ADZ základní statistické funkce

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "ADZ základní statistické funkce"

Transkript

1 ADZ základní statistické funkce Základní statistické funkce a znaky v softwaru Excel Znak Stručný popis + Sčítání buněk - Odčítání buněk * Násobení buněk / Dělení buněk Ctrl+c Vyjmutí buňky Ctrl+v Vložení vyjmuté buňky Ctrl+f Hledání (čísla, textu, ) = Aktivace vzorce A1 Označení buňky A1:B2 Označená oblast buněk $A$1: $B$2 Ukotvení oblasti $A$1 Ukotvení buňky $A1 Ukotvení sloupce A$1 Ukotvení řádku Funkce Počet (oblast dat) Suma (oblast dat) Průměr (oblast dat) Geomean (oblast dat) Median (oblast dat) Modus (oblast dat) Odmocnina (hodnota) Power (hodnota; mocnina) Svyhledat(co;oblast dat;posunutí, podmínka) Sumif (oblast dat; podmínka; oblast sčítání) Countif (oblast dat; podmínka; oblast počtu) RANK.EQ (hodnota; oblast dat; pořadí) Small (oblast dat; pořadí) Large (oblast dat; pořadí) Percentrank.inc (oblast dat; hodnota) Stručný popis Počet vyplněných buněk Suma hodnot buněk ve vybrané oblasti Aritmetický průměr z vybrané oblasti Geometrický průměr z vybrané oblasti Odhad mediánu (50 % kvantil) Výpočet modusu (nejčastěji se vyskytující hodnota) Druhá odmocnina z vybrané hodnoty Umocnění i odmocnění na daný exponent Vyhledávání hodnot v tabulkách dle sloupců (posunutí = počet sloupců doprava, podmínka: 0 = přesně, 1 = přibližně) Sčítání obsahu po splnění logických hodnot Počet buněk po splnění logických hodnot Pořadová hodnota u hledané hodnoty buňky Výpis nejmenšího čísla pro dané pořadí Výpis největšího čísla pro dané pořadí Procentuálně vyjádřené pořadí v seznamu 1

2 Percentil.inc (oblast dat; procenta) Výpis kvantilu dle zadané pravděpodobnosti Quartil.inc (oblast dat; požadovaný kvartil) Výpis hodnot jednotlivých kvartilů Max (oblast dat) Nalezení maximální hodnoty v souboru Min (oblast dat) Nalezení minimální hodnoty v souboru Var.výběr (oblast dat) Výběrový rozptyl Smodch.výběr (oblast dat) Výběrová směrodatná odchylka Zaokrouhlit (číslo, číslice) Matematické zaokrouhlení požadovaného čísla, číslice = počet desetinných míst) Zaokr.nahoru (číslo, významnost) Zaokrouhlení nahoru daného čísla, významnost = násobky, tj. 2 = násobky 2) Zaokr.dolu (číslo, významnost) Zaokrouhlení dolu daného čísla, významnost = násobky, tj. 2 = násobky 2) Log (číslo) Logaritmus čísla při zadaném základu Četnosti (oblast dat, hodnota) Matice absolutních četností, která roztřídí data na základě zadaných horních mezí intervalů. Četnosti (oblast dat, oblast hodnot) Počty (četnosti) z naměřeného souboru dat pro dané hodnoty (ctrl + shift + enter) Binomdist (počet úspěchů, pokusy celkem, Binomické rozdělení pravděpodobnosti pravděpodobnost, kumulace hodnot) s parametry n (pokusy celkem) a p (pravděpodobnost), kde pro kumulace = 1 jde o distribuční funkci a pro = 0 jde o pravděpodobnostní funkci Nyní () Aktuální datum a čas Dnes () CONCATENATE( text nebo F8; text nebo F8) Aktuální datum Spojení více buněk (textu) do jedné 2

3 Probrané dovednosti v software Excel 1. Hodina Tvorba studentského konta na KMA/ZČU, Seznámení se softwarem Excel, základní operace, výběr a tvorba funkcí (např. SUMA). 4) Pecinovský J., Pecinovský R.: Excel 2010 podrobný průvodce, GRADA ) Král M.: Excel 2010 snadno a rychle, GRADA, Popis uživatelského rozhraní Excel 2010 Nový soubor (běžný, ukázkové šablony, plán amortizace půjčky, ) Otevření souboru Uložení souboru, uložení jako Výběr oblasti buněk matice, vektor Volba formátu buněk (včetně přednastavené nabídky) Kopírování hodnot buněk i vzorců Tvorba funkce (suma, součet, rozdíl, podíl ) Výběr vytvořených funkcí, jejich syntaxe a vkládání přes nabídku v Excelu, selekce funkcí (matematické, statistické, finanční, ) Vložit prázdný řádek, sloupec, buňku Vyjmout, vložit buňku Kopírování formátu vybrané oblasti buněk Přizpůsobení šířky řádků a sloupců Postupné načítání hodnot v buňkách (1, 2, 3, 4, 5, ) Ukotvení buněk (konkrétní buňky, sloupce, řádku) Vkládání klipartů (obrázků), martartů a jejich úprava, vzhled, použití Zacyklení funkce (tvorba chyb, odkaz na sama sebe ) 3

