Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

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

Sondajul statistic- II

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA

Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30

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

Analiza univariata a datelor

ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

Elemente de teoria probabilitatilor

Statistica matematica

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

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

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

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

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

3. INDICATORII STATISTICI

VII. STATISTICĂ 7.1. INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE Mărimile medii Media aritmetică

Teoria aşteptării- laborator

Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5

STATISTICĂ DESCRIPTIVĂ

PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

2. Metoda celor mai mici pătrate

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

METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE

Sondajul statistic -III

Analiza bivariata a datelor

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

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

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Prof. univ. dr. Gabriela-Victoria ANGHELACHE Lector univ. dr. Florin Paul Costel LILEA

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

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

Cercetarea prin sondajul II Note de curs prelegere master data 24 oct.2013

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

STATISTICĂ MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

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

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

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

METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR.

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

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice

Curs 4 Serii de numere reale

MARCAREA REZISTOARELOR

Curs 3. Spaţii vectoriale

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

Integrala nedefinită (primitive)

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

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

INTRODUCERE. Obiectivele cursului

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

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

PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

1. Modelul de regresie

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

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

POPULAŢIE NDIVID DATE ORDINALE EŞANTION DATE NOMINALE

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

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

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

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

CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ

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

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Subiecte Clasa a VII-a

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

CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea

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

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

Curs 1 Şiruri de numere reale

Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si

CURSUL AL II-LEA. 2. Indicatori statistici

Tema 2. PRELUCRAREA REZULTATELOR EXPERIMENTALE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

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

Capitolul 4 Amplificatoare elementare

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

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

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

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

V O. = v I v stabilizator

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

Corectură. Motoare cu curent alternativ cu protecție contra exploziei EDR * _0616*

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

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

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

Indicatori sintetici ai distribuțiilor statistice

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

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

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

Transcript:

Statstca descrptvă Şef de Lucrăr Dr. Mădăla Văleau mvaleau@umfcluj.ro

MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medaa, Modul, Meda geometrca, Meda armoca, Valoarea cetrala MĂSURI DE DE DISPERSIE Mm, Maxm, Ampltude, Varata, Abaterea stadard, Coefcetul de varate, Eroarea stadard, Ampltudea MĂSURI DE LOCALIZARE Cvartle, Decle, Percetle MĂSURI DE SIMETRIE Asmetra Boltrea Observate: Toate masuratorle se refera la sera udmesoala: X: X 1, X,, X

MĂSURAREA TENDINŢEI CENTRALE se face prtr-o sere de dcator care descru valorle de la mjlocul ue dstrbut de frecveta; acest dcator dau o masura sumara a dstrbute respectve. Serle pot costa d: esatoae de observat observat asupra treg populat.

MĂSURI ALE TENDINŢEI CENTRALE Meda artmetca X X1 X... Exemplu Numar de zle de sptalzare: 19, 1, 1, 4, 30, 0, 19, 19 Tala esato: 8 Meda: (19+1+1+4+30+0+19+19)/8 =173/8=1.65 X 1 X

MĂSURI ALE TENDINŢEI CENTRALE Meda artmetca Propretăţ ale mede artmetce: Orce valoare a sere este luată î cosderare î calculul mede. Valorle extreme pot flueţa meda artmetcă dstrugâdu- reprezetatvtatea. Meda artmetcă se stuează prtre valorle sere de date. Suma dfereţelor dtre valorle dvduale d sere ş mede este zero.

MĂSURI ALE TENDINŢEI CENTRALE Meda artmetca Propretăţ ale mede artmetce: Schmbarea org scale de măsură a varable X d care prove sera de date are flueţă asupra mede. Trasformarea scale de măsură a varable X flueţează meda artmetcă. Suma pătratelor abaterlor valorlor sere de la meda artmetcă este mmul sume pătratelor abaterlor valorlor sere de la o valoare X a drepte reale (prcpul sau crterul celor ma mc pătrate)

Exemplu Numar de zle de sptalzare: 19, 1, 1, 4, 30, 0, 19, 190 Tala esato: 8 Meda: (19+1+1+4+30+0+19+190)/8 =344/8=43 este ecesar să troducem ș alț dcator de cetraltate

MĂSURI DE TENDINŢĂ CENTRALĂ Meda artmetcă modfcată meda artmetcă a sere fără p% (p=5) dtre valorle extreme Meda artmetca poderata X W X 1 W 1. (W este poderea asocata elemetulu X)

MĂSURI ALE TENDINŢEI CENTRALE Medaa Medaa este o valoare astfel îcât jumătate dtre valor î sut feroare (sau egale) ş cealaltă jumătate superoare (sau egale). u este fluetata de valorle extreme ale sere

MĂSURI ALE TENDINŢEI CENTRALE Medaa Procedura de calcul a medae: Se ordoează datele sere î orde crescătoare. Se localzează pozţa medae î acest şr ş se determă valoarea e. Me Me X X 1, dacă X 1 mpar, dacă par

MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA - modulul Modul (valoarea modală sau domata) ue ser statstce este valoarea care are cea ma mare frecveţă d sere. poate f determat s petru o varabla caltatvă Dacă sera statstcă este prezetată sub forma ue tabele de clase frecveţe, modul corespude cetrulu clase de frecveţă maxmă. dstrbuţe de frecveţe umodală: tabelul de frecveţe are u sgur maxm dstrbuţe de frecveţe multmodală: ma multe maxme. Exemplu: 1, 14, 1, 9,5 -umodală; modulul=1 1, 14, 1, 14, 9, 5 - bmodală

MĂSURI DE TENDINŢĂ CENTRALĂ Propretăţ Dacă datele au o dstrbuţe smetrcă, meda, medaa s modulul sut egale. Dstrbuţe smetrcă Dstrbuţe asmetrcă (skew) Medaa Meda Modul Modul Medaa Meda

MĂSURI DE TENDINŢĂ CENTRALĂ Propretăţ Asmetre spre dreapta= asmetre (Skew) poztvă Modul < Medaa < Meda

MĂSURI DE TENDINŢĂ CENTRALĂ Propretăţ Asmetre spre stâga= asmetre (Skew) egatvă Meda < Medaa < Modul

MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Alte masur de tedta cetrala: Meda geometrca X X... X 1 Meda armoca Valoarea cetrala 1 1... X X 1 X max X m 1 X

MĂSURI DE LOCALIZARE Idcator de localzare sau amplasare (geeralzăr petru împărţrea î 4, 10 sau 100 de grupur) Cvartlele Declele Percetlele 5% 5% 5% 5% 0 50 500 750 1000

Software Excel Average, Geomea, Harmea, Percetle Descrptve statstcs Epfo - Aalyss Meas SPSS - Aalyss Descrptve Statstcs Statstca Descrptve statstcs

MĂSURAREA DISPERSIEI Se face prtr-o sere de dcator care descru varata s raspadrea ue ser de valor. Mm Maxm Ampltudea Meda devaţe Varaţa (dspersa) Abaterea stadard (ecartul tp) Eroarea stadard Coefcetul de varaţe.

MĂSURI DE DISPERSIE Ampltudea A = X max - X m. X max =max{x 1,,X } X m = m {X 1,,X } Este folosta petru a masura paleta de mprastere a valorlor ue ser statstce Nu ofera format prvd gradul de mprastere a valorlor ue ser statstce

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

Varaţa - Exprmă gradul de dstrbuţe, care e spue cât de tare sut răspâdte valorle î jurul mede Varate mare: Varate mca: Meda Meda

Varata Varaţa petru populaţe Varaţa petru eşato N X X 1 ) ( 1 ) ( 1 X X s Ajustează tedţa de subestmare a varaţe populaţe faţă de varaţa eşatoulu

Notaţ Devaţa stadard Meda (artmetcă ) Parametr petru eşatoae S X Parametr petru populaţe σ µ

Pacet 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 10 1 x 1 10 10 10 1 10 1 x x s 11.18 1 10 10 (147.1) 64.49 kg s s MASURI DE DISPERSIE VARIATIA - EXEMPLU

MĂSURI DE DISPERSIE Abaterea stadard ( X X ) s 1, (devaţa stadard, ecartul tp) Este dcatorul cel ma utlzat petru masurarea dsperse ue ser de varate Utate Sde = măsură: utatea de măsură a varable s. 1 S = S. s ES.

MĂSURI DE DE DISPERSIE - aplcat Petru o varablă cu dstrbuțe smetrcă (ormală), avem propretățle: tervalul tervalul tervalul X X X 1 S coţe aprox. 68.3 % d valor S coţe aprox. 95.5 % d valor 3 S coţe aprox. 99.7 % d valor Observate: Valorle care u sut acest terval se umesc valor aberate.

Dstrbuţa ormală (Gauss)

S = S. rd Eroarea stadard MĂSURI DE DISPERSIE ES s. Este dcatorul cel ma utlzat petru măsurarea dsperse ue ser de varaţe INDICATOR DE DISPERSIE CARE ARATA IMPRASTIEREA MEDIILOR ESANTIOANELOR IN JURUL MEDIEI POPULATIEI Folost statstca fereţală (tervale de îcredere) varaţe CV = X S. Coefcetul de varaţe CV Nu are utate de masura s poate f exprmat procetual. Este folost petru a compara varata relatva sau mprasterea dstrbutlor dfertelor ser, esatoae sau populat sau a dfertelor caracterstc ale ue sgure sere. S X

MĂSURI DE DE DISPERSIE Coefcetul de varaţe terpretare CV este sub 10%: populaţa poate f cosderată omogeă; CV este ître 10%-0%: populaţa poate f cosderată relatv omogeă; CV este ître 0%-30%: populaţa poate f cosderată relatv eterogeă; CV este peste 30%: populaţa poate f cosderată eterogeă.

MĂSURI DE ASIMETRIE ASIMETRIA (Skewess) Asmetre: coada (tal) la staga sau dreapta - Masoară abaterea de la aspectul smetrc î comparaţe cu o dstrbuţe ormală 3 1 [( X X ) / S] 3

MĂSURI DE ASIMETRIE EXCESUL (KURTOSIS) Exces: (b) aplatzare, boltre Măsoară îălţmea aplatzăr î comparaţe cu o dstrbuţe ormală 4 1 ( X X 1 S4 )4 3

ASIMETRIE SI EXCES (SKEWNESS, KURTOSIS)- propretăţ Petru o dstrbuțe ormală: asmetra s excesul au valor apropate de 1.

Exemplu: Varsta pacetlor sost la cabetul stomatologc regm de urgeta data de marte: 19, 1, 1, 4, 30, 0 Tale esato: = 6 df = 5 =.45 1 3 Meda varste: = 19 + 1 + 1 + 4 + 30 + 0 / 6 =.5 Varaţa: s = 81.5 / 5 s = 16.3 Devata stadard: S = 16.3 S = 4.04 x 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 stadard: SE = 4.04 /.45 SE = 1.65 Coefcetul 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

Problemă Petru u eşato de = 36 pacet care au vet la medcul ortodot, s-a gast dexulu facal de 80 mm cu o devate stadard de 5 mm. Presupuâd că dexul facal urmează o dstrbuțe ormală, să se determe: a) I ce terval sut stuate aproxmatv 68% d valorle dexulu facal? b) I ce terval sut stuate aproxmatv 95% d valorle dexulu facal? c) Cat pacet ( %) au dexul facal peste 90 mm?

TEMĂ Utlzâd datele pe care le găsț la Resurse TEMA1 î fserul EXCEL, realzaț următoarele: Calculaţ parametr de statstcă descrptvă; Reprezetaț grafc: repartța pe sexe, repartța î fucțe de respratorul oral, dexul facal medu î fucțe de respratorul oral, lugmea buze superoare î fucțe de sex; Îtrebăr: dexul facal ș lugmea buze superoare sut omogee? Argumetaț. Idexul facal ș lugmea buze superoare sut ormal dstrbute? Argumetaț. Exstă dferețe statstce ale lugm buze superoare ître sexe? Dar î fucțe de respratorul oral? Argumetaț.

TEMĂ Îtr-u fşer Power Pot copaț grafcele ș rezolvărle (răspusurle) petru toate cerțele; Expedaţ atât fserul Power Pot cât ș fșerul Excel î care aț lucrat, ataşate la u emal pe adresa mvaleau@umfcluj.ro pâă cel târzu marț, 4 APRILIE 017 la ora 1.01. Ttlul emalulu va coțe: Tema1 MD Nume Preume grupa Emalurle trmse ma tarzu sau care u cot ttlul emalulu ceea ce este specfcat, NU VOR FI LUATE IN CONSIDERARE