MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Podobné dokumenty
Zápočtová práce STATISTIKA I

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

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

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


ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Charakteristika datového souboru

Číselné charakteristiky

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Základní statistické charakteristiky

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

Statistika pro geografy

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

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

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

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

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

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

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

Základy popisné statistiky

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

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Metodologie pro ISK II

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

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

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

Výsledky základní statistické charakteristiky

Statistika - charakteristiky variability

Matematika III. 29. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

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

Minimální hodnota. Tabulka 11

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Tomáš Karel LS 2012/2013

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

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

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

Ukázka závěrečného testu

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA

Obecné, centrální a normované momenty

Statistika I (KMI/PSTAT)

Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II

23. Matematická statistika

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

----- Studijní obory. z matematiky. z matematiky. * Aplikovaná matematika * Matematické metody v ekonomice

Výsledky základní statistické charakteristiky

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Nejčastější chyby v explorační analýze

Pravděpodobnost a statistika

Téma 2. Řešené příklady

Statistika pro gymnázia

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

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace

Charakterizace rozdělení

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek Oponenti: Patrik Novotný Jakub Nováček Click here to buy 2

Aplikovaná statistika v R

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

22. Pravděpodobnost a statistika

Mnohorozměrná statistická data

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

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

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

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

Analýza dat na PC I.

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Výsledky základní statistické charakteristiky

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120

Mnohorozměrná statistická data

Statistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

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

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Manuál pro zaokrouhlování

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Popisná statistika. Statistika pro sociology

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

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

Analýza dat s využitím MS Excel

343/2002 Sb. VYHLÁŠKA. Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy

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

Výsledky základní statistické charakteristiky

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

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

Statistika jako obor. Statistika. Popisná statistika. Matematická statistika TEORIE K MV2

Transkript:

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 báňská Technická univerzita Ostrava ISBN 978-80-248-3034-6 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory Evropského sociálního fondu (ESF) a rozpočtu České republiky v rámci řešení projektu:, MODERNIZACE VÝUKOVÝCH MATERIÁLŮ A DIDAKTICKÝCH METOD

2 OBSAH 8 STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM... 3 8.1 Řešené úlohy... 3 8.1.1 Úlohy k řešení... 3 8.1.2 Výsledky úloh k řešení... 3 8.1.3 Sada testovacích otázek... 3 8.1.4 Správné odpovědi k testovacím otázkám... 6

3 8 STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM 8.1 ŘEŠENÉ ÚLOHY 8.1.1 Úlohy k řešení 1.1. Určete medián a střední hodnotu měsíční spotřeby elektrické energie (kwh) v bytech z následujících údajů: 169, 108, 26, 43, 114, 68, 35, 183, 103, 266, 74, 205, 62, 230, 85, 487, 120, 148, 91, 18, 58, 96, 295, 42, 137 1.2. Student se připravuje na zkoušku. Zjistil, že musí nastudovat průměrně 20 stran denně. První polovinu knihy studoval s rychlostí 10 stran denně. Stihne studium celé látky v určeném termínu, bude-li druhou polovinu studovat rychlostí 30 stran denně? Určete průměrný počet stran, které denně nastudoval. 1.3. Zkoušky životnosti žárovek daly následující výsledky (v hodinách): 606, 1249, 267, 44, 510, 340, 109, 1957, 463, 801, 1082, 169, 233, 1734, 1458, 80, 1023, 2736, 917, 459. Určete střední dobu životnosti žárovek a jejich disperzi. 1.4. Určete decily, kvartily a medián statistického souboru daného variační řadou: x k 1 2 3 4 5 6 7 f k 2 15 16 17 14 13 2 1.5. Vypočtěte střední hodnotu, rozptyl, směrodatnou odchylku, koeficient šikmosti a špičatosti statistického souboru. x 220 230 240 250 260 270 280 f x 2 5 25 38 20 7 3 8.1.2 Výsledky úloh k řešení 1.1. x 0,5 = 103kWh, x = 130,52kWh 1.2. ne, 15 1.3. x = 811,85; s x 2 = 493407 1.4. Me = 4 pořadí 1 2 3 4 5 6 7 8 9 decil 2 2 3 3 4 4 5 5 6 kvartil 3 4 5 1.5. 250,2; 137,96; 11,75; 0,18; 0,36 8.1.3 Sada testovacích otázek T8.1. Je dána variační řada Čemu je rovna hodnota relativní četnosti φ i (6)? a) 0,3 b) 0,6 c) 0,9

4 T8.2. Je dána variační řada Čemu je rovna hodnota kumulativní četnosti F i (6)? a) 3 b) 6 c) 9 T8.3. Je dána variační řada Čemu je roven modus? a) 4 b) 4,2 c) 4,6 d) 5 T8.4. Empirická směrodatná odchylka je statistická charakteristika, která je vždy a) záporná. b) nezáporná. c) kladná. T8.5. Medián statistického souboru je hodnota argumentu X, která a) rozděluje soubor uspořádaný na dvě části o stejném počtu prvků. Má-li soubor sudý počet prvků, považuje se za medián průměrná hodnota prostředních dvou. b) má největší absolutní četnost. c) se vypočte jako rozdíl empirické střední hodnoty a směrodatné odchylky. T8.6. Pomocí Shepardových korekcí se a) korigují chyby, které vznikají při výpočtu centrálních momentů u rozsáhlého statistického souboru, který je rozdělen do tříd. b) počítá šířka h tříd u rozsáhlého statistického souboru, který je rozdělen do tříd. c) se přepočítávají třídní znaky u rozsáhlého statistického souboru, který je rozdělen do tříd. T8.7. Počet všech prvků statistického souboru se nazývá a) základní soubor. b) rozsah souboru. c) statistická jednotka. T8.8. Interval xm, x M, kde x M a x m jsou maximum a minimum z hodnot argumentu X, se nazývá a) variační rozpětí argumentu X. b) variační obor argumentu X. c) statistická jednotka argumentu X. T8.9. Je dána variační řada Čemu je roven první kvartil? a) 2 b) 3 c) 4 T8.10. Při rozdělení statistického souboru do tříd nahradíme všechny hodnoty v dané třídě tzv. třídním znakem, který je roven

5 a) aritmetickému průměru obou mezí třídy. b) podílu horní meze a šířky třídy. c) podílu horní meze a třídní četnosti. T8.11. Je dána variační řada Čemu je rovna hodnota relativní kumulativní četnosti Φ i (6)? a) 0,3 b) 0,6 c) 0,9 T8.12. Je dána variační řada Čemu je rovna empirická střední hodnota x? a) 4 b) 4,2 c) 4,6 d) 5 T8.13. Je dána variační řada Čemu je roven medián? a) 4 b) 4,2 c) 4,6 d) 5 T8.14. Může empirická směrodatná odchylka s nabývat nulové hodnoty? a) Ne. b) Ano. V případě, že se všechna data rovnají stejné hodnotě. c) Ano. V případě, že se mezi daty nachází hodnota 0. T8.15. Modus statistického souboru je hodnota argumentu X, která a) rozděluje soubor uspořádaný na dvě části o stejném počtu prvků. Má-li soubor sudý počet prvků, považuje se za medián průměrná hodnota prostředních dvou. b) má největší absolutní četnost. c) se vypočte jako rozdíl empirické střední hodnoty a směrodatné odchylky. T8.16. Pomocí Shepardových korekcí se korigují a) pouze liché centrální momenty, v případě rozsáhlého statistického souboru, který je rozdělen do tříd. b) pouze sudé centrální momenty, v případě rozsáhlého statistického souboru, který je rozdělen do tříd. c) všechny centrální momenty, v případě rozsáhlého statistického souboru, který je rozdělen do tříd. T8.17. Hodnota R = x M - x m, kde x M a x m jsou maximum a minimum z hodnot argumentu X, se nazývá a) variační rozpětí argumentu X. b) variační obor argumentu X. c) statistická jednotka argumentu X. T8.18. Pomocí centrálního empirického momentu 3. řádu je vyjádřena momentová charakteristika a) empirický rozptyl.

6 b) empirický koeficient šikmosti. c) empirický exces. T8.19. Je dána variační řada Čemu je roven třetí kvartil? a) 6 b) 7 c) 8 T8.20. Statistika je a) vědní disciplína, která se zabývá metodami získávání, zpracování a vyhodnocování hromadných dat. b) obzvláště rafinovaná forma lži. c) blbost. 8.1.4 Správné odpovědi k testovacím otázkám T8.1. a) T8.2. c) T8.3. a) T8.4. b) T8.5. a) T8.6. a) T8.7. b) T8.8. b) T8.9. c) T8.10. a) T8.11. c) T8.12. c) T8.13. a) T8.14. b) T8.15. b) T8.16. b) T8.17. a) T8.18. b) T8.19. a) T8.20. a)