Grundlagen der Statistik: Definitionen, Datenanalyse und Diagramme

Die Statistiken werden die wissenschaftlichen Methoden, durch die wir sammeln, organisieren, zusammenfassen, vorstellen und analysieren Daten über eine Reihe von Beobachtungen und ermöglichen es uns, gültige Schlussfolgerungen zu ziehen und logische Entscheidungen auf der Grundlage einer solchen Analyse zu machen.
Ort: n eine Colecció entweder eine endliche nu nur eine Sammlung von Messungen oder großes n praktisch unbegrenzte Daten über eine Funktion für stica de interes.
Beispiel: Eine repräsentative Teilmenge von einer ausgewählten Població n.
Univariate Analyse: Es ermöglicht die ana-Lyse-und Verarbeitung UNDERSTANDING Aufenthalt stico eine Variable, die zu "analysieren und synthetisieren INFORMATION DATA enthaltenen Ziele in sticos von: Tabellen, grap gen, numerische Zusammenfassung Mengen reichen."
Königreich stellt fest: Es ist alles, was wir S extrahieren kann, zB eine Person, Maschinen-ma ...
Variable: Es ist ein Feature für stica oder Objekt mit einer beobachtbaren Einheit der Bevölkerung eingehen.
Qualitativ: (Attribute) 2 Arten: Ermöglicht die tabellarische werden, oder in Tabellen organisiert, dass die Eigenschaften oder Attribute zusammenzufassen.
Ordinal: Stufe der Studie, die schulischen Leistungen
Bewertung: Augenfarbe
Quantitativ: 2 Arten
Diskret: Umer Familie (in einzelnen Klassen oder Klassen eingestuft bestellt werden).
Fahren Sie weiter auf einer Tabelle (nur in Abständen von Klassen bestellt werden.)
Xi: Discrete Variable
N ª der obs: Freq. Of obs
Intervall-Klasse: Stufenlose
Frec.Relativas: (porsetaje jeweils oder Kategorie)
fi: relative freq
N = Summe der Daten
oder: N ª von Beobachtungen der Klasse
fi = n ª ons der Klasse / N
Relative% Kumulative Frequenz
Fi Ni / N
Ni = kum absolute Frequenz
N = Summe der Daten
K: Keine Klasse Sitzungen
für sakarla Fi%
fi = 2n obs Daten clase/28 insgesamt x 100 = Fi%
Die qualitative Variablen sollten nicht kumuliert werden.
Range oder rund = R max-Rmin
Intervall N
k = 1 +3,3 * log (N)
Größe
A = Rx = Range / Intervall k = n
obs: Die Skala muss die gleiche Anzahl von Dezimalstellen, die die Daten behandelt werden
decimal data = 2 A = 0,00 2 Dezimalstellen auch
untere Grenze des ersten Intervalls:
LI = Xmin
Obere Grenze des letzten Intervalls
UT
0 Dezimal / 1
1 "/ 0,1
2 "/ 0,01
3 "/ 0,001
Ls (ks) = LI1 + (A * K)-UT (Arbeitseinheit)
Ls (k-5) = 1,58 + (0,05 * 5) -0,01 = 1,82> / Xmax
|
Dieser Wert muss größer sein als max-Wert stand schnell
Da nicht genügend Daten erhöht sich die Amplitude
A = 0,05 ~ 0,06
und mehr ahgi ke kedaria der X-max
BAR GRAPH
Es ist in qualitativer oder quantitativer diskreten Beobachtungen genutzt.
Jede Klasse steht auf einer Tafel Höhe gleich der Frequenz der Klasse.
Horizontale Achse: Klassen sind vertreten
Vertikale Achse: absolute Frequenzen oder

HISTOGRAMM
Es ist in der quantitativen Variablen verwendet.
Es ist eine Sammlung von Rechtecken, die jeweils eine Gruppe oder Klasse-Intervall.
Ihre Grundlagen sind gleich, um den Bereich Breite und Höhe wird so festgelegt, dass die Fläche, um die Häufigkeit der einzelnen Klassen proportional ist.
Horizontale Achse: sie repräsentieren die Intervalle der Grenzen _"i F - F _s"
Vertikale Achse: absolute Häufigkeit "oder"
Die relativen Häufigkeiten n kann auch in Histogramme oder andere Grafiken.
Häufigkeitspolygons
Es ist ein Liniendiagramm.
Es ist mit Strecken welche die Mittelpunkte (Notation) der benachbarten Abständen gebaut.
Es wird verwendet, um die Form, die die Häufigkeitsverteilung von Beobachtungen folgt, um eine bestimmte Funktion einstellen Wahrscheinlichkeit zu bestimmen.

Horizontale Achse: die Lehren aus den Marken "m _i"
Vertikale Achse: absolute Häufigkeit n _i "
Warhead
Es ist eine Summenkurve Polygon.
Es beginnt bei Null und endet bei 100%.
Polygon ist ein Teil der unteren Grenze des ersten Intervalls in jeder Klasse und die obere Grenze ist damit ihre Summenkurve.
Horizontale Achse: sie repräsentieren die Intervalle der Grenzen _"i F - F _s"
Vertikale Achse: kumulative absolute Häufigkeiten "N_i "
Kreisdiagramm
Lets absoluten Frequenzen oder relativen Häufigkeiten Anteil stellen im Kreis.
Bestimmen Sie die Anzahl der Grade des Kreises, die der jeweiligen absoluter Häufigkeit mit dem Verhältnis

Stamm-und Blatt GRAPH

Es ist ein semi-grafisches Verfahren zur quantitativen Variablen.

Die Ziffern sind in zwei Teile getrennt:
STEM: eine Klasse definieren, und bezieht sich auf eine bestimmte Anzahl von Ziffern von links nach rechts gezählt.
BLADE: Definieren Sie die absolute Häufigkeit der Klasse und für die nächste Stelle verwirft den Rest, sofern vorhanden.

Die Darstellung der Daten erfolgt über eine Spalte für die Stämme in aufsteigender Reihenfolge sortiert und ohne Wiederholung und eine für die entsprechenden Blätter.

Maße der zentralen Tendenz
Mode
Es ist die Kategorie oder der Gäste, die am häufigsten auftritt. Wird mit jedem Maßstab.
Medium
Ist der Wert, dass die Verteilung in zwei Hälften teilt. Das heißt, die Hälfte der Fälle fallen unter dem Mittelwert und zur Hälfte über dem Durchschnittswert.
Der Median ist in der Ermittlung des Grads der verwendeten Ordinal-, Intervall-oder-Verhältnis.
Media
Es ist das arithmetische Mittel der Verteilung.
Es ist die Summe aller Werte durch die Anzahl der Fälle geteilt. Gilt nur für Messungen von Intervall-oder Verhältnis (Einzelunterricht).
X = 3 +5 +6 / 3 = 4,6
DISPERSION MESSUNG
Maßnahmen von Dispersions-oder Variabilität der Daten aus einer Reihe von Werten.
Repräsentiert die Ähnlichkeit oder Verschiedenheit zwischen den Individuen einer Gruppe in Verbindung mit einigen quantitativen Variablen (Alter, Einkommen, Ausbildung, etc.).
Die wichtigsten sind:
Variance
Standardabweichung
Index der Dispersion
Abweichung: quadrierten Abweichungen vom Durchschnitt jeder von euch Werte einer Serie über das arithmetische Mittel von ihr.

Desviació n ndar, ist die Quadratwurzel der Varianz.
MASSNAHMEN DER DISPERSION

Quantifizierung der Streuung der Daten um das Zentrum der Daten.

Die häufigsten sind:
Range, Interquartilenabstand, Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient
VARIANCE
Am nützlichsten ist er in der statistischen Anwendungen.
Es ist, als der Besteller oder Gruppierung von Daten und das Ergebnis erhält man wie folgt definiert:
Einzelne oder gruppierte Daten.

Einzelne Klassen gruppierte Daten

Gruppierten Daten in Klassen eingestuft.

Standardabweichung.
Es ist, als die durchschnittliche Abweichung der ursprünglichen Daten in Bezug auf ihre arithmetische Mittel definiert.
Es ist gekennzeichnet durch:

Es enthält etwa 68% der Beobachtungen.
Es enthält etwa 95% der Beobachtungen

Enthält ca. 100% der Beobachtungen

Variationskoeffizient
Lieferung der "Grad" oder "%" Variabilität der Daten und wird verwendet, um zwei Verteilungen zu vergleichen, die möglicherweise andere Maßeinheit haben.

Faustregel:

Wenn der Gelenkkopf 35%homogene
Wenn der CV 35% eingestellt ist heterogen.

KOEFFIZIENT BIAS

BIAS: Grad der Asymmetrie oder Schiefe der Häufigkeitsverteilung. Wird bestimmt durch:



REGELN
Wenn der Koeffizient der Parteilichkeit ist "+" dann die Vorspannung der Verteilung ist positiv.

Wenn der Koeffizient der Parteilichkeit ist "-" dann die Vorspannung der Verteilung ist negativ.

Wenn der Koeffizient der Parteilichkeit ist Null, so ist die Verteilung symmetrisch.

Quantil

Partitionierte die Fläche unter der Frequenz Polygon in mehr als zwei Parteien, mit den üblichen vier, zehn und hundert Teile.

Quartil Häufigkeitsverteilung Teilen Sie sich in 4 Teile.

Dezilen: Häufigkeitsverteilung in 10 gleiche Teile geteilt.

Percentile: die Häufigkeitsverteilung in 100 gleiche Teile geteilt.