komputerowo wspomagana analiza danych

Podobne dokumenty
dr Marek Sobolewski LABORATORIA: dr Marek Sobolewski, dr Agata Surówka, dr Paweł Hydzik STRONA INTERNETOWA:

LABORATORIA: Aldona Migała-Warchoł, Agata Surówka, Paweł Hydzik, Marek Sobolewski STRONA INTERNETOWA:

Wykład 1: O statystyce i analizie danych

Informacje o przedmiocie

Wykład 1. Wprowadzenie w tematykę zajęć

PROGNOZY I SYMULACJE

Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski

Wykład 1. Statystyka międzynarodowa - wprowadzenie Rynek pracy w Unii Europejskiej

Prognozowanie i symulacje

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej. tel./fax (85) dr Robert Milewski

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE ANALIZA SYSTEMOWA. Logistyka. Niestacjonarne. I stopnia III. dr Cezary Stępniak. Ogólnoakademicki.

Ekonomia II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg. podstawowy. obowiązkowy polski.

SPIS TREŚCI. Do Czytelnika... 7

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017

OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) dla przedmiotu Statystyczna kontrola jakości na kierunku Zarządzanie

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Zdrowie Publiczne ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych

Literatura. Statystyka i demografia

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Nauk o Zdrowiu Dietetyka x ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2015/2016

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

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

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2010/2011

Wykład 1: O statystyce i analizie danych. Arkusz danych w programie STATISTICA

ćwiczenia Katedra Rozwoju Regionalnego i Metod Ilościowych

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe)

Z-LOGN Ekonometria Econometrics. Przedmiot wspólny dla kierunku Obowiązkowy polski Semestr IV

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014

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

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

BIOSTATYSTYKA. Liczba godzin. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

Wykład 6: Analiza danych czasowych Wykresy, indeksy dynamiki

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. I stopnia III. Dr inż. Manuela Ingaldi. ogólnoakademicki. kierunkowy

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia Specjalność: Inżynieria Powierzchni

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej. tel./fax (85) statinfmed@uwb.edu.pl dr Robert Milewski

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Ekonometria i prognozowanie Econometrics and prediction

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu ELEKTROLADIOLOGIA ogólnoakademicki praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

studia stacjonarne w/ćw zajęcia zorganizowane: 30/15 3,0 praca własna studenta: 55 Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim: udział w wykładach

Procesy i systemy dynamiczne Nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015

Sylabus Część A - Opis przedmiotu kształcenia. obowiązkowy X fakultatywny kierunkowy podstawowy X polski X angielski inny

METODY ESTYMACJI I WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO (Statystyka matematyczna II)

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

Przykład 1. (A. Łomnicki)

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu PIELĘGNIARSTWO ogólnoakademicki x praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

studiów Podstawy Statystyki TR/2/PP/STAT 7 3

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

Dr Stanisław Szela. Dr Stanisław Szela

egzamin oraz kolokwium

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11.

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

Sylabus. Opis przedmiotu kształcenia. Nazwa modułu/przedmiotu Statystyka medyczna Grupa szczegółowych efektów kształcenia

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

PROJEKT INŻYNIERSKI I

Metodologia badań psychologicznych ze statystyką II - opis przedmiotu

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

SYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Statystyka w badaniach medycznych. dr Bernard Sozański wykład, ćwiczenia konwersatoryjne

Transkrypt:

czyli komputerowo wspomagana analiza danych prowadzący: Marek Sobolewski konsultacje: poniedziałek 13.00-14.30, czwartek 11.30-13.00 (p. L-341A) strona internetowa: www.msobolew.sd.prz.edu.pl

czyli wprowadzenie w tematykę zajęć

Wykłady: 15 godz. Laboratoria: 30 godz. Organizacja zajęć Warunki zaliczenia przedmiotu: 1. Obecność na zajęciach (dotyczy laboratoriów i wykładów!). 2. Uzyskanie pozytywnej oceny z projektu zaliczeniowego, dotyczącego zastosowania metod analizy danych do zbadania wskazanego zjawiska społeczno-gospodarczego. 3. Egzamin będzie miał formę pisemną odbędzie się w laboratorium komputerowym (czas trwania ok. 45 min.). Przykładowe zadania będzie można wkrótce znaleźć na mojej stronie internetowej inne zadania będą prezentowane na wykładach.

Tematyka zajęć 1. Modelowanie i prognozowanie wprowadzenie w tematykę zajęć. Podstawowe metody prezentacji danych oraz wnioskowania statystycznego. 2. Graficzne metody analizy danych. Analiza zależności pomiędzy dwiema cechami statystycznymi. 3. Analiza danych czasowych. Indeksy dynamiki. Trendy liniowe i nieliniowe. 4. Wykorzystanie modeli regresji w prognozowaniu na podstawie danych czasowych. Estymacja nieliniowa. 5. Metody wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu szeregów czasowych. Analiza sezonowości zjawisk w czasie. 6. Wybrane metody statystycznych analiz wielowymiarowych. Metody automatyzacji pracy z programem STATISTICA.

Program STATISTICA Większość obliczeń i prezentacji graficznych wykonywać będziemy za pomocą programu STATISTICA (9.0) specjalistycznego narzędzia analizy danych. Program STATISTICA jest zainstalowany w pracowniach, ponadto licencja, którą posiada Wydział Zarządzania, uprawnia studentów do posługiwania się programem na komputerach domowych. Informacje o sposobie uzyskania wersji instalacyjnej programu STATISTICA znajdują się na stronie (hasło do ściągnięcia: kmi2011): http://kmiwe.portal.prz.edu.pl/do-pobrania/ Część obliczeń i analiz wykonywać będziemy także za pomocą arkusza kalkulacyjnego Excel.

Czy korzystamy z prognoz? Czy sami ich dokonujemy? zawierając umowę ubezpieczeniową (w ramach III filaru) dokonujemy nieformalnej prognozy długoterminowej, dotyczącej rozmaitych aspektów naszego życia, dotyczących np. zarobków, stanu zdrowia lub też realnej wartości świadczeń wypłacanych przez ZUS (co ciekawsze firmy ubezpieczeniowe czynią to samo, tyle że w odniesieniu do całej populacji i za pomocą formalnych metod statystycznych - tzw. statystyka aktuarialna) planując wyjazd na narty korzystamy z prognoz dotyczących pogody (co więcej, na podstawie doświadczenia wieloletniego sami takich prognoz dokonujemy, twierdząc, iż: w grudniu warunki śnieżne w Beskidach są zwykle nienajlepsze a w lutym i marcu znakomite )

Czy korzystamy z prognoz? Czy sami ich dokonujemy? decydując się na kupno takiego a nie innego typu samochodu uwzględniamy specyfikę naszych potrzeb komunikacyjnych w ciągu najbliższych kilku lat - ponadto uwzględniamy aktualne i przyszłe możliwości finansowe wyjeżdżając do pracy na 20 min. przed jej rozpoczęciem bierzemy pod uwagę wcześniejsze doświadczenia, które pozwalają przyjąć, iż czas przejazdu z jednego końca Rzeszowa na drugi wynosi nieco ponad kwadrans

Przegląd wybranych definicji pojęcia prognozy wg Z. Czerwińskiego:...sąd o zajściu określonego zdarzenia w czasie określonym z dokładnością do momentu (punktu) lub okresu (przedziału) czasu, należącego do przyszłości. wg Z. Hellwiga:...sąd, którego prawdziwość jest zdarzeniem losowym, przy czym prawdopodobieństwo tego zdarzenia jest znane i wystarczająco duże dla celów praktycznych. wg M. Cieślak:...sąd o następujących własnościach: - sformułowany z wykorzystaniem dorobku nauki; - odnoszący się do określonej przyszłości; - weryfikowalny empirycznie; - niepewny, ale akceptowalny. wg A. Smoluka:...wnioskowanie o rzeczach niedostępnych bezpośredniemu poznaniu, przeszkodą może być czas, przestrzeń lub jeszcze coś innego. wg H. Steinhausa:...[prognozą można nazwać] zarówno przepowiednię meteorologiczną, jak i szacowanie zawartości kruszcu w podziemiu obszaru wg A. Zeliasia:...prognozowanie to racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń

Sposoby przewidywania przyszłości (poznawania nieznanego) Przewidywania racjonalne - są oparte na potocznie rozumianym doświadczeniu, lecz nie używa się w nich metod naukowych. Przewidywania naukowe - oparte na regułach naukowych, które charakteryzują się ścisłością, precyzją i powtarzalnością. Przewidywania nieracjonalne - wróżby, proroctwa, przepowiednie. Prognozy naukowe Oparte o metody ilościowe: matematyczno-statystyczne Oparte o metody niematematyczne

Wyjaśnienie pojęcia symulacja Ponieważ tematyka zajęć będzie dotyczyła szeroko rozumianych ilościowych metod prognozowania, więc każda próba wnioskowania o nieznanej rzeczywistości (przyszłości) będzie oparta na pewnym uproszczonym modelu opisującym najważniejsze aspekty badanego problemu. Zanim więc zaistnieje możliwości dokonania rzetelnej prognozy konieczne jest znalezienie najlepszego modelu, który opisywałby zgromadzone dane empiryczne. Słowo modelowanie zastępowane jest czasami terminem symulacja i stąd nazwa przedmiotu. Gwoli ścisłości należałby dodać, iż właściwsza wydawałby się kolejność: symulacja i prognoza (jeszcze lepiej: modelowanie i prognozowanie ).

Dodatkowe spostrzeżenia Prognozy mogą dostarczać informacji - ukierunkowywać pewne działania, mogą też pełnić funkcje aktywizujące - ostrzegawcze. Warto sobie uświadomić, że choć w sensie metodologicznym oczekujemy od prognoz przede wszystkim sprawdzalności, to nie zawsze jest to oczekiwane z praktycznego punktu widzenia. Jeżeli dokonamy prognozy, z której będzie wynikać, iż przy obecnej polityce rządu nastąpi znaczący wzrost bezrobocia, to akurat ostatnią rzeczą której byśmy od niej oczekiwali będzie jej trafność. Niektóre prognozy mogą mieć właściwość samospełnienia się (mit o Edypie). Prognoza ekonomiczna, która będzie zapowiadała wzrost cen jakiegoś towaru może do niego doprowadzić z powodu znaczącego wzrostu popytu, generowanego przez klientów kupujących na zapas. Mieliśmy przykład takiego zjawiska tuż przed wejściem Polski do Unii Europejskiej, gdy bez wyraźnej przyczyny, z dnia na dzień rosły ceny cukru. Często używa się klasyfikacji prognoz, w których niewiedza jest spowodowana jest czynnikiem czasowym, na krótko-, średnio- i długoterminowe. Należy mieć świadomość, iż w przypadku zjawisk demograficznych prognoza pięcioletnia będzie miała charakter krótkoterminowej, podczas gdy ten sam horyzont czasowy w odniesieniu do kursów akcji wydaje się niewyobrażalnie odległy.

Obszary zastosowania metod statystycznych (metod analizy danych) badania marketingowe reklama telemetria sondaże opinii publicznej analizy makroekonomiczne (prognozy długoterminowe) statystyka regionalna i międzynarodowa (analiza porównawcza) analiza biorównoważności (leki generyczne) medycyna (skuteczność metod terapeutycznych i profilaktycznych) ochrona zdrowia (monitorowanie i planowanie kosztów) ubezpieczenia prognozowanie kursów akcji i walut socjologia analiza jakości i poziomu życia edukacja (kontrola wyników nauczania) kontrola jakości badania naukowe (antropologia, antropometria, archeologia,...)

Prognozowanie - znamię naszych czasów? Prognozowanie stało się konieczne i możliwe dopiero z nadejściem epoki cywilizacji informacyjnej. Bezprecedensowe przyspieszenie tempa zmian, z jakim mamy do czynienia w ostatnich kilkudziesięciu (a szczególnie kilkunastu latach) zmusiło ludzi do podjęcia prób przewidywania przyszłości, w kontekście konsekwencji jakie te zmiany mogą wywołać. K. Boulding: Świat dzisiejszy... jest tak różny od świata, w którym ja się urodziłem, jak tamten był różny od czasów Juliusza Cezara. Mówiąc z grubsza, urodziłem się w środkowym okresie historii człowieka. Prawie tyle samo wydarzyło się, odkąd ja się urodziłem, co na przestrzeni całego okresu poprzedzającego moment moich urodzin.

Prognozowanie - znamię naszych czasów? A. Toffler:...gdyby ostatnie 50 tysięcy lat istnienia człowieka podzielić na odcinki życia wynoszące około 62 lata, to okazałoby się, że mieliśmy już 800 takich odcinków. Z tych ośmiuset pełne 650 przeżyliśmy w jaskiniach. Zaledwie w ostatnich 70 takich odcinkach udało się człowiekowi nawiązać faktyczną łączność pomiędzy jednym a drugim okresem życia - co stało się możliwe dzięki pismu. Zaledwie w ostatnich 6 odcinkach po raz pierwszy udostępniono człowiekowi słowo drukowane w skali masowej. Zaledwie w ostatnich 4 - możliwym stało się odmierzanie czasu z jako taką dokładnością. Zaledwie w ciągu ostatnich 2 - ktoś gdzieś posłużył się silnikiem elektrycznym. Telefon komórkowy w powszechnym użytku, to 0,2 takiego odcinka czasowego, niewiele krócej lub dłużej korzystamy z tak ogromną intensywnością z komputerów osobistych, internetu, aparatów cyfrowych.

Schemat dokonywania prognoz Pojawienie się problemu praktycznego Zebranie wszelkich istotnych danych empirycznych i informacji o rozważanym zjawisku Stworzenie modelu opisującego specyfikę rozważanego zjawiska Sprawdzenie poprawności otrzymanego modelu Poszerzenie wiedzy o rozważanym zjawisku Dokonanie prognozy poprzez wstawienie do modelu nowych danych wejściowych

Wątpliwości zastrzeżenia natury naukowej... Z. Czerwiński: Brak uniwersalnych, niezmiennych w czasie praw, jak również brak dokładnego rozpoznania aktualnego stanu obiektów ekonomicznych wyklucza istnienie niezawodnych metod prognozowania. Nie da się też - bez arbitralnych założeń - wskazać metod dających prognozy prawdopodobne (w ścisłym, a nie jakościowym i intuicyjnym tylko tego słowa znaczeniu)....i metafizycznej M. Bułhakow: Przepraszam - powiedział nieznajomy - po to, żeby czymś kierować, trzeba bądź co bądź mieć dokładny plan, obejmujący jakiś możliwie przyzwoity okres czasu. Pozwoli więc pan, że go zapytam, jak człowiek może czymkolwiek kierować, skoro pozbawiony jest nie tylko możliwości planowania na choćby śmiesznie krótki czas, no, powiedzmy tysiąc lat, ale nie może ponadto ręczyć, co się z nim samym stanie następnego dnia? [Mistrz i Małgorzata]

Skuteczność prognoz (warunki) Podstawowym warunkiem skuteczności prognoz jest: stabilność modelowanego zjawiska w czasie i przestrzeni Uwaga 1: Wydaje się, iż można wysnuć tezę o większej stabilności zjawisk naturalnych i co za tym idzie, można spodziewać się dużej sprawdzalności prognoz w medycynie, biologii, demografii a nieco mniejszej w socjologii. Zjawiska par excellance ekonomiczne (często wręcz wirtualne ) jak na przykład kursy akcji, walut są bardzo niestabilne i jako takie stwarzają duże problemy podczas tworzenia prognoz. Uwaga 2: Wspomnieć tu należy, że związki między dwoma bardzo dynamicznymi zjawiskami mogą mieć charakter stały - na przykład trudno przewidzieć wahania stopy bezrobocia i natężenie zjawiska przestępczości. Jednakże relacje pomiędzy bezrobociem a przestępczością mogą być ściśle określone.

Literatura Podstawowe podręczniki: Hydzik P., Sobolewski M., Komputerowa analiza danych społeczno-gospodarczych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2007. Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, pod red. nauk. Cieślak M., PWN, Warszawa 1997. Dittmann P., Metody prognozowania sprzedaży w przedsiębiorstwie, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1998. Zeliaś A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa 1997. Aczel D.A., Statystyka w zarządzaniu, PWN, Warszawa 2000. Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2000. Dobosz M., Wspomagana komputerowo analiza danych, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem pakietu Statistica PL na przykładzie danych z medycyny. Tom I i II. StatSoft Polska, Kraków 2000.

Literatura Inne wykorzystane materiały: Z. Czerwiński, Jeszcze raz o prognozach, Przestrzenno-czasowe modelowanie zjawisk społeczno-gospodarczych, Wyd. AE Kraków, 2000. Świat i Polska 2005. Prognozy, analizy, opinie. The Economist/Polityka, grudzień-luty 2005. Kinsella K., Velkoff V.A., An Aging World: 2001, US. Census Bureau, Washington 2002. Toffler A., Szok przyszłości, Wydawnictwo Zyska i S-ka, Poznań 2004. Fukuyama F., Koniec człowieka, Wydawnictwo Znak, Kraków 2004.

Dziękuję za uwagę Temat następnego wykładu to: Tabelaryczne i graficzne metody opisu danych oraz wnioskowanie statystyczne z zastosowaniem programu STATISTICA