Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse Registreeri konto
✍🏽 Avalikusta oma sahtlis olevad luuletused! Luuletus.ee Sulge

"Statistik" - 118 õppematerjali

Õppeained

Statistika -Eesti Maaülikool
Statistika -Tallinna Tehnikakõrgkool
Statistika -Tallinna Majanduskool
Statistika -Kutsekool
Statistika -Tallinna Pedagoogiline Seminar
Statistika -Tallinna Tehnikaülikool
Statistika -Euroülikool
Statistika -Eesti Mereakadeemia
thumbnail
1
doc

Statistik beschreiben

Die Angaben in der Grafik bezichen sich auf die Jahre 1910, 1932, 1960 und heute. Die Daten stammen von Statistischen Bundesamt und wurden in vier unterschiedlichen zuiträumen erhoben. Die Lebenserwartung wird in Form von Säulen pro Zeitraum, eine blaue und eine rote Säule. Rot ist für die Lebenserwartung der Frauen und blau ist für die Männer. Es ist interessant, dass die Deutschen immer älter werden. Am Anfang des letzten Jahrhunderts wurden die deutschen Männer nur ungefähr 45 Jahre alt und die Frauen nur 48 Jahre alt. Heute werden sie fast doppelt so alt. Die Frauen in Deutschland werden im Durchschnitt knapp 82 Jahre alt und die Männer ungefähr 76 Jahre alt. Wie die Tabelle auch zeigt, werden Männer, die 1932 geboren wurden, ungefähr 60 Jahre und die Frauen ungefähr 63 Ja...

Saksa keel
3 allalaadimist
thumbnail
11
pdf

Arvutusgraafiline töö

Arvutusgraafiline töö | Mihkel Heinmaa | MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Mihkel Heinmaa | YAGB31 | sügis 2010 Osa A 1. Keskväärtus: Excel: AVERAGE Dispersioon: ( ) Excel: VAR Standardhälve: Excel: STDEV Mediaan: Mediaan on va...

Rakendusstatistika
295 allalaadimist
thumbnail
10
doc

Arvutusgraafiline rakendusstatistika kodutöö

Hindame valimi parameetreid Hindamiseks kasutame järgmised valemid: Keskväärtus: 44,12 Dispersioon: 673,44 Standardhälve: 25,95 Mediaani ja haarde leidmiseks teeme valimi liikmete ümberjärjestuse: Mediaan: 51 Haare: 92-4= 88 2. Leiame keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (usaldusnivoo = 0,10), eeldades üldkogumi normaaljaotust Keskväärtuse jaoks kasutame t-statistikut f = N ­ 1 = 24 t0,95(24) = 1,7109 = 8,88 (poollaius) P(35,24 < < 53) = 0,9 Dispersiooni jaoks kasutame 2-statistikut f = N ­ 1 = 24 20.95(24) = 36,415 20.05(24) = 13,848 P (443,9 < 2 < 1167,15) = 0,9 3. Kontrollime hüpoteese keksväärtuse ja dispersiooni kohta, eeldades üldkogumi normaaljaotust, ja kasutades usaldusnivood = 0,10 3.1 H0: = 50; H1: 50 Kontrollimiseks kasutame t-statistikut: t = ­ 1,1329 f = N ­ 1 = 24 Kriitiline t-statistiku väärtus t0,95(24) = 1,711 Kuna t < tkr, sii...

Rakendusstatistika
137 allalaadimist
thumbnail
13
docx

Rakendusstatistika

Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 3,3 2,0 4,6 3,9 3,0 2,7 6,3 Lahenduse kontrollelemendid Ülesanne/alamülesanne 1 Keskväärtus: Dispersioon:814,0567 Standardhälve:28,53 Mediaan: Me = 41 Haare: 2 Keskväärtuse usaldusvahemik: (35,08 ; 54,60) Dispersiooni usaldusvahemik: (536,45 ; 1410,64) 3. 3.1 t-statistik: t=0,90 Järeldus: võetakse vastu 3.2 - statistik : Järeldus: võetakse vastu 4 4.1 44,84 27,97 - statistik: Järeldus: peab paika 4.2 0,022 - statistik:14,98 Järeldus:lükatakse tagasi 4.3 U (0,100) - statistik: 1,4 Järeldus:lükatakse tagasi 7 ­ statistik: 0,13 Järeldus: lükatakse tagasi...

Rakendusstatistika
32 allalaadimist
thumbnail
43
pdf

Andmeanalüüs MS Exceli abil

Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat. Seetõttu pole ka eriti tegeletud konkreetsete näidetega ega tulemuste tõlgendamisega. See konspekt ei ole Andres Kiviste 1998 aastal ilmunud vihiku "Matemaatilise statistika algteadmisi ja rakenduslikke näiteid MS Exceli keskkonnas" ümbertrükk....

Informaatika
530 allalaadimist
thumbnail
21
doc

Andmeanalüüs sots.teadustes

Kui nii ei ole ja vastav erinevus (ebaühtlus) on piisavalt oluline, siis on tegemist sõltuvate tunnustega. Olulise hindamiseks kasutatakse hii-ruut statistikut , tähis 2 : m k (n nij - ni. n. j ) 2 2 = i =1 j =1 n ni . n. j Selle statistiku kasutamiseks peab kehtima eeldus, et iga lahtri oodatav absoluutne sagedus on vähemalt 5. Statistik 2 annab väärtuse seose olulisuse hindamiseks, kuid seose tugevuse hindamiseks on levinuim näitaja Crameri V: 2 V = n *l l = min(m -1, k -1) Andmetöötlus sotsiaalteadustes 12...

Uurimustöö metoodika
310 allalaadimist
thumbnail
10
doc

Tööstress

Stress tekib siis, kui inimene kohtab üle jõu käivaid ülesandeid ja teeb korduvalt ebaõnnestunud pingutusi raskuste ületamiseks olukorras, kus tal napib ressurssi. Ehkki stressil on teatud piirini ka oma head küljed, mõeldakse sellest rääkides enamasti töö- ja eluvõimet halvavat negatiivset seisundit. [1] Tööstress Kaasajal käsitletakse tööstressina pingeseisundit, mis on põhjustatud erinevate tööl esinevate stressorite ehk stressi põhjustajate poolt. Täpsemalt, tööstress on kogum emotsionaalseid, kognitiivseid, käitumuslikke ja füsioloogilisi reaktsioone, mida kutsuvad esile töö sisu, töökorraldusega seotud ja töökeskkonnas esinevad faktorid. [2] Stressi dünaamika Cooper-Cummingsi stressimudeli järgi: · Algstaadium ­ pingevaba periood....

Klienditeenindus
218 allalaadimist
thumbnail
15
pdf

Kordamisküsimuste vastused

n n Üldkogumi osakaalu usaldusvahemik: p^ - -1 1 - p^ (1 - p^ ) ; p^ + -1 1 - p^ (1 - p^ ) 2 n 2 n 7. Hüpoteeside kontroll: null- ja alternatiivne hüpotees, 1. ja 2. liiki viga, olulisuse nivoo. Hüpoteeside kontrolli etapid: 1) määratakse kindlaks otsuse langetamiseks vajalik statistik ja arvutatakse selle väärtus olemasoleva valimi põhjal. 2) otsustatakse olulisuse nivoo suurus 3) sõltuvalt valitud olulisuse nivoost määratakse kriitiline piirkond 4) kui statistiku väärtus kuulub kriitilisse piirkonda, lükatakse nullhüpotees tagasi 5) kui statistiku väärtus ei kuulu kriitilisse piirkonda, loetakse nullhüpotees õigeks Üks kahest lausest peab kehtima: H0: µµ0 H1: µ<µ0...

Tõenäosusteooria ja...
692 allalaadimist
thumbnail
3
doc

Aegread

Joonisel 1 on esitatud tarkvarapaketis EViews kasutatav korrelogramm , mille korral esitatakse autokorrelatsiooni-(AC) ja osaautokorrelatsioonikordajad (PAC) nii arvuliselt kui graafiliselt tärnidega. Joonis 1 USA agregeeritud tarbimise (1966-2007, kvartaalsed andmed) esimeste diferentside korrelogramm. Stohhastilise protsessi kirjeldamiseks kindlasti on vaja teha, kas mingi k Ta osutub, et juhul kui nullhüpotees kehtiks, siis mõlemad statistikud on asümptootiliselt Seega, kui statistik on suurem tabelis antud kriitilisest väärtusest, siis lükkame nulli tagasi. Väikeste valimite jaoks on Q- statistiku kasutamine praktikas eelistatavam, kuna testi võimsus on Box-Pierce testi omast suurem. Tarkvarapaketi EViews korrelogrammil on Ljung-Boxi testi statistik ning testi olulisuse tõenäosus. Kui olulisuse tõenäosus m-ndas reas on väiksem kui etteantud olulisuse nivoo (mis tavaliselt on kas 0.05 või 0...

Matemaatiline analüüs
45 allalaadimist
thumbnail
5
doc

Ökonomeetria mõisted

Regressioonianalüüs võimaldab mõõta nähtuste vahelise seose olemasolu, suunda ja tugevust, kuju ning välja tuua regressivõrrandi eristamaks sõltuvat ja sõltumatuid ehk seletavaid muutujaid. Reg.analüüs uurib sõltuva muutuja Y sõltuvust ühest või mitmest sõltumatus (seletavast) muutujast (X). 37. Reg.mudeli statistiline analüüs ­ mudeli parameetrite statistiline olulisus, usalduspiirid (t statistik , tjaotus). Usalduspiiride ja parameetrite kohta käivate hüpoteeside testimiseks on vaja teada parameetrite standardvigasid ja hinnangut regressiooni standardveale. Reeglina testitakse, kas parameetri hinnang erineb etteantud olulisuse nivoo korral nullist (st parameeter on statistiliselt oluline). Hüpoteeside testimisel leitakse tstatistiku väärtus ja vaadeldakse, kas ta kuulub ­t ja t vahele...

Majandus
103 allalaadimist
thumbnail
2
docx

Isiksuse põhitüübid

Väldib olukordi, mis on rangelt reglementeeritud (reeglite ja käskudega paigas). Seejuures on ise distsiplineeritud, mõtetes ja tegudes täpsust nõudev. Väldib ajuvabadust. Sobivad ametid: kuraator, lennundustehnoloog, geneetik, neuroloog, füsioloog, teadustöö assistent, andmebaaside administraator, keemik, hambaarst, lendur, statistik , psühhiaater, joonestaja, lastearst, tolliametnik, teadustöötaja jne. 3. Kunstniku tüüp ehk artistlik isiksustüüp Isikupärane, originaalne, sõltumatu, tundlik, paindlik, impulsiivne, idealistlik, väljendusrikas, loominguline. On väga originaalne ja individualistlik. Soovib hallist massist erineda. Talle meeldib oma isikupära väljendada sõnades, helides, mitmesugustes materjalides, aga ka kehaliselt (näideldes ja tantsides). Teda iseloomustab keerukas maailmataju...

Inimese õpetus
33 allalaadimist
thumbnail
3
docx

Konspekt epidemioloogia eksamiks

Epi.ajalugu-John Graunt,surmatõendite alusel haigusteklassifikatsiooni võib defineerida kui jaotiste süsteemi millesse saadud tulpdiagrammi nimetatakse histogrammiks (järjestikuste London,esimest korda nii öelda mõõtis haiguste levikut. William Farr haigused on määrastud vastavalt kehtestatud kriteeriumidele RHK tulpade vahele vahesid ei jäeta). 2. Kirjeldavad statistikud . Statistik lõi süsteemi surmade ja surmapõhjuste jooksvaks registreerimiseks. eesmärgiks on võimaldada eri riikides eri aegadel kogutud suremuse ja on valimit iseloomustav arvkarakteristik, mis arvutatakse tunnuse John Snow-koolera ja joogivee allikad. Moodne epi Alates 1950ndate haigestumuse andmete süstemaatilist registreerimist, analüüsimist, väärtuste põhjal. Valimi keskväärtus ehk valimikeskmine, milleks on...

Arstiteadus
65 allalaadimist
thumbnail
9
docx

Nimetu

Keskväärtus: Dispersioon: Standardhälve: Mediaani leidmiseks rivistan arvud tabelis kasvavasse järjekorda ja leian sealt valimi keskel oleva väärtuse ehk tabeli algusest või lõpust 13.-nda arvu (sest valimi maht on 25). Me=44 Haare: R=99-2=97 2. Keskväärtuse usaldusvahemiku leidmine (leitud t-jaotuse tabelist) Dispersiooni usaldusvahemiku leidmine (tuleb jaotuse tabelist) (tuleb jaotuse tabelist) Keili Kajava 3. 3.1 Kuna |t| < t0,95(24) (|-0,648| < 1,711), siis võib järeldada, et põhikogumi keskväärtus saab olla 25 valimi alusel. Seega H0 hüpotees vastu võetud. 3.2 Kuna 2 jääb ja vahele (13,85 < 32,1 < 36,4), siis hü...

87 allalaadimist
thumbnail
19
doc

RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT

Sellisel juhul kasutatakse kogumi statistiliste parameetrite (kogumi keskväärtus, standardhälve) hindamiseks väljavõttu ehk valimit. Valimi kasutamise põhjused: · kogumi vaatlus on praktiliselt võimatu; · kogumi vaatlus on liialt kallis; · kogumi vaatlus rikub kogumit. Valimite kasutamisele pandi teoreetiline alus 19.saj keskel, mil Norra statistik Kiaer avaldas oma töö representatiivsest valikumeetodist. Valimite moodustamise viisid jagunevad kaheks: 1. Valikuuring on statistiline uuring, milles otsustused kogumi kohta tehakse valimi (kogumi ühe osa) baasil. 2. Tõenäosuslikud valikud - iga kogumi objekti jaoks on teada tema üldkogumisse sattumise tõenäosus. Lihtne juhuvalik. Kõigil üldkogummi objektidel on võrdne valimisse sattumise tõenäosus. Näiteks juhuslike numbrite alusel....

Planeetide geoloogia
107 allalaadimist
thumbnail
2
docx

Vääriti mõõdetud inimene "2 peatükki"

sakslaste koljumahtu taandab ta suuremaks ning mustadel väiksemaks) Peatüki lõpus jaotab Gould Mortoni enda tüssasaamis meetodid 4 erinevasse lõiku, seletades ära kõik vead mina Morton ise ei pannud tähele , kas siis tahtlikult või tahtmatult. Teine peatükk ,,Peade mõõtmine" Paul Bronca ja kranioloogia õitseaeg": Selles peatükis peatükis kirjutab autor esiteks väikseks vahepalaks räägib ta Francis Galtonist, kes oli kiindunud statistik . Ta kogus andmeid isegi igavlemise määra mõõtmiseks. Galton hiljem avas Rahvusvahelisel Näitusel oma laboratooriumi, kus inimesed said kolme penni eest testida ja mõõta, sealt tuli ka tema huvi koljude ja kehade mõõtmise vastu. Edasi võib lugeda Robert Bennett Bean´ist. Bean mõõtis ajusid ja pani kindlalt arvudega kirja, et valge rass on intelligentsem teistest. Sama süsteemi kasutades võrdles ta mehi ja naisi....

