*leitakse empiirilise ja hüpoteetilise jaotusfunktsiooni maksimaalne erinevus DN *leitakse DN kriitiline väärtus Dkr vastavatest tabelitest sõltuvalt valimi mahust N ja valitud olulisuse nivoost alfa. *järelduste tegemine, kui Dn on väiksemvõrdne Dkr siis nullhüpotees võetakse vastu. X2 test on töökindlam ent ei pruugi tagada parimat tulemust. Korrelatsioon on levinuim arvkarakteristik iseloomustamaks kahe sõltuva juhusliku suuruse X ja Y vahelist seost. Korrelasiooni hindamiseks katseandmete järgi on vaja nn paarisvalimit, mis koosneb katse/vaatluse tulemusel saadud paarisvaatlustest. Korrelatsiooni väärtused asuvad -1 ja 1 vahel. Korrelatsiooni mooduli lähedus väärtusele 1 viitab sellele, et X ja Y seos on lähedane lineaarsele seosele. X ja Y kasvava seose korral on korrelatsioon positiivne, kahaneva seose korral negatiivne. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniks d=r2. Kui x ja y vahel on statistiline seos,
leitakse DN kriitiline väärtus Dkr vastavatest tabelitest sõltuvalt valimi mahust N ja valitud olulisuse nivoost järelduste tegemine, kui Dn on väiksemvõrdne Dkr siis nullhüpotees võetakse vastu. X2 test on töökindlam ent ei pruugi tagada parimat tulemust. 3. RAKENDUSSTATISTIKA PÕHIVALDKONNAD Korrelatsioon on levinuim arvkarakteristik iseloomustamaks kahe sõltuva juhusliku suuruse X ja Y vahelist seost. Korrelasiooni hindamiseks katseandmete järgi on vaja nn paarisvalimit, mis koosneb katse/vaatluse tulemusel saadud paarisvaatlustest. Korrelatsiooni väärtused asuvad -1 ja 1 vahel. Korrelatsiooni mooduli lähedus väärtusele 1 viitab sellele, et X ja Y seos on lähedane lineaarsele seosele. X ja Y kasvava seose korral on korrelatsioon positiivne, kahaneva seose korral negatiivne. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniks d=r2. Kui x ja y vahel on statistiline seos, siis
annaabi.ee 
