Statisztika. Eloszlásjellemzők

Hasonló dokumentumok
Statisztikai adatok elemzése

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

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

Matematikai statisztika

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Mérési adatok feldolgozása Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I o)

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés NBG GI866G4. Statisztika fogalma. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma

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

Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Adatsorok jellegadó értékei

Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter Dr. Jónás Tamás Erdei János. Gazdaságstatisztika. II. rész A matematikai statisztika alapjai

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

? közgazdasági statisztika

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

STATISZTIKA. ltozók. szintjei, tartozhatnak: 2. Előad. Intervallum skála. Az adatok mérési m. Az alacsony mérési m. Megszáml Gyakoriság módusz

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

BEVEZETÉS AZ SPSS ALAPJAIBA. (Belső használatra)

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

? közgazdasági statisztika

Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás

Ökonometria. /Elméleti jegyzet/

Eddig megismert eloszlások Jelölése Eloszlása EX D 2 X P(X = 1) = p Ind(p) P(X = 0) = 1 p. Leíró és matematikai statisztika

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya

REGIONÁLIS ELEMZÉSI MÓDSZEREK. c. készülő egyetemi tankönyvből, szerkesztő: Nemes Nagy József várható megjelenés 2004., ELTE Eötvös Kiadó

Függvénygörbe alatti terület a határozott integrál

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. Cél. Matematikai statisztika előadás survey statisztika MA szakosoknak. A matematikai statisztika tárgya

Statisztikai alapfogalmak

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Statisztika

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

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

ÁLTALÁNOS STATISZTIKA

4 2 lapultsági együttható =

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik.

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3

Matematikai statisztika

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

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

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N

Nevezetes sorozat-határértékek

A Sturm-módszer és alkalmazása

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy?

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

HAGYOMÁNYOS MÓDSZEREK ÉS ÚJ KIHÍVÁSOK AZ ÁGAZATON BELÜLI KERESKEDELEM MÉRÉSÉBEN* ERDEY LÁSZLÓ

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

Matematika I. 9. előadás

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

2. METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

10.M ALGEBRA < <

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l n 6n + 8

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

XXVI. Erdélyi Magyar Matematikaverseny Zilah, február II.forduló -10. osztály

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

KTK. Dr. Herman Sándor Dr. Rédey Katalin. Statisztika I. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM. Közgazdaságtudományi Kar. Alapítva: 1970

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198.

Közúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató

Matematika B4 I. gyakorlat

3. Számelmélet. 1-nek pedig pontosan három. Hány pozitív osztója van az n számnak? OKTV 2012/2013; I. kategória, 1. forduló

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

STATISZTIKA II. kötet

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

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

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó.

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is:

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára. Szita formula J = S \R,

A figurális számokról (IV.)

Populáció. Történet. Adatok. Minta. A matematikai statisztika tárgya. Valószínűségszámítás és statisztika előadás info. BSC/B-C szakosoknak

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo

(d) x 6 3x 2 2 = 0, (e) x + x 2 = 1 x, (f) 2x x 1 = 8, 2(x 1) a 1

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Bevezetés a hipotézis vizsgálatba. Hipotézisvizsgálatok. Próbák leírása. Kétoldali és egyoldali hipotézisek. Illeszkedésvizsgálatok

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása

Sorozatok. [a sorozat szigorúan monoton nő] (b) a n = n+3. [a sorozat szigorúan monoton csökken] (c) B a n = n+7

Átírás:

Statsztka Eloszlásjellemzők

Statsztka adatok elemzése A sokaság jellemzése középértékekkel

A sokaság jellemzéséek szempotja A sokaság jellemzéséek szempotja: A sokaság tpkus értékéek meghatározása. Az adatok külöbözőségéek vzsgálata, jellemzése. A sokaság eloszlásgörbéjéek elemzése. A sokaság tpkus értékeek meghatározása középértékekkel törték. A középértékek olya mutatószámok, melyekkel a bevezetőbe megfogalmazott követelméyekek eleget téve köye, jól lehet tömöre jellemez a sokaságot vagy mtát. Középértékekkel szembe követelméyek: Egyértelműe és algebralag köye számítható legye. Tpkus, jellemző érték legye. Szemléletese, jól lehesse értelmez. Közepes helyzetet foglaljaak el.

Középértékek Csoportosítása: Számított középértékek: Harmokus átlag Mérta átlag Számta átlag Négyzetes átlag Helyzet középértékek: Módusz Medá

Számított középértékek számta átlag A számta átlag az a szám, amelyet az átlagoladó értékek helyére írva azok összege változatla marad. Jele: x Kszámítás módja: Legyeek X 1, X 2,..., X N egy sokaság eleme, ekkor a sokaság elemeek átlaga: Egyszerű számta átlag Súlyozott számta átlag x x + x +...+x 1 2 1 x f x + f x +...+ f x f + f +...+ f 1 1 2 2 k k 1 2 k x k 1 k 1 fx f

Számta átlag egyszerű gyakorság sor alapjá Egy taácsadó cég szakértő díja (eft/hó): 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42 x 28 + 32 +...+ 42 10 33 eft A taácsadó cég szakértő díja átlagosa 33 eft/hó.

Számta átlag osztályközös gyakorság sor alapjá Egy taácsadó cég szakértő díja (Ft/ap): Szakértő díj(ft/ap) Gyakorság (fő) Osztályközép (x ) 10.001-30.000 38 20000 30.001-50.000 84 40000 50.001-70.000 104 60000 70.001-100.000 49 85000 100.001-150.000 16 125000 150.001 200.000 9 175000 Összese 300 -

Számta átlag x f x + f x +...+ f x f + f +...+ f 1 1 2 2 k k 1 2 k k 1 k 1 fx f 38 20.000+ 84 40.000+ 104 60.000+... + 9 175.000 17.910.000 x 60.333,3 38+ 84+ 104+... + 9 300 A taácsadó cég szakértő díja átlagosa 60.333,3 Ft/ap

Számta átlag tulajdosága Az egyes elemek - átlagoladó értékek - átlagtól való eltéréseek összege 0: 1 ( ) x -x 0 Ha mde egyes elemhez hozzáaduk egy "a kostas értéket, az így kapott elemek számta átlaga éppe "a"-val tér el az eredet elemek átlagától, azaz ha x 1, x 2,..., x, átlaga x, akkor x 1 + a; x 2 + a;...; x + a átlaga x+ a lesz Ha mde egyes elemet megszorzuk egy "b" kostas értékkel, akkor az így kapott elemek átlaga éppe "b"-szerese lesz az eredet elemek átlagáak, azaz ha x 1, x 2,..., x átlaga x, akkor b x 1 ; b x 2 ;...; b x átlaga b x lesz Ha az x 1, x 2,..., x elemek átlaga x, az y 1, y 2,..., y elemek átlaga, akkor az x 1 + y 1 ; x 2 + y 2 ;...; x + y átlaga x + y lesz. y Az elemek mdegykéből egy tetszőleges "a" álladót levova eze eltérések égyzetösszege akkor lesz mmáls, ha az "a" álladó éppe az x, azaz 2 x -a mmáls, ha a x 1 ( )

Számta átlag előye A számta átlag a legtöbb ember számára vlágos, érthető fogalom, számítása egyszerű. Mde adathalmazból egyértelműe kszámítható, s ugyaakkor potosa egy va belőle. A számta átlag segítségével összehasolíthatjuk ugyaazo típusú számszerű jellemző alakulását két vagy több külöböző sokaság vagy mta eseté. A számta átlag a sokaság vagy mta mde egyes eleméek fgyelembe vételével kerül kszámításra, így "em veszítük formácót". A számta átlag kszámításához valójába em szükséges az egyed értékek smerete, elegedő azok összegét tud, s ezáltal meghatározható az átlagos érték.

Számta átlag hátráya A kugróa alacsoy vagy kugróa magas értékek hatással vaak az átlagos érték agyságára. Probléma merül fel a számta átlag számításával kapcsolatba osztályközös gyakorság sor alkalmazása eseté s. Nytott osztályközök haszálata.

Helyzet középértékek Medá A ragsorba redezett adatok közül a középső elemet medáak evezzük. Jele: Me Páratla tagszám eseté: Egy taácsadó cég szakértő díja (eft/ap) 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42, 43 Ragsor: 25, 28, 30, 32, 32, 32, 34, 35, 40, 42, 43 11+1 11 elem eseté a 2 6. elem lesz a medá, azaz 32 eft/ap. A taácsadó cég szakértő díjaak egyk fele 32eFt/ap-ál alacsoyabb míg a másk fele magasabb.

Helyzet középértékek Medá Páros tagszám eseté: Egy taácsadó cég szakértő díja (eft/ap) 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42 Ragsor: 25, 28, 30, 32, 32, 32, 34, 35, 40, 42 10 +1 10 elem eseté a 5,5. elem lesz a medá, azaz 32 eft/ap. 2 A taácsadó cég szakértő díjaak egyk fele 32e Ft/ap-ál alacsoyabb míg a másk fele magasabb.

