Semestrální práce z předmětu Statistika

Podobné dokumenty
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ STATISTIKA. Semestrální práce

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

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

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKA TÉMA:

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Cvičení ze statistiky - 8. Filip Děchtěrenko

T E O R I E C H Y B A V Y R O V N Á V A C Í P O

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Statistické zkoumání faktorů výšky obyvatel ČR

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Testování statistických hypotéz

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní

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

Zápočtová práce STATISTIKA I

Vliv reklamy na studenty

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta

Pravděpodobnost a matematická statistika

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

Fakulta dopravní, České vysoké učení technické v Praze. Statistika. Semestrální práce. Ignác Šneiberg Václav Žihla Denisa Pálková 2 31

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

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

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

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

STATISTICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ

Aproximace binomického rozdělení normálním

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

= = 2368

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

Pearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr

Č VUT FAKULTA DOPRAVNÍ Statistický projekt

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

ČVUT FAKULTA DOPRAVNÍ

Statistika. Semestrální projekt

Charakteristika datového souboru

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik:

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

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

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Výstupní testování studentů 4. ročníku

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

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

Obsah. Předmluva 9 Poděkování 10. Statistické pojmy

Ing. Michael Rost, Ph.D.

Zeptali jsme se 10 osob, kolik minut provolají měsíčně s rodinou a jejich odpovědi jsme zaznamenali do tabulky:

Statistická analýza jednorozměrných dat

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

Návrh a vyhodnocení experimentu

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Tomáš Karel LS 2012/2013

Semestrální práce z předmětu Matematika 6F

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem.

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

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

KGG/STG Statistika pro geografy

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Zpráva o průběhu přijímacího řízení

Pracovní list číslo 01

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚNU STATISTIKA

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Statistické vyhodnocení zkoušek betonového kompozitu

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

Statistika - charakteristiky variability

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

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

Transkript:

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611 Semestrální práce z předmětu Statistika Téma: Hudební nástroje v životě studentů a jejich vliv na výuku Studenti: Anuarov Olzhas, Vagin Alexey Skupina: 2 35, 2 37 Akademický rok: 2012/2013

Úvodní zpráva V semestrálni práci jsme zjístili kolik lidí hraje na hudebních nástrojů, nebo kolik lidí hralo ale ted už ne. Kdo kolik času cvíči, pak kdo z těch lidí co hraje je amater nebo professional. Taky jsme zjistilí ktere nástroje jsou nejpopulárnější, s tím, že člověk měl možnost vybrát několík nástrojů. Dopln kovou částí semestralní práce je zjíštění, zda má vliv hudební koniček na studijní vysledky. Informace jsme ziskávali pomocí dotazníků rozesílaných po e-mailu studentům. Byl vytvořen dotazník, ve kterém jsme se 80 studenty zeptali na otázky, ze kterých jsme vycházeli v pozdějčích častech úlohy. Zaprve jsme ptalí na pohlavi člověka, pak jeho věk, věkovy rozdil nebyl moc velky protože v našem dotazniku zučastnili jenom studenty. Dal jsme chtěli aby student odpověděl hraje nebo hral, když někdo odpověděl že nehraje a nehral nikdy tak musel ukončít vypln ování dotazniku a uložis svůj vysledek. Pal jsme položili otazku na jakem hudebním nástroje člověk hraje nebo hral ve svém životě, tím jsme zjistili jak populární konkretní hudební nástroje. Dostali jsme taky informace jak dlouho už student hraje a jak často cviči. Chtěli jsme ještě zjistít kdo z těch kdo hráje amater nebo professional. Poslední otázka byla o vlivu hráni na studijní vysledky, ze ktere jsme zjistilí zda student davá přednost škole a nemá hraní vliv na jeho vysledky, nebo má vliv a někdy nestiha všechno dělat. Po obdření vyplněných dotazniků jsme nejprve vyjadřili ty, ktere obsahovali nesmyslné či jinak nevhodne odpovědí. Poté jsme vytvořilí přehledné tabulky vysledků a provedli potřebné vyhodnocení a vypočty pro získání statistických vysledků. Zjistili jsme, že 44 lidí (55%) dotazovaných hrajou nebo někdy hrali na hudebním nástroje. Z ních jenom 3 lidí (18 %) profesionaly. U 36 lidí hráni nemá vliv na studijní vysledky. Nejpopulárnější hudební nástroj podle podle dotazniku je kytara (25 lidí), pak jde piano (18 lidí), ne třetím mistě je fletná (19 lidí). Jestli počitat druhy nástrojů, dechových a strunných nástrojů bylo nejvic ( 28 lidí). Káždy člověk mohl vybrat vice než jeden hudební nástroj. V našem statistickém průzkumě zučastnili jenom studenty ve věkově skupině 16 až 23 roky.

