Jerzy Jurga dołączył do Galerii Wybitnych Absolwentów LO - Tydzień Ziemi Śremskiej\nStrona główna Aktualności Śrem Jerzy Jurga dołączył do Galerii Wybitnych Absolwentów LO\nW Liceum Ogólnokształcącym w Śremie odbyła się podniosła uroczystość. W piątek, 17 września do grona wybitnych absolwentów dołączył Jerzy Jurga. W wydarzeniu udział wzięły dzieci artysty.\nW piątek, w samo południe w auli śremskiego LO odbyła się uroczysta gala z okazji wprowadzenia Jerzego Jurgi do Galerii Wybitnych Absolwentów. Pierwotnie wydarzenie to zostało zaplanowane na dzień 8 kwietnia 2020 roku i miało inaugurować obchody 80. rocznicy narodzin artysty. Pandemia popsuła jednak plany organizatorów. Wówczas trzeba było również przełożyć wręczenie uczniom wyjątkowych znaczków z logo LO.\nW piątkowej uroczystości udział wzięły dzieci artysty – Monika i Jakub, którzy wraz z przyjacielem artysty odsłonili tablicę z wizerunkiem i biogramem Jerzego Jurgi. Laudację na temat życiorysu i twórczości artysty wygłosił Tadeusz Wełyczko, uczeń wielkiego mistrza i zarazem kurator wystawy poświęconej Jerzemu Jurdze, którą w ubiegłym roku przygotowało Muzeum Śremskiego.\nNa koniec Tadeusz Wełyczko odsłonił medalion, który wmurowano w płytę chodnikową przed budynkiem liceum. Obok medalionu Jerzego Jurgi w tym miejscu znajdują się również medaliony innych wybitnych absolwentów, między innymi ks. Piotra Wawrzyniaka, Heliodora Święcickiego, Witolda Hulewicza czy Tadeusza Malińskiego.\nWarto wspomnieć, że to Fundacja im. Jerzego Jurgi wystosowała w 2019 r. wniosek do Zarządu Stowarzyszenia Absolwentów Liceum im. gen. Józefa Wybickiego w Śremie o wprowadzenie Jerzego Jurgi do Galerii Wybitnych Absolwentów.\nStowarzyszenie podjęło aprobującą w tej sprawie uchwałę, a następnie zarząd fundacji przekazał Stowarzyszeniu środki finansowe na wykonanie tablicy pamiątkowej i medalu – wyjaśnia Adam Podsiadły\nPrzypomnijmy, że Jerzy Jurga urodził się 3 lipca 1940 roku w Śremie. Zmarł w 2009 roku. W 1953 roku ukończył Szkołę Podstawową nr 1 i kontynuował naukę w Liceum Ogólnokształcącym. Maturę zdał w 1958 roku. Był artystą malarzem i konstruktorem kusz. Pracował najpierw jako nauczyciel w szkole podstawowej. Później był nauczycielem wychowania plastycznego w śremskim liceum. Prowadził także otwarte wykłady o sztuce w Bibliotece Publicznej w Śremie. Przyczynił się również do wznowienia w 1990 roku działalności Bractwa Kurkowego w Śremie. Pomnik artysty znajduje się na śremskiej promenadzie.\nGaleria Wybitnych Absolwentów LO\ngala w LO\nPoprzedni artykułUroczyste przekazanie sztandaru Korpusu Kadetów ZST w Śremie\nNastępny artykułPrzedszkole Jarzębinka – poprzez zabawę zachęcają do głosowania\nSport Maciej Fujak - 9 kwietnia 2022 0


Trailer – Kill Them All\nTrzy Korony – Wstęp\nRok 2010 jest wyjątkowy pod każdym względem. Za nami dopiero 9 miechów a zadziało się już tyle, że na zobaczenie i usłyszenie wszystkiego co dzieje się w świecie muzyki po prostu nie starcza czasu. W tym roku, jak już pewnie czytaliście, odeszło również kilku ważnych dla Metalu osobistości – w tym najważniejszego – James’a Dio. Dla nas, osobiście, to również rok zdecydowanie wyjątkowy. Wreszcie udało się to, co planowaliśmy już dawno temu – obecność na trzech najważniejszych festiwalach metalowych Starego Kontynentu. Tak, tak, w Europie. Po zeszłorocznym pobycie na Brutal Assault Festiwal 2009, apetyty nam się zaostrzyły i konsekwencją było zrobienie kroku dalej. Co to był za krok? Do Korony Europy brakowało nam jeszcze dwóch festiwalowych Diamentów na których warto być i … UDAŁO NAM SIĘ. Do tegorocznej edycji Brutal Assault dorzuciliśmy jeszcze słynny Masters of Rock w Czechach oraz legendarny niemiecki Wacken. W efekcie był to długi festiwalowy miesiąc, ale wart każdego dnia spędzonego w trasie, na koncertach i w korkach, nie wspominając o niedospanych nocach. Wydarzenia tego kalibru nie sposób jest zawrzeć w zwięzłej relacji, bo będzie ona albo zbyt sucha (czyli typowa gazetowa relacja bez emocji) albo zupełnie niezrozumiała, bo zaplątana w gąszcz skojarzeń i zdarzeń, będących kompletnie niezrozumiałych dla osoby postronnej. Ciężko jest przez to napisać coś prosto. Łatwo powiedzieć, ale trudniej zrobić. Mam nadzieję, że nasza wspólna relacja da Wam ogólne pojęcie o tym, co się działo i czego doświadczyliśmy. Pamiętajcie jednak, że to tylko jedynie opis. Do niego dorzucamy jeszcze sporo napstrykanych własnoręcznie zdjęć oraz polecamy film, w którym spróbujemy dać choć namiastkę atmosfery tamtych chwil. Film jest dopiero w trakcie pre-study (z racji że materiału jest na ponad dziesięć godzin i trzeba to obrobić) ale spodziewajcie się kolejnych trailerów i zajawek, które z całą pewnością zagoszczą tutaj ku Waszej (lub nie) i Naszej (na 100%) uciesze. Teraz nie pozostaje mi nic innego, jak zacząć od tego, co zwykle podpowiada pani polonistka swojemu uczniowi, gdy ten rozkłada ręce i pyta się błagalnym wzrokiem: „Od czego tu zacząć”? Jedziemy od początku… a wszystko zaczyna się od…\nHa! To będzie powieść w odcinkach by nie zalać was masą treści przez którą będzie ciężko przebrnąć. Dlatego już za parę dni pierwsza część naszych wakacyjnych wspomnień festiwalowych w ramach „Trzech Koron” – dotycząca Masters of Rock. Mam nadzieję, że będzie się Wam podobać bo, mogę Was zapewnić, dla nas było to coś niesamowitego. Poniżej macie też trailer dotyczący „Trzech Koron” jako zapowiedź tego, co będzie można zobaczyć na filmie. Wszystko będzie opowiedziane, opisane i pokazane. Może ktoś skusi się na przyszły rok na któryś z wyjazdów. Może. A teraz już nie nudzę i zapraszam do obejrzenia filmu.\nPosted by Yarot at 23:23\tTagged with: Brutal Assault, MOR, Masters of Rock, Trailer, Trzy Korony, Wacken


Jaros pierwszym medalistą na MEJ w Nowym Sadzie | Bieganie.pl\n24 lipca 2009 Redakcja Bieganie.pl Sport\nAndrzej Jaros wywalczył pierwszy medal dla naszej reprezentacji podczas rozgrywanych w Nowym Sadzie mistrzostw Europy juniorów. Zawodnik Agrosu Zamość uplasował się na drugim miejscu w finałowym biegu na 400 m. Dobry start w rozpoczętych wczoraj mistrzostwach zanotowali na razie także Małgorzata Kołdej, Artur Szczęśniak i Marcin Grynkiewicz.\nStarty polskich biegaczy na mistrzostwach Europy juniorów (nie licząc wieloboisty Rafała Krzeszewskiego) rozpoczęły sprinterki ścigające się na dystansie 100 m. Inauguracja wypadła bardzo pomyślnie, gdyż trójka polskich zawodniczek zdołała uzyskać awanse do półfinałów. Szczególnie z dobrej strony zaprezentowała się Małgorzata Kołdej, która poprawiła rekord życiowy. Zawodniczka ta jako jedyna uzyskała także awans do biegu finałowego, kolejny raz poprawiająć swój najlepszy wynik.\n100 m kobiet – eliminacje\n2h2 Małgorzata Kołdej POL – 11.83 (-1.5) Q\n4h3 Anna Kiełbasińska POL – 11.97 (-2.2) q\n3h5 Ewa Zarębska POL – 12.12 (-1.7) Q\n100 m kobiet – półfinały\n2s2 Małgorzata Kołdej POL – 11.72 (-0.3) Q\n6s1 Ewa Zarębska POL – 12.05 (-1.6)\n– Anna Kiełbasińska POL – DNF (-1.6)\nW finale Polka zajęła piąte miejsce uzyskując rezultat 11.64 (+1.0), lepszy o ponad 0.3 s, od wyniku, z którym przyjechała do Nowego Sadu. Zwycięstwo odniosła faworyzowana Niemka Yasmin Kwadwo.\nPodobny przebieg miała rywalizacja najszybszych juniorów. Tu także Polacy w komplecie przeszli eliminacje. W półfinale szczęście dopisało już jednak tylko jednemu zawodnikowi. Awans do biegu finałowego wywalczył Artur Szczęśniak.\n6h1 Artur Szczęśniak POL – 10.64 (+0.8) q\n3h3 Marcin Ławreszczuk POL – 10.68 (+0.2) Q\n4h5 Łukasz Gauza POL – 10.83 (-1.5) Q\n100 m mężczyzn – półfinały\n4s2 Artur Szczęśniak POL – 10.63 (-1.3) q\n6s1 Marcin Ławreszczuk POL – 10.86 (-1.3)\n8s3 Łukasz Gauza POL – 10.82 (-1.5)\nW biegu finałowym Polak zajął ostatnie, ósme miesjsce z wynikiem 10.76 (+0.2). Wspaniale spisał się Francuz Christophe Lemaitre. Mistrz świata juniorów z ubiegłego roku na dystansie 200 m tym razem okazał się najlepszy w Europie na 100 m. 19-letni zawodnik poprawił zarazem rekord kontynentu w swojej kategorii wiekowej – 10.04.\nJeszcze lepiej niż nasi sprinterzy startujący na 100 m spisali się czterystumetrowcy. Bez problemów uzyskiwali awans najpierw w eliminacjach i później w półfinale, by w finałowym biegu włączyć się do walki o medale.\n2h1 Marcin Grynkiewicz POL – 47.86 Q\nsh3 Andrzej Jaros POL – 47.47 Q\n400 m mężczyzn – półfinały\n4s1 Marcin Grynkiewicz POL – 47.58 q\n2s2 Andrzej Jaros POL – 47.18 Q\nLepiej z tej rywalizacji wyszedł Andrzej Jaros, który sięgnął po srebrny medal z wynikiem 46.75, będącym jego nowym rekordem życiowym. Marcin Grynkiewicz, który w tym sezonie także uzyskał już wynik poniżej 47 sekund był siódmy z wynikiem 47.67. Zwyciężył zdecydowanie Brytyjczyk Chris Clarke (45.59).\nZe średnim szczęściem nasi reprezentanci startowali w eliminacyjnych biegach na 1500 m. Z trójki Polaków jedynie Szymon Sznura zdołał zakwalifikować się do sobotniego finału. Krzysztof Żebrowski ostatecznie został sklasyfikowany na 13, a Grzegorz Kalinowski na 15 miejscu. Podobnie jak Sznura w finałowym biegu na 1500 m, tylko, że w biegu kobiet, wystartuje Katarzyna Broniatowska. Do dalszej fazy przeszedł także inny średniodystansowiec – Jakub Trząsalski. Zawodnik Lubusza Słubice startujący na 800 m zajął 2 miejsce w swojej serii eliminacyjnej i wystartuje w jutrzejszym półfinale.\nLepiej w eliminacjach spisali się nasi płotkarze. Bardzo wysoką formę potwierdził szczególnie Michał Szade, który nie tylko zdołał awansować do finału, ale także dwukrotnie poprawiał swój rekord życiowy – najpierw w eliminacjach (13.64) i później w półfinale (13.44). W półfinale biegł także drugi nasz reprezentant Paweł Malak, który został sklasyfikowany na 15 miejscu (czas 14.10). Maciej Zalwert nie ukończył swojego biegu eliminacyjnego.\nInni płotkarze, startujący na dłuższym dystansie – 400 m, startowali ze zmiennym szczęściem. Awans do półfinału zapewnił sobie Robert Bryliński, natomiast z rywalizacją pożegnał się już Paweł Celep.\nRywalizację w pierwszych dwóch dniach mistrzostw kończyli sprinterzy startujący na dystansie 200 m. Tutaj bardzo dobrze spisała się Anna Kiełbasińska. Nasza nadzieja medalowa uzyskała najlepszy czas eliminacji 23.61 i pewnie awansowała do półfinału. W półfinale wystartują także juniorzy: Jakub Dobrowolski (21.51) oraz Mateusz Jędrusik (21.54). Obaj poprawili swoje rekordy życiowe.\nOgólnopolska Olimpiada Młodzieży, dzień 3


Bliżej świata: Oblicza Kaukazu - Baku - Pasazer.com\nBliżej świata: Oblicza Kaukazu - Baku\n06 stycznia 2012 21:01\nPierwszy poranek w stolicy Azerbejdżanu rozpocząłem leniwie, ale było to usprawiedliwione. Większość samolotów z Europy ląduje w Baku w środku nocy lub nad ranem, nie ma co więc liczyć na wczesną pobudkę. Dopiero przed 10 wspiąłem się na położony na dachu hotelu taras, na którym serwowano proste śniadanie. Na górze, mimo pięknej, słonecznej pogody, od razu dał się we znaki porywisty wiatr. Nieprzypadkowo to właśnie silnym podmuchom miasto zawdzięcza swą nazwę.\nPo śniadaniu postanowiłem dotrzeć do Baszty Dziewic. To najbardziej charakterystyczny punkt bakijskiej starówki, Iczeri Szeher. Owalna budowla pochodzi z XII wieku i niegdyś stała nad samym morzem. Nad znaczeniem jej intrygującej nazwy zastanawiało się już niejedno pokolenie historyków, lecz jak dotąd nie udało się im znaleźć satysfakcjonującego rozwiązania. Legenda głosi, że rzuciła się z niej w morską otchłań córka jednego z władców, chcąc uniknąć w ten sposób ślubu z własnym ojcem...\nPoranek to dobry moment, by wspiąć się na szczyt baszty. Upał nie jest jeszcze tak dokuczliwy, zaś wokół panuje o tej porze niewielki ruch. I nie myślę wcale o turystach – tych na szczęście w Baku ciągle jest jak na lekarstwo.\nZ góry roztacza się wspaniały widok na stare miasto.\nW pobliżu Baszty Dziewic działały przed wiekami karawanseraje. Niskie, prostokątne budynki dawały schronienie i odpoczynek kupcom wędrującym tutejszymi szlakami handlowymi. Dziś stajnie dla wielbłądów zostały przerobione na… modne dyskoteki.\nIdąc dalej mijam sprzedawców dywanów i antyków, którzy niespiesznie układają towar przed swoimi sklepami. Inaczej niż w Turcji i krajach arabskich, tutejsi kupcy nie są natrętni. Przy nadarzającej się okazji chętnie natomiast wypytują o nasz kraj, a nierzadko szczycą się znajomością Warszawy.\nPrzez następną godzinę plączę się bez planu po ciasnych uliczkach Iczeri Szeher. Podziwiam fasady domostw z typowymi, zabudowanymi balkonami, odnajduję malutkie fontanny, przechodzę obok starych meczetów i medres.\nWśród nich największe wrażenie robi na mnie XI-wieczny meczet Mohammeda ze strzelistym minaretem. Jest najstarszy w całym Azerbejdżanie.\nZasłużyłem na herbatę. To niemalże narodowy napój Azerów – pije się ją o każdej porze dnia i do każdego posiłku. Zamówimy ją wszędzie, ale najlepiej smakuje w tradycyjnych domach herbaty, czyli czajchanach. Działają w każdym zaułku starego miasta. Czarny napój parzy się tu w niedużych czajnikach, a następnie rozlewa do szklaneczek w kształcie tulipanów. Herbata nigdy nie jest słodzona, ale zawsze serwuje się ją w towarzystwie słodkich przekąsek. Zazwyczaj jest to kryształowa salaterka z konfiturą z pigwy lub moreli, czasem także suszone owoce, czekolada lub bakława.\nPo herbacie wypada rozegrać partyjkę narda – lokalnej wersji popularnego tryktraka.\nMój kolejny cel to Pałac Szirwanszachów. Należał niegdyś do władców Szirwanu, którzy panowali na obszarze współczesnego Azerbejdżanu między IX i XVI stuleciem. Kompleks nie jest wprawdzie zbyt rozległy, ale warto poświęcić mu nieco uwagi. Zaczynam od wizyty w komnatach reprezentacyjnych i prywatnych apartamentach szachów. W zrekonstruowanych wnętrzach zobaczymy kolekcję dawnej broni oraz nieco przedmiotów pochodzących z oryginalnego wyposażenia pałacu. Jednym z najwspanialszych pomieszczeń jest ośmiokątna, przykryta kopułą sala, w której odbywały się posiedzenia królewskiej rady zwanej diwanem.\nNa terenie kompleksu pałacowego znajduje się również mauzoleum Szirwanszachów oraz stoją ruiny dwóch meczetów. Ponadto trzeba obowiązkowo zerknąć do łaźni, którą wzniesiono, aby zaspokoić potrzeby dworu.\nPomysł na szybki obiad? Zadawalam się qutabem – prostym, ale bardzo pożywnym plackiem, który nadziewa się mięsem, serem lub dynią. Zamawiam go z porcją grillowanej papryki i szklanką świetnie orzeźwiającego w gorący dzień ajranu – jogurtu doprawionego kolendrą, solą i sumakiem. Zestaw podadzą nam w każdej knajpce w Iczeri Szeher.\nOpuszczając mury Iczeri Szeher mam do odrobienia niezbędną lekcję – trzeba opanować sztukę przechodzenia przez ulicę. To nie lada wyzwanie, zwłaszcza na początku, gdyż na widok pieszych tutejsi kierowcy ani myślą zwolnić, a czerwone światło, jeśli w ogóle jest, zazwyczaj umyka ich uwadze. Najlepszym sposobem nauki jest oczywiście naśladowanie miejscowych. Czekam więc, aż ktoś rozpocznie ten manewr i staram się dotrzymać mu kroku. Lawirowanie między pędzącymi samochodami wymaga precyzji i stalowych nerwów oraz przestrzegania jednej, prostej zasady: jeśli już jesteś na drodze, idź pewnie do przodu i nie oglądaj się za siebie!\nZ podwyższonym poziomem adrenaliny docieram wreszcie do dolnej stacji bakijskiego funikularu. Kolejka pnie się po stromym zboczu górującego nad starym miastem Wzgórza Męczenników – miejsca związanego z trudną historią współczesnego Azerbejdżanu.\nNa szczycie, w otoczeniu zadbanego parku, rozpościera się nekropolia z grobami tysięcy Azerów, którzy polegli w starciu z Armią Czerwoną podczas "Czarnego Stycznia" w 1990 roku oraz w sześcioletniej wojnie z Ormianami o Górski Karabach (1988 –1994). Każdy grób zdobią świeże, czerwone goździki. Nieopodal cmentarza stoi monumentalny pomnik, w którego wnętrzu płonie wieczny ogień ku pamięci ofiar. Konflikt z Armenią, mimo obowiązującego od 1994 roku zawieszenia broni, nadal jest jednym z najpoważniejszych problemów w kraju. Azerbejdżan nigdy nie pogodził się z utratą niemal 1/5 swojego terytorium i zarazem lądowej łączności z Republiką Nachiczewańską. Jego władze przypominają o niezakończonym sporze o Karabach przy każdej okazji. Wobec braku porozumienia w tej sprawie nie można wykluczyć w przyszłości wybuchu kolejnej wojny na Kaukazie.\nZe Wzgórza Męczenników rozciąga się także fantastyczny widok na Baku i Morze Kaspijskie. Zachwycam się nim przez dłuższą chwilę, popijając herbatę serwowaną tu z małych, przenośnych stoisk.\nCzas ruszać w dół, tym razem na własnych nogach. Po drodze mijam Flame Towers. Ten imponujący kompleks mieszkalno-biurowy wznosi się na wysokość 182 m i jest doskonale widoczny z niemal każdego punktu miasta. Jego budowa pochłonęła – bagatela – 350 mln dolarów. W zamyśle architektów wieże w kształcie płonących pochodni miały nawiązywać do prastarego w Azerbejdżanie kultu ognia, choć mnie przypominają gigantyczny kwiat tulipana. To jeden z symboli nowoczesnego Baku.\nNa kolację udaję się do L’Aparté. Pomimo francuskiej nazwy lokal serwuje przede wszystkim specjały kuchni azerskiej. A jest w czym wybierać! Najpierw decyduję się na talerz dolmy – miniaturowych gołąbków przygotowanych z farszu z mielonej jagnięciny i ryżu zawiniętego w liście winogron. W dalszej kolejności na stole pojawia się ogromna misa pilawu przyrządzonego z warzywami oraz baranie szaszłyki. Do tego wszystkiego świeża sałatka z pomidorów i ogórków oraz biały chleb czurech, który podaje się przy każdej okazji. Do kolacji najlepiej smakuje lokalne piwo Xirdalan. Mimo że przytłaczająca większość mieszkańców Azerbejdżanu to muzułmanie, nie ma tu w praktyce najmniejszych problemów z kupnem i spożyciem alkoholu.\nNa zakończenie męczącego dnia idealnie nadaje się wizyta w hamamie. Tradycja łaźni publicznych jest tutaj, podobnie jak i w innych krajach Wschodu, bardzo długa i właściwie niezmienna. W centrum Baku działa ich co najmniej kilka, ale decyduje się zajrzeć do najstarszej, zwanej Hamam Mehellesi. Trafić do niej łatwo, bowiem mieści się w obrębie murów miejskich, tylko kilka kroków od starej bramy przy stacji metra Iczeri Szeher. Warto pamiętać, że nie w każdy dzień jesteśmy tu mile widziani. W poniedziałki i piątki z dobrodziejstw łaźni mogą korzystać wyłącznie kobiety, a w pozostałe dni – mężczyźni. W odprężającej atmosferze na przemian wygrzewam się w saunie i chłodzę w niewielkim basenie, po czym trafiam w ręce brodatego osiłka. Masaż, który mi serwuje, to zabieg iście skomplikowany – polega na chłostaniu, gnieceniu i wykręcaniu po kolei (prawie) wszystkich części ciała! Cóż, metoda skuteczna, bo w drodze do hotelu czuje się jak nowo narodzony.\nNazajutrz wyruszam do Gobustanu – oddalonego o niespełna godzinę drogi od miasta parku narodowego, w którym możemy podziwiać tysiące petroglifów stworzonych przez prehistorycznych mieszkańców tych terenów. W pobliżu rezerwatu zatrzymuje się kilka marszrutek odjeżdżających z dworca autobusowego w Baku, jednak znacznie prościej zamówić kurs u jednego z taksówkarzy stojących przy murach starówki. Po opuszczeniu aglomeracji jedziemy wzdłuż wybrzeża Morza Kaspijskiego. Mijamy liczne platformy wiertnicze eksploatujące miejscowe zasoby ropy naftowej. To właśnie odkrycie w drugiej połowie XIX wieku złóż "czarnego złota" na Półwyspie Apszerońskim przyczyniło się do dynamicznego rozwoju Baku i stało się źródłem bogactwa kraju. Im dalej od miasta, tym bardziej surowy i pustynny staje się krajobraz.\nRezerwat petroglifów znajduje się na zboczu stromego wzgórza. Skalne rysunki zostały odkryte w latach 30. ubiegłego wieku i przez kilka kolejnych dekad były przedmiotem zainteresowania pioniera azerskiej archeologii i etnografii, Ishaga Dżafarzadeha. Udało mu się zidentyfikować ponad 4 tys. różnych petroglifów datowanych na 5-40 tys. lat p.n.e. W skalnych zagłębieniach bez kłopotu rozpoznaję kształty zwierząt i ludzi, tańczące postaci, sceny z życia codziennego…\nPrzed powrotem do Baku czeka na mnie kolejna atrakcja: wulkany błotne. Kilkanaście niedużych kraterów wyrasta z suchej, popękanej ziemi tworząc prawdziwie księżycowy pejzaż. Każdy z nich bulgocze i pluje co jakiś czas gęstym, zimnym błotem. Kto chce poddać się zbiegom kosmetycznym, niech pamięta o odpowiednim zapasie wody. Do morza jest stąd 5 km!\nW poszukiwaniu miejsca na obiad trafiam na Plac Fontann. To pięknie odnowiony, reprezentacyjny skwer w centrum miasta. Swą nazwę zawdzięcza zainstalowanym tu kilkunastu fontannom o śmiałych kształtach i nowoczesnej formie. Wybór pada na Café City. Można wejść do środka lub pozostać w eleganckim ogródku. W karcie dania inspirowane kuchnią włoską i francuską oraz niezłe wina. Pysznie, ale dość drogo. Ceny w niczym nie odbiegają od zachodnioeuropejskich standardów. I już wiem czemu wokół częściej słychać rosyjski niż azerski.\nPora na spacer po okolicy. Kieruję się w stronę meczetu Taza Pir. Największa dziś świątynia muzułmańska w Baku została wybudowana na początku ubiegłego wieku, a kilka lat temu przeszła gruntowną renowację. Obok mieści się siedziba Rady Muzułmanów Kaukaskich. Złote wykończenia minaretów i kopuły meczetu (pierwotnie była zielona) już z daleka mienią się słonecznym blaskiem. Na obszernym dziedzińcu nie ma żywej duszy. W głównej sali modlitewnej medytuje zaledwie kilku mężczyzn, więc niezauważony siadam i podziwiam marmurowy mihrab i wspaniałą ornamentykę.\nRejon meczetu Taza Pir znany jest także jako "Sowieckij Rajon". Wyróżnia się niską, parterową lub jednopiętrową zabudową, wąskimi uliczkami i specyficznym klimatem. Jedna z najbiedniejszych dzielnic Baku powstała przed stu laty, aby służyć pierwszym robotnikom rafinerii. Obok ich domostw stawiano magazyny i stajnie.\nChoć tych ostatnich już nie odnajdziemy, "Sowieckij Rajon" niewiele się zmienił. Wystarczy nieco zboczyć z głównych ulic, żeby przenieść się w czasie. Są tu podupadłe czynszówki, drewniane płoty, stare zakłady rzemieślnicze i unoszący się wszędzie zapach chleba pieczonego w przydomowych tandirach. Los tego świata jest jednak już przesądzony. Zajmuje on bowiem zbyt atrakcyjne dla bakijskich deweloperów tereny. Bliżej centrum zniszczone budynki na powrót ustępują miejsca secesyjnym kamienicom z arcyciekawymi detalami architektonicznymi. Jest nawet rodzimy akcent. Oto nad wejściem do Pałacu Ślubów dumnie czuwa polski rycerz w zbroi.\nPóźnym popołudniem wstępuję do muzeum dywanów. Chcę zobaczyć jedną z najbogatszych na świecie kolekcji dzieł sztuki kobierniczej. Zgromadzono tu ponad tysiąc pięknych i rzadkich dywanów pochodzących nie tylko z wielu ośrodków w Azerbejdżanie, ale także z Persji i Dagestanu. Kobierce różnią się wzorem, kompozycją, układem kolorów (dominują czerwony i niebieski) i techniką tkania. Motywy dekoracyjne, zwykle jakieś figury geometryczne lub rysunki roślin i ptaków, zdradzają, gdzie powstał dany egzemplarz i do czego był używany. Większość eksponatów stworzono w jednej z 7 dawnych szkół dywanów działających w Kubie, Baku, Gandży, Karabachu, Tabrizie, Szirwanie i Kazachu. Pouczającą lekcję na temat tej tradycyjnej gałęzi miejscowego rzemiosła kończę oglądając wystawę strojów ludowych i wyposażenia domowego z przełomu XIX i XX wieku.\nPodobno najlepiej podziwiać Baku od strony zatoki. W tym celu wsiadam na niewielki statek wycieczkowy, który zabierze mnie w krótki rejs po Morzu Kaspijskim. Rzeczywiście, z daleka azerska stolica prezentuje się okazale. Na horyzoncie wyrastają nowe dzielnice, domy, luksusowe biurowce i hotele. Mijamy port i zbliżamy się do słynnego masztu flagowego. W 2010 roku został uznany za najwyższy obiekt tego typu na świecie i trafił do księgi rekordów Guinnessa – mierzy 162 m wysokości, a łopocząca na jego szczycie flaga państwowa ma równie duże rozmiary: 70 m długości i 35 m szerokości. Niestety na statku przekonuje się również o skażeniu Morza Kaspijskiego. W słoneczny dzień tutejsze wody mienią się kolorami benzyny rozlanej na drodze!\nZe statku schodzę wprost na bulwary. Ciągną się kilometrami wzdłuż wybrzeża Morza Kaspijskiego. Wszędzie mini-ogrody z rzadkimi gatunkami drzew i kwiatów, jakby wyjęte z okładki pisma dla golfistów, perfekcyjnie przycięte trawniki, szerokie aleje i deptaki, przy których ustawiono setki ręcznie kutych (!) pojemników na śmieci. Panuje tu idealny porządek. Nadmorska część Baku czystością nie ustępuje szwajcarskim metropoliom. Bulwary to także strefa rozrywki dla bogatych mieszkańców stolicy. Okoliczne ulice zostały opanowane przez luksusowe butiki (jest ich niewiele mniej niż w Paryżu); są kina i teatry, supernowoczesne centra handlowe.\nO zachodzie słońca ożywają kawiarniane ogródki i modne restauracje. Spacerując wzdłuż wybrzeża łatwo zapomnieć o problemach społecznych trapiących dzisiejszy Azerbejdżan. Najzamożniejsze państwo Kaukazu nie szczędzi funduszy na rozbudowę stolicy, która już nie tylko błyszczy na tle innych miast regionu, ale i potrafi wzbudzić zazdrość niejednego Europejczyka. Mierzony ilością nowych inwestycji dobrobyt niewiele jednak mówi o sytuacji przeciętnych mieszkańców kraju, którzy na co dzień muszą żyć z głodowych pensji.\nJęzyk: azerski, rosyjski, w stolicy można - z różnym powodzeniem - próbować porozumiewać się po angielsku.\nWaluta: 1 manat azerbejdżański (AZN) - ok. 4,35 zł.\nWiza: Obywatele polscy muszą uzyskać wizę przed wjazdem do Azerbejdżanu (nie jest możliwe jej uzyskanie na lotnisku w Baku). Zalecam kontakt z ambasadą Republiki Azerbejdżanu w Warszawie przed rozpoczęciem starań o wizę, gdyż zasady wydawania wiz ulegają częstym zmianom. Zgodnie z aktualnymi przepisami, z wnioskiem należy zwrócić się do odpowiedniej firmy turystycznej pośredniczącej w procedurze wizowej. Opłata konsularna za wydanie jednorazowej wizy turystycznej wynosi 60 euro.\nLotnisko: Port lotniczy im. Hejdara Alijewa znajduje się ok. 20 km na północny-wschód od centrum Baku. Do miasta najszybciej dotrzemy taksówką – kurs to wydatek ok. 25-30 AZN. W ciągu dnia jeżdżą na tej trasie marszrutki nr 36, ale nie docierają pod sam terminal. Przejazd kosztuje 1 AZN.\nZakwaterowanie: W stolicy funkcjonuje kilka hoteli znanych sieci, jak Kempinski, Radisson Blu czy świeżo otwarty Hilton Baku. Ceny noclegów są wysokie i wynoszą ok. 200-300 AZN za dobę. Dobrą alternatywą są rodzinne hoteliki i pensjonaty położone w starej części Baku. Polecam np. Old City Inn *** (16 Kichik Gala): za duży i wygodny pokój ze śniadaniem zapłacimy tu 80 AZN/noc.\nWyżywienie: Baku jest dość drogim miastem; ceny w restauracjach i kawiarniach zbytnio nie odbiegają od standardów zachodnioeuropejskich. Za szybki lunch w centrum miasta zapłacimy ok. 10 AZN, kolacja z deserem to już wydatek rzędu 20-25 AZN od osoby. Herbata, kawa, piwo – 2-3 AZN.\nTransport: Sieć komunikacyjna w Baku jest przyzwoicie rozwinięta. Po mieście kursują autobusy i marszrutki (jednorazowy przejazd kosztuje 20-50 kapik); działają też dwie linie metra (bilet: 20 kapik). Do Gobustanu najłatwiej dotrzeć wynajęta taksówką – półudniowy wyjazd kosztuje ok. 50-60 AZN (koniecznie trzeba się upewnić czy kierowca zna drogę do błotnych wulkanów!). Alternatywnie można wsiąść do marszrutki nr 105 lub 195 (przejazd kosztuje 1 AZN), ale wobec braku miejscowego transportu i tak później trzeba skorzystać z usług lokalnych kierowców, za co zapłacimy ok. 20 AZN.\nBilety: Większość atrakcji jest płatnych, zazwyczaj 2 AZN za wstęp oraz 2 AZN za możliwość fotografowania/filmowania. Bilet do muzeum dywanów kosztuje 5 AZN. Krótki rejs po Morzu Kaspijskim: 2 AZN. Do meczetów wjedziemy bezpłatnie.\nZwyczaje: Wyruszając do miasta w krótkich spodniach nie unikniemy... ciekawskich spojrzeń niemal wszystkich przechodniów, a czasem i wyraźnej dezaprobaty na ich twarzach! Niezależnie od pogody i okazji wychodząc na ulicę należy zakładać wyłącznie długie spodnie.\ngosc_2b3e1\t2012-01-07 13:03\nNiestety prawdą jest ostatnie zdanie o tym kraju / mieście. Wystarczy wyjechac poza centrum zeby zobaczyć prawdziwe zycie.\ngosc_e3d53\t2012-01-06 23:07\nByłem dwa lata temu. Piękne miasto, pełne kontrastów. Miło powspominać.\nmarecki\t2012-01-06 22:25\ngość: niestety juz nie, wiza on arrival była dostępna na lotnisku w Baku do połowy października 2010 - od tego momentu nie ma takiej mozliwości.


LUKOL - układ moczowo-płciowy kobiet\nStrona głównaKatalog produktów i usługSuplementyLUKOL – układ moczowo-płciowy kobiet\nPreparat zbiorowy , ajurwedyjski, skład opracowany w oparciu o najnowsze badania i nowoczesną technologię produkcji. Wytworzony z soków, proszków i ekstraktów z roślin w formie tabletek niepowlekanych. A. longifolia wpływa anabolicznie na organizm, zwiększa popęd seksualny oraz leczy reumatyzm. A. catechu stymuluje skurcze mięśni gładkich (śluzówki narządów jamistych, przewodu pokarmowego, dróg oddechowych, pęcherza moczowego i rodnych), pobudza układ przywspóczulny, przyspiesza perystaltykę jelit i pobudza czynności gruczołów wydzielniczych.\nDodaj pierwszą opinię “LUKOL – układ moczowo-płciowy kobiet” Anuluj pisanie odpowiedzi


IBM SPSS Statistics Base 22 - PDF\nIBM SPSS Statistics Base 22\nDownload "IBM SPSS Statistics Base 22"\n1 IBM SPSS Statistics Base 22\n2 Uwaga Przed skorzystaniem z niniejszych informacji oraz produktu, którego one dotyczą, należy zapoznać się z informacjami zamieszczonymi w sekcji Informacje na stronie 185. Informacje o produkcie Ta edycja jest stosowana dla wersji 22, wydanie 0, modyfikacja 0 produktu IBM SPSS Statistics oraz wszystkich kolejnych wydań i modyfikacji, o ile w nowych edycjach nie zostaną zamieszczone inne wytyczne.\n3 Spis treści Rozdział 1. Książka kodowa Książka kodowa karta Raport Książka kodowa karta Statystyki Rozdział 2. Częstości Statystyki częstości Wykresy częstości Częstości: Format Rozdział 3. Statystyki opisowe Statystyki opisowe: Opcje Dodatkowe właściwości komendy DESCRIPTIVES Rozdział 4. Eksploracja Eksploracja: Statystyki Eksploracja: Wykresy Eksploracja: Transformacje potęgi Eksploracja: Opcje Dodatkowe właściwości komendy EXAMINE Rozdział 5. Tabele krzyżowe Warstwy tabeli krzyżowej Zgrupowane wykresy słupkowe tabeli krzyżowych Tabele krzyżowe przedstawiające zmienne warstwy w warstwach tabeli Tabele krzyżowe: Statystyki Tabele krzyżowe: Zawartość komórek Tabele krzyżowe: Format Rozdział 6. Podsumowania obserwacji 21 Podsumowania obserwacji: Opcje Podsumowania obserwacji: Statystyki Rozdział 7. Średnie Średnie: Opcje Rozdział 8. Kostki OLAP Kostki OLAP: Statystyki Kostki OLAP: Różnice Kostki OLAP: Tytuły Rozdział 9. Testy t Testy t Test t dla prób niezależnych Test t dla prób niezależnych: Definiuj grupy Test t dla prób niezależnych: Opcje Test t dla prób zależnych Test t dla prób zależnych: Opcje Dodatkowe właściwości komendy T-TEST Test t dla jednej próby Test t dla jednej próby: Opcje Dodatkowe właściwości komendy T-TEST Dodatkowe właściwości komendy T-TEST Rozdział 10. Jednoczynnikowa ANOVA 37 Jednoczynnikowa ANOVA: Kontrasty Jednoczynnikowa ANOVA: Wielokrotne porównania post hoc Jednoczynnikowa ANOVA: Opcje Dodatkowe właściwości komendy ONEWAY Rozdział 11. Analiza OML jednej zmiennej Model OML Budowanie składników Suma kwadratów OML: Kontrasty Typy kontrastów OML: Wykresy profili Opcje OML Dodatkowe właściwości komendy UNIANOVA OML: Porównania post hoc Opcje OML Dodatkowe właściwości komendy UNIANOVA OML: Zapisz Opcje OML Dodatkowe właściwości komendy UNIANOVA Rozdział 12. Korelacje parami Korelacje parami: Opcje Dodatkowe właściwości komend CORRELATIONS (KORELACJE) oraz NONPAR CORR (KORELACJE NIEPARAMETRYCZNE) Rozdział 13. Korelacje cząstkowe Korelacje cząstkowe: Opcje Dodatkowe właściwości komendy KORELACJE NIEPARAMETRYCZNE Rozdział 14. Odległości Odległości: Miary niepodobieństwa Odległości: Miary podobieństwa Dodatkowe właściwości komendy PROXIMITIES Rozdział 15. Modele liniowe Otrzymywanie modelu liniowego Cele Podstawy Wybór modelu Zestawy Zaawansowane Opcje modelu Podsumowanie modelu Automatyczne przygotowanie danych Ważność predyktorów Przewidywane przez Obserwowane Reszty Odstające iii\n4 Efekty Współczynniki Oszacowanie średnie Podsumowanie tworzenia modelu Rozdział 16. Regresja liniowa Regresja liniowa: Metody wyboru zmiennych Regresja liniowa: Filtrowanie Regresja liniowa: Wykresy Regresja liniowa: Zapisywanie zmiennych wynikowych 69 Regresja liniowa: Statystyki Regresja liniowa: Opcje Dodatkowe właściwości komendy REGRESSION Rozdział 17. Regresja porządkowa Opcje regresji porządkowej Wyniki regresji porządkowej Model położenia regresji porządkowej Budowanie składników Model skali regresji porządkowej Budowanie składników Dodatkowe właściwości komendy PLUM Rozdział 18. Estymacja krzywej Modele estymacji krzywej Estymacja krzywej: Zapisz Rozdział 19. Regresja metodą cząstkowych najmniejszych kwadratów. 79 Model Opcje Rozdział 20. Analiza najbliższego sąsiedztwa Najbliższe sąsiedztwo Funkcje Podziały Zapisywanie Wynik Opcje Widok modelu Przestrzeń właściwości Ważność zmiennych Elementy zbliżone Odległości najbliższego sąsiedztwa Mapa kwadratowa Dziennik błędów wyboru funkcji Dziennik błędów wyboru k Dziennik błędów wyboru k i funkcji Tabela klasyfikacji Podsumowanie błędów Rozdział 21. Analiza dyskryminacyjna 93 Analiza dyskryminacyjna: Definiuj zakres Wybór obserwacji dla analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna: Statystyki Analiza dyskryminacyjna: Użyj metody krokowej Analiza dyskryminacyjna: Klasyfikacja Analiza dyskryminacyjna: Zapisz Dodatkowe właściwości komendy DISCRIMINANT.. 