Tantárgyk rgykódok STATISZTIKA AV_KMNA221 AV_PNA222 1. Előad adás Bevezetés, a statisztika szerepe Oktatók Előad adó: Dr. Huzsvai LászlL szló tanszékvezet kvezető A legjobbaknak Gyakorlatvezetők: k: Dr. Balogh PéterP Dr. Csipkés s Margit Dr. Nagy Lajos Pocsai Krisztina Soltész Angéla http://www.agr.unideb.hu www.agr.unideb.hu/~ /~huzsvai AV_KMNA221, AV_PNA222 1
Tankönyvek nyvek Tankönyv nyv Kötelező irodalom Kötelező irodalom: Huzsvai L. (szerk.): STATISZTIKA Gazdaságelemz gelemzők k részr szére (Excel és s R alkalmazások), Seneca-Books Books,, Debrecen, 2012. Ajánlott irodalom: Huzsvai L. (2013): Variancia-anlal anlalízisek az R-ben, R Seneca-Books Books, Debrecen. Hunyadi L. Vita L.: Statisztika I. Aula Kiadó,, Budapest, 2008. 1-348. 1 o. Hunyadi L. Vita L.: Statisztika II. Aula Kiadó,, Budapest, 2008. 1-300. 1 o. Hunyadi L. Vita L.: Statisztikai képletek k és s táblt blázatok (oktatási segédlet), Aula Kiadó,, Budapest, 2008. 1-51. 1 o. Szűcs I.: Alkalmazott Statisztika Agroinform Kiadó,, Budapest, 2002. 1-1 551. o. Kerékgy kgyártó Gy-né L. Balogh I. Sugár r A. Szarvas B.: Statisztikai módszerek és s alkalmazásuk a gazdasági gi és s társadalmi t elemzésekben AULA Kiadó,, Budapest, 2008. 1-446. 1 o. Rappai G.: Üzleti statisztika Excellel. KSH, 2001. Reiczigel J.-Harnos A.-Solymosi N.: Biostatisztika nem statisztikusoknak. Parst Kft. Nagykovácsi, 2007. Churcill és s a statisztika Csak abban a statisztikában hiszek, amit én n magam hamisítok tok NEM IGAZ Tematika 1. Mintavétel, tel, adatábr brázolás 2. Mérési szintek, viszonyszámok 3. Centrális mutatók 4. Szóródási mutatók 5. Indexek 6. Normális eloszlás 7. t-próbák 8. Variancia-anal analízisek 2
Statisztikai programok R Statistics 1. MS Excel? 2. LibreOffice Calc? 3. R Statistics 4. SPSS 5. SAS 6. MATLAB 7. MINITAB 8. stb Miért tanuljunk statisztikát? t? Mimikri 1. Elhiggyük-e e amit olvasunk vagy hallunk? 2. Jobban értsük k a világot 3. Statisztikai bűvészkedb szkedések sek felismerése se Elhiggyük? Egy 2002-es tanulmány ny szerint azok, akik naponta nyolc óránál l többet t alszanak ak,, az átlagosnál l nagyobb valósz színűséggel halnak meg. Elhiggyük? Csalás s az átlagjövedelem számításában? Kiderült, hogy az emberek többst bbsége kevesebbet keres, mint az átlagjövedelem KSH által közölt k értéke! ke! Forrás: Reiczigel et al.: Biostatisztika Forrás: Reiczigel et al.: Biostatisztika 3
Elhiggyük? Meghívn vná egy házibuliba? h Az emberek túlnyomt lnyomó többségének az átlagosnál l több t lába l van. Forrás: Reiczigel et al.: Biostatisztika A statisztika fogalma 1. A statisztika a valóság g minőségi és mennyiségi informáci cióinak inak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és s modellezésére irányul nyuló gyakorlati tevékenys kenység és s tudomány. 2. Gyakran hívjh vják k statisztikának a statisztikai tevékenys kenység g eredmények nyeként nt keletkező adatokat is. Alapfogalmak 1. Sokaság: A megfigyelési egységek, gek, egyedek összessége, amire a statisztikai megfigyelés s irányul. 2. Ismérv: A sokaság g egyedeinek tulajdonsága Mit mérek: m Milyen? Mennyi? (mért rtékegység) g) Hol? Mikor? Egyéb metaadatok 3. Paraméter 4. Minta A statisztika nyelvezete 1. Kijelentéseit, egy adott intervallumra vonatkoztatva, valósz színűségi állítás formájában fogalmazza meg. Hatvan százal zalék k az esélye, valósz színűsége, hogy 20 és s 30 mm közötti csapadék k fog esni holnap. Paraméter Az alapsokaság g jellemző értékeit paraméternek nevezzük k (görög betűvel jelölj ljük) µ σ 4
Minta 1. A minta adataiból l az alapsokaság ismeretlen paramétereire következtetk vetkeztetünk 2. A minta középértk rtékből l az alapsokaság középértékére re következtetk vetkeztetünk 3. Megbízhat zhatósági intervallum x µ s σ A statisztika részterr szterületei 1. Leíró statisztika, exploratív adatelemzés Célja egy már m rendelkezésre álló, valóságra vonatkozó adathalmaz összefoglalása, sa, elemzése, informáci ciótömörítés. Statisztikai módszerek m alkalmazása, hogy megismerjük k a sokaság legfontosabb statisztikai jellemzőit. 2. Matematikai statisztika Leíró statisztika 1. Gyakoriságok 2. Kvantilis értékek 3. Centrális mutatók k (középért rtékek) kek): medián, módusz, m átlag 4. Szóródási mutatók: : terjedelem, szórás, s, relatív v szórás, s, stb. 5. Viszonyszámok 6. Indexek Matematikai statisztika 1. Reprezentatív v mintavétel tel alapján n a sokaság g jellemző paramétereinek becslése. se. 2. Minta alapján n az alapsokaságra vonatkozó feltételez telezések, hipotézisek igazolása. 3. Összefüggés s vizsgálatok sztochasztikus modellekkel Összefüggés-vizsgálatok 1. Középérték összehasonlító tesztek, t-t próbák 2. Variancia-anal analízisek A statisztikai munka fázisai 5
1. Megfigyelés, empíria A semmiféle elmélettel lettel sem értelmezhető megfigyelések teljesen haszontalanok. SELYE A tehén 6
2. A probléma megfogalmazása Munkahipotézis Nullhipotézis Mi a modell? 3. Modellalkotás A modell bonyolult természeti képződmények, objektumok működésének m megismerésére re létrehozott l egyszerűsített helyettesítő. Nem a valóság g lekicsinyítése! se! 0.400 0.350 0.300 0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 Sztochasztikus modell f (x)= 1 σ 2π e Szórás (xµ) 2 2σ 2 F(x)= 1 σ 2π Átlag Szórás 0.000-4 -2 0 2 4 x (xµ)2 e 2σ 2 dx 4. Adatgyűjt jtés s megtervezése Minimális minta ill. elemszám meghatároz rozása Mintavételi teli technikák Kísérlettervezés 5. Adatgyűjt jtés 1. Mintavétel tel 2. Kísérlet beáll llítása, mérésm 7
A kísérlet k Megfelelő elméleti leti megalapozás s után kialakított elgondolás, következtetk vetkeztetés helyes vagy helytelen voltának mérésekkel törtt rténő ellenőrz rzése. 6. Adatbázis készk szítésese 1. Reláci ciós s adatbázisok Foltszerű bizonytalan megoldások. ok. Mi okozza? A folyamat sztochasztikus jellege 7. Elemzés Az adatokból l a modell paramétereinek meghatároz rozása 8. A modell validálása (érvényessége) 1. Az alkalmazhatósági feltételek telek megvizsgálása sa 9. Becslés s a modellel 10. DöntD ntés Számszer mszerűen en kiért rtékelhető modell, melyet alkalmazva képesek k vagyunk a jelenségek mennyiségi előrejelz rejelzésére Még g nem ismert jelenségek becslése, se, előrejelz rejelzése a modell segíts tségével 8
KÖSZÖNÖM M A FIGYELMÜKET KÖVETKEZŐ ELŐAD ADÁS S CÍMEC Mintavétel, tel, mintavételi teli technikák Előad adás s anyagát t készk szítette: Dr. Huzsvai LászlL szló 9