leidub . Olgu meil vektorruumis 1 ja2 vektorruumid. Vastavalt 2 saame seosed x+ 1 =x, 1 +x =x iga xV, y+ 2 =y, 2+y=y iga yV. Valime teises seoses x= 2 ja kolmandad seoses y= 1 Saame 1+ 2= 2 ja 1 +2= 1 oleme saanud 1=1 +2 =2 , et 1 ja 2 olid V nullelemendid, siis on kõik V nullelemendid omavahel võrdsed, st. Saab olla vaid üks nullelement. 2.Sirgete kimp, mis sisaldab teineteisest erinevaid sirgeid üldvõrranditega s: A1x1+A2x2+A3=0; t: B1x1+B2x2+B3=0; koosneb parajasti nendest sirgetest, mille üldvõrrand avaldub kujul (A1x1+A2x2+A3)+(B1x1+B2x2+B3)=0; kus ja on vabalt valitud reaalarvud, mis ei ole korraga nullid. Tõestus: 1) On vaja näidata, et uus võrrand kirjeldab alati antud kimpu kuuluvat sirget: Olgu P(p1,p2) antud kibu keskpunkt, st Ps ja Pt, mistõttu P koordinaadid peavad rahuldama mõlemat võrradit- A1P1+A2P2+A3=0 ja B1P1+B2P2+B3=0. Olgu ,R, siis (A1P1+A2P2+A3)+(B1P1+B2P2+B3)=*0+*0=0.
rohkem mõjutab põhjusliku tunnuse muutumine tagajärgse tunnuse muutumist. Kui on positiivne siis sirge tõuseb kui negatiivne siis langeb. See näitab kui palju muutub tagajärgse tunnuse väärtus siis kui põhjusliku tunnuse väärtus muutub ühe ühiku võrra. Mõõtühik on : tagajärgse mõõtühik/põhjusliku mõõtühik. 53.Regressioonanalüüs mitme põhjusliku tunnuse korral – lineaarne mitmese reg võrrand näeb üldjuhul välja y= a+b1x1+.. +bnxn kus y=tagajärgne tunnus ja x = põhjuslik. 54.Regressioonanalüüs mittelineaarse seose korral – Lineaarseid seoseid esineb reaalsuses harva, aga lineaarseid regvõrrandeid kasutatakse sageli, sest regressioonikordaja pole absoluutselt täpne, regressioonivõrrand kehtib meie poolt vaadeldava muutumispiirkonna kohta, mittelineaarsed võrrandid on tundlikumad erandlike väärtuste osas, ebastabiilsemad. 55.Baas- ja ahelindeksid, teisendamine ühest kujust teise
0,9 1,0 väga tugev Korrelatsioonimaatriks Mõõta seoseid: mitmemõõtmeline analüüs Regressioonanalüüs võimaldab kirjeldada uuritava muutuja ja seda tõenäoliselt mõjutavate muutujate (predictors) vahelisi seoseid Mis mõjutab noorte kodanikukompetentsust? Y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + b6x6 Y - sõltuv tunnus X - sõltumatu tunnus b regressioonimudeli kordaja Klasteranalüüs kasutatakse objektide kui ka tunnuste grupeerimiseks nende omavahelise sarnasuse alusel Faktoranalüüs eesmärk leida ühisosa omavad tunnused ja moodustada nende põhjal uued kirjeldavad muutujad e faktorid 7. LOENG KVALITATIIVNE UURIMISTÖÖ Kvalitatiivi märksõnad Väike valim Sügavuti minek
annaabi.ee 
