Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Kui suur on nõudlus järgmisel kuul kahe kuu pärast?
  • Kui suurt kasumit on järgmise viie aasta jooksul oodata?
  • Kui palju raha on vaja?
  • Kust me selle leiame?
  • Kui kalliks see läheb?
  • Kui palju töötajaid on vaja?
  • Millised peavad olema nende oskused?
  • Kui suur peab olema kaubavaru?
  • Kui palju teenindajaid on vaja?
  • Kui pikaks võib kasvada järjekord?
  • Palju kliente võime järjekorra tõttu kaotada?
  • Kus on kõige otstarbekam toota?
  • Milliseks kujunevad transpordikulud?
  • Millises järjekorras tuleb töid teostada?
  • Kui palju me vajame ressursse?
  • Mis mõjutab toote kvaliteeti?
  • Kuidas ennetada praaki?
  • Kui me tahame et hinnang oleks täpsem ja usaldusvahemiku laius oleks väiksem kui 40 keskväärtusest?

Lõik failist


RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT
SISUKORD
1 Kvantitatiivsed meetodid majanduses 3
1.1 Põhimõisted 4
1.2 Mõõtmisskaalad 5
2 Andmekogumit kirjeldavad parameetrid 7
2.1 Statistilised keskmised 7
2.2 Variatsiooninäitarvud 8
3 Valikuuringud 10
3.1 Valimid ja nende moodustamine 10
3.2 Valimvaatlus  11
3.2.1 Valimvaatluse tüübid  11
3.3 Valimvaatluse meetodid  12
3.3.1 Mittetõenäosuslik valim   12
3.4 Tõenäosuslik valim  12
3.4.1 Vaatlusvead  12
3.4.2 Mitte valimi vead 13
3.4.3 Vaatlusvead  13
3.5 Lihtne juhuslik valim  13
3.6 Stratifitseeritud lihtne juhuslik valim  14
3.7 Klastervalim  14
3.8 Kogumi usalduspiirid 15
3.9 Valimi mahu planeerimine . 16
4 Statistiliste vaatluste liigitus 18
19
  • Kvantitatiivsed meetodid majanduses




    Otsuse langetamine tähendab valiku tegemist alternatiivsete variantide vahel. Intuitiivsel otsustamisel tuginetakse eelnevale kogemusele ja läbitakse otsustusprotsessi etapid iseendale märkamatult. Ratsionaalsel otsustamisel tuginetakse alternatiivsete variantide võimalike tagajärgede kvantitatiivse analüüsi tulemustele.
    Teaduslik juhtimine ( scientific management) on teadusliku uurimise, analüüsi ja järelduste tegemise meetodite rakendamine juhtimistegevuses.
    Mõningaid probleeme, mille lahendamisel saab kasutada kvantitatiivseid meetodeid :
    Prognoosimine : Kui suur on nõudlus järgmisel kuul, kahe kuu pärast? Kuidas muutub turusituatsioon? Kui suurt kasumit on järgmise viie aasta jooksul oodata?
    Finantsid: Kui palju raha on vaja? Kust me selle leiame? Kui kalliks see läheb?
    Inimresurss : Kui palju töötajaid on vaja? Millised peavad olema nende oskused?
    Varude juhtimine: Kui suur peab olema kaubavaru? Kui tihti ja kui suurte partiide kaupa tellida?
    Järjekorrad: Kui palju teenindajaid on vaja? Kui pikaks võib kasvada järjekord? Kui palju kliente võime järjekorra tõttu kaotada?
    Logistika: Kus on kõige otstarbekam toota? Milliseks kujunevad transpordikulud ?
    Projektijuhtimine: Millises järjekorras tuleb töid teostada? Milline on projekti
  • Vasakule Paremale
    RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #1 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #2 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #3 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #4 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #5 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #6 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #7 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #8 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #9 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #10 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #11 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #12 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #13 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #14 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #15 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #16 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #17 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #18 RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT #19
    Punktid 100 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 100 punkti.
    Leheküljed ~ 19 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2011-03-04 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 107 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor felx Õppematerjali autor
    blablabla

    Sarnased õppematerjalid

    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
    31
    pdf

    Valimid

    Valim ja selle moodustamine Üldkogum: mõisteid Element (ühik, objekt?) ­ ese, nähtus, indiviid vms, mille kohta kogutakse informatsiooni (küsitletakse, mõõdetakse, vaadeldakse) Üldkogum, populatsioon (population, universe) ­ elementide agregatsioon, looduse või ühiskonna nähtuste või objektide hulk, mille kohta soovitakse teha järeldusi. Uuringuülesande jaoks täpsustatud üldkogumit nimetatakse ka uuringu sihtrühmaks (target group). Üldkogum sisaldab sihtkogumit, mida uuritakse. Tunnus ­ näitaja, mida mõõdetakse (vaadeldakse) ja mis võib omandada erinevaid väärtusi erinevail objektidel Kõikne uuring (census) - andmete kogumine kõigilt üldkogumi objektidest. On · väga kallis; · saadavate andmete hulk piiratud. Üldkogum II Võimalikud ka registripõhised uuringud. Register - olemasolev andmebaas mingi üldkogumi kohta. · piiratud andmed; · sobilik alusmaterjaliks uuritavate objektide hulga kitsendamis

    Sotsioloogia
    thumbnail
    21
    doc

    Andmeanalüüs sots.teadustes

    sageduste veeruga. Kui nii ei ole ja vastav erinevus (ebaühtlus) on piisavalt oluline, siis on tegemist sõltuvate tunnustega. Olulise hindamiseks kasutatakse hii-ruut statistikut, tähis 2 : m k (n nij - ni. n. j ) 2 2 = i =1 j =1 n ni . n. j Selle statistiku kasutamiseks peab kehtima eeldus, et iga lahtri oodatav absoluutne sagedus on vähemalt 5. Statistik 2 annab väärtuse seose olulisuse hindamiseks, kuid seose tugevuse hindamiseks on levinuim näitaja Crameri V: 2 V = n *l l = min(m -1, k -1) Andmetöötlus sotsiaalteadustes 12

    Uurimustöö metoodika
    thumbnail
    13
    docx

    Statistika testid

    Sissejuhatus - Test 1 1. Järjesta skaalad informatiivsuse järgi, alustades kõige vähem informatiivsemast a. kõige vähem informatiivsem ­ nimiskaala b. suurema informatiivsusega ­ järjestusskaala c. kõige informatiivsem ­ intervallskaala 2. Uuringufirma viib Eesti elanikkonna hulgas läbi tööjõu-uuringut. Vali õiged terminid, mis tähistavad toodud mõisteid. a. Eesti elanik ­ objekt b. Uuringu teostamiseks kasutatakse intervjuusid ­ mõõtmismeetod c. Tallinna elanikud ­ osakogum d. need isikud, keda küsitletakse ­ valim e. Intervjuul esitatavate küsimuste komplekt ­ mõõtmisvahend f. Eesti elanikkond ­ üldkogum g. inimese vanus ­ tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr ­ osakogum i. inimese sissetulek ­ tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? a. küsimustiku

    Majandusstatistika
    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 registreeritavad tunnused võivad olla

    Statistika
    thumbnail
    6
    doc

    Majandusstatistika

    Majandusstatistika eksamiküsimused FK100 1. Statistika mõiste. Üldkogum ja valim. Rühmitatud andmed. Statistilise materjali graafiline esitamine (histogramm ja kumulatiivse sageduse graafik). Statistika on andmete kogumine ja töötlemine, statistilised andmekogumid, teadusharu, mille põhiülesandeks on massinähtuste vaatlemine, nende kohta andmete kogumine ja analüüsimine ning selle põhjal järelduste ja üldistuste tegemine ning praktiliste lahenduste pakkumine Üldkogum ­ antud tunnustega elementide hulk (nt. koolis õpilaste hulk), N Valim- juhuslik alamhulk üldkogumist (nt õpilaste seast tüdrukute hulk), valimi vaatluse läbi püütakse teha järeldusi üldkogumi kohta. Rühmitatud andmed- korrastamata statistilise rea andmed, mida rühmitatakse klassidesse e. intervallidesse skaalal Statistilise materjali graafiline esitamine: 1. Valimi elementide korrastatud hulk e. variatsioonirida (sageli rühmitatakse klassidesse e. tekib

    Majandusstatistika
    thumbnail
    2
    docx

    Statistika - rakendusstatistika

    Statistika- teadus massnähtuste kvantitatiivse uurimise meetoditest. Teadus info kogumisest, esitamisest, organiseerimisest, analüüsimisest ja kokkuvõtust, nii, et andmed oleksid kergesti tõlgendavad. Jaguneb oma olemuselt: kirjeldav statistika, järeldav statistika. Statistiline vaatlus- info hankimine, kirjeldav statistika- info ülevaatlik esitamine, tõenäosusteooria- tulevikuga seonduv ebakindluse kirjeldamine, prognoosimine, statistiline otsuste teooria- otsuste tegemine ebakindlas keskkonnas mittetäieliku info tingimustes. Uurimisobjekt- protsess või nähtus, mille kohta soovitakse teha järeldusi. Massnähtus- suurest hulgast vähemalt mõningaid ühiseid omadusi või tunnuseid omavatest nähtustest koosnev nähtus. Üldkogum- nt terve keskkooli klass, Eesti elanikud, Euroopa Liidu riigid. Väljavõtukogum, valim- osa üldkogumi elementidest või osa andmeid. Moodustatakse valikueeskirja alusel, valimimaht- mõõdetavate objektide arv. Statistiline kogum- objektid, mida

    Statistika
    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




    Kommentaarid (0)

    Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



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