ÁLTALÁNOS STATISZTIKA I.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
4. előadás Összehasonlítás standardizálással és indexszámítással.
Advertisements

2. előadás.
I. előadás.

A társadalmi tényezők hatása a tanulásra
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
MATEMATIKA Év eleji felmérés 3. évfolyam
Humánkineziológia szak
6) 7) 8) 9) 10) Mennyi az x, y és z értéke? 11) 12) 13) 14) 15)
Elektromos mennyiségek mérése
Az új történelem érettségiről és eredményeiről augusztus Kaposi József.
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Utófeszített vasbeton lemez statikai számítása Részletes számítás
A tételek eljuttatása az iskolákba
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
VÁLOGATÁS ISKOLÁNK ÉLETÉBŐL KÉPEKBEN.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Közlekedésstatisztika
Adatfeldolgozás.
1. IS2PRI2 02/96 B.Könyv SIKER A KÖNYVELÉSHEZ. 2. IS2PRI2 02/96 Mi a B.Könyv KönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDevizaKönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDeviza.
4. előadás.
3. előadás.
3. előadás.
A középérték mérőszámai
Sárgarépa piaca hasonlóságelemzéssel Gazdaság- és Társadalomtudományi kar Gazdasági és vidékfejlesztési agrármérnök I. évfolyam Fekete AlexanderKozma Richárd.
NOVÁK TAMÁS Nemzetközi Gazdaságtan
DRAGON BALL GT dbzgtlink féle változat! Illesztett, ráégetett, sárga felirattal! Japan és Angol Navigáláshoz használd a bal oldali léptető elemeket ! Verzio.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
szakmérnök hallgatók számára
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
A évi demográfiai adatok értékelése
A évi demográfiai adatok értékelése
Matematikai statisztika Készítették: Miskoltzy Judit Sántha Szabina Szabó Brigitta Tóth Szabolcs Török Tamás Marketing Msc I. évf., I. félév, levelező.
Logikai szita Izsó Tímea 9.B.
Statisztika.
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
Kvantitatív módszerek
Mennyiségi sorelemzés
Leíró statisztika III..
7. Házi feladat megoldása
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2008 Tanévnyitó értekezlet Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények augusztus 29.
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
A klinikai transzfúziós tevékenység Ápolás szakmai ellenőrzése
Tanulói utánkövetés 2009/2010. A 2009/2010-es tanévben iskolánkban 210 tanuló végzett. 77 fő a szakközépiskola valamelyik tagozatán 133 fő szakmát szerzett.
QualcoDuna interkalibráció Talaj- és levegövizsgálati körmérések évi értékelése (2007.) Dr. Biliczkiné Gaál Piroska VITUKI Kht. Minőségbiztosítási és Ellenőrzési.
I. előadás.
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
1. Melyik jármű haladhat tovább elsőként az ábrán látható forgalmi helyzetben? a) A "V" jelű villamos. b) Az "M" jelű munkagép. c) Az "R" jelű rendőrségi.
Viszonyszámok A viszonyszám két egymással logikai kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa V= A/B V: a viszonyszám A:a viszonyítás alapját képező.
Kvantitatív módszerek
Számtani és mértani közép
Középértékek – helyzeti középértékek
> aspnet_regiis -i 8 9 TIPP: Az „Alap” telepítés gyors, nem kérdez, de később korlátozhat.
1 Az igazság ideát van? Montskó Éva, mtv. 2 Célcsoport Az alábbi célcsoportokra vonatkozóan mutatjuk be az adatokat: 4-12 évesek,1.
A számítógépes elemzés alapjai
Konzultáció – Leíró statisztika október 22. Gazdaságstatisztika.
2. előadás Gyakorisági sorok
A számítógépes elemzés alapjai
Leíró statisztika gyakorló feladatok október 15.
Szóródási mérőszámok, alakmutatók, helyzetmutatók
2. előadás Gyakorisági sorok, Grafikus ábrázolás
Adatfeldolgozási ismeretek műszeres analitikus technikusok számára
5. előadás.
Mérések adatfeldolgozási gyakorlata vegyész technikusok számára
Mérési skálák, adatsorok típusai
Előadás másolata:

ÁLTALÁNOS STATISZTIKA I.

A statisztika definíciója. információk gyűjtése, feldolgozása és közzététele. A statisztika mint módszertudomány, magában foglalja a statisztikai fogalmak, módszerek elméleti ismereteit; a különböző szakstatisztikák speciális ismereteit; az információk gyűjtéséhez, feldolgozásához szükséges módszertani ismereteket.

A statisztika definíciója. (folyt.) A mindennapi gyakorlatban a statisztikai munka: végezhető főtevékenységként (hivatalos statisztikai szolgálat) végezhető egy adott tudományág művelésében segédtevékenységként (pl. csillagászat, gyógyszerkutatás, stb.)

A főtevékenységként végzett statisztikai munka: közszolgáltatási tevékenység. 1993. évi XLVI. Törvény a statisztikáról „A statisztika feladata és célja, hogy valósághű, tárgyilagos képet adjon a társadalom, a gazdaság, a tulajdonviszonyok, a környezet állapotáról és változásairól. A statisztikai tevékenység ellátása a hivatalos statisztikai szolgálat feladata.” A hivatalos statisztikai szolgálat által létrehozott termékek és szolgáltatások ingyenesek. A szolgálat működését az állami költségvetésben erre a célra előirányzott pénzügyi támogatás biztosítja.

A KSH 2006. évi költségvetése. Milliárd Ft-ban Megoszlás %-a Személyi juttatás 6,4 54,7 Munkaadókat terhelő járulékok 1,9 16,2 Dologi és egyéb folyó kiadások 2,7 23,1 Felhalmozási kiadások 0,7 6,0 Kiadások összesen 11,7 100,0

A statisztikai tevékenység termelési folyamata. Kiindulópont: a felhasználói igények felmérése és lefordítása a statisztikai fogalmak nyelvezetére. Az ezt követő termelési folyamat fő szakaszai: az adatgyűjtések tervezése és szervezése; a begyűjtött elemi adatok ellenőrzése és feldolgozása; a statisztikai adatok közzététele, tájékoztatás.

Mi a statisztikai adat? A statisztikai adatgyűjtés egy adott sokaság egyedeire vonatkozik, melynek során az egyedek különböző tulajdonságainak (ismérveinek) a megfigyelés időpontjában fennálló állapotát rögzítik. Így keletkeznek az elemi (vagy egyedi) adatok. Az elemi adatokkal különböző műveleteket végeznek, melynek eredményei azok a statisztikai adatok, amelyekkel gyakorlatban találkozunk.

A STATISZTIKAI ADAT ÁLTALÁNOS LEÍRÁSA. (vállalat, háztartás, termék) (termelési érték, létszám, lakóhely) a megfigyelési egység tulajdonságai (a megfigyelés időpontja) (a megfigyelési egységek sokasága) adatgyűjtés adatbevitel és javítás elemi adatok (osztályozások, csoportosítások) (műveletek) adatfeldolgozás statisztikai adat

A statisztika alapfogalmai. 1) Sokaság. 2) Ismérvek. 3) Mérési skálák. 4) Statisztikai sorok. 5) Statisztikai táblák.

Sokaság. sokaság nem akarjuk v. tudjuk megfigyelni a regiszter lefedési hibái célsokaság felvételi keret minta-sokaság

Sokaság. (folyt.) Célsokaság: azon egységek összessége, amelyre az adott statisztikai felvételből számított adatok vonatkoznak. Felvételi keret: a célsokaságba tartozó egyedek azon halmaza, amelynek megfigyelése egy adott felvétellel történik. A célsokaság helyett a tényleges felvétel lehetőségét a keretsokaság biztosítja, de a következtetések a célsokaságra vonatkoznak. Mintasokaság: a vizsgált sokaságnak egy olyan részsokasága, amelynek megfigyeléséből kapott eredményeket, becsléssel a célsokaság egészére vonatkoztatjuk.

Sokaság. (folyt.) Példa. Sokaság: Gazdasági szervezetek. Célsokaság: 5 főnél többet foglalkoztató gazdasági szervezetek. Felvételi keret: Adott időszakban működő 5 főnél többet foglalkoztató gazdasági szervezetek. Mintasokaság: A gazdasági szervezetek mintavételi terv alapján kiválasztott, 10%-a.

A sokaság nyilvántartása: a regiszter. Egy adott sokaságba tartozó azonosítható egyedek rendszerezett listája, mely tartalmazza az egyedek legfontosabb paramétereit is.

Regiszterek. Gazdasági szervezetek regisztere Népességnyilvántartás Gazdasági szervezetek regisztere Kiskereskedelmi regiszter Gépjármű-nyilvántartás Földnyilvántartás Tartalmuk: Azonosítási paraméterek (név, cím, azonosító szám) Réteg-paraméterek (tevékenység, méret, gazdálkodási forma) Demográfiai paraméterek (keletkezés, megszűnés) Kapcsolati paraméterek

Ismérvek. Mennyiségi ismérv: A sokaság egységeit jellemző olyan tulajdonság, mely számokkal fejezhető ki. (Például: életkor, a termelés nagysága, a foglalkoztatottak száma). Minőségi ismérv: A sokaság egységeit jellemző olyan tulajdonság, mely minőségi jellemzővel fejezhető ki. (Például: nem, foglalkozás, tevékenység). Területi ismérv: a sokaság egységeinek térbeli elhelyezkedése. Időismérv: a megfigyelés időpontja, időszaka.

Példák az ismérvekre.

Mérési skálák. Névleges: az ismérvértékek azonossága, vagy különbözősége állapítható csak meg (pl. nem). Sorrendi: egy ismérv szerinti sorba rendezés (pl. helyezési sorrend) Intervallum: a kezdőpont kiválasztása önkényes, így csak a skálaértékek különbségei adnak információt (pl. hőmérséklet) Arány: ezen a skálán a kezdőpont adott és rögzített (0), így minden matematikai és statisztikai művelet egyértelműen elvégezhető.

Statisztikai sorok. Leíró sorok: a sokaság különböző ismérvek szerinti adatainak felsorolása. Összehasonlító sorok: több sokaság adatainak, összehasonlítása, illetve egy sokaság különböző időszakra vonatkozó adatainak, összehasonlítása. Csoportosító sorok: a sokaság egyedeinek értékeit csoportosítjuk, egy adott ismérv szerint.

A statisztikai adatok pontossága. Statisztikai táblák. Egyszerű tábla: csoportosítást nem tartalmaz, nincs összesen rovat (általában leíró sorokhoz használják). Kombinációs tábla: két vagy több ismérv szerinti csoportosítást tartalmaz. A statisztikai adatok pontossága. Abszolút hiba: az utolsó szignifikáns számjegy helyértéke osztva kettővel. Relatív hiba: az abszolút hiba és a közölt adat hányadosa. Egy vállalkozás 2005.évi nettó árbevétele 25 218 ezer Ft volt. Abszolút hiba(korlát): 500 Ft Relatív hiba: 500:25218=0,0198 ~2%.

A statisztikai tábla kellékei. Táblacím. Mértékegység Fejrovat Oldalrovat Forrás

A statisztikai tábla kellékei. A vendégforgalom megoszlása a motiváció szerint 2005-ben. százalék Szállás-típus Motiváció Szabadidő-eltöltés Kongresszus, konferencia Hivatalos (üzleti) utazás Gyógy-és termál-turizmus Egyéb Összesen Szálloda 54 14 21 7 4 100 Panzió 49 6 29 13 Turista-szálló 67 5 8 2 19 Ifjúsági szálló 74 3 1 15 Üdülőház 79 9 Kemping 86 12 57 11 Forrás: KSH

A sokaság egy ismérv szerinti vizsgálata. Rangsor, osztályközös gyakorisági és értékösszegsorok. Középértékek. Szóródási mutatók. Koncentráció-mutató. Momentumok. Alakmutatók.

Rangsor. Egy áruházlánc napi forgalma millió Ft-ban boltonként A sokaság: egy áruházlánc boltjai Ismérv: a bolt napi forgalma Értékek: 14; 12,3; 15; 14; 12,6; 15,8; 15,2; 16,2; 17; 16,8; 17,6; 18,4; 19,4; 18,6; 20,2; 20,8; 21,8; 22,2; 23,2; 23; 24,8. Az értékeket növekvő rangsorba állítva: Rangsor: 12,3; 12,6; 14; 14; 15; 15,2; 15,8; 16,2; 16,8; 17; 17,6; 18,4; 18,6; 19,4; 20,2; 20,8; 21,8; 22,2; 23; 23,2; 24,8.

Osztályközös statisztikai sorok. Az osztályköz-szám meghatározása: a „2” olyan hatványa, ami már nagyobb, mint a sokaság száma (a kitevő adja az osztályközök számát) A példában: a sokaság száma N= 21; 2 az ötödiken (32) már meghaladja ezt az értéket, tehát az osztályközök száma (k): 5 Osztályköz-hossz meghatározása a rangsorból: A példában: 24,8 – 12,3 = 12,5 : 5 = 2,5

Osztályközös statisztikai sorok. Az osztályköz-határok megállapítása: Úgy kell meghatározni, hogy az ismérvértékek egyértelműen besorolhatók legyenek valamelyik – de csak egy – osztályközbe. A valódi osztályköz határok azonban hézagmentesen illeszkednek. Ezért közlési osztályköz határokat állapítunk meg úgy, hogy az osztályközök felső határát egy egységgel csökkentjük. Példa: Valódi osztályközök Közlési osztályközök 12,3-14,8 14,8-17,3 17,3-19,8 19,8-22,3 22,3-24,8 12,3-14,7 14,8-17,2 17,3-19,7 19,8-22,2 22,3-24,8

Osztályközös gyakorisági sorok. osztályközök gyakoriság relatív gyakoriság, % normál kumulált i fi f’i gi g’i 12,3-14,7 4 19,0 14,8-17,2 6 10 28,6 47,6 17,3-19,7 14 66,6 19,8-22,2 18 19,1 85,7 22,3-24,8 3 21 14,3 100,0 Gyakoriság (fi): az osztályközbe tartozó ismérvértékek száma Relatív gyakoriság (gi): az ismérvértékek számának %-os megoszlása osztályközönként

Osztályközös gyakorisági sorok. Kumulálás: az osztályközök gyakoriságának, értékösszegének összeadása lépésről-lépésre lefelé, vagy felfelé: (f’i; g’i;S’i;Z’i) Az osztályközép kiszámítása: (az osztályközepeket a hézagmentesen igazodó valódi osztályköz határok alapján számítjuk ki) Például: 12,3+14,8 = 27,1: 2 = 13,55 ~ 13,6

Osztályközös értékösszeg-sorok. osztály-közök osztály-közép érték-összeg relatív érték-összeg, % normál kumulált xi Si Zi Z’i 12,3-14,7 13,6 53 14,0 14,8-17,2 16,1 96 25,3 39,3 17,3-19,7 18,6 74 19,5 58,8 19,8-22,2 21,1 85 22,4 81,2 22,3-24,8 23,6 71 18,8 100,0 379 Értékösszeg (Si): az osztályközbe tartozó ismérvértékek összege Például az első osztályközben: 12,3+12,6+14+14=52,9 ~53 Relatív értékösszeg (Zi): az értékösszegek %-os megoszlása osztályközönként

Becsült értékösszeg-sor kiszámítása. osztályközök osztályközép gyakoriság becsült értékösszeg xi fi Ŝi 12,3-14,7 13,6 4 54,4 14,8-17,2 16,1 6 96,6 17,3-19,7 18,6 74,4 19,8-22,2 21,1 84,4 22,3-24,8 23,6 3 70,8 380,6 Becsült értékösszeg (Ŝi): az osztályközepek megszorzása a gyakoriságokkal: Például: 4 * 13,6 = 54,4

Középértékek. Számított középértékek számtani átlag mértani átlag harmonikus átlag négyzetes átlag Helyzeti középértékek módusz medián

Számtani átlag. Példa. A Sziget fesztivál napi látogatóinak száma (ezer fő): 50,0; 53,2; 57,4; 60,0; 62,5; 64,6; 66,2; 68,8; 70,0. Mennyi a napi átlagos látogatószám? ezer fő

Mennyi lesz a napi átlagos látogatószám? Transzformáció. Példa. A Sziget fesztivál napi látogatóinak száma jövőre mindennap 2 ezer fővel több lesz, azaz: 52,0; 55,2; 59,4; 62,0; 64,5; 66,6; 68,2; 70,8; 72,0. Mennyi lesz a napi átlagos látogatószám? ezer fő Transzformációval:

Transzformáció. (folyt.) Példa. A Sziget fesztivált 30-szor annyian nézik naponta a TV-ben, mint amennyien kilátogatnak egy-egy napon. (napi látogatók száma (e fő): 50,0; 53,2; 57,4; 60,0; 62,5; 64,6; 66,2; 68,8; 70,0) TV nézők száma (e fő): 1500; 1596; 1722; 1800; 1875; 1938; 1986; 2064; 2100. Mennyi a TV-nézők napi átlagos száma? ezer fő Transzformációval:

