STATISZTIKA I. - agr.unideb.huhuzsvai/okt/stat_1/1_eloadas.pdf · A statisztika részterületei 1. Leíró statisztika, exploratív adatelemzés Célja egy már rendelkezésre álló,

1

STATISZTIKA I.

1. ElőadásBevezetés, a statisztika szerepe

Tantárgykódok

GT_APSN018

GT_AKMN021

GT_ATVN020

OktatókElőadó:Dr. habil. Huzsvai Lászlótanszékvezető

Gyakorlatvezetők:Dr. Balogh PéterDr. Csipkés Margit

Dr. Nagy LajosDr. Soltész Angéla

Időbeosztás

Szeptember 21. – December 11. új ismeretek átadása .

December 14. – December 18. gyakorlati jegy megszerzése.

Tematika1. Bevezetés, alapfogalmak2. Mintavétel, adatbázisok3. Az adatok mérési szintjei, jellemző értékek,

adatábrázolás4. Viszonyszámok5. Centrális mutató6. Szóródási mutatók7. A koncentráció mérése8. Indexek9. Normális, standard normális és t-eloszlás10. Konfidencia intervallumok11. Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák

http://www.agr.unideb.hu/~huzsvai

2

Kötelez ő irodalom:Huzsvai L. (szerk.): STATISZTIKA Gazdaságelemz ők részére (Excel

és R alkalmazások), Seneca-Books, Debrecen, 2012.

Ajánlott irodalom: � Huzsvai L. (2013): Variancia-anlalízisek az R-ben, Seneca-Books,

Debrecen.� Hunyadi L. – Vita L.: Statisztika I. Aula Kiadó, Budapest, 2008. 1-348. o.� Hunyadi L. – Vita L.: Statisztika II. Aula Kiadó, Budapest, 2008. 1-300. o.� Hunyadi L. – Vita L.: Statisztikai képletek és táblázatok (oktatási

segédlet), Aula Kiadó, Budapest, 2008. 1-51. o.� Szűcs I.: Alkalmazott Statisztika Agroinform Kiadó, Budapest, 2002. 1-

551. o.� Kerékgyártó Gy-né – L. Balogh I. – Sugár A. – Szarvas B.: Statisztikai

módszerek és alkalmazásuk a gazdasági és társadalmi elemzésekben AULA Kiadó, Budapest, 2008. 1-446. o.

� Rappai G.: Üzleti statisztika Excellel. KSH, 2001.� Reiczigel J.-Harnos A.-Solymosi N.: Biostatisztika nem statisztikusoknak.

Parst Kft. Nagykovácsi, 2007.

Kötelező irodalom Tankönyvek

Tankönyv Churcill és a statisztika

“Csak abban a statisztikában hiszek, amit én magam hamisítok”

NEM IGAZ Statisztikai programok

1. MS Excel ?2. LibreOffice Calc ?3. R Statistics4. SPSS5. SAS6. MATLAB7. MINITAB8. stb

3

R StatisticsMiért tanuljunk statisztikát?

1. Elhiggyük-e amit olvasunk vagy hallunk?

2. Jobban értsük a világot

3. Statisztikai bűvészkedések felismerése

Mimikri Elhiggyük?

„Egy 2002-es tanulmány szerint azok, akiknaponta nyolc óránál többet alszanak, azátlagosnál nagyobb valószínűséggelhalnak meg.”

Forrás: Reiczigel et al.: Biostatisztika

Elhiggyük?„Csalás az átlagjövedelem számításában?

Kiderült, hogy az emberek többsége kevesebbet keres, mint az átlagjövedelem KSH által közölt értéke!”

Forrás: Reiczigel et al.: Biostatisztika

Elhiggyük?

„Az emberek túlnyomó többségének az átlagosnál több lába van.”

Forrás: Reiczigel et al.: Biostatisztika

4

A statisztika fogalma

1. A statisztika a valóság minőségi és mennyiségi információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati tevékenység és tudomány.

2. Gyakran hívják statisztikának a statisztikai tevékenység eredményeként keletkező adatokat is.

Alapfogalmak

1. Sokaság:� A megfigyelési egységek, egyedek összessége,

amire a statisztikai megfigyelés irányul.

2. Ismérv:� A sokaság egyedeinek tulajdonsága� Mit mérek: Milyen? Mennyi? (mértékegység)� Hol?� Mikor?� Egyéb metaadatok

3. Paraméter

4. Minta

A statisztika „nyelvezete”

1. Kijelentéseit, egy adott intervallumra vonatkoztatva, valószínűségi állítás formájában fogalmazza meg.

� „Hatvan százalék az esélye, valószínűsége annak, hogy holnap 20 és 30 mm közötti csapadék fog esni.”

Paraméter

� Az alapsokaság ismeretlen jellemző értékeit paraméternek nevezzük (görög betűvel jelöljük)

Minta1. A minta adataiból az alapsokaság

ismeretlen paramétereire következtetünk

2. A minta középértékből az alapsokaság középértékére következtetünk

3. Megbízhatósági intervallum4. Valószínűség

s σ

A statisztika részterületei

1. Leíró statisztika, exploratív adatelemzés

� Célja egy már rendelkezésre álló, valóságra vonatkozó adathalmaz összefoglalása, elemzése, információtömörítés.

� Statisztikai módszerek alkalmazása, hogy megismerjük a sokaság legfontosabb statisztikai jellemzőit.

2. Matematikai statisztika

5

Leíró statisztika

1. Gyakoriságok2. Kvantilis értékek3. Centrális mutatók (középértékek) :

medián, módusz, átlag 4. Szóródási mutatók : terjedelem, szórás,

relatív szórás, stb. 5. Viszonyszámok 6. Indexek

Matematikai statisztika

1. Reprezentatív mintavétel alapján a sokaság jellemző paramétereinek becslése (átlag, szórás, stb.)

2. Minta alapján az alapsokaságra vonatkozó feltételezések, hipotézisek igazolása.

3. Összefüggés vizsgálatok sztochasztikus modellekkel

A statisztikai munka fázisai

1. Megfigyelés, empíria

� „A semmiféle elmélettel sem értelmezhető megfigyelések teljesen haszontalanok.”

SELYE

6

A tehén

2. A probléma megfogalmazása

� Munkahipotézis

� Nullhipotézis

3. Modellalkotás

� Mi a modell?

� A modell bonyolult természeti képződmények, objektumok működésének megismerésére létrehozott „egyszerűsített helyettesítő”.

� Nem a valóság lekicsinyítése!

7

Sztochasztikus modell

Átlag

SzórásSzórás

4. Adatgyűjtés megtervezése

�Minimális mintaszám meghatározása

�Mintavételi technikák

�Kísérlettervezés

5. Adatgyűjtés

1. Mintavétel2. Kísérlet beállítása, mérés

A kísérlet

� Megfelelő elméleti megalapozás után kialakított elgondolás, következtetés helyes vagy helytelen voltának mérésekkel történő ellenőrzése.

� Foltszerű bizonytalan megoldások.� Mi okozza?� A folyamat sztochasztikus jellege

6. Adatbázis készítése

1. Relációs adatbázisok

7. Elemzés

� Az adatokból a modell paramétereinek meghatározása

8

8. A modell validálása (érvényessége)

1. Az alkalmazhatósági feltételek megvizsgálása

9. Becslés a modell segítségével� Számokkal kiértékelhető modell, melyet

alkalmazva képesek vagyunk a jelenségek mennyiségi előrejelzésére

� Még nem ismert jelenségek becslése, előrejelzése a modell segítségével

10. DöntésKÖSZÖNÖM A FIGYELMÜKET

KÖVETKEZŐELŐADÁS CÍME

Mintavétel, mintavételi technikák

Előadás anyagát készítette: Dr. habil. Huzsvai László