Średnie i miary zmienności

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Advertisements

w szkole średniej Wykonały: Alicja Makowska i Beata Karwowska
Estymacja. Przedziały ufności.
W dalszej części zajęć wyróżniać będziemy następujące
Analiza współzależności zjawisk
Biostatystyka inż. Jacek Jamiołkowski Wykład 2 Statystyka opisowa.
Badania marketingowe na rynkach produktów sektora wysokich technologii Wybrane metody analizy danych.
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
PODSUMOWANIE WIADOMOŚCI ZE STATYSTYKI
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu Wszelkie treści i zasoby edukacyjne publikowane na łamach Portalu
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 położenia Miary położenia opisują umiejscowienie typowych wartości cechy statystycznej na osi liczbowej.
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
Dane informacyjne: Gimnazjum im. Marii Skłodowskiej-Curie
Niepewności przypadkowe
Wzory ułatwiające obliczenia
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Hipotezy statystyczne
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
„Człowiek - najlepsza inwestycja”
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:
Statystyka ©M.
Podstawy statystyki, cz. II
Błędy i niepewności pomiarowe II
Co to jest dystrybuanta?
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Wnioskowanie statystyczne
STATYSTYKA Pochodzenie nazwy:
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
Statystyczna analiza danych
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
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
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 5 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
ze statystyki opisowej
SKALA CIĄGŁA I SKOKOWA.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
WYKŁAD Teoria błędów Katedra Geodezji im. K. Weigla ul. Poznańska 2
Wprowadzenie do inwestycji. Inwestycja Inwestycja – zaangażowanie określonej kwoty kapitału na pewien okres czasu w celu osiągnięcia w przyszłości przychodu.
Halina Klimczak Katedra Geodezji i Fotogrametrii Akademia Rolnicza we Wrocławiu WYKŁAD 2 ZMIENNE GRAFICZNE SKALA CIĄGŁA I SKOKOWA.
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
Radosław Hołówko Konsultant: Agnieszka Pożyczka
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Estymacja i estymatory
MIARY STATYSTYCZNE Warunki egzaminu.
statystyka podstawowe pojęcia
Zapis prezentacji:

Wstęp – opracowywanie wyników pomiarów za pomocą arkusza kalkulacyjnego MS Excel

Średnie i miary zmienności

Plan zajęć zakres danych średnia: arytmetyczna, ważona, geometryczna, harmoniczna mediana i dominanta wariancja współczynnik zmienności

Estymator Estymator to wielkość wyznaczona na podstawie próby losowej, służąca do oceny wartości nieznanych parametrów populacji generalnej. Estymator nazywamy nieobciążonym, jeżeli jego wartość oczekiwana jest równa faktycznej wartości parametru populacji generalnej.

Dla małych prób należy starać się używać estymatora nieobciążonego Własność nieobciążoności oznacza, że przy wielokrotnnym losowaniu próby średnia wartości przyjmowanych przez estymator nieobciążony równa się wartości szacowanego parametru. Inaczej: wartość nieobciążoności estymatora gwarantuje otrzymanie za jego pomocą ocen wolnych od błędu systematycznego. Dla małych prób należy starać się używać estymatora nieobciążonego

liczba obserwacji jest dostatecznie duża Średnie klasyczne Średnia arytmetyczna Średnia arytmetyczna jest estymatorem nieobciążonym o największej wiarygodności wartości oczekiwanej zmiennej losowej przy spełnieniu przynajmniej jednego z poniższych założeń: liczba obserwacji jest dostatecznie duża rozkład zmiennej jest normalny

Średnie klasyczne Średnia ważona Jest stosowana, jeżeli dane można pogrupować w klasy (przedziały klasowe) w postaci szeregu rozdzielczego

porządkowanie wartości cechy Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy jest sposobem statystycznej prezentacji rozkładu empirycznego. Etapy: porządkowanie wartości cechy zliczanie ilość wystąpień danej cechy w próbie i określenie przedziałów klasowych obliczanie częstości występowania dla każdej wartości cechy (dla każdego przedziału klasowego) przedstawienie wyników w tabeli

Zebrano 10 owoców dwu odmian o następującej masie: Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy Przykład: Zebrano 10 owoców dwu odmian o następującej masie: odmiana 1) 55, 75, 65, 45, 52, 50, 43, 56, 52, 53 odmiana 2) 75, 57, 51, 76, 43, 79, 65, 71, 72, 60

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 1) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g II wybór 50 – 70 g I wybór > 70 g

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 1) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g 43, 45, 50 II wybór 50 – 70 g 52, 52, 53, 55, 56, 65 I wybór > 70 g 75

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 1) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g 3 43, 45, 50 II wybór 50 – 70 g 6 52, 52, 53, 55, 56, 65 I wybór > 70 g 1 75

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 1) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Częstość poza wyborem 0 – 50 g 3 II wybór 50 – 70 g 6 I wybór > 70 g 1

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 1) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Częstość poza wyborem 0 – 50 g 3 0,30 II wybór 50 – 70 g 6 0,60 I wybór > 70 g 1 0,10

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 2) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g II wybór 50 – 70 g I wybór > 70 g

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 2) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g 43 II wybór 50 – 70 g 51, 57, 60, 65 I wybór > 70 g 71, 72, 75, 76, 79

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 2) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g 1 43 II wybór 50 – 70 g 4 51, 57, 60, 65 I wybór > 70 g 5 71, 72, 75, 76, 79

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 2) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Częstość poza wyborem 0 – 50 g 1 II wybór 50 – 70 g 4 I wybór > 70 g 5

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 2) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Częstość poza wyborem 0 – 50 g 1 0,10 II wybór 50 – 70 g 4 0,40 I wybór > 70 g 5 0,50

każdemu przedziałowi nadajemy „wagę” zależnie od jego liczebności ni : Średnie klasyczne Średnia ważona każdemu przedziałowi nadajemy „wagę” zależnie od jego liczebności ni :

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 1) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g 3 43, 45, 50 II wybór 50 – 70 g 6 52, 52, 53, 55, 56, 65 I wybór > 70 g 1 75

Przedział klasowy (wartość cechy) Średnie klasyczne Szereg rozdzielczy odmiana 2) Przedział klasowy (wartość cechy) Liczebność ni Wartości xi poza wyborem 0 – 50 g 1 43 II wybór 50 – 70 g 4 51, 57, 60, 65 I wybór > 70 g 5 71, 72, 75, 76, 79

Średnie klasyczne Średnia ważona uwzględniamy wagę dla każdej wartości należącej do poszczególnych przedziałów: x1 × n1 + x2 × n2 + ... + xm × nm n1 + n2 + ... + nm odmiana 1) 43×3 + 45×3 + 50×3 + 52×6 + 52×6 + 53×6 + 55×6 + 56×6 + 65×6 + 75×1 3 + 3 + 3 + 6 + 6 + 6 + 6 + 6 + 6 + 1

Średnie klasyczne Średnia ważona uwzględniamy wagę dla każdej wartości należącej do poszczególnych przedziałów: x1 × n1 + x2 × n2 + ... + xm × nm n1 + n2 + ... + nm odmiana 2) 43×1 + 51×4 + 57×4 + 60×4 + 65×4 + 71×5 + 72×5 + 75×5 + 76×5 + 79×5 1 + 4 + 4 + 4 + 4 + 5 + 5 + 5 + 5 + 5

Średnia ta jest stosowana w przypadku gdy: Średnie klasyczne Średnia geometryczna Średnia ta jest stosowana w przypadku gdy: skala pomiarowa nie jest liniowa gdy badane jest średnie tempo zmian wielkości w czasie

Średnia ta jest stosowana w przypadku gdy: Średnie klasyczne Średnia harmoniczna Średnia ta jest stosowana w przypadku gdy: wartości zmiennej podane są w jednostkach względnych, np.: rozstawa roślin (sztuki na m2) spożycie rośliny X na 1 osobę

sortujemy dane w od najmniejszej do największej i numerujemy od 1 do n Średnie pozycyjne Mediana (wartość środkowa) to wartość cechy w szeregu uporządkowanym, powyżej i poniżej której znajduje się jednakowa liczba obserwacji. sortujemy dane w od najmniejszej do największej i numerujemy od 1 do n jeśli n jest nieparzyste, medianą jest wartość obserwacji w środku,czyli (n+1) × 2-1 jeśli n jest parzyste, medianą jest średnia arytmetyczna między dwiema środkowymi obserwacjami, czyli obserwacją numer n × 2-1 i obserwacją numer (n × 2-1)+1

Średnie pozycyjne Kwartyle to wartości cechy badanej zbiorowości, przedstawionej w postaci szeregu statystycznego, które dzielą zbiorowość na określone części pod względem liczby jednostek, części te pozostają do siebie w określonych proporcjach kwartyl pierwszy (Q1) dzieli zbiorowość na dwie części w ten sposób, że 25% jednostek zbiorowości ma wartości cechy niższe bądź równe kwartylowi pierwszemu Q1, a 75% równe bądź wyższe od tego kwartyla kwartyl drugi – mediana kwartyl trzeci (Q3) dzieli zbiorowość na dwie części w ten sposób, że 75% jednostek zbiorowości ma wartości cechy niższe bądź równe kwartylowi pierwszemu Q3, a 25% równe bądź wyższe od tego kwartyla

Średnie pozycyjne Dominanta (wartość modalna, moda) wskazuje na wartość o największym prawdopodobieństwie wystąpienia, lub wartość najczęściej występująca w próbie. dla zmiennej losowej o rozkładzie ciągłym jest to wartość, dla której funkcja gęstości prawdopodobieństwa ma wartość największą jest szczególnie użyteczna gdy wartości zmiennej obserwowanej nie są liczbowe

badany rozkład wartości cechy musi mieć jeden ośrodek dominujący Średnie pozycyjne Dominanta badany rozkład wartości cechy musi mieć jeden ośrodek dominujący asymetria rozkładu jest umiarkowana przedział, w którym występuje dominanta, oraz sąsiadujące z nim przedziały mają te same rozpiętości

Obliczanie dominanty z szeregu klasowego Średnie pozycyjne Dominanta Obliczanie dominanty z szeregu klasowego

Obliczanie dominanty z szeregu klasowego Średnie pozycyjne Dominanta Obliczanie dominanty z szeregu klasowego 6 - 3 (6 - 3) + (6 - 1) 50 + × (70 - 50) = 57,5

Miary zmienności klasyczne Wariancja Jest średnią arytmetyczną kwadratów odchyleń poszczególnych wartości cechy od średniej arytmetycznej zbiorowości.

Odchylenie standardowe to pierwiastek kwadratowy z wariancji Miary zmienności klasyczne Odchylenie standardowe to pierwiastek kwadratowy z wariancji stanowi miarę zróżnicowania o mianie zgodnym z mianem badanej cechy określa przeciętne zróżnicowanie poszczególnych wartości cechy od średniej arytmetycznej σ

Współczynnik zmienności stosuje się w porównaniach zróżnicowania: Miary zmienności klasyczne Współczynnik zmienności to miara zróżnicowania rozkładu cechy. Jest wielkością niemianowaną, najczęściej podawaną w procentach. Współczynnik zmienności stosuje się w porównaniach zróżnicowania: kilku zbiorowości pod względem tej samej cechy tej samej zbiorowości pod względem kilku różnych cech