4 2. Hodina Seznámení se softwarem Excel, základní operace, vlastnosti funkcí, tvorba vlastních tabulek, formátování, úprava buněk, řazení, vkládání komentářů atd. Odkaz na text: cvičení ADZ, nápověda Microsoft Excel (F1) 4) Pecinovský J., Pecinovský R.: Excel 2010 podrobný průvodce, GRADA ) Král M.: Excel 2010 snadno a rychle, GRADA, ) Přednáška KMA/ADZ č. 1. Změna typu a velikosti písma, formátu (viz Word) Tvorba tabulek (vlastnoruční), zbarvení, vypnutí a zapnutí mřížky, kresba ohraničení, kopírování formátu tabulky Formát tabulek přednastavený (vlastnosti), pojmenování, přidávání sloupců a řádků, filtrování, operace s vytvořenou tabulkou Vytvořené funkce (přednastavené), syntaxe funkcí Vkládání již vytvořených funkcí přes Excel (funkce Suma), selekce funkcí (matematické, statistické, finanční, ) Použití nápovědy včetně uvedených příkladů Pojmenování buňky a použití ve vzorcích Slučování a zalamování buněk Podmíněný formát Datové pruhy Barevné škály Sady ikon Tvorba vlastních podmíněných formátů (pravidel např. označení čísel > 10) Vkládání a úprava komentářů Používání a tvorba vlastního stylu buněk nebo použití přednastaveného Stylu buňky Konkrétní příklad z praxe průměrné mzdy Plzeňský kraj Hledání textu či čísel na jednotlivých listech v buňkách (ctrl + F) Nalezení pořadové statistiky ve vybrané oblasti dat (pomocí příkazu RANK.EQ nalézt pořadí požadované hodnoty v seřazeném souboru) Parametry funkcí odkazem (RANK.EQ) Použití překladové slovníku v textech a buňkách (CZ -> ANG), použití slovníku synonym (Tezaurus) a kontrola pravopisu a gramatiky Tisk s mřížkou i bez mřížky Příkazy: Rank.EQ Počet Průměr 4

5 3. Hodina Pokročilé funkce v software Excel, vkládání hodnot odkazy, charakteristiky polohy, operace s daty (řazení, ), procenta, atd. 4) Kožíšek J., Stieberová B.: Statistika v příkladech, 5) Pecinovský J., Pecinovský R.: Excel 2010 podrobný průvodce, GRADA ) Král M.: Excel 2010 snadno a rychle, GRADA, ) Přednáška KMA/ADZ č. 1. Stručný popis probrané látky, více viz přednáška adz_1 : Popisná statistika kvantitativní popis zkoumaných empirických jevů a procesů pomocí statistických charakteristik. Charakteristiky polohy základní ukazatele, které charakterizují soubory statistických údajů a vyjadřují úroveň statistického souboru z hlediska velikosti sledovaného znaku. Jsou děleny podle toho, jestli se opírají o celý soubor statistických údajů (průměry) nebo jen část hodnot, případně jsou konstruovány zvláštním způsobem (modus, medián, kvantily). Odhady střední (očekávané) hodnoty Aritmetický průměr (PRŮMĚR) Medián (MEDIAN) Modus (MODE) Součet obsahu více buněk (SUMA) Součet s logickou podmínkou >, <, =, (SUMIF) Počet buněk s obsahem (POČET) Počet s logickou podmínkou >, <, =, (COUNTIF) Řazení dat podle velikosti vzestupně (SMALL) Řazení dat podle velikosti sestupně (LARGE) Řazení dat z nabídky Excel, včetně použití interaktivního filtru pro rozevírací nabídku Nalezení, kolik % dat z výběrového souboru je menší než uvažovaná hodnota (PRECENTRANK.INC) Nalezení tzv. kvantilu (hodnotu při zadaném %, pro kterou je právě % hodnot menších, PERCENTIL.INC) Nalezení kvartilů (dolního a horního kvartilu, mediánu, příklad viz mzdy) Nalezení minimální a maximální hodnoty v souboru 4. Hodina Grafické zpracování dat jedná se o velmi účinný způsob, jak prezentovat statistické údaje. Grafy nejsou tak přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnout názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech. Pomocí grafů můžeme například 5

6 odhadovat trendy a kolísání časových řad nebo několik časových řad vzájemně srovnávat. Nevhodné použití grafického vyjádření však může též svádět k chybným úvahám a interpretacím. Graf představuje přepsání číselných údajů do soustavy geometrických obrazců. Základní smysl číselných údajů interpretujeme pomocí souřadnic, stupnic a grafické sítě. Charakteristiky variability základní ukazatele, které představují koncentraci (variabilitu) hodnot okolo odhadu střední hodnoty (průměru). 4) Kožíšek J., Stieberová B.: Statistika v příkladech, 5) Pecinovský J., Pecinovský R.: Excel 2010 podrobný průvodce, GRADA ) Král M.: Excel 2010 snadno a rychle, GRADA, ) Přednáška KMA/ADZ č. 1, 2. Databázové funkce (SVYHLEDAT, VVYHLEDAT) Tvorba bodového grafu, včetně přesunu na samostatný list Tvorba spojnicového grafu Tvorba výsečového grafu Tvorba sloupcového a dvou-osového grafu Tvorba bublinového grafu + chybové úsečky Tvorba a úprava nadpisu, legendy, popis os (včetně odkazů na buňky) Přidávání a odebírání řady v grafu Popis osy x odkazem (např. vykreslené roky) Nastavení os (automatické, pevné měřítko, volba jednotek např. tisíce) Grafické úpravy v grafech (pozadí, barvy, písmo, ) Vykreslení a matematický popis trendové křivky (y = ax + b) Změna typu již vytvořeného grafu Tvorba minigrafů Výpočet výběrového rozptylu a směrodatné odchylky (více viz 1. Přednáška) Odhad střední hodnoty (statistické míry polohy): n E(X) = x = 1 n x i. i=1 n Odhad rozptylu (statistické míry variability): D(X) = s 2 = 1 n 1 (x i x ) 2. i=1 Odhad směrodatné odchylky (statistické míry variability): 6

