Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Podobne dokumenty
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

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

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

Zmienne losowe. Statystyka w 3

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

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

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

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

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

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

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:

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Statystyczne metody analizy danych

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

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

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

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

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2

Zmienne losowe. Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta. Wartość oczekiwana i wariancja zmiennej losowej

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

METODY BADAŃ NA ZWIERZĘTACH ze STATYSTYKĄ wykład 3-4. Parametry i wybrane rozkłady zmiennych losowych

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

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

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

Statystyka matematyczna

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

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

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

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

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

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Statystyka i eksploracja danych

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Jednowymiarowa zmienna losowa

Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.

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

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

Prawdopodobieństwo i statystyka

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

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Lista zadania nr 7 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

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

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

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

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

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Zmienna losowa i jej rozkład

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Funkcje charakterystyczne zmiennych losowych, linie regresji 1-go i 2-go rodzaju

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

Oznacza to, że chcemy znaleźć minimum, a właściwie wartość najmniejszą funkcji

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

dr hab. Renata Karkowska 1

Statystyczna analiza danych

Zmienne losowe. Powtórzenie. Dariusz Uciński. Wykład 1. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

1 Pochodne wyższych rzędów

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

= = a na podstawie zadania 6 po p. 3.6 wiemy, że. b 1. a 2 ab b 2

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

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

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

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

Inteligentna analiza danych

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Transkrypt:

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Współczynnik zmienności Klasycznym współczynnikiem (wskaźnikiem) zmienności zmiennej losowej X nazywamy wyrażenie gdzie E(X) 0. v k z (X) = D(X) E(X), Klasyczny współczynnik zmienności jest miarą rozproszenia, rozrzutu, dyspersji rozkładu względem wartości oczekiwanej. Oczywiście 0 v k z (X). Często podaje się klasyczny współczynnik zmienności w ujęciu procentowym. Wtedy 0 v k z (X) 00%. Im wartość tego współczynnika jest mniejsza tym rozproszenie (rozrzut, zmienność) jest mniejsze. Można też powiedzieć, że wtedy wartości zmiennej są bardziej skupione wokół wartości oczekiwanej. x k 5 p k Ponieważ E(X) =, 5, D(X) =, 7, więc v k z (X) = co oznacza średnią (przeciętną) zmienność., 7, 5 0, 9 = 9%, Zmienna losowa X ma rozkład jednostajny o gęstości Ponieważ E(X) =, D(X) =, więc 0 dla x <, dla x 7, 0 dla x > 7. v k z (X) = 0, = %, co oznacza również średnią (przeciętną) zmienność, ale słabszą niż w poprzednim przykładzie.

Pozycyjnym współczynnikiem (wskaźnikiem) zmienności zmiennej losowej X nazywamy wyrażenie v p z(x) = Q(X) Me(X), gdzie Me(X) 0, Q(X) = [Q (X) Q (X)] - odchylenie ćwiartkowe. Pozycyjny współczynnik zmienności jest miarą rozproszenia, rozrzutu, dyspersji rozkładu względem mediany. Oczywiście 0 v p z(x). Często podaje się pozycyjny współczynnik zmienności w ujęciu procentowym. Wtedy 0 v p z(x) 00%. x k 5 7 0 p k 0, 0, 0, 5 0, Ponieważ Me(X) = 7, Q (X) = 7, Q (x) = 5, Q(X) = [7 5] =, więc v p z(x) = 7 0, = %, co oznacza dość słabą zmienność, czyli wartości są mocno skupione wokół mediany. Dla porównania E(X) =, 7, D(X) =,, skąd v k z (X) 0, = %, czyli zmienność wokół wartości oczekiwanej jest słaba. e x dla x 0. Ponieważ Me(X) = ln, Q (X) = ln, Q (x) = ln, Q(X) = więc v p z(x) = ln 0, 79 = 79%, ln co oznacza silną zmienność, czyli wartości są słabo skupione wokół mediany. [ ln ln ] = ln, Dla porównania E(X) =, D(X) =, skąd vk z (X) = = 00%, czyli zmienność wokół wartości oczekiwanej jest bardzo silna. Współczynnik asymetrii Mówimy, że zmienna losowa ma rozkład symetryczny względem prostej x = a, jeżeli. w przypadku zmiennej losowej skokowej o punktach skokowych x k dla każdego punktu x i a istnieje taki punkt x j a, że P (X = x i ) = P (X = x j ) oraz a x i = x j a,

. w przypadku zmiennej losowej ciągłej o gęstości f(x) zachodzi f(a x) = f(a + x) dla każdego x w punktach ciągłości funkcji f. Prostą o równaniu x = a nazywamy osią symetrii rozkładu. Jeżeli takie a nie istnieje, to mówimy o asymetrii rozkładu. W statystyce bada głównie się asymetrię względem wartości oczekiwanej. Słowo asymetria zastępuje się czasem słowem skośność. Współczynnikiem asymetrii rozkładu zmiennej losowej X nazywamy wyrażenie w a (X) = µ D (X), gdzie µ - moment centralny trzeciego rzędu, który można obliczyć według wzoru µ = m m m + m, gdzie m k = E(X k ) - momenty zwykłe k-tego rzędu, k =,, oraz D(X) = µ, µ = m m. Jeżeli w a (X) > 0, to mówimy, że rozkład ma asymetrię prawostronną (dodatnią). Jeżeli w a (X) < 0, to mówimy, że rozkład ma asymetrię lewostronną (ujemną). Jeżeli w a (X) = 0, to mówimy, że rozkład jest symetryczny. Współczynnik asymetrii mierzy zatem kierunek asymetrii oraz jej siłę: im w a (X) jest większe tym asymetria jest silniejsza. x k 5 7 0 p k 0, 0, 0, 5 0, Wiemy już, że m = E(X) =, 7. Analogicznie można obliczyć m = E(X ) = 9, 9, m = E(X ) = 97,, skąd µ =,. Ponadto µ = 5, 0, D(X) =, 8, więc ostatecznie w a (X) =, 0, 7 = 7%, (, 8) czyli mamy słabą asymetrię lewostronną tego rozkładu. Ponieważ teraz mamy wzory m k = + e x dla x 0. + x k f(x) dx = x k e x dx, k =,,, 0

z których obliczamy kolejno m =, m =, m =, skąd µ =. Ponadto µ =, czyli D(X) =, więc ostatecznie wa(x) = ( ) = = 00%, czyli mamy bardzo silną asymetrię prawostronną tego rozkładu. W wielu przypadkach korzysta się klasycznego współczynnika asymetrii postaci v k a(x) = E(X) Do(X), D(X) który jest interpolacyjnym przybliżeniem współczynnika w a (X). x k 5 7 0 p k 0, 0, 0, 5 0, Mamy tutaj E(X) =, 7, D(X) =, 8, Do(X) = 7, zatem v k a(x) =, 7 7, 8 0, = %, co oznacza, że mamy dość słabą asymetrię lewostronną rozkładu. e x dla x 0. Mamy tutaj E(X) =, ale Do(X) nie możemy wyznaczyć, gdyż funkcja f nie ma maksimum lokalnego. Posłużymy się wzorem Pearsona. Ponieważ Me(X) = ln, więc Wobec powyższego mamy Do(X) E(X) [E(X) Me(X)] = + ln 0, 0. va(x) k = ( + ln ) 0, 9 = 9%, co oznacza, że mamy silną asymetrię prawostronną rozkładu. Określa się także pozycyjny współczynnik asymetrii według wzoru va(x) p = [Q (x) Me(X)] [Me(x) Q (X)]. Q(X)

x k 5 7 0 p k 0, 0, 0, 5 0, Mamy tutaj Me(X) = 7, Q (X) = 5, Q (X) = 7, Q(X) =, zatem v p a(x) = [7 7] [7 5] co oznacza, że mamy silną asymetrię lewostronną rozkładu. = = 00%, e x dla x 0. Mamy tutaj Me(X) = ln, Q (X) = ln, Q (x) = ln, Q(X) = ln, zatem v p a(x) = [ ln ln ] [ ln ln ] ln = ln ln co oznacza, że mamy słabą asymetrię prawostronn a rozkładu. 0, = %, 5