Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020 (0)

Statistiline modelleerimine praktikumide juhised.

Kui need muutujad on olemas, saate nende normaaljaotuslikkust testida juba harjumuspärasel viisil. Käsklusrida: Analyze - Compare Means ­ Paired-Samples T Test Variable 1 alla pange esimese mõõtmise muutuja ning Variable 2 alla valige tema paariline teisest mõõtmiskorrast. Väljundiakna (Output) loogika on enam-vähem sama, mis sõltumatute valimitega testi puhul. 3) EFEKTI SUURUSE ARVUTAMINE Efekti suurus on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust (st Coheni d-d) kätte

Andmeanalüüsi konspekt

ANVOA või regressioonanalüüs Kui meil sõltumatu muutuja koosneb kategooriatest, siis on parem kasutada ANOVA't. Kui sõltumatu muutuja on pidev tunnus, siis on parem kasutada regressiooni. ANOVA'ga hinnatakse gruppide keskmiste erinevust. Regressiooniga saab ennustada sõltuva muutuja väärtust prediktori (sõltumatu muutuja) väärtuste põhjal. Efekti suurus Efekti suurus on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust (st Coheni d-d) kätte.

Andmetöötlus psühholoogias

- Tunnuse, mille järgi toimub rühmitamine, valite aknasse: Factor - Aknast Post Hoc, teete linnukese kastidesse LSD ja Bonferroni (need on gruppide võrdlemise erinevad meetodid) ­ ehkki ANOVA näitab, kas gruppide vahel on erinevusi, näitavad post hoc testid, mis gruppide vahel on erinevused. - Options aknast teete linnukese Descriptive ja Homogenity of the variance test juurde EFEKTI SUURUSE ARVUTAMINE Efekti suurusvi on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust kätte. Seega on mõned alternatiivid ­

Ökonomeetriline projekt - Brutopalga sõltuvus haridustasemest, meeste osakaalust ning linlaste osakaalust maakondade lõikes

TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Rahandus ja majandusteooria instituut Matemaatika, statistika ja ökonomeetria õppetool Laura Kallasvee, Liisi Saksakulm BRUTOPALKADE SEOS HARIDUSE, SOO JA ELUKOHAGA EESTI MAAKONDADE LÕIKES AASTATEL 2005-2008 Ökonoomeetriline projekt Juhendaja: dotsent Ako Sauga Tallinn 2014 SISUKORD SISSEJUHATUS.........................................................................................................................4 1. REGRESSIOONANALÜÜS..................................................................................................7 1.1. Ökonomeetriline mudel....................................................................................................7 1.2. Töös kasutatavad andmed..........................................

Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020

Parameetrite hinnangute standardvead näitavad, kui täpsed on parameetrite hinnangud. Täpsemate hinnangute saamiseks peavad x väärtused võimalikult palju hajuma. Usalduspiiride leidmisel lähtutakse sellest, et parameetrite hinnangute standardiseeritud erinevused tegelikest väärtustest alluvad t jaotusele vabadusastmete arvuga. 23. Hüpoteeside testimine parameetrite jaoks ja parameetrite statistilise olulisuse kontrollimine (t-test). Parameetrite statistiline olulisus Kõige sagedamini on regressioonmudeli korral vaja testida, kas tunnused Y ja X on omavahel seotud, st kas tõusuparameeter a erineb oluliselt nullist. Ökonomeetriapakettides leitakse t ja p väärtused just selle juhu jaoks. See on parameetrite statistilise olulisuse kontrollimine. Kui nullhüpotees on ümber lükatud (võetakse vastu sisukas hüpotees), on parameeter oluliselt nullist erinev, järelikult seos on olemas. 24

Gretl juhend 2016

Gretl - Gnu Regression, Econometrics and Time Series Library Gretl on avatud koodil põhinev vabavara, mida võib legaalselt installeerida oma kodusesse arvutisse või sülearvutisse. Programmi koduleht http://gretl.sourceforge.net/ TÖÖ PROGRAMMIGA Gretl Käivitada programm – avaneb menüü 1. Andmete importimine – File → Open data → Import → nimi.xlsx. Selleks et oleks võimalik andmetabelit Gretl-isse importida tuleb tabel eelnevalt sobivale kujule viia: a) kontrollida, et Exceli tabeli esimeses reas oleksid muutujate nimed (ei peaks sisaldama täpitähti) ning teisest reast alates andmed. sulgeda Exceli fail; b) avada programm Gretl;  c) valida File/Open data/Import/Excel d) otsida Exceli fail (muuta Files of type) e) valida, mitmendast veerust ja reast importimist alustatakse f) näidatakse töölehtede , muutujate ja vaatlustulemuste arv g)

Uurmismeetodid psühholoogias

teisest küljest - osata hinnata kriitiliselt teiste poolt tehtud uurimuste tulemusi. 1. Seletus teaduslikus psühholoogias: 1 NT - lähedaste värvide vahel valides RT pikeneb; valikute suurenedes RT pikeneb: 1 numbri esitamisel RT=187 ms; 2 numbrit RT=316; 6 numbrit RT=532; 10 numbrit RT=622 ms Olenemata sellest, millisest teadusest on jutt, eksisteerivad mõned baaselemendid. Tähtsaimad nendest on andmed (empiirilised vaatlused; eksperimentaalse mõõtmise tulemused) ja teooria (organiseeritud mõistete süsteem, mis lubab ennustada andmeid). Ajalooliselt on kujunenud nii, et erinevad teadlased kasutavad erinevaid lähenemisviise, sõltuvalt sellest, kumb pool on nende jaoks tähtsam, kumb on "esimene". Traditsioon alates F.Bacon'ist (1561-1626) on uskuda empiiriliste vaatluste esmatähtsust. Teooriate väljatööt. aluseks on eelkõige empiirilised andmed - see on induktsioon kui meetod.

1) Ökonomeetrilise mudeli komponendid: Endogeensed muutujad - sõltuvad muutujad, väärtused mudeli siseselt Y Eksogeensed muutujad – sõltumatud muutujad, modelleeritavat nähtust mõjutavad X Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang Punkthinnang – statistik, mis annab parameetrite ühese väärtuse (aritmeetiline keskmine on valimi punkthinnang kogumi keskväärtusele) Intervallhinnang – usaldusvahemik, lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5) Hinnangufunktsioon: Reegel üldkogumi parameetri(te)