Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura

Podobne dokumenty
Statystyczny opis danych

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne)

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Podstawowe pojęcia statystyczne

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

Metody doboru próby do badań. Dr Kalina Grzesiuk

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO

Rodzaje badań statystycznych

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

STATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 26 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 lutego / 34

POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.

Statystyka matematyczna i ekonometria

Literatura. Podgórski J., Statystyka dla studiów licencjackich, PWE, Warszawa 2010.

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 1) Dariusz Gozdowski

Pobieranie prób i rozkład z próby

Wykład 2: Tworzenie danych

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Wykład 10: Elementy statystyki

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Badania sondażowe. Schematy losowania. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Z poprzedniego wykładu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Badania Statystyczne

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

Wprowadzenie Pojęcia podstawowe Szeregi rozdzielcze STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP.

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

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki Cz. 1. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

Statystyka matematyczna dla leśników

Agnieszka MISZTAL Inż. Syst. Projakośc. Kontrola jakości. INŻYNIERIA SYSTEMÓW PROJAKOŚCIOWYCH Wykład 2 Kontrola jakości

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

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

Rozkłady statystyk z próby

Przedmiot i rola statystyki

STATYSTYKA wykład 1. Wanda Olech. Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

STATYSTYKA wykład 1. Wanda Olech. Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

Matematyka 2. dr inż. Rajmund Stasiewicz

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

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

Próba własności i parametry

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA

Podstawowe pojęcia cd. Etapy badania statystycznego

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Prawdopodobieństwo i statystyka

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

Po drugie jest to dyscyplina naukowa, traktująca o metodach liczbowego opisu i wnioskowania o prawidłowościach występujących w procesach masowych.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

Estymacja punktowa i przedziałowa

SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

1.1 Wstęp Literatura... 1

Metody statystyczne w socjologii SYLABUS A. Informacje ogólne Opis

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

1) Wprowadzenie; 2) Doświadczenia jednoczynnikowe; 3) Doświadczenia dwuczynnikowe; 4) Doświadczenia trójczynnikowe; 5) Badanie współzależności cech

Statystyka matematyczna

II WYKŁAD STATYSTYKA. 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Statystyka i eksploracja danych

DOBÓR PRÓBY. Czyli kogo badać?

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

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Z-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta

Przykład zastosowania optymalnej alokacji w estymacji frakcji

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

(C. Gauss, P. Laplace, Bernoulli, R. Fisher, J. Spława-Neyman) Wikipedia 2008

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

Badania marketingowe

Testy nieparametryczne

Wykład 1: O statystyce i analizie danych

W8. Metody doboru próby w badaniach rynkowych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyczne metody analizy danych

Metody badań w naukach ekonomicznych

Zadania ze statystyki, cz.6

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap

Charakterystyka liczbowa opisującą właściwości zbioru danych (np. średnia, mediana, odchylenie standardowe)

Transkrypt:

Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia Doświadczalnictwo 1

Termin doświadczalnictwo Doświadczalnictwo planowanie doświadczeń oraz analiza danych doświadczalnych z użyciem metod statystycznych. Doświadczalnictwo rolnicze w zorganizowanej formie rozwinęło się w połowie XIX wieku. Pierwsza stacja doświadczalna powstała w Rothamsted (Wielkia Brytania) w 1843 r. W Polsce podobne doświadczenia były zakładane w końcu XIX wieku. 2

Termin statystyka Statystyka (łac. status) stan rzeczy Znaczenie historyczne (do poł. XIX w.) Statystyka uporządkowany, czyli podany w formie tabeli, zbiór danych liczbowych dotyczących stanu państwa. Znaczenie współczesne Statystyka zgromadzone różnorakie dane liczbowe dotyczące wybranego zjawiska, np.: statystyka urodzeń statystyka wyjazdów turystycznych statystyka zachorowań na grypę 3

Termin statystyka Statystyka dyscyplina naukowa zajmująca się tworzeniem metod służących: pozyskiwaniu danych, ich prezentacji, oraz analizie i interpretacji. Celem tych metod jest otrzymanie użytecznych, uogólnionych informacji na temat badanego zjawiska. 4

Analiza danych Analizę danych można przedstawić: metodami statystyki opisowej metodami statystyki matematycznej Statystyka matematyczna bazuje na metodach rachunku prawdopodobieństwa. 5

Przedmiot badań statystycznych Badanie statystyczne zawsze dotyczy pewnej zbiorowości statystycznej, której elementami są obiekty materialne lub zjawiska, np.: studenci kierunku Inżynieria Ekologiczna I SGGW, wypadkowość na wyciągach narciarskich w Polsce osobniki trzmiela kamiennika na łąkach gminy Ułęż (woj. lubelskie) 6

Przedmiot badań statystycznych Zbiorowość statystyczną nazywamy populacją (generalną), a jej elementy jednostkami statystycznymi. Populacja skończona - ma skończenie wiele jednostek statystycznych. Populacja nieskończona - ma nieskończenie wiele jednostek statystycznych. Komentarz Czasem populacja, choć skończona, jest tak liczna, że można ją traktować jak nieskończoną. 7

Cechy statystyczne - przykłady Populacja - studenci kierunku Inżynieria Ekologiczna I SGGW. Jednostki statystyczne tej populacji mają właściwości, które nazywamy cechami statystycznymi, np.: płeć, wzrost, wagę, wiek, kolor oczu, liczba niezdanych egzaminów z semestru 1. Komentarz o typach cech. 8

Klasyfikacja cech Cechy mierzalne (ilościowe) niemierzalne (jakościowe) ciągłe skokowe (dyskretne) 9

Przykłady cech mierzalnych stężenie roztworu, średni dobowy przyrost masy zwierzęcia laboratoryjnego, liczba jabłek zepsutych w skrzynce, waga jednego jabłka wybranej odmiany liczba osobników trzmiela kamiennika znalezionych na poletku po zastosowaniu pewnego preparatu długość ciała samca trzmiela kamiennika 10

Definicja cechy mierzalnej Cecha mierzalna ciągła może przyjąć każdą wartość z określonego przedziału liczbowego, np.: długość ciała samca trzmiela kamiennika (10-22 mm), Cecha mierzalna skokowa może przyjąć tylko niektóre wartości liczbowe (liczby całkowite), np.: liczba jabłek zepsutych w skrzynce (0, 1, 2,..., 30) 11

Uwaga Cecha ciągła z natury, np. wysokość rośliny, ze względu na stosowaną technikę pomiaru ma charakter cechy skokowej, np. wysokość rośliny określona z dokładnością do centymetra. 12

Definicja cechy niemierzalnej Cecha niemierzalna (jakościowa) - każda badana jednostka statystyczna może być zakwalifikowana do jednej z wielu kategorii, bez przypisywania określonej wartości liczbowej, np.: barwa oczu - niebieska, szara, piwna, ocena owocu porażony, zdrowy, barwa kwiatu - czerwona, różowa, biała Uwaga. Kategoriom cechy niemierzalnej można przyporządkować liczby, np.:0 owoc porażony, 1 zdrowy, jednak liczby te nie wyrażają wartości cechy. 13

Rodzaje badań statystycznych Badanie pełne (wyczerpujące) - badaniu poddana jest cała populacja. Badanie częściowe (niewyczerpujące) - badaniu poddana jest tylko część populacji (niektóre jednostki). Badanie pełne jest niemożliwe do wykonania np. wtedy, gdy: populacja jest nieskończona, metoda badawcza ma charakter niszczący, koszt pojedynczego badania jest wysoki. 14

Próba Próba - ta część populacji generalnej, która bezpośrednio podlega badaniu. Próba reprezentatywna stanowi taką część populacji, która zachowuje wszelkie właściwości struktury całej populacji. Zaleta Badanie próby reprezentatywnej pobranej z populacji pozwala poprawnie wnioskować o całej populacji. 15

Losowy dobór próby Błędy wynikające z przeprowadzenia częściowego badania statystycznego mogą podlegać prawom rachunku p-stwa, dzięki czemu możliwe jest oszacowanie wielkości tych błedów. Podstawowym warunkiem jest losowy dobór próby, który polega na tym, że o znalezieniu się elementu populacji w próbie decyduje przypadek. Próba otrzymana w wyniku doboru losowego nazywa się próba losową. 16

Schematy losow.-losowanie proste Losowy dobór próby może być zrealizowany poprzez różne schematy (sposoby) losowania. Losowanie proste gdy wszystkie elementy mają jednakowe p-stwo dostania się do próby i p-stwo to nie zmienia się w trakcie losowania (np. losowanie ze zwracaniem). Próbę otrzymaną w wyniku losowania prostego nazywamy próbą prostą. Ten sposób losowania gwarantuje niezależność zmiennych reprezentujących próbę, co ułatwia wyznaczenie wzorów statystycznych. 17

Losowanie proste - komentarz W praktyce pobieranie próby prostej z populacji skończonej odbywa się za pomocą tablic liczb losowych (lub komputerowego generatora liczb losowych) na podstawie pełnej listy ponumerowanych elementów populacji generalnej. W odniesieniu do populacji nieskończonej pobieranie próby losowej odbywa się zwykle przez przeprowadzenie serii n niezależnych eksperymentów z zachowaniem identycznych warunków dla każdego z nich. 18

Losowanie warstwowe - przykład Przykład. Wśród ogółu studentów, można wyróżnić studentów politechnik, uniwersytetów, uniwersytetów medycznych, przyrodniczych, szkół ekonomicznych, artystycznych, itd. Losując próbę z tej populacji możemy samodzielnie ustalić liczebności z poszczególnych typów szkół (nie pozostawiać tego losowi) Tu części populacji nazywamy warstwami, a schemat losowania warstwowym. 19

Losowanie systematyczne przykład W losowaniu systematycznym numerujemy jednostki populacji i do próby włączamy jednakowo odległe, np. wśród ponumerowanych studentów IE wybieramy co dziesiątego. 20