7 s = s 2 = 1 n 1 (x i x ) 2. n i=1 5. Hodina Histogram (sloupcový diagram) po základní analýze dat, lze vytvořit tzv. histogram, který slouží k lepší představě o vybraném statistickém souboru, resp. jde o možný náhled na statistické chování (možného modelu). Zde je nutné jednotlivé statistické údaje roztřídit do vhodných intervalů a vypočítat příslušné statistické charakteristiky, tj. histogram je sloupcový graf se sloupci stejné šířky, jejichž výška je určena počtem vyskytujících se hodnot v každém sloupci. 4) Kožíšek J., Stieberová B.: Statistika v příkladech, 5) Pecinovský J., Pecinovský R.: Excel 2010 podrobný průvodce, GRADA ) Král M.: Excel 2010 snadno a rychle, GRADA, ) Přednáška KMA/ADZ č. 1, 2. Nástroj Analýza dat Pořadová statistika Popisná statistika Analýza náhodného výběru dat (počet dat, maximální hodnota, minimální hodnota, variační rozpětí naměřených hodnot, ) Zaokrouhlování hodnot v buňkách (zaokrouhlit nahoru, zaokrouhlit dolu, matematické zaokrouhlování) Možnosti vnořování funkcí v Excelu např. Zaokr.nahoru (1+3,3*log(n)), funkce logaritmus Tvorba histogramu absolutní a kumulativní četnosti, relativní četnosti a kumulativní relativní četnosti Určení počtu tříd pro stanovení počtu skupin (intervalů) se používají některá pravidla např. modifikované Sturgesovo pravidlo Určení šířky třídy vychází ze znalosti variačního rozpětí a přibližného počtu intervalů Výpočet četnosti naměřených hodnot v jednotlivých intervalech Vykreslení histogramu pomocí sloupcového grafu Absolutní i relativní četnosti (v %, počet ve třídě / počet dat celkem) Použití maticových vzorců (ctrl + shif + enter) např. ČETNOSTI Tvorba histogramu pomocí maticového vzorce Spojování textu v buňkách CONCATENATE( text nebo F8; text nebo F8) Interpretace získaných hodnot (pravděpodobností) v histogramu. 7

8 6. Hodina Vícerozměrná data - kontingenční tabulky. Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěma, případně více náhodnými veličinami. Pro různé typy dat je třeba používat různé matematické postupy vhodné pro zjišťování souvislostí a závislostí. Kontingenční tabulka se užívá k přehledné vizualizaci vzájemného vztahu dvou statistických znaků. V praxi vzniká kontingenční tabulka tak, že se na statistických jednotkách sledují dva znaky. Řádky kontingenční tabulky odpovídají možným hodnotám prvního znaku, sloupce pak možným hodnotám druhého znaku. V příslušné buňce kontingenční tabulky je pak zařazen počet případů, kdy zároveň měl první znak hodnotu odpovídající příslušnému řádku a druhý znak hodnotu odpovídající příslušnému sloupci. Je možné, aby jeden řádek či sloupec odpovídal více možným hodnotám znaku. To se děje v případě, kdy znak nabývá některých hodnot příliš zřídka, takže je vhodné spojit více možných hodnot. Součty (mezisoučty) všech hodnot v každém řádku, resp. sloupci nesou informaci o počtu výskytů jevů, při nichž nabyl první (resp. druhý znak) příslušné hodnoty bez ohledu na hodnotu druhého (resp. prvního) znaku. Kromě prostého popisu četností kombinací hodnot dvou znaků nabízí kontingenční tabulka možnost testovat, zda mezi oběma znaky existuje nějaký vztah. Náhodný pokus je každý proces, jehož výsledek je při jinak stejných počátečních podmínkách nejistý; výsledek nejsme schopni s jistotou předpovědět; množinu všech možných výsledků náhodného pokusu označujeme Ω. Náhodný jev je jev A, který je podmnožinou množiny Ω (A Ω); náhodné jevy značíme velkými latinskými písmeny z počátku abecedy {A, B, C, }; celá množina Ω je jev jistý; prázdná množina je jev nemožný. Elementární jevy - jsou minimální jevy různé od jevu nemožného a jsou párově neslučitelné. Každý jev A lze vyjádřit množinou elementárních jevů. Pravděpodobnost jevu každému jevu A přiřazujeme reálné číslo P(A); pravděpodobnost (ppst) lze chápat jako předpověď poměrných četností výsledku při mnohonásobném opakování daného pokusu; ppst lze chápat jako kvantitativní ohodnocení stupně jistoty. Existují různé možnosti matematického zavedení pravděpodobnosti - klasická ppst, geometrická ppst, statistická ppst a axiomatická ppst. Klasická definice pravděpodobnosti P(A) = N(A) N, kde N(A) je počet výsledků příznivých jevu A a N je počet všech možných výsledků. 8

