Plaanid puhkusele minna? Võta endale majutus AirBnb kaudu ja saad 37€ kontoraha Tee konto Sulge
Facebook Like

Statistika eksamiks (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Mida ta peab tegema ?
  • Mida suurm on usaldatavus, seda suurem on piiresindusviga ?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud ?
  • Milline oli juurdekasvutempo ?
  • Keskmist taset +/- 3 ühikut, usaldatavusega 95% ?
  • Mida ta peab tegema ?
  • Kus kasutatakse diskreetset ehk sõredat tunnust ?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud ?
  • Milline oli juurdekasvutempo ?
  • Keskmist taset +/- 3 ühikut, usaldatavusega 95% ?
  • Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest ?
  • Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest ?
  • Keskmine, mitu % pindalast ?
  • Mida see näitab Y = 10,4 + 11,4x ?
  • Mida peab selleks tegema ?
  • Mis juhtub müügiga, kui hinnad ei langeks ?
  • Keskmise +/- 1 pindala % ?
 
Säutsu twitteris
Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist:
  • Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades
  • Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed
  • Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed
  • Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures
  • Aegreaga ja selle tasandamise juures
    Valimivaatluse korral
  • Usalduspiiride laius sõltub väärtuste varieerumisest
  • Suurema valimi kasutamisel usalduspiirid laienevad
  • Valitud usaldatavus ei avalda mõju moodustatava valimi suurusele
  • Keskmine esindusviga ei sõltu valimi suurusest
  • Suurem valimi kasutamine vähendab väärtuste varieerumist üldkogumis
    Esindusviga on oma sisult :
  • Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena
  • Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine
  • Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus
  • Ei ükski eelnevatest variantidest
    Mediaan
  • on korrastamata rea keskmine element
  • on alati moodist suurem
  • on alati geomeetrilisest keskmisest suurem
  • normaaljaotuse puhul on moodiga võrdne
  • ei ükski
    Standardhälve
  • leitav dispersiooni ruuduga
  • paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus
  • ei saa olla lineaarhälbest suurem
  • varieeruvas reas = 0
  • ei ükski
    Normaaljaotuse korral
  • puudub sümmeetria
  • st. hälve = 0
  • Mo = Me ei võrdu aritmeetilise keskmisega
  • keskväärtus on alati = 0
  • ei ükski
    Seos Y = 18,5 + 0,48 X
  • kirjeldab X-i mõju Y-le
  • kirjeldab seose tugevust
  • kirjeldab Y-i mõju X-le
  • on pööratav ka kujule X = 18,5 + 0,48 Y
  • ei ükski
    Tasandusjoon Y = 18,5 – 0,48 X
  • näitab kasvavat lineaarset tendentsi
  • parameeter b ei tohi olla negatiivne
  • vabaliige 18,5 kirjeldab joone tõusu
  • igal ajaperioodil väärtused vähenevad 0,48 korda
  • ei ükski
    Eksponentkeskmine
  • kasutatakse keskmise kasvutempo leidmisel
  • ei arvesta rea kõiki väärtusi
  • on alati aritmeetilisest suurem
  • kasutatakse aegrea tasandamisel
  • ei ükski
    Keskmine esindusviga
  • on vale keskmise valiku tulemus
  • on väljavõtukeskmiste lineaarhälve
  • vahe ühe valimi keskmise ja üldkogumi keskmise vahel
  • on ruutjuur valimite keskmiste dispersioonist
  • ei ükski
    Keskmise taseme arvutamise juures
  • ruutkeskmine annab võrreldes aritm. keskmisega 1,253 korda väiksema tulemuse
  • kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral
  • mediaani ei kasutata kunagi paarituarvulistes ridades
  • ....harmooniline keskmine...
    Kronoloogilist keskmist kasutatakse kui on tegemist:
  • periodreaga ja perioodid on võrdsed
  • perioodreaga ja perioodid ei ole võrdsed
  • standardhäbe arvutamise juures
  • momentreaga aegrea kesmise taseme arvutamiseks.
  • ei ükski
    Dispersioonanalüüsi eesmärk on:
  • dispersioonide leidmine
  • uuritava nähtuste tegurite mõju olulisuse hindamine
    Seoste analüüsil:
  • regressiooniseos ei ole pööratav
  • seost krjeldab 2 funktsiooni
  • korrelatsioonikordaja peab olema 0 ja 1 vahel
  • regressioon ei pea olema 0 ja 1 vahel
    Üliõpilasel on antud ülesanne leida seos kahe valimi vahel. Mida ta peab tegema?
  • kahe valimi vahel ei saa seost leida
  • kahe valmi vahel saab seost leida..
  • korrelatsioonisuhte, ülddispersiooni leidma
    Lineaarne regressioonimudelil:
  • pole põhjus ega tagajärge
  • kordaja võb olla nii pos kui neg
  • vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust
  • regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust
    Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk:
  • kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina
    Pidev juhuslik suurus...
  • võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus.
  • juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv .
    Normaalselt jaotuvas kogumis...
  • ei toimu väärtuste varieerumist
  • standardhälve peab võrduma nulliga
  • jaotuskõver on sümmeetriline
  • mõlemasuunalised kõrvalekalded ei ole võrdvõmalikud
    Normaaljaotuse korral
  • aritm, keskmine ei saa olla suurem ku geom . Keskmine
  • geom. Keskmine on alati aritm. Keskmisega võrdne
  • ei ole aritm. Keskmise ja mediaanig võrdsed
  • geom. Keskmine ja aritm. Keskmne on alati sama tähendusega
  • kolmandat järku standardmoment on võrdne nulliga
  • neljandat järku standardmoment on võrdne kolmega
  • kui ekstsess on neg, siis jaotuskõver on lamedam ja laiem
    Aritmeetiline kesknine t=3 standardhälvet hõlmab nomaaljaotuse kõverat...
  • 90%
  • 99,7%
    3. 100%
    Aritm. Keskmise +/- 1 standardhälvet hõlmab normaaljaotuse kõvera alusest pindalast:
  • 95,45%
  • 99,93%
  • 90%
  • 68,27%
    Aegridade tasandamisel:

    1. valitakse momentrea korral kronoloogiline keskmine
    2. pika aegrea korral ei kasutata vähimruutude meetodit
    3. valitakse tasandusjooneks võimaluse korral alati parabool
    4. kasutatakse geomeetrilist keskmist
    5. ei ükski
    Aegridade tasandamisel valitakse tasandusjooneks võimaluse korral sirge
    Hüpoteeside kontrollimisel:
  • H0 on alati tõene
  • Zemp näiab standardhälvete arvu ja µ ja µ0 vahel
  • Zemp saab olla pos ainult suure valimi korral
  • Ho tagasilükkamiseks peab Femp plema negatiivne
  • ei ükski
    Usaldatavuse kontrollimisel:
  • põhieesmärgiks on leide kogumi kirjeldamiseks dispersioon ja standardhälve
  • H0 tagasilükkamisekspeab olema Femp suhe negatiivne
  • dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade sisese ja rühmade vahelise dispersiooni korrutisega
  • kasutatakse dispersioonde suhet
    Hüpoteeside kontrollimisel:
  • H0 on alati tõene
  • kahepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
  • ühepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
  • hinnang antakse valimi põhjal
  • hinnang antakse üldkogumi põhjal
    Keskmise piiresindusvea korral:
  • piiresindusviga on max lubatud viga
  • mida suurm on usaldatavus, seda suurem on piiresindusviga ???
  • usalduspiirkond on seda laiem, midasuurem on usaldatavus
    Keskmine esindusviga on oma sisult:
  • Vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi keskmise taseme ja üldise keskväärtuse vahe
  • kõikide n-liikmeliste valimite aritm. Keskmine tase
  • väljavõtukeskmiste standardhälve
    Piiresindusviga on oma sisult:
    1. kõikde n-liikmeliste valimte artm . keskmiste keskmine
    2. vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi ja keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuste vahel
    3. väljavõtukeskmiste kvartiilhälve
    4. ei ükski
    Eksponentkeskmist kasutatakse kui on tegemist..
  • aegreaga ja selle tasandamise juures
  • kekmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid on võrdsed (kasutatakse aritm. keskmist)
  • keskmise tasemega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed (kasutatakse aritm. keskmist)
  • aegreaga ja väärtuste standardhälve arvutamise juures (standardhälbe arvutamie juures kasutatakse aritm. keskmist)
  • ei ükski
    1.) Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud?
    Kaup
    Esimene periood
    Teine periood
    hind
    kogus
    Hind
    kogus
    A
    8 EEK
    450
    10 EEK
    430
    B
    14 EEK
    600
    13 EEK
    680
    V: Käive oleks suurenenud 7,4%
    2.) Valimi andmete põhjal saadi järgmised tulemused: aritm.keskmine=80 ja standardhälve 20. Kui suur peaks olema valim +/-3 ühikut, usaldatavusega 95%.
    V: Tuleb kasutada lühikest valimit, kuna üldkogum ei ole teada: N=2²*sigma²/D²
    3.) 3 aasta pikkuse aegrea algtase oli 100 ja lõpptase 200. Milline oli juurdekasvutempo ?
    1. 240
    2. 170
    4.) Kümne aasta pikkuse aegrea algtase 100 ja lõpptase 200. Milline oli rea keskmine absoluutne juurdekasv?
  • ei saa arvutada, sest dispersioon ei ole teada
  • 10 ühikut
  • 11,1 ühikut
  • 9,2 ühikut
    5.) Valimi andmete põhjal aritmeetiline keskmine on 80, standardhäve 20 ühikut. Kui suur peaks olema valim, et teha kndlaks keskmist taset +/- 3 ühikut, usaldatavusega 95%?
  • 964
  • 170
  • 353
  • 811
  • Ei saa leida
    KESKMISED:
    Keskmise taseme arvutamise juures
  • ruutkeskmine annab võrreldes aritm. keskmisega 1,253 korda väiksema tulemuse
  • kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral
  • mediaani ei kasutata kunagi paarituarvulistes ridades
  • ....harmooniline keskmine...
    Kronoloogilist keskmist kasutatakse kui on tegemist:
  • periodreaga ja perioodid on võrdsed
  • perioodreaga ja perioodid ei ole võrdsed
  • standardhäbe arvutamise juures
  • momentreaga aegrea kesmise taseme arvutamiseks.
  • ei ükski
    Kronoloogilist keskmist kasutatakse aegridade keskmise taseme arvutamisel, kui on tegemist momentreaga ning ajaperioodid üksikute momentide vahel on võrdsed.
    Geomeetrilist keskmist kasutatakse kõige sagedamini aegridade uurimisel , keskmise kasvutempo arvutamisel.
    VARIEERUMINE:
    Varieeruvuse hindamisel:
    1....
    2....
    3...
    Dispersioonanalüüsi eesmärk on:
  • dispersioonide leidmine
  • uuritava nähtuste tegurite mõju olulisuse hindamine
    SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS:
    Seose juures on vaja kahte regrssiooni kordajat.
  • regressioonikordaja iseloomust sõltuva muutuja ühikulist...
    Seoste analüüsil:
  • regressiooniseos ei ole pööratav
  • seost krjeldab 2 funktsiooni
  • korrelatsioonikordaja peab olema 0 ja 1 vahel
  • regressioon ei pea olema 0 ja 1 vahel
    Selleks et väljavõtukogumi alusel tehtavad järeldused oleksid usaldatavad peab väljavõtukogum olema ESINDUSLIK .
    Esinduslikkuse tagamiseks tuleb kasutada JUHUVÄLJAVÕTTU.
    Juhuväljavõtuga on tegemist, kui igal uuritaval kogumi liikmel on ühesugune tõenäosus sattuda väljavõtukogumisse.
    Keskmine esindusviga on väljavõtukeskmiste standardhälve.
    Keskväärtuse hindamisel võrdub keskmine esindusviga e. standardviga ( sigma ) väljavõtukskmiste standardhälbega.
    Üliõpilasel on antud ülesanne leida seos kahe valimi vahel. Mida ta peab tegema?
  • kahe valimi vahel ei saa seost leida
  • kahe valmi vahel saab seost leida..
  • korrelatsioonisuhte, ülddispersiooni leidma
    Kus kasutatakse diskreetset ehk sõredat tunnust?
    Näit: Laste arv peres
    Pidevat tunnust? Näit: mistahes reaalarv, inimeste kasv
    Seose hindamisel tuleb leida kaks lineaarset regressioonifunktsiooni ning regressioonikordajate geomeetriline keskmine.
    Lineaarne regressioonimudelil:
  • pole põhjus ega tagajärge
  • kordaja võb olla nii pos kui neg
  • vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust
  • regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust
    Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk:
  • kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina
    Pidev juhuslik suurus...
  • võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus.
  • juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv.
    AEGREAD :
    Normaalselt jaotuvas kogumis...
  • ei toimu väärtuste varieerumist
  • standardhälve peab võrduma nulliga
  • jaotuskõver on sümmeetriline
  • mõlemasuunalised kõrvalekalded ei ole võrdvõmalikud
    Normaaljaotuse korral
  • aritm, keskmine ei saa olla suurem ku geom. Keskmine
  • geom. Keskmine on alati aritm. Keskmisega võrdne
  • ei ole aritm. Keskmise ja mediaanig võrdsed
  • geom. Keskmine ja aritm. Keskmne on alati sama tähendusega
  • kolmandat järku standardmoment on võrdne nulliga
  • neljandat järku standardmoment on võrdne kolmega
  • kui ekstsess on neg, siis jaotuskõver on lamedam ja laiem
    Aritmeetiline kesknine t=3 standardhälvet hõlmab nomaaljaotuse kõverat...
  • 90%
  • 99,7%
    3. 100%
    Aritm. Keskmise +/- 1 standardhälvet hõlmab normaaljaotuse kõvera alusest pindalast:
  • 95,45%
  • 99,93%
  • 90%
  • 68,27%
    Aegridade tasandamisel:
    1. valitakse momentrea korral kronoloogiline keskmine (vale, õige oleks kui aegrea tasandamisel valitakse momentrea korral libisev keskmine või ka eksponentkeskmine)
  • pika aegrea korral ei kasutata vähimruutude meetodit
  • valitakse tasandusjooneks võimaluse korral alati parabool
  • kasutatakse geomeetrilist keskmist
  • ei ükski
    Aegridade tasandamisel valitakse tasandusjooneks võimaluse korral sirge
    HÜPOTEESIDE KONTROLLIMINE:
    Hüpoteeside kontrollimisel:
  • H0 on alati tõene
  • Zemp näiab standardhälvete arvu ja µ ja µ0 vahel
  • Zemp saab olla pos ainult suure valimi korral
  • Ho tagasilükkamiseks peab Femp plema negatiivne (see on dispersioonide suhe)
  • ei ükski
    Usaldatavuse kontrollimisel:
  • põhieesmärgiks on leide kogumi kirjeldamiseks dispersioon ja standardhälve
  • H0 tagasilükkamisekspeab olema Femp suhe negatiivne (see ei saa olla negatiivne)
  • dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade sisese ja rühmade vahelise dispersiooni korrutisega (vale, kui oleks liitmisega, siis oleks õige)
  • kasutatakse dispersioonde suhet (leitakse Femp)
    Hüpoteeside kontrollimisel:
  • H0 on alati tõene (vale, mida me siis üldse kontrollime)
  • kahepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
  • ühepoolse testi korral on usaldatavus alati 95%
  • hinnang antakse valimi põhjal
  • hinnang antakse üldkogumi põhjal
    VALIMVAATLUS:
    Keskmise piiresindusvea korral:
  • piiresindusviga on max lubatud viga
  • mida suurm on usaldatavus, seda suurem on piresindusviga
  • usalduspiirkond on seda laiem, midasuurem on usaldatavus
    Piirviga kasutatakse üldkogumi keskmise leidmisel samuti nagu lihtsat esindusviga.
    Keskmine esindusviga on oma sisult:
  • Vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi keskmise taseme ja üldise keskväärtuse vahe (see on esindusviga)
  • kõikide n-liikmeliste valimite aritm. Keskmine tase (see on väljavõtu keskmine)
  • väljavõtukeskmiste standardhälve
    Piiresindusviga on oma sisult:
    1. kõikde n-liikmeliste valimte artm. keskmiste keskmine tase (see on üldkogumi keskmine)
    2. vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi ja keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuste vahel (see on esindusviga)
    3....
    4. väljavõtukeskmiste kvartiilhälve
    5. ei ükski
    Teha kindlaks ja teha vahet mis on:
    *Esindusviga
    *Keskmine esindusviga
    *Piiresindusviga
    Esindusviga on vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi ja keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuste vahel.
    Z alfa/2
    Usaldatavus
    µ+/- 4 sigma
    99,99%
    µ+/- 3 sigma
    99,73%
    µ+/- 2 sigma
    95,45%
    µ+/- 1,96 sigma
    95%
    µ+/- 1,645
  • 80% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla
    Vasakule Paremale
    Statistika eksamiks #1 Statistika eksamiks #2 Statistika eksamiks #3 Statistika eksamiks #4 Statistika eksamiks #5 Statistika eksamiks #6 Statistika eksamiks #7 Statistika eksamiks #8 Statistika eksamiks #9 Statistika eksamiks #10 Statistika eksamiks #11 Statistika eksamiks #12 Statistika eksamiks #13 Statistika eksamiks #14 Statistika eksamiks #15 Statistika eksamiks #16 Statistika eksamiks #17 Statistika eksamiks #18 Statistika eksamiks #19 Statistika eksamiks #20 Statistika eksamiks #21 Statistika eksamiks #22 Statistika eksamiks #23 Statistika eksamiks #24 Statistika eksamiks #25 Statistika eksamiks #26 Statistika eksamiks #27 Statistika eksamiks #28 Statistika eksamiks #29 Statistika eksamiks #30 Statistika eksamiks #31 Statistika eksamiks #32 Statistika eksamiks #33 Statistika eksamiks #34 Statistika eksamiks #35 Statistika eksamiks #36 Statistika eksamiks #37 Statistika eksamiks #38 Statistika eksamiks #39 Statistika eksamiks #40 Statistika eksamiks #41 Statistika eksamiks #42 Statistika eksamiks #43
    Punktid 100 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 100 punkti.
    Leheküljed ~ 43 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2015-02-03 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 177 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor student94 Õppematerjali autor

    Mõisted


    Kommentaarid (0)

    Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri


    Sarnased materjalid

    16
    docx
    Statistika eksamiküsimused
    26
    doc
    Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS
    28
    doc
    Statistika eksamiks kordamiseks küsimused
    13
    docx
    Statistika testid
    22
    docx
    Statistika kordamisküsimused
    5
    docx
    Põhimõisted rakendusstatistika eksamiks
    1
    odt
    Statistika kordamine
    10
    docx
    STATISTIKA konspekt





    Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
    Kasutajanimi / Email
    Parool

    Unustasid parooli?

    UUTELE LIITUJATELE KONTO MOBIILIGA AKTIVEERIMISEL +50 PUNKTI !
    Pole kasutajat?

    Tee tasuta konto

    Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun