PRÓBA ZASTOSOWANIA REGRESJI LINIOWEJ DO OKREŚLENIA ZWIĄZKU POMIĘDZY BARWĄ A WŁAŚCIWOŚCIAMI ANTYOKSYDACYJNYMI MIODÓW
|
|
- Bogna Wawrzyniak
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Aleksandra Wilczyńska Akademia Morska w Gdyni PRÓBA ZASTOSOWANIA REGRESJI LINIOWEJ DO OKREŚLENIA ZWIĄZKU POMIĘDZY BARWĄ A WŁAŚCIWOŚCIAMI ANTYOKSYDACYJNYMI MIODÓW Liczne opracowania dotyczące działania przeciwutleniającego miodów pszczelich wskazują, że miody ciemne charakteryzują się znacznie wyższą aktywnością antyoksydacyjną niż miody jasne. Celem niniejszej pracy było określenie związku pomiędzy barwą a aktywnością antyoksydacyjną miodów metodą regresji liniowej. Wykazano, że istnieje silna korelacja pomiędzy parametrami barwy a działaniem przeciwutleniającym miodów pszczelich, ale mimo wysokiego stopnia skorelowania nie udało się ustalić wystarczająco dokładnego liniowego związku pomiędzy tymi zmiennymi. Słowa kluczowe: parametry barwy, aktywność antyoksydacyjna, regresja liniowa WSTĘP Miód jest produktem, którego lecznicze i prozdrowotne działanie było znane i wykorzystywane od wieków. Wśród składników prozdrowotnych obecnych w miodzie istotną rolę odgrywają substancje wykazujące działanie przeciwutleniające, takie jak: enzymy (katalaza, oksydaza), witaminy (karotenoidy, wit. C, wit. E), kwasy organiczne, aminokwasy i proteiny, a także liczne polifenole [1, 2, 6, 12]. Na aktywność antyoksydacyjną miodów w największym stopniu wpływa zawartość zawiązków fenolowych: flawonoidów i fenolokwasów, która jest uzależniona od pochodzenia botanicznego miodów [1, 8]. Na aktywność antyoksydacyjną wpływ mają także procesy technologiczne, takie jak ogrzewanie czy przechowywanie [13, 14]. Wykazano również, że barwa miodów może wpływać na ich działanie przeciwutleniające. Według licznych opracowań miody ciemne wykazują stosunkowo wysoką aktywność antyoksydacyjną w porównaniu z miodami jasnymi [3, 4, 5, 9, 10, 15]. Inne badania [16] wskazują, że to wartość parametru b* może mieć związek z przeciwutleniającym i przeciwrodnikowym działaniem miodów pszczelich. Celem badań podjętych w niniejszej pracy było określenie związku pomiędzy barwą a działaniem przeciwutleniającym miodów. Metodą statystyczną pozwalającą na badanie związku pomiędzy wielkościami danych i przewidywanie na tej podstawie nieznanych wartości jednych wielkości (objaśnianych, zależnych, tu: aktywność antyoksydacyjna) na podstawie znanych
2 14 ZESZYTY NAUKOWE AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI, nr 80, listopad 2013 wartości innych (objaśniających, niezależnych, tu: parametry barwy) jest analiza regresji. Równanie regresji liniowej w przypadku jednej zmiennej niezależnej ma postać: y = a + bx, gdzie: y zmienna zależna, x zmienna niezależna, b współczynnik regresji, a wyraz wolny. Związek między zmiennymi jest istotny, gdy wartość współczynnika regresji jest różna od zera. Jeżeli jest kilka zmiennych niezależnych, równanie przyjmuje postać: y = a + b 1 x 1 + b 2 x b n x n, gdzie: x n kolejne zmienne niezależne, b n kolejne współczynniki regresji. W analizie regresji ważnymi statystykami są współczynnik determinacji (R 2 ) i błąd standardowy szacunku (SEE). Współczynnik determinacji jest podstawową miarą dopasowania prostej regresji do danych empirycznych i informuje, jaka część zmienności zmiennej zależnej została wyjaśniona przez zmienne niezależne. Błąd standardowy szacunku określa, o ile przeciętne wartości empiryczne różnią się od wartości teoretycznych, reprezentowanych przez prostą regresji [11]. MATERIAŁ I METODY Przedmiot badań stanowiły 82 miody odmianowe, świeże, nieogrzewane, niestandaryzowane, pochodzące ze zbiorów w latach , pozyskane bezpośrednio od pszczelarzy. Wśród analizowanych były: 4 miody akacjowe, 3 nawłociowe, 7 faceliowych, 4 lipowe, 3 wrzosowe, 4 nektarowo-spadziowe, 8 spadziowych, 10 gryczanych, 17 wielokwiatowych i 22 rzepakowe. Parametry barwy L *, a *, b * analizowanych próbek miodów oznaczono w systemie międzynarodowym CIE za pomocą kolorymetru Konica-Minolta CR 400 dla standardowego obserwatora 2 i iluminatu D 65. Pomiaru barwy dokonywano w szalce pomiarowej ze szkła optycznego o średnicy 34 mm, grubość warstwy miodu to 10 mm. Potencjał antyoksydacyjny badanych próbek oznaczono jako całkowitą zawartość polifenoli (TP), za pomocą metody z zastosowaniem odczynnika Folina- -Ciocalteu. Aktywność antyutleniającą (AA) określano też jako zdolność zmiatania wolnych rodników: rodnika DPPH oraz kationorodnika ABTS +. Wyniki oznaczeń AA podano jako % inhibicji wolnych rodników: AA% = [(A B A A )/A B ] 100,
