Wprowadzenie do pakietu STATA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wprowadzenie do pakietu STATA"

Transkrypt

1 Wprowadzenie do pakietu Ma lgorzata Kalbarczyk-Stȩclik Uniwersytet Warszawski Październik 02, 2014

2 Plan 1 Podstawowe informacje o kursie Warunki zaliczenia Prezentacje Zaliczenie 2

3 Warunki zaliczenia Prezentacje Zaliczenie Podstawowe informacje Zajȩcia odbywać siȩ bȩd a w pracowni komputerowej i wykorzystywać bȩdziemy pakiet Prowadz acy: Konrad Dymarski, Aneta Dzik i Ma lgorzata Kalbarczyk-Stȩclik Literatura:,,Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania spo leczno-ekonomiczne Andrzej Balicki Dyżur: Czwartek 12:30-13:00 sala 302 Strona:

4 Warunki zaliczenia Prezentacje Zaliczenie Elementy zaliczenia 20 % - trzy kartówki w ci agu ca lego semestru 30 % - prezentacja 50 % - pisemne zaliczenie

5 Warunki zaliczenia Prezentacje Zaliczenie Prezentacje Prezentować należy w lasne badanie obejmuj ace jedn a z metod przedstawionych na zajȩciach. Terminy: (z 4 zajȩć październikowych), i (z zajȩć listopadowych i grudniowych) Zespo ly: Prezentacje s a w grupach max dwuosobowych i bȩd a trwa ly 15 minut. Deklaracja zespo lów musi być na drugich zajȩciach Temat: Do należy podać em (do Konrada Dymarskiego) temat prezentacji. Musi być przynajmniej jedna prezentacja z każdej metody. Obowi azuje zasada kto pierwszy ten lepszy

6 Warunki zaliczenia Prezentacje Zaliczenie Tematy (1) Testy parametryczne i nieparametryczne (2) Korelacje (3) Analiza wariancji i kowariancji (4) Analiza sk ladowych glównych (5) Analiza skupień (6) Porz adkowanie liniowe

7 Warunki zaliczenia Prezentacje Zaliczenie Pisemne zaliczenie Pisemne zaliczenie obejmuje 3 pytania otwarte. Obejmuje wszystkie tematy. Odbȩdzie siȩ na ostatnich zajȩciach

8 Podstawowe informacje o kursie Wygla d Malgorzata Kalbarczyk-Ste clik Statystyka matemtyczna II - zaje cia 1

9 Ustalenie ile maksymalnie zmiennych może być wykorzystywane.domyślnie jest ich 40,można to zmienić na maksymalnie set matsize 800 W starszych wersjach przydzielenie Stacie pamiȩci operacyjnej (literka m oznacza, e jest to 100MB. Można wykorzystać b, k oraz g. UWAGA: niemożna zmieniać przydzia lu pamiȩci jeśli już mamy wczytane dane! - set memory 100m Sprawdzenie ustawień - query memory

10 w Podstawowe informacje o kursie Lista dostȩpnych tematów pomocy - help na temat wybranej komendy Staty - help summarize Jeżeli nie znamy nazwy komendy Staty, której poszukujemy korzystamy z SEARCH - należy podać s lowa kluczowe np. search test for normality

11 Wczytywanie z pliku Wczytujemy plik z katalogu lub serwera use clear Ogl adamy dane - edit Informacje o zbiorze danych- describe

12 Inne sposoby Podstawowe informacje o kursie Import z pliku np excel import excel C:\scieżka\, sheet Arkusz1 firstrow Wpisywanie danych edit

13 dla poszczególnych zmiennych label var hospital numer szpitala label var satisfied zadowolenie label var illness choroba

14 dla poszczególnych wartości zmiennych Definiujemy etykietȩ label define sat 0 not satisfied 1 satisfied Przypisujemy etykietȩ label values satisfied sat

15 SUMMARIZE Podstawowe informacje o kursie Pokazuje podstawowe statystyki opisowe (średnia, odchylenie standardowe,minimum, maximum) Można skracać su Dla jednej zmiennej su illness Dodatkowe statystyki, opcja detail su illness,detail

16 TABULATE Podstawowe informacje o kursie Pokazuje tabele czȩstości Dla jednej zmiennej tab illness Tabele krzyżowe dla dwóch zmiennych tab satisfied illness Tabele krzyżowe procentowane w wierszu tab satisfied illness,r Tabele krzyżowe procentowane w kolumnie tab satisfied illness,col

17 GENERATE Podstawowe informacje o kursie Pozwala stworzyć now a zmienn a Tworzymy zmienn a równ a sta lej gen test=5 Tworzymy now a zmienn a równ a zmiennej hospital gen nowyszpital=hospital Tworzymy zmienn a, która przyjmuje wartość jeden jeżeli zmienna hospital=1 i 0 w przeciwnym przypadku gen nowyszpital2= hospital == 1

18 BYS, IF, IN Podstawowe informacje o kursie BYS - pozwala wykonywać komendy w podziale na kategorie innej zmiennej bys illness: su satisfied IF - dodanie warunku do komendy - trzeba pamiȩtać o podwójnym znaku równa siȩ tab illness if satisfied==1 IN - Komenda dla wybranego zakresu obserwacji Komenda dla pierwszych 10 obserwacji tab hospital in 1/10 Wykorzystywana z LIST list illness in 1/10

19 REPLACE RECODE Komendy pozwalaj a na rekodowanie zmiennych Rekodujemy wartości zmiennej nowyszpital 3 na 2 recode nowyszpital 3=2 Zmieniamy wartość zmiennej nowyszpital2 na 2 jeśli zmienna hospital przyjmuje wartość 2 lub 3 replace nowyszpital2=2 if hospital==2 hospital==3

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ZAJĘCIA 7 1. Rozpoczęcie 1. Stworzyć w katalogu C:/temp katalog stata_7 2. Ściągnąć z internetu ze strony http://akson.sgh.waw.pl/~mproch plik zajecia7.zip (kryje się on pod

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ZAJĘCIA 2 1. Rozpoczęcie 1. Stworzyć w katalogu C:/temp katalog stata_2 2. Ściągnąć z internetu ze strony http://akson.sgh.waw.pl/~mproch dwa pliki: dane.dta oraz mp2.dta (kryją

Bardziej szczegółowo

Instalacja Pakietu R

Instalacja Pakietu R Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego: Download R for Windows opcja: install R for the first time opcja: Download R 3.3.3 for Windows uruchomienie R-3.3.3-win MAGDA

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika. Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika. Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Wprowadzenie do Pakietu R dla kierunku Zootechnika Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Instalacja Pakietu R www.r-project.org wybór źródła wybór systemu operacyjnego:

Bardziej szczegółowo

Praca z mikrodanymi. Wprowadzenie do Stata. Mikroekonometria - AG II st. Katedra Ekonometrii Uniwersytet Šódzki

Praca z mikrodanymi. Wprowadzenie do Stata. Mikroekonometria - AG II st. Katedra Ekonometrii Uniwersytet Šódzki Wprowadzenie do Stata Katedra Ekonometrii Uniwersytet Šódzki 2013 Przykªady mikrodanych Praca z danymi mikroekonometrycznymi Przykªady mikrodanych Do niedawna wi kszo± danych byªa pªatna Dane indywidualne

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 1. Opis wyglądu programu Stata ZAJĘCIA 1 Menu i ikonki Okna: wpisywania poleceń (command) wynikowe (results) dotychczasowych poleceń (review) zmiennych (variables) viewer danych

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ZAJĘCIA 6 1. Rozpoczęcie 1. Stworzyć w katalogu C:/temp katalog stata_6 2. Ściągnąć z internetu ze strony http://akson.sgh.waw.pl/~mproch plik zajecia6.zip (kryje się on pod

Bardziej szczegółowo

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1 Podstawowe

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ZAJĘCIA 5 1. Rozpoczęcie 1. Stworzyć w katalogu C:/temp katalog stata_5 2. Ściągnąć z internetu ze strony http://akson.sgh.waw.pl/~mproch plik zajecia5.zip (kryje się on pod

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II ZAJĘCIA 4 (CZĘŚĆ II) Będziemy pracować na pliku bory tucholskie.dta Wszystkie przykłady najlepiej jest robić w Do-file Editor (wejście: doedit) Wygładzanie szeregów

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II ZAJĘCIA 1 (CZĘŚĆ II) Będziemy pracować na pliku bory tucholskie.dta Wszystkie przykłady najlepiej jest robić w Do-file Editor (wejście: doedit) Cudzysłowia " " oraz

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4 KARTA KURSU (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Nazwa Statystyka 1 Nazwa w j. ang. Statistics 1 Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, wykłady) Dr Paweł Walawender (ćwiczenia)

Bardziej szczegółowo

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW 1. NAZWA PRZEDMIOTU : BIOSTATYSTYKA 2. NAZWA JEDNOSTKI (jednostek

Bardziej szczegółowo

Analiza wielowymiarowa wprowadzenie

Analiza wielowymiarowa wprowadzenie Sprawy organizacyjne Analiza wielowymiarowa wprowadzenie Dorota Celińska, Paweł Strawiński Uniwersytet Warszawski 10 października 2017 Plan zajęć I Sprawy organizacyjne 1 Sprawy organizacyjne 2 3 Prowadzący

Bardziej szczegółowo

Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych

Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych Projekt jest wykonywany z wykorzystaniem pakietu statystycznego STATISTICA. Praca odbywa się w grupach 2-3 osobowych. Aby zaliczyć projekt, należy

Bardziej szczegółowo

Matlab, zajęcia 3. Jeszcze jeden przykład metoda eliminacji Gaussa dla macierzy 3 na 3

Matlab, zajęcia 3. Jeszcze jeden przykład metoda eliminacji Gaussa dla macierzy 3 na 3 Matlab, zajęcia 3. Pętle c.d. Przypomnijmy sobie jak działa pętla for Możemy podać normalnie w Matlabie t=cputime; for i=1:20 v(i)=i; e=cputime-t UWAGA: Taka operacja jest bardzo czasochłonna i nieoptymalna

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 12.

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 12. Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Zdrowia obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/2016 Kierunek studiów: Pielęgniarstwo Profil: Praktyczny

Bardziej szczegółowo

Analiza danych z użyciem programu Gretl

Analiza danych z użyciem programu Gretl Analiza danych z użyciem programu Gretl Gretl Gretl to pakiet ekonometryczny stworzony przez Allina Cottrella z Uniwersytetu Wake Forest w Pó lnocnej Karolinie w Stanach Zjednoczonych Od roku 2000 pakiet

Bardziej szczegółowo

Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski

Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski Nazwa przedmiotu INFORMATYKA I BIOSTATYSTYKA Kod przedmiotu WL_ 10 Poziom studiów Jednolite studia magisterskie Status przedmiotu x podstawowy uzupełniający

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

Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne

Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Dziedzina

Bardziej szczegółowo

Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica

Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica 1. Zarządzanie danymi. Pierwszą czynnością w pracy z pakietem Statistica jest zazwyczaj wprowadzenie danych do arkusza. Oprócz możliwości

Bardziej szczegółowo

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek: Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek: Forma studiów Informatyka Stacjonarne

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11.

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11. Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017 Kierunek studiów: Informatyka Profil: Praktyczny

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka w Pakiecie Stata

Diagnostyka w Pakiecie Stata Karol Kuhl Zgodnie z twierdzeniem Gaussa-Markowa, estymator MNK w KMRL jest liniowym estymatorem efektywnym i nieobciążonym, co po angielsku opisuje się za pomocą wyrażenia BLUE Best Linear Unbiased Estimator.

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

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/201 WydziałPsychologii i Nauk Humanistycznych Kierunek studiów:

Bardziej szczegółowo

Powtórzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki.

Powtórzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki. Powtórzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki. Zaj ecia 5 Natalia Nehrebeceka 04 maja, 2010 Plan zaj eć 1 Rachunek prawdopodobieństwa Wektor losowy Wartość oczekiwana Wariancja Odchylenie

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

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi

Bardziej szczegółowo

System operacyjny Linux

System operacyjny Linux Paweł Rajba pawel.rajba@continet.pl http://kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Język bash Pierwszy skrypt Rozwinięcia parametryczne Bloki instrukcji Dwa przydatne polecenia Tablice Sprawdzanie warunków Instrukcje

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna to zespół metod statystycznych używanych w celu znalezienia funkcji dyskryminacyjnej, która możliwie najlepiej charakteryzuje bądź rozdziela

Bardziej szczegółowo

Ankieta. Informacje o uczestniku. Imię i nazwisko: Stanowisko : Warsztat Innowacyjne metody dydaktyczne (np. learning by doing, design thinking)

Ankieta. Informacje o uczestniku. Imię i nazwisko: Stanowisko : Warsztat Innowacyjne metody dydaktyczne (np. learning by doing, design thinking) Szanowni Państwo, w związku z uruchomieniem szkoleń w ramach projektu Rozwój kompetencji kadry akademickiej Wyższej Szkoły Menedżerskiej zwracamy się z prośbą o wypełnienie niniejszej ankiety. Ankieta

Bardziej szczegółowo

Tabele przestawne tabelą przestawną. Sprzedawcy, Kwartały, Wartości. Dane/Raport tabeli przestawnej i wykresu przestawnego.

Tabele przestawne tabelą przestawną. Sprzedawcy, Kwartały, Wartości. Dane/Raport tabeli przestawnej i wykresu przestawnego. Tabele przestawne Niekiedy istnieje potrzeba dokonania podsumowania zawartości bazy danych w formie dodatkowej tabeli. Tabelę taką, podsumowującą wybrane pola bazy danych, nazywamy tabelą przestawną. Zasady

Bardziej szczegółowo

Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat

Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat Anna Rajfura 1 Przykład W celu porównania skuteczności wybranych herbicydów: A, B, C sprawdzano, czy masa chwastów na poletku zależy

Bardziej szczegółowo

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

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

Bardziej szczegółowo

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

( 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

R dla każdego : zaawansowane analizy i grafika statystyczna / Jared P. Lander. Warszawa, Spis treści

R dla każdego : zaawansowane analizy i grafika statystyczna / Jared P. Lander. Warszawa, Spis treści R dla każdego : zaawansowane analizy i grafika statystyczna / Jared P. Lander. Warszawa, 2018 Spis treści Słowo wstępne Wprowadzenie xi xii 1 Poznajemy R 1 1.1 Pobieranie R 1 1.2 Wersja R 2 1.3 Wersja

Bardziej szczegółowo

Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu

Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu Metody statystyczne w pedagogice - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu 05.9-WP-PEDD-MS-L_pNadGen0DXUI Wydział Kierunek Wydział Pedagogiki,

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W SELEKCJI

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

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

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 CZĘŚĆ II ZAJĘCIA 2 (CZĘŚĆ II) Będziemy pracować na pliku bory tucholskie.dta Wszystkie przykłady najlepiej jest robić w Do-file Editor (wejście: doedit) Komentarze: Komentarze

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli

Bardziej szczegółowo

SYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Podstawy statystyki medycznej

SYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Podstawy statystyki medycznej SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2015-2018 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Podstawy statystyki medycznej Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Statystyka komputerowa Computer statistics Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: Fakultatywny - oferta Poziom studiów:

Bardziej szczegółowo

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2019 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w biologii

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych.

1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych. Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych. Okno startowe: Póki nie wczytamy jakiejś bazy danych (lub nie stworzymy własnej), mamy dostęp tylko do dwóch

Bardziej szczegółowo

Informatyka w selekcji - Wykªad 1

Informatyka w selekcji - Wykªad 1 Informatyka w selekcji - Wykªad 1 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu 1 Podstawowe informacje o przedmiocie 2 Wst p do pakietu

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY I PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA KIERUNKU LEKARSKIM ROK AKADEMICKI 2016/2017

PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY I PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA KIERUNKU LEKARSKIM ROK AKADEMICKI 2016/2017 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY I PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA KIERUNKU LEKARSKIM ROK AKADEMICKI 2016/2017 1. NAZWA PRZEDMIOTU: BIOSTATYSTYKA METODY ZAAWANSOWANE (fakultet międzywydziałowy) 2.

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

Technologie informacyjne: Arkusz kalkulacyjny

Technologie informacyjne: Arkusz kalkulacyjny Wrocław, 11.05.2018 Technologie informacyjne: Arkusz kalkulacyjny Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej Andrzej Giniewicz Dzisiaj na zajęciach... Podstawy korzystania z arkuszy kalkulacyjnych. 1/68

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

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie. STATISTICA INSTRUKCJA - 1 I. Wprowadzanie danych Podstawowe / Nowy / Arkusz Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą

Bardziej szczegółowo

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 07/08 IN--008 STATYSTYKA W INŻYNIERII ŚRODOWISKA Statistics in environmental engineering

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Załącznik nr 5b do Uchwały senatu UMB nr 61/2016 z dnia 30.05.2016 Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email):

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/5 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 6 6. LICZBA GODZIN: 30

Bardziej szczegółowo

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu WydziałZdrowia i Nauk Medycznych obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 014/015 Kierunek studiów: Pielęgniarstwo

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0

ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ANALIZA DANYCH W STATA 8.0 ZAJĘCIA 4. Rozpoczęcie. Stworzyć w katalogu C:/temp katalog stata_4. Ściągnąć z internetu ze strony http://akson.sgh.waw.pl/~mproch plik anova.xls (kryje się on pod tekstem Zajęcia

Bardziej szczegółowo

1 Miary asymetrii i koncentracji

1 Miary asymetrii i koncentracji Studia podyplomowe w zakresie technik internetowych i komputerowej analizy danych Podstawy statystyki opisowej Adam Kiersztyn 3 godziny lekcyjne 2011-10-22 10.10-12.30 1 Miary asymetrii i koncentracji

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

Diagnostyka w Pakiecie Stata

Diagnostyka w Pakiecie Stata Karol Kuhl Zgodnie z twierdzeniem Gaussa-Markowa, estymator MNK w KMRL jest liniowym estymatorem efektywnym i nieobciążonym, co po angielsku opisuje się za pomocą wyrażenia BLUE Best Linear Unbiased Estimator.

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA. Spis pojȩċ teoretycznych

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA. Spis pojȩċ teoretycznych 1 RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA Spis pojȩċ teoretycznych 1. Podstawowe pojȩcia: doświadczenie losowe, zdarzenie elementarne, zdarzenie losowe, przestrzeń zdarzeń elementarnych, zbiór zdarzeń

Bardziej szczegółowo

www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/zabawa AFWK 2012

www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/zabawa AFWK 2012 www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/zabawa AFWK 2012 AFWK 2012: zasady Prezentacja - poprawa zestawu (czyli przygotowanie konkurencyjnego wariantu) pod względem zysku netto i sprzedaży (wyrażonej w złotych)

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ Dana jest populacja generalna, w której dwuwymiarowa cecha (zmienna losowa) (X, Y ) ma pewien dwuwymiarowy rozk lad. Miara korelacji liniowej dla zmiennych (X, Y

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 31 marca 2014 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA (EiT stopień) Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność

Bardziej szczegółowo

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu 29 marca 2011 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć Nazwa modułu: Wprowadzenie do analizy danych Rok akademicki: 2012/2013 Kod: IET-2-303-SU-s Punkty ECTS: 2 Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Elektronika i Telekomunikacja Specjalność:

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Nauk o Zdrowiu Dietetyka x ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Nauk o Zdrowiu Dietetyka x ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. w języku polskim Statystyka opisowa Nazwa przedmiotu USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW. dr Agnieszka Krzętowska

KARTA PRZEDMIOTU. w języku polskim Statystyka opisowa Nazwa przedmiotu USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW. dr Agnieszka Krzętowska KARTA PRZEDMIOTU Kod przedmiotu E/O/SOP w języku polskim Statystyka opisowa Nazwa przedmiotu w języku angielskim Statistics USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek studiów Forma studiów Poziom

Bardziej szczegółowo

1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE

1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2015-2018 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w badaniach medycznych Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa

Bardziej szczegółowo

Wirtualna Uczelnia - konto dydaktyka

Wirtualna Uczelnia - konto dydaktyka Wirtualna Uczelnia - konto dydaktyka AKADEMIA WYCHOWANIA FIZYCZNEGO JÓZEFA PIŁSUDSKIEGO W WARSZAWIE Informacje ogólne Dokumentacja została opracowana w celu ułatwienia i wspomagania pracy dziekanatu oraz

