fulltextové vyhledávání

Kalendář akcí

P Ú S Č P S N
30 1
Měsíční plán akcí: květen 2018
2
Žákovský průvodce maturitní zkouškou JARO 2018
3
Seznam přijatých uchazečů v 1. kole přijímacích zkoušek
4
Napsali o nás: Jak dopadly písemné maturity do milevského gymnázia?
5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16
Fotogalerie: Okresní kolo Poháru rozhlasu
Napsali (nejen) o nás: Okresní kolo Poháru rozhlasu v Písku
17
Vyhlášení 2. kola přijímacího řízení
Biologická olympiáda kat. C nám přinesla úspěch
Fotogalerie: Krajské kolo OVOV v Táboře
Molíková opět postoupila do republikového finále
18 19 20
21
Ústní část maturitní zkoušky JARO 2018
22
Ústní část maturitní zkoušky JARO 2018
Kopírovací centrum pro žáky a učitele
Milevské gymnazistky přidaly do sbírky další pohár
23
Ústní část maturitní zkoušky JARO 2018
24
Ústní část maturitní zkoušky JARO 2018
25
Oběžná dráha za dveřmi
Ústní část maturitní zkoušky JARO 2018
Zpracování osobních údajů
Záznam o činnosti zpracování osobních údajů
Slavnostní zakončení ústní části maturitní zkoušky JARO 2018
Maturity ve třídě 4.A byly úspěšné
26 27
28 29
Beseda o národních srovnávacích zkouškách
30 31 1
Měsíční plán akcí: červen 2018
Mezinárodní den dětí
Výsledky 2. kola přijímacího řízení
Poděkování za pomoc při dni dětí
2 3
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.