Kui mood, mediaan, keskväärtus langevad kokku, on tegu normaaljaotusega. 33. Parim hinnang ka efektiivne hinnang. Hinnang, mille varieeruvus Var(...) (dispersioon) on kõige väiksem. Vähima dispersiooniga hinnang. 34. Pidev arvuline tunnus võib omandada kõiki arvulisi väärtusi mingist piirkonnast. N: SKP, kasum, toodangu maht. 35. Positiivne korrelatsioon -- ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab. 36. Regressioonianalüüs kui kahe näitaja vahel on mingil nivool statistiliselt oluline seos (Pearson; Spearman), siis peab seda analüüsima regressioonianalüüsiga. Reg.analüüsi eesmärgiks on leida arvutusvalem, mis võimaldab argumentsuuruse X põhjal leida funktsioonsuuruse Y vastava väärtuse `y (kolmnurkse katusega). Regressioonianalüüs
depressiooni ja arengupeetuse vahelist suhet. l2.1.2. Andmete analüüs Uuritava populatsiooni iseloomustamiseks kasutati andmeid kirjeldavata analüüsi ja sagedust. EPDS kolme gruppi (9/10, 12/13 ja 14/15) tulemusi kasutati analüüsi kolmes faasis. Selles, et hinnata ema depressiooni, võimalike segavate faktorite ja arengupeetuse vahelist seost, viidi igas faasis läbi kahe muutujaga test ning mitme muutujaga regressioonianalüüs. Võimalikeks segavateks faktoriteks võivad olla vanemate demograafilised iseärasused, juba varem esinenud emapoolne depressioon ja närvilisus, isapoolne depressioon ja närvilisus, eelneva aasta vältel juhtunud sündmused, rasedus ise, lapse sugu ja rahvus, lapse toitmismeetod, vanemate tuju pärast sünnitust ja sündmused, mis on juhtunud pärast sünnitust (vt tabel 2 lisas). Iga potentsiaalse segava faktori ja selgitavate faktorite jaoks arvutati riskitõenäosus. Selleks, et
16) Spearmani korrelatsioonikordaja Leitakse esmalt ühe tunnuse väärtuste järjekord kasvavas järjestuses ja omistatakse neile järjekorranumbrid, seejärel tehakse sama teise tunnuse väärtustega. 17) Regressioonivõrrandi parameetrite interpretatsioon Vabaliige – pole võimalik anda tõlgendust. Mõõtühik sama, mis tagajärgsel tunnusel. tagajärgsetunnuse mõõtühik Regressioonikordaja mõõtühik = põhjuslikutunnuse mõõtühik 18) Regressioonianalüüs mitme põhjusliku tunnuse korral Tegelikus elus põhjustab tagajärgse tunnuse muutusi mitu üheaegselt toimivat põhjuslikku tunnust. 1. Tuleb koostada normaalvõrrandite süsteem. 2. Lahendada see otsitavate a, b1, b2… suhtes; saadakse sirget määravad parameetrid. Probleem: Põhjuslike tunnuste omavaheline korreleeritus. 19) Baasindeks – arvutatakse kui vaadeldaval perioodil olemasoleva tunnuse väärtuse p i ja mingi baasiks valitud ajaperioodil omandatud tunnuse väärtuse pb suhet
Tabel 8 Võrrandi jääkstandardhälve ja kõrguse standardhälve Jääkstandardhälve 1,3274 Kõrguse standardhälve 2,206285901 m 23. Determinatsioonikordaja Determinatsioonikordaja on 0,648654. See iseloomustab kui suur osa funktsioonitunnuse varieeruvusest kirjeldatatakse regressiooni võrrandiga. 9 24. Data analytics Regression. Mitmene regressioonianalüüs Tabel 9 Võra alguse sõltuvus diameetrist ja kõrgusest Regression Statistics Multiple R 0,83008768 R Square 0,689045557 Adjusted R Square 0,669610905 Standard Error 0,94500738 Observations 35 ANOVA Significance df SS MS F F
(võrrandite,kitsenduste jne. Kujul) c) mudeli parameetrite hindamiseks on vaja hankida vajalikud arvandmed ja nende töötlemiseks vajalik tarkvara. d) hindamisprotsessi tulemuste testimine ja analüüs. e) ökonomeeetrilise mudeli väljatöötamine kujutab endast iteratsiooniprotsessi, mille käigus korrigeeritakse mudelit, leitakse parameetritele uued hinnangud, testitakse saadud tulemisi jne. Kuni saadakse vastuvõetav tulemus. Klassikaline regressioonianalüüs- kõikidest võimalikest regressioonimudelitest leiab ökonomeetriliste mudelite koostamisel kõige enam kasutamist mitmene lineaarne regressioonimudel. Taolise regressioonimudeli koostamist nim. ka klassikaliseks regressioonianalüüsiks. Antud juhul eeldatakse, et sõltuvat muutujat Y mõjutavad mitu sõltumatut muutujat X1, X2,-;Xn ning nende mõju sõltuvale muutujale on lineaarne. Regressioonivõrrand-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;-;
Tulemuste olulisuse statistiline testimine: tehakse kindalks selle tõenäosus, et tulemus saadi puhtjuhuslikult, st mitte sõltumatute muutujate näol. See peaks olema võimalikult väike. Testitakse paljude spetsiaalselt välja arendatud statistilise analüüsi meetoditega: Keskimste erinevuste võrlemine t-testid usalduspiiride leidmine korrelatsiooni olulisus regressioonianalüüs tihe-või mitmefaktoriline dispersiooni analüüs testimaks sõltumatute muutujate põhiefekte ja muutujatevahelisi interaktsiooniefekte OLULINE Uurimsiandmete töötlemine nende usaldusväärsuse ja tähenduse hindamiseks Tulemused võivad tingimuseti erineda ja puhtjuhuslikult ning juhuslikult saadud tulemust ei tohi teadusteabeks üldistada. Statistikameetodid aitavad kindlaks teha, milline on tõenäosus,
kaasaegsed meetodid ja programmid. IV Personali planeerimise protsess organisatsioonis Personali planeerimine on töötajate vajadus nõutava kvalifikatsiooniga, on aluseks teistele personalitööga seotud protsessidele organisatsioonis. 1.Personali hõive plaan; 2.kohandamise plaan; 3.rakendamise plaan; 4.arendamise ja koolituse plaan; 5. karjääri juhtimise plaan. Meetodid 1.statistilis-matemaatilised personali planeerimise meetodid: 1)regressioonianalüüs (taandareng, tagasiminek); 2) produktiivsuse arvestus; 3)personali baasarvestus. 2. arvamuslikud hinnangulised meetodid: 1) juhtide hinnangud 2)grupi hinnang 3)delphi meetod (eksperdid, kirjalik analüüs) Personali planeerimise etapid: 1)keskkonna uurimine(org.väliste tegurite ja nende mõju ulatuse välja selgitam., ootamatuste vältimine); 2)personalivajaduse prognoosimine (personali nõudmine ja
Gümn_keskmHinne 1 Gümn_matem 0,291 1 õppeaine A 0,296 0,461 1 õppeaine B 0,323 0,327 0,270 1 õppeaine C 0,408 0,374 0,233 0,668 1 õppeaine D 0,398 0,429 0,229 0,206 0,445 1. OSA Eelmise ülesande faili korr_ja_reg.xls põhjal: Lehel 2 tehke regressioonianalüüs. Veerus A on tagajärgne tunnus, ülejäänud on põhjuslikud tunnused. 1. Kirjutage välja regressioonivõrrand. 2. Analüüsige regressioonivõrrandi usaldatavust. 3. Analüüsige regressioonivõrrandi parameetrite usaldatavust. 4. Milline on kõigi regressioonivõrrandi parameetrite majanduslik sisu? 2. OSA Leidke Eesti Statistikaameti kodulehelt andmed kaubakala kasvatamise ja müügi kohta kokku (Kala kokku; valige kas kasv Paragraph SUMMARY OUTPUT
N 58 58 58 58 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Korrelatsioonianalüüsist leidsime, et kõikidel sõltumatutel muutujatel on oluline seos sõltuva muutujaga. SKP-l inimese kohta ja töötuse määral on seos oluline olulisuse nivool 0,01 ning kaalutud hindadel on seos oluline olulisuse nivool 0,05. Lineaarne regressioonianalüüs Mudeli kirjeldatuse taset näitab R ruut, mis antud juhul on ,911. Kirjeldatuse tase on seega väga hea. Täpsemalt näitab R ruut kui suure osa riietele ja jalanõudele tehtavate kulutuste hajuvusest suudab koostatud mudel ära kirjeldada. Tabel 4. Kirjeldatuse tase. Model Summary Mudel R R ruut Kohandatud Hinnangu standardviga R ruut
Soo defineerimine: Variable view - soolahtrist Values... - 1=mees, 2=naine - data view - ülevalt view - value labels ette linnuke Kasvavas järjekorras järjestamine: Teed lahtri aktiivseks mida järjestada soovid - ülevalt Data - Sort cases - valid mida soovid sortida - linnuke ascending lahtri ees kindlalt ja OK Mingi väärtuse minimaalse ja maksimaalse väärtuse leidmine, standardhälve, keskmine: Analyze - descriptive statistics - descriptives/frequencies (kui vaja ekstsessi, histogrammi kellukat jn) - valid mille puhul tahad uurida - Options - valid milliseid väärtusi leida tahad ja ok, vastused ilmuvad OutPuti aknasse. Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Uue muutuja arvutamine: Transform -...
2) Seose tugevusele - 3) Seose suunale 4) Olulisus (statistika mõttes) Olukorda, kus kõik punkti koonduvad ühele joonele, nim. funktsionaalseks seoseks. Reaalses elu seda ei juhtu. Mittetäielikke seoseid nim. vastavalt korrelatiivseteks seosteks. Seose sound loetakse positiivseks, kui ühe tunnuse väärtuste kasvades kasvavad ka teise tunnuse väärtused ning negatiivseks, kui ühe tunnuse väärtuse kasvades teise tunnuse väärtused kahanevad. Regressioonianalüüs – kui korrelatsioonianalüüs võimaldas väljendada seose tugevust ja suunda, siis regressioonanalüüs võimaldab vaäljendada lisaks sellele veel seoseid kvantitatiivselt väljendada. Võimaldab luua matemaatilise mudeli kirjeldamaks tunnuste vahelisi seoseid. Suurust x nimetatakse sõltumatuks suuruseks ja suurust y nimetatakse sõltuvaks suuruseks. Eesmärk leida “parim” x ja y vahelist seost iseloomustava funktsiooni võrrandit, mille
keskmisega o analüüs- tootlikkuse muutmise põhjuste ja nende mõju suuruse ning suuna väljaselgitamine o Analüüsi (hindamise) meetodid ▪ otsesed võrdlused ▪ paralleelridade analüüs ▪ indeksanalüüs ▪ taseme ja dünaamika analüüs ▪ eksperthinnangud ▪ korrelatsiooni-regressioonianalüüs Tootlikkuse planeerimine o lähtutakse prognoosidest, mis selgitavad tootlikkuse arengusuundi tulevikus o kasutatakse lihtsustatud tehnilis-majanduslikke arvutusi, matemaatilis-statistilisi ehk ökomeetrilisi meetodeid ja eksperthinnanguid. o planeerimine konkretiseerib prognoose ja töötatakse välja tootlikkuse tõstmise programm o tootlikkuse kiirendamise ja aeglustamise nähtused
Andmete tüüp järjestus. Intervallskaala- e vahemikskaala. Standardiseeritud skoorid mingil skaalal (testi tulemused); skaala skoorid, mis ei saa olla tegelik null ( temp.); skoorid, kus pole selge, et null tähendab mingi joone puudumist (nt matemaatiliste võimete test); enamiku isiksuseskaalade skoorid, mis põhinevad teatud hulgale väidetele antud hinnangute kokku lugemisel. Matemaatilised tehted: liitmine, lahutamine, aritmeetiline keskmine, standardhälve, lineaarkorrelatsioon. Regressioonianalüüs; t- test, dispersioonianalüüs. Andmete tüüp: skoor Suhteskaala- ül täitmiseks kuluv aeg; teatud aja jooksul antud vastuste/ lahendatud ülesannete arv; objekti kaal; objekti mõõdud; tuvastatud objektide arv; teatud aja jooksul tehtud vigade arv; teatud tüüpi vastuste proportsioon. Matemaatilised tehted: liitmine, lahutamine, korrutamine, jagamine. Variatsioonikordaja. Andmete tüüp: skoor. Skaalade tüübid: subjektiivne otsus; otsus tõlgitakse skaala näitajaks.
selleks erinevaid meetodeid (küsitlused, intervjuud jt), grupiarvamuse meetod. Prognoos tugineb grupiarvamusel, ajalooline analoogimeetod. Meetod toetub analoogse toote elutsüklile, Delfi meetod. Ekspertide rühm vastab küsimustele. Rühma juht töötab vastused läbi ja koostab rühmale uued küsimused. Arutelus puudub domineeriv arvamus. 2) Aegridade analüüs libiseva keskmine, eksponentsilumine, regressioonianalüüs jt. Etapid on: 9 1) Prognoosieelne orienteerimine prognoosimise eesmärgi ja ülesannete ning prognoosi liigi määratlemine baasi- ja prognoosiperioodi esmane fikseerimine 2) Retrospektiivne uuring ja diagnoos - süsteemi (objekti jne) arengu ajalugu ja eripära uurimine - prognoosimise foon (majanduskeskkond, turusituatsioon jm) - dünaamika ja taseme analüüs
ajahetkel. 2. Longitudinaalsed (longitudinal) e. pikilõikelised andmed - Iga inimese kohta kogutakse andmeid erinevatel ajahetkedel, st. iga inimest uuritakse korduvalt. 4. Andmete analüüs Andmeanalüüsi meetodid: 1. Kvantitatiivne analüüs - andmeid analüüsitakse statistiliselt, tulemused avaldatakse arvude keeles. Statistilise analüüsi meetodeid: a) Korrelatsioonianalüüs b) Regressioonianalüüs c) Kontentanalüüs 2. Kvalitatiivne analüüs - Andmeid analüüsitakse vähemrangete mittematemaatiliste meetodite abil. Süüdistatakse tihti subjektiivsuses. Kvalitatiivseid meetodeid: a) Diskursuseanalüüs - Meetod teksti peidetud tähenduse väljaselgitamiseks, n.ö. ridade vahelt lugemiseks. b) Semiootiline analüüs - tekstide, piltide jms. analüüsimine. 5. Järelduste tegemine
organisatsioonis eetilise käitumise nii kõrvalekaldumiste eest karistamise kui ka organisatsiooni väärtuste, põhimõtete ja standardite täitmise eest premeerimisega. Sellele vaatamata kasutab viimast lähenemist vaid 33,8% juhtidest. Nagu läbiviidud uuringust selgus, siis arvatakse suure hulga juhtide puhul, et nende jaoks on edu kriteeriumiks ainult tulemused, mitte aga nende tulemuste saavutamiseks kasutatud vahendid. Siiski näitab regressioonianalüüs, et on suur erinevus usalduses, mida loob edu määratlemine ainult tulemuste põhjal, ning usalduse vahel, mis on seotud edu määratlemisega ka selle saavutamiseks kasutatud viise arvestades. Kõige kõrgem on usaldus juhi vastu siis, kui teda huvitavad nii vahendid kui ka eesmärk. Nagu võibki arvata, tekitab edu määratlemine tulemuste kaudu, lubamata seejuures ebaeetilist käitumist, samuti juhi vastu
sõlmimisel kontrolli nende juriidilist õigsust; varadesse tehtavad püsivad investeeringud tuleb finantseerida püsivatest allikatest ja ajutised investeeringud lühiajalistest allikatest. 53. Laovarude suuruse planeerimise meetodid Protsendimeetod - varude suurus määratakse kindlaks protsentides müügikäibe prognoosist Otsearvutusmeetod - laovarud planeeritakse materjalide liikide lõikes, lähtudes optimaalsest tellimuse suurusest, julgestusvaru suurusest, kauba hinnast. Regressioonianalüüs - kõige täpsem ja keerulisem. Korrelatsioonikordaja näitab nähtustevahelist seost 54. Käibevarade finantseerimine Varadesse tehtavad püsivad investeeringud tuleb finantseerida püsivatest allikatest ja lühiajalised investeeringud ajutistest allikatest. Püsivad finantseerimisallikad -pikaajalised ja keskmise tähtajaga laenud, eelis-ja lihtaktsiatest saadav summa, akumuleeritud kasum Lühiajalised finantseerimisallikad - lühiajalised laenud, ostuvekslid