3 A. Wilczyńska, Próba zastosowania regresji liniowej do określenia związku pomiędzy barwą a właściwościami gdzie: A A absorbancja badanej próbki, A B absorbancja próby kontrolnej. Do określenia stopnia wzajemnych powiązań pomiędzy poszczególnymi parametrami obliczono współczynniki korelacji r Pearsona oraz wyznaczono funkcję liniową regresji. Wszystkie obliczenia wykonano przy użyciu programu Statistica 10.0 (Statsoft Inc.). Hipotezy statystyczne weryfikowano na poziomie istotności α = 0,05. WYNIKI W tabeli 1 przedstawiono wyniki oznaczania parametrów barwy miodów. Spośród analizowanych odmian najjaśniejszą barwą charakteryzowały się miody akacjowe (średnie L* = 40,4), podczas gdy miody gryczane były najciemniejsze (średnie L* = 21,3). Najwyższą średnią wartość parametru a* (czerwoność barwy) wykazywały miody wrzosowe (a* = 4,83) i gryczane (a* = 5,02), a najmniejszą (wartości ujemne elementy zielonkawe) miody akacjowe (a* = 0,85). Najwyższe średnie wartości parametru b* zaobserwowano w miodach akacjowych (21,21), co oznacza, że miody te były najbardziej żółte. Miody gryczane charakteryzowały się natomiast najniższą wartością parametru b* (4,89). Parametr L* a* b* Tabela 1. Parametry barwy poszczególnych odmian miodów [badania własne] Table 1. Colour parameters of particular types of honey Odmiana (n) NKw (17) SI (8) NA (4) NN (3) NR (22) NF (7) NL (4) NW (3) NS (4) NG (10) 32,2b 4,99 22,2 40,8 0,53c 1,28-1,9 2,24 14,7b 4,66 4,81 22,3 23,2a,c 2,89 20,9 29,7 2,60a,b 2,23 0,44 7,17 6,11c 3,92 3,04 14,2 40,4d 2,56 37,3 43,6-0,85c 0,78-1,5 0,29 21,21a 3,68 16,1 24,9 28,6b,c 1,11 27,7 29,8 0,98b,c 0,94 0,20 2,02 11,3b 0,57 10,9 11,9 32,6b 4,66 25,5 43,1 0,52c 1,09-1,2 3,35 13,2b 4,21 7,67 22,3 29,4b,c 5,27 26,8 37,9 2,12b 1,68 1,16 4,91 13,8b 9,62 11,7 31,7 32,2b 3,45 28,6 36,9 0,52b,c 0,75-0,2 1,77 14,8a,b 2,87 12,3 19,7 23,8a,c 1,44 22,9 25,5 4,83a 1,70 2,93 6,19 27,4a,b,c 5,56 19,9 33,3 Oznaczenia literowe (a, b, c, d) oznaczają grupy jednorodne, wyodrębnione na podstawie analizy post hoc (test Tukeya). NKw miód nektarowy wielokwiatowy, SI miód spadziowy ze spadzi iglastej, NA miód nektarowy akacjowy, NN miód nektarowy nawłociowy, NR miód nektarowy rzepakowy, NF miód nektarowy faceliowy, NL miód nektarowy lipowy, NW miód nektarowy wrzosowy, NS miód nektarowo-spadziowy, NG miód nektarowy gryczany 6,92c 2,95 5,15 10,3 4,12a 4,06 1,15 9,88 14,9b 5,42 9,45 21,8 21,3a 0,98 20,5 22,6 5,02a 2,68 3,84 9,00 4,43c 1,84 3,06 6,90 Wykazano, że poszczególne odmiany miodów różnią się istotnie parametrami barwy, co potwierdziła analiza statystyczna (analiza wariancji Kruskala-Wallisa).
4 16 ZESZYTY NAUKOWE AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI, nr 80, listopad 2013 Obliczone wartości statystyki H wyniosły odpowiednio 93,7921 dla L* (p = 0,000), 74,9317 dla a* (p = 0,000) i 81,1489 dla b* (p = 0,000). Testy post hoc pozwoliły na wyodrębnienie grup jednorodnych. W grupie miodów najciemniejszych, charakteryzujących się jednocześnie największą czerwonością barwy (grupa a ze względu na parametry L* i a*) znalazły się miody gryczane, wrzosowe, spadziowe i nektarowo-spadziowe, natomiast do najjaśniejszych, a zarazem zawierających najwięcej żółtych elementów (grupa a ze względu na parametr b*) zaliczono miody akacjowe i lipowe. W tabeli 2 zaprezentowano wyniki pomiaru aktywności antyoksydacyjnej miodów. Najwyższą aktywnością antyoksydacyjną wyrażoną jako zdolność zamiatania rodników DPPH charakteryzowały się miody wrzosowe, natomiast najwyższą zdolność zmiatania kationorodników ABTS i najwyższą ogólną liczbę polifenoli miały miody gryczane. Z kolei miody akacjowe charakteryzowały się najniższą zdolnością zmiatania zarówno rodników DPPH, jak i kationorodników ABTS, a rzepakowe miały najniższą ogólną liczbę polifenoli. Tabela 2. Aktywność antyoksydacyjna polskich miodów odmianowych [badania własne] Table 2. Antioxidant activity of Polish types of honey Parametr NKw (17) SI (8) NA (3) NN (3) Odmiana (n) NR (22) NF (7) NL (4) NW (3) NS (4) NG (10) AA DPPH [%] AA ABTS+ [%] TP [mggae/100 g] 63,5b 16,2 33,0 80,3 31,8d 17,4 13,6 60,4 62,5b,c 23,6 30, ,5a 8,72 59,1 84,9 49,1a,c 4,77 45,3 54,4 87,4b 21,4 4, ,2c 8,75 36,5 57,8 6,00d 6,00 2,29 12,9 53,1c 5,46 48,4 61,0 48,1c 13,1 34,6 60,9 40,9b,c 33,3 21,2 79,4 80,7b,c 78,7 32, ,9c 15,2 27,0 82,2 18,4d 4,35 9,83 24,6 47,5b,c 16,5 25,1 74,6b 15,7 56,3 88,6 28,7d 7,45 20,4 35,6 51,3b 7,17 42,8 60,4 66,8c 16,1 48,7 80,3 24,4c,d 8,42 18,2 30,3 49,0b,c 6,60 43,7 57,7 83,4a,b 4,11 78,7 53,4a,b 1,23 49,3 56,4 155a 75,0 71, ,0a,b 26,6 15,2 90,5 26,7b,c 18,1 4,35 56,2 54,8b,c 27,0 16,5 70,6a,b 18,0 38,1 69,7a,b 27,0 24,0 91,5 Oznaczenia literowe (a, b, c, d) oznaczają grupy jednorodne, określone na podstawie analizy post hoc. AA ABTS+ aktywność antyoksydacyjna mierzona względem kationorodnika ABTS +, AA DPPH aktywność antyoksydacyjna mierzona względem rodnika DPPH, TAEC aktywność antyoksydacyjna wyrażana jako stężenie równoważników troloksu, TP zawartość związków fenolowych ogółem Analiza statystyczna wykazała, że pochodzenie botaniczne badanych próbek wpływa na ich aktywność antyoksydacyjną, mierzoną jako zdolność zmiatania wolnych rodników DPPH (K-W, H(9,82) = 64,09048, p = 0,00), zdolność zmiatania wolnych rodników ABTS + (ANOVA, F(9,82) = 14,587, p = 0,00), jak również na ogólną zawartość polifenoli TP (K-W, H(9,82) = 76,78994, p = 0,00). Na podstawie przeprowadzonych testów post hoc wyodrębniono grupy jednorodne (tab. 2). Warto zauważyć, że w grupach charakteryzujących się najwyższą aktywnością antyoksydacyjną (grupa a ) zawsze występują miody gryczane, wrzosowe i spa- 177a 79,4 37,2 320
5 A. Wilczyńska, Próba zastosowania regresji liniowej do określenia związku pomiędzy barwą a właściwościami dziowe, czyli miody ciemne, natomiast w grupach miodów o najniższej aktywności antyoksydacyjnej (grupy c i d ) znalazły się miody jasne akacjowe, nawłociowe i lipowe. Powyższe wyniki wskazują, że istnieje zależność pomiędzy parametrami barwy miodów a ich zdolnością przeciwutleniającą. Aby obiektywnie potwierdzić tę tezę, zastosowano analizę korelacji. Analiza ta wykazała istotne statystycznie zależności, zarówno dodatnie, jak i ujemne. Na szczególną uwagę zasługują wartości współczynników korelacji pomiędzy L* a zdolnością zmiatania wolnych rodników DPPH i ABTS + oraz ogólną zawartością polifenoli, które wyniosły: r = -0,57 dla L*/AA DPPH, r = -0,72 dla L*/AA ABTS+ i r = -0,60 dla L*/TP. Wartości te potwierdzają obserwację, że miody ciemne mają wyższą aktywność przeciwrodnikową niż miody jasne, jak również że zawartość polifenoli, mierzona metodą F-C w miodach ciemnych jest istotnie wyższa niż w miodach jasnych. Zaobserwowano również istotny statystycznie, choć słaby, związek pomiędzy czerwonością barwy (wartością parametru a*) a aktywnością antyoksydacyjną mierzoną zarówno jako zdolność zmiatania rodnika DPPH, jak i ABTS +. Odnotowano bardzo słaby związek pomiędzy wartością parametru b* a aktywnością przeciwrodnikową oraz ogólną zawartością polifenoli (tab. 3). Tabela 3. Wartości współczynników korelacji Pearsona [badania własne] Table 3. Values of Pearson's correlation coefficient L* a* b* AA DPPH AA ABTS+ TP L* 1-0,57a -0,72a -0,60a a* 1 0,23a 0,33a 0,17 b* 1-0,15-0,19-0,16 AA DPPH -0,57a 0,23a -0,15 1 0,68a 0,50a AA ABTS+ -0,72a 0,33a -0,19 0,68a 1 0,91a TP -0,60a 0,17-0,16 0,50a 0,91a 1 a statystyczna istotność przy p < 0,05 Biorąc pod uwagę powyższe wyniki, podjęto próbę określenia związku pomiędzy jasnością barwy a aktywnością antyoksydacyjną, mierzoną wobec rodników DPPH, ABTS + oraz wyrażoną jako ogólna zawartość polifenoli. Celem analizy była budowa modelu, za pomocą którego można by prognozować wartość zmiennej zależnej (AA DPPH, AA ABTS+, TP) na podstawie wartości zmiennej niezależnej, w tym przypadku jasności barwy (L*). Obliczone równania regresji przyjęły postać: TP = 255,54 5,733 L*, przy czym R = -0,59, R 2 = 0,35739, SEE = 0,10; (1) AA DPPH = 110,86 1,6732 L*, przy czym R = -0,5738, R 2 = 0,329, SEE = 0,11; (2) AA ABTS+ =105,27 2,0132 L*, przy czym R = -0,52, R 2 = 0,27, SEE = 0,12. (3) We wszystkich trzech przypadkach uzyskano współczynniki regresji różne od zera, co oznacza istotny związek pomiędzy analizowanymi parametrami. Jednakże niskie wartości skorygowanego współczynnika determinacji (R 2 ) wskazują na słabe