9 4) Kožíšek J., Stieberová B.: Statistika v příkladech, 5) Pecinovský J., Pecinovský R.: Excel 2010 podrobný průvodce, GRADA ) Král M.: Excel 2010 snadno a rychle, GRADA, ) Přednáška KMA/ADZ č. 1, 2, 3, 5. Kopírování a vkládání grafů do software Word (typy vkládání sešit, propojení, obrázek) Analýza dat v Excelu Instalace: Soubor Možnosti Doplňky Spravovat doplňky aplikace Excel (tlačítko Přejít ) Analytické nástroje Použití: Data Analýza dat Analýza dat tvorba histogramu popisné statistiky pořadová statistika a percentily Kontingenční tabulky (viz ADZ_05) Countifs Vložit tabulku Kontingenční graf tvorba grafu, úprava, Seznámení s teorií Pravděpodobnosti (viz ADZ_03) Náhodný pokus Náhodný jev Náhodná veličina Základní definice pravděpodobnosti P(A) = N(A) Náhodné veličiny (diskrétní vs. spojitá) Příklad: Hod kostkou diskrétní náhodná veličina, rovnoměrné rozdělení pravděpodobnosti N 7. Hodina Odkaz na text: cvičení ADZ, nápověda Microsoft Excel (F1), ADZ_03, ADZ_04 Spojitá a diskrétní náhodná veličina Pravděpodobnostní funkce P(x) = P(X = x) Distribuční funkce F(x) = P(X x) Důraz na pravděpodobnostní a distribuční funkci (příklad hod kostkou) Modelování změny modelu při změně parametrů Operace s grafy (kopírování, změna dat, vkládání, ) Odkazy: 2_pracovnici/002_foto/&DRL=CZ&DROF=0&nick=ToTou&kam=vyuka.php 9

10 10

Obsah. Několik slov o Excelu 2007 a 2010 9. Operace při otvírání a ukládání sešitu 15. Operace s okny 27. Kapitola 1

Obsah. Několik slov o Excelu 2007 a 2010 9. Operace při otvírání a ukládání sešitu 15. Operace s okny 27. Kapitola 1 Obsah Kapitola 1 Několik slov o Excelu 2007 a 2010 9 Nové uživatelské rozhraní 9 Pás karet 10 Panel nástrojů Rychlý přístup 11 Tlačítko Office 11 Pracovní plocha 12 Nápověda 13 Kapitola 2 Operace při otvírání

Více

T6: Program MS Excel II. (standard) Určeno pro získání standardní úrovně znalostí (2 4 hodiny)

T6: Program MS Excel II. (standard) Určeno pro získání standardní úrovně znalostí (2 4 hodiny) T6: Určeno pro získání standardní úrovně znalostí (2 4 hodiny) Co lekce nabízí? Školení je určeno všem uživatelům, kteří chtějí zvládnout standardní úroveň práce s MS Excel. Naučíte se profesionálně vytvářet,

Více

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12. 1 Úvod do Excelu 2003 13

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12. 1 Úvod do Excelu 2003 13 Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12 1 Úvod do Excelu 2003 13 Spuštění a ukončení Excelu 14 Spuštění Excelu 14 Ukončení práce s Excelem 15 Přepínání mezi otevřenými sešity 16 Oprava aplikace

Více

Základy zpracování kalkulačních tabulek

Základy zpracování kalkulačních tabulek Radek Maca Makovského 436 Nové Město na Moravě 592 31 tel. 0776 / 274 152 e-mail: rama@inforama.cz http://www.inforama.cz Základy zpracování kalkulačních tabulek Mgr. Radek Maca Excel I 1 slide ZÁKLADNÍ

Více

Efektivní práce s Excelem (středně pokročilí uživatelé)

Efektivní práce s Excelem (středně pokročilí uživatelé) 2015 Efektivní práce s Excelem (středně pokročilí uživatelé) rozsah: 2 dny (10 hodin) Mgr. Jiří Číhař www.dataspectrum.cz Efektivní práce s Excelem pro středně pokročilé uživatele Práce s rozsáhlými tabulkami

Více

Rozdělení náhodné veličiny

Rozdělení náhodné veličiny Rozdělení náhodné veličiny Náhodná proměnná může mít - diskrétní rozdělení (nabývá jen určitých číselných hodnot) - spojité rozdělení (nabývá libovolných hodnot z určitého intervalu) Fyzikální veličiny

Více

Obsah. Vybraná témata z Excelu pro techniky 13. Obsah. Úvod 11 Komu je kniha určena 11 Uspořádání knihy 11. Typografická konvence použitá v knize 12

Obsah. Vybraná témata z Excelu pro techniky 13. Obsah. Úvod 11 Komu je kniha určena 11 Uspořádání knihy 11. Typografická konvence použitá v knize 12 Obsah Úvod 11 Komu je kniha určena 11 Uspořádání knihy 11 Typografická konvence použitá v knize 12 1 Vybraná témata z Excelu pro techniky 13 Vzorce a funkce pro techniky 14 Vytvoření jednoduchého vzorce

