27
MÍRY VARIABILITY

Míry variability

  • Upload
    indiya

  • View
    60

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Míry variability. Míry variability. Pokus shrnout jedním číslem míru odlišnosti hodnot statistických znaků Míry variability pro nominální znaky existují, ale nejsou náplní kurzu Míry variability pro ordinální a kvantitativní znaky jsou založeny na: - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Míry variability

MÍRY VARIABILITY

Page 2: Míry variability

MÍRY VARIABILITY

Pokus shrnout jedním číslem míru odlišnosti hodnot statistických znaků

Míry variability pro nominální znaky existují, ale nejsou náplní kurzu

Míry variability pro ordinální a kvantitativní znaky jsou založeny na: Kvantilech – vybraných hodnotách ze souboru Všech hodnotách v souboru

Page 3: Míry variability

VARIAČNÍ ROZPĚTÍ

Variační rozpětí je rozdílem mezi maximem a minimem

R = max – min

Page 4: Míry variability

PŘÍKLAD

Určete variační rozpětí daného souboru:W X Y Z5 3 10 105 5 12 05 6 5 185 4 18 335 3 5 605 5 7 535 6 10 125 8 14 355 50 7 555 4 6 43

Page 5: Míry variability

VÝSLEDKY

W: 5 – 5 = 0 X: 50 – 3 = 47 Y: 18 – 5 = 13 Z: 60 – 0 = 60

Page 6: Míry variability

ROZPĚTÍ KVANTILŮ

Rozpětí různých kvantilů, nejčastěji:

Kvartilové rozpětí x0,75 – x0,25

Decilové rozpětí x0,9 – x0,1

Percentilové rozpětí x0,99 – x0,01

Page 7: Míry variability

PŘÍKLAD

U dat z předchozího příkladu určete kvartilové a decilové rozpětí.

Page 8: Míry variability

VÝSLEDKY

Kvartilové: W: 5 – 5 = 0 X: 7 – 3,5 = 3,5 Y: 13 – 5,5 = 7,5 Z: 54 – 11 = 43

Decilové: W: 5 – 5 = 0 X: 8 – 3 = 5 Y: 14 – 5 = 9 Z: 55 – 10 = 45

Page 9: Míry variability

PRŮMĚRNÁ ABSOLUTNÍ ODCHYLKA

První ukazatel míry odlišnosti počítaný ze všech čísel

Jedná se o průměr z absolutních odchylek jednotlivých hodnot od průměru

Musí se tedy určit průměr, následně určit (absolutní – kladný) rozdíl mezi průměrem a jednotlivými hodnotami znaku (d) a tyto rozdíly se průměrují

Page 10: Míry variability

PŘÍKLAD

Určete průměrnou absolutní odchylku z dat předchozích příkladů.

Page 11: Míry variability

VÝSLEDKYW dw X dx Y dy Z dz

5 0 5 4,4 12 2,6 0 31,95 0 3 6,4 10 0,6 10 21,95 0 6 3,4 10 0,6 12 19,95 0 6 3,4 5 4,4 18 13,95 0 4 5,4 18 8,6 33 1,15 0 8 1,4 14 4,6 35 3,15 0 4 5,4 6 3,4 43 11,15 0 5 4,4 7 2,4 53 21,15 0 50 40,6 7 2,4 55 23,15 0 3 6,4 5 4,4 60 28,1

Průměry: W = 5; X,Y = 9,4; Z = 31,9Průměrné abs. Odchylky: W = 0; X = 8,12; Y = 3,4; Z = 17,52

Page 12: Míry variability

PŘÍKLAD

V následující tabulce jsou četnosti známek pro dvě skupiny studentů – určete průměrnou absolutní odchylku v těchto skupinách a porovnejte, kde je větší variabilita známek.

ZnámkaPočet - 1. skupina

Podíl - 2. skupina

1 15 0,3

2 25 0,2

3 25 0,2

4 15 0,3

Page 13: Míry variability

VÝSLEDKY - PRŮMĚR

xi ni pj nixi pjxi

1 15 0,3 15 0,32 25 0,2 50 0,43 25 0,2 75 0,64 15 0,3 60 1,2

Součty: 80 1 200 2,5

1. Skupina: 200/80 = 2,52. Skupina: 2,5

Page 14: Míry variability

VÝSLEDKY – PR. ABSOLUTNÍ ODCHYLKA

xi di ni pj dini pjdi

1 1,5 15 0,3 22,5 0,452 0,5 25 0,2 12,5 0,13 0,5 25 0,2 12,5 0,14 1,5 15 0,3 22,5 0,45

Součty: 80 1 70 1,1

1. Skupina: 70/80 = 0,8752. Skupina: 1,1

Page 15: Míry variability

ROZPTYL

Rozptyl je nejpočítanější mírou variability, byť sám o sobě nemá velký věcný význam.

Jedná se o průměrnou čtvercovou odchylku od průměru.

Pro každou hodnotu se musí udělat její rozdíl od průměru a tento rozdíl umocnit na druhou (tomu se říká čtverec). Tyto umocněné (čtvercové) odchylky se potom průměrují.

Page 16: Míry variability

VLASTNOSTI ROZPTYLU

Rozptyl je nejmenší ze všech čtverců odchylek od libovolné konstanty

Rozptyl konstanty je roven 0 Přičteme-li k jednotlivým hodnotám

konstantu, rozptyl se nezmění Vynásobíme-li jednotlivé hodnoty konstantou,

rozptyl se násobí druhou mocninou této konstanty

Page 17: Míry variability

VÝPOČET ROZTPYLU

Rozptyl má dva tvary pro výpočet Definiční:

Výpočtový:

Page 18: Míry variability

SMĚRODATNÁ ODCHYLKA

Směrodatná odchylka je odmocninou z rozptylu. Jedná se de facto opět o průměrnou odchylku od průměru, ale jedná se o odlišný typ průměru (tzv. kvadratický průměr)

Page 19: Míry variability

VARIAČNÍ KOEFICIENT

Všechny dosavadní ukazatele byly tzv. absolutními mírami variability – byly uváděny ve stejných jednotkách jako zkoumané proměnné.

Variační koeficient je poměr směrodatné odchylky a průměru. Jedná se tedy o tzv. bezrozměrný ukazatel – relativní variabilitu.

Jedná se o výborný ukazatel pro srovnání variability více souborů.

Page 20: Míry variability

PŘÍKLAD

Na základě dat z prvního příkladu vypočtěte rozptyl, směrodatnou odchylku a variační koeficient.

Page 21: Míry variability

VÝSLEDKYW w2 X x2 Y y2 Z z2

5 25 5 25 12 144 0 05 25 3 9 10 100 10 1005 25 6 36 10 100 12 1445 25 6 36 5 25 18 3245 25 4 16 18 324 33 10895 25 8 64 14 196 35 12255 25 4 16 6 36 43 18495 25 5 25 7 49 53 28095 25 50 2500 7 49 55 30255 25 3 9 5 25 60 3600

Průměry: 5 25 9,4 273,6 9,4 104,8 31,91416,

5

Page 22: Míry variability

VÝSLEDKY

S2w = 25 – 52 = 0

S2x = 273,6 – 9,42 = 185,24

S2y = 104,8 – 9,42 = 16,44

S2z = 1416,5 – 31,92 = 398,89

Sw = 0 Vw = 0

Sx = 13,61 Vx = 1,45

Sy = 4,05 Vy = 0,43

Sz = 19,97 Vz = 0,63

Page 23: Míry variability

SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ

W X Y ZR 0 47 13 60Kvartilové r. 0 3,5 7,5 43Decilové r. 0 5 9 45Pr. abs. odchylka 0 8,12 3,4 17,52Rozptyl 0 185,24 16,44 398,89Sm. odch. 0 13,61 4,05 19,97Variační koef. 0 1,45 0,43 0,63

Page 24: Míry variability

PŘÍKLAD

Na základě údajů z druhého příkladu na průměrnou absolutní odchylku vypočítejte rozptyl, směrodatnou odchylku a variační koeficient.

Page 25: Míry variability

VÝSLEDKY

xi xi2 ni pj xi

2ni pjxi2

1 1 15 0,3 15 0,32 4 25 0,2 100 0,83 9 25 0,2 225 1,84 16 15 0,3 240 4,8

Součty: 80 1 580 7,7Rozptyly: 1. skupina: 580/80 –2,52 = 1

2. skupina: 7,7 – 2,5 2 = 1,45Sm. odchylky: 1. skupina: 1

2. skupina: 1,2049Var. koeficienty: 1. skupina: 0,4

2. skupina: 0,48

Page 26: Míry variability

PŘÍKLAD

Máme vypočtený průměr 100 a rozptyl 400. Jak se tyto hodnoty změní, jestliže.. A.) od každé hodnoty daného znaku odečtu 15 B.) každou hodnotu daného znaku snížím o 15%

Jak se změní variační koeficient v těchto případech?

Page 27: Míry variability

VÝSLEDKY

A.) nový průměr 85 a rozptyl 400. Variační koeficient se zvýší z 0,2 na 0,24

B.) nový průměr 85 a rozptyl 289. Variační koeficient se nezmění.