Andmeanalüüsi kordamisküsimused (0)

Andmeanalüüsi kordamisküsimused

Sisukord

1Põhimõisted. 3
1.1Nimetage skaalatüübid. 3
1.2Mida võimaldab mingi skaala (asenda konkreetne skaala) 3
2Ühe tunnuse analüüs 3
2.1Kvantiilid - kirjuta välja kvartiilide 1,2 ja 3 väärtused 3
2.2Millised on keskmised 3
2.3Millised on variatsiooninäitarvud 4
2.4Mis on mood? 4
2.5Mis on mediaan? 4
2.6Olukord (loengukiledelt). Millal kasutada moodi / mediaani / aritm. keskmist. mitu olukorda (nominaalskaalal, järjeskaalal, intevallskaalal) 4
3Kahe tunnuse analüüs. Sageduste risttabel . Hii-ruut-test 4
3.1Risttabelis üks lahter esile toodud (värviga). Kuidas interpreteerida (rea / veeru / üldprotsent) 3 küsimust. 4
3.2Formuleerida hii-ruut-testi nullhüpotees . Teha otsustus näite põhjal. (Lisatingimusi pole vaja arvestada) 4
4Keskmiste võrdlus 5
4.1F-test. Hüpoteeside formuleerimine varieeruvuse kohta. Otsustuse tegemine 5
4.2t-test. Hüpoteeside formuleerimine keskmiste kohta. Otsustuse tegemine (vaata kas leidub f-testist sõltuv t-testi tulemus) 5
4.3Kahe tunnuse (ühe rühma) keskmiste võrdlus. Hüpoteeside formuleerimine keskmiste kohta. Otsustuse tegemine 5
5Korrelatsioon 5
5.1Nullhüpoteesi formuleerimine. Otsustuse tegemine ühe lahtri kohta. 5
5.2Kui seos on oluline, kuidas intepreteerite seda seost (ühe lahtri alusel). 5
6Regressioon 5
6. 1Mida näitab determinatsioonikoefitsient (protsentides) 5
6.2Formuleerida nullhüpotees mudeli kui terviku kohta. Teha otsustus (F-test). 5
6.3Kuidas interpreteeritakse tunnusele vastavat regressioonikoefitsienti B ( parameter estimate) 5
6.4Nullhüpoteesi formuleerimine konkreetse sõltumatu tunnuse sobivuse kohta lineaarsesse mudelisse. Otsustus ühe sõltumatu tunnuse põhjal. 5
6.5Kui kõik tunnused sobivad mudelisse, kuid tahame ühe neist välja visata - kumma karakteristiku (parameter estimate "B", standardized estimate " beta ") järgi me otsustuse teeme (näite põhjal). 6
7Faktoranalüüs 6
7.1Mis eesmärk on faktoranalüüsi kasutamisel ? 6
7.2Mis on (tunnuse) kommunaliteet? Mis on (R väljundis ) tunnuse unikaalsus (uniqueness)? 6
7.3Kuidas intepreteerite tunnuse kommunaliteeti (pööratud) näite alusel? 6
7.4Mille alusel otsustatakse oluliste faktorite arv? 6
7.5Mida näitab/mõõdab faktorkaal ( proportion / normeeritud osakaal)? 6
7.6Mida näitab faktori panus (eigenvalue / variance explained by each factor ). Näidata kahte tabelit (ka omavektorite tabelit). 6
7.7Mida näitab omaväärtuste osakaalude (faktorite panuste) kumulatiivne summa, näite alusel. 6
7.8kuidas faktoreid interpreteeritakse (mis tegevusi selleks teha tuleb) 6
7.9millised lähtemudeli tunnused milliste faktorite külge kinnistatakse. (rotated factor pattern tabel) näite põhjal. 6
7.10millised lähtemudeli tunnused faktor 1 külge kinnistatakse, näite põhjal. 7
8Klasteranalüüs 7
8.1Mis on klaster? 7
8.2Kuidas määrata hierarhilise klasteranalüüsi korral klasside arvu dendrogrammil? 7
8.3Nimetage mõni klasterdamise (kauguse või läheduse) mõõt. 7
8.4Kas klasteranalüüsi korral objektide klassikuuluvus on eelnevalt teada? 7
8.5Mis on klasteranalüüsi kasutamise eesmärk (oodatav tulemus). 7
9Diskriminant 7
9.1Milleks kasutatakse diskriminantanalüüsi? 7
9.2Mitme diskriminantfunktsiooniga tuleb teoreetiliselt piirduda? 7
9.2.1Mitme diskriminantfunktsiooniga tuleb piirduda? Formuleerida nullhüpotees ja otsustada näite alusel. 7
9.3Kuidas objektide diskriminantfunktsioonide väärtusi ja klasside keskmeid kasutatakse? Teooriaküsimus. 7
9.4Kas diskriminantanalüüsi korral objektide klassikuuluvus on eelnevalt teada? 7
9.5Kui tuleb tundmatu objekt ja meil on selle objekti klassifikatsioonifunktsiooni väärtus kõikide klasside korral teada, siis mille järgi otsustatakse tema klassikuuluvus? 8
9.6mitu protsenti teise klassi objektidest on prognoositud õigesti (näite alusel)? 8
9.6.1Kui palju mingi klassi tulemustest on false positive ? 8
9.6.2Kui palju on false negative 8
10Meetod/tunnus/skaala tabel 9

Põhimõisted.

Nimetage skaalatüübid.

Nominaalskaala (nimetuste skaala) – andmete hindamisel on võimalikud vaid kõige lihtsamad operatsioonid nagu ekvivalentsus ja kuulumine hulka. Pole võimalik leida ei keskmist ega mediaani, sest nende andmetega pole võimalik teostada loogilisi operatsioone nagu „suurem kui“ või „väiksem kui“.
N: mees/naine; eestlane/soomlane/hispaanlane
Ordinaalskaala (järjestikskaala)– näitab andmete järjekorda, seejuures intervallid ei ole ühepikkused, vaid võivad olla suhtelised väärtused.
N: koolihinded („väga hea“ ehk „5“ kuni „mitterahuldav“ ehk „1“); suurepärane /väga hea/hea jne
Intervallskaala (vahemikskaala) – kõik vahemikus on ühepikkused ning nullpunkti asukoht on kokkuleppeline.
N: Celsiuse temperatuuriskaala ; vanusevahemikud 15-19 / 20-24/ 25-29
Suhteskaala – nullpunktil on sisuline tähendus.
N: pikkusmõõt, massimõõt

Mida võimaldab mingi skaala (asenda konkreetne skaala)

Nominaalskaala
=/≠
Ordinaalskaala
=/≠ ;
Intervallskaala
=/≠ ; ; +/−
Suhteskaala
=/≠ ; ; +/− ; ×/÷

Ühe tunnuse analüüs

Kvantiilid - kirjuta välja kvartiilide 1,2 ja 3 väärtused

Kvantiilid on korrastatud statistilise rea liikmed, mis jagavad rea n-ks võrdse