STATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "STATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA"

Transkrypt

1 PROWADZĄCY Dwczea laboratoryje Rok akademck 0/0, semestr let mgr Emla Modraka, Katedra Ekoometr Przestrzeej UŁ KONSULTACJE Poedzałek: Środa: Pokój F0, Wydzał Ekoomczo-Socjologczy UŁ ZASADY ZALICZENIA PRZEDMIOTU. Kolokwum zalczeowe; LITERATURA PODSTAWOWA Budżety Gospodarstw Domowych, GUS, Warszawa Malarska A. (005), Statystycza aalza daych wspomagaa programem SPSS, SPSS Polska, Kraków, Paek T. *red.+. (007), Statystyka społecza, PWE, Warszawa, Paek T., Szulc A. *red.+. (006), Statystyka społecza. Wybrae zagadea, SGH, Warszawa, Puławska-Turya B. (005), Statystyka dla ekoomstów, Wydawctwo Df, Warszawa, Waruk jakośd życa Polaków, Rada Motorgu Społeczego, Vzja Press & IT, Warszawa 0. Zelaś A. (000), Metody statystycze, Polske Wydawctwo Ekoomcze, Warszawa, Zelaś A., Pawełek B., Waat St. (00), Metody statystycze. Zadaa sprawdzay, Polske Wydawctwo Ekoomcze, Warszawa,

2 6.0.0 r. ZAJĘCIA Źródła daych w statystyce społeczej ekoomczej Statystyka opsowa mary tedecj cetralej, dyspersj asymetr ŹRÓDŁA DANYCH W STATYSTYCE SPOŁECZNEJ I EKONOMICZNEJ Główy Urząd Statystyczy: ROCZNIKI, SZEREGI STATYSTYCZNE Roczk statystycze Wskaźk makroekoomcze: Bak Daych Lokalych: Baza demografa: BANKI I BAZY DANYCH OPRACOWANIA TEMATYCZNE Ludośd: Praca. Wyagrodzea: Waruk życa: Edukacja: Gospodarka społecza: Wyk badao społeczo-ekoomczych Budżety gospodarstw domowych: ww.stat.gov.pl/gus/waruk_zyca_plk_html.htm Dagoza Społecza. Waruk jakośd życa Polaków: Badae Aktywośc ekoomczej ludośc Polsk STATYSTYKA OPISOWA POWTÓRZENIE RODZAJE SZEREGÓW Szereg wyróżoe ze względu a typ cechy Szereg czasowe Szereg przestrzee Szereg czasowe mometów Szereg czasowe okresów KRYTERIUM: BUDOWA SZEREGU Szereg szczegółowy prosty prezetuje uporządkoway rosąco lub malejąco cąg wartośc badaej cechy. Symbolem X ozaczamy badaa cechę symbolem wartośc tej cechy odpowadające -tej jedostce Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

3 6.0.0 r. statystyczej (= ). Szereg te stosowae są, gdy lczba jedostek objętych badaem jest a tyle mała, że prezetacja wartośc cech w sposób uporządkoway ch jest czytela. Przykład. Przyjmjmy, że w losowo wybraej próbe lczącej 5 studetów UŁ zbadao wek otrzymao astępujące wyk: X Powyższy cąg uporządkoway jest rosąco. Staow szeregem szczegółowym prostym. W tym przykładze jedostką statystycza jest studet UŁ, a badaą cechą wek. Szereg rozdzelcze to take, w których zborowośd statystycza podzeloa jest a klka częśc, klasy według określoej cechy o podaej lczebośc każdej z ch (czyl o podaej lczbe jedostek mających określoy warat cechy jakoścowej bądź wartośd zmeej. Szereg rozdzelcze dzelmy a : Szereg rozdzelcze puktowe budowae zwykle gdy lczba waratów badaej cechy jest ewelka, a każdy z tych waratów występuje klka razy w badaej zborowośc. Stosowae są zazwyczaj do cech skokowych. Przykład. Przekształcając szereg z przykładu. dla każdej z wartośc z cechy (weku) przypsujemy lczbę jedostek statystyczych, które posadają daą cechę, co przedstawa poższy szereg: cecha: wek studetów X lczebośd grup 4 - Suma: 5 Szereg rozdzelcze przedzałowe powstaje w wyku podzału zborowośc a klasy podaa lczebośc każdej z ch. Szereg te (zwłaszcza z otwartym przedzałam) stosuje sę głowe do porządkowaa wartośc cech cągłych. Należy zwrócd uwagę, aby klasy były rozłącze, obejmowały wszystke możlwe waraty cechy. Aby określd lczbę klas, a jake dzelmy zborowośd ależy kerowad sę klkoma zasadam:. Lczba klas e powa byd mejsza ż 6 wększa ż 5.. Spotyka sę wzory ułatwające ustalee lczby klas: Gdze: k lczba klas, lczebośd próby k, Aby określd rozpętośd przedzałów klasowych czyl różcę pomędzy górą dolą gracą -tego przedzału klasowego stosuje sę (ajczęścej) poday pożej wzór: ma m h k Gdze: h rozpętośd przedzału klasowego, k lczba klas, ma maksymala wartośd badaej cechy występująca pośród badaych jedostek, m mmala wartośd cechy w próbe Ustalae grac poszczególych klas. W przypadku perwszej klasy dolą gracą jest mmala wartośd cechy w daej próbe. Gdy rozpatrywaa cecha ma charakter cągły góre grace klas powy byd rówe dolym gracom klas po ch astępujących. cecha: wek studetów X lczebośd grup 5 Szereg rozdzelcze przedzałowe z domkętym przedzałam klasowym: p. -4, 5-6, 7-8. Szereg rozdzelcze przedzałowe z otwartą górą gracą: p. -5, 5-9, 9-. Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

4 6.0.0 r węcej 6 - Suma: 5 Szereg skumulowae budowae szeregu skumulowaego opera sę a dodawau lczebośc poszczególych klas (zarówo w szeregu rozdzelczym puktowym, jak rozdzelczym przedzałowym) cecha: wek studetów X lczebośd grup Kryterum: cecha Szereg czasowe, charakteryzują sę oe tym, że zajdujące sę w ch wartośc dotyczą: - kolejych okresów (szereg czasowe okresów), p. lczba ludośc wg lat - kolejych mometów w badaym przedzale czasowym (szereg czasowe mometów), p. sta lczby ludośc a..00 r. Szereg przestrzee przedstawają rozmeszczee zjawska w przestrze, p. lczba ludośc z wykształceem wyższym wg województw (loścowa), grupy językowe wg państw (jakoścowa) WSKAŹNIK STRUKTURY I NATĘŻENIA METODY OPISU STRUKTURY I NATĘŻENIA Wskaźk atężea Iloraz lczby jedostek jedej zborowośc ( ) do lczby jedostek drugej zborowośc (m ). Wyraża sę wzorem: W m Gdze: W wskaźk atężee; lczebośd cechy ; m lczebośd cechy m; gęstość zaludea = lczba ludośc/jedostka powerzch; stopa bezroboca = lczba osób bezrobotych/lczbę osób aktywych zawodowo; Wskaźk struktury Staow udzał lczebośc (częstośc występowaa) waratu (wartośc) badaej cechy w łączej lczbe obserwacj W st Gdze: W st wskaźk struktury; lczebośd (częstośd występowaa) określoej -tej wartośc, waratu cechy Udzał lczby rodz posadających jedo dzecko w całej badaej próbe; udzał studetów UŁ mających ukończoe 0 lat w lczbe wszystkch studetów a UŁ. Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 4 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

