PRZEGL D FORMU NORMALIZACJI WARTO CI ZMIENNYCH ORAZ ICH W ASNO CI W STATYSTYCZNEJ ANALIZIE WIELOWYMIAROWEJ
|
|
- Jarosław Kozłowski
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 PRZEGLD STATYSTYCZNY R. LXI ZESZYT 4 04 MAREK WALESIAK PRZEGLD FORMU NORMALIZACJI WARTOCI ZMIENNYCH ORAZ ICH WASNOCI W STATYSTYCZNEJ ANALIZIE WIELOWYMIAROWEJ. WSTP Puktem wycia zastosowaia metod statystycze aalizie wielowymiarowe est macierz daych [x i ], w które dowoly elemet x i (i =,...,; =,...,m) ozacza obserwac -te zmiee dla i-tego obiektu. Normalizac przeprowadza si, gdy zmiee opisuce obiekty badaia mierzoe s a skali przedziaowe lub ilorazowe. W odiesieiu do sabych skal pomiaru (omiala, porzdkowa) ie zachodzi potrzeba ormalizaci, a ich wartociach bowiem ie wyzacza si ai relaci rówoci róic i przedziaów, ai stosuków. Celem ormalizaci wartoci zmieych est doprowadzeie zmieych do porówywaloci. Uzyskue si to poprzez pozbawieie mia wyików pomiaru oraz uedoliceie ich rzdów wielkoci. Pierwszy cel ormalizaci est edozaczy. Staowi o waruek sie qua o ormalizaci. Cel drugi ie est edozaczy, a zatem dopuszcza w tym zakresie róe rozwizaia. Uedoliceie rzdów wielkoci dla zmieych uzyskue si p. poprzez uedoliceie wartoci wszystkich zmieych pod wzgldem zmieoci mierzoe odchyleiem stadardowym (mediaowym odchyleiem bezwzgldym dla miar pozycyych) lub przez zapewieie staoci rozstpu dla zormalizowaych wartoci zmieych. Ogólie rzecz biorc uedoliceie rzdów wielkoci uzyskue si przez wprowadzeie edolicie okreloe wartoci zerowe dla wszystkich zmieych (parametr A we wzorze ()), a astpie przeskalowaie wartoci zmieych (parametr B we wzorze ()). W artykule zaprezetowao przegld formu ormalizacyych, zapropoowao dwie owe formuy ormalizacye, pokazao zwizki midzy formuami ormalizacyymi oraz wskazao przypadki ieprawidowych formu ormalizacyych. Charakterystyk skal pomiaru zawarto m.i. w pracach (Steves, 946; Walesiak, 0, s. 3 6).
2 364 Marek Walesiak. FORMUY NORMALIZACJI WARTOCI ZMIENNYCH Ze wzgldu a to, e edyymi dopuszczalymi przeksztaceiami a skali przedziaowe i ilorazowe s przeksztaceia liiowe, formuy ormalizacye moa wyrazi ogólym wzorem (Walesiak, 988; Walesiak, 990): x A A x x B B B ( 0), () gdzie: x i warto -te zmiee dla i-tego obiektu, z i zormalizowaa warto -te zmiee dla i-tego obiektu, A parametr przesuicia do umowego zera dla -te zmiee, B parametr skali dla -te zmiee, a = A /B, b = /B parametry dla -te zmiee okreloe w tab.. Szczególymi przypadkami wzoru () s formuy ute w tab. (por. p. Abrahamowicz, 985; Borys, 978; Grabiski, 99, s ; Jauga, 98; Jauga, Walesiak, 000; Milliga, Cooper, 988; Modak, 006; Nowak, 990, s ; Walesiak, 988; Walesiak, 993, s. 40; Walesiak, 996, s ; Walesiak, 00, s. 9). Tabela. Formuy ormalizacye Parametr Skala pomiaru zmieych Typ Nazwa formuy przed po b a ormalizac ormalizaci 0 Bez ormalizaci owa Stadaryzaca x owa przedziaowa Stadaryzaca pozycya 3 Uitaryzaca 3a Uitaryzaca pozycya x owa owa owa przedziaowa przedziaowa przedziaowa Autorzy pracy Lira, Wager, Wysocki (00, s. 9) propou przemoeie miaowika przez sta,486. Uzasadieie wprowadzeia stae zawarto w pracy Modak (009, s. 8).
3 Przegld formu ormalizaci wartoci zmieych oraz ich wasoci w statystycze aalizie a 6 6a 7 Uitaryzaca zerowaa Normalizaca 3 w przedziale [ ; ] Normalizaca pozycya w przedziale [ ; ] {x } x x x x x x x owa owa owa przedziaowa przedziaowa przedziaowa 0 lorazowa 0 lorazowa 0 lorazowa 8 { x } 0 lorazowa Przeksztaceia 9 ilorazowe x 0 lorazowa 9a 0 lorazowa 0 x 0 lorazowa Normalizaca a Normalizaca pozycya 3 x 0 lorazowa ( x x ) ( x ) x ( x x ) ( x ) Normalizaca z zerem usytuowaym m cetralie 4 owa owa owa przedziaowa przedziaowa przedziaowa z i warto -te zmiee dla i-tego obiektu, z i zormalizowaa warto -te zmiee dla i-tego obiektu, x redia dla -te zmiee, s odchyleie stadardowe dla -te zmiee, r rozstp dla { x} { x} -te zmiee, m rodek rozstpu (mid-rage), ( x ) mediaa dla -te zmiee, x ) mediaowe odchyleie bezwzglde dla -te zmiee. ( ródo: opracowaie wase Zob. Rybaczuk (00, s. 47). 4 (dostp.06.04).
4 366 Marek Walesiak W tab. oprócz zaych formu ormalizacyych przedstawioo dwie owe propozyce okreloe ako oraz a. Puktem wycia kostrukci formu ormalizacyych i a est formua ormalizacya. Od wartoci x i odemue si w licziku i miaowiku warto redi x (formua ) lub media ( x ) (formua a). Dla formuy ormalizacye odchyleie stadardowe malee wraz ze wzrostem liczeboci obserwaci (obiektów) w macierzy daych. Nie staowi to wady te formuy ormalizacye w statystycze aalizie wielowymiarowe, poiewa ormalizac przeprowadza si dla kade zmiee ze zbioru zmieych dla ustaloe (edakowe) liczby obserwaci (obiektów). Normalizac wartoci zmieych aley odrói od róych formu przeksztacacych dae, które ie musz by wyraoe w postaci fukci liiowe okreloe wzorem (). Np. w porzdkowaiu liiowym przy kostrukci sytetyczego mierika rozwou zachodzi iekiedy potrzeba uedoliceia charakteru zmieych w celu zapewieia edolite prefereci zmieych. Zmiee destymulaty oraz omiaty przeksztaca si w stymulaty z wykorzystaiem fukci liiowych i ieliiowych (zob. p. Walesiak, 0, s. 0). Normalizac wartoci zmieych przeprowadza si w pakiecie cluster- Sim (zob. Walesiak, Dudek, 04) programu R (R Developmet Core Team, 04) z wykorzystaiem fukci: data.normalizatio(x,type= 0,ormalizatio= colum ) gdzie: x macierz daych, type typ formuy ormalizacye z tab., ormalizatio rodza ormalizaci: colum ormalizaca wedug zmieych (kolumy w macierzy daych), row ormalizaca wedug obiektów (wiersze w macierzy daych). W tab. przedstawioo wzory a ormalizac wedug zmieych. Aalogicze wzory moa przedstawi dla ormalizaci wedug obiektów. Normalizaca wedug obiektów ma ses w przypadku, gdy wszystkie zmiee wyraoe s w te same edostce miary. Taki przypadek ma miesce p. w badaiach strukturalych. Dalsze rozwaaia dotyczy bd ormalizaci wedug zmieych, cho aalogicze spostrzeeia odosz si do ormalizaci wedug obiektów. Uedoliceie rzdów wielkoci est moliwe tylko w razie edolitego okreleia wartoci zerowe dla wszystkich zmieych (zob. Walesiak, 988). Przeksztaceia ilorazowe moa stosowa tylko wtedy, gdy zmiee s mierzoe a skali ilorazowe (istiee dla ie absoluty pukt zerowy). Gdy zbiór zawiera zmiee mierzoe a skali przedziaowe lub przedziaowe i ilorazowe, wówczas do ormalizaci moa stosowa pozostae formuy ormalizacye, wprowadzace edolicie okrelo warto zerow (umow) dla wszystkich zmieych. Stadaryzaca klasycza (stadaryzaca pozycya), ormalizaca (ormalizaca pozycya), uitaryzaca (uitaryzaca pozycya), ormalizaca w przedziale [ ; ] (ormalizaca pozycya w przedziale [ ; ]) okrela umow warto zerow a poziomie redie wartoci zmiee
5 Przegld formu ormalizaci wartoci zmieych oraz ich wasoci w statystycze aalizie (mediay dla formu pozycyych), uitaryzaca zerowaa a poziomie wartoci miimale, a ormalizaca z zerem usytuowaym cetralie a poziomie rodka rozstpu. Zastosowaie tych formu ormalizacyych do zmieych mierzoych a skali ilorazowe, aczkolwiek formalie poprawe, spowodue strat iformaci wskutek przecia wszystkich zmieych a skal przedziaow. Strata iformaci przeawia si m.i. ograiczeiem zastosowaia róych techik statystyczych i ekoometryczych. 3. WASNOCI FORMU NORMALIZACJI WARTOCI ZMIENNYCH Przy wyborze formuy ormalizacye aley bra pod uwag ie tylko skale pomiaru zmieych, ale rówie takie charakterystyki rozkadu zmieych, ak: redia arytmetycza (mediaa), odchyleie stadardowe (mediaowe odchyleie bezwzglde) i rozstp wyzaczoy dla zormalizowaych wartoci zmieych (por. tab. ). Typ Formua Charakterystyki rozkadu wartoci zmieych po ormalizaci redia arytmetycza / mediaa* Odchyleie stadardowe / mediaowe odchyleie bezwzglde* Rozstp ( x x ) 0 r / s Tabela. 3 3a 4 x 0 r / mad ( x x ) 0 s / r ( x ) 0 mad / r x { x} x x { } s / r x x x x 0 x x x x 5 5a x x 6 6a 7 0 x x x x x r / s x r / mad x s / r 8 x { x } x { x } { x } { x } 9 9a x i r x x x x mad / med r / med x
