Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Proces doboru próby. Badana populacja – (zbiorowość generalna, populacja generalna) ogół rzeczywistych jednostek, o których chcemy uzyskać informacje.
Advertisements

Światowy Dzień Zdrowia 2016 Pokonaj cukrzycę. Światowy Dzień Zdrowia 7 kwietnia 2016.
Ekonometria stosowana WYKŁAD 4 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 1 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Teoria gry organizacyjnej Każdy człowiek wciąż jest uczestnikiem wielu różnych gier. Teoria gier zajmuje się wyborami podejmowanymi przez ludzi w warunkach.
Analiza rozkładu empirycznego dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody optymalizacji - Energetyka 2015/2016 Metody programowania liniowego.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA wykład 1 - wprowadzenie Dr Aldona Migała-Warchoł.
Ekonometria stosowana Autokorelacja Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Niepewności pomiarowe. Pomiary fizyczne. Pomiar fizyczny polega na porównywaniu wielkości mierzonej z przyjętym wzorcem, czyli jednostką. Rodzaje pomiarów.
Cel analizy statystycznej. „Człowiek –najlepsza inwestycja”
Ryzyko a stopa zwrotu. Standardowe narzędzia inwestowania Analiza fundamentalna – ocena kondycji i perspektyw rozwoju podmiotu emitującego papiery wartościowe.
EWALUACJA PROJEKTU WSPÓŁFINANSOWANEGO ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIE J „Wyrównywanie dysproporcji w dostępie do przedszkoli dzieci z terenów wiejskich, w.
Podstawowe pojęcia termodynamiki chemicznej -Układ i otoczenie, składniki otoczenia -Podział układów, fazy układu, parametry stanu układu, funkcja stanu,
MOŻLIWOŚCI EKSPERYMENTALNO- TEORETYCZNEGO MODELOWANIA PROCESU SPALANIA ODPADÓW W WARSTWIE RUCHOMEJ ORAZ OPTYMALIZACJI PRACY SPALARNI ODPADÓW Realizowane.
Zmienne losowe Zmienne losowe oznacza się dużymi literami alfabetu łacińskiego, na przykład X, Y, Z. Natomiast wartości jakie one przyjmują odpowiednio.
Analiza tendencji centralnej „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Funkcja liniowa Przygotował: Kajetan Leszczyński Niepubliczne Gimnazjum Przy Młodzieżowym Ośrodku Wychowawczym Księży Orionistów W Warszawie Ul. Barska.
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Prezentacja – 4 Matematyczne opracowywanie.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 10 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
ANALIZA DANYCH DO OPRACOWANIA MAP TEMATYCZNYCH HALINA KLIMCZAK INSTYTUT GEODEZJI I GEOINFORMATYKI UNIWERSYTET PRZYRODNICZY WE WROCŁAWIU.
Metoda kartogramów. Definicja Metoda służy do przedstawiania średniej intensywności zjawiska w granicach określonych pól odniesienia. Wartości obliczane.
RAPORT Z BADAŃ opartych na analizie wyników testów kompetencyjnych przeprowadzonych wśród uczestników szkoleń w związku z realizacją.
BADANIA STATYSTYCZNE. WARUNKI BADANIA STATYSTYCZNEGO musi dotyczyć zbiorowościstatystycznej musi określać prawidłowościcharakteryzujące całą zbiorowość.
WEZ 1 Wyniki egzaminu zawodowego absolwentów techników i szkół policealnych październik 2006 r.
Menu Jednomiany Wyrażenia algebraiczne -definicja Mnożenie i dzielenie sum algebraicznych przez jednomian Mnożenie sum algebraicznych Wzory skróconego.
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. Ignacego Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI ZAKŁAD METROLOGII I SYSTEMÓW POMIAROWYCH METROLOGIA Andrzej Rylski.
Optymalna wielkość produkcji przedsiębiorstwa działającego w doskonałej konkurencji (analiza krótkookresowa) Przypomnijmy założenia modelu doskonałej.
Zmienna losowa dwuwymiarowa Dwuwymiarowy rozkład empiryczny Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz Ekonomicznych.
 Przedziałem otwartym ( a;b ) nazywamy zbiór liczb rzeczywistych x spełniających układ nierówności x a, co krócej zapisujemy a
Regresja. Termin regresja oznacza badanie wpływu jednej lub kilku zmiennych tzw. objaśniających na zmienną, której kształtowanie się najbardziej nas interesuje,
Budżetowanie kapitałowe cz. III. NIEPEWNOŚĆ senesu lago NIEPEWNOŚĆ NIEMIERZALNA senesu strice RYZYKO (niepewność mierzalna)
Statystyka Wykłady dla II rok Geoinformacji rok akademicki 2012/2013
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁADY.
Test analizy wariancji dla wielu średnich – klasyfikacja pojedyncza
W kręgu matematycznych pojęć
Opracowanie wyników pomiaru
Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych
terminologia, skale pomiarowe, przykłady
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Przywiązanie partnerów a ich kompetencje społeczne
Oczekiwana przez inwestora stopa dochodu
Liczby pierwsze.
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Podstawy automatyki I Wykład /2016
Pojedyńczy element, mała grupa
Cechy charakterystyczne stosunków administracyjnoprawnych
Elementy fizyki kwantowej i budowy materii
Analiza rozkładu empirycznego
Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory.
Własności statystyczne regresji liniowej
Tematy zadań. W załączeniu plik z danymi.
Badanie rynku Materiał opracowano w ramach projektu "Szkoła praktycznej ekonomii - młodzieżowe miniprzedsiębiorstwo" realizowanego ze środków Unii Europejskiej.
Porównywanie średnich prób o rozkładach normalnych (testy t-studenta)
Dr Dorota Rozmus Katedra Analiz Gospodarczych i Finansowych
FORMUŁOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
Porządkowanie liniowe
Wyrównanie sieci swobodnych
Odsetki naliczane za czas postępowania 30 marca 2017
ROZKŁADY STATYSTYCZNE ZMIENNYCH MIERZALNYCH
Prawa ruchu ośrodków ciągłych c. d.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE
Program na dziś Wprowadzenie Logika prezentacji i artykułu
Mikroekonomia Wykład 4.
WYBRANE ZAGADNIENIA PROBABILISTYKI
Prognoza ryzyka ING w skali miesiąca Symulacja historyczna
dr Robert Kowalczyk, PWSZ Płock
Zapis prezentacji:

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Wykład 1 Metody ilościowe i jakościowe w naukach ekonomicznych www.e-sgh.pl/mpodogrodzka Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Ankieta 1. Metryczka płeć K M   Rok urodzenia Miejsce urodzenia Miasto Wieś Studia licencjackie z nauk ekonomicznych humanistycznych przyrodniczych medycznych technicznych innych Popieram partię polityczną PO KUKIZ PIS NOWOCZESNA PSL INNE 2. Zainteresowania zawodowe (wymienić jakie) 3. Powody podjęcia studiów magisterskich (wymienić jakie) 4. Oczekiwania wobec realizowanego przedmiotu (wymienić jakie) Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD 5. Czy akceptujesz proponowane obecnie zmiany przez PiS w sądownictwie TAK NIE 6. Uzasadnij podjętą decyzję w punkcje 5 7. Czy akceptujesz związki małżeńskie osób tej samej płci TAK NIE Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD PROBLEMY W JAKI SPOSÓB ZBIERAMY INFORMACJE (ANKIETA, GRUPY FOKUSOWE, WYWIAD INDYWIDUALNY) JAK DUŻA MA BYĆ ZBIOROWOŚĆ OSÓB PODDANYCH BADANIU (JAK ZAKRES WIEDZY – WSKAZÓWKA CZY OPINIA OGÓŁEM) JAKIGO ODSETKA ODMÓW NALEŻY OCZEKIWAĆ (KOREKTA PRÓBY) 4. CZY MOŻNA PRZEPROWADZIĆ WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE (OGÓŁ) Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD 5. CZY OSOBY PYTANE POWIEDZĄ PRAWDĘ 6. JAK JEST FORMA PYTAŃ (OTWARTE, ZAMKNIĘTE) 7. CZY POZYSKANE INFORMACJE MOŻNA WYRAZIĆ LICZBOWO (TAK CZY 1) 8. CO Z POZYSKANYCH INFORMACJI WYNIKA 9. JAK ZAPREZENTOWAĆ WYNIKI Z BADANIA Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Przyczyny główne - działają we wszystkich przypadkach. Składnik systematyczny to część procesu, która jest wynikiem działania zespołu przyczyn głównych. Przyczyny uboczne - działają tylko w poszczególnych (indywidualnych) przypadkach. Składnik przypadkowy to część, która jest wynikiem działania przyczyn ubocznych. Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Rodzaje praw (zależności): Prawidłowość to splot przyczyn głównych (prawidłowość absolutna) i ubocznych (prawidłowość przybliżona). Rodzaje praw (zależności): przyczynowe współwystępowanie funkcyjne po pewnym określonym zdarzeniu stale następuje inne określone zdarzenie stale łączne występowanie dwóch lub więcej zdarzeń związek między ilościowo wyrażonymi zdarzeniami, które można przedstawić za pomocą funkcji matematycznej Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Zbiorowość statystyczna to zbiór elementów (np. osób, przedmiotów, zdarzeń) podobnych, lecz nie identycznych, poddanych badaniom. skończona - ma skończoną liczbę elementów nieskończona - ma nieskończona lub niemożliwą do ustalenia liczbę elementów jednowymiarowa - badana ze względu na jedną cechę wielowymiarowa - badana jednocześnie ze względu na kilka cech Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD względnie jednorodna - jej podzbiorowości mało różnią się wartościami własności niejednorodna - jej podzbiorowości wyraźnie różnią się wartościami własnościami statyczna - wszystkie elementy badania pochodzą z tego samego punktu/okresu czasu dynamiczna – te same elementy badania pochodzą z różnych punktów/okresów czasu Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Element zbiorowości to jednostka badnia. Liczba jednostek (elementów zbiorowości) to liczebność zbiorowości. Badanie to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy w zbiorowości. Cecha (zmienna) to właściwość elementów zbiorowości, które są przedmiotem badania. Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Wyróżniamy 3 główne skale pomiarowe: Skala interwałowa gdy: można ją uporządkować, można obliczyć o ile jeden element jest większy od drugiego i różnica tych elementów ma interpretację w świecie rzeczywistym (masa obiektu [kg], powierzchnia obiektu [m], czas [lata], prędkość [km/h]). Skala porządkowa gdy: można ją uporządkować, czyli ma znaczenie kolejność występowania elementów, nie da się w sensowny sposób określić różnicy ani ilorazu między dwiema wartościami (wykształcenie, kolejność zawodników na podium). Skala nominalna gdy: nie można jej uporządkować, czyli nie istnieje wynikające z natury danego zjawiska uporządkowanie, nie da się w sensowny sposób określić różnicy ani ilorazu między dwiema wartościami (płeć, kraj zamieszkania). Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

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

1. planowanie i organizacja badania cel badania: przedmiot badania: cecha (cechy) opisujące badaną zbiorowość: diagnostyczny praktyczny merytoryczny terytorialny czasowy jakościowa (niemierzalna) ilościowa skokowa (przyjmuje skończoną lub przeliczalną liczbę wartości) ciągła (może przyjąć każdą wartość z określonego przedziału liczbowego Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD źródło informacji (danych): określenie czasu trwania badania: zakres badania: pierwotne wtórne ciągłe okresowe doraźne pełne częściowe losowe celowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD 2. obserwacja   metody obserwacji: badanie pilotażowe badanie podstawowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

3. opracowanie zebranego materiału kontrola materiału:   możliwe błędy: formalna merytoryczna bezpośredni pośredni (wzór matematyczny) pomiar: systematyczne (daje się przewidzieć) przypadkowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

4. analiza wyników badania interpretacja wyników wnioski końcowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Metody ilościowe wskaźnik współczynnik Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

A. STATYSTYKA OPISOWA B. Wnioskowanie statystyczne Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Tabelka cecha liczebność 1 10 2 11 3 12 4 8 5 6 9 7 13 <cecha> Liczebność 1-6 54 7-13 72 <cecha> Liczebność 1-3 33 4-6 21 7-9 34 10-12 29 13-15 9 Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Zmiana skali na osiach układu współrzędnych powoduje drastyczne zmiany w wizualnej ocenie przebiegu krzywej !!!! Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD Miary statystyczne 1. położenia 2. rozproszenia 3. skośności 4. skupienia klasyczne pozycyjne Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD I.1 średnia arytmetyczna czy zawsze można (należy) wyznaczyć średnią arytmetyczną (postać rozkładu i sposób przedstawienia danych) ? Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD I.2 kwantyl rzędu p (0 < p < n) czy zawsze można (należy) wyznaczyć kwantyle? z jakiej postaci wykresu możemy odczytać kwartyle ? Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD I.3 Dominanta czy zawsze można wyznaczyć dominantę? z jakiej postaci wykresu możemy odczytać dominantę ? Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

II.1 Wariancja (odchylenie standardowe) S(X) czy zawsze można (należy) wyznaczyć odchylenie standardowe ? Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

II.2a klasyczny współczynnik zmienności V(X)=<0; 1> II.3a rozstęp II.3b rozstęp ćwiartkowy II.4 współczynnik nierównomierności II. odchylenie ćwiartkowe Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD

Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD III. Miary asymetrii III.1 współczynnik skośności III.2 współczynnik asymetrii Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD