on kogu valim A ühtlane jaotus, mis osutus tõeseks. Jagasin seejärel valimi A viieks võrdse mahuga osaks ning kasutades dispersioonianalüüsi metoodikat tõestasin moodustunud rühmade keskväärtuste homogeensushüpoteesi . Käsitledes valimit A aegreana pikkusega N=25, tõestasin selle juhuslikkust mediaan- ja käänupunktide kriteeriumi järgi. Töö B osas arvutasin korrelatsiooniteguri (0,884) ja determinatsiooniteguri (0,781) ning mõlema järgi kontrollisin x ja y korreleerimatust, mis ostutus tõeseks. Leidsin ka lineaarse regressioonimudeli y=1,930+2,085x. Seejärel leidsin mudeli parameetrite hinnangud b 0 ja b1 ja nende usaldusvahemikud. Nende olulisuse kontrollimisel selgus, et b 0 on oluline liige ning b1 osutus mitteoluliseks. Kontrollisin ka mudeli adevaatsust ning mudel on adekvaate ja katseandmetega kooskõlas. Arvutasin ka kolme punkti prognoositavad väljundid mudeli jaoks ning nende
jaotus fikseeritud parameetritega a=0 ja b=100, mis osutus tõeseks. Jagasin seejärel valimi A viieks võrdse mahuga osaks ning kasutades dispersioonianalüüsi metoodikat tõestasin moodustunud rühmade keskväärtuste homogeensushüpoteesi. Käsitledes valimit A aegreana pikkusega N=25, tõestasin selle juhuslikkust mediaanikriteeriumi järgi, kuid käänupunktide kriteeriumi järgi mitte. Töö B osas arvutasin korrelatsiooniteguri, milleks on -0,945 ja determinatsiooniteguri 0,893 Mõlema järgi kontrollisin x ja y korreleerimatust, mis ostutus tõeseks. Leidsin ka lineaarse regressioonimudeli y=6,3 – 1,4x. Seejärel leidsin mudeli parameetrite hinnangud b0 ja b1 ja nende usaldusvahemikud. Kontrollisin mudeli adekvaatsust ning selgus, et mudel on adekvaatne ja katseandmetega kooskõlas. Samuti arvutasin kolme punkti prognoositavad väljundid mudeli jaoks ning nende usaldusvahemikud. Osa C 13./14.
Võrratused kehtivad ja aegrea võib lugeda mediaanikriteeriumi järgi juhuslikuks. Kontroll käänupunktide kriteeriumi järgi: Käänupunktide arv p = 16 Nullhüpotees võetakse vastu, kui kehtib võrratus (2( N - 2) - 1,96 (1, 6 N - 2,9)) p> 16 > 11,35 3 Võrratus kehtib ja aegrea võib lugeda ka käänupunktide kriteeriumi järgi juhuslikuks. OSA B 10. Leian x ja y seose jaoks korrelatsiooniteguri ja determinatsiooniteguri. Esmalt koostan tabeli: i- (xi - x)(y i xi yi xi - x yi - y (xi - x) 2 (yi - y) 2 y) 1 1,2 1,3 -1,88 -1,86 3,5344 3,4596 3,4968
annaabi.ee 
