Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Kondensaatori aperioodiline laadumine ja tühjenemine". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
regression, column, square, error, lower, upper, linear, anova, total, coefficients, variable, 10722.1 Koopia- Teenindaja Töötundide masinate tööstaaz, arv arv kuudes 1 1 12 SUMMARY OUTPUT 3,1 3 8 17 10 5 Regression Statistics 14 8 2 Multiple R 0,9346801 6 5 10 R Square 0,8736269 1,8 1 1 Adjusted R Square 0,8578302 11,5 10 10 Standard Error 2,056276 9,3 5 2 Observations 10 6 4 6 12,2 10 18 ANOVA df SS MS
Y9 -0,0621608954 -0,045391323 0,237548335 -0,3991149782 R^2 0,8090315055 0,859 0,953 0,954 VIF 5,2364658507 7,072 21,354 21,609 TOL 0,1909684945 0,141 0,047 0,046 x1 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,8994617866 R Square 0,8090315055 Adjusted R Square 0,7963002725 Standard Error 5,684885887 Observations 145 ANOVA df SS MS F Regression 9 18483,362517209 2053,706946357 63,5469877603 Residual 135 4362,9202190334 32,3179275484 Total 144 22846,282736242
1665,3061224 0,5874487612 53,86 250 000 714,2857142857 2499,1556906 0,9678407163 259,30 1 025 000 496,4539007092 1293,7062937 0,7069314636 121,52 142 801 1699,300699301 Regression Statistics X1 - Y X2 - Y X3 - Y X4 - Y Multiple R 0,4433659456 0,2504434603 0,819144 0,786003 R Square 0,1965733617 0,0627219268 0,670997 0,6178 Adjusted R Square 0,1212521143 -0,0251478926 0,640153 0,581969 Standard Error 536,1476481701 0,3302241854 134,3823 465784,2 Observations 36 36 36 36 VIF= 1,2446687131 1,0669192298 3,039482 2,616432 SUMMARY OUTPUT
Põhja-Korea 24 051 706 37000 356000 Ghaana 23 837 000 1669000 757000 Jeemen 23 580 000 265000 846000 Eesti 1 340 021 202000 14000 Populatsioon Klasside arv 19,74889026 Variatsiooni kordaja 205,32% Klasside laius 67604303,9 68000000 Mean 118256430,96 Standard Error 34337359,309124 Ülemine piir Sagedus Median 49546822,5 35340021 16 Mode #N/A 103340021 23 Standard Deviation 242801796,155206 171340021 6 Sample Variance 5,895271222E+016 239340021 2 Kurtosis 19,8300035296 307340021 0
89833 9685.27416 11181.73983 13390.76938 16069.403 16304.20885 13839.56372 14305.26396 15973.00018 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.93001005 R Square 0.864918694 Adjusted R Square 0.856476112 Standard Error 197.413872 Observations 18 ANOVA df SS MS Regression 1 3992595.82144818 3992595.821 Residual 16 623555.789662928 38972.23685
Summad 171 0,95018 162,4808 p= 3,6579E-10 Järelikult H1 - tunnuse hinne jaotus ei lähene normaaljaotusele Tabel 15. Kirjeldavad statistikud. aasta sugu test eksam/kool hinne kood Mean 2003,731 1,4 8,291803 50,0729167 3,491228 2,872131 Standard Error 0,156329 0,028098 0,177857 1,46060454 0,070072 0,064523 Median 2003 1 8 53 4 3 Mode 2003 1 6 4 4 4 Standard Deviation 2,730164 0,490703 3,106143 24,787281 0,916312 1,126845 Sample Variance 7,453796 0,240789 9,648123 614,409299 0,839628 1,26978
3 1634 Lilly (Elli) Co. 6763 26.8 4239 Merck & Co. 16681 45.2 5269 Pharmacia & Upjohn Inc. 7094 35.0 3383 Pfizer 10021 43.8 3472 Rhone-Poulence Roren 5142 28.0 1621 Schering-Plough 5104 20.1 2098 Warner-Lambert Co. 7039 37.0 2006 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.9800610328 R Square 0.9605196281 Adjusted R Square 0.8890910566 Standard Error 1989.3430527166 Observations 15 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 1347945730.06 1347945730.06 340.60658825 1.044501E-010 Residual 14 55404800
Mida iseloomustab mitmene korrelatsioonikordaja? 0.733264 Mitmene korrelatsioonikordaja R mõõdab uuritava tunnuse ja tema prognoositud vää 32) Kas saadud regressioonivõrrandi kordajad on usaldatavalt nullist erinevad? On usaldatavalt nullist erinevad, sest m 33) Kui suured on saadud regressioonivõrrandi kordajate vead? 34) Arvutage saadud võrrandi järgi, kui suur on selle puu võra algus, mille diameeter on 15 cm ja kõrgus 16 m? 30. SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.733264 R Square 0.537676 Adjusted R Sq 0.511991 Standard Error 0.721537 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 10.89841 10.89841 20.9337 0.000235 Residual 18 9.371086 0.520616 Total 19 20.2695 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95%Lower 95,0%
Kõik Leibkonnad 3 388,23 2 897,88 5 937,23 Tabel 3 Tulu Kulu Palk Leibkonnapea elab linnas 3790,96 3275,197777778 6893,851851852 Leibkonnapea elab maal 2029,0125 1624,43875 2708,625 Kõik Leibkonnad 3 388,23 2 897,88 5 937,23 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,948422877 R Square 0,899505953 Adjusted R Square 0,896460679 Standard Error 1160,052615 Observations 35 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 397496237,381 397496237,4 295,37766127 4,969708E-018 Residual 33 44408828,2678 1345722,069 Total 34 441905065,649
Joonis 1. Kõrguse sõltuvus diameetrist. 26) Kasutades MS exceli protseduuri 'Regression' tegin regressioonanalüüsi kõrguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist. Regressioonanalüüsi tulemused on esitatud tabelis 6. Enese kontrolliks kirjutasin välja ka regressioonivõrrandi, mis pidid olema sama, mis graafikul. h=0,4093*d+3,9025 Tabel 6. Regressioonanalüüs kõrguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist Regression Statistics Multiple R 0,881340398 R Square 0,776760897 Adjusted R Square 0,760815246 Standard Error 0,585169098 Observations 16 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 16,68045478 16,68045 48,71302735 6,45445E-06 Residual 14 4,793920222 0,342423 Total 15 21,474375
n(n 2) LL kiiruse sõltumine keelt pingutavast jõust: Laine levimise kiirus v, (m/s) SUMMARY OUTPUT 250 200 Regression Statistics 150 Multiple R 0.949622528 100 R Square 0.901782946 Adjusted R Square 0.882139535 50 Standard Error 26.93268322 0
Esitage analüüsi tulemused. Kirjutage välja regressioonivõrrand 31) Kui suur on mitmene korrelatsioonikordaja? Mida iseloomustab mitmene korrelatsioonikordaja? 32) Kas saadud regressioonivõrrandi kordajad on usaldatavalt nullist erinevad? 33) Kui suured on saadud regressioonivõrrandi kordajate vead? 34) Arvutage saadud võrrandi järgi, kui suur on selle puu võra algus, mille diameeter on 15 cm ja kõrgus 16 m? SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Vaatluste arv N=28 Multiple R 0,665563 R Square 0,442975 Adjusted R Square 0,421551 Standard Error 2,794997 Observations 28 ANOVA df SS MS F Significance F
4,85 49 3 5 3 5 4,89 71 4 5 3 5 4,91 71 4 5 3 5 4,3146666667 55,1666666667 2,8333333333 3,56666667 2,5 2,9 y x x x x x SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,2914756837 R Square 0,0849580742 Adjusted R Square 0,0522780054 Standard Error 14,0519899745 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 513,330843841 513,330844 2,599690801 0,1181007 Residual 28 5528,83582283 197,458422
12 #NAME? #NAME? #NAME? Vastus: tõenäosus, et järgmise minuti jooksul helistab rohkem kui 12 inimest on ~0,424. t on ~0,424. 2 Läbimüük, Tootmisvarud, tuh. kr tuh. kr 192,78 9,400 197,51 9,550 SUMMARY OUTPUT 197,53 9,590 199,48 9,720 Regression Statistics 207,48 10,030 Multiple R 0,9312647 212,50 10,240 R Square 0,867254 200,22 9,820 Adjusted R Square 0,8506607 207,61 10,081 Standard Error 0,2506178 214,18 11,200 Observations 10
