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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Osnove sklepne statistike

Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh

numeričkih deskriptivnih mera.

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

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

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

Multivariatna analiza variance

Tretja vaja iz matematike 1

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

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Osnove matematične analize 2016/17

Splošno o interpolaciji

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

Funkcije več spremenljivk

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

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

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

Regresija in korelacija

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

DISKRIMINANTNA ANALIZA

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

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej

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

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Kazalo. Predstavitev

UL FGG GR B II - Verjetnostni račun in statistika. Poskus, izid. Dogodek. Notes. Notes. Notes. Uvod. Osnovni pojmi.

8.4 χ 2 -preizkus Preizkušanje hipoteze enake verjetnosti

Maksimum funkcije: y =0 in y < 0 Minimum funkcije : y =0 in y > 0

Kotne in krožne funkcije

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

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Multipla regresija in polinomski regresijski model

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

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):

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

Statistika II z računalniško analizo podatkov. Bivariatna regresija, tipi povezanosti

KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA. Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih.

Metoda glavnih komponent

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Poglavje 7. Poglavje 7. Poglavje 7. Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi. Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM

Bernoullijevo zaporedje neodvisnih poskusov

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

VAJE IZ OSNOV VERJETNOSTI IN STATISTIKE. Martin Raič

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

IZVODI ZADACI (I deo)

NEPARAMETRIČNI TESTI Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

Univariatna in bivariatna statistika

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Maja Pohar Perme. Verjetnost in statistika z nalogami

8. Diskretni LTI sistemi

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

- Geodetske točke in geodetske mreže

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Statistično sklepanje

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Kanonična oblika linearnega programa. Simpleksna metoda. Bazne rešitve kanoničnega linearnega programa.

Matematično modeliranje. Simpleksna metoda.

Modeliranje porazdelitve premoženja

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

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

Uvod v R. 13. oktober Uvodni primer 3

8. MULTIVARIATNE METODE 8.1. Uvod Zakaj jih uporabljati

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

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

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

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

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje

STATISTIKA. UP FAMNIT, Biopsihologija. Martin Raič. Zapiski s predavanj

1. TVORBA ŠIBKEGA (SIGMATNEGA) AORISTA: Največ grških glagolov ima tako imenovani šibki (sigmatni) aorist. Osnova se tvori s. γραψ

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

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

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi

Povezave do turističnih podatkov in raziskav - Viri in literatura prosojnica 4 od 46 Primer raziskave - SURS Turistična potovanja domačega prebivalstv

Algebraične strukture

1. Trikotniki hitrosti

Računarska grafika. Rasterizacija linije

МЕХАНИКА НА ФЛУИДИ (AFI, TI, EE)

Vaje za statistiko 2011/12

STATISTIKA. UP FAMNIT, Biopsihologija. Martin Raič. Zapiski s predavanj

3. STATISTIKE Z DVEMA SPREMENLJIVKAMA

3525$&8158&1(',=$/,&(6$1$92-1,095(7(120

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Transcript:

Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru 1. marec 2010

Obvestila. http://um.fnm.uni-mb.si/ Prosojnice se lahko spremenijo v tednu po predavanjih. Prosim, sporočite pripombe na prosojnice na bokal@uni-mb.si. Primeri na predavanjih: sodelovanje.

Opisna statistika. Obdelava opisnih spremenljivk. Bistven je prikaz podatkov. Malo kategorij: frekvenca f : frekvenčne tabele: absolutne in relativne frekvence kategorij, strukturni krogi: relativna frekvenca kot krožni izsek (kos torte), strukturni stolpci: relativna frekvenca kot delež višine. Več kategorij in ordinalna spremenljivka: kumulativna frekvenca F: delež vrednosti strogo manjših od izbrane kategorije, strukturni stolpci: podlaga, kumulativna frekvenca kot višina pod kategorijo.

Opisna statistika. Odnos kategorij znotraj dveh spremenljivk: kontingenčna tabela (celične frekvence parov kategorij, robne frekvence kategorij), strukturni stolpci, poleg frekvenc parov kategorij lahko tudi relativne frekvence. Klasifikacije: združevanje kategorij v hierarhijo.

Obravnava številskih podatkov - izhodišča. X številska statistična spremenljivka na populaciji G. H G vzorec (lahko H = G). x 1, x 2,..., x n vrednosti statistične spremenlivke X na H. x (1) x (2)... x (n) ranžirna vrsta. Število v oklepaju: rang statistične enote. Več enakih enot (enačaji) povprečna vrednost. Relativni rang p = r n - delež enot z manjšo ali enako vrednostjo. Zgled.

Načini prikazovanja. Načini prikazovanja frekvenc diskretnih vrednosti: stolpični diagram, frekvenčni poligon, prikazujeta tudi frekvenčno porazdelitev. Načini prikazovanja frekvenc zveznih vrednosti: združevanje v razrede, nato kot diskretne, običajno med 5 in 20 razredov, histogram - stolpični diagram, kjer se stolpci dotikajo, prikaz kumulativne frekvence. Odnos med številskimi spremenljivkami: razsevni ali točkovni diagram, koordinate točk podatkov so enake vrednostim statističnih spremenljivk.

Mere centralne tendence. Srednja vrednost: osrednja tendenca statistične spremenljivke. Pogosto jo ocenjujemo iz vzorca: srednja vrednost v vzorcu. Različne mere srednje vrednosti: modus, mediana, povprečje.

Modus. Najpogostejša vrednost M v populaciji (vzorcu). Najbolj preprost, najmanj uporaben. Lahko jih je več: nehomogenost spremenljivke.

Mediana. Vrednost srednjega elementa v ranžirni vrsti. { ) 1 m = 2 (x (k) + x (k+1) ; n = 2k x (k) ; n = 2k + 1.

Povprečje. Aritmetična sredina vseh vrednosti. x = 1 n n i=1 x i. Grupirano v r razredov s frekvencami f i in vrednostmi x i : x = 1 n r i=1 f i x i. Slabost pri zelo nehomogenih spremenljivkah: velik vpliv ekstremnih vrednosti. Grupirano v s skupin s frekvencami f i in povprečji x i : x = s i=1 f i x i s i=1 f. i

Mere razpršenosti (variabilnosti). Poleg srednje vrednosti pomembna tudi razpršenost okrog nje. Variabilnost je osnova veliko statističnih metod. Dve vrsti mer: razmiki, odkloni.

Mere razpršenosti - razmiki. Variacijski razmik: razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo: vr = x max x min, groba, zelo nestabilna mera odvisna od ekstremnih vrednosti vzorca. Kvantil: X zvezna, p število z lastnostjo 0 < p < 1, p-ti kvantil: najmanjše število q p, za katero velja, da ima q p % populacije vrednost manjšo od q p, Ni nujno enolično določen.

Mere razpršenosti - razmiki. Vzorčni kvantil: naj bo r = np, definiramo p-ti vzorčni kvantil: q p = x (r), kvartili, decili, centili. Kvartilni razmik: razlika med tretjim in prvim kvartilom, kr = q 34 q 14, pri enakomerni razporeditvi 50% vrednosti vzorca, zanesljivejši od variacijskega razmika, Škatla z brki. Decilni dr, centilni cr razmik: razlika med prvim in zadnjim intervalom.

Mere razpršenosti - odkloni. Odkloni, porojeni iz razmikov: mediana: q 12, kvartilni odklon: ko = kr 2, decilni odklon: do = dr 2, centilni odklon: co = cr 2. Varianca, standardni odklon: σ 2 = n 1 n i=1 (x i x) 2. Grupirani podatki? σ 2 = n 1 n i=1 x2 i 1 n 2 ( n i=1 x i) 2, standardni odklon: σ = σ 2 = 1n n i=1 (x i x) 2.

Mere razpršenosti - odkloni. Vzorčna disperzija: s 2 = n 1 1 n i=1 (x i x) 2, pomembna pri za oceno populacijske disperzije, vzorčni standardni odklon: s = s 2 = 1 n 1 n i=1 (x i x) 2. Variacijski koeficient: kv = s x.

Porazdelitvene mere. Opisujejo tip in obliko porazdelitve številskih podatkov. Število modusov: unimodalne, bimodalne, polimodalne porazdelitve. Zvezne spremenljivke: lokalni modus porazdelitev. Primeri bimodalnih porazdelitev. V nadaljevanju le unimodalne spremenljivke.

Centralni moment - posplošitev variance. k-ti centralni moment: m k = 1 n n i=1(x i x) k, simetrična frekvenčna porazdelitev: M = m = x, padanje relativne frekvence počasneje proti desni: M m x, padanje relativne frekvence počasneje proti levi: M m x, koeficient asimetrije: A = m 3, m 3 2 simetrična porazdelitev: A = 0. asimetrija v desno: A > 0, v levo A < 0, koeficient sploščenosti (kurtozis): K = m 4 m 2 3, normalna porazdelitev: K = 0. K < 0 bolj položna, K > 0 bolj koničasta.