96 Rozdział 22. Analiza czynnikowa Wybór obserwacji do analizy czynnikowej Analiza czynnikowa: Statystyki opisowe Analiza czynnikowa: Wyodrębnianie Analiza czynnikowa: Rotacja Analiza czynnikowa: Oceny czynnikowe Analiza czynnikowa: Opcje Dodatkowe właściwości komendy FACTOR Rozdział 23. Wybieranie procedury analizy skupień Rozdział 24. Dwustopniowe grupowanie Dwustopniowe grupowanie: Opcje Dwustopniowe grupowanie: Wyniki Przeglądarka skupień Przeglądarka skupień Nawigacja w Przeglądarce skupień Filtrowanie rekordów Rozdział 25. Hierarchiczna analiza skupień Metoda hierarchicznej analizy skupień Hierarchiczna analiza skupień: Statystyki Hierarchiczna analiza skupień: Wykresy Hierarchiczna analiza skupień: Zapisz zmienne wynikowe 114 Dodatkowe właściwości składni komendy CLUSTER 114 Rozdział 26. Analiza skupień metodą k-średnich Efektywność analizy skupień metodą k-średnich Analiza skupień metodą k-średnich: Iteracja Zapisywanie analizy skupień metodą k-średnich Analiza skupień metodą k-średnich: Opcje Dodatkowe właściwości komendy QUICK CLUSTER 117 Rozdział 27. Testy nieparametryczne 119 Testy nieparametryczne dla jednej próby Uzyskiwanie testów nieparametrycznych dla jednej próby Zakładka Zmienne Zakładka Ustawienia Dodatkowe właściwości komendy NPTESTS Testy nieparametryczne dla prób niezależnych Uzyskiwanie testów nieparametrycznych dla jednej próby Zakładka Zmienne Zakładka Ustawienia Dodatkowe właściwości komendy NPTESTS Testy nieparametryczne dla prób zależnych Uzyskiwanie testów nieparametrycznych dla jednej próby Zakładka Zmienne Zakładka Ustawienia Dodatkowe właściwości komendy NPTESTS Widok modelu i IBM SPSS Statistics Base 22\n5 Widok modelu Dodatkowe właściwości komendy NPTESTS Wykresy tradycyjne Test chi-kwadrat Test dwumianowy Test serii Test Kołmogorowa-Smirnowa dla jednej próby Testy dla dwóch prób niezależnych Testy dla dwóch prób zależnych Testy dla kilku prób niezależnych Testy dla kilku prób zależnych Rozdział 28. Analiza wielokrotnych odpowiedzi Analiza wielokrotnych odpowiedzi Definiowanie zestawów wielokrotnych odpowiedzi Częstości wielokrotnych odpowiedzi Tabele krzyżowe wielokrotnych odpowiedzi Tabele krzyżowe: Definiuj zakres zmiennej Tabele krzyżowe wielokrotnych odpowiedzi: Opcje 146 Dodatkowe właściwości komendy Wielokrotne odpowiedzi (MULT RESPONSE) Rozdział 29. Przedstawianie wyników 149 Przedstawianie wyników Raport: Podsumowania w wierszach Otrzymywanie raportu podsumowania: Podsumowania w wierszach Raport: Format kolumny danych/grupującej Raport: Wiersze podsumowań dla/wiersze podsumowań końcowych Raport: Opcje podziału dla Raport: Opcje Raport: Układ Raport: Tytuły Raport: Podsumowania w kolumnach Otrzymywanie raportu podsumowania: Podsumowania w kolumnach Funkcja podsumowująca kolumny danych Podsumowanie kolumn danych dla kolumny ogółem 152 Raport: Format kolumny danych Raport: Opcje podziału dla raportu z podsumowaniami w kolumnach Raport: Opcje raportu z podsumowaniami w kolumnach Raport: Układ dla raportu z podsumowaniami w kolumnach Dodatkowe właściwości komendy REPORT Rozdział 30. Analiza rzetelności Analiza rzetelności: Statystyki Dodatkowe właściwości komendy RELIABILITY Rozdział 31. Skalowanie wielowymiarowe Skalowanie wielowymiarowe: Kształt danych Skalowanie wielowymiarowe: Utwórz miarę na podstawie danych Skalowanie wielowymiarowe: Model Skalowanie wielowymiarowe: Opcje Dodatkowe właściwości komendy ALSCAL Rozdział 32. Statystyki ilorazowe Statystyki ilorazowe Rozdział 33. Krzywa ROC Krzywa ROC: Opcje Rozdział 34. Symulacja Projektowanie symulacji opartej o plik modelu Projektowanie symulacji opartej o niestandardowe równania Projektowanie symulacji bez uwzględniania modelu predykcyjnego Uruchamianie symulacji z wykorzystaniem planu symulacji Simulation Builder Karta Model Karta Symulacji Okno dialogowe Uruchom symulację Karta Symulacji Karta Raport Praca z wynikami Symulacji w formie wykresu Opcje wykresu Informacje Znaki towarowe Indeks Spis treści\n6 i IBM SPSS Statistics Base 22\n7 Rozdział 1. Książka kodowa W książce kodowej znajdują się informacje słownikowe, takie jak nazwy zmiennych, etykiety zmiennych, etykiety wartości, wartości brakujące, a także statystyki podsumowujące dla wszystkich określonych zmiennych oraz zestawy wielokrotnych podpowiedzi w aktywnym zbiorze danych. Statystyki zmiennych nominalnych i porządkowych oraz zestawów wielokrotnych podpowiedzi zawierają liczności i obliczenia procentowe. Statystyki podsumowujące dla zmiennych ilościowych obejmują średnią, odchylenie standardowe oraz kwartyle. Uwaga: książka kodowa ignoruje status dzielenia danych na podzbiory. Obejmuje to grupy dzielone na podzbiory, utworzone w celu wielokrotnego podstawienia brakujących wartości (dostępne za pośrednictwem opcji dodatkowej Braki danych). Aby uzyskać dostęp do książki kodowej: 1. Z menu wybierz: Analiza > Raporty > Książka kodowa 2. Kliknij kartę Zmienne. 3. Wybierz co najmniej jedną zmienną i/lub zestaw wielokrotnych odpowiedzi. Opcjonalnie można wykonać następujące czynności: Zarządzać wyświetlanymi informacjami o zmiennych. Zarządzać wyświetlanymi statystykami (lub wyłączyć wszystkie statystyki podsumowujące). Zarządzać kolejnością wyświetlania zmiennych i zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Zmieniać poziom pomiaru dla dowolnej zmiennej z listy źródłowej w celu dokonania zmiany wyświetlanej statystyki podsumowującej. Aby uzyskać dodatkowe informacje, patrz temat: Książka kodowa karta Statystyki na stronie 3. Zmienianie poziomu pomiaru Dla zmiennych można tymczasowo zmienić poziom pomiaru. (Nie można zmieniać poziomu pomiaru w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Są one zawsze traktowane jako nominalne.) 1. Kliknij prawym przyciskiem myszy zmienną na liście źródłowej. 2. Z menu kontekstowego wybierz poziom pomiaru. Spowoduje to tymczasową zmianę poziomu pomiaru. W praktyce jest to przydatne wyłącznie w przypadku zmiennych numerycznych. Poziom pomiaru zmiennych łańcuchowych jest ograniczony do nominalnych lub porządkowych, które są traktowane tak samo przez procedurę Książka kodowa. Książka kodowa karta Raport Na karcie Raport można zarządzać informacjami o zmiennych, dołączonymi do każdej zmiennej oraz zestawu wielokrotnych odpowiedzi, kolejnością, w jakiej są wyświetlane zestawy wielokrotnych odpowiedzi, oraz zawartością tabeli opcjonalnych informacji o pliku. Informacja o zmiennej W tym obszarze można zarządzać informacjami słownika wyświetlanymi dla każdej zmiennej. Położenie. Liczba całkowita, która oznacza położenie zmiennej w porządku pliku. Pole to nie jest dostępne w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Copyright IBM Corp. 1989,\n8 Etykieta. Etykieta opisowa przypisana do zmiennej lub zestawu wielokrotnych odpowiedzi. Typ. Podstawowy typ danych. Jest to typ Numeryczny, Łańcuchowy lub Zestaw wielokrotnych odpowiedzi. Format. Format wyświetlania zmiennej, taki jak A4, F8.2 lub DATE11. Pole to nie jest dostępne w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Poziom pomiaru. Dopuszczalne wartości to: Nominalny, Porządkowy, Ilościowy i Nieznany. Wyświetlana wartość to poziom pomiaru zapisany w słowniku. Nie ma na nią wpływu tymczasowe zastąpienie poziomu pomiaru, dokonane przez zmianę poziomu pomiaru na liście zmiennych źródłowych na karcie Zmienne. Pole to nie jest dostępne w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Uwaga: poziom pomiaru zmiennych numerycznych może być nieznany przed pierwszym pobraniem danych, kiedy poziom pomiaru nie został jeszcze wyraźnie określony, np. podczas odczytywania danych ze źródła zewnętrznego lub w przypadku nowych danych. Aby uzyskać dodatkowe informacje, patrz temat. Rola. Niektóre okna dialogowe mają zdolność do wstępnego wybierania zmiennych do analizy w oparciu o zdefiniowane role. Etykiety wartości. Etykiety opisowe przypisane do określonych wartości danych. Jeśli na karcie Statystyki jest wybrana opcja Liczność lub Procent, zdefiniowane etykiety wartości są dołączane do raportu, nawet jeśli pole Etykiety wartości nie zostanie tutaj zaznaczone. W przypadku zestawów wielokrotnych dychotomii etykiety wartości to etykiety zmiennych dla zmiennych elementarnych w zestawie lub etykiety wartości zliczanych, w zależności od tego, jak zdefiniowany jest zestaw. Aby uzyskać dodatkowe informacje, patrz temat. Braki danych. Zdefiniowane braki danych. Jeśli na karcie Statystyki jest wybrana opcja Liczność lub Procent, zdefiniowane etykiety wartości są dołączane do raportu, nawet jeśli pole Brakujące wartości nie zostanie tutaj zaznaczone. Pole to nie jest dostępne w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Atrybuty użytkownika. Atrybuty zmiennych zdefiniowane przez użytkownika. W raporcie znajdują się zarówno nazwy, jak i wartości wszystkich niestandardowych atrybutów zmiennych powiązanych z każdą ze zmiennych. Aby uzyskać dodatkowe informacje, patrz temat. Pole to nie jest dostępne w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Atrybuty zarezerwowane. Zarezerwowane systemowe atrybuty zmiennych. Można wyświetlać atrybuty systemowe, ale nie należy ich zmieniać. Nazwy atrybutów systemowych zaczynają się symbolem dolara ($). Atrybuty niewyświetlane, o nazwach zaczynających się lub nie są dołączane. W raporcie znajdują się zarówno nazwy, jak i wartości wszystkich atrybutów systemowych powiązanych z każdą ze zmiennych. Pole to nie jest dostępne w przypadku zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Informacja o pliku Tabela opcjonalnych informacji o pliku może zawierać dowolny z poniższych atrybutów: Nazwa pliku. Nazwa pliku danych programu IBM SPSS Statistics. Jeśli zbiór danych nie był nigdy zapisywany w formacie programu IBM SPSS Statistics, nazwa pliku danych nie istnieje. (Jeśli nazwa pliku nie jest wyświetlana na pasku tytułu w oknie Edytora danych, oznacza to, że aktywny zbiór danych nie posiada nazwy pliku). Lokalizacja. Położenie katalogu (folderu), w którym znajduje się plik danych programu IBM SPSS Statistics. Jeśli zbiór danych nie był nigdy zapisywany w formacie programu IBM SPSS Statistics, położenie nie występuje. Liczba obserwacji. Liczba obserwacji w aktywnym zbiorze danych. Ogólna liczba obserwacji, łącznie ze wszystkimi obserwacjami, które mogły zostać wyłączone ze statystyk podsumowujących na podstawie ustawień filtrów. 2 IBM SPSS Statistics Base 22\n9 Etykieta. Etykieta pliku (jeśli istnieje), zdefiniowana za pomocą komendy FILE LABEL. Dokumenty. Tekst dokumentu pliku danych. Status ważenia. Jeśli włączone jest ważenie, wyświetla się nazwa zmiennej ważącej. Aby uzyskać dodatkowe informacje, patrz temat. Atrybuty użytkownika. Atrybuty pliku danych, zdefiniowane przez użytkownika. Atrybuty pliku danych, zdefiniowane za pomocą komendy DATAFILE ATTRIBUTE. Atrybuty zarezerwowane. Zarezerwowane systemowe atrybuty pliku danych. Można wyświetlać atrybuty systemowe, ale nie należy ich zmieniać. Nazwy atrybutów systemowych zaczynają się symbolem dolara ($). Atrybuty niewyświetlane, o nazwach zaczynających się lub nie są dołączane. W raporcie znajdują się zarówno dane, jak i wartości wszystkich atrybutów systemowych pliku danych. Kolejność wyświetlania zmiennych Dostępne są następujące opcje zarządzania kolejnością wyświetlania zmiennych i zestawów wielokrotnych odpowiedzi. Alfabetycznie. Kolejność alfabetyczna według nazw zmiennych. Plik. Kolejność, w jakiej zmienne pojawiają się w zbiorze danych (kolejność, w jakiej są wyświetlane w Edytorze danych). W porządku rosnącym zestawy wielokrotnych odpowiedzi są wyświetlane na końcu, po wszystkich wybranych zmiennych. Poziom pomiaru. Sortowanie według poziomu pomiaru. Powstają cztery grupy sortowania: nominalna, porządkowa, ilościowa i nieznana. Zestawy wielokrotnych odpowiedzi są traktowane jako poziom nominalny. Uwaga: poziom pomiaru zmiennych numerycznych może być nieznany przed pierwszym pobraniem danych, kiedy poziom pomiaru nie został jeszcze wyraźnie określony, np. podczas odczytywania danych ze źródła zewnętrznego lub w przypadku nowych danych. Lista zmiennych. Kolejność, w jakiej zmienne i zestawy wielokrotnych odpowiedzi pojawiają się na wybranej liście zmiennych na karcie Zmienne. Niestandardowa nazwa atrybutu. Lista opcji kolejności sortowania zawiera również nazwy wszystkich niestandardowych, zdefiniowanych przez użytkownika atrybutów. W porządku rosnącym zmienne, które nie mają atrybutu, są sortowane na górze; po nich znajdują się zmienne, które posiadają atrybut, ale bez zdefiniowanej wartości; za nimi zmienne o zdefiniowanych wartościach atrybutu w porządku alfabetycznym, według tych wartości. Maksymalna liczba kategorii Jeśli w raporcie znajdują się etykiety wartości, liczności lub wartości procentowe dla każdej unikalnej wartości, można usunąć te informacje z tabeli, jeśli liczba wartości przekracza określoną wielkość. Domyślnie informacje te są usuwane, gdy liczba unikalnych wartości dla zmiennej przekracza 200. Książka kodowa karta Statystyki Dzięki karcie Statystyki można zarządzać statystykami podsumowującymi, które są dołączane do raportu, lub całkowicie wyłączać wyświetlanie statystyk podsumowujących. Liczebności i procenty Statystyki dostępne dla zmiennych nominalnych i porządkowych, zestawów wielokrotnych odpowiedzi oraz wartości z etykietami zmiennych ilościowych to: Rozdział 1. Książka kodowa 3\n10 Liczebność. Liczebność lub liczba obserwacji posiadających daną wartość (lub zakres wartości) zmiennej. Procent. Odsetek obserwacji posiadających daną wartość. Tendencja centralna i rozrzut Statystyki dostępne dla zmiennych ilościowych to: Średnia. Miara tendencji centralnej. Średnia arytmetyczna; suma podzielona przez liczbę obserwacji. Odchylenie standardowe. Miara rozproszenia wokół średniej. W przypadku rozkładu normalnego, 68% obserwacji znajduje się w obszarze oddalonym o jedno odchylenie standardowe od średniej, zaś 95% - w przedziale oddalonym o dwa odchylenia standardowe. Na przykład jeśli średnia wieku osób wynosi 45 lat, a odchylenie standardowe wynosi 10, wówczas 95% rozważanych osób znajduje się w przedziale wiekowym między 25 a 65 lat. Kwartyle. Umożliwia wyświetlenie wartości odpowiadających dwudziestemu piątemu, pięćdziesiątemu i siedemdziesiątemu piątemu percentylowi. Uwaga: na karcie Zmienne na liście zmiennych źródłowych można tymczasowo zmienić poziom pomiaru powiązany ze zmienną (w wyniku czego zmienią się statystyki podsumowujące wyświetlane dla tej zmiennej). 4 IBM SPSS Statistics Base 22\n11 Rozdział 2. Częstości Procedura Częstości umożliwia statystyczne i graficzne przedstawianie danych, co jest użyteczne w przypadku opisywania zmiennych wielu typów. Przeglądanie danych warto rozpocząć od tej właśnie procedury. W przypadku raportu częstości lub wykresu słupkowego można ułożyć odrębne wartości w porządku rosnącym lub malejącym, lub w porządku wynikającym z ich częstości. Raport częstości może być usunięty, jeśli zmienna posiada wiele odrębnych wartości. Etykietami wykresów mogą być częstości (domyślnie) lub procenty. Przykład. Jaki jest rozkład klientów firmy według ich miejsca pracy? Z wyników można dowiedzieć się, że 37,5% klientów pracuje w agencjach rządowych, 24,9% w korporacjach, 28,1% w instytucjach akademickich i 9,4% w przemyśle związanym z ochroną zdrowia. W przypadku danych ilościowych, takich jak przychód ze sprzedaży, można dowiedzieć się, że średnia sprzedaż ma wartość 3576 złotych z odchyleniem standardowym 1078 złotych. Statystyki i wykresy. Liczebności, procenty, procenty skumulowane, średnia, mediana, dominanta, odchylenie standardowe, wariancja, zakres, wartości minimum i maksimum, błąd standardowy średniej, skośność i kurtoza (obie wraz z błędami standardowymi), kwantyle, percentyle określone przez użytkownika, wykresy słupkowe, wykresy kołowe oraz histogramy. Wymagania dotyczące danych w częstościach Dane. Do kodowania zmiennych kategorialnych (nominalne lub porządkowe poziomy pomiaru) należy używać kodów numerycznych lub łańcuchów. Założenia. Tabelaryzacje i procenty dostarczają użytecznego opisu danych z dowolnego rozkładu, szczególnie dla zmiennych o uporządkowanych lub nieuporządkowanych kategoriach. Większość opcjonalnych statystyk podsumowujących, takich jak średnia i odchylenie standardowe, jest oparta na teorii rozkładu normalnego i są one odpowiednie dla zmiennych ilościowych o rozkładach symetrycznych. Statystyki odporne, takie jak mediana, kwartyle i percentyle, są odpowiednie dla zmiennych ilościowych, niezależnie od tego, czy spełniają one założenia o normalności. Uzyskiwanie tabel częstości 1. Z menu wybierz: Analiza > Statystyki opisowe > Częstości Wybierz jedną lub kilka zmiennych jakościowych lub ilościowych. Opcjonalnie można wykonać następujące czynności: Kliknąć przycisk Statystyki, aby wybrać statystyki opisowe dla zmiennych ilościowych. Kliknąć przycisk Wykresy, aby wybrać wykresy słupkowe, wykresy kołowe oraz histogramy. Kliknąć przycisk Format, aby określić porządek wyświetlania wyników. Statystyki częstości Wartości percentyli. Wartości zmiennych ilościowych dzielące uporządkowane dane na grupy takie, że pewien procent znajduje się powyżej, a pewien poniżej. Kwartyle (percentyle 25., 50. i 75.) dzielą obserwacje na cztery grupy jednakowej wielkości. Jeśli istnieje konieczność podzielenia obserwacji na liczbę równych grup różną od czterech, należy wybrać opcję Punkty podziału dla n równych grup. Można również określić dowolne percentyle (np. percentyl 95. jest to wartość, poniżej której znajduje się 95% obserwacji). Tendencja centralna. Statystyki opisujące położenie rozkładu obejmują średnią, medianę, dominantę i sumę wszystkich wartości. Copyright IBM Corp. 1989,\n12 Średnia. Miara tendencji centralnej. Średnia arytmetyczna; suma podzielona przez liczbę obserwacji. Mediana. Jest to 50. percentyl, czyli taka wartość, że połowa obserwacji ma wartości mniejsze, a druga połowa ma wartości większe od niej. W sytuacji parzystej liczby obserwacji mediana jest średnią dwóch środkowych obserwacji w próbie posortowanej rosnąco lub malejąco. W przeciwieństwie do średniej, na którą wpływ może mieć nawet kilka ekstremalnie dużych lub małych wartości, mediana jest miarą tendencji centralnej niewrażliwą na wartości odstające). Dominanta. Wartość występująca najczęściej. Jeśli więcej, niż jedna wartość występuje z taką samą, największą częstością, każda z nich jest dominantą (wartością modalną). Procedura Częstości podaje tylko najmniejszą z wielu dominant. Suma. Suma wartości wszystkich obserwacji nieposiadających braków danych. Rozproszenie. Statystyki mierzące zmienność lub rozrzut danych obejmują odchylenie standardowe, wariancję, rozstęp, minimum, maksimum oraz błąd standardowy średniej. Odchylenie standardowe. Miara rozproszenia wokół średniej. W przypadku rozkładu normalnego, 68% obserwacji znajduje się w obszarze oddalonym o jedno odchylenie standardowe od średniej, zaś 95% - w przedziale oddalonym o dwa odchylenia standardowe. Na przykład jeśli średnia wieku osób wynosi 45 lat, a odchylenie standardowe wynosi 10, wówczas 95% rozważanych osób znajduje się w przedziale wiekowym między 25 a 65 lat. Wariancja. Miara rozproszenia wokół średniej, równa sumie podniesionych do kwadratu odchyleń od średniej, podzielonej przez liczbę obserwacji minus jeden. Wariancja jest mierzona w jednostkach będących kwadratami jednostek miary dla zmiennej, do której wariancja się odnosi. Przedział. Różnica między największą a najmniejszą wartością zmiennej numerycznej; maksimum minus minimum. Minimum. Najmniejsza wartość zmiennej numerycznej. Maksimum. Największa wartość zmiennej numerycznej. Błąd standardowy średniej. Miara tego, jak bardzo wartość średniej może się zmieniać dla różnych prób losowanych z tego samego rozkładu. Może być wykorzystywana do pobieżnego porównania rzeczywistej wartości średniej z wartością hipotetyczną (tj. można sądzić, że te dwie wartości są różne, jeśli iloraz różnicy i błędu standardowego jest mniejszy od -2 lub większy od +2). Rozkład. Skośność i kurtoza są statystykami opisującymi kształt i symetrię rozkładu. Te statystyki wyświetlane są wraz ze swoimi błędami standardowymi. Skośność. Miara asymetrii rozkładu. Rozkład normalny jest symetryczny, a jego wartość skośności wynosi 0. Rozkład o dużej skośności dodatniej posiada długi kraniec z prawej strony. Gdy zaś współczynnik skośności jest ujemny, rozkład ma długi kraniec z lewej strony. Jako wytyczna, wartość skośności przekraczająca dwukrotnie swój błąd standardowy na ogół oznacza odstępstwo od symetrii rozkładu. Kurtoza. Miara stopnia koncentracji obserwacji wokół pozycji centralnej. W przypadku rozkładu normalnego wartość statystyki kurtozy wynosi zero. Dodatnia kurtoza wskazuje, że w porównaniu do rozkładu normalnego, obserwacje są skoncentrowane bardziej wokół środka rozkładu i mają cieńsze krańce aż do skrajnych wartości rozkładu, gdzie krańce rozkładu leptokurtycznego są grubsze w porównaniu z normalnym rozkładem. Ujemna kurtoza wskazuje, że w porównaniu do rozkładu normalnego, obserwacje są skoncentrowane mniej wokół grubszych krańców aż do skrajnych wartości rozkładu, gdzie krańce rozkładu platykurtycznego są cieńsze w porównaniu z normalnym rozkładem. Wartości są środkami grup. Jeśli wartości danych są środkami grup (np. wiek każdej osoby, która ma więcej niż trzydzieści lat, ale mniej niż czterdzieści jest kodowany jako 35), należy wybrać tę opcję w celu oszacowania mediany i percentyli pierwotnych, nie zgrupowanych danych. Wykresy częstości Typ wykresów. Na wykresie kołowym można wyświetlić są udziały składowych w całości. Każda część wykresu kołowego odpowiada grupie zdefiniowanej przez pojedynczą zmienną grupującą. Na wykresie słupkowym wyświetlane są liczebności każdej odrębnej wartości lub kategorii w postaci osobnego słupka, co umożliwia ich wizualne porównanie. Histogram także zawiera słupki, ale są one kreślone wzdłuż skali o równych przedziałach. 6 IBM SPSS Statistics Base 22\n13 Wysokość każdego słupka odpowiada liczebności występowania wartości zmiennej ilościowej wewnątrz przedziału. Histogram pokazuje kształt, środek i rozrzut rozkładu. Krzywa normalna nałożona na histogram pomaga ocenić, czy rozkład danych jest normalny. Wartości na wykresie. W przypadku wykresów słupkowych oś ilościowa może być oznaczana za pomocą procentów lub liczebności wystąpień. Częstości: Format Porządkuj według. Tabela częstości może być uporządkowana zgodnie z rzeczywistymi wartościami danych lub zgodnie z liczebnością (częstotliwością występowania) tych wartości w porządku rosnącym lub malejącym. Jeśli jednak niezbędny jest histogram lub percentyle, procedura Częstości traktuje zmienną jako ilościową i wyświetla jej wartości porządku rosnącym. Wiele zmiennych. Podczas tworzenia tabel statystycznych dla wielu zmiennych można wyświetlać wszystkie zmienne w pojedynczej tabeli (Porównaj zmienne) lub wyświetlać osobne tabele statystyczne dla każdej zmiennej (Przedstaw wyniki w podziale na zmienne). Ukryj tabele z wieloma kategoriami. Wybranie tej opcji zapobiega wyświetlaniu tabel posiadających więcej wartości niż określono. Rozdział 2. Częstości 7\n14 8 IBM SPSS Statistics Base 22\n15 Rozdział 3. Statystyki opisowe Procedura Statystyki opisowe umożliwia wyświetlenie w jednej tabeli statystyk podsumowujących każdą z kilku zmiennych oraz wyliczenie ocen standaryzowanych (statystyk z). Zmienne mogą być uporządkowane według wartości ich średnich (rosnąco lub malejąco), alfabetycznie lub zgodnie z porządkiem, w którym zostały wybrane (ustawienie domyślne). Przy zapisywaniu statystyki z są dodawane do danych w Edytorze danych i można ich używać do tworzenia wykresów, wykazów danych oraz poddać je analizom. W przypadku gdy zmienne są zapisane w różnych jednostkach (np. produkt narodowy brutto na osobę oraz odsetek ludzi umiejących czytać), to przekształcenie statystyk z umieszcza zmienne na wspólnej skali, co ułatwia ich wizualne porównanie. Przykład. Jeśli każda obserwacja zawiera całkowitą dzienną sprzedaż każdego członka personelu handlowego (np. jeden wpis dla Jana, jeden dla Anny, jeden dla Marcina itd.) i te dane są zbierane każdego dnia przez kilka miesięcy, to procedura statystyk opisowych umożliwia wyliczenie średniej dziennej sprzedaży dla każdego członka personelu handlowego i uporządkowanie wyników od największej średniej sprzedaży do najmniejszej. Statystyki. Wielkość próby, średnia, minimum, maksimum, odchylenie standardowe, wariancja, rozstęp, suma, błąd standardowy średniej oraz kurtoza i skośność wraz z ich błędami standardowymi. Wymagania dotyczące danych w statystykach opisowych Dane. Należy używać zmiennych numerycznych, które po przedstawieniu ich w formie graficznej mogą służyć do zapisywania błędów, wartości skrajnych oraz anomalii rozkładowych. Procedura statystyk opisowych jest bardzo skuteczna w przypadku dużych zbiorów danych (tysiące obserwacji). Założenia. Większość dostępnych statystyk (również statystyki z) jest opartych na teorii rozkładu normalnego i są one odpowiednie dla zmiennych ilościowych (interwałowy lub ilorazowy poziom pomiaru) o symetrycznych rozkładach (należy unikać zmiennych z nieuporządkowanymi kategoriami lub rozkładami skośnymi). Należy unikać zmiennych z nieuporządkowanymi kategoriami lub rozkładami skośnymi. Rozkład statystyk z posiada taki sam kształt jak rozkład oryginalnych danych, dlatego obliczanie statystyk z nie jest rozwiązaniem w odniesieniu do danych problemowych. Wykonywanie statystyk opisowych 1. Z menu wybierz: Analiza > Statystyki opisowe > Statystyki opisowe Wybierz co najmniej jedną zmienną. Opcjonalnie można wykonać następujące czynności: Zaznaczyć opcję Zapisz standaryzowane wartości jako zmienne, aby zapisać statystyki z jako zmienne wynikowe. Kliknąć przycisk Opcje, aby móc skorzystać ze statystyk opcjonalnych oraz ustalić porządek wyświetlania. Statystyki opisowe: Opcje Średnia i suma. Domyślnie wyświetlana jest średnia lub średnia arytmetyczna. Rozproszenie. Statystyki mierzące rozrzut lub zmienność w danych to: odchylenie standardowe, wariancja, rozstęp, minimum, maksimum oraz błąd standardowy średniej. Odchylenie standardowe. Miara rozproszenia wokół średniej. W przypadku rozkładu normalnego, 68% obserwacji znajduje się w obszarze oddalonym o jedno odchylenie standardowe od średniej, zaś 95% - w przedziale oddalonym o dwa odchylenia standardowe. Na przykład jeśli średnia wieku osób wynosi 45 lat, a odchylenie standardowe wynosi 10, wówczas 95% rozważanych osób znajduje się w przedziale wiekowym między 25 a 65 lat. Copyright IBM Corp. 1989,\n16 Wariancja. Miara rozproszenia wokół średniej, równa sumie podniesionych do kwadratu odchyleń od średniej, podzielonej przez liczbę obserwacji minus jeden. Wariancja jest mierzona w jednostkach będących kwadratami jednostek miary dla zmiennej, do której wariancja się odnosi. Przedział. Różnica między największą a najmniejszą wartością zmiennej numerycznej; maksimum minus minimum. Minimum. Najmniejsza wartość zmiennej numerycznej. Maksimum. Największa wartość zmiennej numerycznej. Błąd standardowy średniej. Miara tego, jak bardzo wartość średniej może się zmieniać dla różnych prób losowanych z tego samego rozkładu. Może być wykorzystywana do pobieżnego porównania rzeczywistej wartości średniej z wartością hipotetyczną (tj. można sądzić, że te dwie wartości są różne, jeśli iloraz różnicy i błędu standardowego jest mniejszy od -2 lub większy od +2). Rozkład. Kurtoza i skośność są to statystyki charakteryzujące kształt i symetrię rozkładu. Te statystyki wyświetlane są wraz ze swoimi błędami standardowymi. Kurtoza. Miara stopnia koncentracji obserwacji wokół pozycji centralnej. W przypadku rozkładu normalnego wartość statystyki kurtozy wynosi zero. Dodatnia kurtoza wskazuje, że w porównaniu do rozkładu normalnego, obserwacje są skoncentrowane bardziej wokół środka rozkładu i mają cieńsze krańce aż do skrajnych wartości rozkładu, gdzie krańce rozkładu leptokurtycznego są grubsze w porównaniu z normalnym rozkładem. Ujemna kurtoza wskazuje, że w porównaniu do rozkładu normalnego, obserwacje są skoncentrowane mniej wokół grubszych krańców aż do skrajnych wartości rozkładu, gdzie krańce rozkładu platykurtycznego są cieńsze w porównaniu z normalnym rozkładem. Skośność. Miara asymetrii rozkładu. Rozkład normalny jest symetryczny, a jego wartość skośności wynosi 0. Rozkład o dużej skośności dodatniej posiada długi kraniec z prawej strony. Gdy zaś współczynnik skośności jest ujemny, rozkład ma długi kraniec z lewej strony. Jako wytyczna, wartość skośności przekraczająca dwukrotnie swój błąd standardowy na ogół oznacza odstępstwo od symetrii rozkładu. Porządek wyświetlania. Domyślnie zmienne są wyświetlane w porządku, w którym zostały wybrane. Opcjonalnie można wyświetlać zmienne alfabetycznie oraz według średnich rosnących lub malejących. Dodatkowe właściwości komendy DESCRIPTIVES Język składni komend umożliwia również: Zapisz standaryzowane statystyki (statystyki z) dla niektórych, lecz nie dla wszystkich zmiennych (za pomocą opcji komendy VARIABLES). Określ nazwy nowych zmiennych, które zawierają standaryzowane statystyki (za pomocą opcji komendy VARIABLES). Z analizy wyklucz obserwacje z brakującymi wartościami dla jakiejkolwiek zmiennej (przy pomocy opcji komendy MISSING). Posortuj wyświetlone zmienne według wartości jakieś statystyki, a nie średnie (za pomocą opcji komendy SORT). Pełne informacje na temat składni znajdują się w podręczniku Command Syntax Reference. 10 IBM SPSS Statistics Base 22\n17 Rozdział 4. Eksploracja Procedura Eksploracja pozwala tworzyć statystyki podsumowujące oraz graficzne reprezentacje danych dla wszystkich obserwacji albo oddzielnie dla grup obserwacji. Istnieje wiele powodów, dla których warto użyć procedury Eksploracja: klasyfikowanie danych, identyfikacja wartości odstających, opis, sprawdzanie założeń oraz charakteryzowanie różnic pomiędzy podpopulacjami (grupami obserwacji). Klasyfikowanie danych może wykazać obecność wartości niezwykłych, wartości skrajnych, luk w danych lub innych osobliwości. Eksploracja danych może być pomocna w ustaleniu, czy techniki statystyczne, których użytkownik ma zamiar użyć w celu analizy danych, są odpowiednie. Eksploracja może wykazać, że należy przekształcić dane, jeśli technika wymaga rozkładu normalnego. Użytkownik może też zdecydować się na zastosowanie testów nieparametrycznych. Przykład. Przyjrzyjmy się rozkładowi czasu nauki poruszania się po labiryncie dla szczurów według czterech różnych harmonogramów nagradzania. Dla każdej z czterech grup można sprawdzić, czy rozkład czasów jest w przybliżeniu normalny i czy cztery wariancje są równe. Można też zidentyfikować obserwacje z pięcioma największymi i pięcioma najmniejszymi czasami. Wykresy skrzynkowe oraz wykresy łodyga-i-liście w sposób graficzny podsumowują rozkład czasu nauki dla każdej z grup. Statystyki i wykresy. Średnia, mediana, średnia dla przyciętych o 5%, błąd standardowy, wariancja, odchylenie standardowe, minimum, maksimum, rozstęp, rozstęp ćwiartkowy, skośność oraz kurtozy i ich błędy standardowe, przedział ufności dla średniej (oraz określony poziom ufności), percentyle, M-estymator Hubera, estymator fali Andrewsa, M-estymator Hampela, estymator dwuwagi Tukeya, pięć największych i najmniejszych wartości, statystyka Kołmogorowa-Smirnowa z poziomem istotności Lillieforsa do testowania normalności oraz statystyka Shapiro-Wilka. Wykresy skrzynkowe, wykresy łodyga-i-liście, histogramy, wykresy normalności, wykresy rozrzut-poziom z testami Leene'a oraz przekształcenia. Wymagania dotyczące eksploracji danych Dane. Procedura eksploracji może być wykorzystana dla zmiennych ilościowych (miar poziomów przedziałów lub proporcji). Czynnik (wykorzystywany do podziału danych na grupy obserwacji) powinien mieć rozsądną liczbę odrębnych wartości (kategorii). Wartości te mogą być krótkimi wartościami łańcuchowymi lub numerycznymi. Zmienna opisu obserwacji, wykorzystywana do oznaczania etykietami wartości skrajnych w wykresach skrzynkowych, może być krótką zmienną łańcuchową, długą zmienną łańcuchową (pierwsze 15 bajtów) lub zmienną numeryczną. Założenia. Rozkład danych użytkownika nie musi być symetryczny czy normalny. Eksploracja danych użytkownika 1. Z menu wybierz: Analiza > Statystyki opisowe > Eksploracja Wybierz co najmniej jedną zmienną zależną. Opcjonalnie można wykonać następujące czynności: Wybrać co najmniej jeden czynnik, którego wartość zdefiniuje grupy obserwacji. Wybrać zmienną identyfikacyjną do opisu obserwacji. Kliknąć przycisk Statystyki, aby uzyskać dostęp do mocnych estymatorów, wartości skrajnych, percentyli i tabel częstości. Kliknąć przycisk Wykresy, aby uzyskać dostęp do histogramów, normalnych wykresów normalności z testami oraz wykresów rozrzut-poziom z testem Leene'a. Kliknąć przycisk Opcje, aby wybrać opcje postępowania z brakami danych. Copyright IBM Corp. 1989,\n18 Eksploracja: Statystyki Statystyki opisowe. Te pomiary tendencji centralnej i rozproszenia wyświetlane są domyślnie. Pomiary tendencji centralnej wskazują położenie rozkładu i zawierają średnią, medianę i średnią dla przyciętych 5%. Pomiary rozproszenia pokazują niepodobieństwo wartości i zawierają błąd standardowy, wariancję, odchylenie standardowe, minimum, maksimum, rozstęp i rozstęp ćwiartkowy. Statystyki opisowe zawierają również pomiary kształtu rozkładu; skośność i kurtoza wyświetlane są wraz z ich błędami standardowymi. Wyświetlony jest również 95% poziom przedziału ufności dla średniej. Można określić inny poziom ufności. M-estymatory. Mocne alternatywy dla przykładowej średniej i mediany do oszacowania środka położenia. Obliczone estymatory różnią się wagami, które stosują do obserwacji. Wyświetlane są: estymator M Hubera, estymator fali Andrewsa, estymator M Hampela oraz estymator dwuwagi Tukeya. Wartości skrajne. Umożliwia wyświetlenie pięciu wartości największych i pięciu najmniejszych wraz z etykietami obserwacji. Percentyle. Umożliwia wyświetlenie wartości dla 2., 10., 25., 50., 75. i 95. percentyla. Eksploracja: Wykresy Wykresy skrzynkowe. Opcje te kontrolują wyświetlanie wykresów skrzynkowych w przypadku istnienia co najmniej dwóch zmiennych zależnych. Opcja Poziomy czynników razem generuje oddzielny obszar wyświetlania dla każdej zmiennej zależnej. W obrębie obszaru wykresy skrzynkowe prezentowane są dla każdej z grup zdefiniowanej przez czynnik. Opcja Zmienne zależne razem generuje osobny obszar wyświetlania dla każdej z grup zdefiniowanej przez czynnik. W obrębie obszaru wykresy skrzynkowe przedstawione są jeden obok drugiego dla każdej zmiennej zależnej. Taki sposób wyświetlania jest szczególnie użyteczny, kiedy różne zmienne reprezentują jedną charakterystykę podlegającą pomiarom w różnych czasach. Opisowe. Grupa Opis pozwala na wybór wykresów łodyga-i-liście oraz histogramów. Wykresy normalności z testami. Umożliwia wyświetlanie normalnych wykresów prawdopodobieństwa i normalnych wykresów prawdopodobieństwa bez trendu. Wyświetlana jest statystyka Kołmogorowa-Smirnowa z poziomem istotności Lillieforsa do testowania normalności. Jeśli określono wagi nie będące liczbami całkowitymi, statystyka Shapiro-Wilka jest wyliczana, jeśli wielkość próby ważonej wynosi od 3 do 50. W przypadku braku wag lub wag w postaci liczb całkowitych statystyka jest wyliczana, jeśli wielkość próby ważonej wynosi od 3 do Rozrzut-poziom z testem Leene'a. Kontroluje przekształcanie danych dla wykresów rozrzut-poziom. Dla wszystkich wykresów rozrzut-poziom wyświetlone jest nachylenie linii regresji i mocne testy Leene'a na jednorodność wariancji. Jeśli wybrano przekształcenie, testy Leene'a oparte są na przekształconych danych. Jeśli nie wybrano żadnego czynnika, wykresy rozrzut-poziom nie zostaną utworzone. Opcja Oszacowanie potęgi umożliwia sporządzanie wykresów logarytmów naturalnych rozstępów ćwiartkowych względem logarytmów naturalnych median dla wszystkich komórek i oszacowanie potęgowych przekształceń prowadzące do osiągnięcia równych wariancji w komórkach. Wykresy rozrzut-poziom pomagają w ustaleniu potęgi dla przekształcenia w celu stabilizacji (większego wyrównania) wariancji w poprzek grup. Opcja Przekształcone dane pozwala na wybór jednego ze sposobów potęgowania, między innymi postępowania zgodnie z rekomendacjami z szacowania potęg, i sporządza wykresy przekształconych danych. Wykreślany jest rozstęp ćwiartkowy i mediana przekształconych danych. Opcja Nie przekształcone umożliwia sporządzenie wykresów danych nieobrobionych. Jest to tożsame z przekształceniem z potęgą 1. Eksploracja: Transformacje potęgi Są to transformacje potęgi dla wykresów rozrzut-poziom. Aby przekształcić dane, należy wybrać potęgę dla transformacji. Można wybrać jedną z poniższych alternatyw: Logarytm naturalny. Transformacja logarytmiczna (naturalna). Jest to ustawienie domyślne. 1/pierwiastek kwadratowy. Dla każdej wartości danych wyliczana jest odwrotność pierwiastka kwadratowego. Odwrotność. Wyliczana jest odwrotność każdej wartości danych. 12 IBM SPSS Statistics Base 22\n19 1/pierwiastek kwadratowy. Wyliczany jest pierwiastek kwadratowy każdej wartości danych. Kwadrat. Każda wartość danych jest podnoszona do kwadratu. Trzecia potęga. Każda wartość danych jest podnoszona do sześcianu. Eksploracja: Opcje Braki danych. Kontrola sposobu postępowania z brakami danych. Wyłącz wszystkie obserwacje z brakami danych. Obserwacje z brakami danych dla dowolnej zmiennej zależnej lub czynnika są wyłączane ze wszystkich analiz. Jest to ustawienie domyślne. Wyłącz obserwacje parami. Obserwacje bez braków danych dla zmiennych w grupie (komórce) są włączane do analizy tej grupy. Obserwacja może mieć braki danych dla zmiennych wykorzystywanych w innych grupach. Raportuj wartości. Braki danych dla zmiennych czynników są traktowane jako osobna kategoria. Tworzony jest pełny raport wynikowy dla tej dodatkowej kategorii. Tabele częstości zawierają kategorie dla braków danych. Braki danych dla czynnika są uwzględniane, lecz oznaczane jako braki. Dodatkowe właściwości komendy EXAMINE Procedura hierarchiczna skupień stosuje składnię komend EXAMINE. Język składni komend umożliwia również: Żądanie całkowitych wyników i wykresów poza wynikami i wykresami dla grup określonych przez zmienne czynników (za pomocą opcji komendy TOTAL). Określanie wspólnej skali dla grup wykresów skrzynkowych (za pomocą opcji komendy SCALE). Określanie interakcji zmiennych czynników (za pomocą opcji komendy VARIABLES). Określanie percyntyli innych niż domyślne (za pomocą opcji komendy PERCENTILES). Obliczanie percyntyli według jednej z pięciu metod (za pomocą opcji komendy PERCENTILES). Określanie potęgowego przekształcenia dla wykresów rozrzut-poziom (za pomocą opcji komendy PLOT). Określanie liczby wartości skrajnych, które mają być wyświetlone (za pomocą opcji komendy STATISTICS). Określanie parametrów M-estymatorów, mocnych estymatorów położenia (za pomocą opcji komendy MESTIMATORS). Pełne informacje na temat składni znajdują się w podręczniku Command Syntax Reference. Rozdział 4. Eksploracja 13\n20 14 IBM SPSS Statistics Base 22\nIBM SPSS Statistics Base 24 IBM\nIBM SPSS Statistics Base 24 IBM Uwaga Przed skorzystaniem z niniejszych informacji oraz produktu, którego one dotyczą, należy zapoznać się z informacjami zamieszczonymi w sekcji Informacje na stronie 199.\nProjekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski\nProjekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem\nIBM SPSS Custom Tables 24 IBM\nIBM SPSS Custom Tables 24 IBM Uwaga Przed skorzystaniem z niniejszych informacji oraz produktu, którego one dotyczą, należy zapoznać się z informacjami zamieszczonymi w sekcji Informacje na stronie 101.\nAnalizy wariancji ANOVA (analysis of variance)\nANOVA Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) jest to metoda równoczesnego badania istotności różnic między wieloma średnimi z prób pochodzących z wielu populacji (grup). Model jednoczynnikowy analiza\nLekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza\nSatysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie\nSatysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Zadanie Zbadano satysfakcję z życia w skali 1 do 10 w dwóch grupach rodziców: a) Rodzice dzieci zdrowych oraz b) Rodzice dzieci z niepełnosprawnością\nWykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)\nWykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Co na dzisiejszym wykładzie: definicje, sposoby wyznaczania i interpretacja STATYSTYK OPISOWYCH prezentacja\nPodstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica\nPodstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica 1. Zarządzanie danymi. Pierwszą czynnością w pracy z pakietem Statistica jest zazwyczaj wprowadzenie danych do arkusza. Oprócz możliwości\nPozyskiwanie wiedzy z danych\nPozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy\nPodstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak\nPodstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie\n1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:\nWprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).\nMiary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej\nMiary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich\nSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4\nSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność\n( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:\nma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość\nANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ\nANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ Dopasowanie rozkładów Dopasowanie rozkładów- ogólny cel Porównanie średnich dwóch zmiennych 2 zmienne posiadają rozkład normalny -> test parametryczny (t- studenta) 2\nW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa\nW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład\nStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.\nStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Zadania analityczne (1) Analiza przewiduje badanie podobieństw\nCzęsto spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:\nStatystyczne opracowanie danych pomiarowych W praktyce pomiarowej często spotykamy się z pomiarami wielokrotnymi, gdy podczas pomiaru błędy pomiarowe (szumy miernika, czynniki zewnętrzne) są na tyle duże,\nJak przekształcać zmienne jakościowe?\nData Preparation Jak przekształcać zmienne jakościowe? Marta Płonka Predictive Solutions W ostatnim artykule zobaczyliśmy, jak sprawdzić, czy między wybranymi przez nas predyktorami a zmienną przewidywaną\nStatystyczne metody analizy danych Statystyka opisowa Wykład I-III Agnieszka Nowak - Brzezińska Definicje Statystyka (ang.statistics) - to nauka zajmująca się zbieraniem, prezentowaniem i analizowaniem\nInżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna\n1 Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna Spis treści Laboratorium VIII: Analiza kanoniczna... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Wstęp teoretyczny.... 2 Przykład... 2 Podstawowe pojęcia... 2 Założenia analizy\nSpis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych\n1 Laboratorium III: Testy statystyczne Spis treści Laboratorium III: Testy statystyczne... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Krótkie przypomnienie wiadomości na temat testów statystycznych... 2 1.1. Weryfikacja\nSTATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE\nSTATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE CECHY mogą być: jakościowe nieuporządkowane - skala nominalna płeć, rasa, kolor oczu, narodowość, marka samochodu,\nGimnastyka artystyczna Zbadano losową próbę N=40 dziewcząt i chłopców z klas o profilu ogólnym i sportowym pod kątem ich ogólnej sprawności fizycznej ocenianej na skali Hirscha (od 0 do 20 pkt.), gdzie\n4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału\n4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza\nPODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA\nPODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA Krzysztof Suwada, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wstęp Wiele różnych analiz dotyczy danych opisujących wielkości charakterystyczne bądź silnie\nStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski\nSTATYSTYKA OPISOWA Literatura A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu\nS t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski\nS t a t y s t y k a, część 3 Michał Żmihorski Porównanie średnich -test T Założenia: Zmienne ciągłe (masa, temperatura) Dwie grupy (populacje) Rozkład normalny* Równe wariancje (homoscedasticity) w grupach\nWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY\nWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY Liczebności i częstości Liczebność liczba osób/respondentów/badanych, którzy udzielili tej konkretnej odpowiedzi. Podawana w osobach. Częstość odsetek,\nPodstawy obsługi SPSS\nPodstawy obsługi SPSS Interfejs programu SPSS Deklarowanie zmiennych Wprowadzanie danych Zapisywanie i wczytywanie zbioru danych Operacje na zmiennych Podstawowe obliczenia statystyczne (rozkład częstości,\nI. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n\n7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej\n7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej Definicja 1 n-elementowa losowa próba prosta nazywamy ciag n niezależnych zmiennych losowych o jednakowych rozkładach\nRegresja wielokrotna. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com\nRegresja wielokrotna Model dla zależności liniowej: Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +...+b n X n Cząstkowe współczynniki regresji wielokrotnej: b 1,..., b n Zmienne niezależne (przyczynowe): X 1,..., X n Zmienna\nStatystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl\nStatystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych\nAnaliza statystyczna. Microsoft Excel 2010 PL.\nAnaliza statystyczna. Microsoft Excel 2010 PL. Autor: Conrad Carlberg Zaufaj posiadanym danym! Microsoft Excel 2010 to ukochane narzędzie studentów, analityków, księgowych, menedżerów i prezesów. Uniwersalność\nĆ w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1\nĆ w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1 Zadanie 1. Tworzenie wykresów zmiennych jakościowych wyrażonych w skali nominalnej i porządkowej. Utworzyć wykres\nPomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś.\nPomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś. Województwo Urodzenia według płci noworodka i województwa. ; Rok 2008; POLSKA Ogółem Miasta Wieś Pozamałżeńskie- Miasta Pozamałżeńskie-\nĆwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.\nĆwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)\nStatystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl\nStatystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Wprowadzenie Podstawowe cele analizy zbiorów danych Uogólniony opis poszczególnych\nANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA\nANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że dwie populacje o rozkładach normalnych mają jednakowe wartości średnie. Co jednak\nANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA WIELOCZYNNIKOWA\nANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA WIELOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że kilka średnich dla analizowanej zmiennej grupującej mają jednakowe wartości średnie.\nStatystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska\nStatystyczne metody analizy danych Agnieszka Nowak - Brzezińska SZEREGI STATYSTYCZNE SZEREGI STATYSTYCZNE odpowiednio usystematyzowany i uporządkowany surowy materiał statystyczny. Szeregi statystyczne\nKARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański\nKARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół\nPakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych\nZESPÓŁ SZKÓŁ HANDLOWO-EKONOMICZNYCH IM. MIKOŁAJA KOPERNIKA W BIAŁYMSTOKU Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych Mój przedmiot matematyka spis scenariuszy\nInżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne\n1 Laboratorium VI: Testy nieparametryczne Spis treści Laboratorium VI: Testy nieparametryczne... 1 Testy nieparametryczne... 2 1. Tablica wielorozdzielcza... 3 2. Test χ 2 niezależności zmiennych... 3\nMatematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy\nMatematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy Wariant nr (klasa I 4 godz., klasa II godz., klasa III godz.) Klasa I 7 tygodni 4 godziny = 48 godzin Lp. Tematyka zajęć\nTABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE\nTABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE 1. Tabele wykonane w Excelu na pierwszych ćwiczeniach Wielkość prób samce samice wiosna/lato 12 6 jesień 6 7 zima 10 9 Średni ciężar osobnika SD ciężaru osobnika samce\nAnaliza wariancji. dr Janusz Górczyński\nAnaliza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik\nANALIZY WIELOZMIENNOWE ANALIZA REGRESJI Charakterystyka: Rozszerzenie analizy korelacji o badanie zależności pomiędzy wieloma zmiennymi jednocześnie; Podstawowe zastosowanie (ale przez nas w tym momencie\nDysleksja jest dla inteligentnych?\nDysleksja jest dla inteligentnych? Zbadano losową próbę 116 chłopców i dziewcząt z trudnościami w uczeniu się pod kątem ilorazu inteligencji (Badanie baterią APIS-Z). Uzyskano następujące wyniki: Tabela\nStatystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski\nStatystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Dwuczynnikowa analiza wariancji (2-way\nOpisowa analiza struktury zjawisk statystycznych\nStatystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2\nSpis treści. LaboratoriumV: Podstawy korelacji i regresji. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych\n1 LaboratoriumV: Podstawy korelacji i regresji Spis treści Laboratorium V: Podstawy korelacji i regresji...1 Wiadomości ogólne...2 1. Wstęp teoretyczny....2 1.1 Korelacja....2 1.2 Funkcja regresji....5\nEkonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007\nModele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja\nSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2\nSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;\nStatystyka i Analiza Danych\nWarsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -\nStatystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40\nStatystyka dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl wersja 20.01.2013/13:40 Tematyka wykładów 1. Definicja statystyki 2. Populacja, próba 3. Skale pomiarowe 4. Miary położenia (klasyczne i pozycyjne)\nInżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VII: Regresja logistyczna\n1 Laboratorium VII: Regresja logistyczna Spis treści Laboratorium VII: Regresja logistyczna... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Wstęp teoretyczny.... 2 1.1. Wprowadzenie.... 2 2. Regresja logistyczna w STATISTICE...\nWYMAGANIE EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM. dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą celującą\n1. Statystyka odczytać informacje z tabeli odczytać informacje z diagramu 2. Mnożenie i dzielenie potęg o tych samych podstawach 3. Mnożenie i dzielenie potęg o tych samych wykładnikach 4. Potęga o wykładniku\nStatystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r\nStatystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów\nIBM SPSS Statistics - Essentials for R: Instrukcje instalacji dla System Mac OS\nIBM SPSS Statistics - ssentials for R: Instrukcje instalacji dla System Mac OS Przegląd Przedstawione poniżej instrukcje dotyczą instalowania IBM SPSS Statistics - ssentials for R w systemach operacyjnych\ndr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę.\ndr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. Statistics in academic papers, what to avoid and what to focus on. Uniwersytet Medyczny im. Piastów Śląskich\nProjekt okładki: Aleksandra Olszewska. Redakcja: Leszek Plak. Copyright: Wydawnictwo Placet Wydanie ebook. Wydawca\n1 Projekt okładki: Aleksandra Olszewska Redakcja: Leszek Plak Copyright: Wydawnictwo Placet 2011 Wydanie ebook Wszelkie prawa zastrzeżone. Publikacja ani jej części nie mogą być w żadnej formie i za pomocą\nSpis treści 3 SPIS TREŚCI\nSpis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe\nWYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH:\nWYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH: Zasada podstawowa: Wykorzystujemy możliwie najmniej skomplikowaną formę wykresu, jeżeli to możliwe unikamy wykresów 3D (zaciemnianie treści), uwaga na kolory\nIBM SPSS Statistics - Essentials for Python: Instrukcje instalacji dla Windows\nIBM SPSS Statistics - ssentials for Python: Instrukcje instalacji dla Windows Przedstawione poniżej instrukcje dotyczą instalowania IBM SPSS Statistics - ssentials for Python w systemach operacyjnych Windows.\nAgata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.\n1 Agata Boratyńska WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne. Agata Boratyńska Wykłady ze statystyki 2 Literatura J. Koronacki i J. Mielniczuk Statystyka WNT 2004\nparametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,\n诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów


Brawa dla autorki za taką szczerość - Borderline: Autoterapia, czyli o sprawach poważnych z solidną dawką autoironii (druk) - Anka Mrówczyńska - Temat dyskusji\nTemat: "Brawa dla autorki za taką szczerość"\nDodano: 17 X 2018, 09:07:25 (ponad 3 lat temu)\nBrawa dla autorki za taką szczerość – można powiedzieć, nie kpiąc bynajmniej z treści książki – aż do bólu.\nBrawa dla autorki za niezwykłą konstrukcję książki, w której pojawia się niemalże rozszczepienie osobowości. Mrówczyńska jest jedna, ale są w książce aż trzy, a w pewnym momencie aż cztery. Mrówczyńska Biała, będąca autorką przytoczonego na wstępie cytatu; Mrówczyńska Czarna, która do wszystkiego podchodzi pesymistycznie; Mrówczyńska, zwana panią Psycholog, która chce udowodnić, że zawsze w takiej sytuacji warto poddać się profesjonalnej terapii i wreszcie Mrówczyńska Autorka, która drażniąc pozostałe\nMrówczyńskie, zaczepiając je, robiąc im awantury – tak naprawdę próbuje to wszystko ogarnąć.\nBrawa dla autorki za jedyną znaną mi w literaturze – chyba śmiało można tu powiedzieć: faktu – autoterapię.\nCzytałam z zapartym tchem. Konkluzja? Mrówczyńska – dasz radę!\nPo sukcesie debiutanckiej powieści, Mrówczyńska wraca z kolejną autobiograficzną książką. Tym razem podzieliła swój dialog i życie wewnętrzne na role – przydzielone trzem głównym bohaterkom, które uczestniczą w czternastu sesjach autoterapeutycznych. Pani Psycholog – zdrowa część osobowości Anki, mająca świadomość istoty pogranicznego zaburzenia osobowości. Prowadzi autoterapię, by pokazać Mrówczy...


ważnym odkryciu. Nie spodziewał się bowiem, że Jola wcześniej wpadła na ślady całej szajki z plebanii.\nGdy znalazł się na dziedzińcu, z przyjemnością ode\ntchnął suchym, nagrzanym powietrzem. Świat wydał mu się niezwykle piękny i pełen uroków. Zagłębiony w myślach, nie spostrzegł nawet, że w cieniu stoi człowiek w berecie i granatowej wiatrówce. Dopiero gdy go mijał, ujrzał go i stanął, jakby mu nogi wrosły w ziemię.\nTajemniczy uśmiechał się z przyjazną poufałością.\n- Czołem, nocna zjawo! - przywitał go żartobliwie. - Co ty tu robisz o tej porze?\nPerełka patrzył na niego szeroko rozwartymi oczami. Nie mógł uwierzyć, że ma przed sobą\nważnym odkryciu. Nie spodziewał się bowiem, że Jola wcześniej wpadła na ślady całej szajki z plebanii.

7
Gdy znalazł się na dziedzińcu, z przyjemnością ode
tchnął suchym, nagrzanym powietrzem. Świat wydał mu się niezwykle piękny i pełen uroków. Zagłębiony w myślach, nie spostrzegł nawet, że w cieniu stoi człowiek w berecie i granatowej wiatrówce. Dopiero gdy go mijał, ujrzał go i stanął, jakby mu nogi wrosły w ziemię.
Tajemniczy uśmiechał się z przyjazną poufałością.
 - Czołem, nocna zjawo! - przywitał go żartobliwie. - Co ty tu robisz o tej porze?
Perełka patrzył na niego szeroko rozwartymi oczami. Nie mógł uwierzyć, że ma przed sobą


Od 2002 do 2017 roku związana z Telewizją Polską. W roku 2003 była rzeczniczką obchodów Europejskiego Roku Osób Niepełnosprawnych w Telewizji Polskiej. W 2004 r. współtworzyła Kampanię Paraolimpijską Ateny 2004. Podczas igrzysk paraolimpijskich w Soczi (2014) była press attaché reprezentacji Polski. Relacjonowała igrzyska paraolimpijskie Ateny 2004, Pekin 2008, Vancouver 2010, Londyn 2012, Soczi 2014, Rio de Janeiro 2016, Pjongczang 2018. Prowadziła i współtworzyła w Telewizji Polskiej programy związane z problematyką społeczną lub sportem osób z niepełnosprawnością (Spróbujmy Razem, Droga do Aten, Ekspres Paraolimpijski, Studio Pekin 2008, Człowiek wśród Ludzi, Kronika paraolimpijska Soczi 2014). Przez blisko 10 lat prowadziła na antenie TVP Sport program Pełnosprawni dedykowany sportowi paraolimpijskiemu i aktywności osób niepełnosprawnych. W latach 2017 - 2020 roku pełniła funkcję rzeczniczki prasowej Polskiego Komitetu Paraolimpijskiego.\nW październiku 2020 została powołana na stanowisko Sekretarz Generalnej Polskiego Komitetu Paraolimpijskiego. Od lipca 2019 pełni funkcję Doradcy Prezydenta RP ds. osób z niepełnosprawnością.\nJej drugą pasją jest kultura hiszpańska i iberoamerykańska. W latach 1998–2010 pracowała jako tłumaczka filmowych list dialogowych. Od 1998 do 2019 roku pracowała także jako nauczycielka hiszpańskiego i angielskiego.\nW 2013 roku została laureatką tytułu Lady D. im. Krystyny Bochenek w kategorii życie zawodowe. Tytuł przyznaje kapituła złożona z parlamentarzystów. W 2017 roku Stowarzyszenie Przyjaciół Integracji umieściło jej nazwisko na Liście mocy – 100 najbardziej wpływowych Polek i Polaków z niepełnosprawnością. W 2019 roku Kapituła Ogólnopolskiego Konkursu LODOŁAMACZE przyznała jej wyróżnienie w kategorii DZIENNIKARZ BEZ BARIER.\nW tym samym roku otrzymała Medal 100-lecia PKOl za szczególne zasługi dla sportu oraz Nagrodę Specjalną 17. edycji gali Konkursu „Człowiek bez barier” organizowanego przez Stowarzyszenie Przyjaciół Integracji. 5 marca 2020 została powołana przez Minister Danutę Dmowską-Andrzejuk do Społecznej Rady Sportu. 8 marca 2020 otrzymała nagrodę Międzynarodowego Komitetu Paraolimpijskiego „IPC 2020 International Women’s Day Recognition” przyznawaną kobietom, który w sposób szczególny wpłynęły na rozwój ruchu paraolimpijskiego (nagroda w kategorii „Builder”). 30.10.2020 r. powołana do Społecznej Rady Sportu Kobiet przez minister sportu Danutę Dmowską–Andrzejuk.