Exeli kasutamise näidis (0)

Sarnased õppematerjalid

38

pptx

Statistika

Statistika on teadus, mis käsitleb andmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. 1 Üldkogum on objektide hulk, mille kohta soovime teha põhjendatud järeldusi. Uurimise võimalused: a) uuritakse kõiki elemente b) uuritakse mingit osahulka - valim 2 Tunnused jagunevad: arvtunnused (kvantitatiivsed tunnused) pidevad tunnused diskreetsed tunnused mittearvulised tunnused (kvalitatiivsed ) nominaalsed tunnused järjestustunnused binaarsed tunnused 3 Andmete töötlemine Vigaseid väärtusi ei tohi asendada õige väärtusega Andmeid võib kodeerida 4 Ühe klassi õpilaste pikkused (cm). 161, 173, 168, 159, 166, 64, 171, 170, 167, 177, 163, 159, 162, 172, 169, 170, 165, 16, 174, 162, 166. 5 Hinnang Vastajate arv Kodeerimine V

Statistika

68

xlsx

Statistika ülesanned 3. Andmetöötlus.

Näide 1 (binoomjaotus). Valikvastustega test koosneb kümnest küsimustest, iga küsimus sisaldab neli vastusevarianti, nendest ainult üks on õige. Oletame, et vastaja valib vastuseid huupi. Olgu juhuslik suurus X – õigesti vastatud küsimuste arv testis. Koostada juhusliku suuruse X jaotustabel ja tulpdiagramm, leida keskväärtus EX, dispersioon DX ja standardhälve σ. Binoomjaotuse B(n,p) parameetrid küsimuste arv valikvastustega testis: n= 10 tõenäosus, et vastaja vastab õigesti ühele küsimusele: p= 0.25 õigesti vastatud küsimuste arv k=1,2,…,10 Binoomjaotusele vastav jaotustabel Õigesti vastatud küsimuste arv k 0 tõenäosus P(X=k) =BINOMDIST(k;n;p;FALSE) 5.63135% kumulatiivne tõenäosus P(X<=k) =BINOMDIST(k;n;p;TR

Andme-ja tekstitöötlus

136

xlsx

Statistika töö: binoomjaotus, intervallid

keskmine 21 0.54 54% hea 17 0.44 44% Kokku: 39 1.00 100% Tunnuse Edukus keskkoolis jaotustabel Tunnus Sagedus Osakaal Osakaal % väga hea 3 0.08 8% keskmine 14 0.36 36% hea 22 0.56 56% Kokku: 39 1.00 100% Tunnuse MS Excel'i kasutamise oskus Tunnus Sagedus Osakaal Osakaal % algaja 14 0.36 36% tavakasutaja 21 0.54 54% edasijõudnu 4 0.10 10% Kokku: 39 1.00 100%  MS Excel'i Edukus Edukus kasutamise Silmade värv kõrgkoolis keskkoolis oskus (nominaalne) (järjestus) (järjestus) (järjestus)

Statistika

6

odt

Kirjeldav statistika

Kirjeldav statistika Uuritavad indiviidide või esemete kogu või uuritavat juhulikku nähtus, mille kohta tahetakse otsuseid langetada, nimetatakse statistiliseks kogumiks (ka valimiks). Kogumit uuritakse tema objektide mingi omaduse järge, mida nimetatakse tunnuseks. Tunnused · Arvulised tunnused (pikkus, aeg, temperatuur jne) · Mittearvulised tunnused (silmade ja juuste värvus näiteks) Statistiline rida a1, a2, a3, ..., an - Statistilise rea liikmed N ­ Kogumi maht (statistilise rea maht) 01) Ühe klassi kontrolltöö hinnete rida oli järgmine: 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5. (variatsioonirida) Kui kirjutatakse realiikmed kasvavas või kahanevad järjekorras (võrdsed liikmed kirjutatakse järjest), siis saadakse variatsioonirida. Sagedustabel Hinne x 2 3 4 5 Sagedus fa 3 7 10 8 fb 2 5 9 6 N: 2+5+9+6 = 22 Igale hindele vastab tema esinemise arv. N = 3 + 7 + 10 + 8 = 28 N = f1 + f2

Matemaatika

44

xlsx

Statistika ülesanned 1. Andmetöötlus.

NÄIDE 1. Mittearvuliste tunnuste andmete esitamine SUGU PEREKONNASEIS Esmase analüüsina koondatake tunnust Mees Lesk Mees Abielus Tunnuse Sugu sagedus- ja jaotustabel Mees Abielus Mees Lahutatud Sugu Naine Lahutatud Mees Mees Abielus Naine Naine Ei abiellunud kunagi Kokku n Naine Ei abiellunud kunagi Naine Lesk Naine Lahutatud Mees Abielus Visuaalse pildi saamiseks esitatakse jao Mees Ei abiellunud kunagi Naine Lesk Tulpdiagramm: Mees Abielus Naine Ei abiellunud kunagi Tulpdiagramm Naine Abielus 54 Mees Ei abiellunud kunagi Naine Abielus

Andme-ja tekstitöötlus

262

xls

Exceli-kodutöö

Teravilja Kartuli Min. Piima lehma saak saak väetisi/ha Lehmade kohta aastas Sigade Maakond Majand Aasta (ts/ha) (ts/ha) (kg) arv (kg) arv Harju Aasmae 83 25 141 318 809 3404 1170 Harju Alavere 83 31 187 279 924 3600 3595 Harju Arukyla 83 22 155 196 1707 3637 3692 Harju Habaja 83 21 133 177 1267 2877 4087 Harju Haiba 83 25 141 245 919 3354 2920 Harju Kehra 83 21 126 296 1555 3211 1380 Harju Koidula 83 23 173 204 638 3435 1661 Harju Kungla 83 20 91 231 837 3245 1244 Harju

Arvuti

42

xlsx

Statistika ülesanned 4. Andmetöötlus.

Üldkogumi keskväärtuse usaldusintervall (suur valim) - eng. Confidence interval (CI) for Gender FB.Friends Female 314 Male 1228 Male 1189 Female 0 Male 709 Male 1072 Female 483 Female 600 Male 659 Male 1647 Male 696 Female 154 Female 512 Male 1225 Male 757 Female 1000 Male 171 Male 900 Female 599 Male 200 Male 797 Male 786 Female 337 Male 700 Male 285 keskväärtus Male 691 standartviga Female 0 mediaan Female 860 mood Male 708

Andme-ja tekstitöötlus

4

rtf

Eesti vallad

1. Anija 2. Harku 3. Jõelähtme 4. Keila 5. Kernu 6. Kiili 7. Kose 8. Kuusalu 9. Kõue 10. Nissi 11. Padise 12. Raasiku 13. Rae 14. Saku 15. Vasalemma 16. Viimsi 17. Emmaste 18. Kõrgessaare 19. Käina 20. Alajõe 21. Aseri 22. Avinurme 23. Iisaku 24. Illuka 25. Jõhvi 26. Kohtla 27. Kohtla-Nõmme 28. Lohusuu 29. Lüganuse 30. Maidla 31. Sonda 32. Toila 33. Tudulinna 34. Vaivara 35. Jõgeva 36. Kasepää 37. Pajusi 38. Pala 39. Palamuse 40. Puurmani 41. Põltsamaa 42. Saare 43. Tabivere 44. Torma 45. Albu 46. Ambla 47. Imavere 48. Järva-Jaani 49. Kareda 50. Koigi 51. Koeru 52. Paide 53. Roosna-Alliku 54. Türi 55. Väätsa 56. Kullamaa 57. Lihula 58. Noarootsi 59. Nõva 60. Oru 61. Ridala 62. Risti 63. Taebla 64. Haljala 65. Kadrina 66. Laekvere 67. Rakke 68. Rakvere 69. Rägavere 70. Sõmeru 71. Tamsalu 72. Tapa 73. Vihula 74. Vinni 75. Viru-Nigula 76. Väike-Maarja 77. Ahja 78. Kanepi 79. Kõlleste 80. Laheda 81. Mikitamäe 82. Mooste 83. Orava 84. Põlva 85. Räpina 86. Valgjärv

Ühiskonnaõpetus

Kommentaarid (0)