STATISTICKÉ PROGRAMY
|
|
- Antonín Pešan
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné STATISTICKÉ PROGRAMY VYUŽITÍ EXCELU A SPSS PRO VĚDECKO-VÝZKUMNOU ČINNOST Elena Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík Karviná 2012 Projekt OP VK 2.2 (CZ.1.07/2.2.00/ ) Rozvoj kompetencí managementu a pracovníků VŠ MSK (s podporou ICT)
2 Obor: Anotace: Klíčová slova: Vzdělávání pedagogických pracovníků: Excel a SPSS pro vědecko-výzkumnou činnost. Text Statistické programy využití Excelu a SPSS pro výzkumnou činnost a s ním související prezenční kurz slouží ke zkvalitnění výstupů vědecko-výzkumné a publikační činnosti akademických pracovníků SU OPF, kde se ve stále větší míře využívá kvantitativních metod a to i v oblasti obchodu a podnikání, v marketingu, managementu a financích. S využitím kvantitativních metod tedy metod zpracovávajících informace v číselné i nečíselné podobě - souvisí využití informačních technologií zahrnujících jak sběr dat, tak také jejich zpracování pomocí počítačů a příslušného software (SW). Nejčastěji se přitom využívá statistického SW a to zejména tabulkových kalkulátorů, z nichž daleko nejpopulárnější je Excel od firmy Microsoft. Významnou součástí funkcí Excelu tvoří jeho statistické funkce, kde základní funkce lze nalézt přímo v seznamu statistických funkcí, standardně je však dodáván i dodatek Excelu Analýza dat, která soubor standardních funkcí významně rozšiřuje. Pro profesionální zpracování dat, kterým je i vědecko-výzkumná činnost na fakultě, však funkce Excelu často nestačí, je zapotřebí sofistikovanějších metod. Pro oblast sociálních věd, v tom i ekonomických věd, je velmi vhodný program SPSS (Statistical Package for Social Sciences) dodávaný firmou IBM. Tento text se v 1. části zabývá statistickými funkcemi Excelu, které ve 2. části rozšiřuje o možnosti použití statistického programu SPSS. testy hypotéz, regresní analýza, ANOVA, Excel, SPSS. Autor: Editor a autor e-kurzu: Recenzenti: ISBN: Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné Ing. Elena Mielcová, Ph.D., Mgr. Radmila Stoklasová, Ph.D., prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. Ing. Robert Kempný?doc. Ing. Jana Hančlová, CSc.,?doc. Ing. Pavlína Pellešová, Ph.D. Doplní oddělení vědy a výzkumu.
3 OBSAH ÚVOD POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL HISTOGRAM ČETNOSTI ŘEŠENÝ PŘÍKLAD ZÁKLADNÍ CHARAKTERISTIKY DAT ŘEŠENÝ PŘÍKLAD ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ PŘÍKLADY PARAMETRICKÝCH TESTŮ TEST STŘEDNÍ HODNOTY, KDYŽ 2 JE ZNÁMÉ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD TEST STŘEDNÍ HODNOTY, KDYŽ NENÍ ZNÁMÉ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD TEST PRO ROZPTYL NÁHODNÉ VELIČINY ŘEŠENÝ PŘÍKLAD NEPARAMETRICKÉ TESTY TEST DOBRÉ SHODY ŘEŠENÝ PŘÍKLAD TEST NEZÁVISLOSTI KVALITATIVNÍCH ZNAKŮ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD KONTINGENČNÍ TABULKY ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE
4 PŘÍPADOVÁ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE ANALÝZA ROZPTYLU ANOVA ANALÝZA ROZPTYLU S JEDNÍM FAKTOREM ŘEŠENÝ PŘÍKLAD DVOUFAKTOROVÁ ANOVA ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE LINEÁRNÍ REGRESE JEDNODUCHÁ LINEÁRNÍ REGRESE ŘEŠENÝ PŘÍKLAD ŘEŠENÝ PŘÍKLAD VÍCENÁSOBNÁ LINEÁRNÍ REGRESE ŘEŠENÝ PŘÍKLAD VYROVNÁVÁNÍ ČASOVÝCH ŘAD ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE ÚVOD DO SPSS PRÁCE S DATOVÝMI SOUBORY NABÍDKA DATA NABÍDKA TRANSFORM
5 5.2 PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU TESTY HYPOTÉZ NEPARAMETRICKÉ TESTY TESTY ZALOŽENÉ NA BINOMICKÉM ROZDĚLENÍ TESTY PRO DVOUROZMĚRNOU KONTINGENČNÍ TABULKU TESTY ZALOŽENÉ NA POŘADÍ MANNŮV-WHITNEYŮV-WILCOXONŮV TEST PRO DVA NEZÁVISLÉ VÝBĚRY WALDŮV-WOLFOWITZŮV TEST KRUSKALŮV-WALLISŮV TEST PRO K NEZÁVISLÝCH VÝBĚRŮ WILCOXONŮV TEST PRO DVA ZÁVISLÉ VÝBĚRY FRIEDMANŮV TEST KENDALLŮV TEST KONKORDANCE TESTY ZALOŽENÉ NA STATISTIKÁCH KOLMOGOROVOVA-SMIRNOVOVA TYPU KOLMOGORŮV TEST DOBRÉ SHODY PRO JEDEN VÝBĚR KOLMOGORŮV-SMIRNOVŮV TEST PRO DVA NEZÁVISLÉ VÝBĚRY ŘEŠENÉ PŘÍKLADY KOLMOGOROVŮV TEST PRO JEDEN VÝBĚR ŘEŠENÝ PŘÍKLAD SROVNÁNÍ DVOU NEZÁVISLÝCH VÝBĚRŮ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD SROVNÁNÍ K NEZÁVISLÝCH VÝBĚRŮ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD SROVNÁNÍ DVOU ZÁVISLÝCH VÝBĚRŮ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD SROVNÁNÍ K ZÁVISLÝCH VÝBĚRŮ ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE
6 7 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD TRENDOVÁ SLOŽKA DEKOMPOZICE ČASOVÉ ŘADY LINEÁRNÍ TREND ŘEŠENÝ PŘÍKLAD ŘEŠENÝ PŘÍKLAD KVADRATICKÝ TREND ŘEŠENÝ PŘÍKLAD EXPONENCIÁLNÍ TREND ŘEŠENÝ PŘÍKLAD LOGISTICKÝ TREND ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD SEZÓNNÍ SLOŽKA ŘEŠENÝ PŘÍKLAD ŘEŠENÝ PŘÍKLAD PŘÍKLADY K PROCVIČENÍ PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD PŘÍKLAD ŘEŠENÍ PŘÍKLADŮ ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU ŘEŠENÍ PŘÍKLADU PŘÍPADOVÉ STUDIE PŘÍPADOVÁ STUDIE ZÁVĚR SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY
7 ÚVOD Tento text nazvaný Statistické programy využití Excelu a SPSS pro výzkumnou činnost je určen především vědecko-pedagogickým pracovníkům Slezské univerzity v Opavě, Obchodně podnikatelské fakulty v Karviné. Text a s ním související prezenční kurz by jim měl být nápomocen ke zkvalitnění výstupů jejich vedecko-výzkumné a publikační činnosti, kde se ve stále větší míře využívá kvantitativních metod a to i v oblasti obchodu a podnikání, v marketingu, managementu, nemluvě o oblasti financí, kde je to již dlouhodobý trend. S využitím kvantitativních metod tedy metod zpracovávajících informace v číselné i nečíselné podobě - souvisí využití informačních technologií zahrnujících jak sběr dat, tak také jejich zpracování pomocí počítačů a příslušného software (SW). Nejčastěji se přitom využívá statistického SW a to zejména tabulkových kalkulátorů, z nichž daleko nejpopulárnější je Excel od firmy Microsoft. Ten je dnes při nákupu standardně dodáván s osobním počítačem PC spolu s operačním systémem Windows. Významnou součástí funkcí Excelu tvoří jeho statistické funkce, kde základní funkce lze nalézt přímo v seznamu statistických funkcí, standardně je však dodáván i dodatek Excelu Analýza dat, která soubor standardních funkcí významně rozšiřuje. Pro profesionální zpracování dat, kterým je i vědecko-výzkumná činnost na fakultě, však funkce Excelu často nestačí, je zapotřebí sofistikovanějších metod. Pro oblast sociálních věd, v tom i ekonomických věd, je velmi vhodný program SPSS (Statistical Package for Social Sciences) dodávaný firmou IBM. V tomto textu se proto v 1. části zabýváme statistickými funkcemi Excelu, které ve 2. části rozšiřujeme o možnosti použití statistického programu SPSS. Celý text má 8 kapitol, je rozdělen do dvou částí, každá část obsahuje 4 kapitoly. První část je věnována statistickým funkcím v Excelu: 1. kapitola nazvaná Popisná statistika v programu Excel přináší základní statistické funkce a jejich aplikace. Ve 2. kapitole Testování hypotéz je nejprve stručně vysvětlena problematika testování statistických hypotéz a poté popsány statistické testy parametrické i neparametrické, které Excel nabízí a to na konkrétních příkladech. 3. kapitola je věnována metodě analýzy rozptylu (ANOVA) a možnostem aplikace této metody (jednofaktorové i dvoufaktorové) pomocí Excelu. Lineární regresi nejčastěji uplatňované metodě identifikace závislosti statistických proměnných je věnována 4. kapitola. Nejprve se vysvětluje jednoduchý lineární regresní model s jednou vysvětlující a vysvětlovanou proměnnou, poté se problematika rozšiřuje na vícerozměrný regresní model s několika vysvětlujícími proměnnými. Vše je prezentováno s ohledem na funkce Excelu, konkrétně na excelovskou funkci Vložit spojnici trendu a doplněk Analýza dat, Lineární regrese. Druhá část této kapitoly se zabývá metodami analýzy časových řad jmenovitě jejich vyrovnáním pomocí klouzavých průměru a exponenciálního vyrovnání. Druhá část textu je zaměřena na využití vybraných statistických metod z programu SPSS. Nejprve se v 5. kapitole věnujeme základům práce s tímto programem zejména práci s datovými soubory. 6. kapitola je zaměřena na neparametrické testy statistických hypotéz, které jsou sice stručně pojednány již v kapitole 2, zde se však podrobněji seznámíte s celou řadou neparametrických testů, které jsou pak demonstrovány na konkrétních příkladových typech, z oblastí, jaké se mohou vyskytovat ve výzkumné práci. Poslední dvě kapitoly jsou zaměřeny na problematiku analýzy časových řad, která je v ekonomické oblasti jednou z nejvíce frekventovaných. 7. kapitola s názvem Analýza časových řad trendová složka vychází ze základní dekompozice časových řad na trendovou, periodickou a náhodnou složku. V kapitole jsou demonstrovány různé případy analýzy trendové složky časové řady, které se vyskytují v časových řadách ekonomického zaměření: lineární trend, kvadratický trend, exponenciální a logistický trend. Poslední 8. kapitola - s názvem Analýza časových řad - 7 -
8 sezónní složka se zabývá problematikou pravidelné kolísavosti časových řad, která je modelována sezónní složkou. Jsou zde uvedeny metody sezónní dekompozice které slouží k identifikaci sezónní složky a prognózování hodnot časové řady do budoucna. Každá kapitola je pojata jako tematický blok zahrnující jedinou jednotku prezenčního kurzu. Nejprve jsou v textu prezentována teoretická východiska tématu včetně základních vzorců podle nichž jsou prováděny výpočty, poté následuje aplikační část kapitoly. Ta je tvořena několika řešenými číselnými příklady s využitím počítače a SW (tj. Excelu nebo SPSS), kdy je krok po kroku uveden postup řešení využívající systém menu daného programu. Pak následuje zadání několika příkladů, které nejsou bezprostředně následovány jejich řešením, slouží k samostatné práci a zvládnutí probírané látky při domácím studiu účastníka kurzu. Pro kontrolu pak slouží zkrácené postupy řešení s výsledky řešení uváděné v následující části. Kapitola je zakončena aktivitou nazvanou případová studie, která představuje komplexní úkol zahrnující několik dílčích příkladů. Tato aktivita simulující dílčí výzkumný problém slouží k dalšímu prohloubení porozumění probrané látky a získání výpočetních dovedností při využití SW. Postup ani výsledky případové studie nejsou v textu uvedeny, účastníci mají na vyřešení případové studie časový prostor mezi dvěma prezenčními soustředěními kurzu. Předpokládá se, že případové studii bude věnována část následujícího prezenčního soustředění. Jak jsme uvedli již na začátku, text by měl sloužit vědecko-pedagogickým pracovníkům při zkvalitnění jejich vědecko-výzkumné práce, která tvoří imanentní součást činnosti každého akademického pracovníka na vysoké škole. Může však být přínosem i pro studenty zejména doktorského studia, kteří začínají svoji vědecko-výzkumnou kariéru zpracováním svojí doktorské práce, která je rovněž považována za jejich první vědecko-výzkumnou práci
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
VíceObsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou
Úvod.................................................................. 11 Kapitola 1 Než začneme.................................................................. 17 1.1 Logika kvantitativního výzkumu...........................................
VíceSTATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7
Inovace předmětu STATISTIKA Obsah 1. Inovace předmětu STATISTIKA... 2 2. Sylabus pro předmět STATISTIKA... 3 3. Pomůcky... 7 1 1. Inovace předmětu STATISTIKA Předmět Statistika se na bakalářském oboru
VíceGrafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan
1 Úvod 1.1 Empirický výzkum a jeho etapy 1.2 Význam teorie pro výzkum 1.2.1 Konstrukty a jejich operacionalizace 1.2.2 Role teorie ve výzkumu 1.2.3 Proces ověření hypotéz a teorií 1.3 Etika vědecké práce
VíceÚvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
VíceNávod na vypracování semestrálního projektu
Návod na vypracování semestrálního projektu Následující dokument má charakter doporučení. Není závazný, je pouze návodem pro studenty, kteří si nejsou jisti výběrem dat, volbou metod a formou zpracování
VíceCvičení 12: Binární logistická regrese
Cvičení 12: Binární logistická regrese Příklad: V roce 2014 konalo státní závěrečné zkoušky bakalářského studia na jisté fakultě 167 studentů. U každého studenta bylo zaznamenáno jeho pohlaví (0 žena,
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VíceUNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
VíceSOFTWAROVÁ PODPORA TVORBY PROJEKTŮ
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné SOFTWAROVÁ PODPORA TVORBY PROJEKTŮ Distanční studijní opora Karel Skokan František Huňka Karviná 2012 Projekt OP VK 2.2 (CZ.1.07/2.2.00/15.0176)
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VíceStatistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz
Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz Hypotéza Domněnka, předpoklad Nejčastěji o rozdělení, středních hodnotách, závislostech, Hypotézy ve vědeckém výzkumu pracovní, věcné hypotézy
VíceIng. Michael Rost, Ph.D.
Statistika úvodní přednáška Ing. Michael Rost, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Cíle základního kurzu: seznámit posluchače se základy počtu pravděpodobnosti, seznámit posluchače s aspekty
VíceDoktorské studium 2013-2014
Doktorské studium 2013-2014 Proč a jak studovat v doktorském studiu? Doktorské studium 3. a nejvyšší stupeň VŠ vzdělání Bakalářské (Bc.) Magisterské (Mgr., Ing.) Doktorské (Ph.D. za jménem) Doktorské studium
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a
VíceStatgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy
Dichotomická proměnná (0-1) Spojitá proměnná STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA Typ proměnné Požadovaný typ analýzy Ověření variability Předpoklady Testy, resp. intervalové odhad Test o rozptylu
Více1. ZÁVAZNÉ PŘEDMĚTY. Ekonomická teorie. Matematicko statistické metody v ekonomii 2. POVINNĚ VOLITELNÉ PŘEDMĚTY
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ OBCHODNĚ PODNIKATELSKÁ FAKULTA V KARVINÉ ÚSTAV DOKTORSKÝCH STUDIÍ 1. ZÁVAZNÉ PŘEDMĚTY Ekonomická teorie Matematicko statistické metody v ekonomii 2. POVINNĚ VOLITELNÉ PŘEDMĚTY
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceDoktorské studium 2014-2015. Karviná, 19.3.2014
Doktorské studium 2014-2015 Karviná, 19.3.2014 1 Doktorské studium 2014-2015 Program Proč a jak studovat v doktorském studiu? Informace k doktorskému studiu prof. Ing. Karel Skokan, Ph.D. - Vedoucí ÚDS
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
Více5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
VíceIBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics
IBM Software IBM SPSS Exact Tests Přesné analýzy malých datových souborů Při rozhodování o existenci vztahu mezi proměnnými v kontingenčních tabulkách a při používání neparametrických ů analytici zpravidla
VícePrůřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE)
V rámci projektu OPVK CZ.1.07/2.2.00/28.0021 Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE) se v roce 2015
VíceMěření závislosti statistických dat
5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceMann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek
10. Neparametrické y Mann-Whitney U- Wilcoxonův Znaménkový Shrnutí statistických ů Typ srovnání Nulová hypotéza Parametrický Neparametrický 1 skupina dat vs. etalon Střední hodnota je rovna hodnotě etalonu.
VíceSOFISTIKOVANÉ NÁSTROJE PRO JEDNODUCHOU TVORBU PROFESIONÁLNÍCH WEBOVÝCH PREZENTACÍ
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné SOFISTIKOVANÉ NÁSTROJE PRO JEDNODUCHOU TVORBU PROFESIONÁLNÍCH WEBOVÝCH PREZENTACÍ Distanční studijní opora Jména autorů Ing. Josef Botlík
VíceStatistika. Testování hypotéz statistická indukce Neparametrické testy. Roman Biskup
Statistika Testování hypotéz statistická indukce Neparametrické testy Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 21. února 2012 Statistika by
VíceANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.
ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz PŘEHLED TESTŮ rozdělení normální spojité alternativní / diskrétní
Více1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,
KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce
Více3 ANALÝZA ROZPTYLU ANOVA
3 Analýza rozptlu ANOVA 3 ANALÝZA ROZPTYLU ANOVA RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Analýza rozptlu je statistickým nástrojem, který nám umožňuje zkoumat závislost kvantitativního znaku na kvalitativním znaku. Základní
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická
VíceProf. Ing. Ladislav Buřita, CSc., UTB/FaME Zlín Ing. Pavel Rosman, Ph.D., UTB/FaME Zlín Ass. prof. Zsolt Tóth, University of West Hungary, Sopron
Výuka informatiky v Bc. studijních programech fakult, zaměřených na ekonomiku, management a podnikání veřejných vysokých škol v Maďarsku Informatics at the Hungary Public Universities for Bachelor Students
VíceKarta předmětu prezenční studium
Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0250 Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.
VíceExcel mini úvod do kontingenčních tabulek
UK FHS Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích (ZS 2005+) Kvantitativní metody výzkumu v praxi Excel mini úvod do kontingenčních tabulek (nepovinnáčást pro KMVP) Jiří Šafr jiri.safratseznam.cz
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VícePředmluva S o u h rn... 89
Obsah Předmluva... 17 1 Ú v o d... 2 1 1.1 Empirický výzkum a jeho etap y... 23 1.2 Význam teorie pro v ý zk u m... 27 1.2.1 Konstrukty a jejich operacionalizace... 27 1.2.2 Role teorie ve v ý zk u m u...
VíceStatistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009
VíceSemestrální projekt spočívá v nalezení vhodného datového souboru a jeho statistické analýze s využitím metod probíraných v rámci předmětu.
Semestrální projekt Semestrální projekt spočívá v nalezení vhodného datového souboru a jeho statistické analýze s využitím metod probíraných v rámci předmětu Data Data lze využít vlastní (laboratorní měření,
VíceSTATISTIKA LS 2013. Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.
STATISTIKA LS 2013 Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Cvičící: Ing. Ondřej Grunt RNDr. Pavel Jahoda, Ph.D. Ing. Kateřina Janurová Mgr. Tereza
VíceVydání knihy doporučila Vědecká rada nakladatelství Ekopress.
Recenzenti: Doc. Ing. Pavlína Pellešová, Ph.D. Doc. Ing. Lea Kubíčková, Ph.D. Vydání knihy doporučila Vědecká rada nakladatelství Ekopress. Všechna práva vyhrazena. Žádná část této knihy nesmí být reprodukována
VíceANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK
ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz POPISNÉ STATISTIKY - OPAKOVÁNÍ jedna kvalitativní
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Neparametrické testy hypotéz čast 1 Neparametrické testy hypotéz - úvod Neparametrické testy statistických hypotéz se používají v případech, kdy neznáme rozdělení pozorované
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2010/2011 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VícePSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9 Statistické testování hypotéz Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení hodnoty parametru =stanovení intervalu spolehlivosti na μ, σ, ρ,
VíceDoktorské studium 2015-2016
Doktorské studium 015-01 Doktorské studium 015-01 Karviná, 18.3.015 Program Proč a jak studovat v doktorském studiu? Informace k doktorskému studiu prof. Ing. Karel Skokan, Ph.D. - Vedoucí ÚDS Doktorské
VíceSever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty
Neparametrické testy (motto: Hypotézy jsou lešením, které se staví před budovu a pak se strhává, je-li budova postavena. Jsou nutné pro vědeckou práci, avšak skutečný vědec nepokládá hypotézy za předmětnou
VíceE-LEARNINGOVÁ OPORA PŘEDMĚTU PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ ORDINACE ZUBNÍHO LÉKAŘE Kateřina Langová, Jana Zapletalová, Jiří Mazura
E-LEARNINGOVÁ OPORA PŘEDMĚTU PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ ORDINACE ZUBNÍHO LÉKAŘE Kateřina Langová, Jana Zapletalová, Jiří Mazura Anotace Příspěvek popisuje novou koncepci výuky předmětu Programové vybavení ordinace
Více8 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD SEZÓNNÍ SLOŽKA
8 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD SEZÓNNÍ SLOŽKA RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Následující kapitolou pokračujeme v tématu analýza časových řad a blíže se budeme zabývat problematikou jich pravidelné kolísavost, která je
VícePSYCHOLOGICKO SOCIÁLNÍ DOVEDNOSTI
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné PSYCHOLOGICKO SOCIÁLNÍ DOVEDNOSTI Distanční studijní opora Monika Chobotová Jarmila Šebestová Karviná 2011 Projekt OP VK 2.2 (CZ.1.07/2.2.00/15.0176)
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VíceSTATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku:
STATISTIKA I Metodický list č. 1 Analýza závislostí Základním cílem tohoto tématického celku je seznámit se s pokročilejšími metodami zpracování statistických údajů.. 1. kontingenční tabulky 2. regresní
VíceVYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI Elektronická sbírka příkladů k předmětům zaměřeným na aplikovanou statistiku
Více4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie
4EK201 Matematické modelování 11. Ekonometrie 11. Ekonometrie Ekonometrie Interdisciplinární vědní disciplína Zkoumá vztahy mezi ekonomickými veličinami Mikroekonomickými i makroekonomickými Ekonomie ekonomické
VíceStatistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.
Statistické metody v ekonomii Ing. Michael Rost, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Cíle kurzu: seznámit posluchače s vybranými statistickými metodami, které jsou aplikovatelné v ekonomických
VíceANALÝZA DAT V R 5. ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ TESTY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.
ANALÝZA DAT V R 5. ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ TESTY Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz PRINCIPY STATISTICKÉ INFERENCE identifikace závisle proměnné
VícePROJEKTOVÝ MANAGEMENT
Slezská univerzita v Opavě Fakulta veřejných politik v Opavě PROJEKTOVÝ MANAGEMENT Distanční studijní opora Iva Tichá Miroslava Vaštíková Karviná 2013 Projekt OP VK 2.2 (CZ.1.07/2.2.00/15.0176) Rozvoj
VíceSTATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů
STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů 1) Test na homoskedasticitu Nalezneme jej v několika submenu. Omezme se na submenu Základní statistiky a tabulky základního menu Statistika. V něm
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management kvality"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management kvality" školní rok 2016/2017 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
VíceDoktorské studium Karviná,
Doktorské studium 2016-2017 Karviná, 17.3.2016 1 Doktorské studium 2016-2017 Program Proč a jak studovat v doktorském studiu? Informace k doktorskému studiu prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. vedoucí ÚDS
VícePravděpodobnost a matematická statistika
Pravděpodobnost a matematická statistika Příklady k přijímacím zkouškám na doktorské studium 1 Popisná statistika Určete aritmetický průměr dat, zadaných tabulkou hodnot x i a četností n i x i 1 2 3 n
VíceMgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu
Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech
Více6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 4 Jak a kdy použít parametrické a
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení ze 4ST201. Na případné faktické chyby v této prezentaci mě prosím upozorněte. Děkuji Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není v nich obsaženo
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky magisterské studium studijní obor "Řízení jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Koncepce managementu jakosti, charakteristiky a účel, normy
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y β ε Matice n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h() k - tj. matice je plné hodnosti
VíceTestování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina
Testování hypotéz Analýza dat z dotazníkových šetření Kuranova Pavlina Statistická hypotéza Možné cíle výzkumu Srovnání účinnosti různých metod Srovnání výsledků různých skupin Tzn. prokázání rozdílů mezi
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
Více5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina)
5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina) Cílem tématu je správné posouzení a výběr vhodného testu v závislosti na povaze metrické a kategoriální veličiny. V následující
VíceSOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní
ŘEŠENÍ PRAKTICKÝCH ÚLOH UŽITÍM SOFTWARE STAT1 A R Obsah 1 Užití software STAT1 1 2 Užití software R 3 Literatura 4 Příklady k procvičení 6 1 Užití software STAT1 Praktické užití aplikace STAT1 si ukažme
VíceCronbachův koeficient α nová adaptovaná metoda uvedení vlastností položkové analýzy deskriptivní induktivní parametrické
Československá psychologie 0009-062X Metodologické požadavky na výzkumné studie METODOLOGICKÉ POŽADAVKY NA VÝZKUMNÉ STUDIE Výzkumné studie mají přinášet nová konkrétní zjištění získaná specifickými výzkumnými
VíceZávěrečná zpráva projektu č. 148/2003
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné Transformační a rozvojové programy na rok 2003 Závěrečná zpráva projektu č. 148/2003 Program: 1) Program na podporu a rozvoj vzdělávací
VíceRozbor znalostí matematické analýzy u studentů v závislosti na typu absolvované střední školy
Rozbor znalostí matematické analýzy u studentů v závislosti na typu absolvované střední školy Jaroslav Lindr Vysoké učení technické v Brně, Stavební fakulta, Ústav společenských věd e-mail: lindr.j@fce.vutbr.cz
Více4. Zpracování číselných dat
4. Zpracování číselných dat 4.1 Jednoduché hodnocení dat 4.2 Začlenění dat do písemné práce Zásady zpracování vědecké práce pro obory BOZO, PÚPN, LS 2011 4.1 Hodnocení číselných dat Popisná data: střední
VíceVysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného
VíceVýroční zpráva o činnosti SU OPF za rok 2014 Zasedání Vědecké rady SU OPF
Výroční zpráva o činnosti SU OPF za rok 2014 Zasedání Vědecké rady SU OPF Karviná, 29/04/2015 Výroční zpráva o činnosti SU OPF za rok 2014 2 PŘEDSTAVENÍ SU OPF prof. Ing. Daniel Stavárek, Ph.D. děkan předseda
VíceKGG/STG Statistika pro geografy
KGG/STG Statistika pro geografy 9. Korelační analýza Mgr. David Fiedor 20. dubna 2015 Analýza závislostí v řadě geografických disciplín studujeme jevy, u kterých vyšetřujeme nikoliv pouze jednu vlastnost
VíceINDUKTIVNÍ STATISTIKA
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceAplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář
Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Výchozí stav Sebehodnocení práce s MS Excel studujícími oboru
VíceZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY Knowledge and skills of Czech men in the field of information security - the results of statistical analysis
VíceAnalýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
VíceZáklady navrhování průmyslových experimentů# (Design Of Experiments)
Základy navrhování průmyslových experimentů# (Design Of Experiments) cílová hodnota Prof. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. střední hodnota cílová hodnota Přednáška - 13+1 lekcí, písemná zkouška 1. Úvod do plánování
VíceKorelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
VíceExpertní studie VÝZKUM FAKTORŮ PŘECHODU OD INDUSTRIÁLNÍ EKONOMIKY KE ZNALOSTNÍ A PODNIKAVÉ EKONOMICE V PODMÍNKÁCH MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE
VÝZKUM FAKTORŮ PŘECHODU OD INDUSTRIÁLNÍ EKONOMIKY KE ZNALOSTNÍ A PODNIKAVÉ EKONOMICE V PODMÍNKÁCH MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE VYSOKÁ ŠKOLA PODNIKÁNÍ, A.S. říjen - listopad 2010 Obsah 1. HYPOTÉZY A CÍLE VÝZKUMU...
Více10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy
10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu
VíceTVORBA A EVALUACE PROJEKTU
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné TVORBA A EVALUACE PROJEKTU Distanční studijní opora IVO VESELÝ Karviná 2011 Projekt OP VK 2.2 (CZ.1.07/2.2.00/15.0176) Rozvoj kompetencí
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceMĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ
MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ v praxi u jednoho prvku souboru se často zkoumá více veličin, které mohou na sobě různě záviset jednorozměrný výběrový soubor VSS X vícerozměrným výběrovým souborem VSS
VíceJEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica
JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu
VíceZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA - ANALÝZA GRANTOVÝCH PROJEKTŮ PRIORITNÍ OSY 1 V RÁMCI 1. A 2. VÝZVY OPVK
ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA - ANALÝZA GRANTOVÝCH PROJEKTŮ PRIORITNÍ OSY 1 V RÁMCI 1. A 2. VÝZVY OPVK OBSAH: 1. Úvod... 3 2. Metodologie... 4 2.1 Základní nástroje sběr dat:... 4 2.2 Základní nástroje analýza a syntéza:...
VíceČíslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0809. Název DUM: MEDIÁN. Číslo DUM: VY_32_INOVACE_120105. Vzdělávací předmět: Statistika
Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0809 Název DUM: MEDIÁN Číslo DUM: VY_32_INOVACE_120105 Vzdělávací předmět: Statistika Tematická oblast: Charakteristiky úrovně, variability a poměrní ukazatelé Autor:
Více(Návrh schválený Vědeckou radou SU OPF dne )
Aktualizace Dlouhodobého záměru vzdělávací, výzkumné a umělecké činnosti Slezské univerzity v Opavě, Obchodně podnikatelské fakulty v Karviné na rok 2009 (Návrh schválený Vědeckou radou SU OPF dne 6. 10.
Více