vabastamise programm, hüvitamise programm, koolituse ja arendamise programm, infosüsteem) Programmide täitmine Personali planeerimise tulemustele hinnangu andmine Personalivajaduse prognoosimine Põhineb eelnevate perioodide andmetel hinnanguline või matemaatiline. Hinnangulised meetodid: Arvamused, rusikareeglid, Delphi tehnika, Nominaalse grupi tehnika (sama mis Delphi, kuid järgneb grupidiskussioon) Matemaatilised meetodid: Statistiline regressioonianalüüs, stimulatsioonimudelid, tootlikkuse suhtarvud (toodangu hulga põhjal ühe tootaja kohta arvutatakse vajaminevate töötajate arv), mehitamise suhtarvud (näitavad vajamineva abipersonali hulka, kes pole otseselt tootmise/müügiga seotud) Prognoos kogu organisatsiooni kohta ja allüksuste kohta eraldi. Prognoosmismeetodite alusel jagatakse firma personali planeerimissüsteemi arengustaadiume (1-4 staadium). Eesti on antud raamatu kirjutamise hetkel 2. staadiumis.
matemaatilisi ja statistilisi lähenemisviise ja meetodeid. Ökonomeetrilise mudeli põhikomponendid: 1)modelleeritavad näitajad on sõltuvad e. endogeensed muutujad (Y); 2)modelleeritavat nähtust mõjutavad näitajad on eksogeensed e. sõltumatud muutujad (X); 3)juhuslik komponent; 4)matem. ja statistiliste meetoditega hinnatavad mudelite parameetrid. 2. Klassikaline regressioonanalüüs. Regressioonivõrrand. Seose tiheduse näitajad. Klassikaline regressioonanalüüs Regressioonianalüüs võimaldab selgitada majandusnähtuste vahelise seose tugevuse ja usaldatavuse ning samas ka seose funktsionaalse vormi. Regressioonianalüüsi põhiülesanded:1) hinnata kvantitatiivselt majandusnähtuste vaheliste seoste suunda, tugevust ja kuju; 2)prognoosida maj. nähtuste ja protsesside tõenäosuslikku arengut; 3)kontrollida empiiriliselt maj. teoreetiliste seisukohtade ja hüpoteesi paika pidavust. Regressioonivõrrandiks on lineaarne mitme muutuja funktsioon.
Kui Tolerance on alla 0.1, on tõenäoliselt tõsine probleem multikollineaarsusega, väärtused vahemikus 0.1-0.2 viitavad võimalikule problemaatilisusele; kui VIF on üle 10, siis on tõenäoliselt meie mudelis multikollineaarsus. b) Nüüd tasub koefitsientide tabelist vaadata, millised prediktorid ei ole statistiliselt olulised (kui kasutatud on Enter meetodit). Mõistlik on need prediktorid enda mudelist eemaldada ning uus regressioonianalüüs läbi viia. 10. PRAKTIKUM: 1) LOGISTILINE REGRESSIOON Logistilise regressiooni olemus on sarnane lineaarse ja mitmese regressiooni omaga põhiline erinevus seisneb selles, et logistilise regressiooniga ennustame kategooriat väljendavat tunnust. Kui meil on kaks kategooriat, on selle analüüsi nimi binaarne logistiline regressioon (binary logistic regression); kui on kahest enam kategooriat, on
sobiva funktsiooni valimine, eriti veel siis, kui trendifunktsiooni kasutatakse uuritava nähtuse prognoosimudelina. Trendi valiku probleemi lahendamine on otstarbekas seostada ka formaalse statistilise analüüsiga, eeskätt trendifunktsiooni statistilise usaldatavuse hindamisega. Trendifunktsiooni valiku formaalse kriteeriumina saab kasutada selle ruutkeskmist viga ehk standardviga Statistika eksami vanad küsimused 2. Regressioonimudel ja regressioonianalüüs iseloomustab kahe tunnuse vahelist seost a) Regressioonanalüüs: x sõltumatu muutuja, y sõltuv muutuja, regress taandareng b) Mida suurem on lõikenurk, seda nõrgem on nähtustevaheline seos c) Regressioonikordaja näitab, kui palju muutub sõltuv muutuja y, kui argumendi x väärtused muutuvad 1 ühiku võrra d) Kui regressioonikordajad 0st erinevad, siis on nähtuste vahel korrelatiivne seos
jaoks üle kõigi ettevõtete] efektiivsus variatsiooninäitajate alusel) · paralleelridade alusel · indeksanalüüs ANALÜÜS tootlikkuse muutumise põhjuste (tegurite) ja nende mõju suuruse ning suuna väljaselgitamine Analüüsi meetodid: · kulude struktuuri (ehk millest koosnevad kogukulud) ja erikulu analüüs (mahukuse analüüs, pöördnäitaja tootlikkusele) · taseme ja dünaamika analüüs · eksperthinnangud · korrelatsioon-regressioonianalüüs Tootlikkus ja kulude analüüs Kulude analüüs lähtub sellest, et tootlikkus sõltub muutuv- ja püsikuludest W=Q/F+v*Q ehk W=1/F/Q+v W-tootlikkus Q-ettevõtte koguväljund F-püsivkulud v-muutuvkulud väljundiühiku kohta Tootlikkus kasvab (muude tingimuste samaks jäädes), kui · vähenevad muutuvkulud väljundi ühiku kohta · vähenevad püsikulud väljundi ühiku kohta · vähenevad püsikulud absoluutsuuruses · väheneb muutuv- ja püsikulude summa
Andmeanalüüsi meetodid: Selle alusel, kui kiiresti on jõutud positiivsesse 1.Kvantitatiivne analüüs-andmeid analüüsitakse staadiumisse, võib teadused järjestada järgnevalt: statistiliselt, tulemused avaldatakse arvude keeles. 1.Astronoomia Statistilise analüüsi meetodeid: 2.Füüsika a)Korrelatsioonianalüüs 3.Keemia b)Regressioonianalüüs 4.Bioloogia c)Kontentanalüüs 5.Sotsioloogia 2. Kvalitatiivne analüüs-Andmeid analüüsitakse Herbert Spencer (1820 -1903) vähemrangete mittematemaatiliste meetodite abil. Evolutsionism-19. saj. teisel poolel sai väga Süüdistatakse tihti subjektiivsuses. populaarseks evolutsiooni idee. Spencer oli 19. saj. üks
Antakse ette inimeste hulga v raha reeglid. Delphi tehnika rohkem arutlemist. On rohkem eksperte, arutlejate ring on laiem. Tehakse vahekokkuvõtteid, eksperdid teevad täiendusi ja parandusi.. nii kaua, kuni jõutakse lahenduseni. Nominaalne grupi tehnika diskussioon, ajurünnakud. Kõik ideed on lubatud, kellegi ideid ei kritiseerita. Matemaatilised meetodid : peaks olema seees rohkem tööanalüüsi. Täpsed piirid, kuhu tahame jõuda. Statistiline regressioonianalüüs matemaatiline analüüs. Kui meil on teada, et meil on nii palju töötajaid, nii kompetentsed saab välja arvutada, mis ajaks me võiks jõuda organisatsiooniga X punkti. Simulatsioonimudelid mis võiks juhtuda, kui planeerime niimoodi, või teistmoodi. Tootlikkuse suhtearvud kas arvutame selle järgi, mida tootlikkuseks saada tahame ja kui palju selleks inimesi vaja v vaatame inimesi ja mida nad toota suudavad. Nt kui mul on kuus vaja müüa 100 pesumasinat
uuritava nähtuse prognoosimudelina. Trendi valiku probleemi lahendamine on otstarbekas seostada ka formaalse statistilise analüüsiga, eeskätt trendifunktsiooni statistilise usaldatavuse hindamisega. Trendifunktsiooni valiku formaalse kriteeriumina saab kasutada selle ruutkeskmist viga ehk standardviga Statistika eksami vanad küsimused Eksam 2005 1. Esindusviga on ruutjuur valimite keskmiste dispersioonist (ÕIGE) 2. Regressioonimudel ja regressioonianalüüs iseloomustab kahe tunnuse vahelist seost a) Regressioonanalüüs: x – sõltumatu muutuja, y – sõltuv muutuja, regress – taandareng b) Mida suurem on lõikenurk, seda nõrgem on nähtustevaheline seos c) Regressioonikordaja näitab, kui palju muutub sõltuv muutuja y, kui argumendi x väärtused muutuvad 1 ühiku võrra d) Kui regressioonikordajad 0st erinevad, siis on nähtuste vahel korrelatiivne seos
Matemaatilised personali planeerimise meetodid põhinevad möödunud perioodide andmetel ja eelseisvate tööde mahu määramisel ning eeldusel et minevikus toimunud sündmus võib korduda (nt tööjõu voolavuse näitaja kordumine). Matemaatiliste meetodite kasutamisel määratakse töömaht: inimtundides, inimpäevades, inimkuudes või inimaastates. Matemaatiliste meetodite kasutamisel on vaja teada töö ajanorme (tundi/tükile) või tootlusnorme (tükki/tunnis). 1. Statistiline regressioonianalüüs- näitajate omavaheliste seoste põhjal minevikus hinnatakse nende vajadust tulevikus. Näiteks kui plaanitakse suurendada käivet 20%, arvutatakse vajaminev töötajate arv minevikus esinenud käibe ja töötajate arvu vaheliste seoste põhjal. 2. Tootlikkuse mõõdikud- vajaminevate töötajate arv, arvestades toodangu hulka töötaja kohta. 3. Mehitamise mõõdikud - näitavad vajamineva abipersonali hulka, kes otseselt tootmise või müügiga seotud ei ole
4 kindlustusjuhtumeid, kus on tahetud hüvitust ärireisijatega on neid juhtumeid palju vähem kui oma lõbuks. Seega viimaste seas on põhjendamatut nõudmist märksa rohkem. 5.3. Sotsioloogilised meetodid kriminoloogias 5.3.1. Statistilise töötluse võimalused erinevate tunnuste tüüpide puhul 5.3.2. Korrelatsioonianalüüs 5.3.3. Regressioonianalüüs 5.3.4. Sotsioloogiliste uuringute tulemuste usalduspiirid Kuritegevuse seisund (1 tund, 8. nädal) 6.1. Kuritegvuse seisund Eestis 6.2. Kuritegevuse seisund teistes riikides Kuritegevuse preventsioon Preventsioon jaguneb: 1) Üldpreventsioon (sotsiaalne, olustikuline e situatsiooniline) 2) Eripreventsioon Sotsiaalsed ennetusmeetmed süütegusid põhjustavate tegurite mõjutamine sotsiaal-,
Vajadus esitatakse ametikohtades/erialade/ teatud töötajate gruppide jne lõikes. Operatiivset planeerimist tuleks kasutada puhkuste eelsel perioodil, kui teenuse-toote müük on seotud hooajalisusega. Personalivajaduse prognoosimise meetodid: · hinnangulised meetodid- arvamused, reeglid (mitu töötajat juhi kohta), Delphi tehnika ja nominaalse grupi tehnika; · matemaatilised meetodid- statistiline regressioonianalüüs, tootlikkuse suhtarvud, mehitamise suhtarvud. 15. Kohanemisprotsess organisatsioonis Vastuvõtt, töötaja käsiraamat, ettevõtet tutvustav koolitus, väljaõpe. Anna töötajale teada, mida sa temalt ootad. Selgita, kuidas tema töö panustab lõpptulemusse. Saavuta sobivus töö väljakutserikkuse ja töötaja võimete vahel. Anna töötajale ajastatud tagasisidet tema soorituse kohta. 16. Personali arendamine
annaabi.ee 
