1 Standard Deviation 3.1 Sample Variance 9.7 Kurtosis (järsakuse kordaja) -0.9 Skewness (assümeetriakordaja ) -0.0 Range 11.2 Minimum 31.9 Maximum 43.1 Sum 1890.7 Count 50 Järgnevalt laseme Excel’il koostada histogrammi (Joonis 1), andes ette ainult valimi andmeveeru. Histogram 15 10 Sagedus 5 0 31.9 33.5 35.1 36.7 38.3 39.9 41.5 More Sekundid Joonis 1. Valimi histogramm ilma ette antud sagedusintervallideta Selleks, et anda programmile ette ka sagedusintervallid, tuleb esmalt arvutada vajalik intervallide arv. Kasutame selleks valemit k= √ n , kus n on valimi liikmete arv.
nivool 0,05 (95% tõenäosus). Normaaljaotuse olemasolu kinnitamiseks peab teststatistik JB olema väiksem 2 väärtusest. Et 2 = 66,339, siis ütleb vastav võrdus meile, et tegemist on normaaljaotusega. Ülesanne 5: Kontrollige Tabel 3 andmete normaaljaotust statistikaprogrammiga "Past" nii numbriliselt (StatisticsNormality tests) kui ka graafiliselt tõenäosuspaberi (PlotNormal probability plot) abil. Statistikaprogrammile "Past" 50 liikmelise andmeveeru etteandmisel ja StatisticsNormality tests käskluse andmisel saame järgmised numbrilised tulemused: A N 50 Shapiro-Wilk W 0.9687 p(normal) 0.2053 Anderson-Darling A 0.3133 p(normal) 0.5365 p(Monte Carlo) 0.5613 Jarque-Bera JB 1.649 p(normal) 0.4384 p(Monte Carlo) 0.2955 Tulemustest näeme, et Jarque-Bera testi väärtuseks on 1,649, mis on Excel'is arvutatust
annaabi.ee 
