Téma 2. Řešené příklady



Podobné dokumenty
Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

tazatel Průměr ve Počet respondentů Rozptyl ve

Zápočtová práce STATISTIKA I

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Číselné charakteristiky

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Metodologie pro ISK II

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK

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

Statistika pro geografy

Základní statistické charakteristiky

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Charakteristika datového souboru

Písemná práce k modulu Statistika

Obsah. Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

UKAZATELÉ VARIABILITY

Základy popisné statistiky

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Obecné, centrální a normované momenty

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Ukázka závěrečného testu

Otázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?

VNITROSKUPINOVÝ ROZPTYL. Je mírou variability uvnitř skupin Jiný název: průměr rozptylů Vypočítává se jako průměr rozptylů v jednotlivých skupinách

Pracovní list č. 4 Poměrní ukazatelé

Analýza dat s využitím MS Excel

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Tab. A.1.1: Porovnání skutečné a standardní spotřeby tekutého kovu, jakosti Br1,Br10/12, CuAl45 Poř. č. tavby

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

výška (cm) počet žáků

Pravděpodobnost a statistika

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

Mnohorozměrná statistická data

22. Pravděpodobnost a statistika

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III


Statistika - charakteristiky variability

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

4. Stezkou, která vede na vrchol hory, vystupuje turista rychlostí 2,5 km/h, sestupuje rychlostí 5 km/h. Jakou průměrnou rychlostí jde?

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

23. Matematická statistika

Charakterizace rozdělení

3. Základní statistické charakteristiky. KGG/STG Zimní semestr Základní statistické charakteristiky 1

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

Mnohorozměrná statistická data

Obecné momenty prosté tvary

Minimální hodnota. Tabulka 11

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Tomáš Karel LS 2012/2013

Základní statistické pojmy

Odchylky jako nástroj řízení. Odchylky můžeme vyhodnocovat: a) v absolutních jednotkách (množstevních, objemových, měnových)

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

Seminární práce vzor 1

Základ volíme podle toho, jaký je účel srovnání. Na správně zvoleném základu závisí, zda bude poměrný ukazatel plnit svou funkci.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

5) Ve třídě 1.A se vyučuje 11 různých předmětů. Kolika způsoby lze sestavit rozvrh na 1 den, vyučuje-li se tento den 6 různých předmětů?

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

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

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Zaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry

Opravný list diplomové práce

Rozvrhování nákladů pomocných činností a režijních nákladů na výkony rostlinné a živočišné výroby

Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Nejčastější chyby v explorační analýze

Statistické metody. Martin Schindler KAP, tel , budova G. naposledy upraveno: 9.

Popisná statistika v praxi aneb Je statistika nuda? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Analýza dat na PC I.

zcela převažující druh průměru, který má uplatnění při řešení téměř všech úloh statistiky široké využití: v ekonomických

IES FSV UK. Domácí úkol Pravděpodobnost a statistika I. Cyklistův rok

=10 =80 - =

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Jak nelhat se statistikou? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

EXPLORATORNÍ ANALÝZA DAT. 7. cvičení

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

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

7. SEMINÁŘ DESKRIPTIVNÍ STATISTIKA

Protokol č. 5. Vytyčovací údaje zkusných ploch

Příloha podrobný výklad vybraných pojmů

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

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

Třídění statistických dat

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Transkript:

Téma. Řešené příklady 1. V tabulce č. 1. jsou uvedeny údaje o spotřebě polotučného sušeného a polotučného tekutého mléka v jednotlivých létech. Tab. 1. (mil. l) \ rok 1998 1999 000 001 00 003 004 005 Polotučné tekuté 598,5 036,6 1405,1 133,9 1181,0 146,7 160,5 163,0 Polotučné sušené 175,4 174,3 153,3 138,7 156,6 11,0 18,4 10, Pomocí statistických charakteristik porovnejte spotřebu tekutého a sušeného mléka. Vysvětlete, proč není vhodné porovnávat variabilitu spotřeby tekutého a sušeného mléka prostřednictvím rozptylu. Např. a) Spotřeba polotučného tekutého mléka byla v průměru 10,5 krát vyšší než spotřeba polotučného sušeného mléka. x tek = 158, 16 x s uš = 144, 86. b) Polotučné sušené mléko vykazuje menší roční kolísání spotřeby (15,4 %) oproti spotřebě polotučného tekutého mléka (31,4 %).-Vzhledem k charakteru dat byla směrodatná odchylka počítána jako směrodatná odchylka základního souboru. Pozn.: Vzájemné porovnání variability souborů pomocí rozptylu je možné pouze u souboru se shodnými průměry.. U všech studentů desátého patra vysokoškolské koleje byla zjišťována vzdálenost místa bydliště do Českých Budějovic. Roztříděné údaje jsou uvedeny v tabulce č.. Tab.. Vzdálenost (km) Počet dojíždějících studentů (140;40> 3 (40;340> 14 (340;440> 4 (440;540> (540;640> 1 a) Spočítejte a komentujte aritmetický průměr, medián a modus. b) Spočítejte a komentujte s, s, V. c) Charakterizovali byste vzdálenost trvalého bydliště studentů bydlících v desátém patře prostřednictvím průměrné vzdálenosti? Odůvodněte své rozhodnutí. a) x = 6, 773 Průměrná vzdálenost místa bydliště od Č. Budějovic je 6,7 km. 44 + 1 0 ~50 x = 140 + 100 = 37,86. Zhruba polovina studentů desátého patra 3 dojíždí do Českých Budějovic ze vzdálenosti menší než 37,8 km a zhruba

polovina studentů dojíždí do Českých Budějovic ze vzdálenosti větší než 37,8 km. 100 14 0 x ) = 190 + = 11,875. Nejčastěji dojíždějí studenti do Českých 3 14 0 Budějovic ze vzdálenost 11,8 km. 44 1 b) s = 9471, 459 = 956, ; Vzhledem k charakteru dat jsou charakteristiky 44 variability počítány jako charakteristiky základního souboru. 44 1 96,0914 s = 97,314 = 96,0914 ; V = = 0, 366194. 44 6,773 Variabilita vzdálenosti místa bydliště od Českých Budějovic vyjádřená prostřednictvím směrodatné odchylky je 96, km je vysoká. Variabilita vzdálenosti místa bydliště od Českých Budějovic vyjádřená prostřednictvím variačního koeficientu je 36,6%-je vysoká. c) Ne, neboť je z dat patrné, že jde o výrazně nesymetrické rozdělení. Bylo by vhodné doplnit průměrnou vzdálenost i o jiné, robustnější míry polohy. 3. V 6 jezdeckých klubech západočeského regionu byl zjišťován počet dětí v klubu s jezdeckou licencí (tj. dětí ve věku 1-14 let, které se zúčastňují jezdeckých závodů). Výsledky šetření jsou uvedeny v tabulce č. 3. Tab. 3. Počet klubů Počet dětí s licencí 0 0 9 1 8 1 3 4 4 Zjistěte, kolik je průměrně v klubu dětí s jezdeckou licencí. 0 0 + 1 9 + 8 + 3 1+ 4 4 64 3 x = = = = 1,03 6 6 31 Na každý jezdecký klub připadá v průměru zhruba jedno dítě s licencí. 4. Zvědavá studentka si ze statistické ročenky vypsala přehled o uzavřených sňatcích v roce 004, roztříděný podle věku nevěsty (18 4 let). Výpis se ztratil. Pamatovala si pouze údaje, uvedené v tabulce č. 4.

Tab. 4. Věk Absolutní Relativní Kumulativní četnost četnost (%) absolutní 18 43 19 4,176 0 13 405 1 10 501 9 116 3 14,986 4 celkem 44 78 Doplňte data tak, abyste mohli dopsat tyto věty: Průměrný věk nevěsty je... let. Nejčastěji se dívky vdávají v... letech. Zhruba 50% nevěst je mladších než... let. Variabilita stáří nevěst je... %. Komentujte třetí řádek. Počet uzavřených sňatků v roce 004 podle věku nevěsty Věk Absolutní Relativní Kumulativní četnost četnost (%) absolutní 18 43 0,964 43 19 1870 4,176 30 0 11103 4,793 13 405 1 10 501 3,449 3906 9 116 0,356 330 3 6711 14,986 39733 4 5049 11,76 4478 celkem 44 78 100,000 Průměrný věk nevěsty je 1,5 let. Nejčastěji se dívky vdávají ve 0 letech. Zhruba 50% nevěst je mladších než 1 let. Variabilita stáří nevěst je 6,7 %. V roce 004 se vdávalo 11103 dvacetiletých dívek. Dvacetileté dívky tvořily téměř čtvrtinu všech nevěst. V roce 004 se vdávalo 13405 dívek ve věku 18-0 let. 5. Ve velkoprodejně odebírají jogurty čtyř výrobních značek (stejné hmotnosti). V rámci marketingového šetření bylo zjišťováno, kolik jogurtů se prodalo dne 1.4.005. Pro poruchu na tiskárně byla část výstupní sestavy nečitelná. Doplňte chybějící údaje.

Výrobní značka Počet prodaných Relativní Kumulativní kusů četnost četnost Živý selský 543 Danone 480 Jola Pragolaktos 0,3 Starfrucht zott 1637 Celkem prodáno Tab. 5. Rel.kumulativní četnost Výrobní značka Počet prodaných Relativní Kumulativní Rel.kumulativní kusů četnost četnost četnost Živý selský 543 0,3 543 0,3 Danone 480 0,6 953 0,58 Jola Pragolaktos 3755 0,3 1378 0,81 Starfrucht zott 3049 0,19 1637 1 Celkem prodáno 1637 1 6. Při rozboru drůbežího masa byl filtrační metodou zjišťován obsah bílkovin u 10-ti náhodně vybraných jatečných brojlerů. Výsledky jsou uvedeny v tabulce č. 6. Tab. 6. Brojler č. 1 3 4 5 6 7 8 9 10 Obsah bílkovin v % 0,4 18,9 1,4 4,1 19,3,0 9,5,4 19,9,1 Určete a komentujte a) aritmetický průměr a medián, b) směrodatnou odchylku a variační koeficient. a) x =,000; maso jednoho brojlera obsahuje v průměru % bílkovin. x~ = 1,700; maso poloviny brojlerů vykazovalo 1,7% bílkovin a méně, maso poloviny brojlerů vykazovalo 1,7% bílkovin a více. b) s = 9,451; vzhledem k charakteru dat byly charakteristiky variability počítány jako charakteristiky výběrového souboru. s = 3,074; variabilita obsahu bílkovin v mase, vyjádřená prostřednictvím směrodatné odchylky, je nízká. V = 13,97%; variabilita obsahu bílkovin, vyjádřená prostřednictvím variačního koeficientu (13,97%), je nízká.

7. V tabulce č. 7. je uvedena zjištěná hmotnost náhodně vybraných 36 prasat při zástavu. Tab. 7. Hmotnost prasat při zástavu (kg) 30 3 5 30 30 18 30 0 5 6 3 3 19 30 5 7 5 15 7 17 30 4 5 8 3 3 6 4 5 18 7 35 8 34 8 5 Vypočítejte míry polohy, variability, šikmosti a špičatosti. Míry šikmosti a špičatosti komentujte. Vzhledem k charakteru dat počítejte charakteristiky jako výběrové. x = 5,467; x~ = 5,000; ~ x = 3,000; ~ = 30,000; 5 x 75 rozpětí = 0,000; kvartilové rozpětí = 7,000; s = 3,706; s = 4,869 = -0,358; = -0,98 Rozdělení hmotnosti prasat při zástavu je téměř m t,3 m t, 4 symetrické, bez výrazně zvýšené či snížené koncentrace hodnot. 8. V zemědělském družstvu je zaměstnáno 30 pracovníků s průměrným měsíčním příjmem 1000 Kč. Pracovník s měsíčním příjmem 6700 Kč se rozhodl vystoupit z družstva a soukromě hospodařit. Družstvo proto inzeruje volné místo pro absolventa zemědělské školy s nástupním platem 5000 Kč. Pokud na takové místo nový pracovník nastoupí, o kolik se změní průměrný příjem pracovníka družstva? Průměrný měsíční příjem zaměstnanců se sníží o 56,7 Kč. 9. V obchodní firmě zabývající se marketingovou činností je 5 % žen, jejichž průměrná mzda je 9500 Kč s 10-ti procentní variabilitou. Přitom průměrná mzda ve firmě je 15600 Kč. Víte-li, že ženám bude přidáno 500 Kč měsíčně, jaká bude variabilita jejich platů a o kolik % vzroste průměrná mzda v celé společnosti? Variabilita platů žen se sníží na 9,5%, t.j. o 0,5%. Průměrný plat pracovníků ve firmě se zvýší o 15 Kč, tj. o 8,01 %. 10. Tři pracovníci firmy zabývající se zásilkovým prodejem potravinových doplňků vypraví za směnu 380 balíčků. Zjistěte, kolik je v balíčku v průměru různých druhů (typů) produktů, víte-li, že první pracovník zabalil 105 balíčků - v každém byly v průměru čtyři druhy zboží - druhý zabalil 130 balíčků v průměru se sedmi druhy zboží a třetí vypravil 145 zásilek a v každé bylo v průměru pět druhů zboží. Průměrný počet produktů v balíčku je 5,4 ks, tj. 5 až 6 kusů.