docstxt/12111116549144.txt
docstxt/124405370667223.txt
Nõo Reaalgümnaasium STATISTIKATÖÖ Nõo Reaalgümnaasiumi lõpetanute edasiõpingud Koostaja: Triin Kaaver 12 A Juhendajad : Kaja Kasak, Sirje Sild ...
Keskmine ööpäevane ajakasutus 2013 Sissejuhatus Käesolevas töös analüüsitakse keskmist ööpäevast ajakasutust Statistikaameti andmete põhjal perioodidel 1999-2000 ja 2009-2010. Töös kõrvutatakse kahte perioodi, analüüsitakse põhitegevustele kuluvat aega ning tuuakse välja keskmise ajakasutuse erinevused sugude lõikes. Keskmine ajakasutus ööpäevas Kahe perioodi võrdlus (1999-2000 ja 2009-2010) 50 46,39 44,86 45 40 35 30 1999-2000 2009-2010 25 23,47 ...
STATISTIKA MÕISTED, VALEMID AEGRIDADE ANALÜÜS • Aegrida – nähtuste ajalist muutumist iseloomustavate arvandmete rida. • Aegrea elemendid – nähtust iseloomustava tunnuse arvväärtused ning neile vastavad teatud ajamomendid või –perioodid Aegread liigitatakse moment- ja perioodridadeks • Momentrida – aegrida, mille iga element on seotud teatud ajamomendiga. See kindel ajamoment võib olla mingi kindel kuupäev, näiteks aasta lõpp või algus, näiteks rahvaarv 1. jaanuari seisuga või bilanss mingi kuupäeva seisuga. Momentrea oluliseks iseärasuseks on asjaolu, et nähtust iseloomustava tunnuse arvväärtuste summal ei ole reaalset sisu. Näiteks ei oma sisu rahvaarvude liitmine 1. jaanuari seisuga. • Perioodrida – aegrida, mille iga element on seotud mingi ajavahemikuga, perioodiga (perioodiks võib olla kuu, kvartal, aasta). Selliseid ridu ...
Nõo Reaalgümnaasium Statistiline uurimistöö Nõo reaalgümnaasiumi õpilaste tervislikud harjumused. Autor: Karl Kuus Juhendajad: Sirje Sild Kaja Kasak 2012 Mõisted Mediaan Me arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju. Mood Mo tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Minimaalne element Xmin - tunnuste väärtuste hulgas vähim. Maksimaalne element Xmax - tunnuste väärtuste hulgas maksimaalne. Variatsioonirida järjestatud kasvavate või kahanevate väärtuste jada. Variatsioonikordaja - on hajuvusmõõt, mis seisneb kogumi standardhälbe ja keskväärtuse suhtes. Variatsioonirea ulatus u maksimaalse ja minimaalse elemendi vahe. Sagedustabel näitab, mitmel korral saab antud tunnus antud väärtuse. Korrelatsioon kasut...
Koostaja: Daniel Vain Kuupäev: 3/1/2015 Tulud (aasta kohta/€) Isa palk 15,000 Ema palk 4,500 5x Laste palk 1,500 2x Pensionärid 1,600 Toetused 1,000 Korteri üür 15,000 Kokku 38,600 Pere tulud Isa palk; 19% Ema palk; 6% Kokku; 50% 5x Laste palk; 2% 2x Pensionärid; 2% Toetused; 1% Korteri üür; 19% 19% Ema palk; 6% 5x Laste palk; 2% 2x Pensionärid; 2% Toetused; 1% üür; 19% Kulud (aasta kohta/€) Toit 5,000...
Ül. 1 On arvutatud kahe erineva tudengite grupi keskmine testi punktisumma ning standardhälve Esimeses grups oli 57 tudengit ning keskmine tulemus 50 punkti standardhälbega 10,3 pun teises grupis oli 28 tudengit ning keskmine tulemus oli 46 punkti standardhälbega 11,5 pun Kas on alust väitel, et õppejõud hindas esimest gruppi kõrgemate punktidega kui teist grup xa 50 xb 46 sa 10,3 sb 11,5 na 57 nb 28 H0: µa=µb (tulemused ei erine, õppejõud hindas võrdselt.) H1: µaµb (tulemused erinevad, õppejõud hindas esimest gruppi kõrgemate pun SE*=SE12+SE22 SE1 1,364268 SE*=1,3642682 +2,1732962 SE* 2,566017 temp= x2-x1/SE* Temp -1,558836 Tkr= 2,01 VASTUS: Statistiliselt erinevad tulemused oluliselt. Õpp...
Tõenäosusteooria ja statistika kontrolltöö nr.1. Variant F 1. (2) Kaks laskurit tulistavad ühte ja sama märklauda. Märklaua tabamise tõenäosus on vastavalt 0,7 ja 0,8. Leida tõenäosus, et märklauda ei tabata kui kumbki tulistab 2 korda. m= p= m= p= 0 0,09 0 0,04 1 0,42 1 0,32 P(A)= 2 0,49 2 0,64 2. (2) Kolm jahimeest laksksid põtra ning tabasid ühe kuuliga. Leida tõenäosus, et tabajaks oli esimen jahimees, kui tabamise tõenäosus on esimesel jahimehel 0,2; teisel 0,4 ja kolmandal 0,6. ???? 0,337778 3. (3) Kauplus sai 1000 klaaspudelis olevat jooki. Tõenäosus, et vedamisel puruneb üks pudel on 0,0 Leida tõenäosus, et kauplus sai rohkem kui kaks katkist pudelit. n=1...
TÕENÄOSEIM SAGEDUS Ülesanne 1 Praakdetaili tootmise tõenäosus on 0,035. Leida tõenäoseim praagi hulk 500 detaili tootmisel. m*=täisosa(np-q+1), kus m*-tõenäoseim sagedus n=500 p=0,035 q=1-0,035=0,965 m*=500*0,035-0,965+1=17,535 Vastus: Tõenäoseim praagi hulk on 17 detaili. Ülesanne 2 Kulli ja kirja visatakse 5 korda. Leida tõenäosus, et kull tuleb peale: a) vähem kui kaks korda; b) mitte vähem kui kaks korda. a) vähem kui kaks korda n= 5 5 on väike - kasutan binoomjaotust Tõenäosus, et kull tuleb peale p=0,5 Meid huvitavad variandid (kull tuleb 0 või 1 korda) m p 0 0,03125 1 0,15625 0,1875 Tõenäosus, et kull tuleb peale vähem kui kaks korda. b) mitte vähem kui 2 korda ehk rohkem kui 2 korda m p 2 0,3125 ...
