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



Podobné dokumenty
Statistika - charakteristiky variability

Matematická statistika

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

Statistika. Počet přestupků počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1

22. Pravděpodobnost a statistika

KGG/STG Statistika pro geografy

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

RNDr. Božena Rytířová. Základy měření (laboratorní práce)

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

Statistika pro geografy

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

Popisná statistika. Statistika pro sociology

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Charakteristika datového souboru

Pan Novák si vždy kupuje boty o velikosti 8,5 a každý den stráví

23. Matematická statistika

TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY

Základy popisné statistiky

Některé zákony rozdělení pravděpodobnosti. 1. Binomické rozdělení

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Aplikovaná statistika v R

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza

OPERACE S KOMBINAČNÍMI ČÍSLY A S FAKTORIÁLY, KOMBINACE

Zápočtová práce STATISTIKA I

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)

Číselné charakteristiky

Popisná statistika kvantitativní veličiny

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

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

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

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

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Modely diskrétní náhodné veličiny. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Cvičení ze statistiky. Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013

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

Tomáš Karel LS 2012/2013

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

Příklad 81b. Předpokládejme, že výška chlapců ve věku 9,5 až 10 roků má normální rozdělení N(mi;sig2)

Digitální učební materiál

STEREOMETRIE. Vzájemná poloha přímky a roviny. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M3r0104

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.

Kvadratická rovnice. - koeficienty a, b, c jsou libovolná reálná čísla, a se nesmí rovnat 0

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

1.1.7 Rovnoměrný pohyb I

LABORATORNÍ CVIČENÍ Elektrotechnika a elektronika

VŠB Technická univerzita Ostrava

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Dodatek č. 3 ke školnímu vzdělávacímu programu. Strojírenství. (platné znění k )

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

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE

Biostatistika a matematické metody epidemiologie- stručné studijní texty

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

1.3. Cíle vzdělávání v oblasti citů, postojů, hodnot a preferencí

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Regresní a korelační analýza

Diskrétní rozdělení Náhodná veličina má diskrétní rozdělení pravděpodobnosti, jestliže existuje seznam hodnot

Distribuční funkce je funkcí neklesající, tj. pro všechna

Minimální hodnota. Tabulka 11

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

Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN

Pomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Biostatistika Cvičení 7

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

Slovní úlohy řešené lineární rovnicí. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace

S T A T I S T I K A. Jan Melichar Josef Svoboda. U n iverzita Jan a Evangelist y P u rk yn ě v Ústí nad La b em

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

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

Sada 1 Matematika. 16. Úvod do pravděpodobnosti

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Statistika I (KMI/PSTAT)

Statistika pro flákače

Analýza výsledků testu čtenářské gramotnosti v PRO /11

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

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

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM

Manuál pro zaokrouhlování

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Funkce a vzorce v Excelu

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Úvod do analýzy rozptylu

Metodologie pro ISK II

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE

= = 2368

CZ.1.07/1.5.00/ Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků

Buffonova jehla. Jiří Zelenka. Gymnázium Zikmunda Wintra Rakovník

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku?

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

Transkript:

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

CHARAKTERISTIKY VARIABILITY Charakteristika variability se určuje pouze u kvantitativních znaků. Mimo četnost a charakteristiky polohy, které jsme si představovali v minulých lekcích, existují ještě tzv. charakteristiky variability, které jsou v podstatě založeny na vlastnostech charakteristik polohy. Charakteristiky variability nám říkají, jaké hodnoty kolem charakteristik polohy kolísají např. chodí v průměru o pět minut pozdě (charakteristika polohy), + dvě minuty (charakteristika variability).

ROZPTYL Základní charakteristikou variability je tzv. rozptyl, značíme s 2 x. Má podobnou funkci jako aritmetický průměr pro charakteristiky polohy. Jejich kombinací hodnotíme vlastnosti většiny statistických souborů. Rozptyl nám přibližuje, jak jsou velké odchylky hodnot souboru od aritmetického průměru. Čím větší hodnotu dostaneme, tím je rozptyl souboru větší. Pokud je hodnota rozptylu nula, mají všechny prvky statistického souboru stejnou hodnotu, rozptyl je tedy nulový. Vztah pro výpočet rozptylu je následující, kde n je počet prvků, kde x prvek souboru a kde x aritmetický průměr: s x 2 = 1 n n i=1 x i x 2 = x 1 x 2 + x 2 x 2 + + x n x 2 n Podobně jako u aritmetického průměru jej lze zjednodušit: s x 2 = x 1 x 2 k 1 + x 2 x 2 k 2 + + x r x 2 k r n kde k 1 + k 2 + + k r = n a r N odpovídá počtu různých prvků.

SMĚRODATNÁ ODCHYLKA Směrodatnou odchylku, značíme s x, využijeme v případech, kdy charakterizujeme soubor, v němž se hodnoty měří pomocí fyzikálních veličin. Hodnota rozptylu je totiž v druhých mocninách jednotek, což je pro soubory tohoto typu nevhodné. Díky této hodnotě zjistíme, o kolik jsme se při jednotlivých měřeních průměrně odchýlili, tedy zhodnotí nepřesnost měření. Úpravou vzorce pro rozptyl získáme vztah pro směrodatnou odchylku, kde n je počet prvků, kde x prvek souboru a kde x aritmetický průměr: s x = 1 n x n i=1 i x 2 = x 1 x 2 + x 2 x 2 + + x n x 2 n Po úpravě: s x = x 1 x 2 k 1 + x 2 x 2 k 2 + + x r x 2 k r n

VARIAČNÍ KOEFICIENT Pokud chceme zjistit přesnost, resp. nepřesnost měření určitého pokusu, je vhodné využít směrodatnou odchylku. Pokud chceme tuto odchylku vyjádřit pomocí procent, je vhodné využít variační koeficient, značíme v x. Znaky souboru, na nějž chceme aplikovat variační koeficient, musí mít nezáporné hodnoty. Vztah pro variační koeficient, kde s x je směrodatná odchylka a kde x je aritmetický průměr: v x = s x x 100%

Petr měřil ve stejných intervalech pokojovou teplotu. Během hodiny naměřil tyto hodnoty: 21,3 C, 22,1 C, 21,7 C, 21,9 C, 22 C, 21,5 C, 22,1 C, 21,9 C, 22,3 C a 21,6 C. Urči přesnost jeho měření pomocí směrodatné odchylky a variačního koeficientu. Teplota v C 21,3 21,5 21,6 21,7 21,9 22 22,1 22,3 Počet 1 1 1 1 2 1 2 1 21,3 + 21,5 + 21,6 + 21,7 + 2 21,9 + 22 + 2 22,1 + 22,3 x = 10 x = 218,4 = 21, 84 10 s x 2 = s x 2 = 21,3 21,84 2 + 21,5 21,84 2 + 21,6 21,84 2 + 21,7 21,84 2 + +2 21,9 21,84 2 + 22 21,84 2 + 2 22,1 21,84 2 + 22,3 21,84 2 10 0,2916 + 0,1156 + 0,0576 + 0,0196 + +0,0072 + 0,0256 + 0,1352 + 0,2116 10 = 0,864 10 = 0, 0864 = = Nejprve si určíme tabulku absolutní četnosti. Určíme si aritmetický průměr. Poté aplikujeme vzorec pro výpočet rozptylu. Výsledek použijeme pro zjištění směrodatné odchylky. Hodnotu směrodatné odchylky a aritmetického průměru využijeme pro zjištění variačního koeficientu. s x = 0,0864 = 0, 29394 v x = 0,29394 21,84 100% = 1, 35%

MEZIKVARTILOVÁ ODCHYLKA Mezikvartilová odchylka, značíme Q x, pohlíží na statistický soubor jinou optikou, podobně jako u charakteristik polohy modus a medián. Její využití záleží na zkušenosti statistika, který určí postup analýzy souboru. Využívá se především v případech, kdy je soubor ovlivněn jednou extrémní hodnotou. Pro zjištění hodnoty mezikvartilové odchylky je potřeba znát tzv. první (Q 1 )a třetí (Q 3 ) kvartil, které získáme tak, že po seřazení prvků podle velikosti, určíme čtvrtinové hodnoty (podobně jako u mediánu hodnotu v polovině). Přesněji je Q 1 mediánem první poloviny souboru, tedy z hodnot x 1 x 2 Med(x), a Q 3 je mediánem druhé poloviny souboru, tedy z hodnot Med x x n 1 x n. Mezikvartilová odchylka je poté určena vztahem: Q x = 1 2 Q 3 Q 1

Petr prováděl měření podobně jako v předchozím příkladu. Během hodiny naměřil tyto hodnoty: 21,3 C, 22,1 C, 18 C, 21,9 C, 21,9 C, 21,7 C, 22,1 C, 21,9 C, 22,1 C a 21,9 C. Nechce se mu kvůli jedné nepřesnosti měření opakovat. Pokuste se pomocí mezikvartilové odchylky určit nepřesnost jeho měření. Teplota v C 18 21,3 21,7 21,9 22,1 Počet 1 1 1 4 3 Med x = x 5 + x 6 2 = 21,9 + 21,9 2 = 21,9 Sestavíme tabulku absolutní četnosti. Určíme medián souboru (je nutné vědět, zda bude tvořen dvěma prvky, nebo pouze jedním). Určíme hodnotu prvního a třetího kvartilu. Zjistíme mezikvartilovou odchylku. 18 21,3 21,7 21,9 Med(x) 21,9 22,1 22,1 22,1 Q 1 = x 3 = 21,7 Q 3 = x 8 = 22,1 Q x = Q 3 + Q 1 2 = 22,1 21,7 2 = 0,4 2 = 0, 2

ÚKOL ZÁVĚREM 1) Na mistrovství světa ve sportovní střelbě byly jednomu závodníkovi naměřeny tyto hodnoty: 9,7; 9,9; 9,8; 9,4; 9,7; 9,8; 9,5; 9,9; 9,5 a 9,8. Určete jeho průměrné skórování. Určete odchylku jeho průměrného výsledku od reálného skórování (pomocí hodnoty i pomocí procent). 2) Filip se rozhodl udělat průzkum průměrného platu ve své práci a zjistil tyto částky (v Kč): třikrát 15250, osmkrát 17380, šestkrát 18190, pětkrát 19420 a jednou 38400. Poté si uvědomil, že se mimo dělníky zeptal na plat jednoho manažera, ale nechtěl data falšovat. Vhodným způsobem určete průměrný plat dělníka a jaká je jeho odchylka od platu dělníků.

ZDROJE Literatura: Calda, Emil; DUPAČ, Václav. Matematika pro gymnázia: Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika. Dotisk 4. vydání. Praha: Prometheus, 2003, 170 s. ISBN 987-80-7196-362-2.