Materiały do wykładu 4 ze Statystyki



Podobne dokumenty
CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (dok.) MIARY ASYMETRII

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

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

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

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 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

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

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

Histogram: Dystrybuanta:

Statystyczny opis danych - parametry

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

Porównanie dwu populacji

Wykład 4 Soczewki. Przyrządy optyczne

Wybrane litery alfabetu greckiego

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

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

Xi B ni B

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Wprowadzenie do laboratorium 1

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

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

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Statystyczna analiza danych

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

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

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

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

Próba własności i parametry

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

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

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

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

Wykład 25 Soczewki. Przyrządy optyczne

Projekt ze statystyki

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

Przykład Obliczenie wskaźnika plastyczności przy skręcaniu

Miary koncentracji STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Statystyka opisowa - dodatek

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

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

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

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

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.

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

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

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Parametryczne Testy Istotności

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

MATEMATYKA Przed próbną maturą. Sprawdzian 3. (poziom podstawowy) Rozwiązania zadań

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Rozkład materiału nauczania z matematyki dla klasy V

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

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

Estymacja przedziałowa

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

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

Elementy modelowania matematycznego

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

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

POLITECHNIKA OPOLSKA

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2009, Oeconomica 275 (57),

Zawartość. Zawartość

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Parametry statystyczne

N(µ, σ) rozklad normalny µ srednia σ odchylenie standardowe

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

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

ROZKŁAD MATERIAŁU Z MATEMATYKI DLA KLASY IV SP NA PODSTAWIE PROGRAMU DKW /99 Liczę z Pitagorasem

Rozkłady statystyk z próby. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 2: Rozkłady statystyk z próby. Przedziały ufnoci

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:

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

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

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

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

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

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Lista działów i tematów

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

Rozkład łatwości zadań

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr hab. inż. Piotr Konieczka.

Statystyka Opisowa Wzory

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Transkrypt:

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (dok.) 1. miary położeia - wykład 2 2. miary zmieości (dyperji, rozprozeia) - wykład 3 3. miary aymetrii (kośości) 4. miary kocetracji MIARY ASYMETRII Miary aymetrii charakteryzują rodzaj i topień odtęptwa od ymetrii rozkładu badaej cechy. Miary aymetrii dzielą ię podobie jak poprzedie a miary klaycze i pozycyje. 1. miary klaycze (wpółczyik kośości (A lub A d ), wpółczyik aymetrii (A) ) oraz 2. miary pozycyje (wpółczyik kośości (A Q ) ). Najprotzą miarą aymetrii jet wkaźik kośości (W lub W Q ). Dla miar klayczych jet to różica pomiędzy średią arytmetyczą i modalą. W x M o Dla miar pozycyjych badamy odległości obu kwartyli od mediay. Q ( QIII M e) ( M e QI) QI + QIII M e W

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Jeżeli rozkład badaej cechy jet ymetryczy, to średia jet rówa modalej, a wkaźik kośości jet rówy zero. W x M o Rozkłady badaych cech różią ię między obą kierukiem i iłą aymetrii. Jeżeli rozkład badaej cechy ie jet ymetryczy, to mamy do czyieia z aymetrią rozkładu. Mówimy o dwóch rodzajach (kierukach) aymetrii: lewo- i prawotroej. Dla miar klayczych będzie to: aymetria lewotroa gdy W x M o < oraz aymetria prawotroa gdy W x M o > Dla miar pozycyjych będzie to: aymetria lewotroa gdy W Q ( QIII M e) ( M e QI)< oraz aymetria prawotroa gdy W ( Q M ) ( M Q )> III e e I Q. Poiżze ryuki ilutrują rodzaje aymetrii i wzajeme relacje pomiędzy podtawowymi miarami położeia.

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Dla porówaia kieruku i iły aymetrii w dwóch lub więcej zbiorowościach toujemy wpółczyiki kośości. x M o A dla miar klayczych QI + QIII M e AQ Q dla miar pozycyjych Do klayczych miar aymetrii ależy rówież wpółczyik aymetrii (A). Uwaga!!! Jet o pracochłoy w liczeiu. A m gdzie: odchyleie tadardowe Liczik powyżzego ułamka (m 3 ) wyliczamy odmieie dla każdego poobu pogrupowaia materiału tatytyczego. I tak: m m m ( x i x) i k ( x x) i k i i ( x& x) i i i - zereg zczegółowy - zereg rozdzielczy puktowy - zereg rozdzielczy przedziałowy

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki PRZYKŁAD 1 (Przykład 7 z wykładu 3 praca domowa) Płace (tawka godziowa) w firmach A, B i C klaa Stawka [zł/godz.] liczba pracowików ( i ) i x 0i x 1i firma A firma B firma C 1 2 4 15 15 20 2 4 6 30 105 50 3 6 8 60 75 50 4 8 10 30 75 70 5 10 12 15 30 10 razem 150 300 200 średia 7 7 7 wariacja 4,8 4,8 4,8 odchyleie tadardowe 2,19 2,19 2,19 modala 7 5,5 8,5 kwartyl I 5,5 5,14 5,20 kwartyl II (mediaa) 7 6,8 7,2 kwartyl III 8,5 8,8 8,86 odchyleie ćwiartkowe 1,5 1,83 1,83 wkaźik kośości (kla.) 0 1,5-1,5 wkaźik kośości (pozyc.) 0 0,34-0,34 wpółcz. kośości (kla.) 0 0,68-0,68 wpółcz. kośości (pozyc.) 0 0,09-0,09 wpółcz. aymetrii (A) 0 0,23-0,23 (liczik A, tj. m 3 ) 0 2,4-2,4

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki PRZYKŁAD 1a (przykładowe obliczeia dla firmy C) W W Q x M o QI + QIII M e + A A Q x M o QI + Q III Q M e Obliczaie wpółczyika aymetrii (A) klaa Stawka [zł/godz.] środek klay i x 0i x 1i i obliczaie m 3 we wpółczyiku aymetrii (firma C) x & x x& i x i x & ( ) & ( ) i i x i x 1 2 4 3 20-4 64-1280 2 4 6 5 50-2 8-400 3 6 8 7 50 0 0 0 4 8 10 9 70 2 8 560 5 10 12 11 10 4 64 640 razem 200-480 A m ( )

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki 0,50 Struktura płac firma A firma B firma C 0,40 czętość 0,30 0,20 0,10 0,00 3 5 7 9 11 Stawka [zł/godz.]

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki MIARY KONCENTRACJI Trzy dotychcza omówioe grupy miar (tj. miary położeia, rozprozeia i aymetrii) w poób wyczerpujący opiują trukturę badaej zbiorowości. Uzupełieiem tego opiu ą miary kocetracji. Itieje bowiem ściły związek pomiędzy kocetracją a rozprozeiem: im miejze rozprozeie tym więkza kocetracja. I a odwrót. Zjawiko kocetracji może być rozważae jako ierówomiery podział ogólej umy wartości cechy pomiędzy pozczególe jedotki badaej zbiorowości. Do ocey topia kocetracji toujemy dwie metody. 1. Metoda umerycza wyzaczaie odpowiedich wkaźików liczbowych (wpółczyik kupieia iaczej kurtoza, wpółczyik kocetracji Loreza). 2. Metoda graficza wykreślaie i aaliza tzw. krzywej kocetracji Loreza.

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Wpółczyik kupieia (kurtoza) Kurtoza (K) ależy do klayczych miar kocetracji. Uwaga!!! Jet oa pracochłoa w liczeiu. K m gdzie: odchyleie tadardowe Liczik powyżzego ułamka (m 4 ) wyliczamy odmieie dla każdego poobu pogrupowaia materiału tatytyczego. I tak: m m m ( x i x) i k ( x x) i k i i ( x& x) i i i - zereg zczegółowy - zereg rozdzielczy puktowy - zereg rozdzielczy przedziałowy Im więkza wartość kurtozy (K), tym więkza kocetracja (diagram wyżzy i muklejzy). Zjawika połecze, gopodarcze, przyrodicze... ą ajczęściej opiywae tzw. rozkładem ormalym (przykłady diagramów takiego rozkładu pokazao w wykładzie 3 a troach 3 i 4). Kurtoza w rozkładzie ormalym jet zawze rówa trzy (K3). W praktyce policzoą kurtozę porówujemy z kurtozą rozkładu ormalego. I tak jeżeli: K>3 - rozkład badaej cechy jet wyżzy i muklejzy od rozkładu ormalego K<3 - odwrotie; iżzy i bardziej rozłożyty

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki PRZYKŁAD 2 (dae z przykładu 1 firma A; w domu policz dla pozotałych firm) Płace (tawka godziowa) w firmie A Stawka środek klaa obliczaie m [zł/godz.] klay 4 w kurtozie (firma A) i x 0i x 1i x& i i x i x x& i x x & ) i x i 1 2 4 3 15-4 256 3840 2 4 6 5 30-2 16 480 3 6 8 7 60 0 0 0 4 8 10 9 30 2 16 480 5 10 12 11 15 4 256 3840 razem 150 8640 & ( ) K m ( ) WNIOSEK K<3 - kocetracja wokół średiej tawki godziowej w firmie A jet miejza iż w przypadku rozkładu ormalego (diagram jet iżzy i bardziej rozłożyty iż w rozkładzie ormalym); rozprozeie jet więkze iż w rozkładzie ormalym.

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Krzywa kocetracji Loreza Dae pogrupowae ą w zereg rozdzielczy przedziałowy. Krzywą kocetracji Loreza ryujemy wykorzytując: kumulowaą czętość dla liczebości (w i k ) oraz kumulowaą czętość dla wartości cechy (z i k ); wartość cechy obliczamy w każdej klaie jako iloczy i z i (tak jak przy liczeiu średiej) Obie czętości wyrażamy w %. Kwadrat w którym ryujemy krzywą Loreza ma powierzchię 100x10010000 Krzywą Loreza otrzymujemy aoząc a powyżzym wykreie dla każdej klay pukt o wpółrzędych (w i k,z i k ). Natępie łączymy te pukty odcikami. Pukt (w k,z k) łączymy dodatkowo z puktem (0, 0). Im więkza jet powierzchia pola (a), tym więkza jet kocetracja w badaym zjawiku.

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Wpółczyik kocetracji Loreza Aby liczbowo wyrazić wielkość kocetracji wyliczamy tzw. wpółczyik kocetracji Loreza (KL). Jet o rówy toukowi pola (a) do pola powierzchi połowy kwadratu (5000): a KL Poieważ łatwiej jet policzyć pole (b), to pole (a) wyzaczamy z różicy a5000-b. Pole (b) jet umą pól trapezów protokątych (dla pierwzej klay jet to trójkąt protokąty). Otateczy wzór a wpółczyik kocetracji Loreza (KL) ma potać: KL b KL 1 ozacza ilą kocetrację KL 0 ozacza łabą kocetrację b

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki PRZYKŁAD 3 (Miata i ludość w miatach ta a 31.12.1992) Grupy miat wg liczby ludości (w ty.) Liczba miat Ludość w miatach (w ty.) x i i x i i poiżej 5 253 788 5 10 176 1239 10 20 178 2544 20 50 136 4140 50 100 50 3390 100 200 22 2849 200 i więcej 20 8751 razem 835 23701 Średie miato x ty. miezkańców. Grupy miat wg liczby ludości (w ty.) odetek miat (%) odetek ludości w miatach (%) x i w i z i poiżej 5 30,3 3,3 5 10 21,1 5,2 10 20 21,3 10,7 20 50 16,3 17,5 50 100 6,0 14,3 100 200 2,6 12,0 200 i więcej 2,4 37,0 razem 100,0 100,0

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Grupy miat wg liczby ludości (w ty.) kumuloway odetek miat (%) kumuloway odetek ludości w miatach (%) x i w i k z i k poiżej 5 30,3 3,3 5 10 51,4 8,5 10 20 72,7 19,2 20 50 89,0 36,7 50 100 95,0 51,0 100 200 97,6 63,0 200 i więcej 100,0 100,0 razem

Materiały do wykładu 4 ze Statytyki Na zakończeie policzymy wpółczyik kocetracji Loreza. Grupy miat wg liczby ludości (w ty.) odetek miat (%) kumuloway odetek ludości w miatach (%) x i w i z i k obliczaie pola (b) uma pól trójkąta i trapezów w i ( z + z ) i k i k rodzaj figury poiżej 5 30,3 3,3 50,0 trójkąt 5 10 21,1 8,5 124,5 trapez 10 20 21,3 19,2 295,0 trapez 20 50 16,3 36,7 455,6 trapez 50 100 6,0 51,0 263,1 trapez 100 200 2,6 63,0 148,2 trapez 200 i więcej 2,4 100,0 195,6 trapez razem 100,0 1532,0 Pole (b) wyoi 1532,0. Wpółczyik kocetracji Loreza wyoi: KL b WNIOSEK: W grudiu 1992 ludość Polki zamiezkująca miata miała tedecję do kocetrowaia ię w miatach o średiej wielkości 28,4 ty. miezkańców. Potwierdzają to: duża wartość wpółczyika kocetracji KL oraz wyraźy brzuch krzywej kocetracji Loreza.