ÚVOD DO PŘEDMĚTU Prezentace byla vytvořena s podporou projektu OP VK

Prezentace na téma: "ÚVOD DO PŘEDMĚTU Prezentace byla vytvořena s podporou projektu OP VK"— Transkript prezentace:

1 ÚVOD DO PŘEDMĚTU Prezentace byla vytvořena s podporou projektu OP VK
Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu CZ.1.07/2.2.00/

2 ZÁKLADNÍ ÚDAJE, KONTAKTY
PREZENČNÍ STUDIUM: časová dotace 2 hod. přednášky, 2 hod. cvičení ukončení předmětu – zápočet a zkouška zápočet - úspěšné absolvování dvou testů (termíny testů budou povinné!!), zkouška – písemná zkouška Garant předmětu: doc. Ing. Karel Drápela, CSc., tel. (54513)4141, konzultace v určené době cvičení nebo kdykoliv po domluvě mailem

3 ZÁKLADNÍ ÚDAJE, KONTAKTY
KOMBINOVANÉ STUDIUM: časová dotace 20 hod. konzultací ukončení předmětu – zápočet a zkouška zápočet - úspěšné odevzdání zápočtové práce, zkouška – písemná zkouška Garant předmětu: doc. Ing. Karel Drápela, CSc., tel. (54513)4141, konzultace v určené době cvičení nebo kdykoliv po domluvě mailem

4 ZÁKLADNÍ PRIORITY důraz bude kladen na řešení praktických situací, ne na teorii a důkazy teorie bude na přednáškách probírána jen v minimu nutném pro pochopení smyslu probíraných postupů cvičení budou probíhat na počítačové učebně

5 ZÁKLADNÍ VÝUKOVÉ MATERIÁLY
soubory „teorie text I“ a „teorie text II“ prezentace v PowerPointu „videonávody“ k provedení základních statistických úloh v Excelu a ve programu Statistika

6 DALŠÍ DOPORUČENÉ STUDIJNÍ MATERIÁLY - KNIHY
Šmelko, Š. 1991: Štatistické metódy v lesníctve. Skriptum VŠLD Zvolen, 276 s Meloun, M., Militký, J., Statistická analýza experimentálních dat. 2. vyd. Praha: Academia,  s. ISBN Meloun, M., Militký, J. Kompendium statistického zpracování dat : metody a řešené úlohy. 2. vyd. Praha, Academia,  s. ISBN Šťastný, M.: Matematické a statistické výpočty v Excelu. Computer Press, 1999, 264 s. + CD, 198 Kč Hendl, J.: Přehled statistických metod. 3. přepracované vydání, Portál, 2006, 696 s. ISBN

7 DALŠÍ DOPORUČENÉ STUDIJNÍ MATERIÁLY - internet
DOPORUČENÁ (v angličtině na internetu): StatSoft, Inc. Electronic Statistics Textbook (výrobce programu Statistica): Další zdroje: - vysvětlení základních statistických metod včetně mnoha dalších odkazů - rozsáhlý rozcestník na mnoho dalších statistických zdrojů – online statistické kalkulátory - vysvětlení základní pojmů včetně online statistických simulací a názorných interaktivních programů

8 DALŠÍ DOPORUČENÉ STUDIJNÍ MATERIÁLY - internet
DOPORUČENÁ (v češtině na internetu): IASTAT - interaktivní učebnice statistiky (VŠE Praha) stránky prof. Melouna (TU Pardubice, autor známých učebnic statistické analýzy, příklady zaměřeny na chemii) – zde Chemometrie I a II – dále „Více“ a „Slidy přednášek“ - TU Ostrava, zde především odkazy „Vybrané kapitoly z pravděpodobnosti“ a „Úvod do statistiky“

9 DALŠÍ DOPORUČENÉ STUDIJNÍ MATERIÁLY – program Statistica
STATISTICA je k dispozici pro výukové a výzkumné účely v univerzitní multilicenci. Každý student může mít na svém počítači tento program nainstalován a používat jej VÝHRADNĚ k těmto účelům (nesmí se používat k jakýmkoliv komerčním účelům). Program můžete získat na adrese kde se musíte přihlásit jako do UIS. Při instalaci programu doporučuji, aby počítač byl připojen k internetu, protože během instalace probíhá online ověření pravosti kopie programu. Toto ověření lze učinit i offline, ale je to daleko zdlouhavější (přes zasílání a potvrzování mailů).

