Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Podobne dokumenty
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

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

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

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

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

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

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

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

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

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

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

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

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

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

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

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:

Próba własności i parametry

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

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

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

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

Statystyka matematyczna dla leśników

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

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

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

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

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

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

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

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

ELEMENTY STATYSTYKI 1. DANE

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

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

KRZYWA CZĘSTOŚCI, CZĘSTOLIWOŚCI I SUM CZASÓW TRWANIA STANÓW

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

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

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

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

Parametry statystyczne

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

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

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

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

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

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Pozyskiwanie wiedzy z danych

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

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

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

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

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Zmienne losowe. Statystyka w 3

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

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

Statystyka opisowa- cd.

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

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

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

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

Statystyczne metody analizy danych

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

Ćwiczenie nr 2: ZaleŜność okresu drgań wahadła od amplitudy

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Testy nieparametryczne

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych

Statystyka matematyczna i ekonometria

Transkrypt:

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść pewne zdarzenia przy przebiegu zjawiska lub przy dokonywaniu doświadczeń w pewnych warunkach. Zjawiska hydrologiczne i meteorologiczne powtarzają się w pewnych odstępach, dlatego teŝ moŝna je badać metodami statystycznymi. Wykorzystywane metody polegają na porządkowaniu według wielkości zbioru spostrzeŝeń dotyczących danego zjawiska, oraz tworzeniu tzw. szeregów rozdzielczych.

Charakterystyczne cechy danych pomiarowych Charakter danych liczbowych (zmiennej) - zmienna ciągła tzn. taka, która moŝe przyjmować kaŝdą wartość; - zmienna dyskretna jeŝeli są luki pomiędzy wartościami, np. zmienna moŝe przyjmować tylko wartości całkowite. Zmienność warunków jest zobrazowana poprzez częstość występowania róŝnych wartości zmiennej. Rozkład częstości uzyskuje się grupując dane w klasy i na podstawie ilości obserwacji w poszczególnych klasach tworzy się wykres słupkowy zwany histogramem. MoŜna z niego bezpośrednio otrzymać krzywą rozkładu częstości. JeŜeli krzywe rozkładu są asymetryczne o rozkład taki nazywamy skośnym. Rozkłady skośne są typowe dla danych hydrologicznych.

Histogram gęstości częstości przepływów dla nierównych przedziałów g i = w i / Q i Przepływ najdłuŝej trwający - modalny

Charakterystyka zbioru danych Wartość średnia moŝe być wyraŝona poprzez: -wartość przeciętną, czyli średnią arytmetyczną. Jest to iloraz sumy wszystkich danych przez liczbę tych danych: x x = n - medianę, którą otrzymuje się jako wartość środkową uporządkowanego rosnąco lub malejąco ciągu obserwacji. Ta sama ilość obserwacji jest większa, bądź mniejsza od mediany. - wartość modalną wartość klasy grupowania statystycznego, w której jest najwięcej obserwacji.

ZaleŜności pomiędzy wartościami średnimi Jedynie dla rozkładu normalnego (symetrycznego) wartości te pokrywają się. Dla rozkładu skośnego tak nie jest, a zaleŝność w przybliŝony sposób moŝna określić następująco: mediana leŝy na 1/3 odległości od wartości przeciętnej do wartości modalnej.

Zalety i wady trzech rodzajów średniej Wartość modalna Rozkłady często nie są jednomodalne, a wartość modalna moŝe częściowo wynikać z subiektywnego wyboru przedziałów klasowych przy grupowaniu danych. Wartość modalna nie ma ścisłych własności matematycznych i dlatego zalecana jest dla metod graficznych. Mediana Przy obliczaniu mediany kaŝdej obserwacji n i jest nadawana ta sama waga jednostkowa. Zbiory róŝniące się znacznie od siebie mogą mieć tę samą medianę. Mediana nie ma Ŝadnych ścisłych własności matematycznych. Wartość przeciętna Jest ścisłą wartością matematyczną. Przy obliczaniu tej wartości, kaŝdej obserwacji nadawana jest waga zgodna z wielkością tej obserwacji. W przypadku rozkładu normalnego nie ma to wielkiego znaczenia, natomiast w przypadku rozkładów skośnych bardzo duŝy wpływ na wartość przeciętną mają wartości skrajne. Podawanie samej wartości przeciętnej moŝe być mylące i dlatego waŝne jest określenie rozproszenia wokół tej wartości.

Graficznie najlepszym obrazem rozproszenia jest krzywa rozkładu częstości. Liczbowo najprostszą miarą rozproszenia jest podanie największej i najmniejszej zaobserwowanej wartości (przedziału wartości, rozpiętości wartości). Lepiej jest podawać rozproszenie w postaci jednej wartości tzw. odchylenia od wartości średniej. OP odchylenie przeciętne: Wariancja: Odchylenie standardowe: OP 2 δ δ = x x = n ( x x) = n Dla wartości modalnej nie ma moŝliwości podania odchylenia. W przypadku mediany stosuje się odchylenie ćwiartkowe równe: (kwartyl górny kwartyl dolny)/2 2 ( x x) n 2

Wskaźniki zmienności Dla mediany i odchylenia ćwiartkowego: odchylenie ćwiartkowe/mediana 100% zmienność względna: odchylenie przeciętne (OP)/wartość przeciętna 100% współczynnik zmienności: odchylenie standardowe/wartość przeciętna 100%

MoŜliwe porównanie rytmu odpływu róŝnych rzek niezaleŝnie od powierzchni zlewni

m p = +1 100 N p prawdopodobieństwo osiągnięcia i przekroczenia m-tego wyrazu w N elementowym ciągu [%]