Více

Obsah. Úvod 15. Úvod do Excelu Práce se sešity 35

Obsah. Úvod 15. Úvod do Excelu Práce se sešity 35 Úvod 15 Komu je kniha určena 15 Uspořádání knihy 15 Zpětná vazba od čtenářů 16 Zdrojové kódy ke knize 17 Errata 17 1 Úvod do Excelu 2016 19 Stručná charakteristika Excelu 20 Spuštění a zavření aplikace

Více

přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech.

přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech. 3 Grafické zpracování dat Grafické znázorňování je velmi účinný způsob, jak prezentovat statistické údaje. Grafy nejsou tak přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých

Více

II. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu, 1. část

II. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu, 1. část II. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu, 1. část Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová Zdroje dat Excelu Import

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

1/2. pro začátečníky. Ing. Zbyněk Sušil, MSc.

1/2. pro začátečníky. Ing. Zbyněk Sušil, MSc. 1/2 pro začátečníky Ing. Zbyněk Sušil, MSc. Průběh lekce Základní informace Seznamy Formátování buněk Operace s řádky a sloupci Příprava tisku Matematické operace Vzorce Absolutní a relativní adresování

Více

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková Praktická statistika Petr Ponížil Eva Kutálková Zápis výsledků měření Předpokládejme, že známe hodnotu napětí U = 238,9 V i její chybu 3,3 V. Hodnotu veličiny zapíšeme na tolik míst, aby až poslední bylo

Více

4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu

4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu 4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová Zdroje dat Excelu Import dat

Více

Excel pro začátečníky

Excel pro začátečníky Excel pro začátečníky (12-14 hodin) 1. Základy práce s tabulkami (2 hodiny) Aktivní buňka Vkládání dat do buňky Řádek vzorců Oprava zapsaných údajů Pohyb po tabulce a listech Výběr oblasti Výška řádku

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

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti 3.2 Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti Bůh hraje se světem hru v kostky. Jsou to ale falešné kostky. Naším hlavním úkolem je zjistit, podle jakých pravidel byly označeny, a pak toho využít pro

Více

4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu

4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu 4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová Zdroje dat Excelu Import dat

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

Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín. III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín. III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu Číslo projektu Název školy Autor Název šablony Název DUMu Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ CZ.1.07/1.5.00/34.0748 Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín Ing.

Více

Analýza dat s využitím MS Excel

Analýza dat s využitím MS Excel Analýza dat s využitím MS Excel Seminář aplikované statistiky Martina Litschmannová Několik fíglů na úvod Absolutní vs. relativní adresování změna pomocí F4 =$H$20 =H$20 =$H20 =H20 Posun po souvislé oblasti

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

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332 MS Excel 2002 Grada - po spuštění je třeba kliknout do středu obrazovky - v dalším dialogovém okně (Přihlášení) vybrat uživatele, zřídit Nového uživatele nebo zvolit variantu Bez přihlášení (pro anonymní

Více

Excel tabulkový procesor

Excel tabulkový procesor Pozice aktivní buňky Excel tabulkový procesor Označená aktivní buňka Řádek vzorců zobrazuje úplný a skutečný obsah buňky Typ buňky řetězec, číslo, vzorec, datum Oprava obsahu buňky F2 nebo v řádku vzorců,

Více

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM CÍLE KAPITOLY Využívat pokročilé možnosti formátování, jako je podmíněné formátování, používat vlastní formát čísel a umět pracovat s listy. Používat

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

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

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

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

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice 7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,

Více

marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68

marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68 Statistika B (151-0303) Marek Pomp ZS 2014 marek.pomp@vsb.cz http://homel.vsb.cz/~pom68 Cvičení: Pavlína Kuráňová & Marek Pomp Podmínky pro úspěšné ukončení zápočet 45 bodů, min. 23 bodů, dvě zápočtové

Více

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

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

Více

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

Obsah. Úvod 15 Základní možnosti Excelu 17

Obsah. Úvod 15 Základní možnosti Excelu 17 Obsah Úvod 15 Základní možnosti Excelu 17 1 Jak spouštět Excel z úvodní obrazovky Windows 8 17 2 Jak spouštět Excel z hlavního panelu 17 3 Jak otevřít nový dokument podle šablony 18 4 Jak zařídit, aby

Více

Analýza dat na PC I.

Analýza dat na PC I. CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika

Více

Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín. III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín. III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu Číslo projektu Název školy Autor Název šablony Název DUMu Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ CZ.1.07/1.5.00/34.0748 Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín Ing.

Více

Microsoft Office Excel 2003

Microsoft Office Excel 2003 Microsoft Office Excel 2003 Školení učitelů na základní škole Meteorologická Maturitní projekt SSPŠ 2013/2014 Vojtěch Dušek 4.B 1 Obsah 1 Obsah... 2 2 Seznam obrázků... 3 3 Základy programu Excel... 4

Více

Analýza a prezentace dat

Analýza a prezentace dat 2015 Analýza a prezentace dat rozsah: 2 dny (10 hodin) Mgr. Jiří Číhař www.dataspectrum.cz Analýza a prezentace dat Formátování buněk Nastavení vhodného formátu čísla Vytváření vlastních formátovacích

Více

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

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

Více

Pracovní sešit MS Word pokročilý

Pracovní sešit MS Word pokročilý Veškerá reprodukce v částečné i úplné formě je bez autorského souhlasu protizákonná. Strana 0 MS Excel pokročilý 2013 Přehled novinek Rychlý přehled Šablony, statistické funkce a další nové nástroje Spolupráce

Více

PRACOVNÍ SEŠIT MS EXCEL KOMPLET. Optimálním doplňkem stálého vzdělávání jsou elektronické kurzy.

PRACOVNÍ SEŠIT MS EXCEL KOMPLET. Optimálním doplňkem stálého vzdělávání jsou elektronické kurzy. PRACOVNÍ SEŠIT MS EXCEL KOMPLET INFORMACE O KURZU Lektor Datum Místo TÉMATA PRACOVNÍHO SEŠITU Excel úvod Formát buňky a čísel Podmíněný formát Úpravy sešitů a listů Vzorce, absolutní a smíšené odkazy Základní

Více

VÝPOČETNÍ TECHNIKA OBOR: EKONOMIKA A PODNIKÁNÍ ZAMĚŘENÍ: PODNIKÁNÍ FORMA: DENNÍ STUDIUM

VÝPOČETNÍ TECHNIKA OBOR: EKONOMIKA A PODNIKÁNÍ ZAMĚŘENÍ: PODNIKÁNÍ FORMA: DENNÍ STUDIUM VÝPOČETNÍ TECHNIKA OBOR: EKONOMIKA A PODNIKÁNÍ ZAMĚŘENÍ: PODNIKÁNÍ FORMA: DENNÍ STUDIUM 1. Historie a vývoj VT. Dnešní parametry PC. Von Neumannovo schéma. a. historie a vznik počítačů b. využití počítačů

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

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

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

Více

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12

Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12 Obsah Předmluva 11 Typografická konvence použitá v knize 12 Kapitola 1 Modelování, simulace a analýza za použití Excelu 13 Modelování 13 Tabulkový model 15 Netabulkový model 17 Simulace 18 Analýza 19 Nástroje

Více

INFORMATIKA. Libovolná učebnice k MS OFFICE 200x (samostatné učebnice k textovému procesoru MS Word 200x, tabulkovému procesoru MS Excel 200x).

INFORMATIKA. Libovolná učebnice k MS OFFICE 200x (samostatné učebnice k textovému procesoru MS Word 200x, tabulkovému procesoru MS Excel 200x). Cíl předmětu: Cílem předmětu je prohloubit znalosti studentů ze základních aplikačních programů. Jedná se především o pokročilejší nástroje z aplikací MS Word a MS Excel. Jednotlivé semináře se zaměřují

Více

2. popis prostředí, nastavení pracovní plochy

2. popis prostředí, nastavení pracovní plochy (c) mise 2013 1 2 1. úvod Tabulkový procesor program pro organizaci a správu dat pomocí tabulek určen pro zpracování dat převážně číselného charakteru Využití tabulkových procesorů přehledná prezentace

Více

Obsahy kurzů MS Office

Obsahy kurzů MS Office Obsahy kurzů MS Office V současné době probíhají kurzy MS Office 2010 s následující osnovou: 1. Základy práce na PC, MS Office - praktické užití Kurz je určen pro všechny, kteří mají s prací na PC minimální

Více

Maturitní témata pro 1.KŠPA Kladno, s.r.o. Výpočetní technika

Maturitní témata pro 1.KŠPA Kladno, s.r.o. Výpočetní technika Maturitní témata pro 1.KŠPA Kladno, s.r.o. Předmět Typ zkoušky Obor Forma Zkoušející Období Výpočetní technika Profilová ústní Ekonomika a podnikání zaměření Podnikání Denní / Distanční Ing. Horová / K.

Více

MS EXCEL. MS Excel 2007 1

MS EXCEL. MS Excel 2007 1 MS Excel 2007 1 MS EXCEL Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z informatiky pro gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu

Více

INFORMATIKA EXCEL 2007

INFORMATIKA EXCEL 2007 INFORMATIKA EXCEL 2007 Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Stupeň a typ vzdělávání Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Vzdělávací okruh Druh učebního materiálu Cílová skupina Střední

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

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030. MS Excel

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030. MS Excel Masarykovo gymnázium Příbor, příspěvková organizace Jičínská 528, Příbor Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030 MS Excel Metodický materiál pro základní

Více

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která Náhodná veličina a její charakteristiky Náhodná veličina a její charakteristiky Představte si, že provádíte náhodný pokus, jehož výsledek jste schopni ohodnotit nějakým číslem. Před provedením pokusu jeho

Více

Pracovní prostředí Excel 2010

Pracovní prostředí Excel 2010 Zdokonalování ICT gramotnosti v rámci projektu IMPACT Pracovní prostředí Excel 2010 Inovace a modernizace studijních oborů FSpS Obsah Co je to Excel a k čemu slouží... 3 Co nabízí nová verze Excel 2010:...