Medá osztályközös gyakorság eseté Szakértő díj(ft/ap) Gyakorság (fő) Kumulált gyakorság (fő) Osztályközép (x ) 10.001-30.000 38 38 20000 30.001-50.000 84 122 40000 50.001-70.000 104 226 60000 70.001-100.000 49 275 85000 100.001-150.000 16 291 125000 150.001 200.000 9 300 175000 Összese 300 - -

Medá osztályközös gyakorság eseté Me me + 2 f f me me-1 h 150 122 50.000 + 20.000 104 55.385 Ft / ap m e a medát tartalmazó osztályköz alsó határa, vagy az azt megelőző osztályköz felső határa f' me-1 a medát tartalmazó osztályközt megelőző osztályköz kumulált gyakorsága, azaz hogy a medát tartalmazó osztályköz előtt háy elem található; f me a medát tartalmazó osztályközhöz tartozó gyakorság, azaz a medát tartalmazó osztályközbe összese háy elem található; h a medát tartalmazó osztályköz hossza; az elemek száma;

Medá tulajdosága Előye: A medá s - hasolóa a számta átlaghoz - egyértelműe meghatározható, azaz mde adathalmazak létezk medája és potosa egy va belőle. A medá azoba em csak meység jellemzők eseté határozható meg, haem ragsorba redezhető mőség smérvek eseté s. A medá értéke függetle a szélső értékektől, csak a középső vagy középső két elem agysága befolyásolja. Hátráya: Csak ragsorba redezett elemekből számítható. Ha egy mta alapjá akaruk következtet a teljes sokaság eloszlására, akkor a számta átlag matematka-statsztka szempotból alkalmasabb mutatószám.

Helyzet középértékek - Módusz A módusz a leggyakrabba előforduló elemet jelet. Jele: Mo Jellemző: A módusz előye, hogy em csak meység, haem mőség jellemzők eseté s meghatározható. Hasolóa a medához a módusz sem érzékey a szélső, kugró értékekre. A módusz hátráya, hogy agyo gyakra em alkalmas az eloszlás jellemzésére, ugyas em mde esetbe létezk, vagy előfordulhat, hogy több s va belőle, azaz em egyértelmű. Mtapélda: Egy taácsadó cég szakértő díja (Ft/ap) 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42 Ragsor: 25, 28, 30, 32, 32, 32, 34, 35, 40, 42 Módusz értéke A taácsadó cég leggyakrabba 32 eft/ap díjat számol fel.

Medá osztályközös gyakorság eseté Mo mo + k 1 k +k 1 2 h m o a móduszt tartalmazó, u. modáls osztályköz alsó határa, k 1 a modáls osztályköz és az azt megelőző osztályköz gyakorságáak külöbsége, k 2 a modáls osztályköz és az azt követő osztályköz gyakorságáak külöbsége h a modáls osztályköz hossza.

Módusz osztályközös gyakorság eseté Szakértő díj (Ft/ap) Gyakorság (fő) Osztályközép (x ) 10.001-30.000 38 20000 30.001-50.000 84 40000 50.001-70.000 104 60000 70.001-100.000 49 85000 100.001-150.000 16 125000 150.001 200.000 9 175000 Összese 300 - Mo mo + k 1 k1 104-84 h 50.000 + 20.000 + k 104-84 + 104-49 2 55.333 Ft / ap

Tovább átlagformák Mérta (geometra) átlag Alkalmazása: Akkor haszáljuk, ha az átlagoladó értékek szorzata értelmezhető. Leggyakrabba a lácvszoyszámok átlag Mérta (geometra) átlag az a szám, amelyet az egyed értékek helyére írva azok szorzata változatla marad. Jele: x g Képlete - Kszámítás módja x 1, x 2,..., x egyed értékek eseté x g π x 1 - Osztályközös gyakorság sor eseté x g π 1 x f

Mtapélda mérta átlag Magyarországo a hússertés felvásárlás áráak változása Hóap Változás (előző hóap 100%) 1997. márcus 110 áprls 105 május 110 júus 100 júlus 110 augusztus 125 Feladat: Állapítsuk meg a hav átlagos árváltozás mértékét a vzsgált dőszakba! Megoldás: x 6 g 1,1 1,05 1,1 1,00 1,1 1,25 1,097 A vzsgált dőszakba a felvásárlás ár havota átlagosa 9,7%-kal őtt.

Harmokus átlag Alkalmazása Harmokus átlagot akkor számíthatuk, ha az elemek recprokáak és a recprokok összegéek va valamlye tárgy értelme. Elsősorba teztás vszoyszámok eseté értelmezhető Harmokus átlag az a szám, amelyet az egyes átlagoladó értékek helyére írva azok recprokösszege változatla marad. Jele: x h Kszámítás módja x 1, x 2,..., x elemek eseté x h 1 1 x x h 1 f x

Mtapélda harmokus átlag Egy elektroka cég termelésére voatkozó adatok Megevezése Termelés Termelékeység Férf 180 30 Nő 225 25 Összese termelés( db) Termeléke ység( V ) létszám( fő) A B x h V 225 225 25 + 180 180 + 30 27 Tehát az üzemet jellemző átlagos termelékeység 27 db/fő.

Négyzetes átlag A égyzetes átlagot akkor haszáljuk, ha: em kívájuk fgyelembe ve az átlagoladó értékek előjelét, ha azt akarjuk, hogy az átlag a szélsőségese agy értékekre érzékeye reagáljo. A égyzetes (kvadratkus) átlag az a szám, amellyel az átlagoladó értékeket helyettesítve, azok égyzetösszege változatla marad. Jele: x q Kszámítás módja: x q 1 x 2 x q k f 1 k 1 x f 2 x q k 1 g x 2

Kvatlsek A leggyakrabba előforduló kvatlsek k A kvatls A kvatls jelölése megevezése 2 Medá Me 3 Tercls T 1, T 2 4 Kvartls Q 1 (alsó kvartls); Q 2 ; Q 3 (felső kvartls) 5 Kvtls K 1, K 2, K 3, K 4, 10 Decls D 1, D 2,, D 9, 100 Percetls P 1, P 2,, P 99 Jellemzők: A középértékek mellett fotos helyzetmutatók a kvatlsek. A kvatlsek meghatározásáál a sokaságba megkeressük azt az osztópotot, amelyél az smérvértékek fele, egyede, tzede, stb. ksebb, a több pedg agyobb értékű. A kvatlsek becsléséek meete azoos a medáál smertetett eljárással.

Mtapélda - kvartlsek Egy taácsadó cég szakértő díja (eft/óra) 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42 Ragsor: 25, 28, 30, 32, 32, 32, 34, 35, 40, 42 Az alsó kvartls (Q 1 ) sorszáma: 10 + 1 2, 75 4 A másodk elem értéke: 28; 28 + 30 A harmadk elem értéke: 30; Így: Q1 29 2 Tehát a taácsadó cég az esetek egyedébe (25%) 29 eft-ál kevesebb szakértő díjat számolt fel,, háromegyede (75%-a) pedg többet. 3(10 + 1) A felső kvartls (Q 3 ) sorszáma: 8, 25 4 A yolcadk elem értéke: 35; 35 + 40 A klecedk elem értéke: 40; Így: Q3 37, 5 2 Tehát a taácsadó cég az esetek háromegyedébe (75%) 37,5 eft-ál kevesebb szakértő díjat számolt fel egyede (25%-a) pedg többet.

Sokaság/mta jellemzése szóródás mutatókkal Szóródáso azoos fajta számszerű értékek külöbözőségét értjük. A legfotosabb szóródás mérőszámok: terjedelem (R) terkvartls terjedelem (IQR) átlagos eltérés (δ) szórás (σ vagy s) relatív szórás (V) átlagos (abszolút) külöbség (G)

A szóródás terjedelme A terjedelem az előforduló elemek között a legagyobb és a legksebb érték külöbsége: R x max -x m A mutatószám kfejez, hogy mekkora értékközbe gadozak az smérvértékek. Alkalmazásáak a hátráya: Osztályközös gyakorság sorból em s mdg számítható, hsze gyakra az osztályközök határa csak jelzésértékűek, vagy cseek megadva, azaz ytott osztályköz áll redelkezésükre. Nagyo érzékey a kugróa magas vagy alacsoy értékekre. Mtapélda: Egy taácsadó cég szakértő díja (eft/hó): 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42 R 42-2517 Tehát 17 eft aak az tervallumak a hossza, amelye belül a szakértő díjak mozogak. Azaz a legmagasabb, és a legalacsoyabb szakértő díj között külöbség 17 eft.

Iterkvartls terjedelem A gyakorlatba az elemzés sorá a szóródás terjedelme (R) mutatóál jobba haszálható az terkvartls terjedelem. Az terkvartls terjedelem a kvartls értékek között távolság, am a ragsorba redezett elemek középső tpkusak evezhető 50%-áak elhelyezkedését mutatja: Képlete: IQR Q 3 Q 1

Átlagos eltérés Az átlagos eltérés az egyed értékekek a számta átlagtól mért átlagos abszolút eltérését mutatja. Képlete: δ 1 a d, ahol, d x x Mértékegysége mdg ugyaaz, mt az alapadatoké. A gyakorlatba a szóródás jellemzésére rtká haszáljuk.

Szórás A szórás az egyed értékek átlagtól való eltéréseek a égyzetes átlaga, az átlagtól mért átlagos égyzetes eltérés. A szóródás legfotosabb mérőszáma. Jele: σ - a teljes sokaságra ézve, s a mtából meghatározva. Kszámítás módja: teljes sokaság eseté σ 1 d 2 ll. gyakorság sorból σ k 1 f k 1 d f 2 mta eseté: s 1 d 2-1 ll. gyakorság sorból s k 1 k 1 f f d 2 1

Mtapélda Taácsadó díj (eft/hó) x d x x 30-3 9 25-8 64 28-5 25 32-1 1 35 2 4 32-1 1 34 1 1 32-1 1 40 7 49 42 9 81 Összese 0 236 d 2 2 (x x) σ 1 d 2 236 10 4,86 Értelmezés: az egyes taácsadó díjak az átlagostól átlagosa 4,86 eft/hó-val tértek el.

Relatív szórás A relatív szórás a szóródás relatív mutatója, így mértékegység élkül, értéke %-os formába s megadható. Kfejez, hogy az egyed értékek átlagosa háy %-kal térek el az átlagos értéktől. Ezt a dmezó élkül mutatót haszáljuk a külöböző mértékegységű smérvek szóródásáak összehasolítására. Képlete: V σ x vagy V Mtapélda alapjá kszámítása: V 14,73% s x σ x 4,86 33 Értelmezése: az egyes taácsadó díjak az átlagostól átlagosa 14,73%-kaltértek el.

Gyakorság sorok vzsgálat latáak tovább módszerem

Az aszmmetra mérőszáma Az eloszlások következő típusaval foglalkozuk: egymóduszú eloszlás szmmetrkus, aszmmetrkus (vagy ferde); többmóduszú eloszlás. Emprkus eloszlások Szmmetrkus Egymóduszú eloszlás Asszmmetrkus Többmóduszú eloszlás - U alakú - M alakú Mérsékelte aszmmetrkus - balra ferdült - jobbra ferdült Erőse aszmmetrkus - J alakú - fordított J alakú A legjellegzetesebb eloszlástípusok

Az aszmmetra leggyakrabba haszált mérőszáma Pearso-féle mutatószám Az aszmmetra Pearso-féle mutatószáma (jele: A) a számta átlag és a módusz agyságred vszoyá alapul: A x Mo σ A mérőszám előjele az aszmmetra ráyát mutatja: Bal oldal, jobbra elyúló aszmmetra eseté A > 0, Jobb oldal, balra elyúló aszmmetra eseté A < 0. Szmmetrkus eloszlás eseté A 0. A mérőszám abszolút értékéek cs határozott felső korlátja, azoba már 1-él agyobb abszolút érték meglehetőse erős aszmmetrára utal.

Mtapélda - asszmetra Egy taácsadó cég szakértő díja (Ft/óra) 30, 25, 28, 32, 35, 32, 34, 32, 40, 42 Ragsor: 25, 28, 30, 32, 32, 32, 34, 35, 40, 42 x - Mo 33 32 A σ 4,86 0,21 Mvel A>0, a szakértő díjak eloszlása baloldal, jobbra elyúló asszmetrát mutat.

F mutató Az alsó és felső kvartls medától való eltéréséek egymáshoz vszoyított agyságá alapul. Bal oldal, jobbra elyúló aszmmetra eseté a medá az alsó (Q 1 ), míg jobb oldal aszmmetra eseté a felső (Q 3 ) kvartlshez esk közelebb. Képlete: F (Q (Q 3 3 Me) (Me Q1) Me) + (Me Q ) 1 Abszolút értékéek határozott felső korlátja va: F 1. Ugyaolya feltételek mellett ad ulla, poztív és egatív eredméyt, mt az A mutató. Az F mutató léyegese ksebb értékkel jelz a már agyfokúak tekthető aszmmetrát, mt az A.

Egymóduszú eloszlások

Köszööm a fgyelmet!