Třídění dat OA a VOŠ Příbram. Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistika.
Advertisements

Statistické funkce v tabulkovém kalkulátoru Excel MS
Základní statistické pojmy
Statistická indukce Teorie odhadu.
Časové řady OA a VOŠ Příbram.
Odhady parametrů základního souboru
Statistika I 2. cvičení.
Charakteristiky variability
Regresní analýza a korelační analýza
KVANTILY OA a VOŠ Příbram.
Indexy pojem OA a VOŠ Příbram.
BOX - PLOT OA a VOŠ Příbram.
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Základní statistické pojmy a postupy
Histogram OA a VOŠ Příbram
Obsah statistiky Jana Zvárová
Statistika 8. ročník Autorem materiálu je Mgr. Jana Čulíková
Matematická statistika I.
F U N K C E.
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_09/C2 AutorIng. Liběna Krchňáková Období vytvořeníSrpen.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Statistický soubor, jednotka, znak.
Charakteristické rysy a typy jednorozměrného rozdělení četností.
Měření fyzikální veličiny
Opakované měření délky
Základní statistické charakteristiky
Statistický soubor s jedním argumentem
Charakteristiky variability
Název školy Obchodní akademie a Hotelová škola Havlíčkův Brod Název OP OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost Registrační číslo projektu 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.
Statistika 2 Aritmetický průměr, Modus, Medián
Statistika 2. přednáška Ing. Marcela Čapková.
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_09/C1 AutorIng. Liběna Krchňáková Období vytvořeníSrpen.
STATISTIKA Zdeňka Hudcová.
Charakteristiky variability
Základy zpracování geologických dat
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Statistické srovnávání ekonomických jevů
Měříme délku s různou přesností
Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika
Statistika Statistika je matematická disciplína, která zpracovává výsledky hromadného pozorování (o objemu výroby, dovozu či vývozu zboží, výdajích a příjmech.
Základy popisné statistiky
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.
Charakteristiky variability 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.
Zlepšení podmínek pro vzdělávání na středních školách Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název a adresa školy: Integrovaná střední.
Statistika 1.cvičení. Základní informace Ing. Daniela Krbcová Materiály ze cvičení, přednášky Skripta k předmětu,
Rozdělení četností 13. prosince 2013 VY_42_INOVACE_190224
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Číslo a název projektu: CZ /1. 5
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
Absolutní a relativní četnost
Opakované měření délky
Statistika - opakovací test k procvičení
METODICKÝ LIST PRO ZŠ Pro zpracování vzdělávacích materiálů (VM)v rámci projektu EU peníze školám Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost   
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
METODOLOGIE MAGISTERSKÉ PRÁCE
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Základní zpracování dat Příklad
Střední škola obchodně technická s. r. o.
Analýza kardinálních proměnných
Autor: Honnerová Helena
Statistika.
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
… jak přesně počítat s nepřesnými čísly
Transkript prezentace:

Třídění dat OA a VOŠ Příbram

Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů  uspořádání údajů do přehledné formy včetně jejich zhuštění  jednostupňové – podle obměn jednoho znaku  vícestupňové – podle obměn více znaků najednou

Prosté rozdělení četností  nespojité statistické znaky  údaje uspořádáme do rostoucí posloupnosti a každé hodnotě znaku přiřadíme počty (četnosti) příslušných statistických jednotek Četnosti lze vyjádřit různým způsobem:  absolutní četnost n i – skutečný počet jednotek; udává, kolikrát se která hodnota znaku v souboru vyskytuje; jejich součet je roven rozsahu souboru

 relativní četnost p i – pro porovnávání různých rozdělení, nejčastěji se vyjadřuje v %  kumulativní četnost – absolutní (kn i ), relativní (kp i ) podávají informaci o tom, kolik jednotek souboru, resp. jaká poměrná část souboru má variantu znaku menší nebo rovnou určité dané obměně kn 1 = n 1 kn 2 = n 1 + n 2 kn3 3 = n 1 + n 2 + n 3

Intervalové rozdělení četností znak spojitý nebo diskrétní s velkým počtem obměn Je nutno řídit se několika pravidly: Počet intervalů musí být takový, aby vynikly podstatné a charakteristické rysy souboru  stanovení počtu intervalů  nebo dle Sturgesovo pravidla

 délka intervalu – spíše stejná R = variační rozpětí (R = x max – x min ) - extrémní hodnota – otevřené intervaly  Při zařazování jednotlivých hodnot znaku do intervalů musí být jednoznačně určeno, kam kterou jednotku zařadit.

Příklad Máme k dispozici údaje o výdajích (Kč) vybraných domácností. Uvedená data je potřeba setřídit do přehlednější formy. Sice jde o znak diskrétní, ale nabývá velkého počtu obměn. Proto bude vhodné uspořádat daný soubor do intervalového rozdělení četností.

Nejprve určíme počet intervalů. V případě použití Sturgesova pravidla je počet intervalů zhruba stejný. Zde je potřeba zvážit, jaký počet intervalů požadujeme. Vhodnější bude zvolení 6 intervalů. Dále určíme šířku intervalu.

Vzhledem k hodnotě, která vychází, je optimální zaokrouhlovat na celá čísla, v tomto případě na hodnotu Následně je důležité správně určit počátek prvního intervalu (blízko nejmenší hodnoty).

Určení středu intervalu Je možné určit jako průměr dolní a horní meze v rámci jednoho intervalu nebo v případě stejně širokých intervalů jako průměr dvou po sobě jdoucích mezí. Univerzální způsob Použitelné pouze tehdy, jestliže všechny intervaly mají stejnou šířku.

Základní pojmy Tabulka rozdělení četností – příklad