Keskmise taseme arvutamise juures: moodi võib kasutada ka paarituarvulistes ridades geomeetriline keskmine on kasutatav ainult kvantitatiivsete tunnuste korral avatud äärerühmade puhul võiks kasutada mediaani aritmeetilise keskm asemel kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral Ruutkeskmine annab võrreldes aritmeetilise keskmisega suurema tulemuse geom.keskmine on alati aritmeetilisest keskmisest väiksem Keskmise väärtuse arvutamise juures: kasutatakse kordsete suuruste puhul geomeetrilist keskmist Mediaan: normaaljaotuse puhul on moodiga võrdne Kvartiilkeskmist kasutatakse kui on tegemist: ei ükski antud valikutest Kuupkeskmist kasut kui on tegemist: ei ükski Kronoloogilist keskmist kasutatakse, kui on tegemist: momentreaga ja ajavahemikud on võrdsed momentreaga aegrea kesmise taseme arvutamiseks. Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist aegreaga ja selle...
Age says: Isn= 1,02/0,97 = 1,05 ehk müük suureneks 5 Age says: % 12. Aegrea tasandamine Vt teisest failist Eksam jaanuar 2007 1. Varieeruvuse hindamisel... ? 2. Hüpoteesi kontrollimisel... ? Tuleb sõnastada hüpoteeside paar, arvutada välja sobiv valimi suurus, viia läbi vaatlus, teha järeldused üldkogumi kohta, toome välja konkreetse järelduse hüpoteesi kohta ehk siis hüpoteesi kontrollimine 3. Aritmeetilise keskmise +/- 1 pindala %? 4. Eksponentkeskmine? Eksponentkeskmine 16. kasutatakse keskmise kasvutempo leidmisel (geomeetrilisena, mitu korda keskmiselt) 17. ei arvesta rea kõiki väärtusi (arvestab kindla kaaluga) 18. on alati aritmeetilisest suurem (seaduspärasus puudub) 19. kasutatakse aegrea tasandamisel (ÕIGE) 20. ei ükski 21. Diskreetsus ehk sõredus? Diskreetne on täisarv nt lastearv peres Autokorrelatsioon on seos, mis tekib ühe ja sama rea elementide tasemete vahel
Statistika eksamiküsimused Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: ei ole mitte 1 keskmine väärtus, vaid rea tasandamine, rea silumise meetod keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades – VALE keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed - VALE, kronoloogilist keskmist kasutaks keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed - VALE, tavalist aritmeetilist keskmist kasutaks aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures - VALE, standardhälve leidmisel kasutatakse aritmeetilist keskmist aegreaga ja selle tasandamise juures – ÕIGE Tugeva samasuunalise lineaarse seose y=a+bx korral regressioonikordaja on alati vahemikus 0 kuni +1 - kindlalt vale, võib olla mis iganes (nii neg kui üle ühe), näitab x ühikulist mõju y-le lineaarse kor.kordaja ja regr.funktsiooni parameetri a märgid langevad kokku regr.kordaja peab olema eranditult positiivne - õige, (muidu võib olla ...
Kasutatakse ka tasandamist kõvera abil, siis joonistatakse graafikule sujuv kõver, mis näib toimuvat hästi kirjeldavat. Visuaalse tasandamise põhiprobleemiks on see, et ta on subjektiivne ning sõltub tugevalt sellest kes on tasandaja ja milline on tema nägemus heast kirjeldamisest ning uuritava nähtuse arengust. Analüütiline tasandusmeetod tugineb tulemuse objektiivsust tagavale arvutusmeetodile. Lihtsaim meetod on libisev keskmine, mõnevõrra keerulisem on eksponentkeskmine. Ka eksponentkeskmised ei võimalda aegrida kokkuvõtlikult esitada. Tasandamisel püütakse kasutada lihtsaid funktsioone mille parameetrid leitakse harilikult analoogiliselt regressioonanalüüsiga. · Libisevaks keskmiseks nimetatakse aegrea kindlast arvust järjestikku liikmetest leitavaid keskmisi. Iga uue libiseva keskmise väärtuse arvutamisel jäetakse eelmise keskmise arvutamiseks kasutatud aegrea liikmete hulgast välja ajaliselt kõige varasem
Standardhälve 1. leitav dispersiooni ruuduga (ruutjuurega) 2. paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus (kui on alternatiivne tunnus, siis saab olla kuni 0,5 see on triki küsimus, kui panid õige, siis on ÕIGE) 3. ei saa olla lineaarhälbest suurem (väiksem) 4. varieeruvas reas = 0 (st puhul rida just varieerub) 5. ei ükski Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk: 1. kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina Pidev juhuslik suurus... 1. võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus. 2. juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv. Lineaarne regressioonimudelil: 1. pole põhjus ega tagajärge 2. kordaja võb olla nii pos kui neg 3. vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust 4. regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust Dispersioonanalüüsi...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
