PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI

Σχετικά έγγραφα
Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Tretja vaja iz matematike 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

8. Diskretni LTI sistemi

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1.

Cilji vaje. Osnovni pojmi. Načini grafičnega prikaza podatkov: Načini numeričnega prikaza podatkov: 2. vaja: OPISNA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL

PROCESIRANJE SIGNALOV

Kotne in krožne funkcije

2. Pogreški pri merjenju in merilna negotovost

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

STATISTIKA 5. predavanje. Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

1. Trikotniki hitrosti

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

numeričkih deskriptivnih mera.

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

UNIVERZA V MARIBORU. Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede. Jože Nemec STATISTIKA OBRAZCI IN TABELE

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

1. Določitev vsebine in namena statističnega proučevanja; opredelitev predmeta opazovanja (enote in populacije) in vsebine opazovanja (spremenljivk)

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης Αξίωση αποζημίωσης Έντυπο Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 2: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh

IZVODI ZADACI (I deo)

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

2.5. SKLEPANJA TESTIRANJE HIPOTEZ

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

OSNOVE STATISTIKE. FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik Miran Černe

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Vaja 1: Računanje z napakami

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na

3n an = 4n3/2 +2n+ n 5n 3/2 +5n+2 n a 2 n = n 2. ( 2) n Dodatak. = 0, lim n! 2n 6n + 1

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Elementi spektralne teorije matrica

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.


Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Fazni diagram binarne tekočine

GRANIČNE VREDNOSTI FUNKCIJA zadaci II deo

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

3.2.1 Homogena linearna diferencialna enačba II. reda

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

MERITVE LABORATORIJSKE VAJE. Študij. leto: 2011/2012 UNIVERZA V MARIBORU. Skupina: 9

Για να εμφανιστούν σωστά οι χαρακτήρες της Γραμμικής Β, πρέπει να κάνετε download και install τα fonts της Linear B που υπάρχουν στο τμήμα Downloads.

Reševanje sistema linearnih

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

Splošno o interpolaciji

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

+105 C (plošče in trakovi +85 C) -50 C ( C)* * Za temperature pod C se posvetujte z našo tehnično službo. ϑ m *20 *40 +70

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Projekcije in zmanjšanje dimenzionalnosti podatkov

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T

Osnove sklepne statistike

PROCESIRANJE SIGNALOV

SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK

Navadne diferencialne enačbe

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

Regularizacija. Poglavje Polinomska regresija

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Transcript:

PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI. KAKO NAREDIMO FREKVENČNO PORAZDELITEV Recimo, da so am a razpolago podatki (pr. število prijateljev, s katerimi se študetke i študetje videvejo vsak da):,,, 3,,,, 7,,, 6, 0, 6,,, 7,, 9,, 3, ali če jih uredimo: 0,,,,, 3, 3,,,,,,, 6, 6, 7, 7,, 9,. Razdelimo jih v razrede (predstavljajte si posode ali škatle): od 0 do, od 3 do, od 6 do i od 9 do. Skica: 0 3 6 9 MEJE RAZREDOV Med razredi so lukje (od do 3, od do 6 itd.), zato premakemo meje razredov tako, da te lukje pokrijemo. Natača meja med dvema razredoma je sredia med juima mejama: zgorjo mejo ižjega razreda prištejemo spodji meji višjega i seštevek delimo z. meja (x 0gorja x spodja ) / x 0max x mi Spodjo mejo ajižjega razreda i zgorjo mejo ajvišjega razreda izberemo tako, da so vsi razredi eako široki. Širia razrede je razlika med atačo zgorjo i atačo spodjo mejo razreda: širia x 0max - x 0mi, jegova sredia pa polovica seštevka atače zgorje i atače spodje meje razreda: sredia (x 0max x 0mi ) /. Skica: -0,,,,, MEJE RAZREDOV 7 0 SREDINE RAZREDOV V te razrede razvrstimo aše eote: Skica: -0,,,,, MEJE RAZREDOV 7 0 SREDINE RAZREDOV Za vsak razred ugotovimo rekveco (pogostost), eot v jem tako, da jih preprosto preštejemo i to zapišemo v tabelo. Izračuamo še odstotke, kumulative rekvece (potrebe pri ugotavljaju media

