Statistika. zpracování statistického souboru

Podobné dokumenty
23. Matematická statistika

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

Základy popisné statistiky

Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13

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

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Základní statistické charakteristiky

Pravděpodobnost a statistika

Pracovní list slouží k procvičení statistiky. Žáci se především procvičí v základních pojmech, které se týkají statistiky.

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

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

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

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí

Výsledky základní statistické charakteristiky

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

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

Popisná statistika. Jaroslav MAREK. Univerzita Palackého

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Základy statistiky pro obor Kadeřník

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

22. Pravděpodobnost a statistika


ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

Zápočtová práce STATISTIKA I

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

Průměr je ve statistice často používaná hodnota, která se počítá jako aritmetický průměr hodnot.

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

Statistika I (KMI/PSTAT)

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

Výsledky základní statistické charakteristiky

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

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Statistika pro gymnázia

výška (cm) počet žáků

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

Mnohorozměrná statistická data

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

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků)

výška (cm) počet žáků

Ukázka závěrečného testu

Pojem a úkoly statistiky

Mnohorozměrná statistická data

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

Pythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy. Mocniny s přirozeným mocnitelem mocniny s přirozeným mocnitelem operace s mocninami

Tomáš Karel LS 2012/2013

Pythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy

Třídění statistických dat

Metody sociálních výzkumů. Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika.

Analýza dat na PC I.

Vybrané statistické metody. You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Statistika. 2) U 127 zaměstnanců firmy byl zjištěn počet jejich rodinných příslušníků a výsledek shrnut v tabulce:

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

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Číselné charakteristiky

Výsledky základní statistické charakteristiky

Výsledky základní statistické charakteristiky

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

Písemná práce k modulu Statistika

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

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

Statistická prezentace je umění vytvořit dobrou tabulku nebo graf, které přitáhnou oko k tomu, co je zajímavé. Mgr. Ing.

Předmět studia: Ekonomická statistika a analytické metody I, II

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

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?

POSLOUPNOSTI. 1. Najděte prvních pět členů posloupnosti (a n ) n=1, je-li a) a n = 1 2 (1 + ( 1)n ), b) a n = n + ( 1) n, c) a n = ( 1) n cos πn2

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Základní statistické pojmy

Minimální hodnota. Tabulka 11

1.1 Dva základní typy statistiky Popisná statistika (descriptive statistics) Inferenční statistika (inferential statistics)

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Statistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

Co je to statistika? Úvod statistické myšlení. Základy statistického hodnocení výsledků zkoušek. Petr Misák

Časové řady - Cvičení

SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE

mezi studenty. Dále bychom rádi posoudili, zda dobrý výsledek v prvním testu bývá doprovázen dobrým výsledkem i v druhém testu.

Základy štatistiky. Charakteristiky štatistického znaku

TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Matematická statistika

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Cvičení ze statistiky. Filip Děchtěrenko ZS 2012/2013

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

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Pracovní list slouží k procvičení látky statistiky, především je zaměřen na čtení z diagramů.

Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY

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

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

Test z matematiky. Přijímací zkoušky na bakalářský obor Bioinformatika

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Transkript:

Statistika zpracování statistického souboru statistický soubor zkoumaná skupina znaky zkoumané informace 1 vyjádřen číslem a jednotkou = kvantitativní znak 2 není = kvalitativní znak statistická jednotka jednotlivý prvek statistického souboru rozsah stat. souboru počet jednotek četnost dané hodnoty znaku počet jednotek stat. soboru, kterým daná hodnota přísluší, tj. kolikrát se hodnota mezi hodnotami všech jednotek souboru vyskytuje relativní četnost dané hodnoty znaku = četnost hodnoty / rozsah souboru aritmetický průměr modus medián hodnota znaku, která se mezi všemi hodnotami vyskytuje nejčastěji postup výpočtu 2. uspořádáme hodnoty znaku (i s četností) podle velikosti 3. st. soubor má lichý počet jednotek => medián je prostřední hodnota 4. st. soubor má sudý počet jednotek => medián je ar. průměr dvou prostředních hodnot Příklad Přijímací zkoušku do jednoho gymnázia konalo 72 uchazečů. V tabulce jsou jejich bodové zisky. Počet bodů 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Počet uchazečů 1 8 7 1 11 1 4 2 4 3 3 Průměrný bodový zisk vážený průměr, x i hodnoty n i.. četnosti odpovídajících hodnot n velikost soboru k počet (různých) hodnot k 1 x ni xi n tj. i 1 Modus nejčastější hodnota, tj. 11x se vyskytuje 6 x 1 (1 1 9 8 8 7... 1 3 3 6,21 72

Počet uchazečů Medián Velikost souboru je 72, tj. medián je průměr mezi 36 a 37 hodnotou po seřazení podle počtu dosažených bodů. Abychom si ušetřili opisování, stačí postupně připočítávat počet výskytů až do nalezení 36 a 37 hodnoty Počet bodů 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Počet uchazečů 1 8 7 1 11 1 4 2 4 3 3 Počet výskytů 1 18 25 35 46 Medián je tedy 6, protože 36 i 37 prvek souboru po seřazení mají hodnotu 6. Souhrnné výsledky Aritmetický průměr (vážený) 6,21 Modus 6 Medián 6 Graf 12 1 8 6 4 2 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Počet bodů

