Valimi parandatud dispersioonid s2X ja s2Y. Vajalik on võrrelda neid dispersioone Y0 % D(X) = D(Y) Fyf,k = s2max / s2min 43. Valimi parandatud dispersiooni võrdlemine põhikogumi tõese dispersiooniga Valimi maht n parandatud dispersiooniga s2. Y0 % 2 ] 20 2yf,k ] (n-1) s2 / 20 44. Kahe põhikogumi, mille dispersioonid on teada, keskmiste võrdlemine (suured sõltumatud valimid) Valimi suurused n>30 ja m>30 valimi keskmistega x ja y ja teada dispersioonidega D(X) ja D(Y). x y Y0 % M(X) ] M(Y); Zyf,m D X / n D Y / m 45. Kahe põhikogumi, mille dispersioonid ei ole teada kuid on eeldatavalt võrdsed, keskmiste võrdlemine (väikesed sõltumatud valimid) Valimi mahud n<30 ja m<30 valimi keskmistega x ja y ja leitud parandatud valimi dispersioonid s2X ja s2Y. Põhikogumi dispersioonid eeldatakse olevat ühesugused.
parameetri punkthinnangu ümber, mis katab parameetri õige väärtuse küllalt suure etteantud tõenäosusega. Täpsuse huvides räägitakse vahel ka alumisest ja ülemisest usalduspiirist (du Prel et. al 2009). 2.4 Student t-test Üheks rakendatavamaks testiks aritmeetiliste keskmiste võrdlemisel on t-test, nimetatakse ka selle väljamõtleja varjunime Student järgi Studenti t-testiks. Erinevad testid: võrdsete dispersioonidega üldkogumid; erineva dispersiooniga üldkogumid; paarikaupa andmed/mõõtmised (Livingston 2004). 2.5 Korreltasioonanalüüs Korrelatsioon tähendab nähtuste vastastikust sõltuvust ehk suhet, mille tõttu muutused ühes nähtuses kutsuvad esile ka muutused teises nähtuses. Korrelatiivse seose olemasolu ei tähenda, et suurused on omavahel põhjuslikult seotud. Korrelatsioon saab olla positiivne või negatiivne. Ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab positiivne korrelatsioon
väike p (p<0,1) siis on binoomjaotus lähendatav Poisson’i jaotusega. 33. Suurte arvude seadus, selle praktiline tähtsus – katsete arvu suurenedes juhuslikkuse mõju väheneb ning katsete arvu lähenedes lõpmatusele juhuslikkuse mõju kaob hoopsiki. Bernoulli – korduvatel katsetel küllalt suure katsete arvu korral on sündmuse tõenäosus p ja suhtelise sagedus w erinevus väga väike, st w=p. Tšebõšev – küllalt suure arvu võrdsete keskväärtuste ja dispersioonidega sõltumatute juhuslike suuruste puhul nende suuruste aritmeetiline keskmine langeb kokku nende ühise keskväärtusega. Ljapunovi –kui juhuslike suurus X on paljude sõltumatute juhuslike suuruste summa, millede osatähtsus on ühtlaselt väike, siis juhuslik suurus X on normaaljaotusega. 34. Punkt-ja vahemikhinnangud. Vabadusastmete arv – Punkthinnangud: üldkogumi parameetri punkthinnanguks on valimi vastav parameeter, so
annaabi.ee 