6 368 Marek Walesiak 0 x x / x x x x x x x x x x ( x x ) 0 ( x x ) a x ( x ) 0 ( x ) ( x ) 3 x m x m * mediaa i mediaowe odchyleie bezwzglde dla, 3a, 5a, 6a, 9a, a. ródo: opracowaie wase z wykorzystaiem prac: Jauga (98, s. 33), Walesiak (996, s. 39), Walesiak (0, s. 0), Jauga, Walesiak (000, s. 09), Lira, Wager, Wysocki (00, s. 9), Modak (006, s ). Aaliza tab. pozwala sformuowa astpuce wioski 5 : a) formuy ormalizacye (uitaryzaca, uitaryzaca pozycya, uitaryzaca zerowaa, przeksztaceie ilorazowe z podstaw ormalizaci rów rozstpowi, ormalizaca z zerem usytuowaym cetralie) s cee, poiewa zapewia zormalizowaym wartociom zmieych zróicowa zmieo (mierzo odchyleiem stadardowym a dla ormalizaci pozycyych mediaowym odchyleiem bezwzgldym) i edoczeie stay rozstp dla wszystkich zmieych; b) stadaryzaca klasycza, stadaryzaca pozycya, ormalizaca oraz przeksztaceie ilorazowe z podstaw ormalizaci rów odchyleiu stadardowemu i mediaowemu odchyleiu bezwzgldemu powodu uedoliceie wartoci wszystkich zmieych pod wzgldem zmieoci mierzoe odchyleiem stadardowym (mediaowym odchyleiem bezwzgldym dla miar pozycyych); ozacza to wyelimiowaie zmieoci ako podstawy róicowaia obiektów; c) przeksztaceia ilorazowe z podstaw ormalizaci rów maksimum oraz pierwiastkowi z sumy kwadratów obserwaci zapewia zormalizowaym warto- ciom zmieych zróicowa zmieo, redi arytmetycz i rozstp; d) przeksztaceia ilorazowe z podstaw ormalizaci rów sumie, redie arytmetycze i mediaie, ormalizaca pozycya, ormalizaca w przedziale [ ; ] oraz ormalizaca pozycya w przedziale [ ; ] zapewia zormalizowaym wartociom zmieych zróicowa zmieo i rozstp oraz sta dla wszystkich zmieych redi arytmetycz (media dla miar pozycyych); pierwsza formua staowi podstaw ormalizaci w badaiach strukturalych (stosue si tuta ormalizac wedug obiektów); 5 Opracowaie wase z wykorzystaiem prac: Jauga, Walesiak (000, s. 0 ), Walesiak (00, s. 0).
7 Przegld formu ormalizaci wartoci zmieych oraz ich wasoci w statystycze aalizie e) wszystkie formuy ormalizacye, bdce przeksztaceiami liiowymi obserwaci a kade zmiee, zachowu skoo i kurtoz rozkadu zmieych 6 ; f) dla kade pary zmieych wszystkie formuy ormalizacye ie zmieia wartoci wspóczyika korelaci liiowe Pearsoa. 4. NORMALIZACJA WARTOCI ZMIENNYCH ZWIZKI MIDZY FORMUAMI NORMALIZACYJNYMI I INNE SPOSTRZEENIA W wyiku zastosowaia wybraych formu ormalizacyych w dwóch astpucych po sobie krokach otrzymue si wyiki tosame z zastosowaiem ede z formu ormalizacyych (zob. tab. 3). Formuy ormalizacye odpowiadace ormalizaci dwukrokowe Tabela 3. Zastosowaa formua ormalizacya Krok Krok Implikaca Formua ormalizacya a a 7 3a 3 6 3a 6a ródo: opracowaie wase. W literaturze (por. p. Zelia, 00, s. 794; Modak, 006, s. 40) propoowae s astpuce formuy ormalizacye: x x, () x x ). (3) ( Formuy te s bde, poiewa edym z celów ormalizaci est pozbawieie mia wyików pomiaru. W tym przypadku ie astpi pozbawieie mia wyików pomiaru. 6 Obliczeia sprawdzace wykoao w pakiecie e07 (Meyer i i., 04) programu R wykorzystuc trzy wzory a skoo i kurtoz zaprezetowae w pracy Joaes, Gill (998).
8 370 Marek Walesiak W literaturze (zob. Grabiski, 988, s. 45; Grabiski, 99, s. 35; Paweek, 008, s. 57) dyskutowaa est ogóla formua ormalizacya o postaci: x A, B (4) gdzie: A parametr przesuicia do umowego zera dla -te zmiee, B parametr skali dla -te zmiee, P dodatia liczba a ogó rówa /,,,.... Tylko formua ta est idetycza z ormalizacyym przeksztaceiem liiowym o postaci (). Zastosowaie iych wartoci w potdze spowodue, e otrzyma si zormalizowae wartoci zmieych, które ie zachowa dwóch podstawowych wasoci formu ormalizacyych: a) skoo i kurtoza rozkadu zmieych przed i po ormalizaci bdzie ia, b) wspóczyiki korelaci liiowe Pearsoa dla kade pary zmieych przed i po ormalizaci bd miay ie wartoci. 5. PODSUMOWANIE W artykule zaprezetowao przegld formu ormalizacyych wartoci zmieych wyraoych ogól formu liiow o postaci (). Szczególe przypadki te formuy uto w tab.. Wasoci zaprezetowaych formu ormalizacyych przedstawioo w tab.. Przy wyborze formuy ormalizacye aley bra pod uwag ie tylko skale pomiaru zmieych, ale rówie takie charakterystyki rozkadu zmieych, ak: redia arytmetycza (mediaa dla formu pozycyych), odchyleie stadardowe (mediaowe odchyleie bezwzglde dla formu pozycyych) i rozstp wyzaczoy dla zormalizowaych wartoci zmieych. Poadto zapropoowao dwie owe formuy ormalizacye ( i a), pokazao zwizki midzy formuami ormalizacyymi oraz wskazao przypadki ieprawidowych formu ormalizacyych. Uiwersytet Ekoomiczy we Wrocawiu
9 Przegld formu ormalizaci wartoci zmieych oraz ich wasoci w statystycze aalizie LITERATURA Abrahamowicz M., (985), Kostrukca sytetyczych mierików rozwou w wietle twierdzeia Arrowa, Prace Naukowe Akademii Ekoomicze we Wrocawiu, r 3, 5 5. Borys T., (978), Metody ormowaia cech w statystyczych badaiach porówawczych, Przegld Statystyczy, 5 (), Grabiski T., (988), Metody statystycze aalizy porówawcze, w: Zelia A., (red.), Metody statystyki midzyarodowe, PWE, Warszawa, Grabiski T., (99), Metody taksoometrii, Wydawictwo Akademii Ekoomicze w Krakowie, Kraków. Jauga K., (98), Metody aalizy wielowymiarowe w ilociowych badaiach przestrzeych, Akademia Ekoomicza we Wrocawiu, Wrocaw (praca doktorska). Jauga K., Walesiak M., (000), Stadardisatio of data set uder differet measuremet scales, w: Decker R., Gaul W., (red.), Classicatio ad iformatio processig at the tur of the milleium, Spriger-Verlag, Berli, Heidelberg, 05. Joaes D. N., Gill C. A., (998), Comparig Measures of Sample Skewess ad Kurtosis, The Statisticia, 47, Lira J., Wager W., Wysocki F., (00), Mediaa w zagadieiach porzdkowaia liiowego obiektów wielocechowych, w: Paradysz J. (red.), Statystyka regioala w subie samorzdu lokalego i bizesu, Iteretowa Ocya Wydawicza, Cetrum Statystyki Regioale, Akademia Ekoomicza w Pozaiu, Poza, Meyer D., Dimitriadou E., Horik K., Weigessel A., Leisch F., Chag C., Li C., (04), e07 pakkage, URL Milliga G. W., Cooper M. C., (988), A Study of Stadardizatio of Variables i Cluster Aalysis, Joural of Classi catio, 5 (), Modak A., (006), Aaliza taksoomicza w statystyce regioale, Di, Warszawa. Modak A., (009), Historia problemu Webera, Matematyka Stosowaa, 37 (), tom 0/5, 3. Nowak E., (990), Metody taksoomicze w klasy kaci obiektów spoeczo-gospodarczych, PWE, Warszawa. Paweek B., (008), Metody ormalizaci zmieych w badaiach porówawczych zooych zawisk ekoomiczych, Wydawictwo Uiwersytetu Ekoomiczego w Krakowie, Kraków. R Developmet Core Team, (04), R: A laguage ad eviromet for statistical computig, R Foudatio for Statistical Computig, Viea, URL Rybaczuk M., (00), Gracza prezetaca struktury daych wielowymiarowych, Prace Naukowe Akademii Ekoomicze we Wrocawiu, r 94, Steves S.S., (946), O the Theory of Scales of Measuremet, Sciece, 03 (684), Walesiak M., (988), Skale pomiaru cech (w uciu zwoym) a zagadieie wyboru postaci aalitycze sytetyczych mierików rozwou, Prace Naukowe Akademii Ekoomicze we Wrocawiu, r 447, Walesiak M., (990), Sytetycze badaia porówawcze w wietle teorii pomiaru, Przegld Statystyczy, 37 ( ), Walesiak M., (993), Statystycza aaliza wielowymiarowa w badaiach marketigowych, Prace Naukowe Akademii Ekoomicze we Wrocawiu, r 654, Seria: Moograe i Opracowaia r 0. Walesiak M., (996), Metody aalizy daych marketigowych, PWN, Warszawa. Walesiak M., (00), Uogólioa miara odlegoci w statystycze aalizie wielowymiarowe, Wydawictwo Akademii Ekoomicze we Wrocawiu, Wrocaw. Walesiak M., (0), Uogólioa miara odlegoci GDM w statystycze aalizie wielowymiarowe z wykorzystaiem programu R, Wydawictwo Uiwersytetu Ekoomiczego we Wrocawiu, Wrocaw.
10 37 Marek Walesiak Walesiak M., Dudek A., (04), clustersim Package, URL Zelia A., (00), Some Notes o the Selectio of Normalisatio of Diagostic Variables, Statistics i Trasitio, 5 (5), PRZEGLD FORMU NORMALIZACJI WARTOCI ZMIENNYCH ORAZ ICH WASNOCI W STATYSTYCZNEJ ANALIZIE WIELOWYMIAROWEJ Streszczeie Celem ormalizaci wartoci zmieych est doprowadzeie zmieych do porówywaloci poprzez pozbawieie mia wyików pomiaru oraz uedoliceie ich rzdów wielkoci. W artykule zaprezetowao przegld formu ormalizacyych wartoci zmieych oraz ich wasoci. Zapropoowao dwie owe formuy ormalizacye, pokazao zwizki midzy formuami ormalizacyymi oraz wskazao ieprawidowe formuy ormalizacye. Sowa kluczowe: ormalizaca, stadaryzaca, uitaryzaca, przeksztaceia ilorazowe, wasoci formu ormalizacyych DATA NORMALIZATION IN MULTIVARIATE DATA ANALYSIS. AN OVERVIEW AND PROPERTIES Abstract The purpose of ormalizatio is to adust the size (magitude) ad the relative weightig of the iput variables. The article presets a overview of the ormalizatio formulas ad their properties. Moreover a ew formulas of ormalizatio of the values of variables are proposed. The article discusses coectio amog ormalizatio formulas ad idicates icorrect ormalizatio formulas. Keywords: ormalizatio, stadardizatio, uitarizatio, quotiet trasformatio, ormalizatio formulas properties
strona 1 / 11 Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje:
Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii
strona 1 / 12 Autor: Walesiak Marek Publikacje:
Autor: Walesiak Marek Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii i zastosowań metod taksonomicznych, s.
BOOTSTRAPOWA WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTO CI OCZEKIWANEJ POPULACJI O ROZK ADZIE ASYMETRYCZNYM
A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 27, 22 OOTSTRAPOWA WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOCI OCZEKIWANEJ POPULACJI O ROZKADZIE ASYMETRYCZNYM Streszczeie. W pracy przedstawioa
OCENA ROZWOJU SPO ECZNO-GOSPODARCZEGO POWIATÓW WOJEWÓDZTWA MA OPOLSKIEGO
Oecoomia 8 (3) 009 37 44 OCENA ROZWOJU SPOECZNO-GOSPODARCZEGO POWIATÓW WOJEWÓDZTWA MAOPOLSKIEGO Moika Jaworska Lidia Luty Uiwersytet Roliczy w Krakowie Streszczeie. Podstaw specjalizacji regiou s waruki
KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY
KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Nr zadaia Odpowiedzi Pukty Badae umiejtoci Obszar stadardu 1. B 0 1 plauje i wykouje obliczeia a liczbach
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu
dr hab. iż. KRYSTIAN KALINOWSKI WSIiZ w Bielsku Białej, Politechika Śląska dr iż. ROMAN KAULA Politechika Śląska Optymalizacja sieci powiązań układu adrzędego grupy kopalń ze względu a koszty trasportu
Metodyka szacowania niepewnoci rozszerzonej. Opracował: mgr Mikołaj Kirpluk
Metodyka szacowaia ieewoci rozszerzoej Oracował: mgr Mikołaj Kirluk Jest to szacowaie ieewoci o asymetryczych graicach rzedziału ufoci wzgldem wartoci rediej, co wyika z faktu okrelaia wartoci rediej jako
Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny
TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,
Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
obie z mocy ustawy. owego.
Kwartalik Prawo- o-ekoomia 3/015 Aa Turczak Separacja po faktycza lub prawa obie z mocy ustawy cza, ie ozacza defiitywego owego 1 75 1 61 3 Art 75 88 Kwartalik Prawo- o-ekoomia 3/015 zaspokajaia usp iedostatku
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli
Elementy modelowania matematycznego
Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,
Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia
Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk
X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej
Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.
3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń
3 Wkład III: Waruki optmalości dla zadań bez ograiczeń Podae poiże waruki optmalości dla są uogólieiem powszechie zach waruków dla fukci ede zmiee (zerowaie się pierwsze pochode i lokala wpukłość) 3 Twierdzeie
COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871
COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH Kieruek: Fiase i rachukowość Robert Bąkowski Nr albumu: 9871 Projekt: Badaie statystycze cey baryłki ropy aftowej i wartości dolara
Zeszyty naukowe nr 9
Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę
Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie
EKONOMETRIA. Temat wykładu: Co to jest model ekonometryczny? Dobór zmiennych objaśniających w modelu ekonometrycznym CZYM ZAJMUJE SIĘ EKONOMETRIA?
EKONOMETRIA Temat wykładu: Co to jest model ekoometryczy? Dobór zmieych objaśiających w modelu ekoometryczym Prowadzący: dr iż. Zbigiew TARAPATA e-mail: Zbigiew.Tarapata Tarapata@isi.wat..wat.edu.pl http://
WYBÓR GRUP METOD NORMALIZACJI WARTOŚCI ZMIENNYCH W SKALOWANIU WIELOWYMIAROWYM
PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LXIII ZESZYT 1 2016 MAREK WALESIAK 1 WYBÓR GRUP METOD NORMALIZACJI WARTOŚCI ZMIENNYCH W SKALOWANIU WIELOWYMIAROWYM 1. WPROWADZENIE Normalizację przeprowadza się dla macierzy danych
Materiały do wykładu 4 ze Statystyki
Materiały do wykładu 4 ze Statytyki CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (dok.) 1. miary położeia - wykład 2 2. miary zmieości (dyperji, rozprozeia) - wykład 3 3. miary aymetrii (kośości) 4.
Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja
Charakterystyki liczbowe zmieych losowych: wartość oczekiwaa i wariacja dr Mariusz Grządziel Wykłady 3 i 4;,8 marca 24 Wartość oczekiwaa zmieej losowej dyskretej Defiicja. Dla zmieej losowej dyskretej
POZIOM ROZWOJU SPO ECZNO-GOSPODARCZEGO OBSZARÓW WIEJSKICH WOJEWÓDZTWA WARMI SKO-MAZURSKIEGO
Oecoomia 9 (3) 2010, 227 239 POZIOM ROZWOJU SPOECZNO-GOSPODARCZEGO OBSZARÓW WIEJSKICH WOJEWÓDZTWA WARMISKO-MAZURSKIEGO Iwoa Pomiaek Szkoa Gówa Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Streszczeie. W opracowaiu
Zastosowania statystyki i matematyki w ekonomii. Marek Walesiak. Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. 1. Wstęp
PRACE NAUKOWE AKADEMII EKONOMICZNEJ WE WROCŁAWIU Nr 1006 2003 Zastosowania statystyki i matematyki w ekonomii Marek Walesiak Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MIARA ODLEGŁOŚCI OBIEKTÓW OPISANYCH ZMIENNYMI
3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.
Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują
Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona
Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów
Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych
Temat: Poprawo całkowita i czciowa algorytmu. Złooo obliczeiowa algorytmu. Złooo czasowa redia i pesymistycza. Rzd fukcji. I. Literatura 1. L. Baachowski, K. Diks, W. Rytter Algorytmy i struktury daych.
ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA
ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA prof. r hab. iż. Ryszar Kosala r.kosala@po.opole.pl mgr iż. Barbara Baruś b.barus@po.opole.pl Politechika Opolska Wyział
Statystyczny opis danych - parametry
Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Zagadieia. Idea opisu parametryczego. Parametry a. położeia b. rozrzutu c. asymetrii Statystyczy
Zagadnienia normalizacji kryteriów w analizach wielokryterialnych w projektowaniu dróg
Budowictwo i Architektura 3(4) (204) 325333 Zagadieia ormalizaci kryteriów w aalizach wielokryterialych w proektowaiu dróg Piotr Żabicki, Władysław Gardzieczyk 2,2 Zakład Iżyierii Drogowe, Wydział Budowictwa
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
Statystyczny opis danych - parametry
Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea
Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii
O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD Szeregi potęgowe Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C jeżeli jest -krotie różiczkowala i jej -ta pochoda jest fukcją ciągłą. Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C, jeżeli jest
WYKORZYSTANIE WYKRESÓW CZTEROPOLOWYCH W BADANIACH SPOŁECZNO-EKONOMICZNYCH 1
Agieszka Staimir Uiwersytet Ekoomiczy we Wrocławiu WYKORZYSTANIE WYKRESÓW CZTEROPOLOWYCH W BADANIACH SPOŁECZNO-EKONOMICZNYCH 1 Wprowadzeie W badaiach społeczo-ekoomiczych bardzo często występują zmiee
Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA
Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej
LABORATORIUM METROLOGII
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Cetrum Iżyierii Ruchu Morskiego LABORATORIUM METROLOGII Ćwiczeie 5 Aaliza statystycza wyików pomiarów pozycji GNSS Szczeci, 010 Zespół wykoawczy: Dr iż. Paweł Zalewski Mgr
Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)
Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod
Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk
Statystyka powtórzeie (I semestr) Rafał M. Frąk TEORIA Statystyka Statystyka zajmuje się badaiem procesu zbieraia oraz iterpretacji daych liczbowych lub jakościowych. Przedmiotem statystyki są metody badaia
Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?
Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań
D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)
D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badaia operacyje (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assigmet Problem) Bliskim "krewiakiem" ZT (w sesie podobieństwa modelu decyzyjego) jest zagadieie
Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja
Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im
TEST SYMETRYCZNO CI LI
A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 7, 0 Aleksadra Baszczyska TEST SYMETRYCZNOCI LI Streszczeie. Test symetryczoci rozkadu zmieej losowej zapropooway przez Li w 997 roku
Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania
Modele i arzędzia optymalizacji w systemach iformatyczych zarządzaia Prof. dr hab. iż. Joaa Józefowska Istytut Iformatyki Orgaizacja zajęć 8 godzi wykładów prof. dr hab. iż. J. Józefowska www.cs.put.poza.pl/jjozefowska
Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych
Wokół testu Studeta Wprowadzeie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaiu hipotez dotyczących rozkładów ormalych Rozkład ormaly N(µ, σ, µ R, σ > 0 gęstość: f(x σ (x µ π e σ Niech a R \ {0}, b
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Elastyczno silników FIAT
ARCHIWU OTORYZACJI 4, pp. 319-35 (009) Elastyczo silików FIAT JANUSZ YSŁOWSKI, WAWRZYNIEC GOŁBIEWSKI Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy W artykule przedstawioo elastyczo silików FIAT. Pierwszym aspektem
Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8
Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów
PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE
PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE. Wprowadzeie W ekoomii i aukach o zarządzaiu obserwuje się tedecję do ilościowego opisu zależości miedzy zjawiskami ekoomiczymi. Umożliwia to - zobiektywizowaie i
d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem
d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistycza Defiicja Odwzorowaie X: Ω R d azywamy d-wymiarowym wektorem losowym jeśli dla każdego (x 1, x 2,,x d ) є R d zbiór Uwaga {ω є Ω: X(ω)
1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów
1 Testy statystycze Podczas sprawdzaia hipotez statystyczych moga¾ wystapić ¾ dwa rodzaje b ¾edów. Prawdopodobieństwo b ¾edu polegajacego ¾ a odrzuceiu hipotezy zerowej (H 0 ), gdy jest oa prawdziwa, czyli
µ = Test jest następujący: jeŝeli X > 0.01 to odrzucamy H. 0
7. Testowaie hipotez statystyczych 7. Populacja ma rozkład ciągły opisay fukcją gęstości f ( x) ( + ) x dla x [,]. Testowaa jest hipoteza, Ŝe wobec hipotezy alteratywej, Ŝe. Wioskujemy a podstawie jedoelemetowej
KLASYFIKACJA OBIEKTÓW OPARTA NA DWÓCH WZORCACH WSTĘP. Agata Binderman Katedra Ekonometrii i Informatyki, SGGW
Agata Biderma Katedra Ekoometrii i Iformatyki, SGGW e-mail: abiderma@mors.sggw.waw.pl KLASYFIKACJA OBIEKTÓW OPARTA NA DWÓCH WZORCACH Streszczeie: W pracy, podao sposób porządkowaia obiektów (wierszy) w
Marek Walesiak. MIAR lwrel!cji W AB.lLIZIE 'lfl'nixćw
PRACE NAUKOWE AKADEMII BOII'OKICZNEJ WROCŁAWIU Nr 600 Metody statystyczej aalisy wielowymiarowej 1991 1 ich sastosowaia w badaiach ekoomiczych Marek Walesiak O S'rOSOW.ALII'OŚCI MIAR lwrel!cji W AB.lLIZIE
Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli.
Wszelkie prawa zastrzeżoe. Nieautoryzowae rozpowszechiaie całości lub fragmetu iiejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabroioe. Wykoywaie kopii metodą kserograficzą, fotograficzą, a także kopiowaie
O TESTOWANIU ISTOTNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKÓW KORELACJI CZĄSTKOWEJ I WIELORAKIEJ DLA WIELOWYMIAROWYCH TABLIC WIELODZIELCZYCH
Grzegorz Kończak Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach O TESTOWANIU ISTOTNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKÓW KORELACJI CZĄSTKOWEJ I WIELORAKIEJ DLA WIELOWYMIAROWYCH TABLIC WIELODZIELCZYCH Wprowadzeie Do ajważiejszych zagadień
PROPOZYCJA MIARY SYNTETYCZNEJ
PRZEGLD STATYSTYCZNY R. LXIV ZESZYT 4 2017 IWONA MÜLLER-FRCZEK 1 PROPOZYCJA MIARY SYNTETYCZNEJ 1. WSTP Analiza wielu zagadnie ycia spoeczno-gospodarczego wymaga uporzdkowania liniowego obiektów wielocechowych.
Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 7
Politechika Łódzka Istytut Systemów Iżyierii Elektrycze Laboratorium cyfrowe techiki pomiarowe Ćwiczeie 7 Aaliza statystycza wyików pomiaru 1. Wprowadzeie teoretycze 1.1 Niepewość pomiaru Prawidłowo zapisay
BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI
StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;
STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: x = 1 STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału Domiata (moda Liczba ajczęściej
CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.
CAŁKA NIEOZNACZONA Mówimy, że fukcja F () jest fukcją pierwotą dla fukcji f() w pewym ustaloym przedziale - gdy w kadym pukcie zachodzi F () = f(). Fukcję pierwotą często azywamy całką ieozaczoą i zapisujemy
Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste
Statystyka opisowa Miary statystycze: 1. miary położeia a) średia z próby x = 1 x = 1 x = 1 x i - szereg wyliczający x i i - szereg rozdzielczy puktowy x i i - szereg rozdzielczy przedziałowy, gdzie x
EGZAMIN MATURALNY 2012 MATEMATYKA
etrala Komisja Egzamiacyja EGZAMIN MATURALNY 01 MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY Kryteria oceiaia odpowiedzi ZERWIE 01 Zadaie 1. (0 1) Obszar stadardów i iterpretowaie iformacji Opis wymaga Usuwaie iewymieroci
STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś
1 STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr iż Krzysztof Bryś Pojȩcia wstȩpe populacja - ca ly zbiór badaych przedmiotów lub wartości. próba - skończoy podzbiór populacji podlegaj acy badaiu.
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY Q i = x lmi + i mi 1 4 j h m i mi x = 1 x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17
Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo
Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej
Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;
Chemia Teoretyczna I (6).
Chemia Teoretycza I (6). NajwaŜiejsze rówaia róŝiczkowe drugiego rzędu o stałych współczyikach w chemii i fizyce cząstka w jedowymiarowej studi potecjału Cząstka w jedowymiarowej studi potecjału Przez
Metody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu
Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15
Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay
WYKAZ PUBLIKACJI UWAGA! Kolor czerwony oznacza dostępność pełnej wersji publikacji
Prof. dr hab. Marek Walesiak Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki WYKAZ PUBLIKACJI UWAGA! Kolor czerwony oznacza dostępność pełnej
Tw. 1. Je»eli ci g {a n } ma granic a i ci g {b n } ma granic b, to ci g {a n b n } ma granic a b. Tw. 2. b n. Tw. 3. Tw. 4.
Tw.. Je»eli ci g {a } ma graic a i ci g {b } ma graic b, to ci g {a + b } ma graic a+b. Tw.. Je»eli ci g {a } ma graic a i ci g {b } ma graic b, to ci g {a b } ma graic a-b. Tw.. Je»eli ci g {a } ma graic
lim a n Cigi liczbowe i ich granice
Cigi liczbowe i ich graice Cigiem ieskoczoym azywamy dowol fukcj rzeczywist okrelo a zbiorze liczb aturalych. Dla wygody zapisu, zamiast a() bdziemy pisa a. Elemet a azywamy -tym wyrazem cigu. Cig (a )
ANALIZA ZJAWISKA STARZENIA SIĘ LUDNOŚCI ŚLĄSKA W UJĘCIU PRZESTRZENNYM
Katarzya Zeug-Żebro Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach Katedra Matematyki katarzya.zeug-zebro@ue.katowice.pl ANALIZA ZJAWISKA STARZENIA SIĘ LUDNOŚCI ŚLĄSKA W UJĘCIU PRZESTRZENNYM Wprowadzeie Zjawisko starzeia
UWAGI O TESTACH JARQUE A-BERA
PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LVII ZESZYT 4 010 CZESŁAW DOMAŃSKI UWAGI O TESTACH JARQUE A-BERA 1. MIARY SKOŚNOŚCI I KURTOZY W literaturze statystycznej prezentuje się wiele miar skośności i spłaszczenia (kurtozy).
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16
Egzami,.9.6, godz. :-5: Zadaie. ( puktów) Wyzaczyć wszystkie rozwiązaia rówaia z 4 = 4 w liczbach zespoloych. Zapisać wszystkie rozwiązaia w postaci kartezjańskiej (bez używaia fukcji trygoometryczych)
wi c warunek konieczny zbie»no±ci szeregu jest speªniony. 12 = 9 12 = 3 4 k(k+1) k=1 ( k+1 k(k+1) n+1 = 1 1 n+1 = 1 0 = 1 36 = =
32 (+) Jest to szereg o wyrazach dodatich Poadto wyraz ogóly tego szeregu jest zbie»y do 0, wi c waruek koieczy zbie»o±ci szeregu jest speªioy s (+) 2 s 2 s + 2 (2+) 2 + 2 3 2 + 6 3 6 + 6 4 6 2 3 s 3 s
Matematyczne aspekty modelowania paj czynowego obiektów
BIULETY ISTYTUTU SYSTEÓW IFORATYCZYCH 4-8 (009) atematycze aspekty modelowaia pajczyowego obiektów A. AELJACZYK e-mail:aameljaczyk@wat.edu.pl Istytut Systemów Iformatyczych Wydzia Cyberetyki WAT ul. S.
> 1), wi c na mocy kryterium porównawczego szereg sin(n n)
.65. si() W szeregu tym wyst puj wyrazy dodatie i ujeme, ale ie a przemia. Zbadajmy wi c szereg: si() zªo»oy z warto±ci bezwzgl dych wyrazów szeregu daego w zadaiu. Poiewa» si(), wi c si() = Po prawej
Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych.
Temat: Poprawo całkowita i czciowa algorytmu. Złooo obliczeiowa algorytmu. Złooo czasowa redia i pesymistycza. Rzd fukcji. I. Literatura 1. A. V. Aho, J.E. Hopcroft, J. D. Ullma - Projektowaie i aaliza
PORZĄDKOWANIE LINIOWE BŁĘDY PRZY INTERPRETACJI WYNIKÓW ORAZ SPOSÓB ICH ELIMINACJI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 118 128 PORZĄDKOWANIE LINIOWE BŁĘDY PRZY INTERPRETACJI WYNIKÓW ORAZ SPOSÓB ICH ELIMINACJI Marta Jarocka Katedra Informatyki Gospodarczej
Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n 4n n 1
30. Obliczyć wartość graicy ( 0 ( ( ( 4 +1 + 1 4 +3 + 4 +9 + 3 4 +7 +...+ 1 4 +3 + 1 ( ( 4 +3. Rozwiązaie: Ozaczmy sumę występującą pod zakiem graicy przez b. Zamierzamy skorzystać z twierdzeia o trzech
STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach 2015/16 ROND, Fiase i Rachukowość, rok 2 Rachuek prawdopodobieństwa Rzucamy 10 razy moetą, dla której prawdopodobieństwo wyrzuceia orła w pojedyczym
EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
Miejsce a aklejk z kodem szkoy dysleksja EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI MMA-RAP-06 POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 0 miut Istrukcja dla zdajcego Sprawd, czy arkusz egzamiacyjy zawiera 4 stro (zadaia ) Ewetualy
Wykªad 2. Szeregi liczbowe.
Wykªad jest prowadzoy w oparciu o podr czik Aaliza matematycza 2. Deicje, twierdzeia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 2. Szeregi liczbowe. Deicje i podstawowe twierdzeia Deicja Szeregiem liczbowym
Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego
Elemety rach macierzowego Materiały pomocicze do MES Stroa z 7 Elemety rachuku macierzowego Przedstawioe poiżej iformacje staowią krótkie przypomieie elemetów rachuku macierzowego iezbęde dla zrozumieia
MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU
Przedmiot: Iformatyka w logistyce Forma: Laboratorium Temat: Zadaie 2. Automatyzacja obsługi usług logistyczych z wykorzystaiem zaawasowaych fukcji oprogramowaia Excel. Miimalizacja pustych przebiegów
MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum
MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturaly wraz ze schematem oceiaia dla klasy II Liceum Propozycja zadań maturalych sprawdzających opaowaie wiadomości i umiejętości matematyczych z zakresu
Ekonomia matematyczna 2-2
Ekoomia matematycza - Fukcja produkcji Defiicja Efektywym przekształceiem techologiczym azywamy odwzorowaie (iekiedy wielowartościowe), które kazdemu wektorowi akładów R przyporządkowuje zbiór wektorów
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Rachek rawdoodobieństwa i statystyka Wioskowaie statystycze. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, ok407 ada@agh.ed.l Estymacja arametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego arametr jest estymator
Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla