ROZKŁADY STATYSTYCZNE ZMIENNYCH MIERZALNYCH

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Zmienne losowe i ich rozkłady
Advertisements

Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska? Wykład 4. Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia) Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Proces doboru próby. Badana populacja – (zbiorowość generalna, populacja generalna) ogół rzeczywistych jednostek, o których chcemy uzyskać informacje.
Ekonometria stosowana WYKŁAD 4 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 1 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Analiza rozkładu empirycznego dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Klasyczny model regresji liniowej (KMRL) Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa.
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”
© 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.
Metody Analizy Danych Doświadczalnych Wykład 9 ”Estymacja parametryczna”
Zmienna losowa dwuwymiarowa Dwuwymiarowy rozkład empiryczny Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz Ekonomicznych.
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)
Ogólnopolska Konferencja Naukowa Finanse – Statystyka – Badania Empiryczne 26 październik 2016 rok Wrocław Katedra Prognoz i Analiz Gospodarczych Uniwersytet.
Analiza przeżycia.
Estymacja parametrów statystycznych – podstawowe pojęcia
Statystyka Wykłady dla II rok Geoinformacji rok akademicki 2012/2013
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁADY.
Test analizy wariancji dla wielu średnich – klasyfikacja pojedyncza
Funkcje jednej zmiennej
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
mutacyjnego algorytmu ewolucyjnego
Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych
terminologia, skale pomiarowe, przykłady
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
WAE Jarosław Arabas Algorytm ewolucyjny
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Modele SEM założenia formalne
Funkcja – definicja i przykłady
Elementy analizy matematycznej
Pojedyńczy element, mała grupa
Opracowała: Monika Grudzińska - Czerniecka
Graficzne metody analizy danych
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Kąty w kole.
Analiza rozkładu empirycznego
Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory.
Ekonometria stosowana
Eksploracja Danych ____________________ Repetytorium ze statystyki
Zmienne losowe wielowymiarowe
Metody Eksploracji Danych (2)
Współczynnik spokrewnienia addytywnego
Własności statystyczne regresji liniowej
Weryfikacja hipotez statystycznych
REGRESJA I KORELACJA.
Porównywanie średnich prób o rozkładach normalnych (testy t-studenta)
Dr Dorota Rozmus Katedra Analiz Gospodarczych i Finansowych
FORMUŁOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory.
Porządkowanie liniowe
REGRESJA WIELORAKA.
Statystyka i Demografia wykład 9
…rozkłady, kowariancja, korelacja, estymacja i weryfikacja hipotez…
Probabilistyczne modele danych
ANKIETA DOTYCZĄCA POZIOMU SZCZĘŚCIA UCZNIÓW I NAUCZYCIELI V LO
3. Wykres przedstawia współrzędną prędkości
Zadania POP i SIR.
WYBRANE ZAGADNIENIA PROBABILISTYKI
Prognoza ryzyka ING w skali miesiąca Symulacja historyczna
Podstawowe definicje i twierdzenia Rachunku Prawdopodobieństwa
Grazyna Mirkowska Matematyka Dyskretna PJWSTK 2001
Własności asymptotyczne metody najmniejszych kwadratów
Eksploracja Danych ____________________ Analiza danych
Zapis prezentacji:

ROZKŁADY STATYSTYCZNE ZMIENNYCH MIERZALNYCH 2018.09.27

Jak ocenić wartości cechy w populacji (próbie)?

Histogramy tworzy się na podstawie uporządkowanego szeregu rozdzielczego ilości. W przypadku większej liczby danych wygodniej jest tworzyć histogramy na podstawie szeregu rozdzielczego frakcji.

Liczba przedziałów, na które dzielimy przedział zmienności cechy zależy od liczebności próbki (n). Zalecaną liczbę przedziałów (k) można obliczyć ze wzoru:

OD HISTOGRAMÓW DO FUNKCJI GĘSTOŚCI ROZKŁADU

FUNKCJA GĘSTOŚCI ROZKŁADU [PRAWDOPODOBIEŃSTWA]

MIARY CENTRALNE ROZKŁADU średnia - wartość cechy dla środka ciężkości pola pod krzywą, mediana - wartość cechy dzieląca pole pod krzywą na połowę moda - najczęściej spotykana wartość cechy.

SZACOWANIE ŚREDNIEJ Z PRÓBY

SZACOWANIE ODCHYLENIA STANDARDOWEGO MIARY ROZRZUTU Maksimum, minimum, rozstęp (zakres) wariancja, odchylenie standardowe SZACOWANIE ODCHYLENIA STANDARDOWEGO

Mediana (Wartość środkowa, wartość przeciętna, drugi kwartyl zbioru wartości cechy). W szeregu uporządkowanym, powyżej i poniżej mediany jest jednakowa liczba obserwacji.

Mediana Szereg uporządkowany Nieparzysta liczba obserwacji

DYSTRYBUANTA ROZKŁADU Pole pod krzywą liczone od lewego krańca przedziału zmienności cechy do punktu x jest funkcją x. Funkcja ta nazywana jest dystrybuantą. D(x) = frakcja osobników dla których xi jest mniejsze lub równe x.

WŁASNOŚCI DYSTRYBUANTY dystrybuanta jest funkcją niemalejącą, wartości dystrybuanty zawierają się w przedziale od 0 do 1, wartość dystrybuanty dla mediany wynosi 0,5 (50%).

SKUMULOWANY SZEREG ROZDZIELCZY X SzRI SSZrI SSzRF (0,1> 0 0 0% (1,2> 3 3 15% (2,3> 7 10 50% (3,4> 4 14 70% (4,5> 3 17 85% (5,6> 2 19 95% (6,7> 1 20 100%

DYSTRYBUANTA EMPIRYCZNA (na podstawie skumulowanego szeregu rozdzielczego)

DYSTRYBUANTA EMPIRYCZNA (na podstawie uporządkowanego szeregu statystycznego)