Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Korralatsioonianalüüs". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
standardhälve, keskväärtus, ruudus, miinus, binaarne, 12345, arvutiklass, spssMärgistan kõik: ctrl+ A Valid percent- kes reaalselt ka vastasid Percent-alati kasulikum (kui valid percenti) seda kasutada Haridustasemed peab kõik välja tooma Töötab-1, õpib-2 jne nummerdamine- kõikidel gruppidele omad väärtused! 10 varianti- tahan muuta 5ks: transform- recode into dif. Valiables. valim→teise välja→name→change→old and new values (old: 1- copy old values) Transform- compute variable target variable?? Programmi SPSS kasutamine View – Value Labels: näidata koodide asemel nimetusi Utilites – Variables: muutujate/tunnuste sisu ülevaade Muutuja/tunnuse määrangute muutmine: topeltklõps selle nimel tabeli ülal. Nii saab näiteks muutujale uut nime anda või väärtuste nimetusi muuta. Output-aknast saab tabeleid ja graafikuid Word’i tõsta need valides ja siis Copy ning Word’is Paste. Sagedustabeli koostamine- vanuse puhul, kui väärtusi kiiga
Statilised järeldused Isiklik veeb: www.tlu.ee/ˇkairio Kursuse veeeb: www.tlu.ee/ˇkairio/7070 Kursus hõlmab üldistavat statistikat. Tõmba SPSS 14p treial Võid ka vaadata nuditud vabavara PSPP Tunnused on väga oluline. Intervall - – väärtused on järjestatavad ning nende väärtuste vahemikud on võrdsed. Nt. sissetulek (123€, 125€, 130€, 1500€ jne.); -pikkus, kaal, avtelg, mitu eurot. Saab arvutada skeskväärtust. On anud vahemike otspunktid – siis läheb ta selle alla nt kui üks on hea ja 10 on halb, siis määramatu keskosa annab meile intervalltunnused.
väga lähedase jaotusega. Joonis 1. Normaaljaotuse graafik Normaaljaotusega tunnuse väärtuste ulatust saab iseloomustada standardhälbe kaudu. Kolme sigma reegli kohaselt asub 99,7% normaaljaotuse väärtustest arvude x ± 3 vahel. 95,5% väärtustest paikneb kahe standardhälbe ulatuses keskväärtusest ühes ja teises suunas. 68,3% väärtustest asub ühe standardhälbe kaugusel. Joonis 1. Normaaljaotuse keskväärtus, mood ja meridiaan on võrdsed. Joonis 4. Ebasümmeetrilise jaotuse korral on aga mood, meridiaan ja standardhälve erinevad. Joonis 6.1 ja 6.2. Kvantiil määrab, et mitu protsenti inimesi said antud tulemusi. Mediaan on järjestatud tulemuste keskmine tulemus. Hajuvusaste näitab tulemuste haaret. Standarthälve iseloomustab rea elementide paiknevust keskväärtuse suhtes. Kui on tegemist normaaljaotusega siis jaotuse
Ennutused, projektsioonid: kellele ja mille põhjal Ruumis (geograafiliselt): kas on võrreldavad (seadusandlus, normid, keel) Gruppide vahel: gruppide suurused Eri probleemide võrdlus Võrdlusülesanded andmeanalüüsis Üks v mittu tunnust? Jaotuse võrdlus v mingi parameetri võrdlus Kuidas jaotusi võrrelda? Millega võrrelda? Mille alusel võrrelda? Milliseid jaotusparameetreid võrrelda? Nt: -mood, mediaan, kvantiilid -keskmine, standardhälve, dispersioon - kujuparameetrid (ekstsess ja järsakuskordaja) Tunnuse jaotus Jäotus üldarvudena v protsentidena Segadustabel, risttabel Jaotus joonisel Võrdlus normaaljaotusega Parameetrite võrdlus Mood- kõige sagedasem väärtus v väärtusklass Mediaan- punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks
8 170 58 38 Haare 42 9 170 58 39 Alumine kvartiil 10 170 59 39 Ülemine kvartiil 11 171 59 39 Kvartiilide vahe 12 171 63 40 I detsiil 13 172 64 40 9. detsiil 14 172 64 40 Dispersioon cm2 15 173 64 40 Standardhälve s (cm) 16 173 65 40 Alumine piir: 17 173 65 41 Ülemine piir: 18 173 66 41 Sagedus f 19 173 67 41 Osakaal p% 20 174 67 41 Variatsioonikordaja% 21 175 68 42 Asümmetrijakordaja 22 175 68 42 Jaotuse järsakus 23 176 69 43
Maksimaalne element, Xmax - tunnuse väärtuste hulgas suurim element. Minimaalne element, Xmin - tunnuse väärtuste hulgas väikseim väärtus. Ülemine kvartiil - tunnuse väärtus, millest suuremaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas ¼ ehk 25%. Alumine kvartiil - tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas ¼ ehk 25%. Dispersioon 2 andmetele vastav hälvete keskväärtus. Standardhälve dispersiooni ruutjuur. Andmed ühesugused dispersioon=0. Korrelatsioon - statistiline sõltuvus- ühe muutuja iga väärtusega saab seada vastavusse teise muutuja sagedusjaotuse. Korrelatsiooniväli - Koordinaattasandile kantud punktihulk, kus iga punkti x-koordinaadiks on objekti esimese tunnuse väärtus ja y-koordinaadiks sama objekti teise tunnuse väärtus. Variatsioonirida - kasvavalt või kahanevalt järjestatud tunnuse väärtuste rida.
Hinne 28.00, maksimaalne 30.00 (93%) Tagasiside Suurepärane! Küsimus 1 Andmestik on antud jaotustabelina Õige Väärtus x i 2 1 4 0 Hindepunkte 1.00/1.00 Osakaal p i 0.1 0.3 0.2 0.4 Leida keskväärtus (vastuse lahtrisse sisestage ainult arv). Vastus: 1.3 Küsimus 2 Järgmine tabel näitab ühe väikse riigi nafta ostukogust ühe nädala jooksul ning barreli hinda kolmes erinevas kohas : Õige Allikas Mehhiko Kuveit Sularahaturg (Spot Market) Hindepunkte 1.00/1.00
42, 44, 41, 42, 43, 45, 44, 46, antud Moodustada 40, 41,andmete 43, 44 põhjal sagedustabel ja jaotustabel. 11 12 Ühe klassi õpilaste pikkused (cm). 161, 173, 168, 159, 166, 64, 171, 170, 167, 177, 163, 159, 162, 172, 169, 170, 165, 16, 174, 162, 166, 158, 169, 178, 169, 164, 171. Moodustada sagedustabel jaotades andmed 5 klassiks. 13 Tunnuse keskväärtus on tunnuste aritmeetiline keskmine. Kui objekte on palju, siis on mõistlik kasutada sagedustabelit 14 Aritmeetilise keskmise eelised: 1) kasutab kogu infot 2) on aluseks paljudele teistele näitajatele 15 Aritmeetilise keskmise puudused: 1) kui jaotus on mitmetipuline või U- kujuline, siis ei pruugi aritm. keskmine olla tunnuse kuigi iseloomulik väärtus 2) on tugev abstraktsioon, sellist
· Variatsioonirida tunnuse väärtuste rida kasvavad või kahanevas järjekorras · Mood variatsioonirea kõige suurema esinemissagedusega liige. Tähis Mo. · Mediaan variatsioonirea keskmine liige; paarisarvulise variatsioonirea korral on mediaaniks variatsioonirea esimese poole viimase ja teise poole esimese liikme aritmeetiline keskmine. Tähis Me. _ · Aritmeetiline keskmine ehk tunnuse keskväärtus. Tähis x. · Hajuvusmõõdud näitavad kui palju erineb tunnuse väärtus keskväärtusest või mediaanist: · Tunnuse minimaalne väärtus esinev tunnuse vähim väärtus. Tähis Min · Tunnuse maksimaalne väärtus esinev tunnuse suurim väärtus. Tähis Max · Variatsioonirea ulatus tunnuse maksimaalse ja minimaalse väärtuse vahe. Tähis U · Alumine kvartiil tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) väärtusi on variatsioonireas 25%
Populatsioon on kõigi objektide, isendite, esemete, nähtuste või seisundite kogum, mille kohta soovitakse järeldusi teha Populatsiooni neid objekte, mida on vaadeldud või uurimiseks välja valitud, kutsutakse valimiks Valimit, kus uuritava tunnuse jaotus on samasugune kui populatsioonis, nimetatakse esindavaks valimiks Standardhälve- ruutjuur dispersioonist (dispersioon pt.2) standardviga = uuritava tunnuse standardhälve / ruutjuur valimi suurusest Populatsioon Valim keskväärtus (EX, ) keskmine (x) pop. dispersioon (DX,2) valimi dispersioon (s2) pop. mediaani valimi mediaan 3 5. Hinnangu täpsuse iseloomustamine - usaldusintervall
intervallskaala korral ja positiivsetest arvudest. Valem: Kaalutud geomeetriline keskmine valem – 3. VARIATSIOON - NÄITARVUD JA JAOTUSE KUJU NÄITARVUD Variatsioonamplituud ehk haare on rea kõige suurema liikme ja kõige väiksema liikme arvväärtuste vahe. Ei anna varieerumisest täielikku pilti, sest sõltub ainult kahest äärmisest väärtusest Keskmine absoluuthälve - Dispersioon - Hälvete ruutude aritmeetiline keskmine on dispersion. Puudus - ühikuks on tunnuse X ühik ruudus. Standardhälve - ruutjuur dispersioonist. Standardhälbe ühik on sama, mis tunnusel X Variatsioonikordaja on standardhälbe ja aritmeetilise keskmise suhe: Esitatakse tavaliselt protsentides. Näitab, mitu protsenti moodustab standardhälve aritmeetilisest keskmisest. Standardiseeritud väärtus näitab, mitmekordse standardhälbe σ kaugusel aritmeetilisest keskmisest asub vaadeldav väärtus xi Assümeetria - Asümmeetria on jaotuskõvera maksimumi kõrvalekaldumine sümmeetriateljest. Kui
juhusliku suuruse võimalikud väärtused ja nende tõenäosused pi=P(X=xi).
Tõenäosusfunktsiooni võib esitada valemina, tabelina, arvupaaridena või graafikuna.
Def: Juhusliku suuruse jaotusfunktsiooniks nimetame funktsiooni, mis seab väärtusele
x vastavusse tõenäosuse, et X
orienteeruvaks klassi intervalliks 1,75 cm (intervall=haare/k). Esimese rühma ülemiseks piiriks on 5,8 cm, sammuks 1,8 cm ja viimase rühma ülemiseks piiriks on toodud 14,8 cm (Kiviste K 2011b). a) Vastavalt failis yld.xls (Kiviste K 2011b) antud esimese rühma ülemisele piirile, sammule ja viimase rühma ülemisele piirile moodustasin Exceli töölehele diameetri klasside ülemiste piiride plokk xüi ja nendele vastavad klassi keskmised xi (ülemine piir miinus pool sammu). Vastused on antud tabelis 3. Tabel 3. Rühma tsentrid ja ülemised piirid 6 Rühma Rühma ülem. tsenter piir xi xüi 4,9 5,8 6,7 7,6 8,5 9,4 10,3 11,2 12,1 13 13,9 14,8
Variatsioonikordaja Variatsioonirea ulatus u maksimaalse ja minimaalse elemendi vahe. Sagedustabel näitab, mitmel korral saab antud tunnus antud väärtuse. Korrelatsioon kasutatakse statistikas võrdlemisel. Näitab, kas uuritavate objektide puhul on tegemist mingite sarnaste ilmingutega või mitte. ( x1 - x )( y1 - y ) + ( x 2 - x )( y 2 - y = +... + ( x n - x )( y n - y ) r= n x y Dispersioon andmetele vastav hälvete keskväärtus. Standardhälve iseloomustab tunnuse hajuvust. Mida suurem on standardhälve, seda ( x - x1 ) 2 + ( x - x 2 ) 2 + ( x - x3 ) 2 + ... + ( x - x n ) 2 = suurem on tunnuse väärtuste hajuvus. n - 1/ n Alumine kvartiil Kv tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas 4 ehk 25%.
5 12 60 6 9 54 KOKKU 90 311 Kaalutud aritmeetiline keskmine 3,46 NÄIDE Standardhälve Uuri millistest etappidest koosneb standardhälbe leidmine. Kasutades allpool toodud nooltega nuppu, muuda numbreid ja vaata, kuidas muutub standardhälve. Jälgi ka illustreerivat diagrammi. Püüa sõnastada, millal on standardhälve suurem, millal väiksem. arvud vahed vahede ruudud 30 10 100 N 25 5 25 ( x i -x )2 20 0 0 i=1 15 -5 25
Et saada nt ainult naiste andmestikku, tuleks paremale kasti liigutada muutuja SUGU ning sellele järele kirjutada =mingiväärtus. Antud juhul näeks see võrrand välja selline: SUGU=0. Kui olete valiku ära teinud, tuleb see võrrand ka If... kastikese järgi. Seejärel tasub vaadata Select Cases alumist osa. Kui valite Filter out unselected cases, siis on meeste andmed jätkuvalt tabelis näha, aga indiviidide andmestikule on peale tõmmatud kriips SPSS neid analüüsides ei arvesta; siis on võimalus teha uus tööleht, kus on eralditult ainult valitud andmestik; viimaseks variandiks on mittevalitud andmestiku kustutamine. Viimast ehk ei soovitaks, sest äkki on üldist andmestikku uuesti vaja vaadata. Ja küll on kehvasti, kui raske vaevaga kogutud andmeid kuidagi taastada ei saa. 3) KIRJELDAV STATISTIKA Analyze -> Descriptive statistics -> Frequencies...
ankeetide nummerdamist ning andmetabelisse vastava järjekorranumbri lisamist. 2. VALIMIT KIRJELDAV STATISTIKA Üldiselt, kindlasti suuremate valimite puhul, ei ole andmetabel loomulikult informatiivne, kogutud andmetest ülevaate saamiseks kasutame kirjeldavat statistikat. Andmete esitamiseks kokkuvõtlikul, sisutihedal, ülevaatlikul kujul kasutatakse graafilisi vahendeid (tabelid, diagrammid) ja arvulisi näitajaid (keskmine, standardhälve jm). 2.1. Andmete graafiline kirjeldus Graafilise kirjelduse eesmärk on lihtsustada info lugemist või esitada uudne kokkuvõtte. Tabel või diagramm, mis on annab samaväärse info juba esitatud tekstiga, ei oma mõtet. Töös ei esitata elementaarseid tabeleid ja diagramme (info, mis tekstina oleks lühem või samaväärne), samuti peaks Andmetöötlus sotsiaalteadustes 8
opereerimine/arvutused on enamasti lihtsamad kui kogu jaotusseadusega opereerimine. Juhusliku suuruse arvkarakteristikuid võib jagada: moment ja mittemomentkarakteristikud, asendi-,hajuvus- ja kujukarakteristikud, kvantiilkarakteristikud. Keskväärtus(asendikarakteristik) iseloomustab juhusliku suuruse jaotuse keskkoha asukohta. Keskväärtuse geomeetriline tõlgendus: jaotus raskuskeskme projektsioon x-teljele Dispersioon ja standardhälve on arvkarakteristikud juhusliku suuruse hajuvuse iseloomustamiseks keskväärtuse suhtes. dispersioon on standardhälve ruudus ja standardhälve on vastavalt dispersiooni ruutjuur. Juhusliku suuruse p-kvantiil xp on selline juhusliku suuruse väärtus, millest vasakule jäävale jaotuse osale vastab tõenäosus p. Kvantiile nim ka protsentiilideks, siis tõenäosus p väljendatakse protsentides. 10% kordseid protsentiile
mõjuta. Mediaani omadusi 1) mediaani võib kasutada järjestikskaala ja intervallskaala korral; 2) mediaan ei ole tundlik ekstremaalsetele väärtustele. Tabelarvutusprogrammis MS Excel on mediaani leidmiseks funktsioon MEDIAN. 7 Asendikeskmisi, mis jaotavad korrastatud statistilise rea võrdseteks osadeks, nimetatakse kvantiilideks. MS Excel -is leiab kvartiilid funktsioon QUARTILE, protsentiilid funktsioon PERCENTILE. Aritmeetiline keskmine ehk keskväärtus, kus N on kogumi maht ja x kogumi element. Aritmeetilise keskmise omadusi: 1) saab kasutada vaid intervallskaal korral; 2) võimaldab võrrelda üksikväärtuste suurusi aritmeetilise keskmisega; 3) võimaldab arvutada teisi statistilisi näitajaid (hajuvust iseloomustavaid suurusi); 4) sõltub igast üksikust elemendist; 5) on tundlik ekstremaalsetele väärtustele. Tabelarvutusprogrammis MS Excel on aritmeetilise keskmise leidmiseks funktsioon AVERAGE. 2.2 Variatsiooninäitarvud
2. on alati moodist suurem 3. on alati geomeetrilisest keskmisest suurem 4. normaaljaotuse puhul on moodiga võrdne 5. ei ükski Standardhälve 1. leitav dispersiooni ruuduga 2. paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus 3. ei saa olla lineaarhälbest suurem 4. varieeruvas reas = 0 5. ei ükski Normaaljaotuse korral 1. puudub sümmeetria 2. st. hälve = 0 3. Mo = Me ei võrdu aritmeetilise keskmisega 4. keskväärtus on alati = 0 5. ei ükski Seos Y = 18,5 + 0,48 X 1. kirjeldab X-i mõju Y-le 2. kirjeldab seose tugevust 3. kirjeldab Y-i mõju X-le 4. on pööratav ka kujule X = 18,5 + 0,48 Y 5. ei ükski Tasandusjoon Y = 18,5 – 0,48 X 1. näitab kasvavat lineaarset tendentsi 2. parameeter b ei tohi olla negatiivne 3. vabaliige 18,5 kirjeldab joone tõusu 4. igal ajaperioodil väärtused vähenevad 0,48 korda 5. ei ükski Eksponentkeskmine
𝑛 𝐺𝐴 = √∏ 𝑥𝑖 𝑖=1 Standardhälve 𝑛 1 𝑆𝑐 = √ ∑(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2 𝑛 𝑖=1 Parandatud standardhälve 𝑛 𝑆𝑐𝑝 = √ 𝜎2 𝑛−1 Dispersioon 𝑛 1 𝐷 = (𝑆𝑐) = ∑(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2 2 𝑛
..............................................................5 1.5 Statistika...........................................................................................................................5 1.5.1 Juhuslik ja süstemaatiline kõrvalekalle..................................................................6 1.5.2 Normaaljaotus...........................................................................................................6 1.5.3 Aritmeetiline keskmine ja standardhälve...............................................................7 3. MEETOD................................................................................................................................8 3.1 Katseisik ja pill................................................................................................................8 3.2 Ülesanne viiuldajale ja lindistuse läbiviimine...............................................................8 3
Asendikarakteristikud(annavad infot selle kohta, kuidas tunnuse väärtus paikneb). Need on aritmeetiline keskmine, mediaan ja mood. Nende välja arvutamine oleneb sellest, pas meil on tegu pidevate(mingi vahemik) või diskreetsete(1 väärtus) andmetega. Hajuvuskarakteristikud(kui erinevad on väärtused valimi erinevatelobjektidel).Nende eesmärgiks on mõõta andmete varieeruvust andmekogumis(iseloomustavad tunnuse üksikväärtuseerinevust keskmisest) Need on dispersioon ja standardhälve. ASENDIKARAKTERISTIKUTE ARVUTAMINE 1.1. Tabuleerimata(rühmitamata) diskreetsed andmed Keskmine- näiteks KOKKU TOOTEID/NENDES ESINENUD VIGADE ARV. Näitetabelis= 2190/1500=1,46 viga on keskmiselt. X= / Mediaan- kasutatakse kumulatiivset sagedust. Me=(n+1)/2. Mediaan näitetabelis on 750,5, sellele vastav vigade arv on 1. Samamoodi arvutatakse teisi kvartiile. Mood- kõige sagedasem suurus. Näitetabelis on kõige rohkem(440 korda) 0 viga. Mood on 0.
