Adatsorok jellegadó értékei

Hasonló dokumentumok
A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A területi polarizáltság mérőszámai

4 2 lapultsági együttható =

A területi koncentráció interpretálása: kitüntetett helyzetek

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

Komplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc

Statisztikai alapfogalmak

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

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

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Példa: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Indexszámítás során megválaszolandó kérdések. Hogyan változott a termelés értéke, az értékesítés árbevétele, az értékesítési forgalom?

A(a; b) = 2. A(a; b) = a+b. Példák A(37; 49) = x 2x = x = : 2 x = x = x

Matematikai statisztika

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás

Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

KÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS

Elemi statisztika fizikusoknak

MATEMATIKAI STATISZTIKA KISFELADAT. Feladatlap

Adatgyűjtés, adatkezelés, adattípusok

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

Területi fejlettségi egyenlőtlenségek alakulása Európában. Fábián Zsófia KSH

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő

Németh László Matematikaverseny április 16. A osztályosok feladatainak javítókulcsa

1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi második fordulójának feladatmegoldásai. x 2 sin x cos (2x) < 1 x.

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

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

Adatelemzés és adatbányászat MSc

Növekvő regionális egyenlőtlenségek az Európai Unióban. Áldorfai György PhD. hallgató SZIE GTK RGVI - EGYRTDI

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

M4 TÁBLÁZATKEZELÉS ALAPJAI

STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: TAKÁCS SÁNDOR

3. Évközi ellenőrzés módja: 2 zárhelyi dolgozat íratása. 4. A tárgy előírt külső szakmai gyakorlatai: -

2. előadás. Viszonyszámok típusai

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

A leíró statisztikák

Matematikai statisztikai elemzések 2.

A valószínűségszámítás elemei

The original laser distance meter. The original laser distance meter

XXII. Vályi Gyula Emlékverseny április 8. V. osztály

Mérési adatok feldolgozása Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Koncentráció és mérése gazdasági és társadalmi területeken. Kerékgyártó Györgyné BCE Statisztika Tanszék

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

Számtan, mértan, origami és a szabványos papírméretek

I. A gyökvonás. cd c) 6 d) 2 xx. 2 c) Szakaszvizsgára gyakorló feladatok 10. évfolyam. Kedves 10. osztályos diákok!

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Közúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató

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

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

Munkánk során a cellák tartalmát gyakran másolni szoktuk. Előfordul, hogy képleteket tartalmazó cellákat másolunk.

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

HAVRAN DÁNIEL. Pénzgazdálkodási szokások hatása a működőtőkére. A Magyar Posta példája

Racionális számok: Azok a számok, amelyek felírhatók két egész szám hányadosaként ( p q

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Általános Statisztika

törtet, ha a 1. Az egyszerűsített alak: 2 pont

Függvények Megoldások

Párhuzamos algoritmusok

2. Egy mértani sorozat második tagja 6, harmadik tagja 18. Adja meg a sorozat ötödik tagját!

ÁTLAG(tartomány) DARAB(tartomány) DARAB2(tartomány) STATISZTIKAI FÜGGVÉNYEK

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

ÁLTALÁNOS STATISZTIKA

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.








Átírás:

Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet

Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület elemzés forgatókönyve Kutatás (elemzés) kérdés meghatározása Vzsgálat terület keretének meghatározása Egy vacsora forgatókönyve Mt főzzünk? Menny vendéget várunk? Menny emberre főzünk? Szükséges adatok beszerzése adott terület sznten Elemzés módszertan kválasztása a kutatás kérdés megválaszolásához Elemzés Eredmények vzualzácója (térképek, grafkonok) és magyarázata. Hozzávalók beszerzése az elkészítendő ételhez a létszámhoz gazítva. Mlyen eszközt, eljárást válasszunk az étel elkészítéséhez? Étel elkészítése. Tálalás, felszolgálás!

Adatsorok jellegadó értéke Középértékek Számtan átlag / súlyozott számtan átlag Mértan átlag Helyzet középértékek (módusz, medán) Szélső értékek Maxmum Mnmum Adatsor terjedelme és szórása (átvezet a terület egyenlőtlenség mutatók felé) Terjedelem-típusú mutatók Szórás-típusú mutatók

Középértékek: átlagok Számtan átlag Az eredet számok helyébe helyettesítve azok összege változatlan n db adat (x ) Excel f x = ÁTLAG() Súlyozott számtan átlag n db fajlagos adat (y ) Súly (f ): a fajlagos mutató nevezőjében szereplő adat Mértan átlag Az eredet számok helyébe helyettesítve azok szorzata változatlan n db adat (x ) x * n n x 1 x n n x x 1 x 2... x y... x y n f f

Átlag szerepe a terület kutatásokban Egyszerű összehasonlítás Egy másk terület sznt átlaga hogyan vszonyul a vzsgált terület egységem értékéhez (lsd. alsó ábra) Vagy az adott terület sznt értékének kfejezése a magasabb terület egység százalékában (lsd. jobb oldal ábra) Súlyozatlan és súlyozott átlag!

Helyzet középértékek Medán Az az érték, amnél ksebb és nagyobb adatok száma egyenlő (felező pont) Extrém adatokat tartalmazó adatsorok esetében érdemes használn Medán/átlag: egyenlőtlenség mutató (mnél ksebb, annál nagyobb az egyenlőtlenség) Excel f x = MEDIÁN() Kvantlsek: kvartls (negyedelő), kvntls (ötödölő), decls (tzedelő), percentls (századoló)

Helyzet középértékek Módusz ( dvatos érték ) A legtöbbször előforduló érték Lehet többmóduszú (többcsúcsú) adatsor s Excel f x = MÓDUSZ() Módusz a gyakorlatban Melyk OP-ben valósult meg a legtöbb projekt? (kódolás/csak számok esetén) Mely borvdékbe tartozk a legtöbb haza településünk? (kódolás/csak számok esetén) Pozícóváltás két dőpont között melyk volt a leggyakorbb?

A szélső értékek és a terjedelem típusú egyenlőtlenség mutatók Maxmum Az adatsor legnagyobb értéke (x max ) Excel f x = MAX() Mnmum Az adatsor legksebb értéke (x mn ) Excel f x = MIN() Alapja a terjedelem típusú egyenlőtlenség mutatóknak Range (szóródás terjedelme): Legnagyobb és legksebb értéket felvevő terület egység között különbség Pl: EU egyes tagországaban NUTS3-as sznten mekkora a polarzáltság? Range-arány (adatsor terjedelme) Legnagyobb érték hányszorosa a legksebbnek Relatív range Legnagyobb és legksebb érték különbsége hányszorosa az átlagnak Mnél nagyobb ez az érték, annál nagyobb az adatsor polartása (lsd. kugró érték) P K x max x mn x x max mn Q x max x x mn

Súlyozatlan relatív terjedelem kszámításának lépése (abszolút mutatóknál) 1. K kell számítan az adatsor maxmumát (függvényvarázsló: max) 2. K kell számítan az adatsor mnmumát (függvényvarázsló: mn) 3. K kell vonn a maxmáls értékből a mnmálst (ez a terjedelem) 4. K kell számítan az adatsor (sma) átlagát (függvényvarázsló: átlag) 5. El kell osztan a terjedelmet az átlaggal

Súlyozatlan relatív terjedelem kszámítása Excelben A B C 1 x a x b 2 1. régó 24 10 3 2. régó 4 10 4 3. régó 0 10 5 4. régó 12 10 6 7 maxmum 24 =MAX(B2:B5) mnmum 0 =MIN(B2:B5) 10 =MAX(C2:C5) 10 =MIN(C2:C5) 8 terjedelem 24 =B6-B7 0 =C6-C7 9 átlag 10 =ÁTLAG(B2:B5) 10 =ÁTLAG(C2:C5) 10 relatív terjedelem 2,4 =B8/B9 0 =C8/C9

Súlyozott relatív terjedelem kszámításának lépése (fajlagos mutatóknál) 1. K kell számítan az adatsor maxmumát (függvényvarázsló: max) 2. K kell számítan az adatsor mnmumát (függvényvarázsló: mn) 3. K kell vonn a maxmáls értékből a mnmálst (ez a terjedelem) 4. K kell számítan az adatsor súlyozott átlagát 5. El kell osztan a terjedelmet a súlyozott átlaggal

Súlyozott relatív terjedelem kszámítása Excelben A B C D E F G 1 y a f a x a y b f b X b 1. régó 24 1 24 10 1 10 2 =B2*C2 =E2*F2 3 2. régó 4 3,5 14 10 3,5 35 4 3. régó 0 4,5 0 10 4,5 45 5 4. régó 12 1 12 10 1 10 6 összeg 10 50 10 100 7 max. 24 =MAX(B2:B5) 10 =MAX(E2:E5) 8 mn. 0 =MIN(B2:B5) 10 =MIN(E2:E5) 9 terj. 24 =B6-B7 0 =E6-E7 10 s. átlag 5 =D6/C6 10 =G6/F6 11 rel terj 4,8 =B9/B10 rel terj 0 =E9/E10

A SZÓRÁS TÍPUSÚ EGYENLŐTLENSÉGI MUTATÓK

Szórás-típusú egyenlőtlenség mutatók Nem fajlagos (abszolút) mutatók (x ): (súlyozatlan) szórás Fajlagos mutatók (y ): súlyozott szórás A valód egyenlőtlenségeket a relatív szórással mérhetjük Nem fajlagos: (súlyozatlan) relatív szórás (szórás az átlag %-ában) Fajlagos mutatók: súlyozott relatív szórás (súlyozott szórás a súlyozott átlag %-ában)

Max Max átlag átlag Mn Mn A B Max, mn, átlag nem változk Relatív terjedelem nem változk; Szórás: nő

(Súlyozatlan) szórás: nem fajlagos mutatók esetében Adatsorok egyes értékenek (x ) az átlagtól való négyzetes eltérésének az átlaga Képlete 2 X = abszolút mutató régóban x x n = elemszám n Kszámítása Excel: f x = SZÓRÁSP() ( és nem SZÓRÁS) Angol nyelvű Excel f x = STDEVP() Értékkészlete: 0 σ Mnél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: mnt az eredet értékek (X ) mértékegysége

(Súlyozatlan) relatív szórás: nem fajlagos mutatók esetében A valód egyenlőtlenségeket a relatív szórással mérhetjük Relatív szórás: abszolút mutatók esetében Képlete: σ = X adatsor szórása x = X adatsor átlaga Kszámítása v 100 x a szórás értékeket elosztjuk az átlaggal és megszorozzuk 100-zal (a szórás értéket az átlag százalékában fejezzük k) Értékkészlete: 0 v Mnél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: %

Súlyozott szórás: fajlagos mutatók esetében Fajlagos mutatók (y ) esetében Adatsorok egyes értékenek (y ) az átlagtól való négyzetes eltérésének az átlaga Képlete y = fajlagos mutató régóban f = súly (fajlagos mutató nevezője) Értékkészlete: 0 σ Mnél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: mnt az eredet értékek (y ) mértékegysége y f y 2 f

Súlyozott szórás kszámításának lépése 1. Kszámítom a fajlagos mutató súlyozott átlagát 2. Mnden térség esetében kszámítom a vzsgált fajlagos mutató értékenek eltérését a súlyozott átlagtól (Excel $) 3. Mnden térség esetében a kapott különbségeket négyzetre emelem (Excel jobb oldal Alt+3 együtt, majd 2 = ^2) 4. Mnden térség esetében a kapott értékeket megszorzom a térséghez tartozó súllyal 2 4. lépések egy oszlopban s megoldhatók 5. Az így kapott szorzatokat összegzem 6. Ezt az összeget elosztom a súlyok összegével 7. Ennek a hányadosnak a négyzetgyökét veszem (^0,5)

Súlyozott relatív szórás: fajlagos mutatók esetében A valód egyenlőtlenségeket a relatív szórással mérhetjük Fajlagos mutatók esetében: súlyozott relatív szórással Képlete: σ = y adatsor súlyozott szórása y = y adatsor súlyozott átlaga Kszámítása v 100 y A súlyozott szórás értékeket elosztjuk a súlyozott átlaggal és megszorozzuk 100- zal (a súlyozott szórás értéket a súlyozott átlag százalékában fejezzük k) Értékkészlete: 0 v Mnél nagyobb az értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség Mértékegysége: %

Súlyozott relatív szórás kszámítása Excelben A B C D E F G 1 y f x átl elt négyzet súlyozás 2 1. régó 24 1 24 =B2*C2 19 =B2- B$7 361 =E2^2 361 =F2*C2 3 2. régó 4 3,5 14 1 1 3,5 4 3. régó 0 4,5 0 5 25 112,5 5 4. régó 12 1 12 7 49 49 6 összeg 10 50 =SZUM(D2:D5) 526 =SZUM(G2:G5) 7 s. átlag 5 =D6/C6 52,6 =G6/C6 8 s. szórás 7,25 =G7^0,5 9 s. relatív szórás 145,05 =B8/B7*100

Köszönöm a megtsztelő fgyelmet! varga.ag14@gmal.com