PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK

Podobne dokumenty
ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK SZEREG CZASOWY

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

SZEREG CZASOWY Y zjawisko badane w różnych okresach lub momentach czasu. Dynamika zjawiska to zmiana zjawiska w czasie. Przykład. Y średni kurs akcji

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH

formularzy opisowych, ankiet lub innych dokumentów stanowi nieuporządkowany statystyczny, stanowi on podstawę dalszych

PARAMETRY ELEKTRYCZNE CYFROWYCH ELEMENTÓW PÓŁPRZEWODNIKOWYCH

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Analiza szeregów czasowych

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

65120/ / / /200

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o ˆ

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.


Proces narodzin i śmierci

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn









WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO. Lidia Luty

Analiza współzależności

METODY SZACOWANIA PARAMETRÓW MODELI DWULINIOWYCH

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

Prognozowanie i symulacje

Statystyka. Wykład 12. Magdalena Alama-Bućko. 29 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 29 maja / 47

EKONOMETRIA Wykład 2: Metoda Najmniejszych Kwadratów

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

SELEKCJA: JAK JEDNA POPULACJA (STRATEGIA) WYPIERA INNĄ

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

Cechy szeregów czasowych

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Nieparametryczne Testy Istotności

Wybrane zagadnienia Termodynamiki Technicznej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Dywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI.

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

OGŁOSZENIE TARYFA DLA ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ I ZBIOROWEGO ODPROWADZANIA ŚCIEKÓW. Taryfa obowiązuje od do

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Statystyka Inżynierska

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji

Prąd sinusoidalny. najogólniejszy prąd sinusoidalny ma postać. gdzie: wartości i(t) zmieniają się w czasie sinusoidalnie

Zasady wyznaczania minimalnej wartości środków pobieranych przez uczestników od osób zlecających zawarcie transakcji na rynku terminowym

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Procedura normalizacji

METODY KOMPUTEROWE 10

Regulamin. udzielania pomocy materialnej o charakterze socjalnym dla uczniów zamieszkaùych na terenie Gminy Wolbórz

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

CZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE

III. Przetwornice napięcia stałego

I. Elementy analizy matematycznej

STATYSTYKA EKONOMICZNA w LOGISTYCE

MECHANIKA BUDOWLI 6 CIĘŻARY SPRĘŻYSTE

p Z(G). (G : Z({x i })),

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Zaawansowane metody numeryczne

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

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







ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH I INDEKSY STATYSTYCZNE

Dyskretny proces Markowa

Transkrypt:

PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK Założena Nech oznacza ozom (warość) badanego zjawska (zmennej) w kolejnch momenach czasu T0, gdze T 0 0,1,..., n 1 oznacza worz szereg czasow. zbór numerów czasu. Cąg warośc Przkład sożce wa na głowę rok 2002 2004 2005 2006 2007 sożce 71 75 78 80 87 93 T 0 Defncje 1. Absolune rzros warośc zmennej w okrese 1, defnujem jako: gdze: T Przkład 1 1,2,..., n 1 1, T 1 2004 2005 2006 2007 4 3 2 7 6 2. Względne rzros warośc w okrese 1, określam jako:

Przkład T 1, 2004 2005 2006 2007 0,053 0,038 0,025 0,080 0,065 gdze: - oznacza ozom badanego zjawska w ewnm wbranm momence czasu T0 2a. Względne rzros nazwam łańcuchowm jeśl w każdm momence czasu orównujem ozom zjawska z wbranm za momen odnesena 1 T 1, zn. odsawą orównana jes warość zjawska 1 w momence orzednm. 2b. Względne rzros nazwam jednoodsawowm jeśl odsawa orównana jes sała, zn. cons dla wszskch. T 1 warośc 3. Wskaźnk dnamk warośc, zdefnowan jako: /,, T nazwam ndeksem. 0

Przkład. Indeks łańcuchowe / 2002 2004/ 2005/ 2004 2006/ 2005 2007/ 2006 1,056 1,040 1,026 1,088 1,069 Przkład. Indeks jednoodsawowe / 2002 2004/ 2002 2005/ 2002 2006/ 2002 2007/ 2002 1,056 1,099 1,127 1,225 1,310 ZASADY PRZELICZEŃ INDEKSÓW 1. Przelczane ndeksów jednoodsawowch o odsawe na ndeks o nnej odsawe olega na odzelenu odowednch ndeksów jednoodsawowch. Dan wskaźnk jednoodsawow dzelm rzez wskaźnk jednoodsawow okresu rzjęego za now odsawę orównań. / / : ; T0 / 2. Przelczane ndeksów jednoodsawowch o odsawe na ndeks łańcuchowe (zn. o odsawe -1), olega na odzelenu dwóch odowednch (zn. sąsednch) ndeksów jednoodsawowch:

/ 1 : 1 / 1/ ; T1 3. Przelczane cągu ndeksów łańcuchowch na ndeks jednoodsawowe o odsawe olega na mnożenu odowednego cągu ndeksów łańcuchowch. a) Jeżel momen czasu ' dla rzelczanego ndeksu łańcuchowego / 1 jes wększ od usalonej odsaw (zn. dla momenów czasu nasęującch o okrese rzjęm za odsawę) mnożm rzez sebe odowedne ndeks: / 1 2... / 1; 1 1 1 b) Jeżel naomas (zn. dla momenów czasu orzedzającch momen rzję za odsawę) o dzelm rzez sebe odowedne ndeks: / ' 1 2 1:... 1: / 1 ' 1 1 1 3. Zmenam cąg ndeksów łańcuchowch na ndeks o sałej odsawe (=2002=1,0).

a) jeżel lczm ndeks dla okresów czasu nasęującch o okrese rzjęm za odsawę (dla '> czl '>19) o mnożm rzez sebe odowedne ndeks (zn. wszske kolejne ndeks od momenu rzjęego za odsawę do danego momenu, dla kórego lczm ndeks): 2004 2002 ; 2002 2004 2004 2002 b) jeżel lczm ndeks dla okresu czasu orzedzającch okres rzję za odsawę (dla '< czl '<2006) o berzem od uwagę odwroność locznu ndeksów dnamk: 1: 2002 2002 ; 1: 2004 2002 2002 2004 ; 1: 2006 2005 2005 2004 2004 2006 2. Jeżel zamenam cąg ndeksów o sałej odsawe =19 na ndeks łańcuchowe (o odsawe =-1) o dzelm wskaźnk jednoodsawow dla danego okresu rzez wskaźnk jednoodsawow okresu orzednego: 91 90 91 : ; 90 90 90 : ; 88 : 88 3. Jeżel zamenam ndeks jednoodsawowe o odsawe =19 na ndeks o nowej odsawe =1986 o dzelm dan

wskaźnk jednoodsawow rzez wskaźnk jednoodsawow okresu rzjęego za odsawę: 91 86 91 : ; 86 90 86 : 90 86 Dnamkę zarudnena w zakładze "K" w laach 1986-1991 rzedsawa cąg ndeksów łańcuchowch / : Laa Rok orzedn=1 / 1 Rok 19=1 / 19 Rok orzedn=1 / 1 Rok 1986=1 / 1986 0 1,03 1:[1,103 1,04 1,04] 0,7:0,7=1,00 =0,7 1987 1 1,04 1:[1,03 1,04]=0,934 0,934:0,7 0,934:0,7=1,040 =1,04 1988 2 1,04 1:1,03=0,971 0,971:0,934 0,971:0,7=1,083 =1,04 19 3 1,03 1,000 1,000:0,971=1,03 1,000:0,7=1,115 1990 4 1,02 1 1,02=1,020 1,020:1,00=1,02 1,020:0,7=1,137 1991 5 1,03 1 1,02 1,03=1,051 1,051:1,020=1,03 1,051:0,7=1,172

SYNTETYCZNE WIELKOŚCI CHARAKTERYZUJĄCE SZEREG CZASOWY 1. Przecęn ozom zjawska w długm okrese a) szereg czasow jes zw. szeregem okresów, zn. warośc badanego zjawska mają charaker srumen, czl są addwne: - marą rzecęnego ozomu zjawska jes neważona średna armeczna: 1 n n1 0 b) szereg czasow zawera warośc zasobów w usalonch momenach czasu (zw. szereg momenów) w zwązku z m ch łączna suma jes ozbawona nerreacj: - marą rzecęnego ozomu zjawska jes średna chronologczna: c 0,5 0 n1 n 1 n 2 1 2. Średne emo zman ozomu zjawska w czase: gdze: r 0, n 1 1, g g n1 n1 / 1 n1 1 n1 0

jes średną geomerczną z warośc ndeksu łańcuchowego w badanm okrese. Przkład Lczba wdzów w olskch knach w laach 1983-1990 rzedsawała sę nasęująco (w mln): Laa 83 84 85 86 87 88 90 0 1 2 3 4 5 6 7 193,7 178,1 177,8 173,3 164,7 163,1 153,1 141,3 g n1 1 1 1 1 2 3 n 1 1 / 1 n n... 1 0 0 1 2 n2 178,1 177,8 141,3 141,3 7... 1 7 1 0,956 1 0,044 193,7 178,1 153,1 193,7 4,4%

AGREGATOWE INDEKSY DLA WIELKOŚCI ABSOLUTNYCH: WARTOŚCI, ILOŚCI I CEN Oznaczena: M 1,2,...,m - zbór numerów rozarwanch roduków; w, wj - warość j-ego roduku, j M j0 1 odsawowm badanm;, odowedno w momence, - lość (masa fzczna) j-ego roduku, j M j0 j1 w momence odsawowm badanm;, odowedno, - cena (jednoskowa) j-ego roduku, j M j0 j1 odsawowm badanm. w momence Indeks ndwdualne (rose): wskaźnk dnamk doczące orównana jednorodnch zmenającch sę w czase warośc. Indwdualn ndeks warośc: j w w w j1 j0 j M rz czm: wj j j 0,1, j M

Indwdualn ndeks lośc: j j 1 j0 j M Indwdualn ndeks cen: j j1 j0 j M Indeks agregaowe (zesołowe): wskaźnk dnamk doczące orównana dnamk zjawska w nejednorodnej zborowośc: Agregaow ndeks warośc: I w jm jm w w j1 j0 jm jm j1 j1 j0 j0 Indeks en nformuje o łącznch zmanach warośc wszskch roduków w momence badanm w sosunku do momenu odsawowego.

Sandarzacja: srowadzane do orównwalnośc warośc w okrese badanm do warośc w okrese odsawowm. Ogólna formuła sandarzacjna agregaowego ndeksu lośc: I j 1 j0 j cons j cons oraz cen: I j cons j cons j1 j0 Agregaow ndeks cen a) według formuł Laseresa: L I jm jm j1 j0 j0 j0 b) według formuł Paaschego: P I jm jm j1 j1 j0 j1 c) według formuł Fshera: FI LI PI

Agregaow ndeks lośc (mas fzcznej): a) według formuł Laseresa: L I jm jm j0 j1 j0 j0 b) według formuł Paaschego: I P jm jm j1 j1 j1 j0 c) według formuł Fshera: I I I F L P Równość ndeksowa I I I I I I I w P L P L F F

Przkład Srzedaż oraz cena serów w laach 2001 2006 rzedsawnna jes w onższej abelce. Wznaczć ndeks cen lośc wg wszskch formuł oraz ndeks warośc. ser j lość cen 2001 2006 2001 2006 lżck 1 2014 2431 17, 15,33 edamsk 2 2521 2364 18,2 18,9 gouda 3 2314 1986 18,5 21,44 omorsk 4 1644 1977 21,45 19,56 odlask 5 1872 2056 24,1 20,5 śląsk 6 825 744 26,99 25,55 mazursk 7 739 854 22,15 18,72