· Mõõteskaalad, keskmised (aritmeetiline, mediaan, mood), · Põhiõpik varieerumine. Gujarati, D., Basic Econometrics · Tõenäosus p(A), tinglik tõenäosus p(A|B). · 3. trükk, TTÜ raamatukogus 20 eks · Keskväärtus E(x), dispersioon 2 (x), var(x). · 4. trükk, võimalik leida pdf fail · Jaotusseadused: normaaljaotus, t-jaotus, F-jaotus, 2 jaotus. · Täiendav kirjandus Paas, T. Sissejuhatus ökonomeetriasse. Tartu, 1995. · Valimvaatlused, usalduspiirid. (TTÜ rmtk momendil saadaval 18 eks)
näidatakse mitu väärtust valimis langeb ühte või teise intervalli. Intervallide arv ei tohi olla liiga suur! Saadakse histogramm pideva tunnuse jaotumise kirjeldamiseks (järjestikuste tulpade vahele vahesid ei jäeta). · Suhteline sagedus · Protsent · Keskmine vt valemit. Keskväärtuse puuduseks on tema suur tundlikkus üksikute äärmuslike vaatluste suhtes. Kui selliseid vaatlusi esineb, on mõttekam kasutada mediaani · Standardhälve leitakse kui ruutjuur dispersioonist vt valemit. · Standardviga · Mediaan ehk teine kvartiil- järjestatud valimi keskpunkt väärtus, millest nii suuremaid kui väiksemaid väärtusi on valimis 50%. Kui valimi suurus on paaritu, siis on mediaaniks keskmine vaatlus järjestatud valimis. Kui tegu on paarisarvulise suurusega valimis, siis on mediaaniks kahe keskmise väärtuse aritm kesk. · Kvartiilid saab hinnata valimi varieeruvust
4. Vahemikku 25-30 jääb 10% kõikidest väärtustest. 5. 55, 6% kõikidest väärtustest ei ole suuremad kui 15. 6. Kui asümmeetriakordaja A >0, siis d. esineb ekstremaalselt suuri väärtusi oige e. mood on aritmeetilisest keskmisest vasakul oige 7. On toodud kolm arvukogumit. Millise kogumi dispersioon on kõige väiksem? (hinda ilma arvutamiseta) b) 20; 70; 90; 95; 100; 105; 110; 130; 180 : b) 8. Kui arvukogumi igast arvust lahutada mingi konstant a, siis selle arvukogumi standardhälve b. jääb samaks oige 9. lntervallskaala korral võib leida : a. kvartiilhaaret b. dispersiooni c. variatsioonamplituudi d. detsiilhaaret koik on oige 10. Kui püstakuse kordaja ehk ekstsess on negatiivne, siis : a. tunnuse väärtuste hajumine on väike b. aritmeetilise keskmise lähedal on rohkem väärtusi kui normaaljaotuse korral c. esineb ekstremaalselt väikseid väärtusi d. aritmeetilisest keskmisest kaugel asuvate väärtuste esinemissagedus on suurem kui normaaljaotuse
Binoomjaotusega juhusliku suuruse esinevad üksteisest sõltumatult (st P(I on rikkis ja II töötab) = 0,9 * 0,95 + dispersioon on:DX´=pq 5. Poissoni sisuliselt eeldame, et rikaste protsent nii 0,1 * 0,8 = 0,935 jaotusega juhusliku suuruse keskväärtus on:EX=lamda6. Ühtlase hea tervisega kui ka halva tervisega N'ide21. Urnis on 5 punast 3 sinist ja 2 jaotusega juhusliku suuruse dispersioon on: kodanike hulgas on ühesugune). Leida rohelist kuulikest. Urnist võetakse DX=(b-a)*(b-a)/12 tõenäosus, et juhuslikult valitud kodanik üksteise järel kolm kuulikest. Milline on Tõenäosuse geomeetriline tähendus
ANALÜÜS Andmete analüüsis, vaatasin eraldi haridustaset ja kõikide vanust. Sain tulemuseks sellised andmed: Põhiharidus või Keskharidus Kõrgharidus madalam Keskmine 448,17 1 227,17 951,50 Mediaan 459 1 409 667 Standardhälve 339,90 883,90 956,28 Haare e. variatsiooniulatus 882 2 070 2 420 Miinimum 21 142 0 Maksimum 903 2 212 2 420 See tabel näitab karakteristukat kogu Eesti lõikes. Kui vaadata eraldi linna ja maad, siis on andmed vastavad: Põhiharidus
Näiteks: sissetulek, pikkus, kaal, temperatuur, vanus, laste arv Veel tunnuste liigitamise võimalusi: Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed tunnused Diskreetsed ja pidevad tunnused Kategoriaalsed tunnused: diskreetne kvalitatiivne tunnus Binaarsed ehk dihhotoomsed ehk kaheväärtuselised tunnused 4) Kirjeldav statistika eri tüüpi tunnuste kohta: mis on mood, mediaan, kvantiilid, keskmine, standardhälve, dispersioon. Nominaaltunnused · Mood kõige sagedasem väärtus või väärtusklass Järjestustunnused Mood Mediaan punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks. Kvantiilid Alumine kvartiil punkt, millest väiksemaid väärtusi on kogumis ¼ osa. Ülemine punkt, millest suuremaid väärtusi on kogumis ¼ osa.
5 leitud usaldusvahemikega Regressioonsirge graafik 16 14 12 Etteantud punktid 10 Ülemine usalduspiir 8 Alumine usalduspiir 6 4 2 0 1 3 5 Kokkuvõte Osa A Esimeses ülesandes on leitud kõige elementaarsemad valimit iseloomustavad arvkarakteristikud: keskväärtus 45,8; dispersioon 1073,2; standardhälve 32,8; mediaan 44 ja haare 97. Teises ülesandes leidsin keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud. Nendes piirkondades paiknevad keskväärtus ja dispersioon 90% juhtudest. Keskväärtus 2 puhul 34,3 ¿ μ<57,3 ja dispersiooni puhul 707,6 ¿ σ <¿ 1866,4. Kolmandas ülesandes kontrolliti kahte hüpoteesipaari keskväärtuse ja dispersiooni puhul
Alustatud esmaspäev, 18. jaanuar 2021, 14.00 Olek Lõpetatud Lõpetatud esmaspäev, 18. jaanuar 2021, 14.22 Aega kulus 21 min 51 sekundit Hinne 27.25, maksimaalne 30.00 ﴾91%﴿ Tagasiside Suurepärane! Küsimus 1 Millise kujuga on uuritava tunnuse jaotus juhul, kui keskväärtus on oluliselt suurem kui mediaan? Õige Hindepunkte Valige üks: 1.00/1.00 a. Paremale kallutatud jaotus Märgi küsimus lipuga b. Vasakule kallutatud jaotus c. Sümmeetriline jaotus Küsimus 2 Millises vahemikus asub lineaarse korrelatsioonikodaja r väärtus? Õige Hindepunkte Valige üks: 1.00/1.00 a. 0 kuni 1 Märgi küsimus lipuga b
Aastakeskmine sõltub talve temperatuurist. Temperatuurisummad on mõttekad vaid võrdluses. Öökülm on kvalitatiivselt erinev nähtus. Need on halva soojusjuhtivusega kohtades alt ei jõu soojust juurde. Kodutöö. Esimesena teha trendianalüüs. Vaadata muutusi tsirkulatsioonis. Slope muutujaks (y) on jaanuariväärtused ja teine argument on aastad. Tõus korrutada 60-ga (aastate arvuga). Valemit saab paremale lohistada. Temperatuuri kohta samuti leida slope funktsiooniga. Standardhälve ja variatsioonikoefitsient, miinimum, maksimum, muutus, p väärtus, korrelatsioon (sademetega). P- väärtus T-testiga. Tools - data analyses, regressioon. Y summa, x aasta mann-kendalli test. Esimeses reas on indeks, teises temperatuur või sajuhulk. Tools macro, valida programm (run) ja arvutab tulemused. Mk üle 2 siis on oluline trend. P väärtus. Trend kaob ära, kui arvestada kaasmuutuja mõju sisse. Ühes on trend olemas, mis on ka teise trendi põhjustanud
Tõenäosus, et
juhuslik suurus satub vahemikku x...x+x:
p(x < X < x+x) = F(x+x) F(x).
Jagame selle tõenäosuse vahemiku pikkusega x ja ja lähendame x nullile. Jaotusfunktsiooni tuletist
nimetatakse jaotustiheduseks ja tähistatakse f(x). Juhusliku suuruse mingisse vahemikku sattumise
tõenäosus leitakse f(x) abil nii:
p( < X < ) = f(x)dx
Juhuslikue suuruste arvkarakteristikud:
Asendikarakteristikud : matemaatiline ootus ehk keskväärtus
diskreetsel suurusel: mx=E[X] = M[X] = i=1nxipi
pideval suurusel : E[X] = -x*f(x)dx
Keskväärtus ja mood ;
Mediaan juhusliku suuruse mediaan on tema väärtus Me, mille puhul p(X
annaabi.ee 
