System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow)"

Transkrypt

1 IDT-1245-IE -- CareSens N (A) vs. YSI Dokument: 1245_A_CareSensN_Sys_acc2_Y_ xls acc_report System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow) System testowany: System odniesienia: Probka: CareSens N (A) YSI 2300 pełna krew (kapilarna) Plik danych: 1245_A_CareSensN_Ausw_Y_ xls Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy < 5.55 mmol/l (100 mg/dl) w obrebie ± 0.28 mmol/l (w obrebie ± 5 mg/dl) w obrebie ± 10 mg/dl) w obrebie ± 0.83 mmol/l w obrebie ± 15 mg/dl) 32 / 62 (52 %) 55 / 62 (89 %) 62 / 62 (100 %) Wyniki dokładnosci sytemu dla stezenia glukozy 5.55 mmol/l (100 mg/dl) w obrebie ± 5 % w obrebie ± 10 % w obrebie ± 15 % 100 / 138 (72 %) 131 / 138 (95 %) 137 / 138 (99 %) Wyniki połaczonego systemu dokładnosci (całkowite i wzgledne odchylenie) w obrebie ± 0.28 mmol/l & ± 5 % (w obrebie ± 5 mg/dl & ± 5 %) & ± 10 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 10 %) & ± 15 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 15 %) w obrebie ± 0.83 mmol/l & ± 15 % (w obrebie ± 15 mg/dl & ± 15 %) 132 / 200 (66 %) 186 / 200 (93 %) 192 / 200 (96 %) 199 / 200 (99.5 %) CareSens N (A), system pomiaru glukozy we krwi, odpowiada wymogom systemu dokładnosci ISO/DIS wg standardow miedzynarodowych. 199 of 200 (99.5%) rezultatow miesci sie w tej normie. Instytut Towarzystwa Rozwoju i Badan Technologii Diabetologicznych na Uniwersytecie Ulm 1 / 1

2 System dokładnosci (ISO 15197) System testowany: System odniesienie: Probka: CareSens N (A) YSI 2300 pełna krew (kapilarna) Plik danych: 1245_A_CareSensN_Ausw_Y_ xls Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy < 4.2 mmol/l (75 mg/dl) w obrebie ± 0.28 mmol/l (w obrebie ± 5 mg/dl) (w obrebie ±10 mg/dl) w obrebie ± 0.83 mmol/l (w obrebie ± 15 mg/dl) 17 / 38 (45 %) 36 / 38 (95 %) 38 / 38 (100 %) Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy >= 4.2 mmol/l (75 mg/dl) w obrebie ± 5 % w obrebie ± 10 % w obrebie ± 15 % w obrebie ± 20 % 115 / 162 (71 %) 149 / 162 (92 %) 160 / 162 (99 %) 161 / 162 (99 %) Wyniki połaczonego systemu dokładnosci (całkowite i wzgledne odchylenie) w obrebie ± 0.28 mmol/l & ± 10 % (w obrebie ± 5 mg/dl & ± 10 %) & ± 10 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 10 %) & ± 15 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 15 %) w obrebie ± 0.83 mmol/l & ± 20 % (w obrebie ± 15 mg/dl & ± 20 %) 166 / 200 (83 %) 185 / 200 (92.5 %) 196 / 200 (98 %) 199 / 200 (99.5 %) CareSens N (A), system pomiaru glukozy we krwi, odpowiada wymogom systemu dokładnosci ISO/DIS wg standardow miedzynarodowych. 199 of 200 ( 99.5%) rezultatow miesci sie w tej normie. 1245_A_CareSensN_Sys_acc_Y_ xls acc_report

3 Całkowita roznica miedzy CareSens N (A) a YSI CareSens N (A) - YSI 2300 [mg/dl] Stezenie glukozy (YSI 2300) [mg/dl] 1245_A_CareSensN_Sys_acc_Y_ xls abs. diff. plot (mgdl) (2)

4 CareSens N (A) - YSI 2300 v2.30 Test Rozkład - Podsumowanie YSI 2300 [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marzec Histogram 50 Czestotliwosc YSI 2300 [mg/dl] n 200 Srednia Mediana % CI to % CI to SE Zasieg Wariancja IQR SD % CI to Percentyl 0th (minimum) CV 63.1% 25th (1 kwaryl) 50th (mediana) Asymetria th (3 kwartyl) Kurtoza th (maksimum)

5 CareSens N (A) - YSI 2300 v2.30 Test Rozkład - Podsumowanie CareSens N (A) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Histogram 50 Czestotliwosc CareSens N (A) [mg/dl] n 200 Srednia Mediana % CI to % CI to SE Zakres Wariancja IQR SD % CI to Percentile 0th (minimum) CV 65.5% 25th (1 kwartyl) 50th (mediana) Asymetria th (3 kwartyl) Kurtoza th (maksimum)

6 CareSens N (A) - YSI 2300 Test Zgodnosc - Altman Bland v2.30 YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (A) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Wykres roznicy wzglednej [Bland-Altman] Roznica (CareSens N (A) [mg/dl] - YSI 2300 [mg/d L]) [mg/dl] Srednia z całosci [mg/dl] Tozsamosc Bład obciazony (4.212) 95% Limitu zgodnosci ( to )

7 CareSens N (A) - YSI 2300 Test Zgodnosc - Altman Bland v2.30 YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (A) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 Roznica (CareSens N (A) [mg/dl] - YSI 2300 [mg/d L]) / Srednia w całosci [%] 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% -40% Wykres roznicy bezwzglednej [Bland-Altman] Srednia z całosci [mg/dl] Tozsamosc Bład obciazony (2.3%) 95% Limitu zgodnosci (-9.9% to 14.5%)

8 CareSens N (A) - YSI 2300 v2.30 Test Metoda poronawcza - Passing & Bablok YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (A) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 n 200 Zakres to Powtorzenia YSI 2300 [mg/dl] 1 CareSens N (A) [mg/dl] 1 Bł. obciazony 95% CI Stała to 2.72 Proporcjonalnosc to 1.03 H 0 : Stałty bł. obciaz = 0. H: 1 Stały bł. obciaz. 0. H 0 : Proporcjonalny bł. obciaz. 1 = 1. H: Proporcjonalny bł. obciaz Siatka rozrzutu z Passing & Bablok Fit 500 CareSens N (A) [mg/dl] Tozsamosc Passing & Bablok (I) fit ( x) YSI 2300 [mg/dl]

9 CareSens N (A) - YSI 2300 Analizy 1 Przecietny Bład Sredni = 5.09 Pierwiastek kwadratowy z błedu sredniego = % Zakres pewnosci = BD Siatki błedu Obszar Numer Procent A % B 0 0.0% C 0 0.0% D 0 0.0% E 0 0.0% Siatka błedu Clarke'a Obszar Numer Procent A % B 1 0.5% C 0 0.0% D 0 0.0% E 0 0.0% Analysis performed by BD Error Grid.xls

10 CareSens N (A) - YSI 2300 BD Siatki błedu A E C A Wartosci zmierzone B D B 50 D C Wartosci referencyjne Analiza przeprowadzona przez BD Error Grid.xls Tÿumaczenie: Willcare Polska Sp. z o.o. 1245_A_CareSensN_EGA_Y_ xls BD Graph

11 IDT-1245-IE -- CareSens N (B) vs. YSI Dokument: 1245_B_CareSensN_Sys_acc2_Y_ xls acc_report System Accuracy dokładnosci (ISO/DIS 15197) 15197) (wg miedzynarodowych standardow) System testowany: System odniesienia: Probka: CareSens N (B) YSI 2300 Pelna krew (kapilarna) Plik danych: 1245_B_CareSensN_Ausw_Y_ xls Wyniki dokladnosci systemu dla stezenia glukozy < 5.55 mmol/l (100 mg/dl) w obrebie ± 0.28 mmol/l (w obrebie ± 5 mg/dl) w obrebie ± 0.83 mmol/l (w obrebie ± 10 mg/dl) (w obrebie ± 15 mg/dl) 40 / 62 (65 %) 55 / 62 (89 %) 62 / 62 (100 %) Wyniki dokladnosci systemu dla stezenia glukozy 5.55 mmol/l (100 mg/dl) w obrebie ± 5 % w obrebie ± 10 % w obrebie ± 15 % 88 / 138 (64 %) 126 / 138 (91 %) 138 / 138 (100 %) Wyniki połaczonego systemu dokladkosci (całkowite i wzgledne odchylenie) w obrebie ± 0.28 mmol/l & ± 5 % (w obrebie ± 5 mg/dl & ± 5 %) & ± 10 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 10 %) & ± 15 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 15 %) w obrebie ± 0.83 mmol/l & ± 15 % (w obrebie ± 15 mg/dl & ± 15 %) 128 / 200 (64 %) 181 / 200 (90.5 %) 193 / 200 (96.5 %) 200 / 200 (100 %) CareSensN (B), system pomiaru glukozy we krwi, odpowiada wymogom systemu dokładnosci ISO/DIN wg standardow miedzynarodowych. 199 z 200 (99.5%) rezultatow miesci sie w tej normie. Instytut Towarzystwa Rozwoju i Badan Technologii Diabetologicznych na Uniwersytecie Ulm 1 / 1

12 System dokładnosci (ISO 15197) System tesotwany: System odniesienia: Probka: CareSens N (B) YSI 2300 pełna krew (kapilarna) Plik danych: 1245_B_CareSensN_Ausw_Y_ xls Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy < 4.2 mmol/l (75 mg/dl) w obrebie ± 0.28 mmol/l (w obrebie ± 5 mg/dl) (w obebie ±10 mg/dl) w obrebie ± 0.83 mmol/l (w obrebie ± 15 mg/dl) 28 / 38 (74 %) 36 / 38 (95 %) 38 / 38 (100 %) Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy >= 4.2 mmol/l (75 mg/dl) w obrebie ± 5 % w obrebie ± 10 % w obrebie ± 15 % w obrebie ± 20 % 99 / 162 (61 %) 145 / 162 (90 %) 162 / 162 (100 %) 162 / 162 (100 %) Wyniki połaczonych systemu dokładnosci (całkowite i wzgledne odchylenie w obrebie ± 0.28 mmol/l & ± 10 % (w obrebie ± 5 mg/dl & ± 10 %) & ± 10 % w obrebie ± 10 mg/dl & ± 10 %) & ± 15 % w obrebie ± 10 mg/dl & ± 15 %) w obrebie ± 0.83 mmol/l & ± 20 % w obrebie ± 15 mg/dl & ± 20 %) 173 / 200 (86.5 %) 181 / 200 (90.5 %) 198 / 200 (99 %) 200 / 200 (100 %) CareSensN (B), system pomiaru glukozy we krwi, odpowiada wymogom systemu dokładnosci ISO/DIN wg standardow miedzynarodowych. 199 z 200 (99.5%) rezultatow miesci sie w tej normie. 1245_B_CareSensN_Sys_acc_Y_ xls acc_report

13 Roznica absolutna miedzy CareSens N (B) a YSI CareSens N (B) - YSI 2300 [mg/dl] Stezenie glukozy (YSI 2300) [mg/dl] 1245_B_CareSensN_Sys_acc_Y_ xls abs. dif. plot (mgdl) (2)

14 CareSens N (B) - YSI 2300 Test Rozkład - Podsumowanie YSI 2300 [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 v Histogram 50 Czestotliwosc YSI 2300 [mg/dl] n % CI to % CI to SE Zakres Wariancja IQR SD % CI to Percentyl 0th (minimum) CV 63.1% 25th (1 kwartyl) 50th (mediana) Asymetria th (3 kwartyl) Kurtoza th (maksymum)

15 CareSens N (B) - YSI 2300 v2.30 Test Rozkład - Podsumowanie CareSens N (B) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Histogram 50 Czestotliwosc CareSens N (B) [mg/dl] n 200 Srednia Mediana % CI to % CI to SE Zakres Wariancja IQR SD % CI to Percentyl 0th (minimum) CV 65.5% 25th (1 kwartyl) 50th (mediana) Asymetria th (3 kwartyl) Kurtoza th (maksimum)

16 CareSens N (B) - YSI 2300 Test Zgodnosc - Altman Bland v2.30 YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (B) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Wykres roznicy wzglednej [Bland-Altman] Roznica (CareSens N (B) [mg/dl] - YSI 2300 [mg/d L]) [mg/dl] Srednia w całosci [mg/dl] Tozsamosc Bład obciazony (2.797) 95% Limat zgodnosci ( to )

17 CareSens N (B) - YSI 2300 v2.30 Test Zgodnosc - Altman Bland YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (B) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 Roznica (CareSens N (B) [mg/dl] - YSI 2300 [mg/d L]) / Srednia w calosci [%] 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% -40% Wykres roznicy bezwzglednej [Bland-Altman] Srednia z całosci [mg/dl] Tozsamosc Bład obciazony (1.3%) 95% Limit zgodnosci (-11.1% to 13.7%)

18 CareSens N (B) - YSI 2300 v2.30 Test Metoda porownawcza - Passing & Bablok YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (B) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 n 200 Zakres to Powtorzenie YSI 2300 [mg/dl] 1 CareSens N (B) [mg/dl] 1 Bł. obciazony 95% CI Stała to 1.50 Proporcjonalnosc to 1.04 H 0 : Sały bł. obciaz = 0. H 1 : Stały bł. obciaz. 0. H 0 : Proporcjonalny bł. obciaz. 1: = 1. H Proporcjonalny bł. obciaz Siatka rozrutu z Passing & Bablok Fit 500 CareSens N (B) [mg/dl] Tozsamosc Passing & Bablok (I) fit ( x) YSI 2300 [mg/dl]

19 CareSens N (B) - YSI 2300 Analizy 1 Przecietny Bład Sredni = 5.30 Pierwiastek kwadratowy z błedu sredniego = % Zakres pewnosci = BD Siatki błedu Obszar Numer Procent A % B 0 0.0% C 0 0.0% D 0 0.0% E 0 0.0% Siatka błedu Clarke Obszar Numer Procent A % B 0 0.0% C 0 0.0% D 0 0.0% E 0 0.0% Analysis performed by BD Error Grid.xls

20 CareSens N (B) - YSI 2300 BD Siatki błedu A E C A Wartosci zmierzone B D B 50 D C Wartosci referencyjne Analiza wykonana przez BD Error Grid.xls 1245_B_CareSensN_EGA_Y_ xls BD Graph

21 IDT-1245-IE -- CareSens N (C) vs. YSI Dokument: 1245_C_CareSensN_Sys_acc2_Y_ xls acc_report System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow) System testowany: System odniesienia: Probka: CareSens N (C) YSI 2300 pełna krew (kapilarna) Plik danych: 1245_C_CareSensN_Ausw_Y_ xls Wyniki dokiładnosci systemu dla stezenia glukozy <5.55 mmol/l (100 mg/dl) w obrebie ± 0.28 mmol/l (w obrebie ± 5 mg/dl) w obrebie ± 0.83 mmol/l (w obrebie ± 10 mg/dl) (w obrebie ± 15 mg/dl) 31 / 62 (50 %) 54 / 62 (87 %) 60 / 62 (97 %) Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy 5.55 mmol/l (100 mg/dl) w obrebie ± 5 % w obrebie ± 10 % w obrebie ± 15 % 93 / 138 (67 %) 129 / 138 (93 %) 136 / 138 (99 %) Wyniki połaczonego systemu dokładnosci (całkowite i wzgledne odchylenie) w obrebie ± 0.28 mmol/l & ± 5 % (w obrebie ± 5 mg/dl & ± 5 %) & ± 10 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 10 %) & ± 15 % ( w obrebie ± 10 mg/dl & ± 15 %) w obrebie ± 0.83 mmol/l & ± 15 % (w obrebie ± 15 mg/dl & ± 15 %) 124 / 200 (62 %) 183 / 200 (91.5 %) 190 / 200 (95 %) 196 / 200 (98 %) CareSensN (C), system pomiaru glukozy we krwi, odpowiada wymogom systemu dokładnosci ISO/DIN wg standardow miedzynarodowych. 196 z 200 (98%) rezultatow miesci sie w tej normie. Instytut Towarzystwa Rozwoju i Badan Technologii Diabetologicznych na Uniwersytecie Ulm

22 System dokładnosci (ISO 15197) System testowany: System odniesienia: Probka: CareSens N (C) YSI 2300 pełna krew (kapilarna) Plik danych: 1245_C_CareSensN_Ausw_Y_ xls Wyniki dokładnoci systemu dla stezenia glukozy < 4.2 mmol/l (75 mg/dl) w obrebie ± 0.28 mmol/l (w obrebie ± 5 mg/dl) (w obrebie ±10 mg/dl) w obrebie ± 0.83 mmol/l (w obrebie ± 15 mg/dl) 15 / 38 (39 %) 34 / 38 (89 %) 38 / 38 (100 %) Wyniki dokładnosci systemu dla stezenia glukozy >= 4.2 mmol/l (75 mg/dl) w obrebie ± 5 % w obrebie ± 10 % w obrebie ± 15 % w obrebie ± 20 % 109 / 162 (67 %) 147 / 162 (91 %) 158 / 162 (98 %) 162 / 162 (100 %) Wyniki połaczonego systemu dokładonosci (całkowite i wzgledne odchylenie) w obrebie ± 0.28 mmol/l & ± 10 % ( w obrebie ± 5 mg/dl & ± 10 %) & ± 10 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 10 %) & ± 15 % (w obrebie ± 10 mg/dl & ± 15 %) w obrebie ± 0.83 mmol/l & ± 20 % (w obrebie ± 15 mg/dl & ± 20 %) 162 / 200 (81 %) 181 / 200 (90.5 %) 192 / 200 (96 %) 200 / 200 (100 %) CareSensN (C), system pomiaru glukozy we krwi, odpowiada wymogom systemu dokładnosci ISO/DIN wg standardow miedzynarodowych. 200 z 200 (100%) rezultatow miesci sie w tej normie. 1245_C_CareSensN_Sys_acc_Y_ xls acc_report

23 Całkowita roznica miedzy CareSens N (C) a YSI CareSens N (C) - YSI 2300 [mg/dl] Stezenie glukozy (YSI 2300) [mg/dl] 1245_C_CareSensN_Sys_acc_Y_ xls abs. diff. plot (mgdl) (2)

24 CareSens N (C) - YSI 2300 Test Rozklad - Podsumowanie v2.30 YSI 2300 [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Histogram 50 Czestotliwosc YSI 2300 [mg/dl] n 200 Srednia Mediana % CI to % CI to SE Zasieg Wariancja IQR SD % CI to Percentyle 0th (minimum) CV 63.1% 25th (1 kwartyl) 50th (mediana) Asymetria th (3 kwartyl) Kurtoza th (maksimum)

25 Test CareSens N (C) - YSI 2300 v2.30 Rozkład - Podsumowanie CareSens N (C) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Histogram 50 Czestotliwosc CareSens N (C) [mg/dl] n 200 Srednia Mediana % CI to % CI to SE Zakres Wariancja IQR SD % CI to Percentyl 0th (minimum) CV 64.9% 25th (1 kwartyl) 50th (mediana) Asymetria th (3 kwartyl) Kurtoza th (maksimum)

26 CareSens N (C) - YSI 2300 Test Zgodnosc - Altman Bland v2.30 YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (C) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca Wykres roznicy wzglednej [Bland-Altman] Roznica (CareSens N (C) [mg/dl] - YSI 2300 [mg/dl]) [mg/dl] srednia z całosci [mg/dl] Tozsamosc Bład obiazony (2.741) 95% Limitu zgodnosci ( to )

27 CareSens N (C) - YSI 2300 v2.30 Test Zgodnosc - Altman Bland YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (C) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 Roznica (CareSens N (C) [mg/dl] - YSI 2300 [mg/dl]) / Srednia z całosci [%] 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% -40% Wykres roznicy bezwzglednej [Bland-Altman] Srednia z całosci [mg/dl] Tozsamosc Bład obciazony (2.2%) 95% Limitu zgodnosci (-12.6% to 16.9%)

28 CareSens N (C) - YSI 2300 Test Metoda porownawcza - Passing & Bablok v2.30 YSI 2300 [mg/dl] v CareSens N (C) [mg/dl] Wyk. Ocena Data 25 marca 2013 n 200 Zakres to Powtorzenie YSI 2300 [mg/dl] 1 CareSens N (C) [mg/dl] 1 Bł. obciazony 95% CI Stała to 5.16 Proporcjonalnosc to 1.01 H 0 : Stały bł obciaz = 0. H 1 : Stały bł. obciazony 0. H 0 : Proporcjonalny bł obciaz. = 1. H 1 : Proporcjonalny bł. obciaz Siatka rozrzutu z Passing & Bablok Fit 500 CareSens N (C) [mg/dl] Tozsamosc Passing & Bablok (I) fit ( x) YSI 2300 [mg/dl]

29 CareSens N (C) - YSI 2300 Analizy 1 Przecietny Bład Sredni = 5.89 Pierwiastek kwadratowy z błedu sredniego = % Zakres pewnosci = BD Siatki błedu Obszar Numer Procent A % B 0 0.0% C 0 0.0% D 0 0.0% E 0 0.0% Siatka błedu Clarke'a Obszar Numer Procent A % B 0 0.0% C 0 0.0% D 1 0.5% E 0 0.0% Analysis performed by BD Error Grid.xls 1245_C_CareSensN_EGA_Y_ xls Analiza

30 CareSens N (C) - YSI 2300 BD Siatki błedu A E C A Wartosci zmierzone B D B 50 D C Wartosci refernecyjne Analiza wykonana przez BD Error Grid.xls 1245_C_CareSensN_EGA_Y_ xls BD Graph

System dokładności (ISO/DIS 15197)

System dokładności (ISO/DIS 15197) IDT-1245-IE -- CareSens N POP (G) vs. YSI 2300 -- Dokument: 1245_G_CareSensN_POP_Sys_acc2_Y_130326.xls acc_report System dokładności (ISO/DIS 15197) (wg międzynarodowych standardów) System badania: CareSens

Bardziej szczegółowo

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem

Bardziej szczegółowo

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Pozyskiwanie wiedzy z danych Pozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy

Bardziej szczegółowo

Twoja AUSTRIACKA marka diabetologiczna GLUKOMETR WELLION CALLA

Twoja AUSTRIACKA marka diabetologiczna GLUKOMETR WELLION CALLA Twoja AUSTRIACKA marka diabetologiczna GLUKOMETR WELLION CALLA Staramy się ułatwić życie pacjentom i partnerom. Dzięki innowacyjnym pomysłom, doradztwu i usługom. Dobry dzień zaczyna się od uśmiechu. Z

Bardziej szczegółowo

Dokładność i precyzja wydajności systemu Accu-Chek Active. Wprowadzenie. Metoda

Dokładność i precyzja wydajności systemu Accu-Chek Active. Wprowadzenie. Metoda Dokładność i precyzja wydajności systemu Accu-Chek Active I. DOKŁADNOŚĆ Ocena dokładności systemu została przeprowadzona w odniesieniu do normy ISO 15197. Wprowadzenie Celem badania było określenie dokładności

Bardziej szczegółowo

Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś.

Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś. Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś. Województwo Urodzenia według płci noworodka i województwa. ; Rok 2008; POLSKA Ogółem Miasta Wieś Pozamałżeńskie- Miasta Pozamałżeńskie-

Bardziej szczegółowo

Statystyka to nauka o metodach badań (liczbowo wyrażalnych) własności zbiorowości. Próba. Próba Populacja. Próba

Statystyka to nauka o metodach badań (liczbowo wyrażalnych) własności zbiorowości. Próba. Próba Populacja. Próba Statystyka Opisowa Wstępna analiza danych Rodzaje prezentacji danych Miary tendencji centralnej Miary zmienności (zróżnicowania) Miara asymetrii (skośności) Miara spłaszczenia Statystyka to nauka o metodach

Bardziej szczegółowo

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Małgorzata Jakubowska Katedra Chemii Analitycznej WIMiC AGH Walidacja metod analitycznych (według ISO) to proces ustalania parametrów charakteryzujących

Bardziej szczegółowo

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć: Wprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).

Bardziej szczegółowo

Statystyczne metody analizy danych

Statystyczne metody analizy danych Statystyczne metody analizy danych Statystyka opisowa Wykład I-III Agnieszka Nowak - Brzezińska Definicje Statystyka (ang.statistics) - to nauka zajmująca się zbieraniem, prezentowaniem i analizowaniem

Bardziej szczegółowo

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Zadanie Zbadano satysfakcję z życia w skali 1 do 10 w dwóch grupach rodziców: a) Rodzice dzieci zdrowych oraz b) Rodzice dzieci z niepełnosprawnością

Bardziej szczegółowo

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) ANOVA Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) jest to metoda równoczesnego badania istotności różnic między wieloma średnimi z prób pochodzących z wielu populacji (grup). Model jednoczynnikowy analiza

Bardziej szczegółowo

XXXI MARATON WARSZAWSKI Warszawa, 27.09.2009

XXXI MARATON WARSZAWSKI Warszawa, 27.09.2009 XXXI MARATON WARSZAWSKI Warszawa, 27.09.2009 Alex.Celinski@gmail.com Rozkład wyników Przedziały 30-minutowe Lp. Przedział Liczebność Częstość czasowy Liczebność Częstość skumulowana skumulowana 1 2:00-2:30

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.

Bardziej szczegółowo

Analiza Statystyczna

Analiza Statystyczna Lekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza

Bardziej szczegółowo

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Zajęcia 1. Statystyki opisowe Zajęcia 1. Statystyki opisowe 1. Znajdź dane dotyczące liczby mieszkańców w polskich województwach. Dla tych danych oblicz: a) Średnią, b) Medianę, c) Dominantę, d) Wariancję, e) Odchylenie standardowe,

Bardziej szczegółowo

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

laboratoria 24 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne Czyli jak bardzo jesteśmy pewni że parametr oceniony na podstawie próbki jest

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie 2010-10-20

Wprowadzenie 2010-10-20 PODSTAWY STATYSTYKI Dr hab. inż. Piotr Konieczka piotr.konieczka@pg.gda.pl 1 Wprowadzenie Wynik analityczny to efekt przeprowadzonego pomiaru(ów). Pomiar to zatem narzędzie wykorzystywane w celu uzyskania

Bardziej szczegółowo

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach. Zadanie 1.Wiadomo, że dominanta wagi tuczników jest umiejscowiona w przedziale [120 kg, 130 kg] i wynosi 122,5 kg. Znane są również liczebności przedziałów poprzedzającego i następnego po przedziale dominującym:

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich

Bardziej szczegółowo

Środowisko R wprowadzenie. Wykład R1; 14.05.07 Pakiety statystyczne

Środowisko R wprowadzenie. Wykład R1; 14.05.07 Pakiety statystyczne Środowisko R wprowadzenie. Wykład R1; 14.05.07 Pakiety statystyczne Pakiety statystyczne stosowane do analizy danych: SAS SPSS Statistica R S-PLUS 1 Środowisko R Język S- J. Chambers i in. (1984,1988)

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin. Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Zadania analityczne (1) Analiza przewiduje badanie podobieństw

Bardziej szczegółowo

Parametry statystyczne

Parametry statystyczne I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n

Bardziej szczegółowo

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą

Bardziej szczegółowo

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Po co statystyka? Człowiek otoczony jest różnymi zjawiskami i próbuje je poznać, dowiedzieć się w jaki sposób funkcjonują, jakie relacje między nimi zachodzą.

Bardziej szczegółowo

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować? 1 Zadanie 1.1 W dwóch zakładach produkcyjnych Złomex I i Złomex II, należących do tego samego przedsiębiorstwa Złomowanie na zawołanie w ostatnim miesiącu następująco kształtowały się wynagrodzenia pracowników.

Bardziej szczegółowo

R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych

R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych Przykłady: Błąd pomiarowy Wzrost, wydajność Temperatura ciała Zawartość różnych składników we

Bardziej szczegółowo

Inteligentna analiza danych

Inteligentna analiza danych Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki

Bardziej szczegółowo

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2

Bardziej szczegółowo

2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba

2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba 2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba Populacja- zbiorowość skończona lub nieskończona, w stosunku do której mają być formułowane wnioski. Próba- skończony podzbiór populacji

Bardziej szczegółowo

Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy

Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy Wariant nr (klasa I 4 godz., klasa II godz., klasa III godz.) Klasa I 7 tygodni 4 godziny = 48 godzin Lp. Tematyka zajęć

Bardziej szczegółowo

Czy egzamin gimnazjalny jest dobrym prognostykiem sukcesu na maturze z fizyki i astronomii?

Czy egzamin gimnazjalny jest dobrym prognostykiem sukcesu na maturze z fizyki i astronomii? Krystyna Feith, Czy egzamin gimnazjalny jest dobrym prognostykiem... Krystyna Feith Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Łodzi Czy egzamin gimnazjalny jest dobrym prognostykiem sukcesu na maturze z fizyki

Bardziej szczegółowo

Zawartość. Zawartość

Zawartość. Zawartość Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.20 2011 Zawartość Zawartość 1. Tworzenie szeregu rozdzielczego przedziałowego (klasowego)... 3 2. Podstawowy opis struktury... 3 3. Opis rozkładu jednej cechy szereg

Bardziej szczegółowo

Poprawa jakości pomiarów wykonywanych w ramach samokontroli stężenia glukozy we krwi: badanie skutków ograniczenia błędów kodowania

Poprawa jakości pomiarów wykonywanych w ramach samokontroli stężenia glukozy we krwi: badanie skutków ograniczenia błędów kodowania DIABETES TECHNOLOGY & THERAPEUTICS Tom 8, numer 3, 2006 Mary Ann Liebert, Inc. Poprawa jakości pomiarów wykonywanych w ramach samokontroli stężenia glukozy we krwi: badanie skutków ograniczenia błędów

Bardziej szczegółowo

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90 czerwiec 2013 Zadanie 1 Poniższe tabele przestawiają dane dotyczące umieralności dzieci

Bardziej szczegółowo

Wyniki pomiarów i analiz prędkości jazdy wózka podnośnikowego wysokiego składowania w aspekcie zachowania bezpieczeństwa

Wyniki pomiarów i analiz prędkości jazdy wózka podnośnikowego wysokiego składowania w aspekcie zachowania bezpieczeństwa Antoni Saulewicz 1 Centralny Instytut Ochrony Pracy Państwowy Instytut Badawczy, Zakład Techniki Bezpieczeństwa Wyniki pomiarów i analiz prędkości jazdy wózka podnośnikowego wysokiego składowania w aspekcie

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN GIMNAZJALNY 2015 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM. sesja zimowa

EGZAMIN GIMNAZJALNY 2015 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM. sesja zimowa EGZAMIN GIMNAZJALNY 2015 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM sesja zimowa Jaworzno 2015 SPIS TREŚCI 1. WPROWADZENIE 3 2. WYNIKI SŁUCHACZY GIMNAZJÓW DLA DOROSŁYCH ROZWIĄZUJĄCYCH STANDARDOWE

Bardziej szczegółowo

Wstęp. Katarzyna Ziółkowska, Centralne Laboratorium, Ginekologiczno-Położniczy Szpital Kliniczny Uniwersytetu Medycznego w Poznaniu

Wstęp. Katarzyna Ziółkowska, Centralne Laboratorium, Ginekologiczno-Położniczy Szpital Kliniczny Uniwersytetu Medycznego w Poznaniu Ocena pracy i jakości oznaczeń stężenia glukozy wykonywanych na analizatorach ACCU-CHEK Inform II testowanie aparatury na oddziałach szpitalnych Ginekologiczno-Położniczego Szpitala Klinicznego Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski S t a t y s t y k a, część 3 Michał Żmihorski Porównanie średnich -test T Założenia: Zmienne ciągłe (masa, temperatura) Dwie grupy (populacje) Rozkład normalny* Równe wariancje (homoscedasticity) w grupach

Bardziej szczegółowo

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne. 1 Agata Boratyńska WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne. Agata Boratyńska Wykłady ze statystyki 2 Literatura J. Koronacki i J. Mielniczuk Statystyka WNT 2004

Bardziej szczegółowo

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 TECHNIKI ANALITYCZNE W BIZNESIE SPRAWDZIAN NR 1 Autor pracy ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 Kraków, 22 Grudnia 2009 2 Spis treści 1 Zadanie 1... 3 1.1 Szereg rozdzielczy wag kobiałek.... 4 1.2 Histogram

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Stacjonarne

Bardziej szczegółowo

Wstępne informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego 2011

Wstępne informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego 2011 Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie Wstępne informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego 2011 Do części humanistycznej egzaminu gimnazjalnego w kwietniu 2011 roku przystąpiło 418 763 uczniów, do

Bardziej szczegółowo

Schemat oceniania: Wstęp do statystyki praktycznej. Zalecane podręczniki: Dodatkowe uwagi: Przygotowanie studenta do zajęć:

Schemat oceniania: Wstęp do statystyki praktycznej. Zalecane podręczniki: Dodatkowe uwagi: Przygotowanie studenta do zajęć: Schemat oceniania: Wstęp do statystyki praktycznej Semestr zimowy 2016/2016 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Krzysztof Bogdan Wymagam obecności. Proszę niezwłocznie usprawiedliwiać absencje. 2 Kolokwia.

Bardziej szczegółowo

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład

Bardziej szczegółowo

Ś Ł Ą Ś Ś ź Ś ń ż ż Ó ż ż Ś Ł ż ń ń ń ż ń Ś ń ć ŚĘ Ó Ł Ę Ł Ś Ę Ę ń ń ń ń ń Ź ń ń ń ń ń ż ń ń ń ń ń Ę ż ż ć Ść ń ń ż Ń ż ż ń ń Ś Ą ń Ś ń ń ż Ó ż Ź ń ż ń Ś Ń Ó ż Ł ż Ą ź ź Ś Ł ć Ś ć ż ź ż ć ć Ę Ó Ś Ó ż ż

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś ź ń ź ź ź Ś Ł Ę Ę Ś ż Ś ń Ą Ś Ą Ł ż ż ń ż ć ż ż ż ź ż ć ź Ę Ę ń ć ż Ł ń ż ż ż Ś ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ń ń ż ż ż ć ż ń ż ń ź ż ć ż ż ć ń ż Ę Ę ć ń Ę ż ż ń ń ź Ę ź ż ń ż ń ź ż ż ż ń ż ż ż ż ż ż ż ż ń ń

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś Ę ź ń ź ź Ś Ę Ę Ś Ą Ś Ę Ż Ł ń Ę Ś ć ć ń ć ń ń ń ź ń Ę ź ń ń ń ź ź Ś ź ź ć ń ń ń ń Ś ć Ś ń ń Ś ź ń Ę ń Ś ź ź ź ź ź Ę Ę Ę Ś ń Ś ć ń ń ń ń ń ń Ę ń ń ń ń ć ń ń ń ń ć ń Ś ć Ł ń ń ń ć ń ć ź ń ź ć ń ń ć

Bardziej szczegółowo

Ż ż Ł ż ż ż Ż Ś ż ż ż Ł Ż Ż ć ż Ż Ż Ż Ń Ż Ź ż Ź Ź ż Ż ż ż Ż Ł Ż Ł Ż ż Ż ż Ż Ż Ń Ą Ż Ń Ż Ń ć ż Ż ź Ś ć Ł Ł Ź Ż Ż ż Ł ż Ż Ł Ż Ł ź ć ż Ż Ż ż ż Ó ż Ł Ż ć Ż Ż Ę Ż Ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ż ż ż ź Ż Ń ć Ż ż Ż Ż ż ż ż

Bardziej szczegółowo

Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy i rozszerzony. Klasa I (90 h)

Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy i rozszerzony. Klasa I (90 h) Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy i rozszerzony (według podręczników z serii MATeMAtyka) Klasa I (90 h) Temat Liczba godzin 1. Liczby rzeczywiste 15

Bardziej szczegółowo

Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl

Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Zaj cia komputerowe 1

Zaj cia komputerowe 1 Test t-studenta dla par przykład Zaj cia komputerowe Podsumowanie:rozn: =przed-po K-S d=,577, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,99, p=,86, Wykres normalno ci: rozn,5,,5, -,5 -, -,5 - - 6 8 -, - - 6 8

Bardziej szczegółowo

1. szereg wyliczający (szczegółowy) - wyniki są uporządkowane wyłącznie według wartości badanej cechy, np. od najmniejszej do największej

1. szereg wyliczający (szczegółowy) - wyniki są uporządkowane wyłącznie według wartości badanej cechy, np. od najmniejszej do największej 1 Statystyka opisowa Statystyka opisowa zajmuje się porządkowaniem danych i wstępnym ich opracowaniem. Szereg statystyczny - to zbiór wyników obserwacji jednostek według pewnej cechy 1. szereg wyliczający

Bardziej szczegółowo

Analiza badań kosmetologicznych preparatu Empire (kolagen) pod kątem pielęgnacji skóry naczynkowej

Analiza badań kosmetologicznych preparatu Empire (kolagen) pod kątem pielęgnacji skóry naczynkowej Małopolska Wyższa Szkoła im. J. Dietla Analiza badań kosmetologicznych preparatu Empire (kolagen) pod kątem pielęgnacji skóry Data sporządzenia analizy: 2014-06-23 Spis treści Metodyka... 3 Wyniki badań

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego Ćwiczenia 1-2 Zadanie 1. Z kolokwium z ekonometrii studenci otrzymali następujące oceny: 5 osób dostało piątkę, 20 os. dostało czwórkę, 10 os. trójkę, a 3 osoby nie zaliczyły tego kolokwium. Należy w oparciu

Bardziej szczegółowo

Czy istnieją nowe i stare glukometry? Bogdan Solnica Katedra Biochemii Klinicznej Uniwersytet Jagielloński Collegium Medicum Kraków

Czy istnieją nowe i stare glukometry? Bogdan Solnica Katedra Biochemii Klinicznej Uniwersytet Jagielloński Collegium Medicum Kraków Czy istnieją nowe i stare glukometry? Bogdan Solnica Katedra Biochemii Klinicznej Uniwersytet Jagielloński Collegium Medicum Kraków Glukometry nowe stare lepsze gorsze Glukometry mają ok. 45 lat Nowe glukometry

Bardziej szczegółowo

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Prezentacja materiału statystycznego Szeroko rozumiane modelowanie i prognozowanie jest zwykle kluczowym celem analizy danych. Aby zbudować model wyjaśniający relacje pomiędzy różnymi aspektami rozważanego

Bardziej szczegółowo

Prezentacja materiału statystycznego

Prezentacja materiału statystycznego Prezentacja materiału statystycznego Szeroko rozumiane modelowanie i prognozowanie jest zwykle kluczowym celem analizy danych. Aby zbudować model wyjaśniający relacje pomiędzy różnymi aspektami rozważanego

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy

Bardziej szczegółowo

Badania biegłości w zakresie oznaczania składników mineralnych w paszach metodą AAS przykłady wykorzystania wyników

Badania biegłości w zakresie oznaczania składników mineralnych w paszach metodą AAS przykłady wykorzystania wyników Waldemar Korol, Grażyna Bielecka, Jolanta Rubaj, Sławomir Walczyński Instytut Zootechniki PIB, Krajowe Laboratorium Pasz w Lublinie Badania biegłości w zakresie oznaczania składników mineralnych w paszach

Bardziej szczegółowo

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Podstawy Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Funkcja informacyjna umożliwia pełny i obiektywny obraz badanych zjawisk Funkcja analityczna umożliwia określenie czynników

Bardziej szczegółowo

Analiza statystyczna trudności tekstu

Analiza statystyczna trudności tekstu Analiza statystyczna trudności tekstu Łukasz Dębowski ldebowsk@ipipan.waw.pl Problem badawczy Chcielibyśmy mieć wzór matematyczny,...... który dla dowolnego tekstu...... na podstawie pewnych statystyk......

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W SELEKCJI

INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych

Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych Kombinacja jądrowych estymatorów gęstości w klasyfikacji - zastosowanie na sztucznym zbiorze danych Mateusz Kobos, 07.04.2010 Seminarium Metody Inteligencji Obliczeniowej Spis treści Opis algorytmu i zbioru

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Podstawowe definicje statystyczne

Podstawowe definicje statystyczne Podstawowe definicje statystyczne 1. Definicje podstawowych wskaźników statystycznych Do opisu wyników surowych (w punktach, w skali procentowej) stosuje się następujące wskaźniki statystyczne: wynik minimalny

Bardziej szczegółowo

Projekt Nowa oferta edukacyjna Uniwersytetu Wrocławskiego odpowiedzią na współczesne potrzeby rynku pracy i gospodarki opartej na wiedzy

Projekt Nowa oferta edukacyjna Uniwersytetu Wrocławskiego odpowiedzią na współczesne potrzeby rynku pracy i gospodarki opartej na wiedzy Projekt Nowa oferta edukacyjna Uniwersytetu Wrocławskiego odpowiedzią na współczesne potrzeby rynku pracy i gospodarki opartej na wiedzy Dane: Eksploracja (mining) Problemy: Jedna zmienna 2000 najwi ększych

Bardziej szczegółowo

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k: Statystyczne opracowanie danych pomiarowych W praktyce pomiarowej często spotykamy się z pomiarami wielokrotnymi, gdy podczas pomiaru błędy pomiarowe (szumy miernika, czynniki zewnętrzne) są na tyle duże,

Bardziej szczegółowo

WALIDACJA METOD POMIAROWYCH

WALIDACJA METOD POMIAROWYCH WALIDACJA METOD POMIAROWYCH Michał Iwaniec, StatSoft Polska Sp. z o.o. Metody pomiarowe służą do oceny zjawisk i procesów funkcjonujących w otaczającym nas świecie, zarówno tych naturalnie występujących

Bardziej szczegółowo

Wydział Nauki o Zdrowiu. Zakład Profilaktyki Zagrożeń Środowiskowych i Alergologii Marta Zalewska

Wydział Nauki o Zdrowiu. Zakład Profilaktyki Zagrożeń Środowiskowych i Alergologii Marta Zalewska Podstawy Biostatystyki Wydział Nauki o Zdrowiu Zakład Profilaktyki Zagrożeń Środowiskowych i Alergologii Marta Zalewska Treść wykładu W1-W Statystyka opisowa. Podstawowe pojęcia statystyki. Prezentacja

Bardziej szczegółowo

a) Utworzyć wykres kołowy dla stanu cywilnego danej grupy kobiet. Porównać różne formy opisu wykresu.

a) Utworzyć wykres kołowy dla stanu cywilnego danej grupy kobiet. Porównać różne formy opisu wykresu. Zadanie 1 Badania demograficzne przeprowadzone w 1988 roku w USA wykazały, że wśród kobiet (mających 18 i więcej lat) było: 17364 tyś. panien, 56128 tyś. mężatek, 11239 tyś. wdów i 8170 tyś. rozwódek.

Bardziej szczegółowo

Statystyka stosowana. Podreczniki. Oceny. Przygotowanie do zajęć

Statystyka stosowana. Podreczniki. Oceny. Przygotowanie do zajęć Statystyka stosowana Kurs dla Budownictwa Lądowego Semestr zimowy /9 Strona internetowa: http://im.pwr.wroc.pl/~mbogdan Wykładowca : Małgorzata Bogdan Biuro: C-, p.. Godziny konsultacji: pon. :-6:, wt.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE CECHY mogą być: jakościowe nieuporządkowane - skala nominalna płeć, rasa, kolor oczu, narodowość, marka samochodu,

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Wpływ stałej (odejmujemy 20) Liniowa transformacja zmiennych, cd. Liniowa transformacja zmiennych, cd. Liniowa transformacja zmiennych, cd.

Wykład 2. Wpływ stałej (odejmujemy 20) Liniowa transformacja zmiennych, cd. Liniowa transformacja zmiennych, cd. Liniowa transformacja zmiennych, cd. Wykład 2 Wpływ przekształceń Co się stanie ze średnią i odchyleniem standardowym gdy zmienimy jednostki? stopnie Celsiusza stopnie Fahrenheita dolary 1,000 dolarów wartość faktyczna odległość od minimum

Bardziej szczegółowo

Lean Six Sigma Black Belt

Lean Six Sigma Black Belt 14.X.2011 Porządek wykładu Grupowanie i prezentacja danych Analiza struktury Analiza współzależności Rozkłady prawdopodobieństwa Literatura - Kot, S. (2007), Statystyka podręcznik dla studiów ekonomicznych,

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Co na dzisiejszym wykładzie: definicje, sposoby wyznaczania i interpretacja STATYSTYK OPISOWYCH prezentacja

Bardziej szczegółowo

MINIMUM PROGRAMOWE DLA SŁUCHACZY CKU NR 1

MINIMUM PROGRAMOWE DLA SŁUCHACZY CKU NR 1 MINIMUM PROGRAMOWE DLA SŁUCHACZY CKU NR 1 Rozkład materiału nauczania wraz z celami kształcenia oraz osiągnięciami dla słuchaczy CKU Nr 1 ze specyficznymi potrzebami edukacyjnymi ( z podziałem na semestry

Bardziej szczegółowo

ZROZUMIEĆ DANE I WYNIKI (NA PRZYKŁADACH BADAŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH)

ZROZUMIEĆ DANE I WYNIKI (NA PRZYKŁADACH BADAŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH) ZROZUMIEĆ DANE I WYNIKI (NA PRZYKŁADACH BADAŃ EPIDEMIOLOGICZNYCH) Ewa Kawalec, Zakład Epidemiologii i Badań Populacyjnych, Instytut Zdrowia Publicznego, Wydział Ochrony Zdrowia, Collegium Medicum Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można

Bardziej szczegółowo

Gimnastyka artystyczna

Gimnastyka artystyczna Gimnastyka artystyczna Zbadano losową próbę N=40 dziewcząt i chłopców z klas o profilu ogólnym i sportowym pod kątem ich ogólnej sprawności fizycznej ocenianej na skali Hirscha (od 0 do 20 pkt.), gdzie

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Instrukcja do ćwiczenia nr 1 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopad 2010 r. Podstawy

Bardziej szczegółowo

Fundamentals of Biostatistics. Brooks/Cole CENGAGE Learning,

Fundamentals of Biostatistics. Brooks/Cole CENGAGE Learning, ernard Rosner Fundamentals of iostatistics rooks/cole CENGGE Learning, 2011 http://www.cengage.com/resource_uploads/downloads/0538733497_267933.pdf ntoni Lemańczyk UM oznań, oznan, 2008 Geoffry R. Norman

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Statystyczne metody analizy danych przy użyciu środowiska R

Statystyczne metody analizy danych przy użyciu środowiska R Statystyczne metody analizy danych przy użyciu środowiska R Agnieszka Nowak - Brzezińska Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Wybrane zagadnienia Plan wystąpienia 1. Wprowadzenie. 2. Środowisko R.

Bardziej szczegółowo

Przedmiotowe Ocenianie Z Matematyki Liceum Ogólnokształcące obowiązuje w roku szkolnym 2016 / 2017

Przedmiotowe Ocenianie Z Matematyki Liceum Ogólnokształcące obowiązuje w roku szkolnym 2016 / 2017 Przedmiotowe Ocenianie Z Matematyki Liceum Ogólnokształcące obowiązuje w roku szkolnym 2016 / 2017 1. Rok szkolny dzieli się na dwa semestry. Każdy semestr kończy się klasyfikacją. 2. Na początku roku

Bardziej szczegółowo

INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA

INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA Centrum Informatyczne TASK Politechnika Gdańska Instytut Oceanologii Polskiej Akademii Nauk (IO PAN) INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA Gdańsk Sopot,

Bardziej szczegółowo

Oszacowanie i rozkład t

Oszacowanie i rozkład t Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie

Bardziej szczegółowo

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów Tomasz Gruszczyk Informatyka i Ekonometria I rok, nr indeksu: 156012 Sopot, styczeń

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych Podstawowe pojęcia: Badanie statystyczne - zespół czynności zmierzających do uzyskania za pomocą metod statystycznych informacji charakteryzujących interesującą nas zbiorowość (populację generalną) Populacja

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych Żródła Korzystałam z ksiażek:

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁAD AUTOMATYZACJI STATYSTYCZNEJ OBRÓBKI WYNIKÓW

PRZYKŁAD AUTOMATYZACJI STATYSTYCZNEJ OBRÓBKI WYNIKÓW PRZYKŁAD AUTOMATYZACJI STATYSTYCZNEJ OBRÓBKI WYNIKÓW Grzegorz Migut, StatSoft Polska Sp. z o.o. Teresa Topolnicka, Instytut Chemicznej Przeróbki Węgla Wstęp Zasady przeprowadzania eksperymentów zmierzających

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Sprawy organizacyjne

Wykład 1 Sprawy organizacyjne Wykład 1 Sprawy organizacyjne 1 Zasady zaliczenia Prezentacja/projekt w grupach 5 osobowych. Każda osoba przygotowuje: samodzielnie analizę w excel, prezentację teoretyczną w grupie. Obecność na zajęciach

Bardziej szczegółowo

Rozkład wyników ogólnopolskich

Rozkład wyników ogólnopolskich Rozkład wyników ogólnopolskich 1 9 8 7 procent uczniów 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 liczba punktów - wyniki niskie - wyniki średnie - wyniki wysokie Parametry rozkładu wyników

Bardziej szczegółowo

MATeMAtyka klasa II poziom rozszerzony

MATeMAtyka klasa II poziom rozszerzony MATeMAtyka klasa II poziom rozszerzony W klasie drugiej na poziomie rozszerzonym realizujemy materiał z klasy pierwszej tylko z poziomu rozszerzonego (na czerwono) oraz cały materiał z klasy drugiej. Rozkład

Bardziej szczegółowo

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych Statistics for clinical research & post-marketing surveillance część I Program szkolenia część I Wprowadzenie Podstawowe pojęcia statystyczne

Bardziej szczegółowo