i kvartilov), ki jih dobimo tako, da rekveco daega razreda prištejemo kumulativi rekveci prejšjega razreda, i kumulative odstotke. Dobili smo Frekvečo porazdelitev: 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00. MERE SREDNJE VREDNOSTI Za aše podatke:,,, 3,,,, 7,,, 6, 0, 6,,, 7,, 9,, 3 bomo določili mere sredje vredosti. Neurejei podatki: x x i i 0 x i i 0.. ARITMETIČNA SREDINA 37606793 0 x i je vsak podatek (i je zaporeda številka podatka i je od do, v ašem primeru 0, kot piše a zaku za sumacijo Σ), je število podatkov. Iz rekveče porazdelitve: 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00 9 0,6 x r ( x ) k k k k ( x k 0 k ) ( ) ( ) (7 ) 0 (0 ) 3 3 0 0 9 0,6 x k so sredie razredov (k je zaporeda številka razreda od do r, v ašem primeru r kot piše a zaku za sumacijo Σ), je število podatkov.

.. MEDIANA Neurejei podatki: Iz eurejeih podatkov mediae e račuamo, temveč jo določamo. Podatke uredimo v ražiro vrsto (uredimo po velikosti ali učeo po ragu): 0,,,,, 3, 3,,,,,,, 6, 6, 7, 7,, 9, Nato določimo točko, ki razdeli podatke točo a polovico: tule 0,,,,, 3, 3,,,,,, 6, 6, 7, 7,, 9, Če imamo liho število podatkov, je to reali podatek, če je število podatkov sodo, pa izračuamo sredio med podatkoma, v ašem primeru ( ) /. Iz rekveče porazdelitve: 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00 Najprej ajdemo razred, v katerem leži mediaa. To je razred, kjer kumulativi procet F% prvič preseže 0%. Temu razredu pravimo mediaski razred. V ašem primeru je to razred 3. Me F 0 x0,mi i, 3, 3, 0,6 3,,7,37 0, x 0,mi je atača spodja meja (spomimo se, da meje vpisae v tabeli iso zmeraj atače) mediaskega razreda, torej razreda, v katerem je mediaa (prvi razred, katerega kumulativi odstotek je večji od 0%), F - je kumulativa rekveca prejšjega razreda (kar ozači ideks - ), 0 je rekveca mediaskega razreda i i je širia razreda (razdalja med atačo spodjo i atačo zgorjo mejo razreda). Kot vidimo, se mediaa izračuaa a podlagi rekveče porazdelitve razlikuje od mediae iz eurejeih podatkov. Razlike lahko astaejo tudi pri aritmetiči sredii i modusu i so posledica izgube iormacije, ko e pozamo več pravih vredosti podatkov zotraj razredov.

.3. MODUS Modus je vredost, ki se ajpogosteje pojavlja ali vredost, okoli katere so vredosti ajgostejše. Neurejei podatki: Najpameteje je zova podatke urediti v ražiro vrsto ( po velikosti) i ajti ajpogostejši podatek. V ašem primeru je to. Iz rekveče porazdelitve: 0,,,,, 3, 3,,,,,,, 6, 6, 7, 7,, 9, 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00 Najprej ajdemo razred, v katerem je ajveč eot. Nato določimo atači položaj modusa zotraj razreda po asledji ormuli: 0 3 Mo x0,mi 3, 3, 3,, ) ( ) ( ) ( ) 6 ( 0 0 x 0,mi je atača spodja meja (spomimo se zova, da meje vpisae v tabeli iso zmeraj atače) modalega razreda, torej razreda, v katerem je modus (v katerega je ajveč eot), 0 je rekveca tega razreda, - je rekveca prejšjega razreda, je rekveca asledjega razreda i i je širia razreda (že vemo: razdalja med atačo spodjo i atačo zgorjo mejo razreda). Naj e zavede: rekveca prejšjega razreda i rekveca asledjega razreda sta zgolj slučajo eaki. Drugače to i pravilo, potrebo je atačo vpisati rekvece razredov v ormulo. 3. MERE RAZPRŠENOSTI Za aše podatke:,,, 3,,,, 7,,, 6, 0, 6,,, 7,, 9,, 3, bomo določili še mere razpršeosti. 3.. KVARTILNI RAZMIK Da bi določili kvartili razmik, moramo ajprej določiti kvartile podatkov. Kvartile določamo tako kot mediao, le da so kvartili vredosti, ki podatke razdelijo a četrtie: Neurejei podatki: Za izraču kvartilov eurejee podatke ajprej uredimo v ražiro vrsto, ato pa določimo kvartile. 0,,,, Q 3, 3,,, Q,,, 6, 6 Q 3 7, 7,, 9, Q, Q Q 3 6, Nato preprosto odštejemo prvi kvartil od tretjega i dobimo kvartili razmik:

Q Q 3 - Q 6, -,. V skladu z utečeo prakso je lepo izračuati še poloviči razmik, Q Q 3 Q 6,, ki am pove, kako daleč od mediae avzdol i avzgor (±) se razteza polovica podatkov. Iz rekveče porazdelitve: 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00 Iz podatkov urejeih v rekvečo porazdelitev izračuamo kvartile po podobi ormuli kot mediao, le da določimo kvartile razrede (za Q prvi razred s kumulativo rekveco ad eo četrtio, za Q 3 pa prvi razred s kumulativo rekveco ad tri četrtie) i v ormuli ustrezo spremeimo ulomek. Izračue za aš primer kažejo asledje ormule F 0 0 Q x 0,mi i - 0, 3-0, 3-0, 3, 0 0 F 0 Q Me x0mi i,, 3 0 3, 0,67 3,,7,37 3 0 3 F 3 3 Q3 x0mi i, 3, 3 0, 3, 0, 3,, 6,7 Nato zova odštejemo prvi kvartil od tretjega i dobimo kvartili razmik: Q Q 3 - Q 6,7 -,,. I zova je v skladu z utečeo prakso lepo izračuati še popoviči razmik, Q Q 3 Q 6,7,,,.

3.. POVPREČNI ABSOLUTNI ODKLON Neurejei podatki: Prvi ači je podlaga za izraču povprečega absolutega odkloa. Seštejemo samo absolute vredosti odkloov, ato pa jih delimo s številom podatkov (umerusom), ali s ormulo: AD xi x,6,6,6 3,6,6,6,6 7,6,6,6 6,6 0,6 6,6,6,6 7,6,6 9,6,6 3,6 0 3,6,6 6,,6 0,6 3, 0,6, 0,6 0, 0,,6, 3,6,6, 0,, 0,6,6,, 0 0 kjer pokoči črti pomeita, da upoštevamo le absoluto vredost izraza med jima. 0 Kot lahko opazimo, je x i vsak posameze podatek, i jegova zaporeda številka, število podatkov, x pa aritmetiča sredia aših podatkov. Za izraču se splača podatke urediti v tabelo: x x-m x-m -3,6 3,6 -,6,6 3 6, 6, 3 -,6,6-0,6 0,6 6 3, 3, 7-0,6 0,6 7,, 9-0,6 0,6 0 0, 0, 6,, 0 -,6,6 3 6,, -3,6 3,6 -,6,6 6 7,, 7 0, 0, 9,, 9-0,6 0,6 0 3 -,6,6 Skupaj 9 0, M9/0,6 AD,/0,6 0

Iz rekveče porazdelitve: F % F F% 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00 Pri račuaju absolutega odkloa iz rekveče porazdelitve uporabljamo odkloe sredi razredov od aritmetiče sredie. Za izraču bomo uporabili aritmetičo sredio izračuao iz rekveče porazdelitve. r x x ) ( x x ( k k k k ) k k ( AD 0 0 ( 3,6 )( 0,6 )(, )(, ), 0,,6, 0 0 0 x k so sredie razredov (k je zaporeda številka razreda od do r, v ašem primeru r kot piše a zaku za sumacijo Σ), je število podatkov, pokoči črti pa zova pomeita, da zaemarimo predzak i vzamemo absoluto vredost odkloa.,6 )(,6 )( 7,6 )( 0,6 ) Neurejei podatki: 3.3. VARIANCA IN STANDARDNI ODKLON Drugi ači (kvadriraje) je sicer ekaj zamudejši, vedar se je izkazal kot bolj uporabe za primerjaje večih spremeljivk. Na podlagi kvadratov odkloov izračuamo variaco: s (xi x) (,6 ) (,6 ) (,6 ) ( 3,6 ) (,6 ) (,6 ) 0 (,6 ) ( 7,6 ) (,6 ) (,6 ) ( 6,6 ) ( 0,6 ) ( 6,6 ) (,6 ) 0 (,6 ) ( 7,6 ) (,6 ) ( 9,6 ) (,6 ) ( 3,6 ) 0 3,6,6 6,,6 0,6 3, 0,6, 0,6 0,,,6 0, 3,6,6, 0,, 0,6,6, 7,7 0 0 Pozor! Najprej kvadriramo odkloe, ato jih seštejemo i ato vsoto delimo s številom eot. Zova je x i vsak posameze podatek, i jegova zaporeda številka, število podatkov, x pa aritmetiča sredia aših podatkov. Za razliko od absolutega odkloa se predzakov zebimo s kvadrirajem. Variaca je sestavljea iz kvadratov odkloov, zato je jea eota kvadrat eote podatkov. Da dobimo zova iste eote, kot so v podatkih, jo koreimo. Dobimo stadardi odklo:

SD s ( xi x ) 7,7,7, ki je splošo sprejeta mera razpršeosti za zveze (itervale i razmeroste) podatke. Naj tu opozorimo, da so te mere razpršeosti le aritmetiče sredie asolutih odkloov ali jihovih kvadratov. Tudi tu je ureditev podatkov v tabelo pri izračuu veliko ugodejši ači od eposredega račua, kot je prikaza zgoraj. x x-m (x-m) -3,6,96 -,6 6,76 3 6, 0,96 3 -,6,6-0,6 0,36 6 3,,6 7-0,6 0,36 7,,76 9-0,6 0,36 0 0, 0,6 6,,96 0 -,6,6 3 6,,96-3,6,96 -,6 6,76 6 7,,76 7 0, 0,6 9, 9,36 9-0,6 0,36 0 3 -,6,6 Skupaj 9 0,0 M,6 Var 7,7 SD,7 Iz rekveče porazdelitve: 0-6 - 90 9-0 0 00 Skupaj 0 00 Tudi pri račuaju variace i stadardega odkloa iz rekveče porazdelitve uporabljamo odkloe sredi razredov od aritmetiče sredie. Za izraču bomo uporabili aritmetičo sredio izračuao iz rekveče porazdelitve.

r ((xk x) k ) ((xk x) k ) k k s 0 ((,6 ) )((,6 ) )(( 7,6 ) )(( 0,6 ) ) 0 ( 3,6 )( 0,6 )(, )(, ) (, 96 )( 0,36 )(,76 )( 96, ) 0 0 6,,,, 3, 7,7 0 0 x k so sredie razredov (k je zaporeda številka razreda od do r, v ašem primeru r kot piše a zaku za sumacijo Σ), je število podatkov. Tudi tu se predzakov zebimo s kvadrirajem. I stadardi odklo je seveda kore iz variace: SD s x k x k 7,7,7