Martina Litschmannová

Prezentace na téma: "Martina Litschmannová"— Transkript prezentace:

1 Martina Litschmannová
Máme data – a co dál? Martina Litschmannová

2 Obsah: Co je to statistika? Jak provést statistické šetření?
Jak analyzovat data? Exploratorní (popisná) analýza kategoriálních dat Exploratorní (popisná) analýza kvantitativních dat

3 Google – 3.106 odkazů (čeština), 58.106 odkazů (angličtina)
Co je to statistika? Google – odkazů (čeština), odkazů (angličtina) Uspořádaný datový soubor (statistika přístupů na web. stránky, statistika střel na branku, statistika nehodovosti, ekonomické statistiky, …) Český statistický úřad, Real Time Statistics Project Teoretická disciplína, která se zabývá metodami sběru a analýzy dat (matematická statistika vs. aplikovaná statistika) Číselný údaj „syntetizující“ vlastnosti datových souborů (četnost, průměr, rozptyl, …)

4 Co vypovídá statistika o jednotlivci?
skaut občan ČR tanečník Lukáš Pavlásek (jednotlivec) Statistika nezkoumá jednotlivce jako individualitu, ale jako anonymního nositele některého znaku (činnosti, vlastnosti). Statistika je nauka o hromadných jevech.

5 Jak provést statistické šetření?
úplné šetření výběrové šetření = ZÁKLADNÍ SOUBOR REPREZENTATIVNÍ výběr statistická jednotka statistické znaky – údaje, které u statistických znaků sledujeme (např. váha, výška, IQ, …)

6 Jak analyzovat data? Statistická indukce
Exploratorní (popisná) statistika Exploratorní (popisná) statistika

7 Exploratorní analýza dat
Grafická prezentace a uspořádání dat do názornější formy a jejich popis několika málo hodnotami, které by obsahovaly co největší množství informací obsažených v původním souboru.

8 Typy statistických znaků (proměnných)
Typy proměnných Kvalitativní proměnná (kategoriální, slovní...) Kvantitativní proměnná (numerická, číselná ...)

9 EDA pro kvalitativní veličinu

10 Číselné charakteristiky
TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Varianty 𝑥𝑖 Absolutní četnosti 𝑛𝑖 Relativní četnosti 𝑝𝑖 x1 𝑛1 𝑝1=𝑛1 /𝑛 𝑥2 𝑛2 𝑝2=𝑛2 /𝑛 ⋮ 𝑥𝑘 𝑛𝑘 𝑝𝑘=𝑛𝑘 /𝑛 Celkem: 𝑛1+𝑛2+…+𝑛𝑘=𝑛 1 + Modus (název nejčetnější varianty)

11 Číselné charakteristiky
TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž 77 37,37864 Žena 85 41,26214 Dítě 44 21,35922 Celkem: 206 100,00000 1% … 2,06 osob 0,00001% ... 0, osob 0,1% … 0,206 osob Jak zaokrouhlovat relativní četnost?

12 Číselné charakteristiky
TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž 77 37,4 Žena 85 41,3 Dítě 44 21,4 Celkem: 206 100,1 POZOR na zaokrouhlovací chybu!

13 Číselné charakteristiky
TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž 77 37,4 Žena 85 41,3 Dítě 44 21,3 Celkem: 206 100,0 Dopočet do 100%!

14 Číselné charakteristiky
TABULKA ROZDĚLENÍ ČETNOSTI Typ pasažéra Absolutní četnosti Relativní četnosti (%) Muž ? 37,4 Žena 41,3 Dítě 21,3 Celkem: 206 100,0 Relativní četnosti uvádějme vždy pouze jako doplněk absolutních četností, nikoliv samostatně!

15 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart) „…můžete vytvořit sloupcový graf a dodat mu zcela nový a přitažlivý vzhled“

16 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart)

17 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart)

18 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart)

19 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart)

20 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart)

21 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart) Na co si dát pozor? Subjektivně vnímáme plochu (objem), nikoliv výšku jednotlivých „sloupců“.

22 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart) Na co si dát pozor? zdroj dat:

23 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart) Na co si dát pozor? Subjektivně vnímáme plochu (objem), nikoliv výšku jednotlivých „sloupců“. Nadbytečné názvy grafu, legendy, … Neefektivní nuly A na co ještě?

24 Který z grafů je „správný“?

25 Určete pravdivost tvrzení:
V žádných dvou letech nebyl počet studentů stejný. Zdroj: Testové příklady určené žákům 9. tříd.

26 ? Určete pravdivost tvrzení:
241 240 ? Určete pravdivost tvrzení: V žádných dvou letech nebyl počet studentů stejný. Zdroj: Testové příklady určené žákům 9. tříd.

27 Sloupcový graf (bar chart)
Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart) Na co si dát pozor? Subjektivně vnímáme plochu (objem), nikoliv výšku jednotlivých „sloupců“. Nadbytečné názvy grafu, legendy, … Neefektivní nuly Informativní hodnota grafu

28 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Jaký je poměr mezi velikostí výsečí A a C? Jaký je poměr mezi velikostí výsečí B a D?

29 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)

30 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)

31 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)

32 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Na co si dát pozor?

33 Jste pro navýšení hodinové dotace Biostatistiky?
Anketa Jste pro navýšení hodinové dotace Biostatistiky? TAKHLE NE!!!

34 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Na co si dát pozor? Neuvádění absolutních četností, resp. celkového počtu respondentů v „blízkosti“ grafu Nadbytečné názvy grafu

35 Výskyt krevních skupin a Rh faktoru v USA
Krevní skupina Rh faktor Celkem Rh+ Rh- 38 7 45 A 34 6 40 B 9 2 11 AB 3 1 4 84 16 100 Procentuální zastoupení krevních skupin v populaci USA

36 B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart)
Grafické znázornění B) Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Na co si dát pozor? Neuvádění absolutních četností, resp. celkového počtu respondentů v „blízkosti“ grafu Nadbytečné názvy grafu, legendy, … Ne vždy je graf přehlednější než tabulka

37 Zdroj: Testové příklady určené žákům 9. tříd.
Co je to A, B, C, D? Jsou výseče odpovídající variantám B a D stejně velké? Lze velikosti jednotlivých výsečí charakterizovat v absolutních číslech i v procentech? Určete pravdivost tvrzení: Místo otazníku patří 20%. Místo otazníku patří 126 Kč. Část C je dvojnásobkem části D. Rozdělení četností kvalitativního znaku se znázorňuje kruhovým diagramem, kde různým hodnotám znaku odpovídají kruhové výseče, jejichž plošné obsahy jsou úměrné četnostem. (Prometheus)

38 Grafické znázornění Sloupcový graf (bar chart)
Výsečový graf – koláčový graf (pie chart) Obrázkové grafy

39 Obrázkové grafy – užiteční pomocníci?
Srovnání průměrných ročních nástupních platů učitelů středních škol v ČR ( $) a Irsku (34 604 $)

40 Obrázkové grafy – užiteční pomocníci?
Srovnání průměrných ročních nástupních platů učitelů středních škol v ČR ( $) a Irsku (34 604 $)

41 Několik praktických příkladů aneb „To přece bylo v novinách…“

42 Obrázkové grafy – užiteční pomocníci?
infografika (Zdroj: Mf Dnes, : Zemědělci si rozdělí miliardy. Krávy a vepři se budou mít lépe.

43 „Úžasná infografika o výdajích státního rozpočtu České republiky v roce 2013“
Zdroj:

44 Zdroj: http://www. estat

45 Příklad s klobásou

46 Příklad s klobásou

47 Souboj vyhledávačů Zdroj:

48 Souboj vyhledávačů Zdroj:

49 Jak výsledky šetření zobrazit správně?

50 Jak výsledky šetření zobrazit správně?

51 Průzkum o představách studentů o budoucím zaměstnání
Mimořádná příloha Mf Dnes, – výsledky šetření spol. Studenta Media (typ šetření: online dotazování, specifikace výběru: „přes tisíc vysokoškoláků ze všech ročníků po celé republice“)

52 Průzkum o představách studentů o budoucím zaměstnání
S přesností na setinu procenta… 1000 studentů … 100% 10 studentů … 1% 0,1 studentů … 0,01% Proč není součet 100%? Čemu odpovídá velikost jednotlivých částí prstence? Mimořádná příloha Mf Dnes, – výsledky šetření spol. Studenta Media (typ šetření: online dotazování, specifikace výběru: „přes tisíc vysokoškoláků ze všech ročníků po celé republice“)

53 Jak výsledky šetření zobrazit správně?
Co je pro Vás důležité při výběru zaměstnání? (vyberte 3 pro Vás nejdůležitější faktory) četnost rel. četnost (%) rel. četnost (%) vzhledem k počtu respondentů plat 692 22 67 profesní růst 550 18 53 atraktivita pracovní pozice 493 16 48 pracovní prostředí 479 47 work-life balance 443 14 43 benefity 234 8 23 reputace společnosti 199 6 19 celkem 3090 100% ---

54 Jak výsledky šetření zobrazit správně?

55 Zdroj: Twitter @strakovka
(20. srpna 2015)

56 Zdroj: Dotyk, týdeník, 34. číslo, 21. 8. 2015, ISSN: 1805-9465

57 Pozor na logaritmické měřítko!

58 Zdroj: http://thefederalist.com/2015/09/30/
Nemíchejme jabka s hruškami!!!

59 EDA pro kvantitativní veličinu

60 Číselné charakteristiky
Míry polohy (úrovně) Míry variability Míry šikmosti a špičatosti

61 Míry polohy Odhadují skutečnou populační střední hodnotu na základě výběrového souboru. Patří mezi ně: výběrový aritmetický průměr, výběrový geometrický průměr, výběrový medián a modus. Dalšími mírami polohy, které se týkají popisu i polohy jiných hodnot než středních, jsou kvantily.

62 Ošidný průměr Statistik, který má hlavu v sauně a nohy v ledničce, hovoří o příjemné průměrné teplotě Autor neznámý

63 Aritmetický průměr 𝑥 = 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 𝑛

64 Pozor na ošidnost aritmetického průměru!
Aritmetický průměr 𝑥 = 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 𝑛 Pozor na ošidnost aritmetického průměru!

65 Ošidnost průměru Zdroj: [1]

66 Ošidnost průměru Země K Průměrná produkce kuřat (na osobu):
1,0 (denně)

67 „Průměrná rodina má 2,2 dítěte.“
Ošidnost průměru „Průměrná rodina má 2,2 dítěte.“ Zdroj: [1]

68 Ošidnost průměru

69 Ošidnost průměru V malé vesnici někde v Americe žije 6 lidí, jejichž roční plat je uveden níže. $ $ $29 000 $ $ $38 000 Určete průměrný plat obyvatel této vesnice. ($31 830) Do vesnice se přistěhoval Bill Gates, jehož roční příjem je $ $ $ $ $ ($ )

70 Ošidnost průměru Zdroj: Blesk,

71 Ošidnost průměru Zdroj: Blesk,

72 Zdroj: https://www.czso.cz/csu/czso/cri/prumerne-mzdy-2-ctvrtleti-2015
Ošidnost průměru Zdroj:

73 Zdroj: https://www.czso.cz/csu/czso/cri/prumerne-mzdy-2-ctvrtleti-2015
Ošidnost průměru Zdroj:

74 Ošidnost průměru

75 Aritmetický průměr 𝑥 = 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 𝑛 Na co si dát pozor?
𝑥 = 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 𝑛 Na co si dát pozor? Průměr není rezistentní vůči odlehlým pozorováním! Harmonický průměr (proměnné vyjadřující čas na jednotku výkonu, poměrná čísla) Geometrický průměr (tempa růstu) Vážený průměr Průměrování dat na cirkulární škále Circular Statistics Toolbox

76 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. A B C D AB BC CD Dráha (km) 5 Rychlost (km/h) 40 50 60

