gazdas gi informatika l.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Gazdasági informatika PowerPoint Presentation
Download Presentation
Gazdasági informatika

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 26

Gazdasági informatika - PowerPoint PPT Presentation


  • 134 Views
  • Uploaded on

Gazdasági informatika. 2001/2002. tanév II. félév Gazdálkodási szak Nappali tagozat. Statisztika II. Idősorok elemzése. Trendszámítás - elmélet. Trend: Az időben változó jelenségek alakulásában mindig megfigyelhetünk alapvető tendenciákat (növekedés, csökkenés…stb)

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Gazdasági informatika' - spence


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
gazdas gi informatika

Gazdasági informatika

2001/2002. tanév II. félév

Gazdálkodási szak

Nappali tagozat

statisztika ii

StatisztikaII.

Idősorok elemzése

trendsz m t s elm let
Trendszámítás - elmélet
  • Trend: Az időben változó jelenségek alakulásában mindig megfigyelhetünk alapvető tendenciákat (növekedés, csökkenés…stb)
  • Szezonális ingadozás: Rendszeresen visszatérő hullámzás
  • Ciklushatás: fel-le mozgás hatása (konjunktúra - dekonjunktúra)
  • Véletlen hatás: előre nem látható események befolyása
trendsz m t s form i
Trendszámítás formái
  • Analitikus trendszámítás
  • Mozgóátlagolású trendszámítás
analitikus trendsz m t s
Analitikus trendszámítás
  • Megfigyelt jelenségek tapasztalatai alpján felírunk egy olyan függvényt, mely az időbeli változás alapirányzatát fejezi ki.
  • Függvénytípusok:
    • Lineáris
    • Exponenciális
    • Parabola
    • Logisztikus (S-alakú)
line ris f ggv ny fel r sa
Lineáris függvény felírása
  • Egy vállalt dolgozóinak létszámváltozását tükröző lineáris függvény felírása, ábrázolása!

Függvény egyenlete:

Y:létszám – függő változó!

X:év – független változó!

Y=20,4*x+198,3

LIN.ILL függvényről

={LIN.ILL(létszám;évek;;;)}

lin ill f ggv ny
LIN.ILL függvény
  • Paraméterei:
    • Y értékek
    • X értékek
    • Konstans: Igaz (b számítása normál módon történik) vagy Hamis (b értéke 0 lesz – ez az alapértelmezett érték)
    • Nulla: IGAZ (kiegészítő elemzések készülnek) vagy HAMIS (nem készülnek kiegészítő elemzések – alapértelmezett érték)
lin ill f ggv ny haszn lata
LIN.ILL függvény használata
  • Tömbképletként – Ha csak két adathalmazról van szó X és Y, akkor kettő cellát kijelölve a képlet beírása után CTRL+SHIFT+ENTER leütéssel képezzük a tömbképletet – LÁSD: példa!
  • Ha nem alkalmazunk tömbképletet, akkor a kapott érték az egyenes meredeksége lesz – következő dia!
  • 2 adatsor esetén alkalmazhatjuk a következőképpen is:
    • Meredekség meghatározása: =INDEX(LIN.ILL(y;x);1);
    • Y metszéspont meghtározása: =INDEX(LIN.ILL(y;x);2);
    • Lásd! Következő dia!
lin ill alkalmaz sa ha a nulla rt ke igaz
LIN.ILL alkalmazása, ha a nulla értéke IGAZ
  • Kiegészítő statisztikákat számol ki az EXCEl, ha a nulla értékét IGAZ-ra állítjuk
  • A statisztikákat tömbként adja meg a következő elrendezésben lásd! Következő dia!
  • Ha a tömb eleminek nagyobb tartományt jelölünk ki a statisztikák számán kívül, akkor a felesleges cellákban a #HIÁNYZIK üzenetet kapjuk!
lin ill kieg sz t statisztik i
LIN.ILL kiegészítő statisztikái

Az egyenes egyenlete:

Y=m1x1+m2x2+…+b vagy y=mx+b

lin ill kieg sz t statisztik i12
LIN.ILL kiegészítő statisztikái

∑℮2 = 43.9

Megjegyzés: ezen érték alapján lehet például eldönteni, hogy az exponenciális vagy a lineáris függvény a jobb!

R2=1, azaz a lineáris függvény jól leírja az adatok tendenciáját!

Szabadságfok: 5

grafikon rajzol sa trendegyenesek
Grafikon rajzolása – trendegyenesek
  • Rajzoltassunk ki egy grafikont a közölt adatokból! (BeszúrásDiagram)
  • Jelöljük ki a grafikont
  • DiagramTrendvonal felvétele
    • Típus lap: Tetszőleges függvény kiválasztása
    • Egyebek lap: Beállíthatjuk, hogy az egyenlet látszódjon
      • R négyzet értékét is megjeleníthetjük
line ris egyenes meredeks g nek s y tengelymetszet nek meghat roz sa
Lineáris egyenes meredekségének és y tengelymetszetének meghatározása
  • Külön függvényekkel (természetesen a LIN.ILL is ugyanezt adja eredményül)
  • Meredekség: MEREDEKSÉG(y;x) = m
  • Y tengelymetszet: METSZ(y;x) = b
exponenci lis f ggv ny fel r sa
Exponenciális függvény felírása
  • Egy vállalt dolgozóinak létszámváltozását tükröző exponenciális függvény felírása, ábrázolása!

LOG.ILL függvényről

={LOG.ILL(létszám;évek;;;)}

log ill f ggv ny
LOG. ILL függvény
  • Úgyanazok az alkalmazások igazak erre a függvényre, mint a LIN.ILL-re!
  • Paraméterezésük is azonos
el rejelz s a trendegyenlet alapj n
Előrejelzés a trendegyenlet alapján
  • Határozzuk meg a lineáris és exponenciális trend alapján, hogy mennyi lesz a létszám 2001-ben és 2002-ben!
  • TREND(y;x;új_x;konstans) függvénnyel – lineáris
  • NÖV(y;x;új_x;konstans) - exponenciális
melyik egyenlet jellemzi jobban az adatok trendj t
Melyik egyenlet jellemzi jobban az adatok trendjét?
  • Eldönthető a NÖV(y;x) és TREND(y;x) függvényekkel, ha nem adjuk meg a 3. paramétert!

A trend() alapján kapott érték kevésbé tér el a 220-tól (1994-es érték), mint a növ() alapján kapott érték, ezért azt mondhatjuk, hogy ezt az adatsort a lineáris egyenlet jellemzi jobban!

Ugyanaezt a LIN.ill és a LOG.ILL kiegészítő statisztikáival is megállapíthatjuk!

ism rvek k z tti kapcsolat

Ismérvek közötti kapcsolat

Korreláció: Mennyiségi ismérvek közötti kapcsolatok

korrel ci mennyis gi ism rvek k z tti kapcsolatok
Korreláció: Mennyiségi ismérvek közötti kapcsolatok
  • Szorossági mutatók (mindegyi négyzetét is értelmezzük %-ban!)
    • Korrelációs hányados H
    • Lineáris korrelációs együttható r – determinációs együttható
    • Korrelációs Index I
    • Többszörös korrelációs együttható R
  • egyenletek
line ris korrel ci s egy tthat
Lineáris korrelációs együttható
  • Mutassuk ki a munkabérek és a munkában töltött évek közötti kapcsolat szorosságát!

=KORREL(x;y)

=RNÉGYZET(x;y)

feladatra v lasz
Feladatra válasz
  • A KORELL() az r értéket adja eredményül = 0, 97, mely azt jelenti, hogy a munkában töltött évek és a munkabér között szoros, pozitív kapcsolat van (azaz aki minél régebben dolgozik annál több a bére)
  • Az RNÉGYZET() függvény az előző érték négyzetét számolja ki, mely megmutatja, hogy hány %-ban (94%) magyarázza a munkában töltött évek szóródása a nmunkabérek nagyságának szóródását.
kovariancia
Kovariancia
  • Előjele kifejezi a kapcsolat szorosságát
  • Számszerű értéke annál nagyobb, minél szorosabb a kapcsolat a vizsgált változók között!
  • Függvény: =KOVAR(x;y)
kovariancia25
Kovariancia

Kovariancia=181 , szoros pozitív irányú kapcsolatot jelez!

Megjegyzés: Az r képletének számlálója a Kovariancia