Data LEMMIK FILMI KA Sum - LEMMIK FIL Sum - LEMMIK FILMI KATEGOORIA Action Komöödia Kõik Põnevus Seiklus (empty) Total Result NIMI LEMMIK FILMI KATEGOORIA Harald Kõik Marten Komöödia Ats Seiklus Ats Komöödia Simon Action Simon Komöödia Tanel Komöödia Laura Komöödia Madis Komöödia Isabel Joonas Põnevus Aksel Seiklus Annabel Komöödia Annabel Seiklus
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.
aastajooksul läbi? Mehed 3; 1; 0; 0; 2; 3; 5; 6; 7; 3; 3; 3; 2; 3; 2; 2; 1; 3; 3; 3; 2; 2; 4; 6; 5; 5; 3; 3; 3; 6. Naised 8; 6; 5; 5; 7; 3; 4; 3; 6; 7; 0; 3; 6; 4; 2; 1; 3; 3; 2; 7; 8; 7; 3; 6; 7; 2; 3; 0; 6; 1. 2. Koostasime variatsioonirea ehk kirjutasime arvud kasvavas järjekorras. Mehed 0,0,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,5,5,5,6,6,6,7. Naised 0,0,1,1,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,5,5,6,6,6,6,6,7,7,7,7,7,8,8. 3. Koostasime sagedustabeli meeste ja naiste andmete põhjal eraldi ja kontrollime tabeli õigsust. Mehed: Raamatute arv(x) 0 1 2 3 4 5 6 7 Sagedus(f) 2 2 6 12 1 3 3 1 Kontrollisime, kas meeste tabelis on kõik andmed sisse kantud, liitsime sageduses olevad arvud kokku: 2+2+6+12+1+3+3+1=30, seega on kõik arvud sisse kantud. Naised:
05.2006 15:08:52 Andmeanalüüs MS Exceli abil - sagedustabelid Andmeanalüüs MS Exceli abil Sagedustabelid Pidev arvtunnus Diskreetne arvtunnus Mittearvuline tunnus Pidev arvtunnus Pideva arvtunnuse klassifitseerimiseks (rühmitamiseks) ja sagedustabeli moodustamiseks on MS Exceli statistikaprotseduuride (Tools -> Data Analysis) hulgas protseduur Histogram. Selle rakendamiseks on esmalt vaja moodustada rühmitamiseeskiri rühmade ülemiste piiride bloki näol. Näiteks, kui me soovime jagada tunnust 'pikkus' klassidesse: 165 ja alla selle, 166-180, 181-195 ja üle 195 cm, siis peame Excelis
aeg, temperatuur. Diskreetne tunnus - tunnus võib omandada vaid üksteisest eraldatud väärtusi, väärtused saadakse tavaliselt loendamise teel, nt elanike arv majas, õpilaste arv klassis vms. Statistiline rida juhuslikus, elementide mõõtmise vm järjekorras väärtused, saame arvude rea x1,x2,x3, ... , xn. Variatsioonrida katse korduval sooritamisel saadud tulemuste esitamine mittekahaneva või mittekasvava järjendina. Suhtelist sagedust võib esitada sagedustabeli kolmanda reana, omaette tabelina või sektordiagrammina. Sagedus võrdsete ajavahemike tagant korduvate sündmuste arv. Suhteline sagedus tunnuse väärtuse esinemise arvu f suhe väärtuse koguarvu n ning seda väljendatakse kas kümnendmurrnuna f/n või osana protsentides f/nx100%. Sagedustabel kaherealine tabel, mille ühes reas on tunnuse (x) erinevad väärtused ja nende esinemise sagedused (f).
