LingVaria Rok V (2010), nr 1 (9) Agnieszka Kułacka King s College London University of London Londyn PRAWO SHERMANA. Wstęp
|
|
- Grzegorz Chmiel
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 LingVaria Rok V (2010), nr 1 (9) Agnieszka Kułacka King s College London University of London Londyn PRAWO SHERMANA Wstęp Prawa Shermana są to modele opisujące rozkład długości zdań w tekście. Nadano im tę nazwę, ponieważ L. A. Sherman był pierwszym językoznawcą, który uznał, że długość zdania złożonego może stanowić zmienną lingwistyczną. W 1888 r. Sherman opublikował artykuł, w którym opisał analizę zmian długości zdania złożonego w tekstach angielskich, począwszy od Geoffreya Chaucera, a skończywszy na współczesnej mu literaturze (Sherman 1888). Długość zdań mierzył liczbą występujących w nich wyrazów. Autor zauważył, że w danym tekście nie ma istotnych wahań długości zdań. Na przykład w opowiadaniu Chaucera The Tale of Melibeus pierwsze 50 zdań liczy 2572 wyrazów, następne , kolejne 2199, 2099, 2640, 2338, a w pozostałych 40 zdaniach autor wykorzystuje 2345 wyrazów. Uzyskane średnie dla tych odcinków tekstu zamyka przedział od 42 do 59 wyrazów, a średnia obliczona dla całego tekstu wynosi około 49 wyrazów. Dla tekstów bardziej współczesnych średnia ta jest niższa, np. w artykule Father Taylor: A Man of Genius napisanym przez C. A. Bartol na początku XIX w. na zdanie przypada średnio 16 wyrazów. Sherman nie wyciągnął z tego wniosków o zmianach średniej długości zdania w tekście następujących w czasie (od najwcześniejszych tekstów pisanych do bardziej współczesnych), zauważył jednak, że średnie zależą od rodzaju tekstu. W tekstach symbolicznych są one wyższe. Autor podał również procent zdań pojedynczych przypadających na całkowitą liczbę zdań w danym tekście. Gabriel Altmann (1992) podsumował dotychczasowe badania nad prawami Shermana. Długość zdania jest własnością tekstu, której nie można uznać za chaotyczną, deterministyczną, czy też rządzoną pewnymi zasadami. Można jednak powiedzieć, że poddaje się ona prawu współpracy i rywalizacji pewnych sił działających podczas powstawania tekstu. Zaliczyć do nich można: (1) usiłowania autora, by być oryginalnym, (2) ograniczenia gatunkowe tekstu, (3) potencjalnych odbiorców tekstu, (4) zakłócenia powstałe wskutek zastosowania dużej liczby zdań podrzędnych w zdaniach złożonych. Altmann zauważył również, że modele opisujące rozkład długości tekstu LV_ indd :34:22
2 10 AGNIESZKA KUŁACKA mogą znacząco się różnić w zależności od stosowania różnych jednostek miary, tj. tego, czy długość zdania mierzy się liczbą występujących w nim wyrazów, czy też liczbą zdań podrzędnych. Innym istotnym czynnikiem wpływającym na uzyskane wyniki jest sposób próbkowania. Altmann uznał, że badanie należy przeprowadzać na zamkniętych odcinkach tekstów, np. pełnych rozdziałach książki. Ten sposób badania wykorzystałam podczas badań nad prawem Menzeratha -Altmanna (Kułacka 2008). Celem niniejszego artykułu jest ilustracja prawa Shermana na przykładzie wybranych tekstów. Przyjrzymy się rozkładom zdań złożonych mierzonych liczbą zdań składowych w kilku tekstach w dwóch wersjach językowych polskiej i angielskiej oraz w dwóch gatunkach literackim i naukowym. Postaram się ustosunkować do wniosków Shermana: (1) nie istnieją istotne wahania długości zdania na danym tekście, (2) średnie długości zdań zależą od rodzaju tekstu. Celem porównania tych samych tekstów w dwóch wersjach językowych oraz analizy częstości względnych zdań złożonych we wszystkich badanych tekstach jest dostrzeżenie potencjalnych prawidłowości. Procedura analizy danych Zgodnie z wnioskami Altmanna, przytoczonymi w pierwszej części artykułu, analizowałam wszystkie zdania pochodzące z zamkniętych całości, czyli rozdziałów. Zdania złożone oraz składające się na nie zdania podrzędne lub współrzędne liczyłam ręcznie. Założyłam, że znakiem oddzielającym jedno zdanie złożone od drugiego jest końcowy znak interpunkcyjny. Liczbę zdań składowych ustaliłam natomiast na podstawie liczby finitywnych form oraz imiesłowów uprzednich i współczesnych. Zauważmy najpierw, że w celu analizy średnich długości zdania w poszczególnych tekstach możemy brać pod uwagę albo medianę, zwaną też drugim kwartylem lub środkową wartością w danym ciągu liczb, albo ich średnią arytmetyczną. Średnią arytmetyczną oblicza się, dzieląc sumę wartości w danym ciągu liczb przez liczbę tych wartości. Mediana jest natomiast wartością środkową uporządkowanego ciągu liczb, np. w ciągu liczb 2, 3, 4, 5, 7, 7, 8 mediana to czwarta wartość. W dużej próbie, a z takimi będziemy mieć tutaj do czynienia, mediana to wartość stojąca na pozycji n/2 uporządkowanego ciągu liczb, gdzie n jest liczbą wartości w danym ciągu. Inną wartością średnią jest moda, czyli wartość o najwyższej częstości. W naszym przykładzie jest to liczba 7. Spójrzmy na dane pochodzące z fragmentu Kodu Leonarda da Vinci autorstwa Dana Browna. W tabeli 1. x oznacza liczbę zdań składowych zdania złożonego, a f częstość tych zdań. Tabela 1. Dane na podstawie Kodu Leonarda da Vinci x Suma f LV_ indd :34:22
3 PRAWO SHERMANA 11 Dane z tabeli 1. umieściłam na wykresie 1. Można zauważyć, że dane te charakteryzuje skośność dodatnia, tj. większość danych to długości najkrótsze. Formalnie skośność można potwierdzić, obliczając kwartyle. Są to wartości środkowe z pierwszej i drugiej połowy uporządkowanego ciągu wartości. Kwartyl dolny to wartość na pozycji n/4, a kwartyl górny to wartość na pozycji 3n/4 uporządkowanego ciągu wartości. Rozpatrzmy ponownie przykład przytoczony wyżej, czyli ciąg wartości 2, 3, 4, 5, 7, 7, 8. Kwartyl dolny to wartość druga (7/4 = 1,75, po zaokrągleniu w górę to 2), czyli 3, a kwartyl górny to wartość 21/4 = 5,25, po zaokrągleniu w górę to 6), czyli 7. Wykres 1. Częstości długości zdania złożonego częstość długość zdania złożonego Pozycja kwartyla dolnego to 1626/4 = 406,5, a zatem kwartyl dolny to długość zdania na pozycji 407: Q 1 = 1. Podobnie, pozycja kwartyla górnego to (3 x 1626)/4 = 1219,5, a zatem kwartyl górny oznacza długość zdania na pozycji 1220: Q 3 = 3. Pozycja mediany, drugiego kwartyla, to 1626/2 = 813, a więc mediana to długość zdania na pozycji: Q 2 = 2. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 1. Jak widać, odstępy te są równe, co oznacza, że w analizie możemy zastosować albo średnią arytmetyczną albo medianę. Ponieważ nie jest to wykres symetryczny, nie można zastosować mody, która w przypadku powyższych danych wynosi 1. Średnia arytmetyczna obliczona dla tych danych wynosi 1,95 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku), tym samym nie różni się w sposób znaczący od mediany, która ma wartość 2. Przed analizą danych każdorazowo będę obliczać kwartyle oraz średnią i wybierać do analizy tę wartość, która będzie lepiej reprezentować dane. Analizowane teksty Do analizy włączyłam trzy teksty w dwu wersjach językowych (polskiej i angielskiej). Dane są zawarte w tabelach 2 7, gdzie x oznacza długość zdania złożonego LV_ indd :34:22
4 12 AGNIESZKA KUŁACKA mierzonego liczbą zdań składowych, a f1 i f2 są częstościami tych zdań: f1 częstością dla pierwszej części tekstu, a f2 dla pierwszej części tekstu powiększonej o 40% zdań. Tabela 2. Dane na podstawie Hobbita Tolkiena w wersji angielskiej x Suma f f Dla pierwszej części tekstu uzyskujemy Q 1 = 2, Q 2 = 2 i Q 3 = 3. Q 2 = 0 oraz Q 3 = 1, co oznacza formalnie stwierdzoną skośność dodatnią. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 2,91 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Dla całości badanego odcinka tekstu otrzymujemy Q 1 = 2 i Q 3 = 4. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 2, ponownie jest to więc formalnie stwierdzona skośność dodatnia. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 2,85 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Tabela 3. Dane na podstawie Hobbita Tolkiena w wersji polskiej x Suma f f Dla pierwszej części tekstu uzyskujemy Q 1 = 2, Q 2 = 2 i Q 3 = 4. Q 2 = 0 oraz Q 3 = 2, to zaś oznacza formalnie stwierdzoną skośność dodatnią. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 2,77 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Dla całości badanego odcinka tekstu mamy Q 1 = 2 i Q 3 = 3. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 1, a zatem brak formalnego potwierdzenia skośności. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 2,70 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Tabela 4. Dane na podstawie Semantyki 2 Lyonsa w wersji angielskiej x Suma f f Dla pierwszej części tekstu mamy Q 1 = 2, Q 2 = 3 i Q 3 = 4. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 1, zatem brak formalnego potwierdzenia skośności. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 3,29 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Dla całości badanego odcinka tekstu uzyskujemy Q 1 = 2, Q 2 = 3 i Q 3 = 4. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 1, LV_ indd :34:23
5 PRAWO SHERMANA 13 nie mamy więc formalnego potwierdzenia skośności. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 3,15 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Tabela 5. Dane na podstawie Semantyki 2 Lyonsa w wersji polskiej x Suma f f Dla pierwszej części tekstu otrzymujemy Q 1 =1 i Q 3 = 2. Q 2 = 0 oraz Q 3 = 1, czyli mamy formalnie stwierdzoną skośność dodatnią. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 1,76 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Dla całości badanego odcinka tekstu uzyskaliśmy Q 1 = 1 i Q 3 = 2. Q 2 = 0 oraz Q 3 = 1, mamy zatem formalnie stwierdzoną skośność dodatnią. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 1,74 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Tłumacz tekstu angielskiego nie zachował struktury składniowej tekstu, jego zdania charakteryzują się mniejszą złożonością, czego konsekwencją jest większa liczba zdań na tym samym odcinku tekstu. Tabela 6. Dane na podstawie Zarysu logiki matematycznej Grzegorczyka w wersji angielskiej x Suma f f Dla pierwszej części tekstu uzyskaliśmy Q 1 = 2, Q 3 = 3. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 1, brak więc formalnego potwierdzenia skośności. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 2,18 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Dla całości badanego odcinka tekstu otrzymaliśmy Q 1 = 2 i Q 3 = 3. Q 2 = 1 oraz Q 3 = 1, nie mamy formalnego potwierdzenia skośności. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 2,30 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Tabela 7. Dane na podstawie Zarysu logiki matematycznej Grzegorczyka w wersji polskiej x Suma f f Dla pierwszej części tekstu uzyskujemy Q 1 = 1 i Q 3 = 2. Q 2 = 0 oraz Q 3 = 1, czyli mamy formalnie stwierdzoną skośność dodatnią. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 1,92 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). LV_ indd :34:23
6 14 AGNIESZKA KUŁACKA Dla całości badanego odcinka tekstu otrzymujemy Q 1 = 1 i Q 3 = 2. Q 2 = 0 oraz Q 3 = 1, czyli mamy formalnie stwierdzoną skośność dodatnią. Średnia arytmetyczna dla tych danych wynosi 1,91 (z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku). Wahania długości zdania Przyjrzyjmy się zestawieniu danych w tabeli 8. Niezależnie od tego, czy do analizy weźmiemy medianę czy średnią arytmetyczną, uzyskamy ten sam wniosek: średnia długość zdania nie zmienia się na danym tekście, nie zależy więc od liczby analizowanych zdań. Należy jednak zauważyć, że w wypadku każdego z badanych tekstów analizowane były zamknięte całości, w tym wypadku rozdziały książek. Potwierdzony został wniosek Shermana dotyczący braku wahania średniej długości zdania w odcinkach tego samego tekstu. Sherman doszedł do tego wniosku, mierząc zdania liczbą wyrazów. W badaniu opisanym w niniejszym artykule zdania złożone mierzone były liczbą zdań składowych. Wniosek ten potwierdzono zatem niezależnie od wybranej jednostki miary. Tabela 8. Zestawienie danych uzyskanych na badanych tekstach Tekst Wersja Mediana Średnia arytmetyczna Hobbit Semantyka 2 Zarys logiki matematycznej angielska polska angielska polska angielska polska 2 2,91 2 2,85 2 2,77 2 2,70 3 3,29 3 3,15 1 1,76 1 1,74 2 2,18 2 2,30 1 1,92 1 1,91 Gatunek literacki tekstu Sherman uznał, że gatunek tekstu może determinować średnią długość zdania. Przyjrzyjmy się jeszcze raz danym zawartym w tabeli 8. Mamy dwa gatunki tek- LV_ indd :34:23
7 PRAWO SHERMANA 15 stu: tekst literacki oraz dwa teksty naukowe. Nie można dostrzec żadnej zależności między średnią długością zdania mierzonego liczbą zdań składowych a gatunkiem tekstu. Średnie długości zdania w tekście Zarys logiki matematycznej w obu wersjach językowych są krótsze niż w tekście Hobbita. W porównaniu z Semantyką 2 w wersji angielskiej Zarysu średnia długość zdania jest dłuższa niż w angielskiej wersji Hobbita, a w wersji polskiej krótsza. Być może zastosowanie innej jednostki do badania tekstów, tj. liczby zdań składowych, a nie liczby wyrazów, spowodowało niesystematyczne zachowanie się tekstów. Tekst Semantyki 2 może być potwierdzeniem tego przypuszczenia. W wersji angielskiej pojawiają