docstxt/1386939078643.txt
1. Baaspunkti arvutus. Jaotuse kujuparameetri S baasväärtusel S0 ja teisenduse parameetri T baasväärtusel T0 : a) koostada teisendusfunktsiooni graafik, D=2 , T0 =2, S0=0,5 y=D1-T|X|T x y -10 50,00 -9 40,50 -8 32,00 -7 24,50 -6 18,00 -5 12,50 -4 8,00 -3 4,50 -2 2,00 -1 0,50 0 0,00 1 0,50 2 2,00 3 4,50 4 8,00 5 12,50 6 18,00 7 24,50 8 32,00 9 40,50 10 50,00 d) leida saadud valimite {xi} ja {yi} järgi X ja Y keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, asümmeetria ja ekstsessi hinnangud ning nende jaotuste histogrammide graafikud xi = 1,732 S ( 2U 1 - 1) + (1 - S ) N 1 X ja Y arvkarakteristikute hinnangud X Y keskväärtus 0,2479664 0,157100 4 dispersioon 0,2539834 0,032985 7 standardhälv 0,5039677 0,181619 e 6 asümmeetria 0,0430155 1,470564 5 ekstsess - 1,53...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A 0 2 7 1 0 1 5 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 3 2 4 2 4 6 4 7 4 7 4 8 5 3 6 8 7 0 7 5 7 5 7 9 9 4 9 6 9 9 Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x = 46,20 Dispersioon: Excel: VAR Sx² = 867,92 Standardhälve: Sx = 29,46 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me = 46 Haare: R= 99 - 0 = 99 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 Dispersiooni usaldusvahemik: ...
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. 2-jaotus on kasutusel normaaljaotusega juhusliku suuruse dispersiooni hinnangu jaoks usaldu...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 12 6 11 62 20 62 7 98 10 1 52 27 80 25 94 46 38 74 95 33 71 15 96 4 87 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=45, 04 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=1164,123 Standardhälve: Sx=34,1193 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=38 Haare: R=97 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik: ...
45,04 Keskväärtus 45 ül4 1 Dispersioon 1167,833 1164,123 intervalli nr vahemik 4 Mediaan 38 1 0-20 6 Haare 97 2 20-40 7 t-statistik -0,706614 3 40-60 10 50 4 60-80 11 5 80-100 12 1,7108820799 15 20 10 Histogra 25 0,4780363352 9 27 0,4168338365 8 33 1,710882 7 38 36,41503 6 46 13,84843 5 52 1164,123 62 ...
Aine Rakendusstatistika MHT0031 Arvestusharjutus AGT-2 Nimi xxx Kood Rühm Imiteerimisvalemi kood TRAP S0 0,25 A 7 T0 4 B 6 LS 0,25 D 2 LT 1 n1 n2 n3 n4 n5 n6 1 0 3 6 3 0 A 7 B 6 D 2 T0 4 S0 0,25 U1 0,82262 U2 0,684927 D=2 1. T0=4 S0=0,25 Y=g(X)=sign(X)D1-T|X|T x y Teisendusfunktsiooni y=sign(x)D1-T|x|T graafik baasväärtuste -10 0,00 -9 0,00 0 -8 0,00 -7 0,00 0 -6 0,00 -5 0,00 ...
Arvutusgraafiline töö | Mihkel Heinmaa | MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Mihkel Heinmaa | YAGB31 | sügis 2010 Osa A 1. Keskväärtus: Excel: AVERAGE Dispersioon: ( ) Excel: VAR Standardhälve: Excel: STDEV Mediaan: Mediaan on va...
Aili Kaevats V 202 620 3532 Alar Konist Kopli 116-213 620 3905 Aleksandr Hlebnikov Kopli 116 - 209 620 3908 Alina Sivitski V 416 620 3209 Allan Vrager Kopli 116 -221 620 3906 Andrei Dedov Kopli 116-209 620 3908 Andrei Pokatilov VB 411 620 3208 Andrei Surženkov V 221 620 3353 Andres Kiitam V 409B 620 3204 Andres Laansoo V 218 620 3355 Andres Napp VB-103 620 3251 Andres Petritšenko V 313 620 3304 Andres Siirde Kopli 116 - 306 620 3638 Anna Volkova Kopli 116-310 Arvi Poobus Kopli 116 - 213 620 3905 Arvi Prikk Kopli 116 - 208 620 3912 Arvo Ots Kopli 116 - 204 620 3904
569 2684 Kannimäe Taavi Võru 03:34:22 M17 2065 2216 Karp Kalev Lääne-Viru 04:57:41 M17 1557 1216 Kask Hans-Kristjan Tartu 04:23:29 M17 1780 2686 Kelder Oliver Võru 04:35:52 M17 574 2814 Kelk Kristjan Harju 03:34:29 M17 563 2469 Kiitam Ivar Tallinn 03:34:14 M17 576 736 Kivistik Kristjan Viljandi 03:34:37 M17 1338 2322 Koolmeister Jaan Hiiumaa 04:11:56 M17 2320 2633 Kruus Kristo Tartu 05:35:55 M17 364 2526 Kuusma Maikel Tartu 03:22:00 M17 1932 1837 Kürsa Karl Tartu 04:48:09 M17
Aili Kaevats V 202 620 3532 Alar Konist Kopli 116-213 620 3905 Aleksandr Hlebnikov Kopli 116 - 209 620 3908 Alina Sivitski V 416 620 3209 Allan Vrager Kopli 116 -221 620 3906 Andrei Dedov Kopli 116-209 620 3908 Andrei Pokatilov VB 411 620 3208 Andrei Surzenkov V 221 620 3353 Andres Kiitam V 409B 620 3204 Andres Laansoo V 218 620 3355 Andres Napp VB-103 620 3251 Andres Petritsenko V 313 620 3304 Andres Siirde Kopli 116 - 306 620 3638 Anna Volkova Kopli 116-310 Arvi Poobus Kopli 116 - 213 620 3905 Arvi Prikk Kopli 116 - 208 620 3912 Arvo Ots Kopli 116 - 204 620 3904
annaabi.ee 
