Zaj cia komputerowe 1

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zaj cia komputerowe 1"

Transkrypt

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 -, -, , Statystyki:rozn N wa nych= 5, =, Minimum= -, Maksimum=, Odch.std=, rozn =, = (-,5, 8,698) ±,96*Odch.std = (-,88,,85) Podsumowanierozn Shapiro-Wilk p: n/a :, Odch.std:,565 Wariancja:,8 Bł.std.red.,79 Skono:,67 N wanych: 5, Mediana, rozst p kwartylowy, zakres nieodstaj cych, 95% przedział ufnoci, 95% przedział predykcji Minimum: -, Dolny kwartyl, Mediana:, Górny kwartyl 9, Maksimum:, 95% p. ufnoci dla odch.std. Dolny, Górny 7,99 95% p. ufnoci redniej Dolny,65 Górny 6,66 95% p. ufn. dla predykcji obserwacji Dolny -5,978 Górny,5 Test T dla prób zalenych (sstatpar.sta) Zmien Zaznaczone rónice s istotne z p <,5 na Odch.st. Wan Rónica Odch.st. t df p Ufno Ufno ych Rónica -95,% +95,% przed 75, ,75 po 7,5,8 5,,56876,5689,87,6589 6,6678

2 Test t-studenta dla par przykład Podsumowanie:rozn: =przed-po K-S d=,78, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,9598, p=,6776, Wykres normalno ci: rozn,5,,5, -,5 -, -, , Statystyki:rozn N wa nych=, = 5,857 Minimum=-7, Maksimum= 7, Odch.std=,78 rozn = 5,86 = (-,586, 5,7) ±,96*Odch.std = (-,97, 5,5) Podsumowanierozn Shapiro-Wilk p: n/a : 5, Mediana, rozst p kwartylowy, zakres nieodstaj cych, 95% przedział ufnoci, 95% przedział predykcji Odch.std:, Wariancja: Bł.std.red.,676 Skono : -,789 N wanych:, Minimum: -7, Dolny kwartyl -, Mediana: 7, Górny kwartyl 5, Maksimum: 7, 95% p. ufnoci dla odch.std. Dolny 7,59 Górny 6, 95% p. ufnoci redniej Dolny -,5 Górny, 95% p. ufn. dla predykcji obserwacji Dolny -6,96 Górny 7,8 Test T dla prób zalenych (sstatpar.sta) Zmien Zaznaczone rónice s istotne z p <,5 na Odch.st. Wan Rónica Odch.st. t df p Ufno Ufno ych Rónica -95,% +95,% przed 85,9 7,7 po 79,7857,869 5,857,8,85,657 -,5865,

3 Testy dla prób niezale nych przykład Test t-studenta dla prób niezale nych Bez podziału na grupy Podsumowanie: 7 K-S d=,885, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,965, p=,677, Bez podziału na grupy Wykres normalno ci: 6,5 5,,5, -,5 -, -, , Statystyki: N wa nych=, = 8,5 Minimum= 6, Maksimum= 9, Odch.std= 6, = 8,5 = (,667, 5,6) ±,96*Odch.std = (5,79, 5,95) K-S d=,89, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,956, p=,789 gr= Podsumowanie:, Wykres normalno ci:,5,,5, -,5 -, -, , Statystyki: N wa nych=, = 5, Minimum= 6, Maksimum= 6, Odch.std= 6, = 5 = (8,55,,875) ±,96*Odch.std = (,5788, 8,)

4 K-S d=,97, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,9, p=,598 gr= Podsumowanie:, Wykres normalno ci:,5,,5, -,5 -, -, , Statystyki: N wa nych=, =, Minimum= 5, Maksimum= 9, Odch.std= 5, = = (6,9668, 7,) ±,96*Odch.std = (,9, 5,865) Testy t; Grupujca: gr (sstatnzl.sta) Zmienna Grupa : Grupa t df p N wanyc N wanych Odch.std Odch.std 5,, -,67 8,79 6,8756 5, Testy t; Grupujca: gr (sstatnzl.sta) Zmienna Grupa : Grupa iloraz F p Ufno Ufno Wariancje Wariancje - -95,% +95,%,85877,766-7, -,66 -,59 6 Wykres ramka-w sy: 8 6 gr ±Bł d std ±,96*Bł d std

5 Test sumy rang Kruskala-Wallisa Zalena: ANOVA rang Kruskala-Wallisa; (sstatnzl.sta) Zmienna niezalena (grupujca): gr Test Kruskala-Wallisa: H (, N= ) =,986 p =,56 Kod N wanych Suma Rang 75,5,5 Zalena: Test mediany, ogólna mediana= 8,5; (sstatnzl.sta) Zmienna niezalena (grupujca): gr Chi kwadrat=, df = p =,76 Razem <=mediany:obserwow. 7,,, oczekiwane 5, 5, obs.-ocz., -, >mediany:obserwow., 7,, oczekiwane 5, 5, obs.-ocz. -,, Razem: obserwowane,,, Wykr. ramka-w sy wzgl dem grup 5 Zmienna: gr Mediana 5%-75% Min-Maks

6 Testy dla prób niezale nych przykład test t-studenta dla prób niezale nych K-S d=,786, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,979, p=,76 Bez podziału na grupy Podsumowanie:,5 Bez podziału na grupy Wykres normalno ci: 5,,5,,5, -,5 -, -, , Statystyki: N wa nych=, = 7,7777 Minimum=, Maksimum= 59, Odch.std= 9, = 7,777 = (8,, 7,) ±,96*Odch.std = (9,867, 56,587) gr= Podsumowanie: K-S d=,98, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,95, p=,7, Wykres normalno ci:,5,,5, -,5 -, -, Statystyki: N wa nych=, =,8 Minimum=, Maksimum=, Odch.std= 6,5 -, =,8 = (6,5675, 9,5) ±,96*Odch.std = (,58, 5,58)

7 K-S d=,965, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=,997, p=,9999 gr= Podsumowanie:, Wykres normalno ci:,5,,5, -,5 -, -, , Statystyki: N wa nych=, =,96667 Minimum=, Maksimum= 59, Odch.std= 9, =,967 = (,6, 5,569) ±,96*Odch.std = (,997, 6,859) Testy t; Grupujca: gr (sstatnzl.sta) Zmienna Grupa : Grupa t df p N wanyc N wanych Odch.std Odch.std,8,9667 -,5686,88 6,5 9,6568 Testy t; Grupujca: gr (sstatnzl.sta) Zmienna Grupa : Grupa iloraz F p Ufno Ufno Wariancje Wariancje - -95,% +95,%,9865,997-9,667-6,5 -, Wykres ramka-w sy: gr ±Bł d std ±,96*Bł d std

8 Test sumy rang Kruskala-Wallisa Zalena: ANOVA rang Kruskala-Wallisa; (sstatnzl.sta) Zmienna niezalena (grupujca): gr Test Kruskala-Wallisa: H (, N= ) =5,65 p =,8 Kod N Suma Rang wanych 8, 7, Zalena: Test mediany, ogólna mediana= 7,; (sstatnzl.sta) Zmienna niezalena (grupujca): gr Chi kwadrat=,79 df = p =,86 Razem <=mediany:obserwow. 8,,, oczekiwane 5,555 6,555 obs.-ocz.,555 -,555 >mediany:obserwow., 8,, oczekiwane,555 5,555 obs.-ocz. -,555,555 Razem: obserwowane,,, 65 Wykr. ramka-w sy wzgl dem grup Zmienna: gr Mediana 5%-75% Min-Maks

Ćwiczenie komputerowe 2 testy t-studenta. Program Statistica

Ćwiczenie komputerowe 2 testy t-studenta. Program Statistica Ćwiczenie komputerowe testy t-studenta. Program Statistica Test t-studenta dla par. Przykład Podsumowanie:roznica: =przed-po K-S d=.69, p>.; Lilliefors p>. Shapiro-Wilk W=.98, p=. Wykres normalności: roznica

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

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

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

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności Badanie normalności rozkładu Shapiro-Wilka: jest on najbardziej zalecanym testem normalności rozkładu. Jednak wskazane jest, aby

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

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści

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

Ścieżki dostępu do STATISTICA

Ścieżki dostępu do STATISTICA Ścieżki dostępu do STATISTICA Spis treści Sprawdzanie zgodności z rozkładem normalnym test Shapiro-Wilka:... 2 Test t-studenta w modelu zmiennych niezależnych:... 3 Test t-studenta w modelu zmiennych powiązanych...

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że dwie populacje o rozkładach normalnych mają jednakowe wartości średnie. Co jednak

Bardziej szczegółowo

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...

Bardziej szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 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 szczegółowo

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu

Bardziej szczegółowo

Przykład 1. (A. Łomnicki)

Przykład 1. (A. Łomnicki) Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele

Bardziej szczegółowo

Importowanie danych do SPSS Eksportowanie rezultatów do formatu MS Word... 22

Importowanie danych do SPSS Eksportowanie rezultatów do formatu MS Word... 22 Spis treści Przedmowa do wydania pierwszego.... 11 Przedmowa do wydania drugiego.... 15 Wykaz symboli.... 17 Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku.... 17 Symbole wykorzystywane w zagadnieniach

Bardziej szczegółowo

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii SPIS TREŚCI Przedmowa... 11 Wykaz symboli... 15 Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku... 15 Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii mnogości (rachunku zbiorów)... 16 Symbole stosowane

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Aleksandra Ki±lak-Malinowska akis@uwm.edu.pl http://wmii.uwm.edu.pl/ akis/ Czym zajmuje si statystyka? Statystyka zajmuje si opisywaniem i analiz zjawisk masowych otaczaj cej czªowieka

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

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. wiczenia 4 Prognozowanie. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Ekonometria. wiczenia 4 Prognozowanie. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej Ekonometria wiczenia 4 Prognozowanie (4) Ekonometria 1 / 18 Plan wicze«1 Prognoza punktowa i przedziaªowa 2 Ocena prognozy ex post 3 Stabilno± i sezonowo± Sezonowo± zadanie (4) Ekonometria 2 / 18 Plan

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Podstawowe 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

DiabControl RAPORT KOŃCOWY

DiabControl RAPORT KOŃCOWY DiabControl OCENA WSPÓŁPRACY PACJENTA CHOREGO NA CUKRZYCĘ TYPU 2 Z LEKARZEM PROWADZĄCYM W ZAKRESIE COMPLIANCE, OBSERWACJA ZJAWISKA DYSFAGII (TRUDNOŚCI W POŁYKANIU) RAPORT KOŃCOWY Październik 214 Autor

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss

Bardziej szczegółowo

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4 Własności statystyczne regresji liniowej Wykład 4 Plan Własności zmiennych losowych Normalna regresja liniowa Własności regresji liniowej Literatura B. Hansen (2017+) Econometrics, Rozdział 5 Własności

Bardziej szczegółowo

author: Andrzej Dudek

author: Andrzej Dudek Edytor wprowadzone polecenia zostają w oknie edytora I mogą być uruchamiana poprzez CTRL+R lub Run (tylko zaznaczone linie, z wyświetlaniem wykonywanych linii kodu) lub poprzez Source (zawsze całość, bez

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. 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 szczegółowo

KRZYSZTOF CHMIELEWSKI, STEFAN BERCZYŃSKI STATYSTYKA MATEMATYCZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z WYKORZYSTANIEM PAKIETU STATISTICA PL

KRZYSZTOF CHMIELEWSKI, STEFAN BERCZYŃSKI STATYSTYKA MATEMATYCZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z WYKORZYSTANIEM PAKIETU STATISTICA PL KRZYSZTOF CHMIELEWSKI, STEFAN BERCZYŃSKI STATYSTYKA MATEMATYCZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z WYKORZYSTANIEM PAKIETU STATISTICA PL Szczecin 2001 Recenzent LEON KUKIEŁKA Opracowanie językowe Projekt okładki

Bardziej szczegółowo

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji jednej zmiennej (UNIANOVA)

Analiza wariancji jednej zmiennej (UNIANOVA) UNIANOVA ocena BY pĺ eä szkoĺ a doĺ wiadczenie /METHOD=SSTYPE(3) /INTERCEPT=INCLUDE /POSTHOC=szkoĹ a(snk) /PLOT=PROFILE(szkoĹ a*doĺ wiadczenie*pĺ eä doĺ wiadczenie*szkoĺ a*pĺ eä szkoĺ a*pĺ eä *doĺ wiadczenie

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności.

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności. Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności. Badanie normalności rozkładu Shapiro-Wilka: jest on najbardziej zalecanym testem normalności rozkładu. Jednak wskazane jest, aby

Bardziej szczegółowo

Regresja logistyczna (LOGISTIC)

Regresja logistyczna (LOGISTIC) Zmienna zależna: Wybór opcji zachodniej w polityce zagranicznej (kodowana jako tak, 0 nie) Zmienne niezależne: wiedza o Unii Europejskiej (WIEDZA), zamieszkiwanie w regionie zachodnim (ZACH) lub wschodnim

Bardziej szczegółowo

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie

Bardziej szczegółowo

Prognoza sprawozdania finansowego Bilans

Prognoza sprawozdania finansowego Bilans Prognoza sprawozdania go Bilans 31.12.24 31.12.25 31.12.26 Wartości niematerialne i prawne Rzeczowe aktywa trwałe Długoterminowe Zapasy Należności Inwestycje 594 3474 3528 954 52119 54 12 759 693 2259

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Księgarnia PWN: Bruce M. King, Edward W. Minium - Statystyka dla psychologów i pedagogów. Wstęp Wprowadzenie...

Spis treści. Księgarnia PWN: Bruce M. King, Edward W. Minium - Statystyka dla psychologów i pedagogów. Wstęp Wprowadzenie... Księgarnia PWN: Bruce M. King, Edward W. Minium - Statystyka dla psychologów i pedagogów Wstęp... 13 1. Wprowadzenie... 19 1.1. Statystyka opisowa.................................. 21 1.2. Wnioskowanie

Bardziej szczegółowo

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, 2018 Spis treści Przedmowa 13 O Autorach 15 Przedmowa od Tłumacza 17 1. Wprowadzenie i statystyka opisowa 19 1.1.

Bardziej szczegółowo

4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej

4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej 4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej 1. Średnia w próbie uczącej Własności: y = y = 1 N y = y t = 1, 2, T s = s = 1 N 1 y y R = 0 v = s 1 +, 2. Przykład. Miesięczna sprzedaż żelazek (szt.)

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 2 1 / 20 MIARY ROZPROSZENIA, Wariancja Wariancją z próby losowej X

Bardziej szczegółowo

Przykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku

Przykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku Przykład 2 Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku Sondaż sieciowy analiza wyników badania sondażowego dotyczącego motywacji w drodze do sukcesu Cel badania: uzyskanie

Bardziej szczegółowo

Zaawansowana eksploracja danych - sprawozdanie nr 1 Rafał Kwiatkowski 89777, Poznań

Zaawansowana eksploracja danych - sprawozdanie nr 1 Rafał Kwiatkowski 89777, Poznań Zaawansowana eksploracja danych - sprawozdanie nr 1 Rafał Kwiatkowski 89777, Poznań 6.11.1 1 Badanie współzależności atrybutów jakościowych w wielowymiarowych tabelach danych. 1.1 Analiza współzależności

Bardziej szczegółowo

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność

Bardziej szczegółowo

Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli.

Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli. Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione. Wykonywanie kopii metodą kserograficzną, fotograficzną,

Bardziej szczegółowo

Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona

Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona Nieparametryczne odpowiedniki testów T-Studenta stosujemy gdy zmienne mierzone są na skalach porządkowych (nie można liczyć średniej) lub kiedy mierzone są na skalach ilościowych, a nie są spełnione wymagania

Bardziej szczegółowo

Badanie zależności skala nominalna

Badanie zależności skala nominalna Badanie zależności skala nominalna I. Jak kształtuje się zależność miedzy płcią a wykształceniem? II. Jak kształtuje się zależność między płcią a otyłością (opis BMI)? III. Jak kształtuje się zależność

Bardziej szczegółowo

Przykład 1 ceny mieszkań

Przykład 1 ceny mieszkań Przykład ceny mieszkań Przykład ceny mieszkań Model ekonometryczny zaleŝności ceny mieszkań od metraŝu - naleŝy do klasy modeli nieliniowych. - weryfikację empiryczną modelu przeprowadzono na przykładzie

Bardziej szczegółowo

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

-> 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 szczegółowo

Próba własności i parametry

Próba 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 szczegółowo

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia Doświadczalnictwo leśne Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia Metody nieparametryczne Do tej pory omawialiśmy metody odpowiednie do opracowywania danych ilościowych, mierzalnych W kaŝdym przypadku zakładaliśmy

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności Badanie normalności rozkładu Shapiro-Wilka: jest on najbardziej zalecanym testem normalności rozkładu. Jednak wskazane jest, aby

Bardziej szczegółowo

Zawartość. Zawartość

Zawartość. Zawartość Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami

Bardziej szczegółowo

Wszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku!

Wszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku! Pracownia statystyczno-filogenetyczna Liczba punktów (wypełnia KGOB) / 30 PESEL Imię i nazwisko Grupa Nr Czas: 90 min. Łączna liczba punktów do zdobycia: 30 Czerwona Niebieska Zielona Żółta Zaznacz znakiem

Bardziej szczegółowo

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia Uwagi: 27012014 poprawiono kilka literówek, zwi zanych z przedziaªami ufno±ci dla wariancji i odchylenia standardowego In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia Przedziaªy wiarygodno±ci, testowanie

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne 1 Laboratorium VI: Testy nieparametryczne Spis treści Laboratorium VI: Testy nieparametryczne... 1 Testy nieparametryczne... 2 1. Tablica wielorozdzielcza... 3 2. Test χ 2 niezależności zmiennych... 3

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność

Bardziej szczegółowo

3. Wskaźniki hodowlane i biometryczne pstrąga

3. Wskaźniki hodowlane i biometryczne pstrąga Janusz Guziur, Anna Wiśniewska, Stefan Dobosz, Krzysztof Goryczko 3. Wskaźniki hodowlane i biometryczne pstrąga 3.1. Metodyka badań W projekcie przyjęto podział na dwa typy gospodarstw pstrągowych stosujących

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

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

2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych.

2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych. Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych. 2.1 Zaimportuj dane z pliku zatrudnienie.csv z przecinkiem jako separatorem danych i kropką jako

Bardziej szczegółowo

Skąd te garby? Czyli o tym, co może być powodem nienormalności rozkładu wyników sprawdzianu dla szóstoklasistów z kwietnia 2006 roku

Skąd te garby? Czyli o tym, co może być powodem nienormalności rozkładu wyników sprawdzianu dla szóstoklasistów z kwietnia 2006 roku Anna Dubiecka, Skąd te garby? Anna Dubiecka Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie Skąd te garby? Czyli o tym, co może być powodem nienormalności rozkładu wyników sprawdzianu dla szóstoklasistów z kwietnia

Bardziej szczegółowo

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Bazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 6/15 Statystyki w języku SQL W różnych produktach SQL spotkamy rozmaite funkcje wbudowane ułatwiające analizy

Bardziej szczegółowo

Charakterystyki 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) 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 szczegółowo

Analiza statystyczna. Ogólne własności funkcji. Funkcja liniowa. Równania i nierówności liniowe

Analiza statystyczna. Ogólne własności funkcji. Funkcja liniowa. Równania i nierówności liniowe Analiza statystyczna Ogólne własności funkcji. Funkcja liniowa. Równania i nierówności liniowe Dokument zawiera opracowanie wyników analizy statystycznej e-sprawdzianu Edyta Landkauf, Zdzisław Porosiński

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka. 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 szczegółowo

Podsumowanie konkursów przedmiotowych KURATORIUM OŚWIATY W RZESZOWIE, CZERWIEC 2015 R.

Podsumowanie konkursów przedmiotowych KURATORIUM OŚWIATY W RZESZOWIE, CZERWIEC 2015 R. Podsumowanie konkursów przedmiotowych KURATORIUM OŚWIATY W RZESZOWIE, CZERWIEC 2015 R. Liczba uczniów na I etapie konkursów Gimnazjum Szkoły podstawowe 19553 17736 19470 2013-2014 15903 Dziewczęta i chłopcy

Bardziej szczegółowo

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu

Bardziej szczegółowo

140, , ,000 80, ROK

140, , ,000 80, ROK 140,000 PRODUKCJA 120,000 100,000 80,000 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 ROK 130,000 120,000 PRODUKCJA 110,000 100,000 90,000 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

Bardziej szczegółowo

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe

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

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1 Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, że 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby

Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny

Bardziej szczegółowo

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE

Bardziej szczegółowo

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =

Bardziej szczegółowo

Fundacja Sportowo-Edukacyjna Infinity. OPRACOWANE WYNIKÓW WROCŁAWSKIEGO TESTU SPRAWNOŚCI FIZYCZNEJ (Badania: październik maj 2016)

Fundacja Sportowo-Edukacyjna Infinity. OPRACOWANE WYNIKÓW WROCŁAWSKIEGO TESTU SPRAWNOŚCI FIZYCZNEJ (Badania: październik maj 2016) Fundacja Sportowo-Edukacyjna Infinity www.wroclaw.pl OPRACOWANE WYNIKÓW WROCŁAWSKIEGO TESTU SPRAWNOŚCI FIZYCZNEJ (Badania: październik 2015 - maj 2016) Opracowali: dr inż. Krzysztof Przednowek mgr inż.

Bardziej szczegółowo

Wykład 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. 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 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

Klasówka po szkole podstawowej Historia. Edycja 2006/2007. Raport zbiorczy

Klasówka po szkole podstawowej Historia. Edycja 2006/2007. Raport zbiorczy Klasówka po szkole podstawowej Historia Edycja 2006/2007 Raport zbiorczy Opracowano w: Gdańskiej Fundacji Rozwoju im. Adama Mysiora Informacje ogólne... 3 Raport szczegółowy... 3 Tabela 1. Podział liczby

Bardziej szczegółowo

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna Regresja wieloraka Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna zmienna niezależna (można zobrazować

Bardziej szczegółowo

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

System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow) IDT-1245-IE -- CareSens N (A) vs. YSI 2300 -- Dokument: 1245_A_CareSensN_Sys_acc2_Y_130325.xls acc_report System dokładnosci (ISO/DIS 15197) (wg miedzynarodowych standardow) System testowany: System odniesienia:

Bardziej szczegółowo

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, 诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia do egzaminu ustnego z matematyki dla Uzupełniającego Liceum Ogólnokształcącego dla Dorosłych - III semestr

Zagadnienia do egzaminu ustnego z matematyki dla Uzupełniającego Liceum Ogólnokształcącego dla Dorosłych - III semestr Zagadnienia do egzaminu ustnego z matematyki dla Uzupełniającego Liceum Ogólnokształcącego dla Dorosłych - III semestr I. Wyrażenia wymierne: funkcja wymierna - Dziedzina wyrażenia wymiernego. - Skarcenie

Bardziej szczegółowo

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ Dopasowanie rozkładów Dopasowanie rozkładów- ogólny cel Porównanie średnich dwóch zmiennych 2 zmienne posiadają rozkład normalny -> test parametryczny (t- studenta) 2

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

Bardziej szczegółowo

BIOSTATYSTYKA KARTA PRZEDMIOTU. 1. Nazwa przedmiotu. 2. Numer kodowy COM03c. 3. Język, w którym prowadzone są zajęcia polski. 4. Typ kursu obowiązkowy

BIOSTATYSTYKA KARTA PRZEDMIOTU. 1. Nazwa przedmiotu. 2. Numer kodowy COM03c. 3. Język, w którym prowadzone są zajęcia polski. 4. Typ kursu obowiązkowy Projekt OPERACJA SUKCES unikatowy model kształcenia na Wydziale Lekarskim Uniwersytetu Medycznego w Łodzi odpowiedzią na potrzeby gospodarki opartej na wiedzy współfinansowany ze środków Europejskiego

Bardziej szczegółowo

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia I stopnia

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia I stopnia Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia I stopnia Przedmiot: Planowanie i Metody Doskonalenia Jakości Rodzaj przedmiotu: Obowiązkowy Kod przedmiotu: IM 1 S 0 6 58-0_0 Rok: III Semestr:

Bardziej szczegółowo

SYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Statystyka w badaniach medycznych. dr Bernard Sozański wykład, ćwiczenia konwersatoryjne

SYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Statystyka w badaniach medycznych. dr Bernard Sozański wykład, ćwiczenia konwersatoryjne SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2018-2020 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w badaniach medycznych Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa

Bardziej szczegółowo

dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę.

dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. Statistics in academic papers, what to avoid and what to focus on. Uniwersytet Medyczny im. Piastów Śląskich

Bardziej szczegółowo

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza wyników przemysłowych testów trwałości noży strugarskich pokrytych powłokami przeciwzużyciowymi.

Statystyczna analiza wyników przemysłowych testów trwałości noży strugarskich pokrytych powłokami przeciwzużyciowymi. Dotacje na innowacje Statystyczna analiza wyników przemysłowych testów trwałości noży strugarskich pokrytych powłokami przeciwzużyciowymi. Paweł Szuman, Jan Walkowicz, Jan Staśkiewicz, Adam Gilewicz, Zbigniew

Bardziej szczegółowo

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT 04-02-2016 Pytania teoretyczne 1. Za pomocą jakiego testu weryfikowana jest normalność składnika losowego? Jakiemu założeniu KMRL odpowiada w tym teście? Jakie

Bardziej szczegółowo

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie: ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące

Bardziej szczegółowo