Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Finał konkursu "Analityk Danych" CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Zastosowanie statystyki.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Finał konkursu "Analityk Danych" CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Zastosowanie statystyki."— Zapis prezentacji:

1 Finał konkursu "Analityk Danych" CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Zastosowanie statystyki w analizie danych giełdowych Zastosowanie statystyki w analizie danych giełdowych Symulacje komputerowe - zastosowanie w prognozowaniu. Symulacje komputerowe - zastosowanie w prognozowaniu. Metody prezentacji danych statystycznych Metody prezentacji danych statystycznych Koło Naukowe Statystyków Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach

2 CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Piotr Ziuziański

3 Techniki zbierania danych PAPI PAPI (Paper and pencil interview) Najstarsza metoda: ankieta papierowa Wymaga wprowadzania i kontroli danych CAPI CAPI (Computer aided personal interview) Ankieta w formie elektronicznej, realizowana za pomocą komputera Zapewnia kontrolę zakresu wartości danych i zależności pomiędzy pytaniami CATI CATI (Computer aided telephone interview) Realizowanie wywiadów przez telefon Ankieta w formie elektronicznej, realizowana za pomocą komputera Zapewnia kontrolę zakresu wartości danych i zależności pomiędzy pytaniami CAWI CAWI (Computer aided web interview) Przyszłość badań: wywiady internetowe, bez udziału ankietera Niski koszt wywiadu Najbardziej zaawansowana metoda zbierania danych, daje duże poczucie anonimowości

4 DOTARCIE Blisko połowa Polaków w wieku korzysta z Internetu. Wśród młodzieży, osób z wyższym wykształceniem czy lepiej zarabiających Polaków penetracja Internetu jest niemal całkowita oscyluje wokół 90%. DOSTĘPNOŚĆ Internet umożliwia dotarcie do najróżniejszych, często bardzo wąskich grup respondentów jak np. przedstawiciele różnych grup zawodowych, osoby na wysokich stanowiskach, konsumenci marki X itp. SZYBKOŚĆ Realizacja badania trwa zdecydowanie krócej niż w przypadku badań tradycyjnych. Wstępne wyniki można otrzymać już po 2-3 dniach. NISKIE KOSZTY Brak kosztów prac terenowych: druku i wysyłki materiałów, wynagrodzenia dla ankieterów sprawia, że ceny badań online są bardzo atrakcyjne. MULTIMEDIALNOŚĆ Do ankiet online można z łatwością dołączyć elementy multimedialne takie jak obraz czy film. Dzięki temu badanie online świetnie sprawdza się do testowania reklam czy opakowań. INTERAKTYWNOŚĆ Możliwe jest modyfikowanie zestawu i kolejności zadawania pytań w zależności od uzyskiwanych odpowiedzi Dzięki temu można przeprowadzać bardziej precyzyjne badania poprzez eliminację niektórych pytań lub pogłębianie odpowiedzi na inne. zalety

5 (X)HTML (Extensible HyperText Markup Language) CSS (Cascading Style Sheets) PHP JAVASCRIPT, AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) MYSQL struktura formularza ankiety ustalenie wyglądu strony zaprogramowanie formularza (wysyłanie, sprawdzanie poprawności) nadanie dynamiki, wyświetlanie dynamiczne, interakcja po stronie klienta przechowywanie danych Technologie wykorzystywane w CAWI opcja pierwsza body { background-color: #477795; } h1 { color: #99AF34; font-family: "Trebuchet MS",arial,sans-serif; text-align: right; } // $Query = "Insert into ankieta_s values(''"; foreach($_POST as $index => $wartosc) //petla tworzy glowna tresc zapytania do sql { $Query.= ", '$wartosc'"; } $Query.=")";

6 Etapy CAWI Podanie adresu internetowego Uwierzytelnienie respondenta Wypełnienie ankiety przez respondenta Walidacja poprawności wypełnionej ankiety Wysłanie danych do bazy danych

7 Zastosowanie statystyki w analizie danych giełdowych Michał Mierzwa Paweł Bieroński

8 Wykres liniowy - EURUSD

9 Średnie ruchome

10 SMA – średnia ruchoma x – kurs zamknięcia

11 Średnie ruchome

12 Wstęga Bollingera x – kurs zamknięcia

13 Wstęga Bollingera

14 Symulacje komputerowe - zastosowanie w prognozowaniu. Małgorzata Krzciuk

15 Symulacja stwarzanie fałszywych pozorów; świadome wprowadzanie w błąd otoczenia; stwarzanie fałszywych pozorów; świadome wprowadzanie w błąd otoczenia; przybliżone odtworzenie zachowania danego obiektu lub zjawiska zachodzącego w świecie rzeczywistym za pomocą jego modelu. przybliżone odtworzenie zachowania danego obiektu lub zjawiska zachodzącego w świecie rzeczywistym za pomocą jego modelu. symulacja komputerowa - metoda odtwarzania zjawisk zachodzących w świecie rzeczywistym (lub ich niektórych właściwości i parametrów) za pomocą ich zmatematyzowanych modeli, definiowanych i obsługiwanych przy użyciu programów komputerowych; wykorzystywana do wnioskowania o przebiegu tych zjawisk i procesów, których bezpośrednia obserwacja jest niemożliwa lub zbyt kosztowna. symulacja komputerowa - metoda odtwarzania zjawisk zachodzących w świecie rzeczywistym (lub ich niektórych właściwości i parametrów) za pomocą ich zmatematyzowanych modeli, definiowanych i obsługiwanych przy użyciu programów komputerowych; wykorzystywana do wnioskowania o przebiegu tych zjawisk i procesów, których bezpośrednia obserwacja jest niemożliwa lub zbyt kosztowna. Słownik wyrazów obcych, PWN

16 Prognozowanie Prognozowanie - oparte na uzasadnionych naukowo przesłankach formułowanie przewidywań przyszłych stanów rzeczy, procesów, zdarzeń. Prognozowanie - oparte na uzasadnionych naukowo przesłankach formułowanie przewidywań przyszłych stanów rzeczy, procesów, zdarzeń. Prognoza - przewidywanie przyszłych faktów, zjawisk czy zdarzeń na podstawie uzasadnionych przesłanek ustalonych w toku badań nauk., stanowiące wytyczną do dalszego postępowania w danej dziedzinie nauki. Prognoza - przewidywanie przyszłych faktów, zjawisk czy zdarzeń na podstawie uzasadnionych przesłanek ustalonych w toku badań nauk., stanowiące wytyczną do dalszego postępowania w danej dziedzinie nauki. Słownik wyrazów obcych, PWN

17 R ESSENTIALS FOR R 19 SPSS 19 Narzędzia statystyczne pozwalające na wykorzystanie symulacji komputerowych w prognozowaniu

18 Przykład wykorzystania symulacji komputerowej w prognozowaniu Dane:

19

20 Wykres danych rzeczywistych oraz 10 realizacji wygenerowanych zgodnie z trendem wykładniczym Wykres danych rzeczywistych i wygenerowanych za pomocą trendów (z uwzględnieniem prognoz)

21 Histogram błędów predykcji dla poszczególnych trendów Wykres rozrzutu wartości generowanych na okres kolejny i prognoz

22 Tabela wynikowa przeprowadzonej symulacji WYNIKI SYMULACJI Miary Trendy LiniowyLogarytmiczny Pot ę gowy Wykładniczy 12,438-8,933-9,606,028 22,7679,0209,6851,271 31,3091,2491,2331, , , ,428-21,475 (1)względne obciążenie prognoz, (2)względny pierwiastka MSE, (3)względny średni błąd predykcji ex ante, (4)względne obciążenie estymatora V 2.

23 Prognozowanie Podsumowując, wykorzystanie symulacji komputerowych w procesie prognozowania ma duże znaczenie w szczególności gdy analiza badanego zjawiska lub procesu jest niemożliwa lub zbyt kosztowna. Pozwala ono na łatwe wielokrotne oszacowanie przyszłych wartości badanych zmiennych.

24 Metody prezentacji danych statystycznych Wykresy statystyczne Paweł Domański Izabela Krzyżowska

25 Metody prezentacji danych statystycznych tablice statystyczne, tablice statystyczne, wykresy statystyczne, wykresy statystyczne, tekst (opis), tekst (opis), mieszana. mieszana.

26

27 Podstawowe wykresy statystyczne Histogram M

28 Słupkowy Podstawowe wykresy statystyczne

29 Rozrzutu Liniowy Liniowy Wykres słonecznikowy

30 Podstawowe wykresy statystyczne KołowyGraf

31 Inne wykresy statystyczne Twarze Chernoffa Radarowy

32 Inne wykresy statystyczne Wykres konturowy Mapa ciepła

33 Inne wykresy statystyczne Bąbelkowy Pudełkowy Skrzypcowy

34 Programy

35 Dziękujemy za uwagę! :)


Pobierz ppt "Finał konkursu "Analityk Danych" CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Zastosowanie statystyki."

Podobne prezentacje


Reklamy Google