3. előadás.

Slides:



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

2. előadás.
Petrovics Petra Doktorandusz
7. előadás.
Leíró statisztika 4. INDEX-SZÁMÍTÁS 2010-tavasz.
Statisztika I. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Főátlagok összehasonlítása standardizálással
STATISZTIKA II. 1. Előadás
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Adattípusok, adatsorok jellegadó értékei
A megoldás főbb lépései:
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Közlekedésstatisztika
Adatfeldolgozás.
2. előadás Viszonyszámok típusai
2. előadás Viszonyszámok típusai
4. előadás.
5. előadás.
3. előadás.
A középérték mérőszámai
A fajhő (fajlagos hőkapacitás)
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
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
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Statisztika.
Kvantitatív módszerek
Mennyiségi sorelemzés
Leíró statisztika III..
Valószínűségszámítás
EREDMÉNYEK, ADATOK FELDOLGOZÁSA
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Adatleírás.
Viszonyszámok A viszonyszám két egymással logikai kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa V= A/B V: a viszonyszám A:a viszonyítás alapját képező.
Középértékek – helyzeti középértékek
Adattípusok, adatsorok jellegadó értékei
A gyakorisági sorok grafikus ábrázolása
4. előadás.
A számítógépes elemzés alapjai
Konzultáció – Leíró statisztika október 22. Gazdaságstatisztika.
2. előadás Gyakorisági sorok
A számítógépes elemzés alapjai
Leíró statisztika gyakorló feladatok október 15.
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKA
Kvantitatív módszerek
Szóródási mérőszámok, alakmutatók, helyzetmutatók
Eloszlásjellemzők I.: Középértékek
2. előadás Viszonyszámok
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Statisztikai alapfogalmak Eloszlásjellemzők
3. előadás.
2. előadás Gyakorisági sorok, Grafikus ábrázolás
Adatfeldolgozási ismeretek műszeres analitikus technikusok számára
Adatsorok típusai, jellegadó értékei
5. előadás.
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
A leíró statisztikák alapelemei
Mérések adatfeldolgozási gyakorlata vegyész technikusok számára
Adatfeldolgozási ismeretek környezetvédelmi-mérés technikusok számára
Területi egyenlőtlenségek grafikus ábrázolása: Lorenz-görbe
4. előadás.
3. előadás.
2. előadás Viszonyszámok típusai
Mérési skálák, adatsorok típusai
Előadás másolata:

3. előadás

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése tipikus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vizsgálata, a sokaság/minta eloszlásgörbéjének elemzése.

Eloszlásjellemzők

Középértékekkel szembeni követelmények egyértelmű számítás; tipikus, jellemző értékek legyenek; szemléletes, jó értelmezhetőség; közepes helyzet Xmin  K  Xmax

Középértékek jellemzői A mennyiségi ismérvet egyetlen számmal jellemzik. Dimenzió: az ismérv mértékegysége.

Középértékek : Átlagok Helyzeti középértékek Számtani Módusz (Mo) Harmonikus Medián (Me) Mértani Négyzetes

Számtani átlag Az a szám, amelyet az átlagolandó értékek helyére téve azok összege változatlan marad.

Számtani átlag Egyedi értékeknél: Súlyozott forma:

A számtani átlag matematikai tulajdonságai Az egyes elemek - átlagolandó értékek - átlagtól való eltéréseinek összege 0: Ha minden egyes elemhez hozzáadunk egy "a" konstans értéket, az így kapott elemek számtani átlaga "a"-val tér el az eredeti elemek átlagától. Ha minden egyes elemet megszorzunk egy "b" konstans értékkel, akkor az így kapott elemek átlaga "b"-szerese lesz az eredeti elemek átlagának.

A számtani átlag matematikai tulajdonságai Ha az x1, x2, ..., xn elemek átlaga , az y1, y2, ..., yn elemek átlaga , akkor az x1 + y1; x2 + y2; ...; xn + yn átlaga lesz. Az elemek mindegyikéből egy tetszőleges "a" állandót levonva ezen eltérések négyzetösszege akkor lesz minimális, ha az "a" állandó éppen az ,azaz minimális, ha a =

Példa a számtani átlag tulajdonságaira xi xi+50 xi·1,1 Z= 100 150 110 210 200 165 315 260 231 441 240 290 264 504 300 350 330 630 Σ 1000 1250 1100 2100 250 220 420

A számtani átlag előnyös tulajdonságai Világos, érthető fogalom, számítása egyszerű. Minden adathalmaznak létezik számtani átlaga, s egy van belőle. Minden elem figyelembe vételével kerül kiszámításra. Kiszámításához nem szükséges az egyedi értékek ismerete, elegendő azok összegét tudni.

A számtani átlag hátrányos tulajdonságai A kiugró értékekre (ún. outlier-ekre) érzékeny. (nyesett átlag –trimmed mean) Osztályközös gyakorisági sor alkalmazása esetén nem tudjuk figyelembe venni az egyedi értékeket. Nyitott osztályközök használatakor adatvesztés.

Geometriai átlag Geometriai átlag az a szám, amelyet az egyedi értékek helyére írva azok szorzata változatlan marad. Egyedi értékek esetén: Súlyozott átlagforma:

A GDP volumenindexének alakulása Magyarországon Időszak Előző negyedév=100% 2008. I. n.év 100,9 2008. II. n.év 99,8 2008. III. n.év 99,0 2008. IV. n.év 98,1 Forrás: KSH Gyorstájékoztató A változás átlagos üteme:

Megoszlási viszonyszám és dinamikus viszonyszám közötti kapcsolat Telep Árbevétel (MFt) Árbevétel megoszlása Dinamikus viszonyszám (%) t0 t1 t0 (%) t1 (%) A 30 36 20 19 120 B 40 60 27 32 150 C 70 77 47 41 110 D 10 14,5 6 8 145 Összesen 187,5 100 125

Súlyozott átlagok xi: átlagolandó értékek fi: súlyok A súlyozott átlag nagysága függ: az átlagolandó értékek abszolút nagyságától, a súlyarányoktól (a súlyok egymáshoz viszonyított arányától), súlyként fi/n=gi is használható.

Mennyiségi csoportosító sorok fajtái Egy társasház vízfogyasztására vonatkozó adatok Vízfogyasz-tás (m3) Lakások száma f’ g(%) g’(%) s(m3) z(%) – 15 5 10 50 3 15 – 25 17 22 34 44 340 24 25 – 35 15 37 30 74 450 32 35 – 45 8 45 16 90 320 23 45 – 100 250 18 Összesen - 1410

Köszönöm a figyelmet