Rahuolu Jrk. Sugu Vanus Laste arv Tööstaaz tööga 1 naine 28 0 9 ei 2 mees 31 2 9 jah 3 mees 35 1 17 jah 4 naine 32 1 12 ei 5 mees 26 1 4 jah 6 naine 31 2 12 jah 7 mees 44 2 26 jah 8 mees 38 1 17 jah 9 mees 28 0 9 jah 10 mees 28 0 10 ei 11 naine 30 1 12 jah 12 mees 31 1 10 jah 13 mees 37 1 15 jah 14 mees 33 1 10 ei 15 mees 27 0 4 jah Ülesanne 1. Tunnus...
Kehakaal Sugu Tähtkuju Pikkus (cm) (kg) Jalanumber (binaarne) (järjestustunnus) (pidev) (pidev) (diskreetne) naine Neitsi 172 63 39 mees Vähk 182 64 41 naine Sõnn 155 62 38 naine Kalad 171 55 38 naine Kaksikud 170 58 38 naine Neitsi 179 58 41 naine Veevalaja 173 55 38 naine Jäär 173 55 38 naine Kaljukits 170 58 40 naine Neitsi 173 65 41 naine Kaksikud 170 64 40 mees ...
Ülesanne 6. (A) Ülesanne 7 Rühmas õpib 25 tudengit. Leida tõenäosus, et 1.septembe 1) Ühel tudengil 2) Kolmel 3) Mitte ühelgi 4) Alla 2 5) Üle 4 (A) Ülesanne 8 Analüüsi järgi selgus, et poes on seelikute hulgast 4% seelikuid, m 1) Üks seelik 2) Kaks seelikut 3) Ühtegi seelikut 4) Pooled seelikud, 5) Alla poole seelikuid (A) Ülesanne 9. Ülesande korrektse lahendamise tõenäosus on 0,9 (A)Ülesanne 10. Ilmastiku analüüsi käigul selgub, et septembri kuu jooksu 1) kolm päeva...
SHAPE OF DISTRIBUTION Shapes What terms are used to describe shapes of • people? • buildings? • countries? Examples of distribution 3 Shape of distribution Use the term “skew” • no skew • right skew • left skew No skew ~ xx Right skew (or positive skew) ~ xx Left skew (or negative skew) ~ x x Remember Mean moves in the direction of the skewness Example Number of burglaries reported in 1996 for nine universities. 61, 11, 1, 3, 2, 30, 18, 3, 7 (a) Find the mean and median (b)Determine the type of skewness of the distribution Skewness of distributions What is the skewness of the following distributions? Income Easy test Hard test 10 Coefficient of Skewness...
Tõenäosusteooria ja statistika eksam 1) Üldkogum – (ka populatsioon) looduse või ühiskonna või objektide hulk, mille kohta soovitakse teha järeldusi teda esindava valimi põhjal. Valim – väljavõtukogum; liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimi maht – vaatluste arv Tunnused: Kvalitatiivsed (sõnadega) – nominaalsed (värvid, rahvused, tõud) – järjestus e ordinaalsed (ei meeldi, pigem meeldib) Kvantitatiivsed e arvtunnused (mõõdame, loendame) – sõredad e diskreetsed – saavad omandada väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (laste arv peres). – pidevad – teatud piires võivad omandada, mistahes väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (nisu saagikus). 2) Statistilise uurimistöö etapid Uuringu ettevalmistamine (eesmärk, plaan, andmete vajadus, andmete kogumisviis, töötlemisviis, võimalikud järeldused). Statistiline ...
Loogika – sissejuhatus ja põhimõisted Järeldus on 1 lause Klassikalise loogika põhiseadused: samasuse ehk identsuse seadus, vasturääkivusseadus, välistatud kolmanda seadus, Aristoteles (384-322) vb aluse seadus. Gottfried Wilhelm Leibniz (1646 – 1716) Loogika roll Loogika ei suuda üldjuhul öelda meile, millised väited või uskumused vastavad tõele. Tõde tähendab, et me teame, kuidas asjad on. Loogika ei ütle meile seda. Loogika valdamine aitab meil otsustada, kas meie väljakujunenud uskumused ja seisukohad on omavahel kooskõlas. Kooskõlalisus Hulk väiteid või uskumusi on omavahel kooskõlas parajasti siis, kui kõik selle hulga liikmed saavad olla korraga tõesed. Vastasel juhul on see hulk mittekooskõlaline. Sellisel juhul ütleme, et vaatlusaluseid väiteid ei saa korraga jaatada. Näide: Oletame, et keegi usub kõike järgnevat: Igaüks, kes võtab astroloogiat tõsiselt, on hullumeelne. Mari on minu õde ja ükski minu õdedest ei ole ab...
Ülikoolist väljalangenute arv Kasvutempo Bakalaureuseõpe Magistriõpe BakalaureuseõpMagistriõpe 1993 2952 105 -226 81 1994 2726 186 -589 184 1995 2137 370 -105 100 1996 2032 470 197 65 1997 2229 535 157 -23 1998 2386 512 187 76 1999 2573 588 457 43 2000 3030 631 284 29 2001 3314 660 -267 102 2002 3047 762 945 237 2003 3992...
A B C D E F 1281.9 285.9 1.4 241.6 432.8 754.4 1.ül 1307.6 318.3 1.4 249 433 740.3 1099.5 205.1 1.039 211.5 436.1 682.5 1109.5 215.2 1.136 206 438.4 688.3 1329.6 348 1.627 233.8 439.1 747.8 3. ül 1335.3 366.8 1.649 216.2 439.4 752.3 1089.5 217.6 1.161 183.2 440.1 688.7 1083.7 226.6 1.156 183.2 441.3 688.7 1351.7 377.1 1.64 219.9 442.5 754.7 1095 231.4 1.021 168.3 443 695.3 4.ül 1088 196.3 0.997 210.3 443.3 681.4 1092.6 228.4 1.068 163.4 444.8 700.8 1257.2 246.4 1.23 270.3 445 740.5 1355.6 387.6 1.677 199.9 445.7 768.1 3173.8 635.9 12.023 517.9 447.1 2020 5. ül 3138.2 629.7 12.359 467.5 447.1 2041 1513.9 386.5 1.838 210.9 447.4 916.5 1376 396.7 1.828 ...
Kodune töö nr. 2 1. Kas lause on tõeväärtuseliselt väär, tõene või määramata? (( A ≡ B) ((B A) v A)) A B ((A ≡ B) ((B A) v A)) t t v t t t t v t v v v t t t v v t v v t v t t v v v t t t t t Vastus: Lause on tõeväärtuseliselt väär. 2. Kas laused on tõeväärtuseliselt ekvivalentsed? (P & ~Q) v (~P & Q) P ≡ ~Q P Q (P & ~Q) v (~P P & Q) ≡ ~Q t t v v v v v v v t v t t t v t ...
Kodune töö nr 1 Kas väide on tõene või väär? 1. Korrektne arutlus peab olema kehtiv. – tõene 2. Kehtivus on lausete omadus. – väär 3. Kui lausehulgas pole vääri lauseid, siis on see hulk mittekooskõlaline. – väär 4. Arutlus, mille järeldus on väär, peab kehtima. – väär 5. Deduktiivselt kehtiva arutluse järeldus ei saa olla väär. – väär 6. Deduktiivselt kehtival arutlusel ei saa olla vääri eeldusi. – väär 7. Tõeste eeldustega kehtiv arutlus peab olema korrektne. – tõene 8. Tõeste eelduste ja väära järeldusega arutlus ei saa olla kehtiv. – tõene 9. Deduktiivselt kehtival arutlusel võivad olla väärad eeldused ja väär järeldus. – tõene 10.Kõik tõeste järeldustega arutlused on kehtivad. – väär
Antud on kümne õpilase matemaatika ja füüsika kontrolltööde tulemused. Leia korrelat Nimi xi yi xi x yi y x y Anna 100 90 1.9022 1.8001 Berta 50 60 -0.3097 0.1125 Cecilia 55 45 -0.0885 -0.7313 Dora 75 70 0.7963 0.6751 Elena 60 75 0.1327 0.9563 Flora 30 35 -1.1944 -1.2939 Greta 85 70 1.2386 0.6751 Hortensia 50 50 -0.3097 -0.4500 Ingria 25 30 -1.4156 -1.5751 Jolanta 40 55 -0.7520 -0.1688...
NIMI SUGU VANUS PIKKUS SILMAD JALANR Joonathan Mees 18 179 Pruunid 44 Matis Mees 20 190 Pruunid 44 Taur Mees 18 170 Sinised 42 Hendry Mees 17 180 Sinised 46 Fredy Mees 19 179 Pruunid 43 Danel Mees 18 178 Sinised 43 Keskmine: Mees 18.333333 179.33333 Pruunid-sinised 43.6666667 Diagramm 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 Joonathan Matis Taur Hendry Fredy Danel Keskmine: ...
Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 168 72 167 70 178 70 168 70 195 72 168 70 169 81 168 70 199 75 169 70 192 84 169 70 179 84 169 71 180 80 169 71 188 70 169 72 192 73 169 72 181 78 169 72 188 72 170 72 196 81 171 73 172 73 172 73 168 89 172 73 170 89 172 73 189 84 ...
Netosissetulek Sugu Vanus Haridustase Elukoht kuus Kehakaal 1 2 2 1 1 3 1 2 2 1 1 5 2 2 4 2 2 2 2 3 4 1 2 5 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 4 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 6 1 3 3 1 1 4 1 2 2 1 2 6 1 2 2 1 3 2 1 2 2 1 1 3 2 2 3 1 2 2 1 2 2 1 ...
9 11 12 15 k 17 t0,95(24) 27 X2+ 33 X2- 33 34 38 39 41 44 46 48 52 56 59 66 83 88 97 98 98 99 1 4 N 25 24 xx 49.72 1.710882 σ 868.7933 13.84843 s 29.4753 7 36.41503 M 44 Haare 90 8 2 Δμ 10.08575 Alumine piir 39.63425 9 Ülemine piir 59.80575 σ al piir 572.5944 σ ül piir 1505.661 3 10 t-statistik 0.047497 X -statistik 2 26.0638 N(μ,σ) X2-statistik U(0,100) X2-statistik DN-statistik 0.13 ...
Töötaja Haridus Vanus Sugu Staaz firmas Pille kõrgem 43 n 15 Malle rak.kõrg 29 n 4 Kalle kesk 51 m 16 Jüri kõrgem 46 m 9 Mari kesk 24 n 2 Juku põhi 65 m 31 Juhan kesk 36 m 14 Ants kesk-eri 38 m 6 Pearu kesk-eri 35 m 9 Tiina rak.kõrg 27 n 7 Tiiu kesk 34 n 18 Tiit kõrgem 49 m 16 Liis kõrgem ...
Leidke tunnuse pikkus järgmised Leidke tunnuse kaal järgmised Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: arvkarakteristikud: arvkarakteristikud: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 Aritmeetiline keskmine 182.4 average Aritmeetiline keskmine 79.49 168 72 167 70 Harmooniline keskmine 181.94466 harmean Harmooniline keskmine 79.056381 178 70 168 ...
Kvalitatiivse suuruse keskväärtuse muutumist, mis on tingitud nii kvantitatiivse teguri muutustest kui ka kvalitatiivse teguri enda muuutustest, iseloomustab Vali üks vastus. a. püsiva struktuuri indeks b. struktuurinihete indeks c. muutuva struktuuri indeks Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 2 Hinded: 1 Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel võetakse vastu sisukas hüpotees, kui Vali üks vastus. a. parameetri empiiriline väärtus on suurem kui kriitiline b. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on väiksem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus. c. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on suurem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus; Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 3 Hinded: 1 Diskreetsel juhuslikul suurusel võib olla kolm väärtust : väärtus "2" tõenäosusega 0,2; väärtus "4" tõenäosusega 0,5 ja väärtus "7" tõenäosusega 0,3. Selle juhusliku ...
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, mingi tegev...
BCU0431 STATISTIKA (PÄEVAÕPE) Started on esmaspäev, 20 veebruar 2017, 7:23 State Finished Completed on esmaspäev, 20 veebruar 2017, 8:24 Time taken 1 hour Marks 37.5/70.0 Grade 3.2 out of 6.0 ( 54 %) Question 1 Millised väited on korrektsed? Incorrect Select one or more: Mark 0.0 out of 5.0 Keskväärtus võib olla ka selline väärtus, mida reaalsete vastuste hulgas ei esine Mood on alati reaalne väärtus uuritud valimi väärtuste hulgast Mediaan on alati reaalne väärtus uuritud valimi väärtuste hulgast Mood võib olla ka selline väärtus, mida reaalsete vastuste hulgas ei esine Keskmine on alati reaalne ...
BCU0431 STATISTIKA (PÄEVAÕPE) Started on pühapäev, 12 veebruar 2017, 8:25 State Finished Completed on pühapäev, 12 veebruar 2017, 8:44 Time taken 18 mins 38 secs Marks 19.0/20.0 Grade 5.7 out of 6.0 ( 95 %) Question 1 Selgita valimi mõistet. Kuidas tagada valimi juhuslikkus ning milleks seda vaja on? Complete Mark 4.0 out of 5.0 Valim - üldkogumist väljavalitud väike objektide grupp, kellelt saadud andmete põhjal tehakse järeldus terve üldkogumi kohta. Selleks, et tagada valimi juhuslikkus on mitmeid võimalusi. Näiteks: juhuväljavõtt, süstemaatiline väljavõtt, tüüp- ehk seeriaväljavõtt, kõikne valim. Selleks, et valim annaks üldkogumi kohta objektiivset j...
Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Geomaatika osakond Matemaatika andmestiku analüüs Aruanne õppeaines matemaatiline statistika Koostajad: Juhendaja: Eve Aruvee Tartu Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 Tunnuste esmaanalüüs.......................................................................................................4 Seoste analüüs..................................................................
Ülesanne1 Mis tüüpi tunnus on lehmade arv. Leia tunnuse lehmade arv jaoks: 1) Leia statistikud ja kirjelda nende abil tunnuse jaotust. 2) Kas tunnus on normaaljaotusega? 3) Tee histogramm 4) Leia üldkogumi keskväärtuse 95% usaldusintervall Valimi põhjal Lehmade arv Lehmade arv on diskreetne tunnus. 667 Lehmade arv 722 1339 Mean 842,4194 Keskväärtust ja mediaani võib lugeda ligilähedaseks, mi 1636 Standard Error 40,80659 Järsakus on väike. 1048 Median 832,5 1886 Mode 1074 klassipiirid 748 Standard Deviation 321,3114 400 401 Sample Variance 103241 600 1113 Kurtosis 0,795697 ...
Nimikoostas Ethel Töölehe SuguKoit Pikkus Jala nr Katrin n 173 38 Anu n 171 37 Mario m 184.5 43 Regina n 174 39 Lauri m 184 43 Egle n 156 37 Alo m 171 41 Veigo m 173.5 43 Külli n 174 39 Inga n 174 35.5 Älys n 165 36 Virgo m 178 43 Marek m 175 40 Gerli n 156 37 Gerly n 167 36 Marek m 176 43 Elo n 163 36.5 Rivo m 178 42 Jaan m 185 45 Martin m 180 ...
1. Statistiline kogum – uuritav kogum, mille kohta tahetakse järeldusi teha 2. Arvtunnus – arvuline tunnus – tunnus, mille väärtuseks on arvud, nt inimese pikkus, palga suurus. Jaguneb pidevateks ja diskreetseteks. 3. Mittearvuline (nominaal) tunnus – tunnus, mille väärtuseks ei ole arvud, nt rahvus, silmade värv 4. Pidev tunnus – tunnus, mis võib saada kõiki reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast, nt kehakaal, temperatuur. 5. Diskreetne tunnus – tunnus, mis võib saada vaid üksikuid eraldiseisvaid (tavaliselt täisarvulisi) väärtusi. Nt seemnete arv viljapeas, tähtede arv sõnas, lehekülgede arv raamatus. 6. Statistiline rida – uuritava kogumi objektide mõõtmisel saadav vaadeldava tunnuse väärtuste rida. (andmed ajalises/mõõtmise järjekorras, kõige varasem ees) 7. Statistilise rea maht, kogumi maht – tunnuse väärtuste arv N. N = f1 + f2 + f3 + … + fn 8. Variatsioonirida – rea liikmed kirjuta...
ÜLESANNE 138A (FINANTSILISE TULEMUSLIKKUSE HINDAMINE). Ettevõtte finantsvõimenduseta tururiskipreemia 5%. Ettevõtte omakapitali bilansiline suurus aasta lõpus on 168 mln eurot, sh va Laenukapitali suurus on 280 mln eurot (laenukapitali suurus aasta jooksul ei muutunud) ja la finantstulud ja ainukeseks finantskuluks on intressikulud. Ettevõtte tulusid ei maksustata. Arvutage tulusus. Hinnake ettevõtte poolt möödunud aasta jooksul loodud majand finantsvõimenduseta beeta 0.8 riskivaba tulumäär 5% tururiskipreemia 5% Omakapitali suurus 168 SH puhaskasum (EBIT) 28 Laenukapitali suurus 280 ...
maht kasum объем прибыль Jan янв 2000 100 veeb фев 1800 120 marts мар 2100 150 aprill апр 2300 170 mai май 2200 120 juun июн 2500 140 Пример гра 3000 2500 2000 объем 1500 1000 500 0 янв фев мар апр объем пр Пример графика 180 160 140 ...
10 А 10 Б 10 В "отстающие" 5 7 8 "хорошисты" 14 12 15 "отличники" 6 10 5 16 1 14 12 10 8 6 6 4 4 2 0 10 C 16 14 12 10 8 6 4 ...
Kangad Kaubakäive tegelikes Müüdud koguste muutus (%) baasperiooaruandeperiood Villased 430 470 -4 Puuvillased 200 250 6 Sünteetilis 90 165 -8 Toodud andmetel arvutage: • Kaubakäibe füüsilise mahu individuaalindeksid ja üldindeks. • Kaubakäibe maksumuse üldindeks. • Hinna üldindeks. Andke tulemustele lühike tõlgendus. Märts Aprill Kauplus Müüdi 1 kg hind Müüdi 1 kg hind (tuh. kg) (EEK) (tuh. kg) (EEK) Märts Aprill Vahe A 40 29 42 27 1160 1134 -26 B 29 26 38 23 754 874 120 Märts keskmine 27.5 Hinnaindeks 90.90909 Aprill keskmine 25 Toodud andmetel arvutage: • Liha keskmine hind m...
Põld KünnisügavKeskmine saagikus (ts/ha) R*X Ranky d2 1 8 19 10 10 0 2 9 20 #NAME? #NAME? #NAME? 3 10 22 #NAME? #NAME? #NAME? 4 11 23 #NAME? #NAME? #NAME? 5 12 22 #NAME? #NAME? #NAME? 6 13 21 #NAME? #NAME? #NAME? 7 15 22 #NAME? #NAME? #NAME? 8 16 24 #NAME? #NAME? #NAME? 9 13 22 #NAME? #NAME? #NAME? 10 16 25 #NAME? #NAME? ...
10 А 10 Б 10 В "отстающие" 5 7 8 "хорошисты" 14 12 15 "отличники" 6 10 5 16 1 14 12 10 8 6 6 4 4 2 0 10 C 16 14 12 10 8 6 4 ...
Kangad Kaubakäive tegelikes Müüdud koguste muutus (%) baasperiooaruandeperiood Villased 430 470 -4 Puuvillased 200 250 6 Sünteetilis 90 165 -8 Toodud andmetel arvutage: • Kaubakäibe füüsilise mahu individuaalindeksid ja üldindeks. • Kaubakäibe maksumuse üldindeks. • Hinna üldindeks. Andke tulemustele lühike tõlgendus. Märts Aprill Kauplus Müüdi 1 kg hind Müüdi 1 kg hind (tuh. kg) (EEK) (tuh. kg) (EEK) Märts Aprill Vahe A 40 29 42 27 1160 1134 -26 B 29 26 38 23 754 874 120 Märts keskmine 27.5 Hinnaindeks 90.90909 Aprill keskmine 25 Toodud andmetel arvutage: • Liha keskmine hind m...
Põld KünnisügavKeskmine saagikus (ts/ha) R*X Ranky d2 1 8 19 10 10 0 2 9 20 #NAME? #NAME? #NAME? 3 10 22 #NAME? #NAME? #NAME? 4 11 23 #NAME? #NAME? #NAME? 5 12 22 #NAME? #NAME? #NAME? 6 13 21 #NAME? #NAME? #NAME? 7 15 22 #NAME? #NAME? #NAME? 8 16 24 #NAME? #NAME? #NAME? 9 13 22 #NAME? #NAME? #NAME? 10 16 25 #NAME? #NAME? ...
KOMBINATOORIKA k soodsate võimaluste arv P(A) = n = kõigi võimaluste arv Liitmislause – A või B, siis võimalusi n + m Korrutamislause – A ja B, siis võimalusi n m Permutatsioonid – ühe hulga erinevate järjestuste arv Faktoriaal – n! = n (n-1) (n-2) ... – 3 2 1 = n! nt 4! = 4 3 2 1 = 24 NB! 0! = 1, 1! = 1 3,7! – ei saa (-8)! – ei saa ÜLESANDED 1. 8 õuna, 13 ploomi, 6 pirni Mitu võimalust on, kui võtta.. a) Üks õun või üks ploom või üks pirn? Liitmislause (või) – 8 + 13 + 6 = 27 võimalust b) Üks õun kui ka üks pirn kui ka üks ploom Korrutamislause (ja/kui ka) – 8 13 6 = 624 võimalust 2. Tähestikus on 27 täht, mitu võimalust on kahetähelise kombinatsiooni moodustamiseks? a) Sama ei saa olla. 26 27 = 702 b) Sama sa...
Kodune ülesanne 1 Kasutada 2x2 tabelit Loeng 1 slaid 26 ülesande lahendamiseks SLAID 26: Kompuutertomograafia (CT) kasutamine kopsuvähi avastamisel. (1) Suur haiguse levimus (haiguse osakaal) Oletame, et kontrollitakse 100 kopsuvähikahtlusega patsienti ja hiljem selgub, et 40 neist põeb tõepoolest kopsuvähki. CT tundlikkus 70%: selle abil diagnoositi kopsuvähk 28-l patsiendil 40-st ja 12 haiget said valenegatiivse tulemuse. CT spetsiifilisus 75% : 60st tervest uuritud patsiendist tunnistati terveks (negatiivne testitulemus) 45 ja ekslikult haigeks (positiivne testitulemus) 15 patsienti. Seega kokku said positiivse testitulemuse 28 + 15 = 43 patsienti, kelledest tegelikult haigeid oli 28 ehk 65%. Negatiivse testitulemuse sai, ehk tunnistati terveks 45 + 12 = 57 patsienti, kelledest 45 ehk 79% olid ka tegelikult terved. Järelikult saime: positiivne prognoosiväär...
12. klass Statistiliste andmete töötlemine Statistiliste andmete kogumisele järgneb andmete töötlemine ehk andmeanalüüs. Selle käigus leitakse karakteristikud, mis iseloomustavad tunnuse väärtuste jaotust kui tervikut ühest või teisest seisukohast. Põhilised karakteristikud jagunevad kahte rühma: 1. paiknemise karakteristikud ehk keskmised 2. hajuvuse karakteristikud Paiknemise karakteristikud Paiknemise karakteristikud annavad informatsiooni tunnuse väärtuste paiknemise kohta arvteljel ja iseloomustavad tunnust keskmise väärtuse seisukohalt. Need on aritmeetiline keskmine, mediaan, mood. 1. Aritmeetiliseks keskmiseks ( X ) nimetatakse tunnuse kõigi väärtuste summa ja väärtuste arvu jagatist. Kui tunnuse väärtused on x1, x2, x3, …, xn, siis x x 2 .... x n ...
Jrk A05 Asula C01 Vanus C02 Sugu C04 Perek C06 Rahvus C08 Haridus C32 Sisse 1 6 73 1 4 4 4 560 2 6 68 1 2 4 2 482 3 6 64 1 2 5 4 700 4 6 63 1 2 1 6 3000 5 6 61 1 2 1 4 2400 6 6 60 1 2 4 2 504 7 6 57 1 2 1 3 6000 8 6 48 1 2 1 6 1000 9 6 47 1 6 1 4 3800 10 6 40 1 1 4 3 2200 11 6 37 1 2 4 6 6000 12 6 31...
Statistika eksamiküsimused Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: ei ole mitte 1 keskmine väärtus, vaid rea tasandamine, rea silumise meetod keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades – VALE keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed - VALE, kronoloogilist keskmist kasutaks keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed - VALE, tavalist aritmeetilist keskmist kasutaks aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures - VALE, standardhälve leidmisel kasutatakse aritmeetilist keskmist aegreaga ja selle tasandamise juures – ÕIGE Tugeva samasuunalise lineaarse seose y=a+bx korral regressioonikordaja on alati vahemikus 0 kuni +1 - kindlalt vale, võib olla mis iganes (nii neg kui üle ühe), näitab x ühikulist mõju y-le lineaarse kor.kordaja ja regr.funktsiooni parameetri a märgid langevad kokku regr.kordaja peab olema eranditult positiivne - õige, (muidu võib olla ...
Jõgeva maakonna vallad Sündinud Vald ettevõtted Jõgeva vald 5 Kasepää vald 3 Pajusi vald 1 Pala vald 4 Palamuse vald 3 Puurmani vald 3 Põltsamaa vald 4 Saare vald 0 Tabivere vald 6 Torma vald 3 10 32 kesk loodud ettevõtete arv ühe valla koht 3.2 Põlva maakonna vallad ...
SÜND SURM IM.SURM IGA M IGA N RKT GRUPP RIIK 24.7 5.7 30.8 69.6 75.5 600 1 Albania 12.5 11.9 14.4 68.3 74.7 2250 1 Bulgaria 13.4 11.7 11.3 71.8 77.7 2980 1 Czechoslovakia 11.6 13.4 14.8 65.4 73.8 2780 1 Hungary 14.3 10.2 16 67.2 75.7 1690 1 Poland 13.6 10.7 26.9 66.5 72.4 1640 1 Romania 17.7 10 23 64.6 74 2242 1 USSR 15.2 9.5 13.1 66.4 75.9 1880 1 Byelorussian SSR 13.4 11.6 13 66.4 74.8 1320 1 Ukrainian SSR 20.7 8.4 25.7 65.5 72.7 2370 2 Argentina 46.6 18 111 51 ...
Test 1 mood, mediaan, aritmeetiline keskmine, asendikeskmine, mahukeskmine aritmeetiline keskmine, mood aritmeetiline keskmine, mood, mediaan, detsiilid detsiil, kvartiil lihtne harmooniline keskmine, kaalutud aritmeetiline keskmine, kaalutud harmooniline keskmine, lihtne aritmeetiline keskmine, mood, järjestusskaala kaalutud aritmeetiline keskmine, mediaan keskmise hinnaga, keskmine hind, arvukogumis, geomeetriline keskmine, harmooniline, aritmeetline mood, mediaan, harmooniline, aritmeetiline aritmeetiline, geomeetriline, harmooniline, mediaan Test 3 asümmeetriakordaja, püstakus, järku keskmoment, algmoment, tingmoment 1. 50 2. 65 3. 65 4. 90 5. 40 6. 70 kvartiilihaare, variatsiooniamplituud 3. 30 4. 10 5. 55,6 intervallskaala, standardhälve, püstakus kordaja, ekstsess järjestusskaala, mood, kvartiilhaare, standardhälbe valem, standardhälve tsebõsovi võrratus, variatsioonikoefit...
Tartu Kutsehariduskeskus Ärinduse ja kaubanduse osakond Hanka Merila STATISTILINE UURIMUSTÖÖ uurimustöö Juhendaja Reet Saarep Tartu 2016 SISSEJUHATUS Statistilise uurimustöö eesmärgiks on välja selgitada ühe kooli gümnaasiumisastmes õppivate noormeeste jalanumbrid. Leida nende keskmine jalanumbri suurus, standardhälve, mediaan, mood, alumine- ja ülemine kvartiil. Leida hajuvusnäitajad. Võrrelda tulemusi. Statistiline rida 43, 41, 42, 43, 44, 44, 40, 43, 42, 43, 44, 42, 43, 46, 44, 40, 45, 42, 43, 41, 42, 43, 44, 43, 41, 42, 41, 43, 42, 44, 41, 42, 43, 45, 44, 46, 40, 41, 43, 44 Variatsioonirida 46, 46, 45, 45, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 40, 40, Sagedustabel Saapa number 40 41 42 43...
❚õ❡♥ä♦s✉st❡♦♦r✐❛ ❥❛ st❛t✐st✐❦❛ ■ ❡❦s❛♠✐❦s ❦♦r❞❛♠✐♥❡ ✾✳ ❥✉✉❧✐ ✷✵✶✺✳ ❛✳ ✶✳ ♥ä❞❛❧ ❉❡✜♥✐ts✐♦♦♥✐❞ ✶✳ ❏✉❤✉s❧✐❦ ❦❛ts❡ ✲ t❡❣❡✈✉s✱ ♠✐❧❧❡ t✉❧❡♠✉s ❡✐ ♦❧❡ ❛♥t✉❞ t✐♥❣✐♠✉st❡s ü❤❡s❡❧t ♠äär❛t✉❞✳ ✷✳ ❚õ❡♥ä♦s✉sr✉✉♠ ✭❛✮ ❛♥t✉❞ ❦❛ts❡ ❦õ✐❦✈õ✐♠❛❧✐❦❡ t✉❧❡♠✉st❡ ❤✉❧❦ ✭❜✮ ❦õ✐❣✐ sü♥❞♠✉st❡ ❧♦❡t❡❧✉✱ ♠✐s ❦❛ts❡ t✉❧❡♠✉s❡♥❛ ✈õ✐✈❛❞ t♦✐♠✉❞❛ ✭❝✮ sü♥❞♠✉st❡ t♦✐♠✉♠✐s❡ ✈õ✐♠❛❧✐❦❦✉s❡ ♠äär❛s✐❞ ✭tõ❡♥ä♦s✉s✐✮ ✸✳ ❊❧❡♠❡♥t❛❛rsü♥❞♠✉st❡ ❤✉❧❦ ✲ ❏✉❤✉s❧✐❦✉ ❦❛ts❡ K ❦õ✐❦✈õ✐♠❛❧✐❦❡ t✉❧❡♠✉st❡ ❤✉❧❦ Ω ✹✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ü❤❡♥❞ ✲ ❍✉❧❦❛ A∪B ♥✐♠✳ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ s✉♠♠❛❦s✳ ❙✉♠♠❛ t♦✐♠✉♠✐♥❡ tä❤❡♥❞❛❜ ❦❛s ❆ ✈õ✐ ❇ ✈õ✐ ♠õ❧❡♠❛ sü♥❞♠✉s❡ t♦✐♠✉♠✐st✳ ✺✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ü❤✐s♦s❛ ✲ ❍✉❧❦❛ A ∩ B ♥✐♠✳ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ ❦♦rr✉t✐s❡❦s✳ ❑♦rr✉t✐s❡ t♦✐♠✉♠✐♥❡ tä❤❡♥❞❛❜ ♥✐✐ sü♥❞♠✉s❡ ❆ ❦✉✐ ❦❛ sü♥❞♠✉s❡ ❇ t♦✐♠✉✲ ♠✐st✳ ✻✳ ❙ü♥❞♠✉st❡ ✈❛❤❡ ✲ ❍✉❧❦❛ AB ♥✐♠ sü♥❞♠✉st❡ ❆ ❥❛ ❇ ✈❛❤❡❦s✳ ❙❡❡ tä❤❡♥❞❛❜ sü♥❞♠✉s❡ ❆ t♦✐♠✉♠✐st ❥❛ ❇ ♠✐...
Statistika on teadus, mis käsitleb andmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. 1 Üldkogum on objektide hulk, mille kohta soovime teha põhjendatud järeldusi. Uurimise võimalused: a) uuritakse kõiki elemente b) uuritakse mingit osahulka - valim 2 Tunnused jagunevad: arvtunnused (kvantitatiivsed tunnused) pidevad tunnused diskreetsed tunnused mittearvulised tunnused (kvalitatiivsed ) nominaalsed tunnused järjestustunnused binaarsed tunnused 3 Andmete töötlemine Vigaseid väärtusi ei tohi asendada õige väärtusega Andmeid võib kodeerida 4 Ühe klassi õpilaste pikkused (cm). 161, 173, 168, 159, 166, 64, 171, 170, 167, 177, 163, 159, 162, 172, 169, 170, 165, 16, 174, 162, 166. 5 Hinnang ...
SUITSETAJATE STATISTIKA MINU TÖÖKOLLEKTIIVIS LIINA VIROLAINEN KEILA KOOL 31.10.2014 Sissejuhatus Käesoleva materjali olen koostanud näitamaks kui palju on meie seas suitsetajaid. Samuti näitab koostatud statistika kui vähesed meist suudavad suitsetamise tegelikult maha jätta. Selleks uurisin suitsetamist oma töökollektiivis. Küsitletud on kõik meie ettevõttes töötavad inimesed, lihttöölistest firmajuhini. Küsitletuid on kokku 57. Küsimus oli sõnastatud nii: Kas olete suitsetaja, mittesuitsetaja või olete mingil hetkel jätnud suitsetamise maha? Järgnevalt toon välja kogutud ja töödeldud andmed ning statistika. NIMI 1. Aive KÜSITLETUTE 2. Andres 1 3. Andres 2 4. Anna
Tõenäosus, et teatud korvpallur tabab ühe viskega korvi, on 0,45. p= 0.45 n= 11 0 1 0.0125381105 2 0.0512922703 3 0.125899209 4 0.2060168874 5 0.2359829802 6 0.1930769838 7 0.1128371983 8 0.046160672 9 0.0125892742 10 0.002060063 11 0.0001532278 bab ühe viskega korvi, on 0,45. Korvpallur teeb 16 viset. Kui suur on tõenäoseim korvide arv? p 0.45 p n 16 n 7 0.1968692226 testitud ja õige 6 8 0.1812091708 5 6 0.1684325571 ...
Statistika - teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika on matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum on kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Valimiks nimetatakse mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valim peab olema küllalt arvukas ming igal üldkogumi objektil peab olema võimalus valimisse sattuda. Arvtunnused(väärtuseks on arvud) on näiteks pikkus, kaal, vanus, keskmine hinne,
12. klass Uurimistöö Kas matemaatika hinne on sõltuvuses eesti keele hindest Palamuse, 2011 1 Sisukord 1. Sissejuhatus....................................................................... 3 2. Sagedustabel...................................................................... 4 3.1 Matemaatika hinne........................................................5 3.2 Eesti keele hinne...........................................................6 4. Kokkuvõte............................................................................7 2 1. Sissejuhatus Minu uurimustöö eesmärgiks on uurida, kas Oskar Lutsu palamuse Gümnaasiumi 9- klassi matemaatika ja eesti keele esimese veerandi hinnded on omavahel sõltuvuses. Ma valisi...
STATISTIKA Kodutöö 1. Arvkarakteristikud (max 10 punkti) Arvutused tehke KIRJALIKULT (vt. loengu slaidid), Excel'i statistika funktsioonid k Ül. 1. Viimase nädala jooksul kahekümne inimese krediitkaardi kasutamiste arv oli vasta (4 punkti) Jnr 1 2 3 4 Kaardi kasutamistearv 8 2 6 1 a) Määrake tunnuse krediitkaardi kasutamise arv tüüp ning koostage jaotustab b) Moodustage tunnuse variatsioonirida, leidke keskväärtus, mediaan, mood,
1.Meetodid. Metodoloogia- spetsiifilised võtted,mille kaudu statistika uurib oma ainet,moodustavad metodoloogia.Statistilisel uurimisel läbitakse 3 etappi: statistiline massvaatlus,vaatlusandmete kokkuvõtt ja töötlemine,näitarvude arvutamine;andmete analüüs,tõlgendamine,järelduste ja üldistuste tegemine.1.andmete hankimine uuritava objekti kohta,nt küsitlus,dokumentide läbivaatus jt.3.arvandmete analüüs,nende süvendatud uurimine,seoste otsimine.4.järelduste,ettepanekute tegemine.nende kirjeldamine 2
Ühe päeva vaatlus Aeg: 17.03.2014 (esmaspäev) Koht: Tallinn, kodu, kool Vaatluse kestvus: 24h ehk 1440 min Indeksid: E- ettevalmistusaeg, V- vaba aeg, M- magamine, T- sõitmine transpordivahenditega, J-jalutuskäik, K- kool, S- söömine Järjekorra nr Tegevus Indeks Aeg Kestvus(min) 1 Ärkamine E 07.30 7 2 Riietumine E 07.37 4 3 Pesemine E 07.41 5 4 Sättimine E 07.46 10 5 Riietumine E 07.56 4 6 Jalutamine J 08.00 15 trollipeatusesse 7 Trolli ootamine E 08.15 2 8 Trollisõit kooli T ...
Küsitlus Küsitluse eesmärk oli teada saada, kas inimesed eelistavad elada puitmajas või kivimajas ning mis on selle põhjuseks. Vastas 26 inimest. Sugu Naine 16 - 62% Mees 10 - 38% Vanuses 15-20 18 - 69% 21-30 4 - 15% 31-40 2 - 8% 40-50 1 - 4% üle 50 1 - 4% Küsimused: 1.Kus eelistaksite elada? Maal 24 92% Linnas 2 8% 2.Mis tüüpi majas eelistaksite elada? Eramajas 24 92% Kortermajas 1 4% Ridaelamus 1 4% Muu 0 0% 3.Mis materjalist maja eelistate? Kivimaja 10 36% Puitmaja 16 57% Muu ...
Praktiline töö: statistika Matemaatika Antud uurimistöös uurisin 11.klassi õpilaste matemaatika hinnet. Küsitlesin 30 Saku Gümnaasiumi õpilast. 1. Variatsioonirida 3;3;3;3;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;4;5;5;5;5;5;5;5;5;5;5 n=30 Variatsioonirea järgi koostasin sagedustabeli, mille järgi leidsin millist hinnet esineb klassis kõige rohkem ehk mood ja mis on mediaan. 2. Sagedustabel Hinne x 5 4 3 Sagedus f 10 16 4 3. Mo= 4 4. Me= 4 Sagedustabeli järgi koostasin sagedusdiagrammi ja sektordiagrammi, kuhu kandsin hinded ja kui palju neid esines. 5. 6. 7. 6. Sagedusjaotus tabel Hinne x 5 4 3 ...
Sissejuhatus 5 Kodeerimiseeskiri 6 Andmed 7 Vastanute sugu ja reisieelistused 9 Sõiduvahendid 10 Kaugeimad sihtpunktid 11 Õpitulemused 12 NRG õpilased ja võõrkeeled 13 Vanuse ja sõiduvahendi vaheline seos 16 Kokkuvõte 17 Statistika mõisted Statistika teadus, mis käsitleb andmete kogumist, töötlemist, analüüsimist ja kokkuvõtlikku esitamist. Matemaatiline statistika matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valim peab olema küllalt arvukas ja igal
Alustatud kolmapäev, 12. märts 2014, 23:00 Olek Valmis Lõpetatud kolmapäev, 12. märts 2014, 23:23 Aega kulus 22 minutit 33 sekundit Hinne Pole veel hinnatud Küsimus 1 Valmis Võimalik punktisumma 5'st Märgista küsimus Küsimuse tekst Suure koduelektroonika poe kõrval tehtavatel puurimistöödel vigastati tööde käigus sidekaablit, mille tõttu oli poes keset päeva 6 tundi sidekatkestus. Kuna sel ajal tehnilistel põhjustel kaupa müüa ei saanud, siis nõuab pood puurimistööde teostajalt kahju hüvitamist. Kahjusumma arvutamisel arvestati, et saamata jäi 3/5 keskmisest päevakäibest, kuna pood on lahti 10 tundi päevas. Kahjusumma arvutamisel lähtus kauplus viimase 30 päeva päevakäivete aritmeetilisest keskmisest ning selle alusel saadi kahjunõude suuruseks ligikaudu 150 tuh kr. Puurimistöid teostanud ettevõtte esindaja aga ...
Kodutöö-04 Ülesanne 1 Uuringus, mille käigus tuleb lahendada teatud tüüpi ülesanne, osaleb 10 inimest. Keskmiselt kulus ülesande lahendamiseks aega 17 minutit standardhälbega 4,5. Leidke, millistesse piiridesse jääb olulisuse nivool 0,05 ülesande lahendamiseks kulunud aeg. Andmed: n=10 =17 s=4,5 =0,05 Lahendus: =? =1-=1-0,05=0,95 x=? x=2xSE SE=? SE= = =1,4 x=2x1,4=2,8 17±2,8 14,2...19,8 Vastus: Ülesande lahendamiseks kulunud ajapiirid on 14,2...19,8 minutit. Ülesanne 2 100 ostja küsitlemisel selgus, et keskmiselt kaupadele kulutatav summa on 10 standardhälbega 5 . Leidke keskmine kulu kaupadele usaldatavusega 0,95. Andmed: n=100 =10 s=5 =95% Lahendus: x=? x=2xSE SE=? SE= = =0,5 x=2x0,5=1 10±1 9...11 Vastus: Keskmine kulu kaupadele on 9 ...11 . Ülesanne 3 160 ostja küsitlemisel selgus, et 20 nendest pidasid toote hinda liiga kõrgeks. Kui suur osa vastanutest ...
Küsitlus tudengite kulutuste kohta Oma uurimuse jaoks tahaksin teada saada kui palju ja millistel eesmärkidel kulutavad tudengid raha. Palun osalege selles uurimuses. Uuring ei võta rohkem kui 5 minutit teie ajast. Sisestage oma andmed: Sugu M / N Vanus 1. Milline on teie keskmine kuusissetulek? Vähem kui 300 EUR 300 400 EUR 400 500 EUR 500 600 EUR Rohkem kui 600 EUR 2. Milline on teie sissetulekuallikas? (mitmed võimalikud vastused) Töö Juhutöö Õppelaen Toetus vanematelt Muu 3. Hinnake kui palju raha kulutate erinevatel eesmärkidel? ... 60 EUR 60 120 EUR 120 180 EUR 180 - ... EUR Õppemaks Elukoht Koolitused/ Kursused Transport Meelelahutus/ Sport Toit Shoppamine (Riided, tehnika, jm) Reisimine 4. Kas sinu ressurssid on piisavad katmaks su kulutusi? Jah Jah, ja raha jääb ka üle säästude jaoks Ei, vajaks ...
Ühe päeva vaatlus Aeg: 06.04.2013 Koht: Kodu, Arte Gümnaasium Täpsus: 5 minutit Indexid: Võistlemine V ; Ettevalmistusaeg E ; Abitöö A, A2 ; Puhkeaeg ja tavatoimingud - H Jrk Töö kirjeldus Inde Aeg Kestus Märkmed x 1 Vaatluse algus 8.00 2 Äratus E 8.05 5' 3 Hommikusöök H 8.20 15' 4 Teleka vaatamine H 8.40 20' 5 Hommikused hügieeniprotsessid E 9.00 20' 6 Sõit võistlustele E 9.15 15' 7 Riietumine E 9.25 10' 8 Soenduse ja viskeharjutuste E 10.00 35' tegemine 9 Turniiri avamine A 10.05 5' Saame teada ...
Statistikatöö Arutame selle üle, mitu raamatut loeb läbi kooliõpilane aasta jooksul. Küsisime poistelt ja tüdrukutelt eraldi (10). 1. Kogume andmed: Küsisime kümnelt poisilt ja kümnelt tüdrukult mitu raamatut loevad nad aasta jooksul läbi? Tüdrukud 0; 1; 2; 2; 0; 30; 20; 3; 5; 50 Poisid 0; 3; 7; 1; 5; 2; 8; 4; 1; 4 2. Variatsioonirida ehk arvud kasvavas järjekorras Tüdrukud 0; 0; 1; 2; 2; 3; 5; 20; 30; 50 Poisid 0; 1; 1; 2; 3; 4; 4; 5; 7; 8 3. Sagedustabel ja graafik poiste ja tüdrukute andmete kohta eraldi TÜDRUKUD Raamatute arv (x) 0 1 2 3 5 20 30 50 Sagedus (f) 2 1 2 1 1 1 1 1 POISID Raamatute arv (x) 0 1 2 3 4 5 7 8 Sagedus (f) 1 2 1 1 2 1 1 1 4. Mood Mo (tüdrukud) = ...
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...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
