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
neg) aga loe küsimust, samasuunaline.
parameetri a abil saame kirjeldada seose selgitusvõimet - vale,
kirjeldame determinatsioonikordaja abil, a näitab seda, kus lõikab
y telge
lineaarne seos ei saagi olla samasuunaline - vale,
saab olla sama- ja vastassuunaline
Seoste
8) Mis ala hõivab graafikul arit keskimise +/- 1 standardhälvega 99,..% 64,..% 90% midagi oli veel 9) Diskreetse tunnuse puhul 10) Kas kahte nähtust saab omavahel võrrelda ( tugeva seose puhul…..mida on vaja: (suht segane küsimus) 11) Aegrea tasandamise juures Vatuse varaindid kasutatakse eksponentkeskmist (ei tea kas on õige) ….----------------------------------------------- Statistika eksamiküsimused 1. Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: 6. Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades 7. Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed 8. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed 9. Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures 10. Aegreaga ja selle tasandamise juures Vastus: 5 Indeksid – kindlasti sees! 2
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 eesmärk on: 1.
- 11000.- -3% Peet 5500.- 9000.- +3% Suurenes 1,12 % Suurenes 4,1% Jäi samaks Vähenes 0,6 % Ei ükski eelnevatest var. Millised on riiklikule statistikale esitatavad põhinõuded? Ametialaselt sõltumatu, volitus andmete kogumiseks, ressursside piisavus, kvaliteetne pühendumine (asjakohasus täpsus, õigeaegsus, sidusus jne), statistika konfidetsiaalsus (kaista isikute ja ettevõtete üksikandmeid), erapooletus, läbimõeldud metoodika, asjakohased statimenetlused, tasuvus. EL Nõukogu määrus statistika kohta, Riigi siseselt est riiklik statistika seadus, andmekaitsekord, Statiameti põhikiri.
STATISTIKA KESKMISED · Kogumit ühe arvuga iseloomustavad üldistavad näitarvud, mis edastavad informatsiooni kogumisse kuuluva tunnuse väärtuste taseme kohta. · Mahukeskmised sõltuvad statistilise rea mahust. Rea maht ei ole otseselt rea liikmete arv. Ritta kuuluvate elementide väärtuste summa. Reageerivad igale muutusele, väga tundlikud. Mahukeskmised: aritmeetiline keskmine, harmooniline keskmine, geomeetriline keskmine, ruutkeskmine ja teised astmekeskmised, kronoloogiline keskmine. · Asendi ehk struktuurikeskmised kuuluvad keskmised mis ei reageeri igale muutusele elementide väärtuste osas. Oluline on struktuur. Asendi ehk struktuurikeskmised: mood, mediaan, kvartiilid, pentiilid, sekstiilid, oktiilid (teoorias), detsiilid protsentiilid. · Harmooniline keskmine on mitmese tähendusega. Sõltuvalt andmete iseloomust võib ta tähendada kas mingi suuruse aritmeetilise keskmise leidmist kaudselt antud andmete abil... Teisek
KIRJELDAVAD STATISTIKUD INTERVALLITUD REAS Kirjeldav statistika on numbriliste andmete organiseerimine ja summeerimine, see on vajalik andmeanallüüsi esimesel etapil. Valimit kirjeldatakse, kuid üldistusi ei laiendata üldkogumile. Kirjeldav statistika annab järgmist informatsiooni: uuritava tunnuse väärtuste vahemik tunnuse kõige tüüpilisemad väärtused tunnuse varieeruvus Lisaks aitab kirjeldav statistika sõnastada hüpoteese ning tõlgendada uurimistulemusi. Asendikarakteristikud(annavad infot selle kohta, kuidas tunnuse väärtus paikneb). Need on aritmeetiline keskmine, mediaan ja mood. Nende välja arvutamine oleneb sellest, pas meil on tegu pidevate(mingi vahemik) või diskreetsete(1 väärtus) andmetega. Hajuvuskarakteristikud(kui erinevad on väärtused valimi erinevatelobjektidel).Nende eesmärgiks on
Kvantitaiivne tunnus (arvtunnus) on tunnus , mille väärtused on arvud (nt. Pikkus, kaal, rahvaarv, keskmine hinne) Kvalitatiivne tunnus on tunnus, mille väärtused ei ole arvud ( juustevärv, perekonnaseis, rahvus). STATISTIKA EKSAMI KORDAMISKÜSIMUS TE VASTUSED 1. Statistika aine ja meetod Statistika on iseseisev teadus. Ta uurib ühiskondlike nähtuste kvantitatiivset külge lahutamata seoses nende kvalitatiivse küljega ja ühiskonna arengu kvalitatiivset väljendumist konkreetsel ajal ja kohal. Peamiselt tegeleb statistika : 1) Statistiliste andmete hankimisega e. statistiline vaatlus 2) Ststistilise informatsiooni kompaktne ja ülevaatlik esitamine e. Kirjeldava statistika (andmete esitamine ja organiseerimine)
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, m
Tunnus on iseloomulik omadus, mille poolest nähtused üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad. 1. arvulised ehk kvantitatiivsed: Pidev tunnus võib omada kõiki reaalarvulisi väärtusi Diskreetne tunnus saavad omada väärtusi ainult kindlate vahemike järel 2. mittearvulised ehk kvalitatiivsed: Järjestustunnus loogiliselt järjestatavad (haridustasemed) 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 kesk
Kõik kommentaarid