Zawartość. Zawartość
|
|
- Kornelia Świątek
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer
2 Zawartość Zawartość 1. Tworzenie szeregu rozdzielczego przedziałowego (klasowego) Podstawowy opis struktury Opis rozkładu jednej cechy szereg szczegółowy Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami bezwzględnymi Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami względnymi Opis rozkładu cechy szereg przedziałowy z częstościami bezwzględnymi Opis rozkładu jednej cechy szereg przedziałowy z częstościami względnymi Opis zjawisk dynamicznych Opis rozkładu dwóch cech Funkcje statystyczne w MS Excel i OpenOffice Calc Rozkład normalny Dystrybuanta rozkładu normalnego dr inż. Grzegorz Biesok 2 gbiesok@ath.eu
3 1. Tworzenie szeregu rozdzielczego przedziałowego (klasowego) 1. Tworzenie szeregu rozdzielczego przedziałowego (klasowego) Tab. 1 Tworzenie szeregu klasowego Obszar zmienności 1 R R=x x Liczba przedziałów (klas ( klas) 2 k k Szerokość przedziału (klasy ( klasy) liczebność zbiorowości xmax, xmin największa i najmniejsza wartość cechy 3 h h= R k 2. Podstawowy opis struktury Tab. 2 Podstawowa analiza struktury Wskaźniki struktury (częstości względne) 1 wi w = n ( 100%) Wskaźnik podobieństwa struktur 2 wp w = min(w ;w ) ni liczebność zbiorowości częstość bezwzględna dla danej wartości cechy (w1 ; w2)i wskaźniki porównywanych struktur dla i-tej wartości cechy 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 3 gbiesok@ath.eu
4 3. Opis rozkładu jednej cechy szereg szczegółowy 3. Opis rozkładu jednej cechy szereg szczegółowy xi liczebność zbiorowości i-ta wartość cechy w szeregu xmax, xmin największa i najmniejsza wartość cechy Tab. 3 Momenty z próby k-ty moment zwykły 1 mk m = x k-ty moment centralny 2 µk μ = (x x) 1 Tab. 4 xśr x Miary tendencji centralnej Średnia (arytmetyczna ( arytmetyczna) x=m = x Dominanta 2 Do Wartość cechy występująca najczęściej 3 Me Q2 Mediana Wartość środkowa (gdy nieparzyste) lub średnia wartości środkowych ( parzyste) Tab. 5 Kwartyle Pierwszy kwartyl 1 Q1 Mediana dla pierwszej połowy zbiorowości Trzeci kwartyl 2 Q3 Mediana dla drugiej połowy zbiorowości Tab. 6 Miary zróżnicowania Obszar zmienności 1 R R=x x Odchylenie przeciętne 2 d d= x x Wariancja (z populacji) 3 s 2 s =μ = (x x) Wariancja skorygowana (z próby) 4 ŝ 2 s = (x x) dr inż. Grzegorz Biesok 4 gbiesok@ath.eu
5 3. Opis rozkładu jednej cechy szereg szczegółowy Tab. 6 Miary zróżnicowania Odchylenie standardowe (z populacji) 5 s s= s = (x x) Odchylenie standardowe skorygowane (z próby) 6 ŝ s = s = (x x) 1 Jednostka typowa 7 xtyp x =x±s Odchylenie ćwiartkowe 8 Q Q= Q Q 2 Tab. 7 Współczynniki zmienności Oparty na odch. przeciętnym 1 Vd V = d Oparty na odch. standardowym 2 Vs V = s Oparty na odch. ćwiartkowym 3 VQ V = Q Me ( 100%) Tab. 8 Miary asymetrii i koncentracji Współczynnik asymetrii (skośności) prosty 1 As A = x Do s Współczynnik asymetrii (skośności) dokładny 2 As A = μ s = (x x) s Współczynnik asymetrii pozycyjny 3 AQ A = Q +Q 2Me Q Q Kurtoza 4 K K= μ s 3= (x x) s dr inż. Grzegorz Biesok 5 gbiesok@ath.eu
6 4. Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami bezwzględnymi 4. Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami bezwzględnymi xi ni liczebność zbiorowości i-ta wartość cechy w szeregu częstość bezwzględna i-tej wartości cechy xmax, xmin największa i najmniejsza wartość cechy Tab. 9 Momenty z próby k-ty moment zwykły 1 mk m = x n k-ty moment centralny 2 µk μ = (x x) n 1 Tab. 10 xśr x Miary tendencji centralnej Średnia (arytmetyczna ( arytmetyczna) x=m = x n Dominanta 2 Do Wartość cechy występująca najczęściej 3 Me Q2 Mediana Pierwsza wartość cechy, której częstość skumulowana jest równa lub większa niż numer mediany, równy: rme = / 2 zaokrąglony w górę do pełnych jednostek Tab Q1 2 Q3 Kwartyle Pierwszy kwartyl Pierwsza wartość cechy, której częstość skumulowana jest równa lub większa niż numer kwartyla, równy: rq1 = / 4 zaokrąglony w górę do pełnych jednostek Trzeci kwartyl Pierwsza wartość cechy, której częstość skumulowana jest równa lub większa niż numer kwartyla, równy: rq3 = 3 / 4 zaokrąglony w górę do pełnych jednostek Tab. 12 Miary zróżnicowania Obszar zmienności 1 R R=x x Odchylenie przeciętne 2 d d= x x n 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 6 gbiesok@ath.eu
7 4. Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami bezwzględnymi Tab. 12 Miary zróżnicowania Wariancja 3 s 2 s =μ = (x x) n Odchylenie standardowe 4 s s= s = (x x) n Jednostka typowa 5 xtyp x =x±s Odchylenie ćwiartkowe 6 Q Q= Q Q 2 Tab. 13 Współczynniki zmienności Oparty na odch. przeciętnym 1 Vd V = d Oparty na odch. standardowym 2 Vs V = s Oparty na odch. ćwiartkowym 3 VQ V = Q Me ( 100%) Tab. 14 Miary asymetrii i koncentracji Współczynnik asymetrii (skośności) prosty 1 As A = x Do s Współczynnik asymetrii (skośności) dokładny 2 As A = μ s = (x x) n s Współczynnik asymetrii pozycyjny 3 AQ A = Q +Q 2Me Q Q Kurtoza 4 K K= μ x) n s 3= (x s dr inż. Grzegorz Biesok 7 gbiesok@ath.eu
8 5. Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami względnymi 5. Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami względnymi xi wi liczebność zbiorowości i-ta wartość cechy w szeregu częstość względna i-tej wartości cechy xmax, xmin największa i najmniejsza wartość cechy Tab. 15 Momenty z próby k-ty moment zwykły 1 mk m = x w k-ty moment centralny 2 µk μ = (x x) w 1 Tab. 16 xśr x Miary tendencji centralnej Średnia (arytmetyczna ( arytmetyczna) x=m = x w Dominanta 2 Do Wartość cechy występująca najczęściej 3 Me Q2 Mediana Pierwsza wartość cechy, której częstość skumulowana jest równa lub większa niż 0,50 lub 50%. Tab Q1 2 Q3 Kwartyle Pierwszy kwartyl Pierwsza wartość cechy, której częstość skumulowana jest równa lub większa niż 0,25 lub 25% Trzeci kwartyl Pierwsza wartość cechy, której częstość skumulowana jest równa lub większa niż 0,75 lub 75% Tab. 18 Miary zróżnicowania Obszar zmienności 1 R R=x x Odchylenie przeciętne 2 d d= x x w Wariancja 3 s 2 s =μ = (x x) w 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 8 gbiesok@ath.eu
9 5. Opis rozkładu jednej cechy szereg punktowy z częstościami względnymi Tab. 18 Miary zróżnicowania Odchylenie standardowe 4 s s= s = (x x) w Jednostka typowa 5 xtyp x =x±s Odchylenie ćwiartkowe 5 Q Q= Q Q 2 Tab. 19 Współczynniki zmienności Oparty na odch. przeciętnym 1 Vd V = d Oparty na odch. standardowym 2 Vs V = s Oparty na odch. ćwiartkowym 3 VQ V = Q Me ( 100%) Tab. 20 Miary asymetrii i koncentracji Współczynnik asymetrii (skośności) prosty 1 As A = x Do s Współczynnik asymetrii (skośności) dokładny 2 As A = μ s = (x x) w s Współczynnik asymetrii pozycyjny 3 AQ A = Q +Q 2Me Q Q Kurtoza 4 K K= μ x) w s 3= (x s dr inż. Grzegorz Biesok 9 gbiesok@ath.eu
10 6. Opis rozkładu cechy szereg przedziałowy z częstościami bezwzględnymi 6. Opis rozkładu cechy szereg przedziałowy z częstościami bezwzględnymi ni liczebność zbiorowości środek i-tego przedziału (klasy) częstość bezwzględna i-tego przedziału xmax, xmin największa i najmniejsza wartość cechy xd, xm, xq1, xq3 początek przedziału dominanty, mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 hd, hm, hq1, hq3 szerokość (rozpiętość) przedziału dominanty, mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 nd, nm, nq1, nq3 częstość bezwzględna przedziału dominanty, mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 nd-1 nd+1 częstość bezwzględna przedziału poprzedzającego przedział dominanty częstość bezwzględna przedziału następującego po przedziale dominanty nskm-1, nskq1-1, nskq3-1 częstość bezwzględna skumulowana przedziału poprzedzającego przedział mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 Tab. 21 Momenty z próby k-ty moment zwykły 1 mk m = x n k-ty