MIARY PRZECIĘTNE
· ŚREDNIA ARYTMETYCZNA
Dla szeregu rozdzielczego cechy skokowej
· ŚREDNIA HARMONICZNA (cechy o charakterze ilorazu np. prędkość, gęstość zaludnienia)
· ŚREDNIA GEOMETRYCZNA
· DOMINANTA (WARTOŚĆ MODALNA)
Gdzie:
dolna granica przedziału dominanty
liczebność przedziału dominanty
liczebność przedziału poprzedniego
liczebność przedziału następnego
szerokość przedziału dominanty
· KWARTYLE
o Mediana
§ szereg szczegółowy
, gdy N jest nieparzyste
, gdy N jest parzyste
§ szereg rozdzielczy dla cechy skokowej (należy skumulować liczebności, i znaleźć wartość dla której częstość >50%)
- dolna granica przedziału mediany
- połowa liczebności próby
- liczebność przedziału mediany
- szerokość przedziału mediany
n - liczebność próby
o Kwartyl pierwszy
o Kwartyl drugi = mediana
o Kwartyl trzeci
MIARY ZRÓŻNICOWANIA (ZMIENNOŚCI), charakteryzują stopień zróżnicowania jednostek w próbie
· WARIANCJA (jest miarą ryzyka)
o dla szeregu szczegółowego
o dla szeregu rozdzielczego cechy skokowej
o dla szeregu rozdzielczego cechy ciągłej (k przedziałów)
- środek przedziału
· ODCHYLENIE STANDARDOWE – przeciętne odchylenie od środka arytm.
· WSPÓŁCZYNNIK ZMIENNOŚCI (porównywanie i ocena stopnia zróżnicowania, dolna granica 0)
pow50% - duże zróżnicow.
pon30% - małe zróżnicow.
Gdy przedziały nie są domknięte i nie da się obliczyć śr. arytm. stosujemy:
MIARY POZYCYJNE BEZWZGLĘDNE (takie które wykorzystują kwartyle)
· Rozstęp
· Odchylenie ćwiartkowe
MIARY POZYCYJNE WZGLĘDNE
· Współczynnik zmienności (pozycyjny)
MIARY ASYMETRII (skośności) – pokazują czy więcej jedn. stat. ma wartość cechy większą lub mniejszą od średniej)
· WSKAŹNIK ASYMETRII (mówi o jej kierunku)
o klasyczny
+ - asymetria prawostronna
minus -asymetria lewostronna
- pozycyjny
+ - as. prawostr.
- - as.lewostr.
o WSPÓŁCZYNNIK ASYMETRII
§ klasyczny
lub
gdzie M3 to trzeci moment centralny
kierunek asymetrii:
As<0 – asymetr. lewostr. (przewaga jednostek o wartościach powyżej średniej)
As>0 – asymetr. prawostr. (przewaga jedn. o wartościach poniżej średniej)
siła asymetrii:
0- brak asymetrii (symetria)
1 lub –1 – bardzo silna asymetria
§ pozycyjny
średnia arytmetyczna ważona
BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY CECHAMI
o WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI LINIOWEJ PEARSONA
- współczynnik determinacji (0 – nie ma zależności, -1 lub 1 – zależn. funkcyjna)
współ determinacji -
cov – kowariancja(miara współzmienności)
r- współczynnik korelacji, jego wartość mówi o sile związku (im bliższa 0 tym słabszy związek, im bliżej 1 lub –1 tym związek jest silniejszy)
do 0,3 słaba
od 0,3 do 0,5 średnia
pow 0,5 silna
Znak współczynnika korelacji mówi o kierunku związku
„+” – związek dodatni
„-„ – związek ujemny
· Y względem X
gdzie , lub
a>0 – jeżeli „x” wzrośnie o 1 jednostkę to „y” wzrośnie średnio o „a” jednostek
a<0 – jeżeli „x” wzrośnie o 1 jednostkę to „y” spadnie średnio o „a” jednostek
· X względem Y
b podobnie jak a
pomiędzy współczynnikami „a” i „b” zachodzi:
Jakość modelu regresji:
Syntetycznym miernikiem jakości modelu jest WARIANCJA RESZTOWA
gdzie:
k – liczba parametrów (czyli 2)
n- liczba prób
WSPÓŁCZYNNIK ZMIENNOŚCI RESZTOWEJ:
WSPÓŁCZYNNIK ZBIEŻNOŚCI (przyjmuje wartości [0,100%], im bliższy o tym lepsz f. regresji, ocenia w jakiej części zmiany cechy „y” nie są wyjaśnione zmianami cechy „x”)
WSPÓŁCZYNNIK DETERMINACJI (wartości [0,100%] im bliżej 100% tym lepszy model, pow 60% model dobry)
WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI CZĄSTKOWEJ:
WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI WIELORAKIEJ
BADANIE ZWIĄZKÓW CECH JAKOŚCIOWYCH
Cechy nominalne – wartościami są słowa lub symbole
· Miarą siły związku jest statystyka Chi Kwadrat
liczebności teoretyczne oblicza się ze wzoru (ni i nj – liczebności empiryczne i-tej kolumny i i-tego wiersza)
Przyjmuje ona wartości , s – liczba wierszy, t – liczba kolumn
0- oznacza niezależność stochastyczną cech X i Y, mamy wtedy dwie cechy niezależne
- związek funkcyjny
· Współczynnik Yule’a – mówi o sile związku
, [0,1] 0 –brak związku, 1- silny związek
gdy jest „–„ to nic nie znaczy (współ. Yula nie mówi o kierunku), należy obliczyć wskaźnik struktury:
· Współczynnik kontyngencji Pearsona
, [0,1]
MIARY UNORMOWANE (dokładniejsze)
· Współczynnik zbieżności Czuprowa (najlepszy)
, r – rząd, k – kolumna [0,1], 0 – niezależność stochastyczna, 1- zależność funkcyjna, im bliższy 0 tym zależność między zmiennymi jest słabsza
Do oceny natężenia korelacji między zmiennymi wykorzystujemy współczynnik determinacji . Wskazuje w ilu procentach zmienność zmiennej zależnej jest określona zmiennością zmiennej niezależnej
2. Cechy porządkowe – cechy których wartościami są słowa lub symbole ale między tymi cechami występuje związek (np. dst wyższa niż mrn)
· Współczynnik korelacji rang Spearmana
di – różnica między rangami odpowiadającymi wartościom cech X i Y (
przyjmuje wartości [-1,1], daje informację o sile oraz o kierunku związku
0 – brak związku
im dalej od 0 – związek silniejszy
ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
· Wskaźniki dynamiki (indeksy)
-wartość cechy w okresie badanym
- wartość cechy w okresie podstawowym
i>100% - wzrost wartości cechy w okresie badanym w porównaniu z okresem podstawowym o i –100%
i=100% - brak zmiany w okresie badanym w porównaniu z okresem podstawowym
i<100% - spadek wartości cechy w okresie badanym w porównaniu z okresem podstawowym o 100% - 1
Rodzaje indeksów:
· O podstawie stałej (okresem bazowym jest y1)
- porównujemy wszystkie z jedną wybraną
- pokazują zmiany w kolejnych okresach w porównaniu z okresem podstawowym, jest ich „n” czyli tyle ile elementów szeregu czasowego
· łańcuchowe (bardziej obiektywne)
Pokazują zmiany w kolejnych okresach czasu w porównaniu z okresem poprzednim (jest ich „n-1” tj. brak jest pierwszego
- średnie tempo zmian
, określa przeciętne zmiany wartości cechy z okresem na okres
- oznacza przeciętny wzrost (średnie tempo wzrostu)
- oznacza przeciętny spadek (średnie tempo spadku)
np. 114% - 14% średnie tempo wzrostu
92% - 8% średnie tempo spadku
· Indeksy indywidualne
o Cen
o Ilości
o Wartości
· Indeksy zespołowe (agregatowe wartości)
o Ilości Laspeyersa
, mówi o przeciętnym wzroście (spadku) ilości określonego zbioru wyrobów w okresie badanym w porównaniu z okresem podstawowym, przy założeniu że cena w okresie badanym była na poziomie z okresu podstawowego (cena stała z okresu podstawowego)
o Ilości Paaschego:
, porównuje zmiany ilości przy założeniu że cena jest taka sama z okresu badanego
· Cen Laspeyersa
· Cen Paaschego
· Ilości Fischera
, wzrost (spadek) ilości w okresie badanym w porównaniu z podstawowym
· Cen Fischera
...
ewa20205