Příklad statistické zpracování dat z dotazníku
|
|
|
- Andrea Holubová
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Příklad statistické zpracováí dat z dotazíku Proměá POČET ČLENŮ DOMÁCNOSTI - kardiálí, espojitá proměá, - otázka otevřeá. Frequecy Table for pocet_cleu_dom Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy,3667, ,333,8 3, 7,9 5,667 9,9667 6,333 3, Barchart for pocet_cleu_dom 5 percetage ,% Piechart for pocet_cleu_dom pocet_cleu_dom
2 8 6 Summary Statistics for pocet_cleu_dom Cout 3 Average,96667 Media 3, Mode 3, Variace,678 Stadard deviatio,3335 Coeff. of variatio 3,83% Miimum, Maximum 6, Rage, Lower quartile, Upper quartile 3, Iterquartile rage, /6 sextile, 5/6 sextile, Skewess,756 Kurtosis,56869 s x =,36 s x =,6 Proměá POČET ČLENŮ DOMÁCNOSTI MLADŠÍCH 8 LET - metrická, espojitá proměá, - otázka otevřeá. Frequecy Table for pocet_osob_pod8 Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy,7,7 7,333 8,9333,333 9,9667 3,333 3,
3 Barchart for pocet_osob_pod8 frequecy Piechart for pocet_osob_pod8 pocet_osob_pod8 3 7,% Summary Statistics for pocet_osob_pod8 Cout 3 Average, Media Mode Variace,538 Stadard deviatio,7397 Coeff. of variatio 8,993% Miimum Maximum 3, Rage 3, Lower quartile Upper quartile, Iterquartile rage, /6 sextile 5/6 sextile, Skewess,6 Kurtosis,95383
4 5 5 5 Proměá VĚK V DOKONČENÝCH LETECH - otázka otevřeá; - proměá kardiálí espojitá (kardiálí, protože v úvahu přicházejí je osoby ad 8 let!). Frequecy Tabulatio for Vek Lower Upper Class Limit Limit Midpoit Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy at or below,,333,333, 3, 5,,333,667 3,, 35, 7,333 9,3 3, 5, 5,,667,3667 5, 6, 55,,333 5,5 5 6, 7, 65, 9,3,8 6 7, 8, 75, 6, 3, above 8,, 3, Mea = 55,667 Stadard deviatio = 7,35 Summary Statistics for Vek Cout 3 Average 55,667 Media 6,5 Mode 6, Variace 3,99 Stadard deviatio 7,35 Coeff. of variatio 3,53% Miimum, Maximum 8, Rage 6, Lower quartile 36, Upper quartile 68, Iterquartile rage 3, /6 sextile 3, 5/6 sextile 7,5 Skewess -,869 Kurtosis -,8
5 Histogram 8 frequecy Vek Box-ad-Whisker Plot Vek Proměá RODINNÝ STAV - otázka uzavřeá; - proměá omiálí možá. Frequecy Table for rodiy_stav Relative i Cumulative Cum. Rel. Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy S/S 5, ,667 V/V,667 7,333 Z/V 3, , Frequecy Table for rodiy_stav Class Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy Z/V 3,7667 3,7667 S/S 5,667 8, V/V,667 3,
6 Barchart for rodiy_stav S/S V/V Z/V 8 6 frequecy Barchart for rodiy_stav frequecy 6 8 Z/V S/S V/V
7 Piechart for rodiy_stav rodiy_stav S/S V/V Z/V 7 Modus xˆ = žeatý/vdaá M = k i= ( ) i = = =,393 39,3 % dvojic respodetů se vzájemě liší z hlediska jejich rodiého stavu. Variabilita rodiého stavu je spíše ižší. Proměá NÁRODNOST Tabulka rozděleí četostí podle variat odpovědí v otázce č. 8: Frequecy Table for arodost Class Value Frequecy i Frequecy Frequecy Frequecy ceska 7 79,9 7,9 ostrati 3 9, 3, Další možá podoba tabulky rozděleí četostí, pokud ostatí dále rozklíčujeme: Frequecy Table for arodost Class Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy ceska 7,9 7,9 emecka,667 9, sloveska,333 3,
8 Barchart for arodost ceska emecka sloveska frequecy Piechart for arodost arodost ceska emecka sloveska 9,% Modus xˆ = česká M = k i= ( ) i = = =,86 8,6 % dvojic respodetů se liší z hlediska své árodosti. Variabilita árodosti respodetů je malá.
