7 0,001225 M(Sündmuste arv) 8 6,6E-005 P(A) 1 5. Rahakotis on 7 münti : kolm 10 sendist ja neli 20 sendist. Rahakotist võeti juhuslikult 3 münti , saadud raha su lieda juhulsik suurus x võimalikud väärtused üksikväärtuste tõenäosuses keskväärtus dispersioon jaotusfunkt. Graafik võimalikud variandid p x1 30 10+10+10; 0,02857 x2 40 10+10+20; 0,11429 10+20+10 0,11429 0,34286 20+10+10 0,11429 x3 50 10+20+20 0,17143 20+10+20 0,17143 0,51429 20+20+10 0,17143 x4 60 20+20+20 0,11429
vajalik eeltöö töötlemisele, mis koosneb järgmistest etappidest: 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
1. Uurimustöös esinevate mõistete ja tähistuste selgitused · Statistika teadus, mis käsitleb arvuandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist · Matemaatiline statistika matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid Statistikas on oluline uurimise objekt ja üldkogum. · Üldkogum esemete hulk, mille kohta tahetakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi · Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa · Tunnus omaduste seisukoht, mille kohaselt uuritakse objekti · Sagedus-jaotustabel tabel, mis näitab, mitmel korral on antud tunnus saanud antud väärtuse ning nende väärtuste sagedust protsentides · Jaotustabel tabel, mis näitab tunnuse väärtuste suhtelist esinemissagedust · Statistiline rida tunnuse väärtuste järjestamata rida · Variatsioonirida tunnuse väärtuste rida kasvavad või kahanevas järjekorras · Mood variatsioonirea kõige
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
Eksamitest Katse 1 ülevaade Alustatud reede, 23 märts 2012, 08:45 Lõpetatud reede, 23 märts 2012, 09:11 Aega kulus 25 minutit 19 sekundit Esialgne skoor 29.17/40 (73%) Hinne 29.17 maksimumist 40 Tagasiside Hea Leht: 1 2 (Järgmine) Näita kõiki küsimusi ühel lehel Question 1 Punktid: 3 Järgmine sagedustabel näitab 90 fänni rockkontserdi piletiostu järjekorras ootamisaegade jaotust (tunni täpsusega): Ootamisaeg 0 kuni 6 tundi 7 kuni 13 tundi 14 kuni 20 21 kuni 27 28 kuni 34 tundi tundi tundi Sagedus 5 27 30 20 8 Leidke järgmiste variantide seast õiged paarid. Valimi maht: Teise intervalli alumine piir: Teise intervalli osakaal: Kolmanda intervalli keskväärtus: Intervallide arv tabelis: Intervallide pikkus: Õige Selle esituse hinded 3/3. Question 2 Punktid: 1 Määra järgmiste mittearvuliste tun
Statistika uurimistöö. Õpilaste koolitee pikkus 1) Kogum: 12 klass Valim: 12a klassi 26 õpilast 2) Variatsioonirida (km): 0,2; 0,3; 1; 1; 1; 1; 1,5; 1,5; 1,5; 1,8; 2; 2,5; 3; 3; 5; 6; 7; 9; 9; 9; 10; 10; 20; 20; 20; 24 3) Sagedustabel ja sagedus-jaotustabel X (km) f W (%) 03 14 53,8 3,1 6 2 7,7 6,1 9 4 15,5 9,1 12 2 7,7 12,1 15 0 0 15,1 18 0 0 18,1 21 3 11,5 21,1 24 1 3,8 N= 26 100 4) Koolitee pikkus protsentuaalselt 60 50 40 w (%) 30 W
Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: 1. Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades 2. Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed 3. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed 4. Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures 5. Aegreaga ja selle tasandamise juures Valimivaatluse korral 1. Usalduspiiride laius sõltub väärtuste varieerumisest 2. Suurema valimi kasutamisel usalduspiirid laienevad 3. Valitud usaldatavus ei avalda mõju moodustatava valimi suurusele 4. Keskmine esindusviga ei sõltu valimi suurusest 5. Suurem valimi kasutamine vähendab väärtuste varieerumist üldkogumis Esindusviga on oma sisult: 1. Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena 2. Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine 3. Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus 4. Ei ükski eelnevatest
Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika uurib statistika teoreetilisi aluseid, ta uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum on kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi(Populatsioon).Valimiks nimetatakse mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Juhuslik valim, valimisse kuuluvad objektid valitakse välja täiesti juhuslikult üldkogumi kõigi objektide hulgast. Planeeritud valim valimisse kuuluvad objektid määratakse katseplaani järgi. Kõikne valim, valim langeb ühte üldkogumiga. Valim peab olema:*küllalt arvukas *igal üldkogumi objektil peab olema võrdne võimalus valimisse sattuda. Objekt-tunnustabel saab kasutada:* andmed õpilaste kohta* riigiakadeemiasse sisseastumiskatsed. Arvulised tunnused:*Pidev tunnus võib omandada kõiki reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast (kasv, kaal, aeg, te
Keskväärtus on: Oskab keegi? Minul ei tule üldse välja, mingi põhimõtteline viga 3*20 6*50 xi pi 50 50 0.666667 70 20+50 0.25 90 20+20+50 0.107143 110 20+20+20+50 0.011905 ndilised. Rahakotist võeti münte esimese viiekümnesendise saamiseni. Saadud rahasumma on juhuslik suurus. Xi*Pi Xi^2*Pi 22.22222 1111.111 19.44444 1361.111 14.28571 1285.714 8.730159 960.3175 4.126984 536.5079 1.190476 178.5714 70 5433.333 dispersioon 533.3333 ndilised. Rahakotist võeti münte esimese viiekümnesendise saamiseni. Saadud rahasumma on juhuslik suurus. xi pi xi*pi 50 0
1. (2) Kaks laskurit tulistavad ühte ja sama märklauda. Märklaua tabamise tõenäosus on vastavalt 0,7 ja 0,8. Leida tõenäosus, et märklauda ei tabata kui kumbki tulistab 2 korda. m= p= m= p= 0 0,09 0 0,04 1 0,42 1 0,32 P(A)= 2 0,49 2 0,64 2. (2) Kolm jahimeest laksksid põtra ning tabasid ühe kuuliga. Leida tõenäosus, et tabajaks oli esimen jahimees, kui tabamise tõenäosus on esimesel jahimehel 0,2; teisel 0,4 ja kolmandal 0,6. ???? 0,337778 3. (3) Kauplus sai 1000 klaaspudelis olevat jooki. Tõenäosus, et vedamisel puruneb üks pudel on 0,0 Leida tõenäosus, et kauplus sai rohkem kui kaks katkist pudelit. n=1000 p=0,003 lambda= 3 0 0,049787068 P(a) 0,42319 1 0,149361205
Statistika teadus, mis käsitleb arvandmete Objekt-tunnustabel tabel, kus uuritava kogumist, töötlemist ja analüüsimist. andmed on esitatud. Matemaatiline statistika matemaatika haru, Pidev tunnus võib omandada kõiki mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast (nt tegemise meetodeid. kaal, kasv, aeg ja temp). Üldkogum kas looduse või ühiskonna Diskreetne tunnus võib omandada vaid nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime üksteisest eraldatud väärtusi. Saadakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. tavaliselt loendamisel (nt perekonnaliikmete Valim mõõtmiseks võetud üldkoogumi osa. arv, õpilaste arv klassis) Juhuslik valim koostatud üldvalimi Järjestustunus tunnus, mille väärtusi saab nimekirjast juhusliikult välja valitud uuritavad sisu põhjal järjesta
Kvalitatiivse suuruse keskväärtuse muutumist, mis on tingitud nii kvantitatiivse teguri muutustest kui ka kvalitatiivse teguri enda muuutustest, iseloomustab Vali üks vastus. a. püsiva struktuuri indeks b. struktuurinihete indeks c. muutuva struktuuri indeks Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 2 Hinded: 1 Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel võetakse vastu sisukas hüpotees, kui Vali üks vastus. a. parameetri empiiriline väärtus on suurem kui kriitiline b. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on väiksem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus. c. parameetri empiirilise väärtuse absoluutväärtus on suurem kui kriitilise väärtuse absoluutväärtus; Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 3 Hinded: 1 Diskreetsel juhuslikul suurusel võib olla kolm väärtust : väärtus "2" tõenäosusega 0,2; väärtus "4" tõenäosusega 0,5 ja väärtus "7" tõenäosusega 0,3. Selle juhusliku suuruse keskväärtus on Vali
Statistika kodutöö Olga Dalton 12. B Saue Gümnaasium õpetaja Sirje-Tiiu Kreek 2010 1. Sissejuhatus Uuringu andmed põhinevad ühes internetiportaalis 23.02-25.02.2010 läbiviidud küsitlusel. Küsitlusele vastanud isikud on 18-29-vanused(keskmine vanus on 20,9 a). Projekti käigus uuritakse järgmiseid tunnuseid: a) Palju on küsitletul päevas vaba aega(keskmiselt)? punkt 2 b) Palju küsitletu veedab päeva jooksul aega Internetis(keskmiselt)? punkt 3 2. Vaba aeg 1) Statistiline rida(uuritava kogumi objektide mõõtmisel saadud vaadeldava tunnuse väärtuste rida). 6; 4; 3; 6; 2; 5; 4; 4; 12; 10; 12; 5; 3,5; 5; 13; 6; 2; 3; 8; 6; 3; 2; 1; 14; 4; 10; 4; 3; 11; 4 2) Variantsioonirida(kasvavalt või kahanevalt järjestatud tunnuse väärtuste rida) 1; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 3,5; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 5; 5; 5; 6; 6; 6; 6; 8; 10; 10; 11; 12; 12; 13; 14 3) Mood(tunnuse kõige sagedamini esinev väärt
4. Sageduse suhteline tihendus saadakse kui sagedus jagatakse intervalli vahesummaga ( ) 5. Kumulatiivne sagedus saadakse liites väärtuste juurde järgmise rea sageduse ( ) väärtus Histogramm on astmeline kujund, mis kujundab endal ristkülikuid, mille alused on võrdsed intervalli vahesummaga ( ) ning kõrgus võrdne sageduse suhtelise tihedusega . Pindala on alati võrdne 1-ga. Kumulatiivse sageduse graafik kujundab endal ristkülikuid, mille alused on võrdsed intervalli vahesummaga ( ) ja kõrgus võrdne kumulatiivse sagedusega , kasvades 0-st 1-ni. 2. Juhuslik sündmus. Tehted sündmustega. Sündmuse sagedus ja tõenäosus. Juhuslik sündmus võib toimida või mitte (täringu viskamisel võib tulla 3, võib ka mitte). Sündmuse A + B summa on sündmus, mille toimumine seisneb neist vähemalt ühe (A v B) toimumises. Sündmuse A x B korrutis
statistiline), mtteklassikalised(subjektiivne,intersubjektiivne) Juhuslikuks suuruseks nim suurust, mis järjekordse katse tulemusel omandab mingi mittennustatava väärtuse mingist võimalikust väärtuste hulgast. Diskreetne juhuslik suurus: võimalike väärtuste hulk on lõplik Pidev juhuslik suurus: võimelike väärtuste hulk on kontiinum Jaotusfunktsioon on tõenäosus, et juhusliku suuruse väärtus ei ületa funktsiooni argumenti. Jaotusfunktsioon peab rahuldama järgmisi tingimusi: monotoonsus (kui b>a, siis F(b)>F(a), normeeritus (x-lõpmatus korrral lim F(x)=0, xlõpmatus lim F(x)=1) Jaotustihedus on jaotusfunktsiooni tuletis. Arvkarakteristikud kujutavad endast mingeid jaotusseaduse järgi leitavad funktsionaale, millega opereerimine/arvutused on enamasti lihtsamad kui kogu jaotusseadusega opereerimine. Juhusliku suuruse arvkarakteristikuid võib jagada: moment ja mittemomentkarakteristikud, asendi-,hajuvus- ja kujukarakteristikud,
indeksanalüüs muutuva struktuuri indeks, püsiva struktuuri indeks muutuva struktuuri indeks, struktuurinihete, püsiva struktuuri tinglik hind, struktuurinihete indeks tööviljakus fisheri indeks, laspeyres indeks, paasche indeks test 5 vastandsündmuse tõenäosus sõltumatud statistiline tõenäosus, klassikaline tõenäosus, täielik süsteem teoreetiline tõenäosus, tinglik tõenäosus välistavad juhuslik suurus, jaotusfunktsioon pidev juhuslik suurus, jaotusseadus, jaotusfunktsioon keskväärtus diskreetne juhuslik suurus, dispersioon, integraal, mediaan, ülemine rada 19. 15, binoomjaotus, parameetrid, parameeter Test 6 pidev, diskreetne, poissoni jaotus, jaotusseadus jaotusseadus, eksponentjaotus normaaljaotus, normaaljaotus normaaljaotus negatiivne väärtus poissoni jaotus Test 7 kogum, klastervalik, kihtvalik, lihtne juhuvalik, süstemaatiline valik
3 8 ( x - µ )2 1 - 1 f norm = 2 e 2 f ühtl = 2 f eksp = e - x b-a 1) empiirilise jaotuse histogrammi graafik 2) hüpoteesile 4.1 vastava normaaljaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik 3) hüpoteesile 4.2 vastava eksponentjaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik 4) hüpoteesile 4.3 vastava ühtlase jaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik Kõik graafikud koos: 6. Graafikute koostamine: 1) empiirilise jaotusfunktsiooni graafik.
Viljandi Paalalinna Gümnaasium Uurimustöö Kas kinga number ja matemaatika hinne on omavahel seotud? Viljandi 2009 Sissejuhatus Selle uurimustöö käigus püüan ma välja selgitada, kas matemaatika hinne ja kinga number on omavahel kuidagi seotud? Valim koosneb 12C õpilastest ja valimi suuruseks on 22 inimest. Andmed Jrk. Kinga Matemaatika Nr. number hinne 1 41 4 2 46 3 3 38 3 4 37 4 5 44 5 6 45 4 7 40 4 8 38 5 9 39 4 10 39 3
0 , 0,0024 0 80-100 100 3 2 1 5 0,00256 9 1 Kokku 25 25 22 25 5.1 Empiirilise jaotuse histogrammi graafik 5.2 Hüpoteesile 4.1 vastava normaaljaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik 5.3 hüpoteesile 4.2 vastava eksponentjaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik 5.4 hüpoteesile 4.3 vastava ühtlase jaotuse tiheduse ja sellele vastava hüpoteetilise histogrammi graafik. Kõik koos: 6. Konstrueerida samas teljestikus järgmised graafikud: 6
Sündide arv aastate kaupa, kui palju oli poisse ja tüdrukuid. Objektid: aastad Üldkogum: aastad 1945-2009 Valim:iga kolmas aasta Tunnused: X-Poisid, Y-Tüdrukud Tunnuse X Tunnuse Y Aastad Poisid Tüdrukud variatsioonirida variatsioonirida 1947 11646 11075 6283 5884 1950 10440 9839 6531 6101 1953 10435 9711 6942 6567 1956 10107 9553 7176 6816 1959 10297 9641 8100 7675 1962 10419 9540 9260 8778 1965 9650 9259 9650 9259 1968 10184 9598 10107 9540 1971 11432 10686 10184 9553 1974
Aegrea komponendid: Üldjuhul eristatakse aegreas kolme komponenti: · Trend ehk arengutendents · Lühiajalised süstemaatilised võnked (sesoonsus, tsüklilisus vms) · Juhuslik komponent (hõlmab paljude juhuslike mõju avaldavate tegurite koondmõju) Trendiindeks= matemaatiline joon/algne keskmine(terve valimi). Kui see on alla1, siis matemaatilise joone väärtus on madalam kui keskmine. Trendi elimineerimine= algandmed/trendiindeks. Uus graafik. Kvartali indeks- paneme esialgse sirge kõikuma. Is= iga kvartali keskmine/algne keskmine. Korrigeeritud rida- matemaatiline joon* kvartaliindeks(leitud iga nt nelja kvartali keskmine/üldkeskmine) Nähtustevahelised seosed Seoseks nimetatakse olenevust, mille puhul ühtede objektide (nähtuste) olemasolu, puudumine või muutumine on teiste objektide olemasolu, puudumise või muutumise eelduseks (Näiteks: hind ja nõudlus; perekonna sissetulek ja tarbimiskulutused)
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
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
Jrk.nr. X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 2 M 35 A 1 EPÜ A 17 359 12 M 28 V 0 EPÜ M 7 309 23 M 48 A 1 TTÜ SL 35 289 24 M 28 A 1 TLÜ SL 12 289 25 M 26 V 0 TLÜ A 3 214 26 M 37 A 2 TLÜ L 15 319 27 M 30 A 2 TÜ M 12 349 32 M 28 V 0 EPÜ A 5 279 35 M 26
Kui suur on tõenäosus, et sajast istutatud puust läheb kasvama 63 kuni 75, kui ühe puu kasvamamine p= 0.7 n= 100 q= 0.3 a= 70 sigma= 4.582575695 F(x)= x2= 75 0.862383238 x1= 63 0.063315229 P(A)= 0.7991 Kahe objekti vahelise kauguse mõõtmisel tekkiv mõõtmisviga allub normaaljaotusele. Keskväärtus on Leida tõenäosus, et mõõdetud kauguse väärtus erineb tõelisest väärtusest mitte rohkem kui 15 meetr a= 5 sigma= 10 F(x)= x2= 15 0.8413447461 x1= -15 0.0227501319 P(A)= 0.8186 Tehas saadab lattu 500 kõrgekvaliteedilist toodet. Tõenäosus, et toode rikneb teel, on 0,02. Kui suur
RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT 1 SISUKORD 1 Kvantitatiivsed meetodid majanduses.........................................................................2 1.1 Põhimõisted .........................................................................................................3 1.2 Mõõtmisskaalad...................................................................................................5 2 Andmekogumit kirjeldavad parameetrid.....................................................................7 2.1 Statistilised keskmised......................................................................................... 7 2.2 Variatsiooninäitarvud...........................................................................................8 3 Valikuuringud............................................................................................................10 3.1 Valimid ja nende moodustamine...............
1445 1 60 156.1786 58.7501 χ^2kr (0,05; 7) = 14.07 χ^2emp = Σ(ni-ni')^2/n'i = 58.75 χ^2emp > χ^2kr 58.75 > 14.07 Hüpotees ei kehti, tegemist ei ole normaaljaotusega 6. Konstrueerida samas teljestikus graafikud: 6.1 Empiirilise jaotuse histogramm punktis 4 leitud grupeeritud valimile 6.2 Hüpoteetilise normaaljaotuse histogramm kooskõlas punktiga 5 6.3 Hüpoteetilise normaaljaotuse tihedusfunktsiooni f(x) graafik 6.4 Parameetritega a=0 ja b=100 hüpoteetilise ristkülikjaotuse tihedusfunktsiooni f(x) graafik 6.5 Kahe ristkülikjaotuse parameetritega a = 0 ja b = 100 summeeritud tihedusfunktsiooni f(x) graafik Hüpoteetiline jaotusfunktsioon Empiiriline jaotusfunktsioon Hüpoteetilise normaaljaotuse tihedusfunktsioon 14 0.018
Tartu Kutsehariduskeskus Ärinduse ja kaubanduse osakond Äk11 Kaili Olgo STASTISTIKA KOOLI SÕIDUAEGADE KOHTA Uurimustöö Juhendaja: Tiia Leego Tartu 2011 1 Sisukord: 1. Sissejuhatus...................................................................................................................3 2. Uurimustöös esinevate mõistete ja tähistuste selgitused...............................................4 3. Koondtabel sõiduaegade kohta......................................................................................6 4. Andmetöötlus.................................................................................................................7 5. Kokkuvõte...................................................................................................................10
Kirjeldav statistika - teeme järeldusi valimi piires. (sagedustabel-kui palju? kui suur osa?) Valim - uuritavad isikud/objektid. Vastajad Üldkogum - need kelle kohta tehakse järeldused. Valim peavad olema esinduslik (need proportsioonid, mis on üldkogus, peavad kehtima ka valimi korral), piisavalt suure inimeste hulgaga, igal üldkogu liikmel on võrdne võimalus sattuda valimisse. Objektid - uuritavad (rida) Tunnus - objektide omadus, nt mitu korda päevas sa sööd? küsimus (veerg) Väärtus - tulemus, vastus küsimusele.(lahtrites) N - objektide arv Kas väärtused on järjestatavad? Kas vahemikud on võrdsed? Nimitunnus - väärtused ei ole järjestatavad.Nt elukoht, lemmiktoit, Järjestustunnus - väärtused on üheselt järjestatavad, vahemikud ei ole võrdsed. Nt haridustase Intervalltunnus e arvtunnus - alati üheselt järjestatav ja vahemikud on võrdsed.Nt vanus, pikkus, kaal, kehamassi index, sissetulek. Sobib Pearsoni korrelatsiooni kordaja Binaarsed tunnused - kaks va
Leida tõenäosus, et viiest sidejaoskonnast vähemalt neli saavad ajalehed õigeaegselt. (0,8352) 22. Märgi tabamise tõenäosus on 0,25. Tulistati 21 lasku. Leida tõenäoseim tabamuste arv ning vastav tõenäosus. (5 ja 0,199) 23. Kindlustusagendil on üksikkliendiga lepingu sõlmimise tõenäosus 0,4. Agent kohtus 5 kliendiga. Koostada sõlmitud lepingute arvu jaotustabel. Leida vaadeldava juhusliku suuruse keskväärtus, dispersioon ja jaotusfunktsiooni graafik. (2 ja 1,2) 24. Sõiduki remondiks kuluv aeg (tundides) allub eksponentsiaalsele jaotusele parameetriga = 0,25. Kui suur on tõenäosus, et ühe sõiduki remondiaeg on alla kuue tunni? (0,777) 25. Tehase toodangu maht allub ligikaudselt normaaljaotusele keskväärtusega 134786 eset nädalas ja standardhälbega 13000 eset nädalas. 1) Leida tõenäosus, et nädala toodang ületab 150000 eset. (0,121) 2) Leida tõenäosus, et nädala toodang on väiksem kui 100000 eset. (0,0037) 28
5 0,007937 0,039683 Keskväärtus: 1,666667 Koostada tabamuste arvu kui juhusliku suuruse jaotustabel. Leida vaadeldava juhusliku suuruse dispersioon. 0,7 0,63 0,5 0,75 0,4 0,72 lised. Rahakotist võeti münte esimese viiekümnesendise saamiseni. Saadud rahasumma on juhuslik suurus. Leida 4 kahekümnelist 3 kahekümnelist 5 viiekümnelist 6 viiekümnelist V: 1,666667 V: uuruse dispersioon. n juhuslik suurus. Leida juhusliku suuruse jaotustabel ja keskväärtus.
1 10. klass Viljandi Täiskasvanute Gümnaasium KORDAMINE: FUNKTSIOONI GRAAFIK I Joonistel on kuue funktsiooni graafikud. Tee kindlaks, missuguste funktsioonidega on tegemist. 1 2 3 © Allar Veelmaa 2014 2 10. klass Viljandi Täiskasvanute Gümnaasium KORDAMINE: FUNKTSIOONI GRAAFIK II © Allar Veelmaa 2014 3
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.