Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse Registreeri konto

Rakendusstatistika kodutöö AGT1 (0)

1 HALB
Punktid
Vasakule Paremale
Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #1 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #2 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #3 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #4 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #5 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #6 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #7 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #8 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #9 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #10 Rakendusstatistika kodutöö AGT1 #11
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 11 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2014-03-02 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 56 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor kerttup Õppematerjali autor

Märksõnad

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
3
docx

Rakendusstatistika arvestustöö lühikokkovõte

Juhuslik sü- midagi, mis mingi katse (mingi tingimuste kompleksi realiseerumine) tulemusel võib toimuda Lähtepunkt: elementaarsündmuste ruum, koosneb elementaarsündmustest (1-teist välistavad s, millest iga katse korral 1 kindl. Toimub) Juh. S p-mõisted: 1)vastastikku välistuvad (mis ei sisalda samu elementaars) 2)vastastikku mittevälistuvad (sisaldavad samu elementaars) 3) sündmuste sisalduvus (kui toimub A, toimub ka B kõik sündmuses A sisalduvad elementaars sisalduvad ka B-s) 4)vastandsündmus (sisaldab kõik elementaars, mis ei sisaldu sündmuses A) Tehted juh.s. : 1) Summa (ühend): sisaldab kõik el.s., mis sisalduvad väh 1 liidetavatest sündmustest, tähis U 2) korrutis (ühisosa): sisaldab kõik el.s., mis sisalduvad korraga kõigis korrutatavatessündmustes Tõenäosus: iseloomustab esinemissagedust katsetes, on sündmuse mõõduks, arv nullist üheni Omadused: 1) Normeeriusaksioom (0-1) 2)Liitmisaksioom (summa P=sündmuste P summa) 3)tinglik tõenäosus Valemid:

Rakendusstatistika
thumbnail
12
docx

Rakendusstatistika kodutöö

Keskväärtus Dispersioon Standardhälve Mediaan Me=49 Haare 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,71 Dispersiooni usaldusvahemik: = 0,10 ja 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10) 3.1 H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 Et Hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,71 > 0,6. Hüpotees võetakse vastu. H0: 2 = 800 alternatiiviga H2: 2 800 Et hüpotees vastu võetaks peab jääme kahe kriitilise väärtuse vahele: 13,84 < 21,2< 36,42. Hüpotees võetakse vastu. 4. Leida valimile vastav empiiriline histogramm võrdlaiade vahemikega 0-20, 20-40, 40- 60, 60-80 ja 80-100 ning kontrollida 2 -testi järgi olulisuse nivool = 0.10 hüpoteesi, et põhikogumi jaotuseks on normaaljaotus vahemik tõenäosus

Rakendusstatistika
thumbnail
8
docx

Rakedusstatistika Kodutöö

t, N-1 on arvutatav Exceli TINV funktsiooniga: 1,711 Dispersiooni usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10 ning põhikogumit moodustavate mõõdiste arv n = 25: ja on arvutatav Exceli CHIINV funktsiooniga, ning on vastavalt: 36,415 ja 13,843 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0,10) 3.1 H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 Et Hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,71 > -0,645. Seega hüpotees H0 võetakse vastu. 3.2 H0: 2 = 800 alternatiiviga H2: 2 800 Et hüpotees H0 vastu võetaks peab jääme kahe kriitilise väärtuse vahele: 13,84 < 26,04 < 36,42. Hüpotees võetakse vastu. 4. Leida valimile vastav empiiriline histogramm võrdlaiade vahemikega 0-20, 20-40, 40- 60, 60-80 ja 80-100 ning kontrollida - testi järgi olulisuse nivool = 0,10 järgmisi hüpoteese.

Rakendusstatistika
thumbnail
30
pdf

Rakendusstatistika kodutöö

Tõeline keskväärtus on tähisega µ. ̅̅̅ 𝑥𝑘 − 𝜇 𝑡𝑒𝑚𝑝 = ∗ √𝑛 = 0.461 𝑆𝑐 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙𝑖𝑠𝑡: 𝑡𝑘𝑟 (𝑡95 ; 60) = 2.000 0.461 < 2.000  Hüpotees kehtib 3.2 H0: teor2 = 800 alternatiiviga H1: teor2  800, (kahepoolne kriitiline väärtus) (𝑛 − 1) ∙ 𝑆𝑐 2 𝜒2 = 2 = 50.021 𝜎𝑡𝑒𝑜𝑟 χ^2vasak (60;0,05) = 43.19 χ^2parem (60;0,95) = 79.08 χ^2vasak < χ^2 < χ^2parem  43.19 < 50.021 < 79.08  Hüpotees kehtib 4

Rakendusmatemaatika
thumbnail
16
doc

Rakendusstatistika kodutöö

xi - X ui = Sc ( ui ) - tabelist ( ni - n'i ) 2 EMP 2 = = 21,1 n 'i n k ni = ( ui ) Sc = 0,05 k = 7 -3 = 4 KR 2 (, k ) = KR 2 (0,05;4) = 9,49 EMP 2 > KR 2 Ho kehtib, kui EMP 2 < KR 2 , antud juhul ei ole tegu normaaljaotusega. Kehtib hüpotees H1. 6. Graafik 1: Empiirilise jaotuse ja hüpoteetilise normaaljaotuse histogrammid, hüpoteetilise normaaljaotuse tihedusfunktsioon. 6 ( xi - X ) 2 1 - Hüpoteetilise normaaljaotuse valem: f ( x ) = e 2 2 2 Z1(1

Rakendusstatistika
thumbnail
13
docx

Rakendusstatistika AGT-1

10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik: = 0,10 ja on arvutatavad Excel'i CHIIVN funktsiooniga ning on vastavalt: 33,196 ja 13,848 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades uldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10): 3.1. H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 1 Et hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,711 > -0,911. Hüpotees H0 võetakse vastu. 3.2. H0: 2 = 800 alternatiiviga H2: 2 800 8 Et hüpotees vastu võetaks peab jääme kahe kriitilise väärtuse vahele: 13,848 < 24,433 < 33,196. Hüpotees H0 võetakse vastu. 4. Leida valimile vastav empiiriline histogramm võrdlaiade vahemikega 0-20, 20-40, 40- 60, 60-80 ja 80-100 ning kontrollida - testi järgi olulisuse nivool = 0,10 järgmisi

Rakendusstatistika
thumbnail
32
docx

Rakendusstatistika kodutöö nr 40

[( ) ( x m - ´x s x - x´ - m-1 s )] n'i=N [ ( ui ) - ( ui-1 ) ] ' ni=N p i t=(Xm- ´x )/sx x2 = 44,486 x2kr= 9,488 (tabelist) 2 2 Et hüpotees vastu võetmiseks peab kr > . Seega hüpoteesi vastu ei võeta ning saan järeldada, et üldkogumi jaotus ei ole normaaljaotus. 6. Konstrueerime samas teljestikus nõutud graafikud Empiiriline jaotus Vahemi pi(ni/n ni k ) 0-14 9 0,150 15-29 7 0,117 1 30-44 3 0,217 1 45-59 3 0,217 60-74 6 0,100 75-89 5 0,083 90-104 7 0,117

Rakendusstatistika
thumbnail
12
docx

Rakendusstatistika arvutusgraafiline töö 1

R= 99 - 0 = 99 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 Dispersiooni usaldusvahemik: = 0,10 ja (leidsin need Exceli CHIINV funktsiooni abil) 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10): 3.1 H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 1 Et Hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,711 > -0,645. Hüpotees võetakse vastu. 3.2 H0: 2 = 800 alternatiiviga H2: 2 800 Et hüpotees vastu võetaks peab jääme kahe kriitilise väärtuse vahele: 13,84 < 26,038< 36,42. Hüpotees võetakse vastu. 4.Leida valimile vastav empiiriline histogramm võrdlaiade vahemikega 0-20, 20-40, 40-60, 60-80 ja 80-100 ning kontrollida - testi järgi olulisuse nivool = 0,10 järgmisi hüpoteese intervalli tõenäosu

Rakendusstatistika



Lisainfo

Rakendusstatistika kodutöö

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



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