Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Statistika mõisted". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
valim, üldkogum, matemaatika, statistiliste, piirkonnast, meetodeid, diskreetne, soovime, perekonnaliikmete, nominaaltunnus, mingite, uuritavateStatistika 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
Matemaatilise statistika kordamisküsimused õpikust 1. Selgita, millega tegeleb statistika, millega matemaatiline statistika. Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika on matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemiste meetodeid. 2. Mis on üldkogum, mis valim? Too näiteid. Üldkogum on looduse/ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Üldkogumi osa nimetatakse valimiks. Valim: - Igal üldkogumi objektil peab olema võimalus valimisse sattuda. -Valim peab olema arvukas. Kõikne valim ehk üldkogum. 3. Mis on planeeritud valim, mis juhuslik valim? Millist valimit nimetatakse kõikseks valimiks? Planeeritud võtame üldkogumist planeeritult välja uuritavad objektid.
STATISTIKA-teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötelmist ja analüüsimistMATEMAATILINE STAT-matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeidÜLDKOGUM-looduse/ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldus. VALIM-mõõtmiseks võetud üldkogumi osaPLANEERITUD VALIM-uurimisele kuluvat aega ja raha saab kokku hoida, aga tulemused võivad ikkagi tulla vajaliku täpsusegaJUHUSLIK VALIM-saame, kui koostame üldkogumist
Statistika - teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika on matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum on kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Valimiks nimetatakse mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valim peab olema küllalt arvukas ming igal üldkogumi objektil peab olema võimalus valimisse sattuda. Arvtunnused(väärtuseks on arvud) on näiteks pikkus, kaal, vanus, keskmine hinne, kinganumber, rahvaarv ja riigi pindala. Mittearvulised tunnused(ei ole arvulised) on näiteks sugu, rahvus, haridus, juuste värv, perekonnaseis jne. Mittearvulised tunnused jagunevad
Matemaatiline statistika - Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. - Üldkogum on looduse/ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. - Üldkogumi osa nimetatakse valimiks. Valim: - Igal üldkogumi objektil peab olema võimalus valimisse sattuda. -Valim peab olema arvukas. Kõikne valim ehk üldkogum. Andmete kogumine ja ettevalmistamine töötlemiseks 1) Arvtunnus (kvantitatiivne) - diskreetsed -pidevad -Juhuslik valik -Planeeritud valik -Järjestatud 2) Mittearvtunnus (mittekvantitatiivne) -kodeeritud -Nominaaltunnus: Pärast kodeerimist ei ole mõtet järjestada. -Järjestustunnus: 5 v.hea; 4 hea; 3 rahuldav jne.
Vastanute sugu ja reisieelistused 9 Sõiduvahendid 10 Kaugeimad sihtpunktid 11 Õpitulemused 12 NRG õpilased ja võõrkeeled 13 Vanuse ja sõiduvahendi vaheline seos 16 Kokkuvõte 17 Statistika mõisted Statistika teadus, mis käsitleb andmete kogumist, töötlemist, analüüsimist ja kokkuvõtlikku esitamist. Matemaatiline statistika matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valim peab olema küllalt arvukas ja igal üldkogumi objektil peab olema võrdne võimalus valimisse sattuda. Valimi moodustamiseks on kolm võimalust: · Juhuslik valim (juhuslikult valitud uuritavad objektid)
Andmed mingi tunnus või omadus. Tunnus omadus, nt keskmine pikkus, kummas paralleelklassis läks matemaatika eksamitöö paremini jne. Arvuline tunnus väärtuseks on arvud, nt pikkus, palk, hinne jne. Mittearvuline tunnus väärtuseks ei ole arvud, nt sugu, rahvus, haridus, juuste värv. Järjestustunnus tunnus, mille väärtusi saab sisu põhjal järjestada, nt matemaatika kt hinne, skaala küsitluses. Nominaaltunnus tunnus, millel on rohkem kui kaks erinevat väärtust, kuid ei leidu ühtegi sisulist järjestust, mis haaraks kõik tunnuse väärtused, nt rahvus, silmade värv. Binaarne tunnus ainult kaks teineteist välistavat tunnust, nt sugu. Pidev tunnus võib omandada kõiki reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast, nt kaal, kasv, aeg, temperatuur. Diskreetne tunnus - tunnus võib omandada vaid üksteisest eraldatud väärtusi, väärtused
Defineeri mõisted: Statistika Matemaatiline statistika Üldkogum. Näide. Üldkogu uurimisel on kaks võimalust: Valim. Kuidas on seotud üldkogu ja valim? Millised on nõuded valimile? Valimi moodustamise viisid. Statistiline rida. Variatsioonirida. Sagedustabel. Diagramm. Mood. Mediaan. Aritmeetiline keskmine. Variatsiooni ulatus. Hälve. Dispersioon. Standardhälve. Korrelatsiooniväli. Normaaljaotus. Statistika mõisted Andmete esitamine 1.Statistika - teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. 2.Matemaatiline statistika on matemaatika haru, mis uurib statistiliste
Test 1 küsimused ja vastused: 1. Selgita valimi mõistet. Kuidas tagada valimi juhuslikkus ning milleks seda vaja on? Valim on üks osa meid huvitavast sarnaste objektide hulgast - üldkogumist. Selleks, et valim annaks üldkogumi kohta objektiivset ja usaldatavat informatsiooni, tuleb valimi liikmed valida juhuslikult. Juhuslikkuse printsiibi rakendamiseks on mitmeid võimalusi, näiteks loosimine, arvude genereerimine arvutil, valimine iga teatud fikseeritud sammu tagant (näiteks iga 10.) jne. 2. Mille poolest erinevad diskreetsed ja pidevad tunnused? Too mõlema kohta näiteid! Pidev tunnus võib omandada kõiki reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast, omab
Started on pühapäev, 12 veebruar 2017, 8:25 State Finished Completed on pühapäev, 12 veebruar 2017, 8:44 Time taken 18 mins 38 secs Marks 19.0/20.0 Grade 5.7 out of 6.0 ( 95 %) Question 1 Selgita valimi mõistet. Kuidas tagada valimi juhuslikkus ning milleks seda vaja on? Complete Mark 4.0 out of 5.0 Valim - üldkogumist väljavalitud väike objektide grupp, kellelt saadud andmete põhjal tehakse järeldus terve üldkogumi kohta. Selleks, et tagada valimi juhuslikkus on mitmeid võimalusi. Näiteks: juhuväljavõtt, süstemaatiline väljavõtt, tüüp- ehk seeriaväljavõtt, kõikne valim. Selleks, et valim annaks üldkogumi kohta objektiivset ja usaldatavat
Statistika mõisted 1) Andmete esitamine Statistiline rida- uuritava kogumi objektide mõõtmisel saadud vaadeldava tunnuse väärtuste rida Variatsioonrida- väärtuse kasvamise või kahanemise järgi järjestatud valim Sagedustabel- võtab andmebaasist kokku mitmel objektil esineb antud väärtus ehk esitab vastava sageduse Diagramm- andmete esitamise graafiline viis 2) Asendit kirjeldavad Mood- tunnuse kõige enam esinev väärtus Mediaan- tunnuse väärtus, mille väiksemaid ja suuremaid väärtusi on võrdne arv Aritmeetiline keskmine- arvusuuruste summa jagatis nende suuruste koguarvuga 3) Hajuvust iseloomustavad Variatsiooni ulatus- tunnuse suurim ja vähim väärtus
1 Valimid ja nende moodustamine........................................................................10 3.2 Valimvaatlus ......................................................................................................11 3.2.1 Valimvaatluse tüübid ..................................................................................11 3.3 Valimvaatluse meetodid ....................................................................................11 3.3.1 Mittetõenäosuslik valim ............................................................................. 12 3.4 Tõenäosuslik valim ............................................................................................12 3.4.1 Vaatlusvead ................................................................................................ 12 3.4.2 Mitte valimi vead.........................................................................................13 3.4.3 Vaatlusvead ............................
kohta. · piiratud andmed; · sobilik alusmaterjaliks uuritavate objektide hulga kitsendamisel. Freim (frame), loend üldkogumi nimekiri, mis võimaldab pääsemist üldkogumi elementide juurde Valik · Kui kõiki üldkogumi objekte üle mõõta pole võimalik (või siis otstarbekas), tuleb mõõta nii palju elemente, kui palju on võimalik ja vajalik. Mõõtmiseks valitud objektid moodustavad valimi. · Kuna valim on ainult osa üldkogumist, siis tehtud järeldused ei saa olla absoluutselt õiged. · Eelkõige matemaatiline statistika abil töötatakse välja meetodid kõige ohutumate järelduste tegemiseks, st risk eksida otsuse tegemisel muudetakse võimalikult väikeseks ja seda riski on reeglina võimalik hinnata. Valikuuringud: matemaatilised alused 1897 Kiaer: valim peab peegeldama üldkogumit, valik kas juhuslik või eesmärgipärane 1937 Neyman: suund juhuslikule valikule
Valikumeetodi all mõeldakse uurimuse jaoks valimi moodustamist. ANDMETE KOGUMINE JA ETTEVALMISTAMINE TÖÖTLEMISEKS 1. Põhimõisted. Statistiline andmestik 1.1. Üldkogum ja valim Vihaselt viskas eesti keele õpetaja Üte ajalehe käest. "See statistika on üks suur jama. Muudkui uurivad ja uurivad. Nüüd siis noorte perede keskmine sissetulek. Mina neid uurimusi ei usu. Minu viiekümne eluaasta jooksul ei ole minu käest keegi midagi küsinud." "Aga rahvaloendus ? Ja valimised ? Pealegi, noorte perede uurimise korral ei kuulunud sa üldkogumisse, " pomises matemaatikaõpetaja Pluss ning parandas kontrolltöid edasi. "Kuhu ma ei kuulunud ?" oli õpetaja
Reaalgümnaasiumi abiturientidega, kelle seisavad peagi ees eksamid. Kõige selle uurimistöö analüüsiks kasutasin Excelis järgnevaid valemeid: Countif tingimustega loendamine. Average keskväärtus. Max maksimaalne element. Min minimaalne element. Mode mood. Correl korrelatsioon. Median mediaan. Stdev- standardhälve. Andmekirjeldus 1. Sugu : M-mees, N-naine ; binaarne tunnus 2. Klass: 12a, 12b, 12c ; nominaaltunnus 3. Kui vanalt esmalt alkoholi tarbisid? diskreetne arvtunnus 4. Kas tarbid ka pidudel alkoholi? : JAH/EI ; binaarne tunnus 5. Kui tihti alkoholi tarbid? valikvastus: 1 - mitte kunagi 2 - kord aastas 3 - kord kuus 4 - kord nädalas 5 - rohkem ; nominaaltunnused 6. Kui tihti tarbitakse kodus alkoholi? valikvastus:
aasta Sissejuhatus Minu uurimustöö eesmärgiks on teada saada kas ajaloo hindel on seos ühiskonnaõpetuse hindega või vastupidi. Valisin sellise teema, sest tahtsin teada saada kas ajaloo hinne sõltub ühiskonna hindest või vastupidi, või kas kahe aine vahel on üldse seost. Eelkõige tundus teema huvitav, sest kahte ainet õpetab üks õpetaja. Hüpotees: Kas ajaloo ja ühiskonnaõpetuse hinded on omavahel seoses? Uurimustöö üldkogum on 9. Klass, millest valimi moodustab 20 õpilast. 10 poissi ja 10 tüdrukut. Hinded sain teada suulise küsitlemise teel. Mõlema aine hinnete puhul on tegemist järjestustunnustega. Kõik arvutused on tehtud Microsoft Excelis vastavate valemitega. 1. Uurimustöös esinevate mõistete ja tähistuste selgitused 1. Statistika teadus, mis käsitleb arvuandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. 2
...................................................................................... 10 2 Sissejuhatus Antud uurimustöö on koostatud Carolina Tantsustuudio vanema rühma tantsijate põhjal. Uurisin, mitu aastat on igaüks tantsimas käinud. Uurimustöös esinevad mõisted, tähised ja seletused · 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
Kordamine arvestustööks 1. Mis on üldkogum? Üldkogumehk populatsioon huvialuste objektide hulk (lõpmatu). on objektide (nähtuste, isendite, protsesside) hulk, mille kohta soovitakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi 2. Mis on valim? Esinduslik valim. Valimmõõdetud objektide hulk (lõplik). on üldkogumist eraldatud objektide hulk, mille mõõtmise ja vaatlemise alusel tehakse järeldusi üldkogumi kohta. Igal üldkogumi elemendil peab olema võrdne võimalus valimisse sattumiseks Esinduslik valim -valimisse saGunud isikud peavad esindama populatsioonis esinevaid uuritavaid tunnuseid 3. Mis on andmestik? Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidevvõib omada väärtusi mingil lõigul.
võrdsed.Nt vanus, pikkus, kaal, kehamassi index, sissetulek. Sobib Pearsoni korrelatsiooni kordaja Binaarsed tunnused - kaks varianti, nt sugu Õige meetodi valik sõltub – küsimuse tüübis, andmete tüübist ja sihtrühmast (milline esitlus viis on sobilik jne). Kvantitatiivne uuring - annab vastuse küsimustele mida, kui palju, kes, millal, kus, mis on parem? andmestik kogutakse meetoditega, mis võimaldavad arvulist mõõtmist ning järeldusi tehakse statistiliste järelduste põhjal. Nt ankeetküsitlus, võrguküsitlus, postküsitlus. Kvalitatiivne uuring – annab vastuse küsimustele kuidas, millist, miks, millised omadused? uuritakse nähtusi nende loomulikus keskkonnas ning püütakse ilminguid mõtestada ja tõlgendada nende tähenduste kaudu mida inimesed neile annavad. Vaatlus, intervjuu, Reliaablus- uurimuse korratavus, näidatakse, et tulemused ei ole juhuslikud. Oluline on kogu uurimisprotsessi täpne ja põhjalik
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, mingi tegevuse jaoks kulunud aeg Kuidas arvväärtused esinevad? Diskreetne skaala Pidev skaala Nimiskaalas ja järjestusskaalas mõõdetud tunnused – kvalitatiivsed tunnused Intervallskaalas mõõdetud tunnused – kvantitatiivsed tunnused Süstemaatiline viga – ebatäpne mõõtmisvahend (kell, kaal) või halvasti sõnastatud küsimus ankeedis Juhuslik viga – mõjutab mõõtmistulemust kord ühes, kord teises suunas Ekse – jäme viga, enamasti põhjustatud inimlikest eksimustest – näiteks jäeti sisestamata üks arvus
nende tähistused on eraldi välja toodud. Eesmärk teada saada: 1) kui palju kulub sõitmiseks päevas? 2) kas sõiduaeg on iga päev sama? 3) mis põhjustab erinevusi? 3 2. 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 · Sagedustabel tabel, mis näitab, mitmel korral on antud tunnus saanud antud väärtuse.
Punkthinnangud Matemaatilise statistika ülesanne Matemaatiline statistika on teadus, mis käsitleb katse- või vaatlusandmete kogumise, klassifitseerimise ja oluliste karakteristikute hindamise meetodeid. Matemaatiline statistika ülesanded: 1. Juhusliku suuruse X mõõtmise käigus on saadud sõltumatud tulemused x1, x2, ... , xn. Nende tulemuste põhjal tuleb hinnata selle juhusliku suuruse jaotusfunktsiooni F(x). 2. Jaotuse parameetrite hindamine: Valimi põhjal tuleb otsustada, millised on üldkogumi jaotust iseloomustava jaotusfunktsiooni parameetrid. Näiteks normaaljaotuse korral tuleb hinnata keskväärtust ja standardhälvet (dispersiooni). 3
Tingimuste lahtrisse tuleb sisestada muutujate väärtuste koodid! Tähelepanu! Et analüüs sassi ei läheks, tuleb pidevalt jälgida, kas filter on peal või mitte. SPSS-i tabeli akna all paremal nurgas on vastav indikaator (“Filter On”). Uute muutujate moodustamine Transform – Recode – Into Different Variables Vasakpoolsest kastist saab noolenupuga keskmisesse tuua muutuja, mida soovime uueks muutujaks ümber kodeerida. Output Variable’i alla Name lahtrisse tuleb sisestada uue muutuja nimi. Selle viimiseks keskmisesse kasti tuleb vajutada nupule Change. Nupu Old and New Values… alt saame määrata ümberkodeerimise tingimusi: 1. Old Value aknapooles saame sisestada vana muutuja väärtusi kas ühekaupa (Value, System-missing, System-or user-missing), väärtuste piirkonna alusel (Range), kuni mingi väärtuseni (Range – Lowest through), alates
seoseks ning korrelatiivne ehk mittetäielik seos valitseb nähtuste vahel siis, kui ühe suuruse igale arvväärtusele vastab teise suuruse hulk arvväärtusi, mis jaotuvad selliselt, et igaüks neid võib esineda teatud tõenäosusega. Korrelatsioon on kahe omaduse või muutuja seose mõõt. Korrelatsiooni ilmnemine ei eelda aga põhjus-tagajärje suhet kahe muutuja vahel. Korrelatsiooniteooria käsitleb korrelatsioonianalüüsi ja sellega vahetult seotud regressioonianalüüsi meetodeid. Eristatakse korrelatiivseid seoseid kahe nähtuse vahel ehk paariskorrelatsiooni ning korrelatiivseid seoseid mitme nähtuse vahel ehk mitmest korrelatsiooni. Mittetäielik seos- korrelatiivne seos. Seose suund loetakse positiivseks kui ühe tunnuse väärtuse kasvades kasvavad ka teise tunnuse väärtused ning negatiivseks kui ühe tunnuse väärtuste kasvades teise tunnuse väärtused kahanevad.
hinnet ning nende ainete keskmist hinnet. Samuti on välja toodud ka kõik kogutud andmed tabelis. Kõikide uurimustöös esinevate mõistete definitsioonid ning nende tähistused on eraldi välja toodud. Kokkuvõte on esitatud viimase leheküljena. 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
Sisaldab uute andmete kogumist või olemasolevate andmete töötlemist, analüüsimist ja interpreteerimist. 5. Mis on kvalitatiivne uuring? Kvalitatiivne uuring – uuritakse nähtusi nende loomulikus keskkonnas ning püütakse ilminguid mõtestada ja tõlgendada nende tähenduste kaudu mida inimesed neile annavad. 6. Mis on kvantitatiivne uuring? Kvantitatiivne uuring - andmestik kogutakse meetoditega, mis võimaldavad arvulist mõõtmist ning järeldusi tehakse statistiliste järelduste põhjal. 7. Mis on tsiteerimine? Teise autori loodud teose üksühene kordamine oma teoses. 8. Mis on refereerimine? Teise autori teksti sisu ja vormi küllaltki autorilähedane edasiandmine. 9. Mis on plagiaat? Plagiaat on autoriõiguste rikkumine, teose osaline või täielik kopeerimine ja selle esitamine oma loominguna. 10. Milliseid eetilisi põhimõtteid tuleb järgida uurimistöö koostamisel? Osalejaid tuleb informeerida, mis uuringus nad osalevad
MAINORI KÕRGKOOL Juhtimise instituut Annika Krutto ANDMEANALÜÜS SOTSIAALTEADUSTES Loengukonspekt Tartu 2009 SISUKORD SISSEJUHATUS...........................................................................................................................3 1. ANDMEANALÜÜSI põhimõisted ......................................................................................... 3 1.1 Üldkogum ja valim............................................................................................................... 3 1.2. Valimi valikumeetodid.........................................................................................................4 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend ....................................................................................5 1.4. Andmetabel.....................................................................................................
analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus. Seega, võib praktikas osutuda vajalikuks struktureerimata andmete selline töötlemine, mille käigus andmetele "luuakse" sobiv struktuur kodeerimise teel, misjärel saab tekkinud struktureeritud andmeid edasi analüüsida muuhulgas ka statistiliste meetoditega. Käesolevat materjali täiendab praktiliste näidete ja harjutusülesannetega, kuid ka mõningate õppematerjali raamesse mitte mahtuvate teemade ülevaatliku käsitlusega, loengukursuse aluseks olev slaidiprogramm. Tekstipõhises materjalis toodud diagrammid on kujundatud selliselt, et nad 3
analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus. Seega, võib praktikas osutuda vajalikuks struktureerimata andmete selline töötlemine, mille käigus andmetele ”luuakse” sobiv struktuur kodeerimise teel, misjärel saab tekkinud struktureeritud andmeid edasi analüüsida muuhulgas ka statistiliste meetoditega. Käesolevat materjali täiendab praktiliste näidete ja harjutusülesannetega, kuid ka mõningate õppematerjali raamesse mitte mahtuvate teemade ülevaatliku käsitlusega, loengukursuse aluseks olev slaidiprogramm. Tekstipõhises materjalis toodud diagrammid on kujundatud selliselt, et nad 3
ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus. Seega, võib praktikas osutuda vajalikuks struktureerimata andmete selline töötlemine, mille käigus andmetele ”luuakse” sobiv struktuur kodeerimise teel, misjärel saab tekkinud struktureeritud andmeid edasi analüüsida muuhulgas ka statistiliste meetoditega. Käesolevat materjali täiendab praktiliste näidete ja harjutusülesannetega, kuid ka mõningate õppematerjali raamesse mitte mahtuvate teemade ülevaatliku käsitlusega, loengukursuse aluseks olev slaidiprogramm. Tekstipõhises materjalis toodud diagrammid on kujundatud selliselt, et nad oleksid korrektselt loetavad ka must-valge trüki puhul, mistõttu on välditud erinevate värvide kasutamist ning eelistatud halle toone
.. 200-300 200-300 250 28 7000 38 -179,5 32220,25 ... 300-400 300-400 350 42 14700 80 -79,5 6320,25 ... 400-600 400-600 500 50 25000 130 70,5 4970,25 ... Üle 600 600-1000 800 20 16000 150 370,5 137270,3 ... Kokku 150 64425 4822025 USALDUSINTERVALLID Usaldusintervalle on vaja selleks, et hinnata valimi ja üldkogumi vastavust. Valim on juhuslik,võib esineda erinevaid tulemusi. Tehes üldistusi üldkogumile,peame veaga arvestama. Usaldusintervalle kasutataksegi selle vea hindamiseks. Keskmine esindusviga. Valimi suurenedes esindusviga väheneb. Selle leidmiseks on erinevad valemid lähtuvalt sellest, kas üldkogumi suurus on teada või ei ole.(valimi mahu võtmisel ei arvestata missing lahtrit) Piiresindusviga. Jälle kaks valemit lähtuvalt üldkogumist. Kasutatakse t-jaotuse täiendkvantiili
sündmuse A tõenäosust eeldusel, et sündmus B toimub. Täistõenäosus. - Olgu {A1,A2,..Ak} sündmuste täissüsteem ja saagu sündmus B toimuda ainult koos ühega sündmustest Ai, siis täistõenäosust arvutatakse valemiga: Bayes'i valem. - Arvutame sündmuse Ai tingliku tõenäosuse eeldusel, et toimub sündmus B: 6. Juhuslik suurus, - Juhuslik suurus (JS) on suurus, mis omandab katsel mingi väärtuse. Enne katse toimumist on tundmata. Üldjuhul tähistatakse X. Diskreetne juhuslik suurus on juhuslik suurus, mille väärtuste hulk on lõplik või loenduv. Praktiliselt vaatleme ainult selliseid DJS, mille võimalikud väärtused on 0, 1, 2, ... või alamhulk eelnevast. DJS jaotusseadus on eeskiri, mis seob juhusliku suuruse väärtused ja nende tõenäosused: pi=P(X=xi).( esitatud valemina, tabelina, arvupaaridena või graafikuna). keskväärtus - EX = E(X). kus xi tähistab diskreetse juhusliku suuruse x väärtust ja p i selle
andmetest erinevate jooniste, tabelite ning diagrammide kujutamine. Uurimistöö hõlmab endas tunnis õpitu kasutamist ning abimaterjalide oskuslikku praktiseerimist. Uurimustöös arvutame 34 õpilase lõpueksamite tulemuste kohta mediaane, moode ning keskväärtusi. Joonestan ka sageduspolügoone ning jagan andmeid tabelitesse. Uurimistöös kasutan järgmiseid mõisteid: Statistika - teadus, mis käsitleb andmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist Matemaatiline statistika - matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid Üldkogum - objektide hulk, mille kohta tehakse teaduslikult põhjendatud järeldusi Valim - uurimiseks valitud üldkogumi osa Tunnus - omadus, mille põhjal uuritakse objekti Sagedustabel - tabel, mis näitab, mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse Jaotustabel - tabel, mis näitab tunnuse väärtuse suhtelist esinemissagedust Statistiline rida - tunnuse väärtuste järjestamata rida
annaabi.ee 
