ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY"

Transkrypt

1 Polskie Towarzystwo Statystyczne Oddział we Wrocławiu Silesian Statistical Review Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2014

2 RADA NAUKOWA Walenty Ostasiewicz, Tadeusz Bednarski, Luisa Canal, Stanisław Heilpern, Stanislava Hronová, Angiola Pollastri, Jerzy Śleszyński, Reinhard Viertl, Emilia Zimková KOMITET REDAKCYJNY Zofia Rusnak (redaktor naczelny) Edyta Mazurek (sekretarz naukowy) Tadeusz Borys, Katarzyna Ostasiewicz, Grażyna Trzpiot RECENZENCI WSPÓŁPRACUJĄCY Z CZASOPISMEM: Milan Bašta, Mariusz Czekała, Stanisława Hronová, Helena Jasiulewicz, Dorota Kuchta, Tomáš Löster, Ivana Malá, Witold Miszczak, Stanisława Ostasiewicz, Witold Więsław Publikacja jest dostępna w Internecie na stronach: The Central European Journal of Social Sciences and Humanities The Central and Eastern European Online Library a także w adnotowanej bibliografii zagadnień ekonomicznych BazEkon Informacje o naborze artykułów i zasadach recenzowania znajdują się na stronie internetowej Wydawnictwa

3 Spis treści Od Redakcji 7 Editor s note on the paper C.F. Gauss and the method of least aquares 8 Oscar Sheynin, C.F. Gauss and the method of least squares 9 Addenda to the paper C.F. Gauss and the method of least squares 39 Oscar Sheynin, Addendum No. 1: Elementary exposition of Gauss final justification of least squares 39 Oscar Sheynin, Addendum No. 2: Antistigler 48 Oscar Sheynin, Addendum No. 3: Theory of errors and statistics. Some thoughts about Gauss 53 Witold Więsław, Gauss theorem on continued fractions 55 Oscar Sheynin, Randomness and determinism: Why are the planetary orbits elliptical? 57 Walenty Ostasiewicz, The emergence of statistical science 75 Adam Korczyński, Review of methods for data sets with missing values and practical applications 83 Katarzyna Ostasiewicz, Impact of outliers on inequality measures a comparison between Polish voivodeships 105 Magdalena Barska, Seasonality testing for macroeconomic time series comparison of X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS procedures 121 Małgorzata Gotowska, Anna Jakubczak, Satisfaction with education and work as a basis for assessing the quality of life in selected regions with different levels of standard of living Scientific Statistical Seminar Wrocław-Marburg, Świeradów Zdrój, 30 IX 4 X Extended abstracts 157 Stanisław Heilpern, Zależny, złożony proces Poissona wyznaczanie składek ubezpieczeniowych 195 Stanisława Bartosiewicz, Anna Błaczkowska, Analiza niedowartościowania kobiet w Polsce w zakresie wysokich wynagrodzeń 209 Beata Bal-Domańska, Alina Bieńkowska, Zrównoważony rozwój w pracach Eurostatu i GUS 225

4 4 Spis treści Kamil Jodź, Stochastyczne modelowanie umieralności 237 Agnieszka Marciniuk, Renta hipoteczna a odwrócony kredyt hipoteczny na rynku polskim 253 Agnieszka Mruklik, Struktura terminowa stóp procentowych opisana modelami stopy krótkoterminowej 273 Katarzyna Ostasiewicz, Racjonalność, konflikty i teoria gier w życiu i pracy Roberta J. Aumanna (Nagroda imienia Nobla w dziedzinie ekonomii, 2005) 285 Elżbieta Stańczyk, Analiza porównawcza województw ze względu na działalność innowacyjną przedsiębiorstw w latach Piotr Sulewski, Wykorzystanie uogólnionego rozkładu gamma do generowania tablicy dwudzielczej 339 Walenty Ostasiewicz, Refleksje o pisarstwie statystycznym 349 Agata Girul, Ważniejsze dane społeczno-gospodarcze o województwach 353 Summaries Oscar Sheynin, C.F. Gauss i metoda najmniejszych kwadratów 37 Oscar Sheynin, Addendum 1. Elementarne przedstawienie ostatecznego Gaussowskiego uzasadnienia najmniejszych kwadratów 48 Oscar Sheynin, Addendum 2. Antistigler 53 Oscar Sheynin, Addendum 3. Teoria błędów i statystyka. Pewne przemyślenia gaussowskie 55 Oscar Sheynin, Losowość i determinizm. Dlaczego orbity planet są eliptyczne? 74 Walenty Ostasiewicz, Pojawienie się nauki statystycznej 81 Adam Korczyński, Przegląd metod analizy niekompletnych zbiorów danych wraz z przykładami zastosowań 103 Katarzyna Ostasiewicz, Wpływ obserwacji odstających na miary nierówności porównanie pomiędzy polskimi województwami 120 Magdalena Barska, Weryfikacja sezonowości dla makroekonomicznych szeregów czasowych porównanie metod X-12-ARIMA i TRAMO/SEATS 139 Małgorzata Gotowska, Anna Jakubczak, Zadowolenie z edukacji i pracy jako podstawa do oceny jakości życia w wybranych województwach o różnym poziomie życia 156

5 Spis treści 5 Stanisław Heilpern, Dependent compound Poisson process insurance premium determination 207 Stanisława Bartosiewicz, Anna Błaczkowska, Analysis of women undervaluation in Poland in terms of high salaries 223 Beata Bal-Domańska, Alina Bieńkowska, Sustainable development as seen by Eurostat and GUS 235 Kamil Jodź, Stochastic modeling mortality 251 Agnieszka Marciniuk, Reverse annuity contract and reverse mortgage on the Polish market 272 Agnieszka Mruklik, Term structure of interest rates described with short-rate models 284 Katarzyna Ostasiewicz, Rationality, conflicts and game theory in the life and career of Robert J. Aumann (Nobel Prize in Economic Sciences, 2005) 312 Elżbieta Stańczyk, Comparative analysis of voivodeships due to the innovation activity of industrial enterprises in the years Piotr Sulewski, Using the generalized gamma distribution to generate contingency tables 347

6 REFLEKSJE O PISARSTWIE M Walenty Ostasiewicz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Nr 12(18) ISSN DOI: /sps Grafia o sztucznym demosie, czyli grafomania Pierwsze prace nazywane dzisiaj statystycznymi dotyczyły zbiorowości ludzkich nazywanych z łacińska populacjami. Samą naukę o charakterze ilościowym początkowo nazwano demologią, później demografią, od greckiego słowa demos oznaczającego lud. Demografia jest więc nauką dostojną nie tylko ze względu na swe metody i zastosowania, ale jej dostojeństwo potwierdzają i wiek, i to, że dotyczy ona rzeczy najcenniejszej, a mianowicie życia człowieka. To, że populacjami zaczęto z biegiem czasu nazywać zbiorowości innych istot żyjących, można zrozumieć i w pełni zaakceptować. Nazywanie populacjami zbiorowości przedmiotów wytworzonych czy wyprodukowanych przez człowieka i niemających nic wspólnego z życiem, a ich opis nazywać demografią, i do tego traktować to jako naukę, można by uznać za aberrację użycia rozumu ludzkiego. Ale, jak zwykle, sądy pochopne mogą być dalekie od prawdy. Wiadomo, że prawie wszystkie firmy narażone są na ryzyko bankructwa. Od dość dawna wiadomo, że firmy mają osobowość, jest ona nadawana w majestacie prawa, wiadomo jest też od dawna, że większość cech tej osobowości to cechy psychopatyczne. Mimo wysiłków nie opracowano jednak zadowalającej teorii zakładania i upadku firm. Zupełnie niedawno w polskim czasopiśmie o randze międzynarodowej doniesiono o odkryciu o tym, że The interesting interpretation of the theory of development and bancruptcy of firms is based on the biologic theory developed by Darwin. Odkrycie to, mało jeszcze znane, pozwoliło rozwiązać wiele problemów związanych z życiem firm; tak, z życiem, bo w myśl tej nowej teorii one żyją! Nowe spojrzenie pozwoliło udowodnić fundamentalną równość: gdzie: nn(tt, aa) = (tt,aa) (tt,aa) + (tt,aa) = λλλλ(tt, aa), gęstość rozkładu wieku życia w populacji firm.

7 350 Walenty Ostasiewicz Curiosum: funkcja N(t, a) przybiera wartości ze zbioru liczb całkowitych, zdefiniowano ją jako a number of companies which in moment t are not older than a, [ ] n(t, a) represents number of companies which in moment t are in age a. Ta niby gęstość definowana jest jako pochodna funkcji całkowito-liczbowej. Takie samo równanie stosowane jest w badaniach dynamiki układu krwinek czerwonych, więc, jak łatwo zauważyć, za pomocą tak prostego, jednego równania twórcom nowej (pan)teorii udało się opisać zarówno rozwój oraz bankructwo firm, jak i urodzenia oraz zgony ludzi, a także powstawanie i zanikanie czerwonych ciałek krwi. Żyją nie tylko firmy, ale i produkty przez nie wytwarzane. W popularnym podręczniku z logistyki czytamy bowiem: Przedział czasu od wprowadzenia produktu na rynek do momentu jego wycofania z rynku nazywamy cyklem życia produktu. Wyróżnia się trzy fazy tego cyklu: produkt jest gwiazdą, jest krową dojną, a w schyłkowym okresie życia jest kulą u nogi. Słowo cykl jest pochodzenia greckiego oznaczającego koło. Marketingowcy, mówiąc o trzech fazach cyklu życiowego produktu, mają na uwadze doczesne rynkowe życie produktu, nie wykluczając i dalszego, pozarynkowego życia. Wielkie odkrycia naukowe powstają w wyniku zaobserwowania analogii. Wiadomo od dawna, że żywe istoty mają inteligencję. Wystarczyło zastosować podstawową regułę wnioskowania logicznego, modus ponens, aby stwierdzić: skoro produkty żyją, mają więc inteligencję. Pierwszym odkrywcą jest niewątpliwie J. McCarthy, on to bowiem po raz pierwszy zauważył, że jego termostat ma inteligencję, co prawda nie bardzo wysoką, bo przekonania jego termostatu dotyczą tylko temperatury otoczenia. Ale profesor S. Bamberg wynalazła inteligentne wkładki do butów współpracujące z aplikacją na smartfona, które informują użytkownika, czy jego chód jest poprawny. Gdy czytamy informacje o butach inteligentnych czy klinach do majtek odstraszających bakterie, to można by myśleć, że to sztuczki marketingowców, których stać na wszystko, aby omglić naturalną inteligencję konsumenta. Ależ skąd! Na AGH jest katedra, która prowadzi prace i badania naukowe nad zastosowaniem materiałów inteligentnych w różnorodnych obiektach technicznych. Materiały takie, jak informuje ta katedra, posiadają cechy sensora, procesora i urządzenia wykonawczego. W 2006 r. obroniona była praca doktorska Mechatroniczne człony wykonawcze z zastosowaniem materiałów inteligentnych. Mechatronika zaś jest synergiczną kombinacją mechaniki precyzyjnej, elektronicznego sterowania i systemowego myślenia przy projektowaniu produktów i procesów produkcyjnych. Niedawno przeczytałem w Internecie, że cały

8 Refleksje o pisarstwie statystycznym 351 budynek, w którym w jednej z sal miałem wykład, jest inteligentny, słuchacze, którzy przyszli, byli też inteligentni. Tak jak w dowcipie: przyszła baba do lekarza. Żartować jednak nie można, oto nakładem Polskiej Akademii Nauk wydano w 2013 r. pracę, w której prawie dziesiątka profesorów specjalizujących się w specjalizacjach inteligentnych pisze poważnie o dylematach polityki innowacyjnej zorientowanej na inteligentne specjalizacje. 2. Religia i zaklęcia statystyczne W sierpniowym numerze czasopisma The American Statistician z 1985 r. ukazał się wielce zabawny, ale jednocześnie i smutny, artykuł pt. The religion of statistics as practiced in medical journals. Autor tego artykułu D.S. Salzburg informuje czytelników, że po 17 latach kontaktów z lekarzami odkrył, że wielu z nich jest wyznawcami religii o nazwie statystyka. Głównym celem tej religii jest oczywiście zbawienie, które osiągnąć można poprzez publikacje w czasopismach z wysoką punktacją. Przekłada się to nie tylko na awans, wyższe zarobki, ale także życie pośmiertne zapewnione poprzez cytowania. Podstawowy rytuał tej religii to hunting for p-value, wsparty używaniem magicznych zaklęć w postaci significant i stosowaniem tajemnych znaków: SD, SE, NS. Wartość statystyki wprowadzonej przez Fishera nie musi być wcale podawana, zupełnie wystarczy NS. A najlepiej użyć znaczków * lub **, a *** jest to już mirabili dictu! Do wyznawców z dyplomami lekarskimi tłumnie przyłączyli się psychologowie, jednak ich wyznanie trudno na razie scharakteryzować za pomocą normalnej polszczyzny. Jako przykład niech posłuży badanie, jakie przeprowadziła pewna grupa pod przewodem znanego psychologa z tytułem i kompetencjami. Badaniem objęto 2503 osoby bezrobotne. Dokonano pomiaru ich samooceny, która była mierzona za pomocą Skali Samooceny Rosenberga (0 8), w tłumaczeniu Czapińskiego (1994), M = 5,26; SD =,19; α =,736; korelacja międzypołówkowa,51; współczynnik korelacji Spearmana Browna =,67; α, cz. 1 =,59; α, cz. 2 =,64. Już i to by wystarczyło do zilustrowania zaklęć statystycznych stosowanych przez psychologów. Ale warto zacytować wynik badania dotyczący poczucia szczęścia tych bezrobotnych. Dzienny czas poczucia szczęścia wpływa pozytywnie (beta =,15; r =,46; sr = 11; F = 29,17; p <,001), a dzienny czas poczucia nieszczęścia wpływa negatywnie (beta =,16; r =,46; sr =,12; F = 34,78; p <,0001) na ogólne poczucie szczęścia w ostatnich dniach. Ten wynik ma charakter logiczny i trudno byłoby spodziewać się innego.

9 352 Walenty Ostasiewicz Być może jest to i prawda, że wynik ma charakter logiczny, choć całość sprawia wrażenie bełkotu nielogicznego upstrzonego tajemnymi znaczkami. Podobne zaklęcia występują nawet w pracach publikowanych w znanym polskim czasopiśmie statystycznym. Na cóż by się zdało proste twierdzenie, że podejmując decyzję o zakupie piwa konsument nie ma najczęściej czasu na analizę wszystkich dostępnych na rynku marek, gdyby nie zostało to potwierdzone poprzez istotność współczynników beta i R-kwadrat. Aby to wykazać, przeprowadzono stosowne badania, w których Założono następującą hipotezę większy wpływ na decyzję o wyborze marki wywierają argumenty emocjonalne niż racjonalne (pogrubienie tekstu dodano), w wyniku badania (statystycznego) wykazano między innymi, że wartość współczynnika β w przypadku afektu, jak i postawy przybiera wartości ujemne. Wynik ten wyjaśniono tak: im większa odległość konsument marka Perła, tym mniejsza postawa i afekt do Perły. Prawdziwa perełka! Od 2011 r. realizowano projekt europejski dotyczący modernizacji statystyki, pewnie już go zakończono, ale w 2011 r. informowano, w jednym z polskich czasopism statystycznych, iż w jego realizacji bierze udział 8 narodowych instytucji statystycznych z: Grecji, Niderlandów (sic!), Norwegii, Polski, Szwecji, Szwajcarii, Węgier i Włoch. Strona polska była liderem tworzenia dwóch rozdziałów podręcznika, proponując wiele innowacji. W zakresie imputacji opartej na dawcach danych skoncentrowano się na imputacji losowej oraz niektórych metodach deterministycznych, prowadzących do wyboru najlepszego dawcy w tym rangowej, jak również opartej na odległościach biorców od dawców. Tym razem jest tajemne używanie myślnika i pojęcia odległości. Recenzenci z całą pewnością wiedzieli, że w zaklęciach tych jest głębszy sens. Na tym przecież polega sens statystyki. Chciałoby się zapytać, czy jest jakiś sens przypominania, iż Polacy nie gęsi, jeśli tak powszechne jest gęganie ze strony zarówno polityków, jak i intelektualistów? Intelektualiści pracują na swój własny wstyd, politycy zaś uzupełniają niechlubną listę tzw. polskiego dokumentu wstydu, której tytuł nadał ostatni premier przedwojennej Polski, prosząc Roosevelta o pożyczkę 100 dolarów na ratowanie swego życia, a której Sikorski mu odmówił. Na świecie ludzie ubezpieczają się na wypadek wypadku, ale w Polsce sam wypadek się ubezpiecza. Tak bowiem nakazuje ustawa, uchwalona przez posłów Sejmu polskiego i podpisana przez Prezydenta państwa polskiego. Na moje sugestie spolszczenia tekstu, obywatele mający kompetencje z ubolewaniem stwierdzali, że ustawy zmienić nie można. Wypadek i tej wpadki będzie więc bezpieczny.

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY Polskie Towarzystwo Statystyczne Oddział we Wrocławiu Silesian Statistical Review Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2014 RADA NAUKOWA Walenty Ostasiewicz, Tadeusz Bednarski, Luisa

Bardziej szczegółowo

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY Polskie Towarzystwo Statystyczne Oddział we Wrocławiu ŚLĄSKI Silesian Statistical Review Nr 12 (18) Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2014 RADA NAUKOWA Walenty Ostasiewicz, Tadeusz

Bardziej szczegółowo

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY Polskie Towarzystwo Statystyczne Oddział we Wrocławiu ŚLĄSKI Silesian Statistical Review Nr 8 (14) Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2o10 RADA PROGRAMOWA Walenty Ostasiewicz (przewodniczący),

Bardziej szczegółowo

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY Polskie Towarzystwo Statystyczne Oddział we Wrocławiu ŚLĄSKI Silesian Statistical Review Nr 12 (18) Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2014 RADA NAUKOWA Walenty Ostasiewicz, Tadeusz

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona Badanie zależności między cechami Obserwujemy dwie cechy: X oraz Y Obiekt (X, Y ) H 0 : Cechy X oraz Y są niezależne Próba: (X 1, Y 1 ),..., (X n, Y n ) Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14 BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14.1 WSTĘP Ogólne wymagania prawne dotyczące przy pracy określają m.in. przepisy

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

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Zastosowania Metod Ilościowych 30/2011

Ekonometria. Zastosowania Metod Ilościowych 30/2011 Wroclaw Univesity of Economics From the SelectedWorks of Józef Z. Dziechciarz 2011 Ekonometria. Zastosowania Metod Ilościowych 30/2011 Jozef Z. Dziechciarz, Wroclaw Univesity of Economics Available at:

Bardziej szczegółowo

Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky

Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky ego Marek Kałuszka Michał Krzeszowiec Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu NAUKI EKONOMICZNE - HABILITACJA

Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu NAUKI EKONOMICZNE - HABILITACJA Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu NAUKI EKONOMICZNE - HABILITACJA UWAGA!!!! Przedstawiane poglądy są prywatnymi poglądami autora

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z

Bardziej szczegółowo

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo

Bardziej szczegółowo

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotności, p-wartość i moc testu Wrocław, 01.03.2017r Przykład 2.1 Właściciel firmy produkującej telefony komórkowe twierdzi, że wśród jego produktów

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 dr inż. Anna Skowrońska-Szmer zima 2017/2018 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją

Bardziej szczegółowo

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład-26.02.07. Przedmiot statystyki

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład-26.02.07. Przedmiot statystyki Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład-26.02.07 Statystyka dzieli się na trzy części: Przedmiot statystyki -zbieranie danych; -opracowanie i kondensacja danych (analiza danych);

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności Statystyka matematyczna. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich w dwóch populacjach 2 3 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich

Bardziej szczegółowo

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,

Bardziej szczegółowo

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. dr Mariusz Grządziel 23 lutego 2009 Przedmiot statystyki Statystyka dzieli się na trzy części: -zbieranie danych; -opracowanie i kondensacja danych

Bardziej szczegółowo

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY

ŚLĄSKI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY Polskie Towarzystwo Statystyczne Oddział we Wrocławiu Silesian Statistical Review Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonoicznego we Wrocławiu Wrocław 2014 RADA NAUKOWA Walenty Ostasiewicz, Tadeusz Bednarski, Luisa

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1 Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie

Bardziej szczegółowo

Analiza autokorelacji

Analiza autokorelacji Analiza autokorelacji Oblicza się wartości współczynników korelacji między y t oraz y t-i (dla i=1,2,...,k), czyli współczynniki autokorelacji różnych rzędów. Bada się statystyczną istotność tych współczynników.

Bardziej szczegółowo

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/ Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl

Bardziej szczegółowo

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu Sylabus przedmiotu: Specjalność: Statystyka Wszystkie specjalności Data wydruku: 31.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji Inżynieryjno-Ekonomiczny Dane podstawowe

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki. Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj

Bardziej szczegółowo

Matematyka bankowa 1 1 wykład

Matematyka bankowa 1 1 wykład Matematyka bankowa 1 1 wykład Dorota Klim Department of Nonlinear Analysis, Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Łódź, Banacha 22, 90-238 Łódź, Poland E-mail address: klimdr@math.uni.ldz.pl

Bardziej szczegółowo

Porównanie dwóch rozkładów normalnych

Porównanie dwóch rozkładów normalnych Porównanie dwóch rozkładów normalnych Założenia: 1. X 1 N(µ 1, σ 2 1), X 2 N(µ 2, σ 2 2) 2. X 1, X 2 są niezależne Ocena µ 1 µ 2 oraz σ 2 1/σ 2 2. Próby: X 11,..., X 1n1 ; X 21,..., X 2n2 X 1, varx 1,

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne

Metody probabilistyczne Metody probabilistyczne 13. Elementy statystki matematycznej I Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 17.01.2019 1 / 30 Zagadnienia statystki Przeprowadzamy

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

DEMOGRAFIA DOC. DR INŻ. EDYTA NIEMIEC

DEMOGRAFIA DOC. DR INŻ. EDYTA NIEMIEC DEMOGRAFIA DOC. DR INŻ. EDYTA NIEMIEC ZASADY 30 GODZ. WYKŁADÓW - DYSKUSJA egzamin FORMA OPISOWA - 5 PYTAŃ KAŻDY STUDENT WYBIERA 3 PYTANIA, NA KTÓRE ODPOWIADA, ZA KAŻDE PYTANIE MOŻNA OTRZYMAĆ OCENĘ OD NDST

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału Magdalena Frąszczak Wrocław, 22.02.2017r Zasady oceniania Ćwiczenia 2 kolokwia (20 punktów każde) 05.04.2017 oraz 31.05.2017 2 kartkówki

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

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

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół

Bardziej szczegółowo

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej

Bardziej szczegółowo

S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy

S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne Nazwa modułu: Moduł B - Statystyka z elementami matematyki Rodzaj modułu/przedmiotu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów Forma studiów

Bardziej szczegółowo

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Istota i przedmiot statystyki oraz demografii. Prezentacja danych statystycznych Znaczenia słowa statystyka Znaczenie I - nazwa zbioru danych liczbowych prezentujących

Bardziej szczegółowo

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji

Bardziej szczegółowo

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka Statystyka Matematyczna Anna Janicka wykład IX, 25.04.2016 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Plan na dzisiaj 1. Hipoteza statystyczna 2. Test statystyczny 3. Błędy I-go i II-go rodzaju 4. Poziom istotności,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009 STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 2 listopada 2009 Poprzedni wykład: przedział ufności dla µ, σ nieznane Rozkład N(µ, σ). Wnioskowanie o średniej µ, gdy σ nie jest znane Testowanie H : µ = µ 0, K : µ

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Zajęcia

Ekonometria. Zajęcia Ekonometria Zajęcia 16.05.2018 Wstęp hipoteza itp. Model gęstości zaludnienia ( model gradientu gęstości ) zakłada, że gęstość zaludnienia zależy od odległości od okręgu centralnego: y t = Ae βx t (1)

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

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

Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze

Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze Propozycja obszarów tematycznych seminarium doktoranckiego na Wydziale Ekonomii, Zarządzania i Turystyki (dla cyklu kształcenia 2018-2022) Opiekunowie

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

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19 Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 20 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego 2017 1 / 19 Wykład : 30h Laboratoria : 30h (grupa B : 14:00, grupa C : 10:30, grupa E : 12:15) obowiazek

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Podstawy ekonomii Kierunek: Inżynieria Środowiska Rodzaj przedmiotu: treści ogólnych, moduł Rodzaj zajęć: wykład Profil kształcenia: ogólnoakademicki Poziom kształcenia: I stopnia Liczba

Bardziej szczegółowo

Wybrane aspekty analiz i strategii podmiotów gospodarczych we współczesnych czasach. Część I

Wybrane aspekty analiz i strategii podmiotów gospodarczych we współczesnych czasach. Część I Wybrane aspekty analiz i strategii podmiotów gospodarczych we współczesnych czasach Część I Szczecin 2013 Tytuł monografii naukowej: Wybrane aspekty analiz i strategii podmiotów gospodarczych we współczesnych

Bardziej szczegółowo

Wykład 8 Dane kategoryczne

Wykład 8 Dane kategoryczne Wykład 8 Dane kategoryczne Wrocław, 19.04.2017r Zmienne kategoryczne 1 Przykłady zmiennych kategorycznych 2 Zmienne nominalne, zmienne ordynalne (porządkowe) 3 Zmienne dychotomiczne kodowanie zmiennych

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1 KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Wprowadzenie do statystyki Introduction to statistics Kod Punktacja ECTS* 1 Koordynator Prof. dr hab. Jerzy Wołek Zespół dydaktyczny Prof. dr hab. Jerzy Wołek doktoranci

Bardziej szczegółowo

POMIAR NIERÓWNOŚCI W JAKOŚCI ŻYCIA

POMIAR NIERÓWNOŚCI W JAKOŚCI ŻYCIA Quality of Life - identyfikacja potencjału i zasobów Dolnego Śląska oraz wytyczenie przyszłych kierunków rozwoju. Badania metodami foresight POMIAR NIERÓWNOŚCI W JAKOŚCI ŻYCIA Edyta Mazurek Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA Idea wnioskowania statystycznego Celem analizy statystycznej nie jest zwykle tylko

Bardziej szczegółowo

Ocena wniosków o granty ERC Advanced Jakie rozwiazania można wykorzystać?

Ocena wniosków o granty ERC Advanced Jakie rozwiazania można wykorzystać? Ocena wniosków o granty ERC Advanced Jakie rozwiazania można wykorzystać? Karol Życzkowski Uniwersytet Jagielloński (Kraków) Polska Akademia Nauk (Warszawa) Kraków, 19 października, 2012 Research Grants

Bardziej szczegółowo

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady

Bardziej szczegółowo

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas: ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań

Bardziej szczegółowo

Badania eksperymentalne

Badania eksperymentalne Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego. Łukasz Kończyk WMS AGH

Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego. Łukasz Kończyk WMS AGH Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego Łukasz Kończyk WMS AGH Plan prezentacji Model regresji liniowej Uogólniony model liniowy (GLM) Ryzyko ubezpieczeniowe Przykład

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Metody obliczania produktu krajowego brutto (PKB)

Metody obliczania produktu krajowego brutto (PKB) Dochód narodowy Spis treści: 1. Sposoby liczenia produktu krajowego brutto... 2 2. Produkt krajowy brutto a dochód narodowy... 3 3. Co naprawdę wyraża dochód narodowy? Dochód narodowy jako wskaźnik dynamiki

Bardziej szczegółowo

Kalibracja. W obu przypadkach jeśli mamy dane, to możemy znaleźć równowagę: Konwesatorium z Ekonometrii, IV rok, WNE UW 1

Kalibracja. W obu przypadkach jeśli mamy dane, to możemy znaleźć równowagę: Konwesatorium z Ekonometrii, IV rok, WNE UW 1 Kalibracja Kalibracja - nazwa pochodzi z nauk ścisłych - kalibrowanie instrumentu oznacza wyznaczanie jego skali (np. kalibrowanie termometru polega na wyznaczeniu 0C i 100C tak by oznaczały punkt zamarzania

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde

Bardziej szczegółowo

WSPÓŁCZESNE KONCEPCJE ZARZĄDZANIA PRZEDSIĘBIORSTWEM

WSPÓŁCZESNE KONCEPCJE ZARZĄDZANIA PRZEDSIĘBIORSTWEM 1 Politechnika Częstochowska Wydział Zarządzania WSPÓŁCZESNE KONCEPCJE ZARZĄDZANIA PRZEDSIĘBIORSTWEM Monografia redakcja naukowa Oksana SEROKA-STOLKA Częstochowa 2014 2 Recenzenci: Prof. PCz dr hab. Agata

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 ze statystyki. Maciej Wolny

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny Wykład ze statystyki Maciej Wolny T1: Zajęcia organizacyjne Agenda 1. Program wykładu 2. Cel zajęć 3. Nabyte umiejętności 4. Literatura 5. Warunki zaliczenia Program wykładu T1: Zajęcia organizacyjne T2:

Bardziej szczegółowo

Główny Urząd Statystyczny oraz

Główny Urząd Statystyczny oraz Główny Urząd Statystyczny oraz Urząd Statystyczny w Białymstoku mają przyjemność zaprosić na KONFERENCJĘ NAUKOWĄ Zrównoważony rozwój w polityce spójności w latach 2014 2020. Istota, znaczenie oraz zakres

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym

Bardziej szczegółowo

strona 1 / 5 Specjalizacja: B4. Analiza kointegracyjna Publikacje:

strona 1 / 5 Specjalizacja: B4. Analiza kointegracyjna Publikacje: Specjalizacja: B4. Analiza kointegracyjna Publikacje: 1. Autorzy: Grabowski Wojciech; Welfe Aleksander Tytuł: Global Stability of Dynamic Models Strony: 782-784 - Teoria ekonometrii (B1. Makroekonometria)

Bardziej szczegółowo

Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych

Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczecińskiej

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

strona 1 / 11 Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje:

strona 1 / 11 Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje: Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o

Bardziej szczegółowo

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na

Bardziej szczegółowo

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Kierunek Analityka Gospodarcza Studia stacjonarne I stopnia ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO Zagadnienia ogólnoekonomiczne 1. Aktualna sytuacja na europejskim

Bardziej szczegółowo

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y). Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów re

Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów re Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów regresji z wykorzystaniem metody bootstrap. Wrocław, 22.03.2017r Wybór najlepszej procedury - podsumowanie Co nas interesuje przed przeprowadzeniem

Bardziej szczegółowo

Katedra Demografii i Statystki Ekonomicznej

Katedra Demografii i Statystki Ekonomicznej Katedra Demografii i Statystki Ekonomicznej Wydział Informatyki i Komunikacji http://www.ue.katowice.pl/jednostki/katedry/katedry-wiik/ Skład osobowy Katedry Pracownicy: prof. zw. dr hab. Grażyna Trzpiot

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009 STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 26 października 2009 Rozkład N(µ, σ). Estymacja σ σ 2 = 1 σ 2π + = E µ,σ (X µ) 2 { (x µ) 2 exp 1 ( ) } x µ 2 dx 2 σ Rozkład N(µ, σ). Estymacja σ σ 2 = 1 σ 2π + = E µ,σ

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 9 i 10 1 / 30 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

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

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

Zmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015

Zmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015 Zmienne losowe, statystyki próbkowe Wrocław, 2 marca 2015 Zasady zaliczenia 2 kolokwia (każde po 20 punktów) projekt (20 punktów) aktywność Zasady zaliczenia 2 kolokwia (każde po 20 punktów) projekt (20

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

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wrocław, 23 maja 2018 Współczynnik korelacji Niech będą dane dwie próby danych X = (X 1, X 2,..., X n ) oraz Y = (Y 1, Y 2,..., Y n ). Współczynnikiem

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Immunizacja ryzyka stopy procentowej ubezpieczycieli życiowych

Immunizacja ryzyka stopy procentowej ubezpieczycieli życiowych Immunizacja ryzyka stopy procentowej ubezpieczycieli życiowych Elżbieta Krajewska Instytut Matematyki Politechnika Łódzka Elżbieta Krajewska Immunizacja ubezpieczycieli życiowych 1/22 Plan prezentacji

Bardziej szczegółowo

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i

Bardziej szczegółowo