Transcript Uvod_do_predmetu1

ÚVOD DO PŘEDMĚTU
1
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.1.07/2.2.00/28.0021
ZÁKLADNÍ ÚDAJE, KONTAKTY
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, [email protected]
konzultace v určené době cvičení nebo kdykoliv po
domluvě mailem
2
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
3
ZÁKLADNÍ VÝUKOVÉ MATERIÁLY
soubory „teorie text I“ a „teorie text II“
http://user.mendelu.cz/drapela/Statisticke_metody/
prezentace v PowerPointu
http://user.mendelu.cz/drapela/Statisticke_metody/Prezentace/z
akladni/
„videonávody“ k provedení základních statistických úloh v
Excelu a ve programu Statistika
http://user.mendelu.cz/drapela/Statisticke_metody/Navody_k_
pouziti_statistickych_programu/
4
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, 2004. 953 s. ISBN 80-200-1254-0.
Meloun, M., Militký, J. Kompendium statistického zpracování dat :
metody a řešené úlohy. 2. vyd. Praha, Academia, 2006. 982 s. ISBN 80200-1396-2.
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 978-80-7367-482-3
5
DALŠÍ DOPORUČENÉ STUDIJNÍ
MATERIÁLY - internet
DOPORUČENÁ (v angličtině na internetu):
StatSoft, Inc. Electronic Statistics Textbook (výrobce programu Statistica):
http://www.statsoft.com/textbook/
Další zdroje:
http://www.davidmlane.com/hyperstat/index.html - vysvětlení základních statistických
metod včetně mnoha dalších odkazů
http://www.statpages.org/ - rozsáhlý rozcestník na mnoho dalších statistických zdrojů (často
aktualizovaný)
http://danielsoper.com/statcalc3/default.aspx#c14 – online statistické kalkulátory
http://onlinestatbook.com/2/index.html - vysvětlení základní pojmů včetně online
statistických simulací a názorných interaktivních programů
6
DALŠÍ DOPORUČENÉ STUDIJNÍ
MATERIÁLY - internet
DOPORUČENÁ (v češtině na internetu):
http://iastat.vse.cz/
IASTAT - interaktivní učebnice statistiky (VŠE Praha)
http://ucebnice.euromise.cz/index.php?conn=0&section=biostat1
EuroMISE – vysvětlení základních pojmů, příklady zaměřeny na medicínu
http://meloun.upce.cz/index.php?option=com_content&view=article&id=4&Itemid=11
stránky prof. Melouna (TU Pardubice, autor známých učebnic statistické analýzy, příklady
zaměřeny na chemii) – zde Chemometrics I a II – dále „Slidy přednášek“
http://mi21.vsb.cz/ - TU Ostrava, zde především odkazy „Vybrané kapitoly z
pravděpodobnosti“ a „Úvod do statistiky“
7
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
http://ipm.mendelu.cz/cz/sluzby_sz/informacni_systemy/licence
(odrážka Statistica, klepnout na slovo „zde“ ve větě „Více informací a stažení instalačních
médií zde“)
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).
8
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.
9
PROČ SE UČIT STATISTIKU?
10
CO JE STATISTIKA?
Existují tři stupně lži:
• normální lež
• diplomatická lež
• statistika
Benjamin Disraeli
(1804 – 1881)
11
CO JE STATISTIKA?
Věřím pouze té statistice,
kterou si sám zfalšuji.
sir Winston Churchill
(1874 – 1965)
12
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.
13
CO JE STATISTIKA?
Je vědní obor zkoumající jevy hromadného charakteru.
Zabývá se zjišťováním, zpracováním a vyhodnocením
informací o hromadných jevech.
DATA  UŽITEČNÁ INFORMACE
14
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.
POSTUP STATISTICKÉ ANALÝZY
1. CÍL ANALÝZY
2. STANOVENÍ
METODY ANALÝZY
3. ZÍSKÁNÍ DAT
4. ZPRACOVÁNÍ DAT
5. STATISTICKÉ
VYHODNOCENÍ VÝSLEDKŮ
6. INTERPRETACE VÝSLEDKŮ
Z HLEDISKA CÍLE ANALÝZY
15
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.
16
TYPY DAT
Podle charakteru měřené veličiny:
KVANTITATIVNÍ – charakterizována měřenou
kvantitou (délka, počet, váha ….)
KVALITATIVNÍ - charakterizována slovním popisem
(dřevina, pohlaví, profese, …)
18
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)
19
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
20
PŘESNOST A SPRÁVNOST MĚŘENÍ
Přesnost – vyjadřuje variabilitu opakovaných měření
okolo jejich průměru
Správnost – vyjadřuje odchylku průměru (bias)
opakovaných měření od správné hodnoty
21
CHYBY MĚŘENÍ
přesná
správná
22
přesná
nesprávná
nepřesná
správná
nepřesná
nesprávná
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)
23
STATISTICKÉ VYJADŘOVACÍ
PROSTŘEDKY
Hlavní zásady:
 obsahová a věcná správnost
 výstižný a stručný popis
 přehlednost
 zdroj údajů, event. jejich věcné, časové a prostorové
upřesnění
24