ეკონომიკისა და ბიზნესის სტატისტიკა. სტატისტიკის კურსის შესავალი მონაცემთა წარმოდგენის ხერხე

Июль 25, 2022

Главная
Математика
ეკონომიკისა და ბიზნესის სტატისტიკა. სტატისტიკის კურსის შესავალი მონაცემთა წარმოდგენის ხერხე

Содержание

2. თემის მიზნები გადაწყვეტილების მიღება და არასრული ინფორმაცია ძირითადი ცნებები: ♦ პოპულაცია და შერჩევა ♦ პარამეტრი და
3. სტატისტიკა განსაზღვრება: სტატისტიკა არის (მათემატიკური) მეცნიერება, რომელიც შეისწავლის მონაცემების შეგროვების, წარმოდგენის, ანალიზისა და ახსნის წესებს. კითხვა:
4. გაურკვევლობა ყოველდღიური გადაწყვეტილებები დამოკიდებულია არასრულ ინფორმაციაზე მაგალითები: IBM–ის აქციების ღირებულება გაიზრდება 6 თვეში; თუ საქართველოს ეკონომიკური
5. გაურკვევლობა (გაგრძ.) გაურკვევლობის გამო, აუცილებელია წინადადების მოდიფიცირება: IBM–ის აქციების ღირებულება სავარაუდოდ გაიზრდება 6 თვეში; თუ საქართველოს
6. ძირითადი ცნებები (სტატისტიკური) პოპულაცია (population) არის შესასწავლი ობიექტების (ერთეულების) ყველა შესაძლო მნიშვნელობათა ერთობლიობა სინონიმი: “გენერალური ერთობლიობა”
7. ძირითადი ცნებები (გაგრძ.) პარამეტრი (parameter) არის პოპულაციის კონკრეტული მახასიათებელი მაგ., საქართველოს მოსახლეობის საშუალო ასაკი სტატისტიკა (statistic)
8. პოპულაცია და შერჩევა a b c d ef gh i jk l m n o p
9. შემთხვევითი შერჩევა მარტივი შემთხვევითი შერჩევა არის წესი, რომლის დროს: პოპულაციის ყოველი წევრი შეირჩევა შემთხვევითი წესით; პოპულაციის
10. აღწერითი და დასკვნითი სტატისტიკა სტატისტიკის ორი შტო: აღწერითი სტატისტიკა მონაცემების მოგროვება, შეჯამება და დამუშავება, რომლის შედეგად
11. აღწერითი სტატისტიკა მონაცემთა მოგროვება მაგ., შერჩევით კვლევა მონაცემთა წარმოდგენა მაგ., ცხრილები, დიაგრამები მონაცემთა შეჯამება მაგ., შერჩევითი
12. დასკვნითი სტატისტიკა შეფასება მაგ., პოპულაციის საშუალო სიმაღლის შეფასება შერჩევითი საშუალოს გამოყენებით ჰიპოთეზათა შემოწმება მაგ., მტკიცების შემოწმება,
13. გადაწყვეტილების მიღების პროცესი სტარტი: პრობლემის დადგენა მონაცემები ინფორმაცია ცოდნა გადაწყვეტილება აღწერითი სტატისტიკა, ალბათობა, კომპიუტერები გამოცდილება, თეორია,
14. რიცხობრივი სახით მაგ.: სიხშირული განაწილება გრაფიკული სახით მაგ.: ჰისტოგრამები მონაცემთა წარმოდგენა
15. სიხშირული განაწილება სიხშირული განაწილება წარმოადგენს ცხრილს ან სიას … რომელიც შეიცავს დაჯგუფებულ მონაცემებს (იმ კატეგორიებსა ან
16. მაგალითი მაგალითი: ამინდის პროგნოზზე მომუშავე პირი შემთხვევითი პრინციპით ირჩევს გასული ზამთრის 20 დღეს და იწერს დღის
17. ინტერვალი და ზღვრები თითოეულ ინტერვალს უნდა ჰქონდეს ტოლი სიგრძე ინტერვალის სიგრძის გამოთვლა: გამოიყენეთ მინიმუმ 5 მაგრამ
18. პროგნოზისტი ჯერ ალაგებს მონაცემებს ზრდადობით: 12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32,
19. მაგალითი ინტერვალი განაწილება 10 - 20 3 .15 15 20 - 30 6 .30 30 30
21. Скачать презентацию

Слайд 2

თემის მიზნები
გადაწყვეტილების მიღება და არასრული ინფორმაცია
ძირითადი ცნებები:
♦ პოპულაცია და შერჩევა
♦ პარამეტრი

და სტატისტიკა
♦ აღწერითი და დასკვნითი სტატისტიკა
შემთხვევითი შერჩევის დახასიათება
სხვაობა აღწერით და დასკვნით სტატისტიკას შორის
მონაცემთა წარმოდგენის ხერხები

Слайд 3

სტატისტიკა
განსაზღვრება: სტატისტიკა არის (მათემატიკური) მეცნიერება, რომელიც შეისწავლის მონაცემების შეგროვების, წარმოდგენის, ანალიზისა

და ახსნის წესებს.
კითხვა: რა საჭიროა სტატისტიკის სწავლა?

Слайд 4

გაურკვევლობა
ყოველდღიური გადაწყვეტილებები დამოკიდებულია არასრულ ინფორმაციაზე
მაგალითები:
IBM–ის აქციების ღირებულება გაიზრდება 6 თვეში;
თუ

საქართველოს ეკონომიკური ზრდა შეადგენს 6%–ს, საბიუჯეტო შემოსავლები გაიზრდება სულ ცოტა 10%–ით.

Слайд 5

გაურკვევლობა (გაგრძ.)
გაურკვევლობის გამო, აუცილებელია წინადადების მოდიფიცირება:
IBM–ის აქციების ღირებულება სავარაუდოდ გაიზრდება 6

თვეში;
თუ საქართველოს ეკონომიკური ზრდა შეადგენს 6%–ს, გარკვეული ალბათობით, საბიუჯეტო შემოსავლები გაიზრდება სულ ცოტა 10%–ით.

Слайд 6

ძირითადი ცნებები
(სტატისტიკური) პოპულაცია (population) არის შესასწავლი ობიექტების (ერთეულების) ყველა შესაძლო მნიშვნელობათა

ერთობლიობა
სინონიმი: “გენერალური ერთობლიობა”
მაგ., საქართველოს მოსახლეობა, ქ. თბილისის საწარმოები
N – პოპულაციის ზომა
შერჩევა (sample) არის პოპულაციის გარკვეული ნაწილი (ქვესიმრავლე)
მაგ., საქართველოს პენსიონერები, ქ. თბილისის ავეჯის დამამზადებელი საწარმოები
n – შერჩევის ზომა

Слайд 7

ძირითადი ცნებები (გაგრძ.)
პარამეტრი (parameter) არის პოპულაციის კონკრეტული მახასიათებელი
მაგ., საქართველოს მოსახლეობის საშუალო

ასაკი
სტატისტიკა (statistic) არის შერჩევის კონკრეტული მახასიათებელი
მაგ., თბილისის ავეჯის დამამზადებელი საწარმოების საშუალო ბრუნვა

Слайд 8

პოპულაცია და შერჩევა
a b c d
ef gh i jk

l m n
o p q rs t u v w
x y z

პოპულაცია

შერჩევა

b c
g i n
o r u
y

მნიშვნელობებს, რომლებიც გამოთვლილია პოპულაციიდან, ეწოდება პარამეტრები

მნიშვნელობებს, რომლებიც გამოთვლილია პოპულაციიდან, ეწოდება სტატისტიკები

Слайд 9

შემთხვევითი შერჩევა
მარტივი შემთხვევითი შერჩევა არის წესი, რომლის დროს:
პოპულაციის ყოველი წევრი შეირჩევა

შემთხვევითი წესით;
პოპულაციის ყოველი წევრის შერჩევას აქვს თანაბარი ალბათობა,
და
n ობიექტისაგან შემდგარ ყოველ შერჩევას აქვს ამოკრეფის თანაბარი ალბათობა;
მიღებულ შერჩევას ეწოდება შემთხვევითი შერჩევა

Слайд 10

აღწერითი და დასკვნითი სტატისტიკა
სტატისტიკის ორი შტო:
აღწერითი სტატისტიკა
მონაცემების მოგროვება, შეჯამება და დამუშავება,

რომლის შედეგად ხდება მონაცემების გარდაქმნა ინფორმაციად
დასკვნითი სტატისტიკა
არის პროგნოზების და შეფასებების საფუძველი, რომელთა გამოყენებით ხდება ინფორმაციის გარდაქმნა ცოდნად

Слайд 11

აღწერითი სტატისტიკა
მონაცემთა მოგროვება
მაგ., შერჩევით კვლევა
მონაცემთა წარმოდგენა
მაგ., ცხრილები, დიაგრამები
მონაცემთა შეჯამება
მაგ., შერჩევითი საშუალო

Слайд 12

დასკვნითი სტატისტიკა
შეფასება
მაგ., პოპულაციის საშუალო სიმაღლის შეფასება შერჩევითი საშუალოს გამოყენებით
ჰიპოთეზათა შემოწმება
მაგ., მტკიცების

შემოწმება, რომ მოსახლეობის საშუალო სიმაღლე არის 170 სმ.

სტატისტიკური დასკვნა (inference) წარმოადგენს გადაწყვეტილების მიღებას პოპულაციის შესახებ შერჩევის შედეგებიდან გამომდინარე

Слайд 13

გადაწყვეტილების მიღების პროცესი
სტარტი:
პრობლემის
დადგენა
მონაცემები
ინფორმაცია
ცოდნა
გადაწყვეტილება
აღწერითი სტატისტიკა,
ალბათობა, კომპიუტერები
გამოცდილება, თეორია,
ლიტერატურა, დასკვნითი
სტატისტიკა, კომპიუტერები

Слайд 14

რიცხობრივი სახით
მაგ.: სიხშირული განაწილება
გრაფიკული სახით
მაგ.: ჰისტოგრამები
მონაცემთა წარმოდგენა

Слайд 15

სიხშირული განაწილება
სიხშირული განაწილება წარმოადგენს ცხრილს ან სიას …
რომელიც შეიცავს დაჯგუფებულ მონაცემებს

(იმ კატეგორიებსა ან დიაპაზონებში, სადაც მონაცემები ვარდება) ...
და ასევე შეიცავს შესაბამის სიხშირეებს თუ რა სიხშირით გვხვდება მონაცემი კონკრეტულ ინტერვალში

მონაცემთა წარმოდგენა

Слайд 16

მაგალითი
მაგალითი: ამინდის პროგნოზზე მომუშავე პირი შემთხვევითი პრინციპით ირჩევს გასული ზამთრის 20

დღეს და იწერს დღის ყველაზე მაღალ ტემპერატურებს
24, 35, 17, 21, 24, 37, 26, 46, 58, 30,
32, 13, 12, 38, 41, 43, 44, 27, 53, 27
მას სურს მონაცემებს გაუკეთოს ორგანიზება, რათა დაინახოს რომელი ტემპერატურა იყო ყველაზე ხშირი

Слайд 17

ინტერვალი და ზღვრები
თითოეულ ინტერვალს უნდა ჰქონდეს ტოლი სიგრძე
ინტერვალის სიგრძის გამოთვლა:
გამოიყენეთ მინიმუმ

5 მაგრამ არაუმეტეს 15-20 ინტერვალისა
ინტერვალები ერთმანეთს არ უნდა კვეთდეს
ინტერვალის სიგრძე დაამგვალეთ „ზემოთ“ რათა მიიღოთ ინტერვალის სასურველი ბოლო წერტილი

Слайд 18

პროგნოზისტი ჯერ ალაგებს მონაცემებს ზრდადობით: 12, 13, 17, 21, 24, 24, 26,

27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58
პოულობს სრული დიაპაზონის სიგრძეს: 58 - 12 = 46
ირჩევს ინეტრვალტა რაოდენობას: 5
გამოითვლის ინტერვალის სიგრძეს: 10 (46/5 და შემდეგ დამრგვალება „ზემოთ“)
განსაზღვრავს ინტერვალის ბოლოებს: 10-დან 20-მდე (20 არ შედის), 20-დან 30-მდე (30 არ შედის), . . . , 60-დან 70-მდე (70 არ შედის)
დაითვლის იმ მონაცემთა რაოდენობას, რომელიც ვარდება მოცემულ ინტერვალში

მაგალითი

(გაგრძელება)

Слайд 19