się zdania bogato złożone, natomiast w wersji polskiej zdania są najwyżej pięciokrotnie złożone. Mimo to w obu wersjach całkowita liczba badanych zdań jest zbliżona. Wersje językowe Tabela 8 pokazuje również, że średnia długość zdania złożonego mierzonego liczbą zdań składowych może nie zależeć od języka tekstu. Mediana wersji angielskich wynosi 1, 2 oraz 3, wersji polskich 1 i 2. Średnie arytmetyczne dla wersji angielskich przyjmują wartości od 2,18 do 3,29, a dla wersji polskich w przedziale między 1,74 a 2,77. Oczywiście badaliśmy znikomą liczba tekstów, można jednak zauważyć, że przedział wartości średnich arytmetycznych dla wersji polskich jest przesunięty w lewo w stosunku do przedziału wartości średnich arytmetycznych dla wersji angielskich. Większa liczba badanych tekstów mogłaby zweryfikować ten wniosek w sposób ostateczny. Rozkłady częstości względnych W tej części artykułu przyjrzymy się częstościom względnym badanych tekstów. Dane zgromadziłam w tabelach 9 i 10, biorąc pod uwagę jedynie całe odcinki badanych tekstów oraz około 95% ich najdłuższych zdań w celu porównania tych częstości względnych. Tabela 9. Częstości względne badanych tekstów w wersjach angielskich x Hobbit 0,2595 0,2530 0,2073 0,1197 0,0705 0,0397 Semantyka 2 0,2097 0,2339 0,2056 0,1472 0,0907 0,0464 0,0343 Zarys logiki matematycznej 0,3680 0,2729 0,1743 0,1004 0,0634 LV_ indd :34:23
8 16 AGNIESZKA KUŁACKA Tabela 10. Częstości względne badanych tekstów w wersjach polskich x Hobbit 0,2751 0,2815 0,1968 0,1104 0,0631 0,0315 Semantyka 2 0,5140 0,3035 0,1285 Zarys logiki matematycznej 0,5083 0,2588 0,1220 0,0610 Możemy zauważyć, że 95% zdań w polskiej wersji badanych tekstów jest najwyżej sześciokrotnie złożonych, podczas gdy 95% zdań w wersji angielskich jest najwyżej siedmiokrotnie złożonych. Zauważmy też, że oryginalny Zarys logiki matematycznej powstał w języku polskim, a wersja angielska jest jego tłumaczeniem. Tłumacz Semantyki 2, jak już wcześniej zaobserwowaliśmy, nie zachował oryginalnej struktury tekstu oryginału angielskiego. Obie wersje Hobbita strukturalnie są bardzo zbliżone, co możemy stwierdzić porównując rozkład częstości względnych długości zdań złożonych mierzonych liczbą zdań składowych. Przyjrzyjmy się jeszcze rozkładom częstości względnych długości zdań złożonych w czterech innych tekstach w obu wersjach językowych, podanych w tabelach 11 i 12. Tabela 11. Częstości względne badanych tekstów w wersjach angielskich x Kod Leonarda da Vinci 0,4582 0,2675 0,1691 0,0529 Zagadnienia teorii składni 0,2119 0,3436 0,2284 0,1317 0,0494 Zabić drozda 0,2656 0,2949 0,2028 0,1088 0,0678 0,0273 Demony dobrego Dextera 0,5165 0,2989 0,1108 0,0441 Tabela 12. Częstości względne badanych tekstów w wersjach polskich x Kod Leonarda da Vinci 0,4338 0,3045 0,1586 0,0671 Zagadnienia teorii składni 0,3143 0,3295 0,1905 0,1010 0,0343 Zabić drozda 0,3302 0,3231 0,1807 0,0828 0,0435 Demony dobrego Dextera 0,5910 0,2936 0,0927 0,0326 Podobnie jak w tekstach rozważanych wcześniej także tutaj możemy zauważyć, że rozkłady częstości względnych długości zdań złożonych są odmienne dla różnych tekstów oraz dla ich tłumaczeń. Potwierdza to trudność, jaką napotykają inni badacze poszukujący modeli tych rozkładów. Jedyną wspólną cechą tekstów jest to, że udział zdań najwyżej czterokrotnie złożonych stanowi co najmniej 75% wszystkich zdań złożonych w danym tekście mierzonych liczbą zdań składowych. Dotychczas LV_ indd :34:23
9 PRAWO SHERMANA 17 nie znaleziono zadowalającego modelu, który po uwzględnieniu pewnych parametrów dobrze przybliżałby rozkłady długości zdań złożonych danego tekstu. Perspektywa dalszych badań Dalsze badania nad prawem Shermana powinny uwzględnić teksty tego samego autora, co pozwoliłoby stwierdzić, czy obliczone średnie długości zdań złożonych są charakterystyczne dla danego pisarza. Wydaje się, że adekwatną jednostką służącą do badania tych długości jest liczba zdań składowych. Ze względu na typologię języki tę samą treść mogą oddawać różną liczbą wyrazów, a tą samą liczbą zdań składowych. Po uzyskaniu wyników takich badań można będzie więcej powiedzieć na temat tego, jakie parametry należy uwzględnić w zaproponowanych modelach statystycznych. Na tym etapie badań można jedynie stwierdzić, że rozkłady te może charakteryzować skośność dodatnia, jednak kształt potencjalnej funkcji gęstości prawdopodobieństwa będzie różny dla tekstów różnych autorów. Literatura ALTMANN, G., 1992, Sherman s Laws of Sentence Length Distribution, What is language synergetics?, Acta Universitatis Ouluensis 16, s KUŁACKA, A., 2008, Badania nad prawem Menzeratha -Altmanna,,,LingVaria nr 2 (6), s SHERMAN, L. A., 1888, Some Observations upon the Sentence -Length in English Prose,,,University Studies 1, nr 2, s Sherman s Law Summary The aim of this article is to familiarise the audience with Sherman s laws, which is a set of laws describing the average sentence -length of texts and possible models describing distributions of sentence- -lengths in texts with respect to either number of clauses or words. We also confirm Sherman s conclusion regarding the invariance of an average sentence -length in a given text. However, after the analysis of our data we concluded that this length does not depend on a sort of text, neither on language used. We also analysed the distributions of sentence -length with respect to the number of clauses and concluded that the characteristics of the possible statistical models are positive skewness of the data and general indeterminacy of the shape of a density function or its dependence on a given text. LV_ indd :34:24
10 LV_ indd :34:24
(a) im krótszy jest dźwięk tym dłuższa konstrukcja, w której się pojawia (Menzerath, 1928: 104)
LingVaria Rok III (2008) nr 2 (6) Agnieszka Kułacka 1 Uniwersytet Wrocławski Wroclaw BADANIA NAD PRAWEM MENZERATHA ALTMANNA Wstęp Prawidłowość nosząca obecnie nazwę prawa Menzeratha Altmanna (prawo MA)
WARUNKI ZACHODZENIA PRAWA MENZERATHA ALTMANNA
LingVaria Rok IV (2009) nr 1 (7) Agnieszka Kułacka Uniwersytet Wrocławski Wrocław WARUNKI ZACHODZENIA PRAWA MENZERATHA ALTMANNA 1. Wstęp Już Jan Baudouin de Courtenay (1927) pisał o potrzebie wykorzystania
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
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,
Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku
Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku Już po raz dziewiąty mamy przyjemność przedstawić Państwu podsumowanie Ogólnopolskiego Badania Wynagrodzeń (OBW). W 2011 roku uczestniczyło w nim ponad sto
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
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
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
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
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
Niepewność pomiaru. Wynik pomiaru X jest znany z możliwa do określenia niepewnością. jest bledem bezwzględnym pomiaru
iepewność pomiaru dokładność pomiaru Wynik pomiaru X jest znany z możliwa do określenia niepewnością X p X X X X X jest bledem bezwzględnym pomiaru [ X, X X ] p Przedział p p nazywany jest przedziałem
-> 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
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące
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/
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
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
Inteligentna analiza danych
Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki
PRÓBNY WEWNĘTRZNY SPRAWDZIAN SZÓSTOKLASISTÓW z CKE GRUDZIEŃ 2014
PRÓBNY WEWNĘTRZNY SPRAWDZIAN SZÓSTOKLASISTÓW z CKE GRUDZIEŃ 2014 1 1 Wstęp W kwietniu 2015 roku uczniowie klas szóstych będą pisać swój sprawdzian w nowej formule: część 1. - język polski i matematyka
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
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
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
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
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
Analiza korespondencji
Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy
Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G
Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G Autor: Jarosław Tomczykowski Biuro PTPiREE ( Energia elektryczna luty 2013) Jednym z założeń wprowadzania smart meteringu jest optymalizacja zużycia energii elektrycznej,
Emerytury nowosystemowe wypłacone w grudniu 2018 r. w wysokości niższej niż wysokość najniższej emerytury (tj. niższej niż 1029,80 zł)
Emerytury nowosystemowe wypłacone w grudniu 18 r. w wysokości niższej niż wysokość najniższej emerytury (tj. niższej niż 9,8 zł) DEPARTAMENT STATYSTYKI I PROGNOZ AKTUARIALNYCH Warszawa 19 1 Zgodnie z art.
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
PRÓBNY WEWNĘTRZNY SPRAWDZIAN SZÓSTOKLASISTÓW z OPERONEM. styczeń 2015
PRÓBNY WEWNĘTRZNY SPRAWDZIAN SZÓSTOKLASISTÓW z OPERONEM styczeń 2015 1 1 Wstęp Przedstawione poniżej wyniki dotyczą sprawdzianu opracowanego zgodnie z nowymi zasadami przez Wydawnictwo OPERON. Sprawdzian
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
R-PEARSONA Zależność liniowa
R-PEARSONA Zależność liniowa Interpretacja wyników: wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej (np. zarobków) liniowo rosną wartości drugiej zmiennej (np. kwoty przeznaczanej na wakacje) czyli np. im wyższe
Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym
Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne
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
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 5 212 EWA DZIAWGO ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE Wprowadzenie Proces globalizacji rynków finansowych stwarza
Statystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część I - wyznaczanie miar zbioru danych
dr Agnieszka Bitner Rzeczoznawca majątkowy Katedra Geodezji Rolnej, Katastru i Fotogrametrii Uniwersytet Rolniczy w Krakowie ul. Balicka 253c 30-198 Kraków, e-mail: rmbitner@cyf-kr.edu.pl WPROWADZENIE
EGZAMIN GIMNAZJALNY 2011 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM. sesja wiosenna
EGZAMIN GIMNAZJALNY 2011 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM sesja wiosenna Jaworzno 2011 SPIS TREŚCI 1. WPROWADZENIE... 3 2. OGÓLNE WYNIKI UZYSKANE PRZEZ SŁUCHACZY GIMNAZJÓW DLA DOROSŁYCH
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
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
Publiczne Gimnazjum im. Jana Pawła II w Wilczej Woli ANALIZA EGZAMINU GIMNAZJALNEGO 2013 Z UWZGLĘDNIENIEM EWD
Publiczne Gimnazjum im. Jana Pawła II w Wilczej Woli ANALIZA EGZAMINU GIMNAZJALNEGO 2013 Z UWZGLĘDNIENIEM EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA JAKO JEDNA Z MIAR JAKOŚCI NAUCZANIA Zasoby na wejściu Szkoła Jakość
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:
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,
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,
HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =
HISTOGRAM W pewnych przypadkach interesuje nas nie tylko określenie prawdziwej wartości mierzonej wielkości, ale także zbadanie całego rozkład prawdopodobieństwa wyników pomiarów. W takim przypadku wyniki
Programowanie celowe #1
Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem
Komputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa analiza danych doświadczalnych Wykład 4.03.06 dr inż. Łukasz Graczykowski lgraczyk@if.pw.edu.pl Semestr letni 05/06 Zmienne losowe, jednowymiarowe rozkłady zmiennych losowych Pomiar jako zdarzenie
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
RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach pierwszych szkół ponadgimnazjalnych 1 Analiza statystyczna Wskaźnik Liczba uczniów Liczba punktów Łatwość zestawu Wyjaśnienie Liczba
ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012
ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012 OPRACOWAŁY: ANNA ANWAJLER MARZENA KACZOR DOROTA LIS 1 WSTĘP W analizie wykorzystywany będzie model szacowania EWD.
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu
Zadanie 3 Oblicz jeżeli wiadomo, że liczby 8 2,, 1, , tworzą ciąg arytmetyczny. Wyznacz różnicę ciągu. Rozwiązanie:
Zadanie 3 Oblicz jeżeli wiadomo, że liczby 8 2,, 1, 6 11 6 11, tworzą ciąg arytmetyczny. Wyznacz różnicę ciągu. Uprośćmy najpierw liczby dane w treści zadania: 8 2, 2 2 2 2 2 2 6 11 6 11 6 11 26 11 6 11
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
Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.
Wykład 4 Rozkłady i ich dystrybuanty Dwa typy zmiennych losowych Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.
Raport z wyników sprawdzianu szóstoklasistów w SP Nr 40 kwiecień 2015
Raport z wyników sprawdzianu szóstoklasistów w SP Nr 40 kwiecień 2015 1 Spis treści 1. Część pierwsza sprawdzianu język polski i matematyka... 3 1.1. Podstawowe parametry statystyczne... 3 1.2. Poziom
EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA
ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ANALIZA 1. INFORMACJE OGÓLNE. Wskaźnik EWD i wyniki egzaminacyjne rozpatrywane są wspólnie. W ten sposób dają nam one pełniejszy obraz pracy
LABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY Liczebności i częstości Liczebność liczba osób/respondentów/badanych, którzy udzielili tej konkretnej odpowiedzi. Podawana w osobach. Częstość odsetek,
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd
WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd Agata Boratyńska Agata Boratyńska Statystyka matematyczna, wykład 2 1 / 20 MIARY ROZPROSZENIA, Wariancja Wariancją z próby losowej X
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
SPRAWOZDANIE ZE SPRAWDZIANU PRZEPROWADZONEGO W 2015 ROKU
Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie, os. Szkolne 37, 31 978 Kraków, tel. (12) 68 32 101, 102, fax: (12) 68 32 100, e-mail: oke@oke.krakow.pl, www.oke.krakow.pl SPRAWOZDANIE ZE SPRAWDZIANU PRZEPROWADZONEGO
2 K A T E D R A F I ZYKI S T O S O W AN E J
2 K A T E D R A F I ZYKI S T O S O W AN E J P R A C O W N I A P O D S T A W E L E K T R O T E C H N I K I I E L E K T R O N I K I Ćw. 2. Łączenie i pomiar pojemności i indukcyjności Wprowadzenie Pojemność
Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji
Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji Miary zróżnicowania Miary średnie, chociaż reprezentują wszystkie jednostki badanej zbiorowości, nie dają wyczerpującej charakterystyki szeregu statystycznego,
ANALIZA WIELOPOZIOMOWA JAKO NARZĘDZIE WSPARCIA POLITYK PUBLICZNYCH
ANALIZA WIELOPOZIOMOWA JAKO NARZĘDZIE WSPARCIA POLITYK PUBLICZNYCH - Adrian Gorgosz - Paulina Tupalska ANALIZA WIELOPOZIOMOWA (AW) Multilevel Analysis Obecna od lat 80. Popularna i coraz częściej stosowana
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
WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE
WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE Wyrażeniem algebraicznym nazywamy wyrażenie zbudowane z liczb, liter, nawiasów oraz znaków działań, na przykład: Symbole literowe występujące w wyrażeniu algebraicznym nazywamy zmiennymi.
RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach szóstych szkół podstawowych Analiza statystyczna Wskaźnik Wartość wskaźnika Wyjaśnienie Liczba uczniów Liczba uczniów, którzy
ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2013
ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2013 OPRACOWAŁY: ANNA ANWAJLER MARZENA KACZOR DOROTA LIS 1 WSTĘP W analizie wykorzystywany będzie model szacowania EWD.
Zbiór liczb rzeczywistych, to zbiór wszystkich liczb - wymiernych i niewymiernych. Zbiór liczb rzeczywistych oznaczamy symbolem R.
Zbiór liczb rzeczywistych, to zbiór wszystkich liczb - wymiernych i niewymiernych. Zbiór liczb rzeczywistych oznaczamy symbolem R. Liczby naturalne - to liczby całkowite, dodatnie: 1,2,3,4,5,6,... Czasami
EGZAMIN GIMNAZJALNY 2012 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM. sesja wiosenna
EGZAMIN GIMNAZJALNY 2012 W SZKOŁACH DLA DOROSŁYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM sesja wiosenna Jaworzno 2012 SPIS TREŚCI 1. WPROWADZENIE... 3 2. WYNIKI SŁUCHACZY GIMNAZJÓW DLA DOROSŁYCH DOTYCZĄCE STANDARDOWYCH
Podstawowe definicje statystyczne
Podstawowe definicje statystyczne 1. Definicje podstawowych wskaźników statystycznych Do opisu wyników surowych (w punktach, w skali procentowej) stosuje się następujące wskaźniki statystyczne: wynik minimalny
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 2. ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 2. MATEMATYKA ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZE: GM-MX1, GM-M2, GM-M4, GM-M5 KWIECIEŃ 2018 Zadanie 1. (0 1) I. Wykorzystanie i
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
EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ Ewa Dziawgo WYCENA POTĘGOWEJ ASYMETRYCZNEJ OPCJI KUPNA
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ 2009 Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki Ewa Dziawgo WYCENA POTĘGOWEJ
Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne.
Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne. Definicja. Niech a i b będą dodatnimi liczbami rzeczywistymi i niech a. Logarytmem liczby b przy podstawie
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
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
Analiza sprawdzianu 2010 klas szóstych szkoły podstawowej
Zespół Szkolno - Przedszkolny w Rudzicy im. Jana Pawła II Analiza sprawdzianu 2010 klas szóstych szkoły podstawowej Skład zespołu opracowującego raport: mgr Magdalena Balcy mgr Barbara Gawlik mgr Ilona
Klasówka po szkole podstawowej Historia. Edycja 2006/2007. Raport zbiorczy
Klasówka po szkole podstawowej Historia Edycja 2006/2007 Raport zbiorczy Opracowano w: Gdańskiej Fundacji Rozwoju im. Adama Mysiora Informacje ogólne... 3 Raport szczegółowy... 3 Tabela 1. Podział liczby
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z
6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.).
