Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu
|
|
- Irena Mazurek
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu
2 Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc e ozacza jedak określea tylko jedego parametru (p. średej), ależy bowem pamętać, że m mej parametrów wykorzystujemy do opsu, tym węcej tracmy formacj o zborowośc. Stosowae w aalzach parametry dzel sę a: Mary położea Mary zmeośc Mary asymetr Mary kocetracj Szczególe waże w aalzach ekoomczych są parametry ależące do mar położea mar zmeośc. Zajomość rozkładu cechy (jej obraz grafczy) pozwala przy tym a dobór odpowedch parametrów z tych grup.
3 Mary położea Średe Przecęte pozycyje
4 Mary położea Klasycze Pozycyje Średa arytmetycza Średa harmocza Średa geometrycza Kwatyle Modala Kwartyl perwszy Kwartyl drug (medaa) Kwartyl trzec Decyle
5 Średe: są welkoścam ajczęścej wykorzystywaym do charakteryzowaa zborowośc, ch cechą wspólą jest to, że oblczae są a podstawe wszystkch wartośc szeregu.
6 Średa arytmetycza średa arytmetycza eważoa (prosta), jest to suma wartośc wszystkch obserwacj badaej zborowośc podzeloa przez jej lczebość. Oblcza sę ją dla daych przedstawoych w postac szeregów szczegółowych. średa arytmetycza ważoa, jest wyzaczaa w szeregach rozdzelczych puktowych w szeregach rozdzelczych z przedzałam klasowym. gdze: - środek przedzału klasowego, k - lczba klas. k lub k
7 Jeżel zamy średe arytmetycze dla pewych r-grup a tej podstawe chcemy wyzaczyć średą arytmetyczą dla wszystkch grup łącze, wówczas wykorzystujemy wzór: gdze: N - średą arytmetycza dla wszystkch grup łącze, - średą arytmetycza dla -tej grupy, - lczebość -tej grupy, N - suma lczebośc we wszystkch r-grupach. N r r
8 Średą arytmetyczą ważoą wyzaczaą a podstawe średch cząstkowych ; A B, otrzymuje sę podstawając w mejsce wag wskaźk struktury. k lub k
9 Wybrae własośc średej arytmetyczej:. Suma wartośc cechy jest rówa loczyow średej arytmetyczej lczebośc zborowośc: atomast dla szeregu rozdzelczego:. Średa arytmetycza speła waruek: m ma 3. Suma odchyleń poszczególych wartośc cechy od średej rówa sę zero: k k k 0 lub 0
10 4. Suma kwadratów odchyleń poszczególych wartośc cechy od średej jest mejsza od mmalej: m lub k m 5. Średą arytmetyczą oblcza sę dla szeregów o zamkętych przedzałach klasowych. Jeżel lczebość w otwartym przedzale klasowym staow ewelk odsetek badaej zborowośc (około 5%), wówczas możlwe jest domkęce tych przedzałów klasowych, a węc oblczee średej.
11 6. Średej arytmetyczej e moża oblczać w szeregach, w których udzał lczebośc w przedzałach klasowych otwartych jest duży. Do określea przecętego pozomu zjawska stosuje sę wówczas parametry pozycyje. 7. Średa arytmetycza z próby, przy zachowau waruków, że próba jest reprezetacyja, staje sę dobrym przyblżeem wartośc przecętej w zborowośc geeralej. 8. Średa arytmetycza jest wrażlwa a skraje wartośc cechy (p. a wartośc cechy jedostek przypadkowo włączoych do próby - obserwacje przypadkowe).
12 Średa harmocza Oblcza sę ją wzoram: -dla szeregu szczegółowego: H - dla szeregu rozdzelczego: H gdze: - -ta wartość badaej zmeej, lub środek -tego przedzału klasowego k k
13 Średą harmoczą stosuje sę wtedy, gdy wartośc cechy podae są w przelczeu a stałą jedostkę ej zmeej, czyl w postac wskaźków atężea, wag atomast - w jedostkach lczków tych cech (dzela wskaźka atężea). Przykładem takch cech może być : prędkość pojazdu w km/h; pracochłoość w m/szt.; gęstość zaludea w osobach/km ; spożyce w kg/osobę; cea jedostkowa w zł/szt/(w-zł).
14 Średa geometrycza stosuje sę ją do rozkładów, w których zachodzą zacze różce mędzy wartoścam. średa ta jest mej wrażlwa a wartośc krańcowe (etypowe) ż średa arytmetycza. zajduje zastosowae przy badau średego tempa zma zjawsk, w przypadku gdy zjawska są ujmowae dyamcze.
15 Średą geometryczą określa sę wzorem: gdze:,, 3,, wartośc zmeej badaej zborowośc statystyczej. Jeżel atomast wartośc badaej zborowośc ujęte będą w szereg rozdzelczy o k klasach, wówczas średa geometrycza wyraża sę wzorem: G k k G k 3 3
16 Uwaga!!! Należy pamętać, że dla każdego przypadku powo sę oblczać tylko jedą średą klasyczą, bowem tylko jeda jest odpoweda, a e tracą ses.
17 Przecęte pozycyje Domata Kwatyle
18 Moda (modala, domata, wartość ajczęstsza) Moda jest to wartość cechy statystyczej, która w daym rozkładze empryczym występuje ajczęścej, a węc zajmuje szczególą pozycję w szeregu. Ozacza sę ją symbolem Mo lub D. W szeregach szczegółowych rozdzelczych puktowych jest to ta wartość cechy, której odpowada ajwększa lczebość (częstość). Wartość modala może być parametrem użyteczym, mającym sesową terpretację tylko wtedy, gdy obserwacj jest dostatecze dużo gdy są oe pogrupowae w postac szeregu rozdzelczego. Przyblżoą wartość modalej wyzacza sę z wzoru terpolacyjego lub grafcze z hstogramu lczebośc (częstośc).
19 W szeregach rozdzelczych domatę wyzacza sę według wzoru: M o (lub D) 0m m m m m m m h m gdze: m umer przedzału (klasy), w którym występuje modala, om dola graca przedzału, w którym występuje modala, m lczebość przedzału modalej, tz. klasy o umerze m, m- ; m+ lczebość klasy: poprzedzającej przedzał modalej astępującej po tym przedzale, h m rozpętość przedzału klasowego, w którym zajduje sę modala
20 Kwatyle * Kwatyle są to wartośc cechy badaej zborowośc przedstawoej w postac szeregu statystyczego, które dzelą zborowość a określoe częśc pod względem lczby jedostek. Częśc te pozostają do sebe w określoych proporcjach. * Do kwatyl ależą take pochode jak: * procetyle, (zway często cetylem), * decyl stosoway w przypadku aalzy struktury zborowośc bardzo lczych, * kwartyl, którego szczególym przypadkem jest medaa.
21 om Q Kwartyl perwszy Q dzel zborowość a dwe częśc w te sposób, że 5% jedostek zborowośc ma wartośc cechy ższe bądź rówe kwartylow perwszemu Q, a 75% rówe bądź wyższe od tego kwartyla. Pozycja kwartyla dla szeregu rozdzelczego wyraża sę wzorem: N Q 4 Dla szeregu rozdzelczego z przedzałam klasowym mamy: Q N m m h m gdze: m- umer przedzału (klasy), w którym występuje kwartyl, om - dola graca przedzału, m - lczebość przedzału, - lczebość skumulowaa do przedzałów poprzedzającego kwartyl, h m - rozpętość przedzału klasowego, N Q - pozycja kwartyla.
22 Kwartyl drug (medaa Me) dzel zborowość a dwe rówe częśc. Połowa jedostek ma wartośc cechy mejsze bądź rówe medae, a połowa wartośc cechy rówe bądź wększe od Me. Pozycja meday : Medaę wyzaczamy ze wzorów: a) w szeregach szczegółowych: Me 0m N Me m m N Me m Me b) w szeregach rozdzelczych przedzałowych: h,gdy jest eparzyst e, gdy jest parzyste m umer przedzału (klasy), w którym występuje medaa, om dola graca przedzału, m lczebość przedzału meday, tz. klasy o umerze m, suma lczebośc przedzałów poprzedzających przedzał meday czyl lczebość skumulowaa, h m rozpętość przedzału klasowego, w którym zajduje sę medaa. N Me pozycja meday.
23 Kwartyl trzec Q 3 dzel zborowość a dwe częśc w te sposób, że 75% jedostek zborowośc ma wartośc cechy ższe bądź rówe Q 3, a 5% rówe bądź wyższe od tego kwartyla. W szeregach rozdzelczych pozycja kwartyla trzecego wyos: 3 N Q 3 4 Do szeregów rozdzelczych z przedzałam klasowym stosujemy wzory: gdze: m m umer przedzału (klasy), w którym Q3 om N Q 3 występuje kwartyl, h om dola graca przedzału, m m m lczebość przedzału, lczebość skumulowaa do przedzałów poprzedzającego kwartyl, h m rozpętość przedzału klasowego, N Q3 pozycja kwartyla.
24 W przypadku szeregów szczegółowych kwartyle perwszy trzec wyzacza sę aalogcze jak medaę. Moża bowem przyjąć, że zborowość podzelmy a dwe częśc: perwszą, której jedostk przyjmują wartośc mejsze od meday drugą złożoą z pozostałych jedostek. Dla każdej z tych częśc moża wyzaczyć poowe medaę. Dla perwszej częśc wartość jej będze odpowadała kwartylow perwszemu, a dla drugej częśc kwartylow trzecemu.
25 Uwag!!! Medaa obok średej arytmetyczej jest ajczęścej stosowaym parametrem statystyczym: może być oblczaa w tych przypadkach, w których oblczee średej arytmetyczej jest emożlwe (p. szereg o otwartych przedzałach klasowych), a także modalej (gdy występują róże rozpętośc przedzałów klasowych) medaa e reaguje a zmay wartośc cechy skrajych jedostek, czyl a obserwacje etypowe (przypadkowe), jeżel rozkład cech jest symetryczy, wówczas: Me Mo
26 Własość meday: Me m Gdy badaą zborowość traktujemy jako próbę pobraą z populacj geeralej, wówczas przy zmae próby medaa ulega wększym zmaom ż średa arytmetycza.
27 Mary zmeośc Rozproszea Dyspersj
28 Mary zmeośc (rozproszea, dyspersj) Przy ch pomocy baday pozom zróżcowaa wartośc cechy w badaej zborowośc. W przypadku cechy stałej zróżcowae e występuje. Badae zróżcowaa dotyczy cechy zmeej.
29 Mary zmeośc klasycze pozycyje waracja rozstęp odchylee stadardowe odchylee przecęte odchylee ćwartkowe współczyk zmeośc współczyk zmeośc
30 Waracja Waracja - jest to średa arytmetycza kwadratów odchyleń poszczególych wartośc cechy od średej arytmetyczej zborowośc. Waracja dla szeregu szczegółowego s ( ) średa arytmetycza dla szeregu rozdzelczego puktowego dla szeregu rozdzelczego z przedzałam klasowym s s ( ^ ( ) ) ^ lczebość środek przedzału
31 W oparcu o wcześejsze wzory przekształcea algebracze, wzory a warację moża przedstawć w postac: dla szeregu szczegółowego dla szeregu rozdzelczego puktowego Jeżel w mejsce wag podstawmy wskaźk struktury to otrzymamy: s s ( ) s k s k
32 Odchylee stadardowe s Odchylee stadardowe s - jest to perwastek kwadratowy z waracj. Staow marę zróżcowaa o mae zgodym z maem badaej cechy, określa przecęte zróżcowae poszczególych wartośc cechy od średej arytmetyczej. Odchylee stadardowe dla szeregu szczegółowego (lub s) s ( ) dla szeregu rozdzelczego (lub s) s ( ) Typowy obszar zmeośc cechy - około /3 wszystkch jedostek badaej zborowośc statystyczej posada wartośc cechy w tym przedzale: s typ s
33 Własośc odchylea stadardowego: Jako klasycza mara zmeośc wyzaczaa jest a podstawe wszystkch wartośc cechy. Odczytae stadardowe to ajczęścej wykorzystywae mary zmeośc Przyjmuje wartośc eujeme S() 0 Wartość rówą 0 przyjmuje w przypadku cechy stałej. Jeśl w szeregu rozdzelczym wszystke lczebośc pomożymy przez tą samą welkość lub podzelmy, to odchylee stadardowe przy tak zmeoych wartoścach będze detycze jak odchylee stadardowe perwote.
34 Odchylee przecęte d Odchylee przecęte d - jest to średa arytmetycza bezwzględych odchyleń wartośc cechy od średej arytmetyczej. Określa o le jedostk daej zborowośc różą sę średo, ze względu a wartość cechy, od średej arytmetyczej. Odchylee przecęte dla szeregu szczegółowego d dla szeregu rozdzelczego d Pomędzy odchyleem przecętym stadardowym, dla tego samego szeregu, zachodz relacja: d < s.
35 Współczyk zmeośc Współczyk zmeośc jest lorazem bezwzględej mary zmeośc cechy średej wartośc tej cechy. Jest welkoścą emaowaą, ajczęścej podawaą w procetach. Przyjmuje sę, że jeżel współczyk zmeośc jest pożej 0% to cechy wykazują zróżcowae statystycze estote. Duże wartośc tego współczyka śwadczą o ejedorodośc zborowośc. W przypadku aalzy struktury korzysta sę z różych mar przecętych mar zmeośc, dlatego współczyk zmeośc dzel sę a: s klasycze: V d s oraz pozycyje: Q Me oraz 3 V Q V Q, Q 3 Q3 Q Współczyk zmeośc stosuje sę w porówaach zróżcowaa: u klku zborowośc pod względem tej samej cechy, u tej samej zborowośc pod względem klku różych cech. V d Q Q
36 Rozstęp (ampltuda wahań) Rozstęp jest to różca pomędzy wartoścą maksymalą, a mmalą cechy - jest marą charakteryzującą empryczy obszar zmeośc badaej cechy, e daje o jedak formacj o zróżcowau poszczególych wartośc cechy w zborowośc. Rozstęp ma postać: R ma m Przykład Mając day szereg rozdzelczy wyzaczyć rozstęp. 0 ;, ;,3 ; 0, ; 0, ; ; 3 ;,6 ;,8 ;,3 ;,4 ;, R ma m 3 0 3
37 Odchylee ćwartkowe Q Odchylee ćwartkowe Q - jest to parametr określający odchylee wartośc cechy od meday. Merzy pozom zróżcowaa tylko częśc jedostek; po odrzuceu 5% jedostek o wartoścach ajmejszych 5% jedostek o wartoścach ajwększych. Q ( Q3 Me) ( Me Q ) Q3 Q Typowy obszar zmeośc cechy: Me Q typ Me Q
38 Uwag!!! a) Odchylee stadardowe jest obok średej arytmetyczej ajczęścej stosowaym parametrem statystyczym, b) Odchylee stadardowe jest welkoścą oblczaą a podstawe wszystkch obserwacj daego szeregu, c) Im zborowość jest bardzej zróżcowaa tym wększa jest waracja odchylee stadardowe. Na rysuku obok przedstawoo krzywe lczebośc symetryczych rozkładów cechy w dwóch zborowoścach o różej zmeośc. Wdać z tego wykresu, że jeżel zmeość jest mała (odchylee stadardowe cechy dla perwszej krzywej jest dwukrote mejsze ż dla drugej), to przeważająca część obserwacj skupoa jest wokół średej arytmetyczej. Kocetracja cech wokół średej arytmetyczej dla perwszej krzywej jest wyższa ż dla drugej krzywej.
39 d) Z odchyleem stadardowym wąże sę tzw. reguła trzech sgm oparta a erówośc Czebyszewa, która mów, że wystąpee obserwacj o wartośc cechy poza przedzałem ( 3 ; 3 ) jest mało prawdopodobe. W przypadku rozkładu ormalego lub zblżoego do ormalego (praktycze w przypadku rozkładów o ewelkej asymetr) tylko około l/3 obserwacj wykracza poza typowy przedzał wyzaczoy przez średą arytmetyczą jedo odchylee stadardowe, a tylko około 5% obserwacj poza przedzał ( ; ) Ilustruje to rysuek obok.
40 Dla zborowośc, których rozkłady odchyleń e różą sę stote od rozkładu ormalego wyzacza sę odchylea prawdopodobe, zawarte w gracach opsaych erówoścą : e e pm pma gdze epma, epm ozaczają gracze wartośc takch odchyleń, że prawdopodobeństwo tego, że dowole odchylea e zawerają sę w przedzale wyzaczoym przez powyższą erówość wyos: P{ e e } P{ e ( e, e oraz wysoce prawdopodobe, zawarte w przedzale: wm wma gdze ewma, ewm ozaczają gracze wartośc takch odchyleń, że prawdopodobeństwo tego, ż dowole odchylea e zawerają sę w przedzale wyzaczoym przez erówość powyżej wyos: P{ e e } P{ e ( e, e e )} )} 0,6868 e 0,95550 e e
41 Dla rozkładów odchyleń różących sę stote od rozkładu ormalego szacuje sę gracze wartośc odchyleń prawdopodobych wysoce prawdopodobych, przyjmując ajmejsze ajwększe wartośc odchyleń ze zboru odchyleń rzeczywstych {e} który tworzy sę po odrzuceu 0 lczby skrajych odchyleń. W przypadku odchyleń prawdopodobych : gdy, 0 5, 8 wówczas p=0,6 0,79. 0 W przypadku odchyleń wysoce prawdopodobych : gdy, 0 5, 3 wówczas p=0,8 0,89. 0
42 Mary asymetr (skośośc)
43 Mary asymetr Często waże jest, czy obserwacje są rówomere rozłożoe wokół wartośc przecętej. Problem te moża rozwązać za pomocą mar asymetr (skośośc).
44 Klasyczy współczyk asymetr Klasyczy współczyk asymetr (skośośc) jest marą asymetr rozkładu jedej zmeej, opartą a wartoścach wszystkch obserwacj oblczaą ze wzoru: s s A Natomast dla zmeych uporządkowaych w szereg rozdzelczy współczyk asymetr oblcza sę ze wzoru: s s A gdze: As klasyczy współczyk symetr, s, odchylee stadardowe.
45 Zak współczyka śwadczy o keruku skośośc. Dla rozkładów prawostro asymetryczych przyjmuje wartośc dodate, atomast dla lewostroe asymetryczych jest welkoścą ujemą. Gdy rozkład jest symetryczy, przyjmuje o wartość zero. Klasycza mara skośośc e formuje w wystarczający sposób o bezwzględej sle asymetr, poeważ może przyjmować wartośc z przedzału [-,+ ].
46 Pozycyjy współczyk asymetr Pozycyjy współczyk asymetr (skośośc) jest zbudoway a podstawe kwartyl: Q3 Me Me Q Q3 Q A Q Q Me Me Q Q 3 Me Moża zauważyć że: W szeregu symetryczym odległość obu kwartyl od meday jest taka sama, W szeregu o asymetr dodatej (prawostroej) kwartyl perwszy zajduje sę blżej meday ażel kwartyl trzec, W szeregu o asymetr ujemej (lewostroej) kwartyl perwszy jest bardzej oddaloy od meday ż kwartyl trzec.
