STATISTIKA jako vědní obor

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "STATISTIKA jako vědní obor"

Transkript

1 STATISTIKA jako vědní obor Cílem statistického zpracování dat je podání informace o vlastnostech a zákonitostech hromadných jevů. Statistika se zabývá popisem hromadných jevů - deskriptivní, popisná statistika činnostmi směřujícími k získávání dat - metody sběru dat (měření, vážení, šetření, plánovaný experiment, ) zpracováním dat - statistické zpracování (třídění dat, grafické znázornění, výpočet statistických charakteristik) analýzou dat - metody analýzy dat interpretací výsledků analýzy dat

2 POPISNÁ STATISTIKA Slovo STATISTIKA má latinský základ: status = stav, ale také stát = stav věcí veřejných). Tento pojem dal statistice nejen název, ale také náplň. Detailní zaznamenávání údajů souviselo s administrativním spravováním státu, kdy sčítání lidu a majetku sloužilo vojenským, daňovým a jiným účelům. Původní statistika se snaží shromáždit vyčerpávající - úplné údaje o popisovaných jevech.

3 Z HISTORIE STATISTIKY Několik tisíc let př. n. l. - matriky, sčítání lidu a pozemků (Čína, Egypt, Řecko, Řím) Nejstarší statistikou je dochované dílo popis státu z r (Benátky) V 17. století vznikl v Anglii směr zvaný politická aritmetika - údaje o narozeních a úmrtích, snaha o číselný vývoj obyvatelstva 18. století Statistické ročenky - většinou geografické údaje jako délka hranic, nejvyšší vrcholy, délka toků, (Německo)

4 HISTORIE POČTU PRAVDĚPODOBNOSTI Matematici a astronomové se snaží nacházet zákonitosti v lidské společnosti a vysvětlit pomocí pravděpodobnosti to, co dřív lidé považovali za boží vůli. Zkoumání zákonů náhody začalo již v 15. a 16. století. Rozvoj teorie pravděpodobnosti začíná od poloviny 17. století a rodí se tak MATEMATICKÁ STATISTIKA Na přelomu 19. a 20. století vzniká moderní statistika analytická, induktivní

5 ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY HROMADNÝ JEV Matematická statistika se zabývá metodami získávání, zpracování a vyhodnocování hromadných dat, tzn. údajů o vlastnostech velkého počtu jedinců - osob, věcí či jevů resp. jevů, které se mohou neustále opakovat, např. opakované měření sledované vlastnosti jednoho objektu Množinu všech předmětů pozorování na základě toho, že mají společné vlastnosti, nazýváme STATISTICKÝ SOUBOR a pokud je předmětem našeho zkoumání, nazýváme ho ZÁKLADNÍ SOUBOR.

6 ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY STATISTICKÁ JEDNOTKA je nositelem sledovaných vlastností, které nazýváme STATISTICKÝ ZNAK (např. osoba, věc, jev) STATISTICKÝ ZNAK je obrazem sledované vlastnosti statistických jednotek ze statistického souboru (např. barva vlasů) Hodnota statistického znaku je vyjádřením stupně sledované vlastnosti (např. rezavá barva vlasů) Můžeme ji vyjádřit číslem (naměřenou hodnotou) nebo jinak (např. slovním popisem)

7 ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY STATISTICKÝ SOUBOR je množina sledovaných statistických jednotek - objektů budeme rozlišovat základní statistický soubor výběrový statistický soubor ROZSAH SOUBORU je počet jednotek ve zkoumaném statistickém souboru (pozor, nepleťte s rozpětím souboru) konečný soubor (počet jednotek je pevně dán) nekonečný soubor (jednotky přibývají, např. narozené děti)

8 ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY DATA jsou formou zobrazení výseku reálného světa STATISTICKÁ DATA - číselné zobrazení výseku světa, ve kterém se pozorované objekty vyskytují hromadně např. studenti vysokých škol k ZÁKLADNÍ SOUBOR neboli POPULACE - je takový výsek z reálného světa, který zahrnuje více objektů se společnou vlastností např. studenti VŠ v programu ERASMUS k VÝBĚR z populace neboli VÝBĚROVÝ SOUBOR je taková část zkoumané populace, která ji reprezentuje a splňuje vlastnost náhodnosti

9 Statistika jako učení o hromadných jevech Může statistika jako učení o hromadných jevech vypovídat něco rozumného o jednotlivci? Ano, protože nezkoumá jednotlivce jako celek, ale jako anonymního nositele některé vlastnosti nebo činnosti. Moderní statistika, která je založena na výběrové analýze, se také zabývá výhradně hromadnými jevy. Zkoumá jednotlivé osoby nebo věci ne proto, aby zjistila jejich individuálnost, ale existenci nebo neexistenci nějakého znaku, který je rozložen v základním souboru. Z výsledků analýzy výběrového šetření pak lze odhadnout rozložení znaku v základním souboru (populaci).

10 MATEMATIKA a STATISTIKA Vztah matematiky a statistiky - matematika je nástrojem statistiky. Ernst Wagemann, PREZIDENT Říšského statistického úřadu, napsal: Počtářské umění je jen služkou své vzdělanější paní, statistického odhadu Moderní statistika nazývaná MATEMATICKÁ STATISTIKA odvozuje své závěry na základě určitého matematického modelu a využívá matematický aparát. Základem MATEMATICKÉ STATISTIKY je teorie pravděpodobnosti - usuzování z neúplných údajů zatížených náhodným kolísáním.

11 STATISTICKÉ PŘÍSTUPY V souvislosti s pojmy ZÁKLADNÍ SOUBOR (POPULACE) a VÝBĚR rozlišujeme dva základní přístupy použití výsledků statistických analýz: DESKRIPTIVNÍ získané výsledky popisují zkoumaný soubor a nesnaží se o žádné zobecnění na větší nebo jinou skupinu objektů. Jedná se o základní soubor neboli populaci. Sledované charakteristiky popisují soubor zcela přesně. INDUKTIVNÍ statistika se snaží o zobecnění (extrapolaci) výsledků na širší skupinu objektů. Pro statistickou analýzu je použitý výběr a výsledky chceme zobecnit na základní soubor - populaci.

12 INDUKTIVNÍ (ANALYTICKÁ) STATISTIKA ANALÝZA neboli rozbor je rozdělení celku na součásti, jejichž zkoumáním se snažíme pochopit celek INDUKCE neboli induktivní způsob uvažování je proces zobecňování poznatků, například přenášením závěrů z části na celou populaci v reálném životě je to schopnost učit se ze zkušenosti ve statistice tuto metodu nazýváme INDUKTIVNÍ neboli ANALYTICKÁ STATISTIKA, kdy na základě zkoumání vlastností výběrového souboru usuzujeme na vlastnosti základního souboru naproti tomu DEDUKCE znamená usuzování na základě obecných poznatků na partikulární

13 DALŠÍ STATISTICKÉ POJMY - PŘESNOST PŘESNOST je rozdíl měřené nebo počítané hodnoty od přesné Ve statistice jsou matematicky přesné a dokonalé jen výpočetní metody, výsledkem statistického zpracování jsou odhady a pravděpodobnosti. Ve statistice je přesnost poněkud jiná než např. v bance, kde úředník počítá s haléřovými položkami Bude-li nás zajímat výška populace, nebudeme měřit výšku vybraných jedinců v mm. Oskar Anderson napsal: Nemá cenu odvažovat fůru sena na chemicky přesných vahách Není nic platné odhadnout vzdálenost mezi dvěma městy v tisících kroků a pak k výsledku připočítat tloušťku městských hradeb v milimetrech

14 DALŠÍ STATISTICKÉ POJMY OPAKOVATELNOST udává schopnost obdržet stejné hodnoty měřením na stejném objektu nebo opakovaným pozorováním CITLIVÉ VÁHY mohou dávat přesné výsledky, které jsou však neopakovatelné NECITLIVÉ VÁHY dají opakovatelné, ale nepřesné výsledky SPOLEHLIVOST je základním pojmem při používání statistických metod a při formulaci závěru nějakého šetření (experimentu) Spolehlivost si stanovíme obvykle předem a na základě požadavku spolehlivosti musíme volit prostředky k jejímu dosažení

15 BIOMETRIE V BIOLOGII zkoumáme přírodní jevy, které neumíme zkoumat jako takové, ale jsme nuceni je popsat pomocí jednoho nebo více znaků tyto znaky daný jev určitým způsobem popisují - kvantifikují BIOMETRIE slouží k tomu, abychom při zkoumání jevů v biologii posoudili, s jakou spolehlivostí podchycují měřené znaky zkoumané jevy. Měřené znaky stanoví odborník z oboru zkoumaných dat. BIOMETRIE jakožto součást MATEMATICKÉ STATISTIKY navrhne metody statistického zpracování dat.

16 Proč se lékaři učí statistiku? Statistiku ve smyslu shromažďování dat, manipulaci s nimi a jejich kvantitativní interpretaci používá lékař z podstaty svého povolání, protože otázky, které si klade, jsou často statistického charakteru: 1. "Je nový lék lepší než dosud užívaný? U kolika nemocných jej musíme aplikovat, abychom prokázali jeho příznivý efekt? Je proto dobré vědět, jakými metodami se dobrat odpovědi a co výsledek analýzy znamená.

17 Proč se lékaři učí statistiku? 2. Používání výpočetní techniky umožňuje každému zpracování dat pomocí náročných a donedávna prakticky neproveditelných statistických postupů. Tyto možnosti mají svou negativní stránku ve zvýšeném nebezpečí výběru nesprávné metody zpracování dat a z toho plynoucích nesprávných závěrů. 3. V biomedicínských časopisech se ve všech článcích setkáváme s používání statistických metod. Proto jsou základní znalosti statistiky nezbytné nejen pro vlastní šetření, ale i pro studium a pochopení publikovaných výsledků výzkumu jiných odborníků.

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

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

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

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

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

Více

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

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

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

Více

Úvod do studia statistiky. 1. Významy pojmu statistika

Úvod do studia statistiky. 1. Významy pojmu statistika Přednáška 1/ 1 Úvod do studia statistiky 1. Významy pojmu statistika Co o ní asi všichni víme Statistika je přesný součet nepřesných čísel Statistika nuda je, má však cenné údaje Věřím jen těm statistikám,

Více

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY Test z teorie 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový

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

Marketingové aplikace. Doc. Ing.Vladimír Chalupský, CSc., MBA

Marketingové aplikace. Doc. Ing.Vladimír Chalupský, CSc., MBA Marketingové aplikace Doc. Ing.Vladimír Chalupský, CSc., MBA Struktura předmětu 4. okruh: Marketingový výzkum - vymezení podstaty a účelu marketingového výzkumu - požadavky na informace výzkumu - proces

Více

1 Statistická data a jejich prezentace 1.1 Co je to statistika

1 Statistická data a jejich prezentace 1.1 Co je to statistika 1 Statistická data a jejich prezentace 1.1 Co je to statistika S pojmem»statistika«se můžete v praxi setkat hned ve čtyřech různých významech, které spolu souvisí: 1. Statistika jako údaj nebo souhrn údajů,

Více

Biostatistika Cvičení 7

Biostatistika Cvičení 7 TEST Z TEORIE 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový průměr je a) náhodná veličina, b) konstanta,

Více

3.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE (M) Charakteristika vzdělávací oblasti

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

Více

Manažerská ekonomika KM IT

Manažerská ekonomika KM IT KVANTITATIVNÍ METODY INFORMAČNÍ TECHNOLOGIE (zkouška č. 3) Cíl předmětu Získat základní znalosti v oblasti práce s ekonomickými ukazateli a daty, osvojit si znalosti finanční a pojistné matematiky, zvládnout

Více

Mark tingový výzkum. Téma. Marketingový výzkum. Realizace. Tomek - Vávrová Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd FEL-ČVUT Y16MVY

Mark tingový výzkum. Téma. Marketingový výzkum. Realizace. Tomek - Vávrová Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd FEL-ČVUT Y16MVY Marketingový výzkum Realizace Tomek - Vávrová YMVY Proces marketingového výzkumu Návrh projektu výzkumu Stanovení zdrojů a způsobu získávání informací Sběr informací Vyhodnocení výzkumu a interpretace

Více

Populace vs. data. popisná (deskriptivní) popis konkrétních dat. letní semestr 2012 1

Populace vs. data. popisná (deskriptivní) popis konkrétních dat. letní semestr 2012 1 ? Šárka Hudecová Katedra i a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 2012 1? Statistika = věda o získávání, zpracování a interpretaci informace obsažené v

Více

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

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

Více

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

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika? Organizační pokyny k přednášce Matematická statistika 2012 2013 Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta UK hudecova@karlin.mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/

Více

ZŠMŠ, Brno, Horníkova 1 - Školní vzdělávací program

ZŠMŠ, Brno, Horníkova 1 - Školní vzdělávací program 4.4.3. Přírodověda A) Charakteristika předmětu Snahou učitele by mělo být, aby vše, o čem se děti v přírodovědě učí, mohly pozorovat, zkoumat. Kromě tradičních metod se proto doporučuje zařazování vycházek

Více

MOCNINY A ODMOCNINY. Standardy: M-9-1-01 M-9-1-02 PYTHAGOROVA VĚTA. Standardy: M-9-3-04 M-9-3-01

MOCNINY A ODMOCNINY. Standardy: M-9-1-01 M-9-1-02 PYTHAGOROVA VĚTA. Standardy: M-9-3-04 M-9-3-01 matematických pojmů a vztahů, k poznávání základě těchto vlastností k určování a zařazování pojmů matematického aparátu Zapisuje a počítá mocniny a odmocniny racionálních čísel Používá pro počítání s mocninami

Více

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

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

Více

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_Hor012 Vypracoval(a),

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

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní

Více

2. Metodologie vědy, vědecké metody a metodika práce

2. Metodologie vědy, vědecké metody a metodika práce 2. Metodologie vědy, vědecké metody a metodika práce Neodpovídají-li fakta vaší teorii, je třeba se jich co nejrychleji zbavit. /Murphyho zákon/ V rámci této kapitoly: budete umět definovat a rozlišovat

Více

Učitelství 2. stupně ZŠ tématické plány předmětů matematika

Učitelství 2. stupně ZŠ tématické plány předmětů matematika Učitelství 2. stupně ZŠ tématické plány předmětů matematika Povinné předměty: Matematická analýza I (KMD/MANA1)...2 Úvod do teorie množin (KMD/TMNZI)...4 Algebra 2 (KMD/ALGE2)...6 Konstruktivní geometrie

Více

VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE

VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE 1 Úvod Michal Dorda, Dušan Teichmann VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy Seřaďovací stanice jsou železniční

Více

StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně

StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně StatSoft Jak poznat vliv faktorů vizuálně V tomto článku bychom se rádi věnovali otázce, jak poznat již z grafického náhledu vztahy a závislosti v analýze rozptylu. Pomocí následujících grafických zobrazení

Více

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi

Více

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

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

Více

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

Terminologie ve výzkumu. Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové

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

Více

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

MAPA VÝZKUMU 13/03/2015 1

MAPA VÝZKUMU 13/03/2015 1 MAPA VÝZKUMU 13/03/2015 1 VÝZKUMNÁ ZPRÁVA velikost příspěvku pro vědu není tak důležitá jako kvalita práce,v níž se přínos demonstruje. S původností práce se asociují vlastnosti jako novost, nový styl

Více

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost Induktivní statistika z-skóry pravděpodobnost normální rozdělení Z-skóry umožňují najít a popsat pozici každé hodnoty v rámci rozdělení hodnot a také srovnávání hodnot pocházejících z měření na rozdílných

Více

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

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

Více

Diplomový seminář 1. Akademický rok 2008/2009. 17.9.2009 Ing. Václav Křivohlávek, CSc.

Diplomový seminář 1. Akademický rok 2008/2009. 17.9.2009 Ing. Václav Křivohlávek, CSc. Diplomový seminář 1 Akademický rok 2008/2009 Vybrané metodologické otázky 1. Hierarchie pojmů 2. Věcná a formální struktura práce 3. Základní metody zkoumání a výkladu 4. Etika Hierarchie pojmů Pojmy (resp.

Více

Cvičení z matematiky jednoletý volitelný předmět

Cvičení z matematiky jednoletý volitelný předmět Název předmětu: Zařazení v učebním plánu: Cvičení z matematiky O8A, C4A, jednoletý volitelný předmět Cíle předmětu Obsah předmětu je zaměřen na přípravu studentů gymnázia na společnou část maturitní zkoušky

Více

Projekt výzkumu v graduační práci

Projekt výzkumu v graduační práci Projekt výzkumu v graduační práci Základní manuál Prof. PhDr. Beáta Krahulcová, CSc. Fáze výzkumu Přípravná, teoretická fáze (výsledek kumulovaného poznání,precizace výzkumného úkolu, formulace vědecké

Více

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum Pracovní list vytvořila: Mgr. Radka Drobná Období vytvoření VM: duben 2012 Klíčová

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

Jak vytváří statistika obrazy světa a života. II. díl

Jak vytváří statistika obrazy světa a života. II. díl Jak vytváří statistika obrazy světa a života. II. díl Předmluva In: Jaroslav Janko (author): Jak vytváří statistika obrazy světa a života. II. díl. (Czech). Praha: Jednota českých matematiků a fysiků,

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

Marketing Marketingový výzkum

Marketing Marketingový výzkum Výukový materiál zpracován v rámci operačního projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0512 Střední škola ekonomiky, obchodu a služeb SČMSD Benešov, s.r.o. Marketing Marketingový

Více

Učivo obsah. Druhá mocnina a odmocnina Druhá mocnina a odmocnina Třetí mocnina a odmocnina Kružnice a kruh

Učivo obsah. Druhá mocnina a odmocnina Druhá mocnina a odmocnina Třetí mocnina a odmocnina Kružnice a kruh Výstupy žáka ZŠ Chrudim, U Stadionu Je schopen vypočítat druhou mocninu a odmocninu nebo odhadnout přibližný výsledek Určí druhou mocninu a odmocninu pomocí tabulek a kalkulačky Umí řešit úlohy z praxe

Více

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka 2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky 2.1. Statistická terminologie Statistická jednotka Statistická jednotka = nositel statistické informace, elementární prvek hromadného jevu. Příklady:

Více

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

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti

Náhodný jev a definice pravděpodobnosti Náhodný jev a definice pravděpodobnosti Obsah kapitoly Náhodný jev. Vztahy mezi náhodnými jevy. Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi. Formule úplné pravděpodobnosti a Bayesův vzorec. Studijní cíle

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické

Více

2.3 Prezentace statistických dat (statistické vyjadřovací prostředky)

2.3 Prezentace statistických dat (statistické vyjadřovací prostředky) 2.3 Prezentace statistických dat (statistické vyjadřovací prostředky) Statistika musí výsledky své práce převážně číselná data prezentovat (publikovat, zveřejňovat) jednoduše, srozumitelně a přitom výstižně.

Více

Cvičení z matematiky - volitelný předmět

Cvičení z matematiky - volitelný předmět Vyučovací předmět : Období ročník : Učební texty : Cvičení z matematiky - volitelný předmět 3. období 9. ročník Sbírky úloh, Testy k přijímacím zkouškám, Testy Scio, Kalibro aj. Očekávané výstupy předmětu

Více

Matematika. ochrana životního prostředí analytická chemie chemická technologie Forma vzdělávání:

Matematika. ochrana životního prostředí analytická chemie chemická technologie Forma vzdělávání: Studijní obor: Aplikovaná chemie Učební osnova předmětu Matematika Zaměření: ochrana životního prostředí analytická chemie chemická technologie Forma vzdělávání: denní Celkový počet vyučovacích hodin za

Více

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

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

Více

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

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

Více

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

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

Více

Luxmetr LS-BTA, lampička, izolepa, 32 kusů průhledné fólie (nejlépe obaly od CD).

Luxmetr LS-BTA, lampička, izolepa, 32 kusů průhledné fólie (nejlépe obaly od CD). Počítání fólií měřením úbytku světla Cíl: Cílem této úlohy je připravit u žáků půdu pro pochopení důležité fyzikálně-chemické metody: stanovení koncentrace měřením absorbance s využitím Lambertova-Beerova

Více

Přehled vhodných metod georeferencování starých map

Přehled vhodných metod georeferencování starých map Přehled vhodných metod georeferencování starých map ČVUT v Praze, katedra geomatiky 12. 3. 2015 Praha Georeferencování historická mapa vs. stará mapa georeferencování umístění obrazu mapy do referenčního

Více

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014 1. Obor reálných čísel - obor přirozených, celých, racionálních a reálných čísel - vlastnosti operací (sčítání, odčítání, násobení, dělení) -

Více

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

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

Více

Časové a organizační vymezení

Časové a organizační vymezení Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Vyučovací předmět Týdenní hodinové dotace Časové a organizační vymezení Matematika a její aplikace Matematika a její aplikace Matematika 1. stupeň 2. stupeň 1. ročník

Více

Zdroje chyb. Absolutní a relativní chyba. Absolutní chyba. Absolutní chyba přibližného čísla a se nazývá absolutní hodnota rozdílu přesného

Zdroje chyb. Absolutní a relativní chyba. Absolutní chyba. Absolutní chyba přibližného čísla a se nazývá absolutní hodnota rozdílu přesného Zdroje chyb. Absolutní a relativní chyba. Absolutní chyba Absolutní chyba přibližného čísla a se nazývá absolutní hodnota rozdílu přesného čísla A a přibližného čísla a = A a. Je třeba rozlišovat dva případy:

Více

Měření závislosti statistických dat

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

Více

Metodologie sociologického výzkumu Úvod do problematiky

Metodologie sociologického výzkumu Úvod do problematiky Metodologie sociologického výzkumu Úvod do problematiky Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky vojenského a leadershipu

Více

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:

Více

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy

EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy Ekonometrická analýza proces, skládající se z následujících fází: a) specifikace b) kvantifikace c) verifikace d) aplikace Postupné zpřesňování jednotlivých

Více

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673 Název vyučovacího předmětu: ÚČETNICTVÍ na PC (UPC) Obor vzdělání: 18 20 M/01 Informační technologie Forma studia: denní Celkový počet vyučovacích hodin za studium: 64 (2 hodiny týdně) Platnost: 1. 9. 2009

Více

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) 1. Číselné obory 1.1 Přirozená čísla provádět aritmetické operace s přirozenými čísly rozlišit prvočíslo

Více

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] Část I Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] V matematice grafem obvykle rozumíme grafické znázornění funkční závislosti. Pro tento předmět je však podstatnější pohled jiný. V teorii grafů rozumíme

Více

Metodický list č. 1 FUNKCE, ZISK A VZTAHY MEZI ZÁKLADNÍMI EKONOMICKÝMI VELIČINAMI PODNIKU

Metodický list č. 1 FUNKCE, ZISK A VZTAHY MEZI ZÁKLADNÍMI EKONOMICKÝMI VELIČINAMI PODNIKU Metodické listy pro kombinované studium předmětu MANAŽERSKÁ EKONOMIKA Přednášející: Ing. Jana Kotěšovcová Metodický list č. 1 Název tematického celku: ZALOŽENÍ PODNIKU, VÝNOSY, NÁKLADY, NÁKLADOVÉ FUNKCE,

Více

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr StatSoft Intervalový odhad Dnes se budeme zabývat neodmyslitelnou součástí statistiky a to intervaly v nejrůznějších podobách. Toto téma je také úzce spojeno s tématem testování hypotéz, a tedy plynule

Více

Metody výběru ve výzkumech veřejného mínění

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

Více

Cvičení ze statistiky. Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013

Cvičení ze statistiky. Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013 Cvičení ze statistiky Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013 Cvičení ze statistiky Pondělí 16:40, C328 http://www.ms.mff.cuni.cz/~dechf7am Praktické zaměření Proč potřebuji statistiku, když chci dělat (doplň)?

Více

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Testování statistických hypotéz Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Úvodní poznámky Statistickou hypotézou rozumíme hypotézu o populaci (základním souboru) např.: Střední hodnota základního souboru je rovna 100.

Více

MATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět)

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

Více

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

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků Maturitní zkouška z matematiky 2012 požadované znalosti Zkouška z matematiky ověřuje matematické základy formou didaktického testu. Test obsahuje uzavřené i otevřené úlohy. V uzavřených úlohách je vždy

Více

Informační technologie a statistika 1

Informační technologie a statistika 1 Informační technologie a statistika 1 přednášející: konzul. hodiny: e-mail: Martin Schindler KAP, tel. 48 535 2836, budova G po dohodě martin.schindler@tul.cz naposledy upraveno: 21. září 2015, 1/33 Požadavek

Více

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Registrační číslo projektu Šablona Autor Název materiálu CZ.1.07/1.5.00/34.0951 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT Mgr. Jana

Více

coachpage.cz MARKETINGOVÝ VÝZKUM Faktory ovlivňující nákupní chování ve vztahu ke koupi automobilu TOOLS for SUCCESS in TODAY s BUSINESS

coachpage.cz MARKETINGOVÝ VÝZKUM Faktory ovlivňující nákupní chování ve vztahu ke koupi automobilu TOOLS for SUCCESS in TODAY s BUSINESS coachpage.cz TOOLS for SUCCESS in TODAY s BUSINESS MARKETINGOVÝ VÝZKUM Faktory ovlivňující nákupní chování Faktory ovlivňující nákupní chování Hlavní cíl výzkumného projektu Výzkumný projekt si klade za

Více

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 1 3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT Vyjadřování standardní kombinované nejistoty výsledku zkoušky Výsledek zkoušky se vyjadřuje v

Více

(pracovní materiál do výuky, ot. 4, bez jazykové korektury, sestavila K. Vlčková)

(pracovní materiál do výuky, ot. 4, bez jazykové korektury, sestavila K. Vlčková) (pracovní materiál do výuky, ot. 4, bez jazykové korektury, sestavila K. Vlčková) Rozlišovány bývají dvě základních paradigmata pedagogické metodologie, resp. kvantitativní a kvalitativní metodologie.

Více

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

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

Více

Sociologický výzkum v praxi

Sociologický výzkum v praxi Sociologický výzkum v praxi Školení NSZM ČR Hodonín 6. 11. 2008 Mgr. Tereza Pospíšilová, Ph.D. Fakulta humanitních studií, Univerzita Karlova v Praze Výběr vzorku Informace, které jsme se dověděli o lidech

Více

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem.

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem. Algoritmus Algoritmus je schematický postup pro řešení určitého druhu problémů, který je prováděn pomocí konečného množství přesně definovaných kroků. nebo Algoritmus lze definovat jako jednoznačně určenou

Více

1 Projekt SIPVZ Tvorba a implementace softwarové podpory výuky matematiky na gymnáziu s využitím CABRI Geometrie

1 Projekt SIPVZ Tvorba a implementace softwarové podpory výuky matematiky na gymnáziu s využitím CABRI Geometrie 1 Projekt SIPVZ Tvorba a implementace softwarové podpory výuky matematiky na gymnáziu s využitím CABRI Geometrie 1.1 Úvod Mohutný rozvoj didaktické techniky v posledních letech vyvolává vznik zcela nových

Více

METODY PSYCHOLOGIE. Tento výukový materiál vznikl za přispění Evropské unie, státního rozpočtu ČR a Středočeského kraje. Mgr.

METODY PSYCHOLOGIE. Tento výukový materiál vznikl za přispění Evropské unie, státního rozpočtu ČR a Středočeského kraje. Mgr. METODY PSYCHOLOGIE Tento výukový materiál vznikl za přispění Evropské unie, státního rozpočtu ČR a Středočeského kraje Leden 2011 Mgr. Monika Řezáčová Psychologie je empirická věda, která disponuje souborem

Více

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368 Příklad 1 Je třeba prověřit, zda lze na 5% hladině významnosti pokládat za prokázanou hypotézu, že střední doba výroby výlisku je 30 sekund. Přitom 10 náhodně vybraných výlisků bylo vyráběno celkem 540

Více

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky Ročník I II III IV Dotace 3 3+1 2+1 2+2 Povinnost povinný povinný povinný povinný Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky Ročník 1 2 3 4 5 6 Dotace

Více

3.2 OBJEMY A POVRCHY TĚLES

3.2 OBJEMY A POVRCHY TĚLES . OBJEMY A POVRCHY TĚLES Krychle, kvádr, hranol Dochované matematické texty ze starého Egypta obsahují několik úloh na výpočet objemu čtverhranných obilnic tvaru krychle; lze předpokládat, že stejným způsobem

Více

Střední škola strojní stavební a dopravní, Liberec II, Truhlářská 360/3, příspěvková organizace

Střední škola strojní stavební a dopravní, Liberec II, Truhlářská 360/3, příspěvková organizace Střední škola strojní stavební a dopravní, Liberec II, Truhlářská 360/3, příspěvková organizace OP Vzdělávání pro konkurence schopnost Modernizace výuky technických škol LK prostřednictvím ŠVP a kurikula

Více

Zásady zpracování vědecké práce

Zásady zpracování vědecké práce Zásady zpracování vědecké práce Kontakt: Doc. Hana Čížková Katedra biologických disciplín ZF JU Na Zlaté stoce 10, 1. patro č. 203 hcizkova@zf.jcu.cz Pro 2. ročník BOZO, PÚPN, LS 2011 1. Úvod 1.1 Co je

Více

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

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

Více

Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň:

Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje

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

1.3. Cíle vzdělávání v oblasti citů, postojů, hodnot a preferencí

1.3. Cíle vzdělávání v oblasti citů, postojů, hodnot a preferencí 1. Pojetí vyučovacího předmětu 1.1. Obecný cíl vyučovacího předmětu Základním cílem předmětu Matematický seminář je navázat na získané znalosti a dovednosti v matematickém vzdělávání a co nejefektivněji

Více

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G

P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G P R Ů M Y S L O V Ý M A R K E T I N G 4 ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 1 Marketingové strategie ZS, akad.rok 2014/2015 Průmyslový marketing - VŽ 2 Klasifikace marketingových strategií

Více

Očekávané výstupy podle RVP ZV Učivo Přesahy a vazby

Očekávané výstupy podle RVP ZV Učivo Přesahy a vazby Předmět: MATEMATIKA Ročník: 4. Časová dotace: 4 hodiny týdně Očekávané výstupy podle RVP ZV Učivo Přesahy a vazby Provádí písemné početní operace Zaokrouhluje přirozená čísla, provádí odhady a kontroluje

Více

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího

Více

vzdělávací oblast vyučovací předmět ročník zodpovídá MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE MATEMATIKA 8. MARKUP Druhá mocnina a odmocnina FY Tabulky, kalkulátor

vzdělávací oblast vyučovací předmět ročník zodpovídá MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE MATEMATIKA 8. MARKUP Druhá mocnina a odmocnina FY Tabulky, kalkulátor Výstupy žáka ZŠ Chrudim, U Stadionu Učivo obsah Mezipředmětové vztahy Metody + formy práce, projekty, pomůcky a učební materiály ad. Učební materiály (využívány průběžně): Poznámky Umí provádět operace

Více