protseduur Regression (Tools -> Data Analysis). Erinevalt Chart Wizard'st või funktsioonidest võimaldab see teostada ka mitmest regressioonanalüüsi, argumenttunnuste blokid peavad siis vaid paiknema üksteise kõrval (et neid saaks ette anda ühe pideva andmeblokina) Protseduuri sisestusaknas tuleb määrata: Input Y Range - funktsioontunnuse andmete blokk; Input X Range - argumenttunnus(t)e andmete blokk; Labels - märgitakse nimede või tähiste olemasolu korral tunnuste bloki esimeses reas; Constant is Zero - märgitakse, kui tahetakse kontrollida tunnuste vahelist võrdelist sõltuvust (vabaliige a = 0); Confidence Level - usaldusnivoo parameetrite 1- usalduspiiride arvutamiseks;
see võimaldab kirjeldada nii seose suunda kui ka seose tugevust. Kõige sagedamini kasutatakse lineaarset ehk Pearsoni korrelatsioonikordajat ja Spearmani astakkorrelatsioonikordajat. 31. Mida iseloomustab determinatsioonikordaja? Determinatsioonikordaja R2 iseloomustab mudeli kirjeldusvõimet. See näitab, kui suure osa sõltuva tunnuse koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvu 32. Mida iseloomustab jääkstandardhälve? Jääkstandardhälve e. prognoosiviga iseloomustab funktsioontunnuse erinevust regressioonijoonest. 33. Milleks kasutatakse dispersioonanalüüsi? Analüüsi lugemisoskus. 34. Mis on funktsioontunnus? 35. Mis on argumenttunnus? 36. Ronald Fisher oli inglise matemaatik ja evolutsiooniteoreetik. Ta formaliseeris loodusliku valiku teooria ja formuleeris loodusliku valiku teoreemid. Ta tegeles statistiliste meetoditega ning arendas katse planeerimise teooriat. Carl Friedrich Gauss oli saksa matemaatik, astronoom, polühistor ja füüsik
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Intercept 5,502895 0,707134 7,781965 5,75E-09 4,064219 d 0,452119 0,057924 7,805411 5,39E-09 0,334272 Regr. Võrrand h=5,5029+0,4521*d Jah. Regressioonivõrrand on sama mis graafikul. Regressioonivõrrand on usaldatav. 22. 1 Jääkstandardhälve ja kõrguse standardhälve Jääkstandardhälve iseloomustab funktsioontunnuse keskmist erinevust regressioonijoonest Tabel 8 Võrrandi jääkstandardhälve ja kõrguse standardhälve Jääkstandardhälve 1,3274 Kõrguse standardhälve 2,206285901 m 23. Determinatsioonikordaja Determinatsioonikordaja on 0,648654. See iseloomustab kui suur osa funktsioonitunnuse varieeruvusest kirjeldatatakse regressiooni võrrandiga. 9 24. Data analytics Regression. Mitmene
pikema skaalaga järjestustunnuse vahel. Meetodi plussiks on, et see võimaldab kirjeldada nii seose suunda kui ka seose tugevust. 31. Mida iseloomustab determinatsioonikordaja? Determinatsioonikordaja R2R2 iseloomustab mudeli kirjeldusvõimet. See näitab, kui suure osa sõltuva tunnuse koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvus 32. Mida iseloomustab jääkstandardhälve? Jääkstandardhälve e. prognoosiviga iseloomustab funktsioontunnuse erinevust regressioonijoonest. 33. Milleks kasutatakse dispersioonanalüüsi? Analüüsi lugemisoskus. Dispersioonanalüüsi eesmärk on kontrollida gruppidevaheliste erinevuste statistilist olulisust. 34. Mis on funktsioontunnus? Y=b0+b1*x 35. Mis on argumenttunnus? Y=b0+b1*x 36. Ronald Fisher, Carl Friedrich Gauss, Sir Francis Galton, Ernst Hjalmar Waloddi Weibull. Ronald Aylmer Fisher (17. veebruar 1890 29. juuli 1962) oli inglise matemaatik ja evolutsiooniteoreetik.
Dispersioonanalüüs - meetod, millega otsitakse vastust küsimusele, kas rühmakeskmiste erinevus on põhjustatud uuritava faktori mõjust või valimite juhuslikkusest. Kui erinevus on põhjustatud uuritava faktori mõjust (kehtib sisukas hüpotees), võib järgneda keskväärtuste mitmene võrdlemine. SST= SSE= MST= MSE= F=MST/MSE allub F-jaotusele MST –rühmadevaheline seletatud hajumine, MSE - seletamatu Nullhüpotees: funktsioontunnuse keskväärtused on kõikides rühmades võrdsed, faktori mõju puudub. Sisukas hüpotees: leidub vähemalt kaks rühma, mille korral rühmade keskväärtused on oluliselt erinevad, faktor mõjutab. Võtame vastu sisuka hüpoteesi, kui F > Fkr ( p < α) 8. REGRESSIOON JA KORRELATSIOON Korrelatsioon - juhuslike suuruste X ja Y vahel esinev statistiline seos. Kui korrelatiivne seos on tugev: võib olla põhjuslik seos, võib olla on näiv korrelatsioon. Ühe tunnuse korral kirjeldab hajumist
Intercept 3,902516762 0,531490252 7,342593 3,66132E-06 2,762583548 5,04245 X Variable 1 0,409323758 0,05864681 6,979472 6,45445E-06 0,283538861 0,5351087 27) Kuna P value on väiksem kui 0,05 siis regressioonvõrrand on usaldatav. 28) Saadud võrrandi jääkstandardhälve on 0,59m. Kõrguse standardhälve on1,20m. Jääkstandardhälve e. prognoosiviga iseloomustab funktsioontunnuse erinevust regressioonijoonest. 29) Determinatsioonikordaja on 0,77676. R2- determinatsioonikordaja iseloomustab, kui suur osa iseloomustab seose tugevust. 30)Käivitasin uuesti funktsiooni Regression ning tegin mitmese regressioonanalüüsi võra alguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist ja kõrgusest. Analüüsi tulemused on tabelis 7. Sealt kirjutasin välja ka regressioonivõrrandi. hv=-11,03-0,475*d+1,437*h Tabel7
leidmiseks diameetrist. Esitage regressioonanalüüsi tulemused. Kirjutage välja regressioonivõrrand (kas on sama, mis graafikul?) y = 1,8883x - 4,1935 27) Kas saadud regressioonivõrrand on usaldatav? Ei ole, sest p=0,284736 28) Kui suur on saadud võrrandi jääkstandardhälve? Kui suur on kõrguse standardhälve? 0.721537 Mida iseloomustab jääkstandardhälve? Iseloomustab funktsioontunnuse keskmist erinevust regressioonijoonest. 29) Kui suur on determinatsioonikordaja? Mida iseloomustab determinatsioonikordaja? 0.511990848 Näitab, kui suure osa summaarest varieeruvusest kirjeldab ära seosega seletatud varieerumine. 30) Käivitage veelkord protseduur 'Regression' ja tehke mitmene regressioonanalüüs võra alguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist ja kõrgusest. Esitage analüüsi tulemused. Kirjutage välja regressioonivõrrand 3.850082
? 2 - test Ühefaktoriline dispersioon-, korrelatsioonanalüüs - Test 9 1. Millal kasutatakse ühefaktorilist dispersioonanalüüsi (ANOVA)? a. faktortunnus nimiskaalas ja 3 või rohkem väärtust b. funktsioontunnus intervallskaalas c. faktortunnus järjestusskaalas ja 3 või rohkem väärtust d. funktsioontunnus intervallskaalas. 2. Milline on nullhüpotees dispersioonanalüüsi korral? Funktsioontunnuse keskväärtused on kõikides rühmades võrdsed. 3. Dispersioonanalüüs viidi läbi kahe erineva faktortunnuse A ja B korral ning leiti vastav teststatistik F. Faktori A korral F = 5,9 Faktori B korral F = 2,3 Kummal juhul on faktori poolt põhjustatud seletatud hajumine suurem, võrreldes seletamata hajumisega? A 4. Milline on teststatistiku F väärtus toodud ANOVA tabeli korral (kollases lahtris)? 6,48 5
annaabi.ee 
