PRZEGL D FORMU NORMALIZACJI WARTO CI ZMIENNYCH ORAZ ICH W ASNO CI W STATYSTYCZNEJ ANALIZIE WIELOWYMIAROWEJ

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "PRZEGL D FORMU NORMALIZACJI WARTO CI ZMIENNYCH ORAZ ICH W ASNO CI W STATYSTYCZNEJ ANALIZIE WIELOWYMIAROWEJ"

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:

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

Bardziej szczegółowo

strona 1 / 12 Autor: Walesiak Marek Publikacje:

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.

Bardziej szczegółowo

BOOTSTRAPOWA WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTO CI OCZEKIWANEJ POPULACJI O ROZK ADZIE ASYMETRYCZNYM

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

Bardziej szczegółowo

OCENA ROZWOJU SPO ECZNO-GOSPODARCZEGO POWIATÓW WOJEWÓDZTWA MA OPOLSKIEGO

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

Bardziej szczegółowo

KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

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

Bardziej szczegółowo

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

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

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu

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

Bardziej szczegółowo

Metodyka szacowania niepewnoci rozszerzonej. Opracował: mgr Mikołaj Kirpluk

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

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

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,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

obie z mocy ustawy. owego.

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

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

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

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,

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

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

Bardziej szczegółowo

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.

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,

Bardziej szczegółowo

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

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.

Bardziej szczegółowo

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

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

Bardziej szczegółowo

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. 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

Bardziej szczegółowo

Zeszyty naukowe nr 9

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

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

Bardziej szczegółowo

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 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://

Bardziej szczegółowo

WYBÓR GRUP METOD NORMALIZACJI WARTOŚCI ZMIENNYCH W SKALOWANIU WIELOWYMIAROWYM

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

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

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.

Bardziej szczegółowo

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

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

Bardziej szczegółowo

POZIOM ROZWOJU SPO ECZNO-GOSPODARCZEGO OBSZARÓW WIEJSKICH WOJEWÓDZTWA WARMI SKO-MAZURSKIEGO

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

Bardziej szczegółowo

Zastosowania statystyki i matematyki w ekonomii. Marek Walesiak. Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. 1. Wstęp

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

Bardziej szczegółowo

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

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

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

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

Bardziej szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

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

Bardziej szczegółowo

Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych

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.

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA

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

Bardziej szczegółowo

Statystyczny opis danych - parametry

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

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia normalizacji kryteriów w analizach wielokryterialnych w projektowaniu dróg

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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.

Bardziej szczegółowo

Statystyczny opis danych - parametry

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

Bardziej szczegółowo

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

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,

Bardziej szczegółowo

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

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

Bardziej szczegółowo

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

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

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE WYKRESÓW CZTEROPOLOWYCH W BADANIACH SPOŁECZNO-EKONOMICZNYCH 1

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

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

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

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM METROLOGII

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

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

Bardziej szczegółowo

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

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

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

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

Bardziej szczegółowo

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

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

Bardziej szczegółowo

TEST SYMETRYCZNO CI LI

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

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

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

Bardziej szczegółowo

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

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

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

Bardziej szczegółowo

Elastyczno silników FIAT

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

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

Bardziej szczegółowo

µ = Test jest następujący: jeŝeli X > 0.01 to odrzucamy H. 0

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

Bardziej szczegółowo

KLASYFIKACJA OBIEKTÓW OPARTA NA DWÓCH WZORCACH WSTĘP. Agata Binderman Katedra Ekonometrii i Informatyki, SGGW

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

Bardziej szczegółowo

Marek Walesiak. MIAR lwrel!cji W AB.lLIZIE 'lfl'nixćw

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

Bardziej szczegółowo

Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli.

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

Bardziej szczegółowo

O TESTOWANIU ISTOTNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKÓW KORELACJI CZĄSTKOWEJ I WIELORAKIEJ DLA WIELOWYMIAROWYCH TABLIC WIELODZIELCZYCH

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

Bardziej szczegółowo

PROPOZYCJA MIARY SYNTETYCZNEJ

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.

Bardziej szczegółowo

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 7

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

Bardziej szczegółowo

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

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;

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

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

Bardziej szczegółowo

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY 2012 MATEMATYKA

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

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.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

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

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

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;

Bardziej szczegółowo

Chemia Teoretyczna I (6).

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

Bardziej szczegółowo

Metody Ilościowe w Socjologii

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

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

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

Bardziej szczegółowo

WYKAZ PUBLIKACJI UWAGA! Kolor czerwony oznacza dostępność pełnej wersji publikacji

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

Bardziej szczegółowo

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. 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

Bardziej szczegółowo

lim a n Cigi liczbowe i ich granice

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 )

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ZJAWISKA STARZENIA SIĘ LUDNOŚCI ŚLĄSKA W UJĘCIU PRZESTRZENNYM

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

Bardziej szczegółowo

UWAGI O TESTACH JARQUE A-BERA

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).

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

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)

Bardziej szczegółowo

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 = =

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

Bardziej szczegółowo

Matematyczne aspekty modelowania paj czynowego obiektów

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.

Bardziej szczegółowo

> 1), wi c na mocy kryterium porównawczego szereg sin(n n)

> 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

Bardziej szczegółowo

Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych.

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

Bardziej szczegółowo

PORZĄDKOWANIE LINIOWE BŁĘDY PRZY INTERPRETACJI WYNIKÓW ORAZ SPOSÓB ICH ELIMINACJI

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

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n 4n n 1

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

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

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

Bardziej szczegółowo

Wykªad 2. Szeregi liczbowe.

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

Bardziej szczegółowo

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

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

Bardziej szczegółowo

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

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

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

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

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna 2-2

Ekonomia matematyczna 2-2 Ekoomia matematycza - Fukcja produkcji Defiicja Efektywym przekształceiem techologiczym azywamy odwzorowaie (iekiedy wielowartościowe), które kazdemu wektorowi akładów R przyporządkowuje zbiór wektorów

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

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

Bardziej szczegółowo

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

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

Bardziej szczegółowo