võivad ajapikku välja kujuneda ka eri elupaikade populatsioonidele omased geneetiliselt jäigemalt määratud käitumuslikud kohastumused. Elutingimused muutuvad tihti ka ajaliselt. Näiteks kui ühel aastal on putukaid (toitu) elupaigas palju, tasub lindudel muneda suuri kurni, teisel aastal jällegi, kui putukaid on külma ilma tõttu vähe, tasub muneda väiksemaid kurni. Järelikult ei eksisteeri universaalselt optimaalset kurna suurust, vaid optimaalne otsustusreegel. Elutingimuste ajaline muutlikkus tuleb alternatiivsete käitumisstrateegiate kooseksisteerimise põhjusena eriti sageli arvesse just parasvöötmes, kus esineb aastaaegade vaheldumine. Isenditevahelised erinevused Mõnikord on isend kas liiga nõrk (kasvanud näiteks üles ebasoodsates tingimustes) või alles noor ja kogenematu, et tal tasuks valida samasugust käitumist, mis toob edu temast paremas konditsioonis isendile. Sellisel juhul on ta sunnitud talitama piltlikult põhimõtte "parem
Sportivate ja mittesportivate tudengite keskmised massid on võrdsed Sportivate ja mittesportivate tudengite keskmised massid on erinevad F-testi hüpoteesipaar sellele ülesandele Sportivate ja mittesportivate tudengite kehamasside varieeruvus ei ole erinev Sportivate ja mittesportivate tudengite kehamasside varieeruvus on erinev F-testi vajalikud arvutused #NAME? Otsustusreegel ja otsus, kumb F-testi hüpoteesidest kehtib NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e arvu(de) põhjal see järeldus on tehtud! Funktsioon F.TEST 0,87407 = p > 0,05 => H0: kehamasside varieeruvus võrreldavais gruppides ei ole erine Tulenevalt F-testi tulemusest, millist tüüpi t-testi tuleb antud juhul kasutada? Kui F-test tulemus on p > 0,05, siis varieeruvus kahes võrreldavas üldkogumis on ühesugune. Sellilsel juhul saam
H0: Autot omavate ja mitte omavate tudengite keskmised massid on võrdsed H1: Autot omavate ja mitte omavate tudengite keskmised massid ei ole v F-testi hüpoteesipaar sellele ülesandele H0: Massi varieeruvus autot omavate ja mitte omavate tudengite hulgas e H1: Massi varieeruvus autot omavate ja mitte omavate tudengite hulgas o F-testi vajalikud arvutused F.Test #NAME? Otsustusreegel ja otsus, kumb F-testi hüpoteesidest kehtib NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e arvu(de) põhjal see järeld 0,109141033 p=>0,05=H0: Massi varieeruvus autot omavate ja mitte tudengite vahel ei oleerinev Tulenevalt F-testi tulemusest, millist tüüpi t-testi Kasutada võibt-testi, mis eeldab massi võrdset varieeruvust võrreldav gruppides. T-testi vajalikud arvutused #NAME? funktisoon T-TEST
Suure vea esimest liiki vea tegemise tõenäosus on piiratud olulisuse nivooga (significance level). Enamasti 0,05. Kui teadlane ekslikult kummutab nullhüpoteesi (nullhüpoteesi väide on õige kuid teadlane kuulutab väite olevat vale), siis tehakse I-liiki viga. Olulisuse nivoo (significance level) maksimaalne lubatud tõenäosus teha I-liiki viga. Kuidas tagada, et I-liiki viga ei juhtuks suurema tõenäosusega kui olulisuse nivoo lubab? Otsustusreegel: 1) Kui p-väärtus < olulisuse nivoost siis otsusta, et õige on H1 (oleme tõestanud, et H0 ei pea paika) 2) Kui p-väärtus > olulisuse nivoost siis nõustu, et H0 võib põhimõtteliselt ka paika pidada (sinu andmed ei kummuta H0-i) NÄIDE 1: H0: "99% tudengitest on lollid" Valim: 1 tudeng (osutus mittelolliks) p-väärtus: 0,01 Otsus (olulisuse nivoo 0,05): H1 5
