4. Statistika jako praktická činnost

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "4. Statistika jako praktická činnost"

Transkript

1 4. Statistika jako praktická činnost Jednotlivé etapy se navzájem prolínají, nejsou od sebe přísně odděleny. Kvalita práce v jedné etapě však ovlivňuje výsledek práce v etapách ostatních i výsledek celého statistického zkoumání. 4.1 Statistické zjišťování Statistické zjišťování (šetření) je organizované získávání a shromažďování neznámých primárních statistických dat, nutných k prozkoumání či sledování určitých hromadných jevů nebo jejich vztahů nebo jejich vývoje, a to včetně prověřování jejich správnosti. Podle toho, jestli zjišťujeme hodnoty okamžikového nebo intervalového statistického znaku, určíme rozhodný okamžik (časový okamžik, k němuž se vztahují zjištěné údaje např :00 hodin) nebo rozhodné období (časový úsek, ke kterému se vztahují zjištěné údaje např. říjen 2008). Statistická jednotka, o které se provádí zjišťování (např. pracovník), se nazývá jednotka zjišťování, údaje o ní však poskytuje tzv. zpravodajská jednotka (např.podnik o pracovníkovi). Obě jednotky však mohou být totožné. Zamyslete se nad možnými vztahy mezi jednotkou zjišťování a zpravodajskou jednotkou Organizace zjišťování Statistické zjišťování lze, jak již bylo uvedeno, organizovat jako:

2 vyčerpávající prošetří se všechny jednotky základního souboru Výhody: Poskytuje zcela přesné statistiky a umožňuje činit velmi spolehlivé závěry Zabezpečuje informaci nejen o souboru jako celku, ale i za případné dílčí soubory, dokonce i o každé jednotce jednotlivě (např. při kontrole povinností) Nevýhody: Nehospodárnost (vysoké náklady vzhledem k efektu získaných výsledků) Časová náročnost Praktická neproveditelnost (např. u kontroly jakosti vedoucí k destrukci výrobků) výběrové vědomě předem se počítá s tím, že se prošetří pouze některé jednotky ze základního souboru, tj. pouze jednotky z tzv. výběrového souboru. Výsledky zjištěné u tohoto vzorku se pak zobecňují na celý základní soubor tomuto vztažení (projekci) výsledků ze vzorku na celou populaci říkáme statistická indukce. Výhody: Méně časově a ekonomicky náročné než zjišťování vyčerpávající V některých případech jde o jediný proveditelný způsob (např. u kontroly jakosti vedoucí k destrukci výrobků) Nevýhody: Přesnost se nutně ztrácí zůstává jen odhad. Výsledky zatíženy tzv. výběrovou chybou. Oba typy zjišťování se mohou navzájem doplňovat : rozšíření obsahu vyčerpávajícího zjišťování u vybraných jednotek využití výběrového zjišťování jako kontrolního (opravného) zjišťování u vyčerpávajícího zjišťování provedení vyčerpávajícího zjišťování jen u části jednotek a u zbytku (např. převážně méně významných jednotek nebo jednotek, jejichž prošetření je příliš nákladné) provedení výběrového zjiš ťování ve větších časových úsecích (např. 10 let) provést zjišťování vyčerpávající (sčítání lidu)a mezitím změny odhadnout pouze výběrově Od výběrového zjišťování většinou požadujeme, aby bylo možné jeho výsledky bez problému zobecnit, tj. aby dovolilo provést potřebné odhady skutečných charakteristik celého základního souboru s určitou požadovanou přesností. Výběrový soubor musí mít tak stejné vlastnosti jako základní soubor, z něhož pochází, čili musí být věrnou zmenšeninou, miniaturním obrazem základního souboru, který má reprezentovat. Tento požadavek splňují pouze reprezentativní výběry (na rozdíl od výběrů nereprezentativních). Reprezentativním výběrem je především výběr náhodný, kdy o vybrání či nevybrání každé jednotky základního souboru (do výběrového souboru) rozhoduje pouze a jenom náhoda. Nejjednodušším typem náhodného výběru je prostý náhodný výběr, u kterého musí být 4.1 Statistické zjišťování 2

3 splněna 3 pravidla: - všechny jednotky základního souboru mají stejnou pravděpodobnost, že budou vybrány - stejnou pravděpodobnost výběru mají i všechny myslitelné n-členné kombinace jednotek - vybírání žádné jednotky není závislé na výsledku výběru předchozích jednotek. U tohoto typu výběru jde o výběr s vracením či opakováním (každá vybraná jednotka je po výběru vrácena zpět do základního souboru a může být vybrána znovu, je tak zaručena stejná pravděpodobnost vybrání pro všechny jednotky základního souboru, jde o řadu nezávislých jevů). V praxi je však používanější výběr bez vracení či opakování, vybrané jednotky se již do základního souboru nevracejí a každá jednotka proto může být vybrána pouze jednou. Po každém výběru se tak mění pravděpodobnost vybrání zbylých jednotek a výpočty jsou mnohem složitější (jde o řadu závislých jevů). Je-li ale rozsah základního souboru několikařádově větší než rozsah výběrového souboru, rozdíl je téměř zanedbatelný a používají se jednodušší výpočty odvozené pro výběr s vracením. Jiný možný typ výběru než prostý náhodný výběr se stejnou pravděpodobností výběru všech jednotek základního souboru je výběr s nestejnými (různými) pravděpodobnostmi. Používá se u souborů s různě velkými jednotkami či jednotkami s různě velkým významem pro statistické zkoumání. Tak se může při výběrovém zjišťování např. větším firmám či obcím přisoudit větší váha (větší šance dostat se do výběru). Všechny dosud popsané možnosti náhodného výběru jednotek patří mezi tzv. přímý výběr jednotek. přímý výběr jednotek Jinou modifikací výběru jsou tzv. složitější uspořádání výběru: oblastní (stratifikovaný) výběr = základní soubor se rozdělí na dílčí oblasti (strata, dílčí soubory) tak, aby každá oblast obsahovala pokud možno jednotky stejných vlastností (homogenní), a v každé oblasti se pak provede prostý náhodný výběr. Do vzorku se tak dostanou zástupci ze všech nehomogenních oblastí. Důvodem použití je tedy nehomogenita základního souboru. Např. při zkoumání spotřeby domácností by se nejprve domácnosti rozdělily do skupin podle počtu členů a v každé skupině by se pak náhodně vybraly domácnosti. oblastní výběr dvoustupňový (vícestupňový) výběr = základní soubor se rozdělí na dílčí skupiny (dílčí 4.1 Statistické zjišťování 3

4 soubory), z nich se v prvním stupni náhodně některé vyberou (tzv. primární jednotky) a ve druhém stupni se již jen ve vybraných skupinách náhodně vyberou samotné jednotky (tzv. sekundární jednotky). Při vícestupňovém výběru se tento postup uskutečňuje ve více krocích. Např. při zkoumání domácností v republice by se nejprve náhodně vybraly obce a městské obvody (primární jednotky) a ve vybraných obcích a městských obvodech by se opět náhodně vybraly již samotné domácnosti (sekundární jednotky). dvoustupňový výběr výběr skupin výběr skupin = základní soubor se rozdělí na dílčí skupiny (dílčí soubory), z nich se náhodně některé vyberou a do zkoumaného vzorku se pak zahrnou všechny jednotky těchto vybraných skupin. Např. při zkoumání domácností v Plzni by se nejprve náhodně vybraly domy a v těchto vybraných domech by se prošetřily všechny domácnosti. Důvodem použití dvoustupňového výběru či výběru skupin je zejména organizační zjednodušení a zlevnění zjišťování u prostorově rozptýlených jednotek, kdy uvedené výběry vedou k větší prostorové koncentraci vybraných jednotek a tím ke snížení nákladů na pořízení potřebných údajů a kontrolu jejich správnosti. Při realizaci náhodného výběru je potřeba opora výběru, což je soubor zástupců (značek, čísel, jmen, adres), které při vybírání nahrazují fyzické jednotky. Např. při výběru osob je není třeba svolávat někam na náměstí, stačí jejich jmenný seznam s rodnými čísly. Opora výběru musí být úplná, aktuální a zajišťovat jednoznačné přiřazení zástupce a jednotky. Její pořízení však bývá obtížné a někdy i nemožné (např. u osob ochrana osobních údajů). Výzkumné agentury si proto někdy sestavují určité databáze samy z veřejně dostupných zdrojů, např. telefonních seznamů, jmen uváděných na zvoncích apod. Techniky pořizování náhodného výběru (znáhodňovací techniky) jsou různé: nejstarší a nejznámější je losování. Dá se použít na všechny typy výběrů, ale ne z velkých základních souborů. Je potřeba osudí (např. obrázek) a rozstříhaná opora výběru, před výběrem řádně promíchat. náhodná čísla z tabulek náhodných čísel nebo generátoru náhodných čísel (RNG = Random Number Generator) na kalkulačkách či PC (např. v Excelu či samostatných utilitách). Tabulka náhodných čísel obsahuje náhodný výběr číslic 0-9, které se podle potřeby spojují do k-místných čísel. Tato čísla pak představují vybrané jednotky základního souboru, u něhož se předem jednotky náhodně seřadily a očíslovaly od 1 do N. 4.1 Statistické zjišťování 4

5 Část tabulky náhodných čísel Příklad: Ze pracovníků jich prostřednictvím tabulky náhodných čísel vyberte 200! - Oporu výběru (seznam pracovníků) náhodně seřadíme (např. podle abecedy) a očíslujeme od 1 do V tabulce určíme libovolně začátek výběru (např. pravý dolní roh) a směr výběru (např. stále doleva). - Číslice v tabulce spojíme zprava do čtyřmístných čísel (N = čtyřmístné číslo). - Z tabulky postupně čteme čísla, která představují vybrané jednotky. Přitom čísla v tabulce vyšší než N vynecháme (přeskočíme). - Pokračujeme tak dlouho, dokud nedosáhneme n (požadovaného rozsahu výběru). - Výběr budou tak tvořit pracovníci s pořadovými čísly: 2 798, 2 374, 1 416, 1 833, 2 061, 867, 3 912, 2 617, 3 815, 2 022, 1 118, 170, 2, Pokračujte ve výběru dalších 10 pracovníků. začátek a směr Excel matematická funkce =NÁHČÍSLO() vrací náhodné číslo v rozsahu (0 1> nebo funkce z kategorie matematická analýza (po instalaci Excelu nutno aktivovat ) =RANDBETWEEN(dolní mez, horní mez) vrací celé náhodné číslo ze zadaného intervalu (pozor, obě funkce mění hodnotu při každém přepočítání listu) nebo nástroj Generátor pseudonáhodných čísel (slovní menu Nástroje Analýza dat ). Jaký je rozdíl mezi oběma uvedenými funkcemi při použití v praxi? Jak zajistit, aby se náhodná čísla neměnila při každém přepočítání listu? 4.1 Statistické zjišťování 5

6 Kalkulačka nejčastěji funkce RAN#, vrací náhodné číslo v rozsahu <0 1> na tři desetinná místa. U lepších kalkulaček se vyvolává stiskem kláves RAN# a =, pro další náhodná čísla stačí mačkat =. Zadá-li se RAN#(číslo) =, vrátí se náhodné číslo v rozsahu <0 1> vynásobené číslem zadaným v závorce. Vyzkoušejte generátor náhodných čísel na své kalkulačce. systematický (mechanický, intervalový) výběr = z očíslované posloupnosti (od 1 do N) náhodně seřazených jednotek základního souboru se počínaje náhodně zvolenou jednotkou vybere každá k-tá jednotka, kde k = konstantní výběrový krok = N/n. Příklad: Ze pracovníků jich vyberte 200! Oporu výběru (seznam pracovníků) náhodně seřadíme (např. podle abecedy) a očíslujeme od 1 do N Krok výběru = k = = = 19,9 = 19 (vždy se zaokrouhluje dolů!), prvního n 200 pracovníka vylosujeme nebo vybereme pomocí náhodných čísel z rozsahu 1 19, dostaneme např. 13. Výběr budou tak tvořit pracovníci s pořadovými čísly: 13, 32 ( ), 51 ( ), 70 ( ), 89 ( ),, ( ). výběr podle nezávislého znaku = vyberou se jednotky s určitou hodnotou (obměnou) znaku, který nijak nesouvisí se zkoumaným znakem (není závislý na zkoumaném znaku), např. při výběru pracovníků s cílem zjistit mzdu se vyberou ti, kteří se narodili v pondělí nebo jejichž otec či matka má vlastní jméno začínající na J. náhodná procházka = náhodně se určí tzv. startovací adresa (odkud se začne) a tazatelé dostanou obecná pravidla, určující způsob postupu (jakýsi itinerář cesty), např. zahnout střídavě vpravo a jít po pravé straně ulice a pak zahnout vlevo a jít po levé straně ulice, navštívit každou pátou domácnost na této trase, počítat od přízemí nahoru zleva doprava. Problémem zejména u průzkumů prováděných mezi obyvatelstvem je odmítnutí odpovědí částí vybraných osob. Tím dochází k porušení náhodnosti (a reprezentativnosti). Proto se místo náhodného výběru velmi často používá některá varianta záměrného výběru (opírá se o stanoviska odborníků na danou problematiku a různé odhady jak získat reprezentativní výběr): v praxi blížící se reprezentativnímu výběru je výběr kvótní. Výběrový soubor má mít stejnou strukturu se souborem základním v určitých (tzv. kvótních) znacích, významně ovlivňujících znak zkoumaný, např. u obyvatelstva jde o pohlaví, věk, vzdělání, velikost místa bydliště jinou variantou je typický výběr výběr jednotek, o nichž se odborník domnívá, že jsou to jednotky pro daný soubor a zkoumaný problém typické, např. Coca-Cola při průzkumech týkajících se jejích výrobků oslovovala pouze zákazníky ve věku let. Nevýhodou záměrných výběrů oproti náhodným je nemožnost vypočítat přesnost a spolehlivost závěrů o základním souboru z výběrových dat. Do druhé skupiny nereprezentativních výběrů patří ty, jež nemohou poskytnout objektivní informace obecně platné pro celý základní soubor, ale pouze informace orientační. 4.1 Statistické zjišťování 6

7 Jsou to zejména ankety, u kterých je vzorek tvořen těmi, kteří se rozhodnou ankety se zúčastnit a odpovědět (mluví se o tzv. samovýběru ). Zkušenosti ukazují, že mezi účastí či neúčastí v anketě na jedné straně a dotazovanou skutečností na druhé straně bývá dosti úzký vztah, souvislost. Například ankety o výši příjmů se často nezúčastní osoby s relativně vysokými (nebo utajovanými příjmy), ankety o čtenářských zájmech spíše čtenáři zábavné literatury apod. Najděte další příklady témat a skupin obyvatel, kteří asi odmítnou odpovídat. Jiným typem je metoda základního masívu. Uskutečňuje-li se zkoumaný jev (např. výroba nebo prodej) v několika velkých (obřích) jednotkách a velkém počtu jednotek malých, stačí prošetřit jen tyto velké jednotky a malé vynechat. Ušetří se hodně práce (zjištění hodnoty příslušného znaku na velké jednotce nebývá o mnoho pracnější než v malé jednotce), ale přitom se podchytí převážná část zkoumaného jevu. Přemýšlejte, jak zreprezentativnit metodu základního masívu Formy zjišťování Statistické zjišťování se provádí: se zpravodajskou povinností ( 2, písmeno j zákona č. 89/95 Sb., dále jen Zákon ): Zpravodajskou povinností je povinnost zpravodajských jednotek poskytnout požadované individuální statistické údaje včas, úplně, správně a pravdivě pro statistická zjišťování, uvedená v programu statistických zjišťování Program statistických zjišťování ( 10 Zákona) stanoví Český statistický úřad vyhláškou, kterou vypracovává v součinnosti s ministerstvy a jinými správními úřady a vyhlásí vždy nejpozději do 30. listopadu předcházejícího roku. V programu se u každého statistického zjišťování uvádí: a) účel statistického zjišťování a jeho obsah, b) okruh zpravodajských jednotek, které mají zpravodajskou povinnost, c) způsob statistického zjišťování, d) periodicita a lhůty k poskytnutí údajů, e) orgán provádějící statistické zjišťování. Zpravodajská povinnost samozřejmě platí pouze pro zjišťování prováděná státní statistickou službou. Projděte si aktuální verzi Programu statistických zjišťování bez zpravodajské povinnosti ( 11 Zákona): Jiná statistická zjišťování než ta, která jsou uvedena v programu statistických zjišťování, mohou být prováděna jen bez zpravodajské povinnosti na základě dobrovolného poskytování individuálních údajů. Plnění zpravodajské povinnosti není ze strany zpravodajských jednotek levnou záležitostí (i když většinu poskytovaných údajů mají zachycenu v povinně vedeném podnikovém účetnictví, ale třeba v jiné podobě a struktuře). Přitom: Náklady spojené se splněním zpravodajské povinnosti, které vzniknou zpravodajské jednotce, nese tato jednotka sama. ( 15 Zákona). Neplnění zpravodajské povinnosti je možno ze strany statistiky sankcionovat: Právnická nebo podnikající fyzická osoba se jako zpravodajská jednotka dopustí správního deliktu tím, že nesplní zpravodajskou povinnost. Za tento správní delikt se uloží pokuta do Kč. ( 26 Zákona) 4.1 Statistické zjišťování 7

8 Jednotky zjišťování (nejčastěji podniky) se samozřejmě obávají zneužití údajů předávaných v rámci zjišťování. Zákon jednak stanovuje povinnost mlčenlivosti zaměstnanců statistiky a jednak zaručuje anonymitu zveřejněných údajů, tzn. že neumožňují identifikaci jednotky, která je poskytla. Údaje v rámci oficiálního statistického šetření organizovaného státní statistickou službou se nejčastěji předávají ve formě výkazů (odtud dřívější název výkaznictví), ať už v papírové nebo nověji v elektronické formě. Tiskopisy dodá bezplatně statistický orgán nebo si je lze stáhnout z webu ČSÚ. Obstarejte si tiskopis libovolného statistického výkazu a seznamte se s jeho strukturou. Statistika získává údaje jednak přímo od zpravodajských jednotek (ať už v rámci plnění zpravodajské povinnosti nebo i bez zpravodajské povinnosti), a jednak i z tzv. administrativních zdrojů.( 9 Zákona). Jde o údaje, které zpravodajské jednotky vykazují veřejné správě pro účely daňové, celní, sociálního zabezpečení atd. a o údaje z evidence obyvatelstva. Tím se snižuje výkaznické zatížení podniků Způsoby zjišťování 4.1 Statistické zjišťování 8

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

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

2.5 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

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

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) = Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní

Více

Proces marketingového výzkumu - jednotlivé fáze, význam, stručná charakteristika. Výběr a formulace výzkumného problému. Vztahy mezi proměnnými.

Proces marketingového výzkumu - jednotlivé fáze, význam, stručná charakteristika. Výběr a formulace výzkumného problému. Vztahy mezi proměnnými. Proces marketingového výzkumu - jednotlivé fáze, význam, stručná charakteristika. Výběr a formulace výzkumného problému. Projekt. Jednotky analýzy. Proměnné. Vztahy mezi proměnnými. Téma č. 2 Cíle marketingového

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

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel: NÁHODNÁ ČÍSLA TYPY GENERÁTORŮ, LINEÁRNÍ KONGRUENČNÍ GENERÁTORY, TESTY NÁHODNOSTI, VYUŽITÍ HODNOT NÁHODNÝCH VELIČIN V SIMULACI CO JE TO NÁHODNÉ ČÍSLO? Náhodné číslo definujeme jako nezávislé hodnoty z rovnoměrného

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

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

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

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL

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

Více

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

2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY

2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY 2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY 2. 2 Cvičení z matematiky Časová dotace 7. ročník 1 hodina 8. ročník 1 hodina 9. ročník 1 hodina Charakteristika: Předmět cvičení z matematiky doplňuje vzdělávací

Více

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

Kódováni dat. Kódy používané pro strojové operace

Kódováni dat. Kódy používané pro strojové operace Kódováni dat Před zpracováním dat například v počítači je třeba znaky převést do tvaru, kterému počítač rozumí, tj. přiřadit jim určité kombinace bitů. Tomuto převodu se říká kódování. Kód je předpis pro

Více

ZÁ KLÁDNÍ POKYNY PRO PRÁ CÍ S ELEKTRONÍCKY M FORMULÁ R EM

ZÁ KLÁDNÍ POKYNY PRO PRÁ CÍ S ELEKTRONÍCKY M FORMULÁ R EM ZÁ KLÁDNÍ POKYNY PRO PRÁ CÍ S ELEKTRONÍCKY M FORMULÁ R EM Elektronický sběr výkazů Ministerstva dopravy České republiky Čtvrtletní výkaz o přepravě věcí prováděné vnitrozemskou vodní dopravou Čtvrtletní

Více

ZÁ KLÁDNÍ POKYNY PRO PRÁ CÍ S ELEKTRONÍCKY M FORMULÁ R EM

ZÁ KLÁDNÍ POKYNY PRO PRÁ CÍ S ELEKTRONÍCKY M FORMULÁ R EM ZÁ KLÁDNÍ POKYNY PRO PRÁ CÍ S ELEKTRONÍCKY M FORMULÁ R EM Elektronický sběr výkazů Ministerstva dopravy České republiky Roční výkaz o železniční dopravní cestě Roční výkaz o železniční dopravní cestě Dop

Více

Výuka s ICT na SŠ obchodní České Budějovice Šablona III/2:

Výuka s ICT na SŠ obchodní České Budějovice Šablona III/2: Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Název projektu školy: Výuka s ICT na SŠ obchodní České Budějovice Šablona

Více

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Pravděpodobnost, náhoda, kostky Pravděpodobnost, náhoda, kostky Radek Pelánek IV122, jaro 2015 Výhled pravděpodobnost náhodná čísla lineární regrese detekce shluků Dnes lehce nesourodá směs úloh souvisejících s pravděpodobností krátké

Více

STATISTIKA jako vědní obor

STATISTIKA jako vědní obor 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

Více

DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL

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

Více

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

Volební model MEDIAN (duben-květen 2012)

Volební model MEDIAN (duben-květen 2012) VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ a VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE MEDIAN, Národních hrdinů 73, 190 12 Praha 9, tel.: 225 301 111, fax: 225 301 101, http: //www.median.cz, e-mail: median@median.cz oficiální partner

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

MARKETINGOVÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM

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

Více

Nový způsob práce s průběžnou klasifikací lze nastavit pouze tehdy, je-li průběžná klasifikace v evidenčním pololetí a školním roce prázdná.

Nový způsob práce s průběžnou klasifikací lze nastavit pouze tehdy, je-li průběžná klasifikace v evidenčním pololetí a školním roce prázdná. Průběžná klasifikace Nová verze modulu Klasifikace žáků přináší novinky především v práci s průběžnou klasifikací. Pro zadání průběžné klasifikace ve třídě doposud existovaly 3 funkce Průběžná klasifikace,

Více

FUNKCE 2. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

FUNKCE 2. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika FUNKCE 2 Autor: Mgr. Dana Kaprálová Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

Excel Matematické operátory. Excel předdefinované funkce

Excel Matematické operátory. Excel předdefinované funkce Excel Matematické operátory a) Sčítání + příklad =A1+A2 sečte obsah buněk A1 a A2 b) Odčítání - příklad =A1-A2 odečte hodnotu buňky A2 od hodnoty buňky A1 c) Násobení * příklad =A1*A2 vynásobí obsah buněk

Více

2. Důvod a způsob založení povinného subjektu, včetně podmínek a principů, za kterých provozuje svoji činnost

2. Důvod a způsob založení povinného subjektu, včetně podmínek a principů, za kterých provozuje svoji činnost Povinně zveřejňované informace (ve smyslu zákona č. 106/1999 Sb., o svobodném přístupu k informacím standard ISVS) 1. Úplný oficiální název povinného subjektu 2. Důvod a způsob založení povinného subjektu,

Více

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim

Více

Inventarizace majetku a závazků

Inventarizace majetku a závazků Inventarizace majetku a závazků Bc. Jitka Pohnerová, září 2011 Odborné semináře pro obce, Brno Cílem videokurzu je vysvětlit podstatu inventarizace, shrnout základní požadavky na zajištění inventarizace

Více

Inventarizace majetku a závazků

Inventarizace majetku a závazků Inventarizace majetku a závazků Cílem videokurzu je vysvětlit podstatu inventarizace, shrnout základní požadavky na zajištění inventarizace ve vybraných účetních jednotkách a seznámit se s povinnostmi,

Více

ZÁKLADY POŘIZOVÁNÍ TEXTU

ZÁKLADY POŘIZOVÁNÍ TEXTU Úvod do problematiky ZÁKLADY POŘIZOVÁNÍ TEXTU Na začátku psaní je vhodné nastavit vzhled stránky. Důležitá je především orientace stránky. Můžeme si vybrat mezi uspořádáním textu na výšku stránky (většinou

Více

11 Analýza hlavních komponet

11 Analýza hlavních komponet 11 Analýza hlavních komponet Tato úloha provádí transformaci měřených dat na menší počet tzv. fiktivních dat tak, aby většina informace obsažená v původních datech zůstala zachována. Jedná se tedy o úlohu

Více

Závěrečná zpráva z výzkumu

Závěrečná zpráva z výzkumu Zhodnocení kampaně Březen měsíc Internetu Závěrečná zpráva z výzkumu v rámci akce: Březen - měsíc Internetu připravil: Heřmanova 22, 17 PRAHA 7 Tel.: 2 19 58, Fax: 2 19 59 E-Mail: INBOX@MARKENT.CZ Duben

Více

Kdo je podle Pražanů nejlepším kandidátem na primátora?

Kdo je podle Pražanů nejlepším kandidátem na primátora? Kdo je podle Pražanů nejlepším kandidátem na primátora? Závěrečná zpráva z výzkumu Analytické centrum s.r.o. Bulharská 20, 101 00 Praha 6. 10. 2014 Praha OBSAH: 1. Důvodová zpráva 3 2. O nás 3 3. Shrnutí

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

Zákon č. 111/2009 Sb. o základních registrech

Zákon č. 111/2009 Sb. o základních registrech Zákon č. 111/2009 Sb. o základních registrech Výrazné změny do vývoje informačního sytému veřejné správy (dále ISVS) přináší zákon číslo 111/2009 Sb. o základních registrech, jehož podstatná část - úplné

Více

SYSTÉM FINANČNÍ KONTROLY OBCE

SYSTÉM FINANČNÍ KONTROLY OBCE SYSTÉM FINANČNÍ KONTROLY OBCE Obec: Brnířov Adresa: Brnířov 41, 345 06 Kdyně Identifikační číslo obce: 00572608 1) Předmět úpravy a právní rámec Tento vnitřní předpis vymezuje v souladu se zákonem č. 320/2001

Více

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

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

Více

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY

4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY 4. ZÁKLADNÍ TYPY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY Průvodce studiem V této kapitole se seznámíte se základními typy rozložení diskrétní náhodné veličiny. Vašim úkolem by neměla být

Více

V zelené liště vpravo nahoře pod nabídkou Informace naleznete vzory formulářů výkazů, pokyny a vysvětlivky k jejich vyplnění a další informace.

V zelené liště vpravo nahoře pod nabídkou Informace naleznete vzory formulářů výkazů, pokyny a vysvětlivky k jejich vyplnění a další informace. Práce s aplikací pro zpracování statistických výkazů za vysoké školy a ostatní přímo řízené organizace (netýká se škol a školských zařízení v regionálním školství) 1. Postup: Přihlásíte se k internetu

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

KVALITATIVNÍ STANDARD TAZATELSKÉ SÍTĚ PRO SIMAR

KVALITATIVNÍ STANDARD TAZATELSKÉ SÍTĚ PRO SIMAR KVALITATIVNÍ STANDARD TAZATELSKÉ SÍTĚ PRO SIMAR Ú V O D Tento kvalitativní standard stanoví potřebná pravidla pro všechny etapy práce s tazateli, tedy jejich získávání, školení, doškolování, evidenci,

Více

SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY. Profil aktualizovaného znění:

SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY. Profil aktualizovaného znění: SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY Profil aktualizovaného znění: Titul původního předpisu: Vyhláška kterou se provádí zákon č. 676/2004 Sb., o povinném značení lihu a o změně zákona č. 586/1992 Sb., o daních

Více

Neuronové časové řady (ANN-TS)

Neuronové časové řady (ANN-TS) Neuronové časové řady (ANN-TS) Menu: QCExpert Prediktivní metody Neuronové časové řady Tento modul (Artificial Neural Network Time Series ANN-TS) využívá modelovacího potenciálu neuronové sítě k predikci

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

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

Normální (Gaussovo) rozdělení

Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení popisuje vlastnosti náhodné spojité veličiny, která vzniká složením různých náhodných vlivů, které jsou navzájem nezávislé, kterých je velký

Více

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

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

Více

ÚČETNICTVÍ PRO PODNIKATELE

ÚČETNICTVÍ PRO PODNIKATELE www. UctZak.cz ÚČETNICTVÍ PRO PODNIKATELE DonauMedia České účetní standardy 001 023 2 ÚČETNICTVÍ PRO PODNIKATELE Informace: www.uctzak.cz Informace: www.uctzak.cz ÚČETNICTVÍ PRO PODNIKATELE 3 Český účetní

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

1. Úvod do účetnictví

1. Úvod do účetnictví 1. Úvod do účetnictví 1.1. Účetnictví Je ucelený systém informací o hospodaření a o hospodářském výsledku. Pravidla pro vedení účetnictví určuje zákon o účetnictví (číslo zákona najít na internetu) ve

Více

Průzkumy dopravního chování: základní zdroj dat o dopravní poptávce. Petr Šenk Centrum dopravního výzkumu, v.v.i.

Průzkumy dopravního chování: základní zdroj dat o dopravní poptávce. Petr Šenk Centrum dopravního výzkumu, v.v.i. Průzkumy dopravního chování: základní zdroj dat o dopravní poptávce Petr Šenk Centrum dopravního výzkumu, v.v.i. Metodika aktivitně-cestovního průzkumu Vytvořena v rámci projektu VaV DOPIKOT ve spolupráci

Více

3. ZÍSKÁVÁNÍ DAT PRO STATISTICKÝ PROJEKT. 3.1. Získávání dat

3. ZÍSKÁVÁNÍ DAT PRO STATISTICKÝ PROJEKT. 3.1. Získávání dat 3. ZÍSKÁVÁNÍ DAT PRO STATISTICKÝ PROJEKT 3.1. Získávání dat Získávání dat spočívá v získávání, shromažďování a zaznamenávání údajů o statistických jednotkách. Základní metody získávání dat: Získávání dat

Více

2. Najeďte si kurzorem myši do pravého spodního rohu k symbolu malého černého čtverečku kurzor myši se změní na černý nitkový kříž.

2. Najeďte si kurzorem myši do pravého spodního rohu k symbolu malého černého čtverečku kurzor myši se změní na černý nitkový kříž. 1.1.1 ROZBALOVACÍ SEZNAMY Program MS Excel usnadňuje uživatelům práci tím, že obsahuje již připravené seznamy často používaných textů, např. měsíce v roce, dny v týdnu apod. K příslušnému seznamu se dostanete

Více

Servisní telefon: 724008007 Internet: www.ktvprerov.cz email: internet@ktvprerov.cz

Servisní telefon: 724008007 Internet: www.ktvprerov.cz email: internet@ktvprerov.cz Kabelová televize Přerov, a.s. Servisní telefon: 724008007 Internet: www.ktvprerov.cz email: internet@ktvprerov.cz Vážení uživatelé služby MediaLINE v této příručce předkládáme návod na konfiguraci počítače

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

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

Město Broumov. Vnitřní směrnice č. 2/2011 o inventarizaci majetku Města Broumov. Schválila RM dne 14.9.2011 s účinností od 15.9.2011.

Město Broumov. Vnitřní směrnice č. 2/2011 o inventarizaci majetku Města Broumov. Schválila RM dne 14.9.2011 s účinností od 15.9.2011. Město Broumov Vnitřní směrnice č. 2/2011 o inventarizaci majetku Města Broumov Schválila RM dne 14.9.2011 s účinností od 15.9.2011. 1. Úvodní ustanovení 1. 1. Legislativní rámec Povinnost inventarizace

Více

1. Základní ustanovení. 3. Postavení a činnost pracovníků obce - pracovní doba - pracovní řád zaměstnanců obce. 4. Samospráva obce

1. Základní ustanovení. 3. Postavení a činnost pracovníků obce - pracovní doba - pracovní řád zaměstnanců obce. 4. Samospráva obce OBSAH : 1. Základní ustanovení 2. Organizační struktura obecního úřadu 3. Postavení a činnost pracovníků obce - pracovní doba - pracovní řád zaměstnanců obce 4. Samospráva obce 5. Organizační řád obslužných

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle

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

ZÁKLADNÍ ŠKOLA a MATEŘSKÁ ŠKOLA STRUPČICE, okres Chomutov

ZÁKLADNÍ ŠKOLA a MATEŘSKÁ ŠKOLA STRUPČICE, okres Chomutov ZÁKLADÍ ŠKOLA a MATEŘSKÁ ŠKOLA STRPČCE, okres Chomutov Autor výukového Materiálu Datum (období) vytvoření materiálu Ročník, pro který je materiál určen Vzdělávací obor tématický okruh ázev materiálu, téma,

Více

Směrnice Prague Bears

Směrnice Prague Bears Směrnice Prague Bears 1. Typy registrace a) Spolek provádí registrace uživatelů na webových stránkách. Existují dva typy registrace: členové Prague Bears příznivci spolku b) Typ registrace člen Prague

Více

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

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

Více

R E K L A M A Č N Í Ř Á D

R E K L A M A Č N Í Ř Á D Jiřího Dimitrova 1619 356 01 Sokolov R E K L A M A Č N Í Ř Á D 0. Obsah 0. OBSAH... 1 1. ÚVODNÍ USTANOVENÍ... 1 1.1. CÍL... 1 1.2. PLATNOST... 2 2. ROZSAH A PODMÍNKY ODPOVĚDNOSTI ZA VADY... 2 2.1 NEDOSTATKY

Více

Směrnice o nakládání s osobními údaji uživatelů Odborné knihovny ONN a.s.

Směrnice o nakládání s osobními údaji uživatelů Odborné knihovny ONN a.s. Směrnice o nakládání s osobními údaji uživatelů Odborné knihovny ONN a.s. I. Pojmy zákona 101/2002 Sb. Zákon se vztahuje na veškeré zpracovávání osobních údajů, ať k němu dochází automatizovaně, či jinými

Více

Pecharova 10, 146 20 PRAHA 4 Tel.: 222 135 544, Fax: 222 135 545 E-Mail: INBOX@MARKENT.CZ

Pecharova 10, 146 20 PRAHA 4 Tel.: 222 135 544, Fax: 222 135 545 E-Mail: INBOX@MARKENT.CZ E-BUSINESS V PODNIKOVÉ SFÉŘE PŘEHLED VÝSLEDKŮ VÝZKUMU Pecharova 1, 146 PRAHA 4 Tel.: 135 544, Fax: 135 545 E-Mail: INBOX@MARKENT.CZ Říjen 1 O č i, které vidí víc Markent, s.r.o., je společnost specializovaná

Více

3. investiční zprostředkovatel zprostředkovává s odbornou péčí uzavření smlouvy o poskytování investičních služeb nebo je pověřen třetí osobou

3. investiční zprostředkovatel zprostředkovává s odbornou péčí uzavření smlouvy o poskytování investičních služeb nebo je pověřen třetí osobou ODŮVODNĚNÍ vyhlášky, kterou se mění vyhláška č. 231/2009 Sb., o náležitostech a způsobu vedení deníku obchodníka s cennými papíry a náležitostech a způsobu vedení evidence investičního zprostředkovatele

Více

Výzva k podání nabídky včetně zadávací dokumentace na veřejnou zakázku malého rozsahu

Výzva k podání nabídky včetně zadávací dokumentace na veřejnou zakázku malého rozsahu Identifikace zadavatele Úřední název zadavatele: TRN - Léčebna v Mirošově - Janově Sídlo/místo podnikání: U Léčebny 500/500, Mirošov -Janov 33843, CZ IČ: 00669784 Spisová značka zadavatele: Interní číslo

Více

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

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

Více

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

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2 Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik

Více

Hodnocení vlastností folií z polyethylenu (PE)

Hodnocení vlastností folií z polyethylenu (PE) Laboratorní cvičení z předmětu "Kontrolní a zkušební metody" Hodnocení vlastností folií z polyethylenu (PE) Zadání: Na základě výsledků tahové zkoušky podle norem ČSN EN ISO 527-1 a ČSN EN ISO 527-3 analyzujte

Více

Mateřská škola Kladno, Švýcarská 2520 272 01 Kladno, Švýcarská 2520

Mateřská škola Kladno, Švýcarská 2520 272 01 Kladno, Švýcarská 2520 Mateřská škola Kladno, Švýcarská 2520 272 01 Kladno, Švýcarská 2520 Č.j. : 232/09 Skartační znak: A 10 Spisový znak: A. 1. 4. Účinnost od : 15. 8. 2009 INFORMACE O MATEŘSKÉ ŠKOLE 1. Název a sídlo: MATEŘSKÁ

Více

Komisionální přezkoušení 1T (druhé pololetí) 2 x. 1) Z dané rovnice vypočtěte neznámou x:. 2) Určete, pro která x R není daný výraz definován:

Komisionální přezkoušení 1T (druhé pololetí) 2 x. 1) Z dané rovnice vypočtěte neznámou x:. 2) Určete, pro která x R není daný výraz definován: 1) Z dané rovnice vypočtěte neznámou :. ) Určete, pro která R není daný výraz definován: 3) Určete obor hodnot funkce Komisionální přezkoušení 1T (druhé pololetí) f : y 4 3. 4 8 5 1 4) Vyšetřete vzájemnou

Více

Omnibus 2015. info@stemmark.cz Chlumčanského 497/5 180 00 Praha 8

Omnibus 2015. info@stemmark.cz Chlumčanského 497/5 180 00 Praha 8 Omnibus 2015 info@stemmark.cz Chlumčanského 497/5 180 00 Praha 8 Omnibusová šetření jsou šetření probíhající pravidelně měsíčně, do kterých jsou podle objednávky klientů zařazovány moduly otázek týkajících

Více

RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 4 4-1

RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 4 4-1 RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI ML 4-1 CÍL TÉMATICKÉHO CELKU Název tematického celku: Nástroje pro měření, analýzu a zlepšování systému jakosti v podniku Hlavním cílem tematického celku je nastínit význam interních

Více

E Veřejná správa. https://www.czso.cz/csu/czso/verejna_sprava

E Veřejná správa. https://www.czso.cz/csu/czso/verejna_sprava Do roku 2012 sbíral Český statistický úřad údaje o využívání informačních a komunikačních technologií ve veřejné správě z ročního šetření o využívání ICT veřejnou správou, které bylo přílohou ročního státního

Více

R E K L A M A Č N Í. I. Obecná ustanovení. II. Rozsah a podmínky odpovědnosti za vady

R E K L A M A Č N Í. I. Obecná ustanovení. II. Rozsah a podmínky odpovědnosti za vady Provoz Rokycany Stehlíkova 131/II 337 01 Rokycany R E K L A M A Č N Í Ř Á D I. Obecná ustanovení jako provozovatel vodovodů a kanalizací pro veřejnou potřebu (dále jen dodavatel ) vydává ve smyslu 36 odst.

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

Názory občanů na sociální zabezpečení v ČR listopad 2013

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

Více

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

Nad Štolou 3, 170 34 Praha 7

Nad Štolou 3, 170 34 Praha 7 MINISTERSTVO VNITRA ČR Nad Štolou 3, 170 34 Praha 7 Č.j. MV-6694-1/PO-2009 V Praze dne 3. února 2009 Počet listů: 5 Příloha: 1/4 Podmínky pro poskytování a použití účelové neinvestiční dotace z rozpočtu

Více

Predikce roční spotřeby zemního plynu po ceníkových pásmech

Predikce roční spotřeby zemního plynu po ceníkových pásmech Predikce roční spotřeby zemního plynu po ceníkových pásmech Ondřej Konár, Marek Brabec, Ivan Kasanický, Marek Malý, Emil Pelikán Ústav informatiky AV ČR, v.v.i. ROBUST 2014 Jetřichovice 20. ledna 2014

Více

Obchodování s povolenkami na emise

Obchodování s povolenkami na emise Obchodování s povolenkami na emise skleníkových kových plynů České republice a návrh NárodnN rodního alokačního plánu Samostatné oddělení změny klimatu Ing. Tomáš Chmelík Ministerstvo životního prostředí

Více

II. Automobilová doprava

II. Automobilová doprava II. Automobilová doprava Vývoj motorizace a automobilizace Evidence vozidel Do roku 2001 byly údaje o počtech vozidel přebírány od Policie ČR. Od roku 2002 jsou tato data získávána od nového správce agendy,

Více

Zpráva o výsledcích výzkumu postojů rodičů žáků 5. ročníku k otázkám spravedlivého přístupu ke vzdělávání a překonávání školního neúspěchu

Zpráva o výsledcích výzkumu postojů rodičů žáků 5. ročníku k otázkám spravedlivého přístupu ke vzdělávání a překonávání školního neúspěchu Zpráva o výsledcích výzkumu postojů rodičů žáků 5. ročníku k otázkám spravedlivého přístupu ke vzdělávání a překonávání školního neúspěchu Technická zpráva z šetření Překonávání školního neúspěchu v České

Více

I. kolo kategorie Z7

I. kolo kategorie Z7 60. ročník Matematické olympiády I. kolo kategorie Z7 Z7 I 1 Součin číslic libovolného vícemístného čísla je vždy menší než toto číslo. Pokud počítáme součin číslic daného vícemístného čísla, potom součin

Více

MS EXCEL 2010 ÚLOHY. Vytvořte tabulku podle obrázku, která bude provádět základní matematické operace se dvěma zadanými čísly a a b.

MS EXCEL 2010 ÚLOHY. Vytvořte tabulku podle obrázku, která bude provádět základní matematické operace se dvěma zadanými čísly a a b. MS EXCEL 2010 ÚLOHY ÚLOHA Č.1 Vytvořte tabulku podle obrázku, která bude provádět základní matematické operace se dvěma zadanými čísly a a b. Do buněk B2 a B3 očekávám zadání hodnot. Buňky B6:B13 a D6:D13

Více

25_2008_Sb.txt INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ A INTEGROVANÝ SYSTÉM PLNĚNÍ OHLAŠOVACÍCH POVINNOSTÍ V OBLASTI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ

25_2008_Sb.txt INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ A INTEGROVANÝ SYSTÉM PLNĚNÍ OHLAŠOVACÍCH POVINNOSTÍ V OBLASTI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ 25/2008 Sb. ZÁKON ze dne 16. ledna 2008 o integrovaném registru znečišťování životního prostředí a integrovaném a o změně některých zákonů Změna: 227/2009 Sb. Změna: 281/2009 Sb. Parlament se usnesl na

Více

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc tř.17. listopadu 49. Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc tř.17. listopadu 49. Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Střední průmyslová škola strojnická Olomouc tř.17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205 Šablona: VI/2 Sada: 1 Číslo

Více

Počítání s neúplnými čísly 1

Počítání s neúplnými čísly 1 Aproximace čísla A: Počítání s neúplnými čísly 1 A = a ± nebo A a, a + Aproximace čísla B: B = b ± β nebo B b β, b + β nebo a A a+ nebo b β B b + β Součet neúplných čísel odvození: a + b β A + B a+ + (b

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

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

Více

Microsoft Office. Excel vyhledávací funkce

Microsoft Office. Excel vyhledávací funkce Microsoft Office Excel vyhledávací funkce Karel Dvořák 2011 Vyhledávání v tabulkách Vzhledem ke skutečnosti, že Excel je na mnoha pracovištích používán i jako nástroj pro správu jednoduchých databází,

Více

PRO VNITROSTÁTNÍ STATISTICKÉ ORGÁNY A PRO STATISTICKÝ ÚŘAD SPOLEČENSTVÍ

PRO VNITROSTÁTNÍ STATISTICKÉ ORGÁNY A PRO STATISTICKÝ ÚŘAD SPOLEČENSTVÍ PRO VNITROSTÁTNÍ STATISTICKÉ ORGÁNY A PRO STATISTICKÝ ÚŘAD SPOLEČENSTVÍ přijatý přijatý Výborem Výborem pro pro Evropský Evropský statistický statistický systém systém dne dne 28. 28. září září 2011 2011

Více