77 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. A B C D AB BC CD Dráha (km) 5 Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 5/40 5/50 5/60

78 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. A B C D AB BC CD AD Dráha (km) 5 Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 5/40 5/50 5/60

79 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že vzdálenost všech úseků je stejná – 5 km. A B C D AB BC CD AD Dráha (km) 5 15 Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 5/40 5/50 5/60 5/40 + 5/50 + 5/60 Harmonický průměr

80 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. A B C D AB BC CD Dráha (km) 0,15AD 0,25AD 0,60AD Rychlost (km/h) 40 50 60

81 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. A B C D AB BC CD Dráha (km) 0,15AD 0,25AD 0,60AD Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 0,15AD/40 0,25AD/50 0,60AD/60

82 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. A B C D AB BC CD AD Dráha (km) 0,15AD 0,25AD 0,60AD Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 0,15AD/40 0,25AD/50 0,60AD/60

83 1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. A B C D AB BC CD AD Dráha (km) 0,15AD 0,25AD 0,60AD Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 0,15AD/40 0,25AD/50 0,60AD/60 0,15AD/40 + 0,25AD/50 + 0,60AD/60

84 Vážený harmonický průměr
1 Nákladní automobil jel z města A do města B rychlostí 40 km/h, z města B do města C rychlostí 50 km/h a z města C do města D rychlostí 60 km/h. Vypočítejte průměrnou rychlost, které dosáhl automobil na celé trase, víte-li, že Vzdálenost z A do B je 15% trasy a vzdálenost z C do D je 60% trasy. A B C D AB BC CD AD Dráha (km) 0,15AD 0,25AD 0,60AD Rychlost (km/h) 40 50 60 Čas (h) 0,15AD/40 0,25AD/50 0,60AD/60 0,15AD/40 + 0,25AD/50 + 0,60AD/60 Vážený harmonický průměr

85 Průměrný denní relativní přírůstek ceny akcie byl 1,5%.
2 Cena jedné akcie energetické společnosti vzrostla na burze XY v období od 13. do 15. března téhož roku z 952,50 Kč na 982,00 Kč. Jaký byl průměrný denní relativní přírůstek ceny této akcie? Cena akcie (Kč) Koeficient růstu 13. března 952,50 14. března ? ?/952,5 15. března 982,0 982,0/? Geometrický průměr Průměrný denní relativní přírůstek ceny akcie byl 1,5%.

86 (100p% hodnot datového souboru je menších než toto číslo.)
Výběrové kvantily 100p %-ní kvantil 𝑥 𝑝 odděluje 100p% menších hodnot od zbytku souboru (100p% hodnot datového souboru je menších než toto číslo.)

87 Význačné výběrové kvantily
Kvartily Dolní kvartil 𝑥 0,25 Medián 𝑥 0,5 Horní kvartil 𝑥 0,75 Decily – 𝑥 0,1 ; 𝑥 0,2 ; ... ; 𝑥 0,9 Percentily – 𝑥 0,01 ; 𝑥 0,02 ; …; 𝑥 0,03 Minimum 𝑥 𝑚𝑖𝑛 a Maximum 𝑥 𝑚𝑎𝑥

88 Kde se s kvantily setkáme v praxi?
Vyhodnocení Národních srovnávacích zkoušek, … Zdroj:

89 Kde se s kvantily setkáme v praxi?
vyhodnocení Národních srovnávacích zkoušek, … růstové grafy

90 Růstové grafy

91 Jak se výběrové kvantily určují?
Jedna z používaných metod: Výběrový soubor uspořádáme podle velikosti. Jednotlivým hodnotám proměnné přiřadíme pořadí, a to tak, že nejmenší hodnota bude mít pořadí 1 a nejvyšší hodnota pořadí 𝑛 (rozsah souboru). 100𝑝%- ní kvantil je roven hodnotě proměnné s pořadím 𝑧 𝑝 , kde 𝑧 𝑝 =𝑛𝑝+0,5. Není-li 𝑧 𝑝 celé číslo, pak daný kvantil určíme jako průměr prvků s pořadím 𝑧 𝑝 a 𝑧 𝑝 .

92 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil).
MN (%) 8,7 7,8 6,8 9,7 15,7 4,9

93 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil).
MN (%) MN (%) (seřazeno) 8,7 4,9 7,8 6,8 9,7 15,7 16 𝑧 𝑝 =𝑛𝑝+0,5

94 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil).
MN (%) MN (%) (seřazeno) 8,7 4,9 7,8 6,8 9,7 15,7 16 𝑧 𝑝 =𝑛𝑝+0,5 ⇒ 𝑧 0,3 =10∙0,3+0,5=3,5

95 V předložených datech určete 0,3 kvantil (30-ti procentní kvantil).
MN (%) MN (%) (seřazeno) 8,7 4,9 7,8 6,8 9,7 15,7 16 𝑥 0,3 = 6,8+6,8 2 =𝟔,𝟖 𝑧 𝑝 =𝑛𝑝+0,5 ⇒ 𝑧 0,3 =10∙0,3+0,5=3,5

96 Míry variability Charakteristiky hodnotící rozptýlenost hodnot statistického souboru kolem nějaké míry polohy. Patří mezi ně: (variační) rozpětí, mezikvartilové (interkvartilové) rozpětí, rozptyl, směrodatná odchylka a variační koeficient.

97 K čemu potřebujeme míry variability?
Zásahy střelce A Zásahy střelce B 4 1 5 6 9 Průměr

98 K čemu potřebujeme míry variability?
Zásahy střelce A Zásahy střelce B 4 1 5 6 9 Průměr Zdroj: [1]

99 K čemu potřebujeme míry variability?
Firma vyrábějící tabulové sklo vyvinula méně nákladnou technologii pro zlepšení odolnosti skla vůči žáru. Pro testování bylo vybráno 100 tabulí skla a rozřezáno na polovinu. Jedna polovina pak byla ošetřena novou technologií, zatímco druhá byla ponechána jako kontrolní. Výsledky jsou prezentovány v následujícím grafu. Lze doporučit zavedení nové technologie do výroby?

100 K čemu potřebujeme míry variability?
Firma vyrábějící tabulové sklo vyvinula méně nákladnou technologii pro zlepšení odolnosti skla vůči žáru. Pro testování bylo vybráno 100 tabulí skla a rozřezáno na polovinu. Jedna polovina pak byla ošetřena novou technologií, zatímco druhá byla ponechána jako kontrolní. Výsledky jsou prezentovány v následujícím grafu. Lze doporučit zavedení nové technologie do výroby?

101 Výběrový rozptyl Na co si dát pozor?
Rozměr rozptylu je druhou mocninou rozměru proměnné.

102 Výběrová směrodatná odchylka

103 Jakou představu o variabilitě dat nám dává sm. odchylka?
Čebyševova nerovnost: ∀𝑘>0: 𝑃 𝜇−𝑘𝜎<𝑋<𝜇+𝑘𝜎 >1− 1 𝑘 2 k 𝑃 𝜇−𝑘𝜎<𝑋<𝜇+𝑘𝜎 1 >0 2 >0,75 3 >0,89 Empirické pravidlo 3 sigma k 𝑃 𝜇−𝑘𝜎<𝑋<𝜇+𝑘𝜎 1 0,682 2 0,954 3 0,998

104 Variační koeficient 𝑉= 𝑠 𝑥 ∙100 (%)
(Směrodatná odchylka v procentech aritmetického průměru) 𝑉= 𝑠 𝑥 ∙100 (%) Čím nižší var. koeficient, tím homogennější soubor. 𝑉 > 50 % značí silně rozptýlený soubor. Proč potřebujeme bezrozměrnou míru variability? Umožňuje srovnání variability proměnných, které mají různé jednotky.

105 Interkvartilové rozpětí
𝐼𝑄𝑅= 𝑥 0, 𝑥 0,25 Užití: např. při identifikaci odlehlých pozorování

106 Odlehlá pozorování ty hodnoty proměnné, které se mimořádně liší od ostatních hodnot a tím ovlivňují např. vypovídací hodnotu průměru. Jak postupovat v případě, že v datech identifikujeme odlehlá pozorování? V případě, že odlehlost pozorování je způsobena: hrubými chybami, překlepy, prokazatelným selháním lidí či techniky ... důsledky poruch, chybného měření, technologických chyb ... tzn., známe-li příčinu odlehlosti a předpokládáme-li, že již nenastane, jsme oprávněni tato pozorování vyloučit z dalšího zpracování. V ostatních případech je nutno zvážit, zda se vyloučením odlehlých pozorování nepřipravíme o důležité informace o jevech vyskytujících se s nízkou četností.

107 Dolní mez vnitřních hradeb Horní mez vnitřních hradeb
Identifikace odlehlých pozorování Metoda vnitřních hradeb Dolní mez vnitřních hradeb Horní mez vnitřních hradeb

108 Dolní mez vnějších hradeb Horní mez vnějších hradeb
Identifikace extrémních pozorování Metoda vnějších hradeb Dolní mez vnějších hradeb Horní mez vnějších hradeb

109 V předložených datech identifikujte odlehlá pozorování:
4 V předložených datech identifikujte odlehlá pozorování: MN (%) 4,9 6,8 7,8 8,7 9,7 15,7 𝑀𝑁 0,25 =𝟔,𝟖 𝑀𝑁 0,5 =7,3 𝐼𝑄𝑅= 𝑀𝑁 0,75 − 𝑀𝑁 0,25 =1,9 1,5∙𝐼𝑄𝑅=2,85 𝑀𝑁 0,75 =8,7 Vnitřní hradby: Dolní mez: 6,8−2,85=𝟑,𝟗𝟓 Horní mez: 8,7+2,85=𝟏𝟏,𝟓𝟓

110 V předložených datech identifikujte odlehlá pozorování:
4 V předložených datech identifikujte odlehlá pozorování: MN (%) 4,9 6,8 7,8 8,7 9,7 15,7 𝑀𝑁 0,25 =𝟔,𝟖 𝑀𝑁 0,5 =7,3 𝐼𝑄𝑅= 𝑀𝑁 0,75 − 𝑀𝑁 0,25 =1,9 1,5∙𝐼𝑄𝑅=2,85 𝑀𝑁 0,75 =8,7 Vnitřní hradby: Dolní mez: 6,8−2,85=𝟑,𝟗𝟓 Horní mez: 8,7+2,85=𝟏𝟏,𝟓𝟓

111 Identifikace odlehlých pozorování
𝑧−𝑠𝑜𝑢ř𝑎𝑑𝑛𝑖𝑐𝑒 𝑧−𝑠𝑜𝑢ř𝑎𝑑𝑛𝑖𝑐𝑒 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑠 Je-li 𝑧−𝑠𝑜𝑢ř𝑎𝑑𝑛𝑖𝑐𝑒 𝑖 >3, je 𝑥 𝑖 odlehlým pozorováním. Zase nový vzorec?

112 Identifikace odlehlých pozorování
𝑧−𝑠𝑜𝑢ř𝑎𝑑𝑛𝑖𝑐𝑒 𝑧−𝑠𝑜𝑢ř𝑎𝑑𝑛𝑖𝑐𝑒 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑠 Je-li 𝑧−𝑠𝑜𝑢ř𝑎𝑑𝑛𝑖𝑐𝑒 𝑖 >3, je 𝑥 𝑖 odlehlým pozorováním. Ne, jde jen o jinou podobu pravidla 3𝜎!

113 Míry šikmosti a špičatosti

114 Jsou míry polohy a míry variability dostatečné pro posouzení rozdělení sledovaných veličin?
Zdroj: TVRDÍK, J.: Základy matematické statistiky, Ostravská univerzita, 2008 Všech pět ukázek má stejné charakteristiky polohy i variability (průměry i směrodatné odchylky jsou shodné). Přesto na první pohled vidíme, že tvary rozdělení dat jsou různé.

115 Výběrová šikmost (standardizovaná)
𝑎= 𝑛 𝑛−1 𝑛−2 ∙ 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑠 3 𝑎<−2 𝑥 < 𝑥 0,5 < 𝑥 Symetrická data Pozitivně zešikmená data Negativně zešikmená data 𝑎∈ −2;2 𝑥 = 𝑥 0,5 = 𝑥 𝑎>2 𝑥 > 𝑥 0,5 > 𝑥 empirické pravidlo

116 Výběrová špičatost (standardizovaná)
míra koncentrace kolem průměru 𝑏= 𝑛 𝑛+1 𝑛−1 𝑛−2 𝑛−3 ∙ 𝑖=1 𝑛 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑠 4 −3 𝑛− 𝑛−2 𝑛−3 𝑏<−2 rozdělení plošší než normální r. 𝑏∈ −2;2 špičatost odpovídá normálnímu r. 𝑏>2 rozdělení špičatější než normální r.

117 Jsou míry polohy a míry variability dostatečné pro posouzení rozdělení sledovaných veličin?
Zdroj: TVRDÍK, J.: Základy matematické statistiky, Ostravská univerzita, 2008 Všech pět ukázek má stejné charakteristiky polohy i variability (průměry i směrodatné odchylky jsou shodné). Přesto na první pohled vidíme, že tvary rozdělení dat jsou různé. K číselnému vyjádření těchto rozdílů nám slouží další charakteristiky - šikmost (g1, angl. skewness) a špičatost (g2, angl. kurtosis).

118 Přesnost číselných charakteristik

119 Směrodatnou odchylku jakožto míru nejistoty měření zaokrouhlujeme nahoru na jednu, maximálně dvě platné cifry a míry polohy (průměr, kvantily…) zaokrouhlujeme tak, aby nejnižší zapsaný řád odpovídal nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky.

120 Chybný zápis číselných charakteristik
Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 127,6 14 567 Medián 2,675 117,8 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 23,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný?

121 Chybný zápis číselných charakteristik
Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 127,6 14 567 Medián 2,675 117,8 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 23,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Různý počet des. míst.

122 Chybný zápis číselných charakteristik
Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 127,6 14 567 Medián 2,675 117,8 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 23,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Různý počet des. míst. 3 platné cifry u směrodatné odchylky.

123 Chybný zápis číselných charakteristik
Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 127,6 14 567 Medián 2,675 117,8 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 23,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Různý počet des. míst. 3 platné cifry u směrodatné odchylky. Nejnižší zapsaný řád průměru (jednotky) neodpovídá nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky (stovky)+ směr. odch. není zaokrouhlena nahoru.

124 Oprava Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 127,6 14 567
Medián 2,68 117,8 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 23,7 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? 3 platné cifry u směrodatné odchylky. Nejnižší zapsaný řád průměru (jednotky) neodpovídá nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky (stovky)+ směr. odch. není zaokrouhlena nahoru.

125 Oprava Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 128 14 567 Medián
2,68 118 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 24 1 200 (před zaokrouhlením 1235) Proč je zápis chybný? Nejnižší zapsaný řád průměru (jednotky) neodpovídá nejnižšímu zapsanému řádu směrodatné odchylky (stovky)+ směr. odch. není zaokrouhlena nahoru.

126 Správný zápis číselných charakteristik
Délka (m) Váha (kg) Teplota (0C) Průměr 2,26 127,6 14 600 Medián 2,675 117,8 13 700 Směrodatná odchylka 0,78 23,7 1 300

127 Grafické znázornění kvantitativní proměnné

128 Krabicový graf (Box plot)

129 Histogram Na co si dát pozor?

130 Histogram

131 Histogram Na co si dát pozor? MS Excel 2007, funkce Histogram
Výpočetní applet Explorační analýza Na co si dát pozor?

132 Souvislost mezi číselnými charakteristikami a grafy
V java appletu Výběrové charakteristiky sledujte souvislost mezi číselnými charakteristikami a grafy numerické proměnné.

133 Děkuji za pozornost!