Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK



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

Téma 2. Řešené příklady

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

23. Matematická statistika

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

22. Pravděpodobnost a statistika

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

Zápočtová práce STATISTIKA I

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

Metodologie pro ISK II

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Základy popisné statistiky

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

výška (cm) počet žáků

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Charakteristika datového souboru

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Úřad práce České republiky krajská pobočka v Plzni

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

tazatel Průměr ve Počet respondentů Rozptyl ve

Ukázka závěrečného testu

Pravděpodobnost a matematická statistika

4EK211 Základy ekonometrie

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce Středočeský kraj

Statistika pro geografy

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce Středočeský kraj

Číselné charakteristiky

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

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

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

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

UNIVERZITA KARLOVA Přírodovědecká fakulta. Hydrometrie. Hodnocení variability odtokového režimu pomocí základních grafických a statistických metod

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

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Úřad práce České republiky krajská pobočka v Plzni

Základy statistiky pro obor Kadeřník

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

MINISTERSTVO PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ ČESKÉ REPUBLIKY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

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

Panajotis Cakirpaloglu, Jan Šmahaj. 361 hod. nízká. žádné. celý dotazník najednou

TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY

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

Úřad práce České republiky krajská pobočka v Plzni

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

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

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky Statistická terminologie. Statistická jednotka

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

Písemná práce k modulu Statistika

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests)

Úřad práce ČR. Měsíční statistická zpráva srpen Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Brně

Úřad práce ČR, kontaktní pracoviště Česká Lípa. Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Česká Lípa

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

ÚŘAD PRÁCE ČESKÉ REPUBLIKY Krajská pobočka v Olomouci Referát Trhu práce. Zpráva o situaci na regionálním trhu práce. Okres Prostějov.

Statistika. zpracování statistického souboru

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

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

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

Statistická ročenka trhu práce v České republice 2009

Statistická ročenka trhu práce v České republice 2011

Popisná statistika. Statistika pro sociology

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta

Úřad práce České republiky krajská pobočka v Plzni

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

Pravděpodobnost a statistika

Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Úřad práce ČR. Měsíční statistická zpráva prosinec Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Příbrami

ČTENÁŘI SERVERU LIDOVKY.CZ

SOUHRNNÁ ZPRÁVA PRO ŠKOLU Maturita nanečisto 2007 Výsledky zkoušek společné a profilové části maturitní zkoušky

ÚŘAD PRÁCE ČESKÉ REPUBLIKY Krajská pobočka v Olomouci Referát Trhu práce. Zpráva o situaci na regionálním trhu práce. Okres Prostějov.

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

Úřad práce České republiky krajská pobočka v Hradci Králové


Měsíční zpráva o situaci na trhu práce okres Příbram

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

Graf č. 1.: Celkový počet ohrožených osob leden Graf č. 2.: Celkový počet ohrožených osob dle pohlaví leden

Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Liberci. Měsíční statistická zpráva

ÚŘAD PRÁCE ČESKÉ REPUBLIKY Krajská pobočka v Olomouci Referát Trhu práce. Zpráva o situaci na regionálním trhu práce. Olomoucký kraj.

Úřad práce České republiky krajská pobočka v Plzni

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

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

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Krajská pobočka Úřadu práce ČR v Brně. Měsíční statistická zpráva

Měsíční přehled o nezaměstnanosti v okrese Liberec

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Měsíční statistická zpráva Středočeský kraj

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

Transkript:

Sbírka příkladů k procvičení VMZDP, VMZDH, VMZDK 1. Na základě údajů uvedených v tabulce rozhodněte, zda existuje závislost mezi roky a počtem firem ve Šluknovském výběžku, které zaměstnávaly osoby zdravotně postižené (dále jen OZP) a které nezaměstnávaly OZP. Plnění povinného podílu r.2004 v % r.2005 v % r.2006 v % se zaměstnáváním OZP 94 76 97 87 88 86 bez zaměstnávání OZP 29 24 15 13 14 14 celkem firem 123 100 112 100 102 100 χ² = 5,514 9,21 = χ²0,01 (2). přijímáme nulovou H χ² = 5,514 5,991 = χ²0,05 (2). přijímáme nulovou H 2. Rozhodněte, zda existuje závislost mezi absolvováním rekvalifikačního kurzu a nástupem do zaměstnání (popř. rokem), pokud víme, že v roce 2004 nastoupilo do zaměstnání po kurzu rekvalifikace 24 lidí a v roce 2006 již 117. Bez rekvalifikace nastoupilo do zaměstnání v roce 2004 199 lidí a v roce 2006 jen 151 lidí. χ² = 64,339 > 6,635 = χ²0,01 (1). přijímáme alternativní H 3. V regionu Kutné hory byli respondenti dotazováni na preference v oblasti zájmových činností provozovaných ve volném čase. Rozhodněte zda mezi preferencí zájmové činnosti a pohlavím existuje statisticky významná souvislost. Zájmové činnosti Pohlaví chlapci dívky estetické 8 26 tělovýchovné 67 62 pracovnětechnické 23 3 společenskovědní 6 6 přírodovědné 14 8 χ² = 26,07496 > 9,483 = χ²0,05 (4). přijímáme alternativní H

4. Rozhodněte zda mezi sledovanými celními úřady je v názorech na důležitost profesního vzdělávání významný vztah. Celní úřad Názor na důležitost vzdělání Důležitý Nevím Nedůležitý TU 47 21 14 NA 66 45 23 PCE 71 35 6 χ² = 11,062 > 9,483 = χ²0,05 (4). přijímáme alternativní H 5. Následující tabulka uvádí odpovědi respondentů žáků, kdy (v jaké třídě) jim poprvé byla nabídnuta cigareta. Vypočítejte průměr, modus, medián, průměrnou i standardní odchylku včetně jejich vyjádření v %. Zkuste načrtnout alespoň jedno grafické vyjádření. třída Počty žáků 1. 3 2. 6 3. 10 4. 33 5. 45 6. 29 7. 17 8. 4 9. 3 Výsledky: modus je 5. třída medián 5.tá třída aritmetický průměr 5,0267 - tedy opět 5.tá třída průměrná odchylka d = 1,14 (tzn., že odchylka činí 1 třídu okolo 5. té třídy) relativní průměrná odchylka rd = 22,68 % rozptyl S² = 2,37 směrodatná odchylka S= 1,54 variační koeficient V= 30,64 %

6. Řešení modelových problémových (krizových) situací, které žáci řeší ve škole, většinou žákům pomáhá, setkají li se pak s obdobnou či jinak krizovou situací v běžném životě. Odpovědi respondentů jsou zaznamenány v tabulce. Byl nácvik situací ve škole? Dovedli adekvátně reagovat ve skutečnosti? ano částečně ne ano 54 27 32 ne 28 21 36 Je mezi řešením modelových problémových (krizových) situací, které žáci řeší ve škole, a dovedností adekvátně reagovat v běžném životě statisticky významná závislost? χ² = 5,377 9,483 = χ²0,05 (4). přijímáme nulovou H 7. Existuje statisticky významná závislost mezi spotřebou piva (v litrech týdně) a ročním obdobím? Vycházejte z údajů získaných podle měsíců (1 = leden, 2 = únor,.). 1 leden 15 litrů týdně 2 18 3 9 4 12 5 21 6 25 7 28 8 23 9 16 10 12 11 15 12 prosinec 11 χ² = 23,23415 > 19,675 = χ²0,05 (11). přijímáme alternativní H χ² = 23,23415 24,725 = χ²0,01 (11). přijímáme nulovou H 8. Z výše uvedených údajů příkladu č. 7 spočítejte průměrnou měsíční a čtvrtletní spotřebu, modus a medián, variační rozpětí, standardní odchylku včetně vyjádření v % (vždy vzhledem k měsíci i ke čtvrtletí). Zkuste načrtnout grafická vyjádření. Výsledky: Po měsících: modus 7 měsíc (28 litrů týdně) medián 10 tí hodnota, opět 7 měsíc aritmetický průměr 17,08 litru týdně rozptyl S² = 122,77

směrodatná odchylka S= 11,08 variační koeficient V= 64,87% Po čtvrtletích (začala jsem zimou prosinec + leden + únor; atd.): modus léto medián léto aritmetický průměr 51,25 litru týdně rozptyl S² = 2370,29 směrodatná odchylka S= 48,69 variační koeficient V= 95,00 % 9. V okrese Jeseník byl sledován výskyt dopravních nehod podle čtvrtletí viz. tabulka s počty dopravních nehod: 1.čtvrtletí 2. čtvrtletí 3. čtvrtletí 4.čtvrtletí 2005 195 115 92 129 2006 223 110 88 115 2007 214 107 105 130 9A. Pohybuje se stabilita výskytu dopravních nehod ve sledovaných letech pod 40%? V 2005 = 28,84% (S = 38,29) V 2006 = 39,09% (S = 52,37) V 2007 = 31,94% (S = 44,40) Ano. 9B. Dále je potřeba ověřit, zda na dopravní nehody nemá vliv roční období bez ohledu na roky. Doba počty 1čt=zima 632 2čt=jaro 332 3čt=léto 285 4čt=podzim 374 χ² = 177,97 > 7,815 = χ²0,05 (3). přijímáme alternativní H χ² = 177,97 > 11,341 = χ²0,01 (3). přijímáme alternativní H

10. Podle statistické ročenky Vězeňské služby ČR bylo v roce 2007 věkové rozložení odsouzených následující. do 20 let 545 mužů a 14 žen 21 30 let 5728 mužů a 185 žen 31 40 let 4716 mužů a 222 žen 41 50 let 2470 mužů a 147 žen 51 60 let 847 mužů a 58 žen nad 61 let 131 mužů a 11 žen Existuje statisticky významná souvislost mezi věkem a počtem odsouzených. χ² = 50,135 > 15,086 = χ²0,01 (5). přijímáme alternativní H 11. Rozhodněte, zda je patrná nějaká změna v hovorech týkajících se CAN v závislosti na jednotlivých měsících? leden únor březen duben květen červen červenec srpen září říjen listopad prosinec 170 159 194 181 190 178 219 242 166 170 159 162 χ² = 38,695 > 19,675 = χ²0,05 (11). přijímáme alternativní H 12. Na základě následujících údajů určete - aritmetický průměr, medián, modus, variační rozpětí, standardní směrodatnou odchylku a variační koeficient: 22, 25, 28, 26, 24, 23, 25, 24, 28, 27, 29, 29, 24, 18, 23, 25, 29, 24, 25, 23, 22, 26, 25, 24, 27. Výsledky: Modus x = 25 R = 11 (z intervalů 11, 9) V = 9,6 % Medián x = 13 Stand. směrod. odchylka S = 2,4 Arit. průměr x = 25 Rozptyl S = 5,76 13. Na základě následující tabulky rozdělení četností určete aritmetický průměr, modus, medián, variační rozpětí, standardní směrodatnou odchylku a variační koeficient: Porodní délka Četnost Do 36 15 37 38 10 39 40 26 41 42 38 43 44 91 45 46 303 47 48 1229 49 50 2758 51 52 1626 53 54 351 55 a více 36

Výsledky: Arit. průměr x = 49,46 Modus x = 49,5 Medián x = 49,5 (3241,5) R = 19 (z intervalu 20) Stand. směrod. odchylka S = 2,35 Rozptyl S = 5,53 V = 4,75 % 14. Z 90 účastníků testování znalostí z oblasti anglického jazyka dosáhlo úrovně Stanag 1 45 osob, úrovně Stanag 2 35 osob a úrovně Stanag 3 10 osob. Z toho Stanag 1 18 mužů a 27 žen; Stanag 2 20 mužů a 15 žen; Stanag 3-7 mužů a 3 ženy. Je nějaká závislost mezi dosaženou úrovní jazykových znalostí a pohlavím? χ² = 4,114 9,21 = χ²0,01 (2). přijímáme nulovou H 15A. Rozhodněte, zda návštěvnost kontaktních míst byla v roce 2006 stabilnější než v roce 2005. V roce 2005 byla návštěvnost podle čtvrtletí následující: 191-193 199-292. V roce 2006 byla návštěvnost podle čtvrtletí následující: 374-451 567-599. Výsledky: rok 2005: S = 42,39; V = 19,38% rok 2006: S = 90,20; V = 18,12% ano byla stabilnější v roce 2006 15B. Jedná se o statisticky významné rozdíly v návštěvnosti vzhledem k obdobím (bez ohledu na roky)? χ² = 23,216 7,813 = χ²0,05 (3). přijímáme alternativní H