Charakteristiky variability Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistika.
Advertisements

Statistické funkce v tabulkovém kalkulátoru Excel MS
Třídění dat OA a VOŠ Příbram. Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů.
Statistické charakteristiky variability
Název školy Střední škola pedagogická, hotelnictví a služeb,
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
POPISNÁ STATISTIKA ZPRACOVÁNÍ DAT Výpočet výběrových charakteristik
Charakteristiky variability
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Tloušťková struktura porostu
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_09/C11 AutorIng. Liběna Krchňáková Období vytvořeníBřezen.
Mzdové výpočty II. Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T.G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Technické zhodnocení Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T.G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Statistický soubor, jednotka, znak.
Charakteristické rysy a typy jednorozměrného rozdělení četností.
Statistika Ukazatelé variability
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_09C17 AutorMgr. Monika Chvostková Období vytvořeníŘíjen.
Účetní odpisy Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T.G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Charakteristiky variability
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Obchodní akademie a Střední odborná škola, gen. F. Fajtla, Louny, p.o. Osvoboditelů 380, Louny Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Číslo sady30Číslo DUM17.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Charakteristiky variability
Popisná statistika III
Název školy Obchodní akademie a Hotelová škola Havlíčkův Brod Název OP OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost Registrační číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/
Evidence DM Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T.G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Vladimir Vysockij Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Formy podnikání Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T.G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Mgr. Marcela Sandnerová Pojem charakteristiky variability Variabilita (proměnlivost)  Odlišnost hodnot příslušného znaku Čím větší je variabilita sledovaného.
Statistická šetření Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Aritmetický průměr Prezentace_18
Škola: Střední škola právní – Právní akademie, s.r.o. Typ šablony: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Projekt: CZ.1.07/1.5.00/
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Základy statistiky Autor: Jana Buršová.
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 2 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Název projektu: Kvalitní vzdělání je efektivní investice.
VY_32_INOVACE_21-16 STATISTIKA 2 Další prvky charakteristiky souboru.
Kurzy eura v roce 2009 k prvnímu dni v měsíci zaokrouhlené na celé Kč Kč28.
Příjemce podpory – škola: Hotelová škola, Obchodní akademie a Střední průmyslová škola Teplice, Benešovo náměstí 1, p.o. Číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/
K OMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Charakteristiky variability VY_32_INOVACE_M4r0120 Mgr. Jakub Němec.
Základy popisné statistiky
Časové řady Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Poměrní ukazatelé Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Základy statistiky Základní pojmy. Základy statistiky Statistiku můžeme chápat jako činnost - získávání stat. údajů, jejich zpracování a vyhodnocení jako.
STATISTIKA 1. MOMENTY Vztah mezi momenty v rámci skupin a celku Data rozdělena do několika skupin S 1, …, S k Počty objektů v jednotlivých skupinách n.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Zlepšení podmínek pro vzdělávání na středních školách Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název a adresa školy: Integrovaná střední.
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/
Charakteristiky úrovně Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Tabulky Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Důchody Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Reálná úroková míra Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
3.cvičení-kombinatorika
Indexní analýza Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Statistika 2.cvičení
Statistika Průměry časových řad ANOA Mgr. Darina Vichrová.
Složené úročení Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Průměr intervalové řady
MOCNINY A ODMOCNINY Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T.G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí Autor: Mgr. Renata.
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
Střední škola obchodně technická s. r. o.
Analýza kardinálních proměnných
Autor: Honnerová Helena
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
Transkript prezentace:

Charakteristiky variability Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí

Charakteristiky variability (měnlivosti) Rozhodnout o úrovni zkoumaného znaku pomocí středních hodnot není vždy možné. Proto používáme charakteristiky variability (měnlivosti), kdy zjistíme vzájemné změny mezi hodnotami sledovaného znaku.

Variační rozpětí R R = x max – x min Variační rozpětí je rozdíl mezi největší a nejmenší hodnotou znaku. Vychází pouze s extrémních hodnot.

