Statistika konspekt (0)

Q: Millist testi kasutate ja millised eeldused peavad olema selleks täidetud?

Vastus leiad õppematerjalist: Statistika konspekt

Tartu Ülikool - Majandus - Sotsiaal- ja majandusstatistika alused

5 VÄGA HEA

Esitatud küsimused

Millist testi kasutate ja millised eeldused peavad olema selleks täidetud?

Tunnus on iseloomulik omadus, mille poolest nähtused üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad.

arvulised ehk kvantitatiivsed : Pidev tunnus – võib omada kõiki reaalarvulisi väärtusi
Diskreetne tunnus – saavad omada väärtusi ainult kindlate vahemike järel

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
6 – 8
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.
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 , keskmine lineaarhälve, dispersioon, standardhälve jt. Suhtelised variatsiooninäitarvud – erinevad variatsioonikoefitsiendid
Variatsiooniamplituud - Näitab variatsiooni ulatust kogumis (R = Xmax – Xmin)
Struktuurisuhtarv – osakogumimaht / üldkogumi maht
Koordinatsioonisuhtarv – osakogumi i maht / osakogumi j maht
Dünaamikasuhtarv – tunnuse väärtus ajaperioodil / tunnuse väärtus eelmisel perioodil
Hälbimissuhtarv – tunnuse individuaalväärtus / tunnuse “normaalväärtus”
Võrdlussuhtarv – osakogumi x maht kogumis N / osakogumi x maht kogumis Y
Intensiivsussuhtarv – üldkogum X / Üldkogum Y
Aritmeetilise keskmise omadus - Harmooniline keskmine -
Geomeetriline keskmine -
Ruutkeskmine -
Standardhälve – ruutkeskmine hälve, mis on hajuvuse statistiline mõõt.
Variatsioonikoefitsient – mõõdab suhtelist varieeruvust kogumi aritm. keskmisest. Väljendus %-des.
Keskmine lineaarhälve - rea liikmete väärtuste keskmine kaugus aritmeetilisest keskmisest
Dispersioon - Iseloomustab hajuvust aritm. Keskmisest.
Asümmeetria näitaja – kirjeldab andmete jaotuvust. Suhteline:
Paremkaldelistes ridades kasvavad variantide sagedused suhteliselt aeglaselt, langevad aga järsult. Nende ridade puhul on paiknevuse karakteristikute vahelised seosed vastupidised, s.o
Vasakkaldelistes ridades on keskmistest kõige väiksem mood, sest maksimum on vasakule "nihutatud". Vasakule poole ebasümmeetrilistele ridadele on iseloomulik väiksema väärtusega variantide rohkus. Sellises reas valitseb paiknevuse karakteristikute vahel järgmine seos:
Asümmeetrilisuse absoluutseks mõõt - jaotuse asümmeetrilisuse iseloomustamiseks
Ekstsessiivseks ehk positiivse ekstsessiga kõveraiks nimetatakse selliseid, mis on normaalsest tunduvalt püstakamad. Laugjamaid käsitatakse negatiivse ekstsessiga kõveraina.
Vahet üldkogumi ja valimi analoogiliste näitarvude arvväärtuste vahel nimetatakse esindus-, väljavõtu- ehk representatiivsusveaks.
Keskmise esindusvea arvutamine -
üldkogumis
Etteantud tõenäosusega esindusviga nimetatakse valimi piiresindusveaks ehk väljavõtu piirveaks
Piiresindusviga - , üldkogumi teadmisel
Valmi suuruse määramine -
Kui üldkogum on teada -
Dispersioonanalüüs (DA) – Uuritav tunnus peab olema arvtunnus. Tunnused on normaaljaotusega. Rohkem kui 2 võrreldavat kogumit.
Analüüsitakse reklaami asukoha mõju toote ostmisele. Valitakse 30 sarnast kauplust, kus ühe ja sama kauba reklaam paigutatakse erinevalt:
10 kaupluses aknale ,
10 poe sissekäigu juurde,
10 vahetult kauba müügileti juurde.
Tulemusi fikseeritakse müüdud kauba koguse (tükkide) järgi. Meie näites müügikogus on tulemus ehk funktsioonitunnus, millele oletuste kohaselt avaldab mõju reklaami asukoht kui argumenttunnus.
DA käigus otsitakse vastust küsimusele, kas argumenttunnus mõjutab statistiliselt olulisel määral funktsioonitunnuse väärtust. Otsime vastust küsimusele, kas reklaami paigutus mõjutab müügitulemust. Argumenttunnus kannab DA-s traditsiooniliselt faktori nime ning selle üksikväärtusi nimetatakse tasemeteks.
Meie näites on faktoril 3 taset: reklaam aknal , reklaam ukse juures ja reklaam letis.
DA liigitatakse vastavalt faktorite arvule ja iseloomule :

