Statystyka matematyczna

Podobne dokumenty
Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Statystyka opisowa. Wykªad II. Elementy statystyki opisowej. Edward Kozªowski.

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Próba własności i parametry

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

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

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

Pozyskiwanie wiedzy z danych

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

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

Statystyczne metody analizy danych

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

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

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

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

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

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

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

KARTA PRZEDMIOTU. w języku polskim Statystyka opisowa Nazwa przedmiotu USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW. dr Agnieszka Krzętowska

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

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

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

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

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

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

Statystyka matematyczna i ekonometria

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

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

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

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

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

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:

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

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

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

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

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

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

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

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

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

Elementarna statystyka Wnioskowanie o regresji (Inference 2 czerwca for regression) / 13

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

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

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

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

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

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

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/

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

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

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

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

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

Rozkłady statystyk z próby

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

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

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Miary statystyczne. Katowice 2014

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

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

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

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

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2018 roku

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

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

Parametry statystyczne

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

Transkrypt:

Statystyka matematyczna Aleksandra Ki±lak-Malinowska akis@uwm.edu.pl http://wmii.uwm.edu.pl/ akis/

Czym zajmuje si statystyka? Statystyka zajmuje si opisywaniem i analiz zjawisk masowych otaczaj cej czªowieka rzeczywisto±ci.

Czym zajmuje si statystyka? Statystyka zajmuje si opisywaniem i analiz zjawisk masowych otaczaj cej czªowieka rzeczywisto±ci. Statystyk dzielimy na:

Czym zajmuje si statystyka? Statystyka zajmuje si opisywaniem i analiz zjawisk masowych otaczaj cej czªowieka rzeczywisto±ci. Statystyk dzielimy na: statystyk opisow zajmuj c si wst pnym opracowaniem danych

Czym zajmuje si statystyka? Statystyka zajmuje si opisywaniem i analiz zjawisk masowych otaczaj cej czªowieka rzeczywisto±ci. Statystyk dzielimy na: statystyk opisow zajmuj c si wst pnym opracowaniem danych wnioskowanie statystyczne (statystyk matematyczn ) oparte na teorii rachunku prawdopodobie«stwa.

Czym zajmuje si statystyka? Podstawowe poj cia statystyki matematycznej:

Czym zajmuje si statystyka? Podstawowe poj cia statystyki matematycznej: populacja generalna - zbiorowo±, której elementy obserwujemy

Czym zajmuje si statystyka? Podstawowe poj cia statystyki matematycznej: populacja generalna - zbiorowo±, której elementy obserwujemy cechy statystyczne - wªa±ciwo±ci, które podlegaj badaniom statystycznym.

Czym zajmuje si statystyka? Podstawowe poj cia statystyki matematycznej: populacja generalna - zbiorowo±, której elementy obserwujemy cechy statystyczne - wªa±ciwo±ci, które podlegaj badaniom statystycznym. próba - podzbiór populacji generalnej podlegaj cy bezpo±redniemu badaniu ze wzgl du na ustalon cech, w celu wyci gni cia wniosków o ksztaªtowaniu si warto±ci tej cechy w populacji.

Badanie statystyczne Badanie statystyczne mo»e by :

Badanie statystyczne Badanie statystyczne mo»e by : kompletne - gdy badaniu podlegaj elementy caªej populacji generalnej,

Badanie statystyczne Badanie statystyczne mo»e by : kompletne - gdy badaniu podlegaj elementy caªej populacji generalnej, cz ±ciowe - gdy badaniu podlegaj tylko niektóre elementy populacji generalnej (próba), a wyniki zostaj uogólnione na caª zbiorowo±.

Próba Próba, na podstawie której wnioskujemy o caªej populacji generalnej powinna by :

Próba Próba, na podstawie której wnioskujemy o caªej populacji generalnej powinna by : reprezentatywna- jej struktura pod wzgl dem badanej cechy nie ró»ni si istotnie od struktury populacji generalnej

Próba Próba, na podstawie której wnioskujemy o caªej populacji generalnej powinna by : reprezentatywna- jej struktura pod wzgl dem badanej cechy nie ró»ni si istotnie od struktury populacji generalnej losowa - dobór elementów do próby dokonywany jest w drodze losowania, tzn. w taki sposób,»e jedynie przypadek decyduje o tym, który element populacji generalnej wchodzi do próby, a który nie.

Podziaª cech statystycznych Podziaª cech statystycznych mierzalne (ilo±ciowe) daj ce si okre±li odpowiedni jednostk miary (np. ilo± sztuk, metrów, liczba lat itd.)

Podziaª cech statystycznych Podziaª cech statystycznych mierzalne (ilo±ciowe) daj ce si okre±li odpowiedni jednostk miary (np. ilo± sztuk, metrów, liczba lat itd.) skokowe (np. liczba lat, ilo± samochodów na parkingu, liczba dzieci w rodzinie).

Podziaª cech statystycznych Podziaª cech statystycznych mierzalne (ilo±ciowe) daj ce si okre±li odpowiedni jednostk miary (np. ilo± sztuk, metrów, liczba lat itd.) skokowe (np. liczba lat, ilo± samochodów na parkingu, liczba dzieci w rodzinie). ci gªe (np. waga, wzrost, zu»ycie paliwa itd.)

Podziaª cech statystycznych Podziaª cech statystycznych mierzalne (ilo±ciowe) daj ce si okre±li odpowiedni jednostk miary (np. ilo± sztuk, metrów, liczba lat itd.) skokowe (np. liczba lat, ilo± samochodów na parkingu, liczba dzieci w rodzinie). ci gªe (np. waga, wzrost, zu»ycie paliwa itd.) niemierzalne (jako±ciowe) okre±laj ce pewn jako± jednostki statystycznej, a nie jej wymiar ilo±ciowy (np. pªe, kolor oczu)

Miary statystyczne Miary poªo»enia ±rednia arytmetyczna kwartyle (w tym mediana) dominanta

Miary statystyczne Miary poªo»enia ±rednia arytmetyczna kwartyle (w tym mediana) dominanta Miary rozproszenia rozst p wariancja odchylenie standardowe odchylenie przeci tne odchylenie wiartkowe wspóªczynnik zmienno±ci

Miary statystyczne Miary asymetrii wspóªczynnik asymetrii wspóªczynnik sko±no±ci

Miary statystyczne Miary asymetrii wspóªczynnik asymetrii wspóªczynnik sko±no±ci Miary koncentracji kurtoza wspóªczynnik koncentracji Lorenza

Dla szeregu rozdzielczego ±rednia arytmetyczna k x = 1 x n i n i i=1

Dla szeregu rozdzielczego pierwszy kwartyl Q 1 = x k + ( n k 1 4 n i ) h n k i=1

Dla szeregu rozdzielczego pierwszy kwartyl Q 1 = x k + ( n k 1 4 n i ) h n k i=1 x k - dolna granica przedziaªu, w której znajduje si pierwszy kwartyl n k - liczebno± przedziaªu, w którym znajduje si pierwszy kwartyl h - dªugo± przedziaªu klasowego

Dla szeregu rozdzielczego drugi kwartyl - mediana Q 2 = x k + ( n k 1 2 n i ) h n k i=1

Dla szeregu rozdzielczego drugi kwartyl - mediana Q 2 = x k + ( n k 1 2 n i ) h n k i=1 x k - dolna granica przedziaªu, w której znajduje si mediana n k - liczebno± przedziaªu, w którym znajduje si mediana h - dªugo± przedziaªu klasowego

Dla szeregu rozdzielczego trzeci kwartyl Q 3 = x k + ( 3n 4 k 1 n i ) h n k i=1

Dla szeregu rozdzielczego trzeci kwartyl Q 3 = x k + ( 3n 4 k 1 n i ) h n k i=1 x k - dolna granica przedziaªu, w której znajduje si trzeci kwartyl n k - liczebno± przedziaªu, w którym znajduje si trzeci kwartyl h - dªugo± przedziaªu klasowego

Dla szeregu rozdzielczego D = x k + dominanta n k n k 1 (n k n k 1 )+(n k n k+1 ) h

Dla szeregu rozdzielczego D = x k + dominanta n k n k 1 (n k n k 1 )+(n k n k+1 ) h x k - dolna granica przedziaªu, w której znajduje si dominanta n k - liczebno± przedziaªu, w którym znajduje si dominanta n k 1 - liczebno± przedziaªu poprzedzaj cego przedziaª dominanty n k+1 - liczebno± przedziaªu nast puj cego po przedziale dominanty h - dªugo± przedziaªu klasowego

Dla szeregu rozdzielczego wariancja k S 2 = 1 ( x n i x) 2 n i i=1

Dla szeregu rozdzielczego wariancja k S 2 = 1 ( x n i x) 2 n i i=1 odchylenie standardowe S = s 2

Dla szeregu rozdzielczego wariancja k S 2 = 1 ( x n i x) 2 n i i=1 odchylenie standardowe S = s 2 typowy obszar zmienno±ci x S < x typ < x + S

Dla szeregu rozdzielczego wspóªczynni asymetrii A = m 3 S 3

Dla szeregu rozdzielczego wspóªczynni asymetrii A = m 3 S 3 gdzie: m 3 = 1 n k ( x i x) 3 n i i=1