13 11 kriitiline 0,521 0,576 väärtus tegelik väärtus 0,222222222 0,375 võrdlus ei ole ekse ei ole ekse ii pi xi ni*xi pi 1 37 37 1 1 37,02 37,02 2 1 37,04 37,04 4 2 37,11 74,22 1
küsimustiku täitmine veebis ankeetvaatlus ülevaade ettevõtte telefoniarvetest dokumentaalvaatlus Esita 4. Andmete kogumise meetodid on vaatlus ja eksperiment Esita 5. Jäme mõõtmisviga, mis enamasti on põhjustatud inimlikust eksimusest, on Vali üks vastus. a. juhuslik viga b. erind c. ekse Esita 6.Inimese vanus täisaastates on a. pidev intervallskaala b. järjestusskaala c. diskreetne intervallskaala Esita 7. Kogumi maht on a. kogumi elementide arv b. kogumi kõige suurema elemendi ja kõige väiksema elemendi vahe c. kogumi kõige suurema elemendi väärtus d. kogumi elementide summa Esita 8. Kauplusse sisenejate loendamine on a. sekundaarne vaatlus b. dokumentaalvaatlus c. eksperiment
3. 0,77 20 35,13 1,76 3,1 9,77 0,04 4. 0,74 20 34,41 1,72 2,96 9,89 -0,08 5. 0,59 20 30,88 1,54 2,37 9,84 -0,03 6. 0,68 20 33,25 1,66 2,76 9,76 0,05 Keskmin =9,81 =0,05 e Katse 2 on ekse seega ei arvestanud katse 2 tulemusi. Konstant g avaldamine matemaatilise pendli võnkeperioodi valemist. Saame valemi Saadus tulemuse kvaliteet. Kvaliteeti saame määrata antud valemiga Lubatud vea protsent Oma andmetega saame Süsteemne viga. 9,76 9,81 9,86 g Esines väikseid juhuslike vigu. Süsteemset viga ei esinenud, kuna tegelik raskuskiirendus g=9,81 on võrdne töö tulemusel saad keskmisega
kus l - pendli pikkus, g - raskuskiirendus. Valem kehtib ainult väikeste vōnkeamplituudide korral,kui vōnkumist vōib lugeda harmooniliseks. Matemaatilise pendlina kasutame antud töös peenikese ja kerge niidi otsa kinnitatud kuulikest (joonis A). 1.4 Arvutus tulemuste tabel Katse nr. I, m n t, s T, s T2, s2 gi, m/s2 gk-gi, m/s2 1 0,407 15 19,49 1,299 1,687 9,52 EKSE 2 0,724 15 25,75 1,717 2,948 9,70 0,01 3 0,798 15 27,04 1,803 3,251 9,69 0,02 4 0,548 15 22,47 1,498 2,244 9,64 0,07 5 0,758 15 26,33 1,755 3,08 9,72 0,01 6 0,816 15 - 1,81 3,28 9,82 0,11
olevate andmetega kõik kuus g-d välja. Tulemused kandke tabelisse. Katse nr. l,m n t,s T,s T² , s² gi , m/s² gk gi, m/s² 1. 0,759 15 26,31 1,75 3,06 9,79 0,03 ; -0,02 2. 0,548 15 22,47 1,50 2,25 9,62 0,2 ; 0,15 3. 0,800 15 26,49 1,77 3,13 10,09 -0,27 ekse 4. 0,725 15 25,55 1,70 2,89 9,90 -0,08 ; -0,13 5. 0,402 15 19,27 1,28 1,64 9,68 0,14 ; 0,09 6. 0,819 15 27,15 1,81 3,28 9,86 -0,04 ; -0,09 i=1÷6 6. Arvutage keskmine gk väärtus ja keskmine absoluutne viga k. 4²l g= T² g
nimetatakse faktoriks. Sisendil x on k võimalikku väärtust/varianti/reziimi, mida tavaliselt nimetatakse tasemeks (nivooks). Väljundiks y on nagu regressioonanalüüsiski mingi pidev/kvantitatiivne/mõõdetav suurus y. Näited: erinevate väetiste või sortide või mullastikutüübi mõju põllukultuuri saagikusele, erinevate pinnaisolatsioonimaterjalide mõju pooljuhtseadise lekkevoolule, eriala mõju vilistlaste palgale. Eksete tsensuur (anomaaliate eristamine) Ekse (anomaalia, jäme viga) on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav (suhteliselt) suure kõrvalekaldena ülejäänud / õigetest katse- või vaatlustulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel (nt katsetingimuste rikkumine, mõõtevahendi rike, näidu lugemine valelt skaalalt, viga tulemi kirjapanekul/registreerimise, arvutus- või teisendusviga). Eksete äratundmise kriteeriumid on kahte liiki:
Nagu ajurünnaku puhul ikka, ideid ei kritiseerita ega hinnata, oluline on nende hulk. Kui ideede on otsas, võib üles kirjutatud väited järjest üle vaadata. Need tuleb nüüd keerata positiivseks. Seejärel paistavad juba esimesed tulemused kuidas ümberkeeratud ideed algse eesmärgi täitmisele kaasa aitavad. Seda meetodid siiski kasutame väga vähe, sest üldjuhul tulevad ajurünnakust juba piisavalt ideid. Vähemal määral kasutame loova mõtlemise tehnikana ka katse-ekse meetodit. Põhiliselt saab seda siis kasutada, kui on reaalselt olemas hüpotees, mille kontrollimiseks või tõestamiseks saab teha rea katseid. Selline katserida koosneb seeria katsetest, mille tulemusi on hüpoteesi põhjal võimalik ennustada, kui hüpotees peab paika. Kasutasime töö juures seda meetodit kontori siseõhkkonna loomisel. Tekkis olukord, kus töötajad ei olnud rahul senise ümbrusega ja tahtsid muutusi, aga samas ei teadnud ise ka täpselt, mida tahavad
erinevate nivoode efektid võib lugeda mittevõrdseks, seega sisendfaktori mõju väljundile on oluline Dispersioonanalüüsiga seotud arvutuste ülevaatlikuks esitamiseks ja ka teatud kontrolliks kasutatakse tavaliselt nende koondamist nn dispersioonanalüüsi tabelisse, milles koguhajuvus ja selle komponendid esitatakse vastavate hälvete ruutude summade SS kaudu. SS on koguhajuvus, SSa on rühmadevaheline hajuvus, SS0 on sühmasisene hajuvus. Ekse ehk anomaalia, jäme viga on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav suure kõrvalekaldena ülejäänud katsetulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel. Eksete äratundmise kriteeriumid on statistilised ja mittestatistilised. Juhtudes, kui katseandmetes on eksed, võib osutuda kohaseks minna üle nn mitteparameetriliste ehk jaotusvabade meetodite kasutamisele. Oluline erinevus on
väljundile on mitteoluline. Dispersioonanalüüsiga seotud arvutuste ülevaatlikuks esitamiseks ja ka teatud kontrolliks kasutatakse tavaliselt nende koondamist nn dispersioonanalüüsi tabelisse, milles koguhajuvus ja selle komponendid esitatakse vastavate hälvete ruutude summade SS kaudu. SS on koguhajuvus, SSa on rühmadevaheline hajuvus, SS0 on rühmasisene hajuvus. Ekse ehk anomaalia, jäme viga on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav suure kõrvalekaldena ülejäänud katsetulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel. Eksete äratundmise kriteeriumid on statistilised ja mittestatistilised. Juhtudes, kui katseandmetes on eksed, võib osutuda kohaseks minna üle nn mitteparameetriliste ehk jaotusvabade meetodite kasutamisele
....................................................................... 11 3. Mõõtetulemus kui juhuslik suurus ............................................................................................. 13 3.1. Histogramm ....................................................................................................................... 14 3.2. Dispersioon ja standardhälve............................................................................................. 16 3.3. Ekse ................................................................................................................................... 17 3.4. Aritmeetilise keskmise standardhälve ja Atüüpi määramatus ......................................... 18 3.5. Usaldusnivoo leidmine histogrammi alusel....................................................................... 19 4. Jaotusfunktsioonid. jaotusfunktsiooni hüpoteesi kontrollimine ................................................ 20
0, 1, 1, 4, 5, 5, 6, 7, 10, 10, 11, 12, 12, 15, 17, 20, 22, 23, 24, 25, 25, 25, 27, 33, 38, 38, 39, 39, 40, 43, 44, 44, 46, 52, 62, 62, 69, 69, 71, 71, 74, 74, 75, 75, 78, 78, 79, 79, 80, 82, 82, 85, 86, 87, 91, 91, 96, 96, 96, 98 Dixon-test Rlow=(x3-x1)/(xn-2-x1), n=60 -> Rlow=(1-0)/(96-0)=1/96=0,01 -> x1 ekse, sest et Rlow =0,01> Dkr=0,35 Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statilised h üpoteesid ja jaotused Tabel 1. Valim xi-juhuslik arv, ni xi kordumiste arv xmin=0, xmax=98 xi ni ni*xi ni*xi² ni(xi-x)² 0 1 0 0 2254.35 4320.78 1 2 2 2 1 4 1 4 16 1890.51 3609.10
käive, mingi tegevuse jaoks kulunud aeg Kuidas arvväärtused esinevad? Diskreetne skaala Pidev skaala Nimiskaalas ja järjestusskaalas mõõdetud tunnused – kvalitatiivsed tunnused Intervallskaalas mõõdetud tunnused – kvantitatiivsed tunnused Süstemaatiline viga – ebatäpne mõõtmisvahend (kell, kaal) või halvasti sõnastatud küsimus ankeedis Juhuslik viga – mõjutab mõõtmistulemust kord ühes, kord teises suunas Ekse – jäme viga, enamasti põhjustatud inimlikest eksimustest – näiteks jäeti sisestamata üks arvus esinev 0 (või on üks 0 ülearu) 2. KESKMISED Aritmeetiline keskmine – saab leida ainult intervallskaala korral. Aritmeetiline keskmine on tundlik ekstremaalsetele väärtustele. Valem: Kaalutud aritmeetiline keskmine – kasutame siis, kui on antud väärtuste xi esinemissagedused fi ehk kaalud. Valem:
b. andmete hankimine internetist dokumentaalvaatlus c. ettevõte saadab perioodiliselt andmeid statistikaametile korrespondentvaatlus d. küsitleja vestleb inimesega ja täidab vastuste põhjal küsitlusankeeti suuline vaatlus e. ülevaade ettevõtte telefoniarvetest dokumentaalvaatlus 4. Andmete kogumise meetodid on vaatlus ja eksperiment 5. Jäme mõõtmisviga, mis enamasti on põhjustatud inimlikust eksimusest, on ekse 6. Inimese vanus täisaastates on diskreetne intervallskaala. 7. Kogumi maht on kogumi elementide arv 8. Kauplusse sisenejate loendamine on otsene vaatlus. 9. Tööjõu-uuringu ankeedis oli järgmine küsimus: ------------------------------------- Millise skaalaga on tegemist? Järjestusskaala 10. Kauba hinna korral kasutatakse intervallskaalat. 11. Kaupade koodid on nimiskaalas. 12
Dispersioon - juhusliku muutuja ja tema keskmise vaheliste hälvete ruutude keskmine, hinnatud ruutude keskmisega. Juhuslik viga - kogu katsetöö jooksul esinev juhuslik varieerumine hoolimata muutuja tihedast kontrollimisest Vabadusastmed - dispersiooni arvutamisel kasutatud näitaja, sageli sõltumatute tulemuste arvust ühe võrra väiksem. Keskmine, aritmeetiline keskmine - tulemuste summa jagatuna antud tulemuste kogumi arvuga. Ekse - teistest tulemustest väärtuselt piisavalt kaugel tulemus, mida ei saa lugeda kogumi osaks. Korduvus - korrektsel sama meetodi toimimisel identse katsematerjaliga, lühikesel ajavahemikul ja samadel katsetingimustel (sama operaator, aparatuur ja labor) saadud sõltumatute tulemuste lähedus. Korduvus seostub tulemuse vähima juhusliku muutumise olukorraga. Ajavahemik, mille jooksul tuleb saada korratud tulemused
annaabi.ee 
