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

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

Wykład: 20 godz., ćwiczenia: 20 godz. Zasady zaliczenia: zaliczenie ćwiczeń na ocenę, zaliczenie wykładu - egzamin (pisemne).

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

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

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

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

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

Statystyka matematyczna i ekonometria

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

Wykład 10: Elementy statystyki

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład Przedmiot statystyki

Rozkłady zmiennych losowych

Wykład 3: Prezentacja danych statystycznych

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

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

WSTĘP. Tematy: Regresja liniowa: model regresji liniowej, estymacja nieznanych parametrów. Wykład:30godz., ćwiczenia:15godz., laboratorium:30godz.

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

Podstawowe pojęcia statystyczne

Statystyczny opis danych

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

Estymacja punktowa i przedziałowa

Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.

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

Podstawowe definicje statystyczne

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

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

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Podstawowe pojęcia cd. Etapy badania statystycznego

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

Próba własności i parametry

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

Grupowanie materiału statystycznego

Zadanie Tworzenie próbki z rozkładu logarytmiczno normalnego LN(5, 2) Plot Probability Distributions

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

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

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

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

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

Rodzaje badań statystycznych

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

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

Zagadnienia: wprowadzenie podstawowe pojęcia. Doświadczalnictwo. Anna Rajfura

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

Statystyka matematyczna dla leśników

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

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

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Statystyka matematyczna dla leśników

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

WYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH:

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

ZMIENNE Cechy fizyczne Środowisko rodzinne Sprawność PŁEĆ WZROST... Liczba RODZ.

2 Ustalamy długość klasy, dzieląc rozstęp R przez liczbę klas, czyli przez 6. Klasy mają więc długość

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

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

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

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

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

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

PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść I

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Statystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część II graficzna prezentacja danych

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Statystyczne metody analizy danych

ĆWICZENIE 1 Statystyka opisowa. Testowanie zgodności STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych I. Miary położenia: Mediana Moda

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

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

Przygotowanie danych

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

4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03)

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

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

Dyskretne zmienne losowe

Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

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

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

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

Transkrypt:

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; - badanie stanu zdrowia w pewnej miejscowości; - badanie stopnia zanieczyszczenia gleb metalami ciężkimi w pewnym obszarze; - badanie socjologiczne na temat spędzania czasu przed telewizorem bądź komputerem, itd. Działamy poprzez przeprowadzenie doświadczeń. Można powiedzieć, że wyniki tych doświadczeń mają charakter losowy, gdyż nie da się ich przewidzieć wcześniej. Zakładamy, że jesteśmy w stanie powtórzyć te doświadczenia w tych samych warunkach pewną liczbę razy (a lepiej dowolną liczbę razy). Podstawowe cechy badań. 1. Mamy do czynienia ze zbiorem (populacja generalna) pojedynczych nośników informacji (jednostka statystyczna). Populacje mogą być skończone i nieskończone. 2. Jednostki statystyczne są charakteryzowane przez pewne cechy. Interesujące nas cechy jednostek, które nie są takie same dla wszystkich jednostek, nazywamy zmiennymi. 1

3. Badanie może być pełne i częściowe. W przypadku drugim, badając tylko małą część populacji (próbka losowa) chcemy sądzić o całej populacji. Próbka musi być reprezentatywna. Wnioskowanie statystyczne może być błędne. Etapy badania statystycznego: - przygotowanie badania; - gromadzenie danych i ich opracowanie; - wnioskowanie statystyczne; - prezentacja wyników. Rozkład częstości zmiennej - jakie wartości zmienna przyjęła i jak często. Metody przedstawienia rozkładu częstości zmiennej: w postaci tabeli i w postaci wykresów (słupkowe, kołowe). Przykład. Rozważmy wyniki badania przynależności do pewnej grupy pracowniczej 474 respondentów. Kategoria Liczebność Procent urzędnik 363 76,6 ochroniarz 27 5,7 menedżer 84 17,7 Ogółem 474 100,0 2

Wykres słupkowy zmiennej na podstawie liczebności. Wykres słupkowy zmiennej na podstawie procentów. 3

Wykres kołowy zmiennej na podstawie liczebności. Wykres kołowy zmiennej na podstawie procentów. Gdy liczebność próbki jest duża i zmienna przyjmuje dużo różnych wartości, tworzymy histogram. W tym celu wartości zmiennej z próbki grupujemy w klasach, czyli przedziałach o jednakowej długości. Liczba klas r zależy od liczebności próbki (patrz np. tabelę): 4

Liczebność próbki n Liczba klas r 30-60 5-8 60-100 7-10 100-200 9-12 200-500 11-17 500-1000 16-25 Klasy najczęściej mają jednakowe długości. Długość każdej klasy d określamy dzieląc zakres zmiany zmiennej (rozstęp) d = x max x min przez liczbę klas i zaokrąglając z nadmiarem: d d r. Granice poszczególnych klas obliczamy, dodając kolejno d do początku pierwszej klasy. Gdy podział na klasy został przeprowadzony, rozpoczynamy obliczanie liczebności poszczególnych klas. Liczebnością j-tej klasy (ozn. n j ) nazywamy liczbę wartości, którzy trafiły do j-tej klasy. Oczywiście, n 1 + + n r = n. Częstością względną j-tej klasy (ozn. w j ) nazywamy liczbę w j = n j /n. Oczywiście, w 1 + + w r = 1. W wyniku takiego grupowania wartości zmiennej z próbki otrzymujemy tzw. szereg rozdzielczy {(x 0 j, n j)} r j=1, gdzie przez x 0 1,..., x 0 r oznaczamy środki kolejnych klas. 5

Czasami obliczamy też liczebności i częstości skumulowane, które otrzymujemy przez kolejne sumowanie n j i w j odpowiednio od pierwszej klasy do ostatniej. Przykład. Rozważmy wyniki badania wzrostu (w centymetrach) 100 uczniów pewnej szkoły wyższej. Wyniki badania są zawarte w tabeli: 185 187 165 183 167 180 165 175 170 164 188 171 162 178 190 184 168 172 184 180 163 171 180 159 173 185 176 165 181 189 177 171 174 175 165 166 173 158 182 182 179 182 163 164 166 181 161 160 176 184 182 173 185 160 186 157 184 194 163 169 187 172 185 187 164 183 169 183 191 171 175 166 174 179 161 173 181 186 181 178 177 181 173 172 158 177 170 179 188 189 184 173 168 168 178 173 162 178 170 191 Jakie wartości zmienna przyjęła i jak często? Rozkład liczebności występowania poszczególnych wartości zmiennej pokazują następujące tabele: Wzrost 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 Liczeb. 1 2 1 2 2 2 3 3 4 3 Liczeb. skum. 1 3 4 6 8 10 13 16 20 23 6

167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 1 3 2 3 4 3 7 2 3 2 3 4 3 24 27 29 32 36 39 46 48 51 53 56 60 63 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 194 3 5 4 3 5 4 2 3 2 2 1 2 1 66 71 75 78 83 87 89 92 94 96 97 99 100 Tworzymy szereg rozdzielczy. Przyjmijmy, że klas będzie r = 10. Klasy Klasy dokł. Środek Liczeb. Liczeb. skum. 157-160 156,5-160,5 158,5 6 6 161-164 160,5-164,5 162,5 10 16 165-168 164,5-168,5 166,5 11 27 169-172 168,5-172,5 170,5 12 39 173-176 172,5-176,5 174,5 14 53 177-180 176,5-180,5 178,5 13 66 181-184 180,5-184,5 182,5 17 83 185-188 184,5-188,5 186,5 11 94 189-192 188,5-192,5 190,5 5 99 193-196 192,5-196,5 194,5 1 100 7

Na podstawie szeregu rozdzielczego budujemy histogram. Jest to rodzaj wykresu słupkowego pokazujący rozkład badanej cechy. Podstawy słupków są klasy, a wysokości - liczebności bądź częstości klas. Łącząc łamaną punkty o współrzędnych (x 0 j, n j) (bądź (x 0 j, w j)), otrzymujemy tzw. wielobok liczebności (częstości). Przykład: 3,6; 5,0; 4,0; 4,7; 5,2; 5,9; 4,5; 5,3; 5,5; 3,9; 5,6; 3,5; 5,4; 5,2; 4,1; 5,0; 3,1; 5,8; 4,8; 4,4; 4,6; 5,1; 4,7; 3,0; 5,5; 6,1; 3,8; 4,9; 5,6; 6,1; 5,9; 4,2; 6,4; 5,3; 4,5; 4,9; 4,0; 5,2; 3,3; 5,4; 4,7; 6,4; 5,1; 3,4; 5,2; 6,2; 4,4; 4,3; 5,8; 3,7 (n = 50). 8