6 18 ZESZYTY NAUKOWE AKADEMII MORSKIEJ W GDYNI, nr 80, listopad 2013 dopasowanie modelu do danych. Na podstawie wartości R 2 można stwierdzić, że jasność miodów jedynie w około 30% odpowiada za ich właściwości przeciwutleniające, natomiast za pozostałe 70% odpowiadają inne, nieuwzględnione w tym modelu czynniki. Uzyskane równania regresji nie mogą służyć więc do przewidywania wartości TP, AA DPPH i AA ABTS+ na podstawie jasności barwy. W związku z tym, że również pozostałe parametry barwy (a*, b*) mają istotny wpływ na aktywność antyoksydacyjną, przeprowadzono analizę regresji prostoliniowej z kilkoma zmiennymi niezależnymi. Uzyskano następujące równania: TP = 129,97 + 7,69 a* 4,55 b*, przy czym R = 0,63, R 2 = 0,39; (4) AA DPPH = 102,34 1,79 L* + 2,08 a* + 0,75 b*, przy czym R = 0,64, R 2 = 0,41; (5) AA ABTS+ = 36,83 + 6,01 a*, przy czym R = 0,55, R 2 = 0,31. (6) Przedstawione powyżej modele zawierają jedynie te zmienne niezależne, które w wyniku analizy okazały się być istotne statystycznie (przy p < 0,05). Uzyskane umiarkowane wartości współczynników determinacji (około 0,4) oznaczają, że również te modele wyjaśniają mniej niż połowę zaobserwowanego związku pomiędzy wszystkimi parametrami barwy a aktywnością antyoksydacyjną. Wynika stąd, że wartości parametrów barwy nie mogą służyć do przewidywania wartości TP, AA DPPH i AA ABTS+. PODSUMOWANIE I WNIOSKI 1. Przeprowadzona analiza wykazała istnienie silnej zależności pomiędzy parametrami barwy a działaniem przeciwutleniającym miodów pszczelich. 2. Pomimo wysokiego stopnia skorelowania, wartości parametrów barwy i aktywności antyoksydacyjnej nie udało się określić wystarczająco dokładnego liniowego związku pomiędzy tymi zmiennymi. Ze względu na niski stopień dopasowania uzyskane równania regresji liniowej nie mogą służyć do przewidywania wartości TP, AA DPPH i AA ABTS+ na podstawie wartości parametrów barwy. LITERATURA 1. Aljadi A.M., Kamaruddin M.Y., Evaluation of the phenolic contents and antioxidants capacity of two Malaysian floral honeys, Food Chem., 2004, 85, s Al-Mamary M., Al-Meeri A., Al-Habori M., Antioxidant activities and total phenolics of different types of honey, Nutr. Res., 2002, 22, s Bertoncelj J., Doberšek U., Jamnik M., Golob T., Evaluation of the phenolic content, antioxidant activity and colour of Slovenian honey, Food Chem., 2007, 105, s Blasa M., Candiracci M., Accorosi A., Piacentini M.P. et al., Raw Millefiori honey is packed full of antioxidants, Food Chem., 2006, 97, s
7 A. Wilczyńska, Próba zastosowania regresji liniowej do określenia związku pomiędzy barwą a właściwościami Brudzynski K., Miotto D., The relationship between the Maillard reaction-like products and bioactivity of Canadian honeys, Food Chem., 2011, 124, s Gheldof N., Engeseth N.J., Antioxidant capacity of honeys from various floral sources based on the determination of oxygen radical absorbance capacity and inhibition of in vitro lipoprotein oxidation in human serum samples, J. Agric. Food Chem., 2002, 50, s Gheldof N., Wang X.H., Engeseth N.J., Identification and quantification of antioxidant components of honeys from various floral sources, J. Agric. Food Chem., 2002, 50(21), s Küçük M., Kolayli S., Karaoğlu S., Ulusoy E. et al., Biological activities and chemical composition of three honeys of different types from Anatolia, Food Chem., 2007, 100, s Lachman J., Orsák M., Hejtmánkowá A., Kovářová E., Evaluation of antioxidant activity and total phenolics of selected Czech honeys, LWT, 2010, 43, s Meda A., Lamien C.E., Romito M., Millogo J., Nacoulma O.G., Determination of the total phenolic, flavonoid and proline contents in Burkina Fasa honeys as well as their radical scavenging activity, Food Chem., 2005, 91, s Meissner W., Metody statystyczne w biologii, Wyd. UG, Gdańsk Weston R.J., The contribution of catalase and other natural products to the antibacterial activity of honey: a review, Food Chem., 2000, 71, s Wilczyńska A., Zmiany barwy, aktywności antyoksydacyjnej oraz zawartości HMF w miodach pszczelich zachodzące pod wpływem ogrzewania, Prace i Materiały Wydz. Zarządzania UG, 2010, 2/2, s Wilczyńska A., Zmiany barwy oraz aktywności antyoksydacyjnej miodów podczas przechowywania, Bromatologia i Chemia Toksykologiczna, 2011, XLIV, 3, s Wilczyńska A., Przybyłowski P., Colour, phenolics content and antioxidant activity of Polish honeys, Zeszyty Naukowe UE w Poznaniu, 2010, 158, s Zalibera M., Staško A., Šlebodowa A., Jančovičowá V. et al., Antioxidant and radical-scavenging activities of Slovak honeys an electron paramagnetic resonance study, Food Chem., 2008, 110, s AN ATTEMPT TO USE LINEAR REGRESSION TO DETERMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN COLOR AND ANTIOXIDANT PROPERTIES OF HONEY Summary Numerous studies on the antioxidant activity of honey indicate that dark honey has a much higher antioxidant activity than pale honey. The aim of this study was to determine the relationship between color and antioxidant activity of honey by linear regression. It has been shown that there is a strong correlation between the parameters of color and antioxidant properties of honey, but despite the high degree of correlation the linear relationship between these variables could not be determined with sufficient accuracy. Key words: colour parameters, antioxidant activity, linear regression
ZMIANY BARWY ORAZ AKTYWNOŚCI ANTYOKSYDACYJNEJ MIODÓW PODCZAS PRZECHOWYWANIA
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLIV, 2011, 3, str. 945-950 Aleksandra Wilczyńska ZMIANY BARWY ORAZ AKTYWNOŚCI ANTYOKSYDACYJNEJ MIODÓW PODCZAS PRZECHOWYWANIA Katedra Towaroznawstwa i Zarządzania Jakością Akademii
WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCE MIODÓW PITNYCH
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLII, 2009, 3, str. 875 879 Ewa Majewska, Agnieszka Myszka WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCE MIODÓW PITNYCH Zakład Oceny Jakości Żywności Katedry Biotechnologii, Mikrobiologii i Oceny
OZNACZANIE ZAWARTOŚCI FLAWONOIDÓW I FENOLOKWASÓW W ODMIANOWYCH MIODACH PSZCZELICH
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLV, 2012, 3, str. 892 896 Aleksandra Wilczyńska OZNACZANIE ZAWARTOŚCI FLAWONOIDÓW I FENOLOKWASÓW W ODMIANOWYCH MIODACH PSZCZELICH Katedra Towaroznawstwa i Zarządzania Jakością,
APARATURA BADAWCZA I DYDAKTYCZNA
APARATURA BADAWCZA I DYDAKTYCZNA Badanie korelacji pomiędzy zawartością polifenoli ogółem a zdolnością do dezaktywacji rodników DPPH w wybranych miodach pszczelich Ewa Majewska, Jolanta Kowalska, Beata
WSTĘPNA OCENA JAKOŚCI PSZCZELICH MIODÓW GATUNKOWYCH Z TERENU WARMII I MAZUR
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLIX, 2016, 3, str. 252 256 Natalia Chomaniuk, Piotr Przybyłowski, Aleksandra Wilczyńska WSTĘPNA OCENA JAKOŚCI PSZCZELICH MIODÓW GATUNKOWYCH Z TERENU WARMII I MAZUR Katedra Towaroznawstwa
WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCE MIODÓW WIELOKWIATOWYCH I INNYCH PRODUKTÓW PSZCZELICH
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLII, 2009, 4, str. 1089 1094 Ewa Majewska, Joanna Trzanek WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCE MIODÓW WIELOKWIATOWYCH I INNYCH PRODUKTÓW PSZCZELICH Zakład Oceny Jakości Żywności Katedry
Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
METODY OZNACZANIA AKTYWNOŚCI ANTYOKSYDACYJNEJ MIODÓW PSZCZELICH
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLII, 2009, 3, str. 870 874 Aleksandra Wilczyńska METODY OZNACZANIA AKTYWNOŚCI ANTYOKSYDACYJNEJ MIODÓW PSZCZELICH Katedra Towaroznawstwa i Ładunkoznawstwa Akademii Morskiej w Gdyni
ZAWARTOŚĆ PROLINY JAKO WSKAŹNIK AUTENTYCZNOŚCI MIODÓW
Karolina Kursa Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie ZAWARTOŚĆ PROLINY JAKO WSKAŹNIK AUTENTYCZNOŚCI MIODÓW Miód wytwarzany jest praktycznie bez ingerencji człowieka. Głównym czynnikiem mającym wpływ na jego
Jakość miodów zagranicznych w odniesieniu do polskich standardów badania wstępne
Żak Probl N Hig i wsp. Epidemiol Jakość miodów 2017, 98(3): zagranicznych 245-249w odniesieniu do polskich standardów badania wstępne 245 Jakość miodów zagranicznych w odniesieniu do polskich standardów
Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ Korelacja oznacza fakt współzależności zmiennych, czyli istnienie powiązania pomiędzy nimi. Siłę i kierunek powiązania określa się za pomocą współczynnika korelacji
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Analiza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
PRELIMINARY ASSESSMENT OF THE QUALITY OF HERBHONEYS AND CHOKEBERRY SYRUPS USED FOR THEIR PRODUCTION
Scientific Journal of Gdynia Maritime University Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni No. 101/2017, 73 80 ISSN 1644-1818 e-issn 2451-2486 PRELIMINARY ASSESSMENT OF THE QUALITY OF HERBHONEYS AND CHOKEBERRY
Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych
Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych 3.1. Estymacja parametrów i ocena dopasowania modeli z jedną zmienną 23. Właściciel komisu w celu zbadania
Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.
tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1
Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna
Regresja wieloraka Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna zmienna niezależna (można zobrazować
Nauka Przyroda Technologie
Nauka Przyroda Technologie ISSN 1897-7820 http://www.npt.up-poznan.net Dział: Nauki o Żywności i Żywieniu Copyright Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu 2009 Tom 3 Zeszyt 4 EWA MAJEWSKA Katedra
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
ZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x
ZJAZD 4 KORELACJA, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI, ANALIZA REGRESJI Analiza korelacji i regresji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności i związków pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych
FIZYKO-CHEMICZNE PARAMETRY WYBRANYCH MIODÓW GRYCZANYCH DOSTĘPNYCH NA RYNKU POLSKIM
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLV, 2012, 4, str. 1233 1238 Ewa Majewska, Jolanta Kowalska, Barbara Owerko FIZYKO-CHEMICZNE PARAMETRY WYBRANYCH MIODÓW GRYCZANYCH DOSTĘPNYCH NA RYNKU POLSKIM Zakład Oceny Jakości
Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31
Statystyka Wykład 8 Magdalena Alama-Bućko 10 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia 2017 1 / 31 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Badanie zawartości cynku w pszczelich miodach odmianowych
Zeszyty Naukowe nr 705 Akademii Ekonomicznej w Krakowie 2006 Katedra Towaroznawstwa Żywności Badanie zawartości cynku w pszczelich miodach odmianowych 1. Wprowadzenie Kumulacja cynku stanowi obecnie bardzo
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)
parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,
诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Stanisza r xy = 0 zmienne nie są skorelowane 0 < r xy 0,1
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Przykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku
Przykład 2 Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku Sondaż sieciowy analiza wyników badania sondażowego dotyczącego motywacji w drodze do sukcesu Cel badania: uzyskanie
Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
WPŁYW TEMPERATURY NA CECHY DIELEKTRYCZNE MIODU
Inżynieria Rolnicza 9(134)/2011 WPŁYW TEMPERATURY NA CECHY DIELEKTRYCZNE MIODU Deta Łuczycka, Antoni Szewczyk, Krzysztof Pruski Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Streszczenie:
FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS
FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS Folia Univ. Agric. Stetin. 007, Oeconomica 54 (47), 73 80 Mateusz GOC PROGNOZOWANIE ROZKŁADÓW LICZBY BEZROBOTNYCH WEDŁUG MIAST I POWIATÓW FORECASTING THE DISTRIBUTION
WŁAŚCIWOSCI PRZECIWUTLENIAJĄCE PRZYPRAW NA PRZYKŁADZIE PIEPRZU CZARNEGO PIPER NIGRUM L.
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLV, 2012, 3, str. 887 891 Joanna Newerli - Guz WŁAŚCIWOSCI PRZECIWUTLENIAJĄCE PRZYPRAW NA PRZYKŁADZIE PIEPRZU CZARNEGO PIPER NIGRUM L. Katedra Towaroznawstwa i Zarządzania Jakością
JAKOŚĆ ZAGRANICZNYCH MIODÓW FILTROWANYCH QUALITY OF FILTERED FOREIGN HONEYS
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni Scientific Journal of Gdynia Maritime University Nr 99/2017, 156 161 ISSN 1644-1818 e-issn 2451-2486 JAKOŚĆ ZAGRANICZNYCH MIODÓW FILTROWANYCH QUALITY OF FILTERED
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik
MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą
W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: n 1
Temat: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00 0,20) Słaba
Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34
Statystyka Wykład 9 Magdalena Alama-Bućko 24 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia 2017 1 / 34 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Regresja i Korelacja
Regresja i Korelacja Regresja i Korelacja W przyrodzie często obserwujemy związek między kilkoma cechami, np.: drzewa grubsze są z reguły wyższe, drewno iglaste o węższych słojach ma większą gęstość, impregnowane
ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO
ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO Wprowadzenie Zmienność koniunktury gospodarczej jest kształtowana przez wiele różnych czynników ekonomicznych i pozaekonomicznych. Znajomość zmienności poszczególnych
ANALIZA REGRESJI SPSS
NLIZ REGRESJI SPSS Metody badań geografii społeczno-ekonomicznej KORELCJ REGRESJ O ile celem korelacji jest zmierzenie siły związku liniowego między (najczęściej dwoma) zmiennymi, o tyle w regresji związek
MAŁGORZATA DŻUGAN, ANDŻELIKA RUSZEL, MONIKA TOMCZYK JAKOŚĆ MIODÓW IMPORTOWANYCH DOSTĘPNYCH NA RYNKU PODKARPACKIM
ŻYWNOŚĆ. Nauka. Technologia. Jakość, 2018, 25, 4 (117), 127 139 DOI: 10.15193/zntj/2018/117/264 MAŁGORZATA DŻUGAN, ANDŻELIKA RUSZEL, MONIKA TOMCZYK JAKOŚĆ MIODÓW IMPORTOWANYCH DOSTĘPNYCH NA RYNKU PODKARPACKIM
Analiza autokorelacji
Analiza autokorelacji Oblicza się wartości współczynników korelacji między y t oraz y t-i (dla i=1,2,...,k), czyli współczynniki autokorelacji różnych rzędów. Bada się statystyczną istotność tych współczynników.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3
STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3 1. Aby zweryfikować hipotezę o symetryczności monety; H: p = 0.5 przeciwko K: p 0.5 wykonano nią n = 100 rzutów. Wyznaczyć obszar krytyczny i zweryfikować hipotezę H gdy
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Zmienne zależne i niezależne
Analiza kanoniczna Motywacja (1) 2 Często w badaniach spotykamy problemy badawcze, w których szukamy zakresu i kierunku zależności pomiędzy zbiorami zmiennych: { X i Jak oceniać takie 1, X 2,..., X p }
WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM
2/1 Archives of Foundry, Year 200, Volume, 1 Archiwum Odlewnictwa, Rok 200, Rocznik, Nr 1 PAN Katowice PL ISSN 1642-308 WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM D.
X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski
Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem
TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.
TEST STATYSTYCZNY Testem statystycznym nazywamy regułę postępowania rozstrzygająca, przy jakich wynikach z próby hipotezę sprawdzaną H 0 należy odrzucić, a przy jakich nie ma podstaw do jej odrzucenia.
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy
Statystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki
Analiza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji jest metodą pozwalającą na podział zmienności zaobserwowanej wśród wyników eksperymentalnych na oddzielne części. Każdą z tych części możemy przypisać oddzielnemu
KORELACJA 1. Wykres rozrzutu ocena związku między zmiennymi X i Y. 2. Współczynnik korelacji Pearsona
KORELACJA 1. Wykres rozrzutu ocena związku między zmiennymi X i Y 2. Współczynnik korelacji Pearsona 3. Siła i kierunek związku między zmiennymi 4. Korelacja ma sens, tylko wtedy, gdy związek między zmiennymi
ZMIANY ZAWARTOŚCI ZWIĄZKÓW FENOLOWYCH I ZDOLNOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCEJ W JARMUŻU O MAŁYM STOPNIU PRZETWORZENIA PAKOWANYM W ATMOSFERZE MODYFIKOWANEJ
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLII, 200,, str. 854 80 Róża Biegańska-Marecik, Elżbieta Radziejewska-Kubzdela ZMIANY ZAWARTOŚCI ZWIĄZKÓW FENOLOWYCH I ZDOLNOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCEJ W JARMUŻU O MAŁYM STOPNIU PRZETWORZENIA
Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych
Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna
Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Badanie współzależności zmiennych Uwzględniając ilość zmiennych otrzymamy 4 odmiany zależności: Zmienna zależna jednowymiarowa oraz jedna
Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka
Statystyka opisowa. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Prosta regresji cechy Y względem cech X 1,..., X k. 2 3 Wyznaczamy zależność cechy Y od cech X 1, X 2,..., X k postaci Y = α 0 +
WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCE WYCIĄGÓW OTRZYMYWANYCH Z GORYCZKOWYCH ODMIAN CHMIELU
Acta Agrophysica, 26, 7(1), 81-85 WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCE WYCIĄGÓW OTRZYMYWANYCH Z GORYCZKOWYCH ODMIAN CHMIELU Jerzy Jamroz 1, Artur Mazurek 1, Magdalena Góra 1, Krzysztof Kargul 2 1 Zakład Oceny
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w
Ekonometryczna analiza popytu na wodę
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jednym z czynników niezbędnych dla funkcjonowania gospodarstw domowych oraz realizacji wielu procesów technologicznych jest woda.
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.
Sprawdzian 2. Zadanie 1. Za pomocą KMNK oszacowano następującą funkcję produkcji: Gdzie: P wartość produkcji, w tys. jp (jednostek pieniężnych) K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys.
JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY
JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY Będziemy zapisywać wektory w postaci (,, ) albo traktując go jak macierz jednokolumnową (dzięki temu nie będzie kontrowersji przy transponowaniu wektora ) Model
3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu
II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa
Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.
L a b o r a t o r i u m S P S S S t r o n a 1 W zbiorze Pytania zamieszczono odpowiedzi 25 opiekunów dzieci w wieku 8. lat na następujące pytania 1 : P1. Dziecko nie reaguje na bieżące uwagi opiekuna gdy
ZAWARTOSC NIEKTÓRYCH METALI SLADOWYCH W ODMIANOWYCH MIODACH PSZCZELICH
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXXI 1987 ZAWARTOSC NIEKTÓRYCH METALI SLADOWYCH W ODMIANOWYCH MIODACH PSZCZELICH A n n a M i ę d z y b r o d z k a, T e r e s a H e ród Zakład Żywienia Człowieka Akademii
Testy nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Wykład 12. Korelacje Korelacja Korelacja występuje wtedy gdy dwie różne miary dotyczące tych samych osób, zdarzeń lub obiektów
ZWIĄZKI MIĘDZY CECHAMI ELEKTRYCZNYMI A AKTYWNOŚCIĄ WODY ŚRUTY PSZENICZNEJ
Inżynieria Rolnicza 6(115)/2009 ZWIĄZKI MIĘDZY CECHAMI ELEKTRYCZNYMI A AKTYWNOŚCIĄ WODY ŚRUTY PSZENICZNEJ Deta Łuczycka Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Streszczenie.
Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski
Narzędzia statystyczne i ekonometryczne Wykład 1 dr Paweł Baranowski Informacje organizacyjne Wydział Ek-Soc, pok. B-109 pawel@baranowski.edu.pl Strona: baranowski.edu.pl (w tym materiały) Konsultacje:
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
WERYFIKACJA MODELI MODELE LINIOWE. Biomatematyka wykład 8 Dr Wioleta Drobik-Czwarno
WERYFIKACJA MODELI MODELE LINIOWE Biomatematyka wykład 8 Dr Wioleta Drobik-Czwarno ANALIZA KORELACJI LINIOWEJ to NIE JEST badanie związku przyczynowo-skutkowego, Badanie współwystępowania cech (czy istnieje
FIZYKOCHEMICZNE WYRÓŻNIKI JAKOŚCI WYBRANYCH MIODÓW NEKTAROWYCH
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLVIII, 2015, 3, str. 440 444 Ewa Majewska, Beata Drużyńska, Dorota Derewiaka, Marta Ciecierska, Rafał Wołosiak FIZYKOCHEMICZNE WYRÓŻNIKI JAKOŚCI WYBRANYCH MIODÓW NEKTAROWYCH Zakład
ANALIZA WIELOPOZIOMOWA JAKO NARZĘDZIE WSPARCIA POLITYK PUBLICZNYCH
ANALIZA WIELOPOZIOMOWA JAKO NARZĘDZIE WSPARCIA POLITYK PUBLICZNYCH - Adrian Gorgosz - Paulina Tupalska ANALIZA WIELOPOZIOMOWA (AW) Multilevel Analysis Obecna od lat 80. Popularna i coraz częściej stosowana
LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów
LISTA 4 1.Na pewnym obszarze dokonano 40 pomiarów grubości warstwy piasku otrzymując w m.: 54, 58, 64, 69, 61, 56, 41, 48, 56, 61, 70, 55, 46, 57, 70, 55, 47, 62, 55, 60, 54,57,65,60,53,54, 49,58,62,59,55,50,58,
Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej. Patrycja Świeczkowska Michał Woźny
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej Patrycja Świeczkowska Michał Woźny 0.0.0 pomiar nastroju Przeprowadzone badania miały na celu ustalenie, w jaki sposób rozmówcy dopasowują się do siebie nawzajem.
W YKORZYSTANIE KONDUKTOM ETRII DO OKREŚLENIA ZAW ARTOŚCI SKŁADNIKÓW MINERALNYCH W MIODZIE
ŻYWNOŚĆ 3(20)Supl., 1999 EWA MAJEWSKA W YKORZYSTANIE KONDUKTOM ETRII DO OKREŚLENIA ZAW ARTOŚCI SKŁADNIKÓW MINERALNYCH W MIODZIE Streszczenie Celem przeprowadzonych badań było stwierdzenie, czy istnieje
Metoda najmniejszych kwadratów
Model ekonometryczny Wykształcenie a zarobki Hipoteza badawcza: Istnieje zależność między poziomem wykształcenia a wysokością zarobków Wykształcenie a zarobki Hipoteza badawcza: Istnieje zależność między
Zależność. przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna),
Zależność przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna), funkcyjna stochastyczna Korelacja brak korelacji korelacja krzywoliniowa korelacja dodatnia korelacja ujemna Szereg korelacyjny numer
( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
ZASTOSOWANIE METOD FIZYKOCHEMICZNYCH I CHEMOMETRYCZNYCH DO OCENY JAKOŚCI I AUTENTYCZNOŚCI BOTANICZNEJ MIODÓW GRYCZANYCH
Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych nr 589, 2017, 59 68 DOI 10.22630/ZPPNR.2017.589.21 ZASTOSOWANIE METOD FIZYKOCHEMICZNYCH I CHEMOMETRYCZNYCH DO OCENY JAKOŚCI I AUTENTYCZNOŚCI BOTANICZNEJ MIODÓW
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA LISTA 10 1.Dokonano 8 pomiarów pewnej odległości (w m) i otrzymano: 201, 195, 207, 203, 191, 208, 198, 210. Wiedząc,że błąd pomiaru ma rozkład normalny
Kamila Bednarz-Okrzyńska* Uniwersytet Szczeciński
Studia i Prace WNEiZ US nr 45/1 2016 DOI: 10.18276/sip.2016.45/1-14 Kamila Bednarz-Okrzyńska* Uniwersytet Szczeciński Analiza zależności między wartością współczynnika asymetrii a wartością semiodchylenia
ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY CECHAMI DIELEKTRYCZNYMI A WŁAŚCIWOŚCIAMI CHEMICZNYMI MĄKI
Inżynieria Rolnicza 5(103)/2008 ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY CECHAMI DIELEKTRYCZNYMI A WŁAŚCIWOŚCIAMI CHEMICZNYMI MĄKI Deta Łuczycka, Leszek Romański Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy
8.1. Syndrom wypalenia zawodowego a dopasowanie do środowiska pracy - analiza korelacji. Rozdział 8. Dane uzyskane w badaniach
W tej części pracy przedstawione zostały dane zebrane w badaniach wraz z ich statystycznym opracowaąiem mającym na celu zbadanie, czy zachodzą zależności pomiędzy dopasowaniem do środowiska pracy a wypaleniem
WŁAŚCIWOŚCI DIELEKTRYCZNE WYBRANYCH ODMIAN MIODU
Inżynieria Rolnicza 5(123)/2010 WŁAŚCIWOŚCI DIELEKTRYCZNE WYBRANYCH ODMIAN MIODU Deta Łuczycka Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Streszczenie. Celem pracy było sprawdzenie
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8 Regresja wielokrotna Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X 1, X 2, X 3,...) na zmienną zależną (Y).
OZNACZANIE ZAWARTOŚCI POLIFENOLI I BADANIE WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCYCH RODZYNEK
BROMAT. CHEM. TOKSYKOL. XLII, 2009, 3, str. 916 920 Beata Drużyńska, Sylwia Zwolińska, Elwira Worobiej, Rafał Wołosiak OZNACZANIE ZAWARTOŚCI POLIFENOLI I BADANIE WŁAŚCIWOŚCI PRZECIWUTLENIAJĄCYCH RODZYNEK
Przykład 1. (A. Łomnicki)
Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele
Stosowana Analiza Regresji
prostej Stosowana Wykład I 5 Października 2011 1 / 29 prostej Przykład Dane trees - wyniki pomiarów objętości (Volume), średnicy (Girth) i wysokości (Height) pni drzew. Interesuje nas zależność (o ile
CHEMOMETRYCZNE PODEJŚCIE W POSZUKIWANIU MARKERÓW AUTENTYCZNOŚCI POLSKICH ODMIAN MIODÓW
CHEMOMETRYCZNE PODEJŚCIE W POSZUKIWANIU MARKERÓW AUTENTYCZNOŚCI POLSKICH ODMIAN MIODÓW Maria Chudzińska, Pracownia Analizy Spektroskopowej Pierwiastków, Wydział Chemii, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza