Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
|
|
- Adam Olszewski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Statystyka Wykład 2 Magdalena Alama-Bućko 27 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
2 Banki danych: Bank danych lokalnych : Główny urzad statystyczny: Baza Demografia : demografia.stat.gov.pl/bazademografia/startintro.aspx Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
3 Uwaga Jeżeli próba była wybrana w sposób reprezentatywny, wyliczajac pewne statystyki liczbowe (średnie, wskaźniki itp.) dla próby (czyli pewnego podzbioru populacji generalnej), otrzymujemy pewne przybliżenia odpowiadajacych im nieznanych parametrów całej populacji generalnej. średnia z próby jest estymatorem średniej całej populacji jeżeli rzucamy "sprawiedliwa" kostka do gry, to (w dużej liczbie prób) częstotliwość wyrzucenia każdej wartości {1, 2,..., 6} wynosi 1 6. jeżeli rzucamy "sprawiedliwa" moneta, to (w dużej liczbie prób) częstotliwości wyrzucenia Orła i Reszki sa równe i wynosza 1 2. Zatem, jeżeli próba była wybrana w sposób reprezentatywny, wnioski wyciagane na podstawie próby losowej opisuja również właściwości całej populacji generalnej. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
4 Wyniki można opracowywać za pomoca : wyliczania pewnych statystyk liczbowych (średnie, odchylenia, częstości,...) sporzadzania wykresów Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
5 Wykresy Jest wiele typów wykresów kolumnowe słupkowe kołowe kolumnowo-liniowe... Poniżej przedstawimy kilka różnych wykresów dla danych (źródło: BDL) Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
6 Wykres prezentujacy podział placówek gastronomicznych w 2015 roku Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
7 Wykres prezentujacy liczbę restauracji w latach Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
8 Wykres prezentujacy liczbę poszczególnych lokali gastronomicznych w latach ( kategoria podziału : rodzaj lokalu) Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
9 Wykres prezentujacy liczbę poszczególnych lokali gastronomicznych w kolejnych latach ( w kategoria podziału : lata) Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
10 Jak widać, najczęstszym stosowanym typem wykresu jest wykres słupkowy, tzw. histogram. jest to zbiór prostokatów w przypadku danych ilościowych skokowych albo jakościowych prostokaty te sa przyległe albo rozdzielone (inwencja autora wykresu :) ) w przypadku danych ilościowych przedziałowych prostokaty sa przyległe w przypadku danych ilościowych przedziałowych podstawy prostokatów maja długość rozpiętości danej klasy wysokość każdego prostokata odpowiada liczebności danej kategorii ( n i ) albo częstości danej kategorii ( n i n ), n n = n i = n 1 + n n k. suma wag wynosi 1 i=1 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
11 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności miary asymetrii miary koncentracji. Miary średnie (zwane też miarami położenia lub przeciętnymi) służa do określania tej wartości zmiennej opisanej przez rozkład, wokół której skupiaja się wszystkie pozostałe wartości zmiennej. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
12 Miary średnie dziela się na: a) średnie klasyczne: średnia arytmetyczna; średnia harmoniczna; średnia geometryczna; b) średnie pozycyjne: dominanta (modalna, wartość najczęstsza); kwantyle: kwartyle (dziela zbiorowość na cztery części); decyle (dziela zbiorowość na dziesięć części); percentyle (dziela zbiorowość na sto części). Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
13 Miary klasyczne Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
14 Wprowadzamy pewne pomocnicze zapisy operator "Sigma " oznacza sumę wyrażeń n f (i) i=1 f (1) + f (2) f (n 1) + f (n), tzn. podstawiamy kolejno w funkcji f (i) w miejscu i wartości od 1 do n, a następnie wartości te sumujemy. 3 i = = 6 i=1 3 i 2 = = 14 i=1 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
15 operator produktowy oznacza iloczyn wyrażeń n f (i) i=1 f (1) f (2)... f (n 1) f (n), tzn. podstawiamy kolejno w funkcji f (i) w miejscu i wartości od 1 do n, a następnie mnożymy otrzymane wartości. 3 i = = 3! = 6 i=1 3 i=1 1 i 2 = = 1 36 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
16 Średnia arytmetyczna Średnia arytmetyczna n obserwacji to suma wszystkich obserwacji podzielona przez liczbę obserwacji, czyli x = x 1 + x x n n = 1 n Szereg rozdzielczy punktowy (próba zapisana jest w postaci tabeli z wartościami zmiennej x j i jej licznościami n j, j = 1, 2,..., k ) x = x 1 n 1 + x 2 n x k n k n n i=1 x i = 1 n k n i x i Szereg rozdzielczy przedziałowy (próba zapisana jest w postaci tabeli z przedziałami (x j, x j+1 ] i jej licznościami n j, j = 1, 2,..., k ) x = ˆx 1 n 1 + ˆx 2 n ˆx k n k n = 1 n i=1 k n i ˆx i i=1 gdzie ˆx j jest środkiem j- tego przedziału, czyli (x j, x j+1 ]. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
17 Przykłady (1, 1, 1, 2, 2, 3, 5) szereg rozdzielczy punktowy x = = 15 7 x j n j x j n j n = 7 15 x = = 15 7 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
18 szereg rozdzielczy przedziałowy przedział n j ˆx j ˆx j n j [4.12, 4.55] (4.55, 4.98] (4.98, 5.41] (5.41, 5.84] (5.84, 6.27] (6.27, 6.7] (6.7, 7.13] (7.13, 7.56] n = x = i=1 n i ˆx i = = Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
19 Uwagi wartość średniej arytmetycznej jest pewna wartościa abstrakcyjna i nie musi się ona znajdować w zbiorze wartości danej cechy. np. średnia liczba rodzeństwa może wynieść 2,35 średnia arytmetyczna wyliczona na podstawie szeregu rozdzielczego przedziałowego będzie się na ogół różniła od średniej wyliczonej na podstawie szeregu punktowego średnia arytmetyczna jest wrażliwa na wartości skrajne np. średnia płac : 3000, 3000, 5000, wynosi 7000 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
20 Średnia geometryczna - wykorzystywana przy badaniu średniego tempa zmian zjawisk w czasie. x G = n x 1 x 2... x n = n n Szereg rozdzielczy punktowy (próba zapisana jest w postaci tabeli z wartościami zmiennej x j i jej licznościami n j, j = 1, 2,..., k ) Ex. x = {1, 2, 3, 4} x G = x n n 1 1 x n x n k k i=1 = n x G = = 4 24 x j n j=1 x n j j Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
21 Magdalena gdziealama-bućko ˆx jest środkiem j- tego Statystyka przedziału, czyli (x, x 27 lutego ] / 39 Średnia harmoniczna - wykorzystywana gdy wartości zmiennej podane sa w jednostkach względnych (km/h, kg/osobę). x H = Szereg rozdzielczy punktowy n 1 x x = n. n x n 1 x j j=1 n x H = n 1 x 1 + n 2 x n = n k x k k n j. j=1 x j Szereg rozdzielczy przedziałowy n x H = n 1 + n n = n. k ˆx 1 ˆx 2 ˆx k k n j ˆx j j=1
22 Przykład x = {1, 2, 3, 4} 4 x H = =? 4 Przykład szereg rozdzielczy punktowy x j n j 1 x j 1 x j n j n = x H = =? Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
23 Uwagi Średnia arytmetyczna jest miara prawidłowa dla zbiorowości w których rozkład cechy jest jednomodalny, symetryczny lub o niewielkiej asymetrii. (wyjaśnimy te pojęcia później) Jeśli tak nie jest, to dla scharakteryzowania średniego poziomu zjawiska należy wykorzystać średnie pozycyjne. Dla konkretnej cechy tylko jedna średnia klasyczna jest odpowiednia. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
24 Miary pozycyjne Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
25 Dominanta (moda, modalna, wartość najczęstsza) to taka wartość cechy, która w danej próbie występuje najczęściej. dominantę można wyznaczyć tylko w rozkładach jednomodalnych dominanta może nie istnieć W szeregach szczegółowych i rozdzielczych punktowych dominanta jest wartościa cechy, której odpowiada największa liczebność. W szeregach rozdzielczych przedziałowych możemy tylko wyznaczyć przedział, w którym znajduje się dominanta. Jest to przedział z największa liczebnościa. Wartość Dominanty można wtedy wyznaczyć stosujac specjalny wzór (->patrz następny slajd) Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
26 gdzie n D n D 1 D = x D + (n D n D 1 ) + (n D n D+1 ) i D x D - dolna granica przedziału, w którym występuje dominanta n D - liczebność przedziału zawierajacego dominantę n D 1 - liczebność przedziału poprzedzajacego przedział z dominanta n D+1 - liczebność przedziału następujacego po przedziale z dominanta i D - rozpiętość przedziału z dominanta Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
27 Przykłady (1, 1, 1, 2, 2, 3, 5) D = 1 bo występuje najczęściej (3 razy ) szereg rozdzielczy punktowy x j n j D = 1 bo n 1 = 3. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
28 inny szereg rozdzielczy punktowy x j n j Dominanta nie istnieje, bo nie ma jednej wartości x i, która występowałaby najczęściej. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
29 szereg rozdzielczy przedziałowy przedział n j [4.12, 4.55] 6 (4.55, 4.98] 6 (4.98, 5.41] 9 (5.41, 5.84] 13 (5.84, 6.27] 11 (6.27, 6.7] 9 (6.7, 7.13] 7 (7.13, 7.56] 8 n =69 x D = 5.41, n D = 13, n D 1 = 9, n D+1 = 11, i D = 0.43 D = x D + D = n D n D 1 (n D n D 1 ) + (n D n D+1 ) i D =... (13 9) + (13 11) Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
30 Kwantyle rzędu p (0 < p < 1)- to ta wartość cechy, która dzieli uporzadkowan a próbę w pewnej określonej proporcji: wartość mniejsza badź równa kwantylowi rzędu p ma 100p% obserwacji wartość większa badź równa kwantylowi rzędu p ma 100(1 p)% obserwacji Szeregi, z których wyznacza się kwantyle musza być uporzadkowane rosnaco względem danych wartości cechy. Gdy wartości cechy się powtarzaja, po ich uporzadkowaniu otrzymujemy ciag niemalejacy. kwartyle, decyle, centyle,... Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
31 kwartyle - podział próby na ćwiartki, czyli p = 1 4, p = 2 4, p = 3 4. Wyróżniamy tzw. kwartyl pierwszy (gdy p = 1 4 ), kwartyl drugi (gdy p = 2 4 = 1 2 )- zwany również median a, oraz kwartyl trzeci (gdy p = 3 4 ). Q 1 - kwartyl pierwszy, spełnia tę własność że 25% jednostek ma wartość mniejsza badź równa od Q 1, a 75% jednostek ma wartość większa badź równa od Q 1. Q 2 = Me kwartyl drugi=mediana, spełnia tę własność że 50% jednostek ma wartość mniejsza badź równa od Me, a 50% jednostek ma wartość większa badź równa od Me. Q 3 - kwartyl trzeci, spełnia tę własność że 75% jednostek ma wartość mniejsza badź równa od Q 3, a 25% jednostek ma wartość większa badź równa od Q 3. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
32 Mediana Zatem jeżeli mamy nieparzysta próbę (tzn. n - nieparzyste), to Me to wartość środkowa w uporzadkowanej próbie, czyli obserwacja o numerze n+1 2. jeżeli mamy parzysta próbę (tzn. n - parzyste), to Me to średnia arytmetyczna dwóch "środkowych" wartości obserwacji w uporzadkowanej próbie, czyli obserwacji o numerach n 2 i n Me = { x( n+1 2 ), n nieparzyste 1 2 (x ( n 2 ) + x ( n 2 +1) ), n parzyste Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
33 W przypadku szeregu rozdzielczego punktowego pomocniczo sumujemy liczbę obserwacji w każdym kolejnym wierszu, a następnie znajdujemy tę wartość cechy x j, w której w kolumnie ze skumulowanymi licznościami znajduje się odpowiednia wartość (czyli n 2, n+1 2, n 2 + 1). x j n j n sk x 1 n 1 n 1 x 2 n 2 n 1 +n x N n N n 1 +n n k =n w praktyce aby ustalić numer klasy z mediana obliczamy n+1 2 : jeśli całkowita to obserwacji o tym numerze szukamy, jeśli nie jest całkowita bierzemy średnia arytmetyczna obserwacji o numerze mniejszym i większym. dla Q 1 i Q 3 obliczamy n + 1 i 4 i postępujemy jak przy medianie. 3(n + 1) 4 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
34 Przykład szereg rozdzielczy punktowy - Me x j n j n sk = = = 7 = n n = 7 n = 7, wyliczamy n+1 2 = 4, zatem szukamy czwartej obserwacji. ponieważ 3 4 5, to Me należy do drugiej klasy, czyli ma wartość 2. zatem 50% jednostek ma wartości nie większe niż 2 i 50% jednostek ma wartości nie mniejsze niż 2. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
35 Przykład szereg rozdzielczy punktowy - Q 1 i Q 3 x j n j n sk = = = 7 = n n = 7 ponieważ n = 7, poszukujemy wartości o numerze n+1 4 = 2 obserwacji. Druga obserwacja znajduje się w pierwszej klasie, czyli Q 1 = 1. zatem 25% jednostek ma wartości nie większe niż 1 i 75% jednostek ma wartości nie mniejsze niż 1. Q 3 : n = 7, 3(n+1) 4 = 6. Szósta obserwacja znajduje się w trzeciej klasie, czyli Q 3 = 3. Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
36 Szeregi rozdzielcze przedziałowe Po ustaleniu przedziału, w którym znajduje się j-ty kwartyl znajdujemy "dokładna" wartość według wzoru (j=1,2,3): Q j = x Qj + k 1 j 4 n gdzie n - liczebność próby x Qj - dolna granica przedziału, w którym znajduje się j-ty kwartyl n Qj - liczebność przedziału zawierajacego j-ty kwartyl suma liczebności wszystkich przedziałów poprzedzajacych przedział z j-tym kwartylem to i Qj n Qj i=1 n i i Qj k 1 n j = n 1 + n n Qj 1 j=1 - rozpiętość przedziału z j- tym kwartylem Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
37 Inne stosowane kwantyle: (wyznaczane analogicznie jak kwartyle) decyle - podział próby na części dziesiate, czyli k, k = 1, 2, 3,..., 9 10 centyle - podział próby na części setne, czyli Zależności między kwantylami k, k = 1, 2, 3,..., mediana = kwartyl drugi = decyl piaty = centyl pięćdziesiaty kwartyl pierwszy = 25 centyl kwartyl trzeci = 75 centyl decyl drugi = centyl dwudziesty... Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
38 W przypadku rozkładów umiarkowanie niesymetrycznych ( wyjaśnienie później ) między średnia arytmetyczna, dominanta i mediana zachodzi zwiazek: x D 3(x Me). Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
39 Dziękuję za uwagę! Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39
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/
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
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
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
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,
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
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:
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
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
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
-> 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
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
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
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
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
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
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 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
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
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,
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:
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
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
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
STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 28 września Instytut Matematyki WE PP
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 28 września 2018 1 2 Wyróżniamy następujace miary statystyczne: POŁOŻENIA, które służa do określenia takiej wartości cechy, wokół której skupiaja
Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska
Statystyczne metody analizy danych Agnieszka Nowak - Brzezińska SZEREGI STATYSTYCZNE SZEREGI STATYSTYCZNE odpowiednio usystematyzowany i uporządkowany surowy materiał statystyczny. Szeregi statystyczne
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Zadania analityczne (1) Analiza przewiduje badanie podobieństw
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
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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
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
Matematyka stosowana i metody numeryczne
Adam Wosatko Magdalena Jakubek Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 4 Podstawy statystyki 4. Wstęp Statystyka nauka o metodach badań właściwości populacji (zbiorowości),
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
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,
Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)
Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Co na dzisiejszym wykładzie: definicje, sposoby wyznaczania i interpretacja STATYSTYK OPISOWYCH prezentacja
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
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
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
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
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.
Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego
Statystyka Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego 2017 Statystyka to nauka zajmująca się badaniem prawidłowości w procesach masowych, to jest takich, które realizują się na dużą skalę (np. procesy
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).
STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)
STATYSTYKA wykłady L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 17) I. (08.X) 1. Statystyka jest to nauka zajmująca się metodami ilościowymi badania prawidłowości
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. 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
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,
Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 26 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego / 34
Statystyka Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 26 lutego 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego 2018 1 / 34 Wykład : 30h Laboratoria : 30h egzamin w sesji letniej (po uprzednim zaliczeniu ćwiczeń)
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
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
Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 23 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 23 kwietnia / 38
Statystyka Wykład 8 Magdalena Alama-Bućko 23 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 23 kwietnia 2017 1 / 38 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
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
Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego
Ćwiczenia 1-2 Zadanie 1. Z kolokwium z ekonometrii studenci otrzymali następujące oceny: 5 osób dostało piątkę, 20 os. dostało czwórkę, 10 os. trójkę, a 3 osoby nie zaliczyły tego kolokwium. Należy w oparciu
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
Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26
Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 20 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca 2017 1 / 26 Koncentracja Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności
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
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
Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.
1 Agata Boratyńska WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne. Agata Boratyńska Wykłady ze statystyki 2 Literatura J. Koronacki i J. Mielniczuk Statystyka WNT 2004
Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii
Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii Wprowadzenie W przypadku danych liczbowych do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą
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,
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)
Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 3 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 3 kwietnia / 36
Statystyka Wykład 7 Magdalena Alama-Bućko 3 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 3 kwietnia 2017 1 / 36 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii
Miary asymetrii Miary asymetrii (skośności) określają kierunek rozkładu cech zmiennych w zbiorowości (rozkład może być symetryczny lub asymetryczny lewostronnie lub prawostronnie) oraz stopień odchylenia
Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia II/
Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Akademicka 15, p.211a bud. Agro II, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
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
Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.
Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku. Warszawa 2010 I. Badana populacja. W marcu 2010 r. emerytury
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2 Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Słowo statystyka pochodzi od łacińskiego słowa status, które oznacza
Zmienne losowe. Statystyka w 3
Zmienne losowe Statystyka w Zmienna losowa Zmienna losowa jest funkcją, w której każdej wartości R odpowiada pewien podzbiór zbioru będący zdarzeniem losowym. Zmienna losowa powstaje poprzez przyporządkowanie
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
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
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
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.
Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?
1 Zadanie 1.1 W dwóch zakładach produkcyjnych Złomex I i Złomex II, należących do tego samego przedsiębiorstwa Złomowanie na zawołanie w ostatnim miesiącu następująco kształtowały się wynagrodzenia pracowników.
Xi B ni B
Zadania ze statystyki cz.2 I rok Socjologii lic. Zadanie 1 Ustal dla danych zawartych w tabelach poniżej, prezentujących rozkład liczebności (ni) różnej wielkości gospodarstw domowych w dwóch populacjach,
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
Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński
Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński Opracowanie materiału statystycznego Szereg rozdzielczy częstości
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
Statystyczne metody analizy danych
Statystyczne metody analizy danych Statystyka opisowa Wykład I-III Agnieszka Nowak - Brzezioska Podstawowe pojęcia STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów)
Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski
Statystyka Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Statystyka Statystyka: nauka zajmuj ca si liczbowym opisem zjawisk masowych oraz ich analizowaniem, zbiory informacji liczbowych. (Sªownik
Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 7 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 7 maja / 40
Statystyka Wykład 9 Magdalena Alama-Bućko 7 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 7 maja 2018 1 / 40 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia miary
Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.
gkrol@wz.uw.edu.pl #4 1 Sprawdzian! 5 listopada (ok. 45-60 minut): - Skale pomiarowe - Zmienne ciągłe i dyskretne - Rozkład teoretyczny i empiryczny - Miary tendencji centralnej i rozproszenia - Standaryzacja
Miary w szeregach. 1 Miary klasyczne. 1.1 Średnia Średnia arytmetyczna
Miary w szeregach 1 Miary klasyczne 1.1 Średnia 1.1.1 Średnia arytmetyczna Zad. 1 średnia dla szeregu rozdzielczego punktowego W tabeli zestawiono wyniki badań czasu wykonania 15 detali. Jest to szereg
Statystyka. Wykład 6. Magdalena Alama-Bućko. 9 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia / 36
Statystyka Wykład 6 Magdalena Alama-Bućko 9 kwietnia 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia 2018 1 / 36 Krzywa koncentracji Lorenza w ekonometrii, ekologii, geografii ludności itp. koncentrację
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
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych
Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Po co statystyka? Człowiek otoczony jest różnymi zjawiskami i próbuje je poznać, dowiedzieć się w jaki sposób funkcjonują, jakie relacje między nimi zachodzą.
Wprowadzenie 2010-10-20
PODSTAWY STATYSTYKI Dr hab. inż. Piotr Konieczka piotr.konieczka@pg.gda.pl 1 Wprowadzenie Wynik analityczny to efekt przeprowadzonego pomiaru(ów). Pomiar to zatem narzędzie wykorzystywane w celu uzyskania
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
Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34
Statystyka Wykład 9 Magdalena Alama-Bućko 24 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia 2017 1 / 34 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
WSTĘP DO STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ. D r h a b. i n ż. D a r i u s z P i w c z y ń s k i, p r o f. n a d z w. U T P
WSTĘP DO STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ D r h a b. i n ż. D a r i u s z P i w c z y ń s k i, p r o f. n a d z w. U T P W Y D Z I A Ł H O D O W L I I B I O L O G I I Z W I E R Z Ą T STATYSTYKA Nauka poświęcona
Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.
Wykład 2. 1. Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych. 3. Wykresy: histogram, diagram i ogiwa. Prezentacja materiału statystycznego Przy badaniu struktury zbiorowości punktem
Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości