III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Podobné dokumenty
Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

P2: Statistické zpracování dat

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Deskriptivní statistika 1

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

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

Mod(x) = 2, Med(x) = = 2

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Elementární zpracování statistického souboru

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

STATISTIKA. Základní pojmy

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

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Závislost slovních znaků

12. N á h o d n ý v ý b ě r

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Úvod do matematiky. Mgr. Radek Horenský, Ph.D. Důkazy

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

Statistika - charakteristiky variability

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/

13 Popisná statistika

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

Intervalové odhady parametrů

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

8.1.3 Rekurentní zadání posloupnosti I

Digitální učební materiál

Cyklické namáhání, druhy cyklických namáhání, stanovení meze únavy vzorku Ing. Jaroslav Svoboda

Iterační výpočty projekt č. 2

Pravděpodobnostní modely

22. Pravděpodobnost a statistika

MĚŘENÍ PARAMETRŮ OSVĚTLOVACÍCH SOUSTAV VEŘEJNÉHO OSVĚTLENÍ NAPÁJENÝCH Z REGULÁTORU E15

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Matematika přehled vzorců pro maturanty (zpracoval T. Jánský) Úpravy výrazů. Binomická věta

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Pravděpodobnost a statistika - absolutní minumum

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

Základní požadavky a pravidla měření

VY_52_INOVACE_J 05 01

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

Zhodnocení přesnosti měření

Konec srandy!!! Mocniny s přirozeným mocnitelem I. Předpoklady: základní početní operace

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

6. P o p i s n á s t a t i s t i k a

8.2.7 Geometrická posloupnost

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1. Základy měření neelektrických veličin

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

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

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006

STATISTIKA PRO EKONOMY

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

2.4. INVERZNÍ MATICE

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

8.2.1 Aritmetická posloupnost

M - Posloupnosti VARIACE

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

vají statistické metody v biomedicíně

Posloupnosti. a a. 5) V aritmetické posloupnosti je dáno: a

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Teorie kompenzace jalového induktivního výkonu

Digitální učební materiál

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

Testování statistických hypotéz

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

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

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Kinetická teorie plynů - tlak F S F S F S. 2n V. tlak plynu. práce vykonaná při stlačení plynu o dx: celková práce vykonaná při stlačení plynu:

NA-45P / NA-45L. VLL VLN A W var PF/cos THD Hz/ C. k M

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

pravděpodobnost, náhodný jev, počet všech výsledků

Transkript:

Název školy Gymázium, Šterberk, Horí ám. 5 Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0218 Šabloa III/2 Iovace a zkvalitěí výuky prostředictvím ICT Ozačeí materiálu VY_32_INOVACE_Hor018 Vypracoval(a), de Mgr. Radek Horeský, Ph.D., 1.6.2013 Ověřeo (datum) 12.6.2013 Předmět Matematika Třída 3.A Téma hodiy Charakteristiky polohy Druh materiálu Prezetace v Powerpoitu Aotace Základí statistické charakteristiky polohy, průměry, odchylky

Kombiatorika, pravděpodobost, statistika Mgr. Radek Horeský, Ph.D. Charakteristiky polohy

Pro popis statistického souboru je tabulka četostí (apříklad zámek z písemky z matematiky) kompletí statistickou iformací, ale pro rychlou orietaci máme údajů příliš moho hledáme proto určitá čísla, která ám rychle řekou, jaké jsou typické hodoty souboru dat.

Nejčastějším statistickým údajem jsou průměré hodoty souboru. K ejpoužívaějším patří: Aritmetický příp. aritmetický vážeý Geometrický příp. geometrický vážeý Harmoický Kvadratický

Aritmetický průměr x je ejčastěji užívaou charakteristikou polohy a je dá vzorcem: x = x 1 + x 2 +... +x = 1 x i i=1 Součet zjištěých hodot zaku všech jedotek vydělíme počtem všech jedotek. Vážeý aritmetický průměr, kdy prvek x 1 má četost výskytu 1, prvek x 2 má četost výskytu 2, atd. až prvek x k má četost výskytu k, pak kde x = 1x 1 + 2 x 2 +... + k x k 1 + 2 +... + k = 1 = 1 + 2 +... + k. k i=1 i x i,

Aritmetický průměr x v moha případech však dává zkresleé iformace o souboru. Vyskytuje-li se mezi srovávaými hodotami extrémě velký či extrémě malý prvek, dostáváme výsledý aritmetický průměr posuutý daým směrem. Pro lepší áhled a hodoty v souboru tyto extrémí hodoty ze souboru vyřadíme a aritmetický průměr vztáheme je a zbývající prvky. Pro velké soubory statistických dat jsou důležité další hodoty, a to: Modus x, resp. Mod(x) (prvek s ejvětší četostí) Mediá x, resp. Med(x) (prostředí prvek, resp. aritmetický průměr dvou prostředích prvků v uspořádaém souboru dat)

V případě souboru dat, který vyjadřuje apř. tempo růstu daé veličiy, zavádíme středí tempo růstu, které vystihuje geometrický průměr x g, který je dá vzorcem: x g = x 1 x 2... x = x i Vážeý geometrický průměr, kdy prvek x 1 má četost výskytu 1, prvek x 2 má četost výskytu 2, atd. až prvek x k má četost výskytu k, je pak i=1 x g = x 1 1 x 2 2... x k k k = x i i, i=1 kde = 1 + 2 +... + k.

V případě souboru dat, který vyjadřuje apř. výko růzých strojů, zavádíme středí výko, který vystihuje harmoický průměr x h, jehož převráceá hodota je aritmetický průměr převráceých hodot jedotlivých výkoů, platí tedy: x h = 1 + 1 +... + 1 = 1 x 1 x 2 x i=1 x i V případě souboru dat, který vyjadřuje apř. kietické eergie jedotlivých částic, je výhodé zavést kvadratický průměr x k, jehož hodota je: x k = x 1 2 + x 2 2 +... +x 2 = i=1 x i 2

Příklad: Písemka dopadla ásledujícím způsobem, 6 studetů dostalo výborou, 8 studetů chvalitebou, 9 studetů dobrou a 2 studeti dostatečou. Určete aritmetický, geometrický, harmoický a kvadratický průměr, modus a mediá souboru.

Tabulka četostí je: Aritmetický průměr je x = 6 1 + 8 2 + 9 3 + 2 4 + 0 5 25 Geometrický průměr je 25 x g = 1 6 2 8 3 9 4 2 5 0 = 57 25 = 2,28. 2,07.

Harmoický průměr je 25 x h = 6 1 + 8 2 + 9 3 + 2 4 + 0 5 Kvadratický průměr je 1,85. x k = 6 12 + 8 2 2 + 9 3 2 + 2 4 2 + 0 5 2 25 2,46. Modus je ejčastější hodota, tj. x = Mod x = 3. Mediá je prostředí, tj. třiáctá hodota uspořádaého souboru, tj. x = Med x = 2.

Citace: Příklady (eí-li uvedeo jiak) a formulace defiic jsou vlastí, resp. všeobecě zámé, pouze tematicky vycházejí z ásledující učebice: CALDA, Emil a Václav DUPAČ. Matematika pro gymázia: kombiatorika, pravděpodobost, statistika. 4., upr. vyd. Praha: Prometheus, c2001, 170 s. Učebice pro středí školy (Prometheus). ISBN 978-807- 1961-475.