Kui uuritakse ühe faktori mõju funktsioonitunnusele, siis on tegemist ühefaktorilise DA-ga.
Kui uuritakse kahe faktori mõju, siis kahefaktorilise DA-ga.
Kui uuritakse kolme ja enama faktori mõju, siis mitmefaktorilise DA-ga.

T-test – kui valimeid on 1-2. Eelduseks , et uuritav tunnus on arvuline ja normaaljaotusega.
H0 – kooliskäidud aastate arv on normaaljaotusega (sisukas hüpotees)
H1 – kooliskäidud aastate arv ei ole normaaljaotusega (alternatiivne hüpotees)
Kui sig >=0.05 siis on H1, muidu H0. Suurte valimite puhul normaaljaotust ei pea kontrollima.
Dispersioonanalüüs – kui valimeid 3+
Kasutades kirjeldavat statistikat, uurige, milline on indiviidide keskmine abiellumisiga (tunnus agewed) ning seejärel testige hüpoteesi, kas mehed ja naised abielluvad esimest korda keskmiselt sama vanalt. Millist testi kasutate ja millised eeldused peavad olema selleks täidetud? Milline on varieeruvus soo lõikes? Esitage saadud tulemustest sisuline kokkuvõte.
2 valimiga t-test eeldused – arvuline tunnus, normaaljaotus , valemite sõltumatus, dispersioonide võrdsus gruppides
H0– vanuse abiellumisea disp. on võrdsed sugu lõikes
H1– vanuse abiellumisea disp. ei ole võrdne sugu lõikes
H0– keskm vanus on võrdne sugude lõikes
H1– keskm ei ole võrdne VASTUS
Funktsioonitunnus – arvuline, normaaljaotus , dispersioonid kõigis gruppides samad
Argumenttunnus – kategooriline , vähemalt 2 vaatlust igas grupis
Rühmadesisene hälve saadakse, liites kõigi kaupluse gruppide puhul nende keskmise müügikoguse suhtes arvutatud ruuthälbed.
Koguhälve saadakse, kui kõigi kaupluste müügikoguste ruuthälve üldkeskmise müügikoguse suhtes.
Rühmadevaheline hälve saadakse iga reklaamitüübi korral arvutatud keskmise müügikoguse ruuthälvetest üldkeskmise müügikoguse suhtes.
Indeksid on üldistavad näitarvud, mille abil iseloomustatakse tunnuste väärtuse muutumist ajas.
Statistikas kujutab indeks endast kahe arvu suhet, mis on leitud spetsiaalse metoodika järgi ja mis iseloomustab nähtuse muutumist ajas.
Indeksiteoorias võib eristada kaht peamist suunda:

Deskriptiivne ehk kirjeldav suund seab eesmärgiks niisuguste indeksiridade tuletamise, mis kirjeldaksid ülevaatlikult mitmesuguste nähtuste ajalist muutumist.
Analüütiliste indeksite põhiülesandeks on selgitada, kui suur on mingi nähtuse kujunemisel olnud teda mõjustanud tegurite suhtelised või absoluutsed mõjuulatused, mille kohta majanduslikust praktikast kogutud arvulistes lähteandmetes otsest informatsiooni ei ole.