5 6.0.0 r. Wskaźk podobeostwa struktur Stosoway jest do porówywaa różych zborowośc ze względu a jedą badaą cechę. k m W W, przy czym 0< p p sk, sk Gdze: p - wskaźk podobeostwa struktur, W, sk Wsk- wskaźk struktury -tej cechy w zborowośc.. Z każdego wersza wyberaa jest ajższa wartośd wskaźka struktury. Suma wybraych wskaźków daje wartośd wskaźka podobeostwa struktur. Im wyższa wartośd tym struktury są bardzej podobe. Dystrybuata emprycza Rozkładem empryczym badaej cechy azywamy przyporządkowae kolejym wartoścom cechy, odpowadających m lczebośc. Dystrybuata emprycza staow dagram lczebośc skumulowaej (szereg skumuloway lczebośc przedstawoy za pomocą wykresu słupkowego) Dagram jest welobokem lczebośc, wykresem lowym lczebośc (a os Y) według środków przedzałów klasowych (a os X). Hstogram, w odróżeu od dagramu prezetuje zbór prostokątów, których jede bok leżący a os pozomej pokrywa sę z rozpętoścą poszczególych przedzałów klasowych, drug odpowada lczebośc tych klas odłożoych a os poowej. Średa arytmetycza MIARY TENDENCJI CENTRALNEJ: KLASYCZNE Średa arytmetycza jest to wartośd określoej cechy X, jaką przyjęłyby wszystke obserwacje (jedostk zborowośc statystyczej) gdyby e było mędzy m różc ze względu a pozom badaej cechy. Ne stosujemy średej arytmetyczej gdy:. W szeregu rozdzelczym o przedzałach klasowych przedzały skraje są otwarte. Np. 0 węcej zatrudoych Waruek: Średa arytmetycza dla szeregu rozdzelczego przedzałowego z otwartym przedzałam klasowym może byd oblczoa jeśl przedzały klasowe mają ewelke lczebośc (praktycze 5% ogólej lczebośc). Jeśl te waruek jest spełoy przedzały moża domkąd, czyl przyjąd góre grace przedzałów klasowych. Jeśl te waruek e jest spełoy e wolo zamykad przedzałów oblczad średej.. Występują w szeregu wartośc etypowe. Jeśl zborowośd jest ejedoroda Własośc średej arytmetyczej (obowązkowa zajomośd źródło: wykłady) Wzory: Średa arytmetycza Szereg szczegółowy Szereg rozdzelczy puktowy Szereg rozdzelczy przedzałowy N Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 5 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

6 6.0.0 r. - wartośd średa - wartośd -tej cechy; - lczebośd -tej cechy lub daego przedzału aczej częstośc występowaa; 0 - środek -tego przedzału klasowego; Iterpretacja: Śred pozom badaego zjawska wyos Średa harmocza Średą harmoczą stosuje sę gdy wartośc cechy podawae są w przelczeu a jedostkę ej cechy, czyl w postac tzw. wskaźków atężea p. prędkość pojazdu w km/h Wzory: Średa harmocza Szereg szczegółowy Szereg rozdzelczy puktowy Szereg rozdzelczy przedzałowy h N h h - wartośd średa - wartośd -tej cechy; - lczebośd -tej cechy lub daego przedzału aczej częstośc występowaa; 0 - środek -tego przedzału klasowego; Średa geometrycza Średą geometryczą stosujemy do badaa średego tempa zma zjawska (e średego pozomu badaego zjawska), gdy zjawsko ujmowae jest dyamcze. Wzór dla szeregu czasowego dyamk wzrostu badaej cechy: G... X - dywdualy deks łaocuchowy cechy wyrażoej w czase = wartośd z daego okresu (t)/wartośd z okresu poprzedego (t-). Przykład: Badae średego pozomu tempa wzrostu ce towarów usług kosumpcyjych Domata MIARY TENDENCJI CENTRALNEJ: POZYCYJNE Iaczej określaa jako moda, wartośd ajczęstsza, modala, staow tę wartośd (warat) cechy, który występuje ajczęścej w badaej zborowośc statystyczej. Przy terpretacj modalej ależy pamętad, że charakteryzuje oa jedostk o typowym pozome zmeej, e zaś wszystke badae jedostk. Wyzaczee domaty jest uzasadoe gdy: jest dostatecze dużo obserwacj; rozkład empryczy lczebośc jest rozkładem jedomodalym, (jede ośrodek domujący) Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 6 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

7 6.0.0 r. asymetra rozkładu lczebośc jest umarkowaa, przedzały klasowe, w których występuje domata oraz dwa sąsede przedzały mają jedakową długośd; domatę moża wyzaczyd a szeregach rozdzelczych przedzałowych otwartych (mej ż 5 lat, węcej ż 65 lat); a jej wartośd e maja wpływu wartośc skraje szeregu ( m ma); Domaty e wyzacza sę gdy szereg rozdzelcze są bmodale (lewy pael) lub welomodale (prawy pael) Rysuek. szereg rozdzelczy bmodaly (lewy pael), welomodaly (prawy pael) Domata Szereg szczegółowy Szereg rozdzelczy puktowy Szereg rozdzelczy przedzałowy Wskazujemy wartośd ajczęścej występującą (wzór terpolacyjy) Wskazujemy wartośd ajczęścej występującą Do X 0 h0 ( - ) ( - ) X 0 - dola graca przedzału domaty, h0 ( góre) - 0( dole) - rozpętośd przedzału domaty, 0 - lczebośd przedzału domaty, - - lczebośd przedzału poprzedzającego lczebośd domaty, Medaa 0-0 Dzel zborowośd a dwe rówe częśc. Połowa jedostek ma wartośc cechy mejsze lub rówe medae, a połowa wartośc cechy wększe od meday. Medaa obok średej arytmetyczej jest ajczęścej stosowaym parametrem statystyczym. Może byd oblczaa w przypadkach, kedy emożlwe jest oblczee średej (p. otwarte przedzały klasowe) a także modalej róże rozpętośc przedzałów klasowych. Medaa Szereg szczegółowy Szereg rozdzelczy puktowy Szereg rozdzelczy przedzałowy Neparzysta lczba obserwacj (N): Wskazad jedostkę środkową odczytad warat zmeej odpowadający tej jedostce. Me X (wzór terpolacyjy) ( N ) o 0 Me sk o Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 7 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl h

8 6.0.0 r. Me X ( N) / Parzysta lczba obserwacj (N): Me ( N / ( N / ) ) Przed wskazaem jedostk środkowej ależy polczyd lczebośc skumulowae. dla szeregu o parzystej lczbe obserwacj: N N Me dla szeregu o eparzystej lczbe obserwacj: N N Me Gdze: X 0 - dola graca przedzału meday; meday; Zależośc: Pearsoa: Do *( Me) Symetryczego rozkładu cechy: Do Me Kwatyle h o - rozpętośd przedzału meday; o - lczebośd przedzału Defuje sę jako wartośd cechy badaej zborowośc, przedstawoej w postac szeregu statystyczego, które dzelą zborowośd a określoe częśc pod względem lczby jedostek. Częśc te występują w stosuku do sebe w określoych. Szereg, z których wyzacza sę kwatyle muszą byd uporządkowae według rosacej lub malejącej wartośc cechy statystyczej. Do ajczęścej stosowaych kwatyl ależą: kwartyle, decyle, ceytyle. Kwartyle KWARTYL I Q dzel zborowośd uporządkowaą a dwe częśc w te sposób, że 5% jedostek ma wartośc e wększe ż Q, a pozostałe 75% rówe lub wyższe od tego kwartyla; Wzór a wyzaczee kwartyla I w szeregach przedzałowych: hq Q ( ) Q N Q sk N dla N parzystego: N Q ; dla N eparzystego: 4 Q N Q N 4 KWARTYL II Me (ops wyżej) KWARTYL III Q Dzel zborowośd uporządkowaą w te sposób, że 75% jedostek ma wartośc cechy e wyższe ż Q a pozostałe 5% e ższe ż kwartyl III. dla N parzystego: N Q N 4 Q h ; dla N eparzystego: Q Q Q sk Q ( N ) N Q ( N ) 4 Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 8 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

9 6.0.0 r. MIARY DYSPERSJI: KLASYCZNE, BEZWZGLĘDNE Waracja Staow średą arytmetyczą kwadratów odchyleo poszczególych wartośc cechy od średej arytmetyczej zborowośc (Własośc waracj źródło: wykład) Waracja Szereg szczegółowy Szereg rozdzelczy puktowy Szereg rozdzelczy przedzałowy s ( ) N s ( ) s ( ) - wartośd średa - wartośd -tej cechy; - lczebośd -tej cechy lub daego przedzału aczej częstośc występowaa; 0 - środek -tego przedzału klasowego; Odchylee stadardowe Mara zróżcowaa, która jest zgoda z jedostką (maem) badaej cechy. Jest oblczaa jako perwastek kwadratowy waracj.: s s określa o le wszystke jedostk daej zborowośc różą sę średo od średej arytmetyczej badaej zmeej. WŁASNOŚCI ODCHYLENIA STANDARDOWEGO:. jako perwastek kwadratowy waracj jest zawsze dodate.. zawsze, gdy chcemy oblczyd odchylee stadardowe etapem pośredm jest oblczee waracj.. jest welkoścą oblczaą a podstawe wszystkch obserwacj w daym szeregu. 4. jego wartośd e zme sę jeśl lczebośc szeregu wyrazmy w lczbach względych (procetach) dostatecze dokłade ustaloych. 5. wartośd odchylea stadardowego e zme sę, jeśl do wszystkch wartośc zmeej szeregu dodamy pewą lczbę stałą. 6. jeżel wszystke wartośc szeregu pomożymy przez pewą stałą lczbę wększą od zera, to odchylee stadardowe będze róweż tylokrote wększe. Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 9 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

