Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Advertisements

Statystyka w analizie rynku i wycenie nieruchomości (cz.1)
PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
w szkole średniej Wykonały: Alicja Makowska i Beata Karwowska
W dalszej części zajęć wyróżniać będziemy następujące
Analiza współzależności zjawisk
Biostatystyka inż. Jacek Jamiołkowski Wykład 2 Statystyka opisowa.
Zmienne losowe i ich rozkłady
Badania marketingowe na rynkach produktów sektora wysokich technologii Wybrane metody analizy danych.
Podsumowanie wykładu 1. Najpełniejszą charakterystyką wybranej zmiennej jest jej rozkład.
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
PODSUMOWANIE WIADOMOŚCI ZE STATYSTYKI
Charakterystyki opisowe rozkładu jednej cechy
Jak mierzyć asymetrię zjawiska?
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska? Wykład 4. Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia) Miary asymetrii.
Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji Miary asymetrii (skośności)
Właściwości średniej arytmetycznej
ANALIZA STRUKTURY SZEREGU NA PODSTAWIE MIAR STATYSTYCZNYCH
MIARY ZMIENNOŚCI Główne (wywołujące zmienność systematyczną)
Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4. Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają
Statystyka w doświadczalnictwie
(dla szeregu szczegółowego) Średnia arytmetyczna (dla szeregu szczegółowego) Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek.
BIOSTATYSTYKA I METODY DOKUMENTACJI
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Konstrukcja, estymacja parametrów
Kurs specjalistyczny dla pielęgniarek, mgr Adam Dudek, PWSZ Nysa 2007
dr Dariusz Chojecki, Instytut Historii i Stosunków Międzynarodowych US
Magdalena Nowosielska
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Dane INFORMACYJNE Nazwa szkoły: Zespół Szkół nr 5 w Szczecinku i Zespół Szkół w Opalenicy ID grupy: 97/41_mf_g2 i 97/71_mf_g1 Kompetencja:
dr Dariusz Chojecki, Instytut Historii i Stosunków Międzynarodowych US
Statystyka ©M.
Podstawy statystyki, cz. II
Statystyka i opracowanie wyników badań
Planowanie badań i analiza wyników
Analiza struktury na podstawie parametrów klasycznych i pozycyjnych
STATYSTYKA Pochodzenie nazwy:
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Statystyczna analiza danych
Program przedmiotu “Opracowywanie danych w chemii” 1.Wprowadzenie: przegląd rodzajów danych oraz metod ich opracowywania. 2.Podstawowe pojęcia rachunku.
Repetytorium z probabilistyki i statystyki
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce
Statystyczna analiza danych w praktyce
Jak mierzyć asymetrię zjawiska? Wykład 5. Miary jednej cechy  Miary poziomu  Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia)  Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Analiza rozkładu empirycznego dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
ze statystyki opisowej
Grupowanie danych statystycznych „ Człowiek – najlepsza inwestycja”
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 2 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Statystyka Wykłady dla II rok Geoinformacji rok akademicki 2012/2013
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
Statystyka matematyczna
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Analiza rozkładu empirycznego
Statystyka Alfred Stach WYKŁAD rok akademicki 2013/2014
Repetytorium z probabilistyki i statystyki
Estymacja i estymatory
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
Ankieta statystyki.
Korelacja i regresja liniowa
statystyka podstawowe pojęcia
Zapis prezentacji:

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD STATYSTYKA to nauka o: 1. metodach pozyskiwania, 2. prezentacji, 3. analizy danych opisujących zjawiska masowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Prawidłowość statystyczna Procesy masowe Przyczyny główne Przyczyny uboczne Prawidłowość statystyczna Rodzaje praw (zależności) Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Zbiorowość statystyczna skończona nieskończona jednowymiarowa wielowymiarowa względnie jednorodna niejednorodna statyczna dynamiczna Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Element zbiorowości statystycznej Liczba jednostek statystycznych Badanie statystyczne Cecha statystyczna Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Etapy badania statystycznego 1. planowanie i organizacja badania 2. obserwacja statystyczna 3. opracowanie zebranego materiału 4. analiza wyników badania Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD STATYSTYKA OPISOWA X – cecha (zmienna) statystyczna xi - warianty zmiennej N – liczebność badanej zbiorowości ni - liczebność odpowiadająca danemu wariantowi cechy wi - częstość względna odpowiadająca danemu wariantowi cechy ns - skumulowana liczebność ws - skumulowana częstość ws dystrybuanta empiryczna F(X= xi) = w(X < ws ) Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Forma zapisu danych statystycznych zapis tabelaryczny Rozkład jednowymiarowy: Zasady budowy szeregu rozdzielczego przedziałowego Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD B. graficzna: histogram, diagram, krzywa, pudełko z wąsami itp. Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Miary statystyczne 1. położenia 2. rozproszenia 3. skośności 4. skupienia klasyczne pozycyjne momentem zwykłym ml rzędu l momentem centralnym Ml rzędu l Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

średnia arytmetyczna ważona: I.1 średnia arytmetyczna średnia arytmetyczna nieważona: dane niepogrupowane: średnia arytmetyczna ważona: Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD I.2 kwantyl rzędu p (0 < p < n) dane punktowe: Fn (Q1 )  0,25; Fn (Q2 ) =me 0,50; Fn (Q3 )  0,75 dane przedziałowe: Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD I.3 dominanta (moda) (do)   do = xk dla której nk = max { ni } lub wk = max { wi } Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

II.1 Wariancja (odchylenie standardowe) S(X) 2. Miary zmienności (zróżnicowania, dyspersji) II.1 Wariancja (odchylenie standardowe) S(X) dane niepogrupowane: dane pogrupowane punktowe: dane pogrupowane przedziałowe: Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Odchylenie przeciętne d1 od wartości średniej Odchylenie przeciętne d2 od mediany Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

II.2a klasyczny współczynnik zmienności V(X)=<0; 1> II.2b pozycyjny współczynnik zmienności II.3a rozstęp II.3b rozstęp ćwiartkowy II. odchylenie ćwiartkowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD III. Miary asymetrii służą do oceny stopnia skośności wartości zmiennej. r.prawostronny do<me<średnia r.lewostronny do>me>średnia r.symetryczny średnia=me=do Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD III.1 współczynnik skośności III.2 współczynnik asymetrii klasyczny A  (-2; +2) pozycyjny A  (-1; +1) klasyczno-pozycyjny A  (-1; +1) A Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD