Analiza Zmian w czasie

Podobne dokumenty
Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

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

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Analiza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 12 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca / 30

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Analiza Współzależności

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 22 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 22 maja / 41

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Analiza współzależności zjawisk

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

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

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Statystyka. Wykład 10. Magdalena Alama-Bućko. 15 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 15 maja / 32

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

Analiza szeregów czasowych

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

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

Badania Statystyczne

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH I INDEKSY STATYSTYCZNE

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 21 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 21 maja / 31

Statystyka. Wykład 10. Magdalena Alama-Bućko. 14 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 14 maja / 31

ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia

Wykład 6: Analiza danych czasowych Wykresy, indeksy dynamiki

Analiza autokorelacji

3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach Opis danych statystycznych

Analiza dynamiki. Sesja Cena akcji 1 42,9 2 41, ,5 5 41, , ,5

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

Statystyka. Wykład 12. Magdalena Alama-Bućko. 29 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 29 maja / 47

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

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

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Zad. 1. Wartość pożyczki ( w tys. zł) kształtowała się następująco w pewnym banku:

Ćwiczenia IV

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

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

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

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

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

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

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

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

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

Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów.

Wydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas

Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie)

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE

O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW

Ekonometryczna analiza popytu na wodę

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/ klasa 3 TE

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Zmienne losowe. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Rozdział 2 Wprowadzenie

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych

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

Nabycie umiejętności wyznaczania i interpretowania metod opisu struktury zbiorowości statystycznej

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

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH

Metody analizy demograficznej

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Dział: Zbieranie i selekcja danych statystycznych.

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

Egzamin ze Statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne czerwiec 2007 Temat A


Analiza przyczyn wzrostu liczby zgonów w Polsce w 2017 roku

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 7 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 7 maja / 40

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2018 r.

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Rodzaje badań statystycznych

WSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Podstawy statystyki. Studia niestacjonarne - 8. Podstawy statystyki

STATYSTYKA. Na egzamin należy przynieść:

LABORATORIUM Z FIZYKI

ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 9 marca 2007

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii

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

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Transkrypt:

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Zmian w czasie Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka p. 1

Analiza Zmian w czasie Najnowsza wersja tego dokumentu dostępna jest pod adresem http://denisjuk.euh-e.edu.pl/ oraz Biostatystyka p. 2

Szereg czasowy prezentuje poziom badanej zbiorowości lub zjawiska w kolejnych okresach lub momentach czasu stan na określony moment: zasób liczba ludności liczba budynków stan zatrudnienia przediał czasu: strumień liczba urodzin liczba oddanych mieszkań wpłaty na rachunki szereg momentów, szereg okresów oraz Biostatystyka p. 3

Szereg momentów. Przykład Tabela 1: Liczba ludności w woj. gdańskim w latach 1990 1997. Żródło: W. Makać, Podstawy statystyki i demografii dla studentów demografii Rok Liczba ludności w tys., stan na 31 XII 1990 1 431,6 1991 1 438,9 1992 1 437,7 1993 1 444,8 1994 1 450,1 1995 1 455,9 1996 1 460,7 1997 1 464,8 oraz Biostatystyka p. 4

Szereg okresów. Przykład Tabela 2: Liczba urodzin w woj. gdańskim w latach 1990 1997. Żródło: W. Makać, Podstawy statystyki i demografii dla studentów demografii Rok Liczba urodzin żywych w tys., stan na 31 XII 1990 20,6 1991 20,7 1992 19,2 1993 18,4 1994 18,0 1995 16,8 1996 16,3 1997 16,1 oraz Biostatystyka p. 5

Graficzne przedstawienie szeregów wykresy liniowe poziomo: jednostka czasu pionowo: poziom zjawiska dwa zjawiska na tym smamy wykresie (różne jednostki lub różne skale): dwie osie pionowe oraz Biostatystyka p. 6

Graficzne przedstawienie szeregów. Przykład!"!" oraz Biostatystyka p. 7

Prawidłowości statystyczne wskaźniki dynamiki natężenie zmian w poszczególnych okresach (momentach) w odniesieniu do innych okresów (momentów) tendencja rozwojowa (trend) prawidłowości rozwojowe w dłuższym czasie wahania sezonowe dane sa w kwartałach (miesiacach) i zjawiska zmieniaja się regularnie oraz Biostatystyka p. 8

Średni poziom w szeregu okresów średnia arytmetyczna: ȳ = y 1+y 2 + +y n 1 +y n n = n i=1 y i w szeregu momentów średnia chronologiczna: n ȳ = 1 y 2 1+y 2 + +y n 1 + 1 y 2 n n 1 Przykład: liczba pracujacych w budownictwie w 1993 roku: 31 III 30 VI 30 IX 31 XII 724 tys. 712 tys. 696 tys. 666 tys. średni poziom zatrudnienia w 1993 roku: ȳ = 701 tys. średni stan zatrudnienia w ostatnich dniach kwartałów: 699,5 tys. oraz Biostatystyka p. 9

Analiza dynamiki porównujemy poziom zjawiska w wybranym momencie (okresie) y t z poziomem w momencie (okresie), przyjętym za podstawę porównań,. o ile jednostek poziom jest wyższy (niższy)? Przyrost absolutny: y t czy zaobserwowany przyrost (spadek) jest duży? Przyrost względny: y t 100% ile razy poziom jest wyższy (niższy)? Wskaźnik dynamiki: y t 100% oraz Biostatystyka p. 10

Analiza dynamiki. Przykład liczba pracujacych w sektorze prywatnym według stanu na 31 XII 1990 r. wynosiła 7902 tys. osób, a liczba na koniec 1997 r. 10614 tys. osób. Ocenić dynamikę przyrost absolutny: 2712 tys. osób przyrost względny: 34,3% wskaźnik dynamiki: 134,3% oraz Biostatystyka p. 11

Indeksy dynamiki mierza relatywne zmiany w szeregach czasowych indeksem zawywa się iloraz poziomu w okresie badanym, y t do poziomu w okresie podtstawowym, indeks jednopodstawowy i t/0 = y t 100% indeksy łańcuchowe i t/t 1 = y t y t 1 100% ( ) tempo T = y t y t 1 y t 1 100% = yt y t 1 1 100% T = i t/t 1 100% przykład: Liczba urodzin w woj. gdańskim w latach 1990 1997 oraz Biostatystyka p. 12

Zwiaki matematyczne między indeksami operujemu indeksami wyrażonymi ułamkami dzisiętnymi (nie odsetkami) znane sa wskaźniki dynamiki o podstawie łańcuchowej wskaźniki o podstawie stałej y 2 = y 1 y2 y 1 y 3 = y 2 y3 y 2 y 4 = y 3 y4 y 3 znane sa wskaźniki dynamiki o podstawie stałej wskaźniki o podstawie łańcuchowej y 2 y 1 = y 2 : y 1 y 3 y 2 = y 3 : y 2 y 4 y 3 = y 4 : y 3 oraz Biostatystyka p. 13

Zmiana podstawy porównań y 1 y k = y 1 : y k y 2 y k = y 2 : y k y 3 y k = y 3 : y k oraz Biostatystyka p. 14

Średnie względne zmiany w pewnym czasie średnia geometryczna indeksów łańcuchowych: ī = n 1 in/n 1...i 1/0 = n 1 y1 y 2 y 1 y 3 y 2... średnie tempo (średnia ( względna zmiana: n 1 T = (ī 1) 100% = yn 100% y0 ) y n y n 1 = n 1 yn y0 przykład: Liczba urodzin w woj. gdańskim w latach 1990 1997 ī = 0,965 T = 3,5% oraz Biostatystyka p. 15

Wyznaczenie tendencji rozwojowej główne składniki kształcujace poziom zjawiska: tendencja rozwojowa (trend) ogólny kierunek zmian, ujawniajacy się wdługich okresach wachania okresowe powtarzajace się regularnie wachania przypadkowe nie ziwazane z istota zjawiska oraz Biostatystyka p. 16

Ilustracja tendencji rozwojowej wyodrębnienie tendencji poprzez metodę średnich ruchomych najmniejszych kwadratów oraz Biostatystyka p. 17

Metoda średnich ruchomych średnia ruchoma jest średnia arytmetyczna określonej liczby k kolejnych wartości szeregu k zazwyczaj jest nieparzysta liczba (3-letnia, 5-letnia, itd) średnie zapisuje się przy środkowym okresie każdy kolejny szereg jest bardziej wygładzony, niż poprzedni stosuje się zazwyczaj do analizy szeregów z dużymi różnokierunkowycmi zmianami przykład oraz Biostatystyka p. 18

Funkcja trendu znalezienie funkcji analitycznej, która najlepiej odzwierciadła rozwój zjawiska w czasie metoda najmniejszych kwadratów n t=1 (y t ŷ t ) 2 min, ŷ t = f(t) najczęściej t = 1,2,3,...,n (lub t = 0,1,2,...,n 1 najczęściej f(t) = a+b t oraz Biostatystyka p. 19

Liniowa funkcja trendu y t = n s+b t t t t t t = a t+b t t t { b = n y t t y t t a = n t 2 ( t) 2 yt b t n t 2 b > 0 interpretuje się jako średni przyrost, b < 0 jako spadek a pokazuje teoretyczny poziom zjawiska w okresie t = 0 oraz Biostatystyka p. 20

Liczba pracujacych (mln osób) w sektorze prywatnym Rok 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 y t 7,9 8,4 8,4 8,7 9,0 9,4 10,1 10,6 b = 0,365 mln osób a = 7,42 mln osób oraz Biostatystyka p. 21

Dopasowanie funkcji do rozkładu y t = ŷ t +e t, ŷ t tendencja rozwojowa e t wahania przypadkowe (reszty) odchylenie standardowe składnika resztowego: Se(Y) = n (y t ŷ t ) 2 t=1 n 2, współczynnik zmienności przypadkowej: Ve = S e(y) ȳ 100% w poprzedniem przykładzie: Se(Y) = 0,216 mln osób Ve = 2,4% oraz Biostatystyka p. 22

Ekstrapolacja ŷ n+p Se(Y) < y n+p < ŷ n+p +Se(Y) w przykładzie 11,219 < y 2000 < 11,651 uwagi: czy nie zmieniły się przyczyny główne, określajace tendencje rozwoju? czy nie uległy zmianom definicje i sposoby pomiaru? czy zmiany badanego zjawiska nie sa wywołane głównie zmianami cen (inflacja)? oraz Biostatystyka p. 23

Analiza wahań sezonowych wahania sezonowe zmiany poziomu zjawiska, powtarzajace się regularnie w kolejnych cyklach rocznych sezonowość: miesięczna (d = 2) kwartalna (d = 4) półroczna (d = 2) obserwacja kilku cykli rocznych (najmniej 3 4) oraz Biostatystyka p. 24

Wskaźniki sezonowości liczby względne, mierza zanężenie wahań sezonowych w wyróżnionych podokresach cyklu rocznego odchylenie od średniej odchylenie od trendu oraz Biostatystyka p. 25

Odchylenie od średniej brak wyraźnej tendencji wzrastania lub spadku oblicza się średnie jednoimiennych okresów, ȳ i po podzieleniu średnich jednoimiennych przez średnia ogólna (ȳ), otrzymujemy względne wskaźniki sezonowości dla okresów jednoimiennych w Si = ȳi ȳ 100% pokazuja stosunek poziomu zjawiska w i-tym podokresie do wielkości średniej oraz Biostatystyka p. 26

Liczba zawartych małżeństw miesiac I II III IV V VI liczba 1995 10,8 12,9 4,7 28,1 6,1 23,1 zawartych 1996 10,2 10,9 4,9 27,3 6,0 27,6 małżeństw (tys.) 1997 9,8 7,9 8,1 25,7 6,3 25,2 miesiac VII VIII IX X XI XII liczba 1995 20,2 23,7 30,4 24,6 7,7 14,8 zawartych 1996 16,7 28,3 26,7 24,8 8,2 12,8 małżeństw (tys.) 1997 18,8 29,6 26,2 26,1 8,3 12,9 oraz Biostatystyka p. 27

Odchylenie od trendu określamy funkcję trendu określamy wartości teoretyczne, ŷ t ilorazy y t ŷ t dla okresów jednoimiennych obliczamy wskaźniki sezonowości w S i = 1 c c y it ŷ it korygujemy wskaźniki: w S i(kor) = w S i d d i=1 ws i oraz Biostatystyka p. 28

Liczba mieszkań oddanych to użytku (tys.) Kwartał 1989 1990 1991 1992 1993 I 23,5 23,3 23,7 47,3 18,7 II 35,8 28,1 29,9 19,6 19,6 III 29,4 31,0 28,5 22,4 19,1 IV 61,5 51,9 54,4 43,7 30,6 oraz Biostatystyka p. 29