10 PROČ SE UČIT STATISTIKU?
Protože z ní máte zkoušku. Protože bez statistiky není možné hodnotit kvantitativní výsledky žádného pokusu nebo pozorování – to znamená, že bez statistického hodnocení neobhájíte bakalářskou práci (diplomku), nevezmou vám článek do tisku, apod. Bez základních znalostí statistiky neporozumíte plně většině biologických, ekonomických, lesnických, dřevařských,… vědeckých a odborných prací.

11 PROČ SE UČIT STATISTIKU?

12 CO JE STATISTIKA? Existují tři stupně lži: normální lež
diplomatická lež statistika Benjamin Disraeli (1804 – 1881)

13 CO JE STATISTIKA? Statistika je jako bikini. Co odhaluje, je zajímavé, co skrývá, je podstatné. Statistika je metoda, jak vyjádřit nejistá data s přesností na setinu procenta. Když má hlavu v sauně a nohy v ledničce, hovoří statistik o příjemné průměrné teplotě.

14 DATA  UŽITEČNÁ INFORMACE
CO JE STATISTIKA? Je vědní obor zkoumající jevy hromadného charakteru. Zabývá se zjišťováním, zpracováním a vyhodnocením informací o hromadných jevech. DATA  UŽITEČNÁ INFORMACE HROMADNÉ JEVY zpravidla vznikají jako výsledek působení mnoha náhodných i nenáhodných vlivů, jejich podstatné vlastnosti se neprojevují v jednotlivých výskytech těchto jevů, ale pouze ve větším množství – v souborech.

15 POSTUP STATISTICKÉ ANALÝZY

16 ZÁKLADNÍ x VÝBĚROVÝ SOUBOR
ZÁKLADNÍ SOUBOR – skládá se ze všech jednotek, které patří k množině, jež je předmětem analýzy (tedy všechny teoreticky změřitelné jednotky – jejich počet nemusí být znám, velikost ZS může být teoreticky nekonečně veliká – na obrázku vpravo naznačeno rozmlženým okrajem). ZS musí být dobře definován. Popisem ZS se zabývá popisná statistika. VÝBĚROVÝ SOUBOR – skládá se z podmnožiny ZS, jeho prvky jsou vybírány náhodným výběrem (naznačeno červenými obdélníčky). Je to množina reálně měřených dat, která slouží k odhadu vlastností ZS. Znamená to, že při praktickém měření reálně známe pouze údaje o prvcích (stromečcích) v rámečku, ale odhadujeme z nich vlasntnosti všech prvků ZS (všech stromečků, i těch, které nejsou na obrázku, pokud má ZS větší velikost). Analýzou VS a odhadem vlastností ZS se zabývá matematická statistika.

17

18 TYPY DAT Podle charakteru měřené veličiny:
KVANTITATIVNÍ – charakterizována měřenou kvantitou (délka, počet, váha ….) KVALITATIVNÍ - charakterizována slovním popisem (dřevina, pohlaví, profese, …)

19 TYPY DAT Podle typu stupnice:
POMĚROVÁ – nejčastější typ pro kvantitativní data, má přirozenou (skutečnou) nulu, má určeny jednotky měřené veličiny, rozdíl i poměr čísel mají logický smysl, většina kvantitativních dat INTERVALOVÁ – důležitý je interval mezi daty, nemá reálnou nulu, má určeny jednotky měřené veličiny, poměr hodnot nemá logický smysl (např. teplota měřená ve °C)

20 TYPY DAT Podle typu stupnice:
ORDINÁLNÍ (POŘADOVÁ) – data jsou seřazena podle relativní velikosti, s jednotlivými stupni nejsou možné běžné matematické operace (pouze srovnání menší/větší) – např. pořadí, relativní bonity NOMINÁLNÍ – slovní popisy tříd (od „nomen“ – jméno) – především kvalitativní data

21 PŘESNOST A SPRÁVNOST MĚŘENÍ
Přesnost – vyjadřuje variabilitu opakovaných měření okolo jejich průměru Správnost – vyjadřuje odchylku průměru (bias) opakovaných měření od správné hodnoty

22 CHYBY MĚŘENÍ přesná správná přesná nesprávná nepřesná správná nepřesná

23 STATISTICKÉ VYJADŘOVACÍ PROSTŘEDKY
tabulky grafy Hlavní výhody: názornost a přehlednost zobrazení rychlé vystižení hlavních vlastností, vztahů, trendů apod. nejsou nutné zdlouhavé slovní popisy dat snadná tvorba (tabulkové a grafické programy)

24 STATISTICKÉ VYJADŘOVACÍ PROSTŘEDKY
Hlavní zásady: obsahová a věcná správnost výstižný a stručný popis přehlednost zdroj údajů, event. jejich věcné, časové a prostorové upřesnění