Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Normaaljaotus (0)

1 Hindamata
Punktid
NORMAALJAOTUS
Normaaljaotus on nii teoorias kui praktikas kõige sagedamini esinev jaotus. See jaotus eeldab, et nähtusel on mingi keskmine tase, mille ümbruses varieerub suurem osa väärtustest. Suuri kõrvalekaldeid esineb harva ja need toimuvad võrdvõimalikult mõlemale poole. Normaal -jaotus on määratud ja täielikult kirjeldatav kahe parameetriga – keskväärtuse ja standardhälbe ehk dispersiooniga. Normaalajotust kujutav graafik on kellukese kujuline ja sümmeetriline keskväärtuse suhtes. Jaotust nimetatakse ka Gaussi-Laplaci kõveraks. Joonis 1.
Normaaljaotus tekib siis, kui tunnuse väärtust mõjutavad väga paljud juhuslikud tegurid ja neist igaühe mõju on väga väike. Normaaljaotus on teoreetiline abstraktsioon. Eluslooduses ei ole ükski asi täpselt normaaljaotusega, kuid paljud tunnused on looduses normaaljaotusele 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 σ 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 proportsioonidest teame seda, et keskväärtus, mood ja mediaan on võrdsed (vt Joonis 2). Arvuliselt kõige enam esinenud tulemus on ka loendamise tulemusena keskel ning on sama, mis määrab ära graafiku raskuskeskme.
Joonis 4. Normaaljaotuse keskväärtus, mood ja meridiaan on võrdsed.
Mitte kõik sarnase kujuga jaotused pole normaaljaotused. Normaaljaotuse tihedusfunktsioon on konkreetne matemaatiline funktsioon. Kvalitatiivselt sarnase kujuga võivad olla ka paljude teiste funktsioonide graafikud . Mõnikord saab mittenormaalset tunnust teisendada nii, et tema jaotus muutub ligikaudu normaalseks.

Normaaljaotuse kuju sõltub standardhälbest

Graafiku kuju sõltub jaotusparameetrite väärtustest. Keskväärtus määrab jaotuse raskuskeskme asukoha ja standardhälve tiheduskõvera kuju. Mida suurem on standardhälve, seda väiksema järskusastmega on tiheduskõver. Standardhälbe σ suurendamine muudab normaaljaotuse graafikut laiemaks. Väikese σ korral on graafik kitsam ja teravam . Joonis 2. Keskväärtuse muutmine nihutav graafikut vasakule või paremale. Joonis 3.
Joonis 2. Võrdsed keskväärtused, erinev standardhälve
Joonis 3. Võrdsed standardhälbed, erinev keskväärtus

Kahetipuline normaaljaotus

Normaaljaotus võib olla ka kahetipuline, kui kaks normaaljaotusele alluva suuruste (nt meeste ja naiste jalanumber pikkus jne) vastavad väärtused ühendatakse üheks jaotuseks. Joonis 5.
Joonis 5. Kahetipuline normaaljaotus.

Ebasümmeetriline normaaljaotus


Joonis 6.1 Ebasümmeetriline normaaljaotus.
Vasakule ebasümmeetriline e. Vasakkaldeline rida.
Joonis 6.2 Ebasümmeetriline normaaljaotus. Paremale ebasümmeetriline e. paremkaldeline rida.
Kui uuritakse küllalt suuri kogumeid ja kui nähtuse väärtus sõltub täiesti juhuslikest
asjaoludest, siis tunnuse väärtused jaotuvad harilikult sümmeetriliselt, kuid sagedamini on nad ühele või teisele poole välja venitatud. Tüüpilisteks näideteks on palkade, ettevõtte käibe jaotumus jne. Üldjoontes püütakse vahet teha mõõduka ja täieliku ebasümmeetrilisuse vahel.
Ebasümmeetrilisi variatsioonridu eristatakse vastavalt sellele, kummale poole kaldub nende maksimum. Kui rida iseloomustab väiksema väärtusega variantide rohkus , mis avaldub sageduste kiires kasvus ja sellele järgnevas aeglases kahanemises, siis nimetatakse rida vasakule poole ebasümmeetriliseks ehk vasakkaldeliseks. Vasakkaldelistes ridades on keskmistest kõige väiksem mood, sest maksimum on vasakule "nihutatud". Vasakule poole ebasümmeetrilistele ridadele on iseloomulik väiksema väärtusega variantide rohkus. See avaldub sageduste kiires kasvus ja sellele järgnevas aeglases vähenemises. Joonis 6.1.
Paremkaldelistes ridades kasvavad variantide sagedused suhteliselt aeglaselt, langevad
aga järsult. Joonis 6.2.
Lihtsaim võimalus jaotuse asümmeetrilisuse iseloomustamiseks on moodi ja aritmeetilise keskmise erinevus. Ridade asümmeetrilisuse absoluutseks mõõduks (A) kasutatakse
aritmeetilise keskmise ja moodi vahet – A = x − Mo. Kui hälve on plussmärgiga, siis on rida vasakule poole ebasümmeetriline, kui miinusmärgiga, siis paremale poole. Selle näitarvu kasutamisel tuleb arvestada, et eespool toodud seosed keskmiste vahel kehtivad ainult suhteliselt siledatejaotuste korral ning keerulisema struktuuriga jaotuste korral võib moodi ja aritmeetilise keskmise erinevus viia eksitavatele järeldustele.

Käänupunktid

Normaaljaotuse tõenäosuse tihedusfunktsioonil on Gaussi kõvera kuju, mille maksimum on
kohal m ja käänupunktid (s.t. punktid kus joone kumerus muutub kõveruseks) asuvad
kohtades x ± σ . Mida suurem on s väärtus, seda laiem ja madalam on graafik, ning
mida väiksem on s väärtus, seda kitsam ja kõrgem on graafik.
Joonis 6. Käänupunktid.
Kirjandus:
http://web.zone.ee/veelmaaallar/sisu1/normaaljaotus.html
Haldna, Marina . www.e-ope.ee/_download/euni_repository/file/47/Loeng_2.pdf
Haak, Heldur. http://www.lr.ttu.ee/oppetoo/hhaak/TKM%206-08.pdf
Tooding, Liina-Mai.Andmete analüüs ja tõlgendamine sotsiaalteadustes.
Philips , Kaia. Loeng 2. Kirjeldav statistika, 193.40.33.19/doc/STloeng2.pdf
2. Andmefail 800
Valimi suurus on 100 õpilast – tüdrukuid 42, poisse 58. Õpilaste keskmine vanus testi sooritamise ajal oli 15,8118. Poiste keskmine vanus 15,7917 ja tüdrukute keskmine15,8264.
Õpilased sooritasid teste loodusteadustes, matemaatikas ja keeles.Valimi keskmiseks hindeks tuli 8,76. Valimi madalaim hinne oli 7 ja kõrgeim hinne 10.
Testide keskmine tulemus kokku oli 500,8654. Standarthälve 72,8 ja dispersioon 5302,633. Minimaalne tulemus oli 303,42 ja maksimaalne tulemus on 672,99. Lugemise keskmine tulemus oli 486,3075. Standarthälve 81,27 ja dispersioon 6604,456. Minimaalne tulemus oli 256,91 ja maksimaalne tulemus 669,63. Loodusteaduste keskmine tulemus kokku oli 520,3243. Standarthälve 79,67 ja dispersioon 6348,164. Minimaalne tulemus oli 300,57 ja maksimaalne tulemus on 708,06. Matemaatika keskmine tulemus kokku oli 495,9643. Standarthälve 66,02 ja dispersioon 4359,804. Minimaalne tulemus oli 350,90 ja maksimaalne tulemus on 650,17.
Tüdrukute tulemused olid järgmised:
Keel: keskmine – 515,9296, maksimum skoor 669,63, miinimum 256,91
Loodusteadused : keskmine – 529,002, maksimum 687,46, miinimum 300,57
Matemaatika: keskmine – 499,602, maksimum 626,49, miinimum 350,90.
Tüdrukute tulemused olid järgmised:
Keel: keskmine – 464,8571, maksimum skoor 660,72, miinimum 305,88
Loodusteadused: keskmine – 514,0396, maksimum 708,06, miinimum 394,47
Matemaatika: keskmine – 493,3296, maksimum 650,17, miinimum 380,81.
Joonis 1. Testide tulemused graafikuna.
Graafik joonisel 2 näitab, et tüdrukute tulemused edestasid poiste tulemusi kõigis testides. Õpilaste tulemused kokku olid kõrgemad loodusteadustes, järgnes matemaatika ja kõige nõrgemad tulemused saadi keele testis.
Joonis 2. Tüdrukute ja poiste testi tulemuste võrdlus.
Loodusteaduste õppimiseks kulutasid õpilased nädalas keskmiselt tunde järgmiselt: tundide arv koolis – 2 kuni 4 tundi, tundide arv väljaspool kooli – vähem kui 2 tundi, õppimine iseseisvalt – jääb vahemikku vähem kui 2 ja kuni 2-4 tundi. Matemaatika tundide arv koolis – jäi vahemikku 2-4 kuni 4-6 tundi, tundide arv väljaspool kooli – vähem kui 2 tundi ja iseseisvalt õpiti alla 2 kuni 2-4 tundi nädalas. Keele tundide arv koolis jäi vahemikku 2-4 kuni 4-6 tundi, tundide arv väljaspool kooli – alla 2 tunni, õppimine iseseisvalt ulatus kahest nelja tunnini.
Joonis 3. Tüdrukuteja poiste keskmine hinne.
Poiste keskmine hinne 8,72 - madalam saadud keskmine hinne 7, kõrgeim hinne 10. Tüdrukute - keskmine hinne 8,81- madalam saadud keskmine hinne 8, kõrgeim hinne 10. Joonis 3.
Poiste tunnid :
Loodusteadused - tundide arv väljaspool kooli – 1,67, - õppimine iseseisvalt – 2,03
Matemaatika - tundide arv väljaspool kooli – 1,81 - õppimine iseseisvalt – 2,38
Keel - tundide arv väljaspool kooli – 1,72 - õppimine iseseisvalt – 2,05
Tüdrukute tunnid:
Loodusteadused - tundide arv väljaspool kooli – 1,46 - õppimine iseseisvalt – 2,22
Matemaatika - tundide arv väljaspool kooli – 1,74 - õppimine iseseisvalt – 2,63
Keel - tundide arv väljaspool kooli – 1,85 - õppimine iseseisvalt – 2,34
Joonis 4, joonis 5
Joonis 4. Tüdrukute ja poiste iseseisva õppimise võrdlus.
Joonis 5. Tüdrukute ja poiste muu väljaspool kooli õppimisele kulunud aeg.
Poiste vanemad
- Ema karjäär teadusega seotud – 7% emadest, kokku 4 indiviidi
- Isa karjäär teadusega seotud – 2% isadest, kokku 1 indiviid valimist
- Vähemalt ühe vanema karjäär teadusega seotud – 7% poiste vanematest
- Iseendal näeb teadusega seotud karjääri – 17% poistest, kokku 10 poissi
Tüdrukute vanemadanemad
- Ema karjäär teadusega seotud – 20% emadest, kokku 8 indiviidi
- Isa karjäär teadusega seotud – 3% isadest, kokku 1 indiviid valimist
- Vähemalt ühe vanema karjäär teadusega seotud – 21% tüdrukute vanematest
- Iseendal näeb teadusega seotud karjääri – 29% tüdrukutest, kokku 12 tüdrukut
Joonis 3.1. Soov tegeleda loodusteadustega tulevikus.
Joonis 6. Tüdrukute ja poiste vanemate teadusega seotud karjäär.
Vanemad
- Ema karjäär teadusega seotud – 12 ema valimi peale, protsent 13
- Isa karjäär teadusega seotud – 2 isa valimi peale, protsent 2
- Ühe või mõlema vanema karjäär teadusega seotud – 13 vanemat
- Teadusega seotud karjääri tulevikus soovib 22 õpilast.
Vanemate haridus (1 tähistab madalaimat haridustaset 6 kõrgemat)
- Emade keskmine haritustase 4,64
- Isade keskmine haritustase 4,34
- 37 paaril vanematest oli kõrgeim haridustase – 6. Neist 37 olid emad, 33 isad
- Väiksem haridustase 0-3 oli 5% vanematest. Neist 2 ema 3 isa.
- Vanemate õpinguaastate keskmine – 13,91 aastat. Väikseim õpinguaastate arv ühe vanema kohta oli 4 aastat, suurim 16.
Joonis 6. Tüdrukute ja poiste vanemate keskmine haridustase.
Tüdrukud kulutasid iseseisvale õppimisele rohkem aega kui poisid.
Nii poisid kui tüdrukud kulutasid iseseisval õppimisel vähem aega loodusteadustele, järgnes keel ja kõige rohkem aega kulus matemaatika õppimisele.
Tüdrukud näevad oma karjääri teadusega seotuna rohkem kui poisid.
Tüdrukute vanematest omas kõrgeimat haridust suurem protsent kui poistel.
Tüdrukute vanemate karjäär oli teadusega seotud tunduvalt sagedamini kui poistel.
Ema karjäär oli teadusega seotud sagedamini kui isadel.
Emadel esines kõrgeim haridustase sagedamini kui isadel.
Vasakule Paremale
Normaaljaotus #1 Normaaljaotus #2 Normaaljaotus #3 Normaaljaotus #4 Normaaljaotus #5 Normaaljaotus #6 Normaaljaotus #7 Normaaljaotus #8 Normaaljaotus #9
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 9 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2011-05-31 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 84 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Mezzo Tinto Õppematerjali autor
andmetöötlus, normaaljaotus, standardhälve, käänupunktid

Sarnased õppematerjalid

Matemaatika andmestiku analüüs
40
doc

Matemaatika andmestiku analüüs

Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Geomaatika osakond Matemaatika andmestiku analüüs Aruanne õppeaines matemaatiline statistika Koostajad: Juhendaja: Eve Aruvee Tartu Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 Tunnuste esmaanalüüs.......................................................................................................4 Seoste analüüs................................................................................................................... 8 Mudeli koostamine.......................................................................................................... 13 Kokkuvõte.......................................................................................................................

Statistika
Andmeanalüüs sots teadustes
21
doc

Andmeanalüüs sots.teadustes

........................................................................................................12 3.3. Korrelatiivne sõltuvus........................................................................................................12 3.4. Lineaarne ühe argumendiga regressioonmudel................................................................. 13 4. Üldkogumile tulemuste leidmine (üldistamine)................................................................... 14 4.1. Normaaljaotus....................................................................................................................14 4.2. Keskväärtuse (keskmise) usaldusvahemik.........................................................................16 4.3. Statistiliste hüpoteeside kontrollimine...............................................................................16 4.3.1. Hüpoteesid ühe üldkogumi keskväärtusele....................................................................

Uurimustöö metoodika
Statistika kordamisküsimused
22
docx

Statistika kordamisküsimused

vaid tabeli või diagrammina. Teoreetilised jaotused - Teatud teoreetilistest printsiipidest tuletatud jaotusseadus on teoreetiline jaotus. Diskreetse juhusliku suuruse korral: valem tõenäosuste leidmiseks. Pideva juhusliku suuruse korral: valem jaotustiheduse leidmiseks. Tuntakse üle 100 erineva teoreetilise jaotuse. Diskreetsed jaotused: ühtlane jaotus, Bernoulli jaotus, Binoomjaotus, Poissoni jaotus. Pidevad jaotused: ühtlane ehk ristkülikjaotus, eksponentjaotus, normaaljaotus, t-jaotus, F-jaotus, χ 2-jaotus(hii-ruut jaotus) 1. Juhusliku suuruse iseloomu ja empiirilise jaotuse järgi leitakse sobiv teoreetiline jaotus. 2. Vaatlusandmete põhjal leitakse teoreetilise jaotuse parameetrid. 3. Teoreetilist jaotust kasutatakse tõenäosuste arvutamisel. Seda, kas valitud teoreetiline jaotus sobib, saab testida jaotuse sobivuse χ 2 testiga. Binoomjaotus - Binoomjaotusega on tegemist, kui • katse tulemus võib olla positiivne või negatiivne;

Statistika
Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015
11
docx

Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015

Sagedustabel koosneb: · tunnuste üksikväärtuste või väärtuste vahemike loetelust · koos nende indiviidide arvuga, kelle puhul analüüsitava tunnuse väärtus ühtib vaadeldava konkreetse väärtusega või kuulub vastavasse väärtusvahemikku. Indiviidide hulka saame mõõta: · "tükiarvu" ehk sageduse ehk absoluutse sagedusega; · suhtelise sagedusega, mis tähendab absoluutse sageduse suhet indiviidide koguarvusse. 7) Normaaljaotus, selle kohta käivad reeglid. Kolme sigma reegel · Kui valim oli moodustatud juhuvaliku teel, siis peaks ka mõõtmisvead olema juhuslikud, sest mõõtmise käigus kombineeruvad mitmed üksteisest sõltumatud juhuslikud tegurid. · Tõenäosusteoorias on leitud, et suure arvu juhuslike sõltumatute ühetaolise jaotusega tegurite summat saab pidada normaaljaotusega juhuslikuks suuruseks.

andmeanal��s
Statistika testid
13
docx

Statistika testid

Pane kirja järgmised tõenäosused: p(x < 5)= 0,6 p(x > 5)= 0,6 p(x > 6)= 0,3 p(5 < x < 6)= 0,18 p(- < x < )= 1 13.Binoomjaotuse määravad ära järgmised parameetrid: positiivse sündmuse tõenäosus, katsete arv. Jaotusseadused - Test 6 1. Milline jaotusseadus kirjeldab diskreetset juhuslikku suurust, milline pidevat? a. binoomjaotus ­ diskreetne b. eksponentsiaalne jaotus ­ pidev c. normaaljaotus ­ pidev d. Poissoni jaotus ­ diskreetne 2. Vaatlusandmete põhjal leitud tõenäosus, et juhuslikult valitud tööealine inimene on parajasti töötu, on 9%. Tuleb leida tõenäosus, et juhuslikult valitud 50 inimese hulgas on töötuid vähem kui 5. Millist jaotusseadust tuleb kasutada? Binoomjaotus 3. Binoomjaotuse määravad ära järgmised parameetrid: positiivse sündmuse tõenäosus, katsete arv. 4

Majandusstatistika
STATISTIKA konspekt
10
docx

STATISTIKA konspekt

Standardhälve ON ALATI varieeruvas kogumis keskmisest lineaarhälbest suurem. Normaaljaotuse üks parameetritest on standardhälve ehk sigma. Mida suurem on standardhälve seda laugem (suurem) on äärmuste vahe. NORMAALJAOTUS · Jaotuse püstakuse ehk ekstessi mõõtmisel tuginetakse neljandat järku normeeritud momendile ning jaotust võrreldakse normaaljaotusega (selle neljandat järku normeeritud moment on 3). · Normaaljaotus kirjeldab tunnust, mille käitumine on normaalne. Normaaljaotus on piirjaotus, millele lähenevad paljud teised jaotused. · Normaaljaotuse üks parameetritest on standardhälve ehk sigma. · Normaaljaotuse omadused: * normaaljaotus on pidev jaotus *normaaljaotus on täielikult kirjeldatav kahe parameetriga: keskväärtusega ja dispersiooniga 2 *normaaljaotusele vastav kõver on sümmeetriline keskväärtuse suhtes * normaaljaotuse keskväärtus, mood ja mediaan ühtivad.

Sotsiaal- ja majandusstatistika alused
Elektrimõõtmiste konspekt
54
pdf

Elektrimõõtmiste konspekt

............................................................................................................................... 17 3.4. Aritmeetilise keskmise standardhälve ja A­tüüpi määramatus ......................................... 18 3.5. Usaldusnivoo leidmine histogrammi alusel....................................................................... 19 4. Jaotusfunktsioonid. jaotusfunktsiooni hüpoteesi kontrollimine ................................................ 20 4.1. Normaaljaotus.................................................................................................................... 20 4.2. Ühtlane jaotus .................................................................................................................... 20 4.3. Kolmnurkjaotus ................................................................................................................. 21 4.4. Usaldusnivoo hindamine jaotusfunktsiooni alusel ......................................

Elektrimõõtmised
Statistika konspekt
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 mõõta andmete varieeruvust andmekogumis(iseloomustavad tunnuse üksikväärtuseerinevust keskmisest) Need on d

Majandus




Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



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