ts võrra. See saadud lahend on vastuolus, kuna lehmade arvu suurenedes peaks toodang suurenema, mitte vähenema. Joonis 1. Tegelik Y iseloomustab küllaltki hästi arvutuslikku y-t. Saab aru sellest, et trendijooned kattuvad. Joonis 2. 3 Joonis 3. Jääk ei sõltu Y suurusest. 4 Tabel 3.: Esimene näitajate regressioonanalüüs SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,880423638 R Square 0,775145783 0,7-1 v.hea Adjusted R Square 0,768167549 Standard Error 5,53563172 Observations 300 ANOVA df MS F Significance F Regression 9 3403,864 111,0805 1,45893E-88
........................7 18. Olulisuse tõenäosus..................................................................................................... 7 19. Millal kasutata kahepoolset ja millal ühepoolset hüpoteesi?......................................8 20. Regressioon - Andmete filtreerimine.......................................................................... 8 21. Graafik kõrguse ja diameetri vahelise sõltuvuse hindemiseks....................................8 22. Data analytics Regression. Kõrguse sõltuvus diameetrist........................................9 22. 1 Jääkstandardhälve ja kõrguse standardhälve............................................................9 23. Determinatsioonikordaja............................................................................................. 9 2 Sissejuhatus Kodutöö on proovitükk nr. 815 kohta. Andmed pärinevad failidest ,,prt815.xls" mis
38 44,5583068429 36,4372469636 1,05 1516 39 35,9871452826 17,8035178035 1,05 1566 43 39,3236520102 20,0927357032 1,05 1644 38 32,3002707017 25,2365930599 1,05 1284 45 51,5075841657 7,3130752742 1,05 1609 39 47,2103528263 19,5348837209 1,05 1594 46 42,1644144144 8,492855217 1,05 1392 37 40,4813393791 10,2040816327 1,05 1293 korranumbrist. 1) SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,8331163283 R Square 0,6940828165 Adjusted R Square 0,68466998 Standard Error 219,67192353 Observations 135 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 14233112 3558278 73,7379 1,69E-032
okt.08 13 #N/A 12,29 nov.08 14 #N/A 12,50 dets.08 5 #N/A 12,95 Moving Average Uurides lahutuste arvu muutust, on näha et 500 esineb perioodilisus perioodiga 7 kuud. 400 300 Column C Value 200 Column D 100 0 1 4 7 101316192225283134374043464952555861 Data Point Exponential Smoothing 600 400 Column C Value 200 Column E 0 1 4 7 1013161922252831343740434649525558 Data Point
10434 3525509376 4951958.4 23.204194 81.944732 2.1178051 447195609 1602942.6 7.7446817 76.794004 0.9880442 67732900 586799 53.041023 75.053651 14.089898 1807440196 3452136.8 6.849072 79.672855 2.3321709 62780960920 112824678.5 529.89805 0 3221.9 0 272.2308 i sõltuva muutuja kogumuudust on selgitatav mudeliga). SUMMARY OUTPUT -ynurk)ruut Regression Statistics Multiple R 0.6973221 R Square 0.4862582 Adjusted R Sq 0.4730853 Standard Erro 2.6420214 Observations 41 ANOVA df SS MS
Mass, kg 67 62 57 52 47 150 155 160 165 170 175 Pikkus, cm SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,648811715 R Square 0,420956641 Adjusted R Square 0,410233616 Standard Error 6,868962883 Observations 56 ANOVA df SS Regression 1 1852,261841 Residual 54 2547,863159
n xi2 n x 2 30 1979529261 30 7 9.3 Prognoosi vastav 90%-line usalduspiirkond: t (k ; ) 1.70 alpha = k= alumine y^ p y^ p su t (k , ) 247180.956 7 1441.14480 7 1,70 y^ palumine y^ p su t (k , ) 247180.956 7 1441.14480 7 1,70 9.4 Järeldus: 90%lise tõenäosusega järgib 10000 abiellude 16727 kuni 21631 sündi. 10. Protseduur Regression SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.940941045 R Square 0.885370049 Adjusted R Square 0.881276123 Standard Error 1401.579976 Observations 30 ANOVA df SS Regression 1 424835227.446 Residual 28 55003940.021 Total 29 479839167.467 Coefficients Standard Error Intercept 5767
