Samenvatting beschrijvende statistiek educloud

Beschrijvende statistiek:
 Data:
 VB:
- Data Stadim => prijzen van vastgoed
- Jaarrekeningen – data => de winstcijfers van 2300 ondernemingen in 2014 =>
cross-sectie
- Down Jones30 => data bekijken van 1886 tot 2016 => tijdreeks
- Tevredenheidsenquête bij 250 mensen

 Data is niet allemaal gelijk => er zijn verschillende soorten:
- Categorische data => je hebt zaken in een categorie opgedeeld
- Numerieke data => vb: kosten, verkoopcijfers, etc

 Tijdreeks => 1 zaak over meerdere tijdstippen vergelijken
- Stationair: je berekent het gemiddelde van periode 1 en periode 2, en deze
zijn nagenoeg gelijk
- Niet-stationair: je berekent het gemiddelde van periode 1 en periode 2, en er
zit een verschil op => m.a.w. zit er een trend in, dan is het niet-stationair




- Linkse deel: periode op korte termijn => hangen negatief samen
- Rechtse deel: periode op lange termijn => hangen positief samen
- Wat is er dan relevent? => hangt ervan af wat je bestudeert

, -Van een niet-stationaire een stationaire reeks maken? => Ja, door formule:
I ( t )−I (t−1)
I(t −1)
 Cross-sectie => 1 tijdstip, verschillende variabele meten

 Panel => als tijdreeks en cross-sectie zich samen voordoen
- Bv: winstcijfers van 2500 bedrijven over de afgelopen 10 jaar
Grafische voorstelling
 Teken helpt het om data voor te stellen => je leert er veel uit, zoals is trend
zichtbaar? Of zijn er onregelmatigheden?
 Extremen (pieken) zelf kun je ook in een grafiek weergeven => histogram => data
– analyse – gegevensanalyse – gegevens invoeren bij bereik – chart output
aanduiden – OK
Centrale tendentie
 Gemiddelde
- Gegevens aanduiden en naam geven => = gemiddelde()
- “outliers” => niet representatieve waarneming, die niet bij de groep hoort
 Zijn outliers te wijten aan een fout, dan moeten ze verwijdert worden
 Zijn outliers van de aard dat ze het gemiddelde gedrag verstoren,
moeten ze er uit
 Maar in risk management moeten ze er net wel bij, omdat dat net
hetgene is dat je wil modeleren
- Daarom wordt gemiddelde niet vaak gerapporteerd, maar gebruiken ze
andere methodes
- verschillende soorten:
 rekenkundig => waar zitten de cijfers ergens
 geometrisch
 harmonisch
- Gemiddelde kan gevaarlijk zijn => het hoeft niet een waarneming te zijn, maar
het is een indicatie

 Mediaan
- Waarnemingen rangschikken van klein naar groot en dan de middelste waarde
- We noemen een mediaan ook nog en robuuste schatter omdat deze minder
onderhevig is aan de outliers of 50% percentiel omdat 50% van de
waarnemingen kleiner is
- Gegevens aanduiden en naam geven => = mediaan()

 Modus
- De meest voorkomende waarde
- Uni-modaal => 1 modus
- Bi-modaal => 2 modussen