Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse Registreeri konto
Ega pea pole prügikast! Tõsta enda õppeedukust ja õpi targalt. Telli VIP ja lae alla päris inimeste tehtu õppematerjale LOE EDASI Sulge

"punkthinnangud" - 17 õppematerjali

punkthinnangud on erinevate valimite põhjal erinevad, seepärast on kasutusel vahemikhinnang – üldkogumi keskmise usaldusvahemik ja statistilised hüpoteesid – mingid piiravad väited üldkogumi keskmisele või osakaalule.
thumbnail
16
ppt

Punkthinnangud

Punkthinnangud Matemaatilise statistika ülesanne Matemaatiline statistika on teadus, mis käsitleb katse- või vaatlusandmete kogumise, klassifitseerimise ja oluliste karakteristikute hindamise meetodeid. Matemaatiline statistika ülesanded: 1. Juhusliku suuruse X mõõtmise käigus on saadud sõltumatud tulemused x1, x2, ... , xn. Nende tulemuste põhjal tuleb hinnata selle juhusliku suuruse jaotusfunktsiooni F(x). 2. Jaotuse parameetrite hindamine: Valimi põhjal tuleb otsustada, millised on üldkogumi jaotust iseloomustava jaotusfunktsiooni parameetrid. Näiteks normaaljaotuse korral tuleb hinnata keskväärtust ja standardhälvet (dispersiooni). 3. Statistiliste hüpoteeside kontrollimine Tunnused Katsel jälgitakse tavaliselt juhuslikke suurusi , mis väljendavad uuritava nähtuse omadusi ning avalduvad reeglina mõõtmis- või vaatlustulemustena. Neid omadusi nimetatakse tunnusteks. Katsel registreer...

Statistika
11 allalaadimist
thumbnail
21
doc

Andmeanalüüs sots.teadustes

Üldkogumi keskväärtuse punkthinnanguks on valimi keskmine, üldkogumi standardhälbe punkthinnanguks on valimi standardhälve ja sarnaselt on hinnanguteks ka teised näitajad. Mida esinduslikum on valim, seda paremini iseloomustavad valimi tulemused üldkogumit, valimi esinduslikkuse tagamiseks oli vajalik objektide juhuslikkus (sobiv valikumeetod) ja valimi suurus. Punkthinnangud on erinevate valimite põhjal erinevad, seepärast on kasutusel vahemikhinnang ­ üldkogumi keskmise usaldusvahemik ja statistilised hüpoteesid ­ mingid piiravad väited üldkogumi keskmisele või osakaalule. Järgnevas punktis tutvustame üht levinumat ja lihtsamat jaotust - normaaljaotust, millel põhineb suur osa statistika meetodeid. 4.1. Normaaljaotus Kõige tuntuim pidev jaotus on normaaljaotus, mis lihtsustatult tähendab, et tunnuse enamus...

Uurimustöö metoodika
310 allalaadimist
thumbnail
18
doc

Ökonomeetria eksam

Vaatlustulemuste alusel leitud parameetrite väärtused oleksid võrdsed parameetrite tegelike väärtustega ainult siis, kui vaatluste arv oleks lõpmata suur. Tegelikus elus tuleb vastavate parameetrite leidmiseks kasutada piiratud arvu vaatlustulemusi, mille baasil saadud hinnangud on aga alati ligikaudsed. Satistilised hinnangud jagunevad oma olemuselt kahte liiki: punkthinnangud ja vahemikhinnangud e. intervallhinnangud. Kuna hinnang on oma olemuselt juhuslik suurus, siis hinnangu võimalikud väärtused saavad asetseda teatud vahemikus ehk hinnangu määramispiirkonnas. Hinnang, mis kujutab endast selle juhusliku suuruse ühte konkreetset väärtust on punkthinnang (kujutab arvsirgel ühte punkti). Punkthinnangu ülesandeks on määrata kindlaks arvkarakteristik (arvväärtus).Punkthinnang on kõige enam kasutamist leidnud statistilise hinnagu liigiks....

Ökonomeetria
298 allalaadimist
thumbnail
6
doc

Majandusstatistika

keskmise suhtes. + + ... + ) Juhusliku sündmuse mood (M0 X) on kõige suurem tõenäosuse väärtus. = max Juhusliku sündmuse mediaan ­ variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või paariarvulise valimi korral kahe keskmise elemendi poolsumma. 4. Dispersioon ja standardhälve ( DX ja ( X ) ). Dispersiooni ja standardhälbe punkthinnangud ( s 2 ja s ). Dispersioon (DX) juhusliku suuruse ja tema keskväärtuse vahe ruudu keskväärtus DX=E(X-EX)². Praktikas kasutatava binoomjaotuse dispersioon on arvutatav lihtsama valemiga D(x)=npq Standardhälve on ruutjuur dispersioonist - (X)= ruutjuur DX. Dispersiooni punkthinnang on valiku uuringu korral. Dispersiooni hindamiseks kasutatud kõikse uuringu andmetel põhinevat üldkogumi dispersiooni arvutus: ( ²* ²)...

Majandusstatistika
54 allalaadimist
thumbnail
15
xls

Filtri kasutamine

d Andmetöötluse alused 25,3 Kodune töö 4 20,2 Proovitükk nr. 24,75 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon 23,45 22,25 Punkthinnangud , vahemikhinnangud, valimi maht 16,85 22,8 Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse 18 üldkogumi kohta 23,75 Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 24,85 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: 21,7 aritmeetiline keskmine, 18,05 dispersioon, 19 standardhälve, 25,35 valimi maht,...

Informaatikainsenerile
28 allalaadimist
thumbnail
42
xls

Regressioon, hinnang, hüpotees arvutused ja testid

PRT PRT AASTA PUU RIN PL ASIM KAUG D1 1062 1118 2008 12 1 MA 1,0 18,9 18,2 1062 1118 2008 3 1 MA 2,0 7,3 17,8 1062 1118 2008 11 1 MA 2,0 18,0 13,8 1062 1118 2008 5 1 MA 3,0 11,7 17,4 1062 1118 2008 1 1 MA 4,0 3,4 10,9 1062 1118 2008 10 1 MA 7,0 17,2 17,0 1062 1118 2008 13 1 MA 10,0 19,0 18,1 1062 1118 2008 6 1 MA 13,0 7,9 11,5 1062 1118 2008 7 1 MA 15,0 9,8 13,2 1062 1118 2008 8 1 MA 19,0 13,7 8,9...

Andmetöötlus alused
94 allalaadimist
thumbnail
25
ppt

Vahemikhinnangud

Samuti pole punkthinnangu korral võimalik leida hinnangu täpsust. Vahemikhinnangu puhul määratakse antud valimi jaoks vahemik, millesse otsitav parameeter etteantud tõenäosusega kuulub. Tõenäosust, millega peavad kehtima tehtud otsustused, nimetatakse usaldusnivooks ja tähistatakse sümboliga . Parameetri a sümmeetriliseks usalduspiirkonnaks vastavalt usaldusnivoole nimetatakse juhuslikku vahemikku (ã ­ , ã + ), mis katab hinnatava parameetri a tõenäosusega : P(|ã ­ a| < ) = Arv > 0 iseloomustab hinnangu täpsust. Usalduspiirkonna leidmine p(a) S= 0 ã- ã+ a p(a) ­ juhusliku suuruse a tihedusfunktsioon. Usalduspiirkonna (ã ­ , ã + ) leidmiseks tuleb: 1...

Majandus
11 allalaadimist
thumbnail
9
docx

Rakendusstatistika teooria 1-59

Kvartiil, jaotab tõenäosusvälja neljaks võrdseks osaks 26. Asümmeetria ja ektsessi 29. Tsebõsevi seos ja teoreem. Moivre-Laplace lokaalne ja integraalteoreem Annab võimaluse hinnata tõenäosust, et hälve JS X või mat ootusest on suurem/väiksem kui arv 30. Valim. Empiiriline jaotusfunktsioon Valimi maht n on kogumi tulemus, n sõltumatut vaatlust. Polügon ja histogramm 31. Kogumi punkthinnangud . Nihutatud ja nihutamata hinnangud Mittenihutatuks nimetatakse PH, matemaatilist ootust, mis on võrdne hinnatavale parameetrile igal valimi mahul. Põhikogumi mittenihutatud hinnanguks on valimi keskmine. Nihutatuks nimetatakse PH, mille matemaatiline ootus ei ole võrdne hinnatava parameetriga. 35. Matemaatilise ootuse intervallhinnang PDF Intervallhinnanguks nimetatakse hinnangut, mis määratletakse kahe arvuga ­ intervalli otstega, mis katavad hinnatava parameetri. 51...

Rakendusstatistika
76 allalaadimist
thumbnail
34
xls

Hinnangud, hüpoteesid, regressioon

6 Kolmas kodutöö õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused Lähteandmeteks on Teie proovitüki 1. rinde enamuspuuliigi keskmine diameeter (rühmitamata andmed). Kopeerige see tulp sellele samale töölehele. Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse üldkogumi kohta Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: keskväärtuse hinnang (aritmeetiline keskmine), 4.921 dispersioon, 7.352 standardhälve, 2.712 standardhälbe viga 0.183...

Andmetöötlus alused
19 allalaadimist
thumbnail
20
docx

Tõenäosusteooria ja statistika

Ljapunovi –kui juhuslike suurus X on paljude sõltumatute juhuslike suuruste summa, millede osatähtsus on ühtlaselt väike, siis juhuslik suurus X on normaaljaotusega. 34. Punkt-ja vahemikhinnangud. Vabadusastmete arv – Punkthinnangud : üldkogumi parameetri punkthinnanguks on valimi vastav parameeter, so.üks konkreetne väärtus. Ühest üldkogumist saab moodustada valimeid – järelikult parameetrite hinnanguid on ka palju. Väikeste valimite korral võib punkthinnang oluliselt erineda hinnatava parameetri tegelikust väärtusest. Vahemikhinnang: üldkogumi karakteristiku vahemikhinnang – valimi alusel leitud vahemik, kuhu see parameeter kuulub teatud tõenäosusega...

Tõenäosusteooria ja...
154 allalaadimist
thumbnail
58
docx

Molekulaarne evolutsioon

Nimetage 3 asja, mida saab teha mudelipõhise fülogeneetilise analüüsiga, aga ei saa teha ilma mudelita. Mudelipõhisteks meetoditeks on suurima tõepära meetod ja Bayesi meetod. Mudelid on vajalikud, et kompenseerida mutatsioonilist küllastumist, et kaasata eelteadmisi evolutsiooni/puu kohta. mudelisse saab kaasata peale kitsalt evolutsioonipuu omade ka teisi parameetreid. 64. Kas Bayesi meetod annab parameetritele punkthinnangud ? Kommenteeri vastust. Ei. Bayesi meetodi puhul pole parameetritel punkthinnanguid, vaid jaotused. 65. Mis on “mägironimise” algoritmi eesmärk? Optimaalse puu otsimisel võib võimalikke puid vaadelda maastikuna, kus parimad puud paiknevad küngaste tippudes ja kehvemad orus, ümberkorraldusi tehes liigub parema puu suunas. Algsel puul hakatakse oksi ümber paigutama, et leida parim puu. Võib harusid...

Geneetika
23 allalaadimist
thumbnail
24
docx

Raiemaht Eesti metsades ja seda mõjutavad tegurid

Oluline on siiski saada kõiki metsi hõlmavat ja aktuaalset ülevaadet Eesti metsavarudest, sellest tulenevalt alustati 1999. aastal statistilise metsainventuuriga (SMI). Statistiline metsainventuur on valikuuring, millega saab suhteliselt lihtsalt ja kiirelt teavet metsade kohta. SMI korral saadakse tulemused juhuslikkust tagava süsteemiga paigutatud väikese pindalaga proovialadelt kogutud mõõtmisandmete üldistamise teel. Tulemuseks on punkthinnangud üldkogumi eri parameetritele, sealhulgas leitakse hinnangud ka teostatud raietele: raiete ja uuenemise kirjeldused antakse traktidel (proovitükkide kobaratel) iga 100 meetri tagant. Meetod võimaldab objektiivselt jälgida metsas toimuvate protsesside dünaamikat. Lisaks metsade kohta kogutavale teabele võib registreerida andmeid näiteks maa kõlvikulise jaotuse, bioloogilise mitmekesisuse, mittemetsamaade puidutagavara ja metsastumise kohta (Aastaraamat Mets 2013)....

Metsamajandus
17 allalaadimist
thumbnail
21
xlsx

Eksamitöö nr 4 / Kodutöö: Andmestiku analüüs

021 Total 29 479839167.467 Coefficients Standard Error Intercept 5767.471447 740.827303296 X Variable 1 1.341186029 0.0912003793 11. Kasutatud materjalide loetelu 1 Kodutöö E4 juhend statistika_kodutoo_juhend_2017_kaug.pdf 2 korrelatsioonikordajad.xls 3 punkthinnangud .xlsx 4 regressioonanalyys2.xls 5 Kriitiliste punktide jaotus tabelhttp://kontromat.ru/?page_id=4200 6 AnalysisToolPak 2016 https://www.youtube.com/watch?v=mIoS7IRo36c 7 Statistikaamet PO032: BIRTHS, DEATHS AND NATURAL INCR 8 Statistikaamet PO047: MARRIAGES AND DIVORCES oolt esitatud andmed. Andmestik on koostatud 7 Abiellud ja lahkumised (analoogne RV262: , surmad ja loomulik kasv aasta sugu ja...

Tõenäosusteooria ja...
26 allalaadimist
thumbnail
7
doc

Rakendusstatistika eksamiküsimused

1 k np 1 2 npq P(n, k) e = (z) / npq 2 npq 30. Valim. Empiiriline jaotusfunktsioon Valimi esinduslikkus ja hälbed. Histogramm ja polügon. 31. Kogumi punkthinnangud . Nihutatud ja nihutamata hinnangud Ühe arvuga, *=f(x1,., xn). Keskmine ja dispersioon. Nihutamata, hinnangu väärtus ja põhikogumi matemaatiline ootus langevad kokku. Keskmine ja s2=n DD/(n-1). 32. Punkthinnangu arvutamise momentide meetod. Valimi keskmise ja dispersiooni arvutamine korrutismeetodiga Teoreetilise momendid võrdsustatakse empiiriliste momentidega ja leitakse hinnang. 1 ] V1 b 2 ] m2 [D = M*1h+C; DB = [M*2 - (M*1)2 ]h2; M*1 ] !ni ui @ # n; M*2 ] !ni u2i @ # n 33...

Rakendusstatistika
13 allalaadimist
thumbnail
11
pdf

Mitmene regressioonmudel I

kohta. Näiteks: · kui lähedal on valimi põhjal leitud parameetrite punkthinnangud nende väärtustele üldkogumis; KLASSIKALISE LINEAARSE · kui lähedal on mudelväärtused keskväärtusele E [Y | X ] ....

Ökonomeetria
23 allalaadimist
thumbnail
3
docx

Andmetöötlus alused

liiki vea tegemine viia). 24. Mis on olulisuse tõenäosus? Olulisuse tõenäosus p (probability level, p-value) ­ tõenäosus eksida, väites oma andmete põhjal sisuka hüpoteesi H1 kehtimist (I liiki vea tegemise tõenäosus); ­ tõenäosus saada analüüsitava struktuuriga ("nii suure erinevusega" või "nii tugeva seosega") andmed juhuslikult ­ P(valim|H0); 25. Punkthinnangud . 26. Vahemikhinnangud. 27. F-testi ja t-testi vastuse lugemisoskus. T-testi kasutatakse juhul, kui on vaja võrrelda kahe arvulise tunnuse keskmisi väärtusi või kahe grupi (nt meeste ja naiste) ühe arvulise tunnuse keskmisi väärtusi. T-test põhineb t- statistikul, mille väärtus arvutatakse välja, kasutades gruppide keskmisi ja standardhälbeid ning võttes arvesse ka vastajate arvu grupis (vt valemit ). T-statistiku väärtused võivad olla nii positiivsed kui ka negatiivsed...

Andmetöötlus alused
24 allalaadimist
thumbnail
5
docx

Andmetöötluse kordamine

Mis on olulisuse nivoo? Olulisuse nivoo (significance level) ­ maksimaalne lubatav I liiki vea tõenäosus (tavaliselt = 0,05; 0,01; 0,001), nö valulävi 24. Mis on olulisuse tõenäosus? Olulisuse tõenäosus p ­ tõenäosus eksida, väites oma andmete põhjal sisuka hüpoteesi H1 kehtimist (I liiki vea tegemise tõenäosus); ­ tõenäosus saada analüüsitava struktuuriga ("nii suure erinevusega" või "nii tugeva seosega") andmed juhuslikult ­ P(valim|H0 ); 25. Punkthinnangud . Punkthinnangud on juhuslikud suurused, sest nad muutuvad ühelt valimilt teisele ülemineku korral. (arit.kesk, dispersioon, standardhälve, standardviga, katsetäpsus, standardviga jne) 26. Vahemikhinnangud. Üldkogumi parameetri vahemikhinnanguks nim valimi põhjal määratud vahemikku, kuhu see üldkogumi parameeter kuulub teatud tenäosusega. 27. F-testi ja t-testi vastuse lugemisoskus. 28. Milleks kasutatakse regressioonanalüüsi?...

Andmetöötlus
15 allalaadimist


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