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

Podobne dokumenty
Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Podstawowe pojęcia statystyczne

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Próba własności i parametry

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

Podstawowe pojęcia cd. Etapy badania statystycznego

Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.

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

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

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki Cz. 1. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

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

Literatura. Podgórski J., Statystyka dla studiów licencjackich, PWE, Warszawa 2010.

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

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

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

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

Badania Statystyczne

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

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

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

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

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

99 wybranych pytań ze statystyki i odpowiedzi na nie

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

SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

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

STATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj

STATYSTYKA OPISOWA. Wykład 1

Przedmiot i rola statystyki

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Wykład 3: Prezentacja danych statystycznych

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

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

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

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

Statystyczne metody analizy danych

Statystyczny opis danych

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Statystyczne metody analizy danych

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

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

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Po drugie jest to dyscyplina naukowa, traktująca o metodach liczbowego opisu i wnioskowania o prawidłowościach występujących w procesach masowych.

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

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

Rozkłady zmiennych losowych

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

Statystyka. Wykład 6. Magdalena Alama-Bućko. 9 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia / 36

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

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 12 listopada Instytut Matematyki WE PP

Wykład 2: Grupowanie danych (szeregi statystyczne) + porady dotyczące analizy danych w programie STATISTICA

Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

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

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

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

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

Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

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

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

Przedmiotowe Zasady Oceniania III LO w Łomży. Statystyka. Klasa II-III

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Wykład 10: Elementy statystyki

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Statystyka z demografią

Estymacja parametrów rozkładu cechy

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

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

BADANIE MARKETINGOWE

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

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

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Analiza współzależności zjawisk

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 1) Dariusz Gozdowski

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

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

Grupowanie materiału statystycznego

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład Przedmiot statystyki

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

Podstawy statystyki opisowej

Podstawy statystyki opisowej

Transkrypt:

[1] POJĘCIA WSTĘPNE STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych. BADANIE STATYSTYCZNE - ogół prac mających na celu poznanie struktury określonej zbiorowości statystycznej. ZBIOROWOŚĆ (POPULACJA) STATYSTYCZNA - zbiór dowolnych elementów (osób, przedmiotów, faktów) podobnych pod względem określonych cech (ale nie identycznych) poddanych badaniu statystycznemu. JEDNOSTKA STATYSTYCZNA - składowe (elementy) zbiorowości (obiekty badania), które podlegają bezpośredniej obserwacji lub pomiarowi. n - oznaczenie liczby jednostek statystycznych w populacji ZBIOROWOŚĆ (POPULACJA) GENERALNA - wszystkie elementy będące przedmiotem badania, co do których chcemy formułować wnioski ogólne. ZBIOROWOŚĆ PRÓBNA (PRÓBA) - podzbiór populacji generalnej; wyniki badań próby są uogólniane na zbiorowość generalną. Próba musi być reprezentatywna. Reprezentatywność zaleŝy od: sposobu wyboru jednostek (celowy, losowy) oraz liczebności próby. n>30 - duŝa próba n 30 - mała próba

[2] RODZAJE BADANIA STATYSTYCZNEGO 1. całkowite (wyczerpujące) 2. częściowe (reprezentacyjne, ankietowe, itp.) CECHA STATYSTYCZNA - podlegająca badaniu właściwość jednostki statystycznej. Cechę oznaczamy duŝą literą (np. X, Y, Z,...). Wartość cechy dla konkretnej jednostki (np. jednostki o numerze i) oznaczamy mała literą z indeksem dolnym (np. x i, y i, z i,...). Cechy statystyczne dzielimy na: cechy mierzalne (ilościowe, kwantytatywne). Cechy te dzielimy dalej na: ciągłe i skokowe (dyskretne), cechy niemierzalne (jakościowe, kwalitatywne) Inny podział cech to podział na: STYMULANTY DESTYMULANTY NOMINANTY poczytać w domu: rozdz. 1 i 2 z ksiąŝki [2] oraz rozdz. 2 z ksiąŝki [3]

[3] GRUPOWANIE materiału statystycznego SZEREGI STATYSTYCZNE - odpowiednio usystematyzowany i uporządkowany surowy materiał statystyczny. Szeregi statystyczne dzielimy na szeregi: szczegółowe rozdzielcze (punktowe, przedziałowe) czasowe (momentów, okresów) PRZYKŁAD 1 (szereg szczegółowy i szereg rozdzielczy) Przedmiotem badania jest wadliwość produkcji na III zmianie w firmie DINO. Liczba wyprodukowanych wyrobów wynosi 50 (n=50). Cecha badana (X) oznacza liczbę usterek w wyrobie. Surowy materiał statystyczny to ciąg 50 liczb oznaczający liczbę braków stwierdzonych w kolejnym wyrobie. Ma on postać: 3, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 4, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 3, 0, 2, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 4, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2 SZEREG SZCZEGÓŁOWY otrzymamy sortując te liczby rosnąco (najczęściej) lub malejąco (rzadziej). Liczby braków posortowane rosnąco dają następujący ciąg {x i } 50 liczb: 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4 Liczby te spełniają warunek definicji szeregu szczegółowego: x 1 x 2 x 3... x 50

[4] SZEREG ROZDZIELCZY PUNKTOWY numer klasy braków wyrobów (liczebność) i x i n i 1 0 30 2 1 8 3 2 6 4 3 4 5 4 2 razem 50 numer klasy braków liczebność skumulowana i x i n i sk 1 0 30 2 1 38 3 2 44 4 3 48 5 4 50 razem

[5] WSKAŹNIK STRUKTURY (w i ) Wskaźnik struktury (inaczej częstość) nazywany jest teŝ: liczebnością względną, frakcją, odsetkiem. Wylicza się go następująco: w i = n i n dla i = 1, 2,...,k numer klasy braków wyrobów (liczebność) wskaźnik struktury i x i n i w i 1 0 30 0,60 2 1 8 0,16 3 2 6 0,12 4 3 4 0,08 5 4 2 0,04 razem 50 1,00 Kolumna liczb { w i } nazywana jest rozkładem empirycznym (liczby usterek).

[6] SKUMULOWANY WSKAŹNIK STRUKTURY (w i sk ) Skumulowany wskaźnik struktury (inaczej: częstość skumulowana). Wylicza się go następująco: w i sk = ni n sk dla i = 1, 2,...,k numer klasy braków liczebność skumulowana skumulowany wskaźnik struktury i x i n i sk w i sk 1 0 30 0,60 2 1 38 0,76 3 2 44 0,88 4 3 48 0,96 5 4 50 1,00 razem Kolumna liczb { w i sk } nazywana jest dystrybuantą empiryczną (liczby usterek).

[7] ZALECENIA przy grupowaniu w szereg rozdzielczy przedziałowy k - klas k n h - rozpiętość przedziału h x max k x min PRZYKŁAD 2 (szereg rozdzielczy przedziałowy) Przedmiotem badania jest czas dojazdu do pracy w dwóch firmach: DINO i ZAUR. Surowy materiał empiryczny znajduje się na kserówce.

czas dojazdu D. Miszczyńska, M.Miszczyński, Materiały do wykładu 1 ze Statystyki, 2008/09 [8] Czas dojazdu pracowników firmy DINO [w minutach] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 00 17 28 22 20 53 36 37 21 19 21 10 22 17 32 33 22 31 9 30 19 24 20 16 22 20 34 19 15 21 17 17 27 30 36 51 23 24 16 38 21 13 42 19 40 17 25 19 16 19 29 31 24 39 28 50 65 18 19 20 48 23 60 21 24 37 60 19 22 30 22 21 19 27 31 18 43 70 24 23 58 30 47 19 32 20 18 20 80 20 35 17 5 24 27 31 51 32 39 90 60 58 39 19 24 21 29 14 18 16 Czas dojazdu pracowników firmy ZAUR [w minutach] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 00 42 49 36 46 21 47 38 15 64 51 10 52 41 25 36 24 33 39 36 47 53 20 49 8 43 54 44 7 51 55 43 8 30 40 47 40 25 49 19 55 56 29 40 40 28 19 33 46 29 35 47 34 41 40 50 32 53 53 54 59 18 34 52 49 17 60 38 36 49 43 49 44 38 17 54 30 70 51 41 50 21 19 49 49 22 44 54 80 25 60 39 34 37 54 17 52 11 12 90 32 31 17 11 32 43 62 39 22 40 100 49 31 46 50 50 33 47 12 64 53 110 55 43 28 55 63 49 28 38 51 46 120 48 40 55 5 38 37 50 49 46 51 130 33 53 47 26 65 46 26 47 28 50 140 24 65 45 46 40 42 38 21 39 52 150 42 49 19 46 49 51 39 31 38 48 160 50 52 47 33 37 24 54 47 44 53 170 31 41 43 49 53 32 48 41 53 35 180 41 28 34 50 37 46 41 49 54 50 190 39 48 28 10 53 63 47 55 45 50 Pogrupuj dane w szeregi rozdzielcze następującej postaci : DINO pracowników czas dojazdu ZAUR pracowników 5-15 5 5-15 10 15-25 55 15-25 20 25-35 20 25-35 30 35-45 10 35-45 50 45-55 5 45-55 80 55-65 5 55-65 10 razem 100 razem 200

[9] WSKAŹNIK PODOBIEŃSTWA STRUKTUR Wskaźnik podobieństwa struktur (w p ) jest najprostszą miarą statystyczną pozwalającą ocenić podobieństwo kształtowania się badanej cechy w dwóch róŝnych zbiorowościach. Wyliczamy go następująco: w p = k i= 1 min { w w }, 1 i 2i numer czas częstość klasy dojazdu DINO i x 0i x 1i w 1i w 2i częstość ZAUR obliczenia wskaźnika w p 1 5 15 0,05 0,05 0,05 2 15 25 0,55 0,10 0,10 3 25 35 0,20 0,15 0,15 4 35 45 0,10 0,25 0,10 5 45 55 0,05 0,40 0,05 6 55 65 0,05 0,05 0,05 razem 1,00 1,00 0,50

[10] PREZENTACJA GRAFICZNA SZEREGÓW STATYSTYCZNYCH HISTOGRAM - wykres słupkowy DIAGRAM - wykres liniowy Oba typy wykresów mogą być sporządzane w wariantach dla: liczebności liczebności skumulowanej częstości częstości skumulowanej Przykłady histogramów i diagramów dla ZAUR (s. 15). Dla wzrokowego porównania rozkładu badanej cechy w dwóch (lub więcej) zbiorowościach uŝywamy wyłącznie wykresów częstościowych (s.16). Dla DINO wykonać je samodzielnie w domu. O innych typach wykresów poczytać samodzielnie we wskazanych wcześniej rozdziałach.

[11] Histogram i diagram częstości dla czasu dojazdu pracowników firmy ZAUR Histogram i diagram częstości skumulowanej dla czasu dojazdu pracowników firmy ZAUR

[12] Diagramy częstości dla czasu dojazdu pracowników firm DINO i ZAUR częstość 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Diagramy częstości czasu dojadu DINO ZAUR 10 20 30 40 50 60 czas dojazdu