STATISZTIKA I. Mintavétel fogalmai. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Hasonló dokumentumok
Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

STATISZTIKA. rgykód. beosztás. Oktatók. Időbeoszt. Tematika. 1. előadás MTB Szeptember 15. November 28.

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Statisztika I. 1. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

Statisztika elméleti összefoglaló

y ij = µ + α i + e ij

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Mintavételi eljárások

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Biomatematika 2 Orvosi biometria

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Mérési hibák

A Statisztika alapjai

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

A maximum likelihood becslésről

STATISZTIKAI TÜKÖR. Gazdaságstatisztikai KSH-adatgyűjtések. kiválasztási gyakorlatáról. Tartalom december

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Mintavétel: terv és eljárások

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztikai becslés

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

STATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Mintavétel: terv és eljárások

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

Kísérlettervezés alapfogalmak

Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Populációbecslések és monitoring

Fogalmak: Adatbázis Tábla Adatbázis sorai: Adatbázis oszlopai azonosító mező, egyedi kulcs Lekérdezések Jelentés Adattípusok: Szöveg Feljegyzés Szám

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Populációbecslések és monitoring

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

S atisztika 2. előadás

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév

STATISZTIKA Mezőgazdászok részére

Access alapok. Megnevezés Művelet Minta. Új adatbázis létrehozása. Új / Üres adatbázis.. Tábla létrehozása tervező nézetben.

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

A leíró statisztikák

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely december 8.

Átírás:

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA I.. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x n, mindig véges Véletlen minta = a minta elemek véletlen kiválasztása Kiválasztási arány : Mintavételi hiba Statisztikai adatgyűjtés Abból adódik, hogy nem a teljes sokaságot figyeljük meg. A sokaság heterogén. Kísérletek (ellenőrzött) Részleges adatfelvétel Reprezentatív megfigyelés Teljes körű (cenzus) Véletlen mintavétel Nem véletlen mintavétel Véletlen mintavétel. Homogén sokaság esetén FAE: független azonos eloszlású minta EV: egyszerű véletlen minta. Heterogén sokaság esetén R: rétegzett mintavétel Cs: csoportos (egylépcsős) mintavétel TL: többlépcsős mintavétel Nem véletlenen alapuló kiválasztás. Szisztematikus. Kvótás. Hólabda. Koncentrált. Önkényes 6. Egyéb

A kísérlet tulajdonságai. Jó kísérlet Kezeléshatások Véletlen hiba. Rossz kísérlet Kezeléshatások Szisztematikus hiba Véletlen hiba Reprezentatív minta tulajdonságai. Tükrözi az alapsokaság jellemzőit (lehet általánosítani). Csak a mintavételi hibát tartalmazza. Meghatározható a mintavételi hiba nagysága NEM reprezentatív minta tulajdonságai. Nem lehet belőle általánosítani. A mintavételi hiba mellett szisztematikus hibát is tartalmaz. A levont következtetések kizárólag a megfigyelt egyedekre vonatkoznak Véletlen mintavétel, szisztematikus hiba.minden elem egymástól függetlenül és azonos valószínűséggel kerül a mintába (véletlen számok).előnye: a belőle származtatott statisztikai mutatók csak a véletlen eltérést mutatják az alapsokaság mutatójához képest.szelekció szisztematikus hiba.reprezentativitás Véletlen minta előállítása. Véletlen szám generátor. Pszeudó véletlen szám generátor. Rnd() függvény. Excel Vél() függvénye. VÉL()*(b-a)+a Statisztikai becslés. Valamely paraméter ismeretlen (feltételezett) tényleges értékének közelítő megadása egy statisztikai függvénnyel. Elvileg bármelyik statisztikai függvény tekinthető becslésnek, valójában csak azokat használjuk, amelyeknek megvannak a jó becslés legfontosabb tulajdonságai

A jó becslés kritériumai.kis minta tulajdonságai Torzítatlanság (becsült várható érték = valódi érték) Hatásosság (variancia).nagy minta tulajdonságai Konzisztencia Torzítatlan és konzisztens becslés. Olyan becslés, amelynek várható értéke az igazi paraméter (torzítatlan). Olyan becslés, amely a minta n elemszámának növekedésével (n ) a paraméter igazi értékéhez konvergál sztochasztikusan (erős konzisztencia esetén valószínűséggel) Torzítatlan és hatásos becslés Torzított és hatásos becslés Torzítatlan, de nem hatásos becslés Torzított és nem hatásos becslés

Mi az adatbázis. Egy témakör vagy cél köré csoportosuló információ.. Jó tervezés = hatékony adattárolás és információkinyerés. Célorientált adatbázisok Adatbázis tervezés. Milyen információt akarunk kinyerni?. Milyen elkülönülő tématerületeken kell tárolni az adatokat?. Hogyan kapcsolódnak ezek egymáshoz?. Az egyes területeken belül milyen adatokat kell tárolni? Mi az adat? Minden információ, amit tárolni kell. szám szöveg dátum hang kép, stb. A mértékegységek többszörösei. kilo- k 0. mega- M 0 6. giga- G 0 9. tera- T 0. peta- P 0 6. exa- E 0 8 SI (Systém International d Unités) Adatbázis felépítése Tábla.Tábla (table) Ismérv, tulajdonság, változó, Mező (field) Megfigyelési egység, szubjektum, Rekord (record) Oszlop = változó Sor = megfigyelési egység, rekord

A jó adatbázis (kritériumok).. minden mezőnek egyedi neve van. a mezők elemi információt tartalmaznak ID Év Hely Tömeg Hosszúság A jó adatbázis (kritériumok).. nem lehet két egyforma sora. a sorok és oszlopok sorrendje tetszőleges ID Év Hely Tömeg Hosszúság A jó adatbázis (kritériumok).. ne tartalmazzon származtatott, kiszámított adatot (redundancia) 6. egy mező megváltoztatása nem hathat ki más mezőkre Rossz adatbázis ID Kérdés Válasz Válasz Válasz Válasz Helyes Hol? Itt Ott Amott Emitt ID Év Nettó ÁFA Bruttó A jó adatbázis (kritériumok). Gyakorlat adatbázisa 7. minden szükséges adatot tartalmaz 8. van elsődleges kulcsa ID Év Hely Tömeg Hosszúság

Sorba rendezés. Az adatmátrix sorai csökkenő vagy növekvő sorrendbe rendezhetők.. Meg kell határozni az elsődleges kulcsot, ami szerint a rendezés történjen. Egymásba ágyazott rendezés: elsődleges, másodlagos, harmadlagos stb. kulcs szerint. Szűrés. Eseteket választhatunk ki az adatbázisból. Négy lehetőség közül választhatunk: Minden eset részt vegyen az analízisben. Ha valamilyen feltétel teljesül (if then) Véletlen minta az esetekből Kijelölhetjük az esetek bizonyos tartományát, az első és utolsó eset megjelölésével Használhatunk szűrő változót. Mi legyen a ki nem választott esetek sorsa? Lehet megjelölni és törölni őket az adatbázisból. Aggregálás. Valamilyen ismérv, csoportképző változó vagy változók szerint különböző algoritmusok (számítások) szerint tömöríthetjük az adatokat. Algoritmusok: átlag, összeg, szórás, stb.. Az aggregált adatok további elemzése Transzponálás. Az adatmátrix sorainak és oszlopainak felcserélése, ezzel az esetek és változók szerepei is felcserélődnek. A régi változók nevei a legelső új változó esetei lesznek, a többi új változó neve case_, case_, stb. lesznek.. Nagy jelentősége van a többváltozós statisztikai eljárásoknál az Q és R-technika alkalmazásakor Adatbázis bővítése. Új megfigyelésekkel Feltétel: a két adatbázisban a változók nevei, típusa, stb. tökéletesen egyezzenek. Új változókkal Feltétel: a két adatbázisban legalább egy azonos változó szerepeljen, amely a kulcsváltozó, kapcsoló mező szerepét tölti be Fontosabb statisztikai adatbázisok Magyar Statisztikai Évkönyv Magyar Statisztikai Zsebkönyv Gazdaságstatisztikai Évkönyv (990-től) Élelmiszeripari Statisztikai Zsebkönyv Külkereskedelmi Statisztikai Évkönyv Magyarország Demográfiai évkönyv Ipari és építőipari statisztikai évkönyv Mezőgazdasági statisztikai évkönyv Területi statisztikai évkönyv Nemzetközi Statisztikai Évkönyv FAO Trade Yearbook FAO Production Yearbook EUROSTAT kiadványok 6

Jelentősebb kiadványok Legfrissebb adatok A KSH gyorsjelentések Statisztikai havi közlemények Statisztikai Szemle Gazdaság és Statisztika Területi Statisztika Demográfia Módszertani Füzetek ELŐADÁS Felhasznált forrásai. Lothar Sachs.: Statisztikai módszerek. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest, 98.. Baráth Cs.-né. - Ittzés A. - Ugrósdy Gy.: 996. Biometria: módszertan és a MINITAB programcsomag alkalmazása. Mezőgazda Kiadó, Budapest. G.U. Yule M.G. Kendall: Bevezetés a statisztika elméletébe. Közgazdasági és Jogi könyvkiadó, Budapest. 96.. Sváb J.: Biometriai módszerek a kutatásban. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest, 97. (második, átdolgozott, bővített kiadás) KÖSZÖNÖM A FIGYELMÜKET KÖVETKEZŐ ELŐADÁS CÍME Az adatok mérési szintjei, jellemző értékek meghatározása, adatábrázolások Előadás anyagát készítette: Dr. Huzsvai László 7