STATISTIKA PRO EKONOMY (kombinovaná forma)

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Sedm základních nástrojů řízení jakosti. Kontrolní tabulky Vývojové diagramy Histogramy Diagramy příčin a následků Paretovy diagramy Bodové diagramy Regulační.
Advertisements

Strategické otázky výzkumníka 1.Jaký typ výzkumu zvolit? 2.Na jakém vzorku bude výzkum probíhat? 3.Jaké výzkumné metody a techniky uplatnit?
Kapitola 1: Popisná statistika jednoho souboru2  Matematická statistika je věda, která se zabývá studiem dat vykazujících náhodná kolísání.  Je možno.
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ.
EMM101 Ekonomicko-matematické metody č. 10 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti R. Čopjaková.
Význam diferenciálních rovnic převzato od Doc. Rapanta.
NÁZEV ŠKOLY: S0Š Net Office, spol. s r.o, Orlová Lutyně AUTOR: Ing. Oldřich Vavříček NÁZEV: Podpora výuky v technických oborech TEMA: Základy elektrotechniky.
1 Obhajoba diplomové práce Sluneční záření a atmosféra Autor: Tomáš Miléř Vedoucí: Doc. RNDr. Petr Sládek, CSc. Oponent: RNDr. Jan Hollan BRNO 2007Katedra.
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII. Odhady parametrů intervaly spolehlivosti.
Statistika Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc.
Hodnocení finanční situace obce MKR SURO Finanční analýza Rozbor minulého hospodaření  odhalení pozitivních a negativních faktorů, které hospodaření.
Grafy Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Metodologie ISK Základy statistického zpracování dat Ladislava Suchá, 28. dubna 2011.
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů
STATISTIKA Starší bratr snědl svůj oběd i oběd mladšího bratra. Oba snědli v průměru jeden oběd.
OCEŇOVÁNÍ CENNÝCH PAPÍRŮ Přednáška č. 2
Interpolace funkčních závislostí
Základní škola T. G. Masaryka a Mateřská škola Poříčany, okr. Kolín
„VĚDA JE, DÁVÁ SPRÁVNÉ ÚDAJE, NEKLESEJTE NA MYSLI, ONA VÁM TO VYČÍSLÍ“
Dobývání znalostí z databází základy statistiky
Matematika 3 – Statistika Kapitola 4: Diskrétní náhodná veličina
Evaluace předmětů studenty (Anketky)
Lineární funkce - příklady
Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Klára Čížková
STATISTICKÉ METODY V GEOGRAFII
Marketingový výzkum. Marketingový výzkum Organizace marketingového výzkumu Cíl výzkumu Typ výzkumu Příprava výzkumného projektu Sběr dat Analýza výsledků.
Statistické pojmy. Statistické pojmy Statistika - vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter Pojem statistika slouží k.
IAS 36 Snížení hodnoty aktiv.
IAS 36 Snížení hodnoty aktiv.
Charakteristiky variability
Charakteristiky variability
Výběrové metody (Výběrová šetření)
ASTAc/01 Biostatistika 2. cvičení
Jedno-indexový model a určení podílů cenných papírů v portfoliu
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
GENETIKA POPULACÍ KVANTITATIVNÍCH ZNAKŮ 8
Popisná /deskriptivní/ statistika
Statistická analýza dat
Základy statistické indukce
Základy zpracování geologických dat testování statistických hypotéz
Vzdělávání pro konkurenceschopnost
Parametry polohy Modus Medián
SÁRA ŠPAČKOVÁ MARKÉTA KOČÍBOVÁ MARCELA CHROMČÁKOVÁ LUKÁŠ BARTOŠ B3E1
Rozšířené modely časových řad
Míry asociace obecná definice – síla a směr vztahu
FSS MUNI, katedra SPSP Kvantitativní výzkum x118 Téma 11: Korelace
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Klára Čížková
Integrovaná střední škola, Hodonín, Lipová alej 21, Hodonín
V.a1 Teoretické pozadí statistické analýzy
Test z Metodologie – náměty k přípravě
Spojité VELIČINY Vyšetřování normality dat
Střední hodnoty Udávají střed celé skupiny údajů, kolem kterého všechny hodnoty kolísají (analogie těžiště). Aritmetický průměr - vznikne součtem hodnot.
STATISTIKA – ČVUT ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD
Jevy a náhodná veličina
Časové řady vznikají při sledování veličiny (Y) v čase (t)
STATISTIKA Exaktní věda Úkoly statistiky zjišťovat data
XII. Binomické rozložení
Metody sociálního výzkumu 6. blok
Základní statistické pojmy
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
TŘÍDĚNÍ DAT je základní způsob zpracování dat.
Lineární regrese.
Metody sociálních výzkumů
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
Základní škola T. G. Masaryka a Mateřská škola Poříčany, okr. Kolín
Lineární funkce a její vlastnosti
… jak přesně počítat s nepřesnými čísly
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
Transkript prezentace:

STATISTIKA PRO EKONOMY (kombinovaná forma) © Ing. Tomáš Löster, VŠEM

0. Úvod hromadný jev výskyt ve velkém počtu týká se velkého počtu jedinců nebo prvků jev se v čase opakuje statistika statistické údaje o hromadných jevech činnost věda

základní pojmy statistický soubor obsahuje statistické jednotky základní soubor (všechny statistické jednotky) výběrový soubor (část statistických jednotek) statistická jednotka prvek statistického souboru mající své vlastnosti statistický znak vlastnost statistické jednotky společný pro všechny jednotky = identifikační znak proměnlivý = statistická proměnná

statistické proměnné slovní (kvalitativní) nominální (nelze určitě pořadí) ordinální (lze seřadit od nejnižší do nejvyšší obměny) číselné (kvantitativní, numerické) spojité (hodnoty z konečného nebo nekonečného intervalu) nespojité (diskrétní) (malý počet izolovaných hodnot)

statistické šetření získávání údajů o hodnotách proměnných jednotek souboru příprava (vymezení statistického souboru, statistických jednotek, statistických znaků, rozhodného okamžiku, způsob zjišťování) provedení šetření zpracování vyhodnocení publikace výsledků

1. Popisná statistika tabulka rozdělení četností číselné charakteristiky grafy

tabulka rozdělení četností absolutní četnost relativní četnost kumulativní četnost kumulativní absolutní četnost kumulativní relativní četnost použití charakteristik prostých a vážených podle způsobu zadání hodnot

tabulka rozdělení četností pro nepojitý znak

tabulka rozdělení četností pro spojitý znak pravidlo pro stanovení počtu a šíře intervalů

číselné charakteristiky charakteristiky polohy střední hodnoty kvantily charakteristiky variability absolutní relativní počítané od sebe navzájem porovnávající se střední hodnotou charakteristiky šikmosti charakteristiky špičatosti

střední hodnoty aritmetický průměr prostý AP vážený AP vlastnosti AP

harmonický průměr prostý HP vážený HP použití HP

geometrický průměr prostý GP vážený GP použití GP modus

kvantily p-procentní kvantil určení pořadí jednotky pojmenované kvantily kvartily (25%, 50% a 75% kvantily) decily (10%, 20%, ..., 90% kvantily) percentily (1%, 2%, ..., 99% kvantily) další

absolutní míry variability měnlivost hodnot od sebe navzájem rozpětí variační rozpětí   kvartilové rozpětí decilové rozpětí percentilové rozpětí odchylky kvartilová odchylka decilová odchylka další

měnlivost hodnot od střední hodnoty průměrná absolutní odchylka „d“ prostý tvar vážený tvar

rozptyl prostý tvar vážený tvar vlastnosti rozptylu

výpočtový tvar rozptylu rozklad rozptylu

směrodatná odchylka výběrový rozptyl prostý tvar vážený tvar výběrová směrodatná odchylka

relativní míry variability variační koeficient

charakteristiky šikmosti koeficient šikmosti

kladně sešikmené rozdělení četností

záporně sešikmené rozdělení četností

charakteristiky špičatosti koeficient špičatosti

grafy Histogram četností

Polygon četností

Sloupcový graf

Koláčový graf

Krabičkový (BOX) graf

Příklad č.1 Na základě zadaných hodnot vypočítejte zástupce všech skupin popisných charakteristik a vypočtené hodnoty komentujte a porovnejte oba soubory hodnot

Příklad č.2 Na základě zadaných hodnot vypočítejte zástupce všech skupin charakteristik polohy a variability

Příklad č.3 Řidič jel z místa A do místa B rychlostí 50 km/h a zpátky rychlostí 65 km/h. Jakou průměrnou rychlost dosáhl na celé trase ? Příklad č.4 Na základě tabulky obsahující tempa růstu cen výrobku A stanovte průměrné tempo růstu cen za celé sledované období.

3. Teorie odhadu předmět odhadování značení charakteristik základní soubor s, m, p výběrový soubor s, xpr, p bodový odhad vlastnosti nezkreslenost konzistence vydatnost

odhadované charakteristiky základní střední hodnota základní rozptyl základní relativní četnost

intervalový odhad interval spolehlivosti odhadované charakteristiky základní střední hodnota při známém základním rozptylu při neznámém základním rozptylu; velký rozsah výběru při neznámém základním rozptylu; malý rozsah výběru

základní rozptyl základní relativní četnost

Příklad č. 1 Byl sledován počet gramů určité látky ve směsi. Na základě 100 měření byl zjištěn výběrový průměr 4 a výběrový rozptyl 12,25. Stanovte 95% interval spolehlivosti pro neznámou základní střední hodnotu. řešení: neznáme základní rozptyl ale máme velký rozsah výběru takže:

Příklad č. 2 Byl proveden průzkum, kde se sledoval zájem o jistý film, který má být uveden do kin. Ze 100 lidí odpovědělo 72 respondentů, že by film rádi viděli. Stanovte 95% interval spolehlivosti pro základní podíl. řešení:

5. Úvod do analýzy závislostí možnosti podle typů proměnných X – slovní proměnná; Y – slovní proměnná X – slovní proměnná; Y – číselná proměnná X – číselná proměnná; Y – číselná proměnná kontingenční tabulka a chí-kvadrát test nezávislosti v KT kombinační tabulka kontingenční tabulka obě proměnné jsou slovní (X i Y)

cíl: ověřit, zda X a Y jsou nezávislé tabulka skutečných (naměřených) četností sdružené četnosti nij marginální četnosti ni. a n.j tabulka hypotetických (teoretických) četností sdružené četnosti n´ij marginální četnosti n´i. a n´.j princip konstrukce

tabulka skutečných četností

tabulka teoretických četností

princip chí-kvadrát testu nezávislosti v kontingenční tabulce koeficienty měřící sílu závislosti m= min (r,s)

Příklad č.1 Na základě provedeného průzkumu máme informace o pohlaví a preferenci ročního období pro dovolenou. Na základě těchto údajů rozhodněte, zda závisí preference ročního období na pohlaví (na obvyklé hladině významnosti). Určete koeficient vyjadřující sílu závislosti. Řešení:

analýza rozptylu X – slovní proměnná; Y – číselná proměnná cíl: ověřit, zda X a Y jsou nezávislé rozklady celkové variability princip ANOVA a test o nezávislosti poměr determinace

analýza rozptylu – obecný příklad

Příklad č.1 Na základě informací z tabulky rozhodněte, zda počet prodejen určité firmy závisí na okrese, ve kterém se nachází (uvažujte obvyklou hladinu významnosti). Určete koeficient vyjadřující sílu závislosti.

Řešení: standardizovaný výstup ze SW

regresní analýza X – číselná proměnná; Y – číselná proměnná cíl: vytvořit model popisující závislost Y na X vybrat co nejvhodnější model popsat sílu závislosti značení y = η(x, β0, β1, ..., βp-1)+ ε Yi= η(xi, b0, b1, ..., bp-1) metody odhadu parametrů regresní funkce různé regresní funkce lineární z hlediska regresních parametrů nelineární z hlediska regresních parametrů (převoditelné)

princip metody nejmenších čtverců pro přímku odhad parametru b1 odhad parametru b0

korelační koeficient výpočet R2 (hodnocení kvality regresního modelu)

Příklad č. 1 Bylo prošetřeno 5 domácností a zjišťovány jejich příjmy a výdaje. Pomocí přímky vyjádřete závislost výdajů domácností na jejich příjmech. Vyjádřete kvalitu modelu a sílu závislosti. Yi=-229,705+0,8539*xi I2=0,9916 rxy=0,9957

graf skutečných a modelových hodnot

ukázka standardizovaného výstupu regresní analýzy ze SW

6. Časové řady definice časové řady typy časových řad intervalové okamžikové krátkodobé dlouhodobé stanovení průměrné hodnoty

základní míry dynamiky diference Dyt = yt - yt-1 koeficient růstu dekompozice časové řady aditivní model yt=Tt + St + Ct + εt multiplikativní model yt=Tt St Ct εt

modelování trendu regresní přístup k modelování trendu Tt = f(t) trendové funkce adaptivní přístupy k modelování trendu exponenciální vyrovnávání jednoduché: Yt = ayt + (1 - a)Yt-1 metoda klouzavých průměrů délka klouzavého průměru popis sezónnosti sezónní odchylky sezónní indexy extrapolace v časových řadách

Příklad č. 1 Stanovte základní míry dynamiky sledované časové řady za celé sledované období, tj. absolutní, relativní, průměrný absolutní a průměrný relativný přírůstky

7. Indexní analýza definice indexu a diference bazický index versus řetězový index individuální indexy jednoduché (p,q,Q) složené (Sq,SQ,ppr) souhrnné (cenové a množstevní) Paascheho, Laspeyresův, Fisherův index

individuální indexy jednoduché cenový množstevní hodnotový individuální indexy složené množstevní hodnotový

cenový rozklad 1 rozklad 2

souhrnné indexy cenové indexy Laspeyresův Paascheho Fisherův

objemové indexy Laspeyresův Paascheho Fisherův

8. Pojištění Základní pojmy Pojištění Pojistitel Pojistník Pojištěný Oprávněné osoby Pojistná doba Pojistné Pojistné plnění

Základní formy pojištění Životní pojištění Neživotní pojištění Základní typy životního pojištění Kapitálová pojištění Pojištění pro případ dožití Pojištění pro případ smrti Dočasné pojištění pro případ smrti Smíšené pojištění

Děkuji za pozornost 