CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA"

Transkrypt

1 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [] CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystycze) PARAMETRY STATYSTYCZNE - lczby słuŝące do sytetyczego opsu strutury zborowośc statystyczej. PARAMETRY DZIELIMY NA 4 GRUPY:. mary połoŝea. mary zmeośc (dyspersj, rozproszea) 3. mary asymetr (sośośc) 4. mary ocetracj MIARY POŁOśENIA Mary przecęte charateryzują śred lub typowy pozom wartośc cechy. Mary połoŝea dzelą sę a mary przecęte watyle. Podzał mar połoŝea jest astępujący:. mary lasycze (średa: arytmetycza, harmocza, geometrycza) oraz. mary pozycyje (modala, watyle) Wśród watyl ajczęścej mów sę o:. wartylach (perwszy, drug zway medaą, trzec) - podzał zborowośc a 4 częśc,. decylach - podzał zborowośc a 0 częśc, 3. cetylach (percetylach) - podzał zborowośc a 00 częśc.

2 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [] ŚREDNIA arytmetycza Średą arytmetyczą defuje sę jao sumę wartośc cechy merzalej przez lczebość populacj. Średa jest weloścą maowaą ta samo ja badaa cecha. Dla szeregów szczegółowych Tutaj wylczamy tzw. średą arytmetyczą prostą (ewaŝoą), tóra ma postać: L PRZYKŁAD Weźmy dae z przyładu (wyład ) o lczbe braów: 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,,,,,,,,,,,,,,, 3, 3, 3, 3, 4, 4 0 L 0 L L 3 L ,8 Średa lczba braów przypadająca a wyrób wyos w tym przyładze 0,8 [bra/szt.].

3 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [3] Dla szeregów rozdzelczych putowych Tutaj wylczamy tzw. średą arytmetyczą waŝoą, tóra ma postać: lub L w w L w W przyładze z lczbą braów oblczea według perwszego wzoru (z lczeboścam ) przedstawa poŝsza tabela. umer lasy lczba braów lczba wyrobów (lczebość) w oblczea do średej razem ,8

4 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [4] Oblczea średej lczby braów z wyorzystaem drugego wzoru (ze wsaźam strutury w )) poazuje oleja tabela. umer lasy lczba braów wsaź strutury oblczea do średej w w 0 0,60 0,00 0,6 0,6 3 0, 0, ,08 0, ,04 0,6 razem,00 0,80 0,80

5 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [5] Dla szeregów rozdzelczych przedzałowych Tutaj wylczamy tzw. średą arytmetyczą waŝoą, tóra ma postać: lub & & L gdze & w & w L & & w & & jest środem przedzału lasowego wylczaym & 0 astępująco: & w NaleŜy pamętać, Ŝe przy pogrupowau daych źródłowych w szereg rozdzelczy przedzałowy astępuje pewa utrata formacj. JeŜel polczymy średą dla szeregu szczegółowego lub szeregu rozdzelczego putowego, to wy będze dołady ta sam. Dla daych w postac szeregu rozdzelczego przedzałowego średa będze juŝ przyblŝeem. Tym węszym, m szersze są przedzały lasowe, m jest ch mej, td. Np. dla daych źródłowych o czasach dojazdu pracowów frmy ZAUR otrzymamy: ,44 muty.

6 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [6] PRZYKŁAD Oblczea dla średej w przyładze z czasem dojazdu w frme ZAUR (wyład ) według perwszego wzoru (z lczeboścam ) przedstawa poŝsza tabela. umer lasy czas dojazdu w ZAUR środe przedzału lczba pracowów oblczea do średej 0 & & razem Oblczea dla średej według drugego wzoru (ze wsaźam strutury w ) przedstawa oleja tabela. umer lasy czas dojazdu środe przedzału wsaź strutury w ZAUR 0 & oblczea do średej w & w ,05 0, ,0, ,5 4, ,5 0, ,40 0, ,05 3,0 razem,00 40,0 40

7 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [7] WaŜejsze własośc ŚREDNIEJ arytmetyczej. Suma wartośc cechy jest rówa loczyow średej arytmetyczej lczebośc populacj, tj. lub. Średa arytmetycza e moŝe być mejsza od ajmejszej wartośc cechy a teŝ węsza od ajwęszej jej wartośc m ma 3. Suma odchyleń poszczególych wartośc cechy od średej jest rówa zero ( ) 0 lub ( ) 0 4. Średą arytmetyczą oblcza sę w zasadze dla szeregów o zamętych lasach przedzałowych. MoŜa lasy sztucze domąć ( polczyć średą) tylo wtedy, gdy odsete jedoste w tych lasach jest ewel (do 5%). Gdy te odsete jest duŝy aleŝy stosować mary pozycyje zamast średej. 5. Średa arytmetycza jest czuła a sraje wartośc cechy. Są to wartośc cechy dla jedoste etypowych w badaej zborowośc przypadowo (epoprawe) włączoych do badaej populacj.

8 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [8] ŚREDNIA harmocza Średą harmoczą stosujemy wtedy, gdy wartośc cechy są podae w przelczeu a stałą jedostę ej cechy, czyl w postac tzw. wsaźów atęŝea (a przyład: prędość pojazdu [m/godz.], cea jedostowa [zł/szt.], spoŝyce [g/osoba], tp.) H l m - wartość -tego waratu badaej cechy l - wartość -tego waratu lcza badaej cechy m - wartość -tego waratu maowa badaej cechy PRZYKŁAD 3 Kerowca przejechał trasę ze zmeą prędoścą. Odce A o długośc 30 m przejechał z prędoścą 50 m/godz. Odce B o długośc 8 m przejechał z prędoścą 90 m/godz. Z jaą średą prędoścą pooał trasę erowca? Badaą cechą X jest prędość wyraŝoa w [m/godz.]. trasa [m] prędość [m/godz.] l l czas [godz.] l m l / , ,9 Razem,5 H ( 30 8) /( 30/ 50 8/ 90) ( 0,6 0,9) /,5 / 74

9 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [9] PRZYKŁAD 4 Producet przetworów owocowych sprzedawał słoje z przetworam a targowsu. W godzach 6-0 sprzedawał słoje po 7 zł/słój utargował 840 zł. W godzach 0- sprzedawał słoje po 6 zł/słój utargował 360 zł. W godzach -6 sprzedawał słoje po 5 zł/słój utargował 00 zł. Jaa była średa cea słoja sprzedaego w tym du? Badaą cechą X jest cea słoja wyraŝoa w [zł/słój]. H utarg [zł] cea [zł/słój] lość [słój] l m l / Razem ( ) /( 840/ 7 360/ 6 00/5) ( ) 300/ / 6,5

10 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [0] ŚREDNIA geometrycza Średą geometryczą oreśla sę wzorem: G L Średa ta zajduje szczególe zastosowaa w aalze dyam zjaws (poczeaj a stosowy wyład).

11 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [] MODALNA (Domata) Modala (Mo) zwaa teŝ domatą (D) jest to wartość cechy, tóra występuje ajczęścej w badaej zborowośc. ZALECENIA przy wyzaczau modalej. Modalą wyzaczamy sesowe terpretujemy tylo wtedy, gdy dae są pogrupowae w szereg rozdzelczy (putowy lub przedzałowy).. Lczebość populacj powa być dostatecze duŝa. 3. Dagram lub hstogram lczebośc (częstośc) ma wyraźe zazaczoe jedo masmum (rozład jedomodaly). 4. Dla daych pogrupowaych w szereg rozdzelczy przedzałowy modala e występuje w srajych przedzałach (perwszym lub ostatm) - przypade srajej asymetr. Ne da sę w tam przypadu aaltycze wyzaczyć modalej. 5. Dla daych pogrupowaych w szereg rozdzelczy przedzałowy przedzał modalej oraz dwa sąsede przedzały (poprzedzający astępujący po przedzale modalej) powy meć taą samą rozpętość.

12 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [] Modala dla szeregów rozdzelczych putowych PRZYKŁAD 5 Badao czas obrób detalu [muta] przez pracowów frmy ZAUR. Otrzymae dae pogrupowao w szereg rozdzelczy putowy. umer lasy czas obrób [muta] lczba pracowów wsaź strutury (częstość) w 0 0 0, , , , , ,05 razem 00,00 Łatwo zauwaŝyć, Ŝe ajwęsza lczba pracowów (a zarazem ajwęsza częstość) zajduje sę w lase 3 (m3). Zatem modala wyos: M o m 3 WNIOSEK: ajczęścej występujący czas obrób detalu wśród pracowów frmy ZAUR to mut. W domu: polcz samodzele śred czas obrób porówaj z modalą.

13 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [3] Modala dla szeregów rozdzelczych przedzałowych Modalą wylczamy tutaj wg astępującego wzoru: M o 0m h m m m m m m m m - umer lasy (przedzału) z modalą 0m - doly raec przedzału modalej h m - rozpętość przedzału modalej (h m m - 0m ) m - lczebość przedzału modalej m- ( m ) - lczebość dla przedzałów sąsadujących z przedzałem modalej PRZYKŁAD 6 M o Wyorzystamy badae czasu dojazdu w frme ZAUR (wyład ). umer lasy czas dojazdu w ZAUR lczba pracowów razem WNIOSEK: ajczęścej występującym czasem dojazdu wśród pracowów frmy ZAUR jest 48 mut.

14 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [4] Z wyorzystaem częstośc(wsaź strutury) wzór a modalą jest astępujący: M h m m o 0m m wm wm wm wm w m - częstość (wsaź strutury) przedzału modalej w m- (w m ) - częstość dla przedzałów sąsadujących z przedzałem modalej M o umer lasy czas dojazdu w ZAUR w w wsaź strutury 0 w 5 5 0, , , , , ,05 razem,00 0,4 0, ,4 0,5 0,4 0, ,5 0, Modala moŝemy wyzaczyć grafcze ta ja to poazao a rysuu. 48

15 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [5] KWARTYLE Kwartyle to tae wartośc cechy X, tóre dzelą zborowość a cztery rówe częśc pod względem lczebośc (lub częstośc). Częśc te pozostają w oreśoych proporcjach do sebe. Aby dooywać taego podzału zborowość mus być uporządowaa według rosących wartośc cechy X. KaŜdy wartyl dzel zborowość a dwe częśc, tóre pozostają do sebe w astępujących proporcjach. I ta: wartyl (Q I ) - 5% z lewej 75% populacj z prawej stroy wartyla, wartyl (Q II ) - 50% z lewej 50% populacj z prawej stroy wartyla, wartyl 3 (Q III ) - 75% z lewej 5% populacj z prawej stroy wartyla. Medaa Medaa (M e ) - wartość środowa, aczej: wartyl (Q II ). Jest to taa wartość cechy X, tóra dzel zborowość a dwe rówe częśc, tj. połowa zborowośc charateryzuje sę wartoścą cechy X mejszą lub rówą medae, a druga połowa węszą lub rówą. Medaa dla szeregu szczegółowego Szereg mus być posortoway rosąco!!! Wartość meday wyzacza sę aczej gdy lczebość populacj () jest eparzysta, a aczej gdy jest parzysta. Dla eparzystego: Dla parzystego: M e M e

16 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [6] PRZYKŁAD 7 Zmerzoo czas wyoaa detal [muta/ szt.] przez wybraego pracowa frmy ALFA otrzymao astępujący szereg szczegółowy: 0, 0, 0,,,,, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5 Lczebość populacj jest eparzysta: 7 M e WNIOSEK: Dla połowy detal czas wyoaa jedego detalu przez pracowa frmy ALFA był e dłuŝszy Ŝ ( ) 3 mut, a drugej połowy detal był e rótszy ( ) Ŝ 3 mut. PRZYKŁAD 8 Zmerzoo czas wyoaa detal [muta/ szt.] przez wybraego pracowa frmy BETA otrzymao astępujący szereg szczegółowy: 0, 0,,,,,,,, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6 Lczebość populacj jest parzysta: 8 M e ( ) ( 3), WNIOSEK: Dla połowy detal czas wyoaa jedego detalu przez pracowa frmy BETA był e dłuŝszy Ŝ ( ),5 muty, a dla drugej połowy detal był e rótszy ( ) Ŝ,5 muty.

17 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [7] Medaa dla szeregu rozdzelczego putowego. Ustalamy a począte tzw. umer meday (N Me ). Jest to połowa lczebośc populacj: N Me (albo ułame ½ dla częstośc).. Kumulujemy lczebośc (albo częstośc). 3. Zajdujemy lasę, w tórej po raz perwszy przeroczoy został umer meday. Klasa ta ma umer m. M. 4. Wartość cechy X w lase m jest medaą, t.j. e m PRZYKŁAD 9 Dae z przyładu 5 o czase obrób detalu [muta] przez pracowów frmy ZAUR. umer czas lasy obrób [muta] lczba pracowów sumulowaa lczebość sumulowaa częstość s w s , , , , , ,00 razem 00 Lczebość populacj: 00 Numer meday: Me cz N (dla lczebośc) albo N Me (dla częstośc) Numer lasy z medaą: m3 Medaa: M e m 3 WNIOSEK: Połowa pracowów frmy ZAUR obraba detal e dłuŝej Ŝ ( ) mut, a druga połowa e rócej ( ) Ŝ mut.

18 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [8] Medaa dla szeregu rozdzelczego przedzałowego Wzór a medaę (przy wyorzystau lczebośc): PRZYKŁAD 0 M e 0m h m N Me m m Dae z przyładu 6 (badae czasu dojazdu w frme ZAUR). umer lasy czas dojazdu sumul. lczebość w ZAUR lczba pracowów 0 s razem 00 s Lczebość populacj: 00 Numer meday: N Me Numer lasy z medaą: m4 M e WNIOSEK: Połowa pracowów frmy ZAUR dojeŝdŝa do pracy w czase e dłuŝszym ( ) Ŝ 43 muty, a druga połowa w czase e rótszym ( ) Ŝ 43 muty.

19 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [9] Wzór a medaę (przy wyorzystau częstośc): cz N Me wm M e 0m hm wm PRZYKŁAD 0 (c.d.) umer lasy czas dojazdu w ZAUR wsaź strutury (częstość) s sumul. częstość 0 w w s 5 5 0,05 0, ,0 0, ,5 0, ,5 0, ,40 0, ,05,00 razem,00 cz Numer meday: N Me Numer lasy z medaą: m4 M e 0,50 0, ,5 0, ,

20 D. Mszczyńsa, M.Mszczyńs, Materały do wyładu ze Statysty, 009/0 [0] Pozostałe wartyle Wszyste wartyle wyzaczamy podobe ja wartyl (czyl medaę) pamętając w jach proporcjach dzelą oe zborowość. Dla szeregów rozdzelczych pomocą moŝe być tabela, w tórej zestawoo umery wartyl. wartyl wartyl (Q I ) wartyl (Q II ) medaa wartyl 3 (Q III ) umer wartyla cz dla lczebośc ( N Q ) dla częstośc ( N Q ) cz NQ I N Q 0, 5 4 I 4 N Q II cz N Q 0, 50 4 II 3 cz 3 NQ III N Q 0, 75 4 III 4 Kwartyle moŝemy wyzaczyć grafcze ta ja to poazao a rysuu.

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2

Bardziej szczegółowo

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

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa Wzory

Statystyka Opisowa Wzory tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych

Bardziej szczegółowo

Sabina Nowak. Podstawy statystyki i ekonometrii Część I

Sabina Nowak. Podstawy statystyki i ekonometrii Część I Saba owa Podstawy statysty eoometr Część I Podyplomowe Studa Wycea eruchomośc Wydzał Zarządzaa Uwersytetu Gdańsego 7 weta 19 rou 1. Elemety teor badaa zborów statystyczych Statystycze metody badaa prawdłowośc

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

Miary średnie. Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek badanej zbiorowości podzieloną przez liczbę tych jednostek.

Miary średnie. Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek badanej zbiorowości podzieloną przez liczbę tych jednostek. Węcej doumetów a troe: www.rawczy.hotl.pl Aalza trutury zmerza do wydobyca a jaw charaterytyczych właścwośc zborowośc porówaa ch z ą zborowoścą. Każde badae, tóre w efece ma dać wzechtroą oceę zjawa doprowadzć

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (c.d.) MIARY ZMIENNOŚCI

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (c.d.) MIARY ZMIENNOŚCI D. zczyńa,.zczyń, atrały do wyładu 3 z Statyty, 009/0 [] CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (c.d.). mary połoŝa - wyład. mary zmośc (dyprj, rozproza) 3. mary aymtr (ośośc) 4. mary octracj IARY

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

Matematyczne metody opracowywania wyników

Matematyczne metody opracowywania wyników Matematycze metody opracowywaa wyów Statystya rachue epewośc Paweł Ża Wydzał Odlewctwa AGH Katedra Iżyer Procesów Odlewczych Kraów, gruda 00 Opracowae rzywej stygęca 3 4 5 6 7 Formuły a przyblżae pochodej

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

Statystyczna analiza danych przedziały ufności 07-- Probablstyka statystyka Statystycza aalza daych przedzały ufośc Wykład 7 dr ż. Barbara Swatowska Wstęp Podstawowe cele aalzy zborów daych Uogóloy ops poszczególych cech/zeych statystyka opsowa; aalza

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5 L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA

STATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA PROWADZĄCY Dwczea laboratoryje Rok akademck 0/0, semestr let mgr Emla Modraka, Katedra Ekoometr Przestrzeej UŁ emodraka@u.lodz.pl www.em.kep.prv.pl KONSULTACJE Poedzałek: 9.45-.0 Środa: 6.40-7.40 Pokój

Bardziej szczegółowo

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka

Bardziej szczegółowo

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =? Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych

Bardziej szczegółowo

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2 Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

INTERPRETACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH

INTERPRETACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH INTERPRETACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH LITERATURA. Statystyka. Elemety teor zadaa.. S. Ostasewcz, Z. Rusak, U. Sedlecka, Wydawctwo UE we Wrocławu, Wrocław 006.. Statystyka w zarządzau 4. A. Aczel, PWN, Warszawa

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje

Bardziej szczegółowo

METODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI

METODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI METODY OPISU STRUKTURY ZBIOROWOŚCI Wkaźk atężea WSKAŹIK STRUKTURY I ATĘŻEIA Iloraz lczby jedotek jedej zborowośc ( ) do lczby jedotek drugej zborowośc (m ). Wyraża ę wzorem: W m Gdze: W wkaźk atężee; lczebośd

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce. Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 9.0.06 STATYSTYKA OPISOWA, cz. II WSTĘP DO STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ Pla a dzsaj. Statystyka opsowa, cz. II: mary położea dokończee mary zróżcowaa mary asymetr

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i ZAJĘCIA NR Dzsaj omówmy o etro, redudacj, średej długośc słowa odowego o algorytme Huffmaa zajdowaa odu otymalego (od ewym względam; aby dowedzeć sę jam doczeaj do ońca). etro JeŜel źródło moŝe adawać

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA 2. Metody opisu struktury i natężenia, metody opisu tendencji centralnej, klasyczne metody opisu dyspersji. i n

ZAJĘCIA 2. Metody opisu struktury i natężenia, metody opisu tendencji centralnej, klasyczne metody opisu dyspersji. i n ZAJĘCIA Metody opu truktury atężea, metody opu tedecj cetralej, klaycze metody opu dyperj. WSKAŹIK STRUKTURY I ATĘŻEIA METODY OPISU STRUKTURY I ATĘŻEIA Wkaźk atężea Iloraz lczby jedotek jedej zborowośc

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version  WIII/1 Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.

Bardziej szczegółowo

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź Sps treśc Moduł Wprowadzee do metod loścowych w

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. Statystyka. Losowanie (pomiar)

STATYSTYKA OPISOWA. Statystyka. Losowanie (pomiar) STATYSTYKA OPISOWA Statytyka Statytyka opowa Statytyka matematycza Loowae (pomar) Popuacja geeraa (rezutaty potecjaych pomarów) Próbka (rezutaty pomarów) Statytyka opowa zajmuje ę wtępym opracowaem wyków

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem

Bardziej szczegółowo

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji. Botatytyka, 018/019 dla Fzyk Medyczej, tuda magterke etymacja etymacja średej puktowa przedzał ufośc średej rozkładu ormalego etymacja puktowa przedzałowa waracj rozkładu ormalego etymacja parametrów rozkładu

Bardziej szczegółowo

Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej

Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej --8 Wstęp do probablsty statysty Wyład. Zmee losowe ch rozłady dr hab.ż. Katarzya Zarzewsa, prof.agh, Katedra Eletro, WIET AGH Wstęp do probablsty statysty. wyład Pla: Pojęce zmeej losowej Iloścowy ops

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I) Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac

Bardziej szczegółowo

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

Bardziej szczegółowo

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy. MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,

Bardziej szczegółowo

Parametry zmiennej losowej

Parametry zmiennej losowej Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE mgr Aa Matysak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE POPULACJA (ZBIOROWOŚĆ GENERALNA) zbór logcze powązaych jeostek, obektów, wyków wszystkch pomarów, p meszkańcy Polsk, stuec SGH, gospoarstwa omowe w Polsce

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

Projekt 3 Analiza masowa

Projekt 3 Analiza masowa Wydzał Mechaczy Eergetyk Lotctwa Poltechk Warszawskej - Zakład Saolotów Śgłowców Projekt 3 Aalza asowa Nejszy projekt składa sę z dwóch częśc. Perwsza polega projekce wstępy wętrza kaby (kadłuba). Druga

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Praca Domowa:.. ( α β ( α β α β ( ( α Γ( β α,,..., ~ B, Γ + f Γ ( α + α ( α + β + ( α + β Γ α + β Γ α + Γ α + β Γ α + + β E Γ α Γ β Γ α Γ α + + β Γ α + Γ β α α + β β α β Γ α + β Γ α + Γ α + β Γ α + + β

Bardziej szczegółowo

Zmienna losowa X ma taki rozkład, jeśli przyjmuje wartości k=0,1,2,...,n z prawdopodobieństwami określonymi wzorem:

Zmienna losowa X ma taki rozkład, jeśli przyjmuje wartości k=0,1,2,...,n z prawdopodobieństwami określonymi wzorem: . Jaka jest różca mędzy cechą skokową cągłą? podać przykłady każdej z ch. Cecha loścowa : skokowa przyjmująca pewe wartośc lczbowe e przyjmująca wartośc pośredch cecha ta też jest azywaa dyskretą, przykład:

Bardziej szczegółowo

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; } Idea: Wyzaczamy ameszy elemet w cągu tablcy zameamy go mescam z elemetem perwszym, astępe z pozostałego cągu wyberamy elemet ameszy ustawamy go a druge mesce tablcy zmeamy, td. Realzaca w C++ vod seleca

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe. INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.

Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary. Statystyka opsowa Roma Syak Statystyka opsowa Stawa sę pytaa: pytae co? poprzedza pytae jak?. Najperw potrzeba jest mara, potem moża badać zmay tej mary. Potrzebe są mary zborcze, charakteryzujące zborowośc

Bardziej szczegółowo

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12 Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboratorum Ćw. Analza statystyczna grafczna danych pomarowych. Wprowadzene MATLAB dysponuje weloma funcjam umożlwającym przeprowadzene analzy statystycznej pomarów, czy

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. Materiały dydaktyczne 17 ARTUR ZIMNY

STATYSTYKA OPISOWA. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. Materiały dydaktyczne 17 ARTUR ZIMNY Państwowa Wższa Szkoła Zawodowa w Koe Materał ddaktcze 17 ARTUR ZIMNY STATYSTYKA OPISOWA Materał pomoccze do ćwczeń wdae druge zmeoe Ko 010 Ttuł Statstka opsowa Materał pomoccze do ćwczeń wdae druge zmeoe

Bardziej szczegółowo

Równania rekurencyjne

Równania rekurencyjne Rówaa reurecyje Ja stosować do przelczaa obetów obatoryczych? zaleźć zwąze reurecyjy, oblczyć la początowych wartośc, odgadąć ogóly wzór, tóry astępe udowaday stosując ducję ateatyczą. W etórych przypadach,

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia)

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia) Mary przecęte Średa arytmetycza Dla szeregu rozdzelczego cechy skokowej x k x k Średa harmocza (cechy o charakterze lorazu p. Prędkość, gęstość zaludea) x H k x Średa geometrycza x x x... G x średa arytmetycza

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej

Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej Podstawy matematy fasowej ubezpeczeowej oreślea, wzory, przyłady, zadaa z rozwązaam KIELCE 2 SPIS TREŚCI WSTEP... 7 STOPA ZWROTU...... 9 2 RACHUNEK CZASU W MATEMATYCE FINANSOWEJ. 0 2. DOKŁADNA LICZBA DNI

Bardziej szczegółowo

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste Statystyka opisowa Miary statystycze: 1. miary położeia a) średia z próby x = 1 x = 1 x = 1 x i - szereg wyliczający x i i - szereg rozdzielczy puktowy x i i - szereg rozdzielczy przedziałowy, gdzie x

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982. Wyłady z Aalzy rzeczywstej zespoloej w Matematyce stosowaej Lteratura W Rud: Podstawy aalzy matematyczej, PWN, Warszawa, 1982 W Rud: Aalza rzeczywsta zespoloa, PZWS, Warszawa, 1986 W Szabat: Wstęp do aalzy

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 2014 część 1 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. Zmienne losowe Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład STATYSTYKA Wnosowane statystyczne to proces myślowy polegający na formułowanu sądów o całośc przy dysponowanu o nej ogranczoną lczbą nformacj Zmenna losowa soowa jej rozład Zmenną losową jest welość, tóra

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lecja 4 Nearametrycze testy stotośc ZADANIE DOMOWE www.etraez.l Stroa 1 Część 1: TEST Zazacz orawą odowedź (tylo jeda jest rawdzwa). Pytae 1 W testach earametryczych a) Oblczamy statystyę

Bardziej szczegółowo

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk Statystyka powtórzeie (I semestr) Rafał M. Frąk TEORIA Statystyka Statystyka zajmuje się badaiem procesu zbieraia oraz iterpretacji daych liczbowych lub jakościowych. Przedmiotem statystyki są metody badaia

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle. Wykład 3. Opis struktury zbiorowości 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 2. Miary połoŝenia rozkładu. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle. W praktycznych zastosowaniach bardzo często

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja krzywych...

Reprezentacja krzywych... Reprezeacja rzywych... Reprezeacja przy pomocy fcj dwóch zmeych rzywe płase płase - jedej: albo z z f x y x [ x x2] y [ y y2] f x y g x x [ x x2] Wady: rzywe óre dla pewych x y mogą przyjmować wele warośc

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 6 Matematyka fasowa c.d. Rachuek retowy (autetowy) Maem rachuku retowego określa sę regulare płatośc w stałych odstępach czasu przy założeu stałej stopy procetowej. Przykłady

Bardziej szczegółowo

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny Wykład ze statystyk Macej Woly T: Zajęca orgazacyje Ageda. Program wykładu. Cel zajęć 3. Nabyte umejętośc 4. Lteratura 5. Waruk zalczea Program wykładu T: Zajęca orgazacyje [h] T: Przedmot zadaa statystyk

Bardziej szczegółowo

Parametry statystyczne

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

Bardziej szczegółowo

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych ZJAZD Przedmotem statystyk jest zberae, prezetacja oraz aalza daych opsujących zjawska losowe. Badau statystyczemu podlega próbka losowa pobraa z populacj, aczej populacj geeralej. Na podstawe uzyskaych

Bardziej szczegółowo

Materiały wspomagające wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Materiały wspomagające wykład ze statystyki. Maciej Wolny Materały wspomagające wykład ze statystyk Macej Woly T: Zajęca orgazacyje Ageda. Program wykładu. Cel zajęć 3. Nabyte umejętośc 4. Lteratura 5. Waruk zalczea Program wykładu T: Zajęca orgazacyje [h] T:

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Wyższe momenty zmiennej losowej

Wyższe momenty zmiennej losowej Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h( dla dysretej zm. losowej oraz ucji h( dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu dla

Bardziej szczegółowo

Przewodnik do ćwiczeń ze statystyki

Przewodnik do ćwiczeń ze statystyki Przewodk do ćwczeń ze tatytyk Podtawowe defcje Próbka loowa, tatytycza Próbką loową jet ograczoy zbór oberwacj dokoay a pewej hpotetyczej lub realej zborowośc zwaej populacją. Waże jet, że oberwacje ą

Bardziej szczegółowo

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h() dla dysretej zm. losowej oraz ucji h() dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( ) d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu

Bardziej szczegółowo

Statystyczny opis danych - parametry

Statystyczny opis danych - parametry Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

Pierwszym etapem analizy danych jest wykonanie szeregu rozdzielczego prostego (w skrócie nazywany szeregiem rozdzielczym) i kumulacyjnego

Pierwszym etapem analizy danych jest wykonanie szeregu rozdzielczego prostego (w skrócie nazywany szeregiem rozdzielczym) i kumulacyjnego Statytyka opowa: tabularycze grafcze przedtawae daych, rozkład empryczy cechy, mary położea, cetrale, rozprozea, kośośc, płazczea Zmee przedtawa ę w potac zeregów tatytyczych, tj. cągu welkośc tatytyczych,

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA L. Kowals - styacja TYMACJA UNKTOWA I RZDZIAŁOWA ROZKŁADY ODTAWOWYCH TATYTYK zea losowa odpowed badaej cechy,,,..., próba losowa zea losowa wyarowa, ezależe zee losowe o ta say rozładze ja. Jeśl x jest

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

Rozkład empiryczny i jego opis Statystyka w zadaniach

Rozkład empiryczny i jego opis Statystyka w zadaniach Małgorzata Podogrodza Rozład empryczy ego op tatytya w zadaach tatytya opowa zadue bardzo zeroe zatoowae we wzytch dzedzach au. Ooby zgłębaące wedzę z tego przedmotu, e maą a ogół problemów z doborem odpowedch

Bardziej szczegółowo

WIELOWYMIAROWE REGUŁY ASOCJACJI W MODELOWANIU TENDENCJI ROZWOJOWYCH MSP

WIELOWYMIAROWE REGUŁY ASOCJACJI W MODELOWANIU TENDENCJI ROZWOJOWYCH MSP KATARZYNA BŁASZCZYK BOGDAN RUSZCZAK Poltecha Opolsa WIELOWYMIAROWE REGUŁY ASOCJACJI W MODELOWANIU TENDENCJI ROZWOJOWYCH MSP Wstęp Esploraca daych (ag. data g) zaue sę efetywy zadowae ezaych dotychczas

Bardziej szczegółowo