Ühe tunnuse keskmiste väärtuste võrdlus kahes v rohkemas grupis: mitteparameetrilised testid, dispersioonanalüüs LOENG 2 12.09.18 Tunnuse jaotus Mida vaadata tunnuse jaotuse puhul? -Absoluutarvudes, protsentides, kumulatiivse protsendina? - tipp - ulatus - sümmeetria - Sarnasus mõne meile seni teada oleva jaotusega Tihti on vaja jaotusi võrrelda -Omavahel -Mõne teadeoleva jaotusega Hii-ruut-statistik Kas kõrvalekalle 1,04 on ok? Olulisuse tõenäosus: kui suur on tõenäosus, et selline kõrvakalle on tekkinud juhuslikkusest (enamasti meil on tegemist valimiuuringutega, kus võib tekkida juhuslik viga)? Olulisuse nivoo: maksimaalne endale lubav viga Kui meie poolt leitud hii-ruut-statistiku väärtus on suurem tabelis näidanud hii-ruut.statistiku väärtuses, siis - järelikult ei ole erinevus tulnud lihtsalt juhuslikkusest
2003 305 106,7 2003 824 107,1 2003 110 108,7 Kas normaaljaotus N(197,79;72,45) sobib andmete kirjeldamiseks? 2003 731 110,0 2003 761 112,0 Olulisuse nivoo 0,05 2003 562 114,3 Vabadusastmete arv =r* -p-1=8-2-1=5 2003 109 120,0 2003 296 120,0 2003 452 120,0 CHIINV 2003 504 120,0 11,0704976935 hii-ruut-teor 2003 588 120,0 2003 749 120,0 Kuna hii-ruut-emp on väiksem kui hii-ruut-teor (7,97526 < 11,0705) , siis empiir 2003 751 120,0 Seega võime seda empiirilist jaotust kirjeldada teoreetilise jaotusega N(197,79; 2003 795 120,0 2003 511 120,8 2003 265 121,5 2003 401 125,0 2003 645 126,7 2003 162 130,0 intervall int. Ül
Meetodi valik Vaadake, mis tüüpi on tunnus Nominaaltunnus: kasutage protsente, vastajate arve Järjestustunnus: kasutage protsente, vastajate arve Arvuline tunnus: kasutage keskmisi, standardhälbeid Arvtunnus Järjestustunnus Nominaaltunnus Nominaal-tunnus Keskmiste võrdlus. Risttabelid. Risttabelid. Usalduspiirid, T-test Seosekordajad (hii- Seosekordajad (hii- ruut-statistik) ruut-statistik) Järjestus-tunnus Keskmiste võrdlus. Risttabelid. Usalduspiirid, T-test Seosekordajad (hii- ruut-statistik) Arvtunnus Korrelatsiooni- kordajad Pärast analüüsi esitada tulemused, teha järeldused, uute uurimisküsimuste püstitamine.
Prindi välja!!! 1. KIRJUTA K VÕI G Rii...i, elutar....us, kau...ushüpe, vaa...u, pa...esid ku...istada Väi...e, väi...eses, väi...est, nõr..., kõi..., na...u, ko...u, viipe...a, igasu...useid, pa...esid, hii...slaslikku, huli...aan,uudisimuli...ud , roh...em kaelkirja...ute, Hul...ur, jän...u, roh...em, leo...elauliski, kii...as, ku...istada, koo...itüki kellegi, otsustadigi, tunn...ida, o...alik, lõu...as, i...a, igasu...useid. 2. KIRJUTA P VÕI B Tule tup...a! Hoo...lema, tii...u, la...sed, lõ...uks, vii...ib, hoo...les, är...les õ...etajana, õ...ilased, heliko...terit, koo...asti antiloo...ide, koo...ad 3.KIRJUTA T VÕI D Pi...i, en..., en...ale, maali...es, ülemjuha...ajal..., kas tea
sarnased. 12) Risttabel- on selline tabel, kus on esitatud vastajate jaotus kahe tunnuse lõikes. Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente. Rea protsendid: mitu % selle rea inimestest kuulub ühte või teise veergu. Veeru protsendid: mitu % selle veeru inimestest kuulub ühte või teise ritta. Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inimestest kuulub ühte või teise lahtrisse. 13) Hii-ruut-statistik, selle kasutamine seose uurimiseks risttabelis, Crameri V Tunnuste vahel on statistiline seos siis, kui ühe tunnuse käitumine sõltub teise tunnuse väärtustest. Näiteks kui inimese valimiseelistus sõltuks tema soost. Uurides seost nominaaltunnuste vahel võetakse appi risttabel. Seost risttabelis mõõdetakse hii- ruut-statistiku (c²-statistiku) abiga. Hii-ruut statistiku arvutamisel võrreldakse omavahel tegelikku tabelit ja seda tabelit, milles seost pole.
11) T-test keskmiste võrdlemiseks. 12) Risttabel, protsendid risttabelis. Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente. · Rea protsendid: mitu % selle rea inimestest kuulub ühte või teise veergu. · Veeru protsendid: mitu % selle veeru inimestest kuulub ühte või teise ritta. Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inimestest kuulub ühte või teise lahtrisse 13) Hii-ruut-statistik, selle kasutamine seose uurimiseks risttabelis, Crameri V · Hii-ruut statistiku arvutamisel võrreldakse omavahel tegelikku tabelit ja seda tabelit, milles seost pole. · Kui nende tabelite erinevus on suur, siis on ka hii-ruut-statistik suure väärtusega. · Kui need tabelid on täpselt ühesugused, on hii-ruut-statistiku väärtuseks 0. Seega: leitakse, kui palju tegelik jaotus erineb hüpoteetilisest jaotusest.
pita päta pita päta Kartis hiiri, kartsi rotte, läbi rohu üle mätta Kartis nurgas jahukotte. · Tuleb tuleb tuppa hiir Jaanuar, veebruar, märts, aprill, meil oli Kiisut pole praegu siin kodus krokodill. Piiksub mulle Krokodill tegi palju nalja, Pii pii pii ajas lapsed toast välja. Mina naeran Hii hii hii Üki, kaki, kommi, nommi, vanamees hüppas üle pommi. Pommist käis üks kõva pauk, · Meie väike tibu, kiki-koki, vanamees vaatas, püksis auk. õues nisuterakesi noki. Hiired kõdistasid naba, Palli paksuseks end söö, sina oled mängust vaba. Kasva suureks üle öö! A, b,c,
Pidevad jaotused Olgu meil mõõdetud kuusenoorendikus puude kõrgused sentimeetrites rühmitatud andmetena (ülesannete 1 kuni 4 algandmed). Kõrguse Kõrguse Sage- Aritm. Standard- Teoreet. Teoreet. ülemised keskmisedx dused keskmine hälve tõen.-d pi saged. Hii-ruut xü ni ni*xi ni*(xi-xkaet)2 N*pi statistik i Normj. F(xü) 215 210 8 1680 6940,1 0,045 0,045 8 0,0086284 225 220 19 4180 7190,4 0,158 0,113 21 0,1432402
pruunikashallid või helepruuni värvusega. Kanakulli saba on küllaltki pikk ja sõudelennul kitsalt koos, keerlemisel aga lehvikjalt laienenud. Sabal on neli laia tumedat vööti. Lisaks sellele iseloomustab kanakulli ka hele kulmutriip. Tiivad on laiad ja suhteliselt ümarad. Kanakulli lend on kiire ja sööstev, paigallendu ei tee kunagi. Kanakull on võimeline ka läbi puuvõrade lendama. Inimasulate ümbruses ta tavaliselt keerleb. Kanakull häälitseb heledalt "hii-hii-hii..." või kilkavalt üksikhüüdena kõlavalt "kiak". Kanakull on levinud Euraasia ja Põhja-Ameerika metsastel ja avamaastikel. Ka Madagaskaril on see liik levinud. Ladinas on ta väheneva arvukusega ent siiski veel üldlevinud haudelind. Elab suuremates metsades, eelistades kuuse-segametsi. Saagijahile läheb sageli ka avamaastikele. Kanakull ei toitu ainult kanadest, nagu seda nime järgi arvata võiks. Kanakulli saagiks langevad harilikult pisinärilised,
2003 244 100,0 150-200 200 2003 246 270,0 200-250 250 2003 256 250,0 250-300 300 2003 257 140,0 300-350 350 2003 258 280,0 350-400 400 2003 262 93,3 2003 264 350,0 2003 265 121,5 2003 268 180,0 2003 269 250,0 2003 270 220,0 HII RUUT TEOR. 2003 272 230,0 2003 273 200,0 2003 277 300,0 2003 280 200,0 2003 281 200,0 2003 287 240,0 2003 288 200,0 2003 291 240,0 2003 294 225,0 2003 296 120,0 2003 298 300,0 2003 300 266,7 2003 302 150,0 2003 303 200,0 2003 305 106,7 2003 306 220,0 2003 309 200,0 2003 310 240,0 2003 315 250,0 2003 318 266,7 2003 319 300,0 2003 321 260,0 2003 322 85,0
. 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?........................................................................... 4 Sagedustabeli analüüs (Hii-ruut).........................................................................5 Ühesuunaline ANOVA........................................................................................... 5 Faktoriaalne ANOVA............................................................................................. 6 Korduvmõõtmsite ANOVA (Repeated measures ANOVA).....................................6 Kurskall-Wallise test (e. mitteparameetriline ANOVA)..........................................7
Kordamisküsimused geneetikas. Loeng 3: 1. Millised analüüsimeetodid klassikalises geneetikas võimaldavad ennustada ristamise tulemusi ja arvutada lahknemissuhteid? Punnetti ruutmeetod, hargnemismeetod, tõenäosusmeetod, sugupuu analüüs. 2. Millised statistilised meetodid võimaldavad hinnata, mil määral eksperimentaalsed andmed teoreetiliselt arvutatud oodatavatega sobivad? Hii ruut meetod, t-test 3. Mis eesmärgil geneetilistes uuringutes kasutatakse hii - ruut testi? Valem arvutamiseks? Testi väljund ja selle piirväärtus, mille alusel tehakse otsus kehtiva hüpoteesi kohta? Kasutatakse, et võrrelda geneetilise ristamise vaadeldavaid (tegelikke) tulemusi geneetilisest suhtest oodatavate tulemustega. H0 nullhüpotees: tunnused on sõltumatud H1 alternatiivhüpotees: tunnused on sõltuvad
14 36 15 54 Keskväärtuse usaldusvah. 16 84 alumine ülemine 17 33 35,2402 52,9998 18 69 19 55 2/2 0,05 2 20 92 1-/2 0,95 21 11 22 12 hii-ruut kvantiilid 2 23 5 /2 (f) 13,848 2 24 71 1-/2 (f) 36,415 25 55 Dispersiooni usaldusvah. alumine ülemine
............................................................................................................. 4 2.5Mis on mediaan?................................................................................................................ 4 2.6Olukord (loengukiledelt). Millal kasutada moodi / mediaani / aritm. keskmist. mitu olukorda (nominaalskaalal, järjeskaalal, intevallskaalal).........................................................4 3Kahe tunnuse analüüs. Sageduste risttabel. Hii-ruut-test........................................................4 3.1Risttabelis üks lahter esile toodud (värviga). Kuidas interpreteerida (rea / veeru / üldprotsent) 3 küsimust.......................................................................................................... 4 3.2Formuleerida hii-ruut-testi nullhüpotees. Teha otsustus näite põhjal. (Lisatingimusi pole vaja arvestada).........................................................................................
36.1192 ni φ(ui) pi ni' (ni-ni')^2/ni' χ2α/2 8 0.19 0.19 4.75 2.223684 χ21-α/2 6 0.42 0.23 5.75 0.01087 2 0.68 0.26 6.5 3.115385 hii-ruut kvantiilid 4 0.87 0.19 4.75 0.118421 χ α/2(f) 2 5 0.97 0.1 2.5 2.5 χ21-α/2(f) 25 24.25 7.968359
punktiirjoontega keskväärtuse hinnangu usaldatavuspiirkond l = 0.95korral. Siit on näha, et väikese katsete arvu tõttu saame keskväärtuste usaldatavuspiirkonnaks suhteliselt pika vahemiku teljel. See näitab, et punktide hulga sama trendi kohaselt kasvades võib keskväärtuse hinnang omandada suhteliselt erinevaid väärtusi. 3. Leian X dispersiooni hinnangu usalduspiirkonna = 0.95 1 = 0.975 2 1 = 0.025 2 Hii-ruut-jaotuse kvantiil kohal (n-1,(1-)/2) _1 24.736 Hii-ruut-jaotuse kvantiil kohal (n-1,(1+)/2) _2 5.009 2 n 1 . s_x usaldatavus_s_x_1 _1 usaldatavus_s_x_1 = 18.133 2 n 1 . s_x usaldatavus_s_x_2 _2 usaldatavus_s_x_2 = 40.297 P(18.133 < DX < 40.297) = 0.95 4. Leian Y dispersiooni hinnangu usalduspiirkonna 2 n 1
pärast suurendab laste arv. Ilmselt on kõige rohkem turvalisusega rahul Tähtvere, Ihaste ja Karlova elanikud, kõige vähem rahul aga Annelinna inimesed. Analüüs Soo lõikes erinevusi ei esinenud. Meeste keskmiseks turvalise hinnanguks on 3,68 punkti ning naistel 3,69 punkti (p= 0,94), seega on nii mehed kui ka naised linna turvalisusega keskmiselt rahul. Haridustaseme ja turvalisuse rahuolu vahel on nõrk seos olemas, kuna hii-ruut-statistiku väärtuseks on 53,82 (df=30, p=0,005) ja Crameri V= 0,113. Jooniselt on näha, et kõige 1 kõrgemaks hindavad turvalisust lõpetamata kõrgharidusega inimesed (3,75 punkti) ning kõige madalamaks kutseharidusega inimesed (3,48 punkti). (Joonis 1.) Joonis 1 Hinnang turvalisusele vastavalt haridustasemele Vanuse ja turvalisuse hinnangu välja toomiseks koostasin neli vanusegruppi. Rahuolu paremaks
EESTI KEEL SISEHÄÄLIKUD III KOOLIASTE LEA MÄNDMETS VARSTU KESKKOOL VÕRUMAA KOOLITAJA: MAIDO MÄNDMETS SISEHÄÄLIKUD ON SÕNA PEARÕHULISE SILBI TÄISHÄÄLIKUST JÄRGMISE SILBI TÄISHÄÄLIKUNI rät-sep lil-le pi-nal trei-al hii-re pa-ber kor-vi Leia sõna sisehäälikud NB! Kahe sõna sisehäälikutest moodustub uus sõna! Näiteks: pakane + vene aken ümbrus pika ümbrik pimedus tikud imik pilv pesu ilves uba lina ubin karbike muusika arbuus Leia sõnade sisehäälikutest vanasõna viga ma üks viga ma soni koma üks soni ta õnnega koma pesa lepp ta õnnega pesa lepp Igaüks on oma õnne sepp
37,5 0,069 0,262 37,48 Keskväärtuse Standardhälbe usaldusvahemik usaldusvahemik 37,44 < 37,50 < 0,224 < 0,262 < 0,299 37,55 5 Normaaljaotuse võimalikkuse hindamine, hii ruut-statistik Järeldus: 26, 11, tegemist ei ole normaaljaotusega, kuna leitud väärtus ületab kriitilise väärtuse (edaspidistes arvutustes arvestan, et on siiski tegemist normaaljaotusega) 7 Detaili mõõtmetolerants: h15 (vt. joonis 3) 8 Detaili partii mõõtemääramatus: 0,0263, 0,0038 9 Modelleeritud mõõtetulemused: vt. tabel 2 Detaili partii läbimõ õt, mm
Joonis 1 Joonis 1. Vastajate vanuse jaotus tooduna tulpdiagrammil. Elukohapõhine jaotus näitas, et 52% vastanutest elab Lõuna-Eesti ja 43% Põhja-Eestis, ülejäänud 4% välismaal. Tulemus on muidugi mõjutatud sellest kus minu ehk uuringu teostaja tutvusringkond elab, kuna vastused kogusin Facebooki kaudu ja meili teel. 5 TUNNUSTEVAHELISTE SEOSTE ANALÜÜS Esimese analüüsi viisin läbi, kasutades hii-ruut ( 2) testi. Võrdlesin meeste ja naiste spordiklubide külastust. Püstitasin järgmised hüpoteesid: H0: Sooliselt spordiklubi külastamine nädalas ei erine H1: Sooliselt spordiklubi külastamine erineb oluliselt Selgus, et meeste ja naiste spordiklubide külastamine ei erine oluliselt. Mehed külastavad küll pisut tihedamalt spordiklubisid, kuid mitte oluliselt. Tulemus oli loogiline kuna naistele meeldib tegeleda rohkem kestvusspordialadega ja meestele spordiklubides rehkida.
25. Hii ruut test. Tunnuste lahknemisel on statistilise iseloomuga, sest selles osaleb juhusliku iseloomuga tegur- gameetide paardumise juhuslikkus neis sisalduvate alleelide suhtes. Hii-ruut testi kasutatakse selleks et kontrollida kas faktiliselt saadud lahknemissuhe erineb teoreetiliselt oodatavast lahknemissuhtest statistiliselt usaldusväärselt v on erinevused juhuslikku laadi ja lahknemist võib lugeda vastavaks ootuspärasele. Kõrvalekalded teoreetiliselt oodatavatest lahknemissuhetest ilmnevad sagedamini väikese arvu vaatluste puhul. Tingitud on see juhuslike hälvete suuremast mõjust. 26.Suguliiteline pärilikkus. Sugupoolega piiratud tunnused.
Sõltumatuse juhule vastavad sagedused Count of RIIK Column Labels Row Labels M N 0 14,4642857143 15,53571 <1 2,8928571429 3,107143 >=1 9,6428571429 10,35714 Grand Total 27 29 Hii-ruut test koos hüpoteeside kontrolli otsustusreegli ja otsusega Hii-ruut test #NAME? < 0,05 --> H1: Sugu ja Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldus vastusena ülesande küsimusele, kirjeld Õlut eelistavatest tudengitest on naisi 10% ja mehi enamus 90%. Peagrupp Õlut üle lugeda tõestatuks, et tudengi sugu ja õllejoomine on seotud. Kui naisterahvaste hulg õlut mõõdukalt 11,11% meestest, ja 10,34% naisest. Õllesõbrad on naiste hu
midägi handa `öö on pikk, loomadele ei ole midagi anda', sest samas murrakus tähendab hüü ka `vöö' ja hand `saba'. Kui võrukene küsib: Kuiss tii puul timahhalt runguli kasussõ?, ütleks põhjaeestlane: ,,Kuidas teie pool tänavu peedid kasvavad?" Või kuidas mõista lauset sisse sattõ, vällä uppõ `sisse kukkus, ära uppus'? Kui Mõniste mehka (Mõniste mehe hüüdnimi) küsib: Kon tan sann om? ja teine vastab: Hii kon hii, sann om tan san man, kon kakk ikk raan, siis jääb see vististi küll 6 enamikule meist arusaamatuks nagu hiina keel. Ometi küsiti siin sulaselges eesti keeles, kus siin saun on. Ja naabrimees vastas, et ennäe, saun on siinsamas lähedal, kus öökull huikab oksal. Või kui Vastseliina taat ütleb: Karga nu poig, tuu põhtjast kunguse otst huuhabak, siis
50 2 1,00000 0,03834 9,1638358017 239 6,04412 1 239 KONTR.SUM LN HII-RUUT-TEOR. Mean 3,0165720509 Standard Error 0,0288696982 OLULISUSE NIVOO Median 3,0445224377 Vabadusastmete arv r*-p-1 Mode 2,9957322736
hommikust, maailm!". prast seda lksid nad mngima.kaspar ja tema hea sber bruno suundusid mngunurka, kuhu oli sisse seatud nukuteater seal seisis ka ks suur kast kostmidega. kaspar tahtis vga mber riietuda ja tmbas kik rivad kastist vlja. piraadipksid, printsessikingad, naljakad prillid, ujumislestad - kik see ja palju muudki vedeles keset prandat. kaspar sikutas jalga tohutu suured pksid, pani ette punase nina ja marad prillid. sellises kostmis tantsis ta peegli ees. "hi-hii!"itsitas kati."vaadake kloun!" bruno leidis oma kaisukaru jaoks uhke piraadimtsi ning musta silmaklapi. bruno ja tema karu lksid piraatide laevaga merd sitma! "on aeg koristama hakata!" kuulsid kki jnesed kedagi hikavat. see oli petaja liisa, kes oma tamburiini pristas. aga kasparil polnud ldsegi tahtmist koristada... "urrrrrrr!" "vaikust, jnesed!" snas petaja liisa. "kaspar, vta parukas peast ja pane ilusti ra. on hommikusgi aeg."
Karbiga on seotud vertikaalsed jooned ehk vurrud, mille tippudeks valitakse suurim ja väikseim väärtus. Väärtused, mis asuvad ülemisest või alumisest kvartiilist kaugemal kui poolteist kvartiilide vahet, loetakse erandlikeks ning märgitakse diagrammile eraldi punktidena ehk võõrväärtustena. (Kaart 2007) Joonis 6. Karp-vurrud diagrammi arvkarakteristikud Allikas: Exceli kodulehekülg 18 Antud töös kasutatud testid on T-test ja Hii-ruut. T-testi kasutatakse kahe üldkogumi keskmise erinevuse hindamisel. Hii-ruut testi kasutatakse kahe kvalitatiivse (kategoorilise) tunnuse seose uurimisel juhul, kui valim on suurem kui 40. Kõikide testimiste tulemused väljendatakse p-väärtusega. P-väärtuse abil hinnatakse, kui suure tõenäosusega on valimite vahel leitud erinevus olemas ka uldkogumite vahel. Valimite põhjal leitud erinevus võib tekkida kahel põhjusel. Esiteks, et on olemas tõeline erinevus uldkogumite
95(24)=1.71 1,710882 Keskväärtuse usaldusvahemiku poollaius= 1,71*26.56/ruutjuur25-st 44,15 < 9,09 < 62,33 dispersiooni usaldusvahemik: hii^2 0,05(25) hii^2 0,95(25) 13,848 36,42 465,10 < 13,848 36,415 3. 3,1 t= 0,609829 3,2 tkr > t
erinevad. Korrelatsioon näitab seost kahe tunnuse vahel. Korrelatsiooni koefitsent on alati -1…1 ja näitab kahte asja: seose suunda ja tugevust. Pearson r eranditeta invervalltunnused, pole erandlikke väärtusi, seos lineaarne. Spearman ϱ järjestustunnus+järjestus, intervall+J, I+I Kendall τ järjestustunnus + järjestustunnus, väike valim palju sarnaseid väärtusi Cramer V (nimitunnust võrreldakse binaarsega, arvut risttabeli alusel, suunda ei näidata) Hii ruut- võrdleb binaarseid, nimi ja/või järjestustunnuseid risttabeli põhjal. Nt. 2 gruppi (M,N) võrreldi ühe järjestustunnuse (palk) sageduse (nt. kui suur osa N ja M teenib keskmist) põhjal. Mis on α?-veapiir mida teadlane endale lubab, 1% või 5%. TULEMUSED: Mean- keskmine. N- vastajate arv. Std. hälve e. mediaan- keskmine erinevus keskväärtusest ehk hajuvus. ρ - olulisustõenäosus väärtus on 0,000 (0 juhul on erinevus vaadeldavate väärtuste keskmiste vahel juhuslik),
Ülapoole on suled pruunikashallid või helepruuni värvusega. Kanakulli saba on küllaltki pikk ja sõudelennul kitsalt koos, keerlemisel aga lehvikjalt laienenud. Sabal on neli laia tumedat vööti. Lisaks sellele iseloomustab kanakulli ka hele kulmutriip. Tiivad on laiad ja suhteliselt ümarad. Kanakulli lend on kiire ja sööstev, paigallendu ei tee kunagi. Kanakull on võimeline ka läbi puuvõrade lendama. Inimasulate ümbruses ta tavaliselt keerleb. Kanakull häälitseb heledalt "hii-hii-hii" või kilkavalt üksikhüüdena kõlavalt "kiak". Saagijahile läheb sageli ka avamaastikele. Kanakull ei toitu ainult kanadest, nagu seda nime järgi arvata võiks. Kanakulli saagiks langevad harilikult pisinärilised, väiksemad linnud ja üldse kõik, kellest jõud üle käib. Võimalust mööda hõrendab kanakull ka varese ridu, eriti maitseb talle hallvares. Pesa ehitab kanakull enamasti kuuse, harvem männi, kase või haava otsa. Kurnas on tavaliselt 3...4,
4. Lõppvastus (p<0,05 H0) Vormistus nii nagu iseseisvates töös Ülesanne Eesmärk Tunnusetüüp 1.T-test (f-test) Keskmiste erinevus kahes Pidev arvtunnus- keskmised grupis tunnus, millel on vähe väärtuseid (ehk siis 2 väärtust) 2. Hii-runt-test Kontrollida seose olemasolu Mittearvulised või sagedustabeli põhjal diskreetsed arvtunnused 3. Korrelatsioon Võrrelda tunnuste paare; 2 pidevat arvutunnus Kontrollida seose olemasolu 4.Regresioon analüüs Prognoosida ühte tunnust teise 2 pidevat arvutunnus järgi. Regresioonivõrrandi olulisus 5
s 0,299 tv, ehk laplacei väärtus tabelist 1,984 Keskväärtuse intervalli hinnang 37,44 väiksem kui 37,50 väiksem kui 37,55 Mediaani hinnang 37,48 = keskelementide poolsumma saan koefitsendi c väärtuseks kui katseid on 99 c= 1,9845 =tv 36,488 väiksem kui 37,480 väiksem kui 38,472 Hii kriitiline vabadusaste =5 11,0704976935 keskväärtus s= 0,261863 hinnang 37,50 Vahemikud ni pi Hüpoteetilise xi ui normaaljaotuse fii(ui) histogram 37 - 37,124 6 0,061 37,124 -1,4184692366 0,14588071
.. 5 võib kasutada kiirgava süsteemi lihtsustamiseks, et kergendada nurktegurite määramist. Omadused 1 ja 2 sobivad aga võrranditesse, mille abil võib arvutada nurktegureid. Kui suletud süsteem koosneb n pinnast (tsoonist), siis tema indeksitel võivad olla kõik väärtused 1-st kuni n- ni ja seega on süsteemi iseloomustavate nurktegurite (vastastikuste pindade) üldarv n 2 . Suletavuse omadusest saab n võrrandit ja vastastikkuse omadusest (jättes kõrvale n triviaalset tingimust hii=hii) (n -n)/2 võrrandit. Seega võimaldavad omadused 1 ja 2 2 määrata (n +n)/2 suurust. 2 29.Kiirguseekraanid Valem (5.11) kehtib ka juhul, kui kahe seina vahele on paigutatud kiirguse vähendamiseks ekraanid kiirgusomadustega vastavalt A E, RE ja E. Selleks vaadeldakse valemi (5.11) nimetajat kahe pinnatakistuse ja summana. Igal ekraanil on kaks pinda. Juhul kui ekraani mõlemad pinnad on
Tõstate toru, kuid jätkate vestlust teiste toasolijatega kliendile võib tunduda, et vastuvõtja on jämeda käitumisega ning peab mind vähemtähtsaks kui toasviibijaid. Seega kogu tähelepanu pöörata helistajale. Teiste vali jutt on helistajale kuulda mulje, et selle firma töökultuur ei ole just kõige parem, või no mis pidu nad seal jälle peavad! Mitte lasta sellisel olukorral tekkida! Jaaaa! Hi-hi-hii! mulje, no selles firmas küll tööd ei tehta. Vastuvõtmisel: firma ameti/osakonna nimetus - oma nimi tervitus. Maie kuuleb mulje, ei tea milline alati täpsustada. HNRK, Maie Mesi issand kuhu ma nüüd helistasin, missugune idioot peaks teadma, mida see HNRK tähendab firma nimi võimalikult välja öelda. Üks hetk palun! Ja siis panete toru kõrvale ja otsite midagi ~10 min. Mulje ta on mind vist unustanud
teturn sumi (intemetis) ja (XML) keeltevahelisi seoseid. Soovitav tulemus: saab teha tarkvara, mille abil XMl-datat saab 0hest 1950 - ERA ll0l ) proqrammist leise saala, hii et info kaduma ei ldhe. I Modula-2 lmperatiivsd keeled sobivad sammammult, kindlas jerjekorras taidetavate algoritmide esitamiseks. Programmid PROCEDURE *mto(n:INTEGER):INTEGER;
· Mõjutub kolmandast tunnusest ehk punktid moodustavad mingi kolmanda tunnuse suhtes tõusva (langeva) pilve uurida kordajaid kolmanda tunnuse väärtuste kaupa · Tunneb ära vaid lineaarse seose, muu seose korral (ruutfunktsionaalne seos vms) võib anda tulemuseks nõrga või olematu sõltuvuse. Kõigil juhtudel on üldjuhul probleem nähtav hajuvusdiagrammilt. · Hii-ruut test kui x2 on suurem kui kriitiline väärtus, siis kummutame nullhüpoteesi. · Kahe mittearvulise tunnuse vahe saad hii-ruut testi tegemine. Seos on, kui erinevast soost inimeste tervisehinnangu jaotus on erinev. · Milline oleks oodatud tervisehinnangu jaotus, kui hinnangtervisele ei sõltuks soost? H0=tervisehinnangu jaotus tabeli igas reas on sama. · 2 - testi eeldus: ükski eeldatavatest sagedustest ei tohi olla väiksem kui 5.
27) binom.test(73, 73+407) - täpne usaldusintervall, kus 1.arv on edukate katsete arv, 2. aga tehtud katsete koguarv 6 28) binom.test(6, 10, 1/3) - hüpoteeside testimine, kus 6 on õnnestunud katsete arv, 10 on katsete koguarv ja 1/3 nullhüpoteesi väide tõenäosuse kohta (õige vastuse tõenäosus 1/3) Hii-ruut test 7
viitab kahanevale ja positiivne väärtus kasvavale seosele. NOMINAALTUNNUSTELE MÕELDUD KORRELATSIOONIKORDAJAD Nominaalsete tunnuste puhul ei saa rääkida seose suunast, sest selle puhul jäävad väärtused vahemikku [0, 1], ehk nad ei saa omada negatiivseid väärtuseid. 2 Nominaaltunnustele mõeldud korrelatsioonikordajad põhinevad hii-ruut statistikul ( ) (O E ) 2 2 E selle abil saab kindlaks teha, kas tunnused on omavahel sõltuvad või mitte. Aga seose tugevust ei saa. 2 Erinevaid -statistikul põhinevaid seosekordajaid on mitmeid, kordaja valik sõltub analüüsi kaasatud tunnuste kategooriate arvust ning tekkinud sagedustabeli mõõtmetest.
usaldusnivooks kasutame = 0.10 4.1 Põhikogumi jaotuseks on normaaljaotus Kuna tulemused on esitatud sagetustabelina, siis keskväärtuse hinnang on Kuna tulemused on esitatud sagedustabelina, siis dispersiooni hinnang on H0: põhikogumi jaotus on normaaljaotus (parameetrid ja peab hindama valimi põhjal); H1: põhikogumi jaotus ei ole normaaljaotus. Normaaljaotus t F(t) (t) hii-ruut 20 -0,87 0,19 0,19 0,012 40 -0,15 0,44 0,25 0,004 60 0,57 0,71 0,28 0,048 80 1,29 0,90 0,19 0,001 100 2,00 0,98 0,08 0,024 0,090 2 = 0,090 f = k h 1 = 5- 2- 1=2 2kr = 20.90(2) = 4.605
Teoreetilised jaotused - Teatud teoreetilistest printsiipidest tuletatud jaotusseadus on teoreetiline jaotus. Diskreetse juhusliku suuruse korral: valem tõenäosuste leidmiseks. Pideva juhusliku suuruse korral: valem jaotustiheduse leidmiseks. Tuntakse üle 100 erineva teoreetilise jaotuse. Diskreetsed jaotused: ühtlane jaotus, Bernoulli jaotus, Binoomjaotus, Poissoni jaotus. Pidevad jaotused: ühtlane ehk ristkülikjaotus, eksponentjaotus, normaaljaotus, t-jaotus, F-jaotus, χ 2-jaotus(hii-ruut jaotus) 1. Juhusliku suuruse iseloomu ja empiirilise jaotuse järgi leitakse sobiv teoreetiline jaotus. 2. Vaatlusandmete põhjal leitakse teoreetilise jaotuse parameetrid. 3. Teoreetilist jaotust kasutatakse tõenäosuste arvutamisel. Seda, kas valitud teoreetiline jaotus sobib, saab testida jaotuse sobivuse χ 2 testiga. Binoomjaotus - Binoomjaotusega on tegemist, kui • katse tulemus võib olla positiivne või negatiivne;
17,47 < m < 20,0 jaotus. 2 Dispersiooni usalduspiirid. 2 jaotuse definitsioon Olgu X1, X2, ... , Xk sõltumatud normeeritud normaaljaotusega juhuslikud suurused X i ~ N (0; 1) . Siis nimetatakse juhuslikku suurust k (k ) = X i2 2 i =1 2 jaotusega juhuslikuks suuruseks vabadusastmete arvuga k. (loetakse: hii-ruut-jaotus) Sellise nimetuse andis jaotusele tema uurija, inglise statistik Karl Pearson 1900. aastal. Kui vabadusastmete arv k kasvab, siis 2 jaotus läheneb aeglaselt normaaljaotusele parameetritega m = k ja = 2k . 2 jaotuse tihedusfunktsioon p(2) k=2 0,3 k= 4 0,2 k = 10 N (10, 20 ) 0,1
84 alumine 638.36 ülemine 1678.61 H0:μ 50 Kriitiline piirkond ǀtǀ > 1,7109 t-statistik 0.2892 H0 hüpotees vastab tõele, kuna ǀ0,2892ǀ < 1,7109 H0:σ2 800 Kriitiline piirkond 13,8484 < χ2 < 36,4150 hii-statistik 29.0575 H0 hüpotees vastab tõele, kuna 13,8484 < 29,0575 < 36,4150 xi 4. 1 2 2 14 17 19 21 22 39 45 48 52 62 70 71 73 4.1. k 74 1 75 2 77 3 79 4 79 5 81 Kokku 81 94 χ2 = 6,315 97 χ2 vabadusastmete arv k = m-1-r = 5-1-2 = χ2 kr (0,10; 2) = 4,605 Et hüpotees vastu võetaks, peab χ2kr > χ2, ku 4.2
Tabelis kulgneva diagonaali moodustasid need poisid, kes jäid peale ühe aasta möödumist samasse klassi. Tabeli ja andmete analüüsi tagajärjel selgus, et 37% poistest, kes sündimisel olid väikesed või suured, jäid ka väikeseks või siis suureks aasta möödudes. Tõenäosus, et väiksena sündinud poiss võiks kasvada esimese eluaasta lõpuks suureks, on 6% ja vastupidisel juhul, et suurena sündinud poiss on aasta möödudes väiksed, on 7%. Kasutades hii-ruut testi leiti, et mõlemal eelpoolmainitud juhul on tegemist statistiliselt olulise seosega. ,,Ülejäänud klassidesse kuuluvus sünnihetkel määrab poisi kehaehitust väga vähe (mõju olulisuse tõenäosus p üle 0,5)." %)." (Kirss ja Õun, 2001: 89). Artiklis on ära mainitud ka see, et keskmisesse klassi sünnimomendil kuuluvad lapsed jagunevad peaaegu võrdselt kõigisse kehaehitusklassidesse
Rujat, nagu me seda teame, ei olnud enam. Bänd lõpetas tuuri Nevil Blumbergiga, kes ,,kaaperdas" Ruja kõla, muutes selle oma Yngwie Malmsteeni sarnaste soolodega. Ajalooline kontsert oli 1998. aastal Tartu Rock Festivalil. Urmas Alender oli väga joobes ning ilmselgelt õnnetu ansambli muusikaga laval. Peagi oli Blumberg bändist väljas ning ansambel proovis viimast korda 1998. aastal kitarristi, Raul Jaansoniga. See viimane koosseis salvestas ühe laulu, ,,Ih-ih-hii ja ah-ah-haa", kuid see oli kõik. Ruja oli lõplikult lagunenud. Eesti kõige tunnustatuimat rock bändi ei olnud enam. Vihane Jaanus Nõgisto alustas soolo-projekti ja väljastas hiljem kasseti ,,Selges Eesti keeles". Garsnek nautis mängimist Data's ja SP Gulliver hakkas tegema filmide jaoks heliteoseid ja soolo-salvestisi. Urmas Alender tegi samuti soolo-salvestisi ning aitas Data's ja teistes projektides kaasa, kuid 1989. aastal otsustas emmigreeruda Rootsisse
EHF 1 617,8 11767,5 3,45 3,48 esimene Row Labels EHF 1 590,1 12283,9 3,02 2,99 sorditu 1 EHF 1 533,0 11299,2 3,77 3,48 esimene 2 EHF 1 633,3 13529,1 4,17 3,61 esimene Grand Total EHF 1 566,4 7975,3 4,21 3,40 esimene EHF 1 617,5 10570,8 4,17 3,59 sorditu Hii-ruut-test EHF 1 664,7 8590,8 4,53 3,64 sorditu EHF 1 612,7 19676,3 3,99 3,38 kõrgem Vastus: EHF 1 626,2 10455,6 4,31 3,52 esimene Seos ei ole statilist oluline, sest H EPK 1 550,2 10346,9 4,28 3,83 kõrgem EPK 1 516,3 6618,8 4,54 4,26 esimene EPK 1 539,9 12336,0 4,21 4,00 sorditu EPK 1 662,7 8622,6 3,99 3,41 sorditu
Count of PUDER HAIGE PUDER ei ei 3,47 jah 20,26 nii ja naa 9,26 Grand Total 33 Hii-ruut test koos hüpoteeside kontrolli otsustusree Hii-ruut test: 0,457683 p>0,457683, seega kehtib Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldus vastusen Seos ei ole statistiliselt oluline, seega ei ole võimalik mä putru oli 70,83% ja haigeid tudengeid, kes ei söönud put Seos ei ole statistiliselt oluline, seega ei ole võimalik mä
Uuritakse kas kogu pärilikku patoloogiat või ainult üht haigust. Pärilikid haigused on levinud terves maailmas ebaühtlaselt ja teadmised haiguste sageduste levimisest ja heterosigoodide hulgast alas aitavad neid haigusi ennetama. Kui on teada haigestumise sagedus popullatsioonis, võib kasutada Hardi-Weinberg’i valemit, et uurida genotüübide ja fenotüübide sagedust: p 2 + 2pq + q2 = (p + q)2 Kui on vaja määrata kindlaks ja kinnitama haigestumise tüübi, siis kasutatakse hii-ruudu meetodit: kus O – oodatav, ja J on jälgitav tervete või haigete hulk perekonnas. Samuti kasutatakse ka statiistilised meetodid bioinformaatikas. Bioinformaatika sisaldab: analüüsi matemaatilised meetodid võrdlusgenoomikas, valgu kolmemõõtmelise struktuuri ennetamiseks algoritmide ja programmide töötlemine jm.
5 4 20 18 b 4 3 3 5 3 5 6 3 S 20 4 3 P 80 8 5 7 3 Valemite kopeerimine lohistamisega 5 5 1. Valida lahtriplokk (lahter) , kus asuvad valemid. 2. Viia hiirekursor lahtriploki (lahtri)i alumises paremp Paljundamise pide nurgas asuvale ruudukesele (paljundamise pide) - hii muutub väikeseks mustaks ristiks. 3. Vajutada alla hiire vasakpoolne nupp ja lohistada (v hiirega üle lahtrite, kuhu on vaja kopeerida valemid. NB! Kui tulpade kõrval, kus on vaja kopeerida, on täide siis valemite kopeerimiseks täidetud tulba lõpuni võib: 1
Tõenäosus, et sünnib sellise fenotüübiga tütar on 9/16 * ½ = 9/32 = 0,281 6. Meil on kodominantne MN-veregruppide süsteem. Uuritavas populatsioonis on vastavate genotüüpide kandjaid järgnevalt: MM – 800, MN – 3900, NN – 4300. Kas populatsioon on Hardy- Weinbergi tasakaalus? Eeldame, et meid rahuldab standardne statistiline olulisus ehk P < 0,05, mis ühe vabadusastme puhul nõuab 0-hüpoteesi (ehk siin HW) ümberlükkamiseks hii-ruudu väärtust üle 3,84. (Carolin) MM MN NN Vaadeldud (O) 800 3900 4300 Oodatud p2= 0,3062 = 0,0936 2pq = 2*0,306*0,694 q2 = 0,6942 = 0,4816 proportsioon = 0,4247 Oodatud (E) 0,0936*9000 = 0,04247*9000 = 0,4816*9000 = 842,4 3822,3 4334,4
"laulva revolutsiooni" aegne varjamatu vene viha "eesti fasistide" vastu - see sööb närvid läbi. Bänd lõpetas turnee Nevil Blumbergiga. Endist "Rujat" ei olnud enam. Alender ja Nõgisto ei suhtle üle poole aasta, kuni Tiit Haagma nad kokku viib ja nad ära lepivad. 1988. aasta Tartu muusikapäevad kujunevad "Ruja" trööstituks lõppakordiks. Varsti lahkus Blumberg ja asendati Raul Jaansoniga. Bänd lindistas "Ih-ih-hii ja ah-ah-haa" - kuid see ei olnud enam "Ruja". URMAS ALENDER 20. saj. Eesti muusika üks väljapaistmavaid isiksusi on olnud ja on ka praegu Urmas Alender. Ilma temata oleks võimatu kirjeldada Eesti rockmuusikat ja selle teket. Urmas Alender sündis 22.novembril 1953. aastal Tallinnas. Esimesed 8 aastat elas ta Odra tänaval vanas puumajas (tollase Autoinspektsiooni lähedal). Mängukaaslasi tal eriti ei olnud, praktiliselt ainus temaealine laps ümbruskonnas oli tema õde. Kuigi
Seletav tunnus ehk kirjeldav tunnus ehk argumenttunnus ehk sõltumatu tunnus. Prognoositav tunnus ehk funktsioontunnus ehk sõltuv tunnus. Sõltuv tunnus sõltub sõltumatust. Vabadusastmete arv (degree og freedom, df) – sõltumatute muutujate arv. SAGEDUS- JA JAOTUSTABELID Keskmised – Mediaan - Mood - Kvartiilid - Dispersioon - Standardhälve - Variatsioonikoefitsient - Standardviga - Usalduspiirid keskmisele - 4.LOENG STATISTILISED TESTID Hii-ruut test - Võimaldab otsustada juhuslike suuruste jaotuste erinevuse ja sarnasuse üle. Annab vastuse küsimustele: kas erinevus (kahe) grupi sagedusjaotuses on statistiliselt oluline või mitte. T-testid – kõige lihtsam meetod uurida pidev tunuse keskmiste erinevust rühmiti. T-tesi puhul on neid rühmi kaks või üks. Küsimus kas vaadeldav (valimis esinev) kahe rühma keksmiste erinevus on statistliselt oluline ehk siis ei ole juhusega seletatav.
annaabi.ee 
