STATISTIKA - zbiranje podatkov - obdelava podatkov - analiza in prikaz podatkov Z besedo statistika označujemo sistematično zbrane številske podatke.

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "STATISTIKA - zbiranje podatkov - obdelava podatkov - analiza in prikaz podatkov Z besedo statistika označujemo sistematično zbrane številske podatke."

Transkripcija

1 STATISTIKA - zbiranje podatkov - obdelava podatkov - analiza in prikaz podatkov Z besedo statistika označujemo sistematično zbrane številske podatke. Te podatke obdelamo, analiziramo in prikažemo z različnimi grafikoni. Sistematično zbrane številske podatke najdemo v najrazličnejših publikacijah in letopisih. Najpomembnejši urad za zbiranje podatkov je statistični urad Republike Slovenije. TEMELJNI POJMI V STATISTIČNI ANALIZI S statističnimi metodami opazujemo in analiziramo pojave z namenom, da bi spoznali njihove lastnosti. Zato si bomo najprej ogledali nekatere pojme na katerih temelji statistična analiza. a.) POPULACIJA Je skupnost enot, ki se proučuje s statističnimi metodami (npr. prebivalci, rojstva, delavci, prometne nesreče,..) Pojav, ki ga želimo proučevati moramo razmejiti od drugih pojavov. To storimo tako, da populacijo opredelimo s 3 vidikov: Krajevni vidik Časovni vidik Vsebinski vidik (definicija npr. prometne nesreče) Krajevno opredelimo populacijo tako, da določimo geografsko območje proučevanja (npr. Ljubljana). Primer: Prometne nesreče (pojav, ki ga proučujemo) Krajevni vidik (kraj, ki nas zanima, kje se nesreče dogajajo) Časovni vidik 1.) intervalni (npr. od začetka leta 02 pa do konca leta 02) 2.) v danem trenutku (npr ) vsebinski vidik (kaj vse lahko pojmujemo kot prometna nesreča) npr. zaletita se dve konjski vpregi - ali lahko govorimo o prometni nesreči ali ne? Časovno opredelimo populacijo z določitvijo časa opazovanja. Npr. prometne nesreče v januarju, število delavcev ob koncu leta b.) ENOTA Populacijo sestavljajo statistične enote ali kratko enote. Enota je npr.: posamezna prometna nesreča posamezni prebivalec posamezni dijak (populacija je 4.e) 1

2 Nekatere enote opazujemo v danem trenutku npr. število prebivalcev na dan Druge enote, predvsem dogodke opazujemo v časovnem intervalu: Rojstva v določenem letu Prometne nesreče v določenem letu c.) SPREMENLJIVKA Je lastnost enote (tisto, kar nas zanima). To so lahko pri opazovanju dijakov višina, starost, teža, uspeh,.. d.) VREDNOST SPREMENLJIVK Primer: Populacija (prebivalci) Enota (posamezen prebivalec) Spremenljivka (starost) Zvezna spremenljivka na določenem intervalu zavzame katerokoli vrednost. Diskretna spremenljivka (ima določeno vrednost) npr. število sedežev v kinodvorani, število ponesrečencev v prometni nesreči Opisne spremenljivke imajo vrednost izraženo z opisom in morata biti vsaj 2 vrednosti. Izražena je lahko: S številom (starost, višina, teža,..) Z opisom (spol, kraj nesreče, kakovost, ki je lahko ustrezna ali neustrezna,..) VRSTE SPREMENLJIVK - številske (numerične) - opisne (atributivne) e.) PARAMETRI - izraža lastnost celotne populacije. - Najpreprostejši parameter je skupno število enot (skupno število dijakov), ali skupno število enot po posamezni spremenljivki - Vrednosti drugih parametrov zaračunavamo Cilj statističnega raziskovanja je proučevanje pojavov in odkrivanje njihovih lastnosti. Opredeli in določi temeljne statistične pojme! 1.) zgled Prebivalci RS po starostnih skupinah in spolu na dan ! 2

3 Populacija: prebivalci RS Krajevni vidik: RS Časovni vidik: (trenutek) Vsebinski vidik: vsi, ki so imeli na ta dan stalno prebivališče Enota: posamezen prebivalec Spremenljivka: Starostna skupina: (številska spremenljivka zvezna) Spol: (opisna spremenljivka) Parametri: Skupno število prebivalcev Skupno število žensk Skupno število moških 2.) Zgled Rojstva v Sloveniji leta 2000 po starosti matere in teži novorojenčka! Populacija: Rojstva v Sloveniji Krajevni vidik: RS Časovni vidik: leto 2000 Enota: posamezno rojstvo Spremenljivka: Starost matere (številska zvezna) Teža novorojenčka (številska zvezna) Parametri: Povprečna starost matere Povprečna teža novorojenčka 3.) zgled Prometne nesreče v RS v letu 2000 glede na to kdaj in kje so se zgodile! Populacija: prometne nesreče Krajevni vidik: RS Časovni vidik: leto 2000 Enota: posamezna prometna nesreča Spremenljivka: Vrsta kraja (opisna) Čas nesreče (opisna) Parametri: Skupno število nesreč Skupno število nesreč v posameznem kraju Skupno število nesreč v posameznem času 3

4 4.) zgled Prebivalci v Sloveniji na po kraju bivanja in letu rojstva! Populacija: prebivalci v Sloveniji Krajevni vidik: Slovenija Časovni vidik: (trenuten) Enota: posamezen prebivalec v RS Spremenljivka: Kraj bivanja (opisna) Leto rojstva (številčna) Parametri: Skupno število prebivalcev Skupno število prebivalcev v posameznem kraju Skupno število prebivalcev glede na leto rojstva 5.) zgled Registrirana društva v mestni občini Ljubljana ob koncu leta 2000 po številu članov in obdobju delovanja društva! Populacija: registrirana društva Krajevni vidik: Mestna občina Ljubljana Časovni vidik: konec leta 2000 Enota: posamezno registrirano društvo Spremenljivka: Število članov (številska diskretna) Čas delovanja društva (številska zvezna) Parametri: Skupno število registriranih društev Skupno število članov Skupno število članov glede na čas delovanja društva 6.) zgled Gostje in prenočitve gostov po vrstah krajev. Določite za leto1992! Populacija: število gostov Krajevni vidik: RS Časovni vidik: leto 1992 Enota: posamezen gost 4

5 Spremenljivka: Število prenočitev Vrsta kraja Parametri: Skupno število gostov Skupno število gostov po vrstah kraja Skupno število prenočitev Skupno število prenočitev po vrstah kraja Tabela: 7. zgled Predmet preučevanja je: - zaposleni v trgovini, v Sloveniji, 31. marca Populacija: zaposleni v trgovini Krajevni vidik: RS Časovni vidik: Enota: posamezna zaposlena oseba v trgovini Spremenljivka: Spremenljivka Vrsta Vrednost Spol Opisna Moški, ženski Starost Številska Delovna doba Številska (zvezna) 0-40 Izobrazba Opisna OŠ,SŠ,VŠ,VIŠ,UNI Poklic Opisna Trgovec, direktor Parameter: Skupno število zaposlenih v trgovini Skupno število moških zaposlenih v trgovini Skupno število žensk zaposlenih v trgovini Skupno število glede na starost, izobrazbo, poklic 5

6 8. zgled: Pri 1. vpisu višje strokovne šole morajo študentje izpolniti prijavnico, ki vsebuje številna vprašanja spremenljivke, pri katerih morajo pripisati odgovore: - priimek in ime - stalno prebivališče - emšo - telefonsko številko - državljanstvo - način izobraževanja a.) spremembe razvrstite v opisne in številske, zvezne in diskretne! b.) Pri vsaki spremenljivki pripišite nekaj možnih vrednosti! c.) Napišite nekaj parametrov, ki bi jih ugotovili na osnovi opazovanja spremenljivk! a.) in b.) odgovor: Spremenljivka Vrsta Vrednost Ime in priimek Opisna Janez Novak Stalno prebivališče Opisna Vojaška 5, 1000 Ljubljana Emšo Opisna Datum: Telefonska številka Opisna 01/ Državljanstvo Opisna Slovensko, nemško Način izobraževanja Opisna Redno, izredno c.) odgovor: skupno število študentov vpisanih v višje strokovne šole skupno število vpisanih študentov glede na izobraževalni program skupno število vpisanih študentov glede na državljanstvo OPISNA ŠTEVILSKA Emšo: število sedežev v kinu: 100, 150, 200 Serijska številka proizvoda: starost: V zvezi z opisnimi spremenljivkami moramo opozoriti še na eno posebnost: - vrednost opisne spremenljivke je lahko izražena tudi s številko, npr. pri spremembi kot so telefonske številke anketiranca, štartna številka tekmovalca, emšo občana, davčna številka, serijska številka proizvoda. Za te spremenljivke je značilno, da so njihove vrednosti izražene s številkami, ne pa s števili. 2. STATISTIČNO RAZISKOVANJE Statistično raziskovanje zajema naslednja pravila: - načrtovanje statističnih raziskav - statistično opazovanje - obdelava podatkov - prikazovanje statističnih podatkov - statistična analiza pojavov 6

7 2.1. NAČRTOVANJE STATISTIČNIH RAZISKAV S statističnimi raziskavami predvidimo celoten potek raziskovanja od opazovanja pojava do analize. Med vsebinskimi vprašanje sta najpomembnejši: - opredelitev populacije - določitev spremenljivk, ki jih bomo opazovali (izobrazba, poklic) Ko je populacija opredeljena in so določene spremenljivke, je potrebno predvideti: - kako bo izvedeno opazovanje populacije (popolno, delno opazovanje)? - kako bo potekala obdelava zbranih podatkov? - kako bodo zbrani podatki prikazani? Pri raziskovanju statističnih raziskav je potrebno odgovoriti tudi na različna organizacijsko tehnična vprašanja? 2.2. STATISTIČNO OPAZOVANJE Z opazovanjem zberemo pri enotah populacije podatke o vseh opazovanih spremenljivkah. Rezultat opazovanja je množica statističnih podatkov, ki so osnova za analizo pojavov. Poznamo več vrst statističnih opazovanj. Pomembna je zlasti delitev na popolna in delna opazovanja. Popolno opazovanje zajema vse enote proučevanega pojava. S takimi opazovanji dobimo popolno in podrobno sliko o pojavu. Pri popolnem opazovanju ločimo: - popise - sprotno spremljanje S popisi opazujemo pojave v danem trenutku (število prebivalcev na dan ) Pri sprotnem spremljanju gre za spremljanje podatkov o rojstvih, smrti, nesrečah, ločitvah in drugih pojavih v gospodarstvu. Velikokrat ne moremo proučevati celotne populacije, saj bi to zahtevalo preveč časa in preveč sredstev. Pomagamo si z delnim opazovanjem ali vzorčenjem. Delno opazovanje uporabljamo pri tržnih raziskavah. Vzorec lahko izberemo: - slučajno - ne slučajno Ločimo slučajne in ne slučajne vzorce. Slučajen vzorec je vzorec izbran slučajno z izbiro vzročnih enot (npr. izbira s tablicami slučajnih številk). Prednost dajemo slučajnim vzorcem (ker ni subjektivne presoje). Ne glede na to kako je vzorec izbran, slučajno ali ne slučajno, z vzorcem ne moremo dobiti vrednosti parametra, ampak le OVP (ocenjena vrednost parametra), ker niso na voljo podatki za vse enote populacije. 7

8 Neposredno in posredno opazovanje Opazovanja poleg delitve, ki smo jo spoznali, se pravi na popolno in delno, lahko delimo še na: - neposredno (stehtaš dijake in opraviš meritve) - posredno (greš k trenerju in ta ti da športni karton) Neposredna so tista opazovanja, ko izvajalec opazovanja sam ugotavlja vrednosti spremenljivk pri enotah z meritvami (npr. zbiranje podatkov na sistematičnem zdr. pregledu). Pri posrednem opazovanju zberejo podatke o enotah tako, da jih zahtevajo od oseb, ki te podatke poznajo (npr. starši posredujejo podatke o novorojenčku, delavec poda podatke o delavcu) STATISTIČNI VPRAŠALNIK Ko smo opredelili enote in določili spremenljivke, ki jih bomo opazovali pri teh enotah sestavimo vprašalnik. Vprašalnik mora biti sestavljen enostavno. Število vprašanj ne sme biti preveliko. Vprašanja lahko postavimo na različne načine: - da vprašani nanje odgovori z DA ali NE - z navajanjem podatkov (leto rojstva, spol, izobrazba, število otrok) - da obkroži ustrezen odgovor a.), b.), c.) - da napiše na črto (npr ) Vprašalnik mora vsebovati navodila za njihovo izpolnjevanje. Ta mora biti kratka in jasna. Zelo koristno je, da zasnovo vprašalnika predhodno preizkusimo na terenu (da odstranimo pomankljivosti) Napake in kontrola pri statističnem opazovanju Napake, ki nastanejo pri statističnem opazovanju delimo na: - slučajne - sistematične Slučajne napake navadno niso pomembne, ker se učinki teh napak pri velikem številu opazovanih enot izravnajo (tehtanje celega razreda enemu lahko očitaš manjšo težo, enemu pa večjo izravnava). Mnogo hujše posledice imajo sistematične napake, ki imajo stalno enak učinek pri vseh enotah in se zato njihov učinek ne izravnava (tehtanje s tehtnico, ki kaže vedno preveliko težo). Da bi odpravili čim več napak kontroliramo že med samim opazovanjem in nato še po opravljenem opazovanju (tehtamo 2 x). 8

9 Kontrola se nanaša: - na polno številno zajetje enot oziroma odgovorov - na pravilnost odgovorov (dijak 4. letnika tehta 289 kg ali 15 kg skoraj sigurno imamo napačen podatek) Zahtevna je zlasti kontrola pravilnosti odgovorov, pri katerih ločimo: - računsko kontrolo, če ugotovimo napake na številskih podatkih - stvarno kontrolo, če ugotavljamo ali so odgovori v skladu z dejanskim stanjem - logična kontrola, kjer presojamo ustreznost posameznega podatka z drugim podatkom npr. 14 let stara oseba je zdravnik pri 20. letih ima nekdo 10 otrok Primer: Vodstvo šole želi ob začetku leta ugotoviti, kakšno je zanimanje dijakov za športno dejavnost, ki jo namerava organizirati. Ker gre za ob šolsko dejavnost, ki je organizirana zunaj rednega učnega procesa želi organizator zbrati tudi podatke o oddaljenosti od dijakovega stanovanja do šole, o tem, kako prihaja dijak v šolo. Za ta namen izdelaj vprašalnik. ANKETA O ŠPORTNI VZGOJI NAVODILA: Vpišite ustrezen odgovor ali obkrožite ustrezno številko. V vpisuje organizator ankete. 1. Priimek in ime 2. Razred: 3. Oddelek: 4. V katero športno dejavnost se želite vključiti? Košarka 0 Nogomet 1 Plavanje 2 Ples 3 Drugo 4 5. Oddaljenost od šole: Do 1 km 0 Od 1 km do 5 km 1 Nad 5 km 2 5. Kako prihajate v šolo? Peš 0 Z avtobusom 1 Z vlakom 2 Z avtom 3 Drugo 4 9

10 2.3. OBDELAVA ZBRANIH PODATKOV S statističnim opazovanjem dobimo za vsako opazovano enoto več podatkov. Skupno število podatkov je odvisno od števila enot in števila spremenljivk, ki jih opazujemo. Cilj obdelave podatkov je doseči preglednost nad zbranimi statističnimi podatki. To dosežemo tako, da enote razvrstimo po vrednosti opazovanih spremenljivk v skupine. Primer: Želimo ugotoviti starost naključnih ljudi! STAROST 0 10 (0 predstavlja spodnjo mejo razreda 1, 10 pa zgornjo mejo razreda 1) (11 predstavlja spodnjo mejo razreda 2, 20 pa zgornjo mejo razreda 2) (21 predstavlja spodnjo mejo razreda 3, 30 pa zgornjo mejo razreda 3) ŠTEVILO Opredelitev skupin pri številskih spremenljivkah Pri številskih spremenljivkah imenujemo skupine navadno razred. Razred je omejen z zgornjo in spodnjo mejo razreda. Uporabljali bomo naslednje simbole: dj (širina razreda) Yj (sredina razreda) Yjmin (spodnja meja razreda) Yjmax (zgornja meja razreda) Razlika med zgornjo mejo razreda in spodnjo mejo razreda je širina razreda in jo zapišemo: dj = Yjmax - Yjmin Sredino razreda, kot predstavnika razreda zapišemo: Yj = Yjmin + Yjmax 2 Da bi zagotovili enoličnost pri opredelitvi razredov moramo pri določanju meje razredov upoštevati posebnosti, ki so odvisne od vrste številske spremenljivke (zvezne in diskretne) in od tega ali so vrednosti zaokrožene ali ne. Pri razvrstitvi opisnih spremenljivk v skupine je delo navadno zahtevnejše. Rezultati obdelave podatkov so: - velikost populacije (28), vsota vrednosti, statistična vrsta a.) velikost populacije - ugotovimo, če preštejemo enote v populaciji. Število enot v populaciji označimo z veliko črko N (N = 28) b.) vsota vrednosti - dobimo jo s seštevanjem vrednosti opazovane številske spremenljivke. - Izračunamo jo: Y = 10

11 c.) statistična vrsta - je vrsta istovrstnih podatkov od katerih se vsak nanaša na eno od skupin - najpogosteje dobimo statistično vrsto z razvrščanjem enot v skupino glede na vrednost opazovane spremenljivke Poznamo številske in opisne vrste! Številske delimo na zvezne in diskretne. Pri zveznih statističnih vrstah se podatki nanašajo na vrednosti zveznih številskih spremenljivk pri diskretnih statističnih vrstah pa na vrednosti diskretnih spremenljivk. Če podatke razvrstimo po opisni spremenljivki dobimo opisno statistično vrsto. Posebne opisne vrste so krajevne in časovne. Če podatke razvrstimo po vrednosti krajevne spremenljivke imamo krajevne vrste, če pa se podatki nanašajo na posamezne trenutke ali intervale imamo časovne statistične vrste, ki so lahko intervalne ali trenutne. Primer: Starost Število = 26 PRIKAZOVANJE STATISTIČNIH PODATKOV Podatke prikazujemo s tabelami in grafikoni. a.) prikazovanje podatkov s tabelami Poznamo: - enorazsežne tabele (enostavne) - sestavljene tabele - večrazsežne tabele (kombinirane) O enorazsežni tabeli govorimo, če prikazujemo v tabeli eno samo statistično vrsto. Sestavljena tabela je tista, ki prikazuje dve ali več statističnih vrst hkrati. Z večrazsežno tabelo pa prikazujemo populacijo, ki smo jo opazovali po dveh ali več spremenljivkah hkrati. Tabela 1: Gostje v Sloveniji leta 1998 glede na vrsto kraja! VRSTA KRAJA ŠT. GOSTOV V TISOČ Zdraviliški kraji 368,9 Obmorski kraji 443,2 Gorski kraji 490,1 Drugi turistični kraji 479,7 Drugi kraji 18,1 skupaj 1798,9 Spremenljivke statistična vrsta (samo ena) Enorazsežna 11

