Plaanid puhkusele minna? Võta endale majutus AirBnb kaudu ja saad 37€ kontoraha Tee konto Sulge
Facebook Like

Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks (6)

5 VÄGA HEA
Punktid
 
Säutsu twitteris
Statistika üldiseks eesmärgiks on: asjakohastest eeldustest lähtudes leida vaadeldava stohhastilise objekti kohta mingi tõenäosuslik mudel, sh hinnates mudeli arvparameetreid ja kontrollides erinevaid hüpoteese objekti mudeli kohta.
Mediaani hinnang:
- kasvavalt järjestatud valimi keskelement (kui valimi maht on paaritu arv)
- kasvavalt järjestatud valimi keskelementide poolsumma (kui valimi maht on paarisarv )
Haare : valimi suurima ja vähima elemendi vahe
Statistika põhiteoreem: Empiiriline jaotusfunktsioon FN(x) on teoreetilise (üldkogumi) jaotusfunktsiooni F(x) nihutamata ja mõjus hinnang.
Histogramm : Histogramm on enimkasutatav (üldkogumi) jaotustiheduse hinnang. Histogrammi kasutatakse ettekujutuse saamiseks üldkogumi jaotusseadusest ning ta kujutab endast tulpdiagrammi, mille tulpade kõrgused näitavad vastavasse vahemikku sattumise sagedust.
χ2-jaotus on kasutusel normaaljaotusega juhusliku suuruse dispersiooni hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel.
t-jaotus (Studenti jaotus) on kasutusel normaaljaotusega juhusliku suuruse keskvaartuse hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel.
F-jaotus ( Fisheri jaotus) on kasutusel kahe normaaljaotusega juhusliku suuruse dispersioonide hinnangute võrdlemisel osana mitmetes hüpoteeside kontrolli skeemides.
Momentide meetod: Meetodi põhimote seisneb selles, et üldkogumile vastavad seosed jaotuse parameetrite ja arvkarakteristikute vahel kantakse üle valimile ja vastavalt valimist saadud arvkarakteristikute hinnangutele arvutatakse nende seoste järgi parameetrite hinnangud . Meetodi sammud on seega järgmised:
  • Leida üldkogumile vastava juhusliku suuruse jaotuse jaoks arvkarakteristikute avaldised /seosed sõltuvalt jaotuse parameetritest
  • Leida nendest seostest poordseosed, avaldades parameetrid arvkarakteristikute kaudu (st lahendada vastav võrrandisüsteem)
  • Arvutada valimi järgi arvkarakteristikute hinnangud
  • Arvutada valimi arvkarakteristikute järgi parameetrite hinnangud, kasutades leitud pöördseoseid.
    Suurima tõepära meetod: Meetodi aluseks on põhimõte leida sellised jaotuse parameetrite väärtused, et antud konkreetse valimi jaoks oleks suurim just nimelt selle valimi saamise tõenäosus.
    Vähimruutude meetod: Vähimruutude meetod on tavalisim meetod erinevate juhuslike suuruste seosemudelite parameetrite leidmisel (nt regressioonanalüüsis).
    Nullhüpotees- kontrollitav väide
    Alternatiivhüpotees- nullhüpoteesi välistav alternatiivne väide
    Statistiline hüpotees tekib tavaliselt mingi vaadeldava juhusliku suuruse kohta käiva väite (oletuse, hüpoteesi, ...) formaliseerimisel.
    esimest liiki viga tekib, kui H0 on õige, ent kontrollil loetakse õigeks (võetakse vastu) H1 (sellise vea tõenäosust tähistatakse α);
    teist liiki viga tekib, kui H0 pole õige, ent kontrollil loetakse H0 õigeks (võetakse vastu) (sellise vea tõenäosust tähistatakse β).
    Hüpoteeside kontrolli tavapärased sammud on järgmised:
  • Formuleeritakse kontrollitav hüpoteesipaar {H0, H1} ja valitakse teststatistik x.
  • Valitakse olulisuse nivoo α.
  • Leitakse teststatistiku x kriitiline piirkond X1 .
  • Valimi järgi arvutatakse teststatistiku x väärtus.
  • Järelduse tegemine. Kui x väärtus satub kriitilisse piirkonda X1 , siis nullhüpotees H0 lükatakse tagasi, vastasel juhul H0 võetakse vastu.
    Pearsoni χ 2 –test: χ2- test on üks levinumaid teste jaotushüpoteeside kontrollimisel. Testis kasutatav teststatistik iseloomustab erinevust hüpoteetilise ja empiirilise jaotuse vahel histogrammi vahemikele vastavate hüpoteetilise ja empiirilise
  • 80% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla
    Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks #1 Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks #2 Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks #3 Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks #4 Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks #5
    Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
    Leheküljed ~ 5 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2012-01-16 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 504 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 6 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor merr17 Õppematerjali autor

    Lisainfo

    Kõige olulisemad mõisted rakendusstatistika eksamiks.
    rakendusstatistika , rakendusstatistika eksam , kiitam

    Mõisted


    Kommentaarid (6)

    b0neb0y profiilipilt
    Oliver Nuut: tnx kes iganes sa viitsid selle valmis teha :) keegi tehku nüüd ülesannetest ka kokkuvõte :D
    21:41 09-01-2013
    lalalaaa profiilipilt
    lalalaaa: Väga hea materjal :)
    22:28 12-01-2013
    gretuu profiilipilt
    gretuu: oli abi sellest
    19:17 14-02-2013


    Sarnased materjalid

    7
    doc
    Rakendusstatistika eksamiküsimused
    13
    docx
    Rakendusstatistika
    46
    docx
    AGT 1 rakendusstatistika
    13
    docx
    Rakendusstatistika AGT-1
    38
    docx
    Rakendusstatistika AGT-1
    86
    doc
    Statistika eksamiks
    15
    docx
    Rakendusstatistika konspekt
    17
    doc
    Tõenäosusteooria-ja Rakendusstatistika MHT0031



    Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
    Kasutajanimi / Email
    Parool

    Unustasid parooli?

    UUTELE LIITUJATELE KONTO MOBIILIGA AKTIVEERIMISEL +50 PUNKTI !
    Pole kasutajat?

    Tee tasuta konto

    Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun