09- 01.10.10. Peale ürituse toimumist küsisin anonüümselt 30 inimeselt arvamust ristimise kohta. Kui väga meeldis Teile rebaste ristimine? Punkte sai anda 1-10. Punktid jaotusid: 5 punkti- 2 häält 7 punkti- 4häält 8 punkti- 4häält 9 punkti- 8 häält 10 punkti- 12 häält Variatsioonirida 5;5;7;7;7;7;8;8;8;8;9;9;9;9;9;9;9;9;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10 X(min) 5 X(max) 10 9 Mo 10 Me9 Hindepunktid Sagedus Sagedusjaotus (W) 1 punkti 0 0% 2 punkti 0 0% 3 punkti 0 0% 4 punkti 0 0% 5 punkti 2 7% 6 punkti 0 0% 7 punkti 4 13% 8 punkti 4 13% 9 punkti 8 27% 10 punkti 12 40%
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 f 0,3 0,53 0,13 w= n 7. Aritmeetiline keskmine 3 4 + 4 16 + 5 10 126 x = = = 4,2 30 30 Hinnete aritmeetiliseks keskmiseks on 4,2. Keskmise hälve ja dispersiooni leidmiseks koostan tabeli X f Hälve d= x -x x -x f f d ²
Eksam/kool järjestus Eriala nominaalne Matemaatika riigieksami tulemus Andmestikus on esitatud matemaatika eksami tulemused aastatel 2000, 2002, 2003 ja 2008. Tunnuse eksam/kool vaatluse väärtused muutuvad vahemikus 3-96 punkti. Kõige madalam punktisumma oli 3 ja kõige kõrgem 96. Loendusel on arvestatud 288 tulemust. Nende aastate keskmine punktisumma oli 50 (vt. Tabel 15). Ka sagedusjaotuse põhjal võib öelda, et paljud tulemused on vahemikus 45-55 (vt. Joonis 1). Joonis 1. Sagedusjaotus tunnusele riigieksami tulemus. Standarthälve on 24,79, mis iseloomustab rea elementide paiknevust keskväärtuse suhtes, selle põhjal võib öelda, et hälbimus on väike. Kõige enam punkte saadi 2003. aastal, 96 punkti saanud üliõpilane õpib veemajanduse erialal (vt. Tabel 1). Üldse 6 4 paremat tulemust on saadud 2003. aastal ja 5 neist on kinnisvara üliõpilased. Vähim punktisumma "3" on saadud 2002. aastal. Tabel 1
hindamine ning selle muutumine väliste tingimuste mõjul, patoloogiate kindlakstegemisel, vahetu tagasiside vahendina Biomehhaaniliste andmete kvantitatiivne töötlemine ja analüüs Admetöötluse etapid: 1) Andmete tehniline töötlemine: sisestamine, süstematiseerimine, salvestamine, filtreerimine, sünkroniseerimine, interpoleerimine 2) Andmete kirjeldamine – kirjeldav statistika – arvutatakse liigutustegevusele iseloomulikud näitajad Andmete sagedusjaotus – kuidas andmed jaotuvad; normaaljaotus Kirjaldav statistika- keskväärtused: - Aritmeetiline keskmine - Mediaan: jaotuse keskmine liige, millest mõlemale poole jääb 50% elementide koguarvust - Mood: variatsiooniteas kõige sagedamini esinev väärtus - Miinimum - Maksimum - Variatsiooniamplituud (max-min) - Kvartiilid Kirjeldav statistika -variatsiooni tunnused: - Hälve - tunnuse üksikväärtuse erinevus väärtuste aritmeetilisest keskmisest (võib olla neg. või pos
suuremad ja pooled väiksemad kui mediaan. 9. Loetle hajuvuse näitajaid (3) ja seleta nende tähendust. Dispersioon andmete hälvete (väärtuse ja aritmeetilise keskmise vahe) ruutude summa keskmine. Standardhälve dispersiooni ruutjuur. Haare vahemik kahe äärmusliku väärtuse (miinimum ja maksimum väärtus) vahel. Protsentiilhaare väljendab vaatluste proportsiooni, mis jääb määratud piirväärtuste vahele. 10.Mis on sagedusjaotus? Too näide. Numbriliste andmete mistahes korraldus, mis on saadud mõõtes mingit parameetrit populatsioonis. Sagedusjaotus võib olla esitatutud tabelina või graafiliselt sageduspolügooni või histogrammi vormis. 11.Jaotuse modaalsus (mõiste) Modaalsus kirjeldab tippude (moodide) arvu jaotust. Jaotuse kuju iseloomustab osaliselt see, mitu moodi selles on. Ühe moodiga jaotust nimetatakse ühemodaalseks, kahe moodiga kahemodaalseks jne. 12
Nominaaltunnus - vastusevariantide jaoks ei leidu sisulist järjestust (rahvus) Binaarne tunnus tunnus, millel on ainult kaks võimalikku väärtust (sugu) Kogumi maht (liikmete arv) Moodustatavate rühmade arv 40 60 68 60 100 7 10 100 200 9 12 200 500 12 15 Intervalli laiuse saame, kui valimi suurima ja vähima väärtuse vahe jagame valitud intervallide arvuga. Sagedusjaotus näitab kui palju vaatlusi langeb igasse intervalli. Mahukeskmised aritmeetiline keskmine, harmooniline keskmine, geomeetriline keskmine jt. i ( n + 1) ( Qi ) = 4 Asendi- ehk struktuurikeskmised mediaan, mood, kvantiilid (kvartiilid, detsiilid jt) Mood kõige sagedamini esinev liige kogumis Kvartiilid jagavad kogumi neljaks võrdseks osaks, detsiilid 10-ks. Hajuvuskarakteristikud jagunevad: Absoluutsed variatsiooninäitarvud variatsiooniamplituud,
võõrkeeleks. Tänapäeval on Caesari siffer muidugi väga lihtsalt lahtimuugitav. Kui teada on fakt, et igale sifreeritava sõnumi ehk avateksti tähele vastab sifreeritud tekstis ehk krüptogrammis parajasti üks kindel täht, tuleb hakata proovima, milline täht millega asendatud on. Kui proovida läbi kõik taolised kombinatsioonid, on neid muidugi üüratu hulk, rohkem, kui terves inimeses aatomeid. Ei maksa aga unustada, et tähtede sagedusjaotus sõnades pole sugugi ühtlane. Nii esinevad tähed "a" ja "e" eesti keeles palju kordi sagedamini kui tähed "b" ja "g" ning tähepaarid "as" ja "em" esinevad kõrvuti sagedamini kui paarid "db" ja "mn". Võttes seda arvesse, jääb vaadata läbi tavaliselt ainult mõnikümmend või mõnisada tõenäolisimat varianti, mis on jõukohane ka paberi ja pliiatsiga arvutades. On alust arvata, see tähendab, on leitud tõendeid, et Caesaril oli kasutusel ka raksemaid
- Autobiograafiline mälu ja teadmised isiksuse kohta - Episoodilised ja semantilised enesekohased teadmised (S.Klein; Tulving) - Retrospektiivsete hinnangute probleemid - Heuristikud sageduse ja kestuse hinnangutes Testivastuste võrreldavus Võrdlusrühm Skaala kasutamine, vastamisstiilid VI LOENG Küsimused kirjanduse põhjal: Fleeson (2004): Mida tähendab isiksuseomadust väljendava seisundi või käitumisviisi indiviidisisene sagedusjaotus (density distribution)? Kuidas kujutada tavaelus ette joonisel 1 kujutatud isikute erinevust? Milliste omaduste puhul on indiviidisisene variatiivsus keskmiselt kõige suurem? Kõige väiksem? Millise omaduste puhul on indiviididevahelised erinevused suuremad, kui tavapärane indiviidisisene hajuvus? (See ei ole eksamil automaatselt eeldatav teadmine, vaid eelkõige küsimus joonise mõistmise kohta!) Mis on omavahel sarnasemad, kas indiviidi X esmaspäevane ja teisipäevane keskmine
keskkonnatingimused ei saa põhjstada tunnuse avaldumist, kui vastavad geenid puuduvad XII 341. Bioinformaatika: geneetilise ja muu bioloogilise informasiooni talletamine ja uurimine, kasutades arvutit ja statistilisi meetodeid, esmakordselt võttis kasutusele Paulien Hogeweg 1978. Aastal; järjestuste reastamine, genoomide kokkupanek, bioloogilise mitmekesisuse määramine 342. Statistilise geneetika parameetrid: valim- mingi juhuslik osa populatsiooni isenditest, sagedusjaotus- horisontaalsel X-teljel on tunnuse väärtused ja vertikaalsel Y-teljel on isendite arv, valimi kesmine peab andma populatsiooni iseloomustava tüüpilise tunnuse keskmise väärtuse, modaalklass- väärtuste klass, milles on kõige rohkem isendeid, normaaljaotuse korral langevad populatsiooni keskmine ja modaalklass kokku, dispersioon- kui suures ulatuses andmed keskmisest väärtusest erinevad 343
Uurimismeetodid · Eksperiment; pseudoeksperient · Vaatlus · Intervjuu · Küsimustik · Arhiiviandmete analüüs · Psühhofüsioloogia, neuroteaduse, kognitiivse psühholoogia meetodid 3: ISIKUSEOMADUSTE KLASSIDITSEERIMINE Kenn Konstabel Klassifitseerimine · Milliseid "omadusi" isiksusepsühholoogia käsitleb · Käitumine ja omadused · Omaduste empiiriline klassifitseerimine · Implitsiitsed isiksuseteooriad Käitumise sagedusjaotus · Isiksuseomadust võiks defineerida kui mingit liiki käitumise (v seisundi) sagedust. Inimesi ei erista ainult mingi seisundi v käitumisviisi keskmine tase, vaid ka variatiivsus. · Mõõtmine: käitumise vaatlus või kogemuse väljavõtte meetod (experience sampling = ecological momentary assessment) Leksikaalne lähenemine · Idee: iga olulisema individuaalsete erinevuste kategooria jaoks tekib keeles varem või hiljem eraldi sõna (mida
S: Asendorpf, J. B. (2004). Personality: traits and situations. In P. J. Corr & G. Matthews (Eds.), The Cambridge Handbook of Personality Psychology. Cambridge: Cambridge University Press. S: Cervone, D. & Shoda, Y. (1999). Beyond traits in the study of personality coherence. Current directions in psychological science, 8: 27-32. Küsimused kirjanduse põhjal: Fleeson (2004): Mida tähendab isiksuseomadust väljendava seisundi või käitumisviisi indiviidisisene sagedusjaotus (density distribution)? Kuidas kujutada tavaelus ette joonisel 1 kujutatud isikute erinevust? Milliste omaduste puhul on indiviidisisene variatiivsus keskmiselt kõige suurem? Kõige väiksem? Millise omaduste puhul on indiviididevahelised erinevused suuremad, kui tavapärane indiviidisisene hajuvus? (See ei ole eksamil automaatselt eeldatav teadmine, vaid eelkõige küsimus joonise mõistmise kohta!)
täielikule üheaegselt saadud väärtuste kogumile. See viis on eelistatud, kui f on sisendsuuruste mittelineaarne funktsioon. Mõõtetulemus on mõõtesuuruse väärtuse hinnang ja on täielik siis, kui sellega kaasneb määramatuse hinnang. 76. Mõõdetud sisendsuuruste hinnangväärtused ja määramatused Kordustingimustel saadud mõõdiste kogumi korral esineb üksikväärtuste sagedusjaotus. Xi n-kordsel mõõtmisel saadav 1 n hinnangväärtus xi esitatakse mõõdiste xi , j ( j =1,..., n) kogumi aritm. keskmise x i abil: xi = xi = xi , j . n j =1 Xi korral kasut. selle valemiga saadud kogumi aritm
Üheks näiteks sellest on mitmekihiline isoleermaterjal, mida kasutatakse kosmosesõidukite soojustamisel. Keerukam tehnoloogia on madala kiirgusvõimega aknad, sest need peavad olema lisaks madalale kiirgusvõimele suure spektriala ulatuses ka läbipaistvad nähtavale valgusele. Omadused Soojuskiirgusel on neli põhiomadust, mis seda iseloomustavad: · Keha poolt juhuslikul temperatuuril eralduv soojuskiirgus koosneb laiast sagedusspektrist. Ideaalse kiirguri sagedusjaotus on antud Planc'i musta keha kiirguse seadusega. · Keha temperatuuri tõustes nihkub kiiratav sagedusvahemik kõrgemate sageduste poole. Näiteks, tulipunane keha kiirgab kõige enam nähtava valguse pikemaid lainepikkus (punane ja oranz). Kui antud keha veel rohkem kuumutada, siis ta hakkab eraldama rohkem ka rohelist ja sinist valgust muutudes seega inimsilma jaoks valgeks. Kuid isegi sellise 2000 K temperatuuriga keha puhul,
olemasolu või puudumise üle, võib oletada signaali olemasolu teatava aistingu teket kas (a) signaali tegeliku esinemise tõttu või (b) eksitava müra aistinguttekitava mõju tõttu. Müra olemasolul eksisteerib oht olematu nõrga signaali ekslikuks avastamiseks; oht kahaneb signaali müranivoost kõrgemaks tugevnedes. Otsus signaali avastamise või mitteavastamise kohta tehakse kahe sagedusjaotuse koosvõrdlemisel. Üks neist on ainult müra poolt produtseeritud sensoorse protsessi sagedusjaotus, teine signaali ja müra poolt koos produtseeritud jaotus. Nagu näitab graafikute koosvõrdlemine, on signaali avastajal põhimõtteliselt võimatu signaali mürast eristada, küsimus saab olla ainult selles, millise reageerimiskriteeriumi ta valib. Püüdes võimalikult palju signaale avastada, peab ta paratamatult paljudel juhtudel müra signaaliks ja üritades võimalikult harva müra signaalina võtta jätab ta paratamatult osa signaale avastamata.
Näiteks selle jaoks, et öelda, kas mehed või naised on pikemad, ei saa ju võtta lühimat meest ja pikimat naist. Tuleb ikka ühte patta panna andmeid paljude meeste kohta, teise andmeid paljude naiste kohta ning võrrelda nende padade sisusid. Kõiki andmeid ühes pajas koondabki endas tõenäosus- või sagedusjaotus. Tihti esitatakse neid jaotuseid graafiliselt, histogrammi abil, mis näitabki, kui sagedasti üks või teine sündmus juhtus. Näiteks siin on hirmutamiseks toodud matemaatika eksamitulemuste jaotus eraldi poiste ning tüdrukute jaoks: 400 tõenäosusteooria tähendus
kohta. Osas järvedes (näiteks Kooraste Linajärves, Holstre Linajärves, Kaussjärves) ei segune vesi igal aastal täielikult (selliseid järvi nimetatakse meromiktseteks). Viimaste aastate seiretulemustest nähtub, et sügavamate järvede veesammas ei segunegi kevadise suurvee ajal läbi ja tavalisest kahest segunemisest on järele jäänud vaid sügisene. Gaasirežiim Järvede suvine keemilise hapnikutarbe sagedusjaotus (2002) Eesti suurjärvede hapnikurežiim on enamasti hea, sest nende veemass on hapnikuga ühtlaselt küllastunud. Siiski on Võrtsjärves mõnel talvel täheldatud hapnikupuudusest tulenevat kalade suremist (ummuksilejäämist). Väikejärvedes on suhteliselt halvad hapnikuolud. Ideaalset olukorda, kus kogu veesamba hapnikusisaldus on lähedane küllastumusele, praegusel ajal enam ei ole. Enamikus väikejärvedes on suvel vee põhjakihtides hapnikuvaegus ja pinnakihid
annaabi.ee 
