Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Statistika > Moje otázky 1 část > Flashcards

Moje otázky 1 část Flashcards

1
Q

Čím se zabývá statistika?

A
  • hromadnými jevy
  • variabilními vlastnostmi jevů
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Co jsou to hromadné jevy?

A

Mohou být přírodní nebo společenského charakteru.
- vysoká opakovatelsnost (masový výskyt)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

3 fáze statistiky

A
  1. zjišťování
  2. zpracování (třídění)
  3. analýza a prezentace výsledků
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Co je výsledkem ve statistice?

A

číslo

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

3 druhy statistických tabulek

A
  1. prezentační
  2. pracovní
  3. statistických konstant
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Co znamená: ležatá čára? —-

A

nulový údaj, žádný případ

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Co znamená: ležatý křížek? x

A

vyplnění políčka není logické

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Co znamená: nula? 0

A

méně než polovina měrné jednotky

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Co znamená: tečka? .

A

neznám, nezjistitelný údaj

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Jaká jsou 2 druhy grafů?

A
  1. Prezentační
    - prezentace dat, výsledků,, grafy obchodní
  2. Monogramy (konstrukční, odečítací)
    - odčítání důležitých konstant
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Histogram

A

sloupcový graf struktury
(pro graf znázornění výsledků třídění)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Kartogram

A

graf kombinovaný s mapu - mapa je součástí grafického obrazu

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Kartodiagram

A

graf kombinovaný s mapou - mapa tvoří jen ilustrační pozadí grafu

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Piktogram

A

obrázkový graf

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

+ výhody grafů

A

názornost a přehlednost

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q
  • negativa grafů
A

malá přesnost odečtu hodnot,
nechtěné nebo úmyslné matení čtenáře

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Co je to statistická jednotka?

A
  • nositel hromadného jevu
  • reálně existující objekty, živé bytosti
    (lidé, výrobky, rostliny, živočichové)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Rozlišovací úrovně statistické jednotky:

A

Malá - (rostlina, živočich)
Velká - (stádo, skupina pracovníků)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Mnohastupňová hienarchie

A

postupné zvětšování např.:
student –> studijní skupina –> ročník –> obor –> fakulta –> univerzita

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

statistické jednotky odebírané ze spojitého prostředí

A

např.: voda v nádrži
- nemožnost odebrání stejné jednotky 2 x
- souvisí s tím zničení jednotky (destruktivní jakostní zkoušky)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Výběrová jednotka.

A

Buď je stejná jako statistická jednotka, nebo je definována jako skupina společně vybraných statistických jednotek.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Zpravodajská jednotka.

A

označení statní statistiky pro subjekty, které mají na základě legislativy zpravodajskou povinnost vůči státu

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Co je to statistický soubor?

A

Množina všech statistických jednotek n. (nositelé hromadného jevu na nichž je prováděno statistické zjišťování)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Jak vymezujeme statistický soubor?

A
  1. explicitně - soubor má podobu názvů statistických jednotek
  2. implicitně - soubor je vymezen nepřímo výčtem vlastností statistických jednotek
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Co je to rozsah souboru?

A

počet statistických jednotek tvořících statistický soubor

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Jaké máme 2 formy zjišťování?

A
  1. Vyčerpávající - prováděno na všech existujících jednotkách (náročné, nákladné)
  2. Nevyčerpávající - prováděno pouze na části jednotek
    - dále dělíme na reprezentativní výběrové zjišťování a nereprezentativní
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

Co je to statistický znak?

A

vlastnost statistické jednotky
- může být předmětem statistického zkoumání

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
28
Q

Statistický znak:
Identifikační (společný)

A
  • identifikují statistickou jednotku ze 3 hledisek: 1. věcného (co,?, kdo?), 2. časového (kdy?), 3. prostorového (kde?)
  • rozhodují o příslušnosti statistických jednotek k souboru
  • mají vztah spíše k rozsahu souboru
  • nejsou předmětem statistického zpracování a analýzy
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
29
Q

Statistický znak:
Variabilní (proměnlivý)

A
  • jsou předmětem statistického zjišťování, zpracování a analýzy –> mají vliv na výsledek
  • (měsíční výdaje rodiny, úvěrové zatížení firem)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
30
Q

Statistický znak:
Kvantitativní (číselný)

A
  • nabývá nejméně dvou číselných hodnot
    dále dělíme na:
    1. Kardinální (měřitelné) - výsledek měření (čas, hmotnost)
    2. Ordinální (pořadové) - řadí zjištěnou hodnotu na stupnici - (školská klasifikace)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
31
Q

Statistický znak:
Kvalitativní/kategoriální (slovní)

A
  • nabývá vždy min. 2 slovních obměn
    dále se dělí na:
    1. alternativní - nabývá pouze 2 obměn
  • (muž/žena)
    2. množný - nabývá více jak 2 obměn - (národnost, dosažené vzdělání)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
32
Q

Co je to: čítání?

