Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika 2015. október 20.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Advertisements

A fogyasztóvédelmi hatóság hatásköre, illetékessége és eljárása a villamosenergia-, földgáz-, víziközmű-, távhő- és hulladékgazdálkodási közszolgáltatás.
ELTINGA és MTA KRTK KTI Horváth Áron április 7. Lakásárak, támogatások és energiahatékonyság.
Vetésforgó tervezése és kivitelezése. Vetésforgó Vetésterv növényi sorrend kialakításához őszi búza250 ha őszi árpa50 ha lucerna ebből új telepítés 300.
Gazdasági jog IV. Előadás Egyes társasági formák Közkeresleti társaság, betéti társaság.
tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is)
Valószínűségi kísérletek
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
Részekre bontás tilalma
2. előadás Viszonyszámok
Adatbázis normalizálás
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Mintavétel és becslés október 25. és 27.
Dr. Vécsei Pál A lakossági jövedelmek területi változása1992 és 2008 között Budapest, június.
Komplex természettudomány 9.évfolyam
Kvantitatív módszerek
Szupergyors Internet Program (SZIP) Jogi akadálymentesítés megvalósítása: Jogalkotással is támogatjuk a fejlesztéseket dr. Pócza András főosztályvezető.
Fraktálok a tőzsdén Szegedi Tudományegyetem
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Kockázat és megbízhatóság
T.R. Adatbázis-kezelés - Alapfogalmak Adatbázis:
Mintavétel és becslés október 27. és 29.
Becsléselmélet - Konzultáció
Kockázat és megbízhatóság
Mintavételes eljárások
6.-7. előadás Standardizálás Dr. Varga Beatrix egy. docens.
Kockázat és megbízhatóság
Gazdaságstatisztika LEÍRÓ STATISZTIKA október 16.
Kvantitatív módszerek
Eloszlásjellemzők I.: Középértékek
Mintavételes eljárások
Piaci kockázat tőkekövetelménye
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Tartalékolás 1.
Sokszögek modul Pitagórasz Hippokratész Sztoikheia Thalész Euklidesz
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKAI MUTATÓSZÁMOK
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
dr. Jeney László egyetemi adjunktus Európa regionális földrajza
Kvantitatív módszerek
Szerkezetek Dinamikája
Standardizálás.
Turbulencia hatása a tartózkodási zóna légtechnikai komfortjára
Érték-, ár-, volumenindexek
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Statisztika a gyakorlatban
Munkanélküliség.
AVL fák.
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Készletek - Rendelési tételnagyság számítása -1
A csoportok tanulása, mint a szervezeti tanulás alapja
3. előadás.
Statisztika Érettségi feladatok
Vállalati fenntarthatóság
TÁRGYI ESZKÖZÖK ELSZÁMOLÁSA
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Foglalkoztatási és Szociális Hivatal
A területi koncentráció mérése: Hirschman–Herfindahl index
Lorenz-görbe dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Kísérlettervezés 2018/19.
3. előadás.
A geometriai transzformációk
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
Üzlezi információelemző specializió
A statisztikus elemző specializió
Előadás másolata:

Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.

Gazdaságstatisztika, 2015 Részekre bontott sokaság vizsgálata Heterogén sokaság: a vizsgált ismérv szempontjából lényegesen eltérő jellegzetességeket mutató sokaság  A sokaságot célszerű részekre bontva elemezni. Ehhez úgy kell csoportképző ismérvet választani, hogy megmutassa a részsokaságok közötti heterogenitást. 2

Gazdaságstatisztika, 2015 Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság i. részsokaság M. részsokaság 3

Gazdaságstatisztika, 2015 Rész- és főátlagok 4 Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság i. részsokaság M. részsokaság N A j-edik részsokaság értékösszege

Gazdaságstatisztika, 2015 Teljes-, belső- és külső eltérés 5 A szórásszámítás alapja: belső eltérés külső eltérés A teljes eltérés azt mutatja, hogy Y ij eltérhet a főátlagtól, mert:  az ismérvértékek ingadoznak a részátlag körül => belső eltérések  a részátlagok ingadoznak a főátlag körül => külső eltérések Csoportképző ismérvnek tulajdonítható Csoportképző ismérven kívüli összes egyéb tényezőnek tulajdonítható

Gazdaságstatisztika, 2015 SST=SSB+SSK Teljes eltérés-négyzetösszeg: Belső eltérés-négyzetösszeg: Külső eltérés-négyzetösszeg: 6 SST=SSB+SSK

Gazdaságstatisztika, 2015 Bizonyítás Az egyenlet bal oldalát átírva: A számtani átlag megismert tulajdonsága: Így: 7 SSB+SSK =0???

Gazdaságstatisztika, 2015 Az Y ismérv SST teljes eltérés-négyzetösszegének, változékonyságának  SSK nagyságú része a részsokaságok képzésére használt csoportképző ismérvnek tulajdonítható, azzal magyarázható. SSK csak a külső eltérésektől függ.  SSB nagyságú rész az Y ismérv szóródását előidéző más, kiemelten nem vizsgált tényezők együttes hatásának tudható be. SSB csak a belső eltérésektől függ. 8 SST, SSB, SSK

Gazdaságstatisztika, Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság i. részsokaság M. részsokaság d ij B ij KjKj Teljes-, belső- és külső eltérés

Gazdaságstatisztika, 2015 Teljes szórás Részszórás:  A j-edik részsokaság szórása Belső szórás  A fősokaság egyes egységeihez tartozó Y ij ismérvértékek átlagosan mennyivel térnek el a saját részátlaguktól – a részsokaságok összességére vonatkozik Külső szórás  A részátlagok átlagosan mennyivel térnek el a főátlagtól 10 Teljes-, belső- és külső szórás Teljes eltérés-négyzetösszeg: SST Belső eltérés-négyzetösszeg: SSB Külső eltérés-négyzetösszeg: SSK

Gazdaságstatisztika, A teljes-, a belső- és a külső variancia kapcsolata

Gazdaságstatisztika, 2015 A j-edik részsokaság varianciája Ebből A belső variancia 12 A részvarianciák és a belső variancia kapcsolata Egyes részvarianciák részsokasági elemszámmal súlyozott számtani átlaga

Gazdaságstatisztika, 2015 Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság i. részsokaság M. részsokaság 13 Teljes szórás

Gazdaságstatisztika, 2015 Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság 3. részsokaság M. részsokaság 14 Részszórás

Gazdaságstatisztika, 2015 Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság i. részsokaság M. részsokaság 15 Belső szórás

Gazdaságstatisztika, 2015 Fősokaság 1.részsokaság 2. részsokaság i. részsokaság M. részsokaság 16 Külső szórás

Gazdaságstatisztika, 2015 Ismérvek közötti kapcsolat Két ismérv, X és Y között háromféle kapcsolat lehetséges:  A két ismérv független egymástól.  A két ismérv között sztochasztikus kapcsolat van: nincs egyértelmű függvénykapcsolat, de egy tendencia jellegű kapcsolat van  A két ismérv függvényszerű, determinisztikus kapcsolatban van: ez azt jelenti, hogy az egyik ismérv adott értékéhez a másik ismérv adott értéke tartozik. Ismérvek közötti kapcsolat elemzése: 1. Van-e kapcsolat a vizsgált ismérvek között? 2. Milyen szoros a kapcsolat? 3. Hogyan lehet felhasználni az ismérvek közötti kapcsolat természetének ismeretét arra, hogy egy adott egység bizonyos ismérvek szerinti milyenségéből következtethessünk annak más ismérv szerinti hovatartozására? 17

Gazdaságstatisztika, 2015 Egyidejűleg vizsgált két ismérv közötti kapcsolat a változók mérési szintje szerint Asszociációs kapcsolat: az egymással kapcsolatban álló ismérvek minőségi vagy területi ismérvek (mindkét változó nominális mérési szintű) Vegyes kapcsolat: az egyik vizsgált ismérv mennyiségi, a másik pedig minőségi vagy területi ismérv (az egyik változó különbségi vagy arányskálán, a másik pedig nominális skálán mérhető) Korrelációs kapcsolat: mindkét vizsgált ismérv mennyiségi ismérv (mindkét változó különbségi vagy arányskálán mérhető) Rangkorrelációs kapcsolat: mindkét változó sorrendi skálán mérhető 18

Gazdaságstatisztika, 2015 X: csoportképző minőségi ismérv Y: mennyiségi ismérv X és Y kapcsolatának szorosságát mérő mutatót H 2 -tel jelöljük, és varianciahányadosnak, vagy szórásnégyzet-hányadosnak nevezzük: A H 2 az Y ismérv szórásnégyzetének az X ismérv által magyarázott hányada. H 2 =0, ha SSK=σ 2 k =0, vagyis az X ismérv szerint képzett osztályok részátlagai egyformák H 2 =1, ha σ 2 k = σ 2 T, azaz σ 2 B =0, vagyis az X szerint képzett csoportokon belül nem szóródik Y. 19 Vegyes kapcsolat szorossága, a varianciahányados

Gazdaságstatisztika, 2015 H a szóráshányados, ami ugyancsak 0 és 1 között mozog. H=0 értéke a vizsgált két ismérv függetlenségét jelzi, H=1 pedig az X és Y közötti függvényszerű kapcsolatra utal. Nem fejezhető ki százalékosan, hanem kizárólag a kapcsolat szorosságának megítélésére használható a 0-hoz, illetve az 1-hez való közelségét figyelembe véve. 20 A vegyes kapcsolat szorosságának mérése: a szóráshányados

Gazdaságstatisztika, 2015 Példa Ismeretes, hogy a budapesti lakótelepeken a lakásárak különböző tényezők következtében lényegesen eltérnek egymástól. Ennek illusztrálása céljából egy hirdetési újságból kigyűjtötték mindazoknak a 3+1 fél szobás lakásoknak az árát, amelyek egy adott napon az újságban Budapest III. kerületében meghirdetésre kerültek. A négy lakótelepről aznap eladásra kínált sokaságokat egy-egy részsokaságnak tekintették. Az adatokat az alábbi táblázat tartalmazza (mFt- ban): 21

Gazdaságstatisztika, 2015 Példa Első feladatunk az, hogy határozzuk meg és hasonlítsuk össze egymással az egyes részsokaságokba tartozó lakások átlagos kínálati árát, és állítsuk elő azokból az adott napon eladásra kínált 45 lakás átlagos árát. 22

Gazdaságstatisztika, 2015 Példa 23

Gazdaságstatisztika,

Gazdaságstatisztika,

Gazdaságstatisztika,

Gazdaságstatisztika,

Gazdaságstatisztika, 2015 Példa 28 A kínálati lakásárak ingadozásának mintegy 71%-a azzal magyarázható, hogy a lakás a négy lakótelep közül melyiken található. Az ingadozás 29%-a pedig egyéb, itt külön nem vizsgált tényezőknek (pl. hányadik emeleten van a lakás, milyen a tájolása, tömegközlekedési viszonyok, a lakótelep infrastruktúrája stb.) tulajdonítható. Varianciahányados: vegyes kapcsolat (mennyiségi ismérv:ár; területi ismérv: lakás elhelyezkedése) Szóráshányados: Közepesnél erősebb kapcsolat a két ismérv között.