Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Statistika eksamiks (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Mida ta peab tegema?
  • Mida suurm on usaldatavus seda suurem on piiresindusviga ?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud?
  • Milline oli juurdekasvutempo?
  • Keskmist taset - 3 ühikut usaldatavusega 95?
  • Mida ta peab tegema?
  • Kus kasutatakse diskreetset ehk sõredat tunnust?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud?
  • Milline oli juurdekasvutempo?
  • Keskmist taset - 3 ühikut usaldatavusega 95?
  • Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest?
  • Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest?
  • Keskmine mitu pindalast?
  • Mida see näitab Y 104 114x?
  • Mida peab selleks tegema?
  • Mis juhtub müügiga kui hinnad ei langeks?
  • Keskmise - 1 pindala ?

Lõik failist

Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist:
  • Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades
  • Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed
  • Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed
  • Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures
  • Aegreaga ja selle tasandamise juures
    Valimivaatluse korral
  • Usalduspiiride laius sõltub väärtuste varieerumisest
  • Suurema valimi kasutamisel usalduspiirid laienevad
  • Valitud usaldatavus ei avalda mõju moodustatava valimi suurusele
  • Keskmine esindusviga ei sõltu valimi suurusest
  • Suurem valimi kasutamine vähendab väärtuste varieerumist üldkogumis
    Esindusviga on oma sisult :
  • Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena
  • Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine
  • Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus
  • Ei ükski eelnevatest variantidest
    Mediaan
  • on korrastamata rea keskmine element
  • on alati moodist suurem
  • on alati geomeetrilisest keskmisest suurem
  • normaaljaotuse puhul on moodiga võrdne
  • ei ükski
    Standardhälve
  • leitav dispersiooni ruuduga
  • paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus
  • ei saa olla lineaarhälbest suurem
  • varieeruvas reas = 0
  • ei ükski
    Normaaljaotuse korral
  • puudub sümmeetria
  • st. hälve = 0
  • Mo = Me ei võrdu aritmeetilise keskmisega
  • keskväärtus on alati = 0
  • ei ükski
    Seos Y = 18,5 + 0,48 X
  • kirjeldab X-i mõju Y-le
  • kirjeldab seose tugevust
  • kirjeldab Y-i mõju X-le
  • on pööratav ka kujule X = 18,5 + 0,48 Y
  • ei ükski
    Tasandusjoon Y = 18,5 – 0,48 X
  • näitab kasvavat lineaarset tendentsi
  • parameeter b ei tohi olla negatiivne
  • vabaliige 18,5 kirjeldab joone tõusu
  • igal ajaperioodil väärtused vähenevad 0,48 korda
  • ei ükski
    Eksponentkeskmine
  • kasutatakse keskmise kasvutempo leidmisel
  • ei arvesta rea kõiki väärtusi
  • on alati aritmeetilisest suurem
  • kasutatakse aegrea tasandamisel
  • ei ükski
    Keskmine esindusviga
  • on vale keskmise valiku tulemus
  • on väljavõtukeskmiste lineaarhälve
  • vahe ühe valimi keskmise ja üldkogumi keskmise vahel
  • on ruutjuur valimite keskmiste dispersioonist
  • ei ükski
    Keskmise taseme arvutamise juures
  • ruutkeskmine annab võrreldes aritm. keskmisega 1,253 korda väiksema tulemuse
  • kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral
  • mediaani ei kasutata kunagi paarituarvulistes ridades
  • ....harmooniline keskmine...
    Kronoloogilist keskmist kasutatakse kui on tegemist:
  • periodreaga ja perioodid on võrdsed
  • perioodreaga ja perioodid ei ole võrdsed
  • standardhäbe arvutamise juures
  • momentreaga aegrea kesmise taseme arvutamiseks.
  • ei ükski
    Dispersioonanalüüsi eesmärk on:
  • dispersioonide leidmine
  • uuritava nähtuste tegurite mõju olulisuse hindamine
    Seoste analüüsil:
  • regressiooniseos ei ole pööratav
  • seost krjeldab 2 funktsiooni
  • korrelatsioonikordaja peab olema 0 ja 1 vahel
  • regressioon ei pea olema 0 ja 1 vahel
    Üliõpilasel on antud ülesanne leida seos kahe valimi vahel. Mida ta peab tegema?
  • kahe valimi vahel ei saa seost leida
  • kahe valmi vahel saab seost leida..
  • korrelatsioonisuhte, ülddispersiooni leidma
    Lineaarne regressioonimudelil:
  • pole põhjus ega tagajärge
  • kordaja võb olla nii pos kui neg
  • vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust
  • regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust
    Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk:
  • kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina
    Pidev juhuslik suurus...
  • võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus.
  • juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv .
    Normaalselt jaotuvas kogumis...
  • ei toimu väärtuste varieerumist
  • standardhälve peab võrduma nulliga
  • jaotuskõver on sümmeetriline
  • mõlemasuunalised kõrvalekalded ei ole võrdvõmalikud
    Normaaljaotuse korral
  • aritm, keskmine ei saa olla suurem ku geom . Keskmine
  • geom. Keskmine on alati aritm. Keskmisega võrdne
  • ei ole aritm. Keskmise ja mediaanig võrdsed
  • geom. Keskmine ja aritm. Keskmne on alati sama tähendusega
  • kolmandat järku standardmoment on võrdne nulliga
  • neljandat järku standardmoment on võrdne kolmega
  • kui ekstsess on neg, siis jaotuskõver on lamedam ja laiem
    Aritmeetiline kesknine t=3 standardhälvet hõlmab nomaaljaotuse kõverat...
  • 90%
  • 99,7%
    3. 100%
    Aritm. Keskmise +/- 1 standardhälvet hõlmab normaaljaotuse kõvera alusest pindalast:
  • 95,45%
  • 99,93%
  • 90%
  • 68,27%
    Aegridade tasandamisel:

    1. valitakse momentrea korral kronoloogiline keskmine
    2. pika aegrea korral ei kasutata vähimruutude meetodit
    3. valitakse tasandusjooneks võimaluse korral alati parabool
    4. kasutatakse geomeetrilist keskmist
    5. ei ükski
    Aegridade tasandamisel valitakse tasandusjooneks võimaluse korral sirge
    Hüpoteeside kontrollimisel:
  • H0 on alati tõene
  • Zemp näiab standardhälvete arvu ja µ ja µ0 vahel
  • Zemp saab olla pos ainult suure valimi korral
  • Ho tagasilükkamiseks peab Femp plema negatiivne
  • ei ükski
    Usaldatavuse kontrollimisel:
  • põhieesmärgiks on leide kogumi kirjeldamiseks dispersioon ja standardhälve
  • H0 tagasilükkamisekspeab olema Femp suhe negatiivne
  • dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade sisese ja rühmade vahelise dispersiooni korrutisega
  • kasutatakse dispersioonde suhet
    Hüpoteeside kontrollimisel:
  • H0 on alati tõene
  • kahepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
  • ühepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
  • hinnang antakse valimi põhjal
  • hinnang antakse üldkogumi põhjal
    Keskmise piiresindusvea korral:
  • piiresindusviga on max lubatud viga
  • mida suurm on usaldatavus, seda suurem on piiresindusviga ???
  • usalduspiirkond on seda laiem, midasuurem on usaldatavus
    Keskmine esindusviga on oma sisult:
  • Vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi keskmise taseme ja üldise keskväärtuse vahe
  • kõikide n-liikmeliste valimite aritm. Keskmine tase
  • väljavõtukeskmiste standardhälve
    Piiresindusviga on oma sisult:
    1. kõikde n-liikmeliste valimte artm . keskmiste keskmine
    2. vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi ja keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuste vahel
    3. väljavõtukeskmiste kvartiilhälve
    4. ei ükski
    Eksponentkeskmist kasutatakse kui on tegemist..
  • aegreaga ja selle tasandamise juures
  • kekmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid on võrdsed (kasutatakse aritm. keskmist)
  • keskmise tasemega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed (kasutatakse aritm. keskmist)
  • aegreaga ja väärtuste standardhälve arvutamise juures (standardhälbe arvutamie juures kasutatakse aritm. keskmist)
  • ei ükski
    1.) Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud?
    Kaup
    Esimene periood
    Teine periood
    hind
    kogus
    Hind
    kogus
    A
    8 EEK
    450
    10 EEK
    430
    B
    14 EEK
    600
    13 EEK
    680
    V: Käive oleks suurenenud 7,4%
    2.) Valimi andmete põhjal saadi järgmised tulemused:
  • Vasakule Paremale
    Statistika eksamiks #1 Statistika eksamiks #2 Statistika eksamiks #3 Statistika eksamiks #4 Statistika eksamiks #5 Statistika eksamiks #6 Statistika eksamiks #7 Statistika eksamiks #8 Statistika eksamiks #9 Statistika eksamiks #10 Statistika eksamiks #11 Statistika eksamiks #12 Statistika eksamiks #13 Statistika eksamiks #14 Statistika eksamiks #15 Statistika eksamiks #16 Statistika eksamiks #17 Statistika eksamiks #18 Statistika eksamiks #19 Statistika eksamiks #20 Statistika eksamiks #21 Statistika eksamiks #22 Statistika eksamiks #23 Statistika eksamiks #24 Statistika eksamiks #25 Statistika eksamiks #26 Statistika eksamiks #27 Statistika eksamiks #28 Statistika eksamiks #29 Statistika eksamiks #30 Statistika eksamiks #31 Statistika eksamiks #32 Statistika eksamiks #33 Statistika eksamiks #34 Statistika eksamiks #35 Statistika eksamiks #36 Statistika eksamiks #37 Statistika eksamiks #38 Statistika eksamiks #39 Statistika eksamiks #40 Statistika eksamiks #41 Statistika eksamiks #42 Statistika eksamiks #43
    Punktid 100 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 100 punkti.
    Leheküljed ~ 43 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2015-02-03 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 237 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor student94 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
    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
    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
    10
    docx

    STATISTIKA konspekt

    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... Teisek

    Sotsiaal- ja majandusstatistika alused
    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
    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
    10
    docx

    Statistika konspekt

    Tunnus on iseloomulik omadus, mille poolest nähtused üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad. 1. arvulised ehk kvantitatiivsed: Pidev tunnus ­ võib omada kõiki reaalarvulisi väärtusi Diskreetne tunnus ­ saavad omada väärtusi ainult kindlate vahemike järel 2. mittearvulised ehk kvalitatiivsed: Järjestustunnus ­loogiliselt järjestatavad (haridustasemed) Nominaaltunnus - vastusevariantide jaoks ei leidu sisulist järjestust (rahvus) Binaarne tunnus ­ tunnus, millel on ainult kaks võimalikku väärtust (sugu) Kogumi maht (liikmete arv) Moodustatavate rühmade arv 40 ­ 60 6­8 60 ­ 100 7 ­ 10 100 ­ 200 9 ­ 12 200 ­ 500 12 ­ 15 Intervalli laiuse saame, kui valimi suurima ja vähima väärtuse vahe jagame valitud intervallide arvuga. Sagedusjaotus ­ näitab kui palju vaatlusi langeb igasse intervalli. Mahukeskmised ­ aritmeetiline kesk

    Sotsiaal- ja majandusstatistika alused
    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




    Kommentaarid (0)

    Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



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