POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.

Prezentace na téma: "POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní."— Transkript prezentace:

1 POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní obrázek. Martina Litschmannová MÁME DATA – A CO DÁL?

2 Obsah:  Co je to statistika?  Jak provést statistické šetření?  Jak analyzovat data?  Exploratorní (popisná) analýza kategoriálních dat  Exploratorní (popisná) analýza kvantitativních dat

3 Co je to statistika? Google – 3.10 6 odkazů (čeština), 58.10 6 odkazů (angličtina) Uspořádaný datový soubor (statistika přístupů na web. stránky, statistika střel na branku, statistika nehodovosti, ekonomické statistiky, …) Český statistický úřad, Real Time Statistics ProjectČeský statistický úřadReal Time Statistics Project Teoretická disciplína, která se zabývá metodami sběru a analýzy dat (matematická statistika vs. aplikovaná statistika) Číselný údaj „syntetizující“ vlastnosti datových souborů (četnost, průměr, rozptyl, …)

4 Co vypovídá statistika o jednotlivci? Lukáš Pavlásek (jednotlivec) skaut občan ČR Statistika nezkoumá jednotlivce jako individualitu, ale jako anonymního nositele některého znaku (činnosti, vlastnosti). Statistika je nauka o hromadných jevech. tanečník

5 Jak provést statistické šetření? statistické znaky – údaje, které u statistických znaků sledujeme (např. váha, výška, IQ, …) úplné šetření = ZÁKLADNÍ SOUBOR statistická jednotka výběrové šetření REPREZENTATIV NÍ výběr

6 Jak analyzovat data? Exploratorní (popisná) statistika Statistická indukce

7 Exploratorní analýza dat Grafická prezentace a uspořádání dat do názornější formy a jejich popis několika málo hodnotami, které by obsahovaly co největší množství informací obsažených v původním souboru.

8 Typy statistických znaků (proměnných) Typy proměnných Kvalitativní proměnná (kategoriální, slovní...) Kvantitativní proměnná (numerická, číselná...)

9 EDA pro kvalitativní veličinu

10 Číselné charakteristiky + Modus (název nejčetnější varianty) TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI x1x1 Celkem:

11 Číselné charakteristiky TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéraAbsolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž 7737,37864 Žena 8541,26214 Dítě 4421,35922 Celkem: 206100,00000 1% … 2,06 osob 0,00001%... 0,0000206 osob 0,1% … 0,206 osob Jak zaokrouhlovat relativní četnost?

12 Číselné charakteristiky POZOR na zaokrouhlovací chybu! TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž 7737,4 Žena 8541,3 Dítě 4421,4 Celkem: 206100,1

13 Číselné charakteristiky Dopočet do 100%! TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž 7737,4 Žena 8541,3 Dítě 4421,3 Celkem: 206100,0

14 Číselné charakteristiky TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž ?37,4 Žena ?41,3 Dítě ?21,3 Celkem: 206100,0 Relativní četnosti uvádějme vždy pouze jako doplněk absolutních četností, nikoliv samostatně!

15 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart) „…můžete vytvořit sloupcový graf a dodat mu zcela nový a přitažlivý vzhled“ http://office.microsoft.com/cs-cz/excel-help/prezentace-dat-ve-sloupcovem-grafu-HA010218663.aspx

16 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart)

17 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart)

18 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart)

19 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart)

20 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart)

21 Grafické znázornění Na co si dát pozor? Subjektivně vnímáme plochu (objem), nikoliv výšku jednotlivých „sloupců“.

22 A)Sloupcový graf (bar chart) Grafické znázornění Na co si dát pozor? zdroj dat: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_carbon_dioxide_emissions_per_capita

23 A)Sloupcový graf (bar chart) Grafické znázornění Na co si dát pozor? Subjektivně vnímáme plochu (objem), nikoliv výšku jednotlivých „sloupců“. Nadbytečné názvy grafu, legendy, … Neefektivní nuly A na co ještě?

24 Který z grafů je „správný“?

25 Určete pravdivost tvrzení: V žádných dvou letech nebyl počet studentů stejný. Zdroj: Testové příklady určené žákům 9. tříd.

26 Určete pravdivost tvrzení: V žádných dvou letech nebyl počet studentů stejný. Zdroj: Testové příklady určené žákům 9. tříd. 241 240 ?

