Witam mam problem z pewnym zadaniem mam nadzieję że mi pomożecie
Struktura wynagrodzeń lekarzy specjalistów w Polsce w 2007 roku, według ankiety przeprowadzonej przez portal Medycyna praktyczna - portal dla lekarzy, kształtowała się następująco:
\(\displaystyle{ \begin{tabular}{|c|c|} \hline
\text{Wysokość wynagrodzenia netto w PLN }&\text{Odsetek lekarzy specjalistów } \\ \hline
\text{poniżej 1000 }&\text{2,6} \\ \hline
\text{1000-1500}&\text{19,8} \\ \hline
\text{1500-2000}&\text{27,4} \\ \hline
\text{2000-2500}&\text{21,7} \\ \hline
\text{2500-3000}&\text{10,6} \\ \hline
\text{3000-3500}&\text{6,4} \\ \hline
\text{3500-4000}&\text{2,7} \\ \hline
\text{powyżej 4000}&\text{8,8} \\ \hline
\end{tabular}}\)
Przeprowadź kompleksową analizę struktury tej zbiorowości
i teraz co z tym fantem się robi ?
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
-
- Użytkownik
- Posty: 21
- Rejestracja: 30 paź 2008, o 15:03
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: swarzędz/poznań
- Podziękował: 1 raz
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
Ostatnio zmieniony 27 sie 2011, o 14:15 przez Crizz, łącznie zmieniany 1 raz.
Powód: Poprawa wiadomości. Dane tabelaryczne prosze umieszczać w odpowiednich strukturach LaTeXa.
Powód: Poprawa wiadomości. Dane tabelaryczne prosze umieszczać w odpowiednich strukturach LaTeXa.
-
- Użytkownik
- Posty: 692
- Rejestracja: 19 cze 2011, o 23:29
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Warszawa
- Pomógł: 107 razy
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
Kompleksowa analiza - wyznacz jak najwięcej współczynników, narysuj wykresy i wszystkie swoje dane zinterpretuj we właściwy sposób.
-
- Użytkownik
- Posty: 21
- Rejestracja: 30 paź 2008, o 15:03
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: swarzędz/poznań
- Podziękował: 1 raz
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
a czy mógłby mi ktoś wytłumaczyć o jakie współczynniki chodzi i co najważniejsze nakierować na sposób liczenia ? mam totalny mętlik w głowie nie wiem czy dobrze rozumuję, wynagrodzenie w tym wypadku jest to przedział otwarty a wtedy średniej nie moge liczyć? dobrze myślę ?
- Gadziu
- Użytkownik
- Posty: 653
- Rejestracja: 7 lut 2009, o 21:08
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Warszawa\Radom
- Podziękował: 90 razy
- Pomógł: 48 razy
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
Minimum: średnia, dominanta, mediana, współczynnik asymetrii Pearsona, klasyczny współczynnik zmienności, pozycyjny współczynnik zmienności, wariancja, odchylenie standardowe, odchylenie ćwiartkowe, sprawdzić na ilu odchyleniach standardowych leży zbiorowość, wskaźnik asymetrii, pozycyjny współczynnik asymetrii, trzeci moment centralny, czwarty moment centralny, trzeci moment centralny standaryzowany, czwarty moment centralny standaryzowany. To do wyliczenia, a do rysowania: wielobok liczebności (lub histogram), wykres kumulaty i wykres pudełkowy. To jest minimum na analizę kompleksową. Jeśli chcesz mieć to zadanie zrobione w całości, to wątpię, żeby ktoś go tu za darmo zrobił. Zazwyczaj ludzie za takie coś biorą koło 100 albo więcej...
-
- Użytkownik
- Posty: 21
- Rejestracja: 30 paź 2008, o 15:03
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: swarzędz/poznań
- Podziękował: 1 raz
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
takie polecenie dostałem na kolokwium ze statystyki... bardzo dziękuje za wskazanie co powinienem próbować wyliczyć !
