Statystyka w zarządzaniu : pełny wykład / Amir D. Aczel. wyd. 1, dodr. 5. Warszawa; Spis treści

Podobne dokumenty
Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

Importowanie danych do SPSS Eksportowanie rezultatów do formatu MS Word... 22

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

SPIS TEŚCI CZĘŚĆ I RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

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

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

Spis treści. Księgarnia PWN: Bruce M. King, Edward W. Minium - Statystyka dla psychologów i pedagogów. Wstęp Wprowadzenie...

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak

Księgarnia PWN: George A. Ferguson, Yoshio Takane - Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Testy nieparametryczne

Projekt okładki: Aleksandra Olszewska. Redakcja: Leszek Plak. Copyright: Wydawnictwo Placet Wydanie ebook. Wydawca

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Przykład 1. (A. Łomnicki)

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

wolne wolne wolne wolne

Analiza autokorelacji

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

Zmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015

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

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

dr Jerzy Pusz, st. wykładowca, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Z-LOG-033I Statystyka Statistics

Z-0033z Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału

Opis przedmiotu: Probabilistyka I

Testowanie hipotez statystycznych.

MATEMATYKA3 Mathematics3. Elektrotechnika. I stopień ogólnoakademicki. studia stacjonarne. Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta

Pobieranie prób i rozkład z próby

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

Analiza niepewności pomiarów

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Probabilistyka I Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

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

Doświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

Z poprzedniego wykładu

12/30/2018. Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie. Estymacja Testowanie hipotez

Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFM TO-s Punkty ECTS: 3. Kierunek: Fizyka Medyczna Specjalność: Techniki obrazowania i biometria

Podstawy statystyki matematycznej w programie R

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

Statystyka matematyczna i ekonometria

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30

Rozkłady statystyk z próby

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Wykład 4. Plan: 1. Aproksymacja rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym. 2. Rozkłady próbkowe. 3. Centralne twierdzenie graniczne

Weryfikacja hipotez statystycznych

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Analiza statystyczna. Microsoft Excel 2010 PL.

Rok akademicki: 2030/2031 Kod: JFM DE-s Punkty ECTS: 3. Kierunek: Fizyka Medyczna Specjalność: Dozymetria i elektronika w medycynie

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

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa. Cz. 1 / William Feller. wyd. 6, dodr. 4. Warszawa, Spis treści

Metody komputerowe statystyki Computer Methods in Statistics. Matematyka. Poziom kwalifikacji: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 3L

Testowanie hipotez statystycznych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA

Statystyka matematyczna dla leśników

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

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

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Transkrypt:

Statystyka w zarządzaniu : pełny wykład / Amir D. Aczel. wyd. 1, dodr. 5. Warszawa; 2011 Spis treści Od autora 11 1. Wprowadzenie i statystyka opisowa 15 1.1. Wprowadzenie 15 1.2. Percentyle i kwartyle 17 1.3. Miary tendencji centralnej 20 1.4. Miary zmienności 23 1.5. Grupowanie danych i histogramy 29 1.6. Skośność i spłaszczenie rozkładu częstości 34 1.7. Związki między średnią a odchyleniem standardowym 35 1.8. Skale pomiarowe 36 1.9. Metody prezentacji danych 38 1.10. Wstępna analiza danych 48 1.11. Inne statystyki 56 1.12. Korzystanie z komputera 58 1.13. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 61 Studium przypadku 1: NajwyŜsze oprocentowanie indywidualnych rachunków emerytalnych w Stanach Zjednoczonych 63 2. Prawdopodobieństwo 65 2.1. Wprowadzenie 65 2.2. Podstawowe definicje: zdarzenia, przestrzeń prób, prawdopodobieństwo 68 2.3. Podstawowe reguły obliczania prawdopodobieństw 77 2.4. Reguły de Morgana 83 2.5. Prawdopodobieństwo warunkowe (względne) 85 2.6. NiezaleŜność zdarzeń 90 2.7. Pojęcia kombinatoryczne 96 2.8. Prawdopodobieństwo całkowite (zupełne) i twierdzenie Bayesa 99 2.9. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 108 Studium przypadku 2: System przeciwrakietowy patriot" 109 3. Zmienne losowe 110 3.1. Wprowadzenie 110 3.2. Skokowe (dyskretne) zmienne losowe 110 3.3. Oczekiwana wartość i odchylenie standardowe zmiennej losowej 119 3.4. Rozkład dwumianowy 129 3.5. Inne rozkłady prawdopodobieństwa 138

3.6. Ciągłe zmienne losowe 144 3.7. Korzystanie z komputera 151 3.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 152 Studium przypadku 3: Bezpośrednie rozprowadzanie udziałów w praktyce Banku Milionerów" 153 4. Rozkład normalny 155 4.1. Wprowadzenie 155 4.2. Normalny rozkład prawdopodobieństwa 156 4.3. Standaryzowany rozkład normalny 158 4.4. Przekształcenia normalnej zmiennej losowej 165 4.5. Związek między zmiennymi X i Z oraz korzystanie z przekształcenia odwrotnego 171 4.6. Bardziej złoŝone problemy 176 4.7. Rozkład normalny jako przybliŝenie innych rozkładów prawdopodobieństwa 179 4.8. Korzystanie z komputera 183 4.9. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 184 Studium przypadku 4: Syntetyczna ocena bieŝącej wartości akcji 184 5. Pobieranie próby i rozkłady z próby 186 5.1. Wprowadzenie 186 5.2. Statystyki z próby jako estymatory parametrów populacji 189 5.3. Rozkłady z próby 194 5.4. Estymatory i ich własności 207 5.5. Stopnie swobody 211 5.6. Korzystanie z komputera 215 5.7. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 215 Studium przypadku 5: 50 najlepszych akcji w 1990 r. według Fortune" 216 6. Przedziały ufności 218 6.1. Wprowadzenie 218 6.2. Przedziały ufności dla średniej w populacji, gdy odchylenie standardowe jest znane 220 6.3. Przedziały ufności dla µ, gdy σ nie jest znane 227 6.4. Przedziały ufności dla frakcji w populacji, gdy próba jest duŝa 236 6.5. Korekta wzorów ze względu na skończoność populacji 240 6.6. Przedziały ufności dla wariancji w populacji 244 6.7. Wyznaczanie liczebności próby 247 6.8. Jednostronne przedziały ufności 251 6.9. Korzystanie z komputera 253 6.10. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 254 Studium przypadku 6: 200 największych banków świata 254 7. Sprawdzanie (testowanie) hipotez 265

7.1. Wprowadzenie 265 7.2. Sprawdzanie hipotezy statystycznej 266 7.3. Dwustronny test dla średniej w populacji w przypadku duŝej próby 274 7.4. Dwustronny test dla średniej w populacji w przypadku małej próby 282 7.5. Dwustronny test hipotezy o frakcji w populacji w przypadku duŝej próby 288 7.6. Testy jednostronne 292 7.7. Wartość p 304 7.8. Testy w przypadku populacji skończonych 314 7.9. Sprawdzanie hipotezy o wariancji w populacji 317 7.10. Prawdopodobieństwo błędu drugiego rodzaju i moc testu 320 7.11. Wyznaczanie liczebności próby przy sprawdzaniu hipotez 329 7.12. Jak wygląda sprawdzanie hipotez w praktyce 334 7.13. Korzystanie z komputera 339 7.14. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 340 Studium przypadku 7: Alaska Marine Highway 341 8. Porównywanie dwóch populacji 344 8.1. Wprowadzenie 344 8.2. Porównywanie wyników obserwacji zestawionych w pary 345 8.3. Sprawdzanie hipotezy o róŝnicy między średnimi w dwóch populacjach przy wykorzystaniu dwóch niezaleŝnych prób 353 8.4. Test dla róŝnicy między średnimi w dwóch populacjach, przy jednakowej wariancji 361 8.5. Test dla róŝnicy między frakcjami w dwóch populacjach w przypadku duŝych prób 369 8.6. Rozkład F i test na równość wariancji w dwóch populacjach 375 8.7. Korzystanie z komputera 384 8.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 386 Studium przypadku 8: Zaprogramowany obrót akcjami 387 9. Analiza wariancji 388 9.1. Wprowadzenie 388 9.2. Testowanie hipotez w analizie wariancji 390 9.3. Teoria ANOVA i obliczenia 396 9.4. Tablica ANOVA i przykłady 408 9.5. Dalsza analiza 415 9.6. Modele, czynniki, planowanie eksperymentów 422 9.7. Dwuczynnikowa (podwójna) analiza wariancji 426 9.8. Blokowanie danych 442 9.9. Korzystanie z komputera 452 9.10. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 454 Studium przypadku 9: New Coca, Coca-Cola Classic i Pepsi 455 10. Prosta regresja liniowa i korelacja 456

10.1. Wprowadzenie 456 10.2. Prosty model regresji liniowej 460 10.3. Szacowanie (estymacja) parametrów metodą najmniejszych kwadratów 464 10.4. Wariancja resztowa i odchylenia standardowe estymatorów regresji 474 10.5. Korelacja 479 10.6. Testy hipotez związanych z regresją 484 10.7. Na ile dobra jest regresja? 490 10.8. Tablice ANOVA i test F w zastosowaniu do modeli regresji 496 10.9. Analiza reszt i badanie poprawności modelu 498 10.10. Wykorzystywanie modelu regresji do prognozowania (przewidywania) 505 10.11. Korzystanie z komputera 508 10.12. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 511 Studium przypadku 10: Styczniowy prognostyk 512 11. Regresja wieloraka 514 11.1. Wprowadzenie 514 11.2. Model regresji wielorakiej z к zmiennymi objaśniającymi 517 11.3. Test F w zastosowaniu do modelu regresji wielorakiej 522 11.4. Na ile dobra jest regresja? 527 11.5. Testy istotności dla poszczególnych parametrów regresji 533 11.6. Sprawdzanie poprawności modelu regresji wielorakiej 546 11.7. Wykorzystanie modelu regresji wielorakiej do prognozowania (przewidywania) 554 11.8. Jakościowe zmienne objaśniające 557 11.9. Regresja wielomianowa 570 11.10. Modele nieliniowe i transformacje 579 11.11. Współliniowość w przypadku regresji wielorakiej 590 11.12. Autokorelacja reszt i test Durbina-Watsona 599 11.13. Częściowy test F i metody doboru zmiennych objaśniających 604 11.14. Korzystanie z komputera 611 11.15. Macierzowe podejście do analizy regresji wielorakiej 615 11.16. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 618 Studium przypadku 11: Diamond State Telephone Company 619 12. Szeregi czasowe, prognozowanie i indeksy 621 12.1. Wprowadzenie 621 12.2. Analiza trendu 624 12.3. Sezonowość i cykliczność 629 12.4. Metoda dzielenia przez średnią ruchomą 633 12.5. Metody wygładzania wykładniczego 641 12.6. Metoda Boxa-Jenkinsa 646 12.7. Ogólna dyskusja na temat prognozowania 647 12.8. ZłoŜenie prognoz 652

12.9. Wstęp do indeksów 653 12.10. Indeksy proste 654 12.11. Indeksy agregatowe 660 12.12. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 668 Studium przypadku 12: Prognozowanie zapotrzebowania na okręty 669 13. Kontrola i poprawa jakości 670 13.1. Wprowadzenie 670 13.2. W. Edwards Deming instruuje 671 13.3. Statystyka i jakość 672 13.4. Karta kontrolna x 679 13.5. Karta kontrolna R i karta kontrolna s 683 13.6. Karta kontrolna p karta kontrolna frakcji sztuk wadliwych 686 13.7. Karta kontrolna с 689 13.8. Karta kontrolna x 691 13.9. Korzystanie z komputera 691 13.10. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 691 Studium przypadku 13: Kontrola i poprawa jakości w Nashua Corporation 692 14. Metody nieparametryczne i testy chi-kwadrat 694 14.1. Wprowadzenie 694 14.2. Test znaków 695 14.3. Test serii test losowości 710 14.4. Test U Manna-Whitneya 716 14.5. Test rangowanych znaków Wilcoxona 723 14.6. Test Kruskala-Wallisa nieparametryczna alternatywa jednokierunkowej ANOVA 731 14.7. Test Friedmana dla ulosowionego, zblokowanego planu eksperymentu 737 14.8. Współczynnik korelacji rang Spearmana 742 14.9. Test zgodności chi-kwadrat 747 14.10. Analiza tablic wielodzielczych test niezaleŝności chi-kwadrat 757 14.11. Test równości frakcji (test jednorodności) chi-kwadrat 767 14.12. Korzystanie z komputera 773 14.13. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 778 Studium przypadku 14: Dziewięć narodów Ameryki Północnej 779 15. Statystyki bayesowskie i analiza decyzji 783 15.1. Wprowadzenie 783 15.2. Twierdzenie Bayesa w zastosowaniu do dyskretnych modeli probabilistycznych 785 15.3. Twierdzenie Bayesa w przypadku ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa 794 15.4. Wyznaczanie subiektywnych prawdopodobieństw 800 15.5. Analiza decyzji; przegląd ogólny 805

15.6. Drzewa decyzyjne 809 15.7. Korzystanie z dodatkowych informacji za pomocą twierdzenia Bayesa 821 15.8. UŜyteczność 835 15.9. Wartość informacji 840 15.10. Korzystanie z komputera 844 15.11. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 846 Studium przypadku 15: NieobsłuŜeni pasaŝerowie 846 16. Analiza wielowymiarowa 849 16.1. Wprowadzenie 849 16.2. Wielowymiarowy rozkład normalny 851 16.3. Wielowymiarowa analiza wariancji 867 16.4. Analiza dyskryminacyjna 882 16.5. Główne składowe oraz analiza czynnikowa 902 16.6. Krótka charakterystyka innych metod wielowymiarowych 914 16.7. Korzystanie z komputera 915 16.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 915 Studium przypadku 16: Przewidywanie upadku firmy 916 17. Metody doboru próby 918 17.1. Wprowadzenie 918 17.2. Nielosowy dobór próby i błąd obciąŝenia 919 17.3. Losowanie warstwowe 920 17.4. Losowanie zespołowe 931 17.5. Losowanie systematyczne 936 17.6. Inne metody 940 17.7. Odmowa odpowiedzi 941 17.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć 942 Studium przypadku 17: Boston Redevelopment Authority 942 Dodatek A. Bibliografia 944 Dodatek B. Rozwiązania większości zadań o numerach nieparzystych 947 Dodatek C. Tablice statystyczne 958 Dodatek D. Dane Rezerwy Federalnej 995 oprac. BPK