Popisné statistiky. Výskyt strupovitosti se zdá být ve vztahu s obsahem některých chemických prvků “ve slupkách“ hlíz. Některé odrůdy trpí strupovitostí.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní statistická analýza dat z pre- a klinických studií
Advertisements

Statistika.
Statistické funkce v tabulkovém kalkulátoru Excel MS
Histogram představuje grafické zobrazení intervalového zobrazení četnosti znaku jakosti slouží k názornému zobrazení „struktury“ naměřených dat hranice.
Statistická indukce Teorie odhadu.
Statistické charakteristiky variability
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Odhady parametrů základního souboru
Název školy Střední škola pedagogická, hotelnictví a služeb,
POPISNÁ STATISTIKA ZPRACOVÁNÍ DAT Výpočet výběrových charakteristik
EXPLORATORNÍ STATISTIKA
Charakteristiky variability
KVANTILY OA a VOŠ Příbram.
Popisná statistika - pokračování
DATA  INFORMACE Statistická analýza je založena na zhušťování informace – tj. jak s co nejmenšího množství vhodně zvolených údajů vytěžit maximum relevantních.
Charakteristiky polohy hodnoty znaku - čísla popisující polohu znaku na číselné ose -můžeme zvolit: -Aritmetický průměr -Modus, medián -Harmonický průměr.
Tloušťková struktura porostu
Obsah statistiky Jana Zvárová
Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Charakteristické rysy a typy jednorozměrného rozdělení četností.
Základní statistické charakteristiky
Jevy a náhodná veličina
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_09C17 AutorMgr. Monika Chvostková Období vytvořeníŘíjen.
Charakteristiky variability
Průměry aritmetický průměr: geometrický průměr: harmonický průměr:
Charakteristiky variability
Statistické výpočty v MATLABu
Popisná statistika III
Pohled z ptačí perspektivy
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Na co ve výuce statistiky není čas
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Normální rozdělení a ověření normality dat
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
RNDr. Monika Pávková Goldbergová
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 2 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Název projektu: Kvalitní vzdělání je efektivní investice.
(Popis náhodné veličiny)
VY_32_INOVACE_21-16 STATISTIKA 2 Další prvky charakteristiky souboru.
Popisná analýza v programu Statistica
Aritmetický průměr - střední hodnota
Popisná statistika úvod rozdělení hodnot míry centrální tendence
Základy popisné statistiky
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
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 variability Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
STATISTIKA 1. DISTRIBUČNÍ FUNKCE Slouží k popisu rozdělení (distribuce) číselných dat Je zobecněním relativních četností F(y) = p(Y≤ y) F(y) … udává podíl.
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
Induktivní statistika
Statistika 2.cvičení
STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT (JEDNOROZMĚRNÉ SOUBORY)
Popisná statistika: přehled
Popisná analýza v programu Statistica
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Typy proměnných Kvalitativní/kategorická binární - ano/ne
Deskriptivní statistika
Střední hodnoty Udávají střed celé skupiny údajů, kolem kterého všechny hodnoty kolísají (analogie těžiště). Aritmetický průměr - vznikne součtem hodnot.
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
Statistika a výpočetní technika
Analýza kardinálních proměnných
Autor: Honnerová Helena
Induktivní statistika
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
Náhodné výběry a jejich zpracování
Distribuční funkce diskrétní náhodná proměnná spojitá náhodná proměnná
Transkript prezentace:

Popisné statistiky. Výskyt strupovitosti se zdá být ve vztahu s obsahem některých chemických prvků “ve slupkách“ hlíz. Některé odrůdy trpí strupovitostí více (citlivé), některé méně (střed), některé téměř strupovitostí netrpí (odolné). Sledujeme například množství Cu [mg/kg] ve slupce brambor. Hlízy jsou zhruba stejně velké, 60 – 65 dní po výsadbě. Pokusné plochy pro výsadbu byly zvoleny s přibližně stejnými půdními a klimatickými podmínkami. Přesto obsah Cu v hlízách není stejný. Nejsme schopni přesně definovat všechny faktory ovlivňující množství Cu v hlízách a Hlavně nejsme schopni analyzovat všechny hlízy. Definujeme náhodnou veličinu: obsah Cu v hlízách brambor. Náhodnou veličinu lze definovat: 1)Rozdělením pravděpodobností (histogram, spojitá křivka) obsahu Cu v hlíze 2)Charakteristikami (středu, variability,…)

Definice pomocí rozdělení pravděpodobností.  Náhodná veličina může mít diskrétní charakter – počty jedinců Například počet chlapců mezi 100 novorozenci  Náhodná veličina může mít spojitý charakter – obsah Cu v hlízách brambor.

Definice pomocí charakteristik. 1. charakteristiky středu (polohy): střední hodnota  median 2.charakteristiky variability: variance  2 směrodatná odchylka  rozpětí max – min Variační koeficient  /   

Výběrové charakteristiky souboru pro výběr rozsahu n. Výběrová střední hodnota Výběrový rozptyl Výběrová směrodatná odchylkaS Výběrové charakteristiky jsou náhodné veličiny, závisejí na náhodném výběru, speciálně například na jeho rozsahu. Náhodný výběr musí být náhodný a musí odrážet strukturu základního souboru. Je-li tomu tak, pak: Kolísání výběrové střední hodnoty popisuje Standard error of mean Charakteristiky náhodné veličiny nejsou většinou známy. Na jejich hodnotu usuzujeme z výběrových charakteristik.

Kvantily. Slouží k představě o uspořádání dat. Data seřadíme vzestupně. Příklad souboru: 1,1,1,1,1,1,1,150 Median (prostřední hodnota) = 1 První (dolní) kvartil = 1 Druhý (prostřední) kvartil = median = 1 Třetí kvartil = 1 Střední hodnota = 157/8 = Většina dat má výrazně nižší hodnoty, než je průměr. Vychýlení průměru tvoří jen několik vychýlených hodnot. Stejným způsobem decily nebo percentily.