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

Podobne dokumenty
Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

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

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Parametry statystyczne

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

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

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

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

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

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

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

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

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

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

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

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

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

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

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyczne metody analizy danych

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

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

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

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

Pozyskiwanie wiedzy z danych

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

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Próba własności i parametry

Xi B ni B

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

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

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

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

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

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

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

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

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

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

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

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

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

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

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

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

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

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:

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

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

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

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

Matematyka stosowana i metody numeryczne

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

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

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

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Transport II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Studia stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

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

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

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

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład Przedmiot statystyki

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

Zawartość. Zawartość

Wykład: 20 godz., ćwiczenia: 20 godz. Zasady zaliczenia: zaliczenie ćwiczeń na ocenę, zaliczenie wykładu - egzamin (pisemne).

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

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

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

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

WSTĘP DO STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ. D r h a b. i n ż. D a r i u s z P i w c z y ń s k i, p r o f. n a d z w. U T P

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

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

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

Wydział Nauki o Zdrowiu. Zakład Profilaktyki Zagrożeń Środowiskowych i Alergologii Marta Zalewska

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Statystyka matematyczna dla leśników

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Transkrypt:

Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych

Żródła Korzystałam z ksiażek: Stanisława Ostasiewicz, Zofia Rusnak, Urszula Siedlecka, Statystyka. Elementy Teorii i Zadania. Wyd. Ak. Ekon. we Wrocławiu. Krystyna Bieńkowska-Lipińska, Dominik Jagiełło, Rafał Maj, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka, http://www.ibuk.pl.

Dane statystyczne Statystyka opisowa zajmuje się opracowaniem danych statystycznych. Pozwala przedstawić dane w sposób uporzadkowany, dajacy możliwość ich analizy. Populacja statystyczna nazywamy zbiór wszystkich możliwych elementów (jednostek), które podlegaja badaniu. Próba losowa- część elementów populacji. Cechy statystyczne: niemierzalne (np. płeć, kolor oczu, rozmieszczenie przestrzenne,...) mierzalne dyskretne ciagłe

szeregi statystyczne Szeregiem statystycznym nazywamy ciag wielkości statystycznych uporzadkowany według określonych kryteriów. szeregi szczegółowe; Załóżmy, że zmienna X przyjmuje skończona ilość wartości (przedmiotem badania jest niewielka liczba jednostek), możemy je uporzadkować rosnaco, lub malejaco. szeregi rozdzielcze; zbiorowość statystyczna dzielimy na klasy wedłu określonej cechy jakościowej lub ilościowej z podaniem liczebności każdej z wyodrębnionych klas. punktowo przedziałowo

szereg punktowy i x i n i n sk i 1 x 1 n 1 n sk 1 2 x 2 n 2 n sk 2 3 x 3 n 3 n3 sk............ k x k n k nk sk Σ n x i jest i-ta wartościa badanej cechy n i liczebnościa cechy x i w badanej próbce ni sk to liczebności skumulowane, tzn. ni sk = n 1 + n 2 +... + n i. Można podać też częstości: ω i = n i n.

przykład numer klasy liczba usterek liczba wyrobów i x i n i ni sk ω i 1 0 30 30 0, 60 2 1 8 38 0, 16 3 2 6 44 0, 12 4 3 4 48 0, 08 5 4 2 50 0, 04 Σ 50

Szereg rozdzielczy przedziałowy i x i ẋ i n i n sk i 1 x 01 x 11 ẋ 1 n 1 n sk 1 2 x 02 x 12 ẋ 2 n 2 n sk 2 3 x 03 x 13 ẋ 3 n 3 n3 sk............ k x 0k x 1k ẋ k n k n sk k Σ n Oznaczenia: x 0i - poczatek i-tego przedziału klasowego, x 1i - jego koniec; ẋ i środek i- tego przedziału.

Przykład.

Histogram i diagram Histogram jest to zbiór prostokatów, których podstawy, wyznaczone na osi odciętych, stanowia rozpiętości poszczególnych przedziałów klasowych, a wysokości sa określone na osi rzędnych przez liczebności (częstości) odpowiadajace poszczególnym przedziałom klasowym lub przez gęstości liczebności (częstości) w przypadku nierównych przedziałów klasowych. Gęstość liczebności: f ni = n i h i, gdzie h i jest rozpiętościa (szerokościa) przedziału klasowego, czyli h i = x 1i x 0i. Gęstość częstości to f ωi = ω i h i. Diagram (wielobok liczebności) jest łamana powstała przez połaczenie punktów, których współrzędnymi sa środki przedziałów klasowych i odpowiadajace im liczebności (częstości lub gęstości).

Jak ustalić liczbę klas w szeregu rozdzielczym przedziałowym Liczba obserwacji Liczba zalecanych klas n k 40-60 6-8 60-100 7-10 100-200 9-12 200-500 11-17 Można też użyć przybliżenia: k n.

Parametry statystyczne Stosowane w analizach parametry dzieli się na miary położenia klasyczne średnia arytmetyczna, geometryczna, harmoniczna, inne pozycyjne modalna (moda, dominanta) kwantyle kwartyl pierwszy, drugi (mediana), trzeci, decyle miary zmienności (rozproszenia, dyspersji) klasyczne (np. odchylenie standardowe) pozycyjne (rozstęp, odchylenie ćwiartkowe) miary asymetrii miary koncentracji

Średnie klasyczne. Arytmetyczna Dla szeregu szczegółowego: n i=1 x = x i. n Dla szeregu rozdzielczego przedziałowego: k i=1 x = ẋi n i. n Dla szeregu rozdzielczego szczegółowego: x = k i=1 x i n i. n

Średnie klasyczne. Geometryczna x G = n x 1 x 2... x n. Zastosowanie przy badaniu średniego tempa zmian zjawisk.

Średnie klasyczne. Harmoniczna Dla szeregu szczegółowego: x H = n n i=1 1 x i. Dla szeregu rozdzielczego (przedziałowego): x = n k i=1. n i ẋ i Zastosowanie: gdy wartości cechy podane sa w przeliczeniu a stała jednostkę innej zmiennej, wagi natomiast w jednostkach liczników tych cech. Na przykład prędkość pojazdu w km/godz (wagi- km).

Przykłady Z danych o ludności pewnego miasta wynika, że w trzech kolejnych okresech liczba ludności wynosiła odpowiednio 5000, 7500, 8250. Oblicz średni przyrost względny ludności. Rozwiazanie. x 1 = 7500 5000 = 1, 5, x 2 = 8250 7500 = 1, 1. Średni przyrost względny to x G = 1, 5 1, 1 = 1, 2845.

Oblicz średnia prędkość samochodu jeżeli wiadomo, że a) samochód jechał 30 min z prędkościa 100km/h i 45 min z prędkoscia 60 km/h. b) samochód przejechał 50 km z prędkościa 100 km/h i 45 km z prędkościa 60 km/h. Rozwiazanie. a) x 1 = 100, n 1 = 0, 5, x 2 = 60, n 2 = 0, 75; n = n 1 + n 2 = 1, 25. x = 100 0, 5 + 60 0, 75 1, 25 = 76. b) x 1 = 100, n 1 = 50, x 2 = 60, n 2 = 45; n = 95. x = 95 50 100 + 45 60 = 76.

Spośród pięciu robotników jeden potrzebuje 6 min na wytworzenie pewnego produktu, dwóch kolejnych- 7 min, dwóch ostatnich 10 min. Jaki jest średni czas potrzebny tym robotnikom na wyprodukowanie tego wyrobu. Rozwiazanie. x 1 = 6, n 1 = 1, x 2 = 7, n 2 = 2, x 3 = 10, n 3 = 2; n = 5. 5 x = 1 6 + 2 7 + 2 = 7, 664. 10

Miary położenia pozycyjne. Modalna. Moda (dominanta, modalna, wartość najczęstsz), oznaczamy ja D lub Mo. W szergach szczegółowych lub rozdzielczych punktowych jest to ta wartość, która odpowiada największa liczebność (częstość). W szeregach rozdzielczych z przedziałami klasowymi wyznaczamy modę ze wzoru Mo = x 0m + 1 ( 1 ) + ( +1 ) h m, gdzie m to numer klasy, w której występuje modalna.

graficzna metoda wyznaczania modalnej

Miary położenia pozycyjne. Kwantyle Kwantyle definiujemy jako wartości cechy badanej, które dziela zbiorowość na określone części pod względem liczby jenostek. Najczęściej stosowane to kwartyle: Kwartyl pierwszy Q 1 dzieli zbiorowość na dwie części w ten sposób, że 25% jednostek zbiorowości ma wartości cechy mniejsze lub równe Q 1, a 75% większe lub równe Q 1. Kwartyl drugi (mediana) Q 2 (Me) dzieli zbiorowość na dwie części w ten sposób, że połowa jednostek zbiorowości ma wartości cechy mniejsze lub równe Me, a połowa większe lub równe Me. Kwartyl trzeci Q 3 dzieli zbiorowość na dwie części w ten sposób, że 75% jednostek zbiorowości ma wartości cechy mniejsze lub równe Q 3, a 25% większe lub równe Q 3.

Wyznaczanie kwartyli W szeregach szczegółowych medianę wyznacza się ze wzoru gdy n jest nieparzyste i Me = x n+1, 2 Me = x n/2 + x n/2+1, 2 gdy n jest parzyste. W szeregach rozdzielczych przedziałowych Me = x 0m + N Me m 1 h m, gdzie m to numer przedziału, w którym występuje mediana, N Me = n 2- pozycja mediany.

Wyznaczanie kwartyli Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m, gdzie m to numer przedziału, w którym występuje Q 1, N Q1 = n 4. Q 3 = x 0m + N Q 3 m 1 h m, gdzie m to numer przedziału, w którym występuje Q 3, N Q3 = 3n 4.

graficzna metoda wyznaczania kwartyli

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano liczbę dzieci w 50 rodzinach. liczba dzieci, x i 0 1 2 3 4 5 liczba rodzin, n i 7 17 15 6 3 2 ni sk 7 24 39 45 48 50 Me = (x 25 + x 26 )/2 = 2 Q 1 = x 13 = 1, Q 38 = 2.

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie kwartyli. Przykład Wyznacz kwartyle. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 Me = x 0m + N Me m 1 h m = = 45 + 60 (8 + 10 + 15) 39 10 = 52. Q 1 = x 0m + N Q 1 m 1 h m = 30 (8 + 10) = 35 + 10 = 43. 15 90 72 Q 3 = 55 + 10 = 60. 37

Wyznaczanie modalnej. Przykład Wyznacz modę. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 1 Mo = x 0m + ( 1 ) + ( +1 ) h m = = 45 + 39 15 10 = 54. (39 15) + (39 37)

Wyznaczanie modalnej. Przykład Wyznacz modę. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 1 Mo = x 0m + ( 1 ) + ( +1 ) h m = = 45 + 39 15 10 = 54. (39 15) + (39 37)

Wyznaczanie modalnej. Przykład Wyznacz modę. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 1 Mo = x 0m + ( 1 ) + ( +1 ) h m = = 45 + 39 15 10 = 54. (39 15) + (39 37)

Wyznaczanie modalnej. Przykład Wyznacz modę. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 1 Mo = x 0m + ( 1 ) + ( +1 ) h m = = 45 + 39 15 10 = 54. (39 15) + (39 37)

Wyznaczanie modalnej. Przykład Wyznacz modę. Badano wiek czytelników w pewnej bibliotece. wiek x i 15-25 25-35 35-45 45-55 55-65 65-75 liczba czytel. n i 8 10 15 39 37 11 ni sk 8 18 33 72 109 120 1 Mo = x 0m + ( 1 ) + ( +1 ) h m = = 45 + 39 15 10 = 54. (39 15) + (39 37)

Miary zmienności. Klasyczne. Wariancja i odchylenie standardowe. Wariancja: dla szeregu szczegółowego s 2 = 1 n n (x i x) 2 = 1 n i=1 dla szeregu rozdzielczego punktowego s 2 = 1 n k (x i x) 2 n i = 1 n i=1 n i=1 n i=1 dla szeregu rozdzielczego przedziałowego s 2 = 1 n k (ẋ i x) 2 n i = 1 n i=1 Odchylenie standardowe to s. n i=1 x 2 i x 2 ; x 2 i n i x 2 ; ẋ 2 i n i x 2.

Typowy obszar zmienności (dla parametrów klasycznych): Współczynnik zmienności x s < x typ < x + s. V = s x 100%.

Miary zmienności. Pozycyjne. Odchylenie ćwiartkowe Odchylenie ćwiartkowe Q = Q 3 Q 1. 2 Typowy obszar zmienności cechy (dla parametrów pozycyjnych): Me Q < x typ < Me + Q.

Przykład Obliczymy x, s, x typ, Me, Q, x typ dla szeregu rozdzielczego

Obliczamy średnia arytmetyczna x = 312, 7 49 = 6, 381.

Obliczamy odchylenie standardowe i typowy obszar zmienności.

Obliczenie kwartyli Me = 4, 7 + 24, 5 14 12 1, 6 = 6, 1;

Obliczenie kwartyli Q 1 = 3, 1 + 12, 25 1 13 1, 6 = 4, 485;

Obliczenie kwartyli Q 3 = 7, 9 + 36, 75 36 8 1, 6 = 8, 05.

Obliczenie odchylenia ćwiartkowego i typowego obszaru zmienności Q = 8, 05 4, 485 2 = 1, 78 6, 1 1, 78 < x typ < 6, 1 + 1, 78 4, 32 < x typ < 7, 88

Miary zmienności. Rozstęp Rozstęp R = x max x min.

Miary asymetrii