1 / 35

Finał konkursu "Analityk Danych"

Finał konkursu "Analityk Danych". CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Zastosowanie statystyki w analizie danych giełdowych Symulacje komputerowe - zastosowanie w prognozowaniu. Metody prezentacji danych statystycznych

marina
Download Presentation

Finał konkursu "Analityk Danych"

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. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Finał konkursu "Analityk Danych" • CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych • Zastosowanie statystyki w analizie danych giełdowych • Symulacje komputerowe - zastosowanie w prognozowaniu. • Metody prezentacji danych statystycznych Koło Naukowe StatystykówUniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach

  2. CAWI jako przyszłościowa technika zbierania danych Piotr Ziuziański

  3. Techniki zbierania danych

  4. CAWI zalety

  5. Technologie wykorzystywane w CAWI <html> <head> </head> <body> <form> <inputtype = "radio">opcja pierwsza </body> </form> </html> <?php $plec = $_POST['0']; if ($plec == '1') { $napis0 = "mieszkałeś"; $napis1 = "zdawałeś"; $napis2 = "zamierzałeś"; $napis3 = "studiowałeś"; } elseif ($plec == '0') { $napis0 = "mieszkałaś"; $napis1 = "zdawałaś"; $napis2 = "zamierzałaś"; $napis3 = "studiowałaś"; } ?> body { background-color: #477795; } h1 { color: #99AF34; font-family: "Trebuchet MS",arial,sans-serif; text-align: right; } <scripttype='text/javascript'> //<![CDATA[ $(function(){ $("[name=13]").change(function(){ $("#13").toggle($("[name=13]").index(this)!=2); }); $("[name=14]").change(function(){ $("#14").toggle($("[name=14]").index(this)!=2); }); }); //]]> </script> $Query = "Insert intoankieta_svalues(''"; foreach($_POST as $index => $wartosc) //petla tworzy glownatresc zapytania do sql { $Query .= ", '$wartosc'"; } $Query .=")";

  6. Etapy CAWI

  7. Zastosowanie statystyki w analizie danych giełdowych Michał Mierzwa Paweł Bieroński

  8. Wykres liniowy - EURUSD

  9. Średnie ruchome

  10. Średnie ruchome SMA – średnia ruchoma x – kurs zamknięcia

  11. Średnie ruchome

  12. Wstęga Bollingera x – kurs zamknięcia

  13. Wstęga Bollingera

  14. Symulacje komputerowe - zastosowanie w prognozowaniu. Małgorzata Krzciuk

  15. Symulacja • stwarzanie fałszywych pozorów; świadome wprowadzanie w błąd otoczenia; • przybliżone odtworzenie zachowania danego obiektu lub zjawiska zachodzącego w świecie rzeczywistym za pomocą jego modelu. • symulacja komputerowa - metoda odtwarzania zjawisk zachodzących w świecie rzeczywistym (lub ich niektórych właściwości i parametrów) za pomocą ich zmatematyzowanych modeli, definiowanych i obsługiwanych przy użyciu programów komputerowych; wykorzystywana do wnioskowania o przebiegu tych zjawisk i procesów, których bezpośrednia obserwacja jest niemożliwa lub zbyt kosztowna. Słownik wyrazów obcych, PWN

  16. Prognozowanie • Prognozowanie - oparte na uzasadnionych naukowo przesłankach formułowanie przewidywań przyszłych stanów rzeczy, procesów, zdarzeń. • Prognoza - przewidywanie przyszłych faktów, zjawisk czy zdarzeń na podstawie uzasadnionych przesłanek ustalonych w toku badań nauk., stanowiące wytyczną do dalszego postępowania w danej dziedzinie nauki. Słownik wyrazów obcych, PWN

  17. Narzędzia statystyczne pozwalające na wykorzystanie symulacji komputerowych w prognozowaniu

  18. Przykład wykorzystania symulacji komputerowej w prognozowaniu Dane:

  19. Przykład wykorzystania symulacji komputerowej w prognozowaniu

  20. Wykres danych rzeczywistych oraz 10 realizacji wygenerowanychzgodnie z trendem wykładniczym Wykres danych rzeczywistych i wygenerowanych za pomocą trendów (z uwzględnieniem prognoz)

  21. Histogram błędów predykcji dla poszczególnych trendów Wykres rozrzutu wartości generowanych na okres kolejny i prognoz

  22. Tabela wynikowaprzeprowadzonej symulacji • względne obciążenie prognoz, • względny pierwiastka MSE, • względny średni błąd predykcji ex ante, • względne obciążenie estymatora V2.

  23. Prognozowanie Podsumowując, wykorzystanie symulacji komputerowych w procesie prognozowania ma duże znaczenie w szczególności gdy analiza badanego zjawiska lub procesu jest niemożliwa lub zbyt kosztowna. Pozwala ono na łatwe wielokrotne oszacowanie przyszłych wartości badanych zmiennych.

  24. Metody prezentacji danych statystycznychWykresy statystyczne Paweł Domański Izabela Krzyżowska

  25. Metody prezentacji danych statystycznych • tablice statystyczne, • wykresy statystyczne, • tekst (opis), • mieszana.

  26. Podstawowe wykresy statystyczne Histogram M ẋ

  27. Podstawowe wykresy statystyczne Słupkowy

  28. Rozrzutu Liniowy Wykres słonecznikowy Liniowy

  29. Podstawowe wykresy statystyczne Kołowy Graf http://www.wrpo.wielkopolskie.pl

  30. Inne wykresy statystyczne Twarze Chernoffa Radarowy

  31. Inne wykresy statystyczne Mapa ciepła Wykres konturowy

  32. Inne wykresy statystyczne Pudełkowy Skrzypcowy Bąbelkowy

  33. Programy

  34. Dziękujemy za uwagę! :)

More Related