Kordamiskusimused infoteadus - sarnased materjalid

Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015

kordajad Pärast analüüsi esitada tulemused, teha järeldused, uute uurimisküsimuste püstitamine. Millised on alternatiivid kvantitatiivsetele meetoditele. Kvalitatiivsed ja kombineeritud meetodid. Kvantitatiivsed meetodid- kui palju midagi esineb, seoste analüüsimine, hüpoteeside testimine; arvuline; suhteliselt palju uuritavaid Kvalitatiivne- kuidas midagi kirjeldatakse, tihti uuritakse arvamusi, hoiakuid; sõnaline; vähem uuritavaid 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Ankeedi struktuur · Sissejuhatus: miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esitus, kontaktandmed tänud juba ette või lõpus · Lihtsamad küsimused, avaküsimused · Keerulisemad küsimused, põhiküsimused · Sotsiaal-demograafiline osa (sugu, vanus) · Lõpuosa, tänusõnad Avatud küsimused ­ vastaja vastab oma sõnadega

Andmeanalüüsi kordamisküsimused

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, võimalik tasu, tulemuste esitus, kontaktandmed tänud juba ette või lõpus · Lihtsamad küsimused, avaküsimused · Keerulisemad küsimused, põhiküsimused · Sotsiaal-demograafiline osa · Lõpuosa, tänusõnad Avatud küsimused ­ vastaja vastab oma sõnadega 1. Hea intervjuudes

Kvant met

Ennutused, projektsioonid: kellele ja mille põhjal Ruumis (geograafiliselt): kas on võrreldavad (seadusandlus, normid, keel) Gruppide vahel: gruppide suurused Eri probleemide võrdlus Võrdlusülesanded andmeanalüüsis Üks v mittu tunnust? Jaotuse võrdlus v mingi parameetri võrdlus Kuidas jaotusi võrrelda? Millega võrrelda? Mille alusel võrrelda? Milliseid jaotusparameetreid võrrelda? Nt: -mood, mediaan, kvantiilid -keskmine, standardhälve, dispersioon - kujuparameetrid (ekstsess ja järsakuskordaja) Tunnuse jaotus Jäotus üldarvudena v protsentidena Segadustabel, risttabel Jaotus joonisel Võrdlus normaaljaotusega Parameetrite võrdlus Mood- kõige sagedasem väärtus v väärtusklass Mediaan- punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks

Andmeanalüüs sots.teadustes

........................................................................................................12 3.3. Korrelatiivne sõltuvus........................................................................................................12 3.4. Lineaarne ühe argumendiga regressioonmudel................................................................. 13 4. Üldkogumile tulemuste leidmine (üldistamine)................................................................... 14 4.1. Normaaljaotus....................................................................................................................14 4.2. Keskväärtuse (keskmise) usaldusvahemik.........................................................................16 4.3. Statistiliste hüpoteeside kontrollimine...............................................................................16 4.3.1. Hüpoteesid ühe üldkogumi keskväärtusele....................................................................

Statistika kordamisküsimused

vahe. Ei anna varieerumisest täielikku pilti, sest sõltub ainult kahest äärmisest väärtusest Keskmine absoluuthälve - Dispersioon - Hälvete ruutude aritmeetiline keskmine on dispersion. Puudus - ühikuks on tunnuse X ühik ruudus. Standardhälve - ruutjuur dispersioonist. Standardhälbe ühik on sama, mis tunnusel X Variatsioonikordaja on standardhälbe ja aritmeetilise keskmise suhe: Esitatakse tavaliselt protsentides. Näitab, mitu protsenti moodustab standardhälve aritmeetilisest keskmisest. Standardiseeritud väärtus näitab, mitmekordse standardhälbe σ kaugusel aritmeetilisest keskmisest asub vaadeldav väärtus xi Assümeetria - Asümmeetria on jaotuskõvera maksimumi kõrvalekaldumine sümmeetriateljest. Kui jaotuskõvera maksimum (mood) on sümmeetriateljest (mediaan) paremal pool, on tegemist on negatiivse ehk vasakkaldelise asümmeetriaga. Kui maksimum on sümmeetriateljest vasakul, on tegemist positiivse ehk paremkaldelise asümmeetriaga

Andmeanalüüsi konspekt

haridus Total Count 443 88 24 555 % within Respondendi 79,8% 15,9% 4,3% 100,0% haridus Chi-Square Tests  Kui risttabel on liiga suur (palju tühje või Asymp. Sig. väikeste väärtustega lahtreid) võib neid Value df (2-tailed) kokku tõmmata kas andmeid filtreerides või Pearson 45,508 a

Ökonomeetria mõisted

Mult.Kollineaarsuse avastamiseks viiakse lisaks regressioonianalüüsile läbi ka korrelatsioonianalüüs. St leitakse paarikaupa kõigi tunnuste korrelatsioonikordajad ja võrreldakse sõltuvate tunnuste omavahelist korrelatsiooni ja korrelatsiooni sõltuva tunnusega. Nihketa hinnang ­ hinnangu keskväärtus võrdub parameetri tegeliku väärtusega. 27. Negatiivne korrelatsioon -- ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb. 28. Normaaljaotus ­ On pidev jaotus. Kirjeldatav 2 parameetriga: keskväärtusega (müü ) ja dispersiooniga ( 2 st. ruut). Normaaljaotuse korral keskväärtus, mood ja mediaan ühtivad. Sobib tunnuste kirjeldamiseks, millel on teatud keskmine tase. Selle keskmise taseme lähedased väärtused esinevad tihti, suuri kõrvalekaldeid keskmisest väärtusest on harva. Graafiku joon: siil vaiba all ­ sümmeetriline keskväärtuse suhtes. PS

Statistika eksamiks

Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk: 1. kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina Pidev juhuslik suurus... 2. võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus. 3. juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv. Normaalselt jaotuvas kogumis... 1. ei toimu väärtuste varieerumist 2. standardhälve peab võrduma nulliga 3. jaotuskõver on sümmeetriline 4. mõlemasuunalised kõrvalekalded ei ole võrdvõmalikud Normaaljaotuse korral 1. aritm, keskmine ei saa olla suurem ku geom. Keskmine 2. geom. Keskmine on alati aritm. Keskmisega võrdne 3. ei ole aritm. Keskmise ja mediaanig võrdsed 4. geom. Keskmine ja aritm. Keskmne on alati sama tähendusega 5. kolmandat järku standardmoment on võrdne nulliga 6

Standardhälve, SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS

Lineaarne regressioonimudelil: 1. pole põhjus ega tagajärge 2. kordaja võb olla nii pos kui neg 3. vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust 4. regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust Dispersioonanalüüsi eesmärk on: 1. dispersioonide leidmine 2. uuritava nähtuste tegurite mõju olulisuse hindamine Valimi andmete põhjal saadi järgmised tulemused: aritm.keskmine=80 ja standardhälve 20. Üldkogumi maht 1200. Kui suur peaks olema valim, et teha kindlaks üle 110 väärtusega elementide osakaalu üldkogumis täpsusega +/-4 ühikut, usaldatavusega 95%. 1. 1700 (üldkogum 1200) 2. 1280 (üldkogum 1200)  3. Ei saa arvutada, sest dispersioon ei ole teada (standarthälbe väärtus on olemas, tõstam ruutu saan dispersiooni, 2. Tahan teha kindlaks elementide osakaalu, ehk et kui dispersiooni ei tea, saan arvutada võttes maksimaalse dispersiooni)

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte

mis seob juhusliku suuruse väärtused ja nende tõenäosused: pi=P(X=xi).( esitatud valemina, tabelina, arvupaaridena või graafikuna). keskväärtus - EX = E(X). kus xi tähistab diskreetse juhusliku suuruse x väärtust ja p i selle tõenäosust. Keskväärtus on juhusest sõltumatu suurus, mis paikneb väikseima ja suurima väärtuse vahel dispersioon, - Dispersioon on hälbe ruudu keskväärtus. DX = D(X) = E(X-EX) 2= standardhälve - Standardhälve on ruutjuur dispersioonist 7. Jaotusfunktsioon. - Juhusliku suuruse jaotusfunktsioon on funktsioon, mis seob väärtusega x vastavusse tõenäosuse, et Xx. Tähistame F-ga F(x )=P(Xx ) tõenäosus, et JS kuulub paljude väärtuste korral 0 0 teatavasse piirkonda P(a

Biomeetria test

väärtused (üle 2) Praks 3- Kirjeldav statistika. Arvkarakteristikute leidmine funktsioonide ja protseduuri Descriptive Statistics abil. Usalduspiirid (protseduur Descriptive Statistics) Vaatluste arv- f- Statistical- Count ­ Keskmine väärtus - =AVERAGE(Alguskoordinaat:Lõppkoordinaat) Mediaan - =MEDIAN(Alguskoordinaat:Lõppkoordinaat) Standardhälve - = STDEV.S (Alguskoordinaat:Lõppkoordinaat) Minimaalne väärtus - =MIN(Alguskoordinaat:Lõppkoordinaat) Maksimaalne väärtus - =MAX(Alguskoordinaat:Lõppkoordinaat)  Standardviga =Sthälve/SQRT(vaatluste arv) Lisage andmetabelisse kehamassi veeru järele tühi veerg, kirjutage esimesse lahtrisse tunnuse nimeks 'KMI' (kehamassiindeks) ja arvutage selle väärtused kõigile tudengitele valemiga KMI = Kehamass, kg / (Pikkus, m)2.

Statistika testid

g. inimese vanus ­ tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr ­ osakogum i. inimese sissetulek ­ tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? a. küsimustiku täitmine veebis ­ ankeetvaatlus b. andmete hankimine internetist ­ dokumentaalvaatlus c. ettevõte saadab perioodiliselt andmeid statistikaametile ­ korrespondentvaatlus d. küsitleja vestleb inimesega ja täidab vastuste põhjal küsitlusankeeti ­ suuline vaatlus e. ülevaade ettevõtte telefoniarvetest ­ dokumentaalvaatlus 4. Andmete kogumise meetodid on vaatlus ja eksperiment 5. Jäme mõõtmisviga, mis enamasti on põhjustatud inimlikust eksimusest, on ekse 6. Inimese vanus täisaastates on diskreetne intervallskaala. 7. Kogumi maht on kogumi elementide arv 8. Kauplusse sisenejate loendamine on otsene vaatlus. 9. Tööjõu-uuringu ankeedis oli järgmine küsimus:

Epidemioloogia konspekt

· Mittearvulisi tunnuseid on vahel otstarbekas arvuliseks kodeerida (nt 1 vastab nõrgale valule) 2. ANDMETE KIRJELDAMINE ­ andmeid saab kirjeldada arvuliselt ja graafiliselt. · Sagedustabel ­ kirjeldab ühte olulist valimi omadust ­ valimi jaotust. Mittearvulised või diskreetsed tunnused. Loed kokku mitu korda mingit väärtust esineb ja esitad sagedustabelis. Saad leida väärtuste esinemise suhtelised sagedused e osakaalud (arvutatakse vastava osakaalu ja vastuste koguarvu jagatsena). Pidevad tunnused? ­ suurema informatiivsuse saavutamiseks jagatakse tunnuse võimalikud väärtused intervalidesse. Tehakse sagedustabeli intervallidest, kus näidatakse mitu väärtust valimis langeb ühte või teise intervalli. Intervallide arv ei tohi olla liiga suur! Saadakse histogramm pideva tunnuse jaotumise kirjeldamiseks (järjestikuste tulpade vahele vahesid ei jäeta). · Suhteline sagedus · Protsent · Keskmine ­ vt valemit

Karakteristikud

= n x1 x 2 ... x n , kusjuures x geom. x arit . Ruutkeskmine ruutjuur antud arvude ruutude aritmeetilisest keskmisest. x12 + x 22 + ... + x n2 x ruutk . = n Hajuvuse karakteristikud Hajuvusmõõdud on a) minimaalne element xmin ja maksimaalne element xmax; b) variatsioonrea ulatus xmax - xmin; c) alumine kvartiil ja ülemine kvartiil; d) dispersioon; e) standardhälve; f) variatsioonikordaja. Minimaalne element xmin - tunnuse väärtuste hulgast vähim väärtus. Maksimaalne element xmin - tunnuse väärtuste hulgast suurim väärtus. Variatsioonrea ulatus xmax xmin. Alumine kvartiil tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) väärtusi on 1

KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS

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 statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse (nt valimi arit. Keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele). Intervallhinnang on lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5. Hinnangfunktsioon. Hinnangfunktsioon on reegel parameetrite hinnangute leidmiseks. Tuntudmad

Tõenäosusteooria ja statistika

mitu korda on ta eelmisest suurem. Ruutkeskmine – rakenduslik tähtsus on suur dispersioonanalüüsis, korrelatsioonikordajate leidmisel ja muudes statistliste protseduurides. 6. Mediaan – korrastatud statistilise rea keskliige, millest mõlemale poole jääb võrdne arv liikmeid. Ühele poole jäävad on väiksemad ja teisele poole jäävad suuremad. Kvartiilid –Jagavad stat rea neljaks osaks, millel igas on võrdne arv liikmeid. Esimene kvartiil on mediaan rea esimesest poolest, teine kv. on mediaan, kolmas mediaan rea teisest poolest. Detsiilid jaotavad stat rea kümneks osaks (D1..D9).Tsentiilid jaotavad stat rea 100 võrdse liikmete arvuga osaks(T1..T99) 7. Mood – kõige sagedamini korduv tunnuse väärtus. Seda kasutatakse siis, kui soovitakse kogumit iseloomustada temas kõige sagedamini esineva nähtuse alusel. Mood on kõige tüüpilisem väärtus.

Andmetöötlus alused

Järjestustunnus­mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass, puistu Orlovi boniteet). Nominaaltunnus­mittearvuline tunnus, mille väärtused pole järjestatavad. 6. Mis on juhuslik suurus? Juhuslikuks suurust nimetatakse, mis sõltub juhuslikest sündmustest ja mille väärtust pole seetõttu võimalik enne sündmuse toimumist kindlalt ennustada. 7. Kuidas on defineeritud jaotusfunktsioon? Jaotusfunktsiooni skitseerimine, graafikult lugemine (kvantiil, kvartiil, mediaan, täiendkvantiil). 8. Mis on juhusliku suuruse p-kvantiil? Juhusliku suuruse X p-kvantiiliks (ingl. k. percentile) nimetatakse niisugust väärtust p, mille korral Mis on juhusliku suuruse q-täiendkvantiil? 9. Mis on tihedusfunktsioon? Tihedusfunktsioon ­ juhusliku suuruse tõenäosuse tihedus, mis avaldub jaotusfunktsiooni tuletisena. 10. Normaaljaotuse skitseerimine (tihedus- ja jaotusfunktsioon). Graafikult lugemine (aritmeetiline keskmine, standardhälve, mood, mediaan). 11

Statistika eksamiküsimused

regressioonikordaja peab olema eranditult positiivne Valimi sobiva suuruse arvutamisel: kasutatakse üldkogumi suurust kordumisteta väljavõtu puhul Indeksite arvutamisel: hinnaindeks leitakse mikroandmete puhul kokkuleppeliselt Paasche indeksina Standardhälbe arvutamise juures: kasutatakse ruutkeskmist Varieeriumise hindamisel: ei ükski eelpool nimetatud valikutest Keskmine esindusviga on oma sisult: väljavõtukeskmiste standardhälve on ruutjuur valimite keskmiste dispersioonist I tüüpi viga saab tekkida: ainult siis, kui lükkame tagasi õige nulllhüpoteesi Piiresindusviga on oma sisult: keskmine esindusviga teatud usaldatavuse juures Usaldatavuse kontrollimisel dispersioonanalüüsi abil: Võrreldakse empiirilistel andmetel leitud statistikut kontrollstatistikuga kasutatakse dispersioonde suhet (leitakse Femp) Aegrea tasandamised:

STATISTIKA konspekt

Tugevalt ebasümmeetrilise rea korral on ta tüüpilisem kui aritmeetiline keskmine. Kui reas on paaritu arv liikmeid, siis võrdub mediaan järjestatud rea asendilt keskmise liikmega, mistõttu moodi nimetatakse ka rea keskliikmeks. Kui reas on paarisarv liikmeid, siis leitakse ta järjestuses kahe keskmise liikme aritmeetilise keskmisena, mistõttu mediaan ei pruugi võrduda ühegi rea liikmega.  · Kvartiil 4 võrdset osa (xmin, q1, q2 ehk mediaan, q3 ja xmax), pentiil 5 võrdset osa, sekstiil 6 võrdset osa, detsiil 10 võrdset osa, protsentiil 100 võrdset osa. · Momentideks nimetatakse rea liikmete väärtuste ja mingi arvu vaheliste hälvete astendamisel saadud arvude aritmeetilisi keskmisi. Arvu, millega momendi leidmisel hälbeid astendatakse, nimetatakse momendi järguks. VARIATSIOONINÄITARVUD · Variatsiooniamplituud (R= Xmax-Xmin)näitab äärmuste vahet

Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020

● 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 valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valimi põhjal leiame mudeli parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim => hinnang on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang (point estimate) on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse. Näiteks valimi aritmeetiline keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele. Intervallhinnang (interval estimate) on lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. Ka usaldusvahemik (confidence interval) 5. Hinnangfunktsioon. Hinnangfunktsioon (estimator) on reegel üldkogumi parameetri(te) hinnangu(te) leidmiseks. ● Ühe ja sama parameetri hindamiseks võib kasutada erinevaid

Andmeanalüüsi kordamisküsimused

..................................................................................................................... 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).....................................................................................

Äriuuringute alused

Me võime veendunult öelda, et seda tüüpi olukorras on see lahenduseks. Uurimus teeb järelikult meie elu kergemaks, mitte ainult äris, vaid üldiselt. Äriuuringud ei erine palju praktilisest probleemide lahendamisest. KVALITATIIVNE JA KVANTITATIIVNE UURING  KVALITATIIVSED MEETODID KVANTITATIIVSED MEETODID · Rõhk arusaamisel · Rõhk testimisel ja tõestamisel · Fookus vastaja vaatenurgal · Fookus sündmuste faktidel ja/või põhjustel · Interpretatsioon ja ratsionaalne lähenemine · Loogiline ja kriitiline lähenemine · Vaatlused ja mõõtmised loomulikus ümbruses · Kontrollitud mõõtmine · Subjektiivne asjaosalise vaatekoht ja lähedus · Objektiivne kõrvalseisja vaatekoht distantsiga andmetele andmetest

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused

Tihedusfunktsiooni omadused: f(x) ≥ 0; piirväärtused argumendi lähenemisel miinus lõpmatuseni ja lõpmatuseni on võrdsed nulliga; integraal rajades miinus lõpmatus kuni lõpmatus on 1 ja tõenäosus vahemikust on integraal tihedusfunktsioonist rajades vahemiku otspunktid. 7. Mis on juhusliku suuruse kvantiil, millised on kvantiili erijuhud? Juhusliku suuruse kvantiil on arv xα, mille korral jaotusfunktsioon omandab väärtuse α. (α- kvantiil). Kvantiili erijuhud on: punkt x on alumine kvartiil (F(x)=P(X≤x)=1/4), ülemine kvartiil (F(x)=P(X≤x)=3/4) ja k-s detsiil(F(xk)=P(X≤x)=k/10 ja k= 1,...,9) 8. Mis on täiendkvantiil, kuidas ta on seotud kvantiiliga? Täiendkvantiil on juhusliku suuruse väärtus, millest suuremaid väärtusi omandab juhuslik suurus tõenäosusega α (0 < α < 1). Ehk P(X>x α) = 1 - F(xα) = α. Täiendkvantiil + kvantiil on kokku 1. 9. Defineeri pideva juhusliku suuruse keskväärtus ja dispersioon.

Statistika konspekt

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 keskmisest) Need on dispersioon ja standardhälve. ASENDIKARAKTERISTIKUTE ARVUTAMINE 1.1. Tabuleerimata(rühmitamata) diskreetsed andmed Keskmine- näiteks KOKKU TOOTEID/NENDES ESINENUD VIGADE ARV. Näitetabelis= 2190/1500=1,46 viga on keskmiselt. X= / Mediaan- kasutatakse kumulatiivset sagedust. Me=(n+1)/2. Mediaan näitetabelis on 750,5, sellele vastav vigade arv on 1. Samamoodi arvutatakse teisi kvartiile. Mood- kõige sagedasem suurus. Näitetabelis on kõige rohkem(440 korda) 0 viga. Mood on 0.

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

nullpunkt (nt raha) o Lickerti skaalal tehtud mõõtmisi on lubatud käsitleda vajadusel pideva muutujana Jaotused (normaaljaotus, negatiivne asümmeetria, positiivne asümmeetria): Andmetöötluse alused: Valemid ja tähised  n või N – juhtumite arv  x – muutuja  X̅ või µ – keskmine  i – indekseerimistähis  σ või SD – standardhälve (standard deviation)  σ2 või SD2 – hajuvus  Σ – summeerimine Standardhälve  Näitab, kui hästi keskmine esindab mõõdetud andmeid.  Muutjal on keskmine väärtus ja iga juhtum on sellest teatud kaugusel: x1- X̅  Hajuvus on keskmine ruutkaugus, seega standardhälve on nö keskmine kaugus keskmisest:  Normaaljaotuse puhul paikneb kõigist mõõtetulemustest 68,27% ±1SD, 95,45% ±2SD ja 99,73% ±3SD kaugusel keskmisest.

Arvestustest KTK31 -katse-ülevaade-2

Õige Hindepunkte 1.00/1.00 Vastus: 185  Küsimus 12 Kui andmestikus esineb mõni ebaharilikult suur või väike tunnuse väärtus, siis millist järgmistest karakteristikutest on otstarbekam Õige kasutusele võtta hajuvuse hindamiseks? Hindepunkte 1.00/1.00 Valige üks: a. kvartiilide vahe  b. haare=max-min c. ülemine kvartiil d. maksimaalne element Küsimus 13 Määra järgmiste tunnuste tüüp. Õige Hindepunkte kodakondsus mittearvuline 1.00/1.00  pangakontoris käinud klientide arv arvuline

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 neg) aga loe küsimust, samasuunaline.

Andmetöötluse kordamine

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 skitseerimine, graafikult lugemine (kvantiil, kvartiil, mediaan, täiendkvantiil). · Juhusliku suuruse X jaotusfunktsiooni väärtus argumendi x kohal on sellest väiksemate väärtuste esinemise suhteline sagedus (tõenäosus) F(x) = P(X < x). · 0 F(x) 1 ehk jaotusfunktsiooni piirväärtused on 0 ja 1. · F(x) on mittekahanev ja pidev. · P(a < X b) = F(b) ­ F(a) 8. Mis on juhusliku suuruse p-kvantiil? Mis on juhusliku suuruse q-täiendkvantiil? p-kvantiil - Arvrea väärtus, millest väiksemate ja sama suurte väärtuste osakaal on p

Andmeanalüüs MS Exceli abil

Neljas andmeanalüüsil kasutatav MS Exceli vahend on Pivot Table (nn. pöördtabel või risttabel), mille konstrueerimiseks tuleb liikuda menüüst Data käsule Pivot Table Report.... Esimese sammuna tuleb valida, millisel kujul on uuritav andmestik (vaikimisi ühel lehel paiknev Exceli andmetabel, ülejäänud valikud võimaldavad konstrueerida risttabeli ka mitte-Exceli andmete või mitme andmetabeli baasil). Edasi vaatame juhtu, kus andmestikuks on ühel lehel paiknev Exceli andmetabel. Teise sammuna tuleb määrata uuritav andmeblokk (kas klaviatuurilt või hiirega andmetabelist. Kui kursor asus enne analüüsi algust andmetabelil, pakub MS Excel vaikimisi andmeblokiks kogu andmestikku). Soovitud lahtrid võib

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 üldkogumi parameetri(te) hinnangu(te) leidmiseks 6) Hinnangute omadused: Nihe, efektiivsus, mõjusus, asümptootiline jaotus, asümptootiline efektiivsus 7) Hinnangu nihe, nihketa hinnang

Tõenäosusteooria ja statistika

Populatsioon on kõigi objektide, isendite, esemete, nähtuste või seisundite kogum, mille kohta soovitakse järeldusi teha Populatsiooni neid objekte, mida on vaadeldud või uurimiseks välja valitud, kutsutakse valimiks Valimit, kus uuritava tunnuse jaotus on samasugune kui populatsioonis, nimetatakse esindavaks valimiks Standardhälve- ruutjuur dispersioonist (dispersioon pt.2) standardviga = uuritava tunnuse standardhälve / ruutjuur valimi suurusest Populatsioon Valim keskväärtus (EX, ) keskmine (x) pop. dispersioon (DX,2) valimi dispersioon (s2) pop. mediaani valimi mediaan 3 5. Hinnangu täpsuse iseloomustamine - usaldusintervall

Statistika arvestustest ktk31-katse ülevaade

Hindepunkte aritmeetilist keskmist. Õige 1.00/1.00 Hindepunkte 1.00/1.00 Märgi küsimus lipuga Küsimus 15 Kui andmestikus esineb mõni ebaharilikult suur või väike tunnuse väärtus, siis millist järgmistest karakteristikutest on otstarbekam kasutusele võtta hajuvuse hindamiseks? Õige Hindepunkte Valige üks: 1.00/1.00 a. ülemine kvartiil Märgi küsimus lipuga b. maksimaalne element c. kvartiilide vahe  d. haare=max‐min Küsimus 16 Ettevõttes töötab 4 töötajat, kelle palgad on 600, 700, 600 ja 900 eurot. Kui suur on mediaanpalk? ﴾vastuse lahtrisse sisestage ainult arv﴿ Õige Hindepunkte 1.00/1.00 Vastus: 650  Märgi küsimus lipuga

Statistika eksamiks kordamiseks küsimused

Keksmised jagunevad mahukeskmised ja asendkeskmised. Mahukeskmised on rea liikmete individuaalväärtuste summa : a. ARTIMEETILINE KESKMINE  b. HARMOONILINE c. GEOMEETRILINE d. RUUTKESKMINE e. KRONOLOOGILINE Asendkeskmised reageerivad ainult sellistele muutustele rea üksikliikmete väärtuses, millega kaasneb olulisis nihkeid ka rea struktuuris.  MOOD  MEDIAAN  KVARTIIL, DESTSIIL JA TSENTRIIL 11. Mahukeskmiste majorantsus Samadest arvudest leitud eri keskmiste arvväärtused ei ole ühesugused. Sellises mittevõrdsuses avalduvat keskmiste omadust nim nende majorantsuseks. Näiteks Xharm <= Xgeom <= Xarit<=Xruut jne 12. Millal, millist mahukeksmist kasutada Lihtsat aritmeetlilist keskmist kasutatakse siis kui : I Tee kindlaks milline suurus on variant ja milline on keskmine. Variant on see suurus mille keskmist otsitakse. (teepikkus k, kiirus – variant).