moment centralny 2 µk μ = (x x) n 1 Tab. 22 xśr x Miary tendencji centralnej Średnia (arytmetyczna ( arytmetyczna) x=m = x n Dominanta (n 2 Do n )h Do=x + (n n )+(n n ) 3 Me Q2 Tab Q1 2 Q3 Mediana ależy znaleźć numer mediany rme rme = / 2, 2 a następnie Me=x + h n (r n ) Kwartyle Pierwszy kwartyl ależy znaleźć numer kwartyla rq1 rq1 = / 4, a następnie Q1=x + h n r n Trzeci kwartyl ależy znaleźć numer kwartyla rq3 rq3 = 3 / 4, a następnie Q3=x + h n r n Tab. 24 Miary zróżnicowania Obszar zmienności 1 R R=x x 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 10 gbiesok@ath.eu
11 6. Opis rozkładu cechy szereg przedziałowy z częstościami bezwzględnymi Tab. 24 Miary zróżnicowania Odchylenie przeciętne 2 d d= x x n Wariancja 3 s 2 s =μ = (x x) n Odchylenie standardowe 4 s s= s = (x x) n Jednostka typowa 5 xtyp x =x±s Odchylenie ćwiartkowe 6 Q Q= Q Q 2 Tab. 25 Współczynniki zmienności Oparty na odch. przeciętnym 1 Vd V = d Oparty na odch. standardowym 2 Vs V = s Oparty na odch. ćwiartkowym 3 VQ V = Q Me ( 100%) Tab. 26 Miary asymetrii i koncentracji Współczynnik asymetrii (skośności) prosty 1 As A = x Do s Współczynnik asymetrii (skośności) dokładny 2 As A = μ s = (x x) n s Współczynnik asymetrii pozycyjny 3 AQ A = Q +Q 2Me Q Q Kurtoza 4 K K= μ x) n s 3= (x s dr inż. Grzegorz Biesok 11 gbiesok@ath.eu
12 7. Opis rozkładu jednej cechy szereg przedziałowy z częstościami względnymi 7. Opis rozkładu jednej cechy szereg przedziałowy z częstościami względnymi wi liczebność zbiorowości środek i-tego przedziału (klasy) częstość względna i-tego przedziału xmax, xmin największa i najmniejsza wartość cechy xd, xm, xq1, xq3 początek przedziału dominanty, mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 hd, hm, hq1, hq3 szerokość (rozpiętość) przedziału dominanty, mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 wd, wm, wq1, wq3 częstość względna przedziału dominanty, mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 wd-1 częstość względna przedziału poprzedzającego przedział dominanty wd+1 częstość względna przedziału następującego po przedziale dominanty wskm-1, wskq1-1, wskq3-1 częstość względna skumulowana przedziału poprzedzającego przedział mediany, kwartyla 1, kwartyla 3 Tab. 27 Momenty z próby k-ty moment zwykły 1 mk m = x w k-ty moment centralny 2 µk μ = (x x) w 1 Tab. 28 xśr x Miary tendencji centralnej Średnia (arytmetyczna) x=m = x w Dominanta (w 2 Do w )h Do=x + (w w )+(w w ) 3 Me Q2 Tab Q1 Mediana rme = 0,5 lub rme = 50% Me=x + h w (r w ) Kwartyle Pierwszy kwartyl rq1 = 0,25 lub rq1 = 25% Q1=x + h w r w Trzeci kwartyl rq3 = 0,75 lub rq3 = 75% 2 Q3 Q3=x + h w r w 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 12 gbiesok@ath.eu
13 7. Opis rozkładu jednej cechy szereg przedziałowy z częstościami względnymi Tab. 30 Miary zróżnicowania Obszar zmienności 1 R R=x x Odchylenie przeciętne 2 d d= x x w Wariancja 3 s 2 s =μ = (x x) w Odchylenie standardowe 4 s s= s = (x x) w Jednostka typowa 5 xtyp x =x±s Odchylenie ćwiartkowe 6 Q Q= Q Q 2 Tab. 31 Współczynniki zmienności Oparty na odch. przeciętnym 1 Vd V = d Oparty na odch. standardowym 2 Vs V = s Oparty na odch. ćwiartkowym 3 VQ V = Q Me ( 100%) Tab. 32 Miary asymetrii i koncentracji Współczynnik asymetrii (skośności) prosty 2 As A = x Do s Współczynnik asymetrii (skośności) dokładny 3 As A = μ s = (x x) w s Współczynnik asymetrii pozycyjny 4 AQ A = Q +Q 2Me Q Q Kurtoza 5 K K= μ x) w s 3= (x s dr inż. Grzegorz Biesok 13 gbiesok@ath.eu
14 8. Opis zjawisk dynamicznych 8. Opis zjawisk dynamicznych yt t t-1 t0 wartość zjawiska w czasie t okres analizowany okres bezpośrednio poprzedzający okres bazowy q0i p0i q1i p1i ilość i-tego składnika agregatu w okresie wcześniejszym cena jednostkowa i-tego składnika agregatu w okresie wcześniejszym ilość i-tego składnika agregatu w okresie późniejszym cena jednostkowa i-tego składnika agregatu w okresie późniejszym Tab. 33 Miary indywidualne Przyrosty bezwzględne łańcuchowe 1 yt/t-1 y / =y y Przyrosty bezwzględne jednopodstawowe 2 yt/t0 y / =y y Przyrosty względne łańcuchowe 3 dyt/t-1 dy / = y y y Przyrosty względne jednopodstawowe 4 dyt/t0 dy / = y y y Indeksy indywidualne łańcuchowe 5 iyt/t-1 iy / = y y Indeksy indywidualne jednopodstawowe 6 iyt/t0 iy / = y y Średniookresowe tempo zmian 7 iśry i y= i i i i (średnia geometryczna indeksów) Tab. 34 Miary agregatowe Wartość agregatu 1 W W= q p Agregatowy indeks wartości 2 IW I = q p q p Tab. 35 Formuły Laspeyresa Agregatowy indeks ilości 1 Iq L I = q p q p Agregatowy indeks cen 2 Ip L I = q p q p 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 14 gbiesok@ath.eu
15 8. Opis zjawisk dynamicznych Tab. 36 Formuły Paaschego Agregatowy indeks ilości 1 Iq P I = q p q p Agregatowy indeks cen 2 Ip P I = q p q p Tab. 37 Formuły Fishera Agregatowy indeks ilości 1 Iq F I = I I Agregatowy indeks cen 2 Ip F I = I I Tab. 38 Tendencja rozwojowa (trend) Współczynnik trendu liniowego 1 a1 a = t y t y n t ( t ) n Przecięcie (wyraz wolny) ti yi n i-ty okres czasu wartość zjawiska w i-tym okresie czasu ilość obserwacji 2 a0 a =y a t 2011 dr inż. Grzegorz Biesok 15 gbiesok@ath.eu
16 9. Opis rozkładu dwóch cech 9. Opis rozkładu dwóch cech xi yi wartość cechy X u i-tej jednostki wartość cechy Y u i-tej jednostki Tab. 39 Stosunek dwóch cech Wskaźniki natężenia 1 wn w = x y xi yi di n ŷi i-ta wartość cechy X i-ta wartość cechy Y i-ta różnica rang cech X i Y ilość obserwacji i-ta wartość cechy y obliczona z funkcji regresji (wartość teoretyczna) Tablica korelacyjna do obliczeń φ Cecha Y wartość 1 Cecha Y wartość 2 Suma Cecha X wartość 1 Cecha X wartość 2 Suma a b e=a+b c d f=c+d g=a+c h=b+d a, b, c, d częstości bezwzględne wystąpienia danej kombinacji wartości cech Tab r r= Miary zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona (x x)(y y) (x x) (y y) Współczynnik korelacji rang Spearmana 2 rs r =1 6 d n(n 1) Współczynnik asocjacji 3 φ φ= ad bc 1 Tab. 41 efgh Regresja liniowa Równanie funkcji regresji y=a +a x+ε lub y =a +a x Współczynnik regresji liniowej 2 a1 a = (x x)(y y) (x x) Przecięcie (wyraz wolny) 3 a0 a =y a x Tab. 42 Dopasowanie funkcji regresji Współczynnik determinacji 1 r 2 r =(r) Odchylenie standardowe składnika resztowego 2 se s = (y y) n dr inż. Grzegorz Biesok 16 gbiesok@ath.eu
17 10. Funkcje statystyczne w MS Excel i OpenOffice Calc 10. Funkcje statystyczne w MS Excel i OpenOffice Calc Zliczanie proste Zliczanie proste Zliczanie rozdzielcze Zliczanie warunkowe Średnia Dominanta Mediana Kwartyle Percentyle Minimum Maksimum Odchylenie przeciętne Wariancja Odchylenie standardowe Współczynnik asymetrii Kurtoza Średnia geometryczna Współczynnik trendu liniowego Współczynniki regresji liniowej Współczynnik korelacji liniowej Pearsona Wartość dystrybuanty rozkładu normalnego standardowego Funkcja ILE.LICZB(zakres) Zlicza komórki zawierające liczby ILE.IEPUSTYCH(zakres) Zlicza niepuste komórki CZESTOŚĆ(zakres; tablica_przedziałów) Kwalifikuje dane z zakresu do przedziałów i zlicza częstość każdego z nich LICZ.JEŻELI (zakres; kryterium) Zlicza komórki w zakresie, które spełniają określone kryterium. ŚREDIA(zakres) WYST.AJCZĘŚCIEJ(zakres) Znajduje wartość najczęściej występująca, w przypadku kilku wartości, występujących równie często, zgłasza błąd. MEDIAA(zakres) KWARTYL(zakres; nr_kwartyla) W MS Excel argumenty noszą nazwę (tablica; kwartyl). W OpenOffice Calc nazywają się one (dane; typ). PERCETYL(zakres; k) Oblicza k-ty percentyl z zakresu, k to liczba z przedziału 0 1, a więc dla 37 percentyla k=0,37. W OpenOffice Calc argument k nosi nazwę alfa. MI(zakres) MAX(zakres) ODCH.ŚREDIE(zakres) WARIACJA(zakres) Oblicza wariancję (z próby) wg wzoru skorygowanego (n-1). WARIACJA.POPUL(zakres) Oblicza wariancję (z populacji) wg zwykłego wzoru (n). ODCH.STADARDOWE(zakres) Oblicza odchylenie (z próby) wg wzoru skorygowanego. ODCH.STADARD.POPUL(zakres) Oblicza odchylenie (z populacji) wg zwykłego wzoru. SKOŚOŚĆ(zakres) KURTOZA(zakres) ŚREDIA.GEOMETRYCZA(zakres) REGLIP(zakres_Y;zakres_T) REGLIP(zakres_Y;zakres_X) Dla regresji liniowej, należy stosować formułę tablicowo, w dwóch komórkach obok siebie. W pierwszej komórce obliczany jest współczynnik a1, w drugiej a0. WSP.KORELACJI(zakres_Y;zakres_X) ROZKŁAD.ORMALY.S(Z) Objaśnienia Oba arkusze proponują podobne zestawy funkcji statystycznych. Brak uwag w tabeli oznacza, że nazwy funkcji, ich składnie i argumenty są w obu programach identyczne. Postać danych Dane niezbędne do obliczeń mają postać relacyjną kolumny tabeli odpowiadają cechom, a wiersze poszczególnym jednostkom statystycznym. Zakres Zakres oznacza odwołanie do komórek zawierających dane (A2:A6). Zamiast zakresu można wprowadzić listę danych oddzielonych średnikami. Przykłady Średni wiek =ŚREDIA(B2:B6) wynik: 34,4 Odch. standardowe wieku = ODCH.STADARD.POPUL(B2:B6) wynik: 11,9 Współczynnik korelacji miedzy wiekiem a dochodami =WSP.KORELACJI(B2:B6;C2:C6) wynik: 0, dr inż. Grzegorz Biesok 17 gbiesok@ath.eu
18 11. Rozkład normalny 11. Rozkład normalny Funkcja gęstości rozkładu normalnego Parametry rozkładu (m, σ) m σ średnia (jednocześnie maksimum funkcji) odchylenie standardowe zmiennej Funkcja gęstości rozkładu normalnego dana jest wzorem: Właściwość funkcji gęstości f(x)= 1 e ( ) σ 2π Prawdopodobieństwo, że zmienna, mająca rozkład normalny z parametrami m i σ, przyjmie wartości z przedziału [A ; B], jest równe polu powierzchni (całce oznaczonej) pod wykresem funkcji gęstości pomiędzy punktami A i B. P(X A;B )= f(x)dx σ f(x) Prawdopodobieństwo, że zmienna przyjmie wartość z przedziału [A;B] jest równe polu pod wykresem funkcji gęstości w tym przedziale A m B Rozkład normalny standardowy Rozkład normalny standardowy to rozkład normalny z parametrami m = 0 i σ = 1. Jeżeli zmienna ma rozkład normalny ze średnią m i odchyleniem standardowym σ, to prawdopodobieństwo, że przyjmie ona wartość z przedziału [A ; B], jest równe prawdopodobieństwu, że zmienna standardowa Z przyjmie wartości z przedziału [A ; B ]: A = A m σ ; B = B m σ Ten zabieg matematyczny nazywa się standaryzacją zmiennej dr inż. Grzegorz Biesok 18 gbiesok@ath.eu
19 12. Dystrybuanta rozkładu normalnego 12. Dystrybuanta rozkładu normalnego Tablica zawiera wartości F(z) dystrybuanty rozkładu normalnego, standardowego z parametrami m=0 (średnia) i σ=1 (odchylenie standardowe). Wartość dystrybuanty w punkcie z to pole pod krzywą gęstości rozkładu normalnego w przedziale od - do z. F(z) pole pod krzywą (0;1) od - do z Prawdopodobieństwo, że Z należy do przedziału [A; B]: P(Z A;B )=F(B) F(A) Wartości F dla ujemnych z: z F( z)=1 F(z) z 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,0 0,5000 0,5040 0,5080 0,5120 0,5160 0,5199 0,5239 0,5279 0,5319 0,5359 0,1 0,5398 0,5438 0,5478 0,5517 0,5557 0,5596 0,5636 0,5675 0,5714 0,5753 0,2 0,5793 0,5832 0,5871 0,5910 0,5948 0,5987 0,6026 0,6064 0,6103 0,6141 0,3 0,6179 0,6217 0,6255 0,6293 0,6331 0,6368 0,6406 0,6443 0,6480 0,6517 0,4 0,6554 0,6591 0,6628 0,6664 0,6700 0,6736 0,6772 0,6808 0,6844 0,6879 0,5 0,6915 0,6950 0,6985 0,7019 0,7054 0,7088 0,7123 0,7157 0,7190 0,7224 0,6 0,7257 0,7291 0,7324 0,7357 0,7389 0,7422 0,7454 0,7486 0,7517 0,7549 0,7 0,7580 0,7611 0,7642 0,7673 0,7704 0,7734 0,7764 0,7794 0,7823 0,7852 0,8 0,7881 0,7910 0,7939 0,7967 0,7995 0,8023 0,8051 0,8078 0,8106 0,8133 0,9 0,8159 0,8186 0,8212 0,8238 0,8264 0,8289 0,8315 0,8340 0,8365 0,8389 1,0 0,8413 0,8438 0,8461 0,8485 0,8508 0,8531 0,8554 0,8577 0,8599 0,8621 1,1 0,8643 0,8665 0,8686 0,8708 0,8729 0,8749 0,8770 0,8790 0,8810 0,8830 1,2 0,8849 0,8869 0,8888 0,8907 0,8925 0,8944 0,8962 0,8980 0,8997 0,9015 1,3 0,9032 0,9049 0,9066 0,9082 0,9099 0,9115 0,9131 0,9147 0,9162 0,9177 1,4 0,9192 0,9207 0,9222 0,9236 0,9251 0,9265 0,9279 0,9292 0,9306 0,9319 1,5 0,9332 0,9345 0,9357 0,9370 0,9382 0,9394 0,9406 0,9418 0,9429 0,9441 1,6 0,9452 0,9463 0,9474 0,9484 0,9495 0,9505 0,9515 0,9525 0,9535 0,9545 1,7 0,9554 0,9564 0,9573 0,9582 0,9591 0,9599 0,9608 0,9616 0,9625 0,9633 1,8 0,9641 0,9649 0,9656 0,9664 0,9671 0,9678 0,9686 0,9693 0,9699 0,9706 1,9 0,9713 0,9719 0,9726 0,9732 0,9738 0,9744 0,9750 0,9756 0,9761 0,9767 2,0 0,9772 0,9778 0,9783 0,9788 0,9793 0,9798 0,9803 0,9808 0,9812 0,9817 2,1 0,9821 0,9826 0,9830 0,9834 0,9838 0,9842 0,9846 0,9850 0,9854 0,9857 2,2 0,9861 0,9864 0,9868 0,9871 0,9875 0,9878 0,9881 0,9884 0,9887 0,9890 2,3 0,9893 0,9896 0,9898 0,9901 0,9904 0,9906 0,9909 0,9911 0,9913 0,9916 2,4 0,9918 0,9920 0,9922 0,9925 0,9927 0,9929 0,9931 0,9932 0,9934 0,9936 2,5 0,9938 0,9940 0,9941 0,9943 0,9945 0,9946 0,9948 0,9949 0,9951 0,9952 2,6 0,9953 0,9955 0,9956 0,9957 0,9959 0,9960 0,9961 0,9962 0,9963 0,9964 2,7 0,9965 0,9966 0,9967 0,9968 0,9969 0,9970 0,9971 0,9972 0,9973 0,9974 2,8 0,9974 0,9975 0,9976 0,9977 0,9977 0,9978 0,9979 0,9979 0,9980 0,9981 2,9 0,9981 0,9982 0,9982 0,9983 0,9984 0,9984 0,9985 0,9985 0,9986 0,9986 3,3 0,9987 0,9987 0,9987 0,9988 0,9988 0,9989 0,9989 0,9989 0,9990 0,9990 3,1 0,9990 0,9991 0,9991 0,9991 0,9992 0,9992 0,9992 0,9992 0,9993 0,9993 3,2 0,9993 0,9993 0,9994 0,9994 0,9994 0,9994 0,9994 0,9995 0,9995 0,9995 3,3 0,9995 0,9995 0,9995 0,9996 0,9996 0,9996 0,9996 0,9996 0,9996 0,9997 3,4 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9998 3,5 0,9998 0,9998 0,9998 0,9998 0,9998 0,9998 0,9998 0,9998 0,9998 0, dr inż. Grzegorz Biesok 19 gbiesok@ath.eu
Zawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
1 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
Podstawowe 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
Analiza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Statystyka. 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
OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów
OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów Tomasz Gruszczyk Informatyka i Ekonometria I rok, nr indeksu: 156012 Sopot, styczeń
Wykład 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
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 cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich
Plan 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:
MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Parametry statystyczne
I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n
Statystyka. 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
STATYSTYKA - 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
Próba 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
Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych
Statystyka Opisowa analiza zjawisk masowych Typy rozkładów empirycznych jednej zmiennej Rozkładem empirycznym zmiennej nazywamy przyporządkowanie kolejnym wartościom zmiennej (x i ) odpowiadających im
W 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,
STATYSTYKA. 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
Miary 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
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Po 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
Pozyskiwanie 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
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 2 1 / 20 MIARY ROZPROSZENIA, Wariancja Wariancją z próby losowej X
Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie
Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych dr
-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak
Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia
1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:
Wprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).
