ZAAWANSOWANE TECHNIKI KOMPUTERWEJ ANALIZY DANYCH. dr Adam SOJDA
|
|
- Nadzieja Jasińska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZAAWANSOWANE TECHNIKI KOMPUTERWEJ ANALIZY DANYCH dr Adam SOJDA lato 2016
2 ZTKAD - wiadomości wstępne Warunki zaliczenia przedmiotu Egzamin - zadania - proste obliczenia, test wyboru, analiza zrzutów ekranowych Projekt - zaliczenie Test Praktyczny - przy komputerze Pozytywna ocena końcowa zaliczenie wszystkich elementów na co najmniej ocenę dostateczny (3.0) Ocena końcowa średnia ważona / 0.2 / 0.4 za E / P /TP
3 ZTKAD - wiadomości wstępne Materiały: default.aspx Szukamy Google dydaktyka sojda wykłady laboratorium wyniki egzaminu
4 ZTKAD - podręczniki Anna Malarska statystyczna analiza danych wspomagana programem SPSS SPSS Kraków 2005
5 ZTKAD - podręczniki Andrzej Stanisz Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny StatSoft Polska stron 1900
6 ZTKAD - podręczniki Przemysław Biecek Przewodnik po pakiecie R contrib/biecek-r-basics.pdf
7 ZTKAD - podręczniki Jinjer Simon Excel. Profesjonalna analiza i prezentacja danych Helion
8 ZTKAD - podręczniki Dobosz M. Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań. EXIT. Warszawa 2004 Górniak J., Wachnicki J.: Pierwsze kroki w analizie danych SPSS for Windows Wydawnictwo SPSS Kraków 2004 Luszniewicz A., Słaby T.: Statystyka z pakietem komputerowym Statistica PL. Wydawnictwo C.H. Beck W-wa 2001 Nawojczyk M.: Przewodnik po statystyce dla socjologów. Wydawnictwo SPSS Kraków 2010 Bedyńska S. (red), Statystyczny Drogowskaz, Tom 1-3, Wydawnictwo Akademickie i Profesjonalne sp. z o.o., Warszawa 2012
9 ZTKAD - programy IBM SPSS - dostarczony Statistica PL - strona CK POLSL Witamy.aspx R, RStudio - darmowy Excel - we własnym zakresie Open Office - darmowy
10 ZTKAD - wiadomości podstawowe Informatyka umiejetność obsługi programu Excel, Word - inny edytor i arkusz kalkulacyjny Statystyka elementy statystyki opisowej średnia, wariancja, odchylenie standardowe, dominanta, kwantyle, współczynnik asymetrii, zmienności, kurtoza badanie zależności pomiędzy zmiennymi: współczynnik korelacji liniowej Pearsona statystyka χ 2 i miary na miej konstruowane wariancja wewnątrz i międzygrupowa
11 ZTKAD - wiadomości podstawowe elementy statystyki matematycznej zmienna losowa i jej parametry i rozkłady wartość oczekiwana, wariancja, rozkłady teoretyczne: normalny, χ 2, t-studenta, F jednostajny Poissona testowanie hipotez statystycznych badanie zgodności z rozkładem normalnym testy o średniej, średnich testy o wskaźniku struktury inne
12 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA (z fr. enquête, dosł. "zebranie świadectw w celu wyjaśnienia problemów wymagających rozstrzygnięcia ) - technika używana w naukach społecznych posługująca się narzędziem zwanym kwestionariuszem ankiety. Jest specyficzną, pisemną formą wywiadu, należącą do badań skategoryzowanych, które są ściśle określone przez zespół reguł i zasad właściwych dla określonego badania. Ankiety służą do zebrania dużej liczby informacji o zjawiskach występujących w społeczeństwie przy wykorzystaniu z reguły małych nakładów sił i środków
13 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ankieta jest arkuszem z wydrukowanymi na nim pytaniami i wolnymi miejscami na wpisywanie odpowiedzi lub też z gotowymi odpowiedziami, spośród których osoby badane wybierają te, które uważają za prawidłowe ankieta jest techniką gromadzenia informacji polegającą na wypełnieniu najczęściej samodzielnie przez badanego specjalnych kwestionariuszy na ogół o wysokim stopniu standaryzacji w obecności lub częściej bez obecności ankietera technika pośredniego zdobywania informacji przez pytania stawiane wybranym osobom za pośrednictwem drukowanej listy pytań kwestionariusza
14 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza PODZIAŁ ANKIET ze względu na dostęp do informacji o respondencie: jawne (imienne) ankiety, które mogą wskazać na osobę respondenta ze względu na zawarte w nich pytania, np. pytania o wiek, miejsce zamieszkania, miejsce urodzenia, anonimowe (bezimienne) - nie są podpisywane, ponadto nie zawierają żadnych pytań, które mogłyby ujawnić osobę respondenta, gdyby na nie odpowiedział. Ankiety anonimowe cieszą się lepszym powodzeniem, ponieważ respondenci chętniej, częściej i rzetelniej odpowiadają na pytania. ze względu na częstotliwość przeprowadzania: jednorazowe (sporadyczne) badające dane zjawisko w danym momencie tylko raz, okresowe (badania panelowe) ankiety wielokrotnie powtarzane wśród tej samej zbiorowości w równych odstępach czasu, np. kwartał.
15 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza RODZAJE PYTAŃ pytania otwarte pozwalają respondentowi na całkowitą swobodę wypowiedzi, pytania półotwarte pozwalają na zaprezentowanie własnej odpowiedzi oprócz innych zaproponowanych wcześniej wariantów dotyczących pytania, pytania zamknięte rodzaj pytań zaopatrzonych w listę wcześniej przygotowanych możliwości odpowiedzi do wyboru, dostarczających ujednoliconych i zestandaryzowanych odpowiedzi, które w efekcie są łatwe do analizy i skracają czas przeprowadzania badań Typ pytań zamkniętych: koniunktywny pozwala na wybranie kliku możliwych odpowiedzi, dysjunktywny pozwala na wybranie tylko jednej odpowiedzi, alternatywny pozwala na wybranie jednej odpowiedzi np. TAK/ NIE
16 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza RODZAJE PYTAŃ pytania filtrujące pytania stosowane w celu dokonania eliminacji tych osób, których nie dotyczy dane pytanie. Pomagają uniknąć błędów logicznych i merytorycznych, związanych z zadawaniem pytań osobom, których nie dotyczą, pytania kontrolne pomagają zweryfikować szczerość udzielanych odpowiedzi przez respondenta, pytania projekcyjne pytania zadawane są nie wprost, lecz pośrednio, co powoduje, że badany wyrazi swoją opinię. np. respondent, pracownik firmy XYZ, nie jest pytany o to, jak ocenia pracę zarządu, lecz jaka jest według niego opinia pozostałych pracowników na ten temat, pytania rangowane są to pytania, w których respondent zostaje poproszony o ponumerowanie gotowych odpowiedzi wg określonego kryterium np. od najmniej istotnych dla siebie do najbardziej, pytania metryczkowe obejmują cechy demograficzno-społeczne badanego, jak: wiek, płeć, wykształcenie, wykonywany zawód, stan cywilny itd.; zaleca się, aby były umieszczone na końcu kwestionariusza
17 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Pytanie 1 wiek samochodu: podać dokładny rok produkcji: wybrać jeden z przedziałów np powyżej 25
18 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Pytanie 2 kolor samochodu: biały niebieski zielony żółty srebrny czerwony czarny
19 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Pytanie 3 dzień przeznaczony na naukę poniedziałek wtorek środa czwartek piątek sobota niedziela
20 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Pytanie 4 ulubiony gatunek filmowy (zaznacz maksymalnie 2) komedia dramat melodramat SF sensacyjny horror XXX
21 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Pytanie 4 a Najwięcej przyjemności sprawia mi oglądanie następujących kategorii filmów XXX kategoria zdecydowanie się nie zgadzam raczej się nie zgadzam nie mam zdania raczej się zgadzam zdecydowanie się zgadzam xxx
22 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Uwaga: pytanie 4 a należy do grupy drażliwych respondent może nie być szczery respondent może nie chcieć odpowiedzieć na pytanie pytania nie powinno się zadawać respondentowi
23 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza Ankiety zebrane
24 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Czas na wersję elektroniczną jaki format zapisu danych uniwersalne formaty plików *.csv - tekst rozdzielony znakami tabulacji *.xls - arkusz excel kodowanie znaków - UFT-8 polskie znaki - tylko w konieczności (windows-1250, iso , UTF-16, UTF-18) wybór programu do analizy danych funkcje umiejętność obsługi i prostota dostosowanie do potrzeb
25 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Zakładamy bazę danych z wypełnionych ankiet wyniki z ankiety - wiersz pytania kolumny numerujemy ankiety - jedna kolumna na numer identyfikacyjny ankiety pierwszy wiersz informacja o kolejnych pytaniach CZY WPISUJEMY CAŁE PYTANIE?
26 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA ID Pyt_1_rok_ prod Pyt_1_rok_prod _przedz Pyt_2_kolor Pyt_3_dzień niebieski poniedziałek zielony poniedziałek żółty poniedziałek czerwony niedziela czerwony sobota powyżej 25 zielony wtorek CZY WPISUJEMY CAŁE PYTANIE? ZAWSZE BRAKUJE MIEJSCA
27 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA ID Pyt_4_1_film Pyt_4_2_film komedia SF SF XXX dramat SF komedia SF
28 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza BRAKUJE DANYCH w analizach braki danych - oznaczają miejsca w danych, dla których wartości nie są znane. dlaczego powstają braki danych: naturalne - nie otrzymaliśmy wszystkich wyników, nie wróciły wszystkie wysłane ankiety część danych została usunięta brak odpowiedzi przez respondenta nie chciał odpowiedzieć, nie wiedział co odpowiedzieć i nie było takiej opcji, celowo nie odpowiedział, bo mógł (max 3 a wybiera 2) pytanie nie było dla niego np. osoby niepalącej nie pytamy się o ulubioną markę papierosów.
29 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA wpisywanie ręczne danych za każdym razem poniedziełek poniedziałek CZY MOŻNA TO UPROŚCIĆ? ZAKODOWAĆ ODPOWIEDZI
30 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA pytanie zmienna (zmienne) cecha(y) statystyczna(e) Co czyta komputer, program? liczba rzeczywista, całkowita ciąg znaków, znak wartości logiczne {prawda, fałsz} To wartości jakie może przyjmować zmienna. Nie mieszamy tych kategorii, jak liczby to liczby, jak znaki to znaki, jak wartości liczbowe, to wartości liczbowe. Wyjątek pusty.
31 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Płeć: kategoria kodowanie_1 znak kodowanie_2 liczba Kobieta K 0 Mężczyzna M 1 Uwaga: co jest liczbą program potraktuje jak liczbę!!
32 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA KODOWANIE - zamieniamy wartości na liczby w sposób naturalny, jak najbardziej prosty i konsekwentny Liczba zostaje liczbą Logiczne: Fałsz - 0 Prawda - 1 Znaki: dni tygodnia (są różne sposoby kodowanie dni tygodnia zobacz excel ) PN - 1, WT - 2, ŚR - 3, CZ - 4, PT - 5, SO - 6, ND - 7 kolory: dowolny sposób kolejność jak w ankiecie
33 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA KODOWANIE braków danych wszystkie wartości zmiennych to liczby, zatem brak danych też powinien być LICZBĄ albo komórka powinna być pusta W programach istnieją dwa rodzaje braków danych: systemowe - pusta komórka -. zdefiniowane - nie dotyczy, nie wiem, nie chcę odpowiadać Jaką liczba? zmienna ma 10 kategorii brak danych zakodujemy liczbą odstającą od normalnych kategorii np. 999, 998, 997
34 ZTKAD - Ankieta - podstawowe narzędzie badacza ANKIETA Co z brakami danych pomijamy, uzupełniamy np. jakąś wartością? programy oferują opcje zastępowania braków danych
35 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE Zbiorowość statystyczna - zbiór dowolnych elementów (osób, przedmiotów, faktów) podobnych pod względem określonych cech (ale nie identycznych) poddanych badaniu statystycznemu. Zbiorowość (populację) generalną stanowią wszystkie elementy będące przedmiotem badania, co do których chcemy formułować wnioski ogólne. Zbiorowość próbna (próba) podzbiór populacji generalnej, obejmujący część jej elementów. Badaniom podlega próba, wnioski są uogólniane na zbiorowość generalną. Próba mała n 30, próba duża n >30.
36 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE Reprezentatywność próby zależy od: nieobciążoności losowy dobór elementów, struktura próby jest podobna do struktury populacji schematy losowania elementów do próby uzupełnić uzupełnić liczności próba powinna mieć odpowiednią liczbę elementów
37 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE Cechy statystyczne własności, którymi charakteryzują się jednostki statystyczne (obiekty). PODZIAŁ I Cechy stałe wspólne wszystkim jednostkom danej zbiorowości i nie podlegają badaniu, ale decydują o przynależności: rzeczowe co lub kogo poddajemy badaniu, przestrzenne gdzie badamy, czasowym okres badania. Cechy zmienne własności, które różnią poszczególne jednostki statystyczne.
38 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE PODZIAŁ II Cechy niemierzalne jakościowe - określane za pomocą określeń słownych np. preferencje polityczne, kolor oczu, ulubiony gatunek filmowy, Cechy mierzalne ilościowe - warianty możemy wyrazić liczbowo za pomocą jednostek fizycznych, np. waga, wzrost, czas dojazdu, czas reakcji na bodziec, Cechy skokowe przyjmują tylko niektóre wartości. Stanowią je najczęściej podzbiory zbioru liczb całkowitych np. liczba dzieci, Cechy ciągłe przyjmują dowolną wartość z przedziału liczbowego np. czas Cechy quasi-mierzalne cechy o charakterze porządkowym np. oceny w szkole.
39 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE Cechy przyjmują określony rozkład. Rozkład jest reprezentowany w postaci par liczb w formie tabelarycznej lub graficznej, gdzie zbiór wariantów cechy zestawiony jest z odpowiadającymi im liczebnościami (częstościami). 30% Wykres kołowy 16% czerwony zielony biały czarny fioletowy 400 HISTOGRAM 21% Wykres słupkowy 20% 13% czerwony zielony biały czarny fioletowy
40 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE Opis statystyczny analiza rozkładu cechy dokonana za pomocą określonych procedur statystycznych. Efektem opisu statystycznego są pewne charakterystyki liczbowe. Wnioskowanie statystyczne - wyciąganie wniosków odnośnie populacji generalnej na podstawie danych uzyskanych z próby. Pomiar - ustalenie poziomu natężenia badanej cechy. Jest to procedura przyporządkowania wariantom cech statystycznych różnych symboli. Rolę symboli może pełnić: liczba np. 80 kg, 30 min; słowo np. kobieta, mężczyzna ; symbol np..
41 ZTKAD - Analiza danych - WPROWADZENIE poziom nominalny - podstawowe rozróżnienie i podział obiektów ze względu na charakteryzujące je odmiany. kategoriom czy też wariantom cechy można przypisać pewne liczby np. kobieta - 1, mężczyzna - 2. Liczby te spełniają jedynie rolą nazw kategorii - nie można wykonywać na nich żadnych operacji matematycznych. (programy statystyczne mogą wymagać kodowania zmiennych za pomocą wartości liczbowych, bądź tekstowych), poziom porządkowy - pozwala się na uporządkowanie jednostek według stopnia natężenia tej cechy. posiadana wiedza nie pozwala na ocenę o ile bardziej czy też o ile większe są od siebie poszczególne kategorie, poziom ilościowy - interwałowy (przedziałowy) - można ocenić różnice pomiędzy poszczególnymi kategoriami, poziom ilościowy - ilorazowy - występuje zero absolutne (fizyczny punkt zerowy) np. waga, wzrost, wiek, dochody.
42 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej dane obserwacje zmiennej : x 1,,x n średnia - dowolna funkcja f(x 1,,x n ) spełniająca warunek min{x 1,,x n } f(x 1,,x n ) max{x 1,,x n } rodzaje: średnia arytmetyczna, średnia geometryczna, średnia harmoniczna, średnia ucinana, średnia ważona, średnia winsorowska
43 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej dane obserwacje zmiennej : x 1,,x n średnia arytmetyczna x = n x i i=1 n = x x n n średnia geometryczna x g = n x i i=1 n = x 1... x n n średnia harmoniczna x h = n n i=1 1 x i = 1 n x x n
44 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia ucinana (trimmed) - wartości porządkuje się odrzuca się pewien procent wartości (k-wartości) najmniejszych i największych z pozostałych wyznacza się średnią x tk = n k i=k+1 x i ( ) n 2k = x k+1 ( ) x ( n k) n 2k
45 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia winsorowska - wartości porządkuje się a pewien procent wartości najmniejszych i największych zastępuje się najbliższą nie odrzuconych wartością. x wk = ( k)x k+1 n k i=k+1 ( ) + x i n ( ) + ( k)x ( n k) = k x k+1 ( ) + x k+1 ( ) x n k ( ) + k x n k ( ) n
46 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej dane obserwacje zmiennej : x 1,,x n średnia ważona dla kolejnych wartości zmiennych ustala się nieujemne wagi, z których przynajmniej jedna jest większa od zera wagi do obserwacji : w 1,,w n x w = n i=1 n i=1 w i x i w i = w 1x w n x n w w n
47 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Średnia - wyznaczamy Zadanie Dla kolejnych wartości 1, 2,, 10 wyznaczyć powyższe średnie. Dla średniej ważonej waga kwadrat wartości - wagi: 1, 4, 9, 16, 25,, 100 Dla średniej uciętej i winsorowskiej k=2
48 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia arytmetyczna: x = n x i i=1 n = x x n n x == = = 5,5
49 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia geometryczna: x g = n x i i=1 n = x 1... x n n x g == = = 4,5287
50 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia harmoniczna: x h = n n i=1 1 x i = 1 n x x n x h = = 10 2,9290 = 3,4141
51 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia ucinana - 2 najmniejsze i 2 największe wartości x tk = n k i=k+1 x i ( ) n 2k = x k+1 ( ) x ( n k) n 2k x == = 33 6 = 5,5
52 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia winsorowska - 2 najmniejsze i 2 największe wartości x wk = ( k)x k+1 n k i=k+1 ( ) + x i n ( ) + ( k)x ( n k) = k x k+1 ( ) + x k+1 ( ) x n k ( ) + k x n k ( ) n x = = = 5,5
53 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej średnia ważona x w = x w = n i=1 n i=1 w i x i w i = w 1 x w n x n w w n x w == = 7,8571
54 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej Kwantylem rzędu p (0 < p < 1) ozn. k p nazywamy taką wartość cechy, że p100% obserwacji w zbiorze ma wartości nie większe od niej. Kwartyl pierwszy Q 1 dzieli zbiorowość uporządkowana na dwie części w ten sposób, że 25% jednostek zbiorowości ma wartości cechy niższe bądź równe kwartylowi pierwszemu, a 75% ma wartości równe bądź wyższe od tego kwartyla. Kwartyl drugi mediana (M e ), wartość środkowa Q 2 dzieli zbiorowość na dwie równe części; połowa ma wartości mniejsze bądź równe wartości mediany, a połowa wartości cechy równe bądź większe medianie. Kwartyl trzeci Q 3 dzieli zbiorowość uporządkowana na dwie części w ten sposób, że 75% jednostek zbiorowości ma wartości cechy niższe bądź równe kwartylowi trzeciemu, a 25% ma wartości równe bądź wyższe od tego kwartyla.
55 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej Mediana (M e ) (zwana też wartością środkową, wartością przeciętną lub drugim kwartylem) wartość cechy w szeregu uporządkowanym, powyżej i poniżej której znajduje się jednakowa liczba obserwacji. Mediana jest kwantylem rzędu 0,5 (k 0,5 ), czyli drugim kwartylem (Q 2 ). Np. 2,2,2,3,3,4,4,5,6 Mediana M e = 3 Np. 2,2,2,3,3,4,4,5,6,7 Mediana M e = 3,5
56 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej x i n i n i przedział liczebności (1..10] (10 40] (40 90] k p = x 0 + pn ni h 0 n 0 k 0,5 = x 0 + 0,5 120 ni pn = 0,5 120 = 60 n (90 110] ( ] k 0,5 = k 0,5 = 48
57 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej Dominanta - wartość pojawiająca się najczęściej - moda, modalna (ozn. D o, M o ) Np. 2,2,2,3,3,4,4,5,6 Dominanta D o =2 30% Wykres kołowy 16% czerwony zielony biały czarny fioletowy 20% 13% 21% Dominanta D o = fioletowy
58 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Miary tendencji centralnej, środkowej Dominanta - wartość pojawiająca się najczęściej - moda, modalna (ozn. D o, M o ) 50 D o = x 0 + ( n 0 n ) ( n 0 n ) + ( n 0 n ) h , , D o = 40 + D o = 40 + D o = 40 + ( n 0 n ) ( n 0 n ) + ( n 0 n ) 20 + ( 50 n ) ( 50 n ) + ( 50 n ) 20 + ( 50 30) ( ) + ( 50 20) 20 = 48
59 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Współczynnik asymetrii rozkŀad skrajnie asymetryczny rozkŀad jednomodalny rozkŀad skrajnie asymetryczny
60 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Współczynnik asymetrii 140 rozkŀad siodŀowy rozkŀad bimodalny rozkŀad wielomodalny
61 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Współczynnik asymetrii - skośności - informuje, czy przeważają wartości poniżej, czy też powyżej poziomu przeciętnego. rozkład symetryczny - x = D O = M e asymetria prawostronna - przeważnie - x > M e > D O asymetria lewostronna - przeważnie - x < M e < D O
62 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Współczynnik asymetrii Współczynniki asymetrii: klasyczny: A = m 3 s 3 klasyczno- pozycyjny: pozycyjny: A s = x D O s ( ) ( Q Q ) 2 1 ( ) + ( Q Q ) 2 1 A = Q Q 3 2 Q Q Q 3 2
63 ZTKAD - Analiza danych - Opis statystyczny - jedna zmienna Współczynnik skupienia KURTOZA miara koncentracji - miara skupienia wartości zmiennej wokół średniej. K = m 4 s 4 m k = N i=1 ( x i x ) k N
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Bardziej szczegółowoPozyskiwanie wiedzy z danych
Pozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna
Bardziej szczegółowoWykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy
Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy
Bardziej szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA
Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt
Statystyka matematyczna dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Zasady zaliczenia przedmiotu: część wykładowa Maksymalna liczba punktów do zdobycia 40. Egzamin będzie
Bardziej szczegółowoStatystyczne metody analizy danych
Statystyczne metody analizy danych Statystyka opisowa Wykład I-III Agnieszka Nowak - Brzezińska Definicje Statystyka (ang.statistics) - to nauka zajmująca się zbieraniem, prezentowaniem i analizowaniem
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Bardziej szczegółowo-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak
Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia
Bardziej szczegółowoMIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematyczna Anna Janicka wykład I, 22.02.2016 STATYSTYKA OPISOWA, cz. I Kwestie techniczne Kontakt: ajanicka@wne.uw.edu.pl Dyżur: strona z materiałami z przedmiotu: wne.uw.edu.pl/azylicz akson.sgh.waw.pl/~aborata
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4
KARTA KURSU (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Nazwa Statystyka 1 Nazwa w j. ang. Statistics 1 Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, wykłady) Dr Paweł Walawender (ćwiczenia)
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii
Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych Żródła Korzystałam z ksiażek:
Bardziej szczegółowoPo co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34
Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34 Def. Charakterystyki liczbowe to wielkości wyznaczone na podstawie danych statystycznych, charakteryzujące własności badanej cechy. Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34
Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 5 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca 2018 1 / 34 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: Baza Demografia : https://bdl.stat.gov.pl/
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 27 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego 2017 1 / 39 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: https://bdl.stat.gov.pl/
Bardziej szczegółowoStatystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych
Statystyka Opisowa analiza zjawisk masowych Typy rozkładów empirycznych jednej zmiennej Rozkładem empirycznym zmiennej nazywamy przyporządkowanie kolejnym wartościom zmiennej (x i ) odpowiadających im
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE
STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE CECHY mogą być: jakościowe nieuporządkowane - skala nominalna płeć, rasa, kolor oczu, narodowość, marka samochodu,
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne w badaniach pedagogicznych
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane
Bardziej szczegółowoStatystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),
Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach badania zjawisk masowych, zmienna losowa będąca funkcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej
Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia statystyczne
Podstawowe pojęcia statystyczne Istnieją trzy rodzaje kłamstwa: przepowiadanie pogody, statystyka i komunikat dyplomatyczny Jean Rigaux Co to jest statystyka? Nauka o metodach ilościowych badania zjawisk
Bardziej szczegółowoWykład 4: Statystyki opisowe (część 1)
Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej
Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoInżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
Bardziej szczegółowoWykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia
Wykład 2 Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia Podział miar Miary położenia (measures of location): 1. Miary tendencji centralnej (measures of central tendency, averages): Średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoGraficzna prezentacja danych statystycznych
Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych Katowice, 12 i 26 czerwca 2014 r. Dopasowanie narzędzia do typu zmiennej Dobór narzędzia do
Bardziej szczegółowoStatystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
Bardziej szczegółowoMiary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich
Bardziej szczegółowoStatystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl
Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych
Bardziej szczegółowoWykład ze statystyki. Maciej Wolny
Wykład ze statystyki Maciej Wolny T1: Zajęcia organizacyjne Agenda 1. Program wykładu 2. Cel zajęć 3. Nabyte umiejętności 4. Literatura 5. Warunki zaliczenia Program wykładu T1: Zajęcia organizacyjne T2:
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;
STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; - badanie skuteczności nowego leku; - badanie stopnia zanieczyszczenia gleb metalami
Bardziej szczegółowoSposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
Bardziej szczegółowoW kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl
Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40
Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 26 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca 2018 1 / 40 Uwaga Gdy współczynnik zmienności jest większy niż 70%, czyli V s = s x 100% > 70% (co świadczy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach
Bardziej szczegółowoYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Prezentacja materiału statystycznego Szeroko rozumiane modelowanie i prognozowanie jest zwykle kluczowym celem analizy danych. Aby zbudować model wyjaśniający relacje pomiędzy różnymi aspektami rozważanego
Bardziej szczegółowoprzedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 07/08 IN--008 STATYSTYKA W INŻYNIERII ŚRODOWISKA Statistics in environmental engineering
Bardziej szczegółowoMETODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II
METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II Podział zmiennych Zmienne zależne zmienne, które są przedmiotem badania, których związki z innymi zmiennymi chcemy określić Zmienne
Bardziej szczegółowo1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:
Wprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
Bardziej szczegółowoParametry statystyczne
I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;
Bardziej szczegółowoWykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu
Wykład 11-12 Centralne twierdzenie graniczne Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Centralne twierdzenie graniczne (CTG) (Central Limit Theorem - CLT) Centralne twierdzenie graniczne (Lindenberga-Levy'ego)
Bardziej szczegółowoZadania 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
Bardziej szczegółowoPOJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.
[1] POJĘCIA WSTĘPNE STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych. BADANIE STATYSTYCZNE - ogół prac mających na celu poznanie struktury określonej
Bardziej szczegółowoEstymacja punktowa i przedziałowa
Temat: Estymacja punktowa i przedziałowa Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia 1. Statystyczny opis próby. Idea estymacji punktowej pojęcie estymatora
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
Bardziej szczegółowoWykład 5: Statystyki opisowe (część 2)
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.
Statystyka opisowa Robert Pietrzykowski email: robert_pietrzykowski@sggw.pl www.ekonometria.info 2 Na dziś Sprawy bieżące Przypominam, że 14.11.2015 pierwszy sprawdzian Konsultacje Sobota 9:00 10:00 pok.
Bardziej szczegółowoBiostatystyka, # 1 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS
Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19
Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 20 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego 2017 1 / 19 Wykład : 30h Laboratoria : 30h (grupa B : 14:00, grupa C : 10:30, grupa E : 12:15) obowiazek
Bardziej szczegółowoTesty nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ
MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści
Bardziej szczegółowoPodstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.
Podstawy Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Funkcja informacyjna umożliwia pełny i obiektywny obraz badanych zjawisk Funkcja analityczna umożliwia określenie czynników
Bardziej szczegółowoZadania 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,
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Bardziej szczegółowoMetody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu
Metody statystyczne w pedagogice - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu 05.9-WP-PEDD-MS-L_pNadGen0DXUI Wydział Kierunek Wydział Pedagogiki,
Bardziej szczegółowoLaboratorium 3 - statystyka opisowa
dla szeregu rozdzielczego Laboratorium 3 - statystyka opisowa Agnieszka Mensfelt 11 lutego 2019 dla szeregu rozdzielczego Statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Przykład wyniki maratonu Wyniki 18.
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS
Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi
Bardziej szczegółowo4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału
4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza
Bardziej szczegółowoWYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE) Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 1 1 / 33 Warunki zaliczenia 1 Ćwiczenia OBOWIĄZKOWE (max. 3 nieobecności) 2 Zaliczenie
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoStatystyki opisowe i szeregi rozdzielcze
Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu
Bardziej szczegółowoOpisowa analiza struktury zjawisk statystycznych
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2
Bardziej szczegółowoBIOSTATYSTYKA. Liczba godzin. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej
Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y) prowadząca(e) Przedmioty wprowadzające wraz z wymaganiami wstępnymi
Bardziej szczegółowoAnaliza struktury i przeciętnego poziomu cechy
Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury Pod pojęciem analizy struktury rozumiemy badanie budowy (składu) określonej zbiorowości, lub próby, tj. ustalenie, z jakich składa się elementów
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/201 WydziałPsychologii i Nauk Humanistycznych Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła
12.03.2017 Wydział Inżynierii Produkcji I Logistyki Statystyka opisowa Wykład 3 Dr inż. Adam Deptuła METODY OPISU DANYCH ILOŚCIOWYCH SKALARNYCH Wykresy: diagramy, histogramy, łamane częstości, wykresy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35
Statystyka Wykład 7 Magdalena Alama-Bućko 16 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia 2017 1 / 35 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Bardziej szczegółowoWykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.
Wykład 3. Opis struktury zbiorowości 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 2. Miary połoŝenia rozkładu. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle. W praktycznych zastosowaniach bardzo często
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
STATYSTYKA OPISOWA Literatura A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowoWykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.
Wykład 5. Opis struktury zbiorowości 1. Miary asymetrii. 2. Miary koncentracji. Przykład Zbadano stawkę godzinową (w zł) pracowników dwóch branŝ, otrzymując następujące charakterysty ki liczbowe: Stawka
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne
Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Bardziej szczegółowoPrzedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii
SPIS TREŚCI Przedmowa... 11 Wykaz symboli... 15 Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku... 15 Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii mnogości (rachunku zbiorów)... 16 Symbole stosowane
Bardziej szczegółowoRozdział 1. Analiza Struktury. Jan Żółtowski. Problem 1.1. Lp. Pytanie Odpowiedź
Rozdział 1 Analiza Struktury Jan Żółtowski Problem 1.1 Kuratorium w Łodzi postanowiło ocenić wpływ warunków szkolnych i pozaszkolnych na wyniki uczniów piszących próbną EMaturę z matematyki 1. W badaniu
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
0,KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowoW2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,
Bardziej szczegółowoTransport II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Studia stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Metody probabilistyczne w transporcie Nazwa modułu w języku angielskim Probabilistic
Bardziej szczegółowoStatystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR
Statystyka Opisowa WK1.2017 Andrzej Pawlak Intended Audience: PWR POJĘCIA STATYSTYKI 1. Zbiór danych liczbowych pokazujących kształtowanie się określonych zjawisk i procesów (roczniki statystyczne). 2.
Bardziej szczegółowo