Příklad 1 Vypočítejte průměrný koeficient růstu produkce podniku za období 1992 až 1994. Produkci průmyslového podniku v letech 1991 až 1994 v milionech udává tabulka. Rok 1991 1992 1993 1994 Produkce v mil. 123 166,5 235,79 346,61 Kč Graf produkce průmyslového podniku. Produkce podniku v mil.kč 35 346,61 3 25 2 15 1 123 166,5 235,79 Rok 1991 Rok 1992 Rok 1993 Rok 1994 5 Nejdříve vypočítat roční koeficienty růstu za jednotlivé roky: 166,5 Roční koeficient r. 1992 = = 1,35 123 235,79 Roční koeficient r. 1993 = = 1,42 166,5 346,61 Roční koeficient r. 1994 = = 1,47 235,79

Graf ročního koeficientu růstu v mil. Kč. Roční koeficient růstu v mil. Kč 1,5 1,45 1,4 1,35 1,35 1,42 1,47 Rok 1992 Rok 1993 Rok 1994 1,3 1,25 Geometrický průměr pro průměrný růst produkce: X g = 3 (1,35 1,42 1,47) = 1,41 Za dané období 1992 až 1994 je průměrný koeficient růstu produkce průmyslového podniku roven 1,41.

Příklad 2 V průběhu školního roku 25/26 měli žáci na 1. stupni základní školy 655 dnů absencí. V tabulce jsou absence uvedeny jako součty v jednotlivých měsících. Absence za školní rok 25/26 Měsíc Hodiny absencí Září 35 Říjen 7 Listopad 75 Prosinec 4 Leden 55 Únor 85 Březen 88 Duben 87 Květen 75 Červen 45 Celkem 655 A/ Histogram (sloupcový diagram) Absence za školní rok 25/26 Počet absencí v měsíci 9 8 7 6 5 4 3 2 1 85 88 87 75 75 7 55 45 4 35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Školní měsíce

Počet absencí v měsíci B/ Polygon (spojnicový diagram) Absence za školní rok 25/26 1 8 6 4 35 7 75 4 55 85 88 87 75 45 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Školní měsíce Modus Jako nejčastější hodnota (tj. 2x) se vyskytuje 75 Medián Velikost (Rozsah) souboru je 1 (1 měsíců). Medián je průměr mezi 5. a 6. hodnotou po setřídění podle počtu absencí. Vzhledem k malému počtu zkoumaných prvků množiny měsíců postačí výběr pátého a šestého prvku po setřídění viz následující tabulka. Září 35 Prosinec 4 Červen 45 Leden 55 Říjen 7 Listopad 75 Květen 75 Únor 85 Duben 87 Březen 88 Medián je aritmetický průměr hodnot 7 a 75 a je roven hodnotě 72,5. Průměrná měsíční absence Průměrnou hodnotu získáme jako součet všech hodnot zúčastněných prvků dělený jejich počtem: V našem případě tedy 655/1 = 65,5.

Výtlak Výtlak Příklad 3 Největší osobní lodi na světě - podle stavu z roku 1967 Číslo Jméno lodi Výtlak BRT Délka v m Cestující 1 Queen Elisabeth 83673 314 2219 2 Queen Mary 81237 311 1939 3 France 68 314 23 4 United States 53329 28 1928 5 Liberté 51839 286 1497 6 Canberra 45 248 225 7 Oriana 41 245 213 8 Rotterdam 3865 228 1456 9 Windsor Castle 38 239 85 1 Nieuw Amsterdam 3664 231 1214 HISTOGRAM sloupcový graf Výtlak BRT 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 POLYGON spojnicový graf Výtlak BRT 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

Délka lodi v metrech Délka lodi v metrech Číslo Jméno lodi Výtlak BRT Délka v m Cestující 1 Queen Elisabeth 83673 314 2219 2 Queen Mary 81237 311 1939 3 France 68 314 23 4 United States 53329 28 1928 5 Liberté 51839 286 1497 6 Canberra 45 248 225 7 Oriana 41 245 213 8 Rotterdam 3865 228 1456 9 Windsor Castle 38 239 85 1 Nieuw Amsterdam 3664 231 1214 HISTOGRAM sloupcový graf Délka v metrech 35 3 25 2 15 1 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 POLYGON spojnicový graf Délka v metrech 35 3 25 2 15 1 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

Počet cestujících Počet cestujících Číslo Jméno lodi Výtlak BRT Délka v m Cestující 1 Queen Elisabeth 83673 314 2219 2 Queen Mary 81237 311 1939 3 France 68 314 23 4 United States 53329 28 1928 5 Liberté 51839 286 1497 6 Canberra 45 248 225 7 Oriana 41 245 213 8 Rotterdam 3865 228 1456 9 Windsor Castle 38 239 85 1 Nieuw Amsterdam 3664 231 1214 HISTOGRAM sloupcový graf Kapacita cestujících 26 24 22 2 18 16 14 12 1 8 6 4 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 POLYGON spojnicový graf Kapacita cestujících 26 24 22 2 18 16 14 12 1 8 6 4 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1