Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Hasonló dokumentumok
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

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

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

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

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

2. előadás. Viszonyszámok típusai

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

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

Statisztikai alapfogalmak

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

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

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

Megoldások. Az ismérv megnevezése közös megkülönböztető szeptember 10-én Cégbejegyzés időpontja

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

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

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

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

Általános statisztika I. Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László

Statisztikai alapfogalmak

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

Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László

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

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

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

Matematikai statisztika

6. A kereskedelmi készletek elszámoltatása, az értékesítés elszámoltatása 46. Összefoglaló feladatok 48.

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

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

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

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

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

9.3. Külkereskedelmi statisztika Pénzügystatisztika, az államháztartás információs rendszere Agrárstatisztikai információs

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

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1.

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

Bevezetés az SPSS program használatába

2013 ŐSZ. 1. Ismertesse a mérési skálák tulajdonságait és a közöttük lévő összefüggéseket.

Statisztikai. Statisztika Üzleti szakügyintéző felsőfokú szakképzés I. évfolyam VS (NFG ÜS302G4) es tanév I. félév

Tudnivalók a tantárgyról. Leíró és matematikai statisztika. Tudnivalók a tantárgyról/2. A tananyagról. Honlap: zempleni.elte.hu

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/ félév Arató Miklós

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

MUNKAANYAG. Bernáth Julianna. Alapvető statisztikai módszerek a vállalkozás tevékenységét érintő javaslatok előkészítéséhez

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Mérési hibák

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

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

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

GAZDASÁGI STATISZTIKA

Kvantitatív statisztikai módszerek

TANTÁRGY ADATLAP és tantárgykövetelmények Cím:

Általános és gazdasági statisztika. Csugány Julianna

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika összefoglalás

Méréselmélet MI BSc 1

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

KÖVETELMÉNYEK 2018/ FÉLÉV. 1. hét Szervezési feladatok. Tematika, követelmények.

y ij = µ + α i + e ij


TANTÁRGYI ADATLAP I. TANTÁRGYLEÍRÁS

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

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

Matematika G1 és A1a-Analízis tárgyak (keresztfélév) TÁRGYKÖVETELMÉNY Gépészmérnöki Kar

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

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Alkalmazott számítástechnika. tanulmányokhoz

Matematika A1a-Analízis (keresztfélév) TÁRGYKÖVETELMÉNY Gépészmérnöki Kar

18. modul: STATISZTIKA

Biomatematika 2 Orvosi biometria

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

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

Elemi statisztika fizikusoknak

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Nappali tagozat. Statisztika és Valószínűségszámítási alapok Tantárgyi útmutató

STATISZTIKA I. 3. rész. T.Nagy Judit

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

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

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

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Gazdasági matematika

13. modul: MÁSODFOKÚ FÜGGVÉNYEK

Stratégiai és Üzleti Tervezés

Villamosenergetikai Intézet Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Tantárgy neve és kódja: Energiagazdálkodás KVEEG11ONC Kreditérték: 6

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

A Statisztika alapjai

Átírás:

Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.bmf.hu) Fogadóóra: szerda 11:30 11:55, TA125 Gyakorlatvezető Bátori Zoltán (batori.zoltan@kgk.bmf.hu) Fogadóóra: Szerda 10:00 11:00, TC202

Jegyzet Általános Statisztika I II. Szerkesztette: Korpás Attiláné dr. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest Általános Statisztika Példatár I-II. Molnár Máténé dr Tóth Mártonné dr. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest A kurzus weboldala: http://bmf.hu/users/koczyl/gazdasagstatisztika.htm Tematika Előadások fóliái Házifeladatok Régi vizsgafeladatok

A kurzusról A kurzus célja A statisztika eszköztárának megismertetése, a mutatók képzésének, számításának bemutatása, elemzési technikák elsajátítása. A gazdasági élet különböző területeinek jellemzésére, elemzésére legalkalmasabb módszerek, mutatószámok megismertetése. A tárgy kreditpontszáma: 4 Heti óraszám: 2 előadás + 2 gyakorlat

Követelmények illetve számonkérés Jelenlét kötelező az előadáson és a gyakorlaton is (TVSZ szerint) + gyakorlatra házi feladatot hozni 2 x 45 perces ZH elméleti és gyakorlati feladatokkal 1 a 7. héten 2 a 13. héten A ZH- értékelése: 0-50% elégtelen (1) 51-62% elégséges (2) 63-74% közepes (3) 75-86% jó (4) 87-100% jeles (5) pót ZH a 14. héten elégtelen félévközi jegy javítható a 15. héten

Követelmények illetve számonkérés Jelenlét kötelező az előadáson és a gyakorlaton is (TVSZ szerint) + gyakorlatra házi feladatot hozni 2 x 45 perces ZH elméleti és gyakorlati feladatokkal 1 a 7. héten 2 a 13. héten A ZH- értékelése: 0-50% elégtelen (1) 51-62% elégséges (2) 63-74% közepes (3) 75-86% jó (4) 87-100% jeles (5) pót ZH a 14. héten elégtelen félévközi jegy javítható a 15. héten

A statisztika és fajtái Statisztika A valóság tömör, számszerű jellemzésére szolgáló tudományos módszertan, illetve gyakorlati tevékenység. Statisztika, mint gyakorlati tevékenység A tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk gyűjtése, feldolgozása, elemzése, a vizsgált jelenség tömör számszerű jellemzése. Leíró statisztika Információk összegyűjtése, összegzése, rendszerezése Statisztikai következtetés Szűkebb csoport megfigyeléséből következtetés az egészre

A statisztika és fajtái Statisztika A valóság tömör, számszerű jellemzésére szolgáló tudományos módszertan, illetve gyakorlati tevékenység. Statisztika, mint gyakorlati tevékenység A tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk gyűjtése, feldolgozása, elemzése, a vizsgált jelenség tömör számszerű jellemzése. Leíró statisztika Információk összegyűjtése, összegzése, rendszerezése Statisztikai következtetés Szűkebb csoport megfigyeléséből következtetés az egészre

A statisztika és fajtái Statisztika A valóság tömör, számszerű jellemzésére szolgáló tudományos módszertan, illetve gyakorlati tevékenység. Statisztika, mint gyakorlati tevékenység A tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk gyűjtése, feldolgozása, elemzése, a vizsgált jelenség tömör számszerű jellemzése. Leíró statisztika Információk összegyűjtése, összegzése, rendszerezése Statisztikai következtetés Szűkebb csoport megfigyeléséből következtetés az egészre

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

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

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

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

A statisztikai mérés Mérés Számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, illetve tulajdonságaikhoz. 4-féle mérési szint, ill. skála névleges (nominális) Számok kötetlen hozzárendelése. Rendszám, irsz. Csak címke! sorrendi (ordinális) Rangsor szerinti hozzárendelés. különbségi (intervallum-) Önkényes 0 pont. Különbség számolható. (pl: hőmérséklet) arányskála Valódi nullpont. Arány, stb számolható. (pl. hosszúság, jövedelem,..)

A statisztikai mérés Mérés Számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, illetve tulajdonságaikhoz. 4-féle mérési szint, ill. skála névleges (nominális) Számok kötetlen hozzárendelése. Rendszám, irsz. Csak címke! sorrendi (ordinális) Rangsor szerinti hozzárendelés. különbségi (intervallum-) Önkényes 0 pont. Különbség számolható. (pl: hőmérséklet) arányskála Valódi nullpont. Arány, stb számolható. (pl. hosszúság, jövedelem,..)

A statisztikai adat A statisztikai adat Valamely statisztikai sokaság elemeinek száma vagy a sokaság másféle jellemzője, mérési eredménye. alapadatok Adatok, melyekhez számolás, mérés révén jutunk leszármaztatott adatok számítás eredménye A statisztikai mutatószám Rendszeresen ismétlődő jelenség statisztikai jellemzője.

A statisztikai adat A statisztikai adat Valamely statisztikai sokaság elemeinek száma vagy a sokaság másféle jellemzője, mérési eredménye. alapadatok Adatok, melyekhez számolás, mérés révén jutunk leszármaztatott adatok számítás eredménye A statisztikai mutatószám Rendszeresen ismétlődő jelenség statisztikai jellemzője.

Adatgyűjtés Mottó: elfogadható pontosság gyorsaság gazdaságosság teljes körű valamennyi egyedre kiterjed részleges csak egy kiválasztott részre terjed ki Reprezentatív (mintavételes): mintasokaság az alapsokaságból mintavételi hibával Monográfia: kiemelt egyedek részletes statisztikai vizsgálata. Egyéb Kérdőíves adatfelvétel: egyéni kérdőív, vagy lajstrom (több megfigyelési egység egy számbavételi egységnél) önszámlálás, vagy kikérdezés

Hiba 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 A csoportosítás A sokaság felosztása egy megkülönböztető ismérv szerint. Átfedésmentes és teljes. 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 viszonyszám: részsokaságok aránya az egészhez Koordinációs viszonyszám: részsokaságok aránya egymáshoz Dinamikus viszonyszám: két idősza/időpont adatainak hányadosa Különböző fajta, mértékegységű adatokból számolva intenzitási viszonyszám (telefon/1000 lakás)

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

Átlagok tulajdonságai X h X g X X q X min X X max Az értékek és a számtani átlag különbségeinek összege 0. Az értékek eltolása eltolja a számtani átlagot (számolhatunk átlaghőmérsékletet Celsiusban!) Az értéke felszorzása felszorozza a számtani átlagot (.. F-ben is!) A számtani összeg minimalizálja a különbségek négyzetösszegét.

Vége