- Gadziu
- Użytkownik
- Posty: 653
- Rejestracja: 7 lut 2009, o 21:08
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Warszawa\Radom
- Podziękował: 90 razy
- Pomógł: 48 razy
Kompleksowa analiza struktury danej zbiorowości
Dla ułatwienie mogę Ci wszystkie wzory rozpisać:
\(\displaystyle{ \overline{X}= \frac{ \sum_{}^{} \stackrel{o}{X} _{i} n_{i} }{N}}\) - ŚREDNIA
\(\displaystyle{ M= x_{0}+ \frac{ \frac{N}{2} - \sum_{i=1}^{n-1} n _{i} }{n _{m} } h _{m}}\) - MEDIANA
\(\displaystyle{ Var=\sigma ^{2}= \frac{ \sum_{}^{}(\stackrel{o}{X} _{i}-\overline{X}) ^{2}n _{i} }{N}=\overline{X ^{2}}-(\overline{X}) ^{2}}\) - WARIANCJA
\(\displaystyle{ D=X _{0D}+ \frac{n _{D}-n_{D-1} }{(n_{D}-n_{D-1})+(n_{D}-n{D+1})}h_{D}}\) - DOMINANTA
\(\displaystyle{ \sigma= \sqrt{Var}}\) - ODCHYLENIE STANDARDOWE
\(\displaystyle{ Q=\frac{Q_{3}-Q_{1}}{Q_{2}}}\) - odchylenie ćwiartkowe
\(\displaystyle{ Vzk=\frac{\sigma}{\overline{X}}100\%}\) - klasyczny współczynnik zmienności
\(\displaystyle{ Vzp=\frac{Q}{M}100\%}\) - pozycyjny współczynnik zmienności
\(\displaystyle{ \frac{r}{\sigma}}\) - na ilu odchyleniach standardowych leży zbiorowość
\(\displaystyle{ Was=\overline{X}-D}\) - współczynnik asymetrii
\(\displaystyle{ Vas=\frac{\overline{X}-D}{\sigma}}\) - współczynnik asymetrii Pearsona
\(\displaystyle{ Vasp=\frac{Q_{1}+Q_{3}-2M}{2Q}}\) - pozycyjny współczynnik asymetrii
\(\displaystyle{ e_{3}=\frac{ \sum_{}^{} (\stackrel{o}{X} _{i}-\overline{X}) ^{3}n _{i}}{N}}\) - trzeci moment centralny
\(\displaystyle{ e_{r}=\frac{ \sum_{}^{} (\stackrel{o}{X} _{i}-\overline{X}) ^{4}n _{i}}{N}}\) - czwarty moment centralny
\(\displaystyle{ \gamma_{3}=\frac{e_{3}}{\sigma ^{3}}}\) - trzeci moment centralny standaryzowany
\(\displaystyle{ \gamma_{4}=\frac{e_{4}}{\sigma ^{4}}-3}\) - czwarty moment centralny standaryzowany
\(\displaystyle{ \overline{X}= \frac{ \sum_{}^{} \stackrel{o}{X} _{i} n_{i} }{N}}\) - ŚREDNIA
\(\displaystyle{ M= x_{0}+ \frac{ \frac{N}{2} - \sum_{i=1}^{n-1} n _{i} }{n _{m} } h _{m}}\) - MEDIANA
\(\displaystyle{ Var=\sigma ^{2}= \frac{ \sum_{}^{}(\stackrel{o}{X} _{i}-\overline{X}) ^{2}n _{i} }{N}=\overline{X ^{2}}-(\overline{X}) ^{2}}\) - WARIANCJA
\(\displaystyle{ D=X _{0D}+ \frac{n _{D}-n_{D-1} }{(n_{D}-n_{D-1})+(n_{D}-n{D+1})}h_{D}}\) - DOMINANTA
\(\displaystyle{ \sigma= \sqrt{Var}}\) - ODCHYLENIE STANDARDOWE
\(\displaystyle{ Q=\frac{Q_{3}-Q_{1}}{Q_{2}}}\) - odchylenie ćwiartkowe
\(\displaystyle{ Vzk=\frac{\sigma}{\overline{X}}100\%}\) - klasyczny współczynnik zmienności
\(\displaystyle{ Vzp=\frac{Q}{M}100\%}\) - pozycyjny współczynnik zmienności
\(\displaystyle{ \frac{r}{\sigma}}\) - na ilu odchyleniach standardowych leży zbiorowość
\(\displaystyle{ Was=\overline{X}-D}\) - współczynnik asymetrii
\(\displaystyle{ Vas=\frac{\overline{X}-D}{\sigma}}\) - współczynnik asymetrii Pearsona
\(\displaystyle{ Vasp=\frac{Q_{1}+Q_{3}-2M}{2Q}}\) - pozycyjny współczynnik asymetrii
\(\displaystyle{ e_{3}=\frac{ \sum_{}^{} (\stackrel{o}{X} _{i}-\overline{X}) ^{3}n _{i}}{N}}\) - trzeci moment centralny
\(\displaystyle{ e_{r}=\frac{ \sum_{}^{} (\stackrel{o}{X} _{i}-\overline{X}) ^{4}n _{i}}{N}}\) - czwarty moment centralny
\(\displaystyle{ \gamma_{3}=\frac{e_{3}}{\sigma ^{3}}}\) - trzeci moment centralny standaryzowany
\(\displaystyle{ \gamma_{4}=\frac{e_{4}}{\sigma ^{4}}-3}\) - czwarty moment centralny standaryzowany