844 matches
-
le aruncăm, pietrele din această mulțime vor cădea în locuri despărțite unul de altul, gradul de dispersie a mulțimii de pietre fiind mare în acest al doilea caz, chiar dacă media greutății pietrelor poate fi aceeași ca și în primul caz. Varianța unei valori individuale dintr-un grup reprezintă diferența dintre valoarea respectivă și media tuturor valorilor din grupul respectiv (http://www.statsoft.com/ textbook/basic-statistics/). Cu cât varianța va fi mai mare, cu atât valoarea respectivă va fi mai dispersată de
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]
-
caz, chiar dacă media greutății pietrelor poate fi aceeași ca și în primul caz. Varianța unei valori individuale dintr-un grup reprezintă diferența dintre valoarea respectivă și media tuturor valorilor din grupul respectiv (http://www.statsoft.com/ textbook/basic-statistics/). Cu cât varianța va fi mai mare, cu atât valoarea respectivă va fi mai dispersată de medie. Ca exemplu, să luăm un grup de clădiri din New York și să le calculăm media înălțimii: aceasta este, să spunem, 195 m. Unele clădiri (rare) vor
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]
-
grup de clădiri din New York și să le calculăm media înălțimii: aceasta este, să spunem, 195 m. Unele clădiri (rare) vor fi mult mai înalte decât media, sau mult mai mici decât media, ele fiind dispersate undeva la extremele mulțimii. Varianța acestor clădiri va fi mare. Multe dintre clădiri vor avea o înălțime apropiată de înălțimea medie; prin urmare, ele vor fi caracterizate de o varianță mică. Cu cât dispersia valorilor individuale ale unei mulțimi va fi mai mare, cu atât
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]
-
decât media, sau mult mai mici decât media, ele fiind dispersate undeva la extremele mulțimii. Varianța acestor clădiri va fi mare. Multe dintre clădiri vor avea o înălțime apropiată de înălțimea medie; prin urmare, ele vor fi caracterizate de o varianță mică. Cu cât dispersia valorilor individuale ale unei mulțimi va fi mai mare, cu atât suma varianțelor și deviația standard vor fi mai mari. Pentru a înțelege mai bine, să luăm ca exemple două mulțimi de zgârie-nori din Manhattan. Fiecare
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]
-
clădiri va fi mare. Multe dintre clădiri vor avea o înălțime apropiată de înălțimea medie; prin urmare, ele vor fi caracterizate de o varianță mică. Cu cât dispersia valorilor individuale ale unei mulțimi va fi mai mare, cu atât suma varianțelor și deviația standard vor fi mai mari. Pentru a înțelege mai bine, să luăm ca exemple două mulțimi de zgârie-nori din Manhattan. Fiecare dintre cele două mulțimi este alcătuită din câte 50 de zgârie-nori (planșa 13). Media înălțimii zgârie-norilor din
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]
-
de deviații standard cu care copilul e diferit de media pentru vârsta lui. SDS poate fi calculat utilizând următoarea formulă: medieI IvSDS DS DS -f = = unde SDS = scorul deviației standard; DS = deviația standard a taliei medii pentru vârsta copilului; v = varianța taliei = I Imedie, unde I = talia subiectului, iar Imedie = talia medie pentru populația de aceeași vârstă . Pentru a înțelege mai bine SDS, să considerăm o mulțime de 50 de zgârie-nori (planșa 14). în mulțimea de zgârie-nori descrisă, unul este mult
Tulburările de creștere: ghid de diagnostic și tratament by Dumitru Brănișteanu () [Corola-publishinghouse/Science/92272_a_92767]
-
destinația cheltuieli aferente costurilor neeligibile incluse în planul de finanțare prevăzut în anexa ÎI la Memorandumul de finanțare convenit între Guvernul României și Comisia Europeană privind asistență financiară nerambursabila acordată prin Instrumentul pentru Politici Structurale de Preaderare pentru măsură " Construirea varianței de ocolire a orașului Sibiu la standarde de autostradă, pe Coridorul de transport european nr. IV, România", semnat la Bruxelles la 20 august 2001 și la București la 10 octombrie 2001, ratificat prin Ordonanță Guvernului nr. 23/2002 , aprobată prin
EUR-Lex () [Corola-website/Law/183196_a_184525]
-
Aspectele cantitative ale determinărilor calitative ale dezvoltării regionale reprezintă expresia numerică a faptelor ce permite prelucrarea, analiza și sinteza datelor obținute prin observarea statistică la nivelul regiunilor de dezvoltare. „Folosirea expresiei numerice face posibil calculul parametrilor unei distribuții (valoarea medie, varianța, de exemplu), a coeficienților de corelație, facilitează comparările și elaborarea modelelor de evoluție a fenomenelor.” [Jaba, E., 2002, p.14] Cuantificarea se concretizează în indicatori statistici, ca expresie numerică a dimensiunilor dezvoltării în plan regional și permite comparabilitatea în spațiu
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
ce altele sunt exploratorii și vizează legăturile dintre variabile multiple pentru a vizualiza, descrie, clasifica și reduce informația supusă analizei. [2002, p.1-4]. Metodele factoriale au capacitatea de a găsi noi variabile, intitulate exploratorii, care să explice cel mai bine varianța variabilelor inițiale. În cazul dezvoltării regionale, în condițiile considerării în analiză a tuturor datelor observate la nivel regional, metodele factoriale concentrează dimensiunile dezvoltării economico - sociale într-un număr redus de factori reprezentativi pentru fenomenul studiat. Variabilele exploratorii ca rezultate ale
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
în analiză a tuturor datelor observate la nivel regional, metodele factoriale concentrează dimensiunile dezvoltării economico - sociale într-un număr redus de factori reprezentativi pentru fenomenul studiat. Variabilele exploratorii ca rezultate ale investigației fenomenului de dezvoltare regională explică proporții semnificative din varianța dezvoltării economico - sociale în plan regional și trebuie incluse într-o structură mai simplă, utilă într-o analiză viitoare. 2.4.2 Metoda de analiză dispersională - A OVA Premisele apariției A OVA Analiza dispersională, numită și analiza varianței (analyse of
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
semnificative din varianța dezvoltării economico - sociale în plan regional și trebuie incluse într-o structură mai simplă, utilă într-o analiză viitoare. 2.4.2 Metoda de analiză dispersională - A OVA Premisele apariției A OVA Analiza dispersională, numită și analiza varianței (analyse of variance - ANOVA) este un procedeu statistic de analiză a variației unei variabile în raport cu factorii de influență, care a fost introdus în cercetare de către statisticianul și matematicianul Ronald Alymer Fisher (1860 - 1962) [Jaba, 2002, p.353]. Ca angajat la
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
aleatori, care se manifestă întâmplător. Componentele variației sunt grupate, după cauze, în două categorii: - variația explicată (efect), datorată unui factor - cauză; - variația reziduală (eroare), determinată de suma influențelor factorilor aleatori asupra variației. În exprimarea și măsurarea componentei explicate se utilizează varianța intergrupe ( σ 2E ), iar pentru componenta eroare se folosește varianța intragrupe ( σ 2R ). Dacă varianțele nu se cunosc, pentru măsurarea componentelor variației se folosesc estimatori ai acestora. Tipurile de A OVA Analiza dispersională vizează variația unei caracteristici statistice (variabila dependentă
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
cauze, în două categorii: - variația explicată (efect), datorată unui factor - cauză; - variația reziduală (eroare), determinată de suma influențelor factorilor aleatori asupra variației. În exprimarea și măsurarea componentei explicate se utilizează varianța intergrupe ( σ 2E ), iar pentru componenta eroare se folosește varianța intragrupe ( σ 2R ). Dacă varianțele nu se cunosc, pentru măsurarea componentelor variației se folosesc estimatori ai acestora. Tipurile de A OVA Analiza dispersională vizează variația unei caracteristici statistice (variabila dependentă) în funcție de unul sau mai mulți factori de grupare (variabile independente
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
explicată (efect), datorată unui factor - cauză; - variația reziduală (eroare), determinată de suma influențelor factorilor aleatori asupra variației. În exprimarea și măsurarea componentei explicate se utilizează varianța intergrupe ( σ 2E ), iar pentru componenta eroare se folosește varianța intragrupe ( σ 2R ). Dacă varianțele nu se cunosc, pentru măsurarea componentelor variației se folosesc estimatori ai acestora. Tipurile de A OVA Analiza dispersională vizează variația unei caracteristici statistice (variabila dependentă) în funcție de unul sau mai mulți factori de grupare (variabile independente). În funcție de numărul factorilor de
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
variația totală se include și variația datorată interacțiunii dintre factori. Condițiile pentru efectuarea analizei variației: condiția de independență (eșantioanele din populații sunt extrase aleator și independent); condiția de normalitate (fiecare populație studiată este în mod normal distribuită); condiția de homoscedasticitate (varianțele populațiilor sunt egale între ele); condiția de aditivitate (dacă se analizează mai mulți factori - cauză). Testarea ipotezelor și regula de decizie în A OVA Pentru F=1 se verifică ipoteza H 0 , adica se admite egalitatea parametrilor. Pentru F calc
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
în interiorul grupelor și între grupe. Pentru a determina gradul de semnificație a factorilor de grupare, se compară coeficientul Fisher calculat cu cel tabelat. Dacă F calc > F tab , corespunzător unui grad de semnificație dat și numărului gradelor de libertate a varianțelor comparate, legătura este semnificativă, factorul de grupare este determinant pentru variația caracteristicii rezultative. Cu cât factorul ales influențează mai mult variația grupelor, cu atât dispersia din interiorul grupelor este mai mică și dispersia dintre grupe este mai mare. Cu alte
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
metodei în analiza dezvoltării regionale Folosirea metodei ANOVA în analiza statistcă a dezvoltării regionale ajută cercetătorul să observe dacă factorul considetrat cauză (spre exemplu, regiunea) influențează semnificativ variația unei variabile dependente (cum ar fi, rata șomajului). Cu ajutorul analizei multivariate a varianței (MANOVA) se creează o combinație liniară de variabile dependente care caracterizează dezvoltarea economico - socială durabilă și apoi se testează dacă există diferențe în noua variabilă. MANOVA testează dacă variabila independentă sau categorială (regiunea) explică o cantitate semnificativă din variabilitatea noii
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
la bază un tabel care conține un ansamblu mare de date ce prezintă distribuția unor unități statistice după variația unor variabile numerice (cantitative). Se dorește reducerea numărului de variabile, dar cu păstrarea a cât mai mult (în limita posibilităților) din varianța datelor inițiale.” [Clocotici, V., n.c., 2007]. Rolul acestei metode este de a concentra informația inițială într-o formă grafică ușor de interpretat, pentru a evidenția asemănările și deosebirile dintre unitățile statistice în raport cu ansamblul variabilelor considerate și pentru a identifica
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
drepte ierarhizate, ,,numite axe factoriale sau componente principale, pe care se vor proiecta indivizii și variabilele, în funcție de gradul de diferențiere dintre aceștia.” O parte din informațiile conținute în tabelul de date sunt combinate liniar în axele factoriale, reprezentând inerția sau varianța explicată. Interpretarea axelor se poate face și în corelație cu variabilele inițiale. ACP construiește un sistem de axe factoriale care sunt clasate în ordine descrescătoare în funcție de puterea lor discriminatorie, primul ax factorial evidențiind tendința dominantă caracteristică fenomenului analizat. Acesta corespunde
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
dezvoltării regionale ACP consideră un set de variabile care caracterizează dezvoltarea economico - socială în plan regional, pe baza cărora descoperă cel mai mic număr de variabile, ca fiind combinații liniare ale variabilelor inițiale, ce exprimă cea mai mare parte a varianței dezvoltării regionale. Noile variabile, intitulate componente sau axe principale, sintetizează informația conținută în setul inițial de variabile, identificând factorii reprezentativi ai dezvoltării regionale. Astfel, se realizează exprimarea sintetică a dezvoltării economico - sociale durabile în plan regional prin două variabile latent
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
au înregistrat valori ale MSA mai mici decât 0.5, și anume: rata șomajului, rata infracționalității, rata mortalității infantile și durata medie a vieții. Soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 5 componente principale care explică 77.267% din varianța totală 4.1.3. Identificarea profilului dezvoltării intraregionale folosind Analiza componentelor principale După eliminarea din analiză a celor patru variabile care nu se potriveau cu structura celorlalte, au rezultat următoarele: o îmbunătățire a măsurii de adecvare a eșantionării Kaiser-Meyer-Olkin, aceasta
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
1, ceea ce înseamnă că noul set de date este mult mai potrivit pentru o analiză factorială (Tabelul nr. 4.3); soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 3 componente principale (în loc de 5), care explică 74.205% din varianța totală (Tabelul nr. 4.4); primele două axe factoriale explică peste 64% din varianța totală, spre deosebire de primul caz, când acestea explicau mai puțin de 50%. Investițiile brute, câștigul salarial, excedentul bugetelor locale, produsul intern brut, rata cuprinderii în
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
analiză factorială (Tabelul nr. 4.3); soluția factorială indică o grupare a variabilelor pe 3 componente principale (în loc de 5), care explică 74.205% din varianța totală (Tabelul nr. 4.4); primele două axe factoriale explică peste 64% din varianța totală, spre deosebire de primul caz, când acestea explicau mai puțin de 50%. Investițiile brute, câștigul salarial, excedentul bugetelor locale, produsul intern brut, rata cuprinderii în școală și populația ce revine la un medic contribuie cel mai mult la formarea
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
mare măsură regiunile României din punctul de vedere al dezvoltării. În acest scop, s-a realizat analiza dispersională ANOVA cu ajutorul programului informatic SPSS. În urma aplicării testului Levene s-au observat variabile pentru care nu se respecta condiția de omogenitate a varianțelor. Drept urmare, în analizele următoare, s-au utilizat în locul testului F, testele robuste pentru verificarea egalității mediilor Welch și Brown- Forsythe. Outputul rezultat în SPSS este prezentat în a Din analiză a fost exclusă regiunea București, întrucât aceasta înregistrează valori
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]
-
lui căreia îi corespunde un nivel de semnificație Sig. = 0 mai mic decât 0.05, de unde reiese că se respinge ipoteza de independență, putându-se, așadar, continua analiza prin metoda componentelor principale. Notă: Date prelucrate cu ajutorul programului SPSS Deoarece varianța explicată de primele două axe factoriale este 61.438% din varianța totală, disparitățile privind dezvoltarea între țările membre UE pot fi analizate pe baza poziționării variabilelor și cazurilor în planul factorial determinat de primele două componente. prezintă coeficienții de corelație
ANALIZA STATISTIC? A DEZVOLT?RII REGIONALE ?N ROM?NIA by Buruian? Andreea - Iulia () [Corola-publishinghouse/Science/83118_a_84443]