Egy árusnál kínált görögdinnyék jellemzői: Súlyozott számtani átlag. Példa. Egy árusnál kínált görögdinnyék jellemzői: Osztályköz /Dinnye súlya (kg)/ (db) 2,5-4,9 3,7 3 11,1 5,0-7,4 6,2 2 12,4 7,5-9,9 8,7 1 10,0-12,4 11,2 7 78,4 12,5-14,9 13,7 5 68,5 15,0-17,4 16,2 32,4 20 211,5 Mekkora a dinnyék átlagos súlya?

kg

A számtani átlag tulajdonságai: Az átlagolandó értékek és az átlag különbségének összege nulla. Ha az átlagolandó értékekből levonunk egy konstans számot, és a különbségeket négyzetre emeljük, akkor az eltérések négyzetösszege akkor lesz a legkisebb, ha a konstans a számtani átlag. (Négyzetes minimum tulajdonság)

Mértani átlag. vagy a logaritmusok számtani átlaga. Hamburgerek eladása. Példa. Év Forgalom (ezer db) Az előző év %-ában 2001 732,1 - 2002 801,9 109,5 2003 768,5 95,8 2004 744,6 96,9 2005 858,5 115,3 Hány %-kal változott évente átlagosan a hamburgerek eladása 2001-ről 2005-re?

Egy fapados légitársaság pilótái ennyi órát repültek egy adott napon: Súlyozott mértani átlag. Példa. Egy fapados légitársaság pilótái ennyi órát repültek egy adott napon: Repült idő (óra) Pilóták száma (fő) 2 3 4 1 8 12 10 Átlagosan hány órát repültek aznap a pilóták? óra

Harmonikus átlag. Példa. Egy Forma1-es autóversenyen három versenyzőnél mért kerékcsere-idők (másodperc): 6,5; 7,1; 8,3. Átlagosan mennyi idő volt a kerékcsere? mp

A fagylalt forgalma és ára három árusnál: Súlyozott harmonikus átlag. Példa. A fagylalt forgalma és ára három árusnál: Árus Napi forgalom (Ft) Egységár (Ft / gombóc) 1. 135 000 90 2. 264 000 110 3. 94 500 105 Átlagosan mennyibe kerül egy gombóc fagylalt? Ft / gombóc

Négyzetes átlag. Példa. Egy mobiltelefonnal egy-egy napon készített fényképek száma: 5, 14, 18, 22, 55, 90, 120. Átlagosan hány db fényképet készítettek naponta? db

Súlyozott négyzetes átlag. Példa. Egy görkorcsolya-parkban a sportolni vágyó fiatalok ennyi időt töltöttek el adott napon: Eltöltött idő (óra) Látogatók száma (fő) 1 20 2 53 3 110 4 37 5 10 230 Átlagosan mennyi időt töltöttek a látogatók aznap a görkorcsolya-parkban?

óra

A módusz. a.) Diszkrét változó esetén: a leggyakrabban előforduló ismérvérték. b.) Osztályközös gyakorisági sor esetén: 1.lépés: a legnagyobb gyakorisággal rendelkező osztályköz kiválasztása a példában a második osztályköz gyakorisága a legnagyobb (6)

2.lépés: a módusz értékének meghatározása a példában:

A módusz. (folyt.) Ha eltérő az osztályközök hossza, akkor a gyakoriságokat át kell számolni azonos hosszúságú osztályközökre. Példa. Egy uszodában az alábbi távokat úszták az emberek: Leúszott táv (méter) (fő) 1-500 20 500 501-1000 45 1001-2000 60 1000 30 2001-3000 12 6 * 500 m-es osztályköz-hosszúságra eső gyakoriságok

m

A kvantilisek.

a.) Meghatározása rangsorból. Először megállapítjuk, hogy a rangsor hányadik tagja lesz. A példában az első kvartilis: A keresett kvantilis az ott található x érték. A rangsornak az ötödik értéke 15, a hatodik 15,2. A kettő közötti különbséget szorozzuk a sorszám tört részével 0,2 x 0,5 = 0,1 és hozzáadjuk az alsó értékhez Tehát az első kvartilis: 15,1 tagja a rangsornak

A példában a második kvintilis: tagja a rangsornak A keresett kvintilis az ott található x érték. A rangsornak a nyolcadik értéke 16,2 ; a kilencedik 16,8. A kettő közötti különbséget szorozzuk a sorszám tört részével: 0,6 x 0,8 = 0,48 és hozzáadjuk az alsó értékhez: 0,48 + 16,2 Tehát a második kvintilis: 16,68

b.) Meghatározása osztályközös gyakorisági sorból. 1. lépés: a kvantilis osztályközének meghatározása: A példából a harmadik (felső) kvartilis meghatározása: az i=3; a k=4; az N=21 azaz (3*21) : 4 = 15,75-dik érték a kumulált gyakoriságok alapján ez a negyedik osztályközbe esik

2.) lépés: a kvartilis értékének meghatározása:

A legismertebb kvantilis: a medián. a.) Diszkrét változó esetén: Ha az N páratlan: akkor a rangsor középső ismérvértéke, azaz tagja a rangsornak Ha az N páros: a két középső ismérvérték átlaga.

b.) Osztályközös gyakorisági sor esetén: Első lépés: a medián osztályközének meghatározása. Azt az osztályközt keressük, amelyik kumulált gyakorisága nagyobb, mint N/2. A példában: N/2= 10,5; a második osztályköz kumulált gyakorisága 10, a harmadiké: 14, tehát a harmadik osztályköz. Második lépés: a medián értékének meghatározása az osztályközön belül. az előző osztályköz kumulált gyakorisága az osztályköz hossza az osztályköz gyakorisága az osztályköz alsó határa

Szóródási mutatók. A szóródás terjedelme: Átlagos abszolút különbség (Gini együttható):

Példa a Gini együttható (átlagos abszolút különbség) kiszámítására. Hat dolgozó havi keresete ezer Ft-ban: 64, 42, 96, 48, 75, 88 Mennyi a keresetek átlagos abszolút különbsége? első lépés: sorba rendezzük. 42, 48, 64, 75, 88, 96 második lépés: munkatábla a különbségek kiszámításához. 42 48 64 75 88 96 6 22 33 46 54 16 27 40 11 24 32 13 21 8 161 137 105 131 163 802

A szórás. illetve A számítás egyes lépései: az egyes értékeknek az átlagtól való eltérésének meghatározása: az eltérések négyzeteinek meghatározása: az eltérések négyzeteinek az összege: (eltérés négyzetösszeg: SST)

az eltérések négyzeteinek az átlaga: (szórásnégyzet: ) az előző érték négyzetgyöke a szórás ( ) A szórás kiszámítható a négyzetes és a számtani átlag négyzeteinek különbségéből is:

Példa a szórás kiszámítására (súlyozatlan). A budapesti Úszó EB napi látogatóinak száma (ezer fő): 1,6; 2,8; 3,2; 3,6; 3,7; 3,9; 4,2; 4,6; 5,2; 5,5; 6,1; 7,5. Mennyi a napi látogatószám szórása? Átlag:

1,6 -2,7 7,29 2,56 2,8 -1,5 2,25 7,84 3,2 -1,1 1,21 10,24 3,6 -0,7 0,49 12,96 3,7 -0,6 0,36 13,69 3,9 -0,4 0,16 15,21 4,2 -0,1 0,01 17,64 4,6 0,3 0,09 21,16 5,2 0,9 0,81 27,04 5,5 1,2 1,44 30,25 6,1 1,8 3,24 37,21 7,5 56,25 27,59 252,05

Kiszámítható az átlagokból is: Relatív szórás:

A szórás tulajdonságai: Ha a sokaság minden értékéhez hozzáadunk egy azonos számot, akkor a szórás nem változik. Példa. Egy műhely hat dolgozójának kereseti adatai (ezer Ft): 52; 64; 73; 80; 85; 110. Az átlagkereset: A keresetek szórása:

-25,3 640,09 -13,3 176,89 -4,3 18,49 2,7 7,29 7,7 59,29 32,7 1069,29 1971,34

Új keresetek (e Ft): 57; 69; 78; 85; 90; 115. Minden dolgozó 5000 Forint fizetésemelést kap. Mennyi lesz az új keresetek szórása? Új keresetek (e Ft): 57; 69; 78; 85; 90; 115. -25,3 640,09 -13,3 176,89 -4,3 18,49 2,7 7,29 7,7 59,29 32,7 1069,29 1971,34

2.) Ha a sokaság minden értékét megszorozzuk egy azonos számmal, akkor a szórás is annyiszor nagyobb lesz. Példa. Öt évvel ezelőtt a műhely jelenlegi hat dolgozójának keresete egyformán 30%-kal kevesebb volt. Mennyi volt öt évvel ezelőtt a keresetek szórása? Öt évvel ezelőtti keresetek (e Ft): 36,4; 44,8; 51,1; 56,0; 59,5; 77,0. Az eredeti szórásból ( ) számítva:

-17,7 313,29 -9,3 86,49 -3,0 9,0 1,9 3,61 5,4 29,16 22,9 524,41 965,96

Példa a szórás kiszámítására osztályközös gyakorisági sorból (súlyozott).

Koncentráció.

termelés vállalatszám

A koncentrációs terület (tc) a négyzet átlója és a görbe által közrezárt terület. Nagysága a koncentráció erősségét mutatja. A koncentrációs együttható: G= a Gini mutató

Példa a koncentrációs együttható kiszámítására: A dolgozók a havi keresete ezer ft-ban: 64, 42, 96, 48, 75, 88 első lépés: sorba rendezzük. 42, 48, 64, 75, 88, 96 második lépés: munkatábla a különbségek kiszámításához. 42 48 64 75 88 96 6 22 33 46 54 16 27 40 11 24 32 13 21 8 161 137 105 131 163 802

N=6 X=42+48+64+75+88+96=413 : 6=68,8 L= G / 2 X L=26,7:137,6=0,19

Momentumok. A sokaság értékei és egy tetszőleges "A" szám közötti eltérések hatványának átlaga. Ha „r” a hatvány és A= 0, akkor a nevük "r"-edik momentum. Ha „r” a hatvány és A= , akkor a nevük "r"-edik centrális momentum. általános képlete: Hatvány Momentum Centrális momentum r= -1 - r= 1 r= 2 σ²

Asszimetria (ferdeség) mutatói. Alakmutatók. Asszimetria (ferdeség) mutatói. Egy vállalat dolgozóinak teljesítmény adatai, tonna/fő: osztályköz To/fő (xi) Létszám (fi) Kumulált létszám (f’i) Teljesítmény (Ŝi = fi xi) 20,1-25 22,6 8 180,8 25,1-30 27,6 12 20 331,2 30,1-35 32,6 24 44 782,4 35,1-40 37,6 32 76 1203,2 40,1-45 42,6 4 80 170,4 2668,0

1.) A Pearson-féle asszimetria mutató kiszámítása. a.) az átlagos teljesítmény: b.) a teljesítmények mediánja: A medián osztályköze: 80/2=40, tehát ahova a 40. érték esik, azaz a 3. osztályköz. A medián értéke:

c.) a szórás értéke: osztály-köz To/fő (xi) Létszám (fi) 20,1-25 22,6 8 -10,75 115,5625 924,50 25,1-30 27,6 12 -5,75 33,0625 396,75 30,1-35 32,6 24 -0,75 0,5625 13,50 35,1-40 37,6 32 4,25 18,0625 578,00 40,1-45 42,6 4 9,25 85,5625 342,25 80 2255,00

Létszám, fő Teljesítmény, to/fő Átlag: 33,35 Me: 34,27 ! < Me negatív érték: jobb oldali asszimetria!! Átlag: 33,35 Me: 34,27 ! Jobboldali ferdeség! < Me Létszám, fő 20,1-25 25,1-30 30,1-35 35,1-40 40,1-45 Teljesítmény, to/fő

2.) F-mutató kiszámítása. {Me= 34,27} osztályköz To/fő (xi) Létszám (fi) f’i 20,1-25 22,6 8 25,1-30 27,6 12 20 30,1-35 32,6 24 44 35,1-40 37,6 32 76 40,1-45 42,6 4 80 negatív érték: jobb oldali asszimetria!!

3.) α3 - mutató kiszámítása. negatív érték: jobb oldali asszimetria!!

Csúcsossági mutatók. 1.) K - mutató. Q1= 30,1 Q3= 37,6 D1 80:10 = 8 azaz az 1. osztályköz, D9 9*80 :10 = 72 azaz a 4. osztályköz A normális eloszlásnál a K értéke 0,263; ha kisebb az érték, akkor csúcsos eloszlás!!

2.) α 4 mutató. Csúcsossági mutató ábrázolása Csúcsos eloszlás (K<0,263) Normál eloszlás(K=0,263) Lapult eloszlás (K>0,263) 2.) α 4 mutató. normális eloszlásnál α4 mutató értéke 3; ha kisebb az érték, akkor lapult eloszlás!!