12 Tabela 2: Gostje in prenočitve v Sloveniji leta 1998 po vrsti kraja! VRSTA KRAJA ŠT. GOSTOV V TISOČ ŠT. PRENOČITEV V TISOČ Zdraviliški kraji 368,9 1977,3 Obmorski 442,2 1798,9 Gorski 490,1 1563,2 Drugi 488,8 955,5 skupaj 1798,9 6295,3 statistična vrsta To je sestavljena tabela (ima 2 statistični vrsti). statistična vrsta Tabela 3: Gostje v RS leta 1996 po vrsti kraja in po vrsti gosta! VRSTA KRAJA SKUPAJ VRSTA GOSTA V TISOČ TUJI DOMAČI Zdraviliški 368,9 109,1 259,8 Obmorski 442,2 226,3 215,9 Gorski 490,1 267,9 222,2 Drugi 497,8 373,2 124,4 skupaj ,5 822,4 To je večrazsežna tabela, ker smo populacijo opazovali po dveh ali več spremenljivkah hkrati!!!!! ZGRADBA TABELE: Tabela je sestavljena iz vrstic in stolpcev, ki tvorijo polja (celice), v katere vnašamo podatke. Prvo vrstico imenujemo glava tabele, z njo pojasnimo kaj bodo posamezni stolpci prikazovali. V prvem stolpcu pojasnimo kaj bodo prikazovale posamezne vrstice. Imenujemo ga čelo tabele. b.) prikazovanje podatkov z grafikoni 1.) linijski črtni grafikon Linijski grafikon je prikaz podatkov v pravokotnem koordinatnem sistemu. Primeren je za prikazovanje številskih in časovnih vrst. Obe osi, abscisno in ordinatno, ustrezno opišemo tako, da označimo kaj prikazujemo in v katerih merskih enotah. Skali na obeh oseh imata začetek v izhodišču, ki ga označimo z O. Če prikazujemo vrednosti, ki so zelo različne od 0, skalo prekinemo (če začnemo npr. s 5.000). 12

13 Primer: Ponesrečeni pri delu v RS v letih od 1988 do 1992! LETO ŠT. PONESREČENCEV Graf: 2.) prikaz s stolpci S stolpci, ki so enako široki, prikazujemo predvsem opisne statistične vrste in med njimi še posebej krajevne vrste. Primer: Prikažite podatke s pokončnimi stolpci! LETO ŠT. GOSTOV V TISOČ DOMAČI TUJI GRAF: 3.) kartogram Geografsko razširjenost pojava lahko prikazujemo tudi tako, da orišemo krajevne statistične vrste v geografsko karto. 13

14 4.) prikaz s figurami Prikazovanje s figurami uporabljamo, kadar želimo na poenostavljen način seznaniti s pojavi čim širši krog prebivalcev. AVTOMOBILI TELEFONSKI PRIKLJUČKI Ena slikica pomeni avtomobilov ali telefonskih priključkov. Statistična analiza je zadnja faza statističnega raziskovanja in je povezana z vsemi petimi stopnjami raziskovanja. Prikaži naslednje podatke z linijskim grafikonom tako, da skalo na ordinatni osi začnete pri 5.000! 3. RELATIVNA ŠTEVILA Da bi bolje razumeli pojav naredimo primerjavo podatkov. Primerjamo lahko istovrstne ali raznovrstne podatke. Primer: Tabela 22: število registriranih osebnih avtomobilov in število prebivalcev v Sloveniji v letih !!!!!! LETO ŠT. AVTOMOBILOV OB KONCU LETA ŠT. PREBIVALCEV OB KONCU LETA a.) Za koliko se je povečalo število avtomobilov leta 1998 glede na leto 1991? = b.) Za koliko se je zmanjšalo število prebivalcev v letu 98 v primerjavi z letom 91? Zmanjšalo se je za ! c.) Za kolikokrat se je povečalo število avtomobilov v letu 98 v primerjavi z letom 91 (v procentih)? / = 1,34 (0,34x ali 34% glede na leto 91) č.) Za kolikokrat se je zmanjšalo število prebivalcev v letu 98 v primerjavi z letom 91? / = 0, ,01 krat ali za 1% glede na leto 91 Število prebivalcev se je leta 1998 zmanjšalo 0,99 krat ali za 0,01 krat glede na leto 91! d.) Koliko je bilo v povprečju število avtomobilov na tisoč prebivalcev ob koncu leta 91? ( / ) X 1000 = 297,3 Izračunali smo nekaj razmerij dveh podatkov. Razmerja imenujemo relativna števila (ker jih primerjamo). Lahko so imenovana ali neimenovana. Če se merske enote pokrajšajo dobimo neimenovano število. Primer: št. prebivalcev LJ / št. prebivalcev SLO = prebivalcev / preb. - prebivalci se pokrajšajo!!!!! Relativna števila so lahko imenovana ali neimenovana. Ko primerjamo istovrstna podatka se merske enote pokrajšajo in dobimo neimenovano število. 14

15 Pri računanju razmerij med raznovrstnima podatkoma dobimo imenovano število. Ločimo več vrst relativnih števil: - strukture - indeksi - statistični koeficienti - stopnje 3.1. STRUKTURE STRUKTURA je primerjava podatkov za del pojava s podatki za celoto. Je razmerje med istovrstnima podatkoma. Izrazimo jo lahko v obliki razmerij ali odstotkov. Če del pojava označimo z Yj in celoto z Y lahko z razmerjem med njima izračunamo: a.) strukturni delež; Pj = Yj / Y b.) strukturni odstotek; Pj = (Yj / Y) X 100 c.) strukturni odtisoček; Pj = (Yj / Y) X primer: V razredu je 28 dijakov, od tega je 12 fantov in 16 punc. Izračunaj str. delež in str. odstotek! 28 (100%) 1.) str. delež 2.)str.odstotek 12 fantov p1 (%) = (12/28) x 100 = 42,86 % 16 punc p2 (%) = (16/28) x 100 = 57,14 % p1 = 12 / 28 p2 = 16 / 28 A.) ENORAZSEŽNA STRUKTURA Pri enorazsežni strukturi razčlenimo pojav po vrednost ene spremenljivke. Izračunajte enorazsežno strukturo in jo razložite! Tabela 23: Gostje v Sloveniji leta 98 po vrstah kraja! VRSTA KRAJA ŠT. GOSTOV V TISOČ Zdraviliški 368,9 Obmorski 442,2 Gorski 490,1 Drugi turistični 479,7 Drugi 18,1 Skupaj 1798,9 Tabela 24: Struktura gostov v Sloveniji leta 1998 po vrstah krajev! VRSTA KRAJA ŠT. GOSTOV (%) Zdraviliški 20,5 Obmorski 24,9 Gorski 27,2 Drugi turistični 26,7 Drugi 1 SKUPAJ 100 Pj (%) = (Yj/Y) X 100 P1 = (Y1/Y) X 100 = (368,9/1798,9) X 100 P2 = (Y2/Y) X 100 = (444,2/1798,9) X

16 Grafično prikazovanje enorazsežnih struktur: Strukture grafično prikazujemo z več vrstami grafikonov, strukturnimi stolpci, strukturnimi krogi, figurami. Omejili se bomo na strukturne stolpce in kroge. Pri prikazu s strukturnim stolpcem visokim 100 enot, stolpec razdelimo v razmerju strukturnih odstotkov po višini na več delov. Koristno je izračunati delne vsote. Posamezne dele stolpca pobarvamo oziroma šrafiramo. Ob stolpcu rišemo skalo in pojasnimo pomen šrafur oziroma barv. Za prikazovanje v krogu preračunamo odstotke v kotne stopinje. Uporabljamo obrazec; Pj = 3,6 Pj (%) Dopolni tabelo tako, da izračunate delne vsote in kotne stopinje za strukturo gostov po vrsti kraja v Sloveniji leta 98. Rezultate prikaži v stolpcu in v krogu tako, da dopolnite sliki. 360% 100% Pj = (P(%) X 360) / 100 = Pj (%) X 3,6 Pj Pj (%) VRSTA KRAJA ODSTOTKI DELNE VSOTE STOPINJE Zdraviliški 20,5 100,0 74 Obmorski 24,9 79,5 88 Gorski 27,2 54,9 98 Drugi turistični 26,7 27,7 96 Drugi 1 1,0 4 Skupaj Graf stolpec Graf - krog B.) VEČRAZSEŽNA TABELA Če pojav razčlenimo hkrati po vrednostih za več spremenljivk je mogoče izračunati večrazsežno strukturo. Če nastopata dve spremenljivki je to dvorazsežna struktura. Poglejmo si primer podatkov pri dvorazsežni tabeli in izračunajmo dvorazsežno strukturo. 17. Izračunajte dvorazsežno strukturo na tri načine: - po prvi spremenljivki (vrsta kraja) - po drugi spremenljivki (vrsta gostov) - in po obeh hkrati 16

17 Dopolni tabele!!!!! Tabela: Gostje v RS leta 96 po vrsti kraja in vrsti gostov! VRSTA GOSTOV V TISOČ VRSTA KRAJA SKUPAJ TUJI DOMAČI Zdraviliški 368,9 109,1 259,8 Obmorski 442,2 226,3 215,9 Gorski 490,1 267,9 222,2 Drugi turistični 479, ,7 Drugi 18,1 12,2 9,9 Skupaj 1798,9 976,5 822,4 Tabela A: Struktura gostov v % v RS leta 98 po vrsti kraja! VRSTA GOSTA VRSTA KRAJA SKUPAJ TUJI DOMAČI Zdraviliški 20,5 11,2 31,6 Obmorski 24,6 23,2 26,2 Gorski 27,2 27,4 27,0 Drugi turistični 26,7 36,9 14,4 Drugi 1,0 1,2 1,7 Skupaj Tabela B: Struktura gostov v % v Sloveniji leta 98 po vrsti gosta! VRSTA GOSTA VRSTA KRAJA SKUPAJ TUJI DOMAČI Zdraviliški ,6 70,4 Obmorski ,2 48,8 Gorski ,7 45,3 Drugi turistični ,3 24,7 Drugi ,4 32,6 Skupaj ,3 45,7 Tabela C: Struktura gostov v Sloveniji leta 98 po vrsti kraja! VRSTA GOSTA V % VRSTA KRAJA SKUPAJ % TUJI DOMAČI Zdraviliški 20,5 6,1 14,4 Obmorski 24,6 12,6 12 Gorski 27,2 14,9 12,4 Drugi turistični 26,7 20,1 6,6 Drugi 1,0 0,7 0,6 Skupaj ,3 45,7 17

18 Starostno strukturo prebivalstva v Sloveniji in Avstriji grafično prikažite s koncentričnima krogoma in polkrogoma! DOPOLNJEN A LETA ODSTOTKI KOTNE STOPINJE V KROGU KOTNE STOPINJE V POLKROGU Slovenija Avstrija Slovenija Avstrija Slovenija Avstrija ,6 17, ,5 24, ,5 20, ,5 23, ,9 15, SKUPAJ Izračunajte strukturne odstotke in jih za primera a.) in b.) prikažite s stolpci! Tabela 32: Zaposlene osebe v družbah, podjetjih in organizacijah po stopnjah strokovne usposobljenosti in po spolu v Sloveniji ! STROKOVNA SPOL USPOSOBLJENOST SKUPAJ MOŠKI ŽENSKI Visoka Višja Srednja Nižja VK KV PK NK NEZNANO SKUPAJ VK visoko kvalificirani, KV kvalificirani, PK pod kvalificirani, NK nekvalificirani Tabela 33: Struktura v % zaposlenih oseb v družbah, podjetjih in organizacijah po stopnjah strokovne usposobljenosti! STROKOVNA SPOL % USPOSOBLJENOST SKUPAJ % MOŠKI ŽENSKI Visoka 11,6=(73368/630344)X10 12,3 10,9 0 Višja 10,2 8,1 12,5 Srednja 26,9 Nižja 1,0 VK 1,6 KV 29,9 PK 6,9 NK 11,5 NEZNANO 0,4 SKUPAJ

19 3.2. STATISTIČNI KOEFICIENT Statistični koeficient je relativno število. Je razmerje med dvema raznovrstnima podatkoma. Gre za imenovano število. Koeficient, ki ga preračunavamo mora biti vsebinsko smiseln. Če primerjamo število učencev s številom učiteljev, izraža koeficient število učencev na učitelja. Koeficient navadno označimo z veliko črko K. Izračunamo ga iz podatkov X in Y po naslednjem obrazcu; K = Y / X Podatki, ki jih primerjamo med seboj so lahko intervalni ali trenutni. Najprej si poglejmo primerjavo trenutnih podatkov: Primer: Primerjaj število prebivalcev in gospodinjstev v Sloveniji 91 ( )! Izračunaj statistični koeficient in komentiraj rezultate. Število prebivalcev; Število gospodinjstev; K1 = ( / ) = 3,1 K2 = ( / ) = 0,33 V Sloveniji leta 91 je gospodinjstvo štelo v povprečju 3,1 članov. Prvi koeficient nam pove, da je imelo v Sloveniji ob popisu leta 91 gospodinjstvo v povprečju 3,1 člana. Če zamenjamo števec in imenovalec dobimo povprečno število gospodinjstev na prebivalca to je 0,33. Ta koeficient je recifročni ali obratni glede na prvega oba sta smiselna. Naslednja primerjava bo med intervalnima podatkoma: Izračunajmo odstotek pokritja uvoza z izvozom v Sloveniji v letu 98! Izvoz = USD Uvoz = USD K = (izvoz/uvoz) X 100 = 89,5 % Vrednost izvoza je bila za 10,5% manjša od vrednosti uvoza! Tretja primerjava bo med podatkoma od katerih se prvi nanaša na časovni interval, drugi pa na časovni trenutek. Če sta populaciji različno opredeljeni se pojavi pri računanju koeficienta težava. Podatkov namreč ne moremo neposredno primerjati. Pomagamo si tako, da trenutne podatke spreminjamo v intervalne. Primer: Izračunaj povprečno prodajo čevljev na prebivalca v Sloveniji 92! Y = parov prodanih čevljev X = povprečno število prebivalcev K = ( / ) = 0,98 V povprečju je vsak prebivalec leta 92 v Sloveniji kupil 0,98 parov čevljev! Če povprečno število za podatke, ki so opazovani v časovnih trenutkih ni znano ga moramo izračunati. Postopek za izračun povprečja je odvisen od tega v katerem trenutku pojav opazujemo: a.) če opazujemo pojav v sredini obdobja izračunamo povprečje po naslednjem obrazcu: X = (1/N) (X1+X2+X3..+Xn) N je število podatkov velikost populacije!!!!! Primer: Če hočemo izračunati povprečno oceno! 19

20 X = (1/28) ( ) To lahko tudi grafično prikažemo! Podatek se vedno nahaja na sredini obdobja! Če pojav opazujemo na začetku ali na koncu obdobja izračunamo pojav tako, da najprej izračunamo povprečja za posamezna obdobja in nato iz teh povprečij izračunamo povprečje za celotno populacijo. Grafično prikažemo tako: Iz tega sledi naslednji obrazec: To formulo uporabljamo, ko se podatki nanašajo na začetek ali na konec obdobja! DRUGA NALOGA V TESTU! 33. Izračunaj povprečni mesečni promet na zaposlenega in povprečni mesečni koeficient obračanja zalog za trgovino Čeveljček v drugem četrtletju leta Izračunaj oceno koeficienta obračanja zalog za leto Tabela 48: Podatki za trgovsko podjetje za prve tri mesece leta MESEC ŠT. ZAPOSLENIH NA KONCU MESECA ZALOGA SREDI MESECA V MIO SIT PROMET V MIO SIT MAREC APRIL MAJ JUNIJ a.) povprečni mesečni promet na zaposlenega K = (povprečni mesečni promet / povprečno število zaposlenih na mesec) Račun: Povprečno število zaposlenih na mesec: 20

21 Odgovor je treba napisati in obrazložiti kaj pomeni! Povprečni mesečni promet na zaposlenega v obravnavanem trimesečju je SIT. b.) povprečni mesečni koeficient obračanja zalog: - kolikokrat na mesec se nam zaloga obrne K = (povprečni mesečni promet / povprečna mesečna zaloga) Račun: Povprečni mesečni koeficient obračanja zalog v prvem trimesečju je 2,57x. To pomeni, da se povprečne zaloge obrnejo 2,57x v povprečju na mesec. c.) Izračunaj oceno koeficienta obračanja zalog za leto 2000! K* = 2,57 X 12 =30,78x Ocenjujemo, da se bodo povprečne zaloge v letu 2000 obrnile 30,78x! d.) Za koliko dni zadošča povprečna zaloga? Naloga 38 Izračunaj povprečni mesečni koeficient obračanja zalog v prvih 3 mesecih in dolžino tajanja enega obrata v dnevih, če v skladišču trgovskega podjetja povprečno mesečno delajo 25 dni. Izračunaj oceno koeficienta obračanja zalog za celo leto in za vsak mesec posebej ter povprečno zalogo za vsak mesec. Tabela 54: Zaloge in promet skladišča trgovskega podjetja za prve mesece leta! MESEC ZALOGA NA ZAČETKU MESECA V MIO SIT PROMET V MIO SIT POVPREČNE ZALOGE KOEFICIENT OBRAČANJA januar ,5 3,33 februar ,4 marec ,5 3,11 april SKICA: RAČUN: 21

22 Povprečni mesečni koeficient obračanja zalog v prvih 3 mesecih! K = K = Povprečni mesečni koeficient obračanja zalog v prvih 3 mesecih je 2,93x. To pomeni, da se povprečne zaloge obrnejo 2,93x v povprečju na mesece. Račun: Ocena koeficienta obračanja zalog za celo leto; K* = 2,93 X 12 = 35,16 krat K (januar) = (promet januar / povprečna zaloga januar) = 15 / 4, INDEKSI Indeks je razmerje med dvema istovrstnima podatkoma pomnoženo s 100. Indeks je neimenovano število. Računamo ga po osnovnem obrazcu; Ij/o = (Yj/Y) x 100 I velika tiskana črka i O osnova Yo osnova ali baza Yj primerjalni podatek Osnova indeksa je lahko fiksna ali pa se spreminja. Najpomembnejši indeksi s spremenljivo osnovo so verižni indeksi. Izračunamo jih po naslednjem obrazcu; Ij/Yj-1 = (Yj / Yj-1) X 100 Yj vrednost pojava v posameznem časovnem trenutku ali obdobju (intervalu) Yj-1 vrednost pojava v prejšnjem časovnem trenutku ali obdobju (intervalu) Primer 1: Izpolnite tabele, razložite dobljene rezultate ter grafično prikažite verižne indekse! Tabela 42: LETO PRIDELEK V INDEKS Z VERIŽNI TONAH OSNOVO 1994 INDEKS , ,1 100, ,3 88,1 81, ,4 101,3 82, ,9 121,7 100 INDEKS Z OSNOVO

23 Ij10 = (Y1/Y0) x 100 I1/94 = ( / ) = 100,1 I2/94 = ( / ) = 88,3 Ij/j-1 = Vj = (Yj/Yj-1) x 100 V1 = ( / ) x 100,1 = 100,1 V2 = ( / ) = 88,1 Prikaz tabele! Leta 1998 je bil pridelek za 8,9% večji kot leta 1994 in za 21,7% večji kot leta Leta 94 je bil pridelek za 8,1% manjši kot leta 98! Graf: Primer 2: Izračunajte indekse podatkov v tabeli, jih grafično prikažite z vodoravnimi stolpci in razložite! DRŽAVA ŠT. PREBIV. NA KM2 INDEKS (osnova je Slovenija) I1 SLOVENIJA AVSTRIJA 93 94,9 HRVAŠKA 85 86,7 ITALIJA ,9 MADŽARSKA ,3 Ij = (Y1/Y0) x 100 = (93/98) x 100 = 94,9 Ij = (Y2/Y0) x 100 = (85/98) x 100 = 86,7 Leta 91 je bilo v Avstriji 5,1% manj prebivalcev na km2 kot v Sloveniji, na Hrvaškem za 13,3% manj, v Italiji 92,9% več in na Madžarskem za 13,3% več! Graf: 23

24 KAZALCI RASTI Kazalce, povezane z indeksi, v statistični analizi uporabljamo za preučevanje rasti pojavov. Posebej si bomo ogledali kazalce dinamike. Uporabljamo jih pri preučevanju sprememb zaporednih časovnih obdobij. Kazalci rasti so: - razlika Dj koeficient rasti, - koeficient dinamike Kj - verižni indeks Vj - stopnja rasti (relativna razlika) Sj Računamo jih po spodaj navedenih formulah. Yj je podatek v nekem obdobju, Yj-1 pa podatek v prejšnjem obdobju. Dj = Yj Yj-1 Kj = (Yj/Yj-1) Vj = 100 x (Yj / Yj-1) Sj = 100 ((Yj Yj-1) / Yj-1) = 100 (Dj/Yj-1) = Vj 100 = 100 Kj Koeficient rasti ponavadi izračunamo na 3 decimalke natančno, da lahko nato verižni indeks stopnjo zaokrožimo na eno decimalno mesto. Naloga 1: Izračunajte kazalce rasti za št. prenočitev gostov v Sloveniji 93 do leta 98 in jih za zadnje leto še razložite! LETO ŠT. PREN.V TISOČ RAZLIKA V TISOČ Dj KOEFICIENT RASTI Kj VERIŽNI INDEKS Vj STOPNJA RASTI Sj INDEKS Z BAZO Ij/ , ,089 8, , ,003 99,2 0,29 109, ,0992-0,85 108, ,084 9, , ,986-1, ,9 Razlaga za leto 98!! Leta 98 se je v primerjavi z letom 97 št. nočitev zmanjšalo za 89!!!!! 24

25 Izračunajte neznane količine, jih vpišite v tabelo in razložite rezultate za leto 97! LETO VREDNOST V MIO SIT INDEKS Z OSNOVO 95 I/j95 VERIŽNI INDEKS Vj / / , ,6 11,6 STOPNJA RASTI Sj 1. Vrednost proizvodnje je bila ! 2. Proizvodnja v letu 96 se je v primerjavi z letom 96 povečala za 11,6%! 3. V letu 97 je bila proizvodnja večja 25% v primerjavi z 95! STOPNJE Med relativnimi števili bomo predstavili tudi izračunanje in pomen posebne vrste kazalcev. Izračunamo jih iz istovrstnih podatkov, vendar v različnih zvezah in tudi po različnih postopkih. Največkrat jih uporabljamo v demografski statistiki. Demografija preučuje prebivalstvo in analizira rojstva, smrti, poroke, razveze, izbris, izselitve. Poglejmo izračun stopnje umrljivosti: Izračunamo jo kot razmerje med številom umrlih v danem letu in srednjim številom prebivalcev v tem letu in ga navadno pomnožimo s 1000! Podobno izračunamo tudi rodnost. Stopnja na 1000 prebiv. Leto Srednje št. preb. Število umrlih Število živorojeni h umrli rodni Prir. Živorojen i Vj ,7 10,8 1, ,7 10 0,3 92, ,1 9,9-0,2 99,1 - v povprečju je na tisoč prebivalcev v letu 93 umrlo 10,1 ljudi. - leta 93 se je število živorojenih otrok zmanjšalo za 0,9 % glede na leto

26 35. Izračunajte tabelo in komentirajte izračunane kazalce za september. Izračunajte razliko V sept. in V avgust in jo razložite. Verižne indekse grafično prikažite. Tabela: Registrirane brezposelne osebe v Sloveniji junij september 97! Mesec Število oseb Razlika Dj Indeks z osnovo junij Ij/jun Koeficient rasti K Verižni indeks Stopnja rasti Sj Junij Julij ,1 1, ,1 2 Avgust ,1 1, september ,2 1, ,2 0,1 Število registriranih brezposelnih oseb v septembru Število registriranih oseb se je septembra 97 povečalo za 181 v Primerjavi z avgustom 97 Povečalo za 2 % v primerjavi z junijem! SREDNJE VREDNOSTI ARITMETIČNA SREDINA Je najbolj znana srednja vrednost, je eden temeljnih stat. parametrov, ki jih uporabljamo v stat. analizi. MEDIANA Je srednja vrednost in je enaka vrednosti od katere ima 50% enot večjo vrednost, 50% enot pa manjšo vrednost. Izračunavanje mediane iz pos. vrednosti Rang je razvrstitev od najmanjšega podatka do največjega. Da bi lahko izračunali mediano moramo vrednosti štev. spremenljivke Y razvrstiti od najmanjše do največje vrednosti. Mediana je tista vrednost, ki stoji točno na sredini vseh vrednosti, ki so razvrščene po velikosti. Njen rang izračunamo po obrazcu: R = (N+1)/2 Če je število opazovanih enot liho je mediana enostavno tista vrednost, ki ustreza izračunanemu rangu R. Torej mediana je enako: Me = Y R Če je število opazovanih enot sodo izračunamo mediano po naslednjem obrazcu: Me = Izračun mediane iz fr. por. Tudi v tem primeru najprej izračunamo rang po že znanem obrazcu in ugotovimo po komulativi frekvenc Fj v katerem razredu je enota, ki ustreza izračunanemu rangu. To je razred, kjer je komulativa frekvenc večja od ranga. Imenujemo ga medialni razred. Formula: Me * 26

27 MODUS 1.) izračunavanje modusa iz posamezne vrednosti Dijaki so na popravnem izpitu iz sta dosegli naslednje rezultate: 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 3 Modus je najpogostejša vrednost, torej v našem primeru je Mo enak 1! Modalni razred je tisti razred, ki ima največjo frekvenco. Formula: Mo* = Yomin + do.. Yomin spodnja meja modalnega razreda Do širina modalnega razreda fo frekvenca modalnega razreda f -1 frekvenca pred modalnim razredom f +1 frekvenca za modalnim razredom 2.) izračunavanje modusa iz frekvenčne porazdelitve Izhajamo iz tistega razreda v katerem je frekvenca največja. Ta razred imenujemo modalni razred. Približno vrednost za modus Mo* izračunamo s pomočjo linerarne interpolacije po naslednjem obrazcu. Formula: Mo* = Naloge V nekem podjetju je naslednja razporeditev zaposlenih po starosti. a.) Izračunaj starost po letih od katerega je polovica zaposlenih stara manj in polovica stara več. b.) Izračunaj najpogostejšo število let. c.) Izračunaj povprečno starost v letih. Starost v letih Št. zaposlenih Fj Yj Fj Yj skupaj 154 Izračunaj modus za trajanje preizkusa v sekundah! Trajanje preizkusa v sekundah Število dijakov (fj) 70 do pod do pod

28 90 do pod do pod do pod do pod do pod skupaj 72 3.) Grafično določanje modusa Pomemben je razred z največjo frekvenco in oba sosednja razreda. Grafično določimo modus tako, da z daljicami povežemo sosednja oglišča. S projekcijo sečišča obeh veznic na abscisno os določimo modus. Naloga: Za podatke v številu sedežev izračunaj ar. Sredino, mediano in modus. Razloži izračunane parametre. Št. sedežev Št. kinematografov skupaj 91 Yj Fj Yj Fj 28

MERE SREDNJE VREDNOSTI

MERE SREDNJE VREDNOSTI OPIS PODATKOV ENE SPREMENLJIVKE frekvenčne porazdelitve in mere srednje vrednosti as. dr. Nino RODE Uni-Lj. Fakulteta za socialno delo O ČEM BOMO GOVORILI NAMEN OPISNE STATISTIKE Kako opisati podatke OPIS

Prikaži več

Poslovna informatika s statistiko - Gregorc, 16_11_09

Poslovna informatika s statistiko - Gregorc, 16_11_09 POSLOVNA INFORMATIKA S STATISTIKO FRANČIŠKA GREGORC Višješolski strokovni program: Gostinstvo in turizem Učbenik: Poslovna informatika s statistiko Gradivo za 1. letnik Avtorica: Frančiška Gregorc, univ.

Prikaži več

Microsoft Word - SI_vaja1.doc

Microsoft Word - SI_vaja1.doc Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 1 Naloge 1. del: Opisna statistika

Prikaži več

ENV2:

ENV2: . Kazalo. KAZALO.... UVOD... 3. ANALIZA POPULACIJE DRŽAV EU...5 4. VSEBINSKE UGOTOVITVE...8 5. LITERATURA... . Uvod Vir podatkov za izdelavo statistične naloge je Eurostat ali Statistični urad Evropske

Prikaži več

Microsoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc

Microsoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc DEJAVNIKI VARNOSTI CESTNEGA PROMETA V SLOVENIJI Raziskava II. del Inštitut za kriminologijo pri Pravni fakulteti v Ljubljani Ljubljana, avgusta 2010 Vodja raziskave: dr. Dragan Petrovec Izvajalci in avtorji:

Prikaži več

2. LINEARNA ALGEBRA

2. LINEARNA ALGEBRA UPORABNA MATEMATIKA V LOGISTIKI za višješolsko strokovno izobraževanje (OPISNA ) 1 Cilj tega sklopa predavanja je predstaviti obvladovanje računskih spretnosti pri reševanju logističnih problemov in pri

Prikaži več

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015 Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10

Prikaži več

2

2 LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ČETRTLETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH (KO-TEL/ČL) IN LETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH

Prikaži več

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov 4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenovalec, ter iz ulomkove črte. Racionalna števila so števila,

Prikaži več

Osnove statistike v fizični geografiji 2

Osnove statistike v fizični geografiji 2 Osnove statistike v geografiji - Metodologija geografskega raziskovanja - dr. Gregor Kovačič, doc. Bivariantna analiza Lastnosti so med sabo odvisne (vzročnoposledično povezane), kadar ena lastnost (spremenljivka

Prikaži več

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC VERJETNOST osnovni pojmi Poskus: dejanje pri katerem je izid negotov met

Prikaži več

Microsoft Word - vprasalnik_AZU2007.doc

Microsoft Word - vprasalnik_AZU2007.doc REPUBLIKA SLOVENIJA Anketa o zadovoljstvu uporabnikov statističnih podatkov in informacij Statističnega urada RS 1. Kako pogosto ste v zadnjem letu uporabljali statistične podatke in informacije SURS-a?

Prikaži več

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1 IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/0) Letni program statističnih raziskovanj za leto 0 (Uradni list RS, št. 9/) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat

Prikaži več

DN5(Kor).dvi

DN5(Kor).dvi Koreni Število x, ki reši enačbo x n = a, imenujemo n-ti koren števila a in to označimo z n a. Pri tem je n naravno število, a pa poljubno realno število. x = n a x n = a. ( n a ) n = a. ( n a ) m = n

Prikaži več

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično

Prikaži več

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo

Prikaži več

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar 4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, 6.4.29 Grafi II Jure Senčar Relativna sila krčenja - F/Fmax [%]. Naloga Nalogo sem delal v Excelu. Ta ima vgrajeno funkcijo, ki nam vrne logaritemsko

Prikaži več

Pravilnost podatkov, navedenih v vlogi, bo

Pravilnost podatkov, navedenih v vlogi, bo Pravilnost podatkov, navedenih v vlogi, bo Šolsko leto: 2019/2020 preverila komisija za sprejem otrok v vrtec pri upravljavcih zbirk osebnih podatkov, ki Datum oddaje vloge: / jih vodijo v skladu z zakonom.

Prikaži več

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je

Prikaži več

Osnove verjetnosti in statistika

Osnove verjetnosti in statistika Osnove verjetnosti in statistika Gašper Fijavž Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 26. februar 2010 Poskus in dogodek Kaj je poskus? Vržemo kovanec. Petkrat vržemo

Prikaži več

2

2 REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE Izdatki za varstvo okolja (OKI) ZA LETO 2006 Poročilo pripravila: Danica Bizjak in Boro Nikić Datum: oktober 2008 1/9 Kazalo 0 Osnovni podatki...

Prikaži več

Sezana_porocilo okt2013

Sezana_porocilo okt2013 Občani Sežane o aktualnih vprašanjih telefonska raziskava Izvajalec: Ninamedia d.o.o. Ljubljana, oktober 2013 1. POVZETEK Zaposlitvene možnosti so trenutno največji problem, ki ga zaznavajo anketiranci.

Prikaži več

Obrazec RZOP

Obrazec RZOP Antona Globočnika C.na Kremenco 2 Tel.: 05 7000 300 Fax.: 05 726 18 10 Matična številka: 5496829000 Davčna številka: SI 44439407 Datum : 2.3.2006 Štev. : 64/3/2006 Štev. zbirke 1. Evidenca o poškodbah

Prikaži več

M

M Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M16140111* Osnovna raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 016 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat

Prikaži več

LaTeX slides

LaTeX slides Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število

Prikaži več

Microsoft Word - 25_LPK_E_PE_L2011.doc

Microsoft Word - 25_LPK_E_PE_L2011.doc REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE LETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O PORABI ENERGIJE, GORIV IN IZBRANIH NAFTNIH PROIZVODOV E-PE/L ZA LETO 2011 Poročilo pripravil: Jože Zalar,

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je

Prikaži več

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC MATEMATIKA 1.razred OSNOVE PREDMETA POKAZATELJI ZNANJA SPRETNOSTI KOMPETENCE Naravna števila -pozna štiri osnovne računske operacije in njihove lastnosti, -izračuna številske izraze z uporabo štirih računskih

Prikaži več

DNEVNIK

DNEVNIK POROČILO PRAKTIČNEGA USPOSABLJANJA Z DELOM PRI DELODAJALCU DIJAKA / DIJAKINJE. ( IME IN PRIIMEK) Izobraževalni program FRIZER.. Letnik:.. oddelek:. PRI DELODAJALCU. (NASLOV DELODAJALCA) Šolsko leto:..

Prikaži več

glava.dvi

glava.dvi Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo

Prikaži več

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki Srednje vrednosti Srednja vrednost...... številske spremenljivke X je tako število, s katerim skušamo kar najbolje naenkrat povzeti vrednosti na posameznih enotah: Polovica zaposlenih oseb ima bruto osebni

Prikaži več

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE UVOD LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE V tem šolskem letu ste se odločili za fiziko kot izbirni predmet. Laboratorijske vaje boste opravljali med poukom od začetka oktobra do konca aprila. Zunanji kandidati

Prikaži več

N

N Državni izpitni center *N19141132* 9. razred FIZIKA Ponedeljek, 13. maj 2019 NAVODILA ZA VREDNOTENJE NACIONALNO PREVERJANJE ZNANJA v 9. razredu Državni izpitni center Vse pravice pridržane. 2 N191-411-3-2

Prikaži več

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV Predmetna komisija za nižji izobrazbeni standard matematika Opisi dosežkov učencev 6. razreda na nacionalnem preverjanju znanja Slika: Porazdelitev točk pri matematiki (NIS), 6. razred 1 ZELENO OBMOČJE

Prikaži več

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj

Prikaži več

Zavezanec za davek: Davčna številka:. Priloga 8 PODATKI V ZVEZI Z OLAJŠAVO ZA ZAPOSLOVANJE po 55.b, 56. in 57. členu ZDDPO-2 Za obdobje od do PODATKI

Zavezanec za davek: Davčna številka:. Priloga 8 PODATKI V ZVEZI Z OLAJŠAVO ZA ZAPOSLOVANJE po 55.b, 56. in 57. členu ZDDPO-2 Za obdobje od do PODATKI Zavezanec za davek: Davčna številka:. Priloga 8 PODATKI V ZVEZI Z OLAJŠAVO ZA ZAPOSLOVANJE po.b, 6. in 7. členu ZDDPO- Za obdobje od do PODATKI POD ZAP. ŠT..0,. IN.8 OBRAČUNA PREGLEDNICA A: Podatki v zvezi

Prikaži več

Osnove matematicne analize 2018/19

Osnove matematicne analize  2018/19 Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko

Prikaži več

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI DEFINICIJA V PARAVOKOTNEM TRIKOTNIKU DEFINICIJA NA ENOTSKI KROŢNICI GRAFI IN LASTNOSTI SINUSA IN KOSINUSA POMEMBNEJŠE FORMULE Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z

Prikaži več

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi

Prikaži več

Pravilnost podatkov, navedenih v vlogi, bo

Pravilnost podatkov, navedenih v vlogi, bo Pravilnost podatkov, navedenih v vlogi, bo Šolsko leto: / preverila komisija za sprejem otrok v vrtec pri upravljavcih zbirk osebnih podatkov, ki Datum oddaje vloge: / jih vodijo v skladu z zakonom. Šifra

Prikaži več

Microsoft Word - SI_vaja5.doc

Microsoft Word - SI_vaja5.doc Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 5 Naloge 1. del: t test za

Prikaži več

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ slovenscina 2018.docx

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ slovenscina 2018.docx OSNOVNA ŠOLA SOSTRO POROČILO O ANALIZI DOSEŽKOV NACIONALNEGA PREVERJANJA ZNANJA IZ SLOVENŠČINE leta 2018 Pripravile učiteljice slovenščine: Renata More, Martina Golob, Petra Aškerc, Katarina Leban Škoda

Prikaži več

ACAD-BAU-Analiza-prostorov

ACAD-BAU-Analiza-prostorov ANALIZA PROSTOROV Ko obdelujemo večje projekte, je analiza prostorov zelo pomembna v vseh fazah projektiranja. Pri idejnem snovanju moramo npr. za določeno površino trgovske namembnosti zagotoviti primerno

Prikaži več

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega poklicnega izobraževanja NAVODILA: Izpit iz matematike

Prikaži več

Microsoft Word - Objave citati RIF in patentne prijave za MP.doc

Microsoft Word - Objave citati RIF in patentne prijave za MP.doc Primerjalna analiza gibanja števila objav, citatov, relativnega faktorja vpliva in patentnih prijav pri Evropskem patentnem uradu I. Uvod Število objav in citatov ter relativni faktor vpliva so najbolj

Prikaži več

AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V REPUBLIKI SLOVE

AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V REPUBLIKI SLOVE AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V REPUBLIKI SLOVENIJI V LETU 2005 Ljubljana, maj 2006 K A Z A L O Stran

Prikaži več

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI 3. Analitična geometrija v ravnini Osnovna ideja analitične geometrije je v tem, da vaskemu geometrijskemu objektu (točki, premici,...) pridružimo števila oz koordinate, ki ta objekt popolnoma popisujejo.

Prikaži več

Zavezanec za davek: Davčna številka: PRILOGA 14a PODATKI O UČINKIH NA DAVČNO OSNOVO PRI ZAVEZANCU, KI PRENEHA Z OPRAVLJANJEM DEJAVNOSTI Izjava I Prene

Zavezanec za davek: Davčna številka: PRILOGA 14a PODATKI O UČINKIH NA DAVČNO OSNOVO PRI ZAVEZANCU, KI PRENEHA Z OPRAVLJANJEM DEJAVNOSTI Izjava I Prene Zavezanec za davek: številka: PRILOGA 14a PODATKI O UČINKIH NA DAVČNO OSNOVO PRI ZAVEZANCU, KI PRENEHA Z OPRAVLJANJEM DEJAVNOSTI Izjava I Prenehanje opravljanja dejavnosti: Prilogo predlagam ob prenehanju

Prikaži več

2019 QA_Final SL

2019 QA_Final SL Predhodni prispevki v enotni sklad za reševanje za leto 2019 Vprašanja in odgovori Splošne informacije o metodologiji izračuna 1. Zakaj se je metoda izračuna, ki je za mojo institucijo veljala v prispevnem

Prikaži več

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6 SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6. RAZREDU DEVETLETKE 1. KONFERENCA Št. ure Učne enote CILJI UVOD (1 ura) 1 Uvodna ura spoznati vsebine učnega načrta, način dela, učne pripomočke za pouk matematike v 6. razredu

Prikaži več

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k 10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, ki ga sprejme antena in dodatni šum T S radijskega sprejemnika.

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje .: 1 od 10 :. Vaja 3: MARKETINŠKO KO RAZISKOVANJE Marketinško ko raziskovanje Kritičen del marketinškega informacijskega sistema. Proces zagotavljanja informacij potrebnih za poslovno odločanje. Relevantne,

Prikaži več

MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več

MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več ZBIRKA ZNAM ZA VEČ imatematika 9+ Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Avtorici: Jana Draksler

Prikaži več

N

N Državni izpitni center *N13164132* REDNI ROK 3. obdobje TEHNIKA IN TEHNOLOGIJA Torek, 14. maj 2013 NAVODILA ZA VREDNOTENJE NAIONALNO PREVERJANJE ZNANJA ob koncu 3. obdobja RI 2013 2 N131-641-3-2 SPLOŠNA

Prikaži več

2. Model multiple regresije

2. Model multiple regresije 2. Model multiple regresije doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 2.1 Populacijski regresijski model in regresijski model vzorčnih podatkov

Prikaži več

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE 1 1.1 Operacije z dvomestnimi relacijami...................... 2 1.2 Predstavitev relacij............................... 3 1.3 Lastnosti relacij na dani množici (R X X)................

Prikaži več

Microsoft Word - Seštevamo stotice.doc

Microsoft Word - Seštevamo stotice.doc UČNA PRIPRAVA: MATEMATIKA UČNI SKLOP: Računske operacije UČNA TEMA: Seštevamo in odštevamo stotice Seštevamo stotice UČNE METODE: razlaga, prikazovanje, demonstracija, grafično in pisno delo UČNE OBLIKE:

Prikaži več

3. Preizkušanje domnev

3. Preizkušanje domnev 3. Preizkušanje domnev doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 3.1 Izračunavanje intervala zaupanja za vrednosti regresijskih koeficientov Motivacija

Prikaži več

Microsoft Word - M docx

Microsoft Word - M docx Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M15245112* JESENSKI IZPITNI ROK Izpitna pola 2 / 90 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero ali kemični svinčnik in računalo.

Prikaži več

Microsoft Word - Vloga za vpis doc

Microsoft Word - Vloga za vpis doc Maistrova ulica 2/a, 2380 Slovenj Gradec, tel.:+386 2 62 09 550, faks +386 2 88 42 085; Šifra otroka: /2016 Evidenčna št.: 6021-3/2016- - Datum prejema vpisnice: Datum vključitve v vrtec: (izpolni vrtec)

Prikaži več

v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:

v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka: v sodelovanju z S.BON AJPES za podjetje: Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: 1234567000 ID za DDV / davčna številka: SI12345678 BONITETNA OCENA PO PRAVILIH BASEL II BONITETNA OCENA PODJETJA NA DAN

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - Pedstavitev igre Prometna kača [Združljivostni način]

Microsoft PowerPoint - Pedstavitev igre Prometna kača [Združljivostni način] Predstavitev igre PROMETNA KAČA Okolju prijazno in varno v šolo Sebastian Toplak Ljubljana 29.2.2012 Vsebina Mreža Prometna kača Predstavitev mreže Izvedba igre (kampanje) Priprava na igro Izračun šolskega

Prikaži več

Na podlagi 65. člena Akta o ustanovitvi zasebnega vzgojno izobraževalnega zavoda»waldorfska šola Ljubljana«z dne je po predhodni obravnavi

Na podlagi 65. člena Akta o ustanovitvi zasebnega vzgojno izobraževalnega zavoda»waldorfska šola Ljubljana«z dne je po predhodni obravnavi Na podlagi 65. člena Akta o ustanovitvi zasebnega vzgojno izobraževalnega zavoda»waldorfska šola Ljubljana«z dne 13. 7. 2015 je po predhodni obravnavi in potrditvi besedila na pedagoški konferenci zavoda

Prikaži več

Microsoft Word - Porocilo docx

Microsoft Word - Porocilo docx Oktober, 2017 Poročilo o raziskavi Raziskava javnega mnenja o poznavanju številke 112 v Republiki Parmova ulica 41, 1000 Ljubljana 0590 777 55 Pripravljeno za: Ministrstvo za obrambo, Uprava RS za zaščito

Prikaži več

NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite

NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite vzorčne strani iz DELOVNIH LISTOV 1 v štirih delih

Prikaži več

REGIJE V ŠTEVILKAH Statistični portret slovenskih regij

REGIJE V ŠTEVILKAH Statistični portret slovenskih regij REGIJE V ŠTEVILKAH Statistični portret slovenskih regij 2018 www.stat.si Regije v številkah - Statistični portret slovenskih regij 2018 ISSN 2463-0026 Informacije: www.stat.si T: (01) 241 64 04 E: info.stat@gov.si

Prikaži več

AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V NOTRANJSKO-KRAŠ

AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V NOTRANJSKO-KRAŠ AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V NOTRANJSKO-KRAŠKI REGIJI V LETU 2010 Postojna, maj 2011 KAZALO I.

Prikaži več

Za izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. čl

Za izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. čl Za izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. členom Zakona o uveljavljanju pravic iz javnih sredstev

Prikaži več

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2 Šifra kandidata: Srednja elektro šola in tehniška gimnazija ELEKTROTEHNIKA PISNA IZPITNA POLA 1 12. junij 2013 Čas pisanja 40 minut Dovoljeno dodatno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - Mocnik.pptx

Microsoft PowerPoint - Mocnik.pptx MATEMATIČNA PISMENOST IN MATEMATIČNI PROBLEMI Metoda Močnik in Alenka Podbrežnik KAJ NAS JE ZANIMALO? ugotoviti, v kolikšni meri so učenci uspešni pri samostojnem, nevodenemreševanju matematičnih besedilnih,

Prikaži več

(Microsoft Word - ANALIZA ANKET_So\236itje_Kr\232ko)

(Microsoft Word - ANALIZA ANKET_So\236itje_Kr\232ko) Splošno o projektu ANALIZA ANKET Projekt Sožitje za večjo varnost v cestnem prometu se od meseca marca 201 postopoma izvaja po celotni Sloveniji, z namenom, da bi se starejši vozniki in voznice na naših

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven

Prikaži več

Opozorilo: Neuradno prečiščeno besedilo predpisa predstavlja zgolj informativni delovni pripomoček, glede katerega organ ne jamči odškodninsko ali kak

Opozorilo: Neuradno prečiščeno besedilo predpisa predstavlja zgolj informativni delovni pripomoček, glede katerega organ ne jamči odškodninsko ali kak Opozorilo: Neuradno prečiščeno besedilo predpisa predstavlja zgolj informativni delovni pripomoček, glede katerega organ ne jamči odškodninsko ali kako drugače. Neuradno prečiščeno besedilo Pravilnika

Prikaži več

Navodilo za urejanje zavarovanj po šifri podlage za zavarovanje 033 prek portala e-vem Ljubljana, oktober 2015

Navodilo za urejanje zavarovanj po šifri podlage za zavarovanje 033 prek portala e-vem Ljubljana, oktober 2015 Navodilo za urejanje zavarovanj po šifri podlage za zavarovanje 033 prek portala e-vem Ljubljana, oktober 2015 Kazalo vsebine 1. Pooblastilo za izvajanje postopkov prek portala e-vem... 4 2. Prijava v

Prikaži več

(Microsoft Word - 39_Vklju\350enost odraslihv formalno izobra\236evanje)

(Microsoft Word - 39_Vklju\350enost odraslihv formalno izobra\236evanje) Andragoški center Slovenije 39. Statistični podatki: Vključenost odraslih v formalno izobraževanje Opomba: Informacijo o vključenosti odraslih v formalno izobraževanje (glej informacijo številka 38) nadgrajujemo

Prikaži več

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota.

Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- 2K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota. Predtest iz za 1. kontrolno nalogo- K Teme za kontrolno nalogo: Podobni trikotniki. Izreki v pravokotnem trikotniku. Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih

Prikaži več

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša

Prikaži več

Microsoft Word - M doc

Microsoft Word - M doc Š i f r a k a n d i d a t a : ržavni izpitni center *M09254121* PSIHOLOGIJ Izpitna pola 1 JESENSKI IZPITNI ROK Petek, 28. avgust 2009 / 20 minut ovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno

Prikaži več

EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, C(2018) 7597 final IZVEDBENA UREDBA KOMISIJE (EU) / z dne o vzpostavitvi začasnega neposrednega stati

EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, C(2018) 7597 final IZVEDBENA UREDBA KOMISIJE (EU) / z dne o vzpostavitvi začasnega neposrednega stati EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, 21.11.2018 C(2018) 7597 final IZVEDBENA UREDBA KOMISIJE (EU) / z dne 21.11.2018 o vzpostavitvi začasnega neposrednega statističnega ukrepa za izkazovanje izbranih vsebin popisa

Prikaži več

2

2 REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2010 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: avgust 2011 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...

Prikaži več

2

2 REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2011 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: september 2012 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...

Prikaži več

Uradni list RS - 12(71)/2005, Mednarodne pogodbe

Uradni list RS - 12(71)/2005, Mednarodne pogodbe PRILOGA 3 Osnovne značilnosti, ki se sporočajo za usklajevanje 1. Zgradba podatkovne zbirke Podatkovno zbirko sestavljajo zapisi, ločeni po znakovnih parih "pomik na začetek vrstice pomik v novo vrstico"

Prikaži več

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje

Prikaži več

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc) 3.4 Merilna negotovost Merilna negotovost je parameter, ki pripada merilnem rezltat. Označje razpršenost vrednosti, ki jih je mogoče z določeno verjetnostjo pripisati merjeni veličini. Navaja kakovost

Prikaži več

Matematika 2

Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo

Prikaži več

(Microsoft Word - Izvedbeni kurikul za SSI PRT november 2010-PRIMER DOBRE PRAKSE PATRICIJA PAVLI\310)

(Microsoft Word - Izvedbeni kurikul za SSI PRT november 2010-PRIMER DOBRE PRAKSE PATRICIJA PAVLI\310) IZVEDBENI NAČRT ZA IZOBRAŽEVALNI PROGRAM Srednjega strokovnega izobraževanja PREDŠOLSKA VZGOJA Šolsko leto 2010/2011 IZOBRAŽEVALNA ORGANIZACIJA: 1. PODLAGE IN VIRI ZA OBLIKOVANJE: 2. Šolska pravila ocenjevanja

Prikaži več

Microsoft Word - polensek-1.doc

Microsoft Word - polensek-1.doc Spletna učilnica športne vzgoje res deluje? Janja Polenšek OŠ Dobje janja.polensek@gmail.com Povzetek S pospešenim uvajanjem informacijsko-komunikacijske tehnologije v proces izobraževanja na OŠ Slivnica

Prikaži več

Navodilo za izpolnjevanje obrazca M-2 (maj 2015) Kazalo vsebine Podatki o ZAVEZANCU... 3 Rubrika 1 Firma in sedež/osebno ime in prebivališče... 3 Rubr

Navodilo za izpolnjevanje obrazca M-2 (maj 2015) Kazalo vsebine Podatki o ZAVEZANCU... 3 Rubrika 1 Firma in sedež/osebno ime in prebivališče... 3 Rubr Navodilo za izpolnjevanje obrazca M-2 (maj 2015) Kazalo vsebine Podatki o ZAVEZANCU... 3 Rubrika 1 Firma in sedež/osebno ime in prebivališče... 3 Rubrika 2 Registrska številka... 3 Rubrika 3 Matična številka

Prikaži več

Navodila za izpolnjevanje elektronske vloge-obrazcev za prijavo programa ZŽS Zbirni obrazec Zbirni obrazec vam posreduje oz. pove število do

Navodila za izpolnjevanje elektronske vloge-obrazcev za prijavo programa ZŽS Zbirni obrazec Zbirni obrazec vam posreduje oz. pove število do Navodila za izpolnjevanje elektronske vloge-obrazcev za prijavo programa ZŽS 2014-2015 Zbirni obrazec Zbirni obrazec vam posreduje oz. pove število doseženih točk pri vrednotenju vaše vloge. Pogoj za vrednotenje

Prikaži več

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx 4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in

Prikaži več

Analiza dosežkov poskusnega preverjanja znanja v 3. razredu iz matematike

Analiza dosežkov poskusnega preverjanja znanja v 3. razredu iz matematike Analiza dosežkov poskusnega preverjanja znanja v 3. razredu iz matematike Analiza dosežkov poskusnega preverjanja znanja v 3. razredu iz matematike Avtorji: dr. Darjo Felda, dr. Lea Kozel, Alenka Lončarič,

Prikaži več

Microsoft Word - N _moderacija.docx

Microsoft Word - N _moderacija.docx 2 N151-401-2-2 SPLOŠNA NAVODILA Prosimo, da moderirano različico navodil za vrednotenje dosledno upoštevate. Če učenec pravilno reši nalogo na svoj način (ki je matematično korekten) in je to razvidno

Prikaži več

1 DEMOGRAFSKI PODATKI

1 DEMOGRAFSKI PODATKI UVOD Število prebivalcev Slovenije je od leta 1955 naraslo za 34,7 % in je v letu 2017 znašalo 2.066.161 prebivalcev, število živorojenih otrok na 1.000 prebivalcev pa se je v tem obdobju zmanjšalo za

Prikaži več

TORBA, ALI SI PRETEŽKA?

TORBA, ALI SI PRETEŽKA? TORBA, ALI SI PRETEŽKA? RAZISKOVALNA NALOGA PODROČJE: BIOLOGIJA AVTORJI: ŽIVA BRGLEZ, KLEMEN KAČIČ, NINA-LANA VIDMAR MENTORICI: LJUDMILA GORNIK, JASMINA ŠTOLFA HRASTNIK, 2016 NAVDIH Delavnica Torba, da

Prikaži več

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranjek, prof. fizike Datum izvedbe vaje: 11. 11. 2005 Uvod

Prikaži več

Priloga k pravilniku o ocenjevanju za predmet LIKOVNA UMETNOST. Ocenjujemo v skladu s Pravilnikom o preverjanju in ocenjevanju znanja v srednjih šolah

Priloga k pravilniku o ocenjevanju za predmet LIKOVNA UMETNOST. Ocenjujemo v skladu s Pravilnikom o preverjanju in ocenjevanju znanja v srednjih šolah Priloga k pravilniku o ocenjevanju za predmet LIKOVNA UMETNOST. Ocenjujemo v skladu s Pravilnikom o preverjanju in ocenjevanju znanja v srednjih šolah in Pravili ocenjevanja Gimnazije Novo mesto, veljavnim

Prikaži več

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefonih. Obstaja precej različic, sam pa sem sestavil meni

Prikaži več