ZAAWANSOWANE TECHNIKI KOMPUTERWEJ ANALIZY DANYCH. dr Adam SOJDA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ZAAWANSOWANE TECHNIKI KOMPUTERWEJ ANALIZY DANYCH. dr Adam SOJDA"

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 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 szczegółowo

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Pozyskiwanie wiedzy z danych Pozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy

Bardziej szczegółowo

Próba własności i parametry

Próba własności i parametry Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Statystyka matematyczna dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Zasady zaliczenia przedmiotu: część wykładowa Maksymalna liczba punktów do zdobycia 40. Egzamin będzie

Bardziej szczegółowo

Statystyczne metody analizy danych

Statystyczne 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 szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa 1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41 Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna

Bardziej szczegółowo

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 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

-> 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 szczegółowo

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji

Bardziej szczegółowo

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka Statystyka Matematyczna Anna Janicka wykład I, 22.02.2016 STATYSTYKA OPISOWA, cz. I Kwestie techniczne Kontakt: ajanicka@wne.uw.edu.pl Dyżur: strona z materiałami z przedmiotu: wne.uw.edu.pl/azylicz akson.sgh.waw.pl/~aborata

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu

Bardziej szczegółowo

Populacja 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 Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

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

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

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

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

SCENARIUSZ 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 szczegółowo

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4 KARTA KURSU (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Nazwa Statystyka 1 Nazwa w j. ang. Statistics 1 Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, wykłady) Dr Paweł Walawender (ćwiczenia)

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych Żródła Korzystałam z ksiażek:

Bardziej szczegółowo

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34 Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34 Def. Charakterystyki liczbowe to wielkości wyznaczone na podstawie danych statystycznych, charakteryzujące własności badanej cechy. Klasyfikacja

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34 Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 5 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca 2018 1 / 34 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: Baza Demografia : https://bdl.stat.gov.pl/

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Statystyka 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 szczegółowo

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39 Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 27 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego 2017 1 / 39 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: https://bdl.stat.gov.pl/

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych Statystyka Opisowa analiza zjawisk masowych Typy rozkładów empirycznych jednej zmiennej Rozkładem empirycznym zmiennej nazywamy przyporządkowanie kolejnym wartościom zmiennej (x i ) odpowiadających im

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA 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 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 szczegółowo

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne), Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach badania zjawisk masowych, zmienna losowa będąca funkcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Statystyka 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 szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.

Bardziej szczegółowo

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia statystyczne

Podstawowe 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 szczegółowo

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Wykład 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 szczegółowo

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Elementy 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 szczegółowo

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

Wykład 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 szczegółowo

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Graficzna 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 szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka 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 szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich

Bardziej szczegółowo

Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl

Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl 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 szczegółowo

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Wykład 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 szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; - badanie skuteczności nowego leku; - badanie stopnia zanieczyszczenia gleb metalami

Bardziej szczegółowo

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Sposoby 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 szczegółowo

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów: Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl

Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl 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 szczegółowo

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40 Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 26 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca 2018 1 / 40 Uwaga Gdy współczynnik zmienności jest większy niż 70%, czyli V s = s x 100% > 70% (co świadczy

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach

Bardziej szczegółowo

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You 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 szczegółowo

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

przedmiot 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 szczegółowo

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

METODOLOGIA 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 szczegółowo

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć: Wprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33 Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,

Bardziej szczegółowo

Parametry statystyczne

Parametry statystyczne I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

LABORATORIUM 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 szczegółowo

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Wykład 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 szczegółowo

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

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

Bardziej szczegółowo

POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.

POJĘCIA 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 szczegółowo

Estymacja punktowa i przedziałowa

Estymacja 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 szczegółowo

KARTA 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) 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 szczegółowo

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Wykład 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 szczegółowo

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski. Statystyka opisowa Robert Pietrzykowski email: robert_pietrzykowski@sggw.pl www.ekonometria.info 2 Na dziś Sprawy bieżące Przypominam, że 14.11.2015 pierwszy sprawdzian Konsultacje Sobota 9:00 10:00 pok.

Bardziej szczegółowo

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Biostatystyka, # 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 szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA 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 szczegółowo

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19

Statystyka. 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 szczegółowo

Testy nieparametryczne

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

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA 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 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 szczegółowo

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Podstawy Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Funkcja informacyjna umożliwia pełny i obiektywny obraz badanych zjawisk Funkcja analityczna umożliwia określenie czynników

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

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,

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki, cz.6

Zadania 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 szczegółowo

Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu

Metody 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 szczegółowo

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Laboratorium 3 - statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Laboratorium 3 - statystyka opisowa Agnieszka Mensfelt 11 lutego 2019 dla szeregu rozdzielczego Statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Przykład wyniki maratonu Wyniki 18.

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA 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 szczegółowo

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału 4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

WYKŁADY 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 szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

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

Bardziej szczegółowo

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Statystyki 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 szczegółowo

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2

Bardziej szczegółowo

BIOSTATYSTYKA. Liczba godzin. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

BIOSTATYSTYKA. 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 szczegółowo

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy Analiza struktury Pod pojęciem analizy struktury rozumiemy badanie budowy (składu) określonej zbiorowości, lub próby, tj. ustalenie, z jakich składa się elementów

Bardziej szczegółowo

Krakowska 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 2012/2013 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 szczegółowo

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Wydział 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 szczegółowo

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35 Statystyka Wykład 7 Magdalena Alama-Bućko 16 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia 2017 1 / 35 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia

Bardziej szczegółowo

Statystyka 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 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 szczegółowo

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 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 szczegółowo

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Statystyka 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 szczegółowo

Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Matematyka 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 szczegółowo

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii. Wykład 5. Opis struktury zbiorowości 1. Miary asymetrii. 2. Miary koncentracji. Przykład Zbadano stawkę godzinową (w zł) pracowników dwóch branŝ, otrzymując następujące charakterysty ki liczbowe: Stawka

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok

Bardziej szczegółowo

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

weryfikacja 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 szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka 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 szczegółowo

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

Przedmowa 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 szczegółowo

Rozdział 1. Analiza Struktury. Jan Żółtowski. Problem 1.1. Lp. Pytanie Odpowiedź

Rozdział 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 szczegółowo

Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Matematyka 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 szczegółowo

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

W2. 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 szczegółowo

Transport II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Studia stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

Transport II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Studia stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne) Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Metody probabilistyczne w transporcie Nazwa modułu w języku angielskim Probabilistic

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR Statystyka Opisowa WK1.2017 Andrzej Pawlak Intended Audience: PWR POJĘCIA STATYSTYKI 1. Zbiór danych liczbowych pokazujących kształtowanie się określonych zjawisk i procesów (roczniki statystyczne). 2.

Bardziej szczegółowo