Mesures Statistiques

1. Mesures statistiques

2. Échantillonnage

Contenu:

L'objectif du projet consiste à calculer la moyenne, la médiane , le mode, variance , écart-type , surface, résumé en cinq points des pourcentages de participation aux élections européennes de 2009 jeunes âgés de 18-24 ans originaires des 27 États membres de l' Union européenne . Le projet vise à atteindre les mêmes échantillons de la population de jeunes (18 à 24) qui ont participé aux élections européennes de 2009. Après que les échantillons sont divisés en zones géographiques des pays de l'UE comme suit: nord, ouest, est, sud et sud-est. Ce zonage géographique vise une autre division de ces zones, en fonction de si récent et plus stable ou plus instable vieille démocratie. Il va calculer les zones géographiques moyens indiqués par l'interprétation suivante des données obtenues en comparant ces résultats avec les médias ( μ ) de la participation des jeunes aux élections européennes , calculés précédemment par des mesures statistiques et en comparant ces surfaces moyennes entre eux, selon la stabilité / instabilité démocratique dans chaque domaine. Enfin, nous verrons si l’appartenance à une zone géographique dans laquelle la démocratie est plus forte et plus stable affirmée, les causes et la participation plus active des jeunes à la vie publique, dans notre cas, lorsqu'il s'agit de déterminer leur participation aux élections européennes.

La méthode utilisée est les rapports statistiques à travers laquelle nous avons recueilli des statistiques sur les taux de participation des jeunes dans les pays de l'Union européenne dans les élections de 2009 pour le Parlement européen.

En tant que ressource utilisée pour ce projet , j'ai utilisé les statistiques officielles , soit un tableau avec des pourcentages de participation des jeunes aux élections au Parlement européen en 2009 , les pourcentages alloués par l'État membre de l'UE et de l'âge , c'est à dire entre l'âge de 18 ans et 24.

CHAPITRE 1

Thème:

Description théorique des mesures appliquées processus statistique et d'échantillonnage.

Contenu:

1. Mesures statistiques

La moyenne est une mesure statistique et est utilisé dans plusieurs types, dont les plus importants sont la moyenne arithmétique et la moyenne pondérée. La moyenne arithmétique de deux ou plusieurs nombres réels est vrai nombre obtenu en divisant le nombre de leur nombre. La moyenne pondérée est la moyenne, avant le calcul proprement dit est effectué chaque valeur observée est multiplié (c'est-à-dire, "pondérée") avec un facteur (pondération) de telle sorte que la somme de ces pourcentages est égale à 1.

La moyenne de la population (prononcer «mu») est la suivante:

Où est la somme de toutes les valeurs.

Lorsque les valeurs de la population en général ne sont pas disponibles, les travaux sur l'échantillon.

Moyenne de l'échantillon est notée ("x bar"):

Où la somme de toutes les valeurs de l'échantillon, et n est la taille échantillon.

L'entourage d'interprétation: est le centre de gravité de la distribution. Il est point de distribution qui oscille. Médias ne dit rien sur la diffusion des valeurs ou de la distribution.

La médiane est un autre type de support. La valeur médiane est supérieure ou égal à la moitié des valeurs dans l'ensemble de données. Pour déterminer la médiane, les données sont classées par ordre croissant (vecteur ordonné).

La moyenne a une profondeur donnée par:

Mode ou valeur modale est également une mesure des moyens caractérisé par fréquence, est la valeur qui apparaît le plus souvent dans un ensemble de données. Par exemple, l'ensemble de données {4, 7, 7, 7, 8, 8, 9}, le mode est en raison 7, parce que 7 est plus fréquente que toute autre valeur dans l'ensemble. Quand chaque valeur de l'ensemble de données apparaît une fois que les données n'ont pas cours. Par exemple, l'ensemble de données {5, 11, 21, 24, 27, 28, 30, 42, 50, 52} n'a aucun moyen. Lorsque les ensembles de données sont faibles ou modérées, la mode n'est pas très utile.

Variable mesure très différente des deux valeurs à partir d'une base de données.

La variance d'une population est la somme moyenne des carrés:

En supposant que notre ensemble de données représente l'ensemble de la population:

La variance de l'échantillon ( ) est la suivante:

Interprétation: La variance est exprimée en unités carrées, est rarement interprété directement. Au lieu de cela, il est considéré que la racine carrée de la variance est appelée écart-type (écart-type).

L'écart type mesure de la distribution de la forme, les données de diffusion.

L'écart-type d'une population ( ) est la racine carrée de la variance d'une population:

Pour l'ensemble de données ci-dessus (N = 2; ), l'écart type:

L'écart type de l'échantillon (s) est la racine carrée de la variance d'un échantillon.