[Diplomski rad]
SADRŽAJ
1.Uvod
1.1 Statistički sistem
2.Statistika
2.1 Pojam statistike
2.2 Razvoj statistike
2.3 Podela statistike
2.4 Statistička zakonitost
3.Populacije i uzorci
3.1
Vrste uzorka
4.Statističke serije
4.1 Statistički podaci
4.2 Statističke serije
4.3 Statističke tabele
4.4 Stardžesovo pravilo
4.5 Grafičko predstavljanje statističkih serija
4.6 Polarni dijagram
4.7 Pareto dijagram i ABC analiza
5. Mere populacije i uzoraka
5.1 Mere koncentracije (mere proseka - MP)
5.2 Aritmetička sredina (ili samo sredina - AS)
5.2.1 Dobijanje aritmetičke sredine u excel-u
5.3 Medijana (Me)
5.4 Modus (MOD - Mo)
5.5 Mere varijacije(ili disperzije)
5.6 Razmak
5.7 Interkvartilni razmak (IR)
5.8 Srednje apsolutno odstupanje
5.9 Varijansa (srednje kvadratno odstupanje ili disperzija uzorka)
5.10 Standardna devijacija (SD)
5.11 Koeficijent varijacije (relativna SD - KV)
5.12 Standardizovano odstupanje (standardizov. normalno odstupanje)
5.13 Mere oblika raspodele (Pirsonovi koeficijenti)
5.14 Simetričnost empirijskog tasporeda
5.15 Momenti raspodele frekvencija
6. Teorijske raspodele verovatnoce
6.1 Klasična verovatnoća
6.2 Statistička verovatnoća
6.3 Funkcija raspodele verovatnoća
6.4 Modeli teoriskih rapodela verovatnoća
6.5 Testiranje hipoteze o jednakosti empirijskog I teorijskog raporeda
7. Teorijske osnove statističkog zaključivanja o parametrima skupa
7.1 Testiranje statističkih hipoteza
7.2 Donošenje odluke o hipotezi
8. Primena excela
8.1 Čemu služi excel?
8.2 Excel funkcije
8.3 Sintaksa excel funkcije
9. Primer
10.Zaključak
[1]
[Diplomski rad]
1.UVOD
Proces rešavanja statističkih problema se odvija kroz sledeće korake:
započinje njegovom indetifikacijom
nastavlja se prikupljanjem podataka
izrada statističkih tabela i grafikona
Cilj ovog rada je da se statističke metode i postupci objasne kroz primenu na
konkretnim primerima, kako bi se lakse shvatila statistička metodologija , polazeći od
činjenice da procedura statističkog zaključivanja obuhvata:
formiranje uzoraka
izračunavanje parametara formiranog uzorka
izračunavanje standardne greške
odredjivanje vrednosti
testiranje hipoteze
1.1 Statistički sistem
Začeci sistematskog rada na medjunarodnom statističkom sistemu vezani su za
nastavak i delovanje lige naroda.Liga naroda je stvorla uslove za izgradnju
medjunarodnog statističkog sistema.
Konstituisanjem Organizacije ujedinjenih nacija počinje intezivan rad na
izgradnji i dogradnji statističkog sistema UN.
Paralelno sa statističkim sistemom UN u svetu postoji jos nekoliko
medjunarodnih statističkih sistema, koji svoju funkciju obavljeju u okviru
medjunarodnih organizacija ali svi su ono povezani sa statističkim sistemom UN.
Statistički sistem Srbije predstavlja ,kako po sadržaju tako i po kontigentu
podataka i informacija koje obezbedjuje, dominantni deo sistema informisanja.Njegov
zadatak je da obezbedi, shodno društvenim potrebama ,statističke podatke i informacije
iz društvenog privrednog života.
Postoje tri osnovne oblasti statističkog sistema i to:
Privredna statistika(ona obuhvata sve materijalne činioce proizvodnje i prometa)
Društvena
statistika(ona
obuhvata
stanovništvo ,obrazovanje,zdravstvo,kulturu...)
Bilansna statistika(obuhvata ekonomska zbivanja u privredi)
2. STATISTIKA
[2]
[Diplomski rad]
doprinosi proveri teorijskih stavova i objašnjenja
podiže egzaktnost istraživanja primenom matematičkih metoda
čini kvantitativnu analizu potpunijom
ne isključuje dedukciju i druge logičko-metododloške postupke
PREDNOSTI STATISTIČKE METODE:
neutralna je prema stvarnosti
stroga u oblicima i postupcima
prikladna za masovna ispitivanja
raznovrsna po oblicima i postupcima
primenom matematičkih izraza obezbeđuje tačnost podataka
precizna u opisivanju pojava i njihovih manifestacija
NEDOSTACI STATISTIČKE METODE:
nije samostalna, jer zavisi od naučne discipline u kojoj se primenjuje
ne može se primeniti na sve oblasti i fenomene
saznajna snaga joj je ograničena
dobijeni rezultati ne govore o individualnostima u pojavama
ne otkriva, ne objašnjava svu kompleksnost nastanka, menjanja i razvoja pojave
2.2 Razvoj statistike
Izdvajaju se 4 etape:
1. prikupljanje podataka za državne potrebe – u Starom veku, pre 4000 do
3000 godine pre Nove ere u starim civilizacijama (Egipat, Grčka, Rim i
Kina) prikupljani su podaci o stanovništvu, posebno muškarcima, o
zemlji, za potrebe sagledavanja vojne i ekonomske moći države; poznat je
rimski
cenzus
, koji se obavlja svake pete godine i značio je popis
stanovništa i njihove imovine; u Srednjem veku – popis imovine, poreskih
obveznika, stoke, obradivih površina; ova etapa traje do 17.veka; na
sakupljenim podacima su vršene najjednostavnije operacije
2. Nemačka deskriptivna statistika ("državopis") i Škola političke aritmetike
u Engleskoj – u 17.veku; cilj prve škole (Hermann Conring, pa Gottfried
Achenwall) je bio sistematizovanje podataka za vođenje državnih poslova;
cilj druge (John Graunt i Willam Peti) je bio naučno saznanje pojava na
osnovu utvrđivanja zakonitosti u njima
[4]
[Diplomski rad]
3. povezivanje statistike i teorije verovatnoće – od 19.veka; zahtev za
primenom teorije verovatnoće potiče od belgijskog astronoma i statističara
Adolphea Queteleta, koji se smatra osnivačem statistike; statistika je opšta
metoda istraživanja masovnih pojava koja se može primeniti u svim
naukama; razvoju su doprineli C.Gauss, Sir Francis Galton, R.A.Fiscer,
W.S.Gosset, Čebišev, Spierman, M.G.Kendall, Kolmogorov, J.Neyman...
4. razvoj savremene statistike – druga polovina 20.veka; razvoj informacione
tehnologije; savremena statistika posebno posvećuje pažnju teoriji
uzoraka, savremenim statističkim postupcima, statističkoj analizi,
multivarijantnim statističkim postupcima i obradi podataka računarima.
2.3 Podela statistike
Moguća je podela na osnovu:
cilja obrade podataka
-
evidenciona statistika
(prikupljanje, registrovanje i sređivanje podataka)
-
statistika kao naučna metoda
(pored prikupljanja, registrovanja i
sređivanja podataka obuhvata njihovu analizu i tumačenje)
namene i vrste primenjenih metoda
-
teorijska (opšta) statistika
(oblast primenjene matematike; tazvija opšte
statističke metode i postupke, objašnjava ih, dokazuje i usavršava; zasniva se
na teoriji verovatnoće; čine je 4 oblasti: teorija raspodele, teorija statističkih
ocena, teorija testova i teorija povezanosti; posebne grane su: teorija
programiranja, teorija diskriminacije itd.)
- primenjena statistika
(posebne statistike; pored opštih postupaka koriste se
specifični postupci, prema određenoj naučnoj disciplini; opšta primenjena
statistika daje sintezu metodolološkog i iskustvenog u primeni statistike u
raznim oblastima naučnog istraživanja; to su pedagoška statistika,
psihološka, zdravstvena, demografska, poslovna..)
prema ulozi verovatnoće, uzorka i osnovnog skupa u prikupljanju i analizi
podataka
-
deskriptivna statistika
(bavi se sređivanjem, klasifikacijom statistisčkih
podataka, tabeliranjem, grafičkim prikazivanjem; zove se i statistika u užem
smislu)
-
induktivna statistika
(ili matematička statistika; bavi se zaključivanjem o
zakonitostima i međusobnim odnosima u skupu na osnovu numeričkih
podataka dobijenih posmatranjem i merenjem na uzorku)
[5]
[Diplomski rad]
tendencija u promeni statističkog skupa i, statističke zakonitosti. Ovde se
pojedinačno ispoljava kao sistematsko, a statistička zakonitost kao zakonitost
razvoja pojave u vremenu.
Kada se statistički istražuje slaganje varijacija više masovnih pojava,
statistička zkaonitost se ispoljava kao zakonitost uzajamnog slaganja i
funkcionalnog odnosa više pojava (korelacija i regresija).
Zaključujemo da su oblici statističke zakonitosti masovnih pojava sledeći:
- zakonitost raspodele (rasporeda) jedinica unutar skupa (srednja vrednost i mera
varijacije oko nje)
- zakonitost promene strukture skupa u vremenu
- zakonitost uzajamnog slaganja i funkcionalnog odnosa više obeležja skupa
- zakonitost razvitka (dinamike) obima pojave
3. POPULACIJE I UZORCI
Predmet statističkih istraživanja su masovne varijable pojave, koje se mogu
izaziti brojčano i koje se ispoljavaju na individualnim slučajevima.
Skup individualnih slučajeva na kojima se ispoljava masovna pojava je
statistički skup (ili statistička masa, ili generalna polulacija, ili osnovni skup, ili
jednostavno masa,, ili
populacija
, ili skup). Tako se populacije i statistički skup
poklapaju. Zavisno od prirode pojave, skup mogu činiti bića, stvari i događaji.
Masovnost
znači da se statistička zakonitost ispoljava u masi pojedinačnih
slučajeva (zakon velikih brojeva), gde oni odstupaju naviše ili naniže od
utvrđenih zakonitosti (kao rezultat dejstva slučajnih faktora), ali se to odstupanje
u masi pojedinačnih slučajeva potire.
Karakteristike skupa:
-
relativna homogenost
– znači da su jedinice koje čine skup istovrsne, slične
najmanje po jednom obeležju
-
celovitost
- znači da skup obuhvata sve statističke jedinice na određenom
prostorno i u određenom vremenu
[7]
