100 punkti
Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 100 punkti.
~ 13 lehte
Lehekülgede arv dokumendis
2018-10-04
Kuupäev, millal dokument üles laeti
113 laadimist
Kokku alla laetud
0 arvamust
Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
bilcyh
Õppematerjali autor
Test 1 mood, mediaan, aritmeetiline keskmine, asendikeskmine, mahukeskmine aritmeetiline keskmine, mood aritmeetiline keskmine, mood, mediaan, detsiilid detsiil, kvartiil lihtne harmooniline keskmine, kaalutud aritmeetiline keskmine, kaalutud harmooniline keskmine, lihtne aritmeetiline keskmine, mood, järjestusskaala kaalutud aritmeetiline keskmine, mediaan keskmise hinnaga, keskmine hind, arvukogumis, geomeetriline keskmine, harmooniline, aritmeetline mood, mediaan, harmooniline, aritmeetiline aritmeetiline, geomeetriline, harmooniline, mediaan Test 3 asümmeetriakordaja, püstakus, järku keskmoment, algmoment, tingmoment 1. 50 2. 65 3. 65 4. 90 5. 40 6. 70 kvartiilihaare, variatsiooniamplituud 3. 30 4. 10 5. 55,6 intervallskaala, standardhälve, püstakus kordaja, ekstsess järjestusskaala, mood, kvartiilhaare, standardhälbe valem, standardhälve tsebõsovi võrratus, variatsioonikoefitsient indeksid, kvantitatiivne, kva
p> α võtame vastu nullhüpoteesi H0 Väikesed valimid ja t-test – Valemid: Standardviga s * sõltub sellest, kas kogumites on dispersioon ühesugune või mitte. Dispersioonide testimiseks F-test. Parameetri empiiriline väärtus - F-test dispersioonide testimiseks - Nullhüpotees H0 σ1^2 = σ2^2 Sisukas hüpotees H1 σ1^2 ≠ σ2^2 Nullhüpotees on ümber lükatud, kui empiiriline väärtus F erineb oluliselt ühest. Nullhüpoteesi korral F=1 Mitteparameetrilised testid - kasutatakse juhul kui uuritava tunnuse mõõtmiseks ei saa kasutada intervallskaalat. Nt: märgitest, χ 2-test(hii-ruut) Märgitest – Märgitesti kriitilised väärtused - χ 2-test - Jaotuse sobivuse test - Kas valitud teoreetiline jaotus sobib empiirilise jaotuse kirjeldamiseks? Kahe kvalitatiivse tunnuse vaheline seos. Nullhüpotees: empiiriline ja teoreetiline jaotus langevad kokku. Sisukas hüpotees: empiiriline ja teoreetiline jaotus erinevad oluliselt.
Kvalitatiivse suuruse keskväärtuse muutumist, mis on tingitud nii kvantitatiivse teguri muutustest kui ka kvalitatiivse teguri enda muuutustest, iseloomustab Vali üks vastus. a. püsiva struktuuri indeks b. struktuurinihete indeks c. muutuva struktuuri indeks Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 2 Hinded: 1 Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel võetakse vastu sisukas hüpotees, kui Vali üks vastus. a. parameetri empiiriline väärtus on suurem kui kriitiline b. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on väiksem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus. c. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on suurem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus; Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 3 Hinded: 1 Diskreetsel juhuslikul suurusel võib olla kolm väärtust : väärtus "2" tõenäosusega 0,2; väärtus "4" tõenäosusega 0,5 ja väärtus "7" tõenäosusega 0,3. Selle juhusliku suuruse keskväärtus on Vali
Kvalitatiivse suuruse keskväärtuse muutumist, mis on tingitud nii kvantitatiivse teguri muutustest kui ka kvalitatiivse teguri enda muuutustest, iseloomustab Vali üks vastus. a. püsiva struktuuri indeks b. struktuurinihete indeks c. muutuva struktuuri indeks Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 2 Hinded: 1 Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel võetakse vastu sisukas hüpotees, kui Vali üks vastus. a. parameetri empiiriline väärtus on suurem kui kriitiline b. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on väiksem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus. c. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on suurem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus; Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 3 Hinded: 1 Diskreetsel juhuslikul suurusel võib olla kolm väärtust : väärtus "2" tõenäosusega 0,2; väärtus "4" tõenäosusega 0,5 ja väärtus "7" tõenäosusega 0,3. Selle juhusliku suuruse
teor.sagedused, kontrollida kooskõla xruut –testiga. CHISQ.INV.RT(0,05;v),
kus v=r*-p-1 (v-vabadusastmetearv, r*rühmade arv, p – teoreetilise jaotuse
parameetrite arv). Kui emp>teor siis võime jaotuste erinevuse lugeda
oluliskes, kui emp≤teor, siis antud olulisuse nivool erinevusi oluliseks
lugeda ei saa. Kui emp
1. Mis on üldkogum?..............................................................................................................3 2. Mis on valim? Esinduslik valim.........................................................................................3 3. Mis on andmestik? Rühmitamata ja rühmitatud andmestik...............................................3 4. Arvuline tunnus – pidev, diskreetne...................................................................................3 5. Mittearvuline tunnus – järjestustunnus, nominaaltunnus...................................................3 6. Mis on juhuslik suurus?......................................................................................................3 7. Kuidas on defineeritud jaotusfunktsioon? Jaotusfunktsiooni skitseerimine, graafikult lugemine (kvantiil, kvartiil, mediaan, täiendkvantiil)............................................................3 8. Mis on juhusliku suuruse p-kvantiil? Mis on juhusliku suuruse
13. Vähimruutude meetodi korral minimeeritakse hälvete ruutude summat. Millisel joonisel on need hälbed vaatlusandmete ja regressioonjoone vahel õigesti märgitud? – joonis B 14. Kui kahe juhusliku suuruse kovariatsioon =0, siis need suurused on sõltumatud? – Väär 1. Mudel y=4,5−2,5x1+3,4x2+u Kordaja -2,5 tõlgendus – Kui x1 suureneb ühiku võrra ja x2 jääb samaks, siis y väheneb 2,5 võrra 2. Mudeli y=5,8+2,3x1−4,5x2+u, testid näitasid, et tunnus x2 on mitteoluline. Kas võib siis mudeli kirjutada kujul y=5,6+2,3x1+u? - Ei, tuleb hinnata uuesti ilma x2 3. Mis võib põhjustada selle, et mudeli hindamisel mingi seletav tunnus on statistiliselt mitteoluline? tunnus ei sobi mudelisse, valimi maht on liiga väike, esineb multikollineaarsus, tunnuste arv k on suur ja valimi maht n väike, st vabadusastmete arv n-k on väike. 4. F-testi olulisuse tõenäosus = 0,006738 5
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.
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
Kõik kommentaarid