fulltextové vyhledávání

Kalendář akcí

P Ú S Č P S N
31 1
Měsíční plán akcí: duben 2025
Klokan už do nás odskákal s výsledky
Historické události skutečné i domnělé očima AI aneb "čistá holá pravda" (1)
2
V dějepisných soutěžích se nám tradičně daří
3 4 5 6
7
Mistrovství republiky v Psaní hravě (SŠ)
8
Mistrovství republiky v Psaní hravě (SŠ)
Testování PISA 2025
9
Mistrovství republiky v Psaní hravě (SŠ)
Testování PISA 2025
10
Mistrovství republiky v Psaní hravě (SŠ)
Testování PISA 2025
Minifotbal (aktualizováno)
11
Mistrovství republiky v Psaní hravě (SŠ)
Přijímací zkoušky 2025
12
Přijímací zkoušky 2025
13
Přijímací zkoušky 2025
14
Hledáme školního maskota!
Přijímací zkoušky 2025
Mistrovství republiky v Psaní hravě - už známe výsledky!
15
Přijímací zkoušky 2025
16
Přijímací zkoušky 2025
17 18 19 20
21
Po roce je tu opět SKIRMISH
22
Po roce je tu opět SKIRMISH
23
Po roce je tu opět SKIRMISH
24
The Way We Were (2019-2025)
Po roce je tu opět SKIRMISH
Úspěch našich žáků na branných závodech POKOS!
Poslední zvonění třídy 4.A: (2019) 2021 - 2025
25
Po roce je tu opět SKIRMISH
Den s roboty
26
Po roce je tu opět SKIRMISH
27
Po roce je tu opět SKIRMISH
28
Ve SKIRMISHI jsme nejaktivnější školou v JčK!
Fond Sidus - poděkování
29 30 1
Měsíční plán akcí: květen 2025
2
Soutěž Battlefield - stav k 30. dubnu 2025
3 4
Drobečková navigace

Úvod > Statistika a finance > Statististické příklady z geoinformatiky

Statististické příklady z geoinformatiky

 

Tento materiál navazuje na základy statistiky. Jeho jádrem je příklad na rozdělení četnosti s výstupem do mapy. Pro podobné operace se užívá programů GIS, zde bude užito běžných nástrojů: tabulkový procesor a grafický program pro vybarvování mapy. Hlavním cílem je procvičení základních pojmů v oblasti četností a kvantilů (zde kvartilů) v oblasti geografických dat.

Příklad 1 (částečně řešený)

V tabulce je seznam 76 okresů s uvedením hustoty osídlení (obyvatel na km2).


Soubor ke stažení: geoinformatika.xls


Úkol č. 1 (částečně řešený): Zjistěte četnosti okresů dle osídlení v intervalovém rozdělení četností a v rozdělení na kvartily.

Řešení: Protože budeme výsledek porovnávat s rozdělením souboru na kvartily, zvolíme 4 intervaly. Poslední čtvrtý interval zahrnuje měststké okresy: Brno-město, Ostrava-město a Plzeň-město a rovněž okres Karviná, který ve své podstatě je též městským okresem.

Úkol č. 2 (neřešený): Zakreslete četnosti okresů histogramem pro intuitivní intervaly A. Posuďte vhodnost intuitivních intervalů A nejen z hlediska histogramu. Proč v případě kvartilového rozdělení četností vyšel tento výsledek?

Úkol č. 3 (řešený): Zatřiďte okresy do příslušných intarvalů pro intuitní intervaly A a do jednotlivých kvartilů.

Řešení: Řešení je v tabulce: výsledek řešení úkolu č. 3.

Úkol č. 4 (řešený): Zatříděné okresy vyznačte na mapě čtyřbarevnou škálou a to zlášť pro intervaly a A a pro kvartily.

Řešení:
Okresy dle intervalů A

Okresy dle kvartilů

Legenda:
Barevná škála    
Intervaly A:0 - 100101 - 200201 - 300nad 301
Kvartily:I.II.III.IV.

Úkol č. 5 (neřešený): Na základě obou map charakterizujte hustotu osídlení v krajích a regionech ČR.

Úkol č. 7 (řešený): Vytvořte intervaly podle obecných zásad pro tvoření intervalů. Zatřiďte okresy do příslušných intervalů pro intuitivní intervaly B a do jednotlivých kvartilů.

Řešení: Doporučuje se, aby intervaly byly stejně velké a jejich počet by měl odpovídat přibližně odmocnině statistických jednotech. Zvolíme osm intervalů, sedm stejně velkých s krokem 50 a poslední osmý pro ostatní okresy. Řešení je v tabulce: výsledek řešení úkolu č. 3.
Okresy dle intervalů B

Legenda:
Barevná škála    
Intervaly B:0 - 5051 - 100101 - 150151 - 200
Barevná škála    
Intervaly B:201 - 250251 - 300301 - 750nad 751

Úkol č. 8 (neřešený): Vyjádřete histogramem tyto intervalové četnosti. Posuďte vhodnost takto vytvořených intervalů a na základě mapy charkterizujte hustotu osídlení v krajích a regionech ČR.

Příklad 2 (neřešený)

V tabulce je seznam 76 okresů. K dispozici máte i mapu (public domain - zdroj: Wikimedia Commons).


Soubory ke stažení: geoinformatika.xls a okresy1.png.


Postupujte obdobně jako v příkladu 1, tentokrát však s údaji o nezaměstnaností v okresech ČR.