A

zjišťování hodnot měřitelných znaků

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
33
Q

Co je to: kódování?

A
  • číselné vyjádření obměn znaku (čísla nemají význam velikosti)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
34
Q

Co jsou to: statistické údaje (data)?

A

shromážděné hodnoty číselných obměn a slovních znaků pro určitý soubor statistických jednotek

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
35
Q

Co mají za cíl: statistické charakteristiky (ukazatele)?

A

charakterizovat statistický soubor jako celek
- měří polohu/variabilitu

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
36
Q

Co je úkolem statistického zpracování?

A

uspořádat statistická data,
- lze na základě hledisek:
1) věcného = věcné
2) časového = časové
3) prostorového = prostorové

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
37
Q

Co je to absolutní četnost?

A

Celkový počet případů

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
38
Q

Co je to variační třídění?

A

Třídění podle číselného znaku.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
39
Q

Uveď 2 druhy variačního třídění.

A

1) prosté variační třídění
2) skupinové variační třídění

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
40
Q

Co jsou to extrémní hodnoty řady?

A

minimální a maximální hodnota souboru

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
41
Q

Co je to variační rozpětí? Vzorec.

A

Rozdíl mezi maximální a minimální hodnotou souboru.
R = X max - X min

42
Q

Typická (modální hodnota)

A

^x - x se stříškou
- nejčastěji vyskytující se hodnota
- u skupinového třídění lze určit pouze modální třídu (modus se odhaduje)

43
Q

Kvantily.

A
  • hodnoty, které rozdělují uspořádanou variační řadu v určitém poměru
  • nejvýznamnější jsou kvartily - dělí soubor na 4 části
44
Q

Mediál

A
  • půlí úhrn hodnot (sčitatelných) znaků
  • vždy vyšší než medián - čím větší je mezi nimi rozdíl, tím vyšší je nerovnoměrnost rozložení celkového úhrnu hodnot znaku
  • charakteristická je koncentrace (Koncentrační (Lorenzova) křivka)
  • bezrozměrný ukazatel - měří se na stupnici 0 až méně než 1, Giniho index
45
Q

Popis vícestupňového (hierarchického) třídění

A
  • soubor je nejprve rozdělej podle jednoho znaku
  • uvnitř již vytvořených skupin je provedeno třídění podle dalšího znaku –> lze opakovat dále
  • výsledkem je hierarchická stromová struktura
46
Q

4 druhy kombinačních tabulek

A

1) Korelační tabulka
2) Kontingenční tabulka
3) Asociační tabulka
4) Smíšená tabulka

47
Q

Co třídíme v: korelační tabulce?

A

dvojice číselných znaků

48
Q

Co třídíme v: kontingenční tabulce?

A

dvojice slovních znaků

49
Q

Co třídíme v: asociační tabulce?

A

zvláštní případ kontingenční tabulky - jsou tříděny oba dva znaky jako alternativní

50
Q

Co třídíme v: smíšené tabulce?

A

jeden ze znaků je slovní a druhý číselný

51
Q

Co jsou to: okrajové (marginální) četnosti?

A

četnosti v poslední sloupci a řádku, které bychom získali tříděním podle každého z obou znaků bez ohledu na druhý znak

52
Q

Co jsou to: podmíněné četnosti?

A
  • četnosti uvnitř tabulky
  • mohou být udány jako:
    absolutní a relativní
53
Q

Co je to: úroveň (poloha)?

A

základní, univerzální atribut číselných statistických dat

54
Q

Co jsou to: souhrnné statistické charakteristiky úrovně?

A

Souhrnné statistické charakteristiky úrovně dvou nebo i více datových řad.

55
Q

Jaké máme 2 formy charakteristik úrovně?

A

1) Prostou formu (netříděná data)
2) Váženou formu (tříděná data)
- vahami jsou četnosti

56
Q

Jakým způsobem se mění aritmetický průměr?

A

Stejným způsobem jako se mění jednotlivé hodnoty znaku.

57
Q

V jaké poloze vůči aritmetickému a harmonickému průměru leží geometrický průměr?

A

Uprostřed (mezi nimi).

58
Q

Pouze pro jaké data lze určit variabilitu?

A

Pouze pro číselná data.

59
Q

Co je to: střední diference (střední kvadrátová diference)?

A

Aritmetický průměr absolutních hodnot diferencí.

60
Q

Diference?

A

vzájemná rozdílnost hodnot ve dvojicích

61
Q

Odchylky?

A

rozdílnost hodnot souboru od nějaké konstanty

62
Q

Co mají společného všechny 3 skupiny charakteristik variability?

A

Jedná se o rozměrné číslo.

63
Q

Upřednostňuje statistika rozměrné nebo bezrozměrné carakteristiky?

A

bezrozměrné - je-li to možné

64
Q

Co je to rozptyl?

A

Průměrná čtvercová odchylka kolem aritmetického průměru.
- je zároveň nejmenší průměrnou čtvercovou odchylkou

65
Q

Co měří rozptyl?

A

měří variabilitu ve smyslu odchylek i diferencí zároveň

66
Q

Může být rozptyl záporný?

A

NE!
rozptyl je vždy nezáporný, nule je roven rozptyl konstanty

67
Q

Co je to směrodatná odchylka?

A

druhá odmocnina rozptylu. sx=odmocnina sx na 2

68
Q

Jaký je nejvýznamnější rozdíl mezi rozptylem a směrodatnou odchylkou?

A
  • rozptyl udává výsledek “ve čtverci”
  • směrodatná odchylka udává výsledek přímo v té jednotce
69
Q

Co je vždy menší?
a) průměrná absolutní odchylka od mediánu
b) směrodatná odchylka

A

a) průměrná absolutní odchylka od mediánu

70
Q

Co umožňují momenty?

A

definovat určitou soustavu charakteristik = momentové charakteristiky

71
Q

Obecný moment?

A
  • moment okolo počátku
  • okolo statistického znaku X
  • v prosté nebo vážené formě
  • přirozené číslo s = stupeň momentu
72
Q

Centrální moment?

A
  • moment okolo konstanty
  • první obecný momento
  • v prosté/vážené formě
73
Q

Čím je aritmetický průměr k momentům?

A
  • první obecný moment
  • momentová míra úrovně
74
Q

Čím je rozptyl k momentům?

A
  • druhým centrálním momentem
  • momentová míra variability
75
Q

Co je to asymetrie a s čím souvisí?

A
  • šikmost/kosost
  • souvisí s pravidelností uspořádání dat kolem aritmetického průměru (těžiště) číselného znaku
76
Q

symetrické = ?

A

= souměrné

77
Q

asymetrické = ?

A

= nesouměrné

78
Q

pravostranná asymetrie =

A

= vrchol vychýlení směrem k vyšším hodnotám

79
Q

levostranná asymetrie =

A

= vrchol vychýlení směrem k nižším hodnotám

80
Q

extrémní asymetrie =

A

= četnosti monotónně rostou či klesají, největší četnosti vykazuje první nebo poslední třída

81
Q

Co je to: momentový koeficient šikmosti?

A
  • třetí normovaný moment
  • objektivní míra asymetrie
82
Q

Pearsonův koeficient šikmosti

A
  • menší citlivost vůči extrémním hodnotám
  • není momentovou charakteristikou
83
Q

špičatost =

84
Q

Co je to: momentový koeficient špičatosti?

A
  • objektivní míra špičatosti
  • čtvrtý normovaný moment zmenšený o tři
  • pouze ve vážené formě
85
Q

Jak značíme aritmetický průměr?

A

x s čárkou

86
Q

Jak značíme medián?

A

x s vlnovkou

87
Q

Jak značíme modus?

A

x ^ se stříškou

88
Q

Co je hlavní rys robustních charakteristik?

A

vykazují žádnou nebo minimální citlivost vůči extrémním hodnotám číselné řady

89
Q

Na základě čeho jsou konstruovány robustní charakteristiky?

A

jsou konstruované na bázi významných hodnot

90
Q

Je aritmetický průměr robustní charakteristika?

A

NE
- je funkcí všech hodnot řady
- citlivě reaguje na extrémní hodnoty

91
Q

Jsou modus a medián robustní charakteristiky?

A

ANO
- nereagují na extrémní hodnoty
- nejsou funkcí celé číselné řady

92
Q

Co je to: Společný aritmetický průměr?

A

vážený průměr dílčích průměrů

93
Q

Jak nazýváme bezrozměrnou charakteristiku variability v “relativní vyjádření”?

A

Variační koeficient

vx = Sx/AP ___ *100 pro %

94
Q

Co znamená, když se koeficient šikmosti rovná 0?

A

data jsou dokonale souměrná

95
Q

Co znamená, když se koeficient šikmosti rovná kladným hodnotám?

A

levostranná asymetrie (kladná +)

96
Q

Co znamená, když se koeficient šikmosti rovná záporným hodnotám?

A

pravostranná asymetrie (záporná -)

97
Q

Je koeficient šikmosti citlivý vůči extrémním hodnotám?

A

Ano - může tedy snížit vypovídající hodnotu koeficientu

98
Q

Pokud se koeficient špičatosti rovná 0 tak?

A

se jedná o normální špičatost (Gaussova křivka)

99
Q

Jak poznáme podnormální hodnotu?

A

pokud k4 (koeficient špičatosti) = méně jak 0 ___ k4 < 0

100
Q

Jak poznáme nadnormální hodnotu?

A

pokud k4 (koeficient špičatosti) = více jak 0 ___ k4 > 0

Statistika (10 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions