Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

STATISTIKA konspekt (0)

3 HALB
Punktid

Lõik failist

STATISTIKA
KESKMISED

  • Kogumit ühe arvuga iseloomustavad üldistavad näitarvud, mis edastavad informatsiooni kogumisse kuuluva tunnuse väärtuste taseme kohta.
  • Mahukeskmised sõltuvad statistilise rea mahust. Rea maht ei ole otseselt rea liikmete arv. Ritta kuuluvate elementide väärtuste summa. Reageerivad igale muutusele, väga tundlikud. Mahukeskmised: aritmeetiline keskmine, harmooniline keskmine, geomeetriline keskmine, ruutkeskmine ja teised astmekeskmised, kronoloogiline keskmine.
  • Asendi ehk struktuurikeskmised kuuluvad keskmised mis ei reageeri igale muutusele elementide väärtuste osas. Oluline on struktuur. Asendi ehk struktuurikeskmised: mood, mediaan, kvartiilid, pentiilid, sekstiilid, oktiilid (teoorias), detsiilid protsentiilid.
  • Harmooniline keskmine on mitmese tähendusega. Sõltuvalt andmete iseloomust võib ta tähendada kas mingi suuruse aritmeetilise keskmise leidmist kaudselt antud andmete abil... Teiseks võib harmooniline keskmine tähendada lihtsalt samade andmete sama majandusnähtust iseloomustavat teist keskmist. Aritmeetilist keskmist kasutame me hästi sageli eelkõige tema interpreteeritavuse mugavuse pärast. Siiski on olukordi, kus ka harmoonilisel keskmisel on selge majanduslik tähendus.
  • Ruutkeskmisi kasutatakse statistilise rea varieeruvuse üldistavaks iseloomustamiseks.
  • Geomeetrilist keskmist kasutatakse majandusstatistikas kõige sagedamini aegridade uurimisel keskmiste kasvutempode leidmiseks, kuid teda on kasutatud ka hinnataseme muutusi kirjeldavate börsiindeksite konstrueerimiseks. Geomeetrilist keskmist leida ei ole üldjuhul võimalik, kui mõned rea liikmed on hulgas negatiivsed.
  • ÜL. Midagi liigub punktist A punkti B, vahemaa 100 km. Läbib edasi ja tagasi. Minnes 60 km/h, tagasi 120 km/h. Leidke keskmine kiirus punktist A punkti B ja tagasi.

Kiirus= teepikkus /aeg
Keskmine kiirus= teepikkuste summa/aegade summa
Aeg=teepikkus/kiirus
Aeg1=100/60=1,6
Aeg2=100/120=0,833
Kokku kulus aega 2,5 h
Keskmine kiirus= (100+100 (teepikkuste summa)) /(1/60*100)+(1/120*100) ehk esimese etapiaeg ja teise etapi aeg = 80 km/h
Seega õige oli valida harmooniline keskmine kuna aritmeetiline keskmine oleks olnud: 60+120/2=90 km/h
  • Mood ehk dominant (domineeriv e kõige sagedasem näitaja). Intervallrea moodi hinnatakse graafiliselt. Mood sobib ka järje- ja nimeskaalas mõõdetud tunnuste iseloomustamiseks. Juhul kui rea liikmete arv on suur, tuleks rida enne moodi leidmist korrastada ning leida variantide esinemissagedused.
  • Mediaan ehk keskliige (reas keskel asuv). Eeldab korrastatud rida.

Mediaani kasutatakse juhul , kui aritmeetilist keskmist leida ei ole võimalik. Tugevalt ebasümmeetrilise rea korral on ta tüüpilisem kui aritmeetiline keskmine.
Kui reas on paaritu arv liikmeid, siis võrdub mediaan järjestatud rea asendilt keskmise liikmega , mistõttu moodi nimetatakse ka rea keskliikmeks. Kui reas on paarisarv liikmeid, siis leitakse ta järjestuses kahe keskmise liikme aritmeetilise keskmisena, mistõttu mediaan ei pruugi võrduda ühegi rea liikmega.
  • Kvartiil 4 võrdset osa ( xmin , q1, q2 ehk mediaan, q3 ja xmax), pentiil 5 võrdset osa, sekstiil 6 võrdset osa, detsiil 10 võrdset osa, protsentiil 100 võrdset osa.
  • Momentideks nimetatakse rea liikmete väärtuste ja mingi arvu vaheliste hälvete astendamisel saadud arvude aritmeetilisi keskmisi. Arvu, millega momendi leidmisel hälbeid astendatakse, nimetatakse momendi järguks.

VARIATSIOONINÄITARVUD
  • Variatsiooniamplituud (R= Xmax-Xmin)näitab äärmuste vahet. Äärmusi kirjeldab, ei kirjelda seda mis on kogumi sees. Väheväärtuslik, infot pea ei olegi.
  • Absoluutsed variatsiooninäitarvud: variatsiooniamplituud, keskmine lineaarhälve, dispersioon ja standardhälve, kvartiilhälve.

Absoluutsete variatsiooninäitarvude suurus sõltub variantide absoluutväärtustest, mis muudab nad erinevate ridade võrdlemisel
Vasakule Paremale
STATISTIKA konspekt #1 STATISTIKA konspekt #2 STATISTIKA konspekt #3 STATISTIKA konspekt #4 STATISTIKA konspekt #5 STATISTIKA konspekt #6 STATISTIKA konspekt #7 STATISTIKA konspekt #8 STATISTIKA konspekt #9 STATISTIKA konspekt #10
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 10 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2014-01-27 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 67 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor grero Õppematerjali autor

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
26
doc

Standardhälve, SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS

Standardhälve 1. leitav dispersiooni ruuduga (ruutjuurega) 2. paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus (kui on alternatiivne tunnus, siis saab olla kuni 0,5 ­ see on triki küsimus, kui panid õige, siis on ÕIGE) 3. ei saa olla lineaarhälbest suurem (väiksem) 4. varieeruvas reas = 0 (st puhul rida just varieerub) 5. ei ükski Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk: 1. kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina Pidev juhuslik suurus... 1. võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus. 2. juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv. Lineaarne regressioonimudelil: 1. pole põhjus ega tagajärge 2. kordaja võb olla nii pos kui neg 3. vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust 4. regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust Dispersioonanalüüsi eesmärk on: 1.

Statistika
thumbnail
86
doc

Statistika eksamiks

Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: 1. Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades 2. Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed 3. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed 4. Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures 5. Aegreaga ja selle tasandamise juures Valimivaatluse korral 1. Usalduspiiride laius sõltub väärtuste varieerumisest 2. Suurema valimi kasutamisel usalduspiirid laienevad 3. Valitud usaldatavus ei avalda mõju moodustatava valimi suurusele 4. Keskmine esindusviga ei sõltu valimi suurusest 5. Suurem valimi kasutamine vähendab väärtuste varieerumist üldkogumis Esindusviga on oma sisult: 1. Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena 2. Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine 3. Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus 4. Ei ükski eelnevatest

Statistika
thumbnail
22
docx

Statistika kordamisküsimused

1. MÕÕTMINE Mõõtmine on objektide võrdlemine - Korraga saab võrrelda ainult kaht objekti omavahel. Kui objekte palju, valitakse välja üks (etalon) ning teisi võrreldakse sellega. Otsene mõõtmine ja kaudne mõõtmine – otseste mõõtmiste kaudu Nimi- ehk nominaalskaala – objektide eristamiseks – sugu, rahvus, huvid, kaubakood, ettevõtte registrinumber Järjestusskaala – võimaldab objekte järjestada mingi tunnuse alusel – nt ettevõtted: väikesed, keskmised, suured – küsitlus: "poolt", pigem poolt kui vastu", "pigem vastu kui poolt", "vastu" – intervallid skaalajaotuste vahel pole võrdsed Intervallskaala – skaalajaotuste intervallid on võrdsed  Vahemikskaala – nullpunkti asukoht kokkuleppeline – ajaskaala, Celsiuse skaala temperatuuri mõõtmiseks – võib leida vahesid, ei tohi leida suhteid  Suhteskaala – nullpunkt fikseeritud absoluutselt – objekti pikkus, kaal, töötajate arv, käive, m

Statistika
thumbnail
20
docx

Tõenäosusteooria ja statistika

1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi:  Uuringu ettevalmistamine  Statistiline vaatlus või eksperiment  Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine  Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3. Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu. Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaatselt. Vaa

Tõenäosusteooria ja statistika
thumbnail
5
docx

Statistika eksamiküsimused

- 11000.- -3% Peet 5500.- 9000.- +3% Suurenes 1,12 % Suurenes 4,1% Jäi samaks Vähenes 0,6 % Ei ükski eelnevatest var. Millised on riiklikule statistikale esitatavad põhinõuded? Ametialaselt sõltumatu, volitus andmete kogumiseks, ressursside piisavus, kvaliteetne pühendumine (asjakohasus täpsus, õigeaegsus, sidusus jne), statistika konfidetsiaalsus (kaista isikute ja ettevõtete üksikandmeid), erapooletus, läbimõeldud metoodika, asjakohased statimenetlused, tasuvus. EL Nõukogu määrus statistika kohta, Riigi siseselt ­ est riiklik statistika seadus, andmekaitsekord, Statiameti põhikiri.

Algebra I
thumbnail
16
docx

Statistika eksamiküsimused

Statistika eksamiküsimused Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: ei ole mitte 1 keskmine väärtus, vaid rea tasandamine, rea silumise meetod  keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades – VALE  keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed - VALE, kronoloogilist keskmist kasutaks  keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed - VALE, tavalist aritmeetilist keskmist kasutaks  aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures - VALE, standardhälve leidmisel kasutatakse aritmeetilist keskmist  aegreaga ja selle tasandamise juures – ÕIGE Tugeva samasuunalise lineaarse seose y=a+bx korral  regressioonikordaja on alati vahemikus 0 kuni +1 - kindlalt vale, võib olla mis iganes (nii neg kui üle ühe), näitab x ühikulist mõju y-le  lineaarse kor.kordaja ja regr.funktsiooni parameetri a märgid langevad kokku  regr.kordaja peab olema eranditult positiivne - õige, (muidu võib olla neg) aga l

Statistika
thumbnail
19
doc

Statistika konspekt

KIRJELDAVAD STATISTIKUD INTERVALLITUD REAS Kirjeldav statistika on numbriliste andmete organiseerimine ja summeerimine, see on vajalik andmeanallüüsi esimesel etapil. Valimit kirjeldatakse, kuid üldistusi ei laiendata üldkogumile. Kirjeldav statistika annab järgmist informatsiooni: ­ uuritava tunnuse väärtuste vahemik ­ tunnuse kõige tüüpilisemad väärtused ­ tunnuse varieeruvus Lisaks aitab kirjeldav statistika sõnastada hüpoteese ning tõlgendada uurimistulemusi. 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

Majandus
thumbnail
28
doc

Statistika eksamiks kordamiseks küsimused

 Kvantitaiivne tunnus (arvtunnus) on tunnus , mille väärtused on arvud (nt. Pikkus, kaal, rahvaarv, keskmine hinne)  Kvalitatiivne tunnus on tunnus, mille väärtused ei ole arvud ( juustevärv, perekonnaseis, rahvus). STATISTIKA EKSAMI KORDAMISKÜSIMUS TE VASTUSED 1. Statistika aine ja meetod Statistika on iseseisev teadus. Ta uurib ühiskondlike nähtuste kvantitatiivset külge lahutamata seoses nende kvalitatiivse küljega ja ühiskonna arengu kvalitatiivset väljendumist konkreetsel ajal ja kohal. Peamiselt tegeleb statistika : 1) Statistiliste andmete hankimisega e. statistiline vaatlus 2) Ststistilise informatsiooni kompaktne ja ülevaatlik esitamine e. Kirjeldava statistika (andmete esitamine ja organiseerimine)

Ettevõtluse alused




Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun