44
ŠTATISTIKA A Ing. Eva MATEJKOVÁ, PhD. KŠOV, FEM, SPU v Nitre : klapka 4148 e-mail: [email protected]

ŠTATISTIKA A

  • Upload
    enrico

  • View
    156

  • Download
    2

Embed Size (px)

DESCRIPTION

ŠTATISTIKA A. Ing. Eva MATEJKOVÁ, PhD. KŠOV, FEM, SPU v Nitre ( : klapka 4148 e-mail: eva.matejkova @ uniag.sk. Čo NÁS dnes čaká?. organizácia predmetu – podmienky získania zápočtu a skúšky, pravidlá vzájomnej komunikácie odporúčaná literatúra prednáška 1. ORGANIZÁCIA PREDMETU. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: ŠTATISTIKA   A

ŠTATISTIKA AIng. Eva MATEJKOVÁ, PhD.

KŠOV, FEM, SPU v Nitre

: klapka 4148

e-mail: [email protected]

Page 2: ŠTATISTIKA   A

ČO NÁSNÁS DNES ČAKÁ?

organizácia predmetu – podmienky získania zápočtu a skúšky, pravidlá vzájomnej komunikácie

odporúčaná literatúra prednáška 1

Page 3: ŠTATISTIKA   A

ORGANIZÁCIA PREDMETU

výmera predmetu: 2-2 PREDNÁŠKY prednáška nebude KLASICKÁ – cieľ:

objasniť študentom podstatu jednotlivých metód, uvádzať príklady pre lepšie pochopenie, diskutovať

prezentovať aplikáciu metód v Exceli (to čo bude ukázané na prednáške, nebude už vysvetľované na cvičeniach)

Page 4: ŠTATISTIKA   A

ORGANIZÁCIA PREDMETU

CVIČENIA účasť povinná, povolené 3

ospravedlnené absencie (lekár, vážne rodinné dôvody, reprezentácia školy, atď.) a 1 neospravedlnená.

cieľ: prejsť od teórie k praxi, t.j. naučiť študentov analyzovať a interpretovaťinterpretovať štatistické údaje

Page 5: ŠTATISTIKA   A

PODMIENKY ZÍSKANIA ZÁPOČTU A SKÚŠKY zápočetzápočet:

účasť na cvičeniach napísané 2 písomky na 50% bodov odovzdaný projekt 1 týždeň pred

zápočtovým týždňom

Page 6: ŠTATISTIKA   A

PODMIENKY ZÍSKANIA ZÁPOČTU A SKÚŠKY

skúška:skúška: získaný zápočet skúšku je možné získať aj na základe vynikajúcich

výsledkov z 2 čiastkových písomiek – nad 80% bodov (hodnotenie A, B, C)

výsledné hodnotenie bude pozostávať z hodnotenia: čiastkových písomiek projektu prezentácie projektu teórie na skúške aktivity počas semestra (napr. dobrovoľné cvičenia,...)

Page 7: ŠTATISTIKA   A

PODMIENKY ZÍSKANIA ZÁPOČTU A SKÚŠKY

OPRAVNÁ PÍSOMKA: Bude stanovený len 1 TERMÍN!!! v prvom, resp.

druhom týždni skúšobného obdobia. Bude povolená len študentom, ktorí napísali každý

priebežný test na minimálne 15 bodov. Bude obsahovať problematiku celého semestra. Ak študent získa zápočet cez opravnú písomku, tak ku

skúške za priebežné testy získava 50% bodov, t.j.100 bodov.

Page 8: ŠTATISTIKA   A

ČO PONÚKAME:

možnosť bezplatných konzultácií počas semestra – problém treba riešiť hneď na začiatku, nie na konci – keď je už neskoro

aktivita na prednáškach a cvičeniach bude hodnotené „+“, (jedno + = 1 bod k dobru, t.j. môže pomôcť získať zápočet)

možnosť získať známku bez skúšania, poprípade v zápočtovom týždni

Page 9: ŠTATISTIKA   A

PROJEKT vypracuje každý individuálne formou vedeckého príspevku téma: zvolená subjektívne, mala by súvisieť so študovaným

odborom rozsah: 3-5 strán štruktúra: (pozrieť ľubovoľný vedecký časopis, napr. v čitárni)

Nadpis článku Meno autora (vaše meno, ročník, odbor) Anotácia, kľúčové slová (3-5 slov) Úvod Cieľ, zdroje údajov (údaje: reálne údaje čerpané z oficiálnych

zdrojov) Metodika (použiť min 2 metódy preberané v rámci predmetu) Výsledky a diskusia (analyzovať získané údaje, výsledky vhodnou

formou prezentovať a okomentovať) Záver Použitá literatúra

projekt odovzdať v tlačenejtlačenej podobe týždeň pre zápočtovým týždňom

Page 10: ŠTATISTIKA   A

Praktikum zo Štatistiky A / Matejková E., Pietriková M., Poláková Z., 1. vyd. - Nitra: SPU, 2013 - 199s. ISBN 978-80-552-1050-6

Štatistika pre ekonómov / Viera Pacáková a kolektív. - 1. vyd. - Bratislava : Iura Edition, 2003 - 358 s. (Ekonómia) ISBN 80-89047-74-2

Štatistika pre ekonómov : Zbierka príkladov B / Viera Pacáková a kol.. - 1. vyd. - Bratislava : IURA EDITION, 2005 - 268 s. (Ekonómia ; 141) ISBN 80-8078-033-1

Štatistika pre ekonómov : Zbierka príkladov A / Viera Pacáková a kol.. - 1. vyd. - Bratislava : IURA EDITION, 2005 - 178 s. (Ekonómia ; 141) ISBN 80-8078-032-3

Statistika pro obchod a hospodářství / Thomas H. Wonnacott, Ronald J. Wonnacott ; Z amerického orig. přeložil Igor Indruch - Praha : VICTORIA PUBLISHING, 1993 - 891 s. (Neobyčejné knihy pro neobyčejné čtenáře) ISBN 80-85605-09-0

Bioštatistika / Peter Obtulovič. - 2. nezmen. vyd. - Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2002 - 131 s. ISBN 80-8069-104-5

Návody na cvičenia z bioštatistiky : učebné texty pre všetky formy vzdelávania / Zuzana Poláková. - 1. vyd. - Nitra : Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2007 - 84 s. (Ochrana biodiverzity; 15) ISBN 978-80-8069-922-2

ODPORÚČANÁ LITERATÚRA

Page 11: ŠTATISTIKA   A

Štatistika pre prax / Marián Rimarčík - [Košice] : Marián Rimarčík, 2007 - 200 s. ISBN 978-80-969813-1-1

Statistika pro ekonomy / Richard Hindls ... [et al.]. - 8. vyd. - Praha : Professional Publishing, 2007 - 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6

Základy štatistiky / Hedviga Bakytová, Milan Ugron, Oľga Kontšeková. - 2. vyd. - Bratislava : Alfa, 1979 - 392 s.

Štatistika v Exceli / Jozef Chajdiak - Bratislava : STATIS, 2002 - 159 s. ISBN 80-85659-27-1

Štatistika / Rudolf Grofík a kol. - Bratislava : Príroda, 1987 - 519 s

ODPORÚČANÁ LITERATÚRA

Page 12: ŠTATISTIKA   A

PREDNÁŠKA 1

štatistika ako pojem história štatistiky základné pojmy etapy štatistického skúmania

triedenie podľa kvalitatívnych štatistických znakov podľa kvantitatívnych štatistických znakov

prezentácia štatistických údajov

Page 13: ŠTATISTIKA   A

ČO JE ŠTATISTIKA?

štatistický údaj

ŠÚ SR

HDP’01

X_= 13,5

jx

nx

1

štatistický úrad (praktická činnosť)

vedná disciplína

štatistický vzorec

Page 14: ŠTATISTIKA   A

ČO JE ŠTATISTIKA?

„Sú tri druhy lží : lož, odsúdeniahodná lož a štatistika“

Štatistika je vrchol nevyvrátiteľného, lebo má magické kúzlo matematickej presnosti“

„Štatistika je presný súčet nepresných čísel“

Výsledky aplikácie sa musia správne interpretovať. Ak nie, môžu nastať dve extrémne situácie: Štatistické metódy sú použité správne, ale

nesprávnou interpretáciou dokazujeme niečo nesprávne.

Použitím mnohých efektívnych a zložitých št. metód sú z pochybných údajov vykúzlené pôsobivé závery.

Page 15: ŠTATISTIKA   A

HISTÓRIA ŠTATISTIKY

1) obdobie pred naším letopočtom opis obyvateľstva, územia, hospodárskeho a

politického stavu štátu štatistika – latinské slovo „status” štát, ale aj

stav Štatistika náuknáukaa o štáte o štáte rok 1660 - prof. H. Conring z Lipska - prednášať

„opisnú vedu o štáte“ univerzitná štatistikauniverzitná štatistika: jej najvýznamnejším predstaviteľom v 18.

storočí G. Achenwall štatistiku ako “ náuku o štátnych pozoruhod-

nostiach”, ktorej úlohou je opis územia, obyvateľstva, prírodného bohatstva, výrobných a iných odvetví štátu

Page 16: ŠTATISTIKA   A

HISTÓRIA ŠTATISTIKY

2) Anglicko politická aritmetikapolitická aritmetika predstavitelia: J. Graunt a W. Petty

pokúšali sa vychádzajúc z údajov o počte narodených a zomretých porovnávať vývoj obyvateľstva za dlhšie časové obdobie a nájsť v ňom určité zákonitosti

cieľcieľ nielen javy opisovať, ale hľadať v nich aj určité pravidelnosti a odhaliť ich zákonitosti

A. J. Quételet spojenie univerzitnej štatistiky s politickou aritmetikou

Z rôznorodosti ľudských indivíduí vypočítal "homme moyen" (priemerného človeka)

Page 17: ŠTATISTIKA   A

HISTÓRIA ŠTATISTIKY

rozpracoval koncept normálneho rozdelenia, strednej hodnoty a rozptylu.

18-19. storočie rozpracovanie teórie pravdepodobnosti bratia J.,D. a N. Bernouli, Lagrange, Euler, Laplace, de Moivre a Gauss

19. –20. storočie – anglická štatistická škola aplikácia štatistiky v biológii.

Darwinov bratranec F. Galton skúmanie štatistických závislostí (napr. závislosť medzi výškou starých otcov a vnukov) od neho pochádza pojem štatistickej regresie a korelácie

K. Pearson zakladateľ biometriky Angličan B. Gosset (Student) rozpracoval

teóriu malých výberov a skonštruoval často používané t-rozdelenie.

Page 18: ŠTATISTIKA   A

HISTÓRIA ŠTATISTIKY 3) 30-te roky 20.storočia induktívna (moderná, induktívna (moderná,

analytická) štatistikeanalytická) štatistike na základe čiastkových informácií, získaných pomocou výberového zisťovania, robiť závery o celku do popredia sa dostáva výberové skúmanie

moderná matematická štatistiky: ruskí matematici: Čebyšev, Markov, Ľapunov a

Čuprov (teória pravdepodobnosti) anglickí a americkí štatistici:

3) F. Galton percentily a korelačná metóda4) R. A. Fisher analýza rozptylu

SúčasnosťSúčasnosť: cieľom štatistiky je získanie a poskytovanie údajov určených pre hodnotenie a analýzu, ako aj identifikovanie zákonitostí a ich kvantitatívne vyjadrenie

Page 19: ŠTATISTIKA   A

PREDMET ŠTATISTIKY definícia štatistiky:

veda o metódach kvantitatívneho hodnotenia vlastností hromadných hromadných javovjavov

hromadný jav: predmet štatistického skúmania každý prírodný alebo spoločenský jav,

ktorý sa vyskytuje pri veľkom počte elementárnych jednotiek

Význam: poznať podstatu, vlastnosti a povahu činiteľov prírodných a spoločenských javov s cieľom robiť zovšeobecňujúce závery

Page 20: ŠTATISTIKA   A

ZÁKLADNÉ POJMY

hromadný jav predmet štatistického skúmania skladá sa z mnohých individuálnych javov.

Nositelia týchto javov sa nazývajú štatistickými jednotkami

štatistická jednotka nositeľ individuálnych javov základný prvok, na ktorom možno skúmať

konkrétny prejav hromadného javu osoby, domácnosti, podniky, predmety,

udalosti a pod.

Page 21: ŠTATISTIKA   A

ZÁKLADNÉ POJMY štatistický súbor

množina štatistických jednotiek vymedzená:

priestorovo časovo vecne

rozsah štatistického súboru počet štatistických jednotiek v

štatistickom súbore označenie: nn

Page 22: ŠTATISTIKA   A

ZÁKLADNÉ POJMY

obsah štatistického súboru vymedzený štatistickými znakmi,

ktorých nositeľmi sú všetky jednotky súboru

čím viac spoločných znakov, tým je súbor homogénnejší s menším rozsahom

Základný súbor – všetky jednotky – N Výberový súbor – reprezentatívna

vzorka ZS - n

Page 23: ŠTATISTIKA   A

ZÁKLADNÉ POJMY štatistický znak

vonkajší merateľný odraz vlastností štatistickej jednotky

delenie štatistický znakov

štatistický znakyštatistický znaky

spoločnéspoločné variabilnévariabilné priamepriame nepriamenepriame

časovéčasové vecnévecné priestorovépriestorové

kvalitatívnekvalitatívne kvantitativnekvantitativne

alternatívnealternatívnealternatívnealternatívne množnémnožnémnožnémnožné diskrétnediskrétnediskrétnediskrétne spojitéspojitéspojitéspojité

Page 24: ŠTATISTIKA   A

ZÁKLADNÉ POJMY - PRÍKLAD

štatistická jednotka

štatistická súbor

rozsah štatistického súboru

n = 12

štatistická znaky:

pohlavie

funkcia

príjem

Vymedzenie štatistického súboru:Vymedzenie štatistického súboru: časovo: 12. 2.2014

priestorovo: podnik „X“

zamestnanci vo vedúcej funkcii

Page 25: ŠTATISTIKA   A

ETAPY ŠTATISTICKÉHO SKÚMANIA

Štatistické skúmanie sa skladá z 3 etáp:

Štatistické zisťovanieŠtatistické zisťovanie

SpracovanieSpracovanie

Štatistická analýzaŠtatistická analýzaŠtatistická analýzaŠtatistická analýza

Page 26: ŠTATISTIKA   A

ŠTATISTICKÉ ZISŤOVANIE

získavanie štatistických údajov: Dva spôsoby:

Sekundárne zisťovanie – využitie existujúcich údajov

Primárne zisťovanie – priame zisťovanie (marketing. prieskum)

Bežné zisťovanie: opakovanie po uplynutí určitého času nie dlhšieho ako jeden rok (pravidelné, nepravidelné)

Jednorázové zisťovanie: môže sa opakovať len obdobie je dlhšie ako 1 rok

Page 27: ŠTATISTIKA   A

ŠTATISTICKÉ ZISŤOVANIE

Každé zisťovanie spočíva v určení: Spravodajských a štatistických jednotiek

(spravodajská jednotka – tá, ktorá zisťuje a podáva informácie o štat. jednotkách)

Obdobia alebo okamihu, ku ktorému sa bude zisťovanie robiť

Rozsahu zisťovania – závisí od toho, či sa jedná o vyčerpávajúce alebo výberové zisťovanie)

Formy zisťovania – výkazníctvo, súpis (cenzus) – makrocenzus, mikrocenzus, znalecký odhad, anketa, monografia (opis štat. jednotky)

Page 28: ŠTATISTIKA   A

ŠTATISTICKÉ SPRACOVANIE

Je postup na prehľadné usporiadanie zistených štat. údajov.