Výpočty Pohlaví Celkem 80 P(M)= = 0,6625 P(Ž) = = 0,3375 Hralí nebo ne Celkem 80 P(AH) = = 0,55 P(NN) = = 0,45 Amatér nebo professional Celkem z těch kdo hraje nebo hral 44 P(Am) = = 0,93 P(Pro) = = 0,07 Působí lí váš koniček na stud vysledky Celkem 44 P(ANO) = = 0,18 P(NE) = = 0,82 Jak často se cvičite P(1-3 krát tydně) = = 0,34 P(4-7 krát tydně) = = 0,14 P(už nehrajou) = = 0,32 P(jíné) = =0,20

1) Jak často cvičite P(H) = P(N) = P(J) = = 0,48 (1-7 krát tydně) = 0,32 (už nehrajou) = 0,2 (jíné) 1-7 krát : hodnota 1 Už nehrajou + jíné = hodnota 0 (P(NJ) = P(N) + P(J) = 0,32+0,2 = 0,52) Střední hodnota Rozptyl směrodatná odchylka. Alternativní rovnoměrné rozdělení Pro n = 44... Gaussovo rozdělení normální.. Intervalovy odhad na 90 %

2) Test hypotéz Test hypotéz pro dobu hrání Vezmeme že průměrna doba hrání člověka ve věkově skupině 16-23 roky je 5 let. V programu matlab udělame test hypotéz pro naší vysledky z otázky kde student psal kolik už hráje. Oboustranný test >> x = [1,3,1,10,15,7,3,3,8,2,5,3,3,1,5,8,5,10,15,6,4,2,4,14,10,4,2,5,15,5,5,2,6,10,6,15,10,8,1,5,8,3,5, 3] >> mi0=5 mi0 =5 >> n=length(x) n = 44 >> prumer=sum(x)/n prumer = 6.0455 >> S2=1/(n-1)*sum((x-prumer).^2) S2 = 17.0211 >> t_r=(prumer-mi0)/sqrt(s2/n) t_r = 1.6809 >> alfa=0.05 alfa = 0.0500

>> t2=tinv(1-alfa/2,(n-1)) t2 = 2.0167 >> obor_prijeti=[-t2,t2] obor_prijeti = [-2.0167 ; 2.0167] Pokud t_r = 1,6809 je v oboru přijetí [-2,0167;2,0167] hypotézu nezamítame. 3) Test nezávislosti. Test nezávislosti udělame z otazek Jak často se cvičite? a Působí li váš koníček na vaši studijní vysledky? aby zjistit zavislost mezí tim kolik času student cvičí na svem hudebním nástroje a jeho vysledkamy ve škole. Ano, někdy nestiham dělat všechno. Ne, dávám přednost škole. 4-7 krat tydně 4 2 1-3 krat tydně 3 12 Už nehráju, brosil je, občas 1 22 Udělame test nezávislosti v programu matlab: >> c = [4,2;3,12;1,22] c = 4 2 3 12 1 22 >> n=sum(sum(c)) n = 44

>> M=sum(c,2)/n M = 0.1364 0.3409 0.5227 >> N=sum(c,1)/n pravděpodobnost zavisí hráni nebo ne na studijných vysledkach N = 0.1818 0.8182 >> p=m*n tabulka teoretických pravděpodobností p = 0.0248 0.1116 0.0620 0.2789 0.0950 0.4277 >> np=n*p tabulka teoretických četnosti np = 1.0909 4.9091 2.7273 12.2727 4.1818 18.8182 >> chi_r=sum(sum((c-np).^2/np)) Pravostranní test chi_r = 1.1550 >> alfa=0.1 alfa = 0.1000 >> [a,b]=size(c)

a = 3 b = 2 >> chi2=chi2inv(1-alfa,(a-1)*(b-1)) chi2 = 4.6052 Dostalí jsme vysledky chi_r = 1.155 obor přijetí je (0;4.6) Z čeho mužeme řict že závislost studijních vysledků na hráni neplatí protože hypotézu nezamitáme. Závěr Dotazník jsme udělalí pomoci jedne z aplikace google.com, dostali jsme odpovědí od 80 studentů, z ních 44 lidí hrajou nebo hráli nekdy na hudebním nástroje, pro vypočty jsme použili jenom ty 44 lidi kdo odpověděl pozitivně. Z ních Takže jsme vypočetli několik statistických vysledků a hlavně provedli jsme test zavislosti, zda působí hudební koniček na studijích vysledku, pomoci matlabu jsme přišli k tomu že u naších studentů nepůsobí. Na pohlaví jsme se moc ne divali, a spočitalí jsme jenom na začatku jaky procent žen a mužů, muží 66 %, ženy 34 %.