Průměr je ve statistice často používaná hodnota, která se počítá jako aritmetický průměr hodnot.
|
|
- David Ovčačík
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Průměr Průměr je ve statistice často používaná hodnota, která se počítá jako aritmetický průměr hodnot. Co je to průměr # Průměrem se rozumí klasický aritmetický průměr sledovaných hodnot. Můžeme si pro příklad vzít tuto tabulku se mzdami v Kč: Tomáš Martin Jiří Miroslav Jana Lenka Ondřej Lukáš Petra Jan Josef Jsou to mzdy imaginárních pracovníků naší imaginární firmy Matweb s.r.o. Jaká by byla průměrná mzda v této firmě? Vzali bychom všechny částky, sečetli je: = Celkem se na mzdách vyplatí Kč měsíčně. Průměrnou mzdu získáme tak, že tuto částku vydělíme počtem zaměstnanců, tj. jedenácti: : = Průměrná mzda v naší firmě je Kč. To není špatné, že? Pokud tak máme soubor n hodnot, označme je, 2,, n, tak průměrnou hodnotu získáme tak, že sečteme všechna i a výsledek vydělíme n. Průměrnou hodnotu obvykle značíme.. Vzorec: = 2... n n Případně stejný vzorec pomocí sumy: =. n n i i=
2 Jak vypočítat průměr v Ecelu # V českém Ecelu slouží k výpočtu průměru funkce průměr, v anglickém pak funkce average. Jako parametr pak vložíme vybranou oblast buněk, ze které chceme průměr spočítat. Můžete se podívat na následující živou ukázku z webového rozhraní Ecelu, ve které je zobrazen soubor žáků spolu s počtem správných odpovědí z nějakého matematického testu. Problémy s průměrem # Některé problémy, na které můžete s průměrnou hodnotou narazit: Průměrná hodnota neudává nejčastější ani nejpravděpodobnější hodnotu. Je to zkrátka jen průměrná hodnota. Pokud bychom počítali průměr známek ve škole, můžeme dojít k číslu 2,3, což ani není platná známka, kterou byste mohli ve škole dostat. Ale je to průměrná známka. Stejně tak průměrná mzda v naší firmě je , přitom tuto mzdu vlastně vůbec nikdo nemá. Průměrná hodnota nám může poskytnout špatný obraz o datech, pokud se v datech vyskytují nějaké velké etrémy. Průměrná mzda Kč zní poměrně hezky, jenomže většina zaměstnanců na tuto mzdu zdaleka nedosáhne. Takto vysoká mzda je především díky jedinému zaměstnanci, Janovi, který bere a strhává tak průměr o hodně výše. Kdybychom Jana vyhodili, byla by průměrná mzda pouze 2 200, což na první pohled vypadá jako méně zavádějící číslo.
3 Medián Medián dělí nějaký soubor hodnot na dvě stejně velké části, přičemž platí, že nejméně 50 % hodnot je větších než medián a 50 % hodnot je větší než medián. Co je to medián # U mediánu hraje roli, jestli je počet prvků populace sudý, nebo lichý. V případě, kdy je počet prvků populace lichý, získáme medián tak, že seřadíme všechny hodnoty od nejmenší po největší a hodnota, která je přesně uprostřed, bude mediánem. Pro příklad si vezmeme soubor čísel 75, 4, 2, 3, 2, 5,. Je jich celkem 7, což je liché číslo. Čísla seřadíme, čímž získáme posloupnost, 2, 2, 3, 4, 5, 75. Mediánem, který označíme Me, bude prvek, který je uprostřed, což je číslo 3. Obecný vzorec pro populaci X o velikosti X = N, jejíž prvky jsou i a jsou seřazené od nejmenšího po největší, by tak byl: Me ( X ) = ( N ) / 2 Pokud bychom to zkusili pro náš soubor hodnot X = [, 2, 2, 3, 4, 5, 75], tak bychom získali: Me( X ) = N ) / 2 = (7 ) / 2 = 4 ( = Pro sudý počet prvků musíme provést drobnou úpravu, protože sudá posloupnost hodnot nemá prvek uprostřed. Když z naší populace ubereme jednu dvojku, získáme populaci: Y = [, 2, 3, 4, 5, 75] a ta nemá žádný prostřední prvek. Obě čísla 3 a 4 jsou stejně uprostřed. V tomto případě se to řeší tak, že se vezmou oba prvky, které jsou takto uprostřed a mediánem bude jejich aritmetický průměr. Mediánem hodnot Y by tak byla hodnota (3 4)/2 = 3, 5. Obecný vzorec pro hodnoty X o velikosti N se seřazenými prvky i by vypadal takto: 3 Me ( X ) = N / 2 ( N / 2) 2 Pokud takto vypočítáme medián hodnot Y = [, 2, 3, 4, 5, 75], kde prvky označíme y i, získáme: Me(Y)= (y N/2 y (N/2) ) / 2 = (y 6/2 y (6/2) ) / 2 = (y 3 y 4 ) / 2 =342 =3,5
4 Výhody mediánu # Medián, na rozdíl od průměru, netrpí problémy, pokud jsou v souboru hodnot nějaké etrémy. Ve výše zmíněném příkladu se souborem X = [, 2, 2, 3, 4, 5, 75] bychom získali průměr 92/ , což je taková trochu divná hodnota, když šest ze sedmi prvků je daleko menších. Mediánem je pak rozumné číslo tři. Medián lze dále použít pro všechny hodnoty, které lze nějak seřadit. Průměr můžeme udělat jen u hodnot, které dokážeme sečíst a následně vydělit. Můžeme si vzít například velikost oblečení: tam bývá nějaká posloupnost typu XS, S, M, L, XL, XXL. Těžko bychom z takových hodnot udělali průměr, protože není jasně dané, jak sečíst XS L nebo XL L a není ani jasné, jak bychom to nakonec vydělili. Nicméně pokud nějaká populace koupila oblečení S, S, M, L, L, L, XXL, tak můžeme říci, že mediánem je velikost L. Problém může nastat ve chvíli, kdy máme sudý počet velikostí, protože pak nemůžeme udělat aritmetický průměr. V tomto případě obvykle prostě zvolíme jedno ze dvou prostředních čísel jako medián. Jak vypočítat Medián v Ecelu # V českém i anglickém Ecelu se používá funkce median, která bere jako parametr vybranou oblast buněk. Můžete se podívat na následující živou ukázku z webového rozhraní Ecelu, ve které je zobrazen soubor žáků spolu s počtem správných odpovědí z nějakého matematického testu.
5 Modus Modus soubor hodnot představuje hodnotu, která se v daném souboru vyskytuje nejčastěji. Co je to modus # Pokud máme soubor hodnot X = [2, 3,, 8, 8, 4, 8, 6, 2, 3], tak modus je hodnota, která je v tomto souboru zastoupena nejčastěji. Nejčastěji se v souboru nachází číslo 8, všechna ostatní čísla jsou tam méně často. Kdybychom do souboru přidali ještě jedno číslo 2, pak bychom měli dva mody: číslo 8 a číslo 2, protože obě čísla by se nacházela v souboru třikrát. Výhodou modu je, že ho můžeme použít na jakýkoliv soubor prvků prvky ani nemusí jít seřadit. Pokud tak máme soubor prvků Y = [bílá, červená, červená, žlutá, modrá], tak modem bude červená barva, protože je tam nejvícekrát. Jak vypočítat modus v Ecelu # V českém i anglickém Ecelu se používá funkce mode.sngl, která bere jako parametr vybranou oblast buněk. Tato funkce vrací jeden modus, pokud jich očekáváte více, použijte funkci mode.mult. Můžete se podívat na následující živou ukázku z webového rozhraní Ecelu, ve které je zobrazen soubor žáků spolu s počtem správných odpovědí z nějakého matematického testu. V dokumentu je jak průměr, tak medián a modus. Obsahy buněk můžete přímo zde na webu měnit a průměr se okamžitě přepočítá, takže si můžete vyzkoušet, co se stane s průměrem a s ostatními hodnotami, když změníte několik buněk. Rozsah buněk lze buď naklikat nebo lze zapsat pomocí syntae B2:B2, což znamená vyber všechny buňky od buňky B2 po buňky B2.
