1 / 10

Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika

Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika. Charakteristiky variability. VY_32_INOVACE_M4r0120. Mgr. Jakub Němec. Charakteristiky variability. Charakteristika variability se určuje pouze u kvantitativních znaků.

kaspar
Download Presentation

Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika Charakteristiky variability VY_32_INOVACE_M4r0120 Mgr. Jakub Němec

  2. Charakteristiky variability • Charakteristika variability se určuje pouze u kvantitativních znaků. • Mimo četnost a charakteristiky polohy, které jsme si představovali v minulých lekcích, existují ještě tzv. charakteristiky variability, které jsou v podstatě založeny na vlastnostech charakteristik polohy. • Charakteristiky variability nám říkají, jaké hodnoty kolem charakteristik polohy kolísají – např. chodí v průměru o pět minut pozdě (charakteristika polohy), + – dvě minuty (charakteristika variability).

  3. Rozptyl • Základní charakteristikou variability je tzv. rozptyl, značíme . Má podobnou funkci jako aritmetický průměr pro charakteristiky polohy. Jejich kombinací hodnotíme vlastnosti většiny statistických souborů. • Rozptyl nám přibližuje, jak jsou velké odchylky hodnot souboru od aritmetického průměru. Čím větší hodnotu dostaneme, tím je rozptyl souboru větší. • Pokud je hodnota rozptylu nula, mají všechny prvky statistického souboru stejnou hodnotu, rozptyl je tedy nulový. • Vztah pro výpočet rozptylu je následující, kde n je počet prvků, kde xprvek souboru a kde aritmetický průměr: • Podobně jako u aritmetického průměru jej lze zjednodušit:kde a odpovídá počtu různých prvků.

  4. Směrodatná odchylka • Směrodatnou odchylku, značíme , využijeme v případech, kdy charakterizujeme soubor, v němž se hodnoty měří pomocí fyzikálních veličin. Hodnota rozptylu je totiž v druhých mocninách jednotek, což je pro soubory tohoto typu nevhodné. • Díky této hodnotě zjistíme, o kolik jsme se při jednotlivých měřeních průměrně odchýlili, tedy zhodnotí nepřesnost měření. • Úpravou vzorce pro rozptyl získáme vztah pro směrodatnou odchylku, kde n je počet prvků, kde x prvek souboru a kde aritmetický průměr: • Po úpravě:

  5. Variační koeficient • Pokud chceme zjistit přesnost, resp. nepřesnost měření určitého pokusu, je vhodné využít směrodatnou odchylku. • Pokud chceme tuto odchylku vyjádřit pomocí procent, je vhodné využít variační koeficient, značíme • Znaky souboru, na nějž chceme aplikovat variační koeficient, musí mít nezáporné hodnoty. • Vztah pro variační koeficient, kde je směrodatná odchylka a kde je aritmetický průměr:

  6. Petr měřil ve stejných intervalech pokojovou teplotu. Během hodiny naměřil tyto hodnoty: 21,3 °C, 22,1 °C, 21,7 °C, 21,9 °C, 22 °C, 21,5°C, 22,1 °C, 21,9 °C, 22,3 °C a 21,6 °C. Urči přesnost jeho měření pomocí směrodatné odchylky a variačního koeficientu. Nejprve si určíme tabulku absolutní četnosti. Určíme si aritmetický průměr. Poté aplikujeme vzorec pro výpočet rozptylu. Výsledek použijeme pro zjištění směrodatné odchylky. Hodnotu směrodatné odchylky a aritmetického průměru využijeme pro zjištění variačního koeficientu.

  7. Mezikvartilová odchylka • Mezikvartilová odchylka, značíme , pohlíží na statistický soubor jinou optikou, podobně jako u charakteristik polohy modus a medián. • Její využití záleží na zkušenosti statistika, který určí postup analýzy souboru. • Využívá se především v případech, kdy je soubor ovlivněn jednou extrémní hodnotou. • Pro zjištění hodnoty mezikvartilové odchylky je potřeba znát tzv. první (a třetí () kvartil, které získáme tak, že po seřazení prvků podle velikosti, určíme čtvrtinové hodnoty (podobně jako u mediánu hodnotu v polovině). • Přesněji je mediánem první poloviny souboru, tedy z hodnot , a je mediánem druhé poloviny souboru, tedy z hodnot . • Mezikvartilová odchylka je poté určena vztahem:

  8. Petr prováděl měření podobně jako v předchozím příkladu. Během hodiny naměřil tyto hodnoty: 21,3 °C, 22,1 °C, 18 °C, 21,9 °C, 21,9 °C, 21,7°C, 22,1 °C, 21,9 °C, 22,1 °C a 21,9 °C. Nechce se mu kvůli jedné nepřesnosti měření opakovat. Pokuste se pomocí mezikvartilové odchylky určit nepřesnost jeho měření. Sestavíme tabulku absolutní četnosti. Určíme medián souboru (je nutné vědět, zda bude tvořen dvěma prvky, nebo pouze jedním). Určíme hodnotu prvního a třetího kvartilu. Zjistíme mezikvartilovou odchylku.

  9. Úkol závěrem • 1) Na mistrovství světa ve sportovní střelbě byly jednomu závodníkovi naměřeny tyto hodnoty:9,7; 9,9; 9,8; 9,4; 9,7; 9,8; 9,5; 9,9; 9,5 a 9,8. Určete jeho průměrné skórování. Určete odchylku jeho průměrného výsledku od reálného skórování (pomocí hodnoty i pomocí procent). • 2) Filip se rozhodl udělat průzkum průměrného platu ve své práci a zjistil tyto částky (v Kč): třikrát 15250, osmkrát 17380, šestkrát 18190, pětkrát 19420 a jednou 38400. Poté si uvědomil, že se mimo dělníky zeptal na plat jednoho manažera, ale nechtěl data falšovat. Vhodným způsobem určete průměrný plat dělníka a jaká je jeho odchylka od platu dělníků.

  10. Zdroje • Literatura: • Calda, Emil; DUPAČ, Václav. Matematika pro gymnázia: Kombinatorika, pravděpodobnost, statistika. Dotisk 4. vydání. Praha: Prometheus, 2003, 170 s. ISBN 987-80-7196-362-2.

More Related