Kovariatsioon iseloomust juh.su. x ja y omavah. Sõltuvust Korrelatsioon- kovariatsiooni normeeritud variant iseloomust. X ja y sõltuvust nende lineaarse seose tugevuse mõttes. Determinatsioon korrelatsiooni ruut näitab, missusugse osa 1 juh.su. dispers/hajuvusest on tingitud 2. Suuruse mõjust. Stat üld eesmärk leida stohhastilise objekti kohta mingi tõenäosuslik mudel Valim koosneb valimi elementidest, N on valimi maht. Mediaani hinnang- kasvavalt järjest. Valimi keskelement (paaritu) või keskelementide poolsumma (valim on paarisarv). Põhiteoreem (Glivenko-Cantelli)- empiiriline jaotusfunkts on teoreetilise jaotusfunktsiooni nihutamata ja mõjus hinnang. Histogramm enimkasutatav jaotustih. Hinnang. Tulpdiagramm. Kasut üldkogumi jaotusseadusest aimu saamiseks. X2 jaotus norm.j juh.su. dispersiooni hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel, 1 parameeter k, pos täisarv, vabadusastemete arv. Keskv=k, disper: 2k, mood: k-2. Kui klõpm normjaotus. Kui k=2 exp
Statistika üldiseks eesmärgiks on: asjakohastest eeldustest lähtudes leida vaadeldava stohhastilise objekti kohta mingi tõenäosuslik mudel, sh hinnates mudeli arvparameetreid ja kontrollides erinevaid hüpoteese objekti mudeli kohta. Mediaani hinnang: - kasvavalt järjestatud valimi keskelement (kui valimi maht on paaritu arv) - kasvavalt järjestatud valimi keskelementide poolsumma (kui valimi maht on paarisarv) Haare: valimi suurima ja vähima elemendi vahe Statistika põhiteoreem: Empiiriline jaotusfunktsioon FN(x) on teoreetilise (üldkogumi) jaotusfunktsiooni F(x) nihutamata ja mõjus hinnang. Histogramm: Histogramm on enimkasutatav (üldkogumi) jaotustiheduse hinnang. Histogrammi kasutatakse ettekujutuse saamiseks üldkogumi jaotusseadusest ning ta kujutab endast tulpdiagrammi,
Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsiooon g(x) on monotoonne, siis
avaldub y jaotustihedus nii: fy(y)=fx[i(y)]*/i'(y)/
Kui x on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) pole monotoonne, tuleb
g(x) jagada X muutumispiirkonna osas monotoonsuspiirkondadeks.
Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht,
kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x)=a+bx
Mediaani hinnang: kasvavalt järjestatud valimi keskelement, kasvavalt järjestatud
valimi keskelementide poolsumma.
Haare: valimi suurima ja vähima elemendi vahe.
Variatsioonirida- kasvavasse järjekorda reastatud valim
Järkstatistik: variantsioonirea liige järjekorranumbriga i.
Epiiriline jaotusfunktsioon avaldub variatsioonirea põhjal kujul: FN(x)=0, kui
x
P(4,33 < µ y ( x) < 9, 79) = 0,95 11.6 Regressioonimudeli graafik koos katsepunktidega KOKKUVÕTE Rakendusstatistika arvestusharjutuses AGT-1 leidsin erinevaid valimit iseloomustavaid parameetreid, kontrollisin hüpoteese ja esitasin mitmeid graafikuid. Osa A Ülesandes 1 on toodud põhilised valimit A iseloomutavad arvkarakteristikud: keskväärtus 46,2, dispersioon 867,9, standardhälve 29,46. Samuti on välja toodud mediaan 46 (valimi keskelement) ja haare 99 (valimi suurima ja vähima elemendi vahe). Ülesandes 2 on leitud keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud, ehk piirkonnad, kus normaaljaotuse puhul paiknevad keskväärtus ja dispersioon 90% juhtudest. Keskväärtus asub vahemikus 35,91<<56,49 ja dispersioon vahemikus 572,0<2<1504,2. Ülesandes 3 on kontrollitud kahte hüpoteesipaari vastavalt keskväärtuse ja dispersiooni kohta. Mõlemal juhul võeti nullhüpoteesid vastu usalduse nivool = 0,10. Üldkogumi
jaotustihedus nii: fy(y)=fx[(y)]*['(y)]
Kui x on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) pole monotoonne, tuleb g(x) jagada X
muutumispiirkonna osas monotoonsuspiirkondadeks.
Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus
teisendusfunktsioon saab kuju g(x)=a+bx
2. RAKENDUSSTATISTIKA ALUSED
Mediaani hinnang: kasvavalt järjestatud valimi keskelement, kasvavalt järjestatud valimi
keskelementide poolsumma.
Haare: valimi suurima ja vähima elemendi vahe.
Variatsioonirida- kasvavasse järjekorda reastatud valim
Järkstatistik: variantsioonirea liige järjekorranumbriga i.
Epiiriline jaotusfunktsioon avaldub variatsioonirea põhjal kujul: FN(x)=0, kui x
arenemise tulemus. See on uute, kergemate kaablite tegemiseni, mis siiski täidavad mehhanilised ja ümbruse vastupidavuse nõudeid, mida kogemus on näidanud vajalikum olevat. Kuna kaablid on kergemaks läinud, siis ka nende paigaldamiseks vajalikud jõud on loomulikult vähenenud ja loodetav töökindlus on tagatud. Kaabli konstruktsioon ja paigaldusviis määrab koos kaabli usaldatavuse. 10 Joonis 1.3 Tänapäeva maa- ja kanalikaabel (keskelement, kiud (nuutides), kofreeritud teraskiht, PE kest) Vajadus mahutada palju kiude väikesesse kaablikonstruktsiooni ning vähendada jätkamiseks kuluvat aega ja kulutust on viinud järgmisele arengutasemele: kiudlindi arendamisele (näiteks Jaapanis on kiudlintkaablid kasutusel juba üle 10 aasta,samuti USA-s ja mõnes Euroopa riigis on see aset leidnud). Rootsis peamiselt kasutatakse kuidlint-tüüpi nuut-kaablit. Soomes kasutatakse ka mingil määral kiudlintkaablit
annaabi.ee 
