Standardhälve, SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS (0)

1 Hindamata
Punktid

Esitatud küsimused

  • Keskmine). Kui suur peaks olema valim ?
  • Mida ta peab tegema ?
  • Mida suurm on usaldatavus, seda suurem on piiresindusviga ?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud ?
  • Milline oli juurdekasvutempo ?
  • Keskmist taset +/- 3 ühikut, usaldatavusega 95% ?
  • Kus kasutatakse diskreetset ehk sõredat tunnust ?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud ?
  • Milline oli juurdekasvutempo ?
  • Keskmist taset +/- 3 ühikut, usaldatavusega 95% ?
  • Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest ?
  • Mis juhtub müügiga, kui hinnad ei langeks ?
 
Säutsu twitteris
Standardhälve
1. leitav dispersiooni ruuduga (ruutjuurega)
2. paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus (kui on alternatiivne tunnus, siis saab olla kuni 0,5 – see on triki küsimus, kui panid õige, siis on ÕIGE)
3. ei saa olla lineaarhälbest suurem (väiksem)
4. varieeruvas reas = 0 (st puhul rida just varieerub )
5. ei ükski
Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk:
1. kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina
Pidev juhuslik suurus...
1. võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus.
2. juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv .
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%.
  • 1700 (üldkogum 1200)
  • 1280 (üldkogum 1200)
  • 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)
  • Ei ükski eelpool toodud valikutest
    Dispersioonanalüüsil
  • Analüüsi käigus antakse hinnang faktortunnuse mõju olulisele
  • Põhieesmärgiks on leida kogumi kirjeldamiseks dispersioon (analüüsiv, mitte ei kirjelda)
  • Nullhüpoteesi tagasilükatamiseks peab olema empiiriline F-suhe negatiivne (dispersioonid jagatakse omavahel, dispersioon on positiivne märgiga (hälvete ruutude keskmine)m seega ei saa negatiivne olla!)
  • Dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade vahelise dispersiooni korrutisega (summaga, mitte korrutisega)
    Hüpoteeside kontrollimisel:
    1. H0 on alati tõene
    2. kahepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
    3. ühepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
    4. hinnang antakse valimi põhjal
    5. hinnang antakse üldkogumi põhjal
    Hüpoteeside kontrollimisel:
    1. H0 on alati tõene
    2. Zemp näiab standardhälvete arvu ja µ ja µ0 vahel
    3. Zemp saab olla pos ainult suure valimi korral
    4. Ho tagasilükkamiseks peab Femp plema negatiivne
    5. ei ükski
    Aegridade tasandamisel:
    1. valitakse momentrea korral kronoloogiline keskmine
    2. pika aegrea korral ei kasutata vähimruutude meetodit
    3. valitakse tasandusjooneks võimaluse korral alati parabool
    4. kasutatakse geomeetrilist keskmist
    5. ei ükski ?
    Aritmeetiline keskmine +-1 standarthälvet hõlmab normaaljaotuse kõvera alusest pindalast
  • 95,45%
  • 99,93%
  • 90%
  • 68,27%
    Aritmeetiline keskmine t=3 standarthälvet hõlmab normaaljaotuse kõverat...
  • 90%
  • 99,7%
  • 100%
    Antud usaldatavus 95%, D=+-3 ja standarthälve 20 (siis oli antud segadusse ajamiseks ka mingi keskmine). Kui suur peaks olema valim? Valemiga n=z(alfa kahendikku)*standarthälbe ruut/Druuduga. Vastuseks tuli 171
    On antud kolme aasta jooksul, esialgne 100, pärast 200. Leida keskmine juurdekasvutempo
  • 10 ühiku
  • 20%
  • 41,4% kasvutempovalemiga 1,41-1=41,4%
  • Mitte ükski neist
    Esindusviga on oma sisult :
    1. Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena
    2. Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine
    3. Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus
    4. Ei ükski eelnevatest variantidest
    Mediaan
    1. on korrastamata rea keskmine element (korrastatud)
    2. on alati moodist suurem (vb olla ka väiksem)
    3. on alati geomeetrilisest keskmisest suurem (kindel seos puudub)
    4. normaaljaotuse puhul on moodiga võrdne
    5. ei ükski
    Normaaljaotuse puhul standarthälve +-1 annab kogu kõverast
  • 99,97%
  • 99%
  • 90%
  • 64,...%
    Eksponentkeskmine
    1. kasutatakse keskmise kasvutempo leidmisel (geomeetrilisena, mitu korda keskmiselt)
    2. ei arvesta rea kõiki väärtusi ( arvestab kindla kaaluga)
    3. on alati aritmeetilisest suurem (seaduspärasus puudub)
    4. kasutatakse aegrea tasandamisel (ÕIGE)
    5. ei ükski
    Standardhälve
    1. leitav dispersiooni ruuduga (ruutjuurega)
    2. paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus (kui on alternatiivne tunnus, siis saab olla kuni 0,5 – see on triki küsimus, kui panid õige, siis on ÕIGE)
    3. ei saa olla lineaarhälbest suurem (väiksem)
    4. varieeruvas reas = 0 (st puhul rida just varieerub)
    5. ei ükski
    Piiresindusviga on oma sisult:
    1. kõikde n-liikmeliste valimte artm . keskmiste keskmine
    2. vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi ja keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuste vahel
    3. väljavõtukeskmiste kvartiilhälve
    4. ei ükski
    Väljavõtukogumi suurus ei tohi sõltuda
  • Üldkogumi suurust (mida suurem üldkogum, seda suurem valim)
  • Üldkogumi keskmisest väärtusest
  • Usaldatavusest (mida suurem usaldatavus, seda suurem valim)
  • Soovitud täpsusest (mida täpsemat tulemust tahan, seda suurem peab olema valim)
  • Väärtuste varieeruvusest üldkogumis (mida suurem dispersioon, seda suurem on valim)
    Kvalitatiivse (väärtus, mida ei saa arvuna avaldada) tunnuse korral
  • Ei ole võimalik arvutada moodi
  • On võimalik metodoloogiliste vidage tekkimine
  • Ei ole võimalik kasutada seoste analüüsi
  • Kasutatakse keskmise taseme leidmisel geomeetrilist keskmist
    Keskmise taseme arvutamise juures
    1. ruutkeskmine annab võrreldes aritm. keskmisega 1,253 korda väiksema tulemuse
    2. ruutkeskmine ei anna võrreldes aritm. keskmisega suuremat tulemuse
    3. kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral
    4. kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult väga pikkade ridade korral (rea pikkus ei määra)
    4. mediaani ei kasutata kunagi paarituarvulistes ridades (saab kasutada)
    5. Mediaani kasutatakse ainult aegridades
    6. Suuremahuliste kogumite korral tuleb kasutada ainult harmoonilist keskmist
    7. Geomeetriline keskmine on kasutatav ainult kvantitatiivsete... korral
    9. Kvantitatiivse tunnuse korral tuleb arvutada ainult aritmeetiline keskmine (saab, aga ei pea)
    10. Geomeetriline keskmine on alati aritmeetilisest keskmisest väiksem
    11. mood ja mediaan on alati aritmeetilisest keskmisest suuremad(mitte alati)
    Viie aasta pikkuse aegrea algtase oli 100 ühikut ja lõpptase 400 ühikut. Milline oli rea keskmine juurdekasvutempo?
  • Ei saa arvutada, sest ei ole andmeid kõikide aastate kohta (vale)
  • 8%
  • 10 ühikut
  • 11,1 ühikut
  • 41%
    Kaupade keskmine hind alanes 3%, samal ajal tõusid hinnad keskmiselt 7%. Kas ja kuidas on võimalik leida struktuurinihete mõju?
  • Struktuurnihete mõju ei ole sellisel juhul võimalik arvutada
  • Struktuurnihete mõjul suurenes kogus 0,4%
  • Struktuurnihete mõjul keskmine hind ei muutunud
  • Struktuurnihete mõjul vähenes keskmine hind 9,3% (vale)
  • Ei ükski eelnevatest variantidest
    Normaalselt jaotuvas kogumis...
    1. ei toimu väärtuste varieerumist
    2. standardhälve peab võrduma nulliga
    3. jaotuskõver on sümmeetriline
    4. mõlemasuunalised kõrvalekalded ei ole võrdvõmalikud
    Normaalselt jaotuvas kogumis
  • Mediaan, mood ja aritmeetiline keskmine ei pea olema võrdsed (peavad)
  • Stadarthälve ei pea võrduma nulliga, kuid lineaarhälve peab olema null
  • Assümeetria kordaja peab olema alati positiivne (vale)
  • Ei esine väärtuste vatieerumist
  • Mõlemasuunalised kõrvalekalded keskmisest tasemest on võrdvõimalikud
    Normaaljaotuse korral
    1. aritm, keskmine ei saa olla suurem kui geom . keskmine
    2. geom. keskmine on alati aritm. keskmisega võrdne
    3. ei ole aritm. Keskmise ja mediaanig võrdsed
    Mediaan, mood ja aritmeetiline keskmine ei pea olema võrdsed (peavad)
    Mo=Me ei võrdu aritmeetilise keskmisega (kõik peaks võrduma)
    4. geom. Keskmine ja aritm. Keskmne on alati sama tähendusega
    5. kolmandat järku standardmoment on võrdne nulliga
    6. neljandat järku standardmoment on võrdne kolmega
    7. kui ekstsess on neg, siis jaotuskõver on lamedam ja laiem
    8. puudub sümmeetria (esineb sümmeetria)
    9. standarthälve = 0 (siis on sirge)
    11. keskväärtus on alati = 0 (ei ole alati, näiteks vanus või pikkus)
    Kümne aasta pikkusele aegreale arvutati tasandusjoone võrrand Y=20,5 – 2,5X. Kuidas saadud tulemus tõlgendada?
  • See funktsioon näitab sõltuva ja sõltumatu muutuja vahel väga tugeva seose olemasolu
  • Mitte kuidagi, sest parameeter b ei saa tulla negatiivne
  • Näitab sõltuva muutuja 2,5 ühikulist vähenemist x-i ühe ühikulise juurdekasvu korral
  • Näitab sõltuva muutuja 2,5 kordset kasvu x-i ühe ühikulise juurdekasvu korral (vale)
  • Mitte kuidagi, sest kordaja absoluutväärtus peab jääma 0 ja 1 vahele
    Tasandusjoon Y=18,5 – 0,48X
  • Näitab kasvavat lineaarset tendentsi (kahanevat)
  • Parameeter b ei tohi olla negatiivne
  • Vabaliige 18,5 kirjeldab joone tõusu
  • Igal ajaperioodil väärtused vähenevad 0,48 korda (mitte korda, vaid ühiku võrra)
  • Ei ükski
    Tasandusjoon Y= 18,5+0,48X
  • Kirjeldab X-i mõju Y-le
  • Kirjeldab seose tugevust ( korrelatsioon kirjeldab, aga see on regressioon ja lisaks peab olema veel teine funktsioon
  • Kirjeldab Y-i mõju X-le
  • On pööratav ka kujule X=18,5+0,48Y (peamine tingimus regressiooni puhul on, et funktsioon ei ole pööratav
  • Ei ükski
    Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist:
    1. Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades
    2. Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed
    3. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed (kasutatakse arit.keskmine)
    4. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid on võrdsed (kasutatakse arit.keskmine)
    5. Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures (standarthälbe arvutamine juures kasutatakse aritm. keskmist)
    6. Aegreaga ja selle tasandamise juures
    7. On alati arimteetilisest suurem (seaduspärasus puudub)
    8. Ei arvesta rea kõiki väärtusi (arvestab kindla kaaluga)
    9. Kasutatakse keskmise kasvutempo leidmisel (geomeetrilisena, mitu korda keskmiselt)
    7. Ei ükski
    Keskmine esindusviga
  • on vale keskmise valiku tulemus (me ei pea alguses valima, millist keskmist kasutame)
  • on vale keskmise valiku tulemusel tekkinud arvutusviga (esindusviga ei ole arvutusviga, valim esindab üldkogumit)
    3. on väljavõtukeskmiste lineaarhälve (standardhälve)
    4. vahe ühe valimi keskmise ja üldkogumi
  • 80% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla
    Vasakule Paremale
    Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #1 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #2 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #3 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #4 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #5 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #6 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #7 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #8 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #9 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #10 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #11 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #12 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #13 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #14 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #15 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #16 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #17 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #18 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #19 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #20 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #21 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #22 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #23 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #24 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #25 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #26
    Punktid 5 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 5 punkti.
    Leheküljed ~ 26 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2014-09-02 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 56 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor onde20 Õppematerjali autor

    Mõisted

    Sisukord

    • Z alfa/2
    • Usaldatavus
    • Vastus:
    • Age says

    Teemad

    • Standardhälve
    • paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus (kui on alternatiivne tunnus, siis saab olla kuni 0,5
    • see on triki küsimus, kui panid õige, siis on ÕIGE)
    • Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk
    • kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina
    • Pidev juhuslik suurus
    • võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus
    • Lineaarne regressioonimudelil
    • regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust
    • Dispersioonanalüüsi eesmärk on
    • 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%
    • Ei ükski eelpool toodud valikutest
    • Dispersioonanalüüsil
    • Analüüsi käigus antakse hinnang faktortunnuse mõju olulisele
    • Hüpoteeside kontrollimisel
    • hinnang antakse valimi põhjal
    • ei ükski
    • Aegridade tasandamisel
    • kasutatakse geomeetrilist keskmist
    • Aritmeetiline keskmine +-1 standarthälvet hõlmab normaaljaotuse kõvera alusest pindalast
    • Aritmeetiline keskmine t=3 standarthälvet hõlmab normaaljaotuse kõverat
    • Antud usaldatavus 95%, D=+-3 ja standarthälve 20 (siis oli antud segadusse ajamiseks ka mingi
    • keskmine). Kui suur peaks olema valim? Valemiga n=z(alfa kahendikku)*standarthälbe
    • ruut/Druuduga. Vastuseks tuli 171
    • On antud kolme aasta jooksul, esialgne 100, pärast 200. Leida keskmine juurdekasvutempo
    • Esindusviga on oma sisult
    • Mediaan
    • Normaaljaotuse puhul standarthälve +-1 annab kogu kõverast
    • 64,...%
    • Eksponentkeskmine
    • kasutatakse aegrea tasandamisel (ÕIGE)
    • Piiresindusviga on oma sisult
    • ei ükski
    • Väljavõtukogumi suurus ei tohi sõltuda
    • Üldkogumi keskmisest väärtusest
    • Kvalitatiivse (väärtus, mida ei saa arvuna avaldada) tunnuse korral
    • On võimalik metodoloogiliste vidage tekkimine
    • Keskmise taseme arvutamise juures
    • kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral
    • Geomeetriline keskmine on alati aritmeetilisest keskmisest väiksem
    • Viie aasta pikkuse aegrea algtase oli 100 ühikut ja lõpptase 400 ühikut. Milline oli rea keskmine
    • juurdekasvutempo?
    • Kaupade keskmine hind alanes 3%, samal ajal tõusid hinnad keskmiselt 7%. Kas ja kuidas on
    • võimalik leida struktuurinihete mõju?
    • Normaalselt jaotuvas kogumis
    • jaotuskõver on sümmeetriline
    • Normaalselt jaotuvas kogumis
    • Normaaljaotuse korral
    • kolmandat järku standardmoment on võrdne nulliga
    • Kümne aasta pikkusele aegreale arvutati tasandusjoone võrrand Y=20,5 – 2,5X. Kuidas saadud
    • tulemus tõlgendada?
    • Tasandusjoon Y=18,5 – 0,48X
    • Ei ükski
    • Tasandusjoon Y= 18,5+0,48X
    • Kirjeldab X-i mõju Y-le
    • Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist
    • Aegreaga ja selle tasandamise juures
    • Keskmine esindusviga
    • väljavõtukeskmiste standardhälve
    • on ruutjuur valimite keskmiste dispersioonist
    • Regressioonifunktsiooni usaldatavuse kontrollimisel dispersioonianalüüsi abil
    • Usaldatavuse kontrollimisel
    • Kasutatakse dispersioonde suhet
    • Üliõpilasel on antud ülesanne leida seos kahe valimi vahel. Mida ta peab tegema?
    • korrelatsioonisuhte, ülddispersiooni leidma
    • Üliõpilane sai ülesandeks hinnata kahe erineva kogumi konkreetsete tunnuste väärtuste vahel
    • esineva seose tugevust. Selleks tuleb tal
    • Hinnata korrelatsioonikordaja absoluutväärtust
    • Üliõpilane sai ülesandeks hinnata üldkogumist moodustatud valimi suuruse sobivust
    • Seoste analüüsil
    • Regressiooniseos on pööratav ja seost kirjeldab ainult üks funktsioon
    • Korrelatsioonikordaja absoluutväärtused paiknevad alati vahemikus 0 kuni 1
    • korrelatsioonikordaja peab olema 0 ja 1 vahel
    • Väärtuste varieeruvuse hindamisel
    • Hüpoteeside kontrollimisel
    • Tugeva samasuunalise lineaarse seose korral: (y=a+bx)
    • Valimvaatluse korral
    • Kronoloogilist keskmist kasutatakse kui on tegemist
    • Usaldatavuse kontrollimisel
    • Keskmise piiresindusvea korral
    • 5%)
    • Kronoloogilist keskmist kasutatakse aegridade keskmise taseme arvutamisel, kui on tegemist
    • momentreaga ning ajaperioodid üksikute momentide vahel on võrdsed
    • Geomeetrilist keskmist kasutatakse kõige sagedamini aegridade uurimisel, keskmise kasvutempo
    • arvutamisel
    • SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS
    • Selleks et väljavõtukogumi alusel tehtavad järeldused oleksid usaldatavad peab väljavõtukogum olema
    • ESINDUSLIK
    • Esinduslikkuse tagamiseks tuleb kasutada JUHUVÄLJAVÕTTU
    • Juhuväljavõtuga on tegemist, kui igal uuritaval kogumi liikmel on ühesugune tõenäosus sattuda
    • väljavõtukogumisse
    • Keskmine esindusviga on väljavõtukeskmiste standardhälve
    • Keskväärtuse hindamisel võrdub keskmine esindusviga e. standardviga (sigma) väljavõtukskmiste
    • standardhälbega
    • Kus kasutatakse diskreetset ehk sõredat tunnust?
    • Seose hindamisel tuleb leida kaks lineaarset regressioonifunktsiooni ning regressioonikordajate
    • geomeetriline keskmine
    • regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust
    • kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina
    • võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus
    • HÜPOTEESIDE KONTROLLIMINE
    • kasutatakse dispersioonde suhet (leitakse Femp
    • VALIMVAATLUS
    • Keskmine esindusviga on oma sisult
    • väljavõtukeskmiste standardhälve
    • on oma sisult
    • ei ükski
    • Esindusviga on vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi ja keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuste
    • vahel
    • Eksponentkeskmist kasutatakse siis kui on tegemist
    • Eksponentkeskmine leitakse iga ajamomendi jaoks välja arvatud kõige esimene
    • ÜLESANDED
    • 11,1 ühikut
    • 170
    • Esindusviga
    • Hüpoteesi kontrollimisel
    • Kui hind muutub kas käive muutub
    • Juurdekasvutempo on 3 aasta 100 (3 aastat oli)
    • Kui palju muutus kaupade maksumu skopguste muutumise tulemusena
    • korrelatiivne sõltuvus
    • antakse asümmeetria kordaja väärtus ja mida see tähendab
    • momendid (järk, tüüp, alg, kesk, ting momendid)
    • Momentideks
    • järguks
    • algmomentideks
    • keskmomentideks
    • tingmomentideks
    • Seoseks
    • Seadusteks
    • põhjuslik
    • osapõhjustest
    • Funktsionaalne seos
    • Statistilise (stohhastilise) sõltuvusega
    • mittetäielik
    • Seose suund
    • võrdelise seosega
    • konstantse seosega
    • pöördvõrdelise seosega
    • determinatsiooni kordajat
    • korrelatsiooni kordajat
    • tiheduse
    • põhimõte, kuidas normaalvõrrandite süsteem on ülesse ehitatud
    • 1. Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest?
    • astmefunktsioon ja eksponentfunktsioon (mida nendega tehakse)
    • trendijooned ja vaja leida ühe konkreetse näite ekstrapoleerimise teel prognoos (prognoos
    • peab olema antud näitaja järgi)
    • Sobivamaks (vähemalt formaalsest statistilisest kriteeriumist lähtudes) on
    • trendifunktsioon, mille puhul standardviga on väiksem mis tavaliselt esitatakse protsentides
    • ning hea vastavuse korral
    • ei tohiks olla
    • suurem kui 5%, rahuldava vastavuse korral mitte suurem kui 10%
    • trendifunktsioonide
    • kasutamise korral oleks mõistlik trendifunktsiooni statistilise usaldatavuse kontroll
    • läbi viia, kasutades selleks nullhüpoteesi (trendifunktsiooni tegelikud parameetrid on
    • võrdsed nulliga, s.t. uuritavas reas ei olegi trendi) paikapidavuse kontrollimist
    • Aegreas sisalduva autokorrelatsiooni all mõeldakse seost ühe ja sama rea liikmete vahel ehk
    • korrelatsiooni ridade ja nihutatud ridade vahel
    • visuaalne tasandamine
    • Analüütilisteks
    • Libisevateks keskmisteks
    • libisemis
    • keskmistamissammu
    • seose määramispiirkonnaks
    • Interpoleerimiseks
    • Ekstrapoleerimiseks
    • perspektiivset
    • eksponentkeskmised
    • Mahukeskmiste
    • majorantsuseks
    • variatsiooninäitarvudeks
    • absoluutseteks
    • suhtelisteks
    • keskmine absoluuthälve
    • Hüpoteesi kontrollimine tähendab protseduuri, mille tulemusel otsustatakse, kas olemasoleva
    • statistilise informatsiooni alusel on alust nullhüpotees tagasi lükata või mitte
    • Kontrollstatistik
    • on väljavõtustatistik, mille alusel tehakse otsustus nullhüpoteesi kohta
    • kriitiliseks piirkonnaks
    • Trendijoone usald. kontrollimine
    • Statistika eksami vanad küsimused

    Kommentaarid (0)

    Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri


    Sarnased materjalid

    86
    doc
    Statistika eksamiks
    16
    docx
    Statistika eksamiküsimused
    85
    pdf
    Konspekt
    10
    docx
    STATISTIKA konspekt
    22
    docx
    Statistika kordamisküsimused
    816
    pdf
    Matemaatika - Õhtuõpik
    11
    docx
    ÜLEVAADE TÕENÄOSUSTEOORIA PÕHIMÕISTETEST
    8
    docx
    Rakendusstatistika kokkuvõte





    Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
    Kasutajanimi / Email
    Parool

    Unustasid parooli?

    Pole kasutajat?

    Tee tasuta konto

    UUTELE LIITUJATELE KONTO MOBIILIGA AKTIVEERIMISEL +50 PUNKTI !