3. előadás Heterogén sokaságok Szórásnégyzet-felbontás

Slides:



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

A bizonytalanság és a kockázat
A diákat készítette: Matthew Will
TÁRSADALOMSTATISZTIKA III. Sztochasztikus kapcsolatok I. Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos.
7. előadás.
Idegenforgalmi statisztika
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Összefüggés vizsgálatok
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Statisztika II. IX. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. V. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Asszociáció.
3. hét Vegyes kapcsolat.
Növényökológia terepgyakorlat Fajok asszociáltságának vizsgálata I.) Az egyes esetek TAPASZTALT gyakorisága 1. táblázat A faj B faj+- +aba+b.
Növényökológia gyakorlat Fajok asszociáltságának vizsgálata I.) Az egyes esetek TAPASZTALT gyakorisága 1. táblázat A faj B faj+- +aba+b -cdc+d.
Ismérvek közötti kapcsolat vizsgálat
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Közlekedésstatisztika V.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Ismérvek közötti kapcsolatok Két ismérv között a kapcsolat háromféle lehet: Két.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
STATISZTIKA II. 7. Előadás
Kvantitatív Módszerek
Gazdaságstatisztika 19. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika Hipotézisvizsgálatok Nemparaméteres próbák II. 17. előadás.
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Következtető statisztika 9.
Hipotézis-ellenőrzés (Folytatás)
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
Lineáris regresszió.
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai

Diszkrét változók vizsgálata
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
Adatelemzés számítógéppel
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
6. előadás.
Sztochasztikus kapcsolatok
A kombinációs táblák (sztochasztikus kapcsolatok) elemzése
Viszonyszámok A viszonyszám két egymással logikai kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa V= A/B V: a viszonyszám A:a viszonyítás alapját képező.
Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Korrelációs kapcsolatok elemzése
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Parciális korreláció Petrovics Petra Doktorandusz.
3. hét Asszociáció.
Összetett intenzitási viszonyszámok összehasonlítása
I. Zárthelyi dolgozat Elméleti témakörök, típuspéldák Gazdaságstatisztika.
2. előadás Gyakorisági sorok

Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
Részekre bontott sokaság vizsgálata, gyakorló feladatok
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
III. előadás.
2. előadás Viszonyszámok
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
2. előadás Gyakorisági sorok, Grafikus ábrázolás
Standardizálás Dr. Varga Beatrix egy. docens.
2. előadás Viszonyszámok típusai
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Mérési skálák, adatsorok típusai
Előadás másolata:

3. előadás Heterogén sokaságok Szórásnégyzet-felbontás Kapcsolatvizsgálat (asszociációs, vegyes, korrelációs kapcsolat)

Heterogén sokaságok összetett, minőségileg különböző részekből állnak. Heterogén sokaság átlaga a részsokaságokra számított átlagok súlyozott átlaga. Jelölések: : j-edik csoport átlaga : j-edik csoport tagszáma : a csoportok száma : súlyarány : a teljes sokaságra számított átlag

Szórásnégyzet (variancia)-felbontás Jelölések: = a sokaság tagszáma = a csoportok száma = a j-edik sokaság tagszáma = a j-edik csoport átlaga = a sokaság átlaga (főátlag) = a j-edik sokaság i-edik eleme

Összefüggések Teljes eltérés Belső eltérés Külső eltérés Teljes szórásnégyzet Belső szórásnégyzet Külső szórásnégyzet

Szórásnégyzetek kiszámítása SST: teljes eltérés- négyzetösszeg SSB: belső eltérés- négyzetösszeg SSK: külső eltérés- négyzetösszeg

Feladat Egy főiskolán 4 szakon folyik bachelor képzés. Az alábbi táblázatban a hallgatók napi tanulásra fordított idejére vonatkozó adatok találhatók: Szak Napi tanulásra fordított idő (óra) Hallgatók %-os megoszlása átlaga szórása Emberi erőforrás 1,5 1,2 24 Gazdálkodás menedzsment 2,25 0,8 26 Nemzetközi gazdálkodás 1,75 20 Pénzügy-számvitel 2,75 1,3 30 Számítsa ki a mérőszámokat és értelmezze azokat!

Megoldás

Kapcsolatvizsgálat A két ismérv jellege szerint a következő kapcsolatokat különböztethetjük meg: asszociációs kapcsolat: az egymással kapcsolatban álló ismérvek minőségi vagy területi ismérvek (pl.: nem (férfi,nő) - dohányzás) vegyes kapcsolat: az egyik vizsgált ismérv területi vagy minőségi ismérv, a másik mennyiségi (pl.: iskolai végzettség -1 főre jutó bruttó havi jövedelem) korrelációs kapcsolat: mindkét vizsgált ismérv mennyiségi ismérv (pl.: 1 főre jutó bruttó havi jövedelem-1 főre jutó élelmiszerfogyasztás)

Két ismérv (x és y) közötti kapcsolat a két ismérv független egymástól, ha x ismérv szerinti hovatartozás nem ad semmiféle többletinformációt az y szerinti hovatartozásról a két ismérv között sztochasztikus összefüggés van, ha az egyik ismérv változathoz való tartozásból tendenciaszerűen, valószínűségi jelleggel következtethetünk a másik ismérv szerinti hovatartozásra a két ismérv függvényszerű kapcsolatban áll egymással, ha a vizsgált egységek x szerinti hovatartozásának ismeretében teljesen egyértelműen megmondható azok y szerinti hovatartozása is

Kontingencia tábla X/Y x ismérv szerinti feltételes megoszlás feltétel nélküli megoszlás

Asszociációs kapcsolat tényleges gyakoriság a kontingencia tábla i sorában és j oszlopában függetlenség esetén feltételezett gyakoriság a kontingencia tábla i sorában és j oszlopában

Asszociációs kapcsolat szorosságának mérése Cramer-féle együttható: ahol s: x ismérv változatainak száma t: y ismérv változatainak száma Határai:

Asszociációs kapcsolat szorosságának mérése 2 x 2 kontingencia tábla X/Y y1 y2 Összesen x1 f11 f12 f1. x2 f21 f22 f2. f.1 f.2 n A két ismérv függetlensége esetén Yule –együttható:

Vegyes kapcsolat Szórásnégyzet-hányados: a mennyiségi ismérv varianciájának a minőségi ismérv által megmagyarázott hányada. Százalékos formában értelmezzük. Szóráshányados: a szórásnégyzet-hányados gyöke, amely a vegyes kapcsolat szorosságának mérőszáma.

Korrelációs kapcsolat Kovariancia: Lineáris korrelációs együttható: Határai:

Rangsorok kapcsolata Rangkorrelációs együttható: ahol: n = a sokaság egységeinek száma az i-edik egység rangszámainak különbsége