Paweł Tatarzycki STATYSTYKA. Wybrane zagadnienia
|
|
- Sylwester Szulc
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Paweł Tatarzycki STATYSTYKA Wybrane zagadnienia
2 ELEMENTARNE ZAGADNIENIA STATYSTYKI Termin statystyka pochodzi od łacińskiego status, co oznacza stan rzeczy. W ujęciu historycznym terminem tym określano uporządkowany, tj. podany w tabelarycznej formie, zbiór danych liczbowych, dotyczących stanu państwa. Obecnie dyscyplinę naukową jaką jest statystyka można zdefiniować jako zbiór metod służących pozyskiwaniu, prezentacji i analizie danych 1. Przedmiotem statystyki jest badanie prawidłowości, jakie dają się zauważyć w tzw. zjawiskach masowych, tj. takich, które zachodzą dostatecznie dużo razy 2. Przykładowo, trudno określić jaki jest przeciętny dochód na osobę na podstawie wybranego gospodarstwa domowego. Rozkład dochodu poznamy analizując np. kilkaset gospodarstw domowych o różnym statusie materialnym i zlokalizowanych w różnych województwach. Zbiorowość statystyczna (populacja) to zbiór jednostek (osób, rzeczy lub zjawisk) objętych badaniem statystycznym. Jednostka statystyczna to najmniejszy element zbiorowości statystycznej. Będziemy go także określać mianem obserwacji. Liczba obserwacji stanowi wielkość populacji. Cecha statystyczna to pewna właściwość jednostki statystycznej. Cechy statystyczne mogą przyjmować różne stany (wartości) określane mianem wariantów 3. I. Cechy stałe służą jedynie do określenia zbiorowości statystycznej pod względem rzeczowym, czasowym i przestrzennym. II. Cechy zmienne przyjmują dwa lub więcej wariantów statystycznych i podlegają obserwacji statystycznej. Ze względu na rodzaj przyjmowanych wariantów wyróżnia się: 1. Jakościowe warianty można wyrazić jedynie za pomocą słów (liczby pełnią rolę etykiet i nie można na nich wykonywać działań matematycznych). Wyróżnia się: a) cechy nominalne (por. skala nominalna) warianty cechy są jednakowo ważne (np. nazwa województwa, nazwa składnika aktywów, płeć, nazwa produktu itp.), b) cechy porządkowe (por. skala porządkowa) warianty cechy można uporządkować, porządkując tym samym zbiorowość statystyczną (np. wykształcenie, skala Likerta, skala rang, klasy ryzyka funduszy inwestycyjnych od Funduszy Rynku Pieniężnego po Fundusze Akcji), 1 J. Jóźwiak, J. Podgórski: Statystyka od podstaw. Polskie Wyd. Ekonomiczne. Warszawa 2000, s Por. M. Sobczyk: Statystyka. Wyd. Naukowe PWN. Warszawa 1998, s Ibidem, s. 10.
3 2. Ilościowe warianty cech są liczbami na których można wykonywać już określone działania matematyczne jak np. obliczanie średniej arytmetycznej (zob. skale pomiarowe przedziałowe/ilorazowe). a) cecha skokowa warianty tej cechy wyrażone są za pomocą liczb należących do zbioru przeliczalnego lub skończonego: pomiędzy tymi liczbami nie ma wartości pośrednich (np. obecności w szkole albo jestem albo mnie nie ma, ewentualnie spóźniłem się), b) cecha ciągła cecha, której warianty wyrażone są za pomocą liczb rzeczywistych, gdzie pomiędzy dwiema dowolnymi wartościami liczbowymi danej cechy można teoretycznie zawsze znaleźć wartość pośrednią cechy (typowymi jednostkami miary cech ciągłych są m.in.: czas, metry, kilogramy, wiek). UWAGA! W praktyce do cech ciągłych zaliczamy też cechy takie, jak waluta (pomiar z dokładnością do 1 grosza sprawia, że cechę tę traktujemy jako ciągłą a nie skokową); kursy akcji w notowaniach ciągłych (nowy kurs ustalany jest często, ale nie co przysłowiową sekundę). Od rodzaju cechy zależy sposób grupowania danych (cechy ciągłe z definicji grupujemy w szereg rozdzielczy z przedziałami klasowymi, zaś cechy skokowe w zależności od liczby powtórzeń wariantów w punktowy lub właśnie z przedziałami klasowymi). Między wprowadzonymi pojęciami można przedstawić zależność: Zbiorowość statystyczna: spółki branży medialnej giełdy warszawskiej (stan na r.) Jednostka statystyczna: poszczególne spółki (wiersze tabeli), przykładowa obserwacja: WSiP. Cechy statystyczne: właściwości jednostek statystycznych (zmienne: nazwa spółki, kurs zamkn., obroty szt., obroty zł). Warianty cechy statystycznej: poszczególne wartości cechy (np. obroty szt. kolejnych spółek). Tabela 1. Wybrane dane finansowe obrazujące jednostki, cechy i warianty statystyczne. Sektor (cecha stała) Spółka Kurs zamkn. (zł) Zmiana (proc.) Obroty (szt.) Obroty (zł) MEDIA AGORA MEDIA ATMGRUPA MEDIA BANKIER.PL MEDIA INTERIA.PL MEDIA MNI MEDIA MUZA MEDIA NETMEDIA MEDIA PPWK MEDIA RMFFM MEDIA TVN MEDIA WSIP Źródło: Opracowanie na podstawie danych z Portalu Finansowego Money.Pl,
4 ETAPY BADANIA STATYSTYCZNEGO Badanie statystyczne to ogół czynności zmierzających do poznania określonej zbiorowości statystycznej ze względu na jedną lub więcej cech. Badanie statystyczne obejmuje cztery etapy 4 : I. PROJEKTOWANIE BADANIA: 1. Określenie celu diagnostycznego i praktycznego badania. 2. Określenie zbiorowości i jednostki statystycznej. 3. Określenie rodzaju cech statystycznych. 4. Wybór metody badania statystycznego. II. OBSERWACJA STATYSTYCZNA: 5. Wybór źródeł danych. 6. Opracowanie narzędzi pomiaru danych (kwestionariusz). 7. Kontrola formalna i merytoryczna zebranego materiału statystycznego. III.OPRACOWANIE I PREZENTACJA MATERIAŁU STATYSTYCZNEGO: 8. Kodowanie i grupowanie danych. 9. Zliczanie danych. 10. Tabelaryczna i graficzna prezentacja danych. IV. ANALIZA STATYSTYCZNA: 11. Opis statystyczny. 12. Wnioskowanie statystyczne (ten dział pomijamy). 4 Por. M. Piłatowska: Repetytorium ze statystyki. Wyd. Naukowe PWN. Warszawa 2006, s.11-21; M. Sobczyk: Statystyka. Wyd. Naukowe PWN. Warszawa 2002, s
5 KLASYFIKACJA METOD BADANIA STATYSTYCZNEGO Kryterium I. Ze względu na częstotliwość badania: 1. Badania doraźne(sporadyczne, jednorazowe, ad hoc) są prowadzone wówczas, gdy zapotrzebowanie na określony rodzaj informacji pojawia się sporadycznie. 2. Badania okresowe są badaniami powtarzalnymi, które przeprowadza się w określonych momentach czasu (np. raporty kwartalne spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych). 3. Badania ciągłe polegają na tym, że obserwacja i rejestracja określonych zdarzeń i faktów odbywa się w sposób ciągły. Badania te dotyczą jednak tylko ściśle określonych aspektów (np. analiza jakości, notowania ciągłe na GPW). Kryterium II. Ze względu na liczbę jednostek objętych badaniem 5 1. BADANIA PEŁNE obejmuje wszystkie jednostki statystyczne wchodzące w skład zbiorowości statystycznej. 2. BADANIE CZĘŚCIOWE obejmuje wybrane jednostki zbiorowości statystycznej. Metody badania pełnego 1. Spis statystyczny polega na gromadzeniu informacji bezpośrednio od wszystkich jednostek tworzących zbiorowość statystyczną. Informacje te są zbierane przez rachmistrzów spisowych drogą bezpośredniej obserwacji statystycznej. Spisy statystyczne dostarczają szczegółowych informacji o badanej zbiorowości (np. Narodowy Spis Powszechny Ludności i Mieszkań z 2002 roku przeprowadzony przez Główny Urząd Statystyczny). 2. Rejestracja statystyczna polega na wpisywaniu zdarzeń i faktów do odpowiednich rejestrów. Rejestracja statystyczna ma węższy zakres tematyczny aniżeli spis statystyczny. Ponadto przy rejestracji statystycznej nie występuje bezpośrednia obserwacja statystyczna, lecz informacje będące przedmiotem rejestracji są zgłaszane w punktach rejestracyjnych. Wyróżnia się: doraźną rejestrację statystyczną polega ona na tym, że w wyznaczonym czasie określone osoby zgłaszają się w wyznaczonych miejscach i udzielają informacji objętej tematyką rejestracji (np. ewidencja pojazdu), bieżącą rejestrację statystyczną polega ona na ciągłym ewidencjonowaniu zdarzeń i faktów określonych przez instytucję prowadzącą rejestrację (np. ewidencja zdarzeń gospodarczych w przedsiębiorstwie). 5 Por. M. Piłatowska: Repetytorium ze statystyki. Wyd. Naukowe PWN. Warszawa 2006, s ; M. Sobczyk: Statystyka. Wyd. Naukowe PWN. Warszawa 2001, s
6 3. Sprawozdawczość statystyczna polega na przekazywaniu przez jednostki sprawozdawcze określonych informacji w postaci standardowych sprawozdań za pomocą odpowiednich formularzy statystycznych wraz z instrukcjami ich wypełniania. Ponadto należy określić termin ich przekazywania (np. formularze PIT do końca kwietnia, formularz GUS F-01). Metody badania częściowego 1. Metoda monograficzna polega na wszechstronnym opisie i szczegółowej analizie pojedynczej jednostki statystycznej lub niewielkiej liczby typowych jednostek badanej zbiorowości. Można tu uwzględnić stosunkowo dużą liczbę cech statystycznych. Podstawowe znaczenie w tej metodzie ma opis w oparciu o dane liczbowe. 2. Metoda ankietowa polega na skierowaniu ankiety do określonej grupy respondentów z zaproszeniem do dobrowolnego wypowiedzenia się w określonej sprawie. Ankieta może zostać skierowana do szerokiego grona osób lub do niewielkiej grupy respondentów (np. do Słuchaczy Studium). 3. Metoda reprezentacyjna opiera się na próbie pobranej ze zbiorowości generalnej w sposób losowy. Fakt ten sprawia, iż jest to szczególny rodzaj metody badania statystycznego, gdzie zastosowanie znajduje rachunek prawdopodobieństwa. Metody szacunkowe: interpolacja polega na znajdywaniu nieznanych wartości w dowolnym punkcie przedziału na podstawie dostępnych wartości należących do tego przedziału (np. ustalanie miejsc zerowych wielomianu). ekstrapolacja polega na ustaleniu nieznanych wartości w dowolnym punkcie leżącym poza przedziałem wartości posiadanych (np. prognozowanie). PRZYKŁADY ZAKRES BADANIA Badanie pełne Badanie częściowe CZĘSTOTLIWOŚĆ PRZEPROWADZANIA BADAŃ badanie doraźne badanie okresowe badanie ciągłe Narodowy Spis Powszechny Ludności i Mieszka 2002 Badanie popytu na nowy produkt zlecone firmie konsultingowej przez zainteresowane przedsiębiorstwo Publikowanie okresowych raportów finansowych przez spółki notowane na Giełdzie Papierów Wartościowych Sprawdzanie wiedzy nabywanej w trakcie nauczania statystyki (ewaluacja bieżąca) Ewidencja ludności Badanie jakości produkcji w oparciu o tzw. karty kontrolne (sygnałem ostrzegawczym jest przekroczenie dolnej lub górnej linii kontrolnej) Źródło: Opracowanie własne.
7 LOSOWY DOBÓR PRÓBY 6 Losowy dobór próby jest to taki sposób wyboru jednostek statystycznych, przy którym są spełnione następujące warunki: 1. Każda jednostka statystyczna (obserwacja) ma dodatnie znane prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie. 2. Istnieje możliwość ustalenia prawdopodobieństwa znalezienia się w próbie dla każdego zespołu elementów populacji. Próbę otrzymaną w wyniku doboru losowego nazywamy próbą losową. Istnieje szereg sposobów doboru jednostek statystycznych do próby, określanych mianem schematów losowania. Podstawowym schematem losowania jest tzw. losowanie proste wszystkie obserwacje mają jednakowe prawdopodobieństwo znalezienia się w próbie, przy czym prawdopodobieństwo to nie zmienia się w trakcie losowania (mówimy tu o losowaniu niezależnym). Próbę losową uzyskaną w wyniku losowania prostego nazywamy próbą prostą. W praktyce pobieranie próby prostej z populacji skończonej odbywa się za pomocą tzw. tablic liczb losowych na podstawie pełnej listy ponumerowanych elementów populacji. PRZYKŁAD Krok 1. Określamy listę potencjalnych ponumerowanych jednostek statystycznych (np. listę znajomych, którzy wypełnią przygotowaną ankietę: 1. Kowalski; 2. Nowak,.). Jest to tzw. operat losowania. Załóżmy, że N = 100 osób. Krok 2. Określamy stałe prawdopodobieństwo pojawienia się danej osoby wśród respondentów: 1/N = 1/100 0,01 Krok 3. Następnie odcinek 0-1 dzielimy na 100 części (N = 100): [0-0,01), [0,01-0,02), [0,02-0,03). Krok 4. Zakładamy wielkość próby losowej: n = 10. Zamiast tablic liczb losowych generujemy liczby losowe z wykorzystaniem funkcji Excela: Funkcja ta generuje liczby w przedziale 0-1. =los() Krok 5. Sprawdzamy do jakiego przedziału (zob. krok 3) należy wygenerowana liczba i przypisujemy jej numer z listy potencjalnych respondentów. Jeśli się powtórzy nr obserwacji, to w jej miejsce musimy wygenerować kolejną inną. 6 J. Jóźwiak, J. Podgórski: Statystyka od podstaw. PWE. Warszawa 2000, s
8 SKALE POMIAROWE 7 Definicje Nominalna warianty cechy można porównywać na zasadzie relacji równe/różne (nie jesteśmy w stanie uszeregować wariantów cechy rosnąco bądź malejąco). Jest to skala charakterystyczna dla cech jakościowych nominalnych (np. płeć, pytania typu TAK/NIE, nazwa spółki, nazwa województwa itp.). W przypadku tych skal możemy obliczyć wskaźniki struktury, dominantę, współczynnik V-Cramera. Porządkowa wariant cechy można porównywać na zasadzie relacji mniejsze/większe. Na tym etapie nie możemy jednak stwierdzić o ile dany obiekt różni się od innego. Ten typ skali odpowiada cechom porządkowym (np. preferencje nabywcy: produkt bardzo zły, zły, dobry ; zyski: niskie, średnie, wysokie ). Dla skali porządkowej obliczymy już medianę (szereg szczegółowy uporządkowany rosnąco) oraz współczynnik korelacji rang. Przedziałowe skala ta zachowuje własności skali porządkowej, a ponadto możliwe jest określenie różnic pomiędzy wariantami cechy. W przypadku tego typu skal punkt zerowy nie jest naturalny ustala się go umownie (np. wys. n.p.m., temperatura w stopniach Celsjusza). W przypadku tych skal możemy obliczyć już średnią arytmetyczną, współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Ilorazowa skala ta zachowuje własności skal słabszych, a ponadto umożliwia określenie relacji typu A większe od B trzy razy. Jest to najsilniejszy typ skali pomiarowej adekwatny dla cech ilościowych posiadających naturalny punkt zerowy (np. przychody, waga, wiek, liczba przedsiębiorstw, stopy zwrotu). Możliwe jest obliczenie także miar względnych (np. współczynnik zmienności). Adekwatną miarą korelacji jest współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Uwaga! Należy podkreślić, iż możliwe jest zejście ze skal mocniejszych ku słabszym, co wiąże się z utratą informacji. w drugą stronę relacja ta nie zachodzi, stąd znaczenia nabiera umiejętne skalowanie np. pytań w kwestionariuszu ankietowym. 7 Por. A. D. Aczel: Statystyka w zarządzaniu. Wyd. Naukowe PWN. Warszawa 2000, s. 37.
9 Przykłady skal pomiarowych 1. Czy w Twojej szkole panuje przemoc? a) zdecydowanie tak b) raczej tak c) raczej nie d) zdecydowanie nie e) trudno powiedzieć Skala Likerta: Skala rang: 2. Uporządkuj preferowane przez Ciebie sposoby sprawdzania wiedzy (wpisz w kratkę odpowiednią literę): A odpowiedź ustna, B sprawdzian pisemny, C praca domowa sposób najbardziej korzystny Skala semantyczna: 3. Określ jak są najczęściej prowadzone lekcje w Twojej szkole: nudnie interesująco Skala Stapela: 4. Oceń ważność kryteriów przy wyborze kursu (-3 to ocena najniższa): Cena kursu Doświadczenie kadry dydaktycznej Dogodna lokalizacja Rangowa skala sumowanych ocen: 5. Ustal odpowiednie dla Ciebie proporcje kursu ze statystyki: Część teoretyczna: % Część praktyczna: % RAZEM: 100 %
10 PYTANIA KWESTIONARIUSZA - KLASYFIKACJA: 1) OTWARTE 2) PÓŁOTWARTE zawierają kafeterię półotwartą typu: inne (jakie?).. 3) ZAMKNIĘTE: A) Dychotomiczne możliwy wybór jednego z dwóch wariantów odpowiedzi. B) Kafeteria dysjunktywna możliwy wybór jednego z więcej niż dwóch wariantów odpowiedzi. C) Kafeteria koniunktywna możliwy wybór kilku wariantów odpowiedzi. 4) TABELE pozwalają na zaznaczenie szeregu odpowiedzi na danej skali. 5) FILTRUJĄCE odmiennie sformułowane w odległych miejscach kwestionariusza w celu wychwycenia nieścisłości w udzielaniu odpowiedzi. 6) METRYCZKOWE dotyczą płci respondenta, jego wieku, wykształcenia z reguły zadawane na końcu kwestionariusza.
11 Spis treści ELEMENTARNE ZAGADNIENIA STATYSTYKI...2 ETAPY BADANIA STATYSTYCZNEGO...4 KLASYFIKACJA METOD BADANIA STATYSTYCZNEGO...5 Kryterium I. Ze względu na częstotliwość badania:... 5 Kryterium II. Ze względu na liczbę jednostek objętych badaniem...5 LOSOWY DOBÓR PRÓBY... 7 SKALE POMIAROWE... 8 Definicje... 8 Przykłady skal pomiarowych... 9 PYTANIA KWESTIONARIUSZA - KLASYFIKACJA:...10
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem
Bardziej szczegółowoRodzaje badań statystycznych
Rodzaje badań statystycznych Zbieranie danych, które zostaną poddane analizie statystycznej nazywamy obserwacją statystyczną. Dane uzyskuje się na podstawie badania jednostek statystycznych. Badania statystyczne
Bardziej szczegółowoBadania Statystyczne
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Badania Statystyczne Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia statystyczne
Podstawowe pojęcia statystyczne Istnieją trzy rodzaje kłamstwa: przepowiadanie pogody, statystyka i komunikat dyplomatyczny Jean Rigaux Co to jest statystyka? Nauka o metodach ilościowych badania zjawisk
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej
Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o
Bardziej szczegółowoW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj
STATYSTYKA OPISOWA dr Agnieszka Figaj Literatura B. Pułaska Turyna: Statystyka dla ekonomistów. Difin, Warszawa 2011 M. Sobczyk: Statystyka aspekty praktyczne i teoretyczne, Wyd. UMCS, Lublin 2006 J. Jóźwiak,
Bardziej szczegółowoZagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura
Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia Doświadczalnictwo 1 Termin doświadczalnictwo Doświadczalnictwo planowanie doświadczeń oraz analiza danych doświadczalnych z użyciem metod statystycznych. Doświadczalnictwo
Bardziej szczegółowoWykład ze statystyki. Maciej Wolny
Wykład ze statystyki Maciej Wolny T1: Zajęcia organizacyjne Agenda 1. Program wykładu 2. Cel zajęć 3. Nabyte umiejętności 4. Literatura 5. Warunki zaliczenia Program wykładu T1: Zajęcia organizacyjne T2:
Bardziej szczegółowoPOJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.
[1] POJĘCIA WSTĘPNE STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych. BADANIE STATYSTYCZNE - ogół prac mających na celu poznanie struktury określonej
Bardziej szczegółowoWykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku
Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Istota i przedmiot statystyki oraz demografii. Prezentacja danych statystycznych Znaczenia słowa statystyka Znaczenie I - nazwa zbioru danych liczbowych prezentujących
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej
Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematyczna Anna Janicka wykład I, 22.02.2016 STATYSTYKA OPISOWA, cz. I Kwestie techniczne Kontakt: ajanicka@wne.uw.edu.pl Dyżur: strona z materiałami z przedmiotu: wne.uw.edu.pl/azylicz akson.sgh.waw.pl/~aborata
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19
Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 20 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego 2017 1 / 19 Wykład : 30h Laboratoria : 30h (grupa B : 14:00, grupa C : 10:30, grupa E : 12:15) obowiazek
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowozbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne)
STATYSTYKA zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne) DANYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA analiza i interpretacja danych przy wykorzystaniu metod
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 26 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego / 34
Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 26 lutego 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego 2018 1 / 34 Wykład : 30h Laboratoria : 30h egzamin w sesji letniej (po uprzednim zaliczeniu ćwiczeń)
Bardziej szczegółowoTREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/2008.05.20. klasa 3 TE
TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr [0]/MEN/008.05.0 klasa TE LP TREŚCI NAUCZANIA NAZWA JEDNOSTKI DYDAKTYCZNEJ Lekcja organizacyjna Zapoznanie
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4
KARTA KURSU (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Nazwa Statystyka 1 Nazwa w j. ang. Statistics 1 Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, wykłady) Dr Paweł Walawender (ćwiczenia)
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Bardziej szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoWykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy
Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy
Bardziej szczegółowoStatystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
Bardziej szczegółowoDoświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia
Doświadczalnictwo leśne Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia Treści i efekty kształcenia Treści: Statystyka matematyczna, planowanie eksperymentu Efekty kształcenia: student potrafi opisywać zjawiska za
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl
Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Pojęcia podstawowe Szeregi rozdzielcze STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP.
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 18 września 2017 1 Wprowadzenie 2 Pojęcia podstawowe 3 Szeregi rozdzielcze Zwykle wyróżnia się dwa podstawowe działy statystyki: statystyka
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt
Statystyka matematyczna dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Zasady zaliczenia przedmiotu: część wykładowa Maksymalna liczba punktów do zdobycia 40. Egzamin będzie
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoSpis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka
Analiza współzależności zjawisk dr Marta Kuc-Czarnecka Wprowadzenie Prawidłowości statystyczne mają swoje przyczyny, w związku z tym dla poznania całokształtu badanego zjawiska potrzebna jest analiza z
Bardziej szczegółowoGraficzna prezentacja danych statystycznych
Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych Katowice, 12 i 26 czerwca 2014 r. Dopasowanie narzędzia do typu zmiennej Dobór narzędzia do
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 12 listopada Instytut Matematyki WE PP
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 12 listopada 2017 1 Analiza współzależności dwóch cech 2 Jednostka zbiorowości - para (X,Y ). Przy badaniu korelacji nie ma znaczenia, która
Bardziej szczegółowoSprowadzenie rzeczywistości do pewnych jej elementów określanych jako zmienne i stałe, razem z relacjami, jakie między tymi elementami zachodzą.
Model: Sprowadzenie rzeczywistości do pewnych jej elementów określanych jako zmienne i stałe, razem z relacjami, jakie między tymi elementami zachodzą. Odwzorowanie rzeczywistości poprzez definiowanie
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Tomasz Kuszewski Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia
Bardziej szczegółowoPozyskiwanie wiedzy z danych
Pozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy
Bardziej szczegółowoPrzyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu
cecha (właściwość), którą posiadają jednostki badanej zbiorowości, przyjmującą co najmniej dwie wartości. Zmienna to właściwość pod względem której elementy zbioru różnią się między sobą Przyjmuje dowolne
Bardziej szczegółowoMetody doboru próby do badań. Dr Kalina Grzesiuk
Metody doboru próby do badań Dr Kalina Grzesiuk Proces doboru próby 1. Ustalenie populacji badanej 2. Ustalenie wykazu populacji badanej 3. Ustalenie liczebności próby 4. Wybór metody doboru próby do badań
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoBADANIE MARKETINGOWE
BADANIE MARKETINGOWE SIM System informacji marketingowej służy do zarządzania informacją marketingową. Są to trwałe, wzajemnie oddziałujące struktury ludzi, urządzeń i procedur do gromadzenia, sortowania,
Bardziej szczegółowoStatystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),
Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach badania zjawisk masowych, zmienna losowa będąca funkcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość
Bardziej szczegółowoRozdział 1. Analiza Struktury. Jan Żółtowski. Problem 1.1. Lp. Pytanie Odpowiedź
Rozdział 1 Analiza Struktury Jan Żółtowski Problem 1.1 Kuratorium w Łodzi postanowiło ocenić wpływ warunków szkolnych i pozaszkolnych na wyniki uczniów piszących próbną EMaturę z matematyki 1. W badaniu
Bardziej szczegółowo(C. Gauss, P. Laplace, Bernoulli, R. Fisher, J. Spława-Neyman) Wikipedia 2008
STATYSTYKA MATEMATYCZNA - dział matematyki stosowanej oparty na rachunku prawdopodobieństwa; zajmuje się badaniem zbiorów na podstawie analizy ich części. Nauka, której przedmiotem zainteresowania są metody
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE
STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE CECHY mogą być: jakościowe nieuporządkowane - skala nominalna płeć, rasa, kolor oczu, narodowość, marka samochodu,
Bardziej szczegółowoPo drugie jest to dyscyplina naukowa, traktująca o metodach liczbowego opisu i wnioskowania o prawidłowościach występujących w procesach masowych.
PROJEKTOWANIE BADANIA STATYSTYCZNEGO Termin statystyka ma wiele znaczeń. Po pierwsze określa się nim zbiór informacji liczbowych, dotyczących celowo wybranej grupy zjawisk. W tym sensie mówi się np. o
Bardziej szczegółowo1.1 Wstęp Literatura... 1
Spis treści Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Wstęp................................ 1 1.2 Literatura.............................. 1 2 Elementy rachunku prawdopodobieństwa 2 2.1 Podstawy..............................
Bardziej szczegółowoTablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Bardziej szczegółowoMetodologia badań psychologicznych
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;
STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; - badanie skuteczności nowego leku; - badanie stopnia zanieczyszczenia gleb metalami
Bardziej szczegółowoPo co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34
Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34 Def. Charakterystyki liczbowe to wielkości wyznaczone na podstawie danych statystycznych, charakteryzujące własności badanej cechy. Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -
Nazwa modułu: Statystyka opisowa i ekonomiczna Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE-1-205-n Punkty ECTS: 6 Wydział: Zarządzania Kierunek: Informatyka i Ekonometria Specjalność: - Poziom studiów: Studia I
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii
Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych Żródła Korzystałam z ksiażek:
Bardziej szczegółowoPrzyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu
cecha (właściwość), którą posiadają jednostki badanej zbiorowości, przyjmującą co najmniej dwie wartości. Zmienna to właściwość pod względem której elementy zbioru różnią się między sobą Przyjmuje dowolne
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowoSposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
Bardziej szczegółowoWykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.
Wykład 2. 1. Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych. 3. Wykresy: histogram, diagram i ogiwa. Prezentacja materiału statystycznego Przy badaniu struktury zbiorowości punktem
Bardziej szczegółowoInżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Wprowadzenie. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badania sondażowe Wprowadzenie Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa 1 Zasady zaliczenia części Badania sondażowe: 3 prace zaliczeniowe wysyłane
Bardziej szczegółowoSIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY
SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Pojęcie i metody badań statystycznych PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY W LUBLINIE WYŻSZA
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoLiteratura. Podgórski J., Statystyka dla studiów licencjackich, PWE, Warszawa 2010.
Metody statystyczne Literatura Podgórski J., Statystyka dla studiów licencjackich, PWE, Warszawa 2010. Stąpor K. Wykłady z metod statystycznych dla informatyków z przykładami w języku R. Wydawnictwo Politechniki
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoStatystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
Bardziej szczegółowoW kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
0,KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowoWykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału
Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału Magdalena Frąszczak Wrocław, 22.02.2017r Zasady oceniania Ćwiczenia 2 kolokwia (20 punktów każde) 05.04.2017 oraz 31.05.2017 2 kartkówki
Bardziej szczegółowoWykład 3: Prezentacja danych statystycznych
Wykład 3: Prezentacja danych statystycznych Dobór metody prezentacji danych Dobór metody prezentacji danych zależy od: charakteru danych statystycznych (inne metody wybierzemy dla danych przekrojowych,
Bardziej szczegółowo12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28
Statystyka Wykład 3 Magdalena Alama-Bućko 6 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca 2017 1 / 28 Szeregi rozdzielcze przedziałowe - kwartyle - przypomnienie Po ustaleniu przedziału, w którym
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
Bardziej szczegółowoZmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015
Zmienne losowe, statystyki próbkowe Wrocław, 2 marca 2015 Zasady zaliczenia 2 kolokwia (każde po 20 punktów) projekt (20 punktów) aktywność Zasady zaliczenia 2 kolokwia (każde po 20 punktów) projekt (20
Bardziej szczegółowoData wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Statystyka Wszystkie specjalności Data wydruku: 31.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji Inżynieryjno-Ekonomiczny Dane podstawowe
Bardziej szczegółowoPrzedmiotowe Zasady Oceniania III LO w Łomży. Statystyka. Klasa II-III
Przedmiotowe Zasady Oceniania III LO w Łomży Klasa II-III Łomża, 2013-2015 2 Przedmiotowe Zasady Oceniania w III LO Łomży Ocenianie Pracę należy tak organizować, aby uczniowie, niezależnie od aktualnego
Bardziej szczegółowoBiostatystyka, # 3 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Bardziej szczegółowoStatystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl
Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne w badaniach pedagogicznych
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane
Bardziej szczegółowoAnaliza struktury i przeciętnego poziomu cechy
Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury Pod pojęciem analizy struktury rozumiemy badanie budowy (składu) określonej zbiorowości, lub próby, tj. ustalenie, z jakich składa się elementów
Bardziej szczegółowoInżynieria danych I stopień Praktyczny Studia stacjonarne Wszystkie specjalności Katedra Ekonomii i Finansów Dr Katarzyna Brzozowska-Rup
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-ID-104 Elementy rachunku prawdopodobieństwa i sta- Kod modułu Nazwa modułu tystyki Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016 Elements
Bardziej szczegółowoZałącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii. 2. KIERUNEK: Pedagogika. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień
Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii 2. KIERUNEK: Pedagogika 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: rok II / semestr 3. LICZBA PUNKTÓW ECTS:
Bardziej szczegółowoSYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii
Rzeszów, 1 październik 014 r. SYLABUS Nazwa przedmiotu Statystyka i demografia Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii Kod przedmiotu MK_8 Studia Kierunek
Bardziej szczegółowoWSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Podstawy statystyki. Studia niestacjonarne - 8. Podstawy statystyki
WSHiG Karta przedmiotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka i Rekreacja wszystkie specjalności Stacjonarny / niestacjonarny IV / I stopnia Nazwa przedmiotu Podstawy statystyki Wymiar
Bardziej szczegółowoPrzygotowanie danych
2 Przygotowanie danych 2 Przygotowanie danych Przed opracowaniem statystycznym należy uporządkować dane. Czynność ta ułatwia opracowywanie danych. Od czasu, kiedy pojawiły się komputery, procedury porządkowania
Bardziej szczegółowoPolicealna Szkoła Handlowa Rok I Wymiar godzin: 30 jednostek dydaktycznych Nr programu nauczania: 341(06)/SP/MEN/ (technik rachunkowości)
Plan pracy dydaktycznej (jest to wstępna wersja planu, który będzie doskonalony) STATYSTYKA Technikum/Liceum Handlowe dla Dorosłych Klasa I Wymiar godzin: 1 godz. w tygodniu w sem. I i II. (bloki tematyczne:
Bardziej szczegółowoPobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
Bardziej szczegółowoZad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Bardziej szczegółowoPrzedmiot kod nr w planie ECTS studiów PODSTAWY STATYSTYKI TR/2/PP/STAT 6 3
Przedmiot kod nr w planie ECTS studiów PODSTAWY STATYSTYKI TR/2/PP/STAT 6 3 Kierunek Turystyka i Rekreacja Poziom kształcenia II stopień Rok/Semestr I I/I Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) Obowiązkowy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35
Statystyka Wykład 7 Magdalena Alama-Bućko 16 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia 2017 1 / 35 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Bardziej szczegółowoTesty nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Bardziej szczegółowoBudowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego
Metody Analiz Przestrzennych Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego mgr Marcin Semczuk Zakład Przedsiębiorczości i Gospodarki Przestrzennej Instytut
Bardziej szczegółowoBadanie opinii Warsaw Watch. Oferta badawcza
Badanie opinii Warsaw Watch Oferta badawcza Kim jesteśmy? SW Research Agencja badań rynku i opinii Rok założenia 2011 Wizerunek Firma oferująca profesjonalne rozwiązania badawcze, usługi analityczne i
Bardziej szczegółowo