Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Gazdasági vezetői jogállás Dr. Kőszegfalvi Edit. VEZETŐI FELADAT MUNKAVISZONYBAN 500 millió forintos bevétel, finanszírozási szerződéssel rendelkező eü.
Advertisements

Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák november 6. és november 13.
Közművelődési szakmai továbbképzések, helyük a felnőttképzés rendszerében; az akkreditáció folyamata A közösségi művelődés felnőttképzési feladata Nemzeti.
VIZSGAFELADATOK PMMIK, MÁJUS 26. LETÖLTHETŐ:hr2.pte.hu/vizsgappt.
A környezetvédelmi megbízott szerepe a vállalkozások tevékenységében és Önkormányzati munkakörben Önkormányzati munkakörben.
KÖZÖS UTAKON – PÁRBESZÉD A TÁRSADALMI FELZÁRKÓZÁSÉRT KONFERENCIA DECEMBER 2. DR. GARAI PÉTER EU FEJLESZTÉSEK VÉGREHAJTÁSÁÉRT FELELŐS HELYETTES-ÁLLAMTITKÁR.
Gazdaság- statisztika 4. konzultáció Hipotézisvizsgálatok Árva Gábor PhD Hallgató.
Demográfiai, iskolázási folyamatok és munkaerő kínálat Opponáló gondolatok Hablicsek László és Kutas János zárótanulmányához Készítette: Dr.
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.
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 7. és 9.
Kvantitatív módszerek Hipotézisvizsgálatok - Nemparaméteres próbák október 16.
Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák.
Paraméteres próbák- konzultáció október 21..
A székesfehérvári fiatalok helyzete
A szakiskolák aktuális problémái
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
2. előadás Viszonyszámok
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Mintavétel és becslés október 25. és 27.
Duális képzés a társadalmi felelősségvállalás szemszögéből
Kvantitatív módszerek
Esélyek a munkaerőpiacon
D Á N I A 2007.november Készítette: KOVÁCSNÉ NAGY MÁRIA.
Szigorlati felkészítő Kvantitatív módszerek
Becsléselmélet - Konzultáció
Kockázat és megbízhatóság
6.-7. előadás Standardizálás Dr. Varga Beatrix egy. docens.
1993-as közoktatási törvény
Kvantitatív módszerek
Eloszlásjellemzők I.: Középértékek
Hipotézisvizsgálat.
Nemparaméteres próbák 2.
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
A Nemzeti Szakképzési és Felnőttképzési Intézet Konferenciája
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKAI MUTATÓSZÁMOK
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
A Nemzeti Pályainformációs Portál
Folyamatosan emelkedik a lakosság
Regressziós modellek Regressziószámítás.
főigazgatóhelyettes, NSzFI
Felhasználóképzés a kórházban
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
Dr. Varga Beatrix egy. docens
Új pályainformációs eszközök - filmek
Gazdaságinformatikus MSc
3. előadás.
Alkalmazott statisztikai alapok
Országos kompetenciamérés MATEMATIKA.
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
A területi koncentráció mérése: Hirschman–Herfindahl index
Paraméteres próbák Adatelemzés.
Lorenz-görbe dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Kísérlettervezés 2018/19.
3. előadás.
Hipotéziselmélet Adatelemzés.
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
Dr. Parragh László elnök Magyar Kereskedelmi és Iparkamara
KONFERENCIA Adminisztráció Óvári Márta
Előadás másolata:

Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció Dr. Varga Beatrix egy. docens

Ismérvek közötti kapcsolatok Függetlenség Determinisztikus kapcsolat Sztochasztikus kapcsolat: Két vagy több ismérv között fellépő, tendenciaszerűen érvényesülő valószínűségi kapcsolat. Sztochasztikus kapcsolat Függetlenség Függvényszerű kapcsolat

A sztochasztikus kapcsolat típusai, az ismérvek fajtái szerint Asszociáció: minőségi vagy területi ismérvek közötti sztochasztikus kapcsolat Vegyes kapcsolat: egy minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv közötti sztochasztikus kapcsolat Korreláció: két vagy több mennyiségi ismérv közötti sztochasztikus kapcsolat

A kapcsolat-szorossági mutatókkal szemben támasztott követelmények Egyértelmű definíció Zárt intervallumban mozogjon Célszerű, ha: 0 < mutató < 1 0: teljes függetlenség 1: függvényszerű (determinisztikus) a kapcsolat Monotonitás

Az asszociációs kapcsolat szorosságának mérőszámai Yule (Y) (mindkét ismérv alternatív ismérv s=t=2) Csuprov (T) (s=t) Cramer (C) (s≠t)

A Yule-féle asszociációs együttható (csak alternatív ismérvek esetén) B (1) B (0) Összesen A (1) f11 f10 f1. A (0) f01 f00 f0. f.1 f.0 n Ahol: f11, f10, f01, f00 belső gyakoriságok f1. , f0. , f.1 , f.0 peremgyakoriságok

Sztochasztikus kapcsolat esetén: Függetlenség esetén:

A Yule-féle asszociációs együttható értelmezése |Y|=0 függetlenség 0<|Y|<0,3 gyenge erősségű kapcsolat 0,3<|Y|<0,7 közepes erősségű kapcsolat 0,7<|Y|<1 szoros kapcsolat |Y|=1 függvényszerű kapcsolat Y>0 ha az azonos indexű ismérvek vonzzák egymást

Egy vállalat alkalmazottainak száma 2016. szeptember 1.-jén Vállalatvezetésben betöltött szerep Férfi (fő) Nő Összesen Vezető 12 1 13 Beosztott 18 9 27 30 10 40

Egy vállalat alkalmazottainak megoszlása 2016. szeptember 1.-jén Vállalatvezetésben betöltött szerep Férfi (%) Nő Összesen Vezető 40,0 10,0 32,5 Beosztott 60,0 90,0 67,5 100,0

Egy vállalat alkalmazottainak száma 2016. szept. 1.-jén Vállalatvezetésben betöltött szerep Férfi (fő) Nő Összesen Vezető 12 1 13 Beosztott 18 9 27 30 10 40

Csuprov-féle asszociációs együttható (s=t) A függetlenség feltételezésével számított gyakoriságokból indul ki.

Ha s≠t

Egy vállalat dolgozóinak szakképzettség szerinti csoportosítása Férfiak (fő) Nők (fő) Összesen (fő) Szakmunkás 76 16 92 Segédmunkás 20 48 68 Betanított munkás 15 25 40 Összesen 111 89 200

Egy vállalat dolgozóinak megoszlása Szakképzettség Férfiak Nők Összesen megoszlása fő % Szakmunkás 76 68 16 18 92 46 Segédmunkás 20 48 54 34 Betanított munkás 15 14 25 28 40 111 100 89 200

Tényleges és feltételezett gyakoriságok Megnevezés Tényleges Feltételezett Tényleges és feltételezett gyakoriságok χ2 képzése gyakoriságok különbség Különbsége-inek négyzete f f* f-f* (f-f*)2 Férfiakból: Szakmunkás 76 51 25 625 12,3 Segédmunkás 20 38 -18 324 8,5 Betanított 15 22 -7 49 2,2 Nőkből: 16 41 -25 15,2 48 30 18 10,6 Betanított m. 7 2,7 Összesen 200 - 51,5

Töltse ki az alábbi táblázatokat az ismérvek és az azokhoz tartozó gyakoriságok megjelölésével úgy, hogy a megadott feltételeknek eleget tegyenek! 1  férfi nő 24 56 80 okos 140 36 84 120 ügyes 60 200 Y = 0 Y = -1

Nem-paraméteres próbák Illeszkedésvizsgálat: A sokaság eloszlására vonatkozó hipotézis- vizsgálat Függetlenségvizsgálat Normalitás vizsgálat Variancia-analízis

Illeszkedésvizsgálat  

Illeszkedésvizsgálat Példa I. A felnőtt lakosság megoszlása 1986-os széleskörű vizsgálat alapján 2012-es mintavétel alapján Sovány 15% 72 fő Normál súlyú 25% 176 fő Túlsúlyos 60% 252 fő  100% 500 fő Változott-e a magyar felnőtt lakosság testsúly szerinti eloszlása?

 

Függetlenségvizsgálat  

Egy vállalat dolgozóinak szakképzettség szerinti csoportosítása Férfiak (fő) Nők (fő) Összesen (fő) Szakmunkás 76 16 92 Segédmunkás 20 48 68 Betanított munkás 15 25 40 Összesen 111 89 200

Tényleges és feltételezett gyakoriságok Megnevezés Tényleges Feltételezett Tényleges és feltételezett gyakoriságok χ2 képzése gyakoriságok különbség Különbsége-inek négyzete f f* f-f* (f-f*)2 Férfiakból: Szakmunkás 76 51 25 625 12,3 Segédmunkás 20 38 -18 324 8,5 Betanított 15 22 -7 49 2,2 Nőkből: 16 41 -25 15,2 48 30 18 10,6 Betanított m. 7 2,7 Összesen 200 - 51,5

Apa iskolai végzettsége A fiú iskolai végzettsége A megkérdezett személyek iskolai végzettsége apjuk iskolai végzettsége szerint Apa iskolai végzettsége A fiú iskolai végzettsége  < 8 általános 8 általános Közép-fokú Felső-fokú < 8 ált. 429 441 489 76 1.435 8 ált. 7 92 285 54 438 Középfokú 26 95 468 107 696 Felsőfokú 16 69 154 462 644 1.311 306 2.723

χ2 Df 0,005 0,01 0,025 0,05 0,10 0,25 0,50 0,75 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 1 0,0000 0,0002 0,0010 0,039 0,0158 0,102 0,455 1,32 2,71 3,84 5,02 6,63 7,88 2 0,0100 0,0201 0,0506 0,103 0,211 0,575 1,39 2,77 4,61 5,99 7,38 9,21 10,6 3 0,072 0,115 0,216 0,352 0,584 1,21 2,37 4,11 6,25 7,81 9,35 11,3 12,8 4 0,207 0,297 0,484 0,711 1,06 1,92 3,36 5,39 7,78 9,49 11,1 13,3 14,9 5 0,412 0,554 0,831 1,15 1,61 2,67 4,35 9,24 15,1 16,7 6 0,676 0,872 1,24 1,64 2,20 3,45 5,35 7,84 12,6 14,4 16,8 18,5 7 0,989 1,69 2,17 2,83 4,25 6,35 9,04 12,0 14,1 16,0 20,3 8 1,34 1,65 2,18 2,73 3,49 5,07 7,34 10,2 13,4 15,5 17,5 20,1 22,0 9 1,73 2,09 2,70 3,33 4,17 5,90 8,34 11,4 14,7 16,9 19,0 21,7 23,6 10 2,16 2,56 3,25 3,94 4,87 6,74 9,34 12,5 18,3 20,5 23,2 25,2 11 2,60 3,05 3,82 4,57 5,58 7,58 10,3 13,7 17,3 19,7 21,9 24,7 26,8 12 3,07 3,57 4,40 5,23 6,30 8,44 14,8 21,0 23,3 26,2 28,3 13 5,01 5,89 7,04 9,30 12,3 19,8 22,4 27,7 29,8 14 4,07 4,66 5,63 6,57 7,79 17,1 21,1 23,7 26,1 29,1 31,3 15 4,60 6,26 7,26 8,55 11,0 14,3 18,2 22,3 25,0 27,5 30,6 32,8 16 5,14 5,81 6,91 7,96 9,31 11,9 15,3 19,4 23,5 26,3 28,8 32,0 34,3 17 5,70 6,41 7,56 8,67 10,1 16,3 24,8 27,6 30,2 33,4 35,7 18 7,01 8,23 9,39 10,9 21,6 26,0 28,9 31,5 34,8 37,2 19 6,84 7,63 8,91 11,7 14,6 22,7 27,2 30,1 32,9 36,2 38,6 20 7,43 8,26 9,59 12,4 19,3 23,8 28,4 31,4 34,2 37,6 40,0 21 8,03 8,90 11,6 13,2 24,9 29,6 32,7 35,5 38,9 41,4 22 8,64 9,54 14,0 17,2 21,3 30,8 33,9 36,8 40,3 42,8 23 9,26 13,1 18,1 27,1 35,2 38,1 41,6 44,2 24 9,89 13,8 15,7 28,2 33,2 36,4 39,4 43,0 45,6 25 10,5 11,5 16,5 19,9 24,3 29,3 34,4 37,7 40,6 44,3 46,9 26 11,2 12,2 15,4 20,8 25,3 30,4 35,6 41,9 48,3 27 11,8 12,9 16,2 36,7 40,1 43,2 47,0 49,6 28 13,6 18,9 27,3 32,6 37,9 41,3 44,5 51,0 29 17,7 33,7 39,1 42,6 45,7 52,3 30 15,0 20,6 24,5 43,8 50,9 53,7 40 20,7 22,2 24,4 26,5 39,3 51,8 55,8 59,3 63,7 66,8 50 28,0 29,7 32,4 42,9 49,3 56,3 63,2 67,5 71,4 76,2 79,5 60 37,5 40,5 46,5 67,0 74,4 79,1 83,3 88,4 92,0 70 43,3 45,4 48,8 51,7 55,3 61,7 69,3 77,6 85,5 90,5 95,0 100,4 104,2 80 51,2 53,5 57,2 60,4 64,3 71,1 79,3 88,1 96,6 101,9 106,6 112,3 116,3 90 59,2 61,8 65,6 69,1 73,3 80,6 89,3 98,6 107,6 113,1 118,1 124,1 128,3 100 67,3 70,1 74,2 77,9 82,4 90,1 99,3 109,1 118,5 124,3 129,6 135,8 140,2

Normalitásvizsgálat H0: az alapsokaság eloszlása normális eloszlás H1: az alapsokaság eloszlása nem normális eloszlás

NORM.ELOSZLÁS (x;középérték;szórás;igaz) 5%-os szignifikancia-szinten elfogadható-e az az állítás, hogy az almafák termésmennyisége normális eloszlást követ? NORM.ELOSZLÁS (x;középérték;szórás;igaz) Termésmennyiség (kg/fa) Almafák száma (db) Pi' 50 75 14 0,034 100 15 0,1345 125 27 0,348 150 64 0,625 175 56 0,849 170 200 19 0,96 225 5 1 Összesen - Minta átlag 139 Minta szórás 34,98

Termés- mennyiség (kg/fa) Almafák száma (db) Pi' Pi n*Pi=f* (f-f*)2/f* 50 75 14 0,034 7 7,51 100 15 0,134 0,100 20 1,23 125 27 0,347 0,213 43 5,73 150 64 0,626 0,279 56 1,20 175 0,850 0,224 45 2,82 200 19 0,960 0,110 22 0,41 5 1 0,040 8 1,12 Összesen - 20,02

két becsült paramétert (átlag, szórás) használtunk, kritikus szignifikancia szint =KHI.ELOSZLÁS (x;szabadságfok) r=7 7 osztályköz van! b=2 két becsült paramétert (átlag, szórás) használtunk, Kritikus érték: INVERZ.KHI(0,05;4)=9,49 Ho-t elvetjük: Nem fogadjuk el, hogy normál az alapeloszlás, mert KHI négyzet számított nagyobb, mint KHI négyzet kritikus.

Köszönöm a figyelmet!