Teine variant on kasutada Pivot Table't (käsk Pivot Table Report menüüst Data). - Pivot Table kaks esimest sammu läbige nagu tavaliselt (st., andke Excelile ette uuritav andmeblokk (või nõustuge arvuti pakutuga) ja klikkige nupul Next). - Tabeli konstrueerimise aknas (vt. pilti) tuleb lohistada mittearvuline uuritav tunnus veeru- (või rea-) faktori kohale (vastavalt lahtritesse Column või Row). - Tabeli Data-ossa lohistada tunnuste loetelust sama tunnus. - Kui Data-lahtrisse ei teki kirja 'Count of ...', tehke lohistatul topeltklõps ning valige leitavaks arvkarakteristikuks tunnuse väärtuste arv Count. Kas te armastate mannaputru? ei ei jah ei jah vist jah jah ei http://www.htg.tartu.ee/~a9tp/mirror/www.eau
SET MORE OFF. SET LENGTH 500. *---------------------------------- * iga tudengi oma va"ljavo~tu tingimused. * Tingimuses olevaid tunnuseid ei tohi analyysis kasutada. SELECT IF (T614=1 AND T713=1). *---------------------------------- * Yhe tunnuse analyys (harj5). FREQUENCIES /VARIABLES T615 /HBAR /STATISTICS ALL. The raw data or transformation pass is proceeding 33 cases are written to the uncompressed active file. ***** Memory allows a total of 15222 Values, accumulated across all Variables. There also may be up to 1903 Value Labels for each Variable. ------------------------------------------------------------------------------- Page 3 SPSS/PC+ 6/12/ 2 T615 Tingimused soodustaksid head tood Valid Cum Value Label Value Frequency Percent Percent Percent
tudeng? Protseduuriga teostatud lineaarne regressioonanalüüs Prognoosiheaduse kirjeldus peab lähtuma leitud väärtustest. Definitsiooni SUMMARY OUTPUT eest eksamil punkte ei saa. Leitud regressioonivõrrand kirjeldab ära Regression Statistics 40,5% tudengite kehamasside Multiple R 0,6363752991 varieeruvusest (R2=0,405), R Square 0,4049735213 Adjusted R Square 0,394154858 Standard Error 11,073402715 Observations 57 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 4590,027 4590,027 37,43286 1,035729441E-007
viimase kuu jooksul ei jah ei kuni 0,5 l jah viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul ei jah jah ei joo ei viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Prognoosige tudengite massi nende pikkuse abil. Kui palju võiks keskmiselt k tudeng? Protseduuriga teostatud lineaarne regressioonanalüüs SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,62 R Square 0,38 Adjusted R Square 0,37 Standard Error 13,13 Observations 68 ANOVA df SS MS F Regression 1 6944,307600653 6944,308 40,25841 Residual 66 11384,56004641 172,4933 Total 67 18328,86764706
Jah Ei Ei oska öelda Jah Ei Ei oska öelda Kui tihti külastat e nädalas toidukau Sugu plust? Kas nädalas toidukaupluse külastamine on 1 1 1 4 Sum - Sugu Kui tihti külastate nädalas toidu 2 3 Sugu 1 2 2 2 1 11 15 1 1 2 16 20 2 4 Total Result 27 35 1 5 2 3 1 2 1 3 Mees 11 15 1 4 Naine 8 10 1 1 Kokku 19 25 1 2 2 1 1 2 1 1 Mees 10.19 13.41 2 2 Naine 8.81 11.59 1 4 2 3 1 2
d erikasutus kaevandamis jäätmete ressursimaksud 1 vee erikasutus 0,904182612 1 Maavara kaevandamis 0,990883285 0,924432522 1 Jäätmete 0,829801715 0,942406504 0,836109376 1 Tabel 4. Korrelatsioon- ja regressioonianalüüsi tulemused SUMM ARY OUTPU T Regressi on Statistics Multiple R 0,992478 R Square 0,985014 Adjusted R Square 0,962534 Standard Error 11491,18 Observations 6 ANOVA Significan df SS MS F ce F 5,79E+0 Regression 3 1,74E+10 9 43,818 0,022395 1,32E+0 Residual 2 2,64E+08 8 Total 5 1,76E+10
Eesti M 188 95 59 44 Eesti M 188 80 48 48 Eesti M 180 74 56 42 Eesti N 173 59 58 40 Data Count of HOMMIK HOMMIK Count - HOMMIK Count - HOMMIK Total Count Total - HOMMIK Count - HOMMIK 26 võileib 26 0,4561403509 26 0,45614 10 helbed või müsli 10 0,1754385965 10 0,175439 8
similar imaging application that was implemented with DSPs (Digital Signal Processors) and multiple PCI buses, and one of the PCI buses was near its maximum capability when all the features were added. The point is, know System Design 5 how much data you have to push around and what buses or data paths you are going to use. If you are using a standard interface such as Ethernet or Firewire, be sure it will support the total bandwidth required. Processor Throughput In many applications, the processor throughput is an important considera- tion. In the imaging example just mentioned, most of the functionality was performed in hardware because the available microprocessors could not keep up. As processor speeds increase, more functionality is pushed into the soft- ware. The key factors that you must consider to determine your throughput requirements are: Interrupts
Mainori Kõrgkool Matemaatika ja statistika Loengukonspekt Silver Toompalu, MSc 2008/2009 1 Matemaatika ja statistika 2008/2009 Sisukord 1 Mudelid majanduses ............................................................................................................. 4 1.1 Mudeli mõiste ......................................................................................................................... 4 1.2 Matemaatilise mudeli struktuur ja sisu ................................................................................... 4 2 Funktsioonid ja nende algebra............................................................................................... 5 2.1 Funktsionaalne sõltuvus ....................................
loomaliha nõutav kogus väheneb 0,54 naela elaniku kohta aastas. ● Kui sealiha hind tõuseb 1 sent ja loomaliha hind jääb konstantseks, siis loomaliha nõutav kogus suureneb 0,195 naela elaniku kohta aastas. ● Kui x2 suureneb ühiku võrra ja ülejäänud seletavad tunnused x3 , … xk jäävaks samaks, siis y muutub b2 võrra. ● Ceteris paribus: kõik muu jääb samaks ● bj on y marginaalväärtus xj suhtes, matemaatiliselt osatuletis 31. ANOVA tabel, F-statistiku arvutamine. ANOVA tabel N-valimi maht K-parameetrite arv F statistik on keskruutude jagatis. Allub Fisheri ehk F- jaotusele Programmis Gretl näeb ANOVA tabelit, kui mudeli aruandes valida Analysis -> ANOVA 32. Regressioonmudeli statistilise olulisuse kontrollimine F-testiga.
to an OMRON product, regardless of whether or not it appears in the proper name of the product. The abbreviation “Ch,” which appears in some displays and on some OMRON products, often means “word” and is abbreviated “Wd” in documentation in this sense. The abbreviation “PC” means Programmable Controller and is not used as an abbreviation for any- thing else. Visual Aids The following headings appear in the left column of the manual to help you locate different types of information. Note Indicates information of particular interest for efficient and convenient operation of the product. 1, 2, 3... 1. Indicates lists of one sort or another, such as procedures, checklists, etc. OMRON, 1997 All rights reserved
4 ,7 ,7 95,0 valisriigi kodanik kodakondsuseta 28 4,9 5,0 100,0 Statistics Total 563 98,9 100,0 N Missing System Missing 6 1,1 Valid Missing Total 6 1,1 Kodakondsus 563 6 Total 569 100,0
annaabi.ee 
