Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4. Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
w szkole średniej Wykonały: Alicja Makowska i Beata Karwowska
Advertisements

Estymacja. Przedziały ufności.
W dalszej części zajęć wyróżniać będziemy następujące
Analiza współzależności zjawisk
Biostatystyka inż. Jacek Jamiołkowski Wykład 2 Statystyka opisowa.
Analiza wariancji jednoczynnikowa
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
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)
Statystyka w doświadczalnictwie
(dla szeregu szczegółowego) Średnia arytmetyczna (dla szeregu szczegółowego) Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek.
BIOSTATYSTYKA I METODY DOKUMENTACJI
Niepewności przypadkowe
Wykład 4 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 5 Przedziały ufności
Wykład 3 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Średnie i miary zmienności
Co to są rozkłady normalne?
Co to są rozkłady normalne?
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Konstrukcja, estymacja parametrów
Kurs specjalistyczny dla pielęgniarek, mgr Adam Dudek, PWSZ Nysa 2007
dr Dariusz Chojecki, Instytut Historii i Stosunków Międzynarodowych US
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Analiza wariancji jednoczynnikowa.
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Statystyka – zadania 4 Janusz Górczyński.
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
1. ŁATWOŚĆ ZADANIA (umiejętności) 2. ŁATWOŚĆ ZESTAWU ZADAŃ (ARKUSZA)
Analiza struktury na podstawie parametrów klasycznych i pozycyjnych
Wnioskowanie statystyczne
STATYSTYKA Pochodzenie nazwy:
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Statystyczna analiza danych
Estymatory punktowe i przedziałowe
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
ze statystyki opisowej
Wprowadzenie do inwestycji. Inwestycja Inwestycja – zaangażowanie określonej kwoty kapitału na pewien okres czasu w celu osiągnięcia w przyszłości przychodu.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 2 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Parametry rozkładów Metodologia badań w naukach behawioralnych II.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Niepewności pomiarów. Błąd pomiaru - różnica między wynikiem pomiaru a wartością mierzonej wielkości fizycznej. Bywa też nazywany błędem bezwzględnym.
Statystyka Wykłady dla II rok Geoinformacji rok akademicki 2012/2013
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
Wprowadzenie do inwestycji
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Statystyka matematyczna
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Estymacja i estymatory
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
statystyka podstawowe pojęcia
Zapis prezentacji:

Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4

Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają od przeciętnej. Miary zmienności dzielimy na: 1.Klasyczne wariancja odchylenie standardowe odchylenie przeciętne wsp ó łczynnik zmienności 2. Pozycyjne rozstęp odchylenie ćwiartkowe wsp ó łczynnik zmienności

dla szeregu wyliczającego dla szeregu rozdzielczego punktowego dla szeregu rozdzielczego przedziałowego ODCHYLENIE PRZECIĘTNE określa o ile wszystkie jednostki danej zbiorowości różnią się średnio ze względu na wartość zmiennej od średniej arytmetycznej tej zmiennej: Odchylenie przeciętne ma małe zastosowanie, łatwo w nim o błąd. Inne oznaczenie odchylenia przeciętnego to OP

WARIANCJA jest średnią arytmetyczną z kwadratów odchyleń poszczególnych wartości cechy od średniej arytmetycznej całej zbiorowości: dla szeregu wyliczającego dla szeregu rozdzielczego punktowego dla szeregu rozdzielczego przedziałowego

dla dwu lub więcej grup, lub wariancja dla wielu podgrup gdzie: N – liczebność ogólna zbiorowości s i 2 – średnia arytmetyczna ważona z wariancji wewnątrzgrupowych x – średnia arytmetyczna całej populacji x i - średnia arytmetyczna i-tej grupy s 2 (x i ) - wariancja średnich grupowych (wariancja międzygrupowa) n i – liczebność poszczególnych grup

ODCHYLENIE STANDARDOWE określa o ile wszystkie jednostki badanej zbiorowości różnią się średnio ze względu na wartość badanej zmiennej od średniej arytmetycznej tej zmiennej: Odchylenie standardowe mówi jak standardowo poszczególne wyniki różnią się od średniej, ale poprzez podniesienie do kwadratu wartość odchylenia jest lekko zawyżona. Dlatego wprowadza się tzw. poprawkę Sheparda

68% wartości cechy leży w odległości od wartości oczekiwanej; 95,5% wartości cechy leży w odległości od wartości oczekiwanej; 99,7% wartości cechy leży w odległości od wartości oczekiwanej.

Odchylenie standardowe wykorzystujemy do wyznaczenia TYPOWY OBSZAR ZMIENNOŚCI. Pokazuje on jakie są typowe, najczęstsze wyniki. W obszarze tym mieści się ok. 2/3 jednostek badanej cechy.

UWAGI: Wariancję i odchylenie standardowe wykorzystuje się do wielu dalszych obliczeń w analizie danych. Posługując się nimi możemy wyeliminować wyniki mało wiarygodne. Najczęściej przyjmuje się, że w 1,96 odległości (odchylenia standardowego) od średniej mieści się 95% wyników wiarygodnych. Odchylenie standardowe i wariancja są wartościami bezwzględnymi i zależą od jednostek. W celu wyeliminowania tej bezwzględności stosujemy współczynniki względności wyrażone w procentach. Mamy wtedy jasny punkt odniesienia – 100%. W obliczeniach ważna jest wielkość odchylenia a nie jego kierunek, stąd jego interpretacja łatwa jest tylko w przypadku rozkładów symetrycznych lub umiarkowanie skośnych,

WSPÓŁCZYNNIK ZMIENNOŚĆI jest ilorazem bezwzględnej miary dyspersji do odpowiednich wartości średnich: dla odchylenia standardowego dla odchylenia przeciętnego dla odchylenia ćwiartkowego dla kwartyli

ODCHYLENIE ĆWIARTKOWE opiera się na wartościach kwartyla pierwszego i trzeciego i mierzy poziom zróżnicowania środkowej części jednostek badanej zbiorowości:

Jeżeli do opisu tendencji centralnej użyto mediany, to wykorzystując odchylenie ćwiartkowe można wyznaczyć TYPOWY OBSZAR ZMIENNOŚCI: Gdy przedziały są otwarte nie można obliczyć odchylenia standardowego, stosujemy medianę i odchylenie ćwiartkowe. Pomiędzy odchyleniami ćwiartkowym, przeciętnym i standardowym zachodzi następująca zależność: