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

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

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

1. Előadás. Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák.

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

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

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Sta t ti t s i zt z i t k i a 1. előadás

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

n" - Online adatbázisok KSH honlapján Bódiné Vajda Györgyi KSH Tájékoztatási főosztály

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

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

1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek

A Tájékoztatási adatbázis 2013.

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

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

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

Statisztikai alapfogalmak

5. Háztartások, családok életkörülményei

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

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

1. előadás Horváthné Csolák Erika

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

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

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

Példa a report dokumentumosztály használatára

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

Szerzők: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP A/1-11/ INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

ALKALMAZOTTI LÉTSZÁM AZ ERDŐGAZDÁLKODÁSBAN, A FA- ÉS BÚ-

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019.

BUDAPESTI MUNKAGAZDASÁGTANI FÜZETEK

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Kistérségi gazdasági aktivitási adatok

Áruforgalom tervezése. 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok

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

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Méréselmélet MI BSc 1

y ij = µ + α i + e ij

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához- Budapest és Pest megye. Budapest, dr.

ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2006. II. negyedév) Budapest, augusztus

Módszertani leírás. A felvételben használt fogalmak az ILO ajánlásait követik. Ennek megfelelően tartalmuk a következő:

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

Hallgatók Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében Módszertani összefoglaló

5/2009. (I. 16.) Korm. rendelet. a kis- és középvállalkozások helyzetével, támogatásával összefüggő adatszolgáltatásról

Hol terem a magyar statisztikus?

Besorolása a tudományok rendszerébe, kapcsolódásai

Székelyföldi statisztikák

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

Valószínűségszámítás és statisztika

Viszonyszám A B. Viszonyszám: két, egymással kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa, ahol A: a. viszonyítadóadat

Költségvetési alapokmány

2014/108 STATISZTIKAI TÜKÖR október 17.

Nyugdíjbomba globális öregedés társadalmi hatásai a nyugdíjbiztosításra

Sándorné dr. Kriszt Éva dr. Csesznák Anita. Statisztika I. Szerkesztette Sándorné dr. Kriszt Éva. Nemzedékek Tudása Tankönyvkiadó, Budapest

I. A felfedési kockázat mérése és a mikroadatokhoz való hozzáférés jövője II. Paraadatok használata a rugalmas (responsive) mintavétel során

2014/74 STATISZTIKAI TÜKÖR július 18.

SSADM Dokumentáció Adatbázis Alapú Rendszerek

Statisztika I. 7. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Új módszertan a kerékpározás mérésében

Adatelemzés kommunikációs dosszié ADATELEMZÉS. ANYAGMÉRNŐK NAPPALI MSc KÉPZÉS TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

Statisztika I. 2. előadás: Statisztikai táblák elemzése. Kóczy Á. László. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

2.1. A éves népesség munkanélküliségi rátája

ZALA MEGYEI LEVÉLTÁR RAKTÁRI JEGYZÉK

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

ALKALMAZOTTI LÉTSZÁM AZ ERDŐGAZDÁLKODÁSBAN, A FA- ÉS BÚTORIPARBAN LÉTSZÁM-KATEGÓRIÁNKÉNT


2014/38 STATISZTIKAI TÜKÖR április 18.

Forgon Mária: A forrás-felhaszn

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Heves megye

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

Területi statisztikai elemzések

MUNKAERŐ-GAZDÁLKODÁSI FELMÉRÉS

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV

A szlovák és magyar határmenti munkaerő migrációs folyamatok, a munkaerő-áramlásból származó potenciális lehetőségek feltárása

MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK

Biomatematika 2 Orvosi biometria

A KKV adatok és amit róluk tudni kell

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Csongrád megye

MESTERKÉPZÉSBEN MEGHIRDETETT SZAKOK

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

Cserháti Ilona: Gazdaságstatisztikai kihívások, oktatási konzekvenciák (tananyag-fejlesztési tapasztalatok a Budapesti Corvinus Egyetemen)

Adatfelvétel előkészítése Adat(be)gyűjtés Adatelőkészítés Adatfeldolgozás Közlés Archiválás

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Az oktatási infrastruktúra I

A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó II. negyedéves KSH adatgyűjtés

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

Szociális segítő Szociális, gyermek- és ifjúságvédelmi ügyintéző T 1/11

Valószínűségszámítás összefoglaló

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Veszprém megye

A közlekedés ágazati szerkezete és nemzetgazdasági súlya

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

FELVÉTELI BEMENETI KÖVETELMÉNYEK A DEBRECENI EGYETEM MESTERKÉPZÉSI SZAKJAIRA

Versenyképtelen vidék? Térségtípusok a versenyképesség aspektusából

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

Átírás:

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

A STATISZTIKA FOGALMA 1. Gyakorlati számbavételi tevékenység tömegjelenségek számbavétele, elemzése összefüggések feltárása következtetések levonása Célja: tájékoztatás, a termelésirányítás és kutatás adatbázisának biztosítása A statisztikai szolgálatot, a statisztikai információs rendszer működését törvény szabályozza.

A STATISZTIKA FOGALMA (folytatás) 2. Elméleti, módszertani ismeretek rendszere Az általános elméleti kérdéseket és módszereket foglalja magába, illetve az általános elvek és módszerek egy-egy területen történő konkrét alkalmazását. Általános statisztikai módszertan, Gazdaságstatisztika, Ágazati statisztika, (ipar, mezőgazdaság) Funkcionális statisztika (munkaerő, beruházás).

Kapcsolata a különböző tudományokkal: matematika logika társadalomtudományok (ökonometria, szociometria), természettudományok (biometria)

A STATISZTIKA TÖRTÉNETE I. Az ókor államaiban népszámlálás adófizetésre kötelezhetők II. Kapitalizmus kialakulása német leíróiskola Achenwall (1719-1772) Schlözer (1735-1809)

A STATISZTIKA TÖRTÉNETE (folytatás) III. A matematika fejlődése (valószínűség számítás) Pascal (1623-1662) Poisson (1781-1840) Bernoulli (1654-1705) Csebisev (1821-1894) Laplace (1749-1827) Markov (1856-1922) Gauss (1777-1855) Ljapunov (1857-1918) angol-amerikai matematikai statisztikai Iskola: Pearson (1857-1936) Fisher (1890-1962)

A STATISZTIKA MAGYARORSZÁGI FEJLŐDÉSE Középkorban dézsmajegyzék (kilenced, tized) urbáriumok (1530-tól) jobbágyösszeírások (1700-as években) népszámlálások (1800-as években)

A STATISZTIKA MAGYARORSZÁGI FEJLŐDÉSE A statisztika tudományos művelői Bél Mátyás (1684-1749) Hatvani István (1718-1786) Schwartner Márton (1759-1823) Fényes Elek (1807-1876) Keleti Károly (1833-1893) Rényi Alfréd (1921-1969)

A statisztika oktatása: Ratio Educationis (1777) az egyetemeken önálló statisztikai tanszék felállítása

FONTOSABB STATISZTIKAI KIADVÁNYOK Magyar Statisztikai Évkönyv Magyar Statisztikai Zsebkönyv Gazdaságstatisztikai Évkönyv (1990-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

Havonta vagy negyedévente Legfrissebb adatok A KSH jelenti Statisztikai havi közlemények Statisztikai Szemle Gazdaság és Statisztika Területi Statisztika Demográfia Módszertani Füzetek

A statisztikai munka fázisai 1. A statisztikai megfigyelés (adat felvétel) 1.1. A statisztikai program elkészítése: a feladat kitűzése és a megfigyelés megszervezésre készített terv. 1.1.1.A feladat kitűzése

1. A statisztikai megfigyelés 1.1.1. A feladat kitűzése Rögzíti: a megfigyelés célját, a megfigyelés tárgyát, a megfigyelés egységét, számbavételi egységet,

1. A statisztikai megfigyelés (folytatás) 1.1.1. A feladat kitűzése Rögzíti (folytatás): megfigyelés körét: teljes körű, részleges, reprezentatív nem reprezentatív monografikus megfigyelés módját megfigyelés gyakoriságát

1.1.2. Közlési táblák, kérdőívek elkészítése: A kérdőívek a statisztikai megfigyelés tervének megfelelően a különböző ismérvekre vonatkozó adatokat tartalmazzák (mellékelni kell a kitöltési és adatfelvételi végrehajtási utasítást). 1.2. Az adatfelvétel végrehajtása: Történhet: önszámlálással összeírók segítségével

1.3. Az adatok ellenőrzése: Kiterjed: az adat szolgáltatás teljességére (az adat gyűjtés helyszíni ellenőrzésére), az adatok helyességére mechanikus logikai ellenőrzés statisztikai rendszer ellenőrzésére

2. Adattárolás és feldolgozás 2.1. Adatfelvétel: - adatbank vagy adatbázis - tömeges adatok rendezett tárolása és gyors elérése. 2.2. Adathordozók: az adatok rögzítésére, megőrzésére szolgálnak, kérdőívek, statisztikai kiadványok, mikrofilmek, gépi adathordozók, (mágneslemez, mágnesszalag, CD, DVD)

2. Adattárolás és feldolgozás (folytatás) 2.3. Osztályozási rendszerek: az osztályozás vagy csoportosítás a feldolgozás és elemzés legalapvetőbb eszköze. 2.3.1 Hagyományos osztályozás: a sokaság csoportosítását valamely jellemző tulajdonság, vagy csoportképző ismérvek alapján végezzük. Fontos az ismérvek helyes megválasztása. Az osztályozás a vizsgálandó fősokaságot a sokaság különbözősége szerint részsokaságokra bontja.

Hármas követelmény: teljesség átfedés mentesség homogenitás Egyszerű csoportosítás: egy ismérv szerint. Összetett csoportosítás: két vagy több ismérv szerinti csoportosítás.

Összetett csoportosítás Párhuzamos csoportokra bontás: ugyanazon sokaság egymástól függetlenül más-más tulajdonságok szerinti külön-külön csoportokra bontása (aktív keresők fizetési kategóriák és életkor szerint). Kombinatív csoportosítás: az egyik ismérv szerint már csoportosított adatok egy másik ismérv szerint további csoportokra bontása (aktív keresők megoszlása fizetési kategóriák és nemek szerint).

2.3.2 Automatikus osztályozás: Számítástechnikai eszközökkel, az automatikus osztályozás a sokaságelemek különböző tulajdonságai alapján kombinatív úton, típus jellegű csoportokat hoz létre (pl. vállalatok termelési típus szerinti besorolása).

2.3.3. Hierarchikus osztályozás: az osztályozás szintekre tagolódik és minden szint eleget tesz az osztályozás módszertani hármas követelményének (teljesség, átfedés mentesség, homogenitás). üzem főágazat ágazat csoport ágazat

3.Elemzés, értékelés Az adatokat össze kell vetnünk egymással, hogy a jelenségeket változásukban, kapcsolataikban vizsgálhassuk.

ALAPFOGALMAK Statisztikai sokaság: a vizsgálat tárgyát képező egyedek összessége. A sokaság egységei: a sokaság egyedei Az egységek jellegük szerint lehetnek: valóságos egységek: (pl.: állatok, tárgyak, emberek, intézmények) érzékelhető jelenségek mennyiségük egy adott időpontra vonatkoztatható. események: (pl. fénymásolópapír felhasználás) adott időtartam alatt bekövetkezett cselekmények vagy teljesítmény. A sokaság egységeinek mértékegységét mindig meg kell adni.

A sokaság típusai álló sokaság - mozgó sokaság véges sokaság - végtelen sokaság valóságos sokaság - elméleti sokaság teljes sokaság - minta sokaság fősokaság - részsokaság

Álló vagy állapot sokaság: valóságos egységek alkotják, a sokaság egységeinek egy adott időpontban fennálló állapotát rögzítik (alkalmazottak létszáma). Mozgó sokaság: események alkotják, melyek egy adott időtartam alatt következnek be, (cég árbevételének értéke). Véges sokaság: gyakorlatilag számba vehető. Végtelen sokaság: gyakorlatilag nem vehető számba (búzaszemek).

Valóságos sokaság: ténylegesen meglévő egységekből tevődik össze. Elméleti sokaság: valamely esemény egységei lehetséges értékeinek összessége (a lehetséges minták száma). Teljes sokaság: a körülhatárolt sokaság minden egységét tartalmazza (az összes választópolgár). Minta sokaság: a teljes statisztikai sokaság egységeinek bizonyos szempontok szerint kiválasztott része.

Fősokaság: a sokaság egységei valamely alapvető tulajdonság tekintetében azonosak (adott üzem dolgozói). Rész sokaság: a fősokaságon belül elkülönített tulajdonság változatok (szellemi ill. fizikai dolgozók). A sokaság pontosan legyen körülhatárolva tárgyi, térbeli, időbeli ismérvekkel.

Az ismérvek (A sokaság egységeit jellemző tulajdonságok) 1.Tárgyi ismérvek: Minőségi ismérvek: a vizsgált jelenség számszerűen kifejezhetetlen tulajdonságai (nemek szerinti megoszlás) Mennyiségi ismérvek: számszerűsíthető tulajdonságok Folytonos: fizetés Diszkrét: dolgozó létszám

Az ismérvek (folytatás) 2.Térbeli ismérvek: változatai területi egységek (megye, régió, állam, körzet) 3. Időbeli ismérvek: változatai lehetnek időpontok, v. időtartamok. A sokaság egységeit időbeli alakulásának alapján különíti el. 4. Alternatív ismérvek: csak két változattal rendelkező ismérvek (férfi, nő)