Ovládání programovacího jazyka R
- webinář ZDARMA -

Přesvědčte se, že nemusíte mít IT geny, abyste pracovali s datovými podklady, vytvářeli grafy, efektní reporty…

úterý 12. 05. 2026 od 15:00
Prohlédnout

Nový formát vzdělávání: Letní škola statistiky 2026
Za 5 dní ovládnete statistiku v R, JASP, nebo Jamovi. Napořád.

20. - 24. 7. 2026
Prohlédnout

Objevte nové možnosti využití statistiky pro svou praxi.

Podívejte se na ZÁZNAM WEBINÁŘE Biostatistika v R
Prohlédnout

Obsah

Geometrický průměr: definice, využití a výpočet


Geometrický průměr je míra polohy, která vyjadřuje střední hodnotu v sadě vykazující zřetězené růstové charakteristiky (detailnější popis níže).

Počítá se jako n-tá odmocnina ze součinu všech čísel v sadě:

\[G = \left(\prod_{i=1}^{n} x_i\right)^{\frac{1}{n}} = \sqrt[n]{x_1 \cdot x_2 \cdot \ldots \cdot x_n} \]


Využití geometrického průměru

Geometrický průměr poskytuje relevantní výsledek v situacích, kde je třeba zohlednit relativní změny a procentuální růst.

Je vhodný pro datové sady, kde hodnoty vykazují exponenciální nebo logaritmický nárůst, resp. pokles. Jde např. o výpočet průměru:

  • růstu populace,
  • pH roztoku,
  • farmakokinetických vlastností zkoumané sloučeniny,
  • výnosu investic.

Geometrický průměr není použitelný pro datové sady s:

  • nulovými hodnotami (jednotlivé hodnoty datové sady se mezi sebou násobí, proto při použití nulové hodnoty bude výsledný geometrický průměr také nulový),
  • zápornými hodnotami (n-tá odmocnina záporného čísla v oboru reálných čísel neexistuje – v takové situaci geometrický průměr nevypočítáme).

Není vhodný ani pro data, která mají:

  • mezi sebou lineární vztah (pro ty je lepší aritmetický či vážený průměr),
  • charakter podílu, např. u poměrných veličin, jako je průměrná rychlost jízdy (poměr vzdálenosti k času) či průměrná životnost komponent zařízení (zde využijete harmonický průměr).


Příklad výpočtu geometrického průměru

Představte si, že zkoumáte pokles koncentrace experimentálního léku v krevní plazmě během jeho vylučování. Naměřili jste tyto hodnoty:

Čas po podání přípravku (hod) Koncentrace léku (mg/l)
0 200
1 100
2 50
3 25
4 12,5
5 6,25

Po dosazení do rovnice pro geometrický průměr vychází:

\[G = \left(\prod_{i=1}^{n} x_i\right)^{\frac{1}{n}} = \sqrt[n]{x_1 \cdot x_2 \cdot \ldots \cdot x_n} \] \[ G = \sqrt[6]{200 \times 100 \times 50 \times 25 \times 12.5 \times 6.25} \] \[ G = 35.36\text{ mg/l}\]

Průměrná koncentrace přípravku ve sledovaném období je 35,36 mg/l.



Výpočet geometrického průměru v Excelu

# buňky A1 až A100 obsahují naměřené hodnoty

# funkce pro výpočet geometrického průměru
=GEOMEAN(A1:A100)


Výpočet geometrického průměru v jazyce R

Pro výpočet geometrického průměru v jazyce R je potřeba nejprve nainstalovat knihovnu psych.

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

# načtení knihovny
library(psych)

# naměřené hodnoty
data <- c(3, 5, 6, 7, 8)

# funkce pro výpočet geometrického průměru
geometric.mean(data)


Mohlo by vás zajímat

Naše kurzy

Úvod do programování v Pythonu (nejen) pro vědce

Online kurz (12 × 2,5 hod ve 12 týdnech) Přihlásit na kurz Lektor: Vít Kuntoš Trvání kurzu: 12 týdnů Naučte se základy nejoblíbenějšího programovacího jazyku Python, i když nemáte s programováním žádné zkušenosti. Po absolvování kurzu porozumíte syntaxu kódu v Pythonu a naučíte se využívat datové typy, řídící struktury, funkce a základní datové struktury. Na získané znalosti navážete např. kurzem statistického vyhodnocování dat v Pythonu. Kurzem s nejvýše 10 účastníky vás provede Vít Kuntoš, programátor s praxí v Pythonu a frameworku Django (viz profil lektora). Všechny prezentované postupy si vyzkoušíte na praktických příkladech v online aplikaci pro psaní kódu v Pythonu. Chci se přihlásit Adresa konání kurzu Délka kurzu Každý čtvrtek 18:00 – 20:30 Výukový čas Z kurzu budete mít největší užitek, pokud: nejste programátor a nikdy jste neprogramovali, ale chcete se naučit úplné základy programovacího jazyku Python, chcete získat základní znalosti pro další rozvoj a využití Pythonu všemi směry – pro vyhodnocování a vizualizaci dat (nejen) z výzkumu nebo tvorbu webových aplikací a automatizací. Jaké vstupní znalosti jsou potřeba? pro absolvování kurzu nejsou potřeba žádné specifické znalosti. Co se na kurzu naučíte? jak se orientovat v prostředí aplikace RStudio, jaké typy proměnných existují a jaké jsou mezi nimi rozdíly, co je průměr, medián, směrodatná odchylka a další popisné statistiky a kdy a jak je použít, jak v programovacím jazyce R vyhodnocovat data a testovat hypotézy pomocí základních statistických metod, jakým způsobem vhodně vizualizovat data, jak mezi sebou porovnávat dva a více datových souborů, jak vyhodnocovat data pomocí kontingenčních tabulek, jak sestavit regresní model a vytvářet modely typu „co se stane, když…“. Chci vidět podrobný sylabus kurzu Program kurzu podle lekcí Součástí každé lekce jsou příklady a úkoly, na kterých si přednášenou látku vyzkoušíte. V závěru kurzu vytvoříte vlastní projekt, na kterém v praxi ukážete, jak Pythonu rozumíte. Úvod do programování – k čemu jej využijete, historie a vlastnosti Pythonu, odkud získávat informace Psaní kódu – jak počítač kód zpracovává, psaní komentářů, typy proměnných, funkce print a input Číselné datové typy a operace – integer, float, complex, aritmetické operace, porovnávání, převody Řetězce – metody pro práci s textem, formátování, indexování, slicing, striding Boolean a podmínky – funkce if, else, elif, true a false, logické operátory, rozhodování v programu Cykly – funkce for a while, opakování bloku kódu, iterace přes sekvence dat Listy a práce s nimi – ukládání více hodnot, přístup k prvkům, metody pro manipulaci Slovníky a práce s

Analýza rozptylu v TIBCO Statistica

Přihlásit na kurz Lektor: Mgr. Patrik Galeta, Ph.D. Naučte se v TIBCO Statistica správně používat funkce základní a pokročilé analýzy rozptylu a získané výsledky správně interpretovat. Na reálných příkladech vám ukážeme, jak pracovat s post-hoc testy i s různými ANOVA metodami pro porovnávání dvou a více skupin. 1denním kurzem vás provede Mgr. Patrik Galeta, Ph.D., odborný asistent katedry antropologie Západočeské univerzity v Plzni, který se statistice věnuje v rámci demografických studií (viz profil lektora). Procvičování probíhá v české verzi aplikace TIBCO Statistica. Počítač vám zapůjčíme na místě, není třeba nosit vlastní. Chci se přihlásit Adresa konání kurzu Délka kurzu Z kurzu budete mít největší užitek, pokud: chcete zjistit, jaké faktory (a v jaké míře) ovlivňují chování pozorovaných veličin (výzkumní pracovníci, datoví analytici a vědci), potřebujete svá data kvůli přesnosti vyhodnocovat pokročilejšími metodami analýzy rozptylu. Jaké vstupní znalosti jsou potřeba? pro účast na kurzu je vhodné mít znalosti v rozsahu základního kurzu statistiky I v TIBCO Statistica a základního kurzu statistiky II v TIBCO Statistica Co se na kurzu naučíte? jakým způsobem správně ověřovat předpoklady pro použití analýzy rozptylu, jak v TIBCO Statistica vhodně přeskupit data pro analýzu rozptylu, z kterých principů vycházejí metody ANOVA (pro jednofaktorová, vícefaktorová a opakovaná měření), ANCOVA, MANOVA a neparametrické ANOVA (Kruskal-Wallisova a Friedmannova), pochopit specifika jednotlivých metod, jaký typ analýzy pro daný úkol použít a jak výsledky správně interpretovat, jaké jsou rozdíly mezi jednotlivými post-hoc testy a jak je použít. Chci vidět podrobný sylabus kurzu Úvod Úvod do analýzy rozptylu Zopakování principu testování hypotéz Testy pro dva výběry (nepárové, párové a neparametrické) Metody analýzy rozptylu Ověřování předpokladů ANOVA Jednofaktorová ANOVA ANOVA pro opakovaná měření Analýza kovariance Vícerfaktorová ANOVA Vícerozměrná analýza rozptylu (MANOVA) Neparametrické metody analýzy rozptylu Kruskal-Wallisův test Friedmanova ANOVA Post-hoc testy Fisherův, Scheffého, atd. Názory spokojených účastníků Jaké školící materiály obdržíte? na kurzu obdržíte tištěné prezentace probírané látky, které vám následně zašleme v elektronické verzi Po kurzu Vám zašleme elektronickou verzi prezentace včetně příkladů. Jak dlouho kurz trvá? 1 pracovní den Kdo vás bude školit? Kurzem vás provede Mgr. Patrik Galeta, Ph.D., odborný asistent katedry antropologie Západočeské univerzity v Plzni, který se statistice věnuje v rámci demografických studií. Kolik kurz stojí, kde probíhá a jaké jsou možnosti platby? Kurz proběhne v prostorách Mendelovy univerzity v Brně. Cena kurzu je 7 900 Kč bez DPH. Součástí ceny je kromě zajištění pomůcek a školících materiálů také občerstvení v průběhu kurzu a oběd. Platba probíhá převodem oproti vystavené faktuře. Nezávazná přihláška na

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

[24. 4. 2024] Webinář ZDARMA: Jak získat 82% příspěvek na školení statistiky přes MPSV

Pod vedením zakladatele Datové akademie Dávida Tkáče mj. zjistíte: