1 / 38

Gazdasági informatika

Gazdasági informatika. 2001/2002. tanév II. félév Gazdálkodási szak Nappali tagozat. Statisztikai számítások Excellel. Minta vizsgálata – LEÍRÓ STATISZTIKA Megjegyzés: a statisztikai függvények zömének paramétere az adathalmaz, ezért nem részletezzük az egyes függvények paraméterezését!.

ezra
Download Presentation

Gazdasági informatika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Gazdasági informatika 2001/2002. tanév II. félév Gazdálkodási szak Nappali tagozat

  2. Statisztikai számítások Excellel Minta vizsgálata – LEÍRÓ STATISZTIKA Megjegyzés: a statisztikai függvények zömének paramétere az adathalmaz, ezért nem részletezzük az egyes függvények paraméterezését!

  3. Alapfogalmak • Statisztika tárgya: SOKASÁG – meghatározott tulajdonságok szerint egyformák, más tulajdonságok szerint viszont különbözőek • Ismérv: sokaság egységeire vonatkozó jellemzők • Közös ismérvek – egységek ez alapján egyformák • Megkülönböztető ismérvek – ezek alapján különböznek egymástól az egységek

  4. Sokaság típusok • Álló sokaság – valamely időpontra vonatkozik • Mozgó sokaság – valamely időtartamra vonatkozik

  5. Ismérvek típusai • Területi – földrajzi jellegű • Időbeli – valamilyen időpontra vagy időtartamra utalnak • Minőségi – nem számszerűsíthető - kvalitatív • Mennyiségi – számmal kifejezhető – kvantitatív Az ismérv lehetséges kimenetei az ismérvértékek!

  6. Statisztikai adatok • Mérhető adatok (Kvantitatív): olyan adatok, melyek mérésből származnak. • Megállapítható adat: Nem számadat, kategória – „kategorizált adat” (Kvalitatív): Pl. nem(férfi, nő); igen-nem válaszlehetőségek; 2 gyereke van – ebben az esetben az a fontos, hogy a kétgyermekes kategóriába tartozik.

  7. Adattípusok fajtái Adattípusok fajtái a rendezhetőség és a köztük értelmezhető távolságfüggvény alapján: • Nominális • Ordinális • Intervallum típusú • Numerikus

  8. Nominális adatok • A mérés legalacsonyabb szintjét jelöli, amikor minden megfigyelt egyedet olyan adattal írunk le, melyek egymással nagyság szerint nem összehasonlíthatók • Példa: dolgozó neve, születési helye, neme…stb. akkor is nominális, ha számban kódolt: pl. a dolgozó törzsszáma.

  9. Ordinális adatok • Bármely két adat összehasonlítható • Példa: dolgozók iskolai végzettsége. • Jellemző: • Nincs távolság értelmezve az adatok között.(Pl. Nem lehet megmondani, hogy mennyivel értékesebb az érettségi a 8 általánosnál. ) • Egyetlen művelet: adatok rendezése – olyan rangstatisztika alkalmazható, amely csak az adatok egymáshoz képesti rendezettségét használják. (Pl. átlagnak nincs értelme, de mediánnak és módusznak igen – ezekről a későbbiekben lesz szó).

  10. Intervallum típusú adatok • Sorba rendezhetőség mellett az egymástól való távolság is megadható. • Példa: hőmérsékleti adatok • Értelmetlen az egymáshoz viszonyított arányról beszélni: 20 C° kétszer olyan meleg, mint a 10C°.(A hőmérséklet a Kelvin skálán nem intervallum típusú!)

  11. Numerikus adatok • Valós számokkal jellemezhető adatok. • Minden olyan műveletet végrehajthatunk ezekkel, amelyeket a valós számokkal.

  12. Viszonyszámok

  13. Feladat - megoszlási viszonyszám számolása • A MÁV tehervonatok üzemi teljesítményei vontatási nemenként 1993-ban a következők: • Feladat: Elemezze az üzemi teljesítmények vontatási nemenkénti megoszlását!

  14. Megoldás • Összegzés: =SZUM() - SUM() függvénnyel • Viszonyszámok kiszámítása: Képlettel- abszolút hivatkozás Teljesítmény Gőz Villamos Diesel Motorkocsi Összesen Vontatás Vonatkilóméter (ezer egység) 19,21%36,73% 43,92% 0,13% 100,00% Elegytonnakm (millió egység) 11,02% 44,00% 44,90% 0,07% 100,00% Üzemi árutonnakm (millió egység) 10,41% 44,12% 45,41% 0,06% 100,00% =15877 / 43221 =8303 / 43221

  15. Középértékek

  16. Számított középértékek • Matematikai összefüggés alapján számíthatók ki: • Számtani (Aritmetikai) átlag • Egyszerű • Súlyozott • Harmonikus átlag • Egyszerű • Súlyozott • Mértani (Geometriai) átlag • Egyszerű • Súlyozott • Négyzetes (Kvadratikus) átlag • Egyszerű • Súlyozott

  17. Számtani átlag • Számítsuk ki az adott osztály átlagát matematikából a megadott eredmények alapján! =ÁTLAG( )- AVERAGE()

  18. Mértani átlag • Egy vállalat nyereségét tartalmazza az alábbi táblázat az 1982 – 92 években: =MÉRTANI.KÖZÉP– GEOMEAN() Feladat: Határozzuk meg az adott időszakra a nyereség növekedésének átlagos ütemét!

  19. További átlagok megfelelő függvényei • Harmonikus átlag – HARM.KÖZÉP() – HARMEAN()

  20. Helyzeti középértékek • A sokaságban elfoglalt helyzetüknél fogva jellemzik a sokaságot • Valamilyen szabály szerint rendezni kell az adatokat  Rangsor Előnye: Függetlenek a sokaság más tagjainak értékeitől – Hetrogén sokaságok esetén jellemzőbbek, mint az átlagok

  21. Helyzeti középértékek • Kvantilis értékek – A sokaság mennyiségi ismérv szerinti eloszlásának tömör leírását adják meg

  22. X db Mediánnál kisebb MEDIÁN Y db Mediánnál nagyobb X=Y Feladat • Tegyük fel, hogy egy üzem dolgozóinak elmúlt havi teljesítményszázalékai az alábbiak: - Határozzuk meg a mediánt!

  23. Excel függvényei • MEDIÁN() – MEDIAN() • KVARTILIS() – QUARTILE() • PERCENTILIS() – PERCENTILE(): k-dik percentilis • SZÁZALÉKRANG() – PERCENTRANK(): egy értéknek egy adathalmazon vett százalékos rangját adja • MAX • MIN • KICSI() – SMALL():Egy adathalmaz k-dik legkisebb elemét adja értékül! • NAGY() – LARGE(): Egy adathalmaz k-dik legnagyobb elemét adja értékül! • SORSZÁM()- RANK(): Egy szám sorszámát adja, meg ha az adatokat sorba rendezzük

  24. Módusz • Leggyakrabban előforduló ismérvérték =MÓDUSZ() – MODE() Figyelem! Több azonos gyakoriságú adat esetén a sorrendebn az elsőt adja móduszként! – Próbálja ki! Rendezze át az adatokat!

  25. Feladat • Készítsen kimutatást, hogy hány db 1;2;3;4 és 5 lett matematikából! ={GYAKORISÁG(tartomány; csoportosítási tömb)} TÖMBKÉPLET! Képlet beírás befejezése: [CTRL + SHIFT + ENTER]

  26. Gyakoriság • =Gyakoriság() – FREQUENCY() • Adott adathalmazban melyik érték hányszor szerepel

  27. Átlag Kvantitatív Medián Ordinális Módusz Nominális Összefoglalás - Középértékek Az egyes adatfajtáknál milyen középértékeket alkalmazunk?

  28. Szóródás és mérése

  29. Mérőszámok • Terjedelem • Interkvartilis félterjedelem • Átlagos abszolút eltérés • Szórás – Szórásnégyzet (Variancia) • Relatív szórás(Variációs koefficiens)

  30. Függvények az Excelben • = SQ()- átlagtól való eltérések négyzetének összegét adja eredményül • =SZÓRÁSP() –STDEVP()- szórás • =VARP() – variancia (szórásnégyzet)=ÁTL.ELTÉRÉS – átlagos abszolút eltérés – AVEDEV()

  31. Asszimmetria mérése

  32. Ferdeség mérése • =FERDESÉG() – SKEW() • A ferdeség az eloszlás középérték körüli aszimmetriájának mértékét jelzi. A pozitív ferdeség a pozitív értékek irányába nyúló aszimmetrikus eloszlást jelez, míg a negatív ferdeség a negatív értékek irányában torzított. • =CSÚCSOSSÁG() – KURT() • Egy adathalmaz csúcsosságát számítja ki. A függvény a normális eloszláshoz viszonyítva egy eloszlás csúcsosságát vagy laposságát adja meg. A pozitív értékek viszonylag csúcsos, a negatív értékek viszonylag lapos eloszlást jelentenek.

  33. Adatok kezelése Számláló - keresőfüggvények

  34. Függvények • DARAB () - COUNT() • a megadott tartomány számmal kitöltött celláinak a számát adja • DARAB2() – COUNTA() • a megadott tartomány értékkel kitöltött celláinak (nem üres) a számát adja • DARABTELI () – COUNTIF () • a megadott tartományban megszámolja, hogy hány darab cella felel meg a megadott kritériumnak • DARABÜRES () – COUNTBLANK () • A megadott tartományban megszámolja hány db cella üres

  35. Feladat • A megadott adathalmaz egy osztály matematika eredményeit tartalmazza. Határozzuk meg, hogy hány db elégtelen lett! • Vizsgáljuk meg, hogy van-e olyan tanuló, akinek nincs beírva az érdemjegy – még nem zárták le? =DARABTELI(tartomány; kritérium) =DARABÜRES(tartomány)

  36. Feladat • Készítsen kimutatást, hogy hány db 1;2;3;4 és 5 lett matematikából! • Hány cellában van adat – azaz hány tanuló kapott már érdemjegyet? =DARABTELI(tartomány; kritérium) =DARAB(tartomány)

  37. Összefoglalás

More Related