x ebakompetents vs võimalik viga; x sisesed ja välised tegurid on sassi aetud. x olulised tegurid võivad välja jääda; SWOTi plussid: x lihtne; x võimaldab anda hinnangu stateegiale/taktikale x pole töömahukas; x aitab konsensust ja grupitööd teha. 4. MIDA NÄITAB REGRESSIOONVÕRRANDI DETERMINATSIOONIKORDAJA? Mudeli headust hinnatakse tema kirjeldatuse tasemega, mida väljendab determinatsioonikordaja. Determinatsioonikordaja näitab argumendi X võimet kirjeldada uuritava suuruse Y hajuvust. D väärtus on 0 ja 1 vahel: 0<= D <= 1. Kui D=1, siis mudel (sõltumatu muutuja X) kirjeldab muutuja Y täielikult; kui D = 0, siis mudel ei kirjelda Y käitumist üldse. Determinatsioonikordaja on järgmise omadusega: uue muutuja mudelisse lülitamisel determinatsioonikordaja alati kasvab. Determinatsioonikordajate põhjal
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Korrelatsioonianalüüsist leidsime, et kõikidel sõltumatutel muutujatel on oluline seos sõltuva muutujaga. SKP-l inimese kohta ja töötuse määral on seos oluline olulisuse nivool 0,01 ning kaalutud hindadel on seos oluline olulisuse nivool 0,05. Lineaarne regressioonianalüüs Mudeli kirjeldatuse taset näitab R ruut, mis antud juhul on ,911. Kirjeldatuse tase on seega väga hea. Täpsemalt näitab R ruut kui suure osa riietele ja jalanõudele tehtavate kulutuste hajuvusest suudab koostatud mudel ära kirjeldada. Tabel 4. Kirjeldatuse tase. Model Summary Mudel R R ruut Kohandatud Hinnangu standardviga R ruut a
B 7500 C 8000 D 6000 E 9000 Hinnata regressioonimudeli a) kirjeldatuse taset; b) statistilist olulisust; c) parameetri (regressioonikordaja a1) statistilist olulisust olulisuse nivool 0,05; d) leida parameetri a1 95%-lised ja 99%-lised usalduspiirid. SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,992007635 0,992008 R Square 0,9840791479 PEAB HAKKAMA JÄLGIMA
diferentside vahel); lisaandmete hankimine (valimi muutmine); faktor- ja komponentanalüüsi eelnev kasutamine selleks, et mudeli sõltumatute tegurite arvu eelnevalt vähendada ning esitada nende mõju faktorite kaudu 2. Determinatsioonikordaja ja korrigeeritud determinatsioonikordaja (mida tähendab, kuidas saab võrrelda) Determinatsioonikordajate põhjal saab erinevate mudelite kirjeldatuse taset võrrelda juhul, kui sõltuv muutuja on mudelites ühesugune. Kui muutujate arv võrdne, siis saab kasutada tavalist determinatsiooni-kordajat R2 , vastasel juhul tuleks kasutada reguleeritud determinatsiooni- kordajat 2 Korrigeeritud determinatsioonikordaja näitab koguandmete korrigeeritud selgitusvõimet ning kui kulukas on selgitavate muutujate võtmine. Determinatsioonikordaja näitab selgitusvõimet ning on alati positiivne, samal ajal kui korr. determ. kord
Alustame mudeli ja selle liikmete olulisuse hindamisest. Mudel on kahtlemata oluline (vt. Tabel 31), Significance F = 1,33E-09. Küll aga ei saa sama öelda iga liikme olulisuse kohta. P-value tunnusel sugu on 0,880688524 ja tunnusel hinne on 0,103210735. Seega eemaldame kõigepealt tunnuse sugu mudelist ning teeme järgmise regressioonianalüüsi (vt. Tabel 32) ning siis eemaldame ka tunnuse hinne mudelist ning teeme veel korra regresioonanalüüsi (vt. Tabel 33). Sellest selgub, et testi kirjeldatuse aste on 27%. Mudeli olulisus on p=3,94E-19, seega mudel on oluline. Kasutades mudeli liikmete koefitsente, koostame valemi prognoosi jaoks: 13 Test = -0,23 × aasta + 0,06 × eksam/kool 0,51 × kood + 470,40 Regressioonanalüüsist näeme, et standardiseeritud jääkide summa läheneb nullile. Standardiseeritud jääkide hulgas polnud ühtegi liiget, mille väärtus oleks üle 3 olnud ning ühtegi vaatlust polnud tarvis välja visata
(t ) (22.54) (2.34) (0.56) R 2 0.82, F 15.342 ( p 0.001) kus Y – küsitletu tarbimine eurodes, X – küsitletu sissetulek eurodesning D – küsitletu sugu (D = 1, kui mees ning D = 0, kui naine); t – statistiku kriitiliseks väärtuseks on t 0.025,96 1.99 . Vastake järgmistele küsimustele ning põhjendage vastuseid a) kas mudel on statistiliselt oluline olulisuse nivool 0.05; mida saate öelda mudeli kirjeldatuse taseme kohta. b) millised muutujad on statistilised olulised olulisuse nivool 0.05; c) Leida muutuja X ees oleva kordaja 95% usalduspiirid. Lahendus. a) Mudel on statistiliselt oluline olulisuse nivoo 0.05 korral, kuna F-testi olulisuse tõenäosus p 0.001 on väiksem kui 0.05. Mudeli sõltumatud muutujad kirjeldavad ära 82% tarbimise varieeruvusest. b) Kuna muutujate X ja D t-statistikute absoluutväärtused on suuremad kui kriitiline väärtus ( 22.54 1.99; 2
analüüs. 21. Koolituse efektiivsuse (tulemuslikkuse) hindamise kriteeriumid ja meetodid Arendustegevuse mõju hindamisel tuleb hinnata konkreetsete alamtegevuste tulemuslikkust ja eesmärgipärasust. Hindamine peaks andma kinnitust, et tehtud tegevused toetavad eesmärgi saavutamist. Tulemuslikkuse hindamisel vaadeldakse tegevuste seost organisatsiooni strateegiaga, arengule suunatud tegevuste olemasolu ja protsesside toimimist ja tulemust ning protsessi kirjeldatuse ja dokumenteerituse astet. Saab hinnata, mis on hästi, mis vajab muutmist, kuidas org.-nis õpitakse, kuidas sisemist potentsiaali kasutatakse, kuidas kogemusi analüüsitakse, mida analüüsist ja saadud tagasisidest arvesse võetakse ja kuidas rakendatakse. Tulemuslikkuse hindamiseks kasutatakse enesehindamist, kvaliteedi- ja vastavushindamist, auditeerimist, seotud osapoolte rahulolu pakutava teenusega, töötajate rahulolu-uuringu tulemusi. Koolituse hindamise meetodid: Küsimustik
Ekstrapoleerimine trendi retrospektiivne ja/või perspektiivne leidmine n ( y^ t - y)2 D=R = 2 i =1 n (y t - y)2 i =1 Statistiline prognoosimine ja terve hulk lihtsamaid prognoosimudeleid tugineb senise arengutrendi kindlaksmääramisel ja selle ekstrapoleerimisele tulevikku Aproksimeerimisviga - Mudeli headust mõõdetakse enamasti tema kirjeldatuse tasemega ehk determinatsioonikordajaga, R 2 Näitab kui palju sõltuva muutuja (y) hajuvusest seletav muutuja (trend, t) kirjeldab Omab väärtusi vahemikus [0, 1]; mida kõrgem, seda paremini seletav tunnus sõltuva tunnuse hajuvust kirjeldab Üldjuhul eristatakse aegreas kolme komponenti: · Trend ehk arengutendents · Lühiajalised süstemaatilised võnked (sesoonsus, tsüklilisus vms)
Korrigeeritud det. Kordaja Adjusted R Square= 0,2069 Jääkstandardhälve Standard Error= 549,7855 Regressioonikordajad x1 0,2374 Segavilja saagikus, kg/ha x2 265,4184 Teravilja müügi osakaal kogumüügist x3 -1,4094 Kasvupind kokku, ha x4 0,0007 Investeering kokku, kr Võrrandi: Deteminatsioonikordaja 0,3163 Halb mudeli kirjeldatuse tase Korrelatsiooonikordaja 0,5624 Keskmine seos Jääkstandardhälve 549,7855 F-kriteerium 2,8919 Mudel ei ole statistiliselt oluline Significance F 0,0427 Kõige usaldusväärsem on näitaja X4 Kõige vähem usaldusväärne on X2 Y - Segavilja müük kg/ha X1 - Segavilja saagikus, kg/ha Kui segavilja saagikus suureneks 1 kg võrra ha kohta, siis segav
.. 100 m 100 ¦ n n n i 1 n Ülddispersiooni % 100,0 Kommunaliteet iseloomustab lähteteguri X j kirjeldatuse astet üldistatud tegurite poolt h 2j a 2j1 a 2j 2 ... a 2jm kus 0 d h 2j d 1 . Panus Pi 2 kirjeldab üldistatud teguri Fi osa kõigi lähtetegurite summaarses ajuvuses Pi 2 a12i a 22i ... a ni2 . 3.5. Statistiline prognostika (aegridade uurimine) Paljude majandusnäitajate väärtused muutuvad ajas. Mingil perioodil ajas muutuva näitaja mõõdetud väärtuste hulka nimetatakse aegreaks. Aegridade uurimine on oluline selle näitaja käitumise trendi kindlaks tegemisel.
Kunst 0,228 0,008 27,832 0,000 0,212 0,244 Matem 0,245 0,008 31,793 0,000 0,230 0,261 Regressioonanalüüsi protseduuri poolt väljastatud andemtest huvitavad meid esmalt mitmese regressiooni kordaja (Multiple R), mis näitab, et tunnuste vahe valitseb väga tugev seos. Determinatsioonikordaja (R Square) kohaselt on tegemist väga hea kirjeldatuse astmega (keskmise hinde sõltuvus on saadud mudeliga kirjeldatav 99% ulatuses). Ka parandatud determinatsioonikordaja (Adjusted R Square) järgi võib mudeliga rahul olla, selle näitaja puhul on probleemiks, kui ta erineb oluliselt determinatsioonikordajast niisugusel juhul peaks püüdma suurendada valimi mahtu ning seejärel viima läbi uue regressioonanalüüsi. Mudeli olulisuse näitajaks on Significance F, mille väärtus peaks jääma alla 0,05 niisugusel
annaabi.ee 