47 Pozycyja mara skośośc ma tę zaletę, że jest uormowaa czyl przyjmuje wartość z przedzału [-; ]. Moża zatem tą marą merzyć atężee asymetr. Jeśl przyjmuje oa wartość blską zeru śwadczy to o rozkładze zblżoym do symetryczego. Jeśl zaś przyjmuje wartośc co do modułu blske jedośc to moża mówć o slej asymetr (prawostroej lub lewostroej).
48 Mary kocetracj
49 Mary kocetracj Mary kocetracj umożlwają uzupełć ops kształtu struktury, który wcześej został opsay przez mary asymetr.
50 Isteje ścsły zwązek mędzy kocetracją wartośc cechy wokół średej a ch zróżcowaem. Im wększe jest zróżcowae, tym mejsza jest kocetracja. Marą skupea poszczególych obserwacj wokół średej jest współczyk skupea (kurtoza). K m s 4 4 Dla szeregu szczegółowego: Dla szeregu rozdzelczego: m 4 k 4 m 4 k 4
51 Im wyższa wartość współczyka K, tym bardzej wysmukła jest krzywa lczebośc, a zatem wększa kocetracja wartośc cech wokół średej. Małe wartośc wskazują atomast a spłaszczee rozkładu zborowośc względem badaej cechy. Przyjmuje sę, że jeżel zborowość ma: rozkład ormaly, to K=3, rozkład bardzej spłaszczoy od ormalego to K<3, rozkład bardzej wysmukły od ormalego to K>3. Z tego właśe względu współczyk kocetracj K podaje sę w postac: K m 4 ' 4 s 3
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej
Bardziej szczegółowoStatystyka Opisowa Wzory
tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:
Bardziej szczegółowoŚrednia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne
Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2
Bardziej szczegółowoOBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych
dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne. Katowice 2014
Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących
Bardziej szczegółowodev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?
Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych
Bardziej szczegółowoPlanowanie eksperymentu pomiarowego I
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak
Bardziej szczegółowoN ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
Bardziej szczegółowoPODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE
Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s
Bardziej szczegółowoTESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).
TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu
Bardziej szczegółowoAKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych
Bardziej szczegółowoObliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?
Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)
Bardziej szczegółowoLekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna
TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj
Bardziej szczegółowoL.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5
L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk
Bardziej szczegółowoPodstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki
tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga
Bardziej szczegółowoPodstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)
Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?
Bardziej szczegółowoPŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej
PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych przedziały ufności
07-- Probablstyka statystyka Statystycza aalza daych przedzały ufośc Wykład 7 dr ż. Barbara Swatowska Wstęp Podstawowe cele aalzy zborów daych Uogóloy ops poszczególych cech/zeych statystyka opsowa; aalza
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.
Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch
Bardziej szczegółowoTARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA
Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej
Bardziej szczegółowoWyrażanie niepewności pomiaru
Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway
Bardziej szczegółowoMateriały do wykładu 7 ze Statystyki
Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe
Bardziej szczegółowoW zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoW zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
Bardziej szczegółowoPrzestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach
dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,
Bardziej szczegółowo3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz
Bardziej szczegółowoL.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH
L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze
Bardziej szczegółowoMonika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. Materiały dydaktyczne 17 ARTUR ZIMNY
Państwowa Wższa Szkoła Zawodowa w Koe Materał ddaktcze 17 ARTUR ZIMNY STATYSTYKA OPISOWA Materał pomoccze do ćwczeń wdae druge zmeoe Ko 010 Ttuł Statstka opsowa Materał pomoccze do ćwczeń wdae druge zmeoe
Bardziej szczegółowoKONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny
KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych
Bardziej szczegółowoTeoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
Bardziej szczegółowoma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m
Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee
Bardziej szczegółowoOKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)
Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały
Bardziej szczegółowoPOPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1
POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.
Bardziej szczegółowoJego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.
Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w
Bardziej szczegółowoCHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA
D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [] CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystycze) PARAMETRY STATYSTYCZNE - lczby słuŝące do sytetyczego opsu strutury
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA
PROWADZĄCY Dwczea laboratoryje Rok akademck 0/0, semestr let mgr Emla Modraka, Katedra Ekoometr Przestrzeej UŁ emodraka@u.lodz.pl www.em.kep.prv.pl KONSULTACJE Poedzałek: 9.45-.0 Środa: 6.40-7.40 Pokój
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1
Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa
Bardziej szczegółowoTablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)
Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,
Bardziej szczegółowoMETODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH
POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych
Bardziej szczegółowoFINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.
ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy
Bardziej szczegółowoWSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW
WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW U podstaw wszystkch auk przyrodczych leży zasada: sprawdzaem wszelkej wedzy jest eksperymet, tz jedyą marą prawdy aukowej jest dośwadczee Fzyka, to auka
Bardziej szczegółowoPortfel złożony z wielu papierów wartościowych
Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe
Bardziej szczegółowoJEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja
Bardziej szczegółowowyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=
ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej
Bardziej szczegółowo[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7
6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram
Bardziej szczegółowoBadania Maszyn CNC. Nr 2
Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.
Statystyka opsowa Roma Syak Statystyka opsowa Stawa sę pytaa: pytae co? poprzedza pytae jak?. Najperw potrzeba jest mara, potem moża badać zmay tej mary. Potrzebe są mary zborcze, charakteryzujące zborowośc
Bardziej szczegółowoINTERPRETACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH
INTERPRETACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH LITERATURA. Statystyka. Elemety teor zadaa.. S. Ostasewcz, Z. Rusak, U. Sedlecka, Wydawctwo UE we Wrocławu, Wrocław 006.. Statystyka w zarządzau 4. A. Aczel, PWN, Warszawa
Bardziej szczegółowoOpracowanie wyników pomiarów
Opracowae wków pomarów Praca w laboratorum fzczm polega a wkoau pomarów, ch terpretacj wcagęcem wosków. Ab dojść do właścwch wosków aleŝ szczególą uwagę zwrócć a poprawość wkoaa pomarów mmalzacj błędów
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta
Bardziej szczegółowoSPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI
SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź Sps treśc Moduł Wprowadzee do metod loścowych w
Bardziej szczegółowoPomiary parametrów napięć i prądów przemiennych
Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach
Bardziej szczegółowoElementy arytmetyki komputerowej
Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów
Bardziej szczegółowoSIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY
SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Opsowa analza struktury zjawsk masowych Demografa statystyka PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,
Bardziej szczegółowo. Wtedy E V U jest równa
Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo
Bardziej szczegółowoEstymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.
Botatytyka, 018/019 dla Fzyk Medyczej, tuda magterke etymacja etymacja średej puktowa przedzał ufośc średej rozkładu ormalego etymacja puktowa przedzałowa waracj rozkładu ormalego etymacja parametrów rozkładu
Bardziej szczegółowoAnaliza danych pomiarowych
Materały pomoccze dla studetów Wydzału Chem UW Opracowała Ageszka Korgul. Aalza daych pomarowych wersja trzeca, uzupełoa Lteratura, Wstęp 3 R OZDZIAŁ SPRAWOZDANIE Z DOŚWIADCZENIA FIZYCZNEGO 4 Stałe elemety
Bardziej szczegółowoROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH
ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ
9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego
Bardziej szczegółowoSabina Nowak. Podstawy statystyki i ekonometrii Część I
Saba owa Podstawy statysty eoometr Część I Podyplomowe Studa Wycea eruchomośc Wydzał Zarządzaa Uwersytetu Gdańsego 7 weta 19 rou 1. Elemety teor badaa zborów statystyczych Statystycze metody badaa prawdłowośc
Bardziej szczegółowo1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
Bardziej szczegółowoMatematyczne metody opracowywania wyników
Matematycze metody opracowywaa wyów Statystya rachue epewośc Paweł Ża Wydzał Odlewctwa AGH Katedra Iżyer Procesów Odlewczych Kraów, gruda 00 Opracowae rzywej stygęca 3 4 5 6 7 Formuły a przyblżae pochodej
Bardziej szczegółowoMiary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
Bardziej szczegółowok k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2
Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu
Bardziej szczegółowoUOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja
Bardziej szczegółowoFUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
Bardziej szczegółowo( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości
Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów
Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego
Bardziej szczegółowoO testowaniu jednorodności współczynników zmienności
NR 6/7/ BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 003 STANISŁAW CZAJKA ZYGMUNT KACZMAREK Katedra Metod Matematyczych Statystyczych Akadem Rolczej, Pozań Istytut Geetyk Rośl PAN, Pozań O testowau
Bardziej szczegółowoSystem finansowy gospodarki
System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:
Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t
Bardziej szczegółowoNiepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk
Nepewośc pomarów DR Adrzej Bąk Defcje Błąd pomar - różca mędz wkem pomar a wartoścą merzoej welkośc fzczej. Bwa też azwa błędem bezwzględm pomar. Poeważ wartość welkośc merzoej wartość prawdzwa jest w
Bardziej szczegółowoĆwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych
Ćczea r 3 Fae II obert Ślepaczuk Teora portfela paperó artoścoych Teora portfela paperó artoścoych jet jedym z ajażejzych dzałó ooczeych faó. Dotyczy oa etycj faoych, a przede zytkm etycj dokoyaych a ryku
Bardziej szczegółowoEKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.
Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,
Bardziej szczegółowof f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu
METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne
TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau
Bardziej szczegółowoZe względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.
Katedra Podsta Systemó Techczych - Podstay metrolog - Ćczee 3. Dokładość pomaró, yzaczae błędó pomaroych Stroa:. BŁĘDY POMIAROWE, PODSTAWOWE DEFINICJE Każdy yk pomaru bez określea dokładośc pomaru jest
Bardziej szczegółowoStatystyka. Katarzyna Chudy Laskowska
Statstka Katarza Chud Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ Aalza korelacj umożlwa stwerdzee wstępowaa zależośc oraz oceę jej atężea ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI: CECHY: ILOŚCIOWA ILOŚCIOWA CECHY: JAKOŚCIOWA
Bardziej szczegółowoZadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84
Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,
Bardziej szczegółowoopisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn
ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.
Bardziej szczegółowoPomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym
Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego
Bardziej szczegółowoZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji
ZAJĘCIA Pozycyjne ary dyspersj, ary asyetr, spłaszczena koncentracj MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, BEZWZGLĘDNE Rozstęp dwartkowy (ędzykwartylowy) Rozstęp dwartkowy określa rozpętośd tej częśc obszaru zennośc
Bardziej szczegółowowww.bdas.pl Rozdział 3 Zastosowanie języka SQL w statystyce opisowej 1 Wprowadzenie
Rozdzał moogaf: 'Bazy Daych: Nowe Techologe', Kozelsk S., Małysak B., Kaspowsk P., Mozek D. (ed.), WKŁ 007 Rozdzał 3 Zastosowae języka SQL w statystyce opsowej Steszczee. Relacyje bazy daych staową odpowede
Bardziej szczegółowoMetoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1
Metoda Mote-Carlo e zagadea Metoda Mote-Carlo Są przypadk kedy zamast wykoać jakś eksperymet chcelbyśmy symulować jego wyk używając komputera geeratora lczb (pseudolosowych. Wększość bblotek programów
Bardziej szczegółowoStatystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest
Bardziej szczegółowo( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min
Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego
Bardziej szczegółowo