Statystyka opisowa. Wykªad II. Elementy statystyki opisowej. Edward Kozªowski.

Podobne dokumenty
Statystyka. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Statystyka matematyczna

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Pozyskiwanie wiedzy z danych

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

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

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:

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

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

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

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

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/

Parametry statystyczne

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

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia

Statystyki opisowe. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Statystyki opisowe 1 / 57

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

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

ZADANIA OTWARTE KRÓTKIEJ ODPOWIEDZI

Próba własności i parametry

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

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

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

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

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

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

Ekonometria - wykªad 8

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

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

Matematyka z elementami statystyki

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

1 Miary asymetrii i koncentracji

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

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

KARTA PRZEDMIOTU. w języku polskim Statystyka opisowa Nazwa przedmiotu USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW. dr Agnieszka Krzętowska

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Zagadnienia do egzaminu ustnego z matematyki dla Uzupełniającego Liceum Ogólnokształcącego dla Dorosłych - III semestr

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

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

Statystyczne metody analizy danych

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

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

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

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

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

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

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

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo

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

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

Zmienne losowe. Statystyka w 3

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

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Wektory w przestrzeni

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

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

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

Zbiory i odwzorowania

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Statystyczna analiza danych

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Statystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część I - wyznaczanie miar zbioru danych

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

Inteligentna analiza danych

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

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

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

Metody probablistyczne i statystyka stosowana

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Elementarna statystyka Wnioskowanie o regresji (Inference 2 czerwca for regression) / 13

Xi B ni B

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

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

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z Populacja i próba

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

Statystyka opisowa- cd.

Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.

Transkrypt:

Statystyka opisowa. Wykªad II. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl

Spis tre±ci Mediana i moda 1 Mediana i moda 2 3 4

Mediana i moda Median m e (warto±ci ±rodkow ) próbki x 1,..., x n nazywamy ±rodkow liczb w uporz dkowanej próbce x (1) x (2)... x (n) Median wyznaczamy jako x ( n+1 2 ) gdy n nieparzyste m e = x ( n 2 ) +x ( n 2 +1 ) 2 gdy n parzyste natomiast median dla szeregu rozdzielczego wyznaczamy ( ) m e = x l + b m 1 n 2 n i n m gdzie x l lewy koniec klasy zawieraj cej median, m numer klasy zawieraj cy median, n liczebno± próbki, n i liczebno± i tej klasy, b dªugo± klasy. i=1

Mod (dominant ) m o próbki x 1,..., x n o powtarzaj cych si warto±ciachnazywamy najcz ±ciej powtarzj c si warto±, o ile istnieje (nie b d ca x min ani te» x max ). Mod w szeregu rozdzielczym wyznaczamy n l n l 1 m o = x l + (n l n l 1 ) + (n l n l+1 ) b gdzie x l lewy koniec klasy modalnej, n l liczebno± klasy modalnej, n l 1 i n l+1 liczebno±ci s siednich klas, b dªugo± klasy. Je»eli w szeregu rozdzielczym najliczniejszymi s obie skrajnie klasy, to szereg rozdzielczy nazywamy antymodalnym typu U, a ±rodek najmniej licznej klasy nazywamy antymod. Gdy w szeregu rodzielczym najliczniejsza jest jedna ze skarjnych klas, to szereg rozdzielczy nazywamy antymodalnym typu J. Szereg w którym wyst puj dwie jednakowo liczne klasy i najliczniejsze nie b d ce skrajnymi nazywamy dwumodalnym.

Mediana i moda Najprostrz miar rozproszenia (rozrzutu) próbki x 1,..., x n jest rozst p R. Nie informuje jednak ona jak w przedziale x min, x max rozªo»one s poszczególne warto±ci próbki. Wariancj s 2 próbki x 1,..., x n nazywamy ±redni arytmetyczn kwadratów odchyle«poszczególnych warto±ci x i od ±redniej arytmetycznej x próbki s 2 = 1 n n (x j x) 2 dla szeregu rozdzielczego wariancj wyznaczamy s 2 = 1 n k (x j x) 2 n j

Pierwiastek z wariancji nazywamy odchyleniem standardowym s = 1 n (x j x) 2 n dla szeregu rozdzielczego wariancj wyznaczamy s = 1 k (x j x) 2 n j n

Odchyleniem przeci tmym d 1 od warto±ci ±redniej x próbki x 1,..., x n nazywamy ±redni arytmetyczn warto±ci bezwzgl dnych odchyle«poszczególnych warto±ci x i od ±redniej arytmetycznej x próbki d 1 = 1 n n x j x lub d 1 = 1 n k x j x n j Odchyleniem przeci tmym d 2 od mediany m e próbki x 1,..., x n nazywamy ±redni arytmetyczn warto±ci bezwzgl dnych odchyle«poszczególnych warto±ci x i od ±redniej arytmetycznej x próbki d 2 = 1 n n x j m e lub d 2 = 1 n k x j m e n j

Kwantyle Mediana i moda Niech x (1) x (2)... x (n) oznacza uporz dkowan próbk x 1,..., x n. Warto±ci w uporz dkowanej próbce dzielimy na 2 grupy: do pierwszej zaliczamy mniejsze od mediany i median. natomiast do drugiej median i warto±ci wi ksze od mediany. Kwantylem dolnym Q 1 nazywamy median pierwszej grupy, natomiast kwantylem górnym Q 3 nazywamy median drugiej grupy warto±ci. Odchylenie wiartkowe wyznaczamy jako Q = Q 3 Q 1 2

Mediana i moda Momentem zwykªym m l rz du l próbki x 1,..., x n nazywamy ±redni arytmetyczn l tych pot g warto±ci elementów (±rodków klas) próbki m l = 1 n n x l j lub m l = 1 n k x l jn j Momentem centralnym M l rz du l próbki x 1,..., x n nazywamy ±redni arytmetyczn l tych pot g odchyle«warto±ci elementów (±rodków klas) od ±redniej arytmetycznej x próbki M l = 1 n n (x j x) l lub M l = 1 n (pierwszy moment centralny wynosi zero). k (x j x) l n j

Moment absolutny zwykªy a l rz du l próbki x 1,..., x n okre±lamy wzorem a l = 1 n x j l lub a l = 1 n n k x j l n j Moment absolutny centralny b l rz du l próbki x 1,..., x n okre±lamy jako b l = 1 n x j x l lub b l = 1 n n k x j x l n j

Mediana i moda Dla rozkªadów symetrycznych wszystkie momenty centralne rz dów nieparzystych s równe zero. Wspóªczynnik asymetrii (sko±no±ci) wyznaczamy jako g = M 3 s 3 W przypadku gdzy g = 0 to badany szereg jest symetryczny. W przypadku gdzy g > 0 to szereg jest bardziej "rozªo»ony na prawo" od warto±ci ±redniej (natomiast bardziej skoncentronawy na lewo od ±redniej), natomiast g < 0 to szereg jest bardziej "rozªo»ony na lewo" od warto±ci ±redniej (natomiast bardziej skoncentronawy na prawo od ±redniej).

Wspóªczynnik koncentacji (skupienia, kurtoza) wyznaczamy jako K = M 4 s 4 Im wspóªczynnik koncentracji jest wi kszy, tym szereg jest bardziej skoncentrowany. Warto± K 3 okre±lamy jako eksces (wspóªczynnik spªaszczenia). Dla rozkªadu normalnego N (0, 1) warto± K 3 = 0

Wspóªczynnik zmienno±ci wyznaczamy jako v = s x 100% Wspóªczynnik nierównomierno±ci wyznaczamy jako H = d 1 x 100%

Przykªad 1. Dla szeregu rozdzielczego postaci x i n i 1 5.1 2 2 5.2 2 3 5.3 2 4 5.4 3 5 5.5 3 6 5.6 8 7 5.7 2 22 oblicz warto± ±redni, mod, median, wariancj, odchylenia standardowe, odchylenie przeci tne od ±redniej oraz wspóªczynniki: zmienno±ci, nierównomierno±ci, asymetrii, koncentracji, eksces.

Warto± ±rednia x = 120.1 22 5.46 moda wynosi m 0 = 5.6, mediana natomiast m e = x (11)+x (12) 2 = 5.5+5.5 2 = 5.5, wariancja i odchylenia standardowe wynosz odpowiednio odchylenie przeci tne od ±redniej s 2 = 0.7332 0.033327 22 s = 0.033327 0.182558 d 1 = 3.46 22 0.157273

wspóªczynniki: zmienno±ci, nierównomierno±ci, asymetrii, koncentracji, eksces v = 0.182558 100% 3.34% 5.46 H = 0.157273 100% 2.88% g = K = 5.46 0.08751 22 K 3 = 0.7984 0.182558 3 0.65378 0.053798 22 0.182558 4 2.2016

Przykªad 2. Dla szeregu rozdzielczego przediaªowego postaci przedziaªy x i n i 1 (1.5; 2.5) 2 1 2 (2.5; 3.5) 3 3 3 (3.5; 4.5) 4 5 4 (4.5; 5.5) 5 8 5 (5.5; 6.5) 6 2 6 (6.5; 7.5) 7 1 20 oblicz warto± ±redni, mod, median, wariancj, odchylenia standardowe, odchylenie przeci tne od ±redniej oraz wspóªczynniki: zmienno±ci, nierównomierno±ci, asymetrii, koncentracji, eksces.

Moda wynosi mediana natomiast m 0 = 4.5 + m e = 4.5 + 1 8 8 5 (8 5) + (8 2) = 4.8333 ( 20 2 ) (1 + 3 + 5) = 4.625 wariancja i odchylenia standardowe wynosz odpowiednio odchylenie przeci tne od ±redniej s 2 = 27 20 1.35 s = 1.35 1.1619 d 1 = 19 20 = 0.95

wspóªczynniki: zmienno±ci, nierównomierno±ci, asymetrii, koncentracji, eksces v = 1.1619 100% 24.53% 4.5 H = 0.95 100% 19.19% g = K = 4.5 3 20 K 3 = 0.14 1.1619 3 0.095629 104.25 20 1.1619 4 2.86