9.6 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU

Podobné dokumenty
PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU

9.7 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ DLE JEDNOHO SLOVNÍHO ZNAKU

9. STATISTICKÉ TŘÍDĚNÍ

PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

8.1.2 TABULKA SKUPINOVÁ

5.2.4 POMĚRNÁ ČÍSLA SPLNĚNÍ PLÁNU

Prezentace dat. Slovní popis a tabulky prosté Aleš Drobník strana 1

9.5 TŘÍDĚNÍ PODLE DVOU SLOVNÍCH ZNAKŮ

PREZENTACE DAT: SLOŽITĚJŠÍ GRAFY

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

Střední hodnoty. Aritmetický průměr prostý Aleš Drobník strana 1

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem

Srovnání údajů. Poměrná čísla Aleš Drobník strana 1

Protokol č. 7. Jednotné objemové křivky. Je zadána výměra porostu, výška dřevin a počty stromů v jednotlivých tloušťkových stupních.

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

Prezentace dat. Grafy Aleš Drobník strana 1

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

PREZENTACE DAT: JEDNODUCHÉ GRAFY

Škály podle informace v datech:

Protokol č. 6. Objemové tabulky

Statistika. Zpracování informací ze statistického šetření. Roman Biskup

Analýza dat na PC I.

Zápočtová práce STATISTIKA I

Pojem a úkoly statistiky

5.3 SHRNUTÍ LÁTKY NA POMĚRNÁ ČÍSLA, SOUVISLÝ PŘÍKLAD

6 Ordinální informace o kritériích

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

Mnohorozměrná statistická data

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

Základy statistiky pro obor Kadeřník

5. Lokální, vázané a globální extrémy

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Microsoft Excel - tabulky

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY

ZÁKLADY STATISTICKÉHO ZPRACOVÁNÍ ÚDAJŮ 5. hodina , zapsala Veronika Vinklátová Revize zápisu Martin Holub,

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT4

Metodologie pro ISK 2, jaro Ladislava Z. Suchá

3. VELIČINY UŽÍVANÉ VE STATISTICE A EKONOMICE

Náhodné chyby přímých měření

Třídění statistických dat

Analýza dat s využitím MS Excel

2. Numerické výpočty. 1. Numerická derivace funkce

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

Tvorba fotogalerie v HTML str.1

APERIO PROBLÉMY A POTŘEBY RODIČŮ

Mnohorozměrná statistická data

Analýza dat z dotazníkových šetření. Zdrojová data: dotazník

2. popis prostředí, nastavení pracovní plochy

Matematické modelování dopravního proudu

Funkce v ıce promˇ enn ych Extr emy Pˇredn aˇska p at a 12.bˇrezna 2018

Matice přechodu. Pozorování 2. Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např.

Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)

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

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

Stav Svobodný Rozvedený Vdovec. Svobodná Rozvedená Vdova 5 8 6

MICROSOFT EXCEL - ÚKOLY

Cvičení 12: Binární logistická regrese

Základy popisné statistiky

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Dotazy tvorba nových polí (vypočítané pole)

Základy popisné statistiky

1 Determinanty a inverzní matice

Mgr. et Mgr. Jan Petrov, LL.M. Ph.D. BYZNYS A PRÁVO

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ, OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA MAPOVÁNÍ A KARTOGRAFIE

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

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

HODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 2016/2017

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

Statistická šetření a zpracování dat.

Jednovýběrové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

II. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu, 1. část

2. Bodové a intervalové rozložení četností

1 Extrémy funkcí - slovní úlohy

2. cvičení z ZI1 - Excel

pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Základní pojmy a cíle statistiky 1

Parametrické programování

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/ MS Excel

Protokol č. 8. Stanovení zásoby relaskopickou metodou

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

Diskrétní náhodná veličina

František Hudek. květen 2012

4EK211 Základy ekonometrie

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

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

Vzorce. Suma. Tvorba vzorce napsáním. Tvorba vzorců průvodcem

Hydrologie (cvičení z hydrometrie)

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Návod pro práci s SPSS

Řešení 1b Máme najít body, v nichž má funkce (, ) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (, )=0, je-li: (, )= +,

Školení obsluhy PC stručný manuál obsluhy pro používání PC

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 Komentované řešení pomocí programu Statistica

Transkript:

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 1 9.6 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO NESPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU Na následujícím příkladu si vysvětlíme problematiku třídění podle jednoho nespojitého číselného znaku, kdy: je k dispozici větší počet prvků číselné hodnoty se opakují. Pro potřeby třídění sestavíme četnostní tabulku 9.4, neboli tabulku rozdělení četností. Ta podává informaci o četnosti výskytu jednotlivých variant (obměn) znaku v souboru. Předpokládejme, že pracovník podniku Alfa Blatná, který spravuje podnikovou databázi, exportoval do tabulkového procesoru všechny pracovníky podniku s některými sledovanými atributy (vlastnostmi), které jsou vypsané v tabulce 9.1. Tuto tabulku budeme používat pro všechny další příklady Tabulka 9.1: Zaměstnanci malé organizace Alfa Blatná k 30. 6. 2012 Číslo pracovníka Příjmení Pohlaví Titul Stav Počet vyživovaných dětí Pracovní kategorie Hrubá měsíční mzda za červen Zbývá dní dovolené 1 Adam 1 1 0 Dělník 15 000 4 2 Bartoš 1 2 1 Dělník 12 000 8 3 Beneš 1 2 4 Dělník 24 000 9 4 Berka 1 3 0 Provozní 23 000 6 5 Bláha 1 Ing. 2 2 Technický 27 000 5 6 Bohuš 1 2 0 Dělník 18 000 7 7 Bouše 1 2 1 Dělník 17 000 4 8 Boušová 2 2 2 Hospodářský 32 000 5

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 2 9 Bůbal 1 2 1 Dělník 18 000 6 10 Bureš 1 2 4 Technický 20 000 9 11 Burešová 2 2 0 Provozní 24 000 5 12 Burgerová 2 2 2 Dělník 24 000 7 13 Černá 2 1 0 Dělník 14 000 3 14 Daněk 1 1 1 Dělník 19 000 6 15 Dlask 1 2 0 Dělník 18 000 6 16 Dobeš 1 2 3 Dělník 18 000 4 17 Drobník 1 RNDr. Bc. 2 2 Hospodářský 40 000 9 18 Erb 1 1 2 Dělník 16 000 3 19 Fichtner 1 2 1 Dělník 16 000 6 20 Gál 1 2 1 Hospodářský 14 000 4 21 Gott 1 2 6 Dělník 29 000 5 22 Havel 1 2 0 Hospodářský 28 000 4 23 Házová 2 2 0 Dělník 10 000 3 24 Hejral 1 2 0 Technický 19 000 6 25 Hrubín 1 2 4 Dělník 18 000 3 26 Hubač 1 2 2 Dělník 18 000 8 27 Hupová 2 2 2 Provozní 17 000 4 28 Hus 1 JUDr. 2 3 Hospodářský 34 000 5 29 Janda 1 2 1 Dělník 19 000 8 30 Janků 1 2 0 Dělník 18 000 4 31 Janků 2 3 3 Provozní 14 000 3 32 Jarý 1 2 1 Dělník 19 000 6 33 Jiřinec 1 2 2 Dělník 18 000 4 34 Jonáš 1 2 3 Dělník 27 000 8 35 Kobosil 1 2 1 Hospodářský 30 000 5 36 Korousová 2 2 2 Dělník 14 000 8 37 Kos 1 2 2 Dělník 21 000 7 38 Koucký 1 2 2 Dělník 23 000 7 39 Kulíšek 1 2 1 Dělník 16 000 6 40 Lahodný 1 2 1 Dělník 24 000 4

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 3 41 Lahodová 2 2 3 Dělník 14 000 3 42 Líbenková 2 Mgr. 2 0 Hospodářský 12 000 5 43 Lín 1 2 3 Dělník 12 000 6 44 Linka 1 Doc. 2 2 Hospodářský 23 000 7 45 Líný 1 Mgr. 2 1 Technický 24 000 8 46 Mahel 1 2 2 Dělník 20 000 6 47 Masaryk 1 2 1 Dělník 18 000 6 48 Mocová 2 2 3 Dělník 17 000 5 49 Moravec 1 2 2 Technický 22 500 5 50 Nezval 1 2 3 Dělník 17 000 7 51 Nohavica 1 2 2 Technický 23 000 6 52 Novák 1 2 5 Dělník 19 000 6 53 Novák 1 2 2 Dělník 21 000 7 54 Nováková 2 2 0 Dělník 17 000 6 55 Ondráš 1 2 4 Dělník 17 000 5 56 Prádler 1 2 1 Hospodářský 19 000 5 57 Rus 1 3 2 Technický 20 000 7 58 Svoboda 1 1 2 Technický 21 000 7 59 Tatar 1 1 2 Technický 16 000 5 60 Tomšů 1 4 3 Technický 17 000 9 Celkem x x x 106 x 1 194 500 x Vysvětlivky: Pohlaví Kód muž 1 žena 2 Stav Kód svobodný/á 1 vdaná/ženatý 2 vdova/vdovec 3 rozvedený/á 4

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 4 Příklad 9.3: a) Z tabulky 9.1 vhodné skupinové tabulky roztřídíme soubor pracovníků dle třídícího číselného znaku počet vyživovaných dětí na jednotlivé třídy. Současně doplníme procento pracovníků s daným počtem dětí. Dále vytvoříme histogram rozdělení četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí. b) Do skupinové tabulky doplníme kumulativní četnost. Tzn. počet pracovníků, kteří mají 0 dětí, 0 až 1 dítě, 0 až 2 děti, 0 až 3 děti atd. Vytvoříme graf (histogram) kumulativní četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí. c) Do skupinové tabulky doplníme poměrné zastoupení pro kumulativní četnosti. d) Uvedeme slovní popis pro první, druhý a třetí řádek tabulky. Řešení: Ad a) U číselného znaku nastávají tyto problémy: Na první pohled neznáme počet tříd. V našem případě nevíme, od jakého počtu dětí do jakého počtu dětí se budeme pohybovat. Proto musíme ve sloupci "Počet vyživovaných dětí" nejprve zjistit minimum a maximum. Do skupinové tabulky pak doplníme i všechny hodnoty celých čísel ležící mezi minimem a maximem. Minimum a maximum zjistíme z tabulky 9.1 buď ručně, anebo výpočtem v MS Excel. Pohledem vidíme, že v tab. 9.1 je nejmenší počet dětí 0 a nejvyšší počet dětí je 6. Při výpočtu v MS Excel jde o funkci MIN a MAX. =MIN(oblast) =MAX(oblast) kde oblast je oblast buněk v tabulce 9.1, kde se nalézá sloupec Počet vyživovaných dětí. Například: =MIN(F24:F83) =MAX(F24:F83) Proto ve skupinové tabulce označíme legendu názvem Počet dětí a v legendě uvedeme čísla 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, což jsou jednotlivé obměny (varianty) nespojitého číselného znaku počet dětí.

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 5 U nás x 1 = 0, x 2 = 1, x 3 = 2, x 4 = 3, x 5 = 4, x 6 = 5, x 7 = 6. Legendu uzavřeme řádkem "Celkem", kdy sečteme počty pracovníků s daným počtem dětí. V hlavičce tabulky bude prozatím: počet pracovníků s daným počtem dětí absolutně, počet pracovníků s daným počtem dětí v procentech. Počet pracovníků s 0 vyživovanými dětmi zjistíme: buď ručně, zjistíme, že počet znaků 0 v tabulce 9.1 je 12, anebo MS Excel. Do tabulky 9.4 do sloupce Počet pracovníků absolutně k řádku 0 dětí napíšeme: =COUNTIF(oblast;0) kde oblast je sloupec buněk v tabulce 9.1, kde se nalézá sloupec Počet vyživovaných dětí a znak 0 znamená, že v oblasti hledáme počet nul. Například: =COUNTIF(F$24:F$83;0) Zjistíme počet pracovníků, kteří nemají žádné vyživované dítě, je 12. Podobně ručně či v MS Excel zjistíme, že počet pracovníků, kteří mají jedno vyživované dítě, je 14. Dvě vyživované děti má 19 pracovníků, tři děti má 9 pracovníků, čtyři děti mají 4 pracovníci, pět a šest dětí má 1 pracovník. V řádku Celkem ve sloupci Počet pracovníků absolutně sečteme pracovníky s různým počtem dětí. Výsledek musí být 60, což je počet pracovníků. Ve sloupci "Počet pracovníků v %" jde o známá poměrná čísla struktury. Spočítáte je jednoduše podle příkladu 9.1. Tabulka vypadá takto:

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 6 Tab. 9.4: Třídění pracovníků firmy Alfa Blatná dle počtu vyživovaných dětí k 30. 6. 2012 Počet dětí Počet pracovníků absolutně v % kumulativně kumulativně v % 0 12 20,0 12 20,0 1 14 23,3 26 43,3 2 19 31,7 45 75,0 3 9 15,0 54 90,0 4 4 6,7 58 96,7 5 1 1,7 59 98,3 6 1 1,7 60 100,0 Celkem 60 100,0 x x Histogram rozdělení četnosti statistických jednotek (prvků souboru) v závislosti na počtu obměn statistického znaku se tvoří pomocí sloupcového grafu, kde výška sloupce (hodnota y) představuje: buď počet (absolutní četnost) statistických jednotek v závislosti na určité obměně statistického znaku, který tvoří proměnnou na ose x. anebo relativní počet (relativní četnost v % nebo v poměrných číslech) statistických jednotek v závislosti na určité obměně statistického znaku, který tvoří proměnnou na ose x. V našem příkladě jde o histogram rozdělení četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí, který se tvoří pomocí sloupcového grafu, kde výška sloupce (hodnota y) představuje: buď počet (absolutní četnost) pracovníků v závislosti na různém počtu vyživovaných dětí, který tvoří proměnnou na ose x, anebo relativní počet (relativní četnost v % nebo v poměrných číslech) pracovníků v závislosti na různém počtu dětí, který tvoří proměnnou na ose x. Histogram rozdělení absolutní četnosti pracovníků v závislosti na různém počtu dětí, který tvoří proměnnou na ose x, vytvoříme sloupcovým grafem ze sloupce Počet pracovníků absolutně. Na ose x budou hodnoty z legendy tabulky 9.4, kde je počet dětí od 0 do 6. Histogram rozdělení absolutní četnosti pracovníků v závislosti na různém počtu dětí je v grafu 9.1. Z grafu vidíme: Počet pracovníků narůstá s počtem vyživovaných dětí až do počtu 2 dětí. Nejvyšší počet pracovníků má na sebe napsané 2 vyživované děti. Od počtu 2 vyživovaných dětí do 5 počet pracovníků klesá.

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 7 Tzn., že nejvíce pracovníků má střední počet dětí. Menší počet dětí i větší počet dětí má na sebe napsaný již menší počet pracovníků. S tím souvisí obálka grafu, která připomíná tvarem horu nebo zvon. Jedná se o asymetrickou Gaussovu křivku, o které se zmíníme ještě později. Histogram relativní četnosti pracovníků v závislosti na různém počtu dětí (který tvoří proměnnou na ose x) vytvoříme sloupcovým grafem ze sloupce Počet pracovníků v %. Na ose x budou hodnoty z legendy tabulky 9.4, kde je počet dětí od 0 do 6. Histogram rozdělení relativní četnosti pracovníků v závislosti na různém počtu dětí je v grafu 9.2. Tvar grafu s relativní četností je stejný, jako u grafu s absolutní četností. Jen místo počtů pracovníků jsou procenta pracovníků s daným počtem dětí.

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 8 Ad b) Do skupinové tabulky doplníme kumulativní četnost. Tzn. počet pracovníků, kteří mají 0 dětí, 0 až 1 dítě, 0 až 2 děti, 0 až 3 děti atd. Vytvoříme graf (histogram) kumulativní četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí. Do hlavičky tabulky 9.4 doplníme sloupce: počet pracovníků s daným počtem dětí kumulativně, kam doplníme kumulativní četnost, počet pracovníků s daným počtem dětí kumulativně v procentech. Kumulativní četnost vytvoříme takto: Do sloupce Počet pracovníků kumulativně na první řádek opíšeme počet pracovníků, kteří nemají žádné vyživované dítě, tj. opíšeme číslo 12. Na druhý řádek sečteme počet pracovníků s 0 dětmi a s 1 vyživovaným dítětem, tj. 12 + 14 = 26. Na třetí řádek sečteme počet pracovníků s 0 dětmi, s 1 vyživovaným dítětem i se 2 vyživovanými dětmi, tj. 12 + 14 + 19 = 26 + 19 = 45. V kumulaci vždy sečítáme předchozí součet a k němu sečteme další počet pracovníků s vyšším počtem dětí. Další řádky vypočítejte sami. V řádku Celkem ve sloupci Počet pracovníků kumulativně i Počet pracovníků kumulativně v % dáme symbol x, neboť hodnota v tomto řádku nemá smysl. Graf kumulativní četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí vytvoříme sloupcovým grafem ze sloupce tabulky 9.4 Počet pracovníků kumulativně. Na ose x budou hodnoty 0, 0-1, 0-2 až 0-6. Kumulativní četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí je zobrazena v grafu 9.3. Z grafu vidíme, že počet pracovníků, kteří mají od minima (0) po nějaký počet dětí narůstá nejprve rychleji, pak pomaleji k hodnotě 60, kdy 0 až 6 dětí má všech 60 pracovníků.

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 9 Ad c) Do skupinové tabulky doplníme poměrné zastoupení pro kumulativní četnosti. Snadno spočítáme, že: 12 pracovníků, kteří mají 0 vyživovaných dětí ze 60 pracovníků, je 20 %, 26 pracovníků, kteří mají 0 až 1 vyživované dítě ze 60 pracovníků, je 43,3 %, 45 pracovníků, kteří mají 0 až 2 vyživované děti ze 60 pracovníků, je 75 %, ostatní výsledky jsou v tabulce 9.4 ve sloupci Počet pracovníků kumulativně v %. Graf relativní kumulativní četnosti pracovníků v závislosti na počtu vyživovaných dětí vytvoříme sloupcovým grafem ze sloupce tabulky 9.4 Počet pracovníků kumulativně v %. Na ose x budou hodnoty 0, 0-1, 0-2 až 0-6. Ad d) Uvedeme slovní popis pro první, druhý a třetí řádek tabulky. Slovní popis pro první řádek tabulky: Nula vyživovaných dětí má 12 pracovníků ze 60, což je 20 % pracovníků. Slovní popis pro druhý řádek tabulky: Jedno vyživované dítě má 14 pracovníků ze 60, což je 23,3 % pracovníků. Nula až jedno vyživované dítě má 26 pracovníků ze 60, což je 43,3 % pracovníků. Slovní popis pro třetí řádek tabulky: Dvě vyživované děti má 19 pracovníků ze 60, což je 31,7 % pracovníků. Nula až dvě vyživované děti má 45 pracovníků ze 60, což je 75 % pracovníků.

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 10 Úkol 9.3: a) Z tabulky 9.1 vhodné skupinové tabulky roztřídíme soubor pracovníků dle třídícího číselného znaku Zbývá dní dovolené na jednotlivé třídy. Současně doplníme procento pracovníků s danými zbylými dny dovolené. Dále vytvoříme histogram rozdělení četnosti pracovníků v závislosti na počtu zbylých dní dovolené. b) Do skupinové tabulky doplníme kumulativní četnost. Vytvoříme graf kumulativní četnosti pracovníků v závislosti na počtu zbylých dní dovolené. c) Do skupinové tabulky doplníme poměrné zastoupení pro kumulativní četnosti. d) Uvedeme slovní popis pro první, druhý a třetí řádek tabulky. Závěr pro třídění podle jednoho nespojitého číselného znaku Pro potřeby třídění jsme sestavili četnostní tabulku 9.4, neboli tabulku rozdělení četností. Ta podává informaci o četnosti výskytu jednotlivých variant (obměn) znaku v souboru. Označme: x i, kde i = 1, 2,... k jsou jednotlivé obměny (varianty) nespojitého číselného znaku n i, kde i = 1, 2,... k jsou absolutní četnosti odpovídající obměnám. Rozdělení četností lze vyjádřit způsobem uvedeným v následující tabulce: Tabulka rozdělení četností Obměna znaku x i Četnost Kumulativní četnost absolutní n i relativní p i absolutní n i relativní p i x 1 n 1 p 1 n 1 p 1 x 2 n 2 p 2 n 1 + n 2 p 1 + p 2 x k n k p k n i = n p i = 1=100 % Celkem n i = n p i = 1 =100 % x x V řádku Celkem je symbolem suma zobrazen součet absolutních četností i relativních četností (jako poměrné číslo nebo v %). Ve sloupci kumulativní četnost je naznačeno, že kumulativní četnost vzniká jako postupný součet absolutních četností, jak jsme si ukázali v příkladu.

Statistické třídění dle jednoho nespojitého číselného znaku Aleš Drobník strana 11 PŘÍKLADY V EXCELU Praktické provedení třídění v MS Excel je v příkladech: 21TrideniDleJednohoCiselnehoZnakuNespojitehoNeresene.xlsx zde je neřešený příklad. 21TrideniDleJednohoCiselnehoZnakuNespojitehoResene.xlsx zde je ten samý příklad řešený. 21TrideniDleJednohoCiselnehoZnakuNespojitehoUkol.xlsx zde je nový neřešený příklad. OPAKOVACÍ OTÁZKY 1. Jak postupujeme při třídění podle jednoho číselného znaku nespojitého?