prednaska2 stat

50 %
50 %
Information about prednaska2 stat
Education

Published on September 25, 2007

Author: dexterka

Source: authorstream.com

POPISNÉ (DESKRIPTÍVNE) CHARAKTERISTIKY:  POPISNÉ (DESKRIPTÍVNE) CHARAKTERISTIKY Slide2:  POPISNÉ (DESKRIPTÍVNE) CHARAKTERISTIKY - sú číselné charakteristiky, ktoré koncentrovanou formou – jedným číslom – vyjadrujú určitú vlastnosť skúmaného štatistického znaku (väčšinou sú použiteľné pre kvantitatívne štatistické znaky, len niektoré pre kvalitatívne štatistické znaky) Slide3:  popisné charakteristiky: charakteristiky polohy najviac charakteristiky variability používané charakteristiky šikmosti charakteristiky špicatosti 1.1.Charakteristiky polohy:  1.1.Charakteristiky polohy alebo stredné hodnoty vyjadrujú určitú úroveň (polohu) znaku, okolo ktorej sú ostatné hodnoty viac či menej koncentrované Slide5:  charakteristiky polohy: priemery - aritmetický - geometrický - harmonický každý môže byť jednoduchý alebo vážený ostatné stredné hodnoty - modus - medián Slide6:  charakteristiky polohy – vlastnosti: majú byť typickou hodnotou štatist. súboru musia byť jednoznačne presne definované pri výpočte sa do úvahy berú všetky jednotky štat. súboru majú byť ľahko zistiteľné mali by slúžiť k porovnávaniu stredných hodnôt za niekoľko súborov majú čo najmenej podliehať náhodnostiam výberu Slide7:  Priemer predstavuje často rovnomernosť alebo normu, ktorá neexistuje. Keď v priemere každý zje hus, je možné, že niektorí zjedia dve, resp. viac, iní žiadnu. 1.1.1. Priemery:  1.1.1. Priemery aritmetický priemer ( napr. priemerná mzda, priemerná denná teplota, atď.) Priemerná mzda (jednoduchý aritm. priemer) 8 400 Sk 6 500 Sk 9 600 Sk 10 000 Sk 11 200 Sk 12 700 Sk 29 200 Sk : 3 = 9 400 Sk 29 200 Sk : 3 = 9 400 Sk Slide9:  aritmetický priemer jednoduchý vážený n – počet pozorovaní x1, x2, x3.....xn j=1,2,3,....n ni=n Slide10:  Príklad: vážený aritmetický priemer Každú známku musíme násobiť (vážiť) počtom študentov, až potom urobíme súčet (vážený súčet), ktorý podelíme počtom študentov Priemerna známka bude: Výpočet aritmetického priemeru z intervalov. rozdelenia početností:  Výpočet aritmetického priemeru z intervalov. rozdelenia početností Priemerný plat pracovníka predstavuje 11 667 Sk Slide12:  vlastnosti aritmetického priemeru: stálosť súčtu hodnôt súčet odchýlok od priemeru sa rovná 0 súčet štvorcov odchýlok od priemeru je minimálny Slide13:  Aritmetický priemer nemá väčšinou žiadny odraz v skutočnosti. Každá priemerná rodina má 2,2 dieťaťa, našťastie to neznamená to, čo vidíme na obrázku. Slide14:  geometrický priemer- používa sa pri časových radoch (rast HDP za tri roky, vývoj inflácie za päť rokov...) jednoduchý vážený Vývoj HNP SR za rr.95-99 v US$ na obyv a rok.:  Vývoj HNP SR za rr.95-99 v US$ na obyv a rok. V roku 1997 oproti r. 96 vzrástol HNP na obyv. na 108,12% V roku 1997 oproti r. 96 vzrástol HNP na obyv. o 8,12% Slide16:  Z jednotlivých koeficientov rastu možno vypočítať: priemerný koeficient rastu _ 4 k =  (1,148.1,081. 1,003 . 0,974) = 1.0493 Za obdobie rr. 95-99 HNP v SR rástol ročne približne o 4,9% Úloha::  Úloha: Predpokladajme, že ideme 30 km ďaleko a prvých 15 km prejdeme rýchlosťou 15 km za hod. a druhých 15 km rýchlosťou 75 km za hod. Akú priemernú rýchlosť sme dosiahli za hodinu? Harmonický priemer (jednoduchý):  Harmonický priemer (jednoduchý) Prvú trať ideme rýchlosťou 15km/hod… k jej prejdeniu potrebujeme práve 1hod. - 60 minút (15/15*60) Druhú trať (15 km) ideme rýchlosťou 75 km/hod…. K jej prejdeniu potrebujeme len 12 minút (15/75*60)  celková doba jazdy je teda 72 minút. Aritmetický priemer Nás zmýli výslekom (15+75)/2=45km za hodinu. K zisteniu priemernej doby jazdy pre oba úseky potrebujeme 60min+12min= 72/2 = 36 minút pre každý úsek jazdy, čo predstavuje priemernu rýchlosť 25 km / hod. 1.1.2.Ostatné stredné hodnoty:  1.1.2.Ostatné stredné hodnoty význam pri nesymetrických rozdeleniach u kvantitatívnych znakov, pri kvalitatívnych znakoch Medián - prostredná hodnota v štatistickom súbore usporiadanom podľa skúmaného znaku ( napr. výška prostredného pracovníka) Slide20:  Medián je prostredná hodnota v usporiadanom štatistickom súbore. Usporiadame ženy podľa výšky, a zistíme, ktorá z nich je prostredná. Slide21:  určovanie mediánu v štat. súbore, v ktorom je nepárny počet štatistických jednotiek n- nepárny počet Medián Slide22:  určovanie mediánu v štat. súbore, v ktorom je párny počet štat. jednotiek Slide23:  určovanie mediánu pri intervalovom rozdelení početností dá sa určiť len mediánový interval, do ktorého patrí, v rámci tohto intervalu potom medián určíme približne na základe absolútnych početností a -dolná hranica medián. intervalu h -rozpätie medián. intervalu -početnosť medián. intervalu - kumulat. početnosť po medián. interval Výpočet mediánu z interval. rozdel. početností :  Výpočet mediánu z interval. rozdel. početností Prostredný plat je 11 869 SK, čo znamená, že 50% pracovníkov má vyšší a 50% pracovníkov nižšší ako 11 869 Sk Slide25:  Modus - - najpočetnejšia alebo najčastejšie sa vyskytujúca hodnota v štat. súbore - je definovaný v jednovrcholových rozdeleniach početností Slide26:  bezprostredne sa dá určiť v štat. súbore, ak poznáme individuálne hodnoty znaku x a ich početností v prípade intervalového rozdelenia početnosti sa priamo určí iba modálny interval, t.j. interval s najväčšou početnosťou v štat. súbore. V rámci tohto intervalu sa modus určí: Slide27:  na základe vzťahu početností modálneho a priľahlých intervalovň a - dolná hranica modálneho intervalu h - rozpätie intervalu d0- rozdiel medzi početnosťou modálneho a predchádzajúceho intervalu d1- rozdiel medzi početnosťou modálneho a nasledujúceho intervalu Najpočetnejším platom je 12 175 Sk Slide28:  Vzájomná poloha modusu, mediánu a aritmetického priemeru v štat. súbore - symetrické rozdelenie - nesymetrické rozdelenie - pozitívna asymetria - negatívna asymetria Porovnanie modusu, mediánu a strednej hodnoty:  Porovnanie modusu, mediánu a strednej hodnoty Intervalové rozdelenie platov:  Intervalové rozdelenie platov 1.2. Charakteristiky variability:  1.2. Charakteristiky variability variabilita – menlivosť hodnôt znaku v štatistickom súbore miery variability: miery variability, ktorých veľkosť ovplyvňujú len niektoré hodnoty znaku v súbore variačné rozpätie kvantilové rozpätie kvartilové rozpätie kvartilová odchýlka Slide32:  b) miery variability, ktorých veľkosť ovplyvňuje každá hodnota znaku v súbore: - absolútne - priemerná odchýlka - rozptyl - smerodajná (štandardná) odchýlka - relatívne - pomerná priemerná odchýlka - variančný koeficient Slide33:  rozptyl – s2 (disperzia, variancia) druhý centrálny moment, priemerný štvorec odchýlo k od priemeru, meria variabilitu v druhých mocninách mernej jednotky- preto je neinterpretovateľný počíta sa ako: jednoduchý vážený Slide34:  Smerodajná (štandardná ) odchýlka- s vyjadruje variabilitu súboru v pôvodných merných jednotkách Relatívna miera variability: - variančný koeficient – v - meria variabilitu v % (slúži na porovnávanie variability znakov vo viacerých súboroch Variabilita v rozdelení platov:  Variabilita v rozdelení platov Variabilita platov meraná smerodajnou odchýlkou predsta- vuje 1 006 Sk, čo znamená, že za predpokladu jednovrcholo- vého približne symetrického rozdel. Platov sa v intervale 11 767 Sk +-1 006 Sk nachádza asi 68% platov pracovníkov. Variabilita platov meraná smerod. odchýlkou predstavuje asi 8,55% z priemerneho platu. Slide36:  Charakteristiky šikmosti: a) Pearsonova miera šikmosti- určuje mieru asymetrie podľa vzájomnej polohy modusu a priemeru- je približná =0 symetrické rozdelenie andgt;0 pozitívna asymetria 0 negatívna asymetria Slide37:  b) koeficient šikmosti ( asymetrie ) – je presnejšia (momentová) miera šikmosti, je bezrozmerné číslo, vyhodnocuje sa : 1 = 0 symetrické rozdelenie 1 andgt; pozitívna (ľavostranná) asymetria 1 andlt; negatívna (pravostranná) asymetria 1.4.Charakteristika špicatosti:  1.4.Charakteristika špicatosti koeficient špicatosti - 2 bezrozmerné číslo 2 = 0 normálne rozdelenie 2 andlt; 0 plochšie rozdelenie 2 andgt; 0 špicatejšie rozdelenie Slide39:  Koeficient špicatosti Koeficient šikmosti Príklady rozdelení :  Príklady rozdelení Grafické zobrazenia:  Grafické zobrazenia

Add a comment

Related presentations

Related pages

Princip role – Wikipedie

„Princip role je nejdůležitějším principem každé tvorby a ve fotografii má navíc ještě mimořádný význam vyplývající z povahy stavby ...
Read more

Státověda, přednáška 2 - Ius Wiki

ustavni-pravo/pfuk/statoveda/prednasky/prednaska2.txt · Poslední úprava: 2013/01/15 11:22 autor: Barbora Hlavinkov ...
Read more

Čech, přednáška 2 - Ius Wiki

historie/pfuk/cech/prednasky/prednaska2.txt · Poslední úprava: 2011/01/09 17:10 autor: 81.25.16.87; Kromě míst, kde je explicitně uvedeno jinak, ...
Read more

Chapter II | Many PPT

Chapter II. Definition & Regulation 2.1 Definition (Terminology): Principal Dimensions (length, breadth, depth etc) -Length. Lbp ( or Lpp) Length
Read more

POUŽITÉ ZDROJE - Sopečná činnost - Google Sites

Sopečná činnost. Prohledat tento web. POUŽITÉ ZDROJE. 1. Tištěné zdroje 2. ... San Diego State U. 10/10/2000, last updated 03/31/06 [cit. 2010-01-06].
Read more

microtox system PPT Powerpoint Presentations and Slides ...

microtox system - PPT slides, PowerPoint presentations for download - Leaching of Alternative ... enzyme Absorbance measured at 570 nm Microtox General ...
Read more

TreZzoR Tracker - Informatika - Torrent Details

Evolucne AlgoritmyprednaskyPrednaska2_transp.pdf 1.21 MB ... Teoria Vypocitatelnostiskriptakor_odd.pdf 401 KB Teoria Vypocitatelnostiskriptaobala.pdf ...
Read more

MEDICAL TRIBUNE CZ > Zprávy

http://myop.martinandco.eu/pdf/prednaska2.pdf Re: Re: Re: ... Stat by mel zajistovat jen resorty, jejichz zajistovani nelze, z nejruznejsich duvodu, ...
Read more