tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is)

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A képzett szakemberekért SZMBK KERETRENDSZER 2.1. előadás.
Advertisements

TÖRTÉNELEM ÉRETTSÉGI A VIZSGA LEÍRÁSA VÁLTOZÁSOK január 1-től.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
Becsléselmélet - gyakorlat október 14.. Példa 1 - Feladatgyűjtemény Egy nagyvállalat személyzeti osztályvezetője azt gyanítja, hogy különbség van.
Oktatói elvárások, oktatói vélemények a hallgatókról Cserné dr. Adermann Gizella egyetemi docens DUE.
A vállalatok marketingtevékenysége és a Magyar Marketing Szövetség megítélése Kutatási eredmények az MMSZ részére (2008. július)
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 7. és 9.
Paraméteres próbák- konzultáció október 21..
TEROTECHNOLÓGIA Az állóeszközök újratermelési folyamata.
Kockázat és megbízhatóság
Gazdasági informatika - bevezető
Palotás József elnök Felnőttképzési Szakértők Országos Egyesülete
TÁJÉKOZTATÓ ÉS INDÍTÓ BESZÉLGETÉS A LABORVEZETŐKNEK ÉS MINŐSÉGÜGYI MEGBÍZOTTJAIKNAK SZÓLÓ TANFOLYAM TÉMÁIRÓL, SZERVEZÉSÉRŐL EŐZMÉNYEK Korábbi laborvezetői.
Bevezetés Biometria I. Molnár Péter Állattani Tanszék
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Mintavétel és becslés október 25. és 27.
Kvantitatív módszerek
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
Kockázat és megbízhatóság
Ács Szabina Kommunikáció és Médiatudomány
Szigorlati felkészítő Kvantitatív módszerek
Mintavétel és becslés október 27. és 29.
Becsléselmélet - Konzultáció
Kockázat és megbízhatóság
Követelményelemzés Cél: A rendszer tervezése, a feladatok leosztása.
Kockázat és megbízhatóság
Mintavételes eljárások
Kockázat és megbízhatóság
Gazdaságstatisztika LEÍRÓ STATISZTIKA október 16.
Kvantitatív módszerek
Eloszlásjellemzők I.: Középértékek
Hipotézisvizsgálat.
Kvantitatív módszerek
Mintavételes eljárások
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
Tartalékolás 1.
IV.2. Hozam számtani és mértani átlaga
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKAI MUTATÓSZÁMOK
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Turbulencia hatása a tartózkodási zóna légtechnikai komfortjára
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
A matematikai statisztika alapfogalmai
Kvantitatív módszerek
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
Dr. Varga Beatrix egy. docens
Új pályainformációs eszközök - filmek
3. előadás.
A szakképző iskolát végzettek iránti kereslet várható alakulása – a 2008-as vizsgálat tanulságai és a 2009-es vizsgálat menete Tóth István János, PhD.
Kutatási alapok és kutatási folyamat
Alkalmazott statisztikai alapok: A mintavétel
A kutatási projekt címe Név Oktató neve Tanulmányi intézmény neve
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
A szállítási probléma.
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Online pénztárgépadatok felhasználása a kiskereskedelmi statisztikában
Paraméteres próbák Adatelemzés.
Kísérlettervezés 2018/19.
3. előadás.
Alkalmazott statisztikai alapok: A mintavétel
Hipotéziselmélet Adatelemzés.
Mintavételi sajátosságok a mezőgazdaság statisztikában
Mintavételes eljárások
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Előadás másolata:

tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is) Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is) Dia, előadás segédanyagai ~ kisiskolás foglalkoztató füzet (kiegészíted, felhasználod)

Számonkérések és tartalmuk Kis dolgozat Beugró Kollokvium nagy feladatok Pontozás konzultáció

2. félév: induktív statisztika Témakörök 1. félév: Leíró statisztika Alapfogalmak Leíró statisztika Összehasonlító statisztika Idősorok vizsgálata 2. félév: induktív statisztika Mintavétel Induktív statisztika Kapcsolatvizsgálat, Magyarázó modellek

Mintavétel Statisztikai minták

Cél Mintavételi tervek ismerete Mintavételi és nem mintavételi hiba közötti különbség megértése Leíró és induktív statisztika közötti különbség megértése Reprezentativitás megértése

Statisztikai megfigyelések Elvárás: Gyorsaság Pontosság Megbízhatóság Lehetőségek Teljes körű megfigyelések Részleges megfigyelések ->Mintavétel Reprezentatív minták Nem reprezentatív megfigyelések

A statisztikai munka fázisai Tájékoztatás, visszacsatolás Elemzés Elemi adatok ellenőrzése, feldolgozása Adatfelvétel Adatátvétel? Megfigyelés? Teljes körű? Részleges? (reprezentatív?) Tervezés Kiindulópont: igény Mi a statisztikai feladat? Mit mérünk? Ki a célcsoport? Hogyan szerzünk adatokat? Kiket? Mivel?

Hibaforrások felméréseknél Konstrukció, Kutatási kérdés Érvényesség, specifikációs hiba Mérőeszköz Mérési hiba Válaszok Feldolgozási hiba Előkészített adatok Felmérés Alapsokaság Célcsoport Lefedettségből származó hiba Mintavételi keret Mintavételi hiba Minta Nem válaszolásból fakadó hiba Válaszadók Feldolgozási hiba: könyv, 9999 kód, gépelési hiba, ellentmondó adatok, Tárki 2013 euval nem szimpatizálók aránya Lefedettség: hinyzó egyed, duplikátum, rossz sztártum, többlet, nem cél. Csop tag, csak netes felm. Mintavételi hiba:

Összegezve Mintavételi hiba Nem mintavételi hiba Csak mintavétel esetében Matematikailag kezelhető Nem mintavételi hiba nemcsak mintavétel esetében

Mintákkal kapcsolatos problémák Véletlen, nem véletlen Kiválasztási arány A minta elemszámának meghatározása Reprezentativitás Mintavételi terv, eljárás

Hogyan vehetünk véletlen mintát? Véletlen Mintavételi eljárások Mintákszáma.xls Független azonos eloszlású (FAE) Egyszerű véletlen (EV) Rétegzett (R) Csoportos (CS) Többlépcsős (TL) Kombinált eljárások Ismétlődő felvételek Panelfelvételek Hogyan lehet véletlen mintákat generálni? Kollokvium beugró példa rétegzett mintára

Leíró versus Induktív statisztika Leíró statisztika Induktív statisztika A megfigyeltek jellemzése Mintavétel esetén a mintára vonatkozik Teljeskörű megfigyelés esetén a sokaságra vonatkozik. (információtömörítési eljárás: táblázatok, diagramok, középértékek, szóródási mérőszámok, eloszlás jellemzése) Cél: sokaság jellemzése a minta alapján. Csak mintavétel esetén alkalmazható! Két dologról lesz szó: Becslés: A sokasági jellemző mintából történő közelítő meghatározása Hipotézisvizsgálat: Egy sokaságra vonatkozó előzetes állítás, feltételezés vizsgálata minta(k) alapján.

Változók milyen jellemzőit fogjuk vizsgálni? Minta Alapsokaság Elemszám n N Átlag m Szórás s* s Arány p P Illetve Változók és jellemzőik eloszlását Változók kapcsolatát

Statisztikai indukció Mintaelemek valószínűségi változók Mintajellemzők (mintaátlag, mintaszórás, arány) is valószínűségi változó Ezeknek is van várható értékük Szórásuk Eloszlásuk Kérdés: ezek hogyan vizsgálhatóak mintajellemzőből következtetés, becslés az alapsokaság jellemzőire= A val.számból tanultakat kellene alkalmazni statisztikai jellemzőkre.

Valószínűség számítási analógiák Valószínűség~relatív gyakoriság Feltételes valószínűség~”sor százalék, oszlopszázalék” Diszkrét változó várható értéke~súlyozott számtani átlag Szórás: D(X), s Eloszlásfüggvény F(X)=P(z<X) Empirikus sűrűségfüggvény ~ hisztogram

Pontbecslések Hogyan becsülhetőek meg sokasági paraméterek? Mekkora a becslés hibája?

Cél Minta alapján hogyan becsülhető meg egy sokasági Mekkora a becslés Átlag Szórás Arány Mekkora a becslés standard hibája? (átlagos hibája) Maximális hibája?

Elvárások a becslőfüggvényekkel kapcsolatosan

A sokasági átlag pontbecslése (1) Lehet-e a mintaátlag a sokasági átlag pontbecslése? Ehhez mi kell? Torzítatlanság

Szemléltető példa Tekintsük az összes lehetséges két elemű mintát! mintavételieloszlás.xls alapsokaság: 10, 11, 12, 13, 14 Átlag (m): 12 Szórásnégyzet (s2): 2 Szórás (s): 1,4142136 elemszám (N): 5 Minta elemszám (n): Tekintsük az összes lehetséges két elemű mintát! Határozzuk meg a mintaátlagok eloszlását és várható értékét! Mintavételi eloszlás: A vizsgált mintajellemző eloszlása

A sokasági átlag pontbecslése (3) Mit kaptunk eredményül? Az adott elemszámú mintaátlagok átlaga megegyezik a sokasági átlaggal, azaz A sokasági átlag torzítatlan pontbecslése a mintaátlag.

Sokasági szórás pontbecslése korrigált tapasztalati szórás A sokasági szórás torzítatlan pontbecslése a korrigált tapasztalati szórás

A sokasági arány torzítatlan pontbecslése a mintabeli arány Arány pontbecslése A sokasági arány torzítatlan pontbecslése a mintabeli arány

Példa

Pontbecslések hibái

Becslés során mekkora a hiba? Átlagos hiba (becslés standard hibája) Adott elemszámú minták esetében a mintából számított pontbecslések átlagosan mennyivel térnek el a sokasági paramétertől. Ez egy közönséges szórás. Maximális hiba (hibahatár) Adott elemszámú minták esetében a mintából számított pontbecslések maximálisan mennyivel térnek el a sokasági paramétertől, adott valósínűség mellett.

A mintaátlag standard hibájának (átlagos hiba) kiszámítása:

A mintaátlag standard hibájának (átlagos hiba) kiszámítása: FAE-minta Ev-minta

néhány tulajdonsága A minta elemszámának növekedésével értéke egyre kisebb. Pld. FAE-minta esetén 4x nagyobb mintán értéke feleakkora, minden más változatlansága mellett. Az alapsokaság szórásának növekedésével értéke egyre nagyobb.

Példa

A mintaátlag standard hibájának kiszámítása: FAE-minta Ev-minta Probléma: s (alapsokasági szórás) a valóságban többnyire nem ismert. Ekkor hogyan számíthatjuk ki a mintaátlag standard hibáját EV és FAE minták esetében?

Hogyan számíthatjuk ki a mintaátlag standard hibáját EV és FAE minták esetében ha s ismeretlen? Ha az alapsokasági szórás (s ) NEM ismert becsülni kell FAE-minta Ev-minta

SPSS alkalmazása

Sokasági aránybecslés standard hibája A sokasági arány torzítatlan pontbecslése a mintabeli arány FAE-minta EV-minta Az adott tulajdonságú egyedek mintabeli arányai átlagosan hány százalékponttal térnek el a várható értéküktől (adott tulajdonságú egyedek alapsokaságon belüli arányától)