9 Proměá OBOR VZDĚLÁNÍ Frequecy Table for obor_vzdelai Relative Class Value Frequecy Frequecy i chemicky,333 ekoomie,667 3 farmacie,667 mechaik,667 5 astrojar,333 6 pedagogika, potraviarstvi,333 8 prodavac,333 9 strojirestvi 6, 36 svadlea,333 tesar,667 zady 3, 9 3 zamecik,667 zemedelstvi,667 Barchart for obor_vzdelai chemicky ekoomie farmacie mechaik astrojar pedagogika potraviarstvi prodavac strojirestvi svadlea tesar zady zamecik zemedelstvi frequecy
10 Piechart for obor_vzdelai,%,% obor_vzdelai chemicky ekoomie farmacie mechaik astrojar pedagogika potraviarstvi prodavac strojirestvi svadlea tesar zady zamecik zemedelstvi Modus xˆ = strojíreství M = k i= ( ) i 3 9 = 3 9 = 8 87 =,93 Variabilita vystudovaého oboru respodetů je 93, %, tj. je velmi vysoká. 9,3 % dvojic respodetů se liší z pohledu svého vystudovaého oboru. Proměá POUŽITÝ DOPRAVNÍ PROSTŘEDEK Použitý dopraví prostředek Absolutí četosti Relativí četosti v % Podíl a všech případech v % autobus 3 3,,8 automobil - řidič 6 6, 85,7 automobil - spolujezdec 5, 8,5 vlak 7,7,3 kolo 7,7,3 Celkem 3, 85,6 Celkový rozsah souboru je 7, protože je 7 osob dojíždí do zaměstáí! Modus = automobil řidič
11 Proměá HRUBÝ MĚSÍČNÍ PŘÍJEM Hrubý měsíčí příjem v Kč Absolutí četosti Relativí Kumulativí četosti četosti absolutí relativí do,5,5 5 5,79 9,679 5,3 3,8 3,7 5, ,7 7,96 5 a více,36 8, Celkem 8, x x Modálí iterval = do Kč Proměá MÍRA SPOKOJENOSTI SE SPORTOVNÍM VYŽITÍM Frequecy Table for sportovi_vyziti Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy,333,333 7,333, , 7,5667 6, 3,7667 5,667 5, ,667 3, Barchart for sportovi_vyziti frequecy
12 Piechart for sportovi_vyziti sportovi_vyziti 3 5 9,%,% Summary Statistics for sport_vyz_bez9 Cout 5 Average,8 Media 3, Mode, Variace,5 Stadard deviatio,7 Coeff. of variatio 3,79% Miimum, Maximum 5, Rage, Lower quartile, Upper quartile, Iterquartile rage, Skewess,8333 Kurtosis -,93798 s s x x =, =, Frequecy Table for sport_vyz_bez9 Class Value Frequecy Frequecy Frequecy Frequecy F i (-F i ),6,6,3 7,8,, , 7,68,8 6, 3,9,8 5 5,8 5,,736 Total 5, x x,77 k dorvar = F i F i k i= ( ) =,77 =, 77 Variabilita ázorů a možosti sportovího vyžití ve Šlk je poměrě vysoká.
2 EXPLORATORNÍ ANALÝZA
Počet automobilů Ig. Martia Litschmaová EXPLORATORNÍ ANALÝZA.1. Níže uvedeá data představují částečý výsledek zazameaý při průzkumu zatížeí jedé z ostravských křižovatek, a to barvu projíždějících automobilů.
P2: Statistické zpracování dat
P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ ANALÝZA VÝSLEDKŮ VYUŢITÍ PROJEKTOVÉHO ŘÍZENÍ V ESN Příjmení a jméno: Hrdá Sabina, Kovalčíková
Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.
SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar
Server Internetu prostøednictvím slu eb (web, e-mail, pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet
Server Internetu prostøednictvím slu eb (web, e-mail, pøenos souborù) poskytuje data. Na na í pracovní stanici Internet
ď ď ď š Ý š š É Ý šš š š š šš š š š š Ě š Ó ď šš š šš ď Ě šš š šš Ě š Ě Ě Ú š š š Ě š š ď Ě š š Ž š Ě š Č š Ý ď š š ď š Ý Ť š š š š š Ý š ď ď š š Á Á É š š š Ž šš ď ř ň ř ř š Ý ď š š š š š š Ť Ě š Ť š
Ý š é š ó š ž š žé ó Š é ď Ý é é ž é ž š ž Ť é š é é Ř š é ď é ž é ž é é ž Ť é ď é šš é ž é ž é ž ů ž ž é Ť Ť Ř š é ž ž ď Ú š é ž š š ž š é ž š é é š ž é ž é ž ů é ž é ž é Č é é ž š š é é Ř š ž Ž š é é
š Ý š š Ú ž ž š ž š š ž š Í š š ž š Ú ž ž ž šš ž ž ž šš ž ž š ž ž š š ž ž ž šš ž ň Č ž ž ž ž šš ž ž ž š š š ó š š ž š ž š ž Ú ž š ž š š Ú ň š š ó š ž š ž š Ž ň š š š š š š š ž š š ž š š š š š š š š š š
7. P o p i s n á s t a t i s t i k a
7. P o p i s á s t a t i s t i k a 7.. Pozámka: Při statistickém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákoitosti, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme
Deskriptivní statistika 1
Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky
ÚKOL 2 1886 22 5,77 5,00 5 2,531,003,056 -,869,113
ÚKOL 2 Jméno a příjmení: UČO: Imatrik. ročník: Úkol 2.1: V souboru EVS99_cvicny.sav zjistěte, zdali rozložení názoru na to, kdo by měl být odpovědný za zajištění bydlení (proměnná q54h), je normální. Řešte
Pravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí
1.1 Dva základní typy statistiky Popisná statistika (descriptive statistics) Inferenční statistika (inferential statistics)
1. PODSTATA STATISTIKY Původní význam - pouhé sbírání čísel (název z latinského status = stát, použití k označení vědy zabývající se sběrem informací o státu - o počtu obyvatel, ekonomice,...) Dnešní pojetí
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání Skupina: 51 Vypracovaly: Pavlína Horná, Nikola Loumová, Petra Mikešová,
LEKCE 02a UNIVARIAČNÍ ANALÝZA KATEGORIZOVANÝCH DAT
LEKCE 02a UNIVARIAČNÍ ANALÝZA KATEGORIZOVANÝCH DAT 1 Základní statistickou úlohou je popis stavu základního souboru Východiskem je většinou výběrový soubor (odvozujeme popis základního souboru z popisu
RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 8 Jak analyzovat přežití pacientů.
Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.
Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový
Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2
Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul 5: Popis nekategorizovaných dat Co se dozvíte v tomto modulu? Kdy používat modus, průměr a medián. Co je to směrodatná odchylka. Jak popsat distribuci
á á š é ř ř Ž á á ďá á ž é á ž é á á á Ž á ž ž žá é éú á žá é ř á á á é š é á ř á á á é š é ř á ř ž á ď ř á á ř ž á ř š š ř á ř ž á á á á é ř ť ř á á á á á é ř ř á á á ž Ť á Ž Š á á á ř á ž ř á ž š á á
Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).
STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,
Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2
Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul V: Nekategorizovaná data Metodologie pro ISK 2, jaro 2014. Ladislava Z. Suchá Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2 Modul 5: Popis
11. P o p i s n á s t a t i s t i k a
11. P o p i s á s t a t i s t i k a 11.1. Pozámka: Při statistickém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákoitosti, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme
8. cvičení 4ST201-řešení
cvičící 8. cvičeí 4ST01-řešeí Obsah: Neparametricé testy Chí-vadrát test dobréshody Kotigečí tabuly Aalýza rozptylu (ANOVA) Vysoá šola eoomicá 1 VŠE urz 4ST01 Neparametricé testy Neparametricétesty využíváme,
Metodologie pro ISK II
Metodologie pro ISK II Všechny hodnoty z daného intervalu Zjišťujeme: Centrální míry Variabilitu Šikmost, špičatost Percentily (decily, kvantily ) Zobrazení: histogram MODUS je hodnota, která se v datech
š Š ó Ú š Ž š ž š ú Č š ú Ž š š š š ú ž Ú š š ď ň ž ó ó š ž ú š žď Ů Ú š Ž ó ž Ž ž ž ž ž Ó ú š ú ď ú š ď ú š Ž š ú Š ž š Š š Š ú š š ž š Ú ú Ú ž š ť ó ď š š š Á Š Ů ť ť ú š Ž ó š Č š š Ž ú š š Ú Ů ž Ž
Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza
Přednáška 5 Výběrová šetření, Exploratorní analýza Pravděpodobnost vs. statistika Výběrová šetření aneb jak získat výběrový soubor Exploratorní statistika aneb jak popsat výběrový soubor Typy proměnných
LEKCE02a ANALÝZA ROZLOŽENÍ KATEGORIZOVANÝCH DAT vzorový výsledek cvičení
SOC1/ LEKCE : ANALÝZA ROZLOŽENÍ KATEGORIZOVANÝCH A SPOJITÝCH DAT: LEKCEa ANALÝZA ROZLOŽENÍ KATEGORIZOVANÝCH DAT vzorový výsledek cvičení CVIČENÍ.1: Je česká populace věřící, nebo nevěřící? Tuto otázku
Technická univerzita v Liberci
Technická univerzita v Liberci Ekonomická fakulta Analýza výsledků z dotazníkového šetření Jména studentů: Adam Pavlíček Michal Karlas Tomáš Vávra Anna Votavová Ročník: 2015/2016 Datum odevzdání: 13/05/2016
Závislost slovních znaků
Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví
7. cvičení 4ST201-řešení
cvičící 7. cvičeí 4ST21-řešeí Obsah: Bodový odhad Itervalový odhad Testováí hypotéz Vysoká škola ekoomická 1 Úvod: bodový a itervalový odhad Statistický soubor lze popsat pomocípopisých charakteristik
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA Semestrální práce Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Vypracoval: Bonaconzová, Bryknarová, Milkovičová, Škrdlová
Průvodce k programu Statgraphics. Část 1. Lenka Šimonová
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky Průvodce k programu Statgraphics Část 1 Lenka Šimonová Ostrava, 2006 Průvodce k programu
ý ý ý ů ů ů ř Ž ř ř ý ý ý ý ý ů ř ý š Š ý ř ř Ž ý ř ž ň ř ý ů ů ž ž ř ý ý ů ř ů ů š Ž ř Ž ů ó ř ó ó ž ý ý Í Í ý š ý ž ý ů ý ř ů ů ý ý šť ř ý ů ú ň ý ž ž ř ů ý ý ř ř Ž Ž ř Ú ó ó š ý ý š ů š ž ř ů š ý š
1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL
Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,
Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:
Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cvčeí 1 TESTOVÁNÍ NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Dosud jsme se zabýval testováím parametrcký hypotéz, což jsou hypotézy o parametrech rozděleí (populace). Statstckým hypotézám
Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc
Statistika Statistické fukce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Základí pojmy tabulkových kalkulátorů Cílem eí vyložit pojmy tabulkových kalkulátorů, ale je defiovat pojmy vyskytující se
Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení
Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází
STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson
STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT. Všichni žijeme v matrixu.
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT Všichni žijeme v matrixu. V minulých dílech jsme viděli/y: Frekvence = četnosti Procenta =
Jste aktivní sportovec?(pravidelně sportuji alespoň 2x týdně) Jakým sportovním činnostem se pravidelně věnujete? (alespoň 1 x za dva týdny v sezóně)
Seznam příloh Příloha 1 Dotazník sportovních aktivit... 1 Příloha 2 Homogenita souboru věk... 3 Příloha 3 Homogenita souboru pohlaví... 4 Příloha 4 4Elements Inventory a sportovní aktivita... 5 Příloha
Statistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika
Statistika Cvičení z matematické statistiky na PřF Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy léto 2012 Základní dělení popisná (deskriptivní)
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÉHO ŠETŘENÍ Vypracovaly: Renata Němcová, Andrea Zuzánková, Lenka Vítová, Michaela Ťukalová, Kristýna
2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE
STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů
Pomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia
Pomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia Statistika Základní pojmy balíček: Statistics Pro veškeré výpočty je třeba načíst balíček Statistic. Při řešení můžeme použít proceduru infolevel[statistics]:=1,
Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků
Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků Určete na hladině významnosti 5 % na základě dat zjištěných v rámci dotazníkového šetření ve Šluknově, zda existuje závislost mezi pohlavím respondenta a
!"! #$%$& #$& '% % ( ) (
!"! #$%$&#$&'% %( )( Systém má modulární stavbu. V multilicenci pro Masarykovu univerzitu jsou k dispozici moduly: Basic Statistics/Tables, Multiple Regression, ANOVA, Nonparametrics, Distribution Fitting,
Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů
11. konference ČAPV Sociální a kulturní souvislosti výchovy a vzdělávání Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů Petr Byčkovský, Marie Marková Postup při návrhu a ověření testu
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie
Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie 12. licenční studium PYTHAGORAS Statistické zpracování dat 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Semestrální
Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání
Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání 1. Analýzu variance (ANOVu) používáme při studiu problémů, kdy máme závislou proměnou spojitého typu a nezávislé proměnné
Srovnání metody CA 19-9 ADVIA Centaur CP s metodou CA 19/9 ADVIA Centaur/XP
Healthcare Siemens Healthcare Diagnostics GmbH, H DX, Siemensstraße 90, 1210 Vienna Name Dipl.-Ing. Franz Schwarz Department H DX Telephone +43 51707-45566 Fax +43 51707-56253 Mobile +43 (664) 8011745566
1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu
cvičící 1. cvičení 4ST201 Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu Obsah: Vysoká škola ekonomická 1 Vyučující: Základní informace:» Konzultační hodiny: pátek 9:00 11:00» Místnost: JM317» Email:
Kapitola IV. DESATERO PRO POROVNÁVÁNÍ VÝSLEDKŮ DVOU METOD. Luděk Dohnal. Desatero pro porovnávání výsledků dvou metod 21
Desatero pro porovnávání výsledků dvou metod 21 Kapitola IV. DESATERO PRO POROVNÁVÁNÍ VÝSLEDKŮ DVOU METOD. Luděk Dohnal Následující text nemá být "návodem" k počítání nebo hodnocení. Pokouší se pouze zachytit
ČETNOSTI A ROZLOŽENÍ ČETNOSTÍ
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 2 ČETNOSTI A ROZLOŽENÍ ČETNOSTÍ Je snadné lhát s pomocí statistiky. Je těžké říkat pravdu bez ní. Andrejs Dunkels; wikiquote Jaké hodnoty máme
1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE
ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí rovoměrosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů
Ů š š č É É É š É Ř š š Ř Ž É Í Ř Š šš š É É š Ž Ě É Ř É Ř š ě É É É Ď Ž Ě š č š Ř Ý Ů É č É š Ě č É Ě ž ů š š ň č É č č É č É ů É É Ř š č Ř Ť É Ř č Ů č É É Ř É č š Ě ě ů š š ě ý š č č ě ý š č Í ě ý š
É č É Í Ř Á Ě ž š č č š š šť Ť Ý č č Ť Ť Ť č Ť č šť Í č č č š š ď ž Ť Á č Í Ó š Ž š Č Ť č Ť č Ť ď č š Č Ď ž ž š č č č Ú Š š Ť Č š ž š š č Ú š č š É Š š šš š Ť č č č č š č š Ť č č ž š č Ť č š Ť š č š č
Máme dotazníky. A co dál? Martina Litschmannová
Máme dotazíy. A co dál? Martia Litschmaová. Úvod S dotazíy se setáváme běžě. Vídáme je v oviách, v časopisech, jsou součásti evaluačích zpráv (sebehodoceí šol, ), výzumých zpráv, Využívají se v sociologii,
Á Ž Ú ž ň š ž Ž š Ť Ť Ž Ď Ť Ž ž Ť š ř Ť Ť Ť Ť Ť ž š ž š Ť š Ť Ť š ř Ť Ť Ť Ť Š Ť Ť Ý Á ť ř Ť ž š ň Ť Ť Ž Ť Ť Ť Ž Ž ř ž ž Ť Ž Ě Ť ž Ť Ť Ť Ť š Ť Ž š Ť Ů Ť ť ť Ť ť Ž Č Ž š Ť ř Ť Ž š Ů Ť Ť š Ť Ť ž š ť Ť Ž Ž
Validace a verifikace molekulárně biologických metod v analýze humánního a extrahumánního genomu
Validace a verifikace molekulárně biologických metod v analýze humánního a extrahumánního genomu - hledání racionálního konsensu místo hry s čísly - P. Hložek 1, M. Sittová 1, M. Dendis 1, J. Mrázek 2
MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST
MATEMATICKÁ STATISTIKA - XP01MST 1. Úvod. Matematická statistika (statistics) se zabývá vyšetřováním zákonitostí, které v sobě obsahují prvek náhody. Zpracováním hodnot, které jsou výstupem sledovaného
Language of Mathematics
Language of Mathematics English - Czech Vedral, J. (2002). Anglicko-český matematický slovník. Ptaha: JTP. 16 p. http://www.ped.muni.cz/wmath/dictionary/v.htm English Bolt, B., Hobbs, D.: A Mathematical
Ř Ě Ů š É š Ě Š ě š Ě č š Ř É É č Ř š Ě Ž É č č Ů Ú Ř š Ř ě É é ě Ž č é ě š É É ě š Í č Š É Ě Ž É Ř Í š Ě Ž É šš š Ř š é Š ň é É Ú Č č ě Š ě č ň ů š é š ě Š ě ě ý š č ý ú ěš ý ě é š ě ě ý š č ý ú ěš ý
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav strojírenské technologie ISBN 978-80-214-4352-5
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav strojírenské technologie ISBN 978-80-214-4352-5 APLIKACE UMĚLÉ INTELIGENCE NA ANALÝZU VSTUPNÍCH PARAMETRŮ A MATERIÁLOVÝCH CHARAKTERISTIK
pravděpodobnostn podobnostní jazykový model
Pokročilé metody rozpozáváířeči Předáška 8 Rozpozáváí s velkými slovíky, pravděpodobost podobostí jazykový model Rozpozáváí s velkým slovíkem Úlohy zaměřeé a diktováíči přepis řeči vyžadují velké slovíky
ž ž šé šš ž é é ň ž š é Č šš Ů šš é č ž ď ů š é ž ž ý é ž ů ý é šš ů č ý ú č ů ý č č š ž č ů š č ů é ž š ů ž é š ž ý ž čůýž é č é é ž ú ž é ž é é š č ž é č é é Č č š ž ý č ů é ý š Ú ů é ž ž é č ž ž ý č
ú ě ý ý ů ý ÍÍ Í ř š ů ž ř ů š ů ů ň ů ý ů ú ý ů ř ě Ú š ý ý ř ř ý ř ě ý ě ů ž ů ú ž ě ýš ý É Ú ž ř ř ý ě ý ú ě ú ě ú ě ř ř ů ě ě ř ť ň ř ň ř ř ď ď ř ý žš ž Á ů ž ř ý ů žš ý ů ň ý ř ů žš ě ř ě ýš ř ň ý
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
ě ř ĺ ř ř ů Ř Á ĺ é ě ř ě ř ě ě š ř ů Š é ř é é ř ě ř é ě ř ě ě ř é ż ě ř ě ů ě Ž ř ě ě ů ř ř ě ě ů ě é ř Ž ě é ř ě ě š é ě ř ů ě Ö ř ŕ ř ř é ú é ů ě ě ě š ř é ě ř ě ú é ř š ů ě ě ě š é Í ĺ ĺ ř é é é ľ
É ú Ú ú ť Ú Ě Ě Ě Í Š ň Š óó Š ú ň ú ú ú ňň Š Í ň ť ň ň É Í Ť Š Ú ť Ř ť ň ú ó ň ó ň ť Í ž ú Ú Š š ť ť š š Šť ú Ú Š ú Ú Ú š šť Í ň Ú Š Ú š ú Ď š š Š ú š Ó Š š Š ň Š ú ž ň š Ú Í ú š Š Í ž ž Ú ž Í š Š Š Š
, ČVUT v Praze Připravil: Ing. Zdeněk Patočka Letecké laserové skenování a jeho využití v inventarizaci lesa
22. 10. 2015, ČVUT v Praze Připravil: Ing. Zdeněk Patočka Letecké laserové skenování a jeho využití v inventarizaci lesa Ing. Zdeněk Patočka Ústav hospodářské úpravy lesů a aplikované geoinformatiky, LDF
P(n) = n * (n - 1) * (n - 2) *... 2 * 1 To odpovídá zápisu, ve kterém využíváme faktoriál:
PERMUTACE a VARIACE 2.1 Permutace P() = * ( - 1) * ( - 2) *... 2 * 1 To odpovídá zápisu, ve kterém využíváme faktoriál: ( )! P = Jedá se o vzorec pro počet permutací z prvků bez opakováí. 2.2 Variace bez
vají statistické metody v biomedicíně
Statistika v biomedicísk ském m výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Proč se používaj vají statistické metody v biomedicíě Biomedicísk
Vymezení důležitých pojmů. nulová hypotéza, alternativní hypotéza testování hypotézy hladina významnosti (alfa) chyba I. druhu, chyba II.
Testování hypotéz 1. vymezení důležitých pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test 4. t-test pro nezávislé výběry 5. t-test pro závislé výběry Vymezení důležitých pojmů nulová
Pokročilé techniky tvorby sestav v Caché. ZENové Reporty
Pokročilé techniky tvorby sestav v Caché ZENové Reporty Úvodem Jednoduché sestavy Pokročilé sestavy Ladění Historie ZEN reporty sdílejí podobný princip definování obsahu jako ZENové stránky Byly uvedeny
Hodnocení obcí podle zastoupení druhů pozemků 1
Hodnocení obcí podle zastoupení druhů pozemků 1 Karel Matějka IDS, Na Komořsku 2175/2A, 143 Praha 4; matejka@infodatasys.cz Zastoupení jednotlivých druhů pozemků vypovídá o užití země (land-use) v daném
Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou
Rovice RNDr. Yvetta Bartáková Gymázium, SOŠ a VOŠ Ledeč ad Sázavou Rovice kombiatorické VY INOVACE_5 9_M Gymázium, SOŠ a VOŠ Ledeč ad Sázavou Skupiy prvků, kde záleží a pořadí Bez opakováí Počet Vk( )
Faktorová analýza příklad. Obrázek 1 Ukázka části vstupních dat
Faktorová analýza příklad Obrázek 1 Ukázka části vstupních dat Maticový graf vybraných proměnných: Fueltank Passengers Length Wheelbase Width U Turn Space Rear seat Luggage Weight Horsepower Engine Size
6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.
6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola
Ž Ý Ý ý ě ě Ú ý ě ě š ů ě ě ů š ů ý ě ů ů ů ů ž Č ž ů ě ů ě ů Í ž ě ě Ú ě ž ž Ú ý Í ě ž š ů ý ě ý ž Š ú ě ů ů Ú ě ě ě ž ě ý ž ý šť ň ě ů ý ě ů ě ě ý ů ů ě ž ý ý š ý ý š š ž ě ě ě ě ž ů š ý ů ý ý Á ě ů
Na co ve výuce statistiky není čas aneb Pane, pojďte si hrát
Na co ve výuce statistiy eí čas aeb Pae, pojďte si hrát MARTINA LITSCHMANNOVÁ VŠB TU Ostrava, Faulta eletrotechiy a iformatiy, Katedra apliovaé matematiy Abstrat: V čláu jsou prezetováa ěterá doporučeí
ú Ž ú ž ž ž ň ě Ž ě ž ě ě ž ě ž š ž ě ě Ž ě š ž ž š ž ě ž ě ž ž ž ž ě š ě š ě ž ě š ž ě ž š ě ž ž Č ž ž ž ž š š ě ě š ž ž ž ž ž Č ž ě ž ž š ž Č Ú ě ž ě ž ě ě ž Š Š Ž ú ě ě ú ěš ě ě š ž ě ě ě ň ó ú ě ó
Kvalifikace v éře práce 4.0. AIVD - listopad 2015
Kvalifikace v éře práce 4.0 AIVD - listopad 2015 Rok 2015, stav k 30. 9.: klesá počet uchazečů o zaměstnání (meziročně o 16,5 %) růst počtu hlášených volných pracovních míst (4,1 uchazečů o zaměstnání,
Air Quality Improvement Plans 2019 update Analytical part. Ondřej Vlček, Jana Ďoubalová, Zdeňka Chromcová, Hana Škáchová
Air Quality Improvement Plans 2019 update Analytical part Ondřej Vlček, Jana Ďoubalová, Zdeňka Chromcová, Hana Škáchová vlcek@chmi.cz Task specification by MoE: What were the reasons of limit exceedances
Ř Ú č č ň č š Ú č š ň Č č š Ž č č č ň Č č š š š ň Č Ž Č ň š č č ň Č Ó ň č Ž ů Ž Ž Č Ú Ř č š ň č š č ú úč ň ů ů ž č ů ů ň Č š Ž ň Ž ž ů ž ň Ž č Č š Ž ň Ž šš ž ž š ů ů ů č č ž ů ž Ž č š č č š ú ň ž Ú ů ž
É š ž Ú š Ě Í É ň š Č š Č Č š š Č Ř ž ú Ř ž ú ú ň ó ú š ú š ú Ý ň ď ž ž š Ú Ž Í Ž š ž Ž Ť ž ž š š Ž ž ú ž ď ž Ťť ň š š Ó ž š Í ž ž Ř ž ú Ř ž Ý ď Ž ň ň š Č š š ó š ď Ž š ň Ž Ú š ž Á š Ý Ť ď Í ď ď ú Ý ú
YEARBOOK OF WEATHER OBSERVATIONS AT METEOROLOGICAL STATIONS IN SLOVAKIA IN 2008
SLOVAK HYDROMETEOROLOGICAL INSTITUTE YEARBOOK OF WEATHER OBSERVATIONS AT METEOROLOGICAL STATIONS IN SLOVAKIA IN 2008 BRATISLAVA 2009 Content: Text section Preface (not included in this view) Climatic singularities
C V I Č E N Í ZE STATISTIKY PRO BIOLOGY:
C V I Č E N Í ZE STATISTIKY PRO BIOLOGY: S B Í R K A P Ř Í K L A D Ů (VERZE 1.3) Martin Duchoslav Olomouc 2004 Předložený text reprezentuje výběr příkladů, které doplňují přednášky a cvičení kurzu Základy
Rozvaděče jsou vyráběny na plně automatických linkách a robotizovaných pracovištích s použitím nejmodernějších technologií pro zpracování plechu.
70 3 72 74 77 79 80 81 86 DATOVÉ ROZVADĚČE Nástěé 19 rozvaděče Stojaové 19 rozvaděče Serverové 19 rozvaděče Nástěé 10 rozvaděče Otevřeé 19 stojay Příslušeství k rozvaděčům Rozvodé paely 2V Rozvaděče jsou
Pracovní neschopnost pro nemoc a úraz v České republice rok 2004 (data: Český statistický úřad)
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 14.7.2005 Pracovní neschopnost pro nemoc a úraz v České republice rok 2004 (data: Český statistický úřad) Incapacity
Datový soubor X1 1, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 12.5, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 24
Výpočet základních statistických veličin; Vlastnosti směrodatné odchylky a střední chyby průměru; Změna charakteristik variability (disperze) vlivem odlehlých (extrémních) hodnot; Explorační analýza dat
1)! 12 a) 14 a) K = { 1 }; b) K = { 6 }; c) K ={ 2 }; d) K ={ 3 }; e) K ={ 4 }; f) K = 0 ! ; N; 17 a) K =N; b) K ={ 2; 3;
Kombinatorika Peníze, nebo život? Kombinatorická pravidla) 7 a) NE b) ANO c) ANO d) NE e) ANO f) ANO [vínová zlatý potisk] [vínová stříbrný potisk] [vínová bílý potisk] [fialová zlatý potisk] [fialová
Tabulka zatížení CF 100 pro centrický tlak Load table CF 100 for distributed load
Tabulka zatížení CF pro centrický tlak Load table CF for distributed load Zatížení na mezi pevnosti fc ( =5,0 %) = 0,92 N/mm² (průměrné napětí při 5% stlačení) přípustné napětí příp. = 0,38 N/mm² charakteristické
BURZA CENNÝCH PAPÍRŮ PRAHA Listopad 2003 PRAGUE STOCK EXCHANGE November 2003 M ěsíční statistika / Monthly Statistics
BURZA CENNÝCH PAPÍRŮ PRAHA Listopad 3 PRAGUE STOCK EXCHANGE November 3 M ěsíční statistika / Monthly Statistics Index BURZOVNÍ INDEXY V HODNOCENÉM MĚSÍCI EXCHANGE INDICES IN THE MONTH UNDER REVIEW Obor
UNIVERZITA PARDUBICE. Semestrální práce z 5. soustředění
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Statistické zpracování dat Semestrální práce z 5. soustředění Předmět: 3.5 Klasifikace