Wybrane litery alfabetu greckiego

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

Statystyczny opis danych - parametry

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

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

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Histogram: Dystrybuanta:

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Statystyka Wzory I. Analiza struktury

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Statystyka Opisowa. w2: podstawowe miary. Jerzy Stefanowski Instytut Informatyki Politechnika Poznańska. Poznań, 2015/16 aktualizacja 2017

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Projekt ze statystyki

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

Estymacja przedziałowa

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Lista 6. Estymacja punktowa

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).

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

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

Statystyka opisowa - dodatek

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

16 Przedziały ufności

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Elementy modelowania matematycznego

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

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

Liczebnośd (w tys.) n

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Estymatory nieobciążone o minimalnej wariancji

Zmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,

Próba własności i parametry

Statystyka i opracowanie danych W3: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Estymacja i estymatory

oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

ZDARZENIE ELEMENTARNE to możliwy wynik doświadczenia losowego. Wszystkie takie możliwe wyniki tworzą zbiór zdarzeń elementarnych.

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

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Symbole Numer Nazwa Opis Znaczenie Wygląd. Latin small "f" with hook (function, florin) Greek capital letter "alpha"

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

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

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

Materiał powtarzany w II etapie. II 4. Ciągi

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

POLITECHNIKA LUBELSKA KARTA MODUŁU (SYLABUS)

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

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Spis wszystkich symboli

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

POLITECHNIKA LUBELSKA KARTA MODUŁU (SYLABUS)

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Xi B ni B

Tryb Matematyczny w L A TEX-u

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

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Podstawowe rozkłady zmiennych losowych typu dyskretnego

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

Obserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

ZBIÓR LICZB RZECZYWISTYCH - DZIAŁANIA ALGEBRAICZNE

Transkrypt:

Wybrae litery alfabetu greckiego α alfa β beta Γ γ gamma δ delta ɛ, ε epsilo η eta Θ θ theta κ kappa Λ λ lambda µ mi ν i ξ ksi π pi ρ, ϱ ro σ sigma τ tau Φ φ, ϕ fi χ chi Ψ ψ psi Ω ω omega

Ozaczeia a i = a 1 + a 2 + + a a i = a 1 a 2 a

Statystyka zbiór przetworzoych i zsytetyzowaych daych liczbowych, auka o ilościowych metodach badaia zjawisk masowych, zmiea losowa będąca fukcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystycza), jedostka statystycza, próba. Cechy: ilościowe (mierzale), skokowe (dyskrete), ciągłe, jakościowe (iemierzale).

Skale słabe, iemetrycze, jakościowe: omiala (kategoryja, wariatowa): dwudziela (dychotomicza): p. kobieta/mężczyza, tak/ie, 0/1, wielodziela (politomicza): p. kolor, marka, gatuek, porządkowa (ragowa), p. ocey, preferecje, ie/raczej ie/ie mam zdaia/raczej tak/tak sile, metrycze, ilościowe: przedziałowa (iterwałowa), p. temperatura w skali Celsjusza, ilorazowa (stosukowa), p. temperatura w skali Kelvia, zamkięte/otwarte, Zmiea ze skali mociejszej może być rozpatrywaa w skali słabszej, ale ie odwrotie.

Szereg szczegółowy (wyliczający, dae idywiduale) 3590, 1520, 2340, 1460, 1990, 1830, 1830, 1520, 1460, 1990, 2612, 1520, 2340, 2145, 1460, 1830, 1520, 2299, 1460, 1460, 1520, 2145, 1990, 1830, 1990, 1830, 1460, 1460, 1660, 1660, 1830, 1990, 1460, 1520, 1830, 1830, 1460, 1460, 1460, 1460, 1660, 1520, 2340, 1460, 2045, 1520, 2145, 2145, 2299, 1660, 1520, 2340, 1520, 1520, 1460, 2145, 2145, 1460, 1460, 1520, 1460, 1460, 4960, 2612

Szereg rozdzielczy puktowy i x i i 1 1460 18 2 1520 12 3 1660 4 4 1830 8 5 1990 5 6 2045 1 7 2145 6 8 2299 2 9 2340 4 10 2612 2 11 3590 1 12 4960 1 Razem 64

Szereg rozdzielczy przedziałowy x i i 1000 1999 47 2000 2999 15 3000 3999 1 4000 4999 1 x i i miej iż 1500 18 1500 2000 29 2000 2500 13 2500 3000 2 3000 i więcej 2

Empiryczy rozkład cechy wartości cechy: x i, i = 1,..., k, zakładamy dalej, że wartości są uporządkowae rosąco: x mi = x 1 < x 2 < < x k = x max, końce przedziałów klasowych: x 0i < x 1i, rozpiętość przedziału: h i = x 1i x 0i, środek przedziału: ẋ i = x 0i + x 1i. 2 liczebości: i liczba obserwacji o wartościach rówych x i, lub mieszczących się w i-tym przedziale klasowym, liczebość zbiorowości (próby, populacji): = k i, częstości względe: w i = i, k w i = 1,

Miary opisu struktury klasycze, pozycyje, poziomu przeciętego (położeia), zróżicowaia (rozproszeia, dyspersji, zmieości), asymetrii (skośości), kocetracja (spłaszczeia),

Momety Momet zwykły rzędu r: m r = 1 xi r, Momet cetraly rzędu r: M r = 1 (x i x) r, ( m r = 1 ) k xi r i ( M r = 1 ) k (x i x) r i

Średia arytmetycza dla daych idywidualych: x = 1 x i = x 1 + + x, dla szeregów rozdzielczych puktowych: x = 1 k x i i = k x i w i, dla szeregów rozdzielczych przedziałowych: x = 1 k x i i = k x i w i.

