METODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI CZ. II
|
|
- Szymon Osiński
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI CZ. II Mary klayczne oblczane na potawe wzytkch wyrazów zeregu Mary pozycyjne wyznaczane z nektórych wyrazów wybranych ze wzglęu na pozycję, jaką w ty zeregu zajują. Epryczny obzar zennośc MIARY DYSPERSJI: KLASYCZNE, BEZWZGLĘDNE Inaczej roztęp. Stanow różncę poęzy nalną a akyalną wartoścą cechy. Wartoś poznawcza obzaru zennośc jet neuża. Jeyne wtępne charakteryzuje zróżncowane baanego zjawka. R = a - n Roztęp jet toowany główne w tych przypakach, gy jet koneczne zybke określene obzaru zennośc baanej cechy. Znajuje zatoowane w kontrol jakośc, gze jet utrzyana cągła kontrola proceu proukcyjnego. Interpretacja: Wartośc cechy w baany zeregu obejują obzar o ługośc R. Warancja Stanow śreną arytetyczną kwaratów ochyleo pozczególnych wartośc cechy o śrenej arytetycznej zborowośc (Włanośc warancj źróło: wykła) Warancja Szereg zczegółowy Szereg rozzelczy punktowy Szereg rozzelczy przezałowy ( ) N ( ) n n ( ) n n - wartoś śrena - wartoś -tej cechy; n - lczebnoś -tej cechy lub anego przezału naczej czętośc wytępowana; = - śroek -tego przezału klaowego; Warancja jet welkoścą anowaną, przy czy ane jet kwarat jenotk fzycznej, w jakej erzona jet ana zenna. Stą warancja jet truna o nterpretacj erytorycznej. Ochylene tanarowe Mara zróżncowana, wyrażona za poocą jenotk (ana) baanej cechy. Jet oblczana jako perwatek kwaratowy warancj: Ochylene jet welkoścą anowaną (jenotka baanej cechy loścowej). Ne pozwala na porównane zróżncowane cech o różnych anach. Interpretacja: Wartośc cechy X różnły ę o jej śrenego pozou o +/- [jenotek] (Włanośc ochylena tanarowego źróło: wykła) Ochylene przecętne Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona 1 z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
2 Jet śreną arytetyczną bezwzglęnych wartośc ochyleo pozczególnych wartośc zborowośc tatytycznej o śrenej arytetycznej. Ochylene przecętne Szereg zczegółowy Szereg rozzelczy punktowy Szereg rozzelczy przezałowy N n n - wartoś śrena - wartoś -tej cechy; n - lczebnoś -tej cechy lub anego przezału naczej czętośc wytępowana; = - śroek -tego przezału klaowego; Poęzy ochylene przecętny ochylene tanarowy la tego aego zeregu zachoz zależnoś: < Interpretacja: Jenotk baanej zborowośc *wkaza jenotk+ różną ę po wzglęe baanej cechy *wkaza cechę+ śreno o *jenotek+ o pozou śrenej arytetycznej. Typowy obzar zennośc (klayczny) W obzarze ty eśc ę / wzytkch jenotek baanej cechy tatytycznej: typowy Interpretacja: Dla / wzytkch oberwacj wartoś baanej cechy należały o przezału Z ochylene tanarowy łączy ę reguła trzech g oparta na nerównośc Czebyzewa onoząca ę o włanośc rozkłau noralnego. Warunke toowana ponżzej reguły jet poaane przez baaną cechę rozkłau noralnego: - Przezał określa obzar zennośc cechy la 68,6% baanych jenotek - Przezał zawera wartośc cech poaanych przez 95,5% baanych jenotek - Pozo baanej cechy określony przez obzar zennośc, przyjuje 99,7% baanych jenotek Wpółczynnk zennośc MIARY DYSPERSJI: KLASYCZNE, WZGLĘDNE Stanow procentowy uzał ochylena tanarowego w śren pozoe baanej cechy. Pozwala na porównane zróżncowana welu cech o różnych anach. I wyżza jego wartoś, ty lnejze zróżncowane (nejenoronoś) baanej zborowośc. Przyjuje ę, że jeśl wpółczynnk zennośc V ne przekracza 10% to cechy wykazują zróżncowane tatytyczne netotne 1. Gze: V wpółczynnk zennośc; V 100 Interpretacja: Zróżncowane erzone ochylene tanarowy wyno V procent śrenej arytetycznej. n n 1 Por. Alekaner Zelaś, Metoy tatytyczne, Polke Wyawnctwo Ekonoczne, Warzawa 000 r.,. 6. Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
3 Zaane 1. [Ecel] MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, BEZWZGLĘDNE Roztęp wartkowy (ęzykwartylowy) Roztęp wartkowy określa rozpętoś tej częśc obzaru zennośc cechy, w której znajuje ę śrokowe 50% oberwacj. R - Gze: R roztęp wartkowy, kwartyl III, 1 kwartyl I; Interpretacja : 50 % śrokowych oberwacj obejuje obzar zennośc baanej cechy o ługośc R Ochylene wartkowe Ochylene wartkowe erzy śreną rozpętoś w połowe obzaru zennośc. Stanow połowę różncy ęzy trzec a perwzy kwartyle: ( Me) (Me 1 ) 1 1 Gze: ochylene wartkowe, 1 kwartyl I, kwartyl III; Ochylene wartkowe erzy pozo zróżncowana tylko częśc jenotek baanej zborowośc tzn. pozotałej po orzucenu 5% jenotek o wartoścach najnejzych 5% o wartoścach najwękzych. Mara ta ne jet wrażlwa na krajne (netypowe wartośc) z tego powou zaleca ę jej toowane w praktyce. Poęzy ochylena: wartkowy, przecętny tanarowy zachoz zależnoś: < < Interpretacja: Wartośc baanej cechy różną ę o wartośc eany (śrokowej) o +/- jenotek w zawężony obzarze zennośc. Typowy obzar zennośc (pozycyjny) Warunk zatoowana: op tenencj centralnej za poocą eany, oraz op zróżncowana za poocą ochylena wartkowego Me typowy Me Gze: Me eana, ochylene wartkowe MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, WZGLĘDNE Wpółczynnk zennośc (pozycyjny) V 100 Me Gze: V wpółczynnk zennośc la ar pozycyjnych, ochylene wartkowe, Me eana; Interpretacja: Zróżncowane cechy X erzone ochylene wartkowy wyno V wartośc eany. Zaane. [Ecel] Por. Jaroław Pogórk, Statytyka la tuów lcencjackch, Polke Wyawnctwo Ekonoczne, Warzawa 005 r.,. 65. Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
4 MIARY ASYMETRII Mary ayetr (kośnośc) łużą o określena czy przeważająca lczba jenotek znajuje ę powyżej, czy ponżej przecętnego pozou baanej cechy. Ayetrę rozkłau najłatwej określ przez porównane onanty, eany śrenej arytetycznej. Me Do ROZKŁAD SYMETRYCZNY MeDo Do Me Do Do 0 Mo=Do Do Me Do Do0 Mo=Do ASYMETRIA PRAWOSTRONNA (DODATNIA) ASYMETRIA LEWOSTRONNA (UJEMNA) Wkaźnk kośnośc Jet welkoścą bezwzglęną przyjętą o określana kerunku ayetr. Wkaźnk kośnośc la ar klaycznych Do Do0 - rozkła yetryczny Do0 Do0 - ayetra prawotronna - ayetra lewotronna Wkaźnk kośnośc la ar pozycyjnych ( Me) (Me 1) Me Me 0 - rozkła yetryczny Me 0 - ayetra prawotronna Me 0 - ayetra lewotronna Interpretacja: Szereg cechuje ayetra oatna *wkaźnk >0+ oznacza to, że wękzoś jenotek oągnęło pozo baanej cechy [X] ponżej przecętnej. Szereg cechuje ayetra ujena *wkaźnk <0+ oznacza to, że wękzoś baanych jenotek oągnęło pozo baanej cech *X+ powyżej przecętnej Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
5 Wpółczynnk ayetr Określa zarówno kerunek jak łę ayetr. Jet arą neanowaną, co uożlwa porównane ayetr rozkłaów wóch zborowośc. Wpółczynnk ayetr la ar klaycznych A A Do, Do Wpółczynnk ayetr la ar pozycyjnych A Me Gze: - śrena, Do onanta, Me eana, - ochylene tanarowe, kwartyl III, 1 kwartyl I, ochylene wartkowe 1 1 Me - ochylene przecętne, Wartoś wpółczynnka ayetr zawera ę w przezale <-1,1>. W rozkłaze yetryczny, przy określanu pozycyjnego wpółczynnka ayetr korzyta ę z faktu, ż kwartyl III jet tak ao oległy o eany jak kwartyl I. I wękza wartoś bezwzglęna wpółczynnka ayetr, ty lnejza jet ayetra baanego rozkłau. Dla bezwzglęnej wartośc wpółczynnka ayetr przyjuje ę że: 0, newelka ła ayetr; 0,-0,6 przecętna ła ayetra; 0,7 1,0 rozkła o użej ayetr Jeśl zereg ne jet krajne ayetryczny to poęzy ara zachoz przyblżona równoś: Interpretacja: Szereg cechowała ayetra *oatna /ujena +,co oznacza, że wękzoś jenotek przyjuje wartośc cechy,ponżej/powyżej przecętnej+. Szereg charakteryzuje ę *wkaza na łę ayetr+. Zaane. [Ecel] 1 MIARY SPŁASZCZENIA I KONCENTRACJI Statytyczny op truktury zjawk aowych oże by równeż okonany po wzglęe koncentracj. Koncentrację rozue ę wojako: jako nerównoerny pozał zjawka w zborowośc; jako koncentrację zborowośc wokół śrenej (tzw. kuroza) Itneje ścły zwązek ęzy koncentracją wartośc zennej wokół śrenej a ch zróżncowane. I wękze jet zróżncowane, ty nejza jet koncentracja. Welobok (krzywa) koncentracj Lorenza Jet etoą grafczną baana ły koncentracj. Potawę o wykreślena krzywej koncentracj tanową: Skuulowane wkaźnk truktury (oetk) jenotek (lczebnośc) na o ocętych (0X); Skuulowane łączne wartośc cechy (śroków przezałów klaowych, waranty * ch lczebnośc) na o rzęnych (0Y); Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona 5 z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
6 W przypaku równoernego rozzału cechy ęzy wzytke jenotk zborowośc, wzytke punkty leżałyby na przekątnej kwaratu o boku 100. Stą lna ta no nazwę ln równoernego rozzału. RYSUNEK 1. KRZYWA LORENZA KONCENTRACJI DOCHODÓW Źróło: Powerzchna koncentracj - powerzchna poęzy lną równoernego rozzału a krzywą Lorenza. Na potawe wykreu ożna zorentowa ę jak lna koncentracja wytępuje. I wękze pole ty nejza równoernoś w rozkłaze cechy. Koncentracja całkowta Koncentracja uża Koncentracja łaba Brak koncentracj Wyznaczane krzywej koncentracj Lorenza Dane Waranty cechy Lczebnośc Śrok przezałów klaowych Łączna wartość cechy Wkaźnk truktury jenotek (lczebnośc) Oetek łącznych wartośc cechy Skuulowane wkaźnk truktury jenotek Skuulowane oetk łącznych wartośc cechy - g n roek śroek*n w=n/(ua z n) z=(śreoek*n)/(ua z n) Cu w1 Cu z1 Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona 6 z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
7 Na opowench oach okłaay wartośc cu w cu z; Wpółczynnk koncentracj Lorenza Wzór wpółczynnka koncentracj K L 0,5 k 1 cu _z cu_z Dla perwzego wyrazu cu _z cu_z1 cu _z = K L należy o przezału <0,1>; K L =0 brak koncentracj, K L =1 lna koncentracja. Słaba koncentracja jet zwązana z oś równoerny pozałe łącznej wartośc baanej cechy poęzy jenotk tatytyczne opywane przez aną cechę. 0,5 1 w Zaane. [Ecel] Kurtoza wpółczynnk koncentracj Jet wzglęną arą kupena pozczególnych wartośc zennej wokół śrenego pozou wartośc anej cechy. K - ochylene tanarowe o IV potęg - oent centralny czwartego rzęu: Moent centralny czwartego rzęu Szereg zczegółowy Szereg rozzelczy punktowy Szereg rozzelczy przezałowy ( ) N ( n ) n ( n ) n Wpółczynnk ekceu Gze: oznaczena analogczne jak w kurtoze K' Wpółczynnk koncentracj oraz ekceu nforuje o ty, czy koncentracja wartośc baanej zennej wokół śrenej w any rozkłaze jet wękza, czy nejza nż w zborowośc o rozkłaze noralny. Ze wzglęu na topeo kupena ożna wyróżn natępujące przezały wartośc wpółczynnka koncentracj (kurt ozy) ekceu. Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona 7 z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
8 Rozaj rozkłau K K Platokurtyczny (płazczony) K< K <0 Noralny K= K =0 Leptokurtyczny (wyukły) K> K >0 RYSUNEK. KRZYWE LICZEBNOŚCI PRZY RÓŻNYM STOPNIU SKUPIENIA WOKÓŁ WARTOŚDI ŚREDNIEJ Zajęca. Materały poocncze o wczeo ze Statytyk Strona 8 z 8 gr Ela Moranka eoranka@un.loz.pl
ZAJĘCIA 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 szczegółowoWskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii
Miary asymetrii Miary asymetrii (skośności) określają kierunek rozkładu cech zmiennych w zbiorowości (rozkład może być symetryczny lub asymetryczny lewostronnie lub prawostronnie) oraz stopień odchylenia
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40
Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 26 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca 2018 1 / 40 Uwaga Gdy współczynnik zmienności jest większy niż 70%, czyli V s = s x 100% > 70% (co świadczy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoMIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Bardziej szczegółowoWykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.
Wykład 5. Opis struktury zbiorowości 1. Miary asymetrii. 2. Miary koncentracji. Przykład Zbadano stawkę godzinową (w zł) pracowników dwóch branŝ, otrzymując następujące charakterysty ki liczbowe: Stawka
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowo-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak
Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia
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. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26
Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 20 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca 2017 1 / 26 Koncentracja Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności
Bardziej szczegółowoMiary asymetrii STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 pozwalaja określić, czy jednostki zbiorowości maja tendencje do skupiania się przy niskich wartościach cechy (tzw. asymetria
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA
Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.
Statystyka opisowa Robert Pietrzykowski email: robert_pietrzykowski@sggw.pl www.ekonometria.info 2 Na dziś Sprawy bieżące Przypominam, że 14.11.2015 pierwszy sprawdzian Konsultacje Sobota 9:00 10:00 pok.
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28
Statystyka Wykład 3 Magdalena Alama-Bućko 6 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca 2017 1 / 28 Szeregi rozdzielcze przedziałowe - kwartyle - przypomnienie Po ustaleniu przedziału, w którym
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY Liczebności i częstości Liczebność liczba osób/respondentów/badanych, którzy udzielili tej konkretnej odpowiedzi. Podawana w osobach. Częstość odsetek,
Bardziej szczegółowoMiary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
Bardziej szczegółowoOpisowa 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 szczegółowoMiary koncentracji STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 28 września 2018 1 Pojęcie koncentracji może być stosowane w dwóch różnych znaczeniach: 1) koncentracja jako skupienie poszczególnych wartości
Bardziej szczegółowoAnaliza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji
Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji Miary zróżnicowania Miary średnie, chociaż reprezentują wszystkie jednostki badanej zbiorowości, nie dają wyczerpującej charakterystyki szeregu statystycznego,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna
Bardziej szczegółowoStatystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych
Statystyka Opisowa analiza zjawisk masowych Typy rozkładów empirycznych jednej zmiennej Rozkładem empirycznym zmiennej nazywamy przyporządkowanie kolejnym wartościom zmiennej (x i ) odpowiadających im
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości
Bardziej szczegółowomgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE
mgr Aa Matysak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE POPULACJA (ZBIOROWOŚĆ GENERALNA) zbór logcze powązaych jeostek, obektów, wyków wszystkch pomarów, p meszkańcy Polsk, stuec SGH, gospoarstwa omowe w Polsce
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Bardziej szczegółowoWarunek równowagi bryły sztywnej: Znikanie sumy sił przyłożonych i sumy momentów sił przyłożonych.
Warunek równowag bryły sztywnej: Znkane suy sł przyłożonych suy oentów sł przyłożonych. r Precesja koła rowerowego L J Oznaczena na poprzench wykłaach L L L L g L t M M F L t F Częstość precesj: Ω ϕ t
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
STATYSTYKA OPISOWA Literatura A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoStatystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),
Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach badania zjawisk masowych, zmienna losowa będąca funkcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość
Bardziej szczegółowoMateriały do wykładu 4 ze Statystyki
Materiały do wykładu 4 ze Statytyki CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (dok.) 1. miary położeia - wykład 2 2. miary zmieości (dyperji, rozprozeia) - wykład 3 3. miary aymetrii (kośości) 4.
Bardziej szczegółowoMiary 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 szczegółowoParametry 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 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 szczegółowoParametry zmiennej losowej
Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych
Statytyka. v.0.9 egz mgr inf nietacj Statytyczna analiza danych Statytyka opiowa Szereg zczegółowy proty monotoniczny ciąg danych i ) n uzykanych np. w trakcie pomiaru lub za pomocą ankiety. Przykłady
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoPo co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34
Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34 Def. Charakterystyki liczbowe to wielkości wyznaczone na podstawie danych statystycznych, charakteryzujące własności badanej cechy. Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoFunkcje i charakterystyki zmiennych losowych
Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach
Bardziej szczegółowoż ć ż ń Ń Ż ń ń ć ż ż ć Ż
Ś Ą Ą Ł Ś Ł ż ć ż ń Ń Ż ń ń ć ż ż ć Ż ń Ż Ł ż ń ń ń Ę Ł Ż Ł Ł ż ż ć ń Ę ń ż Ć ń ŁĄ Ą ń ń Ć ć Ż ż Ń Ż Ż Ł ć Ę ń Ł ż Ś ć Ż ńę ń ż ń Ł Ż Ą ń ż Ź ż ć ż ń ć Ś Ż ń Ą ż Ą ć ć ńż Ś ń Ś Ż Ś ń ń Ł Ż Ł ż ń Ż Ś Ś
Bardziej szczegółowoPorównaj 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 szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
Bardziej szczegółowoWykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia
Wykład 2 Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia Podział miar Miary położenia (measures of location): 1. Miary tendencji centralnej (measures of central tendency, averages): Średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoZakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.
Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku. Warszawa 2010 I. Badana populacja. W marcu 2010 r. emerytury
Bardziej szczegółowoStatystyczne 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 szczegółowoW kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Bardziej szczegółowoZadanie 2. Dany jest szereg rozdzielczy przedziałowy, wyznaczyć następujące miary: 0 5 5 wariancja, odchylenie standardowe
Zadane 1. Dany jet zereg przedzałowy, wyznaczyć natępujące mary: x n średna arytmetyczna 1 10 warancja, odchylene tandardowe 15 domnanta 3 0 medana 4 35 kurtoza 5 0 6 15 Zadane. Dany jet zereg rozdzelczy
Bardziej szczegółowoMETODY HODOWLANE - zagadnienia
METODY HODOWLANE METODY HODOWLANE - zagadnena 1. Matematyczne podtawy metod odowlanyc. Wartość cecy loścowej defncje parametrów genetycznyc 3. Metody zacowana parametrów genetycznyc 4. Wartość odowlana
Bardziej szczegółowoAnaliza struktury zbiorowości statystycznej
Analza struktury zborowośc statystycznej.analza tendencj centralnej. Średne klasyczne Średna arytmetyczna jest parametrem abstrakcyjnym. Wyraża przecętny pozom badanej zmennej (cechy) w populacj generalnej:
Bardziej szczegółowoś ę ę Ś Ż Ś ę ę ść ś ś ę Ś Ś Ś Ś ś Ś ż Ż ę ż Ś Ź Ś Ś ś Ś Ś Ż Ś ś ęść ę ę Ś ę ę
ż ęś ę ż Ł ś ż ś ęś ę Ż ę ę ś Ś Ś ś ś Ś ś Ś ę ę ś ę ę Ś Ż Ś ę ę ść ś ś ę Ś Ś Ś Ś ś Ś ż Ż ę ż Ś Ź Ś Ś ś Ś Ś Ż Ś ś ęść ę ę Ś ę ę ś ż ż ż Ż ęść ę Łę ś ś Ź ż Ż ę Ś ś ż Ż Ź Ż ś ś ż ż ż Ż Ż Ź Ś ś Ż Ż Ł ś ś ż
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne w badaniach pedagogicznych
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Bardziej szczegółowoArytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013
Arytmetyka fnansowa Wykła z na 30042013 Wesław Krakowak W tym rozzale bęzemy baać wartość aktualną rent pewnych, W szczególnośc, wartość obecną renty, a równeż wartość końcową Do wartośc końcowej renty
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Współczynnik zmienności Klasycznym współczynnikiem (wskaźnikiem) zmienności zmiennej losowej X nazywamy wyrażenie gdzie E(X) 0. v k z (X) = D(X) E(X), Klasyczny
Bardziej szczegółowoInfrastruktura transportowa w wybranych krajach Unii Europejskiej analiza taksonomiczna Transport Infrastructure in UE countries taxonomic analysis
Infrastruktura transportowa w wybranych krajach Un Europejskej analza taksonomczna Transport Infrastructure n UE countres taxonomc analyss Danuta Tarka Poltechnka Bałostocka, Wyzał Zarzązana, Katera Informatyk
Bardziej szczegółowoANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
ANALIZA SZEREGÓW CZASWYCH Szereg czasow zbór warośc baanej cech lub warośc baanego zjawska zaobserwowanch w różnch momenach czasu uporząkowan chronologczne. Skłank szeregu czasowego:. enencja rozwojowa
Bardziej szczegółowoZałącznik: 1 Obliczenia przepływów maksymalnych o zadanym prawdopodobieństwie metodą Stachy i Fal
Załącznk: Oblczena przepływów akyalnych o zadany prawdopodobeńtwe etodą Stachy al Oblczena lośc wód dla przeputu DNE Wyokość opadu dobowego P%: H [ Wpółczynnk kztałtu fal: f,6 [- Powerzchna zlewn,4 [k
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34
Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 5 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca 2018 1 / 34 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: Baza Demografia : https://bdl.stat.gov.pl/
Bardziej szczegółowoBiostatystyka, # 1 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Bardziej szczegółowoMetody badań kamienia naturalnego: Oznaczanie współczynnika nasiąkliwości kapilarnej
Metody badań kaena naturalnego: Oznaczane współczynnka nasąklwośc kaplarnej 1. Zasady etody Po wysuszenu do stałej asy, próbkę do badana zanurza sę w wodze jedną z powerzchn (ngdy powerzchną obrabaną)
Bardziej szczegółowoInteligentna 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 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 szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowoWykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.
Wykład 3. Opis struktury zbiorowości 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 2. Miary połoŝenia rozkładu. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle. W praktycznych zastosowaniach bardzo często
Bardziej szczegółowoMETODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI
METODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI Wkaźk atężea WSKAŹIK STRUKTURY I ATĘŻEIA Iloraz lczby jedotek jedej zborowośc ( ) do lczby jedotek drugej zborowośc (m ). Wyraża ę wzorem: W m Gdze: W wkaźk atężee; lczebośd
Bardziej szczegółowoModelowanie i Analiza Danych Przestrzennych
Moelowanie i Analiza anych Przestrzennych Wykła Anrzej Leśniak Katera Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej Akaemia Górniczo-utnicza w Krakowie Prawopoobieństwo i błą pomiarowy Jak zastosować rachunek
Bardziej szczegółowoANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
ANALIZA ZEREGÓW CZAWYCH zereg czasow zbór warosc baanej cech lub warosc baanego zjawska zaobserwowanch w róznch momenach czasu uporzakowan chronologczne. klank szeregu czasowego:. enencja rozwojowa (ren)
Bardziej szczegółowoPozyskiwanie 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 szczegółowoXi B ni B
Zadania ze statystyki cz.2 I rok Socjologii lic. Zadanie 1 Ustal dla danych zawartych w tabelach poniżej, prezentujących rozkład liczebności (ni) różnej wielkości gospodarstw domowych w dwóch populacjach,
Bardziej szczegółowoPlan 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 szczegółowoStatystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt
Statystyka matematyczna dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Zasady zaliczenia przedmiotu: część wykładowa Maksymalna liczba punktów do zdobycia 40. Egzamin będzie
Bardziej szczegółowoW1. 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 szczegółowoZAJĘCIA 2. Metody opisu struktury i natężenia, metody opisu tendencji centralnej, klasyczne metody opisu dyspersji. i n
ZAJĘCIA Metody opu truktury atężea, metody opu tedecj cetralej, klaycze metody opu dyperj. WSKAŹIK STRUKTURY I ATĘŻEIA METODY OPISU STRUKTURY I ATĘŻEIA Wkaźk atężea Iloraz lczby jedotek jedej zborowośc
Bardziej szczegółowo1. 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 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 szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowoŁ ń ż Ó Ę ń ż Ą Ż Ż Ż ń ż ż ń ć ż Ł ć ć ć ż Ż ż Ó ż Ż ń ż ć ż ć Ż ż Ż ć ż ć ć Ż ń ż Ó ż ć Ż ć Ó ż ć ż Ó ń ż ź ń Ź ć ż ć ż Ż Ź ż Ł ż ż Ł ń Ą ż Ó ćż ż Ż ń ż ć ż ć Ż ż ć Ż ć Ż ć ż Ó Ó ż ć ć Ń ć ż ć ć ż ń
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoStatystyka. Wykład 6. Magdalena Alama-Bućko. 9 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia / 36
Statystyka Wykład 6 Magdalena Alama-Bućko 9 kwietnia 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia 2018 1 / 36 Krzywa koncentracji Lorenza w ekonometrii, ekologii, geografii ludności itp. koncentrację
Bardziej szczegółowoć ć Ł
Ł Ą Ę Ó Ą Ę Ż Ę Ś ć ć Ł Ą ĘŚĆ ć Ś ć ć ć ć ć Ś ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ć ć ć ć ć Ł Ś ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ł Ś ć ć ć ć ć Ć ć ć ć Ć ć ć ć ć ć ć Ć Ś Ł ć Ę ć Ł Ź ź ź ć Ł Ę Ę Ł ŁĄ Ż ć ć ć Ś ŚÓ Ś ć ć Ś
Bardziej szczegółowoAnaliza struktury i przeciętnego poziomu cechy
Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury Pod pojęciem analizy struktury rozumiemy badanie budowy (składu) określonej zbiorowości, lub próby, tj. ustalenie, z jakich składa się elementów
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoKONKURS NA NAJLEPSZEGO ANALITYKA/ZESPÓŁ ANALITYCZNY
KONKURS NA NAJLEPSZEGO ANALTYKA/ZESPÓŁ ANALTYCZNY Celem konkuru jet wyłonene najlepzego zepołu analtyków profejonalne zajmującego ę prognozowanem wkaźnków (zmennych) makroekonomcznych dla gopodark polkej.
Bardziej szczegółowoMiary 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 szczegółowoMetody obliczeniowe. wykład nr 5. metody Monte Carlo zastosowanie metod do obliczenia całek wielokrotnych. Nr: 1
Nr: Metoy obliczeniowe wykła nr 5 etoy Monte Carlo zastosowanie eto o obliczenia całek wielokrotnych Nr: Obliczanie całek wielokrotnych... f (,..., n... n? kubatury - wielowyiarowe opowieniki kwaratur
Bardziej szczegółowoWykład Pole magnetyczne, indukcja elektromagnetyczna
Wykła 5 5. Pole magnetyczne, inukcja elektromagnetyczna Prawo Ampera Chcemy teraz znaleźć pole magnetyczne wytwarzane przez powszechnie występujące rozkłay prąów, takich jak przewoniki prostoliniowe, cewki
Bardziej szczegółowoDane i ich struktura Skale pomiarowe i ich przekształcanie. Mariusz Dacko
Dane i ich struktura Skale pomiarowe i ich przekształcanie Mariusz Dacko Zjawisko masowe staje się widoczne w dużej liczbie obserwacji (lecz jest niewidoczne w obserwacji pojedynczej) Zjawisko masowe jest
Bardziej szczegółowoStatystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 27 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego 2017 1 / 39 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: https://bdl.stat.gov.pl/
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Bardziej szczegółowo