Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.



Hasonló dokumentumok
GAZDASÁGI STATISZTIKA

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.

Tantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1.

Statisztika gyakorlat

Statisztika I. 6. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Adatok gyűjtésének és értékelésének módszerei Domokos, Endre Csom, Veronika

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Véletlenszám-generátorok

Az oszlopdiagram kinézhet például úgy, mint a bal oldali ábra. 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2. Kategória busz teherautó furgon személyautó összesen

KVANTITATÍV MÓDSZEREK

Matematikai statisztikai elemzések 1.

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 6. MA3-6 modul. A statisztika alapfogalmai

Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Prof. Dr. Závoti, József

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

S a t ti a s ti z s ti z k ti a k i a i soka k s a ág Megfigyelési egység Statisztikai ismérv

Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter

INTELLIGENS ADATELEMZÉS

Csicsman József-Sipos Szabó Eszter Matematikai alapok az adatbányászati szoftverek első megismeréséhez

MATEMATIKA Kiss Árpád Országos Közoktatási Szolgáltató Intézmény Vizsgafejlesztő Központ

ELEMI VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS és STATISZTIKAI MÓDSZEREK A FIZIKÁBAN

Halmazok Halmazok, részhalmaz, halmazműveletek, halmazok elemszáma

2) = 0 ahol x 1 és x 2 az ax 2 + bx + c = 0 ( a,b, c R és a 0 )

JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok

Árvainé Libor Ildikó Murátiné Szél Edit. Tanítói kézikönyv. tanmenetjavaslattal. Sokszínû matematika. 4

Beadható feladatok december Add meg az alábbi probléma állapottér-reprezentációját!

Definíció. Definíció. 2. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása fejezet. A variabilitás mér számai 3.

Nevezetes függvények

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

Statisztika, próbák Mérési hiba

2. Hatványozás, gyökvonás

I. Gondolkodási módszerek: (6 óra) 1. Gondolkodási módszerek, a halmazelmélet elemei, a logika elemei. 1. Számfogalom, műveletek (4 óra)

9. ÉVFOLYAM. Tájékozottság a racionális számkörben. Az azonosságok ismerete és alkalmazásuk. Számok abszolútértéke, normál alakja.

Leggyakrabban használt adatbányászási technikák. Vezetői információs rendszerek

Matematikai statisztikai elemzések 5.

Bánhalmi Árpád * Bakos Viktor ** MIÉRT BUKNAK MEG STATISZTIKÁBÓL A JÓ MATEKOSOK?

Az osztályozó, javító és különbözeti vizsgák (tanulmányok alatti vizsgák) témakörei matematika tantárgyból

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Tanmenet Matematika 8. osztály HETI ÓRASZÁM: 3,5 óra ( 4-3) ÉVES ÓRASZÁM: 126 óra

Alapfogalmak áttekintése. Pszichológiai statisztika, 1. alkalom

ÚTMUTATÓ A MÓDSZERTANI SZIGORLAT LETÉTELÉHEZ

Ittfoglalomösszea legfontosabbtudnivalókat, részleteka honlapon, illetvea gyakorlatvezetőtől is kaptok információkat.

Miskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre

Költségvetési szabályzat

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 8. EMELT SZINT I.

Visszatérítő nyomaték és visszatérítő kar

Adatok statisztikai feldolgozása

Tanmenetjavaslat a 6. osztályos matematika kísérleti tankönyvhöz

Biostatisztika Bevezetés. Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés (levelező tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma. Statisztika fogalma

11. Matematikai statisztika

TANMENET javaslat. a szorobánnal számoló. osztály számára. Vajdáné Bárdi Magdolna tanítónő

Analízis 1. (BSc) vizsgakérdések Programtervez informatikus szak tanév 2. félév

Matematika évfolyam

Komputer statisztika gyakorlatok

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI

MATEMATIKA TANTERV Bevezetés Összesen: 432 óra Célok és feladatok

Működési kockázati önértékelések veszteségeloszlás-alapú modellezése

Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek

hogy a megismert fogalmakat és tételeket változatos területeken használhatjuk Az adatok, táblázatok, grafikonok értelmezésének megismerése nagyban

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

II. A következtetési statisztika alapfogalmai

Egyszerű programozási tételek

10. Valószínűségszámítás

Nemzeti alaptanterv 2012 MATEMATIKA

különösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.

Gyakorlatok. P (n) = P (n 1) + 2P (n 2) + P (n 3) ha n 4, (utolsó lépésként l, hl, u, hu-t léphetünk).

különösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.

RENDELKEZÉSRE ÁLLÓ SZÉLENERGIA TENDENCIÁI HAZÁNKBAN A XXI. SZÁZAD SORÁN

NT Matematika 9. (Heuréka) Tanmenetjavaslat

VONALVEZETÉS TERVEZÉSE

SZÁMVITEL TÁRGYAK 2005/ FÉLÉV

Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont. Helyi tanterv. Matematika. készült. a 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 1. sz. melléklet 1-4./1.2.3.

MATEMATIKA TAGOZAT 5-8. BEVEZETŐ. 5. évfolyam

Kaposvár Megyei Jogú Város Önkormányzata 14/2014. (IV. 28.) önkormányzati rendelete

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA

MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét

matematikai statisztika október 24.

A térinformatika t. Az informáci. ciós s rendszerek funkciói. Az adatok vizsgálata

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar

Felszín- és térfogatszámítás (emelt szint)

Számtani- és mértani sorozatos feladatok (középszint)


különösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.

Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet TÁMOP / XXI. századi közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz. Fejlesztőfeladatok

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA 1-2.osztály

JOGSZABÁLY. LI. ÉVFOLYAM, 15. SZÁM Ára: 693 Ft JÚNIUS 5. TARTALOM. 1. (1) A rendelet hatálya fenntartótól függetlenül

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

Munkafüzet megoldások 7. osztályos tanulók számára. Makara Ágnes Bankáné Mező Katalin Argayné Magyar Bernadette Vépy-Benyhe Judit

ÚTMUTATÓ a külterületi közúthálózati fejlesztések költség-haszon vizsgálatához

TARTALOMJEGYZÉK ELŐSZÓ GONDOLKOZZ ÉS SZÁMOLJ! HOZZÁRENDELÉS, FÜGGVÉNY... 69

MINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota

Fazekas nyílt verseny matematikából 8. osztály, speciális kategória

Átírás:

Statisztika I. 1. előadás: A statisztika alapfogalmai Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem

A kurzusról A kurzus célja A statisztika I. az adatok felvételével, főbb jellemzőivel foglalkozik. A végén megismerkedünk a statisztikai minta fogalmával, felvételével és a mintából az alapsokaságra való következtetéssel. A tárgy kreditpontszáma: 3 Heti óraszám: 1 előadás + 2 gyakorlat A kurzus weboldala: http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Tematika Előadások fóliái Házifeladatok Régi vizsgafeladatok

Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu) Fogadóóra: kedd 11:15 11:30, TC212 Gyakorlatvezetők KM: GM: Nagy Viktor (nagy.viktor@kgk.uni-obuda.hu) Mikor és milyen problémákban tudunk segíteni 1 Nem ért valamit megkérdezni előadás közben, gyakorlaton 2 Házi leadás gyakorlaton 3 Egyéni tanrend/felmetés/igazolás írásbeli kérvény előadás után/fogadóórán 4 Megnézné a ZH dolgozatát fogadóórán 5 TDK-zni szeretne előzetes egyeztetés alapján 6 Egyéb óhaj-sóhaj lehetőleg fogadóórán

Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu) Fogadóóra: kedd 11:15 11:30, TC212 Gyakorlatvezetők KM: GM: Nagy Viktor (nagy.viktor@kgk.uni-obuda.hu) Mikor és milyen problémákban tudunk segíteni 1 Nem ért valamit megkérdezni előadás közben, gyakorlaton 2 Házi leadás gyakorlaton 3 Egyéni tanrend/felmetés/igazolás írásbeli kérvény előadás után/fogadóórán 4 Megnézné a ZH dolgozatát fogadóórán 5 TDK-zni szeretne előzetes egyeztetés alapján 6 Egyéb óhaj-sóhaj lehetőleg fogadóórán

Jegyzet Általános Statisztika I-II. Szerkesztette: Korpás Attiláné dr. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest Általános Statisztika Példatár I-II. Szerkesztette: Molnár Máténé dr Tóth Mártonné dr. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest Hogyan használjuk? Kurzus = könyv, elejétől a végéig tudni kell Érteni, nem bemagolni ZH-k a könyv és a feladatgyűjtemény feladatai alapján Minden gyakorlat után vegyünk át 4-5 típuspéldát.

Jegyzet Általános Statisztika I-II. Szerkesztette: Korpás Attiláné dr. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest Általános Statisztika Példatár I-II. Szerkesztette: Molnár Máténé dr Tóth Mártonné dr. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest Hogyan használjuk? Kurzus = könyv, elejétől a végéig tudni kell Érteni, nem bemagolni ZH-k a könyv és a feladatgyűjtemény feladatai alapján Minden gyakorlat után vegyünk át 4-5 típuspéldát.

Követelmények és számonkérés A hallgató 1 Részt vesz a gyakorlatokon (min. 70%). 2 Legalább 1 zh-t ír a szorgalmi időszakban. 3 A két legjobban zh összesen 50+ pontos VAGY a pót zh 25+ pontos VAGY 4 a pót-pót zh 25+ pontos. 5 Egyéni tanrend: Csak az 1. alól felmentve. Ha 1 3. nem teljesül: letiltva nincs javítás Ha 1 3. teljesül, 4. nem: megtagadva Ha ezután 5. sem teljesül: letiltva Ha 5. teljesül: aláírás. Ha 1 4. teljesül: aláírás.

Követelmények és számonkérés A hallgató 1 Részt vesz a gyakorlatokon (min. 70%). 2 Legalább 1 zh-t ír a szorgalmi időszakban. 3 A két legjobban zh összesen 50+ pontos VAGY a pót zh 25+ pontos VAGY 4 a pót-pót zh 25+ pontos. 5 Egyéni tanrend: Csak az 1. alól felmentve. Ha 1 3. nem teljesül: letiltva nincs javítás Ha 1 3. teljesül, 4. nem: megtagadva Ha ezután 5. sem teljesül: letiltva Ha 5. teljesül: aláírás. Ha 1 4. teljesül: aláírás.

Értékelés A hallgató ponteredménye = A két legjobb ZH pontszámának összege, VAGY A pót-zh pontszámának kétszerese, VAGY A pót-pót-zh pontszámának kétszerese 0 49 elégtelen (1) 50 62 elégséges (2) 63 74 közepes (3) 75 85 jó (4) 86 100 jeles (5) Statisztika TDK, szakdolgozat, tudományos kutatás pluszpontot érhet.

Mibe kerül egy ingatlan?

Mibe kerül egy ingatlan? Az attól függ...

Mibe kerül egy ingatlan? Az attól függ... Típus, méret, szobák száma, elhelyezkedés, fűtés típusa, emelet, terasz, lift, extrák...

Mibe kerül egy ingatlan? Az attól függ... Típus, méret, szobák száma, elhelyezkedés, fűtés típusa, emelet, terasz, lift, extrák...

Mibe kerül egy ingatlan? Az attól függ... Típus, méret, szobák száma, elhelyezkedés, fűtés típusa, emelet, terasz, lift, extrák... Statisztika A valóság tömör, számszerű jellemzésére szolgáló tudományos módszertan, illetve gyakorlati tevékenység.

A statisztika fajtái Statisztika, mint gyakorlati tevékenység A tömeges jelenségek egyedeire vonatkozó információk gyűjtése, feldolgozása, elemzése, a vizsgált jelenség tömör számszerű jellemzése.

A statisztika fajtái Statisztika, mint gyakorlati tevékenység A tömeges jelenségek egyedeire vonatkozó információk gyűjtése, feldolgozása, elemzése, a vizsgált jelenség tömör számszerű jellemzése.

A statisztika fajtái eladott budai kétszobás lakások száma? VIII. kerületi négyzetméterár?

A statisztika fajtái eladott budai kétszobás lakások száma? VIII. kerületi négyzetméterár? Leíró statisztika: Információk összegyűjtése, összegzése, rendszerezése

A statisztika fajtái eladott budai kétszobás lakások száma? VIII. kerületi négyzetméterár? Leíró statisztika: Információk összegyűjtése, összegzése, rendszerezése Statisztikai következtetés: Szűkebb csoport megfigyeléséből következtetés az egészre

A statisztika fajtái eladott budai kétszobás lakások száma? VIII. kerületi négyzetméterár? Leíró statisztika: Információk összegyűjtése, összegzése, rendszerezése Statisztikai következtetés: Szűkebb csoport megfigyeléséből következtetés az egészre eladott lakások átlagára átlagos érték mennyit kérhetek? I. félévi árak érdemes most eladni? megéri-e eladás előtt ablakot cserélni?

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet diszkrét vagy folytonos

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet álló vagy mozgó diszkrét vagy folytonos

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet álló vagy mozgó diszkrét vagy folytonos lakosság

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet álló vagy mozgó diszkrét vagy folytonos lakosság látogatók

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet diszkrét vagy folytonos álló lakosság hitelállomány vagy mozgó látogatók

Sokaság Statisztikai sokaság A megfigyelés tárgyát képező egyedek (pl. ingatlanok) összessége, halmaza. Az egyedeket a sokaság egységeinek nevezzük. A sokaság lehet diszkrét vagy folytonos álló lakosság hitelállomány vagy mozgó látogatók gázfogyasztás

A statisztikai ismérv Statisztikai ismérv A statisztikai sokaság egyedeit jellemző tulajdonság. Az ismérv lehetséges kimenetelei az ismérvváltozatok. alternatív Kétféle értéket vehet fel. Pl férfi/nő. közös A sokaság minden tagjára jellemző megkülönböztető a sokaság tagjait megkülönbözteti egymástól időbeli idő(szako)t jelző ismérv területi minőségi számszerűen nem mérhető tulajdonság mennyiségi számszerűen mérhető/megszámlálható tulajdonság ismérvértékek

A statisztikai ismérv Statisztikai ismérv A statisztikai sokaság egyedeit jellemző tulajdonság. Az ismérv lehetséges kimenetelei az ismérvváltozatok. alternatív Kétféle értéket vehet fel. Pl férfi/nő. közös A sokaság minden tagjára jellemző megkülönböztető a sokaság tagjait megkülönbözteti egymástól időbeli idő(szako)t jelző ismérv területi minőségi számszerűen nem mérhető tulajdonság mennyiségi számszerűen mérhető/megszámlálható tulajdonság ismérvértékek

Ismérvek fajtái

Ismérvek fajtái Cím területi ismérv (mindig minőségi) Típus minőségi, megkülönböztető ismérv Szobák mennyiségi ismérv Nm mennyiségi ismérv Emelet, állapot, kilátás, fekvés minőségi ismérv Erkély, lift alternatív ismérv Mióta eladó, mikor épült időbeli ismérv

A statisztikai mérés, adat és mutatószám Mérés Számok szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, illetve tulajdonságaikhoz. 4-féle mérési szint, ill. skála névleges Számok kötetlen hozzárendelése. sorrendi Rangsor szerinti hozzárendelés. különbségi Önkényes 0. Különbség számolható. arányskála Valódi 0. Arány is számolható. A statisztikai adat Sokaság elemeinek száma v. másféle jellemzője, mérési eredménye. alap-, vagy leszármaztatott adatok A statisztikai mutatószám Rendszeresen ismétlődő jelenség statisztikai jellemzője.

A statisztikai mérés, adat és mutatószám Mérés Számok szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, illetve tulajdonságaikhoz. 4-féle mérési szint, ill. skála névleges Számok kötetlen hozzárendelése. Rendszám, irsz. Címke! sorrendi Rangsor szerinti hozzárendelés. különbségi Önkényes 0. Különbség számolható. (hőmérséklet) arányskála Valódi 0. Arány is számolható. (hosszúság, jövedelem,..) A statisztikai adat Sokaság elemeinek száma v. másféle jellemzője, mérési eredménye. alap-, vagy leszármaztatott adatok

A statisztikai mérés, adat és mutatószám Mérés Számok szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, illetve tulajdonságaikhoz. 4-féle mérési szint, ill. skála névleges Számok kötetlen hozzárendelése. sorrendi Rangsor szerinti hozzárendelés. különbségi Önkényes 0. Különbség számolható. arányskála Valódi 0. Arány is számolható. A statisztikai adat Sokaság elemeinek száma v. másféle jellemzője, mérési eredménye. alap-, vagy leszármaztatott adatok A statisztikai mutatószám Rendszeresen ismétlődő jelenség statisztikai jellemzője.

Adatgyűjtés gyorsaság elfogadható pontosság gazdaságosság teljes körű v. részleges Reprezentatív Monográfia egyéni kérdőív v. lajstrom önszámlálás v. kikérdezés

Hiba Adatfeldolgozás, adatközlés során, v. mintavételben Abszolút hiba a = A Â, ahol A = valóságos, Â = mért adat Abszolút hibakorlát (â). A Â ± â. Relatív hiba α = a A Relatív hibakorlát: ˆα = ââ.

Statisztikai csoportosítás Csoportosítás A sokaság átfedésmentes és teljes felosztása egy megkülönböztető ismérv szerint. Csoportosító sor Osztály Egységek száma C 1 f 1 C 2 f 2. C i. C k Összesen. f i. f k N A csoportosító sor lehet minőségi mennyiségi területi idősor kombinatív

Összehasonĺıtás A csoportosítás Két, vagy több statisztikai adat viszonyítása. Sorba rendezve: Összehasonĺıtó sor Különböző időpontok: idősor Területi alapon: összehasonĺıtó területi sor

Viszonyszámok Viszonyszám Két, logikai kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa. Azonos fajta adatokból számolva Megoszlási: részsokaságok aránya az egészhez Koordinációs: részsokaságok aránya egymáshoz Dinamikus: két idősza/időpont adatainak hányadosa Különböző fajta, mértékegységű adatokból számolva intenzitási (telefon/1000 lakás)

Átlagok Átlagok Azonos fajta adatok tömör jellemzésére használjuk. Átlagolandó értékek: X 1, X 2, X 3,..., X N. Számtani: X = Súlyozott számtani: X = N i=1 X i N k i=1 f i X i k i=1 f i Harmonikus: X h = N N i=1 1 X i = k i=1 f i k f i i=1 X i Mértani: X g = N N i=1 X i = k i=1 f i k i=1 X f i Négyzetes: X q = X min X h X g X X q X max N k i=1 X i 2 i=1 N = f i Xi 2 k i=1 f i i

Átlagok Átlagok Azonos fajta adatok tömör jellemzésére használjuk. Átlagolandó értékek: X 1, X 2, X 3,..., X N. Számtani: X = Súlyozott számtani: X = N i=1 X i N k i=1 f i X i k i=1 f i Harmonikus: X h = N N i=1 1 X i = k i=1 f i k f i i=1 X i Mértani: X g = N N i=1 X i = k i=1 f i k i=1 X f i Négyzetes: X q = X min X h X g X X q X max N k i=1 X i 2 i=1 N = f i Xi 2 k i=1 f i i

Ismérv szerinti rendezés

Ismérv szerinti rendezés Hogyan rendszerezzünk ennyi lakást?

Ismérv szerinti rendezés cím, emelet, komfort, fekvés szobák száma alapterület, ár, rezsi, gázfogyasztás

Ismérv szerinti rendezés Minőségi: cím, emelet, komfort, fekvés Mennyiségi: szobák száma alapterület, ár, rezsi, gázfogyasztás

Ismérv szerinti rendezés Minőségi: cím, emelet, komfort, fekvés Mennyiségi: diszkrét: szobák száma folytonos: alapterület, ár, rezsi, gázfogyasztás

Ismérv szerinti rendezés Minőségi: cím, emelet, komfort, fekvés Mennyiségi: diszkrét: szobák száma véges, v megszámlálhatóan végtelen értéket vehet fel folytonos: alapterület, ár, rezsi, gázfogyasztás bármilyen értéket felvehet: egy 54ñm-es lakás lehet 53,78, vagy 54,003ñm-es, bármi 53,5 és 54.5 között. (a pontosság kedvéért: minden racionális szám (a tizedestörttel feĺırhatók is ide tartoznak) megszámlálható, a gond az irracionális számokkal van, pl ha a lakás kör alapterületű.)

Ismérv szerinti rendezés Minőségi: cím, emelet, komfort, fekvés Mennyiségi: diszkrét: szobák száma véges, v megszámlálhatóan végtelen értéket vehet fel folytonos: alapterület, ár, rezsi, gázfogyasztás bármilyen értéket felvehet: egy 54ñm-es lakás lehet 53,78, vagy 54,003ñm-es, bármi 53,5 és 54.5 között. (a pontosság kedvéért: minden racionális szám (a tizedestörttel feĺırhatók is ide tartoznak) megszámlálható, a gond az irracionális számokkal van, pl ha a lakás kör alapterületű.) Rangsor Mennyiségi ismérv értékeinek monoton sorozata.

Gyakorisági sorok

Gyakorisági sorok Csoportosító sor A sokaság egységeinek mennyiségi ismérv szerinti osztályozása. HA az ismérvváltozatok száma kicsi, 1-1 ismérvváltozat szerint. HA nagy, több ismérvértéket magukba foglaló intervallumok, ún. osztályközök szerint. Gyakoriság (f i ) Az egy-egy csoportba/osztályközbe tartozó egységek száma. Relatív gyakoriság (g i = f i N ) Az egy csoportba/osztályközbe tartozó egységek (százalékos) részesedése. Ha az osztályok 1 ismérvértékből állnak, (gyakorisági) eloszlás, osztályközök esetén (gyakorisági) megoszlás.

Gyakorisági sorok Csoportosító sor A sokaság egységeinek mennyiségi ismérv szerinti osztályozása. HA az ismérvváltozatok száma kicsi, 1-1 ismérvváltozat szerint. HA nagy, több ismérvértéket magukba foglaló intervallumok, ún. osztályközök szerint. Gyakoriság (f i ) Az egy-egy csoportba/osztályközbe tartozó egységek száma. Relatív gyakoriság (g i = f i N ) Az egy csoportba/osztályközbe tartozó egységek (százalékos) részesedése. Ha az osztályok 1 ismérvértékből állnak, (gyakorisági) eloszlás, osztályközök esetén (gyakorisági) megoszlás.

Gyakorisági sorok Csoportosító sor A sokaság egységeinek mennyiségi ismérv szerinti osztályozása. HA az ismérvváltozatok száma kicsi, 1-1 ismérvváltozat szerint. HA nagy, több ismérvértéket magukba foglaló intervallumok, ún. osztályközök szerint. Gyakoriság (f i ) Az egy-egy csoportba/osztályközbe tartozó egységek száma. Relatív gyakoriság (g i = f i N ) Az egy csoportba/osztályközbe tartozó egységek (százalékos) részesedése. Ha az osztályok 1 ismérvértékből állnak, (gyakorisági) eloszlás, osztályközök esetén (gyakorisági) megoszlás.

Gyakorisági sorok általános sémája Ismérvérték X i Gyakoriság f i X 1 f 1 X 2 f 2. X i. X k Összesen. f i. f k N

Gyakorisági sorok általános sémája Az osztályközök Gyakoriság Alsó határa Felső határa f i X 1 X 1 f 1 X 2 X 2 f 2... X i X i f i... X k X k f k Összesen N

Gyakorisági sorok általános sémája Ismérvérték X i Relatív gyakoriság g i X 1 g 1 X 2 g 2. X i. X k. g i. g k Összesen 1

Gyakorisági sorok általános sémája Az osztályközök Relatív gyakoriság Alsó határa Felső határa g i X 1 X 1 g 1 X 2 X 2 g 2... X i X i g i... X k X k g k Összesen 1

Osztályközök Az osztályközök meghatározása Minden ismérvérték pontosan 1 osztályba tartozzon Az osztályközök megadása Valódi határok : Hézagmentesen illeszkednek (45 50, 50 55,...). Minden ismérvérték besorolásra kerül. Közölt határok : Az intervallumok kezdőértékeit a mérési pontosság egységével eltoljuk ( 20.0, 20.1 30.0,...). Egyértelmű besorolhatóság

Osztályközök Az osztályközök meghatározása Minden ismérvérték pontosan 1 osztályba tartozzon Számuk a legkisebb k, melyre 2 k > N Az osztályközök megadása Valódi határok : Hézagmentesen illeszkednek (45 50, 50 55,...). Minden ismérvérték besorolásra kerül. Közölt határok : Az intervallumok kezdőértékeit a mérési pontosság egységével eltoljuk ( 20.0, 20.1 30.0,...). Egyértelmű besorolhatóság

Osztályközök Az osztályközök meghatározása Minden ismérvérték pontosan 1 osztályba tartozzon Számuk a legkisebb k, melyre 2 k > N Hosszuk h = Xmax X min k Az osztályközök megadása Valódi határok : Hézagmentesen illeszkednek (45 50, 50 55,...). Minden ismérvérték besorolásra kerül. Közölt határok : Az intervallumok kezdőértékeit a mérési pontosság egységével eltoljuk ( 20.0, 20.1 30.0,...). Egyértelmű besorolhatóság

Osztályközök Az osztályközök meghatározása Minden ismérvérték pontosan 1 osztályba tartozzon Számuk a legkisebb k, melyre 2 k > N Hosszuk h = Xmax X min k

Osztályközök Az osztályközök meghatározása Minden ismérvérték pontosan 1 osztályba tartozzon Számuk a legkisebb k, melyre 2 k > N Hosszuk h = Xmax X min k Nagy X max X min különbség, egyenetlen eloszlás esetén nem egyforma osztályközök. Az osztályközök megadása Valódi határok : Hézagmentesen illeszkednek (45 50, 50 55,...). Minden ismérvérték besorolásra kerül. Közölt határok : Az intervallumok kezdőértékeit a mérési pontosság egységével eltoljuk ( 20.0, 20.1 30.0,...). Egyértelmű besorolhatóság

Osztályközök Az osztályközök meghatározása Minden ismérvérték pontosan 1 osztályba tartozzon Számuk a legkisebb k, melyre 2 k > N Hosszuk h = Xmax X min k Nagy X max X min különbség, egyenetlen eloszlás esetén nem egyforma osztályközök. Az osztályközök megadása Valódi határok : Hézagmentesen illeszkednek (45 50, 50 55,...). Minden ismérvérték besorolásra kerül. Közölt határok : Az intervallumok kezdőértékeit a mérési pontosság egységével eltoljuk ( 20.0, 20.1 30.0,...). Egyértelmű besorolhatóság Nyitott osztályköz : Egyik határa hiányzik; számolásokban ugyanolyan hosszú, mint a többi

Kumulatív gyakoriság Kumulatív gyakoriság (f i ) A felső értékhatárnak megfelelő, vagy kisebb ismérvértékek előfordulásának száma. Kumulatív relatív gyakoriság (g i ) A felső értékhatárnak megfelelő, vagy kisebb ismérvértékek előfordulásának aránya. Lefelé kumulatív (relatív) gyakoriság (f i (g i )) Az alsó értékhatárnak megfelelő, vagy nagyobb ismérvértékek előfordulásának száma (aránya).

Értékösszegsorok Értékösszegsor A mennyiség ismérv alapján kialakított osztályokhoz az odatartozó egységek ismérvértékeinek összegét (S i ) rendeli. A sokaság teljes értékösszege S = k i=1 f i X i. Osztályközös gyakoriság esetén... a tényleges értékösszeg csak az eloszlás ismeretében határozható meg. egyébként az osztályközépsőből (X i = x i +x i 2 ) becsüljük. A relatív értékösszeg az a megoszlási viszonyszám, ami az osztályok értékösszegét (S i ) a teljes értékösszeghez (S) viszonyítja.

Grafikus ábrázolás: Definíciók Hisztogram Hézagmentesen illesztett téglalapokkal szemléltet. Egyenlő osztályközök esetén területük arányos a relatív gyakorisággal. Különböző osztályközhosszúságok esetén magasságuk az egységnyi osztályközhosszra jutó gyakoriság (( fi h i ), vagy ( gi h i )) sűrűséghisztogram. Gyakorisági poligon Az osztályközepeknél felmért gyakoriságok pontjait egyenes szakaszokkal összekötő vonaldiagram.

Gyakorisági sorok grafikus ábrázolása Osztályok: bot-ábra Osztályközök: hisztogram

Gyakorisági sorok grafikus ábrázolása Osztályok: bot-ábra Osztályközök: gyakorisági poligon

Helyzetmutatók: Módusz Módusz (Mo) A leggyakoribb elem a sokaságban tipikus érték Mo Nyers módusz: a gyakorisági poligon maximumhelye. Folytonos/sokváltozatos mennyiségi ismérv esetén modális osztályköz. A modális osztályköz közepe: nyers módusz

Helyzetmutatók: Módusz Módusz (Mo) A leggyakoribb elem a sokaságban tipikus érték Mo Nyers módusz: a gyakorisági poligon maximumhelye. Folytonos/sokváltozatos mennyiségi ismérv esetén modális osztályköz. A modális osztályköz közepe: nyers módusz

Helyzetmutatók: Módusz Módusz (Mo) A leggyakoribb elem a sokaságban tipikus érték Mo Nyers módusz: a gyakorisági poligon maximumhelye. Folytonos/sokváltozatos mennyiségi ismérv esetén modális osztályköz. A modális osztályköz közepe: nyers módusz

Helyzetmutatók: Módusz Módusz (Mo) A leggyakoribb elem a sokaságban tipikus érték Szimmetrikus a megoszlás: modális osztályköz közepe.