Kaks peamist rühma indekseid tulenevalt nähtuse tüübist:

kvantitatiivseteks ehk ekstensiivseteks nähtusteks nagu toodete hulk, tööliste arv, tööpäevade arv, palgakulu jne
kvalitatiivsed ehk intensiivsed nähtused nagu toote hind, tööliste palgatase , tööviljakus

Kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed nähtused on omavahel tihedalt seotud. Kvalitatiivset nähtust (α) ja kvantitatiivset nähtust (β) nimetatakse omavahel materiaalselt seotuks, kui nende korrutisel (αβ=γ) on iseseisev majanduslik või materiaalne tähtsus.
Avaldise (αβ=γ) tüüpi tegurite ja resultaatnähtuse vahelisi võrdusi nimetatakse tegurisüsteemideks.

hind * kogus = toodangu maksumus
(EEK/tk) (tk) (EEK)
tööliste arv * tööviljakus = toodangu maht
(L) (Y/L) (Y)
aeg * kiirus = teepikkus
(h) (km/h) (km)
Üldkujul kirjutatakse kvantitatiivse nähtuse individuaalindeksi valem kujul:
1 – kvantitatiivse nähtuse väärtus vaadeldaval perioodil (aruandeperioodil);
0 – kvantitatiivse nähtuse väärtus võrdluse aluseks võetud perioodil (baasperioodil).
Teguriindeksiks nimetatakse üldindeksit, mis iseloomustab kahest (või mitmest) koos toimivast tegurist ainult ühe muutumise keskmist mõju resultaatnähtusele. Teise teguri mõju elimineeritakse. Indeksi arvutamise valemi üldkuju on järgmine:
(5.5)
- tegurnähtuste väärtus baasperioodil;
- tegurnähtuste aruandeperioodi tinglik väärtus.
Lähteandmetest tingituna pole alati aga võimalik kasutada arvutustes eespool toodud indeksi kuju. Avaldades kvalitatiivse nähtuse individuaalindeksist
kvalitatiivse teguri baasperioodi väärtuse
ja asendades sellega
väärtuse kvalitatiivse teguri agregaatindeksis, saadakse kvalitatiivse nähtuse üldindeks kaalutud harmoonilise keskmise kujul:
Kvalitatiivse teguri indekseid, näiteks hinnaindekseid, kasutatakse praktikas väga sageli harmoonilise keskmise kujul (nii leitakse näiteks tarbijahinna üldindeksid).
Ühte süsteemi kuuluvaid teguriindekseid nimetatakse üksteise suhtes süsteemseteks indeksiteks. Indeksisüsteemid rajanevad vastavate majanduslike nähtuste vahelistel tegelikel seostel, mida väljendavad valemeid nimetame tegurisüsteemideks.

Näide 1. Maksumuse ja keskmise hinna indeksanalüüs

Olgu meil teada sõiduautode Ford Sierra müügikäivet iseloomustavad andmed.
Autoturg
Müügikäive tegelikes hindades, mln krooni
Aruandeperioodil müüdud autode arvu muutus, protsenti
baasperiood
aruandeperiood
Tartu
1,74
1,91
–5
Pärnu
2,8
2,94
+6
Tallinn
3,72
4,02
+1
Esitatud andmete põhjal määrame:

kõikide autoturgude müügikäibe kogumuutuse ja osamuutused aruandeperioodil baasperioodiga võrreldes nii protsentides kui kroonides ;
autode keskmise müügihinna kogumuutuse ja osamuutused aruandeperioodil baasperioodiga võrreldes nii protsentides kui kroonides kõikidel autoturgudel kokku.

Lahendus:
Lahendust alustame sellest, et valime antud tegurisüsteemi dünaamika uurimiseks sobiva indeksisüsteemi:
Autode müügikäibe kogumuutuse protsentides saame koondindeksi
abil:
Autode müügikäibe kogukasv kroonides on
mln krooni.
Kokkuvõttes saame öelda, et sõiduautode Ford Sierra müügikäive kasvas aruandeperioodil baasperioodiga võrreldes nii hindade kui ka müüdud autode arvu muutumise tõttu 7,4% ehk 0,61 mln krooni võrra.
Niiviisi arvutatud kogumuutuse saame kahe teguri vahel jagada osamuutusteks:

Hindade muutumisest tingitud osamuutuse protsentides saame abil. valemina kasutame tema teisendatud kuju, kus nimetajas olev on individuaalindeksi valemile toetudes asendatud:
Autode müügihindade muutumisest tingitud käibe osamuutus kroonides on
mln krooni.
2. Müüdud autode arvu muutumisest tingitud käibe osamuutuse protsentides saame abil. valemina kasutame tema teisendatud kuju, kus lugejas olev
on individuaalindeksi
valemile toetudes asendatud:
Müüdud autode arvu muutumisest tingitud käibe osamuutus kroonides on
mln krooni.
Kokkuvõttes saame osamuutuste kohta öelda, et sõiduautode Ford Sierra müügikäive kasvas hindade arvelt 5,8% ehk 0,49 mln krooni ning müüdud autode arvu arvelt 1,5% ehk 0,12 mln krooni.
Arvutuste kontrollimiseks kasutame järgmisi seoseid :

osamuutusi väljendavate indeksite korrutis peab ligikaudu võrduma kogumuutust näitava indeksiga

kroonides arvutatud osamuutuste summa peab võrduma kroonides arvutatud kogumuutusega

Toodud andmetel arvutage:

kaubakäibe maksumuse üldindeks;

hinna üldindeks;

kaubakäibe füüsilise mahu üldindeks;

sääst (enamkulu), mille tarbijad said seoses hindade muutumisega.
Andke tulemustele lühike tõlgendus.
Lahendus: Alustame ülesande lahendust sellega, et vaatame, millised andmed meil teada on ning milline on antud ülesande sisuline teguritesüsteem. Kaubakäive sõltub hinnast ja müüdud kogustest, kusjuures hind on kvalitatiivne tunnus ning müüdud kogused oleks kvantitatiivne tunnus. Antud ülesandes on meil teada kaubakäive () ning hinnamuutus protsentides (). Hinnamuutuse protsentides peame avaldama indeksitena (vt tabel).
Kaubagrupp
Kaubakäive tegelikes hindades, 1000 krooni
Hinna muutus
Hinna muutus
baasperiood
aruandeperiood
protsentides
indeksina
Juurvili
233,5
285,0
-10
0,90
285,0/0,90=316,7
Lihatooted
345,0
340,6
+4
1,04
340,6/1,04=327,5
Teraviljasaadused
121,5
129,4
–
1,00
129,4/1,00=129,4
700,0
755,0
773,6
Arvutame välja kaubakäibe maksumuse üldindeksi ehk koondindeksi . Selleks peame vastavates tulpades olevad andmed summeerima (vt tabel) ning saame . Sisuliselt näitab see indeks, et kaubakäive aruandeperioodil võrreldes baasperioodiga kasvas 7,9% nii hindade kui müüdud koguste muutuste tõttu.
Edasi arvutame välja hinna üldindeksi ehk kvalitatiivse teguri üldindeksi . Kuna meil pole teada korrutist , peame selle leidma, kasutades iga kaubagrupi individuaalindekseid ( ning siit saame avaldada ). Tehes vastava teisenduse valemisse, saame . Teeme nüüd vastavad arvutused tabelis ja leiame vajaliku tulba summa (vt tabel). Edasi, kasutades kvalitatiivse teguri indeksi valemit, saame . Seega saime teada, et hinnad keskmiselt langesid 0,976 korda ehk 2,4 protsenti ning kaubakäive vähenes hindade muutuste tõttu keskmiselt 2,4 protsenti.
Edasi on meil vaja leida kaubakäibe füüsilise mahu üldindeks ehk kvantitatiivse teguri indeks . Jällegi on vaja teha väikesed teisendused ning asendada valemisse
ning saame järgneva valemi . Kui vaatame tabelit, siis on meil kõik vajalikud andmed olemas ning saame leida vastava indeksi
ehk siis saime teada et müüdud kogused kasvasid keskmiselt 1,105 korda ehk 10,5 protsenti ning müüdud koguste muutuste tõttu suurenes kaubakäive keskmiselt 10,5 protsenti.
Oma arvutuste õigsuse kontrollimiseks vaatame, kas kehtib järgmine seos indeksite vahel . Meie ülesandes .
Edasi vaatame, kui palju säästsid või pidid tarbijad rohkem maksma, seoses asetleidnud muutustega aruandeperioodil võrreldes baasperioodiga. Tarbijate kogu enamkulu oli 755-700=55 tuhat krooni, mis tekkis seoses hindade ja müüdud koguste muutustega. Hindade muutustest tingituna säästsid tarbijad 755-773,6=-18,6 tuhat krooni ning müüdud koguste muutuste tõttu kulutasid rohkem 773,6-100=73,6 tuhat krooni. Kontrollimiseks: 55=73,6-18,6.
Kõigil teguriindeksitel on kaks erinevat majanduslikku tähendust

