MERE SREDNJE VREDNOSTI

Podobni dokumenti
Statistika, Prakticna matematika, , izrocki

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC

Microsoft Word - SI_vaja1.doc

2. LINEARNA ALGEBRA

ENV2:

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)

glava.dvi

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

STATISTIKA - zbiranje podatkov - obdelava podatkov - analiza in prikaz podatkov Z besedo statistika označujemo sistematično zbrane številske podatke.

Poslovna informatika s statistiko - Gregorc, 16_11_09

Slide 1

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Osnove statistike v fizični geografiji 2

Microsoft Word - SI_vaja5.doc

Microsoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]

1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y x x x x x

PREDLOG ZA AKREDITACIJO

MATLAB programiranje MATLAB... programski jezik in programersko okolje Zakaj Matlab? tipičen proceduralni jezik enostaven za uporabo hitro učenje prir

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

Osnove matematicne analize 2018/19

Matematika 2

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in ra unalni²tvo Izobraºevalna matematika Pisni izpit pri predmetu K

Microsoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc

SPLOŠNA MATURA IZ PREDMETA MATEMATIKA V LETU 2017 Poročilo DPK SM za matematiko Vsebina 1 Struktura kandidatov Struktura kandidatov pri sploš

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Fakulteta za družbene vede Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komenta

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

LaTeX slides

2. Model multiple regresije

Srednja šola za oblikovanje

DN5(Kor).dvi

Brownova kovariancna razdalja

resitve.dvi

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p

Microsoft Word - M docx

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2

ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI EVALVACIJSKO POROČILO ZA PROGRAME I IN II STOPNJE Fakulteta za družbene vede Splošni vidiki študijskega procesa

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

Diapozitiv 1

Biometrija 1 Poglavje 1 PORAZDELITVE NAKLJUČNIH SPREMENLJIVK Porazdelitve nam predstavljajo pogostnost posameznih vrednosti. Predstavimo jih lahko s š

M-Tel

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

AAA

resitve.dvi

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

AAA

Microsoft Word - vaje2_ora.doc

Microsoft Word - M doc

OPOMNIK

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0

Univerza v Ljubljani FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Tržaška c. 25, 1000 Ljubljana Realizacija n-bitnega polnega seštevalnika z uporabo kvan

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

FOTOVOLTAIKA

PowerPointova predstavitev

NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to

INFORMATOR BIROKRAT 1/2011

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri

POSLOVNA MATEMATIKA S STATISTIKO JULIJA LAPUH BELE

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

Microsoft Word - polensek-1.doc

UNIVERZA V MARIBORU EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA Diplomski projekt PRIMERJAVA UGLEDA DVEH PONUDNIKOV NA SLOVENSKEM TELEKOMUNIKACIJSKEM TRGU Avgust, 20

STATISTIČNA ANALIZA SIMPLIA»NOČI V STARI LJUBLJANI«

rm.dvi

PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEP

Poročilo o izpolnjevanju obveznosti za 900 MHz pas in nad 1 GHz ter pokritost s storitvami mobilnih tehnologij v začetku leta 2019 Ljubljana, julij 20

Člen 11(1): Frekvenčna območja Frekvenčna območja Časovna perioda obratovanja 47,0 Hz-47,5 Hz Najmanj 60 sekund 47,5 Hz-48,5 Hz Neomejeno 48,5 Hz-49,0

resitve.dvi

Ime in priimek

Microsoft Word - 2. Merski sistemi-b.doc

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]

Albert Einstein in teorija relativnosti

DNEVNIK

BONITETNO POROČILO ECUM RRF d.o.o. Izdano dne Izdano za: Darja Erhatič Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska BONITETNO POR

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

3. Preizkušanje domnev

Microsoft Word - IRDO doc

OCENA UČINKOV NOVE ZAKONODAJE (ZAKON O DOHODNINI, ZAKON O POKOJNINSKEM IN INVALIDSKEM ZAVAROVANJU) NA SAMOZAPOSLENE V KULTURI Pripravilo: Društvo Asoc

Microsoft Word - Seštevamo stotice.doc

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč

AAA

AAA

AAA

AAA

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p

mat soda liha stevila fotke eval_tretji

AAA

Na podlagi 65. člena Akta o ustanovitvi zasebnega vzgojno izobraževalnega zavoda»waldorfska šola Ljubljana«z dne je po predhodni obravnavi

AAA

Osnove verjetnosti in statistika

AAA

Slikovne transformacije_2017_18_DKT

Transkripcija:

OPIS PODATKOV ENE SPREMENLJIVKE frekvenčne porazdelitve in mere srednje vrednosti as. dr. Nino RODE Uni-Lj. Fakulteta za socialno delo

O ČEM BOMO GOVORILI NAMEN OPISNE STATISTIKE Kako opisati podatke OPIS ENE SPREMENLJIVKE Pregled porazdelitve podatkov: Frekvenčne porazdelieve Kako ugotoviti, kje najdemo podatke: Mere srednje vrednosti

NAMEN OPISNE STATISTIKE Opisna Statistika se ukvarja z opisovanjem velike količine podatkov Njen namen je redukcija podatkov: s čim manj številk čim bolje opisati podatke Z drugimi besedami: doseči varčnost parsimoničnost prikazov podatkov

OPIS PODATKOV ENE SPREMENLJIVKE Pri eni spremenljivki dosegamo varčnost s: štetjem vrednosti: frekvenčna porazdelitev izračunom parametrov: mere srednje vrednosti in mere razpršenosti podatkov

FREKVENČNA PORAZDELITEV Primer: Povprečne ocene študentk in študentov FSD v prvem letniku od leta 1997 do leta 2008: Ocene Veliko podatkov => 1009 ocen Od 6 do 6,9 135 Od 7 do 7,9 507 Od 8 do 8,9 328 Od 9 do 9,9 39 SKUPAJ 1009 f

FREKVENČNA PORAZDELITEV Primer: Povprečne ocene študentk in študentov FSD v prvem letniku od leta 1997 do leta 2008: Struktura => odstotki: koliko enot bi bilo v celici, če bi bilo Ocene f f% Od 6 do 6,9 135 13,4 Od 7 do 7,9 507 50,2 Od 8 do 8,9 328 32,5 Od 9 do 9,9 39 3,9 SKUPAJ 1009 100,0

FREKVENČNA PORAZDELITEV Primer: Povprečne ocene študentk in študentov FSD v prvem letniku od leta 1997 do leta 2008: Nalaganje => kumulativna frekvenca in odstotek Ocene f f% F F% Od 6 do 6,9 135 13,4 135 13,4 Od 7 do 7,9 507 50,2 642 63,6 Od 8 do 8,9 328 32,5 970 96,1 Od 9 do 9,9 39 3,9 1009 100,0 SKUPAJ 1009 100,0

MERE SREDNJE VREDNOSTI temeljne definicije Modus Točka, okoli katere so vrednosti najgostejše (največja gostota porazdelitve) pri nomimalni spremenljivki modaliteta, v kateri je največ enot Mediana Točka, od katere je NATNČNO POL vrednosti večjih in NATNČNO POL vrednosti manjših Aritmetična sredina Točka, v kateri se oddaljenosti vseh točk od nje izenačijo, težišče vrednosti, (matematično upanje, če ima vsaka vrednost enako verjetnost pojavljanja) vsaka enota prispeva enak delež k njeni vrednosti

MERE SREDNJE VREDNOSTI Kako deluje aritmetična sredina

MERE SREDNJE VREDNOSTI Imamo podatke: 1, 2, 11, 3, 4, 8, 4, 7, 4, 5, 6, 0, 6, 1, 2, 7, 5, 9, 4, 3 Za njih določmo mere srednje vrednosti

MODUS Neurejeni podatki: Najpametneje je podatke urediti v ranžirno vrsto ( po velikosti) in najti najpogostejši podatek. 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 11 V našem primeru je to 4.

MODUS Iz frekvenčne porazdelitve: f f% F F% 0-2 5 25 5 25 3-5 8 40 13 65 6-8 5 25 18 90 9-11 2 10 20 100 Skupaj 20 100 Najprej najdemo modalni razred (razred v katerem je največ enot) Nato izračunamo modus po formuli: f Mo f Mo 1 Mo=x Mo f Mo f Mo 1 f Mo f Mo 1 i

MEDIANA Neurejeni podatki: Iz neurejenih podatkov mediane ne računamo, temveč jo določamo. Podatke uredimo v ranžirno vrsto (uredimo po velikosti ali učeno po rangu): 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 11 Nato določimo točko, ki razdeli podatke točno na polovico: tule 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 11 Če imamo liho število podatkov, je to realni podatek, če je število podatkov sodo, pa izračunamo sredino med podatkoma, v našem primeru (4 + 4) / 2 = 4.

MEDIANA Iz frekvenčne porazdelitve: Najprej najdemo medianski razred (razred v katerem leži mediana) To je razred, kjer kumulativni procent F% prvič preseže 50% Mediano izračunamo po formuli: f f% F F% 0-2 5 25 5 25 3-5 8 40 13 65 6-8 5 25 18 90 9-11 2 10 20 100 Skupaj 20 100 Me=x Me;min n 2 F Me 1 f Me

ARITMETIČNA SREDINA Neurejeni podatki: M= x= n i =1 n x i x i je vsak podatek (i je zaporedna številka podatka in je od 1 do n), n je število podatkov.

ARITMETIČNA SREDINA Iz frekvenčne porazdelitve: M= x= x k f f% F F% 0-2 1 5 25 5 25 3-5 4 8 40 13 65 6-8 7 5 25 18 90 9-11 10 2 10 20 100 Skupaj 20 100 k x k f k i =1 1 5 4 8 7 5 10 2 = = 5 32 35 20 = 92 n 20 20 20 =4,6 x k so sredine razredov (k je zaporedna številka razreda od 1 do r), n je število podatkov

O ČEM SMO GOVORILI NAMEN OPISNE STATISTIKE Parsimonično (varčno) opisati veliko podatkov OPIS ENE SPREMENLJIVKE Frekvenčna porazdelitev Frekvence Odstotki: struktura Kumulativne frekvence Mere srednje vrednosti (mere položaja lokacije) Modus Mediana Aritmetična sredina