Helyzetmutatók: Módusz Módusz (Mo) A leggyakoribb elem a sokaságban tipikus érték Szimmetrikus a megoszlás: modális osztályköz közepe. Amúgy Mo = mo + k 1 k 1 + k 2 h mo: a mod. osztályköz alsó határa k 1 (k 2 ): a mod. és megelőző (követő) osztályköz gyakorisága különbsége h: a modális osztályköz hossza.

Helyzetmutatók: Módusz Módusz (Mo) A leggyakoribb elem a sokaságban tipikus érték Szimmetrikus a megoszlás: modális osztályköz közepe. Amúgy Mo = mo + k 1 k 1 + k 2 h mo: a mod. osztályköz alsó határa k 1 (k 2 ): a mod. és megelőző (követő) osztályköz gyakorisága különbsége h: a modális osztályköz hossza.

Medián Medián (Me) Ugyanannyi kisebb és nagyobb érték. A = Me minimalizálja a N i=1 X i A -t Ha az elemszám páratlan a medián -edik ismérvérték. Ha páros, az N 2 és N 2 + 1-edik ismérvértékek átlaga az N+1 2

Medián Medián (Me) Ugyanannyi kisebb és nagyobb érték. A = Me minimalizálja a N i=1 X i A -t Ha az elemszám páratlan a medián -edik ismérvérték. Ha páros, az N 2 és N 2 + 1-edik ismérvértékek átlaga az N+1 2

Medián Medián (Me) Ugyanannyi kisebb és nagyobb érték. A = Me minimalizálja a N i=1 X i A -t Ha az elemszám páratlan a medián -edik ismérvérték. Ha páros, az N 2 és N 2 + 1-edik ismérvértékek átlaga az N+1 2

Medián Medián (Me) Ugyanannyi kisebb és nagyobb érték. Osztályközös gyakoriság esetén az i-edik osztályköz tartalmazza, ha f i 1 N 2 f i Egyenletes elhelyezkedés esetén: Me = me + N 2 f me 1 f me h me: a med. osztályköz alsó határa f kumulált gyakoriság h: a mediánt tartalmazó osztályköz hossza.

Medián Medián (Me) Ugyanannyi kisebb és nagyobb érték. Osztályközös gyakoriság esetén az i-edik osztályköz tartalmazza, ha f i 1 N 2 f i Egyenletes elhelyezkedés esetén: Me = me + N 2 f me 1 f me h me: a med. osztályköz alsó határa f kumulált gyakoriság h: a mediánt tartalmazó osztályköz hossza.

Átlag Átlag (X ) Az ismérvértékek összegének és a sokaság elemszámának hányadosa; az ismérvértékek számtani átlaga. X = N i=1 X i N Gyakorisági sor esetén súlyozott átlag X = N i=1 f i X i N i=1 f i Megoszlásból becsült érték, súlyozott harmonikus átlag: X = N i=1 S i N S i i=1 X i (X i az osztályközép, S i az i-edik értékösszeg.)

Átlag Átlag (X ) Az ismérvértékek összegének és a sokaság elemszámának hányadosa; az ismérvértékek számtani átlaga. X = N i=1 X i N Gyakorisági sor esetén súlyozott átlag X = N i=1 f i X i N i=1 f i Megoszlásból becsült érték, súlyozott harmonikus átlag: X = N i=1 S i N S i i=1 X i (X i az osztályközép, S i az i-edik értékösszeg.)

Átlag Átlag (X ) Az ismérvértékek összegének és a sokaság elemszámának hányadosa; az ismérvértékek számtani átlaga. X = N i=1 X i N Gyakorisági sor esetén súlyozott átlag X = N i=1 f i X i N i=1 f i Megoszlásból becsült érték, súlyozott harmonikus átlag: X = N i=1 S i N S i i=1 X i (X i az osztályközép, S i az i-edik értékösszeg.)

Kvantilisek q-ad rendű, vagy q-adik kvantilis (Q q ) Az ismérvértékek rangsorát q : (1 q) arányban osztó ismérvérték Q q = X i, ha f i 1 N q f i Gyakori kvantilisek: Tercilisek: Q 1 3 Kvartilisek: Q 1 4 Q 3 4 = T 2 (felső kvartilis) Kvintilisek: Q i 5 Decilisek: Q i 10 = T 1 (alsó tercilis), Q 2 3 = Q 1 (alsó kvartilis), Q 2 4 = K i = D i Percentilisek: Q i 100 = P i = T 2 (felső tercilis) = Me (medián),

Kvantilisek q-ad rendű, vagy q-adik kvantilis (Q q ) Az ismérvértékek rangsorát q : (1 q) arányban osztó ismérvérték Q q = X i, ha f i 1 N q f i Gyakori kvantilisek: Tercilisek: Q 1 3 Kvartilisek: Q 1 4 Q 3 4 = T 2 (felső kvartilis) Kvintilisek: Q i 5 Decilisek: Q i 10 = T 1 (alsó tercilis), Q 2 3 = Q 1 (alsó kvartilis), Q 2 4 = K i = D i Percentilisek: Q i 100 = P i = T 2 (felső tercilis) = Me (medián),

Kvantilisek q-ad rendű, vagy q-adik kvantilis (Q q ) Az ismérvértékek rangsorát q : (1 q) arányban osztó ismérvérték Q j k meghatározása, mint a mediáné: Rangsorból [ kiindulva ] m = j k (N + 1) X m az { m-edik elem } a rangsorban t = j k (N + 1) = j k (N +1) m. Ekkor = X m + t(x m+1 X m ) Q j k

Szóródás Szóródás Azonos fajta számszerű adatok különbözősége. Léteznek abszolút és relatív mutatói. Gyakran használt mérőszámok: a szóródás terjedelme az átlagos eltérés szórás átlagos különbség relatív szórás

A szóródás terjedelme Szóródás terjedelme (R) Az előforduló legnagyobb és legkisebb ismérvérték különbsége: R = X max X min. Interkvantilis terjedelemmutatók A két szélső kvantilis különbsége. Pl. D 9 D 1.

A szóródás terjedelme Szóródás terjedelme (R) Az előforduló legnagyobb és legkisebb ismérvérték különbsége: R = X max X min. Interkvantilis terjedelemmutatók A két szélső kvantilis különbsége. Pl. D 9 D 1.

Átlagos eltérés Átlagos eltérés (δ) Az értékek számtani átlagtól vett abszolút eltérésének átlaga. Ha d i = X i X, illetve δ = N i=1 X i X = N k i=1 δ = f i X i X k i=1 f = i N i=1 d i, N k i=1 f i d i k i=1 f. i

Szórás Szórás (σ) Az értékek számtani átlagtól vett eltérésének négyzetes átlaga. Ha d i = X i X, σ = σ = N i=1(x i X) 2 N i=1 N = d2 i N k i=1 f i(x i X) 2 k = i=1 f i, illetve k i=1 f i di 2 k. i=1 f i A szórásnégyzet (σ 2 ) más néven variancia. Eltérés-négyzetösszeg: SS = N ( i=1 Xi X ) 2, illetve SS = N i=1 f ( i Xi X ) 2. Relatív szórás V = σ X

Szórás Szórás (σ) Az értékek számtani átlagtól vett eltérésének négyzetes átlaga. Ha d i = X i X, σ = σ = N i=1(x i X) 2 N i=1 N = d2 i N k i=1 f i(x i X) 2 k = i=1 f i, illetve k i=1 f i di 2 k. i=1 f i A szórásnégyzet (σ 2 ) más néven variancia. Eltérés-négyzetösszeg: SS = N ( i=1 Xi X ) 2, illetve SS = N i=1 f ( i Xi X ) 2. Relatív szórás V = σ X

Szórás Szórás (σ) Az értékek számtani átlagtól vett eltérésének négyzetes átlaga. Ha d i = X i X, σ = σ = N i=1(x i X) 2 N i=1 N = d2 i N k i=1 f i(x i X) 2 k = i=1 f i, illetve k i=1 f i di 2 k. i=1 f i A szórásnégyzet (σ 2 ) más néven variancia. Eltérés-négyzetösszeg: SS = N ( i=1 Xi X ) 2, illetve SS = N i=1 f ( i Xi X ) 2. Relatív szórás V = σ X

Szórás tulajdonságai δ σ. σ Xi +A = σ Xi σ B Xi = B σ B Xi 2 2 σ = X q X

Szórás tulajdonságai δ σ. σ Xi +A = σ Xi σ B Xi = B σ B Xi 2 2 σ = X q X

Átlagos különbség Átlagos különbség vagy Gini-féle szóródási mérőszám (G) Az ismérvértékek egymástól számított abszolút különbségeinek számtani átlaga. G = N N i=1 j=1 X i X j k k i=1 j=1 N 2 illetve G = f if j X i X j N 2

Az aszimmetria és mérőszámai bal oldali szimmetrikus jobb oldali aszimmetria eloszlás aszimmetria Mo < Me < X Mo = Me = X Mo > Me > X Q 3 Me > Me Q 1 Q 3 Me = Me Q 1 Q 3 Me < Me Q 1

Az aszimmetria és mérőszámai bal oldali szimmetrikus jobb oldali aszimmetria eloszlás aszimmetria Mo < Me < X Mo = Me = X Mo > Me > X Q 3 Me > Me Q 1 Q 3 Me = Me Q 1 Q 3 Me < Me Q 1 A > 0 A = 0 A < 0 Pearson-féle mutató A számtani átlag és a módusz viszonyán alapul: A = X Mo σ

Az aszimmetria és mérőszámai bal oldali szimmetrikus jobb oldali aszimmetria eloszlás aszimmetria Mo < Me < X Mo = Me = X Mo > Me > X Q 3 Me > Me Q 1 Q 3 Me = Me Q 1 Q 3 Me < Me Q 1 A > 0 A = 0 A < 0 F > 0 F = 0 F < 0 F-mutató Az alsó és felső kvartilis mediántól való eltérésének egymáshoz viszonyított nagyságán alapul: F = (Q 3 Me) (Me Q 1 ) (Q 3 Me) + (Me Q 1 ) Kiszámítható más kvantilisből, pl. decilisekből is. Többmóduszú eloszlásoknál is alkalmazható

Koncentráció Koncentráció A sokasághoz tartozó teljes értékösszeg jelentős része kevés egységre összpontosul. (Általában: tömörülés, összpontosulás) A relatív gyakoriságok (g i ) és relatív értékösszegek (Z i ) összehasonĺıtásával mutatható ki. Lorenz-görbe kumulált relatív értékösszeg a kum. gyakoriságok függvényében. Koncentrációs együttható (K) koncentrációs terület aránya az átló alatti területhez. K = G 2X.

Koncentráció Koncentráció A sokasághoz tartozó teljes értékösszeg jelentős része kevés egységre összpontosul. (Általában: tömörülés, összpontosulás) A relatív gyakoriságok (g i ) és relatív értékösszegek (Z i ) összehasonĺıtásával mutatható ki. Lorenz-görbe kumulált relatív értékösszeg a kum. gyakoriságok függvényében. Koncentrációs együttható (K) koncentrációs terület aránya az átló alatti területhez. K = G 2X.

Koncentráció Koncentráció A sokasághoz tartozó teljes értékösszeg jelentős része kevés egységre összpontosul. (Általában: tömörülés, összpontosulás) A relatív gyakoriságok (g i ) és relatív értékösszegek (Z i ) összehasonĺıtásával mutatható ki. Lorenz-görbe kumulált relatív értékösszeg a kum. gyakoriságok függvényében. Koncentrációs együttható (K) koncentrációs terület aránya az átló alatti területhez. K = G 2X.

Idősorok Idősor (Y 1, Y 2,..., Y t,..., Y n ) Társadalmi/gazdasági jelenség egyenlő időközönként mért értékei. állapotidősor, v. tartamidősor

Idősorok Idősor (Y 1, Y 2,..., Y t,..., Y n ) Társadalmi/gazdasági jelenség egyenlő időközönként mért értékei. állapotidősor : álló sokaságok időbeli változását mutatja; állapotfelvételek eredménye. tartamidősor: mozgó sokaságok időbeli változását mutatja; időtartam folyamán bekövetkezett események.

Idősorok Idősor (Y 1, Y 2,..., Y t,..., Y n ) Társadalmi/gazdasági jelenség egyenlő időközönként mért értékei. állapotidősor tartamidősor Dinamikus viszonyszámok Bázisviszonyszám b t = Yt Y b Láncviszonyszám l t = Yt Y t 1

Idősorok Idősor (Y 1, Y 2,..., Y t,..., Y n ) Társadalmi/gazdasági jelenség egyenlő időközönként mért értékei. állapotidősor tartamidősor Dinamikus viszonyszámok Bázisviszonyszám b t = Yt Y b b t = l b+1 l b+2... l t = t i=b+1 l i Láncviszonyszám l t = Yt l t = Y t 1 bt b t 1

Idősorok grafikus ábrázolása Vonaldiagrammal, a vízszintes tengelyen az időszakok, a függőleges tengelyen az idősor adatai.

Idősorok elemzése: Átlagos értékek Tartamidősorok Az adatok összegezhetők. n t=1 Y = Y t n A jelenség egy időszakra jutó átlagos értéke. (Pl. egy weboldal átlagos látogatottsága) Állapotidősorok Az összegzésnek nincs értelme: kronologikus átlag Y k = Y k = Y 1 +Y 2 2 + + Y n 1+Y n 2 n 1 Y 1 2 + n 1 t=2 Y t + Yn 2 n 1 Egyfajta súlyozott átlag.

Idősorok elemzése: Átlagos változás vizsgálata Fejlődés átlagos mértéke A bekövetkezett átlagos abszolút változás d = (Y 2 Y 1 ) + (Y 3 Y 2 ) + + (Y n Y n 1 ) n 1 = Y n Y 1 n 1 Fejlődés átlagos üteme A bekövetkezett átlagos relatív változás l = n 1 l 2 l 3 l n = n 1 n t=2 l t = n 1 Yn Y 1

Idősorok elemzése: Átlagos változás vizsgálata Fejlődés átlagos mértéke A bekövetkezett átlagos abszolút nominális változás d = (Y 2 Y 1 ) + (Y 3 Y 2 ) + + (Y n Y n 1 ) n 1 = Y n Y 1 n 1 Fejlődés átlagos üteme A bekövetkezett átlagos relatív változás l = n 1 l 2 l 3 l n = n 1 n t=2 l t = n 1 Yn Y 1

Idősorok elemzése: Átlagos változás vizsgálata Fejlődés átlagos mértéke A bekövetkezett átlagos abszolút nominális változás d = (Y 2 Y 1 ) + (Y 3 Y 2 ) + + (Y n Y n 1 ) n 1 = Y n Y 1 n 1 Fejlődés átlagos üteme A bekövetkezett átlagos relatív változás l = n 1 l 2 l 3 l n = n 1 n t=2 l t = n 1 Yn Y 1

1/2. feladat (részlet) Néhány sokaság a Az 1994-ben Magyarországon kiadott könyvek összessége. b Az iskolai könyvtárak könyvállománya 1994. január 5.-én. c Üzembe helyezett beruházások nagysága 1994-ben Nevezzük meg a sokaságok típusát!

1/2. feladat (részlet) Néhány sokaság a Az 1994-ben Magyarországon kiadott könyvek összessége. Természetes az egység (kötet), összegzés, tehát diszkrét, mozgó. b Az iskolai könyvtárak könyvállománya 1994. január 5.-én. c Üzembe helyezett beruházások nagysága 1994-ben Nevezzük meg a sokaságok típusát!

1/2. feladat (részlet) Néhány sokaság a Az 1994-ben Magyarországon kiadott könyvek összessége. Természetes az egység (kötet), összegzés, tehát diszkrét, mozgó. b Az iskolai könyvtárak könyvállománya 1994. január 5.-én. c Természetes az egység (kötet), pillanatfelvétel, tehát diszkrét, álló. Üzembe helyezett beruházások nagysága 1994-ben Nevezzük meg a sokaságok típusát!

1/2. feladat (részlet) Néhány sokaság a Az 1994-ben Magyarországon kiadott könyvek összessége. Természetes az egység (kötet), összegzés, tehát diszkrét, mozgó. b Az iskolai könyvtárak könyvállománya 1994. január 5.-én. c Természetes az egység (kötet), pillanatfelvétel, tehát diszkrét, álló. Üzembe helyezett beruházások nagysága 1994-ben Forintban, vagy euróban? Nincs természetes egység, összegzés, tehát folytonos, mozgó. Nevezzük meg a sokaságok típusát!

1/5. feladat A hazánkba érkező turisták közül legtöbben Romániából (5498 ezer fő), Németországból (2838 ezer fő) és Jugoszlávia utódállamaiból (2585 ezer fő) érkeztek 1992-ben. Ismerjük továbbá, hogy Európából összesen 16688 ezer fő, Ázsiából 151 ezer fő, Afrikából 20 ezer fő, Amerikából 304 ezer fő, Ausztráliából és Óceániából pedig 25 ezer turista érkezett. Rendezzük az adatokat statisztikai sorokba! Terület ezer fő Románia 5498 Németország 2838 volt Jugoszlávia 2585 Európa 16688 Ázsia 151 Afrika 20 Amerika 304 Ausztrália és Óceánia 25

1/5. feladat A legtöbben Romániából (5498), Németországból (2838) és Jugoszlávia (2585) Európából összesen 16688, Ázsiából 151, Afrikából 20, Amerikából 304, Ausztráliából és Óceániából 25. Rendezzük az adatokat statisztikai sorokba! Terület ezer fő Románia 5498 Németország 2838 volt Jugoszlávia 2585 Európa 16688 Ázsia 151 Afrika 20 Amerika 304 Ausztrália és Óceánia 25 A felbontás nem szerencsés, hiszen pl a romániai adatok kétszer szerepelnek.

1/5. feladat A legtöbben Romániából (5498), Németországból (2838) és Jugoszlávia (2585) Európából összesen 16688, Ázsiából 151, Afrikából 20, Amerikából 304, Ausztráliából és Óceániából 25. Rendezzük az adatokat statisztikai sorokba! Terület ezer fő Románia 5498 Németország 2838 volt Jugoszlávia 2585 egyéb Európa 5767 Ázsia 151 Afrika 20 Amerika 304 Ausztrália és Óceánia 25 A felbontás nem szerencsés, hiszen pl a romániai adatok kétszer szerepelnek.

1/7. feladat érték súly 6 6 16 3 20 1 a) Számítsuk ki a súlyozott számtani, harmonikus, mértani és négyzetes átlagát! b) Állapítsuk meg az átlagok nagyságrendjét! c) Határozzuk meg a f i (X i A) 2 kifejezés értékeit a következő A értékek mellett: 5, 6, 8, és X! Súlyozott számtani közép: k i=1 f i X i = 6 6+16 3+20 1 6+3+1 = 104 10 = 10, 4 k i=1 f i Súlyozott harmonikus közép: k i=1 f i k f i = 6+3+1 6 i=1 X 6 + 3 16 + 1 20 i = 10 1,2375 = 8, 08.

1/7. feladat érték X i súly f i 6 6 16 3 20 1 a) Számítsuk ki a súlyozott számtani, harmonikus, mértani és négyzetes átlagát! b) Állapítsuk meg az átlagok nagyságrendjét! c) Határozzuk meg a f i (X i A) 2 kifejezés értékeit a következő A értékek mellett: 5, 6, 8, és X! Súlyozott számtani közép: k i=1 f i X i = 6 6+16 3+20 1 6+3+1 = 104 10 = 10, 4 k i=1 f i Súlyozott harmonikus közép: k i=1 f i k f i = 6+3+1 6 i=1 X 6 + 3 16 + 1 20 i = 10 1,2375 = 8, 08.

1/7. feladat érték X i súly f i 6 6 16 3 20 1 a) Számítsuk ki a súlyozott számtani, harmonikus, mértani és négyzetes átlagát! b) Állapítsuk meg az átlagok nagyságrendjét! c) Határozzuk meg a f i (X i A) 2 kifejezés értékeit a következő A értékek mellett: 5, 6, 8, és X! Súlyozott számtani közép: k i=1 f i X i k = 6 6+16 3+20 1 i=1 f 6+3+1 = 104 10 = 10, 4 i Szorzat összege összeg szorzata!!! Súlyozott harmonikus közép: k i=1 f i k f i = 6+3+1 6 i=1 X 6 + 3 16 + 1 20 i = 10 1,2375 = 8, 08.

1/7. feladat érték X i súly f i 6 6 16 3 20 1 a) Számítsuk ki a súlyozott számtani, harmonikus, mértani és négyzetes átlagát! b) Állapítsuk meg az átlagok nagyságrendjét! c) Határozzuk meg a f i (X i A) 2 kifejezés értékeit a következő A értékek mellett: 5, 6, 8, és X! Súlyozott számtani közép: k i=1 f i X i = 6 6+16 3+20 1 6+3+1 = 104 10 = 10, 4 k i=1 f i Súlyozott harmonikus közép: k i=1 f i k f i = 6+3+1 6 i=1 X 6 + 3 16 + 1 20 i = 10 1,2375 = 8, 08.

1/7. feladat - a) folytatás + b) Súlyozott mértani közép: ki=1 f i k i=1 X f i i = 6+3+1 6 6 16 3 20 1 = 10 3822059520 = 9, 08. Súlyozott négyzetes közép: k i=1 f i Xi 2 k i=1 f i = 6 2 6+16 2 3+20 2 1 6+3+1 = 1384 10 = 11, 76. Sorrend: 8, 08 < 9, 08 < 10, 4 < 11, 76.

1/7. feladat - a) folytatás + b) Súlyozott mértani közép: ki=1 f i k i=1 X f i i = 6+3+1 6 6 16 3 20 1 = 10 3822059520 = 9, 08. Súlyozott négyzetes közép: k i=1 f i Xi 2 k i=1 f i = 6 2 6+16 2 3+20 2 1 6+3+1 = 1384 10 = 11, 76. Sorrend: 8, 08 < 9, 08 < 10, 4 < 11, 76.

1/7. feladat - a) folytatás + b) Súlyozott mértani közép: ki=1 f i k i=1 X f i i = 6+3+1 6 6 16 3 20 1 = 10 3822059520 = 9, 08. Súlyozott négyzetes közép: k i=1 f i Xi 2 k i=1 f i = 6 2 6+16 2 3+20 2 1 6+3+1 = 1384 10 = 11, 76. Sorrend: 8, 08 < 9, 08 < 10, 4 < 11, 76.

1/7. feladat - a) folytatás + b) Súlyozott mértani közép: ki=1 f i k i=1 X f i i = 6+3+1 6 6 16 3 20 1 = 10 3822059520 = 9, 08. Súlyozott négyzetes közép: k i=1 f i Xi 2 k i=1 f i = 6 2 6+16 2 3+20 2 1 6+3+1 = 1384 10 = 11, 76. Sorrend: harmonikus < mértani < számtani < négyzetes.

1/7. feladat c) fi (X i A) 2 = 6 (6 5) 2 + 3 (16 5) 2 + 1 (20 5) 2 = 6 1 + 3 121 + 1 225 = 599. Ugyanez A = 6, 8 és 10, 4-re számolva 502, 368, és 312,8: fi (X i A) 2 = 6 (6 6) 2 + 3 (16 6) 2 + 1 (20 6) 2 = 6 0 + 3 100 + 1 196 = 502. fi (X i A) 2 = 6 (6 8) 2 + 3 (16 8) 2 + 1 (20 8) 2 = 6 4 + 3 64 + 1 144 = 368. fi (X i A) 2 = 6 (6 10, 4) 2 +3 (16 10, 4) 2 +1 (20 10, 4) 2 = 6 19, 36 + 3 31, 36 + 1 92, 16 = 312, 8.

2. Feladat/3. Medián, átlag A mediánt tartalmazó osztályköz ahol elérjük a 35+1 2 = 18. elemet: 31-50. Medián Me = me + N 2 f me 1 f me h = 30 + 35 2 9 12 20 = 44, 2 (Súlyozott) átlag X = 46, 86. N i=1 f i X i N i=1 f i = 9x20+12x40+7x60+7x80 9+12+7+7 = 1640 35 =

2. Feladat/3. Medián, átlag A mediánt tartalmazó osztályköz ahol elérjük a 35+1 2 = 18. elemet: 31-50. Medián Me = me + N 2 f me 1 f me h = 30 + 35 2 9 12 20 = 44, 2 (Súlyozott) átlag X = 46, 86. N i=1 f i X i N i=1 f i = 9x20+12x40+7x60+7x80 9+12+7+7 = 1640 35 =

2. Feladat/3. Medián, átlag A mediánt tartalmazó osztályköz ahol elérjük a 35+1 2 = 18. elemet: 31-50. Medián Me = me + N 2 f me 1 f me h = 30 + 35 2 9 12 20 = 44, 2 (Súlyozott) átlag X = 46, 86. N i=1 f i X i N i=1 f i = 9x20+12x40+7x60+7x80 9+12+7+7 = 1640 35 =

2. Feladat/4. Kvantilisek (Kvadrilisek) Alsó kvartilis ( j k = 1 4 ): 0 = f 0 < j k N = 1 435 = 8.75 < f 1 = 9 Q 1 = a 1 + N 4 f 1 1 f 1 h = 0 + 35 4 0 9 20 = 19, 44 Felső kvartilis ( j k = 3 4 ): 21 = f 2 < j k N = 3 435 = 26, 25 < f 3 = 28 Q 3 = a 1 + 3N 4 f 2 h = 50 + 3x35 4 21 7 20 = 65 f 3

2. Feladat/4. Kvantilisek (Kvadrilisek) Alsó kvartilis ( j k = 1 4 ): 0 = f 0 < j k N = 1 435 = 8.75 < f 1 = 9 Q 1 = a 1 + N 4 f 1 1 f 1 h = 0 + 35 4 0 9 20 = 19, 44 Felső kvartilis ( j k = 3 4 ): 21 = f 2 < j k N = 3 435 = 26, 25 < f 3 = 28 Q 3 = a 1 + 3N 4 f 2 h = 50 + 3x35 4 21 7 20 = 65 f 3

2. Feladat/4. Kvantilisek (Kvadrilisek) Alsó kvartilis ( j k = 1 4 ): 0 = f 0 < j k N = 1 435 = 8.75 < f 1 = 9 Q 1 = a 1 + N 4 f 1 1 f 1 h = 0 + 35 4 0 9 20 = 19, 44 Felső kvartilis ( j k = 3 4 ): 21 = f 2 < j k N = 3 435 = 26, 25 < f 3 = 28 Q 3 = a 1 + 3N 4 f 2 h = 50 + 3x35 4 21 7 20 = 65 f 3

2. Feladat/4. Kvantilisek (Kvadrilisek) Alsó kvartilis ( j k = 1 4 ): 0 = f 0 < j k N = 1 435 = 8.75 < f 1 = 9 Q 1 = a 1 + N 4 f 1 1 f 1 h = 0 + 35 4 0 9 20 = 19, 44 Felső kvartilis ( j k = 3 4 ): 21 = f 2 < j k N = 3 435 = 26, 25 < f 3 = 28 Q 3 = a 1 + 3N 4 f 2 h = 50 + 3x35 4 21 7 20 = 65 f 3

2. Feladat/5. Szórás, aszimmetria Szórás σ = k = 9(20 46,86) 2 + +7(80 46,86) 2 9+ +7 = i=1 f i(x i X) 2 k i=1 f i 2039 35 = 7, 63. Pearson-féle mutató A = X Mo σ F-mutató F = (Q 3 Me) (Me Q 1 ) = 46,86 37,5 7,63 = 1, 23 (Q 3 Me)+(Me Q 1 ) = (65 44,2) (44,2 19,44) (65 44,2)+(44,2 19,44) = 20,8 24,76 20,8+24,76 = 3,96 45,56 = 0, 0869

2. Feladat/5. Szórás, aszimmetria Szórás σ = k = 9(20 46,86) 2 + +7(80 46,86) 2 9+ +7 = i=1 f i(x i X) 2 k i=1 f i 2039 35 = 7, 63. Pearson-féle mutató A = X Mo σ F-mutató F = (Q 3 Me) (Me Q 1 ) = 46,86 37,5 7,63 = 1, 23 (Q 3 Me)+(Me Q 1 ) = (65 44,2) (44,2 19,44) (65 44,2)+(44,2 19,44) = 20,8 24,76 20,8+24,76 = 3,96 45,56 = 0, 0869

2. Feladat/5. Szórás, aszimmetria Szórás σ = k = 9(20 46,86) 2 + +7(80 46,86) 2 9+ +7 = i=1 f i(x i X) 2 k i=1 f i 2039 35 = 7, 63. Pearson-féle mutató A = X Mo σ F-mutató F = (Q 3 Me) (Me Q 1 ) = 46,86 37,5 7,63 = 1, 23 (Q 3 Me)+(Me Q 1 ) = (65 44,2) (44,2 19,44) (65 44,2)+(44,2 19,44) = 20,8 24,76 20,8+24,76 = 3,96 45,56 = 0, 0869