üldistav tähendus – näitab nii kvantitatiivse kui kvalitatiivse teguri keskmist või üldist muutumist

analüütiline tähendus – mitu korda suurenes või vähenes resultaatnähtus kvantitatiivse või kvalitatiivse teguri muutumise tagajärjel
Teist järku parabool sobib niisuguste aegridade tasandamiseks , kus rea tasemed kasvavad (vähenevad) teatud piirini ning seejärel hakkavad aja kulgedes vähenema (kasvama).

Parameetrite a0, a1 ja a2 normaalvõrrandite süsteem:
Leiame parabooli parameetrite a0, a1 ja a2 hinnangud normaalvõrrandite süsteemist

Interpoleerimine – aegrea puuduvate elementide arvväärtuste leidmine
Ekstrapoleerimine – trendi retrospektiivne ja/või perspektiivne leidmine
Statistiline prognoosimine ja terve hulk lihtsamaid prognoosimudeleid tugineb senise arengutrendi kindlaksmääramisel ja selle ekstrapoleerimisele tulevikku
Aproksimeerimisviga -
Mudeli headust mõõdetakse enamasti tema kirjeldatuse tasemega ehk determinatsioonikordajaga, R2

Näitab kui palju sõltuva muutuja (y) hajuvusest seletav muutuja (trend, t) kirjeldab
Omab väärtusi vahemikus [0, 1]; mida kõrgem, seda paremini seletav tunnus sõltuva tunnuse hajuvust kirjeldab

Üldjuhul eristatakse aegreas kolme komponenti:

Trend ehk arengutendents
Lühiajalised süstemaatilised võnked (sesoonsus, tsüklilisus vms)
Juhuslik komponent (hõlmab paljude juhuslike mõju avaldavate tegurite koondmõju)

Aegrea komponentide arvuliseks iseloomustamiseks leitakse vastavad indeksid:

üldist varieerumist iseloomustav ehk kogukõikumise indeks
trendi indeks
hooajalisuse ehk sesoonsuse indeks
jääkkomponent

Libisevaks keskmiseks nimetatakse pikemat perioodi hõlmava aegrea teatavast arvust järjestikustest elementidest leitavat suhteliselt lühema perioodi keskmist. Osaperioodide arvu, mida libisev keskmine hõlmab, nimetatakse libisemissammu pikkuseks, c (tavaliselt mingi paaritu arv)
Geomeetriline keskmine – keskmise kasvutempo leidmiseks
Kronoloogiline keskmine – momentrea keskmise taseme leidmiseks
Juurdekasvude juurdekasvud ehk teist järku diferentsid on absoluutsed juurdekasvu näitajad.
Juurdekasvutempo on absoluutse juurdekasvu ning selle arvutamisel aluseks võetud aegrea elemendi väärtuse suhe.
Korrelatsioonikordaja väärtus on vahemikus: -1  r  1
= |1| – siis on tegemist funktsionaalse seosega
> |0,7| - siis on tegemist tugeva seosega
= 0 – siis nähtuste vahel seost ei ole
Paariskorrelatsioonikordaja ehk Pearsoni korrelatsioonikordaja ( arvtunnused , lineaarne seos)
Järjestustunnuste korral kasutatavad seosekordajad on: Spearmanni korrelatsioonikordaja, Fechneri korrelatsioonikordaja, Kordaja , Somersi d, Kendalli korrelatsioonikordaja ja Kendalli 
Kendalli korrelatsioonikordajad: Kui tunnustel ei ole korduvaid väärtusi, saame välja arvutada Kendalli korrelatsioonikordaja. Kui esineb võrdseid tunnuseid, kasutatakse Kendalli .
Determinatsioonikordaja – näitab, millise osa üldvariatsioonist on kirjeldatud argumenttunnuse muutumisega.
Seose kuju uurimist nimetatakse regressioonanalüüsiks. Seose kuju uurimisel kasutatakse vähimruutude meetodit. Seoste uurimise puhul määratakse kindlaks sõltumatu tunnus (x) ja sõltuv tunnus (y).
Regressioonikordaja (b) – näitab, kui palju suureneb resultaatsuurus keskmiselt, kui argumendi x arvväärtus kasvab ühe ühiku võrra.
Et tulemusi laiendada üldkogumile testime:
H0: kor. kordaja üldkogumis on 0
H1: kor. kordaja üldkogumis ei ole 0

Leiame testistatistiku

tr on jaotunud t-jaotusega vabadusastmete arvul n-2
Kasutame Studenti t jaotust, t-jaotuse tabeli väärtus (a=0.05, df=8) on 2.306 -> ttabel Äripäev 07.12.2007 kirjutab: “Tarbijahinnaindeksi muutus oli 2007. aasta novembris võrreldes eelmise aasta novembriga 9,1%, enim kallinesid teenuste ning toidukaupade hinnad”. Mis näitajat aegridade teooriast on kasutatud? Milliseid andmeid on arvutustes kasutatud ning milliste matemaatiliste tehete tulemusena saadud näitaja saadud? Tegu on juurdekasvutempoga
Juurdekasvutempo = (Tarbijahinnaindeks_nov2007 / Tarbijahinnaindeks_nov2006 – 1) * 100 = 9,1%

.DOCX Laadi alla originaalfail 10 lk · .docx · 249 allalaadimist

50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.

~ 10 lehte Lehekülgede arv dokumendis

2011-12-13 Kuupäev, millal dokument üles laeti

249 laadimist Kokku alla laetud

0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid

OmaKodu Õppematerjali autor

statistika konspekt

Sarnased õppematerjalid

doc

Statistika konspekt

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

Majandus

doc

Statistika eksamiks kordamiseks küsimused

 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)

Ettevõtluse alused

docx

Statistika mõisted, valemid ja aegridade analüüs

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 nimetataks

Statistika

docx

Statistika kordamisküsimused

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

Statistika

doc

Standardhälve, SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS

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.

Statistika

pdf

Analüürimeetodid äriuuringutes kordamisküsimused

1. Milline on Lagrange'i kordaja optimaalse väärtuse majanduslik tõlgendus tingliku ekstreemumi (võrduskitsendusega) ülesandes? Lagrange'i kordaja optimaalne väärtus O* x näitab, et ressursi varu b y suurendamisel hakkab toodangukoguse maksimaalne väärtus suurenema kiirusega x (nt eelarvetingimusel 4 K L 9 on toodangukoguse maksimaalne väärtus Qmax 1,125;4,5 | 5,06 , st ressursi varu suurenemisel ühiku võrra on maksimaalne väärtus suurenenud ligikaudu 1 võrra). 2. Kuidas tõlgendatakse varihindade optimaalseid väärtusi LP ülesande lahendi tundlikkuse seisukohalt? Võrrelge Lagrange'i kordaja tõlgendusega. Varihinnaks on Lagrange'i kordaja väärtus. Ressursi varihind on täiendav (varjatud) kasum, mida oleks võimalik saada vastava ressursi ühe lisaühiku kasutamisel. Varihindade optimaalsed väärtused LP ülesandes näitavad, kui tundlik on sihifunktsioon maksimaalne väärtus sellele, kui muudetakse ära kitsenduse väärtus ülesandes (parem pool). 3. Mill

Analüüsimeetodid äriuuringutes

docx

Statistika eksamiküsimused

- 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.

Algebra I

docx

Statistika testid

Sissejuhatus - Test 1 1. Järjesta skaalad informatiivsuse järgi, alustades kõige vähem informatiivsemast a. kõige vähem informatiivsem nimiskaala b. suurema informatiivsusega järjestusskaala c. kõige informatiivsem intervallskaala 2. Uuringufirma viib Eesti elanikkonna hulgas läbi tööjõu-uuringut. Vali õiged terminid, mis tähistavad toodud mõisteid. a. Eesti elanik objekt b. Uuringu teostamiseks kasutatakse intervjuusid mõõtmismeetod c. Tallinna elanikud osakogum d. need isikud, keda küsitletakse valim e. Intervjuul esitatavate küsimuste komplekt mõõtmisvahend f. Eesti elanikkond üldkogum g. inimese vanus tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr osakogum i. inimese sissetulek tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? a. küsimustiku

Majandusstatistika

Rohkem sarnaseid