Bardziej szczegółowo

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0 Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia

Bardziej szczegółowo

I. Oprogramowanie sieciowe do prowadzenia analiz statystycznych wyników badań naukowych

I. Oprogramowanie sieciowe do prowadzenia analiz statystycznych wyników badań naukowych Załącznik nr 1 do siwz Znak sprawy: ZP-PNK/D/2013/9/87 (nazwa wykonawcy) SPECYFIKACJA PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA w postępowaniu powaniu o udzielenie zamówienia publicznego prowadzonym w trybie przetargu nieograniczonego

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Załącznik nr 5b do Uchwały senatu UMB nr 61/2016 z dnia 30.05.2016 Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email):

Bardziej szczegółowo

Prof. dr hab. inż. Edward Radosiński. edward.radosinski@pwr.wroc.pl http://www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/radosinski/

Prof. dr hab. inż. Edward Radosiński. edward.radosinski@pwr.wroc.pl http://www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/radosinski/ Prof. dr hab. inż. Edward Radosiński edward.radosinski@pwr.wroc.pl http://www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/radosinski/ Analiza finansowa wspomagana komputerowo - laboratorium Analiza finansowa spółki giełdowej

Bardziej szczegółowo

BIOSTATYSTYKA. Liczba godzin. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

BIOSTATYSTYKA. Liczba godzin. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Załącznik nr 5b do Uchwały nr 21/2013 Senatu KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Zdrowie Publiczne ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Zdrowie Publiczne ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students:

Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students: 1. Wczytywanie danych do programu R Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students: > students

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

Naszym zadaniem jest rozpatrzenie związków między wierszami macierzy reprezentującej poziomy ekspresji poszczególnych genów.

Naszym zadaniem jest rozpatrzenie związków między wierszami macierzy reprezentującej poziomy ekspresji poszczególnych genów. ANALIZA SKUPIEŃ Metoda k-means I. Cel zadania Zadaniem jest analiza zbioru danych, gdzie zmiennymi są poziomy ekspresji genów. Podczas badań pobrano próbki DNA od 36 różnych pacjentów z chorobą nowotworową.

Bardziej szczegółowo

OPIS PRZEDMIOTU ZAMOWIENIA Szkolenie pt. Zastosowanie metod statystycznych w badaniach środowiskowych

OPIS PRZEDMIOTU ZAMOWIENIA Szkolenie pt. Zastosowanie metod statystycznych w badaniach środowiskowych Załącznik nr 1 OPIS PRZEDMIOTU ZAMOWIENIA Szkolenie pt. Zastosowanie metod statystycznych w badaniach środowiskowych 1. Przedmiotem zamówienia jest usługa szkolenia z zastosowania metod statystycznych

Bardziej szczegółowo

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE UNIWERSYTET WARMIŃSKO-MAZURSKI W OLSZTYNIE PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE http://matman.uwm.edu.pl/psi e-mail: psi@matman.uwm.edu.pl ul. Słoneczna 54 10-561

Bardziej szczegółowo

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 R. Rȩbowski 1 WPROWADZENIE Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 1 Wprowadzenie Powszechnie uważa siȩ, że metoda simplex, jako uniwersalny algorytm pozwalaj acyznaleźć rozwi azanie optymalne

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

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL.

Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Prezentacja Danych i Multimedia II r Socjologia Ćwiczenia laboratoryjne nr 11 Bazy danych i SQL. Celem ćwiczeń jest poznanie zasad tworzenia baz danych i zastosowania komend SQL. Ćwiczenie I. Logowanie

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

Tablice i struktury. czyli złożone typy danych. Programowanie Proceduralne 1

Tablice i struktury. czyli złożone typy danych. Programowanie Proceduralne 1 Tablice i struktury czyli złożone typy danych. Programowanie Proceduralne 1 Tablica przechowuje elementy tego samego typu struktura jednorodna, homogeniczna Elementy identyfikowane liczbami (indeksem).

Bardziej szczegółowo