STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Podobne dokumenty
Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

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

Pozyskiwanie wiedzy z danych

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

Parametry statystyczne

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

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

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

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

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

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

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

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Statystyczne metody analizy danych

Próba własności i parametry

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

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

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

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

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

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

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

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

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

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

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:

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

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

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

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

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

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

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

Statystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część I - wyznaczanie miar zbioru danych

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

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

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

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

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

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

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

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

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

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

Xi B ni B

Wykład dla studiów doktoranckich IMDiK PAN. Biostatystyka I. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

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

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

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

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

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

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

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

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Inteligentna analiza danych

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia II/

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

Zmienne losowe. Statystyka w 3

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Wprowadzenie do zagadnień statystycznych

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

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

Matematyka stosowana i metody numeryczne

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 28 września Instytut Matematyki WE PP

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

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Miary w szeregach. 1 Miary klasyczne. 1.1 Średnia Średnia arytmetyczna

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

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Wprowadzenie

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

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Statystyka to nauka o metodach badań (liczbowo wyrażalnych) własności zbiorowości. Próba. Próba Populacja. Próba

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

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

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Zawartość. Zawartość

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

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Dane i ich struktura Skale pomiarowe i ich przekształcanie. Mariusz Dacko

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Statystyka opisowa. Wykªad II. Elementy statystyki opisowej. Edward Kozªowski.

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Transkrypt:

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości zmiennej lub wartości, wokół której grupują się pomiary. Tutaj próbujemy odpowiedzieć na pytanie: Jaka wartość zmiennej jest najbardziej typowa? Dokonujemy tego przez obliczenie miar położenia (tendencji centralnej).. Określenie zmienności (rozproszenia) wartości zmiennej (najczęściej wokół pewnej wartości typowej). Tutaj próbujemy odpowiedzieć na pytanie: Jak bardzo typowa jest ta wartość typowa? Dokonujemy tego przez obliczenie miar rozproszenia. 3. Określenie stopnia asymetrii rozkładu zmiennej. Dokonujemy tego przez obliczenie miar asymetrii. 4. Określenie stopnia skupienia i spłaszczenia (w stosunku do kształtu krzywej rozkładu normalnego standardowego) rozkładu zmiennej. Dokonujemy tego przez obliczenie miar koncentracji.

Miary położenia. Dla zmiennych poziomu nominalnego używamy dominanty (mody). Jest to najczęściej spotykana wartość (kategoria) zmiennej. Dla zmiennych poziomu porządkowego, oprócz dominanty, używamy też mediany. Mediana to taka liczba, że połowa wartości zmiennej jest większa od niej, a połowa jest mniejsza od niej. Wyznacza się wzorem: x ( n+ ), n jest nieparzyste Me = x ( n ) +x ( n +), n jest parzyste. Indeksy w nawiasach oznaczają, że wartości x,..., x n zostały uporządkowane w sposób niemalejący, czyli x () x ()... x (n). Dla zmiennych poziomu ilościowego, oprócz dominanty i mediany, używamy też srednią arytmetyczną (średnią). Wyznacza się wzorem: x = n x i. n Średnia jest lepsza od mediany dla rozkładów bliskich do symetrycznych, gorsza od mediany dla rozkładów dalekich od symetrycznych lub w obecności wartości odstających (oddalonych). i=

Dla zmiennych poziomu ilościowego czasami uzywamy jeszcze nastepujących miar położenia: średnia ważona x w = n x i w i, w i 0, i= n w i = ; i= średnia geometryczna x g = n x x... x n ; średnia harmoniczna x h = n i= x i. Szczególnym przypadkiem średniej ważonej (oprócz średniej arytmetycznej) jest średnia ucięta: x u = n k n k i=k+ x (i), gdzie k jest wyznaczoną liczbą naturalną nie przewyższającą zwykle 5% wartości n. Kwantyle. Sa to liczby, które dzielą zbiór wartości badanej cechy na równe (mniej więcej) części pod względem liczby obserwowanych wartości. Najczęściej używane kwantyle to: kwartyle (3 kwartyle, podział na 4 części; drugi kwartyl to mediana), decyle (9 decyli, podział na 0 części), percentyle (99 percentyli, podział na 00 części). Pożytecznym wykresem, tworzonym na podstawie kwartyli, jest wykres skrzynkowy. 3

Miary rozproszenia. Używane są dla zmiennych poziomu ilościowego. Rozstęp. Jest to różnica pomiędzy największą a najmniejszą wartością zmiennej. Odchylenie przeciętne: n i= x i x. Wariancja: s = n i= (x i x). Odchylenie standardowe: s = n n i= (x i x). Współczynnik zmienności: v = s x pod warunkiem, że x 0. Ten ostatni współczynnik jest pożyteczny wtedy, gdy zmienność cechy rośnie wraz ze wzrostem jej wartości lub przy przeskalowaniu wartości zmiennej. Miara asymetrii. Używana jest dla zmiennych poziomu ilościowego. Współczynnik skośności: Sk = n i= (x i x) 3 (n )(n )s 3. Sk = 0 odpowiada rozkładowi idealnie symetrycznemu, Sk < 0 oznacza asymetrię lewostronną, Sk > 0 asymetrię prawostronną. 4

Miara koncentracji. Używana jest dla zmiennych poziomu ilościowego. Kurtoza: K = n(n + ) i= (x i x) 4 3(n )( i= (x i x) ). (n )(n )(n 3)s 4 K = 0 odpowiada rozkładowi normalnemu standardowemu, K < 0 oznacza rozkład bardziej spłaszczony od normalnego standardowego, K > 0 rozkład bardziej wysmukły, niż normalny standardowy. 5