Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 168 72 167 70 178 70 168 70 195 72 168 70 169 81 168 70 199 75 169 70 192 84 169 70 179 84 169 71 180 80 169 71 188 70 169 72 192 73 169 72 181 78 169 72 188 72 170 72 196 81 171 73 172 73 172 73 168 89 172 73 170 89 172 73 189 84 ...
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut osakond NIMI PRT 815 ANDMETÖÖTLUSE ALUSED KODUTÖÖ NR. 5 Juhendaja: lektor Tartu AASTA Sisukord Sisukord.............................................................................................................................2 Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 2. Diameetri usalduspiirid..................................................................................................4 3. Mitut puud tuleks mõõta?..............................................................................................4 3.1 Mitut puud tuleks mõõta et saada keskväärtuse hinnang veaga 0,3 cm..................4 3.2 Mitut puud tuleks mõõta, et saada keskväärtuse hinnang veaga 1%.....
Statistiline modelleerimine – kokkuvõte Muutujad: Sõltuvad muutujad (dependent, outcome variables) – muutujad, mis on uurimise keskmes, millele uurija arvab, et teised muutujad mõju avaldavad. Nö katseisikust sõltuv muutuja. Sõltumatud muutujad (independent, predictor variables) – muutujad, mille kohta uurija arvab, et neil võiks olla mõju uuritavatele muutujatele. Statistilise analüüsi keskmes on uurida, kuidas teatud tunnused koos muutuvad. Kui on vaja muutujat iseloomustada, on kaks põhilist viisi, kuidas seda teha: o Milline on selle muutuja tüüpiline väärtus? o Kui hästi iseloomustab see tüüpiline väärtus kõiki mõõdetud juhtumeid? Ehk kui palju on varieeruvust selle tüüpilise väärtuse “ümber”? Statistika jagunemine: Kirjeldav statistika (descriptive stat.) meetodid andmetest kokkuvõtete tegemiseks ning kirjeldamiseks. („65-70% US...
Vahemikhinnangud Usaldusnivoo ja usalduspiirkond Punkthinnangud on juhuslikud suurused, sest nad muutuvad ühelt valimilt teisele ülemineku korral. Samuti pole punkthinnangu korral võimalik leida hinnangu täpsust. Vahemikhinnangu puhul määratakse antud valimi jaoks vahemik, millesse otsitav parameeter etteantud tõenäosusega kuulub. Tõenäosust, millega peavad kehtima tehtud otsustused, nimetatakse usaldusnivooks ja tähistatakse sümboliga . Parameetri a sümmeetriliseks usalduspiirkonnaks vastavalt usaldusnivoole nimetatakse juhuslikku vahemikku (ã , ã + ), mis katab hinnatava parameetri a tõenäosusega : P(|ã a| < ) = Arv > 0 iseloomustab hinnangu täpsust. Usalduspiirkonna leidmine p(a) S= 0 ã- ã+ a p(a) juhusliku suuruse a tihedusfunktsioon. Usalduspiirkonna (ã , ã + ) leidmiseks tuleb: 1....
1. Andmestiku kirjeldus Analüüsile on võetud Statistikaameti poolt esitatud andmed. Andmestik on koos kahe tabeli alusel. Esimene on : PO047 Abiellud ja lahkumised (analoogne RV2 ABIELUD). Teine on PO032 : Sünnid, surmad ja loomulik kasv aasta sugu ja indikaatori alusel. Andmed olid valitud nii, et tabelist PO047 võetud aastad on 1 2014 ning PO032 1986 - 2015. See lubab oletada, et abiellude arv määrab järgm aastal sündinute laste arvu. Abiellude Sündide arv (xi) aasta (yi) aasta arv (xi) (yi) 1985 1986 12861 24106 1986 1987 13000 25086 1987 1988 13434 25060 1988 1989 12973 24318 1989 1990 12644 22...
d Andmetöötluse alused 25,3 Kodune töö 4 20,2 Proovitükk nr. 24,75 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon 23,45 22,25 Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht 16,85 22,8 Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse 18 üldkogumi kohta 23,75 Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 24,85 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: 21,7 aritmeetiline keskmine, 18,05 dispersioon, 19 standardhälve, 25,35 valimi maht, 20,4 standardviga, 21,5 variatsioonikordaja, 21,4 suhteline standardviga e katsetäpsus. 17,5 2) Leida diameetri usalduspiirid: 20,25 aritmeetilise keskmise 95%lised usalduspiirid, 21,74 25,25 aritm...
Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 6 Kolmas kodutöö õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused Lähteandmeteks on Teie proovitüki 1. rinde enamuspuuliigi keskmine diameeter (rühmitamata andmed). Kopeerige see tulp sellele samale töölehele. Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse üldkogumi kohta Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: keskväärtuse hinnang (aritmeetiline keskmine), 4.921 dispersioon, 7.352 standardhälve, 2.712 standardhälbe viga 0.183 ...
Kartuli Aasta Ettevõte saagikus 2003 236 50,0 2003 423 50,0 max 400 2003 220 60,0 min 50 2003 237 60,0 r 8,7302202834 2003 563 62,5 2003 591 62,5 2003 442 63,6 2003 608 64,0 2003 585 65,2 2003 440 75,0 intervall int. Ül. Piir sagedus 2003 355 80,0 kuni 80 80 11 2003 574 82,5 80-120 120 24 2003 322 85,0 120-160 160 38 2003 421 85,2 160-200 200 53 2003 820 ...
Järgnevalt on antud allalaadimiskiirus Telia võrgus fikseeritud mõõtepunktides (Mbit/s) Rühmitada andmed klassidesse ja arvutada jaotusfunktsiooni väärtused. Tõlgendada jaotusfunktsiooni neljandat väärtust. Allalaadimiskiirus (Mbit/s) Valimi maht 1.9 Väiksem tulemus 3.9 Suurim tulemus 4.5 Klasside arv 5 Klasside laius 5.6 6.3 6.3 7.6 8.4 9.7 10.9 11.3 11.6 1...
Kvant met 40% EKSAM 25% KT 25% 10% Kirjandus: SAMM, Tooding L-M jne Uurimisprobleemi püstitamine (sots)teaduses: Probleemi leidmine ja teema sõnastamine Probleemipüstituse põhjendus Kuidas ma saan aru, et see on selline probleem, mida tasub uurida? Selle praktiline tähtsus, seos teiste valdkondadega, takistavad tegurid selle uurimisel Täpsustamine Millist osa ma sellest probleemist uurida tahan? Alamülesanded v teemad Kas ja mida varasemast teada on? Teooriad, varasemad uurimused Operatsionaliseerimine Kuidas defineerida Kuidas mõõta, uurida Analüüsimeetodi valik Sotsiaalsete probleemide konstrueerimine Sots.teaduses on uurija oma uurimisobjekti (ühiskonna) osa ja mõjutab seda enda tegevusega Statistika kui relv (sots)poliitikas Numbrilised väited sots elu kohta (n-ö objektiivsed) Sots probleemide tõlgendus, põhjendus Sots probleem: kas see on olemas v on...
Loenguplaan · Seos kahe tunnuse vahel kovariatsioon korrelatsioon Harilik lineaarne · Harilik lineaarne regressioonmudel Vähimruutude meetod parameetrite hinnangute leidmiseks regressioonmudel ...
Õpilaste matemaatika ja füüsika kontrolltööde hinded on järgmised: Mate- Füüsika maatika 5 4 2 4 4 5 3 4 2 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 2 3 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 3 5 2 5 3 5 2 3 2 2 4 5 2 3 4 5 4 4 Õpilaste matemaatika ja füüsika kontrolltööde hinded NB! Kleebi väärtused töölehelt Andmed on järgmised: Mate- Füüsika maatika 5 4 2 4 4 5 3 4 2 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 2 3 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 3 5 2 ...
Ökonomeetria mõisted 1. Autokorrelatsioon ja heteroskedastatiivsus võivad mudelis olla kahel põhjusel: 1) mudeli spetsifikatsioon on vale. Mudelist on välja jäetud mõned olulised muutujad ja/või mudeli funktsionaalne kuju on vale. Mudel tuleb ümber vaadata. 2) Tavalise vähimruutude meetodi rakendamise protseduur võib anda standardhälvete nihkega hinnangud. Tuleb kasutada uusi lähenemisi mudeli parameetrite hindamiseks. Autokorrelatsiooni testitakse aegridade puhul. Kui juhuslikud vead korreleeruvad omavahel, siis on olemas autokorrelatsioon. Kui autok. Esineb, tuleb mudel ümber vaadata, tuleb muuta spetsifikatsiooni. 2. Asümptootilised hinnangud kui juhuslike vigade normaaljaotuse eeldus ei ole täidetud, siis usalduspiirid on asümptootilised. Nad on täpsed siis, kui valimi maht on lõpmatu; lõpliku valimi mahu korral usal...
PRT PRT AASTA PUU RIN PL ASIM KAUG D1 1062 1118 2008 12 1 MA 1,0 18,9 18,2 1062 1118 2008 3 1 MA 2,0 7,3 17,8 1062 1118 2008 11 1 MA 2,0 18,0 13,8 1062 1118 2008 5 1 MA 3,0 11,7 17,4 1062 1118 2008 1 1 MA 4,0 3,4 10,9 1062 1118 2008 10 1 MA 7,0 17,2 17,0 1062 1118 2008 13 1 MA 10,0 19,0 18,1 1062 1118 2008 6 1 MA 13,0 7,9 11,5 1062 1118 2008 7 1 MA 15,0 9,8 13,2 1062 1118 2008 8 1 MA 19,0 13,7 8,9 ...
Labor 1 - ül 2 Leida regressioonimudel Y = a0 + a1 X, kui perede arv on X ja autode arv Y. Regressioonikordajate (parameetri hinnangute) ja usalduspiiride leidmiseks kasutada vahendit Andmed - Data Analysis - Regression. Alevik Perede arv (X) A 7000 B 7500 C 8000 D 6000 E 9000 Hinnata regressioonimudeli a) kirjeldatuse taset; b) statistilist olu...
1. MÕÕTMINE Mõõtmine on objektide võrdlemine - Korraga saab võrrelda ainult kaht objekti omavahel. Kui objekte palju, valitakse välja üks (etalon) ning teisi võrreldakse sellega. Otsene mõõtmine ja kaudne mõõtmine – otseste mõõtmiste kaudu Nimi- ehk nominaalskaala – objektide eristamiseks – sugu, rahvus, huvid, kaubakood, ettevõtte registrinumber Järjestusskaala – võimaldab objekte järjestada mingi tunnuse alusel – nt ettevõtted: väikesed, keskmised, suured – küsitlus: "poolt", pigem poolt kui vastu", "pigem vastu kui poolt", "vastu" – intervallid skaalajaotuste vahel pole võrdsed Intervallskaala – skaalajaotuste intervallid on võrdsed Vahemikskaala – nullpunkti asukoht kokkuleppeline – ajaskaala, Celsiuse skaala temperatuuri mõõtmiseks – võib leida vahesid, ei tohi leida suhteid Suhteskaala – nullpunkt fikseeritud absoluutselt – objekti pikkus, kaal, töötajate arv, käive, mingi tegev...
1) Üldkogumi keskmise µ hinnang on valimkeskmine: x tulu = 3 385,23 x kulu = 2 894,88 x palk = 5 937,23 , keskmiste saamiseks kasutatud valemit AVERAGE. 95% usaldusvahemik üldkogumi keskmisele: kus: n valimi maht valimstandardhälve Usaldusnivoo 0,95 puhul Tulu Kulu Palk (1842,85, 4927,61) (1700,49, 4089,27) (2877,88, 8996,58) Näiteks tulu puhul kasutatud valemit (AVERAGE(E2:E36) 1,96*(STDEV(E2:E36)/SQRT(COUNT(E2:E36)) , AVERAGE(E2:E36) + 1,96*(STDEV(E2:E36)/SQRT(COUNT(E2:E36)) NB! Kulu ning tulu puhul kasutatud samasid valemeid (vastavate andmetega). 2) Naiste arv antud valimis 10 (valem COUNTIF(C2:C36;2)), seega 10 2 ...
Kordamine arvestustööks 1. Üldkogum (uurimisobjekt, populatsioon) on teatud nähtuste (objektide) hulk, mida soovitakse objektiivsete meetoditega tundma õppida. 2.. Valimiks nimetatakse teatud hulka üldkogumi elemente, mille mõõtmisandmed on uurija käsutuses. Esinduslik valim. 3. Valimi mõõtmisandmed moodustavad andmestiku. Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidev võib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetne arvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv 5. Mittearvuline tunnus järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnus mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass, puistu Orlovi boniteet). Nominaaltunnus mittearvuline tunnus, mille väärtused pole järjestatavad. 6. Juhuslik suurus ehk juhuslik muutuja suurus või muutuja, mille väärtus enne mõõtmist või katset ei ole teada. 7. Kuidas on defineeritud jaotusfunktsioon? Jaotusfunktsiooni sk...
Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Tuleb püstitada uurimisküsimused: mida ja kelle käest tahan teada saada; millistele küsimustele tahan vastuseid. Andmete kogumine. Enne kogumist kontrollida, ehk on andmed juba olemas ja arvestada aja- ning raharessursiga. Vaatlus: otsevaatlus, varjatud vaatlus, osalusvaatlus Eksperiment Intervjuu: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata Küsitlus Kas uurida valimit või üldkogumit? Üldkogum ehk populatsioon. Valim on üldkogumist uurimiseks eraldatud osa, mille põhjal tehakse statistilisi järeldusi üldkogumi kohta. Valimi moodustamine: a)tõenäosuslik: 1. Lihtne juhu- nimekiri 2. Süstemaatiline juhu- nimekiri, millest iga 10. 3. Kiht- valin grupid, keda küsitlen 4. Klaster- valin ke...
1) Ökonomeetrilise mudeli komponendid: Endogeensed muutujad - sõltuvad muutujad, väärtused mudeli siseselt Y Eksogeensed muutujad – sõltumatud muutujad, modelleeritavat nähtust mõjutavad X Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang Punkthinnang – statistik, mis annab parameetrite ühese väärtuse (aritmeetiline keskmine on valimi punkthinnang kogumi keskväärtusele) Intervallhinnang – usaldusvahemik, lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5) Hinnangufunktsioon: Reegel üldkogum...
Test 1 mood, mediaan, aritmeetiline keskmine, asendikeskmine, mahukeskmine aritmeetiline keskmine, mood aritmeetiline keskmine, mood, mediaan, detsiilid detsiil, kvartiil lihtne harmooniline keskmine, kaalutud aritmeetiline keskmine, kaalutud harmooniline keskmine, lihtne aritmeetiline keskmine, mood, järjestusskaala kaalutud aritmeetiline keskmine, mediaan keskmise hinnaga, keskmine hind, arvukogumis, geomeetriline keskmine, harmooniline, aritmeetline mood, mediaan, harmooniline, aritmeetiline aritmeetiline, geomeetriline, harmooniline, mediaan Test 3 asümmeetriakordaja, püstakus, järku keskmoment, algmoment, tingmoment 1. 50 2. 65 3. 65 4. 90 5. 40 6. 70 kvartiilihaare, variatsiooniamplituud 3. 30 4. 10 5. 55,6 intervallskaala, standardhälve, püstakus kordaja, ekstsess järjestusskaala, mood, kvartiilhaare, standardhälbe valem, standardhälve tsebõsovi võrratus, variatsioonikoefit...
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakorralduse osakond Mikk Sülla Proovitükk nr 613. Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Kodune töö nr. 5 õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused II Juhendaja Külliki Kiviste Tartu 2012 Sisukord Sisukord Sissejuhatus Käesoleva töö eesmärgiks on analüüsida, kas proovitükil mõõdetud diameetri jaotus on lähendatav mõne klassikalise teoreetilise jaotusega. Töös on kasutatud Aakre metskonna proovitükki nr. 613 andmeid, mis on saadud EMÜ Metsanduse ja maakorralduse serveris võrgukaustast public:/Metsandusliku andmetöötluse alused 2011/2011]. Samuti on kasutatud K.Kiviste kodulehte [http://www.eau.ee/~kkiviste] kust oli võimalik saada väga täpseid juhiseid, l...
1) Selgita misteid: orgaaniline keemia, orgaaniline aine, vitalism, valents, oksdeerija, redutseerija, oksdeerumine, redutseerumine, prols, utmine org.keemia - Orgaaniliseks keemiaks nimetatakse keemia haru, mis ksitleb orgaanilisi hendeid ja tegeleb nende ehituse, omaduste, koostise, saamiisviiside ja reaktsoonide uurimisega. org.aine - seotud elusorganismidega vitalism - vitalismi ehk eluju teooria. Tol ajal arvati, et orgaanilisi aineid laboratooriumis valmistada ei ole vimalik, sest need saavad moodustuda ainult elusorganismides salaprase eluju (vis vitalis) toimel. Esimese lgi vitalismi teooriale andis saksa keemik Friedrich Whler, kes 1828. aastal sai endalegi ootamatult ammooniumtsanaadi kuumutamisel karbamiidi ehk uurea ehk kusiaine. valents - Valents on aatomi omadus moodustada aatomite vahele hiseid elektronpaare, mille tulemusel saab vimalikuks keemiliste sidemete teke teiste aatomitega. Valents on seega keemiliste sidemet...
1. Tõenäosuse mõiste - Sündmuse (klassikaliseks) tõenäosuseks nimetame temas sisalduvate (ehk soodsate) elementaarsündmuste arvu ja kõigi elementaarsündmuste arvu suhet. kindel sündmus, võimatu, juhuslik. Vastandsündmus, selle tõenäosus. - Sündmuse A vastandsündmuseks nimetame sündmust, mis toimub parajasti siis, kui sündmus A ei toimu. 2. Sündmuste summa - Sündmuste A ja B summa on sündmus, mis toimub kui toimub vähemalt üks sündmustest A või B. korrutis - Sündmuste A ja B korrutis on sündmus, mis toimub parajasti siis, kui toimuvad sündmused A ja B. (samaaegselt) vahe - Sündmuste A ja B vahe on sündmus, mis toimub parajasti siis, kui sündmus A toimub aga sündmus B ei toimu. AB 3. Sõltumatud sündmused. - Sündmused on sõltumatud kui: P(A|B)=P(A), ehk sündmuse A tõenäosus ei sõltu sündmuse B toimumisest või mittetoimumisest: Välistavad sündmused - Sü...
Gretl - Gnu Regression, Econometrics and Time Series Library Gretl on avatud koodil põhinev vabavara, mida võib legaalselt installeerida oma kodusesse arvutisse või sülearvutisse. Programmi koduleht http://gretl.sourceforge.net/ TÖÖ PROGRAMMIGA Gretl Käivitada programm – avaneb menüü 1. Andmete importimine – File → Open data → Import → nimi.xlsx. Selleks et oleks võimalik andmetabelit Gretl-isse importida tuleb tabel eelnevalt sobivale kujule viia: a) kontrollida, et Exceli tabeli esimeses reas oleksid muutujate nimed (ei peaks sisaldama täpitähti) ning teisest reast alates andmed. sulgeda Exceli fail; b) avada programm Gretl; c) valida File/Open data/Import/Excel d) otsida Exceli fail (muuta Files of type) e) valida, mitmendast veerust ja reast importimist alustatakse f) näidatakse töölehtede , muutujate ja vaatlustulemus...
Ökonomeetria-BA. Harjutusülesande koos lahendustega Koostanud: Tiiu Paas Ülesanne 1. Analüüsime regressioonimudelit Yi 800 0.93 X i 50 Di 0.01Di X i uˆ i , i 1,2,..,100 , (t ) (22.54) (2.34) (0.56) R 2 0.82, F 15.342 ( p 0.001) kus Y – küsitletu tarbimine eurodes, X – küsitletu sissetulek eurodesning D – küsitletu sugu (D = 1, kui mees ning D = 0, kui naine); t – statistiku kriitiliseks väärtuseks on t 0.025,96 1.99 . Vastake järgmistele küsimustele ning põhjendage vastuseid a) kas mudel on statistiliselt oluline olulisuse nivool 0.05; mida saate öelda mudeli kirjeldatuse taseme kohta. b) millised muutujad on statistilised olulised olulisuse nivool 0.05; c) Leida muut...
RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT 1 SISUKORD 1 Kvantitatiivsed meetodid majanduses.........................................................................2 1.1 Põhimõisted .........................................................................................................3 1.2 Mõõtmisskaalad...................................................................................................5 2 Andmekogumit kirjeldavad parameetrid.....................................................................7 2.1 Statistilised keskmised......................................................................................... 7 2.2 Variatsiooninäitarvud...........................................................................................8 3 Valikuuringud............................................................................................................10 3.1...
Kordamine arvestustööks 1. Mis on üldkogum? Üldkogumehk populatsioon huvialuste objektide hulk (lõpmatu). on objektide (nähtuste, isendite, protsesside) hulk, mille kohta soovitakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi 2. Mis on valim? Esinduslik valim. Valimmõõdetud objektide hulk (lõplik). on üldkogumist eraldatud objektide hulk, mille mõõtmise ja vaatlemise alusel tehakse järeldusi üldkogumi kohta. Igal üldkogumi elemendil peab olema võrdne võimalus valimisse sattumiseks Esinduslik valim -valimisse saGunud isikud peavad esindama populatsioonis esinevaid uuritavaid tunnuseid 3. Mis on andmestik? Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidevvõib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetnearvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv. 5. Mittearvuline tunnus järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnusmittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Kraf...
Hüpoteeside koltrollimine 1. Oletus, väide 2. Sobiv hüpoteeside paar (millised tunnused on vaja võrrelda) 3. Olulise tõenäosus (p) 4. Järeldus (p>0,05 H0, p<0,05 H1) 5. Lõppvastus (sama, mis oli küsitud hüpoteesis) T-test sobivad valemid 1. T-test H0: keskmised võrdsed H1: keskmised erinevad 2. F-test sõltumatud valemid H0: dispersioonid võrdsed H1: dispersioonid erinevad P>a H0, P<0,05 H1 Võrdsete disp mittevõrdsete disp t-test t-test 3. Olulisuse tõenäosus 4. Lõppvastus (p<0,05 H0) Vormistus nii nagu iseseisvates töös Ülesanne Eesmärk Tunnusetüüp 1.T-test (f-test) Keskmiste erinevus kahes Pidev arvtunnus- keskmised grupis tunnus, ...
Statistika eksamiküsimused Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: ei ole mitte 1 keskmine väärtus, vaid rea tasandamine, rea silumise meetod keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades – VALE keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed - VALE, kronoloogilist keskmist kasutaks keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed - VALE, tavalist aritmeetilist keskmist kasutaks aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures - VALE, standardhälve leidmisel kasutatakse aritmeetilist keskmist aegreaga ja selle tasandamise juures – ÕIGE Tugeva samasuunalise lineaarse seose y=a+bx korral regressioonikordaja on alati vahemikus 0 kuni +1 - kindlalt vale, võib olla mis iganes (nii neg kui üle ühe), näitab x ühikulist mõju y-le lineaarse kor.kordaja ja regr.funktsiooni parameetri a märgid langevad kokku regr.kordaja peab olema eranditult positiivne - õige, (muidu võib olla ...
Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Uurimisprobleem, kust probleem tuleb, teooria, praktiline probleem, varasemad uurimused Konkreetsed uurimisküsimused: mida teada tahan, millistele küssadele tahan vastust, hüpoteeside sõnastamine. Uurimismeetodid: Millised meetodid aitavad lahendada. Kvantitatiivsed meetodid- kui palju midagi esineb, arvuline, suhteliselt palju uuritavad. Kvalitatiivsed meetodid- Kuidas midagi kirjaldatakse, sõnaline, vähem uuritavad. Kombineeritud meetodid- kasut koos. Andmed.kas olemas või vaja koguda. Keda uurida: kas valim või üldkogum. Kuidas andmeid koguda: küsitlus, intervjuu, Vaatlus Andmete sisestamine ja analüüs, tulemuste esitamine ja järelduste tegemine 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Ankeedi struktuur · Sissejuhatus: miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimal...
Andmeanalüüs 1)Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Eelnevad: Uurimusprobleem, uurimusmeetodi valik (kvantitatiivne, kombineeritud, kvalitatiivne), valimi koostamine, andmestiku loomine. Järgnevad: Andmete analüüsimine ja tulemuste esitamine. Millised on alternatiivid kvantitatiivsetele meetoditele. kombineeritud, kvalitatiivne 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Võimalikult lühike, viisakalt sõnastatud, lihtsa grammatikaga, sisaldab infot ühe teema kohta, sama tähendusega kõigi jaoks, sobival spetsiifilisuse tasemel Ankeedi struktuur, sissejuhatus, miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esitus, kontaktandmed, tänud juba ette, lihtsamad küsimused, avaküsimused, keerulised ja põhiküsimused. Sotsiaal-demograafilline osa, lõpusõna ja tänud. Küsimuste tüübid: Avatud ( vastaja vastab oma sõnadega) Su...
EKSAM 2017 1. Biomeditsiini mõiste- Biomeditsiin on teadmiste ja teaduste kogum, mis uurib inimese bioloogiat ja haiguste tekke ning raviga seotud bioloogilisi seaduspärasusi.1. haiguste diagnoosimisel 2. haigete ravimisel 3. preventsioonivõtete väljatöötamisel Meditsiini alusteadused: Morfoloogia – õpetus organismi, elundi, koe ja raku ehitusest. Füsioloogia – on elutegevust ja selle regulatsiooni uuriv teadus. Patoloogia – haigusõpetus ehk õpetus haiguslikkusest. Patoloogia käsitleb haiguste puhul esinevaid morfoloogilisi muutusi organite makroskoopilisel, kude ja rakkude tasandil. Aktuaalsus tänapäeval- 1. Biomarkerid haiguste varajaseks diagnoosimiseks 2. Bioloogiline ravi 3. Vaktsiinid 4. Kolme inimese DNAga kunstlik viljastamismeetod 2. Ontogenees ehk isendi individuaalne areng. Inimese ontogenees jaguneb: (1) sünnieelne e embrüonaalne e üsasisene prenataalsene e antenataalne. (2) sünnijärgne e postemb...
Õppejõu kontaktandmed · Statistika ja ökonomeetria dotsent Ako Sauga ÖKONOMEETRIA · E-post [email protected] · Koduleht www.sauga.pri.ee TES0040 Bakalaureuseõpe TAAB 31, 32, 33, 51, 52 · Ruum SOC-480 MEM5220 Magistriõpe, TARM12 · Vastuvõtuajad (vajalik eelnev registreerimine õppejõu kodulehel): Ako Sauga Paaritu nädal N 19:00 20:00 Paarisnädal E 16:00 17:00 Loengukava Kellele see kursus on mõeldud? Bakalaureuseõppe TAAB 2....
Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat. Seetõttu pole ka eriti tegeletud konkreetsete näidetega ega tulemuste tõlgendamisega. See konspekt ei ole Andres Kiviste 1998 aastal ilmunud vihiku "Matemaatilise statistika algteadmisi ja rakenduslikke näiteid MS Exceli keskkonnas" ümbertrükk. ...
Majandusstatistika eksamiküsimused FK100 1. Statistika mõiste. Üldkogum ja valim. Rühmitatud andmed. Statistilise materjali graafiline esitamine (histogramm ja kumulatiivse sageduse graafik). Statistika on andmete kogumine ja töötlemine, statistilised andmekogumid, teadusharu, mille põhiülesandeks on massinähtuste vaatlemine, nende kohta andmete kogumine ja analüüsimine ning selle põhjal järelduste ja üldistuste tegemine ning praktiliste lahenduste pakkumine Üldkogum antud tunnustega elementide hulk (nt. koolis õpilaste hulk), N Valim- juhuslik alamhulk üldkogumist (nt õpilaste seast tüdrukute hulk), valimi vaatluse läbi püütakse teha järeldusi üldkogumi kohta. Rühmitatud andmed- korrastamata statistilise rea andmed, mida rühmitatakse klassidesse e. intervallidesse skaalal Statistilise materjali graafiline esitamine: 1. Valimi elementide korrastatud hulk e. variatsioonirida (sageli rühmitatakse...
KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS 2013 sügissemester kasutatud 2017. aasta sügissemestri KT õppimiseks Teooria 1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. Endogeensed (sõltuvad Y), eksogeensed (sõltumatud, X), hinnatavad parameetrid (beeta) ja juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang on ...
Ökonomeetria KT kordamisküsimused 1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. ● Modelleeritavad näitajad: endogeenselt (sisemiselt) määratud ehk sõltuvad muutujad (Y). Väärtused määratakse mudeli siseselt ● Modelleeritavat nähtust mõjutavad näitajad: eksogeenselt (väliselt) määratud ehk sõltumatud, seletavad muutujad (X). Väärtused määratakse mudeli väliselt. ● Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid (b). ● Juhuslik komponent ehk vealiige (u). 2. Andmetüübid. Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel: ● Ristandmed (cross-sectional) ● Aegread (time series) ● Paneelandmed (panel data) Andmed saavad olla kas ● Kvalitatiivsed (ei saa mõõta arvudega, nt haridustase) ● Kvantitatiivsed (mõõdetakse arvudega, nt vanus) 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. ● Uuritav objekt on üldkogum ● Andmebaas on üldjuhul valim Järeldusi soovime teha üldkogumi kohta, selleks kasutame vali...
Sissejuhatus - Test 1 1. Järjesta skaalad informatiivsuse järgi, alustades kõige vähem informatiivsemast a. kõige vähem informatiivsem nimiskaala b. suurema informatiivsusega järjestusskaala c. kõige informatiivsem intervallskaala 2. Uuringufirma viib Eesti elanikkonna hulgas läbi tööjõu-uuringut. Vali õiged terminid, mis tähistavad toodud mõisteid. a. Eesti elanik objekt b. Uuringu teostamiseks kasutatakse intervjuusid mõõtmismeetod c. Tallinna elanikud osakogum d. need isikud, keda küsitletakse valim e. Intervjuul esitatavate küsimuste komplekt mõõtmisvahend f. Eesti elanikkond üldkogum g. inimese vanus tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr osakogum i. inimese sissetulek tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? ...
Leidke tunnuse pikkus järgmised Leidke tunnuse kaal järgmised Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: arvkarakteristikud: arvkarakteristikud: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 Aritmeetiline keskmine 182.4 average Aritmeetiline keskmine 79.49 168 72 167 70 Harmooniline keskmine 181.94466 harmean Harmooniline keskmine 79.056381 178 70 168 ...
SÜNDMUSE TÕENÄOSUS 1. Mis on sündmus tavaelus? 2. Mis on juhuslik sündmus? 3. Millisest aspektist me tahame sündmusi uurida? 4. Sündmuse matemaatiline definitsioon (elementaarsündmus, elementaarsündmuste ruum, sündmus). Elementaarsündmus on mingi vaadeldava protsessi või läbiviidava katse tulemus. Elementaarsündmuste ruumi moodustavad kõik elementaarsündmused ehk kõikvõimalike tulemuste hulk. Sündmuseks nimetatakse mingit suvalist elementaarsündmuste ruumi alamhulka. 5. Sündmuse toimumise kriteerium. Sündmuse toimumise juures on meile oluline vaid see, kas toimub või mitte. Sündmus toimub, kui toimub sündmust määravatest elementaarsündmustest üks. 6. Mitu erinevat sündmust saab moodustada n-elemendilise elementaarsündmuste ruumi põhjal? Tõesta! N-elemendilise elementaarsündmuste ruumi põhjal saab moodustada 2 n sündmust, mille hulka on arvestatud ka tühihulk. 7. Sündmuste liigitus (kindel, võimatu, vastandsün...
BIOMEDITSIIN Biomeditsiin - teaduste kogum, mis uurib 1) inimese bioloogiat 2) haiguste tekke ning raviga seotud bioloogilisi seaduspärasusi. Meditsiini alusteadused: morfoloogia, füsioloogia, patoloogia Morfoloogia: õpetus organismi, elundi, koe ja raku ehitusest Füsioloogia on elutegevust ja selle regulatsiooni uuriv teadus Patoloogia on haigusõpetus ehk õpetus haiguslikkusest pathos (haigus), logos (teadus) Patoloogia käsitleb haiguste puhul esinevaid morfoloogilisi muutusi organite makroskoopilisel, koe (histo) ja rakkude (tsüto) tasandil Bios elu; Pathos kannatused, haigused Ontogenees ehk isendi arenemine ehk individuaalne areng: on üksiku organismi areng organismi tekkimisest küpsuseni Inimese ontogenees jaotub: 1)sünnieelseks e. embrüonaalseks ehk üsasiseseks prenataalseks ehk antenataalne 2)sünnijärgseks e. postembrüonaalseks ehk üsaväliseks postnataalseks arenguperioodiks. Embrüogenees - ...
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakasvatuse osakond Praktikumi arvutustöö Iseseisev töö õppeaines Metsaselektsioon Juhendaja: dotsent Veiko Uri Tartu 2014 Sisukord Sissejuhatus................................................................................................ 3 1. Variatsioon-statistiline analüüs................................................................4 2.2 Variatsioonide ja mõju tugevuse leidmine..........................................6 3. Regressioonanalüüs................................................................................... 8 Sissejuhatus Käesolev praktikumi arvutustöö on koostatud metsaselektsiooni õppeaineaine raames. Töö eesmärgiks on variatsioon-statistilise, dispersioon- ja regressioonanalüüsi teostamine kolme mõõdetud katseala põhjal (katseala algandmed on saadud juhendajalt ning toodud Lisas 1)...
Informaatika ja biomeetria teooria eksam 1.LOENG Informaatika - info struktuuri, hankimist, töötlemist ja esitamist käsitlev teaduse ning tehnika haru. Arvutiõpetus - sama asi aga kitsam Infotehnoloogia - sama asi aga laiem Informatsioon ehk teave - andmeid ja teateid ● Informatsioon eristub teadmetest selle poolest, et andmed võivad olla töötlemata kujul faktid, millest üldistamise või muu töötlemise järel saab informatsioon. Vahetu info - kogud/ õpid midagi sinule uut (isegi kui ühiskonnale on vana info) Vahendatud info - teatud, räägid informatsioon ● Suurem osa meie infost on vahendatud Bait on kõige levinum infohulga mõõtühik, tähis B. Infoühiskonna ajalooline areng Kirjakeele ja tähestiku leiutamine võimaldas edastada inimkonna talletatud kogemusi ja infot, ilma et oleks vajalik vahetu kontakt info koguja ja selle hilisema o...
Kartuli Aasta Ettevõte saagikus 2003 109 120,0 2003 110 108,7 2003 123 230,0 min 50,0 2003 142 140,0 max 400,0 2003 144 300,0 r 8,73022 2003 162 130,0 38,88889 2003 173 205,7 2003 203 183,4 2003 204 180,0 2003 209 233,3 2003 212 160,0 2003 214 166,7 2003 215 130,0 2003 220 60,0 2003 222 180,0 2003 227 106,7 2003 229 200,0 2003 230 150,0 2003 231 240,0 2003 233 200,0 2003 234 87,5 2003 236 50,0 intervall in. ül. Piir 2003 237 60,0 kuni 50 50 2003 240 250,0 50-100 100 2003 241 ...
1. PRAKTIKUM 1) JÄRJESTAMINE NOOREMAST VANIMANI Parmeklõps Sort Ascending/Descending -> Kasvavas/Kahanevas järjestuses Data Sort cases Sort Ascending/Sort Descending (tuleb valida muutujad ka) 2) VARIABLE VIEW 3) KIRJELDAVAD ANDMED Leiame vanusele antud hinnangute keskmise, moodi, mediaani, maksimaalse ning minimaalse hinnangu. + HISTOGRAMM Käsklusrida: Analyze - Descriptive statistics Frequencies. Muutujatekasti liigutage muutuja. Statistics -Mean, Mode, Median, Minimum, Maximum. Charts - Histograms 2. PRAKTIKUM 1) UUE MUUTUJA ARVUTAMINE Tihtipeale tuleb andmete töötlemise jooksul tekitada uusi muutujaid eelmiste muutujate põhjal. Käesolevas praktikumis tutvume uue muutuja arvutamise põhitõdedega. Etteruttavalt võib öelda, et me arvutame saadavaloleva andmestiku põhjal uueks muutujaks kehamassiindeksi (BMI body mass index). Käsklusrida: ...
KIRJELDAVAD STATISTIKUD INTERVALLITUD REAS Kirjeldav statistika on numbriliste andmete organiseerimine ja summeerimine, see on vajalik andmeanallüüsi esimesel etapil. Valimit kirjeldatakse, kuid üldistusi ei laiendata üldkogumile. Kirjeldav statistika annab järgmist informatsiooni: uuritava tunnuse väärtuste vahemik tunnuse kõige tüüpilisemad väärtused tunnuse varieeruvus Lisaks aitab kirjeldav statistika sõnastada hüpoteese ning tõlgendada uurimistulemusi. Asendikarakteristikud(annavad infot selle kohta, kuidas tunnuse väärtus paikneb). Need on aritmeetiline keskmine, mediaan ja mood. Nende välja arvutamine oleneb sellest, pas meil on tegu pidevate(mingi vahemik) või diskreetsete(1 väärtus) andmetega. Hajuvuskarakteristikud(kui erinevad on väärtused valimi erinevatelobjektidel).Nende eesmärgiks on mõõta andmete varieeruvust andmekogumis(iseloomustavad tunnuse üksikväärtuseerinevust kes...
Statilised järeldused Isiklik veeb: www.tlu.ee/ˇkairio Kursuse veeeb: www.tlu.ee/ˇkairio/7070 Kursus hõlmab üldistavat statistikat. Tõmba SPSS 14p treial Võid ka vaadata nuditud vabavara PSPP Tunnused on väga oluline. Intervall - – väärtused on järjestatavad ning nende väärtuste vahemikud on võrdsed. Nt. sissetulek (123€, 125€, 130€, 1500€ jne.); -pikkus, kaal, avtelg, mitu eurot. Saab arvutada skeskväärtust. On anud vahemike otspunktid – siis läheb ta selle alla nt kui üks on hea ja 10 on halb, siis määramatu keskosa annab meile intervalltunnused. Järjestus- tunnused, mille väärtused moodustavad kategooriad ning neid saab omavahel järjestada. Samas ei ole nende väärtuste vahemikud võrdsed. Nt. hinnang (väga hea, hea, rahuldav) nt 0-100, 101-100 jne –vahemikud ei ole ühepikkuses, keskmist arvutada ei saa. Ka skaalad. – on olemas kindel järjekord aga v.heast heani ja heast halvani ei ole ühepikused Binaarne- sellel on ainu...
Kombinatoorika valemeid ja mõisteid · Variatsioonideks n erinevast elemendist k kaupa nimetame ühendeid, mis sisaldavad k elementi antud n elemendist ning erinevad kas elementide või nende järjestuse poolest. Erinevaid variatsioone on A =n(n-1) ...(n-k+1)=n!/(n-k)! · Permutatsioonideks n elemendilisest hulgast nimetame ühendeid, mis sisaldavad kõiki n elementi (üks kord) ja erinevad järjestuse poolest. Erinevaid permutatsioone on Pn=n (n-1) ...1 = n! · Kombinatsioonideks n elemendist k kaupa nimetame ühendeid, mis sisaldavad k elementi (antud n elemendi hulgast) ja erinevad vähemalt ühe elemendi poolest. n! · Erinevaid kombinatsioone on C =A /Pk C nk = ( n - k )!k! Tõenäosusteooria · Sündmuste hulka, kus alati üks sündmus toimub ja see välistab teiste toimumise ni...
Teemad · Mitmene lineaarne regressioonmudel Mitmese lineaarse regressioonmudeli parameetrite hindamine Parameetrite tõlgendus Standardiseeritud kordajad Mitmene regressioonmudel I ANOVA tabel F-test ja mudeli statistilise olulisuse kontroll Korrigeeritud determinats...