % = 5 % % %... 3,6 Příklad 3: Zapište do tabulky přibližné hektarové výnosy cukrovky v ČR, které jsou zaznamenány na tomto diagramu: 17

18 Diagram, z kterého jsme snadno přečetli údaje a který názorně ukazuje, ve kterém roce byla sklizeň cukrovky největší, ve kterém nejnižší a v jakém rozpětí se pohybuje, nazýváme sloupkový diagram nebo též histogram. Příklad 4: Narýsujte sloupkový diagram celkového prospěchu žáků 9. ročníku v 1. pololetí podle následující tabulky. Nakreslete příslušný kruhový diagram. Prospěch Prospěl s vyznamenání m Prospěl Neprospěl Nebyl klasifikován Celkem Četnost Četnost %

19 10. Diagramy ve statistice - procvičovací příklady 1. Lucka dostala z písemek z matematiky 8, 7, 9, 6 bodů. Kolik bodů musí získat z poslední písemky, aby aritmetický průměr byl 8 bodů potřebných na známku "chvalitebně"? Narýsujte příslušný sloupkový diagram Každé z pěti žákovských družstev sehrálo s ostatními deset zápasů. Za výhru vždy získalo dva body, za remízu jeden bod a za prohru nula bodů. Vypočítejte celkové bodové zisky družstev, narýsujte sloupkový diagram. Mužstvo Počet výher Počet remíz Počet proher Celkový počet bodů A B C D E ; 12; 13; 11; Krasobruslařka při volné jízdě získala od rozhodčích tato ocenění: 5,5; 5,5; 5,7; 5,2; 5,4; 5,6. Narýsujte sloupkový diagram souboru jejích ocenění. Určete aritmetický průměr, odchylky od něho, modus a medián. Aritmetický průměr: 5,5; Modus: 5,5; Medián: 5,5 4. Určete v procentech počet jednotlivých druhů zvířat v ZOO podle kruhového diagramu:

20 Obsah 1. Statistika 2. Statistika - procvičovací příklady 3. Aritmetický průměr 4. Aritmetický průměr - procvičovací příklady 5. Medián 6. Medián - procvičovací příklady 7. Rozptyl 8. Rozptyl - procvičovací příklady 9. Diagramy ve statistice 10. Diagramy ve statistice - procvičovací příklady

Základy statistiky pro obor Kadeřník

Základy statistiky pro obor Kadeřník Variace 1 Základy statistiky pro obor Kadeřník Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz 1. Aritmetický průměr

Více

M - Příprava na 13. zápočtový test

M - Příprava na 13. zápočtový test M - Příprava na. zápočtový test Určeno pro studenty dálkového studia. VARIACE Tento dokument byl kompletně vytvořen, sestaven a vytištěn v programu dosystem - EduBase. Více informací o programu naleznete

Více

M - Příprava na pololetní písemku č. 2

M - Příprava na pololetní písemku č. 2 M - Příprava na pololetní písemku č. Určeno pro třídy SA, SB. VARIACE Tento dokument byl kompletně vytvořen, sestaven a vytištěn v programu dosystem - EduBase. Více informací o programu naleznete na www.dosli.cz.

Více

Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13

Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13 Statistika pro žáky 8. ročníku Co je to statistika? Statistika je věda, která se snaží zkoumat reálná data a přibližuje nám zkoumaný jev a zákonitosti s ním spojené. Co nám statistika přináší? Co nám statistika

Více

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

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

Více

Statistika. 2) U 127 zaměstnanců firmy byl zjištěn počet jejich rodinných příslušníků a výsledek shrnut v tabulce:

Statistika. 2) U 127 zaměstnanců firmy byl zjištěn počet jejich rodinných příslušníků a výsledek shrnut v tabulce: Statistika 1) Každý z 250 žáků školy navštěvuje právě jeden volitelný předmět, kterými jsou angličtina, němčina, ruština a španělština. Určete relativní četnost je-li rozdělení četností je dáno tabulkou,

Více

Základy popisné statistiky

Základy popisné statistiky Základy popisné statistiky Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 8. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 26 Obsah 1 Základy statistického zpracování dat 2

Více

4. Stezkou, která vede na vrchol hory, vystupuje turista rychlostí 2,5 km/h, sestupuje rychlostí 5 km/h. Jakou průměrnou rychlostí jde?

4. Stezkou, která vede na vrchol hory, vystupuje turista rychlostí 2,5 km/h, sestupuje rychlostí 5 km/h. Jakou průměrnou rychlostí jde? 1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte

Více

Přípravný kurz - Matematika

Přípravný kurz - Matematika Přípravný kurz - Matematika Téma: Základy statistiky, kombinační úsudek v úlohách Klíčová slova: tabulky, grafy, diagramy Autor: Mlynářová 12 19 9:02 Základy statistiky Statistika je vědní obor, který

Více

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Statistika Statistický soubor Statistická jednotky Statistický znak STATISTIKA Vědní obor, který se zabývá hromadnými jevy Hromadné jevy

Více

Přípravný kurz - Matematika

Přípravný kurz - Matematika Přípravný kurz - Matematika Téma: Základy statistiky, kombinační úsudek v úlohách Klíčová slova: tabulky, grafy, diagramy Autor: Mlynářová 1 Základy statistiky Statistika je vědní obor, který se zabývá

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

Pracovní list slouží k procvičení statistiky. Žáci se především procvičí v základních pojmech, které se týkají statistiky.

Pracovní list slouží k procvičení statistiky. Žáci se především procvičí v základních pojmech, které se týkají statistiky. Název projektu: Spokojená škola Číslo projektu: OPVK.CZ.1.07/1.2.33/02.0039 Metodické pokyny k pracovnímu listu č. 8.09 Statistika I Pracovní list slouží k procvičení statistiky. Žáci se především procvičí

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

23. Matematická statistika

23. Matematická statistika Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 23. Matematická statistika Statistika je věda, která se snaží zkoumat reálná data a s pomocí teorii pravděpodobnosti

Více

Statistika I (KMI/PSTAT)

Statistika I (KMI/PSTAT) Statistika I (KMI/PSTAT) Cvičení druhé aneb Kvantily, distribuční funkce Statistika I (KMI/PSTAT) 1 / 1 Co se dnes naučíme Po absolvování této hodiny byste měli být schopni: rozumět pojmu modus (modální

Více

Statistika. zpracování statistického souboru

Statistika. zpracování statistického souboru Statistika zpracování statistického souboru statistický soubor zkoumaná skupina znaky zkoumané informace 1 vyjádřen číslem a jednotkou = kvantitativní znak 2 není = kvalitativní znak statistická jednotka

Více

22. Pravděpodobnost a statistika

22. Pravděpodobnost a statistika 22. Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost náhodných jevů. Klasická pravděpodobnost. Statistický soubor, statistické jednotky, statistické znaky. Četnosti, jejich rozdělení a grafické znázornění.

Více

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Popisná statistika. Statistika pro sociology Popisná statistika Jitka Kühnová Statistika pro sociology 24. září 2014 Jitka Kühnová (GSTAT) Popisná statistika 24. září 2014 1 / 31 Outline 1 Základní pojmy 2 Typy statistických dat 3 Výběrové charakteristiky

Více

Téma 1: Numerické výpočty (číselné množiny, druhy čísel, absolutní hodnota, zaokrouhlování, dělitelnost čísel, společný násobek a dělitel čísel)

Téma 1: Numerické výpočty (číselné množiny, druhy čísel, absolutní hodnota, zaokrouhlování, dělitelnost čísel, společný násobek a dělitel čísel) Téma : Numerické výpočty (číselné množiny, druhy čísel, absolutní hodnota, zaokrouhlování, dělitelnost čísel, společný násobek a dělitel čísel) Příklady Číselná osa ) Která z následujících čísel neleží

Více

výška (cm) počet žáků

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

Více

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

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy Výrobní produkce divizí Ice Cream Polo ha planet Rozložený výsečový 3D graf Bublinový graf Ice Cream 1 15% Ice Cream 2 12% Ice Cream 3 18% Ice Cream 4 20% Statistika 40 30 20 Ice Cream 6 19% Ice Cream

Více

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů?

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů? 0. Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika Kombinatorika ) V restauraci mají na jídelním lístku 3 druhy polévek, 7 možností výběru hlavního jídla, druhy moučníku. K pití si lze objednat kávu, limonádu

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

Variace. Mocniny a odmocniny

Variace. Mocniny a odmocniny Variace 1 Mocniny a odmocniny Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Mocniny a odmocniny Obor přirozených

Více

výška (cm) počet žáků

výška (cm) počet žáků Statistika samostatná práce 1) Ve školním roce /13 bylo v Brně 5 základních škol, ve kterých bylo celkem 5 tříd. Tyto školy navštěvovalo 1 3 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik

Více

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

MATEMATICKÁ STATISTIKA.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým

Více

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 27. listopadu 2017 Typy statistických znaků (proměnných) Typy proměnných: Kvalitativní proměnná (kategoriální, slovní,... ) Kvantitativní proměnná (numerická,

Více

Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí

Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí Charakteristiky úrovně Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí Charakteristiky úrovně (polohy) Statistické soubory jsou tvořeny

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

MATEMATIKA. Statistika

MATEMATIKA. Statistika MATEMATIKA Statistika Během těchto vyučovacích hodin změří žáci pomocí senzorů Pasco svoji klidovou tepovou frekvenci a tepovou frekvenci po námaze. Získané výsledky budou v další hodině zpracovávat do

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

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

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY zhanel@fsps.muni.cz ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY 1. URČENÍ TYPU ŠKÁLY (nominální, ordinální, metrické) a) nominální + ordinální neparametrické stat. metody b) metrické

Více

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE STATISTIKA 1 Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE KONTAKTY WWW: sites.google.com/site/adamcabla E-mail: adam.cabla@vse.cz Telefon: 777 701 783 NB367 na VŠE, konzultační hodiny: Pondělí

Více

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza Přednáška 5 Výběrová šetření, Exploratorní analýza Pravděpodobnost vs. statistika Výběrová šetření aneb jak získat výběrový soubor Exploratorní statistika aneb jak popsat výběrový soubor Typy proměnných

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Teorie pravděpodobnosti popisuje vznik náhodných dat, zatímco matematická statistika usuzuje z dat na charakter procesů, jimiž data vznikla. NÁHODNOST - forma existence látky,

Více

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků)

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků) Základní výpočty pro MPPZ Teorie Aritmetický průměr = součet hodnot znaku zjištěných u všech jednotek souboru, dělený počtem všech jednotek souboru Modus = hodnota souboru s nejvyšší četností Medián =

Více

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého Popisná statistika Jaroslav MAREK Univerzita Palackého Přírodovědecká fakulta Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky Tomkova 40, 779 00 Olomouc Hejčín tel. 585634606 marek@inf.upol.cz pondělí

Více

Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace

Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace Základy statistiky pracovní list Název školy: Číslo projektu: Autor: Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, 691 05, příspěvková organizace CZ.1.07/1.4.00/21.1131 Mgr. Lenka Němetzová Datum vytvoření:

Více

Základní statistické charakteristiky

Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme Základní statistické

Více

Popisná statistika v praxi aneb Je statistika nuda? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Popisná statistika v praxi aneb Je statistika nuda? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Popisná statistika v praxi aneb Je statistika nuda? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Co je to statistika? Google 196.10 6 odkazů (čeština), 2,88.10 9 odkazů (angličtina)

Více

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Základní statistické pojmy Aleš Drobník strana 1 2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY Organizace (zpravodajská jednotka) provádějí různé druhy statistického zjišťování z důvodu: vlastní

Více

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 8 Statistický soubor s jedním argumentem Mgr. Petr Otipka Ostrava 2013 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola

Více

Laboratorní práce č. 1: Měření délky

Laboratorní práce č. 1: Měření délky Přírodní vědy moderně a interaktivně FYZIKA 3. ročník šestiletého a 1. ročník čtyřletého studia Laboratorní práce č. 1: Měření délky G Gymnázium Hranice Přírodní vědy moderně a interaktivně FYZIKA 3.

Více

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)

Více

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Př. : Stanovte jednotlivé četnosti a číselné charakteristiky zadaného statistického souboru a nakreslete krabicový graf:, 8, 7, 43, 9, 47, 4, 34, 34, 4, 35. Statistický soubor seřadíme vzestupně podle

Více

Variace. Číselné výrazy

Variace. Číselné výrazy Variace 1 Číselné výrazy Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Číselné výrazy Číselné výrazy, výpočty

Více

Statistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!

Statistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací! Statistika aneb známe tři druhy lži: úmyslná neúmyslná statistika Statistika je metoda, jak vyjádřit nejistá data s přesností na setinu procenta. den..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00..00..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00

Více

Racionální čísla. Množinu racionálních čísel značíme Q. Zlomky můžeme při počítání s nimi:

Racionální čísla. Množinu racionálních čísel značíme Q. Zlomky můžeme při počítání s nimi: Racionální čísla Racionální číslo je číslo vyjádřené ve tvaru zlomku p kde p je celé číslo a q je q číslo přirozené. Tento zápis je jednoznačný pokud čísla p, q jsou nesoudělná, zlomek je v základním tvaru.

Více

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název školy Gymnázium, Šternberk, Horní nám. 5 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0218 Šablona III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Označení materiálu VY_32_INOVACE_Hor017 Vypracoval(a),

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.7/1.5./34.415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_1_18 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51

Více

Pracovní list slouží k procvičení látky statistiky, především je zaměřen na čtení z diagramů.

Pracovní list slouží k procvičení látky statistiky, především je zaměřen na čtení z diagramů. Název projektu: Spokojená škola Číslo projektu: OPVK.CZ.1.7/1.2.33/2.39 Metodické pokyny k pracovnímu listu č. 8.1 Statistika II Pracovní list slouží k procvičení látky statistiky, především je zaměřen

Více

zcela převažující druh průměru, který má uplatnění při řešení téměř všech úloh statistiky široké využití: v ekonomických

zcela převažující druh průměru, který má uplatnění při řešení téměř všech úloh statistiky široké využití: v ekonomických STŘEDNÍ HODNOTY VÝZNAM Rozdělení četností poskytuje užitečnou informaci a přehled o zkoumaném statistickém souboru. Porovnávat několik souborů pomocí tabulek rozděleni četností by však bylo.a. Proto se

Více

Statistika. Počet přestupků. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1

Statistika. Počet přestupků. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1 Statistika Statistický soubor 1 Při měření výšky u žáků jedné třídy byly zjištěny tyto údaje (v cm): 1,176,17,176,17,17,176,17,17,17. a) Objasněte základní pojmy (stat. soubor, rozsah souboru, stat. jednotka,

Více

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická

Více

Matematická statistika

Matematická statistika Matematická statistika Daniel Husek Gymnázium Rožnov pod Radhoštěm, 8. A8 Dne 12. 12. 2010 v Rožnově pod Radhoštěm Osnova Strana 1) Úvod 3 2) Historie matematické statistiky 4 3) Základní pojmy matematické

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Počet stran: 10 Datum odevzdání: 13. 5. 2016 Pavel Kubát Obsah Úvod... 3 1 Charakterizujte

Více

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Číselné charakteristiky a jejich výpočet Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz charakteristiky polohy charakteristiky variability charakteristiky koncetrace charakteristiky polohy charakteristiky

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání Skupina: 51 Vypracovaly: Pavlína Horná, Nikola Loumová, Petra Mikešová,

Více

Pro zvládnutí této kapitoly budete potřebovat 4-5 hodin studia.

Pro zvládnutí této kapitoly budete potřebovat 4-5 hodin studia. Úvod (Proč se zabývat statistikou?) Statistika je metoda analýzy dat, která nachází široké uplatnění v celé řadě ekonomických, technických, přírodovědných a humanitních disciplín. Její význam v poslední

Více

1. Pojem celé číslo. 2. Zobrazení celých čísel. Číselná osa :

1. Pojem celé číslo. 2. Zobrazení celých čísel. Číselná osa : C e l á č í s l a 1. Pojem celé číslo Ve své dosavadní praxi jste se setkávali pouze s přirozenými čísly. Tato čísla určovala konkrétní počet (6 jablek, 7 kilogramů jablek, 8 korun apod). Desetinná čísla

Více

Obecné, centrální a normované momenty

Obecné, centrální a normované momenty Obecné, centrální a normované momenty Obsah kapitoly 4. Elementární statistické zpracování - parametrizace vhodnými empirickými parametry Studijní cíle Naučit se počítat centrální a normované momenty pomocí

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

Pythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy

Pythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 8. Vzdělávací obsah Očekávané výstupy z RVP ZV Školní výstupy Učivo provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel, užívá ve výpočtech druhou mocninu

Více

Konference VÝZNAM MLÉČNÝCH ODBYTOVÝCH DRUŽSTEV U NÁS I V ZAHRANIČÍ

Konference VÝZNAM MLÉČNÝCH ODBYTOVÝCH DRUŽSTEV U NÁS I V ZAHRANIČÍ Konference VÝZNAM MLÉČNÝCH ODBYTOVÝCH 19.9.2017 DRUŽSTEV U NÁS I V ZAHRANIČÍ Ing. Martin Pýcha předseda ZS ČR, DA ČR viceprezident COGECA, KZPS 1) Situace v sektoru produkce mléka v ČR I. Obsah 1) Situace

Více

Mnohorozměrná statistická data

Mnohorozměrná statistická data Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistický znak, statistický soubor Jednotlivé objekty nebo subjekty, které jsou při statistickém

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

Procenta. Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz.

Procenta. Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. Variace 1 Procenta Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Procenta U příkladů, kde se vyskytují procenta,

Více

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání: Protokol č. 1 Tloušťková struktura Zadání: Pro zadané výčetní tloušťky (v cm) vypočítejte statistické charakteristiky a slovně interpretujte základní statistické vlastnosti tohoto souboru tloušťek. Dále

Více

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze

Více

Jednoduché cykly 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45.

Jednoduché cykly 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. Jednoduché cykly Tento oddíl obsahuje úlohy na první procvičení práce s cykly. Při řešení každé ze zde uvedených úloh stačí použít vedle podmíněných příkazů jen jediný cyklus. Nepotřebujeme používat ani

Více

3. Celá čísla. 3.1. Vymezení pojmu celé číslo. 3.2. Zobrazení celého čísla na číselné ose

3. Celá čísla. 3.1. Vymezení pojmu celé číslo. 3.2. Zobrazení celého čísla na číselné ose 3. Celá čísla 6. ročník 3. Celá čísla 3.1. Vymezení pojmu celé číslo Ve své dosavadní praxi jste se setkávali pouze s přirozenými čísly. Tato čísla určovala konkrétní počet (6 jablek, 7 kilogramů jablek,

Více

STATISTIKA S EXCELEM. Martina Litschmannová MODAM,

STATISTIKA S EXCELEM. Martina Litschmannová MODAM, STATISTIKA S EXCELEM Martina Litschmannová MODAM, 8. 4. 216 Obsah Motivace aneb Máme data a co dál? Základní terminologie Analýza kvalitativního znaku rozdělení četnosti, vizualizace Analýza kvantitativního

Více

Pythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy. Mocniny s přirozeným mocnitelem mocniny s přirozeným mocnitelem operace s mocninami

Pythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy. Mocniny s přirozeným mocnitelem mocniny s přirozeným mocnitelem operace s mocninami Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 8. Vzdělávací obsah Očekávané výstupy z RVP ZV Školní výstupy Učivo užívá různé způsoby kvantitativního vyjádření vztahu celek část (procentem) řeší aplikační úlohy

Více

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/21.2581. Autor: Mgr. Marie Smolíková. Datum: 9.3. 2012. Ročník: 7.

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/21.2581. Autor: Mgr. Marie Smolíková. Datum: 9.3. 2012. Ročník: 7. VY_40_INOVACE_1SMO50 Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/21.2581 Autor: Mgr. Marie Smolíková Datum: 9.3. 2012 Ročník: 7. Vzdělávací oblast: Matematika a její

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

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

Více

Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava ŠKOMAM 2016 Jak získat data? Primární zdroje dat Vlastní měření (fyzika, biologie,

Více

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek Základy popisné statistiky Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi, výhodami, nevýhodami a vlastní sadou využitelných statistických metod -od binárních

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_2_18 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51

Více

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1 3. charakteristiky charakteristiky 1 charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme charakteristiky 2 charakteristiky Dva hlavní

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

Mistrovství světa v ledním hokeji na obrazovkách České televize

Mistrovství světa v ledním hokeji na obrazovkách České televize Mistrovství světa v ledním hokeji na obrazovkách České televize Ve dnech od 9. do 26. května 2014 se konalo v hlavním městě Běloruska Minsku 78. Mistrovství světa v ledním hokeji. Česká televize nabídla

Více

Logaritmy a věty o logaritmech

Logaritmy a věty o logaritmech Variace 1 Logaritmy a věty o logaritmech Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Logaritmy Definice

Více

CVIČNÝ TEST 39. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 11 IV. Záznamový list 13

CVIČNÝ TEST 39. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 11 IV. Záznamový list 13 CVIČNÝ TEST 9 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test II. Autorské řešení 5 III. Klíč 11 IV. Záznamový list 1 I. CVIČNÝ TEST 1 bod 1 Do kruhu je vepsán rovnostranný trojúhelník. Jakou část obsahu kruhu

Více

STATISTIKY CESTOVNÍHO RUCHU JIŽNÍ ČECHY 2007

STATISTIKY CESTOVNÍHO RUCHU JIŽNÍ ČECHY 2007 2007 Jihočeská centrála cestovního ruchu Jírovcova 1, P.O.Box 80 CZ 370 21 České Budějovice Telefon: +420 386 358 727 9 Fax: +420 386 358 728 E mail: info@jccr.cz WWW: www.jccr.cz Zpracoval: Jakub KADLEČEK

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

Aritmetická posloupnost

Aritmetická posloupnost 1. Zjistěte vzorec posloupnosti 6; 3; 2; 3/2; 1,2; 1; 6/7; 3/4;... 2. V aritmetické posloupnosti z daných údajů vypočítejte naznačené hodnoty: a 4 = 11 a (a) 1 =? a 1 = 2 n =? a 5 = 14 d =? (d) d = 3 a

Více

(A) o 4,25 km (B) o 42,5 dm (C) o 42,5 m (D) o 425 m

(A) o 4,25 km (B) o 42,5 dm (C) o 42,5 m (D) o 425 m . Když od neznámého čísla odečtete 54, výsledek vydělíte 3 a následně přičtete 6, získáte číslo 9. Jaká je hodnota tohoto neznámého čísla? (A) 0 (B) 03 (C) 93 (D) 89 2. Na úsečce SV, jejíž délka je 3 cm,

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

Příprava na 3. čtvrtletní práci. Matematika

Příprava na 3. čtvrtletní práci. Matematika Příprava na 3. čtvrtletní práci Matematika Procenta doplň tabulku Základ 100 Kč 150 Kč 450 Kč 20 Kč 2500 Kč Počet procent 15 % 20 % 75 % Část základu zlomkem 2 5 1 4 Část základu desetinným číslem 0,9

Více

1. Ve třídě je celkem 28 žáků. Chlapců je o 4 méně než děvčat. Kolik je ve třídě chlapců a kolik děvčat? 2. Jana uspořila dvakrát více než Jitka,

1. Ve třídě je celkem 28 žáků. Chlapců je o 4 méně než děvčat. Kolik je ve třídě chlapců a kolik děvčat? 2. Jana uspořila dvakrát více než Jitka, 1. Ve třídě je celkem 28 žáků. Chlapců je o 4 méně než děvčat. Kolik je ve třídě chlapců a kolik děvčat? 2. Jana uspořila dvakrát více než Jitka, Alena o 27 Kč méně než Jana. Celkem uspořily 453 Kč. Kolik

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

Mezinárodní výzkum PISA 2009

Mezinárodní výzkum PISA 2009 Mezinárodní výzkum PISA 2009 Zdroj informací: Palečková, J., Tomášek, V., Basl, J,: Hlavní zjištění výzkumu PISA 2009 (Umíme ještě číst?). Praha: ÚIV 2010. Palečková, J., Tomášek V. Hlavní zjištění PISA

Více

Mnohorozměrná statistická data

Mnohorozměrná statistická data Mnohorozměrná statistická data Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Mnohorozměrná

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

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 10 Mgr. Petr Otipka Ostrava 01 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava ISBN

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

I. Kalkulátor Rebell SC2040 manuál s příklady Tlačítko: MODE CLR

I. Kalkulátor Rebell SC2040 manuál s příklady Tlačítko: MODE CLR I. Kalkulátor Rebell SC2040 manuál s příklady Tlačítko: MODE CLR Toto tlačítko je velmi důležité pro volbu pracovního režimu. 1 stisknutí: 1 (COMP) - běžné výpočty SD, REG statistické výpočty 2 stisknutí

Více