Võrdlusülesanded Aja jooksul: mõõdu erinevused Ennutused, projektsioonid: kellele ja mille põhjal Ruumis (geograafiliselt): kas on võrreldavad (seadusandlus, normid, keel) Gruppide vahel: gruppide suurused Eri probleemide võrdlus Võrdlusülesanded andmeanalüüsis Üks v mittu tunnust? Jaotuse võrdlus v mingi parameetri võrdlus Kuidas jaotusi võrrelda? Millega võrrelda? Mille alusel võrrelda? Milliseid jaotusparameetreid võrrelda? Nt: -mood, mediaan, kvantiilid -keskmine, standardhälve, dispersioon - kujuparameetrid (ekstsess ja järsakuskordaja) Tunnuse jaotus Jäotus üldarvudena v protsentidena Segadustabel, risttabel Jaotus joonisel Võrdlus normaaljaotusega Parameetrite võrdlus Mood- kõige sagedasem väärtus v väärtusklass Mediaan- punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju
publitseerimine (esitamine). Iga etapp kasutab ja vajab umbes kolmandiku uuringu ressurssidest. Meie tegeleme matemaatika kursuse raames kolmanda etapiga. Andmete analüüs ja töötlemine Kui tõenäosusteoorias eeldasime, et jaotusparameetrid on teada ja ennustasime, mis katsel juhtuda võib, siis siin suund teistpidi, meil on valimi katsetulemused (küsitlus, mõõdistus jne) ja tahame teha järeldusi kogu üldkogumi kohta, ehk hinnata teoreetilisi jaotusparameetreid. Näiteks mööblitootja uurib toolide vastupidavust koormusele, selleks testitakse teatud arv toole (ei saa olla väga suur, sest testi käigus toode puruneb, lisaks ka uuring maksab) ja saatakse tunnuse purustav koormus väärtused. Aga katsetulemuste keskmine ei ole veel kogu toodangu keskmine vaid ainult hinnang sellele. Valimi keskväärtust tähistame x, Excelis funktsioon AVERAGE. Üldkogumi keskvääruse punktihinnanguks ongi valimi aritmeetiline keskmine.
annaabi.ee 
