7 Kurtosis (järsakuse kordaja) -0.9 Skewness (assümeetriakordaja ) -0.0 Range 11.2 Minimum 31.9 Maximum 43.1 Sum 1890.7 Count 50 Järgnevalt laseme Excel’il koostada histogrammi (Joonis 1), andes ette ainult valimi andmeveeru. Histogram 15 10 Sagedus 5 0 31.9 33.5 35.1 36.7 38.3 39.9 41.5 More Sekundid Joonis 1. Valimi histogramm ilma ette antud sagedusintervallideta Selleks, et anda programmile ette ka sagedusintervallid, tuleb esmalt arvutada vajalik intervallide arv. Kasutame selleks valemit k= √ n , kus n on valimi liikmete arv.
(Add Trendline) koos determinatsioonikordaja ruuduga (R2). Ülesanne 3: Kontrolli Tabelis 2 toodud joonemõõtmise seeria normaaljaotust graafiliselt histogrammi abil. Leia seeria hulgast erindid. Kas mõõtmisseeria on peale erindite eemaldamist täpsem. Mille põhjal otsustate? Histogrammi lasime Excelil esmalt teha nö vabalt- me ei andnud vahemikke (Bin Range) programmile ette. Tulemus on toodud joonisel 2. 3 Histogram(sagedustabel) 9 8 7 6 5 Sagedus 4 3 2 1 0 152.091 152.105 152.119 152.133 More Joonepikkus Joonis 2. Joonepikkuse mõõtmisseeria sagedustabel. Järgnevalt arvutasime vajalike intervallide arvu valemi n abil ning ümardasime selle täisarvuks. Meie valimi suuruse juures on tulemuseks 5. Selleks, et leida intervallic
arv - haridus - frequency - sagedus valid percent - vastanute protsent cumulative - kuni järjest summeerib grupid split file - (jagab andmestiku osadeks ) maakond piirkond sag tabel - haridus split maha sag.tabel - kujundamine - järjestamine recode- jagasime gruppideks split file sort cases select - ainult naised, sugu väärtusega 2. use filter- mitte vastanud välja risttabel - % piirkonna ja erakonna suhe põhja-eesti 100% kesk-eesti 100% Histogram - numbrid vahemikesse, (kuni, 0-9; 10-19; 20-30) sektor - pie tulp bin - vahemik
Euroakadeemia Kujunduskunsti teaduskond MD II Arvutigraafika Referaat Õppejõud: Tallinn 2013 Sisukord Sissejuhtus 1. Photoshopi paneelid 1.1 Tools presets 1.2 History 1.3 Action 1.4 Histogram 1.5 Layers 1.6 Channels 1.7 Paths 1.8 Paragraph 1.9 Character 1.10 Notes 1.11 Navigator 1.12 Color 1.13 Clone source 1.14 Adjustments 1.15 Swatches 1.16 Info 1.17 Brush 1.18 Brush presets 1.19 Timeline 2. Photoshopi tööriistad 2.1 Märgistamise tööriistad 2.1.1 Rectangular Marquee Tool 2.1.2 Elliptical Marque Tool 2.1.3 Lasso Tool 2.1
Sagedustabelid Pidev arvtunnus Diskreetne arvtunnus Mittearvuline tunnus Pidev arvtunnus Pideva arvtunnuse klassifitseerimiseks (rühmitamiseks) ja sagedustabeli moodustamiseks on MS Exceli statistikaprotseduuride (Tools -> Data Analysis) hulgas protseduur Histogram. Selle rakendamiseks on esmalt vaja moodustada rühmitamiseeskiri rühmade ülemiste piiride bloki näol. Näiteks, kui me soovime jagada tunnust 'pikkus' klassidesse: 165 ja alla selle, 166-180, 181-195 ja üle 195 cm, siis peame Excelis sisestama arvudebloki 165, 180, 195:
Ülemised pKeskpunktVastajate arv 3 1.5 2 6 4.5 4 9 7.5 2 12 10.5 3 15 13.5 1 18 16.5 0 21 19.5 0 24 22.5 0 Ülemised piirid Frequency Cumulative % 3 6 4 50.00% 0 50.00% Histogram 9 0 50.00% 5 200.00% 12 0 50.00% 100.00% Frequency 15 1 62.50% Frequency 0 0.00% Cumulative % More 3 100.00% Ülemised piirid Kasutades risttabelit, tooge välja, millised tooted millises kaupluses kõige soodsama hinnaga müügil on. Millises kaup
·Suhteline sagedus grupi vaatluste arv/kõigi vaatluste arv. Home sakil saab teha protsendiks ·Pidevate arvtunnuste jaoks on vaja klasse. Klasside arvu leiab võttes vaatluste arvust ruutjuure, klassid peavad olema ühepikkused. Klasside intervalli leidmiseks (max-min)/vaatluste arv. Tuleb teha abitabel, kus on klasside ülempiirid, kuid viimase klassi ülempiiri ei pane. ·Klassidele sagedustabeli moodustamiseks vali Data Analysis..... Histogram. Input range: vaadeldavad andmed. Bin range: ülempiirid. Diagrammi tegemiseks kirjuta välja klassid. ·Kas kehamass sõltub pudru söömisest? Pivottable puder läheb row labelisse, kehamass values. Field settings, kui tahad muuta summa nt tudengite arvuks. ·Keskmised, standardhälbed ja standardvead ümardada ühe kohani peale koma ·Data analysis - Descriptive statistics annab kõik keskmised, min, max .. jne
konkreetne. 4. Läbivoolutsütomeetria a. Kuidas tulemused näevad välja ehk graafikud Graafikuid saab analüüsida ainult juhul, kui n-ö kontroll on olemas - pildil olevad populatsioonid on võrreldavad üksteisega, niisama ühest isoleeritud mõõtmisest midagi ei saa. b. Mis on tulpdiagramm/histogram Tulpdiagramm - võrdleb mõõdetud nähtuste arvu vs mõõdetud näitajat (nt fluorestsents) c. Mis on punktdiagramm/dot plot Dot plot (pildil) - iga event on punkt, võimaldab siduda 2 eri näitajat 5. RT pilt läbivoolutsütomeetrias a. Normaalne Enamus rake on ettevalmistavas faasis. b. Blokeeritud Rakud kuhjuvad kuskile faasi 6
Histogramm 20.21 24 30 21.27 27 20 22.33 14 10 23.40 12 Frequency 0 24.46 14 25.53 5 26.59 4 Bin 27.66 1 More 2 Bin Frequency kuni 19,9 22 33 42 Histogram 24 24 50 26 12 Frequency 0 Frequency More 6 Bin (empty) Bin Frequency 19 11 25 98 Histogram 30 8 120 More 0 100 80
617 Tegemist ei ole normaaljaotusega. 754 570 1353 908 733 417 847 454 495 660 531 1031 865 1051 1074 860 614 1389 451 454 reetne tunnus. aani võib lugeda ligilähedaseks, mis tähendab, et on tegemist sümmeetrilise jaotusega. klassipiirid FrequencyCumulative % 400 2 3,23% Histogram 600 13 24,19% 16 120,00% 800 14 46,77% 14 100,00% 1000 13 67,74% 12 Frequency
Dn 0,140 60 0,20 0,072 80 0,20 0,072 100 0,20 0,032 Normaaljaotuse jaotustihedus ja histogram 0,35 0,016 0,30 0,014 0,25 0,012 0,010
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 37,124 - 37,248 13 0,131 37,248 -0,9449384102 0,25528037 37,248 - 37,371 12,00 13 0,131 37,371 -0,4752263809 0,35634405 37,371 - 37,495 19 0,192 37,495 -0,0016955545 0,39894171 37,495 - 37,619 12 0,121 37,619 0,4718352718 0,35691672
Analyze - Compare means - Means - Dependent listi 'matemaatika' ja Independent listi 'sugu' - OK Meeste ja naiste keskmiste tulemuste joonistamine koos usalduspiiridega: Graphs - Legacy Dialogs - Error Bar - Define - variable (ehk y-telg)=see millise testi tulemusi vaadata soovid nt matemaatika ja category axis=sugu ja OK Test et kindlaks teha kas andmed pärinevad normaaljaotusega populatsioonist. Analyze-> Descriptive Statistics-> Explore-> Plots-> Normality Plots with tests+histogram ;normaaljaotusega on tegemist siis kui tulpdiagramm näeb kelluka kujuline välja. KAHE SÕLTUMATU GRUPI KESKMISTE VÕRDLEMINE PARAMEETRILISE TESTIGA Analyze-Compare means - independent samples T test - Test variables'i kõik mille keskmisi tahan uurida ja Grouping variables'i Sugu (sest tahan sugude vahelisi erinevusi võrrelda) (defineerin soo 1 ja 2) - OK Saan tabeli, kust näen meeste naiste keskmiste erinevusi alatestide lõikes. Alumises tabelis on üks tulp
0069 0.0129 0.01 20-40 4 5 5 5 0.0133 0.0089 0.01 40-60 8 7 4 5 0.0145 0.0061 0.01 60-80 2 6 3 5 0.0090 0.0042 0.01 80-100 7 3 2 5 0.0032 0.0029 0.01 5.1 Empiirilise jaotuse histogram 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 5.2 Normaaljaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik Normaaljaotus 8 0.016 7 0.014
(quality classification) given by the textile experts, it is possible to empirically determine the optimal threshold values - measured in pills per area - between the quality classes defined by the standard. A remarkable approach to extract pill features from fabric images was proposed in [21 20]; using a two-dimensional Gaussian fit theory, authors train a “pill template'' using actual pill images and determine a reasonable threshold for image segmentation using a histogram-fitting technique. Using 12 the described approach five parameters to describe pill properties (i.e. pill number, mean area of pills, total area of pills, contrast and density) are defined. Finally, from such data, a definition of pilling grade is provided. The level of pilling has been also identified and characterized using the size and numbers of the existing pills in 2005 by Huang et al
2 0 2. ti] 2. [S 10. Elukoht Maa-asula (maakonnakeskus, alevik, küla) Muu linn Suur linn (Tartu, Pärnu, Narva, Kohtla-Järve) Tallinn Total Result Histogram 150 150.00% 100 100.00% Frequency Frequency 50 50.00% Cumulative 0 0.00%
on <0,1 või VIF>10, on tegemist problemaatilisel tasemel prediktorite-vahelise seotusega. Uurida ka mudeli jääke (Residuals) (normaaljaotuslikkus ja ekstreemsed juhtumid) o Casewide diagnostics, valida Standard residuals valikusse 2SD ühikut, mille sisse jääb >95% normaaljaotuse andmetest. Kontrollida, kas antud andmete hulk jääb <5% kogu andmestikust. o Standardized Residuals Histogram – jälgida, et andmed oleksid koondunud nulli ümber ja mõlemale poole nulli langeb enam-vähem võrdselt jääke. Ühtlasi: residual: statistics min, max ja mean selle hindamiseks. o Q-Q Plot Standardized Residuals - niinimetatud tõenäosuspaber ehk kvantiil- kvantiil diagramm (ingl. k. Q-Q plot). Sirge joon esindab normaaljaotust ja punktid jääke
Maximum 3,886047519 Sum 720,96072016 Count 239 2002. a. 13 9 2 2 1 35-40 40-45 45-50 0 50-55 55-60 60-65 /ha Histogram Column I Histogram Column I 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 More intervalli ülemine piir uuesti umise tõenäusus eh pi teoreetiline sag. sagedus teor.sag. HII RUUT 8,047
laialt kasutatav erinevates mitut gruppi (st enamat kui kahte gruppi) võrdlevates uuringutes. (Parameetrilise) ANOVA läbiviimiseks on mitmed eeldused: Vaatlused on teineteisest sõltumatud; Sõltuv muutuja on GRUPPIDE LÕIKES normaaljaotuslik. Seda saad testida nii: Analyze Descriptive Statistics Explore. Dependent. Määrake muutujad ning Plots alt valige Normality plots with tests ning Histogram (graafiliseks representatsiooniks). Kirjeldava statistika tabelid sialdavad ka asümmeetriakordajat ning ekstsessi, mis aitavad määratleda jaotuse kuju ning selle suhestumist normaaljaotusega. Hajuvused on sarnased (SPSS-is Levene's Test for Homogeneity of Variances näitab statistiliselt olulise erinevuse puudumist) Kui sõltuval muutujal on ainult üks tase (nt konkreetne testiskoor), saab kasutada
N Missing System Missing 6 1,1 Valid Missing Total 6 1,1 Kodakondsus 563 6 Total 569 100,0 Märkused: Histogram 600 Frequency: muutuja väärtuste sagedus Percent: protsent 500 Valid Percent: protsent ilma puuduvate väärtusteta
,,Teised ka ei tee seda" arvamusest ah ning 19 vastanut vastasid eitavalt Eestielu põhjal Sissetulekute summa Keskmine sissetulek 218764 2404 Eestlaste hulk Kõige vanem sünniaasta 57 20 Histogram Eestielu põhjal Piirid Sagedused 30 13 40 50 18 24 Histogram 60 21 40 70 15 20 Rohkem 9 Sagedus 0
Skewness 1.8892115412 Range 8 Minimum 0 Maximum 8 Sum 338.151 Count 188 Bin Frequency Cumulative % 0 2 1.06% 0.00782 1 1.60% 0.01564 1 2.13% Histogram 0.02346 0 2.13% 0.031281 0 2.13% 70 120 0.039101 0 2.13% 0.046921 0 2.13% 60 0.054741 0 2.13% 100 0.062561 1 2.66% 0.070381 0 2.66% 50 80. 0.078201 0 2.66% 0.086022 0 2.66% 40 0.093842 0 2
programm heledate (highlights), tumedate (shadows) ja neutraalsete (midtones) toonidega. Soovitav on seda valikut mitte teha. 44 Levels Tegemist on fotograafias ja üldse pilditöötluses väga tuntud tööriistaga. Selle abil muudetakse pildi värvide ja toonide ulatust, määrates pildi kõige tumedama, heledama ja neutraalsema väärtuse. Kihi lisamisel paned kindlasti tähele selle graafilist kujutist (Histogram) ja see on iga pildi puhul unikaalne. Järgmise pildi puhul näeme, et histogrammi "mäestik" on kõrgem vasakus osas ja see tähendab, et tumedad toonid (shadows) on ülekaalus ja helendeid on vähe. Kui vaatame järgmist pilti, siis siin on ülekaalus heledad toonid (highlights). Kõik mis jääb vahepeale nimetatakse neutraalseteks toonideks (midtones). Histogrammi alt leiad vastavad liugurid (kolmnurgad). Neid liigutades saate muudate pildi tonaalsust
сохраненных с помощью группы сборщиков данных. При отображении файла журнала на этой вкладке можно также указать диапазон времени, который будет отображаться в окне системного монитора. 2. Линейчатая гистограмма (Histogram Bar) Отображает гистограмму с последними значениями каждого счетчика. Если в гистограмме отображаются данные большого количества счетчиков и вас интересуют лишь текущие значения (а не изменение значения каждого счетчика со временем), такие данные удобней отображать в
annaabi.ee 
