α = 0.1 F^-1 argumendiks on (1/2 – α), mille väärtuseks on 1.285 (Leitud Laplace' tabelist). Kuna teststatistik on suurem kui kriitiline piirkond, lükkame nullhüpoteesi tagasi. Saame öelda, et mehed kulutavad meelelahutusele rohkem raha kui naised. Ülesanne 5 Uurida üldkogumi palga ja kulu spordile vahelist seost. Olgu palk sõltumatu tunnus – x ja kulu spordile sõltuv tunnus -y. Koostada hajuvusdiagramm. Koostada lineaarse regressiooni võrrand. Leida kogu-, jääk- ja regressioonhajuvus. Kui suure osa koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvus? Kas see on oluline? Hajuvusdiagrammi sain OpenOffice XY(scatter) joonise abil, kus x-teljel on palk ning y-teljel kulutused spordile. Lineaarse regressiooni leidmiseks on vaja leida a ja b, vastavalt Kuid mis on leitavad ka OpenOffice funktsioonide INTERCEPT ja SLOPE abil. Vastavad tulemused tulid: a = -60.8243633 b = 0.139701932 ja seega võrrand on ŷ = a + bx ehk ŷ = -60.8243633 + 0.139701932x
Kuna
2) mitmene regressioon - HV = b0 + b1*D + b2*H 30. Mida iseloomustab korrelatsioonikordaja? Korrelatsioonikordajaid kasutatakse seose uurimiseks kahe arvulise või pikema skaalaga järjestustunnuse vahel. Meetodi plussiks on, et see võimaldab kirjeldada nii seose suunda kui ka seose tugevust. 31. Mida iseloomustab determinatsioonikordaja? Determinatsioonikordaja R2R2 iseloomustab mudeli kirjeldusvõimet. See näitab, kui suure osa sõltuva tunnuse koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvus 32. Mida iseloomustab jääkstandardhälve? Jääkstandardhälve e. prognoosiviga iseloomustab funktsioontunnuse erinevust regressioonijoonest. 33. Milleks kasutatakse dispersioonanalüüsi? Analüüsi lugemisoskus. Dispersioonanalüüsi eesmärk on kontrollida gruppidevaheliste erinevuste statistilist olulisust. 34. Mis on funktsioontunnus? Y=b0+b1*x 35. Mis on argumenttunnus? Y=b0+b1*x 36. Ronald Fisher, Carl Friedrich Gauss, Sir Francis Galton, Ernst Hjalmar Waloddi Weibull.
ESS) mõõtmine (joonised)), korrelatsioonikordaja, jääkstandardhälve, kovariatsioon, (eespool toodud näitajate olemus, selgitus joonise abil). Kordajate omavahelised seosed. JÄÄKHAJUVUS Vahet Yi i nimetatakse jäägiks. Jääkide ruutude summa on jääkhajuvus. RSS = ei2=(Yi- i)2 Lineaarse regressioonisirge puhul on jääkhajuvus vähim. Mistahes teise sirge puhul on jääkhajuvus suurem kui jääkhajuvus regressioonisirge puhul. REGRESSIOONHAJUVUS Regressioonimudeli poolt kirjeldatud hajuvus (selgitatud varieeruvus) ESS = (i- Y)2 on lineaarse regressioonimudeli järgi arvutatud väärtus KOGUHAJUVUS Regressioonimudeli sõltuva muutuja Y koguhajuvus TSS = (Yi-Y) 2 TSS (SST) mõõdab Yi koguhajuvust (varieeruvust) sõltuva muutuja Y keskväärtuse (aritmeetilise keskmise) ümber ehk hälvete ruutude summat Regressioonimudeli sõltuva muutuja Y koguhajuvus TSS koosneb
annaabi.ee 
