Parametry statystyczne



Podobne dokumenty
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

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

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

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

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

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

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

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

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

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

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:

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

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Pozyskiwanie wiedzy z danych

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

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

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

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Próba własności i parametry

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

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

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyczne metody analizy danych

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

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

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

Xi B ni B

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

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

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

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

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

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

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

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Wprowadzenie do zagadnień statystycznych

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

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

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

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

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

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

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

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

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

Statystyka matematyczna dla leśników

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

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

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

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

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

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

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

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

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

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Zawartość. Zawartość

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Zmienne losowe. Statystyka w 3

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

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

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

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

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

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

Inteligentna analiza danych

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

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

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Statystyka opisowa- cd.

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

1. szereg wyliczający (szczegółowy) - wyniki są uporządkowane wyłącznie według wartości badanej cechy, np. od najmniejszej do największej

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Estymacja parametrów rozkładu cechy

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

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Transkrypt:

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 n x i Interpretacja fizyczna: Gdyby jednakowe odważniki zawiesić na pręcie w miejscach wyznaczonych przez współrzędne x i, i = 1,..., n to punkt x wyznacza środek ciężkości, w którym należałoby pręt podeprzeć, aby zachować równowagę. Uniwersytet Zielonogórski 1

Przykład: Obserwacja czasu wykonywania 5 detali (w min): robotnik A: 1, 15, 15, 18, 0, robotnik B: 10, 10, 1, 1, 15, 15, 18, 0, 1, 1. x B = x A = 1 + 15 + 15 + 18 + 0 5 = 80 5 = 16 min 10 + 10 + 1 + 1 + 15 + 15 + 18 + 0 + 1 + 1 5 Średnia ważona - w szeregach rozdzielczych: x = 1 n x 1 n k n i x i = k n i ẋ i = k x i φ i k ẋ i φ i dla punktowych dla przedziałowych = 154 10 gdzie: ẋ i środek i-tego przedziału klasowego (uznajemy go za reprezentanta typowego dla klasy). = 15,4 min Uniwersytet Zielonogórski

Własności średniej arytmetycznej: 1. n x = n x i (szczegółowy) lub n x = k n ix i (rozdzielczy),. x min x x max, 3. n (x i x) = 0 lub k n i(x i x) = 0, 4. jest wrażliwa na skrajne wartości odstające cechy: Przykład: W pewnej firmie zarobki 8 pracowników osiągnęły 500 zł miesięcznie. Księgowa i kierownik otrzymali po 000 zł, a właściciel wypłacił sobie 10 000 zł. x = 8 500 + 000 + 10000 11 = 1636 zł wynik mylący! Uniwersytet Zielonogórski 3

I.. Średnia harmoniczna - odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności wartości zmiennej x: n x h = n 1, (sz. szczegółowy) x i n x h = k, (sz. rozdzielczy) n i x i Stosowana gdy cecha jest wskaźnikiem natężenia, np.: prędkość pojazdu w km/h, pracochłonność w min/szt., cena jednostkowa w zł/szt. Przykład: Kierowca jadąc z Krakowa nad morze pokonał 600 km z prędkością 75 km/h. Będąc już mocno zmęczony osiągnął w trasie powrotnej prędkość 37,5 km/h. Wyznaczyć prędkość średnią. Wg średniej arytmetycznej 75 + 37,5 x = = 56,5 km/h, kierowca przez 4 h (8h w jedną i 16h z powrotem) pokonałby 56,5 4 = 1350 km/h! Uniwersytet Zielonogórski 4

Prawidłowy wynik to x h = 1 75 + 1 37,5 = 50 km/h (= 100km/4h), I.3. Średnia geometryczna ( n ) 1/n x g = n x 1 x... x n = x i Stosowana przy badaniu średniego tempa zmian zjawisk, gdy wielkości są opisywane dynamicznie. Przykład: W trzech kolejnych okresach liczba ludności pewnego miasta wynosiła 5000, 7500, 850. Obliczyć średni przyrost względny ludności. Przyrosty względne w kolejnych okresach: x 1 = 7500 5000 = 1,5, x = 850 7500 = 1,1, x g = 1,5 1,1 = 1,845 (5000 1,845 = 850) Uniwersytet Zielonogórski 5

Podczas, gdy średnia arytmetyczna x = 1,5 + 1,1 = 1,3 (źle, bo 5000 1,3 1,3 = 8450!) I.4. Modalna (dominanta, moda) - wartość cechy, która występuje najczęściej. Przykład: Dla zarobków w wymienionej wcześniej firmie (8 500zł, 000zł, 10000zł) modalna wynosi: Mo = 500 zł i lepiej niż średnia arytmetyczna odzwierciedla przeciętną płacę w firmie. Największą wadą modalnej jest niestabilność. Przykład: Dla liczb,,4,6,8,0 modalna wynosi. Wystarczy zamienić pierwszą na 0 i modalna przyjmie wartość skrajną 0! Uniwersytet Zielonogórski 6

I.5. Kwantyle - wartości cechy badanej zbiorowości, które dzielą ją na określone części pod względem liczby jednostek. Kwantyl rzędu p dzieli zbiorowość na dwie części zawierające p 100% i (1 p) 100% jej elementów. mediana (wartość połówkowa) - podział na części (rząd p = 1 ), kwartyle - podział na 4 części (p = k 4, k = 1,..., 4), decyle - podział na 10 części (p = k 10, k = 1,..., 10), percentyle - podział na 100 części (p = k 100, k = 1,..., 100). 5% jednostek 5% jednostek 5% jednostek 5% jednostek Q 1 mediana Q 3 Me kwartyl pierwszy posortowany szereg statystyczny = Q kwartyl drugi kwartyl trzeci Uniwersytet Zielonogórski 7

A) Procedura wyznaczania wartości dowolnego kwantyla rzędu p = k N (N - liczba części, k - kolejny numer kwantyla): 1 Uporządkuj n-elementowy zbiór danych w kolejności rosnącej. Oblicz indeks i kwantyla wg wzoru: i = nk N. 3.1 Jeżeli i nie jest liczbą całkowitą, zaokrąglij ją do następnej całkowitej. Znajdź tą pozycję w uporządkowanym zbiorze. Jej wartość jest poszukiwanym kwantylem: λ k = x i. 3. Jeżeli i jest liczbą całkowitą, znajdź wartość średnią na pozycjach i i i + 1: λ k = x i + x i+1. B) Procedura określenia numeru kwantyla (np. percentyla P k ) dla zadanej wartości x: k = liczba wart. poniżej x + 0,5 n 100 Uniwersytet Zielonogórski 8

Przykład: Znaleźć medianę, kwartyle i 7 decyl w następującym szeregu: 13, 11, 10, 13, 11, 10, 8, 1, 9, 9, 8, 9. Któremu percentylowi odpowiada wartość 1? Szereg po posortowaniu: 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 1, 13, 13. i Q1 = 1 1 4 = 3 Q 1 = x 3 + x 4 i Q = 1 = 6 Me = Q = x 6 + x 7 i Q3 = 3 1 4 i D7 = 7 1 10 = 9 Q 3 = x 9 + x 10 = 8,4 D 7 = x 9 = 11 x = 1 k = 9 + 0,5 1 = 9 + 9 = 9 10 + 10 = = 10 11 + 1 = = 11,5 100 = 79,167 79 percentyl Uniwersytet Zielonogórski 9

Przykład: Dla zarobków w wymienionej wcześniej firmie (8 500zł, 000zł, 10000zł) mediana wynosi: i = 5,5 Me = (500 + 500)/ = 500 zł i podobnie jak modalna dobrze odzwierciedla przeciętną płacę. W szeregu rozdzielczym przedziałowym: Me = x m + ( m 1 n n i ) hm n m, gdzie: m - numer przedziału, w którym występuje mediana, x m - początek przedziału, w którym występuje mediana, h m - długość przedziału mediany, n m - liczebność przedziału mediany. Uniwersytet Zielonogórski 10

II. MIARY ZMIENNOŚCI Przykład: W dwóch grupach wyprodukowanych rezystorów zmierzono rezystancję (w Ω): Gr. I: 145, 15, 130, 155, 140, 150, 135 Gr. II: 115, 150, 100, 180, 140, 165, 130 Średnia i mediana są dla obu grup jednakowe i wynoszą 140!!! II.1.1. Rozstęp R = x max x min Prosta, ale niedoskonała, bo łatwo znaleźć dwa różne szeregi o jednakowych rozstępach. II.1.. Rozstęp międzykwartylowy i odchylenie ćwiartkowe R Q = Q 3 Q 1, Q = (Me Q 3) (Me Q 1 ) = R Q Uniwersytet Zielonogórski 11

II..1. Wariancja s = 1 n s = 1 n n (x i x), (sz. szczegółowy), k n i (x i x), (sz. rozdzielczy). II... Odchylenie standardowe Ściśle powiązana z wariancją, ale wyskalowana w jednostkach wielkości zmiennej. s = s Przykład: Dla przytoczonych dwóch grup rezystorów: Gr. I: s I = 10, 8 Ω Gr. II: s II = 7, 83 Ω Druga grupa charakteryzuje się znacznie większym rozproszeniem. Uniwersytet Zielonogórski 1

Reguła trzech sigm (dla rozkładu normalnego lub zbliżonego do normalnego) 68% 95% -3s -s -s 99,7% x +s +s +3s II.3. Współczynnik zmienności V = s x 100% Stosowany do porównywania zmienności w co najmniej dwóch grupach danych, uniezależniając się od jednostek miar. Uniwersytet Zielonogórski 13

III. MIARY ASYMETRII Przykład: W trzech 100 osobowych grupach badano czas reakcji na lek: Czas reakcji Gr. 1 Gr. Gr. 3 10-0 10 5 10 0-30 0 35 5 30-40 40 5 5 40-50 0 5 35 50-60 10 10 5 Średnia i wariancja są identyczne dla wszystkich grup i wynoszą x = 35 i s = 10. 40 40 40 30 30 30 0 0 0 10 10 10 0 0 0 Gr. 1 Gr. Gr. 3 Uniwersytet Zielonogórski 14

Trzy możliwe sytuacje: x = Me = Mo - rozkład symetryczny, x > Me > Mo - rozkład o asymetrii prawostronnej, x < Me < Mo - rozkład o asymetrii lewostronnej, III.1. Współczynnik skośności (asymetrii) x Mo A S = s W rozważanym przykładzie: Gr. 1: A S = 0 - rozkł. symetryczny, Gr. : A S = 0,317 > 0 - asymetria prawostronna, Gr. 3: A S = 0,317 < 0 - asymetria lewostronna. IV. MIARY KONCENTRACJI IV.1. Kurtoza (Współczynnik skupienia) K = m { 1 n 4 s 4, m 4 = n (x i x) 4 (sz. szczegółowy) 1 k n n i(x i x) 4 (sz. rozdzielczy) Uniwersytet Zielonogórski 15