1) probleemi püstitamine ja üldkogumi määramine 2) mõõdetavate tunnuste ja mõõtmistäpsuse määramine 3) valimi moodustamine 4) kodeerimiseeskirja fikseerimine 5) andmekirjelduse lisamine 7 Variatsioonirida saadud tulemused on järjestatud kasvavalt või kahanevalt Sagedustabel näitab, mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse Hea ülevaate annab graafik (tulpdiagramm, sektordiagramm, ...) (pideva tunnuse korral võib sagedustabeli jaotada vahemikeks ehk klassideks). 8 Jaotustabel näitab tunnuse väärtuse suhtelist sagedust ehk sageduste osakaalu Kumulatiivne sagedus (sageduste summa) absoluutsed sagedused liidetakse (kasutatakse ka kumulatiivset suhtelist sagedust). 9 Näide sagedustabeli kohta Brutopalk (EEK) Sagedus Suhteline Kumulatiivne
ülemisest kvartiilist suuremaid liikmeid on samuti 7 23 protsenti alumise ja ülemise kvartiili vahele jääb 14 liiget 46 protsenti 8) Keskväärtus(tunnuse väärtuste aritmeetiline keskmine) Leian keskväärtuse, liites kõik tunnuse väärtused ning jagades 30-ga: x= = 5,85 9) Sagedustabel näitab, mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse. Koostan sagedustabeli. Vaba 1 2 3 3,5 4 5 6 8 10 11 12 13 14 aega(h) Sagedus 1 3 4 1 6 3 4 1 2 1 2 1 1 Graafilise ülevaate saamiseks koostan tulpdiagrammi: 9 10) Jaotustabel näitab tunnuse väärtuste suhtelist esinemissagedust. Koostan jaotustabeli. Suhtelise
........................... 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?........................................................................... 4 Sagedustabeli analüüs (Hii-ruut).........................................................................5 Ühesuunaline ANOVA........................................................................................... 5 Faktoriaalne ANOVA............................................................................................. 6 Korduvmõõtmsite ANOVA (Repeated measures ANOVA).....................................6 Kurskall-Wallise test (e. mitteparameetriline ANOVA)..............................
Statistiliseks kogumiks e. valimiks nimetatakse uuritavat indiviidide või esemete kogu või uuritavat juhuslikku nähtust, mille kohta tahetakse otsust langetada. Tunnus jaguneb sõnaliseks (silmavärv) ja arvuliseks (kinganumber), mis jaguneb omakorda pidevaks (võib omada igat reaalarvulist väärtust) ning diskreetseks. Statistilises reas on andmed suvalises järjekorras. Variatsioonireas on andmed kasvavas või kahanevas järjekorras. Sagedustabeli esimeses reas on tunnus x, teises sagedus f. Jaotustabeli esimeses reas on tunnus x, teises suhteline sagedus W. Jaotushulknurk e. jaotuspolügoon on jaotustabelile vastav sirglõikdiagramm. Statistilise vahemiku e. klassi optimaalse arvu määrab N . Jooniseks saadakse tulpidagramm e. histogramm. Karakteristikud jagunevad kohakarakteristikuteks (keskmine, mediaan, mood) ja hajuvuse karakteristikuteks (muutumispiirkond, kvartiilid, hälve, dispersioon, variatsioonikordaja)
Statistiline uurimus Küsimus: Mitu tassi (üks tass umbes 250 ml) kohvi sa nädala jooksul ära jood? Küsitlesin sadat (50 poissi ja 50 tüdrukut) oma tutvusringkonda kuuluvat noort inimest (vanusevahemikus 16-20). Uurimuse viisin läbi paberilehel oleva küsitluse ja internetiküsitluse abil. 1.Statistiline rida: Tüdrukud: 3,7,4,0,1,16,5,9,7,7,4,6,8,1,0,12,10,14,5,13,4,2,14,3,5,7,6,14,7,2,5,14,1,5,0,8,15, 11,0,7, 0,2,1,7,8,12,5,8,7,0 Poisid: 0,5,7,2,10,0,1,8,14,7,5,0,0,5,6,5,8,14,7,9,11,7,7,5,2,8,3,10,4,2,7,0,5,8,2,12,7,5,0,13,7, 14,0,5,2,10,7,5,4,1 2.Variatsioonrida: Tüdrukud: 0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,8,9,10, 11,12,12,13,14,14,14,14,15,16 / kogumimaht n=50 Poisid: 0,0,0,0,0,0,0,1,1,2,2,2,2,2,3,4,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,7,7,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,8,9,10,10, 10,11,12,13,14,14,14 / kogumimaht n=50 Variatsiooni ulatus: Tüdrukutel: 16-0=16 Poistel: 14...
Nominaaltunnustele mõeldud korrelatsioonikordajad põhinevad hii-ruut statistikul ( ) (O E ) 2 2 E selle abil saab kindlaks teha, kas tunnused on omavahel sõltuvad või mitte. Aga seose tugevust ei saa. 2 Erinevaid -statistikul põhinevaid seosekordajaid on mitmeid, kordaja valik sõltub analüüsi kaasatud tunnuste kategooriate arvust ning tekkinud sagedustabeli mõõtmetest. 2 n 2x2 sagedustabeli korral kordaja Phi: 4 2 C
N 17 11B 2 ei 3 2 ei 5 liiga tervislik M 16 11C 2 ei 6 2 ei 2 rohkem puuvilju KÜSITLUSES OSALENUTE SOOLINE KOOSSEIS Naised 27 Mehed 23 Sagedustabel Küsitlesin 50 õpilast. 50-st õpilasest 27 olid naisoost 23 meessoost. Koostasin andmete kohta sagedustabeli ja sektordiagrammi. KÜSITLUSES OSALENUTE VANUSELINE KOOSSEIS Sagedustabel 15 - aastased 1 16 - aastased 15 17 - aastased 19 18 - aastased 15 Küsitletute seas oli 15 aastaste seas oli 1 inimene. 16 aastaseid ja 18 aastaseid oli 15. 17 aastaseid oli 19. Koostasin andmete kohta sagedustabeli ja sektordiagrammi. MIDA PEAVAD ÕPILASED TERVISLIKUKS ELUVIISIKS? Sagedustabel Õige toitumine 5 Kehaline 12
vajavate ülesannete esitamiseks ja tulemuste vormistamiseks. Variatsioonrida on arvude rida, mis on esitatud korrastatud kujul ehk arvude kasvamise (kahanemise) järjekorras. Sagedustabel - võtab andmetabelist kokku mitmel objektil mingit väärtust esineb ehk esitab vastava sageduse. Jaotustabel näitab tunnuse erinevate väärtuste esinemissagedust suhtarvudes, Sagedustabel näitab tunnuse erinevate väärtuste esinemissagedust absaluutarvudes. Tulpdiagramm ja sektor-diagramm on mõeldud sagedustabeli graafiliseks illustreerimiseks.Tunnuse keskväärtuseks on tunnuste väärtuste aritmeetiline keskmine. Aritmeetiline keskmine-variatsioonireas . sagedustabel- pidev tunnus *fi). Mediaan on arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju(Me). Mood on tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus(Mo).Nominaaltunnuste korral(rahvus,elukutse) leidakse keskmisena mood. Mediaani
tasandil. Binaarne tunnus- sugu; jah/ei Järjestustunnus- kooli tüüp, 1-väga hea, 2- hea jne(NB!- Õpilaste hinnang koolile), kui suured on klaassid- väga suured, suured jne, milline kooli maine- väga hea, hea jne, millisesse vahemikku jääb arv (0-200, 201-301 jne) oluline oleks, et Display frequence ees oleks linnuke, siis saab teha sagedustabeli Intervalltunnus- 1-väga hea, 2-hea jne (NB!_- Kooli hoolekogu hinnang eelmise õppeaasta tulemustele?/ Kooli hoolekogu hinnang eelmise aasta juhtimisele?) , hulk (n: minu klassi avatakse), vanus (keskmine vanus), kui kaugel asub kool millestki- km-tes, Nimitunnus- millegi nimi, huviringude nimed, kooli nimi jne, kas koolis töötab nõustaja- ei tööta, töötab, mõlemad jne,
Rakendusstatistika arvestusharjutus AGT-1 Osa A 1. Arvkarakteristikud Keskväärtus N µ = xi pi µ = 44,8 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni AVERAGE) Dispersioon N 2 = ( xi - µ ) 2 p i 2 = 814,4 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni VAR.P lisaks kontrollisin Excelis vahetulemusi kasutades) Standardhälve = 2 = 814,4 = 28,54 Mediaan Me = 41 Variatsioonirea keskmine arv (juhul kui on tegemist paarituarvutlise valimiga) või kahe keskmise elemendi poolsumma (kui on tegemist paarisarvulise valimiga) (Lisaks saadav kasutades Exceli funktsiooni MEDIAN) Haare Valimi suurima ning väikseima elemendi vahe R = x max - x min R= 97 - 0 = 97 2. Jaotuse analüüs Võtan olulisuse nivooks = 0,10 ning eeldan normaaljaotust. Keskväärtuse usaldusvahemik 1) Keskväärtuse ja standardhälbe hinnangud: 1 N 1 N µ^ = xi = xi...