Filosoofia
52 allalaadimist
thumbnail
10
docx

Rakendusstatistika arvutusgraafiline töö nr. 1

Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 1,3 0,2 0,7 4,2 3,6 2,6 1,9 Lahenduse kontrollelemendid Ülesanne/alamülesanne 1 Keskväärtus: Dispersioon: Standardhälve: Mediaan: Me = 74 Haare: 2 Keskväärtuse usaldusvahemik: (47,38 ; 69,34) Dispersiooni usaldusvahemik: (679 ; 1791) 3. 3.1 t-statistik: t=1,3 Järeldus: võetakse vastu 3.2 - statistik : Järeldus: võetakse vastu 4 4.1 58 30,5 - statistik: Järeldus: lükatakse tagasi 4.2 0,017 - statistik: 31,46 Järeldus:lükatakse tagasi 4.3 - statistik: 6 Järeldus:lükatakse tagasi 7 ­ statistik: 0,29 Järeldus: lükatakse tagasi...

Rakendusstatistika
471 allalaadimist
thumbnail
8
docx

Rakedusstatistika Kodutöö

Keskväärtus =46,20 Dispersioon =867,91 Standardhäve =29,46 Mediaan Me=46 Haare R = xmax ­ xmin = 99 ­ 0 = 99 2. Keskväärtuse usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10: 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...

Rakendusstatistika
260 allalaadimist
thumbnail
0
docx

V. Hugo Jumalaema kirik Pariisis terve raamat

1 VICTOR HUGO_JUMALAEMA KIRIK PARIISIS ROMAAN Tõlkinud Johannes Semper KIRJASTUS ,,EESTI RAAMAT" TALLINN 1971 T (Prantsuse) H82 Originaali tiitel: Victor Hugo Notre-Dame de Paris Paris, Nelson, i. a. Kunstiliselt kujundanud Jüri Palm Mõni aasta tagasi leidis selle raamatu autor Jumalaema kirikus käies või õigemini seal uurivalt otsides ühe torni hämarast kurust seina sisse kraabitud sõna . ' ANAT KH Need vanadusest tuhmunud, üsna sügavale kivisse kraabitud suured kreeka tähed, mis oma vormi ja asendi poolest meenutasid kuidagi gooti kirja, viidates sellele, et neid võis sinna kirjutanud olla mõne keskaja inimese käsi, kõigepealt aga neisse kätketud sünge ja saatuslik mõte, jätsid autorisse sügava mulje. Ta küsis eneselt ja katsus mõista, milline vaevatud hing see pidi küll olema, kes siit maailmast ei tahtnud lahkuda ilma seda kuriteo või õnnetuse märki vana kiriku seinale jätmata. Hiljem on seda seina (ei mäleta küll täpselt, millist j...

Kirjandus
90 allalaadimist
thumbnail
8
docx

Rakendusstatistika kokkuvõte

Miteparameetriline Mann-Whitney test on kahe valimi homogeensushüpoteesi kontrolliks. Testi sammud: *koguda kaks sõltumatut valimit *järjestada andmed ühise kasvava reana *leida kummagi valimi elementidele xi ja yj vastavad järjekorranumbrid ühises reas. *leida xi'dele vastavate järjekorranumbrite summa *leida testi statistik T=S-N(N+1)/2 *valitud olulisuse nivoo alfa ja valimite mahtude N ja M jaoks leida vastavatest tabelist kriitiline kvantiil *järelduste tegemine: kuistatistik jääb kahe kriitlise kvantiili vahele, siis võetakse nullhüpotees vastu ja valimid võib lugeda homogeenseks. Aegrida on aja järgi järjestatud valim. Aegridade põhjal mudeli hindamist, sellest järelduste tegemist jms nim aegridade analüüsiks. Aegread tekivad selliste protsesside...

Rakendusstatistika
296 allalaadimist
thumbnail
9
docx

Rakendusstatistika arvutusgraafiline kodutöö

RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 12 6 11 62 20 62 7 98 10 1 52 27 80 25 94 46 38 74 95 33 71 15 96 4 87 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=45, 04 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=1164,123 Standardhälve: Sx=34,1193 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=38 Haare: R=97 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik:...

Rakendusstatistika
338 allalaadimist


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