Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

Σχετικά έγγραφα
Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

STATISTICĂ DESCRIPTIVĂ

Sondajul statistic- II

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Capitolul 4 Amplificatoare elementare

Curs 4 Serii de numere reale

Aparate de măsurat. Măsurări electronice Rezumatul cursului 2. MEE - prof. dr. ing. Ioan D. Oltean 1

Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si

Masurarea variabilitatii Indicatorii variaţiei(împrăştierii) lectia 5 16 martie 2 011

Referenţi ştiinţifici Conf.univ.dr.ing. Radu CENUŞĂ Prof.univ.dr.ing. Norocel Valeriu NICOLESCU

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

8 Intervale de încredere

POPULAŢIE NDIVID DATE ORDINALE EŞANTION DATE NOMINALE

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

Subiecte Clasa a VII-a

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

ESTIMAREA PARAMETRILOR STATISTICI. Călinici Tudor

Integrala nedefinită (primitive)

NOTIUNI DE BAZA IN STATISTICA

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

V O. = v I v stabilizator

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Variabile statistice. (clasificare, indicatori)

ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE

Erori si incertitudini de măsurare. Modele matematice Instrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măsurand instrument:

Analiza univariata a datelor

Elemente de teoria probabilitatilor

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Curs 1 Şiruri de numere reale

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

MARCAREA REZISTOARELOR

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30


Lucrarea nr. 6 Asocierea datelor - Excel, SPSS

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

CAPITOLUL 3 FILTRE DE MEDIERE MODIFICATE

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

Analiza bivariata a datelor

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate

Proiectarea filtrelor prin metoda pierderilor de inserţie

5.1. Noţiuni introductive

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Curs 2 Şiruri de numere reale

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Indicatori sintetici ai distribuțiilor statistice

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

Curs 10 TRANZISTOARE. TRANZISTOARE BIPOLARE

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.3.ALCHINE

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Εμπορική αλληλογραφία Ηλεκτρονική Αλληλογραφία

3.5. Indicatori de împrăştiere

Sondajul statistic -III

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

Subiecte Clasa a VIII-a

I X A B e ic rm te e m te is S

Statistică descriptivă Distribuția normală Estimare. Călinici Tudor 2015

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.5.ARENE

Statistica matematica

ECONOMICĂ INTRODUCERE

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

7 Distribuţia normală

riptografie şi Securitate

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 4. Măsurarea parametrilor mărimilor electrice

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR

2CP Electropompe centrifugale cu turbina dubla

SEMNALE ALEATOARE Definirea semnalului aleator, a variabilei aleatoare, a funcţiei şi a densităţii de repartiţie

DETERMINAREA ACCELERAŢIEI GRAVITAŢIONALE PRIN METODA PENDULULUI FIZIC

Control confort. Variator de tensiune cu impuls Reglarea sarcinilor prin ap sare, W/VA

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

met la disposition du public, via de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Transcript:

Statstca descrptvă (contnuare) Şef de Lucrăr Dr. Mădălna Văleanu mvaleanu@umfcluj.ro

VARIABILE CANTITATIVE MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medana, Modul, Meda geometrca, Meda armonca, Valoarea centrala MĂSURI DE DE DISPERSIE Mnm, Maxm, Ampltudne, Varata, Abaterea standard, Coefcentul de varate, Eroarea standard, Ampltudnea MĂSURI DE LOCALIZARE Cvartle, Decle, Percentle MĂSURI DE SIMETRIE Asmetra Boltrea Observate: Toate masuratorle se refera la sera undmensonala: X: X 1, X,, X n

MĂSURAREA DISPERSIEI Se face prntr-o sere de ndcator care descru varata s raspandrea une ser de valor. Mnm Maxm Ampltudnea Meda devaţe Varaţa (dspersa) Abaterea standard (ecartul tp) Eroarea standard Coefcentul de varaţe.

MĂSURI DE DISPERSIE Ampltudnea A = X max - X mn. X max =max{x 1,,X n } X mn = mn {X 1,,X n } Este folosta pentru a masura paleta de mprastere a valorlor une ser statstce Nu ofera nformat prvnd gradul de mprastere a valorlor une ser statstce

MĂSURI DE DISPERSIE n X X de la mede AD X = 1 n, Meda devaţe - Meda devaţe n X Me de la medana AD Me = n 1.

Varaţa - Exprmă gradul de dstrbuţe, care ne spune cât de tare sunt răspândte valorle în jurul mede Varate mare: Varate mca: Meda Meda

7 Varata Varaţa pentru populaţe Varaţa pentru eşanton N X X n 1 ) ( 1 ) ( 1 n X X s n Ajustează tendnţa de subestmare a varaţe populaţe faţă de varaţa eşantonulu

Notaţ Devaţa standard Meda (artmetcă ) Parametr pentru eşantoane S X Parametr pentru populaţe σ µ

Pacent Greutate (kg) 1 3 4 5 6 7 8 9 10 7.0 11.7 1.6 15.7 15.9 16.0 16.0 17.0 17.5 17.7 49.00 136.89 158.76 46.49 5.81 56.00 56.00 89.00 306.5 313.9 Total 147.1 64.49 x 10 1 x 11.18 1 10 10 (147.1) 64.49 kg s s 10 1 x 1 10 10 10 1 10 1 x x s MASURI DE DISPERSIE VARIATIA - EXEMPLU

n MĂSURI DE DISPERSIE ( X X ) Abaterea standard (devaţa standard, ecartul s 1tp) n, Este ndcatorul cel ma utlzat pentru masurarea dsperse S = une ser de varate Untate de n n s. măsură: 1 untatea de măsură a varable S = S. ES s. n

MĂSURI DE DISPERSIE aplcaț Pentru o sere cu dstrbuțe smetrcă (normală) avem următoarele propretăț: ntervalul ntervalul ntervalul X X X 1 S conţne aprox. 68.3 % dn valor S conţne aprox. 95.5 % dn valor 3 S conţne aprox. 99.7 % dn valor Observate: Valorle care nu sunt n acest nterval se numesc valor aberante.

Dstrbuţa normală (Gauss)

S = s. n1 MĂSURI DE DISPERSIE S = S. Eroarea standard ES s. n Este ndcatorul cel ma utlzat pentru măsurarea dsperse une ser CV de = varaţe S. INDICATOR DE X DISPERSIE CARE ARATA IMPRASTIEREA MEDIILOR ESANTIOANELOR IN JURUL MEDIEI POPULATIEI Folost n statstca nferenţală (ntervale de încredere)

MĂSURI DE DISPERSIE Coefcentul de varațe S CV X Nu are untate de masura s poate f exprmat procentual. Este folost pentru a compara varata relatva sau mprasterea dstrbutlor dfertelor ser, esantoane sau populat sau a dfertelor caracterstc ale une sngure sere.

MĂSURI DE DE DISPERSIE Coefcentul de varaţe nterpretare < 10%: populaţa omogenă; între 10%-0%: populaţa relatv omogenă; între 0%-30%: populaţa relatv eterogenă; >30%: populaţa eterogenă.

MĂSURI DE ASIMETRIE ASIMETRIA (Skewness) Asmetre: coada (tal) la stanga sau dreapta - Masoară abaterea de la aspectul smetrc în comparaţe cu o dstrbuţe normală 3 n 1 [( X n X ) / S] 3

MĂSURI DE ASIMETRIE EXCESUL (KURTOSIS) Exces: (b) aplatzare, boltre Măsoară înălţmea aplatzăr în comparaţe cu o dstrbuţe normală 4 1 n n ( X 1 S4 X )4 3

ASIMETRIE SI EXCES (SKEWNESS, KURTOSIS)- propretăţ Pentru o dstrbute normala: asmetra s excesul au valor apropate de 0.

DE REȚINUT! VARIABILE CANTITATIVE INDICATORI STATISTICI? VARIABILE CALITATIVE INDICATORI STATISTICI?

VARIABILE CANTITATIVE MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medana, Modul, Meda geometrca, Meda armonca, Valoarea centrala MĂSURI DE DE DISPERSIE Mnm, Maxm, Ampltudne, Varata, Abaterea standard, Coefcentul de varate, Eroarea standard, Ampltudnea MĂSURI DE LOCALIZARE Cvartle, Decle, Percentle MĂSURI DE SIMETRIE Asmetra Boltrea

VARIABILE CALITATIVE FRECVENȚE PROPORTII MODUL

Exemplu: Varsta pacentlor sost la cabnetul stomatologc n regm de urgenta n data de nov: 19, 1, 1, 4, 30, 0 Tale esanton: n = 6 df = 5 n =.45 1 3 Meda varste: = 19 + 1 + 1 + 4 + 30 + 0 / 6 =.5 Varaţa: s = 81.5 / 5 s = 16.3 Devata standard: S = 16.3 S = 4.04 x n meda (x meda) (xmeda) 19 6.5-3.5 1.5 1 6.5-1.5.5 1 6.5-1.5.5 4 6.5 1.5.5 4 5 Eroarea standard: SE = 4.04 /.45 SE = 1.65 Coefcentul de varaţe: CV = 4.04 /.5 CV = 0.18 or 18% 30 6.5 7.5 56.5 0 6.5 -.5 6.5 81.5

Intrebăr Pentru o sere statstcă cu date pentru varabla greutate la naştere are sens calculul valor următorulu (următorlor) ndcator statstc: a) meda artmetcă, b) medana c) valoarea modală d) asmetra e) frecvenţa absolută

Intrebăr Pentru o sere statstcă cu date pentru varabla fumat (DA/NU) are sens calculul valor următorulu (următorlor) ndcator statstc: a) meda artmetcă, b) medana c) valoarea modală d) asmetra e) frecvenţa absolută

EXERCITIU Pentru un eşanton de n = 36 pacent care au vent la medcul ortodont, s-a gast ndexulu facal de 80 mm cu o devate standard de 5 mm. Presupunând că ndexul facal urmează o dstrbuţe normală, să se determne: a) In ce nterval sunt stuate aproxmatv 68% dn valorle ndexulu facal? b) In ce nterval sunt stuate aproxmatv 95% dn valorle ndexulu facal? c) Cat pacent (n %) au ndexul facal peste 90 mm?