fulltextové vyhledávání

Kalendář akcí

P Ú S Č P S N
26
Přehled KK i ostatních soutěží a olympiád vyhlášených MŠMT ČR
27 28 29
Týká se i nás: JčK přispěje 10 miliony žákům ....
30
Olympiáda v českém jazyce
1
Měsíční plán akcí: prosinec 2018
Jak jsme připravovali maturitní ples 4.A
2
3
Maturitní zpravodaj č. 47 - Přihlašování k maturitě
Ekonomická olympiáda
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
4
Ohlédnutí za Matematickým klokanem 2018
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
5
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
6
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
Výsledky programu Excelence ZŠ 2018
7
Maturitní ples sexty
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
Maturitní ples sexty (2013 - 2019)
8
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
9
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
10
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
11
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
Matematická olympiáda
12
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
Varáci
13
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
14
Rozpis testování v Ekonomické olympiádě
15 16
17 18 19 20
Předvánoční sportovní den 2018
21
Přihlášky třídy 4.A k maturitě JARO 2019
Projektový den finanční gramotnosti
22 23
24 25 26 27 28 29 30
31 1
PF 2019 od Antee
Měsíční plán akcí: leden 2019
PF 2019
2 3 4 5
Seminární práce v maturitním ročníku
6
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.