Rohkem kui 2 võrreldavat kogumit. Analüüsitakse reklaami asukoha mõju toote ostmisele. Valitakse 30 sarnast kauplust, kus ühe ja sama kauba reklaam paigutatakse erinevalt: 10 kaupluses aknale, 10 poe sissekäigu juurde, 10 vahetult kauba müügileti juurde. Tulemusi fikseeritakse müüdud kauba koguse (tükkide) järgi. Meie näites müügikogus on tulemus ehk funktsioonitunnus, millele oletuste kohaselt avaldab mõju reklaami asukoht kui argumenttunnus. DA käigus otsitakse vastust küsimusele, kas argumenttunnus mõjutab statistiliselt olulisel määral funktsioonitunnuse väärtust. Otsime vastust küsimusele, kas reklaami paigutus mõjutab müügitulemust. Argumenttunnus kannab DA-s traditsiooniliselt faktori nime ning selle üksikväärtusi nimetatakse tasemeteks. Meie näites on faktoril 3 taset: reklaam aknal, reklaam ukse juures ja reklaam letis. DA liigitatakse vastavalt faktorite arvule ja iseloomule:
astakkorrelatsioonikordajat. 31. Mida iseloomustab determinatsioonikordaja? Determinatsioonikordaja R2 iseloomustab mudeli kirjeldusvõimet. See näitab, kui suure osa sõltuva tunnuse koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvu 32. Mida iseloomustab jääkstandardhälve? Jääkstandardhälve e. prognoosiviga iseloomustab funktsioontunnuse erinevust regressioonijoonest. 33. Milleks kasutatakse dispersioonanalüüsi? Analüüsi lugemisoskus. 34. Mis on funktsioontunnus? 35. Mis on argumenttunnus? 36. Ronald Fisher oli inglise matemaatik ja evolutsiooniteoreetik. Ta formaliseeris loodusliku valiku teooria ja formuleeris loodusliku valiku teoreemid. Ta tegeles statistiliste meetoditega ning arendas katse planeerimise teooriat. Carl Friedrich Gauss oli saksa matemaatik, astronoom, polühistor ja füüsik. Gaussi peetakse oma varajase matemaatilise võimekuse tõttu imelapseks. Gauss on olulise panuse andnud paljudesse teaduse valdkondadesse, sealhulgas arvuteooria,
See näitab, kui suure osa sõltuva tunnuse koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvus 32. Mida iseloomustab jääkstandardhälve? Jääkstandardhälve e. prognoosiviga iseloomustab funktsioontunnuse erinevust regressioonijoonest. 33. Milleks kasutatakse dispersioonanalüüsi? Analüüsi lugemisoskus. Dispersioonanalüüsi eesmärk on kontrollida gruppidevaheliste erinevuste statistilist olulisust. 34. Mis on funktsioontunnus? Y=b0+b1*x 35. Mis on argumenttunnus? Y=b0+b1*x 36. Ronald Fisher, Carl Friedrich Gauss, Sir Francis Galton, Ernst Hjalmar Waloddi Weibull. Ronald Aylmer Fisher (17. veebruar 1890 29. juuli 1962) oli inglise matemaatik ja evolutsiooniteoreetik. Ta formaliseeris loodusliku valiku teooria ja formuleeris loodusliku valiku teoreemid. Ta tegeles statistiliste meetoditega ning arendas katse planeerimise teooriat. Carl Friedrich Gauss (1777-1855) · Saksa matemaatik, astronoom ja füüsik · Normaaljaotus ehk Gaussi kõver
Tabel 6. Prognoos. Prognoos aasta 2002 2003 2000 2008 eksam/kool 34 63 54 50 kood 3 3 3 3 test 7,791813 9,332244 9,476427 7,381256 2) Valime välja regressiooniobjektid, mis on: matemaatika riigieksam ja matemaatika hinne. Uuritav tunnus on matemaatika riigieksami tulemus, argumenttunnus on keskkooli hinne. Mudeli analüüs Alustame mudeli ja selle liikmete olulisuse hindamisest. Mudeli olulisus on p= 2,83E- 13, seega mudel on oluline (vt. Tabel 34). P-value tunnusel test on 2,83E-13. Kasutades mudeli liikmete 14oefitsiente, koostame valemi prognoosi jaoks: Eksam = 1,66*ln(hinne)+1,5±0,84 Kirjeldatuse aste on 27%. Standardiseeritud jääkide summa läheneb nullile. Standardiseeritud jääkide hulgas polnud ühtegi liiget, mille väärtus oleks üle 3 olnud
või nii tugeva seosega valim juhul, kui ülskogumis seda seost või erinevust ei oleks. Statistlise olulisus sõltub: 1) Seose tugevusest – st sõltub sllest aga ei mõõda seda. 2) Juhusliku varieeruvuse hulgast. 3) Valimi suurusest. Statistika valdamine rakendustasemel tähendabki oskust valida olukorrale vastav test (neid on väga plaju erinevaid) ja selle tulemusi õigesti interpreteerida. Seletav tunnus ehk kirjeldav tunnus ehk argumenttunnus ehk sõltumatu tunnus. Prognoositav tunnus ehk funktsioontunnus ehk sõltuv tunnus. Sõltuv tunnus sõltub sõltumatust. Vabadusastmete arv (degree og freedom, df) – sõltumatute muutujate arv. SAGEDUS- JA JAOTUSTABELID Keskmised – Mediaan - Mood - Kvartiilid - Dispersioon - Standardhälve - Variatsioonikoefitsient - Standardviga - Usalduspiirid keskmisele - 4.LOENG STATISTILISED TESTID
Andmeanalüüs MS Exceli abil - regressioonanalüüs Antud näite korral on meil tudengi kaal prognoositav tema pikkusest valemiga Kaal = -107,5 + 0,9967*Pikkus, kusjuures selline mudel võimaldab ära kirjeldada 82% tunnuse 'Kaal' hajuvusest. NB! Joonise tegemisel paigutage vertikaalsele teljele (y-teljele) uuritav (prognoositav) tunnus ja horisontaalteljele (x-teljele) argumenttunnus. Protseduur Regression Täieliku lineaarse regressioonanalüüsi tegemiseks on MS Exceli keskkonnas protseduur Regression (Tools -> Data Analysis). Erinevalt Chart Wizard'st või funktsioonidest võimaldab see teostada ka mitmest regressioonanalüüsi, argumenttunnuste blokid peavad siis vaid paiknema üksteise kõrval (et neid saaks ette anda ühe pideva andmeblokina)
Regressioonanalüüs on üks majandusstatistikas kasutatavatest põhimeetoditest. Regressioon- analüüsi kasutamine võimaldab konstrueerida mudeleid, mis on aluseks majandusteoreetiliste hüpoteeside kontrollimisele ja majandusprotsesside võimaliku arengu prognoosimisele. Regressioonanalüüsi liigitatakse sõltuvalt argumentide arvust o lihtne regressioon üks argumenttunnus, mudel kujul y=f(x); o mitmene regressioon mitu argumenttunnust, mudel kujul y=f(x1, x2, x3, ...). Lihtsa regressiooni läbiviimiseks on Excelis olemas võimalus lisada hajuvusdiagrammile sobiva kujuga tasandusjoon (Add Trendline), seejuures joone sobivust hinnataksegi determinatsiooni- kordaja (R2) abil mida suurem on determinatsioonikordaja väärtus, seda paremat kirjeldatuseastet vastav mudel pakub. Näide 11-7 Lihtne regressioon
annaabi.ee 