Variační rozpětí Příklad: V tabulce jsou uvedeny průměrné spotřebitelské ceny sýru Eidam ve vybraných krajích. Určete variační rozpětí průměrných cen sýru v Kč. R = x max – x min = 125,34 – 105,76 = 19,58

Variační rozpětí Příklad: Brigádníkům za sběr jahod byla vyplacena odměna. Vypočtěte variační rozpětí odměn.

Průměrná odchylka d (d s pruhem) Počítaná z prostého aritmetického průměru Počítaná z váženého aritmetického průměru

Průměrná odchylka Průměrná odchylka je podílem součtu absolutních odchylek od průměru a jejich počtu n Počítaná z váženého aritmetického průměru (hodnot, které jsou zadány intervalem) X´ - značí střed intervalu

Příklad: Pracovníci v dílně zameškali: 125, 236, 321, 241, 198 hodin. Zjistěte průměrnou odchylku. Průměrná odchylka = 1121 / 5 = 224,2 = 250,8 / 5 = 50,16

Průměrná odchylka Příklad: Zjistěte průměrnou odchylku u vyplacených prémií. Vyplacené prémie v Kč: 3456, 3218, 6548, 3000, 2300.

Relativní průměrná odchylka rd Vyjadřuje poměr mezi průměrnou odchylkou a průměrem a je vyjádřena v %.

Relativní průměrná odchylka Příklad: Zjistěte relativní průměrnou odchylku zameškaných hodin. Pracovníci v dílně zameškali: 125, 236, 321, 241, 198 hodin. rd = ( 50,16 / 224,2 ). 100 = 22,37 %

Relativní průměrná odchylka Příklad: Zjistěte relativní průměrnou odchylku vyplacených prémií. Vyplacené prémie v Kč: 3456, 3218, 6548, 3000, 2300.

Rozptyl sigma na druhou (řecké písmeno) Počítán z prostého aritmetického průměru Počítán z váženého aritmetického průměru

Rozptyl Počítán z váženého aritmetického průměru (hodnot, které jsou zadány intervalem) X´ - značí střed intervalu Pro rozsáhlejší soubory je odvozen jednodušší vzorec

Rozptyl Příklad: Pracovníci v dílně zameškali: 125, 236, 321, 241, 198 hodin. Zjistěte rozptyl. = 224,2 = 20318,80 / 5 = 4063,76

Rozptyl Příklad: Pracovníci v dílně zameškali: 125, 236, 321, 241, 198 hodin. Ověřte výpočet rozptylu pomocí zjednodušeného vzorce.

Rozptyl Příklad: Zjistěte rozptyl u vyplacených prémií. Vyplacené prémie v Kč: 3456, 3218, 6548, 3000, 2300.

Směrodatná odchylka Přímo vychází z rozptylu, jehož je druhou odmocninou. (sigma)

Směrodatná odchylka Příklad: Pracovníci v dílně zameškali: 125, 236, 321, 241, 198 hodin. Zjistěte směrodatnou odchylku. Rozptyl = 4063,76 (podrobný výpočet – předchozí charakteristika)

Směrodatná odchylka Příklad: Zjistěte směrodatnou odchylku u vyplacených prémií. Vyplacené prémie v Kč: 3456, 3218, 6548, 3000, 2300.

Variační koeficient V Vyjadřuje vztah směrodatné odchylky k aritmetickému průměru. Výsledek je znázorněn v %.

Variační koeficient Příklad: Pracovníci v dílně zameškali: 125, 236, 321, 241, 198 hodin. Zjistěte variační koeficient. Směrodatná odchylka = 63,75 (podrobný výpočet – předchozí charakteristika) Aritmetický průměr = 224,2

Variační koeficient Příklad: Zjistěte variační koeficient u vyplacených prémií. Vyplacené prémie v Kč: 3456, 3218, 6548, 3000, 2300.

Charakteristiky variability Použitá literatura: Www stránky: „google.cz“ Burda Z.: Statistika pro obchodní akademie Burda Z.: Příklady ze statistiky a jejich řešení Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí