Merenje varijacije
Vrsta: Seminarski | Broj strana: 15 | Nivo:
Fakultet za obrazovanje diplomiranih pravnika i ekonomista za rukovodeće
kadrove u privredi
Sadržaj
Uvod
Vrtoglavi razvoj sistema elektronskih računara u
drugj polovini XX veka, inicirao je ogroman skok u aspektu primene statističkih
metoda u gotovo svim analizama bilo kojih masovnih pojava.
U današnje vreme statistika predstavlja simbiozu
sledećih komponenti:
- Deskriptivna satistika koja se bavi
prikupljanjem, obradom i prezentiranjem već postojećih podataka,
- Statistčka analiza koja predstavlja skup
statističkih metoda pomoću kojih se vrši kvantivna analiza međusobnih odnosa
između pojava koje imaju masovni karakter i pomoću kojih se donose određeni
zaključci i definišu zakonitosti ponašanja na osnovu posmatranih pojava,
- Statistička teorija koja pronalaza nove
statističke metode i usavršava već postojeće.
Statistika istažuje pojave koje su po svojoj
prirodi varijabilne, koje imaju masovni karakter i čije ponačanje u masi, na
našem noviou intelektualng razvoja, nije unapred određeno egzaktnim uzročno
posledičnim zakonitostima. Posmatranjem i analiziranjem pojava na velikom broju
tih slučajeva, statistika donosi određene zaključke o masovnom po našanju tih
pojava.
1. Podele metoda statističke analize
Generalno, statistički metodi analize masovnih
pojava se mogu svrstati u dve grupe: Deskriptivna statistika : Brojčani
statistički podaci treba da budu prikazani jasno, sažeto i na takav način da
oni koji donose odluke brzo dobiju bitne karakteristike podataka radi njihovog
uključivanja u proces odlučivanja. Glavna deskriptivna (opisna) količina
izvedena iz podataka uzorka je sredina, koja predstavlja aritmetički prosek
podataka uzorka. Ona se koristi kao najpouzdanija pojedinačna mera vrednosti tipičnog
člana uzorka. Ako uzorak sadrži nekoliko vrednosti koje su toliko velike ili
toliko male da imaju iskrivljujući efekat na vrednost sredine, uzorak se može
predstaviti tačnije korišćenjem medijane – vrednosti koja sve vrednosti uzorka
deli na dve jednake polovine. Količine najčešće korišćene za merenje rasipanja
(disperzije) vrednosti oko njihove sredine su varijansa σ2 i njen kvadratni
koren, standardna devijacija σ. Varijansa se izračunava određivanjem sredine,
njenim oduzimanjem od svake vrednosti u uzorku (što daje odstupanje-devijaciju
uzoraka), a potom nalaženjem proseka kvadrata ovih odstupanja. Sredina i
standardna devijacija uzorka koriste se kao procene odgovarajućih
karakteristika celokupne grupe iz koje je uzorak izvučen. One, uopšte, ne omogućuju
potpuno opisivanje distribucije (Fx) vrednosti unutar svakog od uzoraka ili
njihovih grupacija, ali, različite distribucije mogu da imaju istu sredinu i
standardnu devijaciju. One, pružaju celoviti opis normalne distribucije
(rasporeda), u kojoj su pozitivne i negativne devijacije (odstupanja) od
sredine jednake, a male devijacije su znatno manje zajedničke nego velike
devijacije. Za normalno raspoređeni skup vrednosti, grafikon koji prikazuje
zavisnost učestalosti (frekvencija) odstupanja od njihovih veličina
(magnitudes) jeste zvonasta kriva. Oko 68% vrednosti razlikovaće se od sredine
rasporeda, manje od jedne standardne devijacije, a skoro 100% će se razlikovati
manje od tri standardne devijacije. Inferentna statistika : Inferentna ili
prosuđivačka statistika bavi se stvaranjem sudova na osnovu uzoraka o
populacijama iz kojih su uzorci izvučeni. Drugim rečima, ako nađemo razliku
između dva uzorka, želeli bismo da znamo, da li je to “stvarna” razlika (tj. da
li je ona prisutna u populaciji) ili je samo slučajna razlika (tj. može da bude
rezultat greške slučajnog uzorkovanja). Testovi statističke značajnosti upravo
to nastoje da saznaju. Svaki zaključak dobijen na osnovu podataka uzorka, i
prosuđivanjem pripisan populaciji iz koje je uzorak izvučen, mora biti izražen
terminom verovatnoće. Verovatnoća je jezik i sredstvo merenja nesigurnosti u
našim statističkim izračunavanjima. Inferentna statistika može se koristiti za
objašnjavanje neke pojave ili za proveru validnosti (verodostojnosti) tvrdnje. U
slučajevima takvog korišćenja inferentne statistike, ona se naziva
Eksplorativna analiza podataka ili Konfirmativna analiza podataka . Metodi
statističke analize se mogu podeliti na statčke i dinamičke. Metodi statičke
statističke analize analiziraju promene obeležja unutar osnovnog skupa
(populacije) u okviru jednog trenutka ( ili intervala vremena), a metodi
dinamičke statističke analize analiziraju vremensku zavisnost obeležja.
---------- OSTATAK TEKSTA NIJE PRIKAZAN. CEO RAD MOŽETE PREUZETI NA SAJTU. ----------
MOŽETE NAS KONTAKTIRATI NA E-MAIL: maturskiradovi.net@gmail.com
besplatniseminarski.net Besplatni seminarski Maturski Diplomski Maturalni SEMINARSKI RAD , seminarski radovi download, seminarski rad besplatno, www.besplatniseminarski.net, Samo besplatni seminarski radovi, Seminarski rad bez placanja, naknada, sms-a, uslovljavanja.. proverite!