6 STATISTIKA PRACOVNÍ LIST pro žáka ARITMETICKÝ PRŮMĚR, MODUS, MEDIÁN ) Pro statistické účely byl u 90 osob zjištěn počet rodinných příslušníků a byla získána tabulka rozdělení četností. Doplňte tuto tabulku o relativní četnosti ve tvaru des. čísla a v %. Určete z tabulky modus a medián. Počet rod. příslušníků Četnost Rel. četnost Rel. četnost (%) 2) Pro 304 studentů prvního ročníku vysoké školy byla sestavena tabulka četností n j jejich věku j. Určete relativní četnost v %, aritmetický průměr, modus, medián. j n j ν j (%)
7 3) Je dán prvotní statistický soubor, který udává délky novorozenců v daném časovém období (délky v cm): 48, 47, 53, 48, 50, 48, 50, 49, 52, 56, 53, 50, 5, 50, 5, 53, 50, 49, 50, 49. a) Sestavte tabulku absolutní a relativní četnosti (%) b) Vypočtěte aritmetický průměr c) Určete modus a medián 4) Tělesné výšky žáků jedné třídy jsou vyhodnoceny v tabulce. Vypočtěte nejmenší možnou a největší možnou průměrnou výšku žáků této třídy zaokrouhlenou na centimetry. Výška (cm) Počet žáků
8 5) V prodejně pánské obuvi zaznamenali velikosti prodaných párů během jednoho dne s tímto výsledkem: 4, 4, 4, 42, 42, 4, 39, 4, 37, 4, 45, 4, 42, 38, 40, 39, 38, 4, 4, 38, 42, 39, 44, 43, 43, 44, 39, 39, 43, 43, 40, 42, 43, 4, 4, 43, 40, 40, 40, 42, 42, 42, 4, 40, 42. Určete rozsah souboru, vypočtěte absolutní a relativní četnosti i v % a ověřte, zda jejich součet činí 00%. Určete modus a medián.
9 STATISTIKA PRACOVNÍ LIST pro učitele ARITMETICKÝ PRŮMĚR, MODUS, MEDIÁN ) Pro statistické účely byl u 90 osob zjištěn počet rodinných příslušníků a byla získána tabulka rozdělení četností. Doplňte tuto tabulku o relativní četnosti ve tvaru des. čísla a v %. Určete z tabulky modus a medián. Počet rod. příslušníků Četnost Rel. četnost 0,0333 0, 0,2667 0,3667 0,2 0,0222 0,0 Rel. četnost (%) 3, ,67 36, ,22, Mod() = 4 příslušníci Med() = 4 příslušníci 2) Pro 304 studentů prvního ročníku vysoké školy byla sestavena tabulka četností n j jejich věku j. Určete relativní četnost v %, aritmetický průměr, modus, medián. j n j ν j (%) 33,55 27,63 9,08 8,55 6,25 4,93 = = 9,4let Mod() = 8 let Med() = 9 let
10 3) Je dán prvotní statistický soubor, který udává délky novorozenců v daném časovém období (délky v cm): 48, 47, 53, 48, 50, 48, 50, 49, 52, 56, 53, 50, 5, 50, 5, 53, 50, 49, 50, 49. a) Sestavte tabulku absolutní a relativní četnosti (%) b) Vypočtěte aritmetický průměr c) Určete modus a medián a) Délka (cm) Absol. četnost Rel. četnost (%) b) = = ,35cm c) mod() = 50 cm med() = 50 cm 4) Tělesné výšky žáků jedné třídy jsou vyhodnoceny v tabulce. Vypočtěte nejmenší možnou a největší možnou průměrnou výšku žáků této třídy zaokrouhlenou na centimetry. Výška (cm) Počet žáků Nejmenší možná průměrná výška: = = & 67cm Největší možná průměrná výška: = = & 72cm
11 5) V prodejně pánské obuvi zaznamenali velikosti prodaných párů během jednoho dne s tímto výsledkem: 4, 4, 4, 42, 42, 4, 39, 4, 37, 4, 45, 4, 42, 38, 40, 39, 38, 4, 4, 38, 42, 39, 44, 43, 43, 44, 39, 39, 43, 43, 40, 42, 43, 4, 4, 43, 40, 40, 40, 42, 42, 42, 4, 40, 42. Určete rozsah souboru, vypočtěte absolutní a relativní četnosti i v % a ověřte, zda jejich součet činí 00%. Určete modus a medián. Velikost obuvi Absol. četnost Rel. četnost (%) 2,22 6,67, 3,3 26,7 20 3,3 4,44 2,22 99,95% Mod() = velikost č. 4 Med() = velikost č. 4
12 ZDROJE: POLÁK, Josef: Středoškolská matematika v úlohách II.. vydání. Praha: Prometheus, s. ISBN CALDA,E; DUPAČ,V: Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika. Dotisk 2. vydání. Praha: Prometheus, s. ISBN ZHOUF, Jaroslav a kol: Sbírka testových úloh k maturitě z matematiky.. vydání. Praha: Prometheus, s. ISBN X JIRÁSEK, F, kol.: Sbírka úloh z matematiky pro SOŠ a pro studijní obory SOU, 2. část. Dotisk 3. upraveného vydání. Praha: Prometheus, s. ISBN
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
Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13
Statistika pro žáky 8. ročníku Co je to statistika? Statistika je věda, která se snaží zkoumat reálná data a přibližuje nám zkoumaný jev a zákonitosti s ním spojené. Co nám statistika přináší? Co nám statistika
Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace
Základy statistiky pracovní list Název školy: Číslo projektu: Autor: Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, 691 05, příspěvková organizace CZ.1.07/1.4.00/21.1131 Mgr. Lenka Němetzová Datum vytvoření:
Statistika - charakteristiky variability
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0940
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
Statistika. zpracování statistického souboru
Statistika zpracování statistického souboru statistický soubor zkoumaná skupina znaky zkoumané informace 1 vyjádřen číslem a jednotkou = kvantitativní znak 2 není = kvalitativní znak statistická jednotka
Cvičení ze statistiky. Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013
Cvičení ze statistiky Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013 Cvičení ze statistiky Pondělí 16:40, C328 http://www.ms.mff.cuni.cz/~dechf7am Praktické zaměření Proč potřebuji statistiku, když chci dělat (doplň)?
Základy popisné statistiky
Základy popisné statistiky Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 8. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 26 Obsah 1 Základy statistického zpracování dat 2
pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: Název projektu: Číslo projektu: Autor: Tematická oblast: Název DUMu: Kód: III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN
Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků)
Základní výpočty pro MPPZ Teorie Aritmetický průměr = součet hodnot znaku zjištěných u všech jednotek souboru, dělený počtem všech jednotek souboru Modus = hodnota souboru s nejvyšší četností Medián =
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: Název projektu školy: Šablona III/2: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Výuka s ICT na SŠ obchodní České
Ukázka závěrečného testu
Okruhy otázek pro závěrečný test ) Vlastnosti funkce ) Graf funkce ) Definiční obor funkce ) imita funkce ) Derivace funkce 6) Užití derivace 7) Matice 8) Řešení soustavy lineárních rovnic 9) Určitý integrál
Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí
Charakteristiky úrovně Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí Charakteristiky úrovně (polohy) Statistické soubory jsou tvořeny
MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH Cvičení 8 Statistický soubor s jedním argumentem Mgr. Petr Otipka Ostrava 2013 Mgr. Petr Otipka Vysoká škola
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0940
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
22. Pravděpodobnost a statistika
22. Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost náhodných jevů. Klasická pravděpodobnost. Statistický soubor, statistické jednotky, statistické znaky. Četnosti, jejich rozdělení a grafické znázornění.
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,
Příklad. Řešte v : takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar
Řešte v : má rovnice tvar takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar takže rovnice v zadání má v tomto případě opět jedno řešení. Sjednocením obou případů dostaneme úplné
výška (cm) počet žáků
Statistika samostatná práce 1) Ve školním roce /13 bylo v Brně 5 základních škol, ve kterých bylo celkem 5 tříd. Tyto školy navštěvovalo 1 3 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik
III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Název školy Gymnázium, Šternberk, Horní nám. 5 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0218 Šablona III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Označení materiálu VY_32_INOVACE_Hor017 Vypracoval(a),
ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY
zhanel@fsps.muni.cz ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY METODY DESKRIPTIVNÍ STATISTIKY 1. URČENÍ TYPU ŠKÁLY (nominální, ordinální, metrické) a) nominální + ordinální neparametrické stat. metody b) metrické
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
ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.
ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz CO SE SKRÝVÁ V DATECH data sbíráme proto, abychom porozuměli
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
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: Název projektu školy: Šablona III/2: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Výuka s ICT na SŠ obchodní České
Digitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_3_17 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51
GEOMETRICKÉ POSLOUPNOSTI
Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948 IV-2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků středních škol GEOMETRICKÉ
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
František Hudek. květen 2012
VY_32_INOVACE_FH06 Jméno autora výukového materiálu Datum (období), ve kterém byl VM vytvořen Ročník, pro který je VM určen Vzdělávací oblast, obor, okruh, téma Anotace František Hudek květen 2012 8. ročník
KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120
KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Charakteristiky variability Mgr. Jakub Němec VY_32_INOVACE_M4r0120 CHARAKTERISTIKY VARIABILITY Charakteristika variability se určuje pouze u kvantitativních znaků.
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
Základní vzorce a funkce v tabulkovém procesoru
Základní vzorce a funkce v tabulkovém procesoru Na tabulkovém programu je asi nejzajímavější práce se vzorci a funkcemi. Když jednou nastavíte, jak se mají dané údaje zpracovávat (některé buňky sečíst,
MATEMATIKA. Statistika
MATEMATIKA Statistika Během těchto vyučovacích hodin změří žáci pomocí senzorů Pasco svoji klidovou tepovou frekvenci a tepovou frekvenci po námaze. Získané výsledky budou v další hodině zpracovávat do
Přípravný kurz - Matematika
Přípravný kurz - Matematika Téma: Základy statistiky, kombinační úsudek v úlohách Klíčová slova: tabulky, grafy, diagramy Autor: Mlynářová 12 19 9:02 Základy statistiky Statistika je vědní obor, který
MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci
MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým
a se nazývá aritmetická právě tehdy, když existuje takové číslo d R
Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ Mgr. Tomáš MAŇÁK. březen 014 Název zpracovaného celku: ARITMETICKÁ POSLOUPNOST A JEJÍ UŽITÍ ARITMETICKÁ POSLOUPNOST Teorie: Posloupnost každé ( ) n n1
Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948
Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948 IV-2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků středních škol PRAVDĚPODOBNOST
Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)
Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné) Nejprve malé opakování: - Deskriptivní statistika se zabývá popisem dat, jejich sumarizaci a prezentací. - Kategorizované proměnné jsou všechny proměnné,
CZ.1.07/1.5.00/ CZ.1.07/1.5.00/ Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost
CZ..07/.5.00/34.069 CZ..07/.5.00/34.069 Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost Soukromá střední škola a jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Č. Budějovice,
zcela převažující druh průměru, který má uplatnění při řešení téměř všech úloh statistiky široké využití: v ekonomických
STŘEDNÍ HODNOTY VÝZNAM Rozdělení četností poskytuje užitečnou informaci a přehled o zkoumaném statistickém souboru. Porovnávat několik souborů pomocí tabulek rozděleni četností by však bylo.a. Proto se
POSLOUPNOSTI A ŘADY INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky
POSLOUPNOSTI A ŘADY Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu
4. Stezkou, která vede na vrchol hory, vystupuje turista rychlostí 2,5 km/h, sestupuje rychlostí 5 km/h. Jakou průměrnou rychlostí jde?
1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte
POSLOUPNOSTI A ŘADY INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ
POSLOUPNOSTI A ŘADY Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu
Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability
1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte
CZ.1.07/1.5.00/ CZ.1.07/1.5.00/ Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost
CZ.1.07/1.5.00/34.0619 CZ.1.07/1.5.00/34.0619 Zvyšování vzdělanosti pomocí e-prostoru OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost Soukromá střední škola a jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Č. Budějovice,
pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera
Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Mirek Kubera žák diskutuje a kriticky zhodnotí statistické informace a daná statistická sdělení, volí
CVIČNÝ TEST 15. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17
CVIČNÝ TEST 15 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE 1 Je dána čtvercová mřížka, v níž každý čtverec má délku
Základní statistické charakteristiky
Základní statistické charakteristiky Základní statistické charakteristiky slouží pro vzájemné porovnávání statistických souborů charakteristiky = čísla, pomocí kterých porovnáváme Základní statistické
Matematické modelování dopravního proudu
Matematické modelování dopravního proudu Ondřej Lanč, Alena Girglová, Kateřina Papežová, Lucie Obšilová Gymnázium Otokara Březiny a SOŠ Telč lancondrej@centrum.cz Abstrakt: Cílem projektu bylo seznámení
výška (cm) počet žáků
Statistika 1) Ve školním roce 1997/119 bylo v Brně 3 základních škol, ve kterých bylo celkem 1 tříd. Tyto školy navštěvovalo 11 5 žáků. Určete a) kolik tříd průměrně měla jedna ZŠ, b) kolik žáků průměrně
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: Název projektu školy: Šablona III/2: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Výuka s ICT na SŠ obchodní České
Přípravný kurz - Matematika
Přípravný kurz - Matematika Téma: Základy statistiky, kombinační úsudek v úlohách Klíčová slova: tabulky, grafy, diagramy Autor: Mlynářová 1 Základy statistiky Statistika je vědní obor, který se zabývá
Charakteristika datového souboru
Zápočtová práce z předmětu Statistika Vypracoval: 10. 11. 2014 Charakteristika datového souboru Zadání: Při kontrole dodržování hygienických norem v kuchyni se prováděl odběr vzduchu a pomocí filtru Pallflex
Test z matematiky. Přijímací zkoušky na bakalářský obor Bioinformatika
Test z matematiky Přijímací zkoušky na bakalářský obor Bioinformatika 5. 6. 2019 Na provedení testu máte 60 minut. Při testu nelze používat kalkulátory, tabulky ani jakákoli komunikační média. Test obsahuje
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
Logaritmická rovnice
Ročník:. Logaritmická rovnice (čteme: logaritmus z x o základu a) a základ logaritmu x argument logaritmu Vzorce Použití vzorců a principy počítání s logaritmy jsou stejné jako u logaritmů základních,
CZ.1.07/1.5.00/34.0378 Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Autor Mgr. Lenka Střelcová Tematický celek Posloupnosti Cílová skupina 3. ročník SŠ Anotace Materiál má podobu výkladového a pracovního listu s úlohami, pomocí nichž si žáci osvojí a procvičí využití geometrické
ZÁKLADY STATISTICKÉHO ZPRACOVÁNÍ ÚDAJŮ 5. hodina , zapsala Veronika Vinklátová Revize zápisu Martin Holub,
ZÁKLADY STATISTICKÉHO ZPRACOVÁNÍ ÚDAJŮ 5. hodina - 22. 3. 2018, zapsala Revize zápisu Martin Holub, 27. 3. 2018 I. Frekvenční tabulky opakování z minulé hodiny Frekvenční tabulka je nejzákladnější nástroj
Digitální učební materiál
Digitální učební materiál Číslo projektu Označení materiálu Název školy Autor Tematická oblast Ročník Anotace Metodický pokyn Zhotoveno CZ.1.07/1.5.00/34.0061 VY_42_INOVACE_M.2.01 Integrovaná střední škola
Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:
Protokol č. 1 Tloušťková struktura Zadání: Pro zadané výčetní tloušťky (v cm) vypočítejte statistické charakteristiky a slovně interpretujte základní statistické vlastnosti tohoto souboru tloušťek. Dále
Přijímací zkouška na MFF UK v Praze
Přijímací zkouška na MFF UK v Praze Studijní program Matematika, bakalářské studium Studijní program Informatika, bakalářské studium 2014, varianta A U každé z deseti úloh je nabízeno pět odpovědí: a,
Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE
Vstupy a výstupy budou vždy upraveny tak, aby bylo zřejmé, co zadáváme a co se zobrazuje. Není-li určeno, zadáváme přirozená čísla. Je-li to možné, používej generátor náhodných čísel vysvětli, co a jak
Vzorce. Suma. Tvorba vzorce napsáním. Tvorba vzorců průvodcem
Vzorce Vzorce v Excelu lze zadávat dvěma způsoby. Buď známe přesný zápis vzorce a přímo ho do buňky napíšeme, nebo použijeme takzvaného průvodce při tvorbě vzorce (zejména u složitějších funkcí). Tvorba
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
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:
Matematická statistika
Matematická statistika Daniel Husek Gymnázium Rožnov pod Radhoštěm, 8. A8 Dne 12. 12. 2010 v Rožnově pod Radhoštěm Osnova Strana 1) Úvod 3 2) Historie matematické statistiky 4 3) Základní pojmy matematické
Funkce. Lineární a kvadratické funkce s absolutní hodnotou. Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Digitální učební materiály, Gymnázium Uherské Hradiště
Funkce Lineární a kvadratické funkce s absolutní hodnotou Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Gymnázium Uherské Hradiště Digitální učební materiály, 2012-14 Obsah Absolutní hodnota funkce 1 Absolutní hodnota funkce
Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205
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: III/2 Přírodovědné
Kombinatorika, základní kombinatorická pravidla, pravidlo součtu, pravidlo součinu
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: Název projektu: Číslo projektu: Autor: Tematická oblast: Název DUMu: Kód: III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN
CZ.1.07/1.5.00/34.0378 Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Autor Mgr. Lenka Střelcová Tematický celek Rovnice Cílová skupina 1. ročník SŠ Anotace Materiál má podobu pracovního s úlohami, pomocí nichž žáci využijí své znalosti o rovnicích ve slovních úlohách. Materiál
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
Digitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_2_11 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51
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
Učebnice a sbírky úloh z matematiky
Učebnice a sbírky úloh z matematiky V přehledu jsou uvedeny učebnice zahrnující předepsané učivo. Konkrétní tituly doporučí jednotliví vyučující. I. Učebnice a pracovní sešity pro studijní obory 1. díl
KOMBINATORIKA (4.ročník I.pololetí DE, 2.ročník I.pololetí NS)
KOMBINATORIKA (4.ročník I.pololetí DE,.ročník I.pololetí NS) Kombinatorika je část matematiky, zabývající se uspořádáváním daných prvků podle jistých pravidel do určitých skupin a výpočtem množství těchto
Statistika. Počet přestupků. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1
Statistika Statistický soubor 1 Při měření výšky u žáků jedné třídy byly zjištěny tyto údaje (v cm): 1,176,17,176,17,17,176,17,17,17. a) Objasněte základní pojmy (stat. soubor, rozsah souboru, stat. jednotka,
Jevy a náhodná veličina
Jevy a náhodná veličina Výsledky některých jevů jsou vyjádřeny číselně -na hrací kostce padne číslo 1, 4, 6.., jiným jevům můžeme čísla přiřadit (stupeň školního vzdělání: ZŠ, SŠ, VŠ) Data jsme rozdělili
Slovní úlohy I
..1 Slovní úlohy I Předpoklady: 0008 Pedagogická poznámka: Slovní úlohy jsou problém, hlavně pro to, že neexistuje jednoznačný algoritmus na jejich řešení. Této první hodiny se však problémy netýkají,
Zvyšování kvality výuky technických oborů
Zvyšování kvality výuky technických oborů Klíčová aktivita IV. Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků středních škol Téma IV.. Kvadratické funkce, rovnice a nerovnice
Postup: Nejprve musíme vyplnit tabulku. Pak bude vypadat takto:
Úkol: Jednoduchá tabulka v Excelu Obrázky jsou vytvořené v Excelu verze 2003 CZ. Postupy jsou platné pro všechny běžně dostupné české verze Excelu s výjimkou verze roku 2007. Postup: Nejprve musíme vyplnit
II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy
II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy Společné zadání pro příklady 1. - 10. začíná jednou ze dvou možností popisu vstupních dat. Je dána posloupnost (neboli řada) N reálných (resp. celočíselných) hodnot.
Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky
Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky Pracovní listy s postupy řešení Brno 2010 RNDr. Rudolf Schwarz, CSc. Státní maturita z matematiky Obsah Obsah NIŽŠÍ úroveň obtížnosti 4 MAGZD10C0K01 říjen 2010..........................
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
V exponenciální rovnici se proměnná vyskytuje v exponentu. Obecně bychom mohli exponenciální rovnici zapsat takto:
Eponenciální rovnice V eponenciální rovnici se proměnná vyskytuje v eponentu. Obecně bychom mohli eponenciální rovnici zapsat takto: a ( ) f ( ) f kde a > 0, b > 0 b Příkladem velmi jednoduché eponenciální
Statistika. 2) U 127 zaměstnanců firmy byl zjištěn počet jejich rodinných příslušníků a výsledek shrnut v tabulce:
Statistika 1) Každý z 250 žáků školy navštěvuje právě jeden volitelný předmět, kterými jsou angličtina, němčina, ruština a španělština. Určete relativní četnost je-li rozdělení četností je dáno tabulkou,
pravděpodobnosti a Bayesova věta
NMUMP0 (Pravděpodobnost a matematická statistika I) Nezávislost, podmíněná pravděpodobnost, věta o úplné pravděpodobnosti a Bayesova věta. Házíme dvěma pravidelnými kostkami. (a) Jaká je pravděpodobnost,
Neparametrické metody
Neparametrické metody Dosud jsme se zabývali statistickými metodami, které zahrnovaly předpoklady o rozdělení dat. Zpravidla jsme předpokládali normální rozdělení. Např. Grubbsův test odlehlých hodnot
SBÍRKA ÚLOH PRO PŘÍPRAVU NA PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY Z MATEMATIKY NA VŠ EKONOMICKÉHO SMĚRU
SBÍRKA ÚLOH PRO PŘÍPRAVU NA PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY Z MATEMATIKY NA VŠ EKONOMICKÉHO SMĚRU Tento materiál vznikl v rámci realizace projektu: Globální vzdělávání pro udržitelný rozvoj v sítí spolupracujících škol,
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
Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1
Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze
Minimální hodnota. Tabulka 11
PŘÍLOHA č.1 Výsledné hodnoty Výsledky - ženy (SOŠ i SOU, maturitní i učební obory) Aritmetický průměr Maximální hodnota Minimální hodnota Medián Modus Rozptyl Směrodatná odchylka SOM 0,49 2,00 0,00 0,33
CVIČNÝ TEST 51. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17
CVIČNÝ TEST 51 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT A OBRÁZEK K ÚLOZE 1 V obchodě s kouzelnickými potřebami v Kocourkově
Pravděpodobnost a její vlastnosti
Pravděpodobnost a její vlastnosti 1 Pravděpodobnost a její vlastnosti Náhodné jevy Náhodný jev je výsledek pokusu (tj. realizace určitého systému podmínek) a jeho charakteristickým rysem je, že může, ale
Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 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
Digitální učební materiál
Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_2_18 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51
Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17
Mgr. Tomáš Kotler I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 1 bod 1 Určete průsečík P[x, y] grafů funkcí f: y = x + 2 a g: y = x 1 2, které jsou definovány na množině reálných
CODEWEEK 2014 Rozvoj algoritmického myšlení nejen pomocí programu MS Excel. Michaela Ševečková
CODEWEEK 2014 Rozvoj algoritmického myšlení nejen pomocí programu MS Excel Michaela Ševečková Rozvoj technického myšlení nejmenších dětí práce s předměty charakteristika, diferenciace (hledání rozdílů),
Procentová část
2..2 Procentová část Předpoklady: 02024 Pedagogická poznámka: Pokud je ve třídě větší množství slabších žáků, je zřejmě výhodnější, dát příklad jen rychlejší části třídy, tu pak nechat pracovat na dalších