Statystyka. 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,
Szczegółowy 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
Statystyka. 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
Statystyka 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
Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.
1 Agata Boratyńska WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne. Agata Boratyńska Wykłady ze statystyki 2 Literatura J. Koronacki i J. Mielniczuk Statystyka WNT 2004
1 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,
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości
Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40
Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 26 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca 2018 1 / 40 Uwaga Gdy współczynnik zmienności jest większy niż 70%, czyli V s = s x 100% > 70% (co świadczy
Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr
SYLLABUS na rok akademicki 010/011 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Ekonomia Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /4 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu w
Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34
Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 5 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca 2018 1 / 34 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: Baza Demografia : https://bdl.stat.gov.pl/
Rok 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
Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA
Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Zadania analityczne (1) Analiza przewiduje badanie podobieństw
Szczegółowy 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
Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.
Podstawy Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Funkcja informacyjna umożliwia pełny i obiektywny obraz badanych zjawisk Funkcja analityczna umożliwia określenie czynników
Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2
STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)
STATYSTYKA wykłady L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 17) I. (08.X) 1. Statystyka jest to nauka zajmująca się metodami ilościowymi badania prawidłowości
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.
Wykład 5. Opis struktury zbiorowości 1. Miary asymetrii. 2. Miary koncentracji. Przykład Zbadano stawkę godzinową (w zł) pracowników dwóch branŝ, otrzymując następujące charakterysty ki liczbowe: Stawka
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY Liczebności i częstości Liczebność liczba osób/respondentów/badanych, którzy udzielili tej konkretnej odpowiedzi. Podawana w osobach. Częstość odsetek,
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.
Wykład 3. Opis struktury zbiorowości 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 2. Miary połoŝenia rozkładu. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle. W praktycznych zastosowaniach bardzo często
Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe
Statystyka i opracowanie danych W4 Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Rozkład normalny wykres funkcji gęstości
Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii
Miary asymetrii Miary asymetrii (skośności) określają kierunek rozkładu cech zmiennych w zbiorowości (rozkład może być symetryczny lub asymetryczny lewostronnie lub prawostronnie) oraz stopień odchylenia
Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego
Ćwiczenia 1-2 Zadanie 1. Z kolokwium z ekonometrii studenci otrzymali następujące oceny: 5 osób dostało piątkę, 20 os. dostało czwórkę, 10 os. trójkę, a 3 osoby nie zaliczyły tego kolokwium. Należy w oparciu
Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Dr Roman Sosnowski
SYLLABUS na rok akademicki 009/010 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Ekonomia Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /4 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu w
Analiza Współzależności
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Współzależności Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka
Zajęcia 1. Statystyki opisowe
Zajęcia 1. Statystyki opisowe 1. Znajdź dane dotyczące liczby mieszkańców w polskich województwach. Dla tych danych oblicz: a) Średnią, b) Medianę, c) Dominantę, d) Wariancję, e) Odchylenie standardowe,
Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne
Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok
Xi B ni B
Zadania ze statystyki cz.2 I rok Socjologii lic. Zadanie 1 Ustal dla danych zawartych w tabelach poniżej, prezentujących rozkład liczebności (ni) różnej wielkości gospodarstw domowych w dwóch populacjach,
Analiza 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
WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS
WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS Nazwa przedmiotu: Statystyka opisowa Profil 1 : ogólnoakademicki Cel przedmiotu: Zapoznanie studentów
Statystyka 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
Lean Six Sigma Black Belt
14.X.2011 Porządek wykładu Grupowanie i prezentacja danych Analiza struktury Analiza współzależności Rozkłady prawdopodobieństwa Literatura - Kot, S. (2007), Statystyka podręcznik dla studiów ekonomicznych,
Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 27 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego 2017 1 / 39 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: https://bdl.stat.gov.pl/
Miary w szeregach. 1 Miary klasyczne. 1.1 Średnia Średnia arytmetyczna
Miary w szeregach 1 Miary klasyczne 1.1 Średnia 1.1.1 Średnia arytmetyczna Zad. 1 średnia dla szeregu rozdzielczego punktowego W tabeli zestawiono wyniki badań czasu wykonania 15 detali. Jest to szereg
Analiza szeregów czasowych
Statystyka Wykład 5. Analiza szeregów czasowych michal.trzesiok@ue.katowice.pl Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Katedra Analiz Gospodarczych i Finansowych 9 listopada 2015 r. Plan Szeregi czasowe wprowadzenie
Statystyka 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
Statystyka 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
STATYSTYKA. 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 Analiza dynamiki Szereg czasowy: y 1 y 2... y n 1 y n. y t poziom (wartość) badanego zjawiska w
99 wybranych pytań ze statystyki i odpowiedzi na nie
99 wybranych pytań ze statystyki i odpowiedzi na nie Artykuł pobrano ze strony eioba.pl 1. Podać określenie i przykłady zbiorowości statystycznej, generalnej i próbnej. Zbiorowość generalną stanowią wszystkie
Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF
Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF 120 I. Ogólne informacje o przedmiocie Cel przedmiotu: Opanowanie podstaw teoretycznych, poznanie przykładów zastosowań metod statystycznych.
Statystyka 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
Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości
Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
Inteligentna analiza danych
Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki
STATYSTYKA 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
Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji
Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji Miary zróżnicowania Miary średnie, chociaż reprezentują wszystkie jednostki badanej zbiorowości, nie dają wyczerpującej charakterystyki szeregu statystycznego,
Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.
Statystyka opisowa Robert Pietrzykowski email: robert_pietrzykowski@sggw.pl www.ekonometria.info 2 Na dziś Sprawy bieżące Przypominam, że 14.11.2015 pierwszy sprawdzian Konsultacje Sobota 9:00 10:00 pok.
Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska
Statystyczne metody analizy danych Agnieszka Nowak - Brzezińska SZEREGI STATYSTYCZNE SZEREGI STATYSTYCZNE odpowiednio usystematyzowany i uporządkowany surowy materiał statystyczny. Szeregi statystyczne
Statystyka 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
4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału
4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza
Matematyka stosowana i metody numeryczne
Adam Wosatko Magdalena Jakubek Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 4 Podstawy statystyki 4. Wstęp Statystyka nauka o metodach badań właściwości populacji (zbiorowości),
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Momenty Zmienna losowa jest wystarczająco dokładnie opisana przez jej rozkład prawdopodobieństwa. Względy praktyczne dyktują jednak potrzebę znalezienia charakterystyk
Statystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Kolokwium ze statystyki matematycznej
Kolokwium ze statystyki matematycznej 28.05.2011 Zadanie 1 Niech X będzie zmienną losową z rozkładu o gęstości dla, gdzie 0 jest nieznanym parametrem. Na podstawie pojedynczej obserwacji weryfikujemy hipotezę
Transport II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Studia stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Metody probabilistyczne w transporcie Nazwa modułu w języku angielskim Probabilistic
KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4
KARTA KURSU (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Nazwa Statystyka 1 Nazwa w j. ang. Statistics 1 Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, wykłady) Dr Paweł Walawender (ćwiczenia)
Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?
1 Zadanie 1.1 W dwóch zakładach produkcyjnych Złomex I i Złomex II, należących do tego samego przedsiębiorstwa Złomowanie na zawołanie w ostatnim miesiącu następująco kształtowały się wynagrodzenia pracowników.
Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR
Statystyka Opisowa WK1.2017 Andrzej Pawlak Intended Audience: PWR POJĘCIA STATYSTYKI 1. Zbiór danych liczbowych pokazujących kształtowanie się określonych zjawisk i procesów (roczniki statystyczne). 2.
Statystyka. 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
Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.
Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia. D A R I U S Z P I W C Z Y Ń S K I 2 2 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ Polega na przyporządkowaniu
Policealna 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:
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
TREŚCI 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
STATYSTYKA 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
Laboratorium 3 - statystyka opisowa
dla szeregu rozdzielczego Laboratorium 3 - statystyka opisowa Agnieszka Mensfelt 11 lutego 2019 dla szeregu rozdzielczego Statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Przykład wyniki maratonu Wyniki 18.
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Współczynnik zmienności Klasycznym współczynnikiem (wskaźnikiem) zmienności zmiennej losowej X nazywamy wyrażenie gdzie E(X) 0. v k z (X) = D(X) E(X), Klasyczny
Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31
Statystyka Wykład 8 Magdalena Alama-Bućko 10 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia 2017 1 / 31 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa
STATYSTYKA MATEMATYCZNA rachunek prawdopodobieństwa treść Zdarzenia losowe pojęcie prawdopodobieństwa prawo wielkich liczb zmienne losowe rozkłady teoretyczne zmiennych losowych Zanim zajmiemy się wnioskowaniem
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 2013/2014 Wykład 3 Zmienna losowa i jej rozkłady Zdarzenia losowe Pojęcie prawdopodobieństwa
Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego
Statystyka Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego 2017 Statystyka to nauka zajmująca się badaniem prawidłowości w procesach masowych, to jest takich, które realizują się na dużą skalę (np. procesy