H0: Pikkus ja mass ei ole seotud (ehk matemaatiliselt r = 0), p > 0,05 H1: Pikkus ja mass on seotud (ehk matemaatiliselt r 0), p < 0,05 Hüpoteeside kontrolliks vajalikud arvutused n (Pikkus; mass) 56 t (Pikkus; mass) 6,0623645434 p (Pikkus; mass) #NAME? = (ehk 1,3544 * 10-7) < 0,05 => H1: tudengite pikkus ja mass on seotud Otsustusreegel ja otsus, kumb püstitatud hüpoteesidest kehtib NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e arvu(de) põhjal see järeldus on tehtud! p (Pikkus; mass) 1,3544E-07 = (ehk 1,3544 * 10-7) < 0,05 => H1: tudengite pikkus ja mass on seotud Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldus vastusena ülesande küsimusele (täislausega) Tudengite pikkuse ja massi vahel on keskmise tugevusega positiivne statistiliselt oluline seos (r= 0,6363753, p= 1,3544E-07) 100 Illustreerige
viimase 10 päeva jooksul viimase kuu jooksul n (Pikkus;JalaNr) 56 viimase 10 päeva jooksul viimase aasta jooksul t(Pikkus;JalaNr) 6,265561834 viimase aasta jooksul viimase aasta jooksul p(Pikkus;JalaNr) 5,9730E-008 viimase aasta jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase 10 päeva jooksul viimase 10 päeva jooksul viimase aasta jooksul Otsustusreegel ja otsus, kumb püstitatud hüpoteesides viimase aasta jooksul NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e numbri(te) põhj viimase aasta jooksul rohkem kui aasta tagasi viimase kuu jooksul 5,97298E-08 < 0,05 => H1: Tudengite pikkus ja mass on om viimase 10 päeva jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldus vastusena ü viimase aasta jooksul viimase kuu jooksul viimase 10 päeva jooksul
193 92 195 83 153 47 159 57 Hüpoteeside kontrolliks vajalikud arvutused 160 52 162 49 n(pikkus;mass) 68 163 55 165 70 t(pikkus;mass) 6,3 166 56 166 60 P(pikkus;mass) 2,32E-08 169 64 169 65 169 70 169 73 170 55 170 56 170 64 Otsustusreegel ja otsus, kumb püstitatud hüpoteesidest kehtib 170 78 NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e arvu(de) põhjal see järeldus on tehtu 171 70 172 55 p(pikkus;mass) 2.1017=(ehk 2.1017 x 10 -08) < 0.05 H1: Pikkuse ja massi vahe 172 75 174 64 175 80 176 60 176 61 Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldus vastusena ülesande küsimusel 178 59 179 72 Pikkuse ja massi vahel on statistiliselt oluline positiivne seos.
RHF 1 587.5 5796.1 3.69 3.88 esimene RHF 1 573.6 8372.7 3.85 3.56 sorditu RHF 1 612.2 8913.4 3.96 3.44 esimene H0: Regressioonivõrrand ei ole s RHF 1 598.9 10858.4 3.99 3.73 esimene RHF 1 591.8 7577.5 3.44 3.43 sorditu H1: Regressioonivõrrand on stat RHF 1 567.6 6506.7 4.51 3.73 sorditu RHF 1 611.3 9634.8 3.55 3.91 esimene RHF 1 585.2 10274.1 3.91 3.56 kõrgem Otsustusreegel ja otsus (täislause RHF 1 552.7 8568.7 4.14 3.50 sorditu NB! Peab olema üheselt arusaadav, m RHF 1 653.0 16384.9 3.44 3.46 sorditu RHF 1 655.5 12425.6 3.40 3.53 sorditu P = 0.002303 < 0.05 => H1: Regressioo RHF 1 619.3 10646.9 3.09 3.31 esimene arvutamiseks on võimalik efektiivselt ra EHF 2 592.1 10233.5 3.39 3.29 esimene Mass EHF 2 593.6 12167.8 2.98 3.41 esimene EHF 2 670.5 13319.2 3.06 3
Minu kirjeldus võrreldavate gruppide ja nende vahelise erinevuse/sarnasuse kohta leitud arvkarakteristik 38 tudengit ei ole suitsetanud ja nende keskmine kehamass on 70,34 kg. 8 tudengit enam ei, aga olevad suitseta 11 tudengit suitsuvad ja nende keskmine kehamass on 72 kg. Ülesandele vastav hüpoteesipaar H0: Kehamass ja suitsu ei ole seotud H1: Kehamass ja suitsu on seotud Otsustusreegel ja otsus, kumb hüpoteesidest kehtib NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e arvu(de) põhjal see järeldus on tehtud! p= 0,5954 > 0,05, siis see väärtus ei ole statistiliselt oluline ja kehtib hüpoteees H0: Kehamass ja suitsu ei ole se Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldus vastusena ülesande küsimusele (täislausega) Keskmiste kehamasside vaheline erinevus ei osutunud statistiliselt oluliseks (p=0,5954 > 0,05) ja sest ei ole alus
viimase 10 päeva jooksul 61,33kg ning tuden kehamass 65,75 kg. Erinevused kehamassid seega kinokülastuste ja kehamassi vahel ei o Ülesandele vastav hüpoteesipaar H0: H1: Otsustusreegel ja otsus, kumb hüpoteesid NB! Peab olema üheselt arusaadav, millis(t)e Kuna p=0,43408, mis on suurem kui 0,05 (p> ei ole omavahel seotud. Sõnastage oma otsuse põhjal lõppjäreldu Tudengite kinokülastus ja kehamass ei ole o Tudengite kinokülastus ja kehamass ei ole o Korrektselt kujundatud tulpdiagramm gru Abitabel joonise jaoks
võivad ajapikku välja kujuneda ka eri elupaikade populatsioonidele omased geneetiliselt jäigemalt määratud käitumuslikud kohastumused. Elutingimused muutuvad tihti ka ajaliselt. Näiteks kui ühel aastal on putukaid (toitu) elupaigas palju, tasub lindudel muneda suuri kurni, teisel aastal jällegi, kui putukaid on külma ilma tõttu vähe, tasub muneda väiksemaid kurni. Järelikult ei eksisteeri universaalselt optimaalset kurna suurust, vaid optimaalne otsustusreegel. Elutingimuste ajaline muutlikkus tuleb alternatiivsete käitumisstrateegiate kooseksisteerimise põhjusena eriti sageli arvesse just parasvöötmes, kus esineb aastaaegade vaheldumine. Isenditevahelised erinevused Mõnikord on isend kas liiga nõrk (kasvanud näiteks üles ebasoodsates tingimustes) või alles noor või kogenematu, et tal tasuks valida samasugust käitumist, mis toob edu temast paremas konditsioonis isendile. Sellisel juhul on ta sunnitud talitama piltlikult põhimõtte "parem
Belgia). 58. Kollektiivi optimaalne suurus. Buchanani optimaalne klubi. Joonistel on y kollektiivi suurus (liikmete arv) ja x otsuse vastuvõtmiseks vajalik poolthäälte arv (> 50%). Miks on lihtenamus (50%+1) enimkasutatav reegel? Alates sellest on võimalik kollektiivi ühetähenduslik otsus, alla selle võib vastu võtta mitu erinevat (ka vastukäivat) tegevusplaani, mis võib osutuda väga kulukaks. U0-K0-S0 max; U1-K1=S1 Liikmeid liiga palju, otsustusreegel liiga konservatiivne (nõuab liigseid koalitsioonikulusid), kuid otsest lahkumismotiivi veel pole.Buchanani optimaalne klubi: Segment B näitab optimaalse hüvise Y leidmist kindla liikmete arvu y korral Segment A näitab optimaalse liikmete arvu y leidmist antud antud hüvise Y korral Segment C näitab A-s ja B-s leitud seosekõveraid ning nende lõikepunkti, mis ongi BOK. 59. Integreeritud optimum ja kollektiivi vahetus 60. Üleminek esindusdemokraatiale. Miks ja millal
annaabi.ee 
