Gazdaságstatisztika LEÍRÓ STATISZTIKA II. 3. előadás

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás

Advertisements

Dixon Próbadb.Valószínűségi szint (p%) n10%5%1%7.3?4321 7? ,890,940,99pH7,07,27,3 4 0,68 0,770,89n=4 r 10 = (7,3-7,3)/(7,3-7,0) = 0 r 10 =(x 1 -x.
A társadalmi tényezők hatása a tanulásra
Kvantitatív Módszerek
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
MATEMATIKA Év eleji felmérés 3. évfolyam
6) 7) 8) 9) 10) Mennyi az x, y és z értéke? 11) 12) 13) 14) 15)
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
Fodrostollú magyar lúd
VÁLOGATÁS ISKOLÁNK ÉLETÉBŐL KÉPEKBEN.
Aszociációs kolloidok, micellaképződés
Közlekedésstatisztika
1. IS2PRI2 02/96 B.Könyv SIKER A KÖNYVELÉSHEZ. 2. IS2PRI2 02/96 Mi a B.Könyv KönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDevizaKönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDeviza.
4. előadás.
5. előadás.
3. előadás.
A középérték mérőszámai
Szerkezeti elemek teherbírásvizsgálata összetett terhelés esetén:
Sárgarépa piaca hasonlóságelemzéssel Gazdaság- és Társadalomtudományi kar Gazdasági és vidékfejlesztési agrármérnök I. évfolyam Fekete AlexanderKozma Richárd.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm.
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.
Fekete László Született: Csillagjegye: Vízöntő
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
A évi demográfiai adatok értékelése
A évi demográfiai adatok értékelése
Logikai szita Pomothy Judit 9. B.
Logikai szita Izsó Tímea 9.B.
A szemcsehatárok tulajdonságainak tudatos módosítása Szabó Péter János BME Anyagtudomány és Technológia Tanszék Anyagvizsgálat a gyakorlatban (AGY 4) 2008.
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
LENDÜLETBEN AZ ORSZÁG A Magyar Köztársaság kormánya.
Kvantitatív módszerek
Leíró statisztika III..
7. Házi feladat megoldása
Gazdaságstatisztika LEÍRÓ STATISZTIKA I. 2. előadás
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2007 Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények.
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2008 Tanévnyitó értekezlet Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények augusztus 29.
Kutatási eredmények és fehér foltok a migránsok munkaerő-piaci beilleszkedésének kutatásában Kováts András MTAKI.
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.
Ágazati GDP előrejelző modell Foglalkoztatási és makro előrejelzés Vincze János Szirák, november 10.
Tanulói elégedettségvizsgálat ismertetése HJK
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.
Érettségi eredmények Vizsgázók száma: 114 fő Rendes vizsga: 82 fő Előrehozott vizsga: 32 fő (30+2) Összes értékelt tantárgyi vizsga: 495 Összes.
GAZDASÁGI ADOTTSÁGOK ÉS FEJLŐDÉSI IRÁNYOK A délkelet-európai országok Novák Tamás MTA – VKI május 16.
Kvantitatív módszerek
Középértékek – helyzeti középértékek
2011/2012 tanév félévi statisztikai adatai. Hiányzások, mulasztások a tanév során (az első 20) Osztály Egy főre eső igazolt órák száma Egy főre eső.
> aspnet_regiis -i 8 9 TIPP: Az „Alap” telepítés gyors, nem kérdez, de később korlátozhat.
Kiugró adatok szűrése Dixon Próba db. Valószínűségi szint (p%) n 10%
1 Az igazság ideát van? Montskó Éva, mtv. 2 Célcsoport Az alábbi célcsoportokra vonatkozóan mutatjuk be az adatokat: 4-12 évesek,1.
A gyakorisági sorok grafikus ábrázolása
4. előadás.
Konzultáció – Leíró statisztika október 22. Gazdaságstatisztika.
Kvantitatív módszerek 2014 ősz MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKA Kvantitatív módszerek szeptember 30.
Leíró statisztika gyakorló feladatok október 15.
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKA
Kvantitatív módszerek
Szóródási mérőszámok, alakmutatók, helyzetmutatók
5. előadás.
4. előadás.
Előadás másolata:

Gazdaságstatisztika LEÍRÓ STATISZTIKA II. 3. előadás 2013. szeptember 18.

Adatok csoportosítása, osztályozása A mennyiségi sorok grafikus ábrázolásának alapját a gyakorisági táblázat készítése jelenti. Osztályba sorolás (folytonos adatok és nagyszámú diszkrét megfigyelés esetén); gyakoriságok (fi) megállapítása; relatív gyakoriságok (gi) megállapítása összegzett (kumulált) gyakoriságok (fi’), illetve összegzett relatív gyakoriságok (gi’) megállapítása; gyakorisági táblázat készítése (fi , gi , fi’ , gi’ adataiból); gyakorisági (relatív gyakorisági), illetve összegzett gyakorisági (relatív gyakorisági) hisztogramok (folytonos adatok esetén a poligon és az ogiva) felvétele (tapasztalati eloszlások elkészítése); grafikus ábrázolás

Kumulált relatív gyakoriság Példa – kevés számú diszkrét adat (24 óra alatti gépleállások Leállások száma Gyakoriság (fi) Relatív gyakoriság (gi) Kumulált gyakoriság (fi’) Kumulált relatív gyakoriság (gi’) 3 0,125 (12,5%) 1 5 0,208 (20,8%) 8 0,333 (33,3%) 2 13 0,541 (54,1%) 4 0,168 (16,8%) 17 0,709 (70,9%) 20 0,834 (83,4%) 0,083 (8,3%) 22 0,917 (91,7%) 6 24 1,000 (100%) összesen

Példa – kevés számú diszkrét adat Adatok ábrázolása: PÁLCIKA DIAGRAM gyakoriságok Relatív Leállások száma 5 4 3 2 1 0,2 0,16 0,12 0,08 0,04 6

Kumulált relatív gyakoriságok Példa – kevés számú diszkrét adat Kumulált relatív gyakoriság ábrázolása: Kumulált relatív gyakoriságok Leállások száma 1 2 3 4 5 6 0,5

Példa – folytonos adat (Bux index) osztály Osztály-köz fi fi’ gi [%] gi’ [%] Alsó határ Felső 1. -20% -15% -17,50% 2 2,02% 2. -10% -12,50% 9 11 9,09% 11,11% 3. -5% -7,50% 20 20,20% 4. 0% -2,50% 23 43 23,23% 43,43% 5. 5% 2,50% 32 75 32,32% 75,76% 6. 10% 7,50% 15 90 15,15% 90,91% 7. 15% 12,50% 8 98 8,08% 98,99% 8. 20% 17,50% 1 99 1,01% 100,00%   összesen

Példa – nagy számú folytonos adat GYAKORISÁGI HISZTOGRAM (tapasztalati sűrűségfüggvény) Gyakoriság vonaldiagramja

Példa – nagy számú folytonos adat Gyakorisági görbe

Példa – nagy számú folytonos adat Ogiva KUMULÁLT RELATÍV GYAKORISÁG VONALDIAGRAMJA (tapasztalati eloszlásfüggvény)

Tapasztalati eloszlások jellegzetességei Középérték-mutatók: helyzeti és számított Ingadozásmutatók: abszolút és relatív Alakmutatók Középértékek Helyzeti Számított Módusz Medián Számtani átlag Mértani átlag Harmonikus átlag Négyzetes átlag Középérték elvárások: Közepes helyzetűek Tipikusak Egyértelműen meghatározhatóak Lehetőleg könnyen értelmezhetőek

Medián Helyzeti középérték – valódi középérték, a rangsor közepén található: az az érték, amelynél az előforduló értékek fele kisebb, fele pedig nagyobb Páratlan számú adatnál a középső Páros számú adatnál a két középső érték számtani átlaga Mindig meghatározható Érzéketlen a szélsőértékekre, és nem függ a többi ismérvértéktől sem Sok egyforma ismérvérték esetén azonban nem tanácsos használni ha 1 0 6 17 23 13 3 2 19 1 0 6 17 23 13 3 2 0 1 2 3 6 13 17 19 23 0 1 2 3 6 13 17 23 4,5

Medián – diszkrét példa Leállások száma Gyakoriság (fi) Relatív gyakoriság (gi) Kumulált gyakoriság (fi’) Kumulált relatív gyakoriság (gi’) 3 0,125 (12,5%) 1 5 0,208 (20,8%) 8 0,333 (33,3%) 2 13 0,541 (54,1%) 4 0,168 (16,8%) 17 0,709 (70,9%) 20 0,834 (83,4%) 0,083 (8,3%) 22 0,917 (91,7%) 6 24 1,000 (100%) összesen Páros számú adat esetén a rangsor két középső számának átlaga: a 12. és 13. adat értéke is 2, így a medián értéke 2

Medián – folytonos példa -15,778% -10,216% -4,881% -2,950% -0,414% 1,152% 2,533% 4,021% 6,182% 10,053% -15,731% -7,927% -4,857% -2,902% -0,402% 1,320% 2,808% 4,223% 6,280% 10,292% -13,671% -7,188% -4,360% -2,616% -0,057% 1,698% 2,883% 4,480% 6,368% 10,699% -12,454% -6,569% -3,817% -2,173% 0,111% 1,836% 2,963% 4,667% 6,599% 10,947% -12,233% -6,192% -3,696% -2,072% 0,196% 1,946% 3,112% 4,917% 7,427% 11,520% -11,464% -6,113% -3,634% -1,857% 0,222% 1,999% 3,185% 5,203% 7,997% 12,038% -11,369% -6,110% -3,433% -1,713% 0,385% 2,072% 3,276% 5,398% 8,200% 13,104% -11,159% -5,564% -3,304% -1,247% 0,606% 2,119% 3,343% 5,447% 8,234% 14,878% -11,116% -5,170% -3,210% -0,669% 0,764% 2,161% 3,616% 5,612% 8,298% 15,066% -10,735% -5,098% -2,963% -0,505% 1,132% 2,372% 3,986% 5,956% 8,558% Páratlan számú adat esetén a rangsor középső tagja: ez a rangsor 50. tagja (ennél 49 kisebb és 49 nagyobb érték fordul elő)

Medián becslése A mediánt tartalmazó osztály bal végpontja. me annak a legelső osztályköznek a sorszáma, amelyre igaz, hogy No. osztály Osztály-köz fi fi’ gi [%] gi’ [%] Alsó határ Felső 1. -20% -15% -17,50% 2 2,02% 2. -10% -12,50% 9 11 9,09% 11,11% 3. -5% -7,50% 20 20,20% 4. 0% -2,50% 23 43 23,23% 43,43% 5. 5% 2,50% 32 75 32,32% 75,76% 6. 10% 7,50% 15 90 15,15% 90,91% 7. 15% 12,50% 8 98 8,08% 98,99% 8. 20% 17,50% 1 99 1,01% 100,00%   összesen A mediánt tartalmazó osztály hossza.

Módusz Helyzeti középérték – tipikus Diszkrét ismérv esetén a leggyakrabban előforduló ismérvérték Folytonos ismérv esetén pedig a gyakorisági görbe maximumhelye Nem mindig határozható meg egyértelműen, nem mindig létezik Érzéketlen a szélsőértékekre, nem függ a többi ismérvértéktől sem Becslése bizonytalan Nyers módusz

Módusz – diszkrét példa Leállások száma Gyakoriság (fi) Relatív gyakoriság (gi) Kumulált gyakoriság (fi’) Kumulált relatív gyakoriság (gi’) 3 0,125 (12,5%) 1 5 0,208 (20,8%) 8 0,333 (33,3%) 2 13 0,541 (54,1%) 4 0,168 (16,8%) 17 0,709 (70,9%) 20 0,834 (83,4%) 0,083 (8,3%) 22 0,917 (91,7%) 6 24 1,000 (100%) összesen A gyakorisági sorban egynél több kiugró gyakoriság fordul elő. Nem határozható meg egyértelműen, célszerű más középérték mutatót is számítani.

Módusz – folytonos példa Folytonos esetben a legnagyobb gyakoriságú osztály tartalmazza.

Módusz becslése mo a legnagyobb gyakoriságú osztály(ok) sorszáma A móduszt tartalmazó osztály bal végpontja. No. osztály Osztály-köz fi fi’ gi [%] gi’ [%] Alsó határ Felső 1. -20% -15% -17,50% 2 2,02% 2. -10% -12,50% 9 11 9,09% 11,11% 3. -5% -7,50% 20 20,20% 4. 0% -2,50% 23 43 23,23% 43,43% 5. 5% 2,50% 32 75 32,32% 75,76% 6. 10% 7,50% 15 90 15,15% 90,91% 7. 15% 12,50% 8 98 8,08% 98,99% 8. 20% 17,50% 1 99 1,01% 100,00%   összesen A móduszt tartalmazó osztály hossza.

Számtani átlag Az a szám, amellyel az átlagolandó számértékeket helyettesítve azok összege változatlan marad Leggyakrabban használt középérték Meghatározható gyakorisági sorból is a gyakoriságokkal súlyozva Számított középérték-mutató Bármely alapadathalmazból egyértelműen meghatározható Minden alapadatot felhasznál Érzékeny a szélsőértékekre Nyesett átlag min. ,ha

Számtani átlag –diszkrét példa Leállások száma óránként Előfordulások gyakorisága (fi) Relatív gyakoriság (gi) 3 0,125 1 5 0,208 2 4 0,168 0,083 6 összesen 24 1,000

Számtani átlag – folytonos példa -15,778% -10,216% -4,881% -2,950% -0,414% 1,152% 2,533% 4,021% 6,182% 10,053% -15,731% -7,927% -4,857% -2,902% -0,402% 1,320% 2,808% 4,223% 6,280% 10,292% -13,671% -7,188% -4,360% -2,616% -0,057% 1,698% 2,883% 4,480% 6,368% 10,699% -12,454% -6,569% -3,817% -2,173% 0,111% 1,836% 2,963% 4,667% 6,599% 10,947% -12,233% -6,192% -3,696% -2,072% 0,196% 1,946% 3,112% 4,917% 7,427% 11,520% -11,464% -6,113% -3,634% -1,857% 0,222% 1,999% 3,185% 5,203% 7,997% 12,038% -11,369% -6,110% -3,433% -1,713% 0,385% 2,072% 3,276% 5,398% 8,200% 13,104% -11,159% -5,564% -3,304% -1,247% 0,606% 2,119% 3,343% 5,447% 8,234% 14,878% -11,116% -5,170% -3,210% -0,669% 0,764% 2,161% 3,616% 5,612% 8,298% 15,066% -10,735% -5,098% -2,963% -0,505% 1,132% 2,372% 3,986% 5,956% 8,558%

Számtani átlag – folytonos példa osztály Osztály-köz fi fi’ gi [%] gi’ [%] Alsó határ Felső 1. -20% -15% -17,50% 2 2,02% 2. -10% -12,50% 9 11 9,09% 11,11% 3. -5% -7,50% 20 20,20% 4. 0% -2,50% 23 43 23,23% 43,43% 5. 5% 2,50% 32 75 32,32% 75,76% 6. 10% 7,50% 15 90 15,15% 90,91% 7. 15% 12,50% 8 98 8,08% 98,99% 8. 20% 17,50% 1 99 1,01% 100,00%   összesen

Harmonikus átlag Mértani átlag A harmonikus átlag az a szám, amellyel az átlagolandó értékeket helyettesítve azok reciprokainak összege változatlan marad. Mértani átlag A mértani átlag az a szám, amellyel az átlagolandó értékeket helyettesítve azok szorzata változatlan marad.

Választás a középértékek között Négyzetes átlag Az a szám, amellyel az átlagolandó értékeket helyettesítve, azok négyzetösszege változatlan marad Tipikus alkalmazási területe a szórásszámítás Választás a középértékek között

Választás a középértékek között Módusz, medián, számtani átlag? Melyiket használjuk? Egyértelműen meghatározható-e? Az összes rendelkezésre álló adattól függ-e vagy sem? Mennyire érzékeny a szélsőségesen nagy vagy kicsi értékekre? Mekkora és milyen módon értelmezhető hibával képes helyettesíteni az alapadatokat?

Választás a középértékek között Medián Egyértelműen meghatározható, mindig létezik Ha sok az egyforma ismérvérték, akkor nem tanácsos használni Nem függ sem az összes értéktől, sem a szélsőséges értékektől Módusz Nem mindig határozható meg egyértelműen, nem is mindig létezik Becslése bizonytalan (függ az osztályok kialakításától) Számtani átlag Bármely alapadathalmazból egyértelműen meghatározható, minden alapadatot felhasznál, mindig létezik Érzékeny a szélsőséges értékekre  nyesett átlag Nem feltétlen tipikus érték

Kvantilisek Eddig egyenlő osztályköz-hosszúságú gyakorisági sorokat képeztünk, amelyeknek eltért a relatív gyakorisága. A kvantilisek olyan „osztópontok”, amelynek segítségével a növekvő sorrendbe állított adataink egyenlő gyakoriságú osztályokra bonthatóak Jelölése: Xi/k i-edik k-ad rendű kvantilis: az a szám, amelynél az összes előforduló ismérvérték i/k-ad része kisebb , (1-i/k)-ad része pedig nagyobb (i=1,..,k-1 és k>=2) A rangsor si/k. tagja Értéke 2013 ősz Gazdaságstatisztika

Lehetséges kvantilisek A legfontosabb kvantilisek k Elnevezés Általános jelölés i lehetséges értéke Lehetséges kvantilisek 2 Medián - 1 Me 4 Kvartilis Qi 1,2,3 Q1, Q2, Q3 5 Kvintilis Ki 1,2,3,4, K1, K2, K3, K4 10 Decilis Di 1,2,…,9 D1, D2, … D9 100 Percentilis Pi 1,2,…,99 P1, P2, …,P99

Kvantilisek meghatározása – folytonos példa 1. -15,78% 21. -4,88% 41. -0,41% 61. 2,53% 81. 6,18% 2. -15,73% 22. -4,86% 42. -0,40% 62. 2,81% 82. 6,28% 3. -13,67% 23. -4,36% 43. -0,06% 63. 2,88% 83. 6,37% 4. -12,45% 24. -3,82% 44. 0,11% 64. 2,96% 84. 6,60% 5. -12,23% 25. -3,70% 45. 0,20% 65. 3,11% 85. 7,43% 6. -11,46% 26. -3,63% 46. 0,22% 66. 3,19% 86. 8,00% 7. -11,37% 27. -3,43% 47. 0,39% 67. 3,28% 87. 8,20% 8. -11,16% 28. -3,30% 48. 0,61% 68. 3,34% 88. 8,23% 9. -11,12% 29. -3,21% 49. 0,76% 69. 3,62% 89. 8,30% 10. -10,74% 30. -2,96% 50. 1,13% 70. 3,99% 90. 8,56% 11. -10,22% 31. -2,95% 51. 1,15% 71. 4,02% 91. 10,05% 12. -7,93% 32. -2,90% 52. 1,32% 72. 4,22% 92. 10,29% 13. -7,19% 33. -2,62% 53. 1,70% 73. 4,48% 93. 10,70% 14. -6,57% 34. -2,17% 54. 1,84% 74. 4,67% 94. 10,95% 15. -6,19% 35. -2,07% 55. 1,95% 75. 4,92% 95. 11,52% 16. -6,11% 36. -1,86% 56. 2,00% 76. 5,20% 96. 12,04% 17. 37. -1,71% 57. 2,07% 77. 5,40% 97. 13,10% 18. -5,56% 38. -1,25% 58. 2,12% 78. 5,45% 98. 14,88% 19. -5,17% 39. -0,67% 59. 2,16% 79. 5,61% 99. 15,07% 20. -5,10% 40. -0,51% 60. 2,37% 80. 5,96%

Ingadozásmutatók Osztályozásuk: terjedelem átlagos abszolút különbség Kitüntetett értéktől vett eltérés vagy egymástól vett eltérés Abszolút vagy relatív terjedelem átlagos abszolút különbség átlagos abszolút eltérés szórás relatív szórás

Terjedelemmutatók 1. -15,78% 21. -4,88% 41. -0,41% 61. 2,53% 81. 6,18% 2. -15,73% 22. -4,86% 42. -0,40% 62. 2,81% 82. 6,28% 3. -13,67% 23. -4,36% 43. -0,06% 63. 2,88% 83. 6,37% 4. -12,45% 24. -3,82% 44. 0,11% 64. 2,96% 84. 6,60% 5. -12,23% 25. -3,70% 45. 0,20% 65. 3,11% 85. 7,43% 6. -11,46% 26. -3,63% 46. 0,22% 66. 3,19% 86. 8,00% 7. -11,37% 27. -3,43% 47. 0,39% 67. 3,28% 87. 8,20% 8. -11,16% 28. -3,30% 48. 0,61% 68. 3,34% 88. 8,23% 9. -11,12% 29. -3,21% 49. 0,76% 69. 3,62% 89. 8,30% 10. -10,74% 30. -2,96% 50. 1,13% 70. 3,99% 90. 8,56% 11. -10,22% 31. -2,95% 51. 1,15% 71. 4,02% 91. 10,05% 12. -7,93% 32. -2,90% 52. 1,32% 72. 4,22% 92. 10,29% 13. -7,19% 33. -2,62% 53. 1,70% 73. 4,48% 93. 10,70% 14. -6,57% 34. -2,17% 54. 1,84% 74. 4,67% 94. 10,95% 15. -6,19% 35. -2,07% 55. 1,95% 75. 4,92% 95. 11,52% 16. -6,11% 36. -1,86% 56. 2,00% 76. 5,20% 96. 12,04% 17. 37. -1,71% 57. 2,07% 77. 5,40% 97. 13,10% 18. -5,56% 38. -1,25% 58. 2,12% 78. 5,45% 98. 14,88% 19. -5,17% 39. -0,67% 59. 2,16% 79. 5,61% 99. 15,07% 20. -5,10% 40. -0,51% 60. 2,37% 80. 5,96%

Átlagos abszolút különbség (G) Az átlagos abszolút különbség a minden lehetséges módon párba állított ismérvértékek különbségeinek abszolút értékéből számított számtani átlag. Azt mutatja meg, hogy az X ismérv értékei átlagosan mennyire különböznek egymástól. Felhasználási területe: koncentrációelemzés   45 52 76 87 92 7 31 42 47 24 35 40 11 16 5 Az 5 hallgató zh-n elért pontja átlagosan 25,8 ponttal tér el egymástól.

Átlagos abszolút eltérés (Δ) Az átlagos abszolút eltérés az egyes ismérvértékek és a számtani átlag különbségeinek abszolút értékeiből számított számtani átlag. Súlyozott formula: leállások száma óránként az előfordulások gyakorisága 3 1 5 2 4 6 összesen 24 A gépleállások átlagosan 1,503-al térnek el az átlagtól.

Átlagos abszolút eltérés (Δ) No. osztály Osztály-köz fi fi’ gi [%] gi’ [%] Alsó határ Felső 1. -20% -15% -17,50% 2 2,02% 2. -10% -12,50% 9 11 9,09% 11,11% 3. -5% -7,50% 20 20,20% 4. 0% -2,50% 23 43 23,23% 43,43% 5. 5% 2,50% 32 75 32,32% 75,76% 6. 10% 7,50% 15 90 15,15% 90,91% 7. 15% 12,50% 8 98 8,08% 98,99% 8. 20% 17,50% 1 99 1,01% 100,00%   összesen Az egyes hozamadatok átlagosan 6,213%-kal térnek el az átlagtól.

Tapasztalati szórás abszolút érték helyett négyzetre emelés és gyökvonás A szórás az egyes Xi ismérvértékek átlagtól vett di eltéréseinek négyzetes átlaga. Azt mutatja, hogy az egyes értékek átlagosan mennyire térnek el a számtani átlagtól. Olyan átlagos hibaként is felfogható, amit akkor követünk el, ha minden adatot a számtani átlaggal helyettesítünk. Csak akkor 0, ha minden ismérvérték egyenlő. Érzékeny a kiugró értékekre.

Korrigált tapasztalati szórás A szórás torzítatlan becsléssel a becslés a szóban forgó paraméterérték körül ingadozzék. a becslés (az illető statisztika) várható értéke éppen a megfelelő paraméterérték legyen. a korrigált tapasztalati szórásnégyzet várható értéke az elméleti varianciával egyenlő, a tapasztalati szórásnégyzet az elméleti variancia torzított becslése

Tapasztalati szórás leállások száma óránként az előfordulások gyakorisága 3 1 5 2 4 6 összesen 24 Az óránkénti leállások száma 1,779 db-bal tér el az átlagtól.

Tapasztalati szórás Az egyes hozamadatok átlagosan 6,77%-kal, 1. -15,78% 21. -4,88% 41. -0,41% 61. 2,53% 81. 6,18% 2. -15,73% 22. -4,86% 42. -0,40% 62. 2,81% 82. 6,28% 3. -13,67% 23. -4,36% 43. -0,06% 63. 2,88% 83. 6,37% 4. -12,45% 24. -3,82% 44. 0,11% 64. 2,96% 84. 6,60% 5. -12,23% 25. -3,70% 45. 0,20% 65. 3,11% 85. 7,43% 6. -11,46% 26. -3,63% 46. 0,22% 66. 3,19% 86. 8,00% 7. -11,37% 27. -3,43% 47. 0,39% 67. 3,28% 87. 8,20% 8. -11,16% 28. -3,30% 48. 0,61% 68. 3,34% 88. 8,23% 9. -11,12% 29. -3,21% 49. 0,76% 69. 3,62% 89. 8,30% 10. -10,74% 30. -2,96% 50. 1,13% 70. 3,99% 90. 8,56% 11. -10,22% 31. -2,95% 51. 1,15% 71. 4,02% 91. 10,05% 12. -7,93% 32. -2,90% 52. 1,32% 72. 4,22% 92. 10,29% 13. -7,19% 33. -2,62% 53. 1,70% 73. 4,48% 93. 10,70% 14. -6,57% 34. -2,17% 54. 1,84% 74. 4,67% 94. 10,95% 15. -6,19% 35. -2,07% 55. 1,95% 75. 4,92% 95. 11,52% 16. -6,11% 36. -1,86% 56. 2,00% 76. 5,20% 96. 12,04% 17. 37. -1,71% 57. 2,07% 77. 5,40% 97. 13,10% 18. -5,56% 38. -1,25% 58. 2,12% 78. 5,45% 98. 14,88% 19. -5,17% 39. -0,67% 59. 2,16% 79. 5,61% 99. 15,07% 20. -5,10% 40. -0,51% 60. 2,37% 80. 5,96% Az egyes hozamadatok átlagosan 6,77%-kal, illetve 6,806%-kal térnek el az átlagtól.

Tapasztalati szórás No. osztály Osztály-köz fi fi’ gi [%] gi’ [%] Alsó határ Felső 1. -20% -15% -17,50% 2 2,02% 2. -10% -12,50% 9 11 9,09% 11,11% 3. -5% -7,50% 20 20,20% 4. 0% -2,50% 23 43 23,23% 43,43% 5. 5% 2,50% 32 75 32,32% 75,76% 6. 10% 7,50% 15 90 15,15% 90,91% 7. 15% 12,50% 8 98 8,08% 98,99% 8. 20% 17,50% 1 99 1,01% 100,00%   összesen

Relatív szórás Különböző mértékegységű sorozatok szóródásának összehasonlítására pozitív értékű ismérvekre! az ismérvértékek átlagtól vett átlagos relatív eltérése Nincs mértékegysége! Minél kisebb az értéke, a számtani átlag annál jobb középérték leállások száma óránként az előfordulások gyakorisága 3 1 5 2 4 6 összesen 24

Alakmutatók A gyakorisági eloszlás milyen mértékben tér el az ún. normális eloszlástól Eltérés lehet: Bal ill. jobb oldali aszimmetria Csúcsosság vagy lapultság

Pearson-féle mutatószám Negatív P esetén jobboldali az aszimmetria (átlag<medián). Csúcsossági mutató Normális eloszlás esetén értéke 0,263. Minél laposabb, annál nagyobb K értéke.