Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT



Podobné dokumenty
Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

VY_52_INOVACE_J 05 01

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

P1: Úvod do experimentálních metod

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

Chyby přímých měření. Úvod

Digitální učební materiál

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

[ jednotky ] Chyby měření

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

T e c h n i c k á z p r á v a. Pokyn pro vyhodnocení nejistoty měření výsledků kvantitativních zkoušek. Technická zpráva č.

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

HYPOTEČNÍ ÚVĚR. , kde v = je diskontní faktor, Dl počáteční výše úvěru, a anuita, i roční úroková sazba v procentech vyjádřená desetinným číslem.

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

Deskriptivní statistika 1

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

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

Spolehlivost a diagnostika

Základní požadavky a pravidla měření

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, druhý ročník, měření elektrického odporu

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

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

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

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC

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

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

Střední hodnoty. Aritmetický průměr prostý Aleš Drobník strana 1

Iterační výpočty projekt č. 2

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Úvod do korelační a regresní analýzy

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

11. Časové řady Pojem a klasifikace časových řad

Metodický postup pro určení úspor primární energie

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

3. cvičení 4ST201 - řešení

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika

V. Normální rozdělení

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Pravděpodobnostní modely

Lineární regrese ( ) 2

Základy statistiky. Petr Kladivo

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

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

Téma 11 Prostorová soustava sil

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

FUZZY STOCHASTICKÁ ANALÝZA SLOŽITÝCH SOUSTAV ČÁST I FUZZY NEURČITOST NÁHODNÉ VELIČINY

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

Úvod do teorie měření

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

3. cvičení 4ST201. Míry variability

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Výsledky této ásti regresní analýzy jsou asto na výstupu z poítae prezentovány ve form tabulky analýzy rozptylu.

Systém pro zpracování, analýzu a vyhodnocení statistických dat ERÚ. Ing. Petr Kusý Energetický regulační úřad odbor statistický a bezpečnosti dodávek

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

ZÁKLADNÍ TYPY DŮKAZŮ, MATEMATICKÁ INDUKCE

Metodika projektů generujících příjmy

UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra tělesné výchovy

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

ÚVOD DO PRAKTICKÉ FYZIKY I

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY


2. Vícekriteriální a cílové programování

0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 2

Metodika: Goniometrický tvar komplexního ísla, binomická rovnice

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Transkript:

Základy práce s tabulkou Výukový modul III. Iovace a zkvaltěí výuky prostředctvím IC éma III..3 echcká měřeí v MS Excel Pracoví lst 5 Měřeí teploty. Ig. Jří Chobot VY_3_INOVACE_33_5

Aotace Iovace a zkvaltěí výuky prostředctvím IC - výukový modul III..3 echcká měřeí v MS Excel je praktckou pomůckou pro učtele a žáky strojíreských učebích oborů. Usadňuje učtelům prác př zadáváí cvčeí a úkolů z oblast techckého měřeí kotroly a měřeí, pro žáky je uceleým dokumetem sloužícím k procvčováí a upevňováí probíraé látky. Lze j využít jak v elektrocké, tak v papírové podobě. Může sloužt jako doplňující pomůcka ke vhodé učebc Kotrola a měřeí. Jedotlvé kaptoly tvoří soubory s odpovídajícím ázvy. Fukce těchto pracovích lstů spočívá v realzac odborý praktckých (laboratorích) cvčeí, měřeí ebo zkoušeí, které vedou k vytvořeí přehledu o možostech a hracích zpracováí jedotlvých měřících metod v MS Excel 010. Dále k ácvku praktckých mapulačích dovedostí v používáí měřcích přístrojů a zařízeí a k dovedost zazameávat, aalyzovat a hodott získaé výsledky. Získáte: zalost základího zpracováí výsledků jedotlvých měřeí v MS Excel 010 a zpracováí protokolů; přpraveé smulačí úlohy v pracovích lstech č. 10,11, 1, 14 a 16 pak mmalzuj potřebou dobu zaškoleí žáků pro měřeí kokrétí úlohy, čímž se celý proces výuky začě urychluje. Budete schop: využít získaé vědomost ve výuce techcké měřeí v souladu s RVP; uplatt metody měřeí a teor chyb př zpracováí výsledků. Klíčová slova techcká měřeí, kotrola a měřeí, teore chyb, zpracováí výsledků měřeí, tabulkový procesor. Celý materál je zpracovaý tak, aby se žác mohl věovat aktví čost spojeé se zpracováím výsledku měřeí, ať už pod vedeím učtele, ebo samostatě. VY_3_INOVACE_33_5 Ig. Jří Chobot Aotace

1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 15 16 17 18 19 0 1 3 4 A B C D E F G H I J K L M N O P ZMĚNA EPLOY VZDUCHU V PRŮBĚHU ČASU č. měřeí 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 Čas [hod.] 0 4 6 8 10 1 14 16 18 0 4 eplota 14, 1,1 10,5 11,4 15,6 18 19,1 0,6 19,5 16,8 15,4 14 1 15,3 15,40 Průměrá deí 15,3 teplota 15,3 [ C ] 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3... průměrá deí teplota vzduchu... jedotlvé hodoty teplot vzduchu... počet měřeí =PRŮMĚR(B4:N4) Jestlže matce ebo odkaz obsahuje text, logcké hodoty ebo prázdé buňky, jsou tyto hodoty gorováy; buňky s ulovou hodotou jsou však započítáváy. k 1 Medá: =MEDIAN(B4:N4)= Vypočte směrodatou odchylku základího souboru. Směrodatá odchylka vyjadřuje, jak se hodoty lší od průměré hodoty (středí hodoty). 15,4 je prostředí číslo ve skupě čísel, kdy má polova čísel hodotu vyšší ež medá a polova čísel hodotu žší ež medá Průměrá odchylka: =PRŮMODCHYLKA(B4:N4)= Vrátí průměr absolutích odchylek bodů dat od jejch středí hodoty. PRŮMĚRNÁ ODCHYLKA je měřítkem varablty možy dat. Směrodatá odchylka: =SMODCH.P(B4:N4)=,73 3,19 1 Průměrá deí teplota Meda deí teploty VY_3_INOVACE_33_5 Ig. Jří Chobot Měřeí teploty

Číslo měřeí Čas [hod.] eplota 1 0 14, 1,1 3 4 10,5 4 6 11,4 5 8 15,6 6 10 18 7 1 19,1 8 14 0,6 9 16 19,5 10 18 16,8 11 0 15,4 1 14 13 4 1 Průměrá deí teplota Meda deí teploty Úkol k procvčeí. Zpracujte v tabulce zazameaé výsledky měřeí teploty. Staovte průměrou deí teplota, meda deí teploty. VY_3_INOVACE_33_5 Ig. Jří Chobot Úkol k procvčováí

Doporučeá lteratura [1] Král, M.: Excel 010. Praha, Grada Publshg, a.s., 010, ISBN 978-80-47-3495-8 Použtá lteratura a zdroje [] Bumbálek, L. a kol.: Kotrola a měřeí. Praha, INFORMAORIUM, 007, ISBN 978-80-7333-07-9 [3] Mkulčák, J.: Matematcké, fyzkálí a chemcké tabulky a vzorce pro středí školy, Prometheus, 010, ISBN 80-7196-64-3 [4] Leveber J., Vávra P.,: Strojcké tabulky, Albra pedagogcké akladatelství, Úvaly 005, ISBN 80-7361-011-6 [5] Iteretové stráky dostupé z URL: http://www.metalet.cz/portal/ Zdroje obrázků Pokud eí uvedeo jak, jsou použté objekty vlastí orgálí tvorbou autora Ig. Jřího Chobota. VY_3_INOVACE_33_5 Ig. Jří Chobot Lteratura