Míry variability.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
PKML.
Advertisements

Statistika.
Statistické funkce v tabulkovém kalkulátoru Excel MS
Histogram představuje grafické zobrazení intervalového zobrazení četnosti znaku jakosti slouží k názornému zobrazení „struktury“ naměřených dat hranice.
Stodůlky 1977 a 2007 foto Václav Vančura, 1977 foto Jan Vančura, 2007.
Přijímací zkoušky na SŠ MATEMATIKA Připravil PhDr. Ivo Horáček, PhD.
PYTHAGOROVA VĚTA Věta k ní obrácená.
Výpočet zásoby porostu na zkusných plochách při požadované přesnosti
Aktuální informace o vyšetřování c-erb-2 genu v referenční laboratoři a návrh změny v indikačních kritériích Hajdúch M., Petráková K., Kolář Z., Trojanec.
Statistické charakteristiky variability
19.1 Odčítání v oboru do 100 s přechodem přes desítku
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Vzorce na umocnění.
Čísla 0 – 100, sčítání a odčítání
Sčítání a odčítání úhlů
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
Tomáš NETERDA 1961 Sportovní kariéra : plavecké třídy ZŠ Komenského gymnázium Dašická plavecká škola
Násobíme . 4 = = . 4 = = . 4 = = . 2 = 9 .
NÁZEV ŠKOLY: Základní škola Nový Jičín, Komenského 66, p. o
EXPLORATORNÍ STATISTIKA
Výzkumy volebních preferencí za ČR a kraje od
NÁSOBENÍ ČÍSLEM 10 ZÁVĚREČNÉ SHRNUTÍ
Téma: SČÍTÁNÍ A ODČÍTÁNÍ CELÝCH ČÍSEL 2
Druhá mocnina a odmocnina
Druhá mocnina a odmocnina
Dělitelnost přirozených čísel
VY_32_INOVACE_INF_RO_12 Digitální učební materiál
ČLOVĚK A JEHO SVĚT 2. Ročník - hodiny, minuty Jana Štadlerová ŽŠ Věšín.
Charakteristiky variability
VY_32_INOVACE_ 14_ sčítání a odčítání do 100 (SADA ČÍSLO 5)
Střední škola Oselce Škola: SŠ Oselce, Oselce 1, Nepomuk, Projekt: Registrační číslo: CZ.1.07/1.5.00/ Název: Modernizace.
Zábavná matematika.
Dělení se zbytkem 6 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
Dělení se zbytkem 5 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
Vlastnosti sčítání a odčítání
Letokruhy Projekt žáků Střední lesnické školy a střední odborné školy sociální ve Šluknově.
EU – OP – VK Matematika – 8.B Mgr. Václav Calábek.
KVANTILY OA a VOŠ Příbram.
Stav studie „Seroprevalence VHC u injekčních uživatelů drog“ k Národní monitorovací středisko pro drogy a drogové závislosti Úřad vlády ČR tel.
Jazyk vývojových diagramů
Nejmenší společný násobek
Čtení myšlenek Je to až neuvěřitelné, ale skutečně je to tak. Dokážu číst myšlenky.Pokud mne chceš vyzkoušet – prosím.
ProcvičujemenásobilkuProcvičujemenásobilku Klikni na libovolné číslo, objeví se.
Únorové počítání.
Posloupnosti, řady Posloupnost je každá funkce daná nějakým předpisem, jejímž definičním oborem je množina všech přirozených čísel n=1,2,3,… Zapisujeme.
Tento Digitální učební materiál vznikl díky finanční podpoře EU- Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Není –li uvedeno jinak, je tento.
Dělení se zbytkem 8 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
Náhoda, generátory náhodných čísel
Zásady pozorování a vyjednávání Soustředění – zaznamenat (podívat se) – udržet (zobrazit) v povědomí – představit si – (opakovat, pokud se nezdaří /doma/)
SČÍTÁNÍ A ODČÍTÁNÍ V OBORU DO 100
TRUHLÁŘ II.ročník Výrobní zařízení Střední škola stavební Teplice
Celá čísla Dělení.
DĚLENÍ ČÍSLEM 7 HLAVOLAM DOPLŇOVAČKA PROCVIČOVÁNÍ
Analýza knihovnických standardů za rok 2006 knihovny Jmk Provozní doba Nákup knihovního fondu Kč na 1 obyvatele Roční přírůstek Počet studijních míst Veřejně.
ZÁKLADNÍ ŠKOLA OLOMOUC příspěvková organizace MOZARTOVA 48, OLOMOUC tel.: , ; fax:
Úkoly nejen pro holky.
Přednost početních operací
Slovní úlohy řešené soustavou rovnic
ZÁKLADNÍ ŠKOLA OLOMOUC příspěvková organizace MOZARTOVA 48, OLOMOUC tel.: , ; fax:
Predikce chemických posunů
Znaky dělitelnosti.
Statistika Ukazatelé variability
KONTROLNÍ PRÁCE.
Porovnání výroby a prodejů vozidel ve světě
Charakteristiky variability
K OMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Charakteristiky variability VY_32_INOVACE_M4r0120 Mgr. Jakub Němec.
STATISTIKA 1. MOMENTY Vztah mezi momenty v rámci skupin a celku Data rozdělena do několika skupin S 1, …, S k Počty objektů v jednotlivých skupinách n.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Charakteristiky variability Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Statistika 2.cvičení
Transkript prezentace:

Míry variability

Míry variability Pokus shrnout jedním číslem míru odlišnosti hodnot statistických znaků Míry variability pro nominální znaky existují, ale nejsou náplní kurzu Míry variability pro ordinální a kvantitativní znaky jsou založeny na: Kvantilech – vybraných hodnotách ze souboru Všech hodnotách v souboru

Variační rozpětí Variační rozpětí je rozdílem mezi maximem a minimem R = max – min

Příklad Určete variační rozpětí daného souboru: W X Y Z 5 3 10 12 6 18 6 18 4 33 60 7 53 8 14 35 50 55 43

Výsledky W: 5 – 5 = 0 X: 50 – 3 = 47 Y: 18 – 5 = 13 Z: 60 – 0 = 60

Rozpětí kvantilů Rozpětí různých kvantilů, nejčastěji: Kvartilové rozpětí x0,75 – x0,25 Decilové rozpětí x0,9 – x0,1 Percentilové rozpětí x0,99 – x0,01

Příklad U dat z předchozího příkladu určete kvartilové a decilové rozpětí.

Výsledky Kvartilové: Decilové: W: 5 – 5 = 0 X: 7 – 3,5 = 3,5 Z: 54 – 11 = 43 Decilové: X: 8 – 3 = 5 Y: 14 – 5 = 9 Z: 55 – 10 = 45

Průměrná absolutní odchylka První ukazatel míry odlišnosti počítaný ze všech čísel Jedná se o průměr z absolutních odchylek jednotlivých hodnot od průměru Musí se tedy určit průměr, následně určit (absolutní – kladný) rozdíl mezi průměrem a jednotlivými hodnotami znaku (d) a tyto rozdíly se průměrují

Příklad Určete průměrnou absolutní odchylku z dat předchozích příkladů.

Výsledky W dw X dx Y dy Z dz 5 4,4 12 2,6 31,9 3 6,4 10 0,6 21,9 6 3,4 4,4 12 2,6 31,9 3 6,4 10 0,6 21,9 6 3,4 19,9 18 13,9 4 5,4 8,6 33 1,1 8 1,4 14 4,6 35 3,1 43 11,1 7 2,4 53 21,1 50 40,6 55 23,1 60 28,1 Průměry: W = 5; X,Y = 9,4; Z = 31,9 Průměrné abs. Odchylky: W = 0; X = 8,12; Y = 3,4; Z = 17,52

Příklad V následující tabulce jsou četnosti známek pro dvě skupiny studentů – určete průměrnou absolutní odchylku v těchto skupinách a porovnejte, kde je větší variabilita známek. Známka Počet - 1. skupina Podíl - 2. skupina 1 15 0,3 2 25 0,2 3 4

Výsledky - průměr xi ni pj nixi pjxi 1 15 0,3 2 25 0,2 50 0,4 3 75 0,6 60 1,2 Součty: 80 200 2,5 Skupina: 200/80 = 2,5 Skupina: 2,5

Výsledky – pr. absolutní odchylka xi di ni pj dini pjdi 1 1,5 15 0,3 22,5 0,45 2 0,5 25 0,2 12,5 0,1 3 4 Součty: 80 70 1,1 Skupina: 70/80 = 0,875 Skupina: 1,1

Rozptyl Rozptyl je nejpočítanější mírou variability, byť sám o sobě nemá velký věcný význam. Jedná se o průměrnou čtvercovou odchylku od průměru. Pro každou hodnotu se musí udělat její rozdíl od průměru a tento rozdíl umocnit na druhou (tomu se říká čtverec). Tyto umocněné (čtvercové) odchylky se potom průměrují.

Vlastnosti rozptylu Rozptyl je nejmenší ze všech čtverců odchylek od libovolné konstanty Rozptyl konstanty je roven 0 Přičteme-li k jednotlivým hodnotám konstantu, rozptyl se nezmění Vynásobíme-li jednotlivé hodnoty konstantou, rozptyl se násobí druhou mocninou této konstanty

Výpočet roztpylu Rozptyl má dva tvary pro výpočet Definiční: Výpočtový:

Směrodatná odchylka Směrodatná odchylka je odmocninou z rozptylu. Jedná se de facto opět o průměrnou odchylku od průměru, ale jedná se o odlišný typ průměru (tzv. kvadratický průměr)

Variační koeficient Všechny dosavadní ukazatele byly tzv. absolutními mírami variability – byly uváděny ve stejných jednotkách jako zkoumané proměnné. Variační koeficient je poměr směrodatné odchylky a průměru. Jedná se tedy o tzv. bezrozměrný ukazatel – relativní variabilitu. Jedná se o výborný ukazatel pro srovnání variability více souborů.

Příklad Na základě dat z prvního příkladu vypočtěte rozptyl, směrodatnou odchylku a variační koeficient.

Výsledky W w2 X x2 Y y2 Z z2 5 25 12 144 3 9 10 100 6 36 18 324 4 16 33 1089 8 64 14 196 35 1225 43 1849 7 49 53 2809 50 2500 55 3025 60 3600 Průměry: 9,4 273,6 104,8 31,9 1416,5

Výsledky S2w = 25 – 52 = 0 S2x = 273,6 – 9,42 = 185,24 S2y = 104,8 – 9,42 = 16,44 S2z = 1416,5 – 31,92 = 398,89 Sw = 0 Vw = 0 Sx = 13,61 Vx = 1,45 Sy = 4,05 Vy = 0,43 Sz = 19,97 Vz = 0,63

Shrnutí výsledků W X Y Z R 47 13 60 Kvartilové r. 3,5 7,5 43 47 13 60 Kvartilové r. 3,5 7,5 43 Decilové r. 5 9 45 Pr. abs. odchylka 8,12 3,4 17,52 Rozptyl 185,24 16,44 398,89 Sm. odch. 13,61 4,05 19,97 Variační koef. 1,45 0,43 0,63

Příklad Na základě údajů z druhého příkladu na průměrnou absolutní odchylku vypočítejte rozptyl, směrodatnou odchylku a variační koeficient.

Výsledky xi xi2 ni pj xi2ni pjxi2 1 15 0,3 2 4 25 0,2 100 0,8 3 9 225 1,8 16 240 4,8 Součty: 80 580 7,7 Rozptyly: 1. skupina: 580/80 –2,52 = 1 2. skupina: 7,7 – 2,5 2 = 1,45 Sm. odchylky: 1. skupina: 1 2. skupina: 1,2049 Var. koeficienty: 1. skupina: 0,4 2. skupina: 0,48

Příklad Máme vypočtený průměr 100 a rozptyl 400. Jak se tyto hodnoty změní, jestliže.. A.) od každé hodnoty daného znaku odečtu 15 B.) každou hodnotu daného znaku snížím o 15% Jak se změní variační koeficient v těchto případech?

Výsledky A.) nový průměr 85 a rozptyl 400. Variační koeficient se zvýší z 0,2 na 0,24 B.) nový průměr 85 a rozptyl 289. Variační koeficient se nezmění.