27 Grafické znázornění Na co si dát pozor? Subjektivně vnímáme plochu (objem), nikoliv výšku jednotlivých „sloupců“. Nadbytečné názvy grafu, legendy, … Neefektivní nuly Informativní hodnota grafu A)Sloupcový graf (bar chart)

28 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Jaký je poměr mezi velikostí výsečí A a C? Jaký je poměr mezi velikostí výsečí B a D? Grafické znázornění

29 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Grafické znázornění

30 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Grafické znázornění

31 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Grafické znázornění

32 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Na co si dát pozor? Grafické znázornění

33 Anketa Jste pro navýšení hodinové dotace Biostatistiky? TAKHLE NE!!!

34 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Na co si dát pozor? Neuvádění absolutních četností, resp. celkového počtu respondentů v „blízkosti“ grafu Nadbytečné názvy grafu Grafické znázornění

35 Krevní skupina Rh faktor Celkem Rh+Rh- 038745 A34640 B9211 AB314 Celkem8416100 Výskyt krevních skupin a Rh faktoru v USA Procentuální zastoupení krevních skupin v populaci USA

36 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Na co si dát pozor? Neuvádění absolutních četností, resp. celkového počtu respondentů v „blízkosti“ grafu Nadbytečné názvy grafu, legendy, … Ne vždy je graf přehlednější než tabulka Grafické znázornění

37 Určete pravdivost tvrzení: a)Místo otazníku patří 20%. b)Místo otazníku patří 126 Kč. c)Část C je dvojnásobkem části D. Co je to A, B, C, D? Jsou výseče odpovídající variantám B a D stejně velké? Lze velikosti jednotlivých výsečí charakterizovat v absolutních číslech i v procentech? Rozdělení četností kvalitativního znaku se znázorňuje kruhovým diagramem, kde různým hodnotám znaku odpovídají kruhové výseče, jejichž plošné obsahy jsou úměrné četnostem. (Prometheus) Zdroj: Testové příklady určené žákům 9. tříd.

38 Grafické znázornění A)Sloupcový graf (bar chart) B)Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)  Obrázkové grafy

39 Obrázkové grafy – užiteční pomocníci? Srovnání průměrných ročních nástupních platů učitelů středních škol v ČR (17 244 $) a Irsku (34 604 $)

40 Obrázkové grafy – užiteční pomocníci? Srovnání průměrných ročních nástupních platů učitelů středních škol v ČR (17 244 $) a Irsku (34 604 $)

41 Několik praktických příkladů aneb „To přece bylo v novinách…“

42 Obrázkové grafy – užiteční pomocníci? (Zdroj: Mf Dnes, 10. 7. 2014: Zemědělci si rozdělí miliardy. Krávy a vepři se budou mít lépe. infografika

43 „Úžasná infografika o výdajích státního rozpočtu České republiky v roce 2013“ Zdroj: http://www.estat.cz/zpravy/informace-k-projektum/kde-konci-vase-dane/

44

45 Příklad s klobásou

46

47 Souboj vyhledávačů Zdroj: http://www.zive.cz/clanky/infografika-souboj-vyhledavacu-seznamcz-a-google/sc-3-a- 167776/default.aspx

48 Souboj vyhledávačů Zdroj: http://www.zive.cz/clanky/infografika-souboj-vyhledavacu-seznamcz-a-google/sc-3-a- 167776/default.aspx

49 Jak výsledky šetření zobrazit správně?

50

51 Průzkum o představách studentů o budoucím zaměstnání Mimořádná příloha Mf Dnes, 27. 3. 2014 – výsledky šetření spol. Studenta Media (typ šetření: online dotazování, specifikace výběru: „přes tisíc vysokoškoláků ze všech ročníků po celé republice“)

52 Průzkum o představách studentů o budoucím zaměstnání Mimořádná příloha Mf Dnes, 27. 3. 2014 – výsledky šetření spol. Studenta Media (typ šetření: online dotazování, specifikace výběru: „přes tisíc vysokoškoláků ze všech ročníků po celé republice“) S přesností na setinu procenta… 1000 studentů … 100% 10 studentů … 1% 0,1 studentů … 0,01% Proč není součet 100%? Čemu odpovídá velikost jednotlivých částí prstence?

53 Jak výsledky šetření zobrazit správně? Co je pro Vás důležité při výběru zaměstnání? (vyberte 3 pro Vás nejdůležitější faktory) četnostrel. četnost (%) rel. četnost (%) vzhledem k počtu respondentů plat6922267 profesní růst5501853 atraktivita pracovní pozice4931648 pracovní prostředí4791647 work-life balance4431443 benefity234823 reputace společnosti199619 celkem3090100%---

54 Jak výsledky šetření zobrazit správně?

55 Zdroj: Twitter @strakovka (20. srpna 2015)

56 Zdroj: Dotyk, týdeník, 34. číslo, 21. 8. 2015, ISSN: 1805-9465

57 Pozor na logaritmické měřítko!

58 Zdroj: http://thefederalist.com/2015/09/30/ http://thefederalist.com/2015/09/30/ Nemíchejme jabka s hruškami!!!

59 EDA pro kvantitativní veličinu

60 Číselné charakteristiky A)Míry polohy (úrovně) B)Míry variability C)Míry šikmosti a špičatosti

61 Míry polohy -Odhadují skutečnou populační střední hodnotu na základě výběrového souboru. -Patří mezi ně: výběrový aritmetický průměr, výběrový geometrický průměr, výběrový medián a modus. -Dalšími mírami polohy, které se týkají popisu i polohy jiných hodnot než středních, jsou kvantily.

62 Statistik, který má hlavu v sauně a nohy v ledničce, hovoří o příjemné průměrné teplotě. Autor neznámý Ošidný průměr

63 Aritmetický průměr

64

65 Ošidnost průměru Zdroj: [1]

66 Ošidnost průměru Země K Průměrná produkce kuřat (na osobu): 1,0 (denně)

67 Ošidnost průměru „Průměrná rodina má 2,2 dítěte.“ Zdroj: [1]

68 Ošidnost průměru

69  V malé vesnici někde v Americe žije 6 lidí, jejichž roční plat je uveden níže. $25 000 $27 000 $29 000 $35 000 $37 000 $38 000 Určete průměrný plat obyvatel této vesnice. ($31 830)  Do vesnice se přistěhoval Bill Gates, jehož roční příjem je $40 000 000. $25 000 $27 000 $29 000 $35 000 $37 000 $38 000 $40 000 000 Určete průměrný plat obyvatel této vesnice. ($5 741 571)

70 Ošidnost průměru Zdroj: Blesk, 9.4.2013

71 Ošidnost průměru Zdroj: Blesk, 12.3.2014

72 Ošidnost průměru Zdroj: https://www.czso.cz/csu/czso/cri/prumerne-mzdy-2-ctvrtleti-2015https://www.czso.cz/csu/czso/cri/prumerne-mzdy-2-ctvrtleti-2015

73 Ošidnost průměru Zdroj: https://www.czso.cz/csu/czso/cri/prumerne-mzdy-2-ctvrtleti-2015https://www.czso.cz/csu/czso/cri/prumerne-mzdy-2-ctvrtleti-2015

74 Ošidnost průměru

75 Aritmetický průměr

76 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že  vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. ABCD ABBCCD Dráha (km)555 Rychlost (km/h)405060 1

77 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že  vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. ABCD ABBCCD Dráha (km)555 Rychlost (km/h)405060 Čas (h)5/405/505/60 1

78 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že  vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. ABCD ABBCCDAD Dráha (km)555 Rychlost (km/h)405060 Čas (h)5/405/505/60 1

79 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že  vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. ABCD ABBCCDAD Dráha (km)55515 Rychlost (km/h)405060 Čas (h)5/405/505/605/40 + 5/50 + 5/60 Harmonický průměr 1

80 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že b)Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. ABBCCD Dráha (km) 0,15AD0,25AD0,60AD Rychlost (km/h) 405060 1 ABCD

81 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že b)Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. ABBCCD Dráha (km) 0,15AD0,25AD0,60AD Rychlost (km/h) 405060 Čas (h) 0,15AD/400,25AD/500,60AD/60 1 ABCD

82 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že b)Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. ABBCCDAD Dráha (km) 0,15AD0,25AD0,60AD Rychlost (km/h) 405060 Čas (h) 0,15AD/400,25AD/500,60AD/60 1 ABCD

83 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že b)Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. ABBCCDAD Dráha (km) 0,15AD0,25AD0,60ADAD Rychlost (km/h) 405060 Čas (h) 0,15AD/400,25AD/500,60AD/600,15AD/40 + 0,25AD/50 + 0,60AD/60 1 ABCD

84 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že b)Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. ABBCCDAD Dráha (km) 0,15AD0,25AD0,60ADAD Rychlost (km/h) 405060 Čas (h) 0,15AD/400,25AD/500,60AD/600,15AD/40 + 0,25AD/50 + 0,60AD/60 1 ABCD Vážený harmonický průměr

85 Cena jedné akcie energetické společnosti vzrostla na burze XY v období od 13. do 15. března téhož roku z 952,50 Kč na 982,00 Kč. Jaký byl průměrný denní relativní přírůstek ceny této akcie? 2 Cena akcie (Kč)Koeficient růstu 13. března 952,50 14. března ??/952,5 15. března 982,0982,0/? Geometrick ý průměr Průměrný denní relativní přírůstek ceny akcie byl 1,5%.