10 6.0.0 r. Odchylee przecęte Jest średą arytmetyczą bezwzględych wartośc odchyleo poszczególych wartośc zborowośc statystyczej od średej arytmetyczej. Odchylee przecęte Szereg szczegółowy Szereg rozdzelczy puktowy Szereg rozdzelczy przedzałowy d d d N - wartośd średa - wartośd -tej cechy; - lczebośd -tej cechy lub daego przedzału aczej częstośc występowaa; 0 - środek -tego przedzału klasowego; Typowy obszar zmeośc W obszarze tym meśc sę / wszystkch jedostek badaej cechy statystyczej: - s typowy s Empryczy obszar zmeośc Iaczej rozstęp. Staow różcę pomędzy mmalą a maksymalą wartoścą cechy. Wartośd pozawcza obszaru zmeośc jest eduża. Jedye wstępe charakteryzuje zróżcowae badaego zjawska. R - ma m Współczyk zmeośc MIARY DYSPERSJI: KLASYCZNE, WZGLĘDNE Pozwala a porówae dwóch cech o różych maach. Im wyższa jego wartośd, tym slejsze zróżcowae badaej zborowośc. Mów le procet średej arytmetyczej cechy staow zróżcowae jej wartośc. V s s 00 MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, BEZWZGLĘDNE Rozstęp dwartkowy (mędzykwartylowy) Rozstęp dwartkowy określa rozpętośd tej częśc obszaru zmeośc cechy, w której zajduje sę środkowe 50% obserwacj. R Q Q - Q Gdze: R Q rozstęp dwartkowy, Q kwartyl III, Q kwartyl I; Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 0 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

11 6.0.0 r. Iterpretacja : 50 % środkowych obserwacj obejmuje obszar zmeośc badaej cechy o długośc RQ Odchylee dwartkowe Odchylee dwartkowe merzy średą rozpętośd w połowe obszaru zmeośc. Staow połowę różcy mędzy trzecm a perwszym kwartylem: Q ( Q Q Me) ( Me Q ) Q Gdze: Q dochylee dwartkowe, Q kwartyl I, Q kwartyl III; Odchylee dwartkowe merzy pozom zróżcowaa tylko częśc jedostek badaej zborowośc tz. pozostałej po odrzuceu 5% jedostek o wartoścach ajmejszych 5% o wartoścach ajwększych. Mara ta e jest wrażlwa a skraje (etypowe wartośc) z tego powodu zaleca sę jej stosowae w praktyce. Pomędzy odchyleam: dwartkowym, przecętym stadardowym zachodz zależośd: Q<d <s Iterpretacja: Wartośc badaej cechy różą sę od wartośc meday (środkowej) o +/- Q jedostek w zawężoym obszarze zmeośc. Typowy obszar zmeośc (pozycyjy) Waruk zastosowaa: ops tedecj cetralej za pomocą meday, oraz ops zróżcowaa za pomocą odchylea dwartkowego Me Q Gdze: Me medaa, Q odchylee dwartkowe typowy Me Q MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, WZGLĘDNE Współczyk zmeośc (pozycyjy) V Q Q 00 Me Gdze: V Q współczyk zmeośc dla mar pozycyjych, Q odchylee dwartkowe, Me medaa; Iterpretacja: Zróżcowae cechy X merzoe odchyleem ćwartkowym wyos VQ wartośc meday. MIARY ASYMETRII Mary asymetr (skośośc) służą do określea czy przeważająca lczba jedostek zajduje sę powyżej, czy pożej przecętego pozomu badaej cechy. Asymetrę rozkładu ajłatwej określd przez porówae domaty, meday średej arytmetyczej. 005 r., s. 65. Por. Jarosław Podgórsk, Statystyka dla studów lcecjackch, Polske Wydawctwo Ekoomcze, Warszawa Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

12 6.0.0 r. Me Do ROZKŁAD SYMETRYCZNY MeDo Do Me Do Do 0 Mo=Do ASYMETRIA PRAWOSTRONNA (DODATNIA) Do Me Do Do0 Mo=Do ASYMETRIA LEWOSTRONNA (UJEMNA) Wskaźk skośośc Jest welkoścą bezwzględą przyjętą do określaa keruku asymetr. Wskaźk skośośc dla mar klasyczych Wskaźk skośośc dla mar pozycyjych Do Do0 - rozkład symetryczy Do0 Do0 - asymetra prawostroa - asymetra lewostroa ( Q Me) (Me Q) Q Me Q Q Q Me Q Q Me Q Me Q 0 - rozkład symetryczy 0 - asymetra prawostroa 0 - asymetra lewostroa Iterpretacja: Szereg cechuje asymetra dodata [wskaźk >0] ozacza to, że wększość jedostek osągęło pozom badaej cechy [X] pożej przecętej. Szereg cechuje asymetra ujema [wskaźk <0] ozacza to, że wększość badaych jedostek osągęło pozom badaej cech [X] powyżej przecętej Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

13 6.0.0 r. Współczyk asymetr Określa zarówo keruek jak słę asymetr. Jest marą emaowaą, co umożlwa porówae asymetr rozkładów dwóch zborowośc. Współczyk asymetr dla mar klasyczych Współczyk asymetr dla mar pozycyjych A A s d Do s, Do d A Q Q Gdze: - średa, Do domata, Me medaa, s - odchylee stadardowe, Me Q Q Me Q Q Q Q d - odchylee przecęte, Q kwartyl III, Q kwartyl I, Q odchylee dwartkowe Wartośd współczyka asymetr zawera sę w przedzale <-,>. W rozkładze symetryczym, przy określau pozycyjego współczyka asymetr korzysta sę z faktu, ż kwartyl III jest tak samo odległy od meday jak kwartyl I. Im wększa wartośd bezwzględa współczyka asymetr, tym slejsza jest asymetra badaego rozkładu. Dla bezwzględej wartośc współczyka asymetr przyjmuje sę że: 0, ewelka sła asymetr; 0, 0,6 przecęta sła asymetra; 0,7,0 rozkład o dużej asymetr Jeśl szereg e jest skraje asymetryczy to pomędzy maram zachodz przyblżoa rówośd: Iterpretacja: Szereg cechowała asymetra [dodata /ujema ],co ozacza, że wększość jedostek przyjmuje wartośc cechy {pożej/powyżej przecętej]. Szereg charakteryzuje sę [wskazać a słę asymetr]. ZAJĘCIA. Statystyka opsowa zadaa w programe MS Ecel ZASTOSOWANIE ARKUSZA KALKULACYJNEGO MS EXCEL W STATYSTYCE POWTÓRZENIE WIADOMOŚCI Operatory Symbol + - * / ^ ^ ^(/) ^(/) ; : Ops Dodawae Odejmowae Możee Dzelee Podoszee do potęg Podoszee do II potęg Perwastek III stopa Perwastek II stopa Staway pomędzy adresam komórek łączy ch wartośc odpowedm dzałaem j (p. A;B5) Określa zakres komórek podlegających dzałau (p. A:B5 od A do B5) Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

14 6.0.0 r. Podstawowe formuły statystycze w arkuszu MS Ecel Nazwa formuły Składa SUMA =SUMA(zakres komórek) Suma wartośc w zazaczoych komórkach ŚREDNIA =ŚREDNIA(zakres komórek) Średa arytmetycza LICZ.JEŻELI =LICZ.JEŻELI(zakres;poday warat) Lczba komórek o podaej wartośc MAX =MAX(zakres) Maksymala wartośd cechy z zakresu MIN =MIN(zakres) Mmala wartośd cechy z zakresu JEŻELI =JEŻELI(waruek;wartośd_jeśl_prawda;wartośd Geeruje wartośd spełającą day waruek jeśl_fałsz) ILE.LICZB =ILE.LICZB(zakres) Lczebośd próby Ops Zadae.. Z Baku Daych Lokalych wygeerowad szereg przestrzee dla powatów o przecętym mesęczym wyagrodzeu brutto a osobę w 0 roku: >>Bak Daych Lokalych >> WYNAGRODZENIA I ŚWIADCZENIA SPOŁECZNE>> WYNAGRODZENIA>> Przecęte mesęcze wyagrodzea brutto >> Ogółem. Zapsad plk a pulpce.. Podad cechy szeregu. Przedstawd wartośc wyagrodzeo w forme wykresu słupowego. Wyzaczyd lczebośd próby. Wyzaczyd mmalą maksymalą wartośd wyagrodzea a osobę 4. Wyzaczyd śred pozom wyagrodzeo w powatach a podstawe średej arytmetyczej harmoczej 5. O le przecęte wartośc wyagrodzeo w powatach odchylają sę od średego pozomu? 6. Podad przedzał wyagrodzea, w którym meszczą sę średe wyagrodzea z / wszystkch powatów 7. Na podstawe szeregu wyzaczyd domatę. 8. Jak śred pozom wyagrodzea przyjmuje 5% oraz 50% ludośc zameszkującej powaty. 9. Wyzaczyd pęcoklasowy szereg rozdzelczy przedzałowy Zajęca. Materały pomoccze do dwczeo Stroa 4 z 4 mgr Emla Modraka emodraka@u.lodz.pl

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ANALIZA KORELACJI DEFINICJA ZALEŻNOŚCI KORELACYJNEJ, RODZAJE ZALEŻNOŚCI KORELACYJNYCH KLASYFIKACJA METOD ANALIZY ZALEŻNOŚCI STATYSTYCZNYCH

ANALIZA KORELACJI DEFINICJA ZALEŻNOŚCI KORELACYJNEJ, RODZAJE ZALEŻNOŚCI KORELACYJNYCH KLASYFIKACJA METOD ANALIZY ZALEŻNOŚCI STATYSTYCZNYCH AALIZA KORELACJI DEFIICJA ZALEŻOŚCI KORELACYJEJ, Zależośd korelacyja (statystycza) występuje wtedy, gdy określoym wartoścom jedej zmeej są przyporządkowae pewe średe wartośc drugej zmeej e moża wyzaczyd

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji ZAJĘCIA Pozycyjne ary dyspersj, ary asyetr, spłaszczena koncentracj MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, BEZWZGLĘDNE Rozstęp dwartkowy (ędzykwartylowy) Rozstęp dwartkowy określa rozpętośd tej częśc obszaru zennośc

Bardziej 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

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

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

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

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA 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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

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

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

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

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

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

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

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

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

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław

Bardziej szczegółowo

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).

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

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności NR 6/7/ BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 003 STANISŁAW CZAJKA ZYGMUNT KACZMAREK Katedra Metod Matematyczych Statystyczych Akadem Rolczej, Pozań Istytut Geetyk Rośl PAN, Pozań O testowau

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

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

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

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych) Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.

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

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

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza

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

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

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

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

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

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,

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

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA 5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe

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

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

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest

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

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

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

. Wtedy E V U jest równa

. Wtedy E V U jest równa Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo

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

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona: Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t

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

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

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

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

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz

Bardziej szczegółowo

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7 6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram

Bardziej szczegółowo

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki) Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X

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

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej). Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska Statstka Katarza Chud Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ Aalza korelacj umożlwa stwerdzee wstępowaa zależośc oraz oceę jej atężea ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI: CECHY: ILOŚCIOWA ILOŚCIOWA CECHY: JAKOŚCIOWA

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

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

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

Elementy arytmetyki komputerowej

Elementy arytmetyki komputerowej Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

Probabilistyka i statystyka. Korelacja 06-05-08 Probablstyka statystyka Korelacja Probablstyka statystyka - wykład 9 dla Elektrok Korelacja Aalza korelacj zajmuje sę badaam stea zależośc lowej mędzy dwema cecham X Y. Podstawową marą jest współczyk

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc

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

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistycza Defiicja Odwzorowaie X: Ω R d azywamy d-wymiarowym wektorem losowym jeśli dla każdego (x 1, x 2,,x d ) є R d zbiór Uwaga {ω є Ω: X(ω)

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

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

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

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

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

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i= ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej

Bardziej szczegółowo