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.jaotus. t-jaotus - normj. Juh
1 37,79 0,086 1 37,93 0,192 keskväärtus 8 37,50 0,090 s2 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
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, mille tulpade kõrgused näitavad vastavasse vahemikku sattumise sagedust.
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
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
annaabi.ee 