Średia arytmetycza - własości: x mi x x max, x i = x, (x i x) = 0 (lub k (x i x) i = 0 lub k ( x i x) i = 0). mi a (x i a) 2 = (x i x) 2. Przykładowe obliczeia: x i i x i x i i (20, 25] 11 22.5 247.5 (25, 30] 23 27.5 632.5 (30, 35] 16 32.5 520.0 Σ 50 1400 x = 1400 50 = 28.

Średia harmoicza Dla wielkości stosukowych czasem zamiast średiej arytmetyczej ależy stosować średią harmoiczą. Chcemy policzyć średią wielkości stosukowych (prędkość, gęstość, wydajość, zużycie a osobę, itp.) a i = b i c i, i = 1,..., k. Jeśli zamy wartości a i oraz c i, to b i = a i c i, zatem odpowiedia jest średia arytmetycza, ważoa współczyikami c i : k b k i a i c i ā = k = c k. i c i Jeśli zamy wartości a i oraz b i, to c i = b i, zaś właściwą średią a i jest średia harmoicza z wagami b i : k b i ā = k b i k c i = k b i a i.

Średia harmoicza - przykład 1 Jaka jest średia gęstość zaludieia w Trójmieście? Miasto Gdańsk Gdyia Sopot Ludość 461 489 247 820 37 654 Gęstość zaludieia 1762 1834 2179 Licząc (zwykłą) średią arytmetyczą otrzymujemy: x = 1762 + 1834 + 2179 3 podczas gdy prawidłowy wyik, to = 1925, x H = 461 489 + 247 820 + 37 654 1802.87. 461 489 1762 + 247 820 1834 + 37 654 2179

Średia harmoicza - przykład 2 Przez kolejych di kupujemy akcje pewej spółki, po ceie x i w i-tym diu, i = 1,...,, za stałą kwotę c. Średia cea zakupu jest średią harmoiczą: c x H = c = 1. x i x i Przez kolejych di sprzedajemy akcje pewej spółki, w liczbie k sztuk każdego dia, po ceie x i w i-tym diu, i = 1,...,. Średia cea sprzedaży, to średia arytmetycza: x i k x i x = =. k Dla dowolych 0 < x 1,..., x zachodzi waruek: x H = 1 x i x i = x.

Wariacja dla daych idywidualych: s 2 = 1 (x i x) 2 = 1 xi 2 ( x) 2, dla szeregów rozdzielczych puktowych: s 2 = 1 k (x i x) 2 i = 1 k xi 2 i ( x) 2, dla szeregów rozdzielczych przedziałowych: s 2 = 1 k ( x i x) 2 i = 1 k x 2 i i ( x) 2, poprawka Shepparda: s 2 = s 2 h2 12,

Wariacja c.d. wariacji ie iterpretujemy!!!, odchyleie stadardowe: s = s 2, współczyik zmieości: V = s x [%], alteratywa odchyleie przecięte: d = 1 x i x ( d = 1 ) k x i x i, rozstęp: R = x max x mi.

Wariacja przykład obliczeń x i i x i x i i ( x i x) 2 ( x i x) 2 i (20, 25] 11 22.5 247.5 30.25 332.75 (25, 30] 23 27.5 632.5 0.25 5.75 (30, 35] 16 32.5 520.0 20.25 324.00 Σ 50 1400 662.50 x = 1400 50 = 28, s 2 = 662.5 = 13.25, 50 s = 13.25 3.64.

Rówość wariacyja mamy iformacje o k grupach: ich liczebości i, średie x i oraz wariacje (wewątrzgrupowe) s 2 i, średia ogóla, to średia ważoa liczebościami: x = k x i i k i. wariacja ogóla wyraża się wzorem: s 2 = si 2 wariacja wewątrzgrupowa: + s 2 ( x i ), gdzie s 2 i = k si 2 i k, i wariacja międzygrupowa: s 2 ( x i ) = k ( x i x) 2 i k i.

Asymetria klasyczy współczyik asymetrii: γ 3 = M 3 s 3, wartości dodatie asymetria prawostroa wartości ujeme asymetria lewostroa

Kurtoza współczyik kurtozy, ekscess: γ 4 = M 4 s 4 3, wartości dodatie rozkład wysmukły (leptokurtyczy) wartości ujeme rozkład spłaszczoy (platokurtyczy)

Krzywa kocetracji Loreza, współczyik Giiego liia łamaa powstała z połączeia puktów o współrzędych: ( j j (x 0, y 0 ) = (0, 0), (x j, y j ) =, z ) i, j = 1,...,. z i dla szeregu rozdzielczego: (x 0, y 0 ) = (0, 0), ( j (x j, y j ) = j i, z ) i i k, j = 1,..., k. z i i podwojoe pole obszaru między krzywą Loreza a przekątą kwadratu jedostkowego azywamy współczyikiem kocetracji Giiego: j=1 (2j 1)z j G = 2. z współczyik Giiego przyjmuje wartości z przedziału [0, 1], gdzie 0 ozacza rozkład rówomiery, a wartość 1 rozkład skupioy w pojedyczej wartości,

j z j j z i x j y j 2j 1 (2j 1)z j 1 1 1 0.2 0.01-4 -4 2 2 3 0.4 0.03-2 -6 3 3 6 0.6 0.06 0 0 4 4 10 0.8 0.10 2 20 5 90 100 1 1 4 400 0.2 0.4 0.6 0.8 G = 4 6 + 20 + 400 5 2 20 = 410 500 = 0.82.

Źródło: e.wikipedia.org, dae: World Bak

Liczebość skumulowaa, dystrybuata empirycza Liczebość skumulowaa: liczba obserwacji ie większa od daej wartości cechy: (x) = {i : x i x} Dystrybuata empirycza: frakcja (część) obserwacji ie większa od daej wartości cechy: F (x) = {i : x i x} i w i = (x).

Liczba Liczebość Częstość Skumulowaa Dystrybuata zadań względa liczebość empirycza x i i w i (x i ) F (x i ) 0 7 0.175 7 0.175 1 14 0.35 21 0.525 2 6 0.15 27 0.675 3 9 0.225 36 0.900 4 4 0.1 40 1 5 0 0 40 1 Suma 40 1

Mediaa wartość środkowa Mediaą z próby Me azywamy taką wartość, że co ajmiej połowa obserwacji ma wartość ie większą iż Me i rówocześie co ajmiej połowa obserwacji ma wartość ie miejszą iż Me. Iaczej: jest to ajmiejsza wartość, dla której F (Me) 1 2 lub rowoważie (Me) 2. dla szeregów szczegółowych: x ( +1 2 ) Me = x ( 2) + x ( +1) 2 2 gdy jest ieparzyste, gdy jest parzyste.

Kwatyle, kwartyle kwatylem empiryczym rzędu p, gdzie 0 < p < 1, azywamy ajmiejszą wartość q p cechy, dla której zachodzi: F (q p ) p. dla szeregów szczegółowych, p.: q p = x ( p +1), dla szeregów przedziałowych kwatyle aproksymujemy wzorem q p x 0p + [p (x 0p )] hp p p rząd kwatyla, (x 0p ) liczebość skumulowaa w przedziale poprzedzającym przedział kwatyla, x0p dola graica przedziału kwatyla: (x 0p ) < p (x 1p ), p liczebość przedziału kwatyla, hp szerokość przedziału kwatyla, kwartyle: Q 1 = q 0.25, Q 2 = Me = q 0.5, Q 3 = q 0.75,

1 x i i F (x i ) (20, 25] 11 0.22 (25, 30] 23 0.68 (30, 35] 16 1 0.75 0.5 0.25 20 25 30 35 Q 1 = 25 + [0.25 0.22] 50 5 23 25.33, Me = 25 + [0.5 0.22] 50 5 23 28.04, Q 3 = 30 + [0.75 0.68] 50 5 16 31.09.

Domiata Domiatą (modą, modalą) azywamy wartość zmieej, która występuje ajczęściej, moża wyzaczać tylko w rozkładach jedomodalych, w szeregach szczegółowych i puktowych jest to wartość cechy odpowiadająca ajwiększej liczebości, w szeregach przedziałowych aproksymujemy ją wzorem: D x 0D + D D 1 ( D D 1 ) + ( D D+1 ) h D, x 0D dola graica przedziału domiaty (o ajwiększej liczebości), D, D 1, D+1 odpowiedio liczebość przedziału domiaty, przedziału poprzediego i astępego, hd rozpiętość przedziału domiaty. Wzór Pearsoa : Me 1 3 D + 2 3 x.

25 x i i (20, 25] 11 (25, 30] 23 (30, 35] 16 20 15 10 5 20 25 D 30 35 D = 25 + 23 11 (23 11) + (23 16) 5 28.16. Uwaga: w przypadku przedziałów o różej szerokości liczebości i zastępujemy gęstościami: g i = i /h i.

Pozycyje miary rozproszeia odchyleie ćwiartkowe: Q = Q 3 Q 1, 2 pozycyjy współczyik zmieości: V = Q Me, rozstęp ćwiartkowy (międzykwartylowy): IQR = Q 3 Q 1,

Pozycyje miary asymetrii współczyik Yule a-kedalla (Bowleya): A Q = (Q 3 Q 2 ) (Q 2 Q 1 ) (Q 3 Q 2 ) + (Q 2 Q 1 ), współczyik skośości Pearsoa: A s = x D. s