STATYSTYKA sposób na opisanie zjawisk masowych Mirosław Sadowski TRANSGRANICZNY UNIWERSYTET TRZECIEGO WIEKU W ZGORZELCU.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Test zgodności c2.
PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Rangowy test zgodności rozkładów
hasło: student Szymon Drobniak pokój konsultacje: wtorek 13-14
Wykład 9 Analiza wariancji (ANOVA)
Analiza wariancji jednoczynnikowa
PODSUMOWANIE WIADOMOŚCI ZE STATYSTYKI
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Elementy Modelowania Matematycznego
Test zgodności Joanna Tomanek i Piotr Nowak.
Opinie, przekonania, stereotypy
Wnioskowanie statystyczne CZEŚĆ III
hasło: student Joanna Rutkowska Aneta Arct
Wykład 7 Przedział ufności dla 1 – 2
Wykład 8 Testy Studenta Jest kilka różnych testów Studenta. Mają one podobną strukturę ale służą do testowania różnych hipotez i różnią się nieco postacią.
Wykład 11 Analiza wariancji (ANOVA)
Metody Przetwarzania Danych Meteorologicznych Wykład 4
Pobieranie próby Populacja generalna: zbiór wyników wszystkich możliwych doświadczeń określonego typu. Próba n-wymiarowa: zbiór n wyników doświadczeń.
Próby niezależne versus próby zależne
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
przygotowała mgr Sylwia Zych
Wykład 4. Rozkłady teoretyczne
Testy nieparametryczne
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Elementy statystyki dla lekarzy Planowanie badań i zbieranie danych
Rozkład t.
Metody ilościowe w biznesie Wykład 1
Hipotezy statystyczne
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Testowanie hipotez statystycznych
Hipotezy statystyczne
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
Analiza wariancji jednoczynnikowa.
Testy nieparametryczne
Modelowanie ekonometryczne
Hipotezy statystyczne
Prognozowanie i symulacje
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Kilka wybranych uzupelnień
Statystyka i opracowanie wyników badań
Planowanie badań i analiza wyników
Testy statystycznej istotności
Seminarium licencjackie Beata Kapuścińska
Testowanie hipotez statystycznych
Wnioskowanie statystyczne
Weryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych dr hab. Mieczysław Kowerski
Testowanie hipotez Jacek Szanduła.
Statystyczna Analiza Danych SAD2 Wykład 4 i 5. Test dla proporcji (wskaźnika struktury) 2.
Statystyczna analiza danych SAD2 Wykład 5. Testy o różnicy wartości średnich dwóch rozkładów normalnych (znane wariancje) Statystyczna analiza danych.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 9 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Przeprowadzenie badań niewyczerpujących, (częściowych – prowadzonych na podstawie próby losowej), nie daje podstaw do formułowania stanowczych stwierdzeń.
Testy nieparametryczne – testy zgodności. Nieparametryczne testy istotności dzielimy na trzy zasadnicze grupy: testy zgodności, testy niezależności oraz.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 7 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Estymacja parametrów populacji. Estymacja polega na szacowaniu wartości parametrów rozkładu lub postaci samego rozkładu zmiennej losowej, na podstawie.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 6 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Człowiek – najlepsza inwestycja
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Wnioskowanie statystyczne. Próbkowanie (sampling)
Testy nieparametryczne
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna
Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez statystycznych
PODSTAWY STATYSTYKI Wykład udostępniony przez dr hab. Jana Gajewskiego
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Zapis prezentacji:

STATYSTYKA sposób na opisanie zjawisk masowych Mirosław Sadowski TRANSGRANICZNY UNIWERSYTET TRZECIEGO WIEKU W ZGORZELCU

STATYSTYKA predykcja wnioskowanie weryfikacja naukowa zmniejszenie ryzyka decyzja 2 sDg

3

NO DOBRA WYBACZAM 14 kwietnia 966r. 4 sDg

Przecież nie ogień kręci się wokół pieczeni, lecz pieczeń przy ogniu obracać się musi... 5 sDg

6

HIPOTEZA STATYSTYCZNA: każdy sąd (przypuszczenie) o populacji generalnej, wydany bez przeprowadzania wyczerpującego badania. 7 sDg

PRZYKŁADY HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH: kobiety żyją dłużej niż mężczyźni, wynaleziono nowy antybiotyk – jest on szczególnie skuteczny przy zwalczaniu gruźlicy, wśród sztuk cegieł, liczba braków nie przekracza 2%. 8 sDg

9

HIPOTEZA ZEROWA (wyróżniona hipoteza poddana weryfikacji) TEST STATYSTYCZNY (weryfikacja) odrzucenie hipotezy zerowej brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej 10 sDg

HIPOTEZA ZEROWA TEST STATYSTYCZNY odrzucenie hipotezy zerowej HIPOTEZA ALTERNATYWNA 11 sDg

PRZYKŁAD Na podstawie pewnych informacji spodziewamy się, że średnia wydajność mleka w populacji krów jest równa 5200kg. HIPOTEZA ZEROWA: średnia wydajność mleka w populacji krów jest równa 5200kg HIPOTEZA ALTERNATYWNA: średnia wydajność mleka w populacji krów nie jest równa 5200kg H 0 (m = 5200)H 1 (m ≠ 5200) 12 sDg

wartości krytyczne obszar krytyczny KRZYWA ROZKŁADU 13 sDg

prawdopodobieństwo zajścia „zdarzenia przeciwnego” 14 sDg

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE OBEJMUJE NASTĘPUJĄCE CZYNNOŚCI:  sformułowanie hipotezy zerowej i hipotezy alternatywnej,  ustalenie poziomu istotności,  wybór statystyki do weryfikacji hipotezy H 0 i ustalenie obszaru krytycznego (wartości krytycznych),  obliczenie wartości statystyki w próbie,  sformułowanie wniosków (weryfikacja hipotezy H 0 ) przez porównanie wartości obliczonej statystyki z wartościami krytycznymi; będzie to jeden z dwóch wniosków: odrzucenie hipotezy zerowej i uznanie za prawdziwą hipotezy alternatywnej, brak podstaw do odrzucenia H sDg

16 sDg

17 sDg

PRZYKŁAD 18 sDg

PRZYKŁAD 19 sDg

PRZYKŁAD 20 sDg

Max Born Zawsze bardziej interesowało mnie filozoficzne tło nauki niż konkretne wyniki 21 sDg

KORZYŚCI ZE STOSOWANIA STATYSTYKI sDg 22 ekstrapolacja wyników z badania próby na całą populację, możliwość oceny relacji między zmiennymi, diagnozowanie właściwości grup i populacji, szansa wydania opinii na temat istotności opisanego liczbami zjawiska lub jego incydentalności, podjęcie bardziej racjonalnych decyzji

Gdyby matematyka nie istniała, to świat cofnąłby się tylko o tydzień Ależ tak, właśnie o ten tydzień, w którym Pan Bóg stworzył świat 23 sDg Richard Feynman Mark Kac

24 sDg Znajomość i umiejętność posługiwania się statystyką, może istotnie przyczynić się do osiąganych sukcesów, których serdecznie Państwu życzę!