Na začiatku sa robí kontrola (formálna, vecná)

Nasleduje triedenie

Page 29: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE ŠTATISTICKÝCH JEDNOTIEK

prvý krok spracovania štatistických údajov usporiadanie štatistického súboru do

skupín tried podľa určitého štatistického znaku (znakov)

štatistický znak triediaci znaktriediaci znak rozlišujeme:

jednostupňové triedenie jeden znak viacstupňové triedenie viac znakov

Page 30: ŠTATISTIKA   A

ZÁSADY TRIEDENIA

zásada jednoznačnostijednoznačnosti triedy musia byť vytvorené tak, aby sa o

každej štatistickej jednotke dalo rozhodnúť do ktorej triedy patrí

triedy sa nemôžu prekrývať zásada úplnostiúplnosti

triedy musia byť vytvorené tak, aby každá štatistická jednotka mala šancu byť zaradená do triedy

Page 31: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVALITATÍVNÝCH ZNAKOV

triedy podľa variantov kvalitatívnych znakov

rozlišujeme: podvojné (dichotomické) triedenie množné (multinomické) triedenie

triedna početnosť počet štatistických jednotiek, ktoré

patria do príslušnej triedy

Page 32: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVALITATÍVNÝCH ZNAKOV

označenie: štatistický znak: A, B, ... (napr. pohlavie) obmena štatistického znaku

a1, a2 ; (muž, žena) výsledkom triedenia tabuľky

asociačné tabuľky: 2x2 kontingenčné tabuľky: mxr

Page 33: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVALITATÍVNÝCH ZNAKOV

asociačná tabuľka: v absolútnom vyjadrení

Count of FCIA funkciapohlavie vo funkcii bez funkcie Grand Totalmuž 13 58 71žena 4 31 35Grand Total 17 89 106

početnosť druhého stupňa

početnosť prvého stupňa

početnosť nultého stupňa (n)

Page 34: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVALITATÍVNÝCH ZNAKOV

asociačná tabuľka: v relatívnom vyjadrení

Count of FCIA funkciapohlavie vo funkcii bez funkcie Grand Totalmuž 12% 55% 67%žena 4% 29% 33%Grand Total 16% 84% 100%

Count of FCIA funkciapohlavie vo funkcii bez funkcie Grand Totalmuž 18% 82% 100%žena 11% 89% 100%Grand Total 16% 84% 100%

Count of FCIA funkciapohlavie vo funkcii bez funkcie Grand Totalmuž 76% 65% 67%žena 24% 35% 33%Grand Total 100% 100% 100%

z celkového počtu n=100%

z riadku, pohlavie =100% zo stĺpca, funkcia =100%

Page 35: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVANTITATÍVNYCH ZNAKOV

označenie: X, Y, Z (vek, príjem, počet detí) tri spôsoby triedenia:

usporiadanie podľa veľkosti pri malom rozsahu št. súboru

rad rozdelenia početností diskrétne znaky s malým počtom obmien

intervalové (skupinové) rozdelenie početností

diskrétne znaky s veľkým počtom obmien spojité znaky

Page 36: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVANTITATÍVNYCH ZNAKOV

triedy triedna početnosťtriedna početnosť počet štatistických jednotiek patriacich do určitej triedy

Triedne početnosti: absolútne ni

relatívne fi

kumulatívne absolútne Ni

kumulatívne relatívne Fi

n

nf i

i

i1ii nNN

i1ii fFF

Page 37: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVANTITATÍVNYCH ZNAKOV

rad rozdelenia početnostírad rozdelenia početností triedy tvorené obmenou št. znaku príklad – počet detí zamestnancov

triedy ni fi Ni Fi

0 9 8% 9 8%

1 27 25% 36 34%

2 42 40% 78 74%

3 16 15% 94 89%

4 7 7% 101 95%

5 5 5% 106 100%

Page 38: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVANTITATÍVNYCH ZNAKOV

intervalové rozdelenia početnostíintervalové rozdelenia početností triedy triedne intervaly triedny interval:

počet intervalov mm rozpätie intervalov hh

nm m

xxh minmax

Page 39: ŠTATISTIKA   A

TRIEDENIE PODĽA KVANTITATÍVNYCH ZNAKOV

intervalové rozdelenia početnostíintervalové rozdelenia početností

príklad plat zamestnancov (€)

Intervaly ni fi Ni Fi (0 ; 300> 5 5% 5 5%

(300 ; 400> 7 7% 12 11%

(400 ; 500> 12 11% 24 23%

(500 ; 600> 14 13% 38 36%

(600 ; 700> 18 17% 56 53%

(700 ; 800> 27 25% 83 78%

(800 ; 900> 13 12% 96 91%

(900 ; 1000> 6 6% 102 96%

(1000 ; 1100> 3 3% 105 99%

(1100 ; > 1 1% 106 100%

Page 40: ŠTATISTIKA   A

PREZENTÁCIA ŠTATISTICKÝCH ÚDAJOV

rad rozdelenia početnosti zobraziť formou: tabuľky grafu rozdelenia početnosti

základné typy grafov:

Histogram

0

10

20

30

8,5 99,5 10

10,5 1111

,5 1212,5

intervaly

ni

Polygón

0

5

10

15

20

25

30

8,5 9 9,5 10 10,5 11 11,5 12 12,5intervaly

ni Kumulatívny ogiv

0

20

40

60

80

100

120

8,5 9 9,5 10 10,5 11 11,5 12 12,5intervaly

ni

Výsečový graf5%

7%

11%

13%

17%

6% 3%

25%

12%

1%

Page 41: ŠTATISTIKA   A

PREZENTÁCIA ŠTATISTICKÝCH ÚDAJOV

grafy v štatistike: názorná prezentácia výsledkov triedenia a štat. analýz

Najčastejšie využívané grafy: Bodový graf Spojnicový graf

Polygón, ogivná krivka Stĺpcový graf

Histogram Kruhový (koláčový) graf Kartogramy (mapy) Kartodiagramy (mapy+iný druh grafu) Pyramídy Piktogramy Radiálny (sieťový) graf Škatuľkovité (box plot) grafy

Page 42: ŠTATISTIKA   A

PREZENTÁCIA ŠTATISTICKÝCH ÚDAJOV

ukážky vybraných grafov:

15 10 5 0 5 10 15

0 - 4

10 - 14

20 - 24

30 - 34

40 - 44

50 - 54

60 - 64

70 - 74

80 - 84

ženy

muži

Veková pyramídaPiktogram

Kartogram

Kartodiagram

Box plot graf

Sieťový graf

Bodový graf

Page 43: ŠTATISTIKA   A

DOBROVOĽNÉ ZADANIE 1 (5 BODOV):

A Uviesť príklad na základné pojmy (št. súbor, št. jednotka, št. znak, rozsah št. súboru), Pozn. uviesť viac št. znakov aj s ich členením.

B Nájsť aspoň 5 rôznych grafov v rôznych médiách (tlač, internet, publikácie). Pod grafom musí byť uvedený zdroj.

ODOVZDAŤ PODPÍSANÉ NA PAPIERI NA CVIČENÍ.

Page 44: ŠTATISTIKA   A

44

ĎAKUJEM ZA POZORNOSŤĎAKUJEM ZA POZORNOSŤ