Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

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

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

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

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

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

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Próba własności i parametry

Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

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

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

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

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

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:

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

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

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

Xi B ni B

Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś.

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

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

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

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Statystyczne metody analizy danych

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii

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

Inteligentna analiza danych

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

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

Parametry statystyczne

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

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.

ZARZĄDZANIE DANYMI W STATISTICA

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

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

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

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

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

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

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

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

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

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

Statystyka matematyczna i ekonometria

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

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2018 roku

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

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

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

Ćwiczenie komputerowe 2 testy t-studenta. Program Statistica

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

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

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Emerytury nowosystemowe wypłacone w grudniu 2018 r. w wysokości niższej niż wysokość najniższej emerytury (tj. niższej niż 1029,80 zł)

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z Populacja i próba

Transkrypt:

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski

ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu na zmianę średniej objętości krwinki czerwonej (MCV) Otrzymano następujące wyniki dla MCV: 86, 112, 182, 93, 94, 93, 134, 113, 95, 102 Przed przystąpieniem do dalszych analiz postanowiono sprawdzić występowanie jednostek nietypowych Znaleźć je na wykresie ramka-wąsy

ramka-wąsy uwagi Stanisz wartości odstające i ekstremalne:

przykład 2. chorzy Stanisz W pewnym doświadczeniu medycznym przebadano 25 osób chorych na pewną chorobę Zebrane dane dotyczące cech (płci, wzrostu, wagi, poziomu cukru) przedstawiono w tabeli, w której ostatnia kolumna przedstawia umowną skalę natężenia choroby Płeć Wyznaczyć podstawowe statystyki opisowe poszczególnych zmiennych (wzrost, waga, poziom cukru) wraz z medianą, współczynnikiem asymetrii, kurtozą oraz współczynnikiem zmienności Wzrost Waga Poziom cukru Skala nasilenia choroby 1 175 51,5 6,0 M 2 2 169 56,0 6,6 M 3 3 169 81,0 5,6 K 2 4 156 52,0 5,2 M 1 5 164 61,0 6,2 K 1 6 165 56,0 5,8 M 1 7 172 82,0 6,8 K 3 8 170 82,0 6,4 K 3 9 156 48,5 5,7 K 1 10 160 73,0 5,6 M 2 11 168 54,0 5,4 M 1 12 166 51,0 5,8 K 2 13 165 54,0 6,0 K 2 14 168 84,0 5,8 K 2 15 172 86,0 6,6 M 3 16 170 47,5 4,9 K 1 17 169 64,0 5,6 M 1 18 170 52,0 5,9 M 2 19 180 54,5 5,8 M 1 20 177 52,0 5,7 K 1 21 172 90,0 4,6 K 1 22 164 86,0 6,0 K 2 23 172 52,0 5,3 M 1 24 163 51,0 6,5 M 3 25 176 53,0 5,8 M 2

przykład 3. kraje Słaby Dla 18 krajów Europy oraz Chin, Japonii i USA sporządzono prognozy krótkookresowe (na 2000 rok) w zakresie PKB, liczby ludności oraz inflacji Obliczyć statystyki opisowe: - N ważnych - średnia - mediana - minimum - maksimum - kwartyle - rozstępy - odchylenie standardowe - współczynniki zmienności - skośność - kurtozę Narysować, co się da: - histogramy - ramka-wąsy Wyciągnąć wnioski

przykład 3. kraje Słaby Dla 18 krajów Europy oraz Chin, Japonii i USA sporządzono prognozy krótkookresowe (na 2000 rok) w zakresie PKB, liczby ludności oraz inflacji Obliczyć statystyki opisowe: Narysować, co się da: Wyciągnąć wnioski Podziel tę zbiorowość na 3 bardziej jednorodne podzbiory - niech zmienna LUDNOŚĆ będzie podstawą podziału na trzy grupy: * do 10 mln - A * do 100 mln B * pow. 100 mln C Przekoduj zmienną ludność i użyj jej jako zmiennej grupującej w histogramach i wykresach skategoryzowanych

przykład 3. kraje Słaby Dla 18 krajów Europy oraz Chin, Japonii i USA sporządzono prognozy krótkookresowe (na 2000 rok) w zakresie PKB, liczby ludności oraz inflacji Obliczyć statystyki opisowe: Narysować, co się da: Wyciągnąć wnioski Podziel tę zbiorowość nie ze względu na LUDNOŚĆ, a na prognozowaną INFLACJĘ * grupa A - poniżej 3% (3% to mediana inflacji) * grupa B powyżej 3% Przeprowadź analizy w tych dwóch grupach

przykład 4. najbogatsi w USA Słaby Kapitał (w mld USD) 20 najbogatszych Amerykanów w końcu listopada 1999 roku według Forbesa ilustrują następujące dane Wyciągnąć wnioski Czy pozycyjna miara skośności rozkładu kapitału wskazuje na ten sam kierunek asymetrii i na tę samą siłę, co klasyczna miara skośności?

przykład 5. najbogatsi w Wwie Słaby Dysponujemy fragmentem wydruku statystyk opisowych empirycznego rozkładu wartości rynkowej (w mln zł) posiadanych akcji grupy 25 władców warszawskiej giełdy w końcu 1999 roku Wiedząc ponadto, że suma kwadratów odchyleń wartości rynkowej akcji od ich wartości średniej wynosi 771733.92 (mln zł) 2 określić stopień względnego zróżnicowania badanej zmiennej: a) 36.91% b) 10.29% c) 73.85% d) 125.54% Statystyki opisowe (WŁADCY) N ważnych Mediana Suma Skośność zmienna WARTRYNK 25 73,4 3570,7 3,01

przykład 6. plany budżetowe Słaby Dane empiryczne dotyczące planów budżetowych na 2000 rok 19 największych polskich miast w zakresie dochodów (X) oraz wydatków (Y) tys. zł zostały przedstawione (numerycznie i graficznie) następująco vide tabelka i wykres: zmienna Statystyki opisowe (BUDŻETY) N ważnych Średnia Mediana Dolny Kwartyl Górny Kwartyl Odch.Std. Skośność DOCHODY 19 786760,4 604209,0 327432,0 1335657 533890,5 0,767 Na podstawie danych z wydruku oraz z wykresu ramkowego stwierdzić wyznaczając odpowiednie miary względne, czy zróżnicowanie rozkładów obu cech (dochodów i wydatków) jest: a) takie samo b) większe dla dochodów c) większe dla wydatków d) nie można dokonać porównania na wykresie widać, że: mediana: 625995 kwartyle 25%-75%: (341980,1461621) zakres nieodstających: (218760,2162000)

przykład 7. tłok Słaby Poniższe dane dotyczą zatłoczenia (liczby pieszych) w słynnych alejach handlowych w 13 wybranych miastach w dzień powszedni (wtorek) oraz dzień weekendowy (sobota) Czy pozycyjna asymetria rozkładu zatłoczenia w badanych miastach była w dzień powszedni i w sobotę taka sama? Czy była dodatnia?

przykład 8. koszyk dóbr Luszniewicz Tygodnik Polityka porównał w 2001r. płace oraz koszyk wybranych ;-) dóbr konsumpcyjnych. Wyniki obserwacji zostały przedstawione w tabeli Która z obserwowanych zmiennych losowych charakteryzuje się najwyższym względnym stopniem zróżnicowania? Czy skośność i kurtoza są w analizowanych rozkładach podobne? Wykonaj histogramy (oddzielny dla płac oraz wielokrotny dla pozostałych zmiennych) oraz wykresy ramka-wąsy i przeanalizuj je Dokonaj standaryzacji wszystkich zmiennych Wykonaj histogramy oraz wykresy ramka-wąsy danych standaryzowanych Ile wynoszą średnie oraz odchylenia standardowe? Czy uległy zmianie liczbowe oceny współczynników skośności i kurtozy?

przykład 9. firmy Luszniewicz, Słaby W 2001r. sporządzono ranking 50 największych firm Europy Wschodniej największych ze względu na kapitalizację rynkową (obroty w mln USD). Dane indywidualne w postaci szeregu rozdzielczego zamieszczone są w tabeli Przedstaw je w postaci: przedziałowego szeregu rozdzielczego, czyli tabeli liczności histogramu i wykresu ramka-wąsy Oblicz podstawowe statystyki opisowe, czyli: średnią, medianę, min, max, dolny i górny kwartyl, odchylenie standardowe, skośność, kurtozę oraz klasyczny i pozycyjny wskaźnik zmienności, wyciągnij wnioski

przykład 9. firmy Luszniewicz, Słaby Załóżmy, że nie posiadamy danych indywidualnych dla poszczególnych krajów, a jedynie informacje o przedziałowym szeregu rozdzielczym tych 50 firm - ich obroty przedstawiono w postaci k=8 przedziałów klasowych. Przedziałom odpowiadają wagi naturalne i udziałowe Dla każdego przedziału wyznacz jego środek Wyznacz statystyki opisowe dla danych zapisanych przedziałowo dla środków przedziałów (średnią, medianę, max, min, kwartyle, odchylenie standardowe, współczynniki zmienności, skośność, kurtozę) i porównaj je ze statystykami otrzymanymi poprzednio dla pełnych danych

przykłady 10, 11, 12. auta, mieszkania, uczelnie smarterlanet W kolejnych arkuszach excelowych znajdują się dane dotyczące: samochodów sprzedawanych za pośrednictwem serwisu otomoto w dniu 1.10.2011 mieszkań sprzedawanych w Warszawie, Wrocławiu i Krakowie w latach 2006-2011 rankingu uczelni przeprowadzonym przez Politykę w 2011r. Przeanalizuj te dane i wyciągnij ciekawe wnioski