Wykład ze statystyki- dobry.pdf

(197 KB) Pobierz
Wykład ze statystyki nr I – dr Małgorzata Podogrodzka, SGH, ISiD
Procesy masowe
to zjawiska, które rozpatrywane w masie
charakteryzują
się
prawidłowością
niedającą
się
zaobserwować na podstawie pojedyńczej obserwacji.
Przyczyny główne
- działają we wszystkich przypadkach.
Składnik systematyczny to część procesu masowego, która jest
wynikiem działania zespołu przyczyn głównych.
Przyczyny uboczne
- działają tylko w poszczególnych
(indywidualnych) przypadkach.
Składnik przypadkowy to część, która jest wynikiem działania
przyczyn ubocznych.
Prawidłowość statystyczna
to splot przyczyn głównych
(prawidłowość absolutna) i ubocznych (prawidłowość
przybliŜona).
Rodzaje praw (zaleŜności):
a.
przyczynowe
– po pewnym określonym zdarzeniu stale
następuje inne określone zdarzenie;
b.
współwystępowanie
– stałe łączne występowanie dwóch
lub więcej zdarzeń;
c.
funkcyjne
– związek między ilościowo wymiernymi
zdarzeniami, które moŜna przedstawić za pomocą funkcji
matematycznej.
Statystyka
zajmuje się metodami pozyskiwania, prezentacji,
opisu i analizy danych oraz interpretacją wyników.
1
Wykład ze statystyki nr I – dr Małgorzata Podogrodzka, SGH, ISiD
Etapy badań statystycznych
1.
2.
3.
4.
planowanie i organizacja badania
obserwacja statystyczna
opracowanie zebranego materiału
analiza wyników badania
ad.1 planowanie i organizacja badania
- cel badania:
diagnostyczny
- przedmiot badania:
merytoryczny
praktyczny
terytorialny
czasowy
- cechy (zmienne) opisujące badaną zbiorowość:
jakościowa
ilościowa
(skokowa; ciągła)
-
źródło
informacji (danych):
pierwotne
- określenie czasu trwania badania:
ciągłe
okresowe
- zakres badania:
pełne
wtórne
doraźne
częściowe (próba)
2
Wykład ze statystyki nr I – dr Małgorzata Podogrodzka, SGH, ISiD
ad.2 obserwacja statystyczna
metody obserwacji
badanie pilotaŜowe
badanie podstawowe
ad.3 opracowanie zebranego materiału
- kontrola materiału:
formalna
- moŜliwe błędy:
systematyczne
merytoryczna
przypadkowe
losowe
ad.4 analiza wyników badania
interpretacja miar
wnioski końcowe
3
Wykład ze statystyki nr I – dr Małgorzata Podogrodzka, SGH, ISiD
STATYSTYKA OPISOWA
Rozkład empiryczny cechy
X –
cecha
(zmienna) statystyczna;
x
i
- warianty zmiennej
N –
liczebność
badanej zbiorowości;
n
i
- liczebność odpowiadająca danemu wariantowi cechy
n
w
i
=
i
n
-
częstość
względna odpowiadająca danemu
wariantowi cechy, gdzie
∑
w
=
1
i
=
1
i
k
--------------------------------------------------------------------------------
n
s
=
n x
≤
x
=
n
+
n
+
...
n
=
∑
n
i
-
skumulowana
liczebność
1
2
k
k i
=
1
F
s
(x) = w(X <
empiryczna
0
F
n
(x)
=
s
=
1
(
)
k
w
s
)
=
1
n
+
n
+
...
+
n
s
2
n
l
=
∑
w
s
-
dystrybuanta
i
=
1
dla
x < x
1
∑
w
s
1
i
dla x
i
≤
x
≤
x
1+1
dla
x
i
≥
x
k
własności dystrybuanty:
a. funkcja ciągła;
b. zwykle prawostronnie rosnąca;
c. przyjmująca wartości z przedziału < 0; 1 >.
4
Wykład ze statystyki nr I – dr Małgorzata Podogrodzka, SGH, ISiD
Rozkład empiryczny
to przyporządkowanie kolejnym
(uporządkowanym według pewnego kryterium) wartościom
przyjmowanym przez cechę liczebności lub częstości ich
występowania.
--------------------------------------------------------------------------------
A. zapis tabelaryczny danych
szereg rozdzielczy punktowy
x
i
n
i
w
i
F
n
(x) = w
s
x
1
n
1
w
1
w
1
x
2
n
i
w
2
w
1
+w
2
:
:
:
:
:
:
:
:
x
k
n
k
w
k
w
1
+w
2
+...+w
k
=1
N
1
-------
Σ
dane punktowe - x
j
,
dla i= 1, 2, ... , k
np.
x
i
1
3
4
7
8
Σ
n
i
2
4
5
3
6
20
w
i
0,10
0,20
0,25
0,15
0,30
1,00
szereg rozdzielczy przedziałowy
np.
x
0i
– x
1i
n
i
x
0i
– x
1i
n
i
w
i
F
n
(x) = w
s
1-2
5
x
01
- x
11
n
1
w
1
w
1
2-3
2
x
02
- x
12
n
i
w
2
w
1
+w
2
3-4
3
:
:
:
:
4-5
7
:
:
:
:
5-6
3
x
0k
- x
1k
n
k
w
k
w
1
+w
2
+...+w
k
=1
20
N 1
-------
Σ
Σ
dane pogrupowane {x
i
, n
i
dla i= 1, 2, ... , k, gdzie k < n}
w
i
0,25
0,10
0,15
0,35
0,15
1,00
5

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika:

Zgłoś jeśli naruszono regulamin