Více

OBSAH. Word. První spuštění a hlavní obrazovka Wordu 3 Základní nastavení Wordu 6 Kontrola pravopisu a mluvnice 8 Nastavení ukládání dokumentu 12

OBSAH. Word. První spuštění a hlavní obrazovka Wordu 3 Základní nastavení Wordu 6 Kontrola pravopisu a mluvnice 8 Nastavení ukládání dokumentu 12 OBSAH Word Uživatelské prostředí Wordu...................3 První spuštění a hlavní obrazovka Wordu 3 Základní nastavení Wordu 6 Kontrola pravopisu a mluvnice 8 Nastavení ukládání dokumentu 12 Vytvoření

Více

Excel tabulkový procesor

Excel tabulkový procesor Pozice aktivní buňky Excel tabulkový procesor Označená aktivní buňka Řádek vzorců zobrazuje úplný a skutečný obsah buňky Typ buňky řetězec, číslo, vzorec, datum Oprava obsahu buňky F2 nebo v řádku vzorců,

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

Nejčastější chyby v explorační analýze

Nejčastější chyby v explorační analýze Nejčastější chyby v explorační analýze Obecně doporučuju přečíst přednášku 5: Výběrová šetření, Exploratorní analýza http://homel.vsb.cz/~lit40/sta1/materialy/io.pptx Použití nesprávných charakteristik

Více

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

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

Více

Číselné charakteristiky

Číselné charakteristiky . Číselné charakteristiky statistických dat Průměrný statistik se během svého života ožení s 1,75 ženami, které se ho snaží vytáhnout večer do společnosti,5 x týdně, ale pouze s 50% úspěchem. W. F. Miksch

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

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára Odhady parametrů základního souboru Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára Motivační příklad Mám průměrné roční teploty vzduchu z 8 stanic

Více

Charakteristiky kategoriálních veličin. Absolutní četnosti (FREQUENCY)

Charakteristiky kategoriálních veličin. Absolutní četnosti (FREQUENCY) Charakteristiky kategoriálních veličin Absolutní četnosti (FREQUENCY) Charakteristiky kategoriálních veličin Relativní četnosti Charakteristiky kategoriálních veličin Relativní četnosti Charakteristiky

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

Excel - pokračování. Př. Porovnání cestovních kanceláří ohraničení tabulky, úprava šířky sloupců, sestrojení grafu

Excel - pokračování. Př. Porovnání cestovních kanceláří ohraničení tabulky, úprava šířky sloupců, sestrojení grafu Excel - pokračování Př. Porovnání cestovních kanceláří ohraničení tabulky, úprava šířky sloupců, sestrojení grafu Př. Analýza prodeje CD základní jednoduché vzorce karta Domů Př. Skoky do dálky - funkce

Více

Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova: Evropa investuje do venkovských oblastí. v cestovním ruchu P3. Pavel Petr Petr.USII@upce.

Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova: Evropa investuje do venkovských oblastí. v cestovním ruchu P3. Pavel Petr Petr.USII@upce. Využití informačních technologií v cestovním ruchu P3 Pavel Petr Petr.USII@upce.cz 1 Obsah kurzu Princip vyhledávání Definování vyhledávacích požadavků Vyhledávací nástroje Zdroje informací Nástroje pro

Více

Obsah. Seznámení s prostředím Excelu. Poděkování 25 O přiloženém CD 26 Co je na CD 26 Použití CD 26 Systémové požadavky 26 Podpora 27

Obsah. Seznámení s prostředím Excelu. Poděkování 25 O přiloženém CD 26 Co je na CD 26 Použití CD 26 Systémové požadavky 26 Podpora 27 Obsah Poděkování 25 O přiloženém CD 26 Co je na CD 26 Použití CD 26 Systémové požadavky 26 Podpora 27 Konvence použité v této knize 28 Textové konvence 28 Grafické konvence 28 ČÁST 1 Seznámení s prostředím

Více

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 1 1 2 8 U k á z k a k n i h

Více

Naučte se víc... Microsoft Office Excel 2007 PŘÍKLADY

Naučte se víc... Microsoft Office Excel 2007 PŘÍKLADY Naučte se víc... Microsoft Office Excel 2007 PŘÍKLADY Autor: Lukáš Polák Příklady MS Excel 2007 Tato publikace vznikla za přispění společnosti Microsoft ČR v rámci iniciativy Microsoft Partneři ve vzdělávání.

Více

Úvod 13. Seznámení s PowerPointem 15. K čemu slouží PowerPoint a prezentace 16 Obvyklé využití prezentací 17 Možnosti publikování prezentací.

Úvod 13. Seznámení s PowerPointem 15. K čemu slouží PowerPoint a prezentace 16 Obvyklé využití prezentací 17 Možnosti publikování prezentací. Obsah Úvod 13 1 Seznámení s PowerPointem 15 K čemu slouží PowerPoint a prezentace 16 Obvyklé využití prezentací 17 Možnosti publikování prezentací. 19 Spuštění a ukončení programu 20 Spuštění PowerPointu

Více

Ovládání Open Office.org Calc Ukládání dokumentu : Levým tlačítkem myši kliknete v menu na Soubor a pak na Uložit jako.

Ovládání Open Office.org Calc Ukládání dokumentu : Levým tlačítkem myši kliknete v menu na Soubor a pak na Uložit jako. Ukládání dokumentu : Levým tlačítkem myši kliknete v menu na Soubor a pak na Uložit jako. Otevře se tabulka, v které si najdete místo adresář, pomocí malé šedočerné šipky (jako na obrázku), do kterého

Více

Informace k e-learningu

Informace k e-learningu Informace k e-learningu Příprava na testy bude probíhat samostatně formou e-learningových školení přístupných způsobem popsaným níže. Zkušební testy, pomocí kterých se budete připravovat na závěrečný test,

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

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 / Druh CZ.1.07/1.5.00/34.0951 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT

Více

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Výsledky některých náhodných pokusů jsou přímo vyjádřeny číselně (např. při hodu kostkou padne 6). Náhodnou veličinou

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

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz POPISNÉ STATISTIKY - OPAKOVÁNÍ jedna kvalitativní

Více

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27 Stručný obsah 1. Stručný obsah 3 2. Úvod 11 3. Seznamy a databáze v Excelu 13 4. Excel a externí data 45 5. Vytvoření kontingenční tabulky 65 6. Využití kontingenčních tabulek 81 7. Kontingenční grafy

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1. Metodický list č 1. Název tématického celku: Elementární statistické zpracování 1 - Kolekce a interpretace statistických dat, základní pojmy deskriptivní statistiky. Cíl: Základním cílem tohoto tematického

Více

Níže uvedená tabulka obsahuje technické údaje a omezení aplikace Excel (viz také článek Technické údaje a omezení aplikace Excel (2007).

Níže uvedená tabulka obsahuje technické údaje a omezení aplikace Excel (viz také článek Technické údaje a omezení aplikace Excel (2007). Níže uvedená tabulka obsahuje technické údaje a omezení aplikace - (viz také článek Technické údaje a omezení aplikace Excel (). otevřených sešitů a systémovými prostředky a systémovými prostředky a systémovými

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

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy

Popisná statistika. úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy Popisná statistika úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence míry variability míry šikmosti a špičatosti grafy Úvod užívá se k popisu základních vlastností dat poskytuje jednoduché shrnutí hodnot proměnných

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

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

Zdokonalování gramotnosti v oblasti ICT. Kurz MS Excel kurz 6. Inovace a modernizace studijních oborů FSpS (IMPACT) CZ.1.07/2.2.00/28.

Zdokonalování gramotnosti v oblasti ICT. Kurz MS Excel kurz 6. Inovace a modernizace studijních oborů FSpS (IMPACT) CZ.1.07/2.2.00/28. Zdokonalování gramotnosti v oblasti ICT Kurz MS Excel kurz 6 1 Obsah Kontingenční tabulky... 3 Zdroj dat... 3 Příprava dat... 3 Vytvoření kontingenční tabulky... 3 Možnosti v poli Hodnoty... 7 Aktualizace

Více

Třídění statistických dat

Třídění statistických dat 2.1 Třídění statistických dat Všechny muže ve městě rozdělíme na 2 skupiny: A) muži, kteří chodí k holiči B) muži, kteří se holí sami Do které skupiny zařadíme holiče? prof. Raymond M. Smullyan, Dr. Math.

Více

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

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7 Inovace předmětu STATISTIKA Obsah 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7 1 1. Inovace předmětu STATISTIKA Předmět Statistika se na bakalářském oboru

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

Popis výukového materiálu

Popis výukového materiálu Popis výukového materiálu Číslo šablony III/2 Číslo materiálu VY_32_INOVACE_I.4.2 Autor Petr Škapa Datum vytvoření 05. 09. 2012 Předmět, ročník Tematický celek Téma Druh učebního materiálu Anotace (metodický

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení ze 4ST201. Na případné faktické chyby v této prezentaci mě prosím upozorněte. Děkuji Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není v nich obsaženo

Více

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika Základy pravděpodobnosti a statistiky Popisná statistika Josef Tvrdík Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace v úterý 14.10 až 15.40 hod. Příklad ze života Cimrman, Smoljak/Svěrák,

Více

MS EXCEL_vybrané matematické funkce

MS EXCEL_vybrané matematické funkce MS EXCEL_vybrané matematické funkce Vybrané základní matematické funkce ABS absolutní hodnota čísla CELÁ.ČÁST - zaokrouhlení čísla na nejbližší menší celé číslo EXP - vrátí e umocněné na hodnotu argumentu

Více

VYSOKÁ ŠKOLA FINANČNÍ A SPRÁVNÍ, O.P.S. Základy informatiky

VYSOKÁ ŠKOLA FINANČNÍ A SPRÁVNÍ, O.P.S. Základy informatiky Metodické listy pro předmět Základy informatiky Cíl předmětu: Cílem předmětu je seznámit studenty kombinovaného studia s vytvářením a formátováním textových dokumentů, využitím tabulkových procesorů a

Více

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor Management jakosti Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.

Více

Základní informace o vzdělávacím kurzu

Základní informace o vzdělávacím kurzu Základní informace o vzdělávacím kurzu Číslo kurzu 5 Název kurzu Moderní využití výpočetní techniky v oblasti sociálních služeb (pro pokročilé) Cílová skupina Pracovníci sociálních služeb a dobrovolníci,

Více

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA Matematika ročník TÉMA 1-4 Operace s čísly a - provádí aritmetické operace v množině reálných čísel - používá různé zápisy reálného čísla - používá absolutní hodnotu, zapíše a znázorní interval, provádí

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

EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé. Martina Litschmannová

EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé. Martina Litschmannová EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé Martina Litschmannová Obsah semináře definování názvu dynamicky měněné oblasti, kontingenční tabulky úvod, kontingenční tabulky násobné oblasti sloučení, převod

Více