Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Podobne dokumenty
Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

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

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

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

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

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

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

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

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

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

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

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Próba własności i parametry

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Zmienne losowe. Statystyka w 3

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

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

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 2015/16, semestr letni, Grupy dla powtarzających (C15; C16)

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Statystyczne metody analizy danych

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Rozkłady zmiennych losowych

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Miary koncentracji STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Parametry statystyczne

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

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

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

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

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

dr hab. Renata Karkowska 1

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Matematyka stosowana i metody numeryczne

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

Inteligentna analiza danych

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ

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

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

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

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

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

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

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

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

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

Statystyka i eksploracja danych

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

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

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

Lean Six Sigma Black Belt

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

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

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

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

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Prawdopodobieństwo i statystyka

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

Statystyka matematyczna

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

Statystyka matematyczna dla leśników

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Statystyka matematyczna i ekonometria

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

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

STATYSTYKA Statistics. Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki

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

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

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

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

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

Statystyka opisowa- cd.

Rozkłady statystyk z próby

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

Mariusz Kaszubowski Katedra Statystyki Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska. Statystyka Mariusz Kaszubowski

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

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności

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

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

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

Transkrypt:

Statystyka opisowa Robert Pietrzykowski email: robert_pietrzykowski@sggw.pl www.ekonometria.info

2

Na dziś Sprawy bieżące Przypominam, że 14.11.2015 pierwszy sprawdzian Konsultacje Sobota 9:00 10:00 pok. 13A b. 5 Inne 3

Na dziś Powtórzenie z poprzedniego wykładu Wykład 2: rozkłady prawdopodobieństwa rachunek prawdopodobieństwa miary koncentracji miary skośności

ciągła jednowymiarowa Skokowa Zmienna losowa wielowymiarowa

Zmienna losowa i jej rozkład Rozkłady teoretyczne Normalny Dwumianowy Poissona Funkcje rozkładów Funkcja gęstości dystrybuanta

7

CECHA X: powierzchnia mieszkania w m 2 8

9

10

11

12

-4-2 0 2 4 x function(x) dnorm(x) (x) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

14

15

Histogram of rnorm(1000, EX, DX) Histogram of rnorm(1000, EX, DX) Frequency 0 20 40 60 80 Frequency 0 20 40 60 80-3 -2-1 0 1 2 3-4 -3-2 -1 0 1 2 3 rnorm(1000, EX, DX) rnorm(1000, EX, DX) Histogram of rnorm(1000, EX, DX) Histogram of rnorm(1000, EX, DX) Frequency 0 20 40 60 80 Frequency 0 20 40 60 80-4 -2 0 2-3 -2-1 0 1 2 3 rnorm(1000, EX, DX) rnorm(1000, EX, DX)

Histogram of Zm 0 2 4 6 8 10 Zm Histogram of Zm 0 5 10 15 Zm Frequency 0 100 200 300 Frequency 0 50 100 150 200 250 Histogram of Zm 0 20 40 60 Zm Histogram of Zm 0 1 2 3 Zm Frequency 0 50 100 150 200 Frequency 0 50 100 150

25 20 15 10 5 0 150-154,6 154,6-159,2 159,2-163,8 163,8-168,4 168,4-173 173-177,6 177,6-182,2 182,2-186,8 186,8-191,4 191,4-196

25 20 Średnia = 171,58 S 2 = 90,88 S = 9,53 15 10 5 171,58-9,53 = 162,05; 171,58-9,53 = 181,11 0 150 155 160 165 170 175 180 185 190 195 200

Momenty zwykłe i centralne kwantyle PARAMETRY ROZKŁADU ZMIENNEJ LOSOWEJ wariancja Wartość oczekiwana dominanta

Momenty zwykłe i centralne

Momenty centralne Momentem centralnym nazywamy średnią arytmetyczną z odchyleń poszczególnych wartości zmiennej od średniej arytmetycznej podniesionych do r-tej potęgi. Moment centralny drugiego rzędu nazywamy wariancję Moment centralny trzeciego rzędu nazywamy współczynnik asymetrii obserwacji (współczynnik skośności) Moment centralny czwartego rzędu nazywamy miarę koncentracji obserwacji (współczynnik kurtozy)

Kurtoza g eksces = g 4-3 Kurtoza informuje właściwie o tym czy dane są bardziej w centralnej części rozkładu, czy w ogonach. Rozkłady prawdopodobieństwa można podzielić ze względu na wartość kurtozy na rozkłady: mezokurtyczne - wartość kurtozy wynosi 3, spłaszczenie rozkładu jest podobne do spłaszczenia rozkładu normalnego (dla którego ekscesu wynosi dokładnie 0) leptokurtyczne wartość kurtozy większa od 3 (eksces jest dodatni), wartości cechy bardziej skoncentrowane niż przy rozkładzie normalnym platokurtyczne - wartość kurtozy mniejsza od 3 (eksces jest ujemny), wartości cechy mniej skoncentrowane niż przy rozkładzie normalnym

Krzywa koncentracji Lorentza

Współczynnik Giniego

Przykład Decyle Dochód [%] Dochód skumulow any [%] 1 10 10 2 10 20 3 10 30 4 10 40 5 10 50 6 10 60 7 10 70 8 10 80 9 10 90 10 10 100 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Decyl e Dochód [%] Dochód skumulo wany [%] 1 1 1 2 3 4 3 5 9 4 7 16 5 9 25 6 11 36 7 13 49 8 15 64 9 17 81 10 19 100 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Przykład 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

PYTANIA 1. Wymień znane Ci teoretyczne rozkłady prawdopodobieństwa wykorzystywane w statystyce matematycznej. 2. Znając rozkład popytu na pewien towar określ oczekiwany zysk wiedząc, że cena sprzedaży wynosi 10, a koszty stałe 10000. Popyt 1000 2000 3000 4000 P(popytu) 0,4 0,3 0,2 0,1 3. Jaka jest interpretacja pojecia kurtozy? 4. Wyjaśnij pojęcie asymetria prawostronna. 5. Dwaj niezależni analitycy badali zużycie paliwa w pewnej firmie. Stwierdzili, że badana cecha ma rozkład normalny. W wyniku obliczeń analityk A stwierdził, że zużycie paliwa charakteryzuje się silną prawostronną asymetrią, a analityk B który liczył pozycyjny współczynnik asymetrii stwierdził, że jest tam silna asymetria lewostronna. Który z nich miał rację? Odpowiedź uzasadnij. 6. Badając rozkład dochodów w pewnym powiecie uzyskano następujące udziały w łącznych dochodach dla kolejnych części zbiorowości (równych pod względem liczebności): 5%, 10%, 20%, 65%. Ile wynosi współczynnik Giniego? 7. Wykreśl krzywą Lorenza w oparciu o dane z pytania 6. Jak wyglądałby taki wykres gdyby w całej zbiorowości tylko jedna osoba miała dochody? 8. Co oznacza określenie rozkład leptokurtyczny? 9. W pewnej zbiorowości wyznaczono średnia wartość badanej zmiennej, odchylenie standardowe i dominantę uzyskując odpowiednio: 100, 9 i 113.5. Oblicz wartość współczynnika asymetrii. 10. Wzrost kobiet jest zmienną losową o rozkładzie normalnym ze średnią 166 i wariancją 400. Jaki procent kobiet będzie miał wzrost z przedziału od 146 do 186 centymetrów?