·Suhteline sagedus grupi vaatluste arv/kõigi vaatluste arv. Home sakil saab teha protsendiks ·Pidevate arvtunnuste jaoks on vaja klasse. Klasside arvu leiab võttes vaatluste arvust ruutjuure, klassid peavad olema ühepikkused. Klasside intervalli leidmiseks (max-min)/vaatluste arv. Tuleb teha abitabel, kus on klasside ülempiirid, kuid viimase klassi ülempiiri ei pane. ·Klassidele sagedustabeli moodustamiseks vali Data Analysis..... Histogram. Input range: vaadeldavad andmed. Bin range: ülempiirid. Diagrammi tegemiseks kirjuta välja klassid. ·Kas kehamass sõltub pudru söömisest? Pivottable puder läheb row labelisse, kehamass values. Field settings, kui tahad muuta summa nt tudengite arvuks. ·Keskmised, standardhälbed ja standardvead ümardada ühe kohani peale koma
Ülesanne Eesmärk Tunnusetüüp 1.T-test (f-test) Keskmiste erinevus kahes Pidev arvtunnus- keskmised grupis tunnus, millel on vähe väärtuseid (ehk siis 2 väärtust) 2. Hii-runt-test Kontrollida seose olemasolu Mittearvulised või sagedustabeli põhjal diskreetsed arvtunnused 3. Korrelatsioon Võrrelda tunnuste paare; 2 pidevat arvutunnus Kontrollida seose olemasolu 4.Regresioon analüüs Prognoosida ühte tunnust teise 2 pidevat arvutunnus järgi. Regresioonivõrrandi olulisus 5.Dispersioon Keskmiste erinevus mitmes Pidev arvtunnus- keskmised,
selle täisarvuks. Meie valimi suuruse juures on tulemuseks 5. Selleks, et leida intervallic väärtus tuleb leida haare ja jagada see intervallide arvuga. Haare on valimi variatsioonirea kõige suurema ja kõige väiksema tulemuse vahe. Meie andmete juures on haarde väärtuseks 0,056 ning intervallide arvuga jagamisel saame intervalliks 0,0112. Nüüd saame leida väärtused, mis programmile uue sagedustabeli tegemisel ette anda (Bin Range). Selleks hakkame variatsioonirea kõige väiksemale liikmele juurde liitma leitud intervalli ja seda seni, kuni saame tulemuseks variatsioonirea viimase tulemuse (kõige suurema). Saame 6 sagedusintervalli. Uute andmetega koostatud histogram on toodud joonisel 3. 4 Histogram 8 6 4 2
· Tunnuste vahel on statistiline seos siis, kui ühe tunnuse käitumine sõltub teise tunnuse väärtustest. Näiteks kui inimese valimiseelistus sõltuks tema soost. · Uurides seost nominaaltunnuste vahel võetakse appi risttabel. · Seost risttabelis mõõdetakse hii-ruut-statistiku (c²-statistiku) abiga. Crameri V - Kui tunnused on sõltumatud, siis 0; tugevaim seos 1. · Saab kasutada sagedustabeli kuju ja kogumi suurust arvesse võtmata. 14) Hajuvusdiagramm ja korrelatsioonikordajad seose uurimiseks kahe arvtunnuse vahel. Spearmani korrelatsioonikordaja järjestustunnuste korral. Probleemid korrelatsioonikordajate kasutamisel. Hajuvusdiagrammi põhjal saab anda esialgse hinnangu tunnustevahelise seose tugevusele. Vastavalt sellele, milline on korrelatsioonikordaja märk, räägitakse positiivsest ja negatiivsest korrelatsioonist tunnuste vahel.
ruut-statistiku (c²-statistiku) abiga. Hii-ruut statistiku arvutamisel võrreldakse omavahel tegelikku tabelit ja seda tabelit, milles seost pole. Kui nende tabelite erinevus on suur, siis on ka hii-ruut-statistik suure väärtusega. Kui need tabelid on täpselt ühesugused, on hii-ruut-statistiku väärtuseks 0. Seega: leitakse, kui palju tegelik jaotus erineb hüpoteetilisest jaotusest. Crameri V: Kui tunnused on sõltumatud, siis 0; tugevaim seos 1. Saab kasutada sagedustabeli kuju ja kogumi suurust arvesse võtmata. 14) Hajuvusdiagramm ja korrelatsioonikordajad seose uurimiseks kahe arvtunnuse vahel. Probleemid korrelatsioonikordajate kasutamisel. Kasvav seos Ühe tunnuse suured väärtused esinevad sageli koos teise tunnuse suurte väärtustega. Ühe tunnuse väikesed väärtused esinevad koos teise tunnuse väikeste väärtustega. Kahanev seos Ühe tunnuse suur väärtus esineb koos teise tunnuse väikese väärtusega. Seos puudub, tunnused on sõltumatud
Andmetöötlus sotsiaalteadustes 8 vältima info kordamist ehk töö ,,venitamist". Iga tabeli, diagrammi ees on tavaliselt sissejuhatav lause ning järel sisukas (eriline väärtus, huvitav seos vms) kommentaar, mitte ümberjutustus. Sagedustabel võtab andmetabelist tunnuse jaoks kokku mitmel objektil mingit tunnuse väärtust esineb ehk esitab vastava sageduse. Sagedustabeli koostamiseks peame teadma milliseid väärtusi tunnus võib omandada ja kui sageli iga väärtus esines (näiteks mitmel üliõpilasel on hallid silmad). Sagedustabelis esitatakse tavaliselt absoluutne sagedus (sagedus) ehk väärtusele vastav objektide arv; suhteline sagedus (osakaal) ehk absoluutne sagedus jagatakse objektide koguarvuga ja kumulatiivne sagedus (sageduste summa), kus absoluutsed sagedused liidetakse, sobib kõige paremini arvtunnuste korral
viimase kuu jooksul 23 Total Result 57 Ringdiagramm Millal te viimati kinos käisite? rohkem kui aasta tagasi; 11% viimase 10 päeva jooksul; 9% viimase kuu jooksul; 40% viimase aasta jooksul; 40% Minu kirjeldus saadud sagedustabeli ja ringdiagrammi põhjal: Tudengite seas oli küsitlus. Üks küsimus oli kino kohta. Mina konstrueerisin sag käimise sagedust ja illustreerisin seda ringdiagrammiga. Tudengite arv on 57 ini jooksul ja veel 40% (23 inimest) vastasid, et nad käisid kinos viimase aasta jook inimest) käisid kinos viimase 10 päeva jooksul. KINO", mis väljendab teie kursuse tudengite kinos käimise sagedust. Illustreerige seda ringdiagrammiga es ära selle osakaalu %-des).
170
kasutatakse tunnuste hajuvuse võrdlemisel, variatsioonkordaja avaldub standardhälbe ja aritmeetilise keskmise suhtena, üldiselt avaldatakse %-na. Kui variatsioonkordaja on umbes 50%, siis tunnus normaalse hajuvusega (keskmine kirjeldab tegelikku tüüpilist väärtust), kui tunduvalt üle 50%, siis tunnus hajus, kui tunduvalt alla 50%, siis tunnus väga vähe hajus. Kui kõik tunnuse kõik väärtused valimis on samad, siis v on 0%. 23. Sagedustabel, - Sagedustabeli võtab andmetabelist kokku, mitmel objektil mingit väärtust esineb, ehk esitab vastava sageduse hajuvusdiagramm, - Hajuvusdiagramm ehk korrelatsiooniväli kajastab kõiki valimi objekte. Punkti x-koordinaadiks on esimese tunnuse väärtus ja y-koordinaadiks teise tunnuse väärtus. Kui hajuvusdiagrammil punktid paiknevad tõusvas või langevas "pilvekeses", siis viitab see ühisele tendentsile tunnuste käitumises
trükikuju, mida kasutab näiteks print-meetod). Kui te soovite, et teie poolt
loodud klassi objektidel oleks "mõistlik" trükikuju, siis realiseerige see
toString-meetodi kaudu.
String-klassi klassimeetod valueOf aitab teisendada algtüüpi väärtusi
sõneks:
double d = TextIO.getlnDouble();
String arvTekstina = String.valueOf (d);
Vastupidised teisendused leiduvad algtüübile vastavate mähisklasside
juures:
double d1 = Double.parseDouble (arvTekstina);
Näide. Sõnade sagedustabeli moodustamine (analüüsime põhjalikumalt
hiljem).
import java.util.*;
public class Sagedused {
public static void main (String[] arg) {
Hashtable stabel = leiaSagedused (arg);
Object [] om = stabel.keySet().toArray();
Arrays.sort (om);
for (int i=0; i
Maksimaalse väärtuse saab, kui tabeli lühema külje pikkusest (lahtrite arvuna) lahutada 1 ja korruda saadud number vastajate arvuga Kuna erineva tabeli suuruse ja erineva indiviidide arvu põhjal arvutatud hii-ruut-statistikud ei ole omavahel võrreldavad, on hii-ruut-statistikust tuletatud mitmeid muid seosekordajaid. Crameri V Kui tunnused on sõltumatud, siis 0; tugevaim seos 1. Saab kasutada sagedustabeli kuju ja vastajate arvu arvesse võtmata. m- tabeli lühema külje pikkus Phi-kordaja Hii-ruut-stat standardiseeritakse vastajate arvu suhtes Maksimm sõltub tabeli suurusest (ruutjuur (tabeli lühema külje pikkus -1)) Pearsoni kontingentsuskordaja Elimineerib samuti indiviidide arvu mõju, kuid tulemus jääb alati alla 1 Hüpoteeside kontrollimine hii-ruut-statistiku puhul
Jagatakse tunnuse võimalikud kavandamisel/analüüsimisel, kvaliteet tervishoius ·Akadeemiline epi: elulemus (SE=TE/EE) tegelik elulemusmäär/eeldatava elulemusega. väärtused intervallidesse ja sagedustabel näitab, mitu väärtust valimis teadusuuringud meditsiinis, haiguste riskifaktorite otsimine, Rahvusvaheline haiguste ja surmapõhjuste klassifikatsioon RHK langeb ühte või teise intervalli. Pideva tunnuse sagedustabeli põhjal põhjuslikkuse analüüs. Epi.ajalugu-John Graunt,surmatõendite alusel haigusteklassifikatsiooni võib defineerida kui jaotiste süsteemi millesse saadud tulpdiagrammi nimetatakse histogrammiks (järjestikuste London,esimest korda nii öelda mõõtis haiguste levikut. William Farr haigused on määrastud vastavalt kehtestatud kriteeriumidele RHK tulpade vahele vahesid ei jäeta). 2. Kirjeldavad statistikud. Statistik
· Sagedustabel kirjeldab ühte olulist valimi omadust valimi jaotust. Mittearvulised või diskreetsed tunnused. Loed kokku mitu korda mingit väärtust esineb ja esitad sagedustabelis. Saad leida väärtuste esinemise suhtelised sagedused e osakaalud (arvutatakse vastava osakaalu ja vastuste koguarvu jagatsena). Pidevad tunnused? suurema informatiivsuse saavutamiseks jagatakse tunnuse võimalikud väärtused intervalidesse. Tehakse sagedustabeli intervallidest, kus näidatakse mitu väärtust valimis langeb ühte või teise intervalli. Intervallide arv ei tohi olla liiga suur! Saadakse histogramm pideva tunnuse jaotumise kirjeldamiseks (järjestikuste tulpade vahele vahesid ei jäeta). · Suhteline sagedus · Protsent · Keskmine vt valemit. Keskväärtuse puuduseks on tema suur tundlikkus üksikute äärmuslike vaatluste suhtes. Kui selliseid vaatlusi esineb, on mõttekam kasutada mediaani
kontingentsus koef. kontingentsus koef. Nominaaltunnuste puhul saab valida Crameri V(m*n), Phi(2*2) ja kontingentsus koefitsiendi(m*m) vahel. Crameri V tuleb valida, kui sagedustabelid on ebasümmeetrilised ehk ühel tunnusel on rohkem väärtuseid kui teisel (näiteks abielulisel staatusel 5 gruppi, aga eluga rahulolul 3 gruppi). Phi sobib ainult 2x2 sagedustabeli puhul (N: mehed/naised ja töötab/ei tööta). Kontingentsus koefitsient sobib samuti ainult sümmeetriliste tabelite puhul (ükskõik, millise nxn puhul). Korrelatsioonanalüüsi etapid: 1) Mis liiki tunnusega on meil tegemist? 2) Kas seos muutujate vahel on lineaarne? 3) Korrelatsioonikordaja valik lähtudes eelmisest kahest punktist 4) Korrelatsioonikordaja tõlgendamine(jällegi statistuline olulisus sig. Kui alla 0,05, siis
Statilised järeldused Isiklik veeb: www.tlu.ee/ˇkairio Kursuse veeeb: www.tlu.ee/ˇkairio/7070 Kursus hõlmab üldistavat statistikat. Tõmba SPSS 14p treial Võid ka vaadata nuditud vabavara PSPP Tunnused on väga oluline. Intervall - – väärtused on järjestatavad ning nende väärtuste vahemikud on võrdsed. Nt. sissetulek (123€, 125€, 130€, 1500€ jne.); -pikkus, kaal, avtelg, mitu eurot. Saab arvutada skeskväärtust. On anud vahemike otspunktid – siis läheb ta selle alla nt kui üks on hea ja 10 on halb, siis määramatu keskosa annab meile intervalltunnused. Järjestus- tunnused, mille väärtused moodustavad kategooriad ning neid saab omavahel järjestada. Samas ei ole nende väärtuste vahemikud võrdsed. Nt. hinnang (väga hea, hea, rahuldav) nt 0-100, 101-100 jne –vahemikud ei ole ühepikkuses, keskmist arvutada ei saa. Ka skaalad. – on olemas kindel järjekord aga v.heast heani ja heast halvani ei ole ühepikused Binaarne- sellel on ainu...
kokku. Sel juhul tunnuste vahel seos puudub. ·Hii-ruudu maksimum sõltub sellest, kui suur on tabel (lühema külje pikkus) ja vastanute arv. ·Kuna erineva tabeli suuruse ja erineva indiviidide arvu põhjal arvutatud hii-ruut-statistikud ei ole omavahel võrreldavad, on hii-ruut-statistikust tuletatud mitmeid muid seosekordajaid. Crameri V ·Kui tunnused on sõltumatud, siis 0; tugevaim seos 1. ·Saab kasutada sagedustabeli kuju ja kogumi suurust arvesse võtmata. · Hii-ruut-statistiku kasutamisel oleks vajalik, et selle aluseks olevas tabelis ei oleks tühje (või väga väikese vastajate arvuga) lahtreid. · Et neid vältida, on vahel kasulik tunnuseid ümber kodeerida: liita mõned väga väheste vastajate arvudega grupid või kategooriad kokku. Ümberkodeerimise puhul tuleb aga silmas pidada, et liidetud gruppide sees ilmnenud erinevused lähevad siis kaotsi.
49 2. Kasutades IF funktsiooni leia, millisesse vanusegrupp 44 Grupid on järgmised: 38 20 kuni 30; 35 31 kuni 40; 134 41 kuni 50; 300 51 kuni 60; vanem kui 60 a 3. Koosta andmete põhjal sagedustabel. 4. Sagedustabeli põhjal koosta tulpdiagramm, millele lis teljepealkirjad, andmesildid jmt) Iseloomusta tulemusi: Mitu inimest vastas küsimusele? - 300 Mitu inimest oli igas vanuseklassis? - vt tabel Millises vanuseklassis oli kõige rohkem vastanuid? - van Kokku: 10 p
Ülesanne 1 Viidi läbi küsitlus koduloomade eelistuste osas. Loo saadud andmetele tuginedes sagedustabel . Kassid 1 Koerad 2 Hiired 3 Lambad 4 Lehmad 5 Hobused 6 Loo sagedustabeli põhjal tulp-, joon- ja sektordiagramm. ANDMEBAAS: 1 2 3 4 5 6 3 1 4 5 3 5 1 4 1 1 4 1 5 1 6 2 1 2 2 4 1 3 1 2 1 2 1 5 1 4 5 1 1 2 2 3 1 3 4 5 2 1 5 3 5 1 4 6 6 5 4 3 1 4 5 1 6 3 5 3 6 2 3 6 3 2 1 2 5 3 6 1 2 3 4 2 1 5 6 1 3 1 1 4 4 4 1 1 3 6 1 3 3 3 2 6 3 5 4 1 5 4
RAKENDUSLIK SÜSTEEMITEOORIA 2012 EKSAMIKÜSIMUSED 1. Süsteemiteooria põhilised mõisted (süsteem, elemendid, sisendid, väljundid, operaator, olek, käitumine). Süsteemide liigitamine. Süsteemide omadused, struktuur, entroopia. Süsteem objekt, mis koosneb osadest ehk elementidest ja kus osade vahel on seosed ning kogu see osade kooslus moodustab terviku / süsteem on omavahel seostatud elementide hulk, mida vaadeldakse kui tervikut. Elemendid asjad või objektid, millest süsteem koosneb (võivad olla materiaalsed nt aatomid, või siis ideaalsed , abstraktsed nt mõisted, mis moodustavad mingi otsuse) Süsteeme kirjeldades vaadeldakse süsteemi elementide vahelisi seoseid kui põhjuslikke. Sellest tulenevalt koosneb süsteem sisendelementidest ehk sisenditest, väljundelementidest ehk väljunditest ja operaatorist ehk funktsioonist, mis määrab väljundite sõltuvuse sisenditest....
Harjumaa Harjumaa Tallinn Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Tallinn Tallinn Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Tallinn Harjumaa Harjumaa Tallinn Tallinn Tallinn Harjumaa Harjumaa Tallinn Tallinn Tallinn Harjumaa Tallinn Tallinn Harjumaa Harjumaa Tallinn Tallinn Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Harjumaa Tallinn Tallinn 1 1196 Loo sagedustabel, mis iseloomustaks valimi jaotumist tegevusvaldkondade lõikes. Koosta sagedustabeli põhjal sektordiagramm, mille legend asub joonise all ja millel näidatakse protsente täpsusega 2 kohta pärast koma. Kliendi hinnang Kliendi Esmakontakti Ettevõtte Ostude Ostude summa teenindu hinnang kuupäev suurus arv kokku sele kaubale 25.01.2011 3 16 229,50 1 2 18.01
80 580 938.80 4 11.30 14 3,782.70 9 1,822.50 13 1,803.60 1104 1,669.90 stus: 1) 25% kõige suuremaid ettevõtteid jääb teise vahemikku. 2) % kõge väiksemaid ostude summasid jääb esimesse vahemikku. 204.05 Max 1196 533.8 Max 13,781.20 Loo sagedustabel, mis iseloomustaks valimi jaotumist tegevusvaldkondade lõikes. Koosta sagedustabeli põhjal sobiv diagramm. Tegevu svaldk onna Esmakontak Sagedu ti kuupäev s Tegevusvaldkond Kood 1/25/2011 1 Haridus, teadus 1 1/18/1999 2 Haridus, teadus 2 1/1/2010 3 Haridus, teadus 3 10/16/2006 4 Haridus, teadus 4
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