6. Liczby wymierne i niewymierne. Niewymierność pierwiastków i logarytmów (c.d.). 0 grudnia 008 r. 88. Obliczyć podając wynik w postaci ułamka zwykłego a) 0,(4)+ 3 3,374(9) b) (0,(9)+1,(09)) 1,() c) (0,(037))
Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28
Statystyka Wykład 3 Magdalena Alama-Bućko 6 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca 2017 1 / 28 Szeregi rozdzielcze przedziałowe - kwartyle - przypomnienie Po ustaleniu przedziału, w którym
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
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/
Jednowymiarowa mechanika kwantowa Rozpraszanie na potencjale Na początek rozważmy najprostszy przypadek: próg potencjału
Fizyka 2 Wykład 4 1 Jednowymiarowa mechanika kwantowa Rozpraszanie na potencjale Na początek rozważmy najprostszy przypadek: próg potencjału Niezależne od czasu równanie Schödingera ma postać: 2 d ( x)
Wykład 3. Rozkład normalny
Funkcje gęstości Rozkład normalny Reguła 68-95-99.7 % Wykład 3 Rozkład normalny Standardowy rozkład normalny Prawdopodobieństwa i kwantyle dla rozkładu normalnego Funkcja gęstości Frakcja studentów z vocabulary
TRANSFORMATA FALKOWA WYBRANYCH SYGNAŁÓW SYMULACYJNYCH
1-2013 PROBLEMY EKSPLOATACJI 27 Izabela JÓZEFCZYK, Romuald MAŁECKI Politechnika Warszawska, Płock TRANSFORMATA FALKOWA WYBRANYCH SYGNAŁÓW SYMULACYJNYCH Słowa kluczowe Sygnał, dyskretna transformacja falkowa,
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Statystyka opisowa- cd.
12.03.2017 Wydział Inżynierii Produkcji I Logistyki Statystyka opisowa- cd. Wykład 4 Dr inż. Adam Deptuła HISTOGRAM UNORMOWANY Pole słupka = wysokość słupka x długość przedziału Pole słupka = n i n h h,
Twierdzenia Rolle'a i Lagrange'a
Twierdzenia Rolle'a i Lagrange'a Zadanie 1 Wykazać, że dla dowolnych zachodzi. W przypadku nierówność (a właściwie równość) w treści zadania spełniona jest w sposób oczywisty, więc tego przypadku nie musimy
Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport
Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport Michał Krzemiński Streszczenie Projekt dotyczy metod generowania oraz badania własności statystycznych ciągów liczb pseudolosowych.
INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański
INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizycznej i Fizykochemii Polimerów WPROWADZENIE DO STATYSTYCZNEJ OCENY WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ 1. BŁĄD I STATYSTYKA błąd systematyczny, błąd przypadkowy,
Z poprzedniego wykładu
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne
4. Funkcje. Przykłady
4. Funkcje Przykłady 4.1. Napisz funkcję kwadrat, która przyjmuje jeden argument: długość boku kwadratu i zwraca pole jego powierzchni. Używając tej funkcji napisz program, który obliczy pole powierzchni
Ewaluacja sprawdzianu 2009 klas szóstych szkoły podstawowej na podstawie sprawozdania sporządzonego przez OKE w Jaworznie
Zespół Szkolno - Przedszkolny w Rudzicy im. Jana Pawła II Ewaluacja sprawdzianu 2009 klas szóstych szkoły podstawowej na podstawie sprawozdania sporządzonego przez OKE w Jaworznie Rudzica 2009 SPIS TREŚCI
P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?
2 Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia czy pomiędzy zmiennymi istnieje związek/zależność. Stosujemy go w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali
Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny
Analiza sezonowości Wiele zjawisk charakteryzuje się nie tylko trendem i wahaniami przypadkowymi, lecz także pewną sezonowością. Występowanie wahań sezonowych może mieć charakter kwartalny, miesięczny,
Niepewności pomiarów
Niepewności pomiarów Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) w roku 1995 opublikowała normy dotyczące terminologii i sposobu określania niepewności pomiarów [1]. W roku 1999 normy zostały opublikowane
1. A 2. A 3. B 4. B 5. C 6. B 7. B 8. D 9. A 10. D 11. C 12. D 13. B 14. D 15. C 16. C 17. C 18. B 19. D 20. C 21. C 22. D 23. D 24. A 25.
1. A 2. A 3. B 4. B 5. C 6. B 7. B 8. D 9. A 10. D 11. C 12. D 13. B 14. D 15. C 16. C 17. C 18. B 19. D 20. C 21. C 22. D 23. D 24. A 25. A Najłatwiejszym sposobem jest rozpatrzenie wszystkich odpowiedzi
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki
Temat: ANALIZA PRÓBNEGO EGZAMINU GIMNAZYJNEGO DIAGRAM PUDEŁKOWY
Jolanta Dobrzyńska Gimnazjum nr 1 w Sochaczewie SCENARIUSZ LEKCJI 11.03.2003r. Temat: ANALIZA PRÓBNEGO EGZAMINU GIMNAZYJNEGO DIAGRAM PUDEŁKOWY Program nauczania: Matematyka 2001. Czas trwania lekcji: 45