STATISZTIKA II. 1. Előadás

Az előadások a következő témára: "STATISZTIKA II. 1. Előadás"— Előadás másolata:

1 STATISZTIKA II. 1. Előadás
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék

2 Tantárgyi program 1. A tantárgy neve, kódja: Statisztika II., AV_PNA004 2. A tantárgyfelelős neve, beosztása: Dr. Balogh Péter, egyetemi adjunktus 3. Szakcsoport megnevezése: Kereskedelem és marketing BA szak 4. A tantárgy típusa: „A” 5. A tantárgy oktatásának időterve: 1. félév 2+2 K 6. A tantárgy kredit értéke: 5

3 Tantárgyi program 8. Az oktatás személyi feltételei:
Dr. Tarnóczi Tibor egyetemi docens Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Nagy Lajos ügyvivő szakértő 10. A tantárgyi tematika: Statisztikai becslések. Hipotézisvizsgálatok. Regressziószámítás. Idősorok elemzése.

4 Tantárgyi program 12. Évközi ellenőrzés módja:
Az egymásra épülő anyagrészek megértése, alkalmazásuk és begyakorlása érdekében rendszeres otthoni felkészülést kérünk a hallgatóságtól. A félév végi aláírás feltétele a gyakorlatokon való aktív részvétel és az EXCEL táblázatkezelő program felhasználói szintű ismerete. Az előadások látogatása ajánlott, a gyakorlatoké kötelező. A hiányzások száma nem haladhatja meg a Tanulmányi és Vizsgaszabályzatban rögzített értéket. Az előadáson katalógust készítünk. 13. Számonkérés módja: A félév kollokviummal zárul, amely elméleti és gyakorlati részből áll. A gyakorlati feladatok sikeres megoldása (beugró) szükséges ahhoz, hogy a hallgató az elméleti vizsgán részt vehessen. Az elméleti vizsga pontszáma alapján kerül kialakításra a félévi jegy.

5 Kötelező irodalom: Hunyadi L. – Vita L.: Statisztika I. Aula Kiadó, Budapest, o. Hunyadi L. – Vita L.: Statisztika II. Aula Kiadó, Budapest, o. Hunyadi L. – Vita L.: Statisztikai képletek és táblázatok (oktatási segédlet), Aula Kiadó, Budapest, o. Ajánlott irodalom: Szűcs I.: Alkalmazott Statisztika Agroinform Kiadó, Budapest, o. Kerékgyártó Gy-né – L. Balogh I. – Sugár A. – Szarvas B.: Statisztikai módszerek és alkalmazásuk a gazdasági és társadalmi elemzésekben AULA Kiadó, Budapest, o. Rappai G.: Üzleti statisztika Excellel. KSH, 2001.

6 Ismérvek és mérési skálák kapcsolódása

7 EGYSZERŰ ELEMZÉSEK Statisztikai sor Statisztikai tábla Viszonyszámok
Grafikus ábrázolás

8 VISZONYSZÁM Két, egymással valamilyen kapcsolatban levő adat/mutatószám hányadosa

9 Gyakorisági sor készítése
Rangsor készítés: (az Y értékeket nagyság szerint növekvő sorba rendezzük)

10 Gyakorisági sor készítése

11 Mennyiségi sorok + kumulálás

12 Kvantilisek

13 KÖZÉPÉRTÉKEK (helyzet-mutatók)

14 Példák a különböző átlagokra

15 SZÓRÓDÁSI MUTATÓK Szóródás: a megfigyelt Y értékek különbözősége
Mérése: Szélső értékek eltérése Mérőszámok: Egymástól való eltérések bonyolult mutatók Átlagtól való eltérések Mérőszámok: σ, V

16 MOMENTUMOK A eltérések r-edik hatványaiból számított számtani átlag.
Az r-edik momentum (A=0): súlyozatlan: súlyozott: vegyük észre, hogy:

17 Centrális momentumok Ha , az r-edik centrális momentum:
súlyozatlan: súlyozott: vegyük észre, hogy:

18 A koncentráció fogalma
gazdasági életben: erőforrások tömörülése, összpontosulása statisztikailag: az értékösszeg jelentős része, vagy egésze a sokaság kevés egységére összpontosul

19 A szimmetrikus és aszimmetrikus eloszlások néhány jellegzetessége

20 Aszimmetria mutatók Az előző ábra tulajdonságaira építenek:
negatív érték: balra elnyúló eloszlás 0: szimmetrikus eloszlás pozitív érték: jobbra elnyúló eloszlás jövedelmek, vagyon nagysága

21 Csúcsossági mutató Momentumokra épülő mutató

22 Rész- és fősokaságok varianciája
Eltérésnégyzet-összegek összefüggése:

23 A sztochasztikus kapcsolat típusai (kapcsolatfajták)
Asszociáció(s kapcsolat): nem mennyiségi ismérvek között (minőségi vagy területi ismérvek között  nominális mérési szintű változók) Vegyes kapcsolat: mennyiségi és nem mennyiségi ismérvek között (különbségi vagy arány skála és nominális skála) Korreláció(s kapcsolat): mennyiségi ismérvek között (különbségi vagy arány skálán mért változók) Rangkorreláció(s kapcsolat): ordinális skálán mért változók között

24

25 Fontosabb index összefüggések 1.
Érték-, volumen- és árindexek között: egyedi indexek: Indexek (tényező - indexpróbák):

26 Fontosabb index összefüggések 2.
Aggregátumok különbségei között: a) b)

27 Fontosabb index összefüggések 2.
Kp különbségeket az árváltozásból adódó: Többletkiadásnak: ha Kp pozitív Megtakarításnak: ha Kp negatív

28 Fontosabb index összefüggések 3.
Indexek és abszolút számok között: Átárazás (bázisidőszaki folyóáras aggregátumnak a tárgyidőszaki árszínvonalra való átszámítása): deflálás (folyóáras aggregátum reálértékének meghatározása):

29 Fontosabb index összefüggések 4.
a volumenindex közvetett módon történő meghatározása: felfogható úgy is, mint: fogyasztási célra fordítandó pénzegység vásárlóerejének változása.

30 A két indexkör összehasonlítása
I, I’, I’’ és Iv, Ip, Iq közti összefüggések csak akkor lehet értelmes, ha a mennyiségi adatok összeadhatók (pl. reprezentánson belül, illetve azonos termék különböző minőségű változatai)

31 A jelölések megfeleltetése
cél: standardizálás: az átlagár változására ható tényezők meghatározása, így az árak átlagos és az összetétel változásának hatása indexszámítás: az értékváltozás felbontása, az árak átlagos változásának és a mennyiség átlagos változásának hatására

32 Összefüggések – érték vezessük be a következő jelöléseket:
látható, hogy:

33 Összefüggések – árak mindkettő az egységárak átlagos változását
fejezi ki:

34 Összefüggések – volumen
a volumenindex felírható a mennyiség- és az összetétel-változás hatásának szorzataként:

35 Teljes felbontás vagyis:
az érték változása három tényezőnek tulajdonítható: 1. az összes mennyiség változása 2. az árak átlagos változása 3. az összetétel változása Hasonlóan a másik súlyozással (lényegében azonos tartalommal):

36 A bruttó hazai termék volumenindexe
kettős deflálással: többféle korrigált változat is létezik, pl. cserearányhatással korrigált index