86 Výběrové kvantily

87 Význačné výběrové kvantily

88 Kde se s kvantily setkáme v praxi? Zdroj: https://scio.cz/nsz/vyhodnoceni.asphttps://scio.cz/nsz/vyhodnoceni.asp Vyhodnocení Národních srovnávacích zkoušek, …

89 Kde se s kvantily setkáme v praxi? vyhodnocení Národních srovnávacích zkoušek, … růstové grafy

90 Růstové grafy

91 Jak se výběrové kvantily určují?

92 MN (%) 8,7 7,8 6,8 7,8 9,7 15,7 6,8 4,9 6,8 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil). 3

93 MN (%)MN (%) (seřazeno) 8,74,9 7,86,8 7,86,8 9,77,8 15,77,8 6,88,7 4,99,7 6,816 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil). 3

94 MN (%)MN (%) (seřazeno) 8,74,9 7,86,8 7,86,8 9,77,8 15,77,8 6,88,7 4,99,7 6,816 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil). 3

95 MN (%)MN (%) (seřazeno) 8,74,9 7,86,8 7,86,8 9,77,8 15,77,8 6,88,7 4,99,7 6,816 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil). 3

96 Míry variability -Charakteristiky hodnotící rozptýlenost hodnot statistického souboru kolem nějaké míry polohy. -Patří mezi ně: (variační) rozpětí, mezikvartilové (interkvartilové) rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka a variační koeficient.

97 Zásahy střelce AZásahy střelce B 41 55 69 Průměr55 K čemu potřebujeme míry variability?

98 Zásahy střelce AZásahy střelce B 41 55 69 Průměr55 K čemu potřebujeme míry variability? Zdroj: [1]

99 Firma vyrábějící tabulové sklo vyvinula méně nákladnou technologii pro zlepšení odolnosti skla vůči žáru. Pro testování bylo vybráno 100 tabulí skla a rozřezáno na polovinu. Jedna polovina pak byla ošetřena novou technologií, zatímco druhá byla ponechána jako kontrolní. Výsledky jsou prezentovány v následujícím grafu. Lze doporučit zavedení nové technologie do výroby? K čemu potřebujeme míry variability?

100 Firma vyrábějící tabulové sklo vyvinula méně nákladnou technologii pro zlepšení odolnosti skla vůči žáru. Pro testování bylo vybráno 100 tabulí skla a rozřezáno na polovinu. Jedna polovina pak byla ošetřena novou technologií, zatímco druhá byla ponechána jako kontrolní. Výsledky jsou prezentovány v následujícím grafu. Lze doporučit zavedení nové technologie do výroby? K čemu potřebujeme míry variability?

101 Výběrový rozptyl Na co si dát pozor? Rozměr rozptylu je druhou mocninou rozměru proměnné.

102 Výběrová směrodatná odchylka

103 Jakou představu o variabilitě dat nám dává sm. odchylka? Empirické pravidlo 3 sigma k 10,682 20,954 30,998 k 1>0>0 2>0,75 3>0,89

104 Variační koeficient Proč potřebujeme bezrozměrnou míru variability? Umožňuje srovnání variability proměnných, které mají různé jednotky.

105 Interkvartilové rozpětí Užití: např. při identifikaci odlehlých pozorování

106 Odlehlá pozorování  ty hodnoty proměnné, které se mimořádně liší od ostatních hodnot a tím ovlivňují např. vypovídací hodnotu průměru. Jak postupovat v případě, že v datech identifikujeme odlehlá pozorování?  V případě, že odlehlost pozorování je způsobena:  hrubými chybami, překlepy, prokazatelným selháním lidí či techniky...  důsledky poruch, chybného měření, technologických chyb... tzn., známe-li příčinu odlehlosti a předpokládáme-li, že již nenastane, jsme oprávněni tato pozorování vyloučit z dalšího zpracování.  V ostatních případech je nutno zvážit, zda se vyloučením odlehlých pozorování nepřipravíme o důležité informace o jevech vyskytujících se s nízkou četností.

107 Metoda vnitřních hradeb Dolní mez vnitřních hradeb Horní mez vnitřních hradeb Identifikace odlehlých pozorování

108 Metoda vnějších hradeb Dolní mez vnějších hradeb Horní mez vnějších hradeb Identifikace extrémních pozorování

109 MN (%) 4,9 6,8 7,8 8,7 9,7 15,7 V předložených datech identifikujte odlehlá pozorování: 4

110 MN (%) 4,9 6,8 7,8 8,7 9,7 15,7 V předložených datech identifikujte odlehlá pozorování: 4

111 Identifikace odlehlých pozorování Zase nový vzorec?

112 Identifikace odlehlých pozorování

113 Míry šikmosti a špičatosti

114 Jsou míry polohy a míry variability dostatečné pro posouzení rozdělení sledovaných veličin? Všech pět ukázek má stejné charakteristiky polohy i variability (průměry i směrodatné odchylky jsou shodné). Přesto na první pohled vidíme, že tvary rozdělení dat jsou různé. Zdroj: TVRDÍK, J.: Základy matematické statistiky, Ostravská univerzita, 2008

115 Výběrová šikmost (standardizovaná) Symetrická dataPozitivně zešikmená data Negativně zešikmená data empirické pravidlo

116 Výběrová špičatost (standardizovaná) míra koncentrace kolem průměru

117 Jsou míry polohy a míry variability dostatečné pro posouzení rozdělení sledovaných veličin? Všech pět ukázek má stejné charakteristiky polohy i variability (průměry i směrodatné odchylky jsou shodné). Přesto na první pohled vidíme, že tvary rozdělení dat jsou různé. K číselnému vyjádření těchto rozdílů nám slouží další charakteristiky - šikmost (g 1, angl. skewness) a špičatost (g 2, angl. kurtosis). Zdroj: TVRDÍK, J.: Základy matematické statistiky, Ostravská univerzita, 2008

118 Přesnost číselných charakteristik

119 Směrodatnou odchylku jakožto míru nejistoty měření zaokrouhlujeme nahoru na jednu, maximálně dvě platné cifry a míry polohy (průměr, kvantily…) zaokrouhlujeme tak, aby nejnižší zapsaný řád odpovídal nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky.

120 Chybný zápis číselných charakteristik Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,26127,614 567 Medián2,675117,813 700 Směrodatná odchylka 0,7823,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný?

121 Chybný zápis číselných charakteristik Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,26127,614 567 Medián2,675117,813 700 Směrodatná odchylka 0,7823,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Různý počet des. míst.

122 Chybný zápis číselných charakteristik Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,26127,614 567 Medián2,675117,813 700 Směrodatná odchylka 0,7823,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Různý počet des. míst. 3 platné cifry u směrodatné odchylky.

123 Chybný zápis číselných charakteristik Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,26127,614 567 Medián2,675117,813 700 Směrodatná odchylka 0,7823,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Různý počet des. míst. 3 platné cifry u směrodatné odchylky. Nejnižší zapsaný řád průměru (jednotky) neodpovídá nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky (stovky)+ směr. odch. není zaokrouhlena nahoru.

124 Oprava Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,26127,614 567 Medián2,68117,813 700 Směrodatná odchylka 0,7823,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? 3 platné cifry u směrodatné odchylky. Nejnižší zapsaný řád průměru (jednotky) neodpovídá nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky (stovky)+ směr. odch. není zaokrouhlena nahoru.

125 Oprava Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,2612814 567 Medián2,6811813 700 Směrodatná odchylka 0,7824 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Nejnižší zapsaný řád průměru (jednotky) neodpovídá nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky (stovky)+ směr. odch. není zaokrouhlena nahoru.

126 Správný zápis číselných charakteristik Délka (m)Váha (kg)Teplota ( 0 C) Průměr2,26127,614 600 Medián2,675117,813 700 Směrodatná odchylka 0,7823,71 300

127 Grafické znázornění kvantitativní proměnné

128 Krabicový graf (Box plot)

129 Na co si dát pozor? Histogram

130

131 Na co si dát pozor? MS Excel 2007, funkce Histogram Výpočetní applet Explorační analýza Histogram

132 Souvislost mezi číselnými charakteristikami a grafy V java appletu Výběrové charakteristiky sledujte souvislost mezi číselnými charakteristikami a grafy numerické proměnné.Výběrové charakteristiky

133 POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní obrázek. DĚKUJI ZA POZORNOST!