Ande Andekas-Lammutaja Matemaatika Statistika Statistiliseks kogumiks e. valimiks nimetatakse uuritavat indiviidide või esemete kogu või uuritavat juhuslikku nähtust, mille kohta tahetakse otsust langetada. Tunnus jaguneb sõnaliseks (silmavärv) ja arvuliseks (kinganumber), mis jaguneb omakorda pidevaks (võib omada igat reaalarvulist väärtust) ning diskreetseks. Statistilises reas on andmed suvalises järjekorras. Variatsioonireas on andmed kasvavas või kahanevas järjekorras. Sagedustabeli esimeses reas on tunnus x, teises sagedus f
vastutusvõimeline 4. N neurootilisus e emotsionaalne stabiilsus. Kõrge kergesti ärrituv, ärev, masenudnud 5. O avatus kogemusele. Kui uudishimu, kujutkusvõime, avatlus, loovus kuuluvad sinna. Need 5 faktorit tulid kaasaegsete faktoruuringute käigus välja ja neid peetakse kõige olulisemateks. Erinevates kultuurides on küsimustikud saanud kinnitust. Teooria on uus ka laialdaselt kasutusel. Ka Tatu ÜK kasutab seda. Kriitika: · Võib vahel otsustada statistiliseks, et tulevad suurte masside puhul välja, aga 1 konkreetse isiku uurimisel ei pruugi kõik 5 välja tulla, et tekib küsimus, kuidas ja kas võiks kasutada neid teste kaadrivalikul ja valikute tegemisel · Faktorite väljaarvutamisel on arvestatud lineersaeid e esmaseid korrelatrioone, aga isikuses ei pruugi kõik nii lihtne olla. Võib olla mõju ka II või III järgu tasemeline suhe. · Eksib selle vastu, et psühholoogias ei tohiks jagada katerkoooriatsse hea või halb,
Uuringus osales 33 naissprinterit ja 38 meessprinterit. Muude parameetrite järgi ei olnud osalejaid grupeeritud. Vaatlusaluste valik ja arv toetasid püstitatud eesmärgi saavutamist. Uurimisprotseduuri läbiviimise kord võimaldab eesmärgi saavutamist kontrollida. Uuringu andmete töötlemisel kasutati Microsoft Exceli tarkvara, millega arvutati aritmeetilised keskmised, standardvead ning teostati korrelatsioonianalüüs. Valitud meetodid, mida kasutati andmete statistiliseks analüüsiks, olid adekvaatsed. Uuringu teostamiseks ei olnud vajalik eetikakomisjoni luba. Kehaliste katsete tulemused olid avalikult kasutatavad ja esitatud Eesti Kergejõustikuliidu kodulehel. Nende katsete tulemuste kasutamiseks on saadud nõusolek Eesti Kergejõustikuliidu sprindi- ja tõkkejooksu alarühma vanemtreener Valter Espelt. Uuritavate arv oleks võinud olla suurem, aga arusaadavalt on Eestist raske leida väga palju kõrgel tasemel kiirjooksjaid
Protsent: Osa=osamäär * tervik Tervik=osa : osamäär Osamäär=osa : tervik Sagedustabel, sektordiagramm: 1)tunnus on suurus, mis iseloomustab mingit objekti. Tunnus võib olla arvuline(pikkus, kaal, jalanumber jne.) või mittearvuline(juuste värv, silmade värv) 2) Tunnust iseloomustavaid arve nimetatakse tunnuse väärtuseks. Kui tunnuse väärtused on kirja pandud mõõtmise järjekorras, siis seda rida nimetatakse statistiliseks teaks. Kui tunnuse väärtused on pandud ritta kas kasvavas või kahanevas järjekorras, kusjuures võrdsed on kõrvuti, siis seda rida nimetatakse variatsioonireaks. Kui tunnuse väärtused on kirjutatud tabelisse, kus neile vastab nende esinemissagedus, siis seda tabelit nimetatakse sagedustabeliks. Kui tunnuse väärtusele on vastavusse seatud tema esinemissagedus protsentides e. suhtelise sagedusena, siis nimetatakse seda tabelit jaotustabeliks. Juhuslik sündmus:
See ei tähenda loomulikult, et kümme korda münti visates peaks tulema viis kulli ja viis kirja, vaid tähendab seda, et mida rohkem münti visata, seda rohkem läheneb nii kullide kui kirjade osakaal 50%le. Näiteks, kui visata münti tuhat korda, võib kindel olla, et nii kullide kui kirjade osakaal erineb 50%st vaid mõne komakohaga. Sündmuse A suhtelist sagedust k/n katseseerias pikkusega n nimetatakse selle sündmuse statistiliseks tõenäosuseks. Võime visata münti kuitahes arv kordi, igal viskel saame kas kulli või kirja. Iga vise on katse ning kui meid huvitab kulli saamine, siis see on juhuslik sündmus. Kuna igal viskel saame tulemuse, siis uue tulemuse saamine ei sõltu mitte kuidagi eelmise katse tulemusest, seega järjestikused katsed on sõltumatud . Kokkuvõttes on tegemist sõltumatute juhuslike sündmustega .
Seega 99,7% normaaljaotuse väärtustest asub keskmisest +/- 3 standardhälbe ulatuses. Kahe standardhälbe ulatuses keskmisest ühes ja teises suunas paikneb 95,5% väärtustest ja ühe standardhälbe kaugusel asub 68,3%. 8) Usalduspiirid- usaldusvahemiku puhul on tegemist tunnuse väärtuste piirkonnaga, kust teatud tõenäosusega asub üldkogumiku tegelik keskmine. 9) Hüpoteeside kontrollimine. 2 võimalust kontrollimiseks 1.Statistiliseks hüpoteesiks nimetatakse mis tahes oletust otseselt või kaudselt kas üldkogumi jaotuse kohta tervikuna või jaotuse mõne parameetri (näiteks keskmise) kohta, kusjuures seda oletust kontrollitakse valimi põhjal. Antud juhul võiks kontrollida oletust, et LR ja TÜR kasutajate keskmised hinnangud on erinevad ka üldkogumil (mitte ainult valimil, mida nägime eelnevalt) ehk kas LR ja TÜR kasutajate hinnangute erinevus ei ole 0. 2
· Normaaljaotusega tunnuse puhul on teada, milliste punktide vahel on 95% tunnuse väärtustest (umbes keskmine +/- 2 standardhälvet). Usaldusvahemik on seda laiem, mida: · Suurem on tunnuse hajuvus · Väiksem on valimi maht · Suurem on usaldusnivoo Usaldusvahemik on seda kitsam, mida: · Väiksem on tunnuse hajuvus · Suurem on valimi maht · Väiksem on usaldusnivoo 9) Hüpoteeside kontrollimine. · 2. võimalus: Hüpoteeside kontrollimine · Statistiliseks hüpoteesiks nimetatakse mis tahes oletust otseselt või kaudselt kas üldkogumi jaotuse kohta tervikuna või jaotuse mõne parameetri (näiteks keskmise) kohta, kusjuures seda oletust kontrollitakse valimi põhjal. · Antud juhul võiks kontrollida oletust, et meeste ja naiste abiellumisvanused on erinevad ka üldkogumil (mitte ainult valimil, mida nägime eelnevalt) ehk kas meeste ja naiste abiellumisvanuste erinevus ei ole 0.
tõenäosust. sündmusi A ja B nimetatakse sõltuvateks, kui neist ühe toimumine või mittetoimumine mõjutab teise toimumise tõenäosust. P(AB) = P(B) · P(A / B), 11. Geomeetriline tõenäosus. Kui mingi geomeetrilise piirkonna D (lõik, tasandi või ruumi osa), mille mõõde (pikkus, pindala, ruumala) on S, tabamine on kindel, siis selle piirkonna osapiirkonna d, mille mõõde on s, tabamise tõenäosus on s/S. 12. Statistiline tõenäosus.' Sündmuse A statistiliseks tõenäosuseks nimetatakse sündmuse A suhtelist sagedust m/n küllalt suure katsete arvu n korral. mida rohkem tehakse katseid, seda tõenäosem on, et sündmuse suhteline sagedus m/n erineb sündmuse tõenäosusest p järjest vähem. Sündmuse statistilise tõenäosuse korral kehtivad samad omadused, mis sündmuse klassikalise tõenäosuse korral: 13. Juhuslik suurus. Juhus määrab ära milline väärtus tuleb esile.
organismide kompleksid. Karl Möbius määratles biotsönoosi kui üht elukeskkonna osa asustavate ja otseselt või kaudselt üksteisest sõltuvate organismide kooslust. Biotsönoosi kui üliorganismi, samuti selle kui inimühiskonna taolise sotsiaalse nähtuse kontseptsioon said aga karmi kriitika osaliseks. Kestvate diskussioonide tulemusena 20.-30. Aastatel kujunesid ökoloogias kaks uut kontseptsiooni, mida võib lühiduse mõttes nimetada bioloogiliseks ja statistiliseks. Bioloogiline kontseptsioon rajaneb biotsönoosi kui seda moodustavate organismide iseseisvaks. Teisisõnu võib biotsönoosiks nimetada vaid ennast alalhoidvat, troofiliselt suletud ja funktsionaalselt iseseisvat kooslust, mis sisaldab produtsente, konsumente ja redutsente (täiskoosseisuline kooslus). Sellest seisukohast polegi K.Möbiuse biotsönoos polegi biotsönoos, vaid mittetäiskoosseisuline sõltuv kooslus, kuna austripanga asurkonnas peaaegu
üle 50 %. Erinevalt eelmisest lahendusest on nüüd teada = 0.04 (54%-50% ja jagame 100, sest on tõenäosus) ja pole teada n. n = 2.575 Saame p *q * ja lahendades n suhtes n > 1030. 9. Statistilised hüpoteesid. Esimest ja teist liiki vead. Kriitilised piirkonnad. Statistiliste hüpoteeside kontrollimise metoodika. Statistiliseks hüpoteesiks nimetatakse teatud teineteist välistavate väidete paari üldkogumi(te) või tema. Statistilisteks hüpoteesideks võivad olla näiteks oletused: · jaotusseaduse tüübi kohta; · kahe jaotuse parameetrite võrdsusest või olulisest erinevusest; · juhuslike suuruste vahelise lineaarse seose olemasolust või puudumisest. Alternatiivsete hüpoteeside paar
Statistiline andmeanalüüs Funktsionaalsete ja anatoomiliste andmete integreerimine mudeli määratlemine ja sobitamine (model specification & fitting) statistiline järeldamine ja tulemuste analüüs (inference & results interrogation) Eeltöötlus · Eemaldada andmete muutlikkkusest selliste allikate mõju, mis ei paku huvi (patsiendi liikumine, magnetvälja mittehomogeensus, jne) · Valmistada andmed ette statistiliseks analüüsiks · Väga oluline on, millises järjekorras need etapid on tehtud · Kuidas need sammud on teostatakse, võib sõltuda analüüsi tarkvarast, mida kasutatakse Eeltöötlus fMRI rs-fMRI · Slice Timing · Remove first 10 time points · Realigment (motion correction ) · Global Normalization · Coregistration · Motion correction
selles riigis on kas hea tervisega või tõenäosus, et saadakse roheline, sinine ja ühemõõtmelises ruumis väljendub lõigu rikas. Olgu sündmuseks A juhuslikult punane kuulike.Olgu sündmus A1 - pikkusena, kahemõõtmelises ruumis pindalana valitud valimisõiguslik kodanik on hea saadakse roheline kuulike,P(A1) = ja kolmemõõtmelises ruumis ruumalana.Kui tervisega. Selle sündmuse statistiliseks 2/10=0,2.Olgu sündmus A2 - rohelise juhusliku katse võimalike tulemuste arv on mitteloenduv, kuid tulemused võrdvõimalikud tõenäosuseks on P(A) = 0,1.Olgu kuulikese järel saadakse sinine kuulike, saab sündmuse tõenäosuse arvutamiseks sündmuseks B -- juhuslikult valitud P(A2|A1) = 3/9=0,33
Maakonniti suuri erinevusi ei esine, kuid keskosas on viljakus kõrgem kui lääneosas. Samuti on Saaremal viljakuse näitajad väiksemad kui on mandril.1 1 A. Kirk, R. Veeroja, Mis põdraperes uudist? Eesti Jahimees 2007, nr 6, lk 334-337. 6 2.3. Metskitsedest 2007. aastal lasti meil 19 630 metskitse, nendest 6415 olid sokud ning 6582 talled. Jahihooajal lastud metskitsedest koguti kokku statistiliseks analüüsiks umbkaudu 2000 metskitse alalõualuud. Alalõualuu pikkus on tugevas korrelatsioonis looma kehamõõtmete ja massiga. Parim viis hirvlaste kehakaalu ja mõõtmete massiliste andmete saamiseks on kütitud loomade alalõualuude kogumine ja mõõtmine. Mida pikem alalõualuu, seda suuremate kehamõõtmetega on loom. Oluline on ka teada, et eksisteerib tihe positiivne korrelatsioon alalõualuude pikkuse ja metskitsede elupaikade mullaviljakuse vahel.
Sündmuse A suhteliseks suuruse X jaotustabel järgmine: 1, Sündmus ja tõenäosus. Kindel, võimatu ja juhuslik sageduseks Pn(A) antud katseseeria puhul nim. sündmuse sündmus, nende tõenäosused. Sündmus on Aesinemiste arvu m ja kõigi katsete arvu n suhet: P n(A)= tõenäosusteooria põhimõiste. Tavaliselt tähistatakse m/n Juhusliku sündmuse A statistiliseks tõenäosuseks suurte tähtedega, vajadusel kasutatakse indekseid. Nt. A, nim. konstantse arvu P(A), mille läheneb sündmuse A A1, Bi, Cjk jne. Sündmuse tõenäosus on sündmuse suhteline sagedu, kui katsete arv n käheneb lõpmatusele. võimalikust näitav arv lõigul [0,1], mida tavaliselt Suhtelise sageduse omadused: 1. Sündmuse suhteline tähistatakse P. Võimatu sündmuse V tõenäosus P(V)=0, sagedus on mittenegatiivne. 2
Kirjeldav statistika Uuritavad indiviidide või esemete kogu või uuritavat juhulikku nähtus, mille kohta tahetakse otsuseid langetada, nimetatakse statistiliseks kogumiks (ka valimiks). Kogumit uuritakse tema objektide mingi omaduse järge, mida nimetatakse tunnuseks. Tunnused · Arvulised tunnused (pikkus, aeg, temperatuur jne) · Mittearvulised tunnused (silmade ja juuste värvus näiteks) Statistiline rida a1, a2, a3, ..., an - Statistilise rea liikmed N Kogumi maht (statistilise rea maht) 01) Ühe klassi kontrolltöö hinnete rida oli järgmine: 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5
o 25. augustist läks raamatukogu üle elektroonilisele laenutussüsteemile. Esialgu võeti kasutusele Innovative'i poolt väljatöötatud Unixi põhine INNOPACi laenutusmooduli rakendus, novembris alustati üleminekut veebi ja Java põhisele integreeritud raamatukogu süsteemile Millennium. o Töötati välja rakendustarkvara külastuste registreerimiseks pearaamatukogu pääslas ning külastuste ja lugejate koosseisu statistiliseks analüüsiks. o Magistrantide erialainfo otsingu kursused toimusid esmakordselt täielikult veebipõhise kaugkoolitusena, milleks raamatukogus loodi vastav veebikeskkond. o Raamatukogu veebis loodi e-raamatukogu rubriik. o E-ajakirjade haldamiseks ja otsingute hõlbustamiseks Internetis osteti EBSCO-lt programm A-to-Z. o Esmakordselt osteti juurdepääs temaatilistele e-raamatute kogudele ja teatmeteostele Internetis.
1.3 Tõenäosuse mõiste Sündmuse toimumise võimalikkust nimetatakse sündmuse tõenäosuseks. Kasutatakse kahte liiki tõenäosust: - klassikaline tõenäosus ( lõpliku arvu sündmuste korral) - statistiline tõenäosus (lõpmatu arvu sündmuste korral). Klassikaliseks tõenäosuseks nimetatakse sündmuse A elementaarsündmuste m ja kõikvõimalike elementaarsündmuste n suhet. m P(A) = n m Statistiliseks tõenäosuseks nimetatakse suurust p = lim n . 1.4 Tõenäosuse omadused 1. Võimatu sündmuse tõenäosus võrdub nulliga: P() = 0. 2. Kindla sündmuse tõenäosus võrdub ühega: P ( Ω ) = 1. 3. Tõenäosuste liitmise teoreem: Juhuslike sündmuste summa tõenäosus võrdub nende sündmuste tõenäosuste summa ja ühisosa tõenäosuse vahega: P( A B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B)
· Kood kui universaalne nimi, mis identifitseerib elementi · Identifitseeriv kood organiseeritakse selliselt, et see kategoriseerib, kvalifitseerib või muul viisil kirjeldab elementi, mille juurde ta kuulub Eelised loogilise kodeerimissüsteemi kasutamisel: · Elementide kerge ülesotsimine varasematest projektidest · Kergem projekteerimisinfo saamine · Kergem üles leida osturekvisiite ja spetsifikatsioone · Paremad võimalused statistiliseks analüüsiks Kasutatakse kahte liiki maksumuskoode 1. standardsed 2. projektikohased Standardsed tagavad andmevahetuse ühtluse erinevate projektide vahel. Projektikohased jaotuse aluseks (karkassiks) ühe konkreetse projekti puhul, tuletatakse sageli standardsetest koodidest. 18. Millisteks kululiikideks jaotatakse Eesti ehituskulud (EVS 885 alusel) Ehituskulude klassifitseerimine Eestis: 1. Ehituskulide liigitus
taseme skaala korral. Vastupidine pole võimalik. 6 2 ANDMEKOGUMIT KIRJELDAVAD PARAMEETRID 2.1 Statistilised keskmised Tihtipeale pole keskmise mõiste seotud mingi kindla arvuga, vaid kujutab endast suhtlemisel kasutatavat üldistavat kategooriat (keskmine inimene, keskmised oskused). Statistiliste meetodite kasutamisel taandatakse terve hulk üksikandmeid üheleainsale, uurija poolt esinduslikuks peetud väärtusele, mida nimetatakse statistiliseks keskmiseks ja mis iseloomustab tervet kogumit. Tuntumad statistilised keskmised on mood, mediaan ja aritmeetiline keskmine. Mood on variatsioonreas kõige sagedamini esinev liige, see variant, mille sagedus on kõige suurem. Moodi omadusi 1) Moodi saab kasutada nii nominaalskaala, järjestikskaala kui ka intervallskaala korral 2) Pideva intervallskaala korral tuleb andmed grupeerida intervallidesse. 3) Mõnedel andmekogumitel mood võib puududa (kõik variandid esinevad ühepalju kordi)
26. Miks peab sügavkülvi puhul Petri tassile valatava söötme temperatuur olema vahemikus 44-47oC? Sest alla selle temperatuuri ta juba tardub ning pole võimalik valada Petri tassile söötmeks. VI TEEMA 1. Millised meetodeid kasutatakse arvukuse määramiseks toiduainetes? a) väljakülv tadrsöötmele, ehk plaadimeetod elusrakkude arvu määramiseks b) piirlahjenduste meetod elusrakkude arvukuse statistiliseks määramiseks c) värvi redutseerimise meetrod elusrakkude arvukuse määramiseks d) otsese loendamise meetod, mille abil määratakse nii elusate kui ka surnud rakkude arv 2. Mis on plaadimeetodi põhimõte? Plaadimeetod ehk ka tassimeetod on kõige laidalsasemalt kasutusel olev meetod elusrakkude arvu määramiseks toiduainete mikrobioloogilisel analüüsil. Sellel meetodil toiduainete proov segatakse mehhaanilislt või homogeniseeritakse ning
erinevust ka üldkogumil? 1. võimalus: vaadata, kas usalduspiirid kattuvad. Kui usaldusvahemikud ei kattu, siis võime öelda, et (valitud nivool) on tegemist statistiliselt olulise erinevusega. · Kui usaldusvahemikud kattuvad, siis tuleb kõne alla võimalus, et üldkogumi keskmine mõlema tunnuse (või grupi) puhul samas kohas. 2. võimalus: Hüpoteeside kontrollimine · Statistiliseks hüpoteesiks nimetatakse mis tahes oletust otseselt või kaudselt kas üldkogumi jaotuse kohta tervikuna või jaotuse mõne parameetri (näiteks keskmise) kohta, kusjuures seda oletust kontrollitakse valimi põhjal. Võiks kontrollida oletust, kas keskmised hinnangud uuringus on erinevad ka üldkogumil (mitte ainult valimil, ) ehk kas hinnangute erinevus ei ole 0. 9) Hüpoteeside kontrollimine.
Kasutatakse t-jaotuse täiendkvantiili (olulisusnivoo ja vabadusastmete arv). Piiresindusviga=keskmine esindusviga*t Usalduspiirid= x ±x Mõisted: · usaldusvahemik on see piirkond, kuhu meie üldkogumi karakteristik määratud tõenäosusega langeb · alumine ja ülemine usalduspiir on usaldusvahemiku otspunktid · usaldusnivoo on see tõenäosus, millega antud karakteristik sellesse vahemikku jääb HÜPOTEESIDE TESTIMINE Statistiliseks hüpoteesiks nimetatakse üldkogumi kohta esitatud üldistust. Hüpoteeside kontrollimiseks esitatakse statistiliste hüpoteeside paar(nullhüpotees ja altervatiiv- ehk sisukas hüpotees). Hüpoteeside paari moodustavad hüpoteesid peavad kindlasti üksteist välistama ning üks neist peab kindlasti kehtima. Näiteks: H0: tunnus on jaotunud normaaljaotusega H1: tunnus ei ole jaotunud normaaljaotusega H0:sig>=0,05 H1:sig<0,05 Nullhüpoteesi ei tõestata. Otsus langetatakse valimi põhjal
Mentor - kogenud kolleeg, kes toetab refleksiooni, vaatluste ja tagasisidevestluste kaudu algaja õpetaja kohanemist haridusasutuses ja kutsearengut. Metodoloogia - filosoofiline õpetus nende printsiipide kohta, mille järgimine on vajalik rahuldavaks peetava tulemuse saavutamiseks. Teadusmetodoloogia - printsiibid, mida teadlane pidas vajalikuks arvestada uuringu eri faasides. Metoodika - meetodite kogum mingis ettevõtmises nt algandmete kogumiseks, andmete matemaatiliseks ja statistiliseks töötlemiseks, interpretatsiooniks jne. 5 Mina - kontseptsioon - mina-pilt; ettekujutus sellest, kes ma olen, mille poolest teistest erinen ja millistesse kooslustesse ma kuulun. Moodul - õppekava sisulise liigendamise ühik, mis koondab õppeained eesmärgistatud õppeainete kogumiks või koosneb ühest ainest. Moraal - hoiakute ja mõtlemisviisi, maailmatajumise ja hindamise süsteem, väljendub inimese tegutsemises (käitumises).
toimuvate muutuste mõju, majanduskeskkond, konkurentide käitumine jne. · Nt aegridade (time series) kasutamine - põhineb eelmiste perioodide andmetel, inimtegur hindamisel puudub - töötab hästi koondandmete puhul, mis kirjeldavad pikka ajaperioodi 2. Nõudlusahela juhtimise (laiemas tähenduses ehk nõudluse kujundamise) elemendid: nõudluse planeerimine a. Konsensuslik prognoosimine - laoühikute (SKU) keskne. Protsess Andmete kogumine statistiliseks prognoosimiseks. Informatsiooni kogumine müügi-, turundus- ja finantsosakonnalt. Erinevate osakondade kokkulepe eelduste osas, mille baasil koostatakse statistiline prognoos. Erandite juhtimine (statistilise prognoosi kohandamine). Valminud statistilise prognoosi saatmine kõikidele seotud osakondadele ülevaatamiseks; tagasiside osakondadelt. Konsensuse saavutamise koosolek (consensus meeting), kus erinevad osakonnad lepivad kokku
Tõenäosuse puudused: def. on rakendatav ainult siis kui kõigi juhtude arv n on lõplik ja on teada, et praktikas see enamasti nii ei ole; soodsate juhtude arv m ei pruugi olla teada; def.eeldab et kõik juhud on võrdtõenäosed, praktikas sageli nii ei ole. 14.Sündmuse tõen. statistiline def. – Suhteline sagedus, m/n kusjuures n – katsete arv, m – sündmuse toimumiste arv n katsete korral. P(A) = lim m/n seda nimetatakse sündmuse statistiliseks tõenäosuseks. Puudus- seda täpset väärtust ei ole võimalik praktikas kasutada, sest kellelegi ei anta aega ega raha lõpmata arv kordi katseid sooritada, kasutatakse ligilähedasi väärtusi. P(A)=w=m/n. 15.Sündmuse tinglik tõenäosus – Kui kaks sündmust A ja B toimuvad järjestikku siis tekib küsimus, kas esimese sündmuse toimumine mõjutab hilisema sündmuse toimumist. Kui hilisema sündmuse B tõen. sõltub
koodiga on läbi selle seotud ka maksumusega. Koodide funktsioonid: Universaalne nimi, mis identifitseerib elemendi Kategoriseerib, kvalfitseerib või muul viisil kirjeldab elementi mille juurde ta kuulub Eelised loogilise kodeerimissüsteemi kasutamisel: Elementide kerge ülesotsimine varasematest projektidest Kergem projekteerimisinfo saamine Kergem üles leida osturekvisiite ja spetsifikatsioone Paremad võimalused statistiliseks analüüsiks Üldiselt kasutatakse kahte liiki maksumuskoode: 1) Standardsed – tagavad andmevahetuse ühtluse erinevate projektide vahel 2) Projektikohased – jaotuse aluseks ühe konkreetse projekti puhul, sageli tuletatakse standardsetest koodidest 2 4.2.3. Mikro- ja makroeelarvestamine Eelarveliselt jaotatakse ehitusprojekti info hierarhiliselt kõige pealt makro- ja siis mikroelementideks.
informatsiooni- ja motivatsiooniprobleemideks. Nähtuste liigitamisel ja muul eristamisel on teoorias kindel otstarve erinevaid asju tuleb erinevalt uurida ja käsitleda. Antud juhul tähendab see, et infoprobleeme tuleb käsitleda teisti kui motivatsiooniprobleeme. Infoprobleeme, mis võivad perspektiivset koostegevust takistada või koguni tõkestada, liigitatakse ökonoomikas omakorda kahte rühma: statistiliseks ebakindluseks ja strateegiliseks ehk käitumuslikuks ebakindluseks. Statistiline ebakindlus puudutab ebakindlust e teadmatust objektiivsete, asjaosalistest sõltumatute parameetrite suhtes. Meie näites liigitub siia auto kvaliteet, kuid vaid sel määral, kuivõrd see on teadmata professorile kui auto müüjale. Strateegiline ebakindlus seostub seevastu just ebakindlusega koostegevuspartneri käitumise suhtes
eksimust. tulemuse õigsusesse. Tõeline tulemus võib olla kõikjal vahemi- Tõeline tulemus on tõenäoliseimalt 2 A, kus (1,9 . . . 2,1) A võrdse tõenäosusega. teiste voolutugevuse väärtuste tõenäo- Tõeline tulemus võib olla niihästi 1,92 A, sused kahanevad, kui eemalduda kesk- 2,01 A kui ka 2,095 A. misest voolutugevusest. 4.2 A-tüüpi määramatus Teisiti kutsutakse seda ka statistiliseks määramatuseks. A-tüüpi määramatus kirjeldab üksiku- te katsetulemuste hajusust. Kui katsetulemused on lähedased, siis on statistiline määramatus väike, sest tulemuste erinevused on väikesed. Tulemuste korral aga, mis erinevad üksteisest palju, on A-tüüpi määramatus suur. A-tüüpi määramatuse analoog vea korral on aritmeetilise keskmise viga, kuid päris sama asjaga tegu pole. Katsepunktide hajusust iseloomustatakse standardhälbega σ.
Praktikas, ennekõike sotsiaalteadustes on levinud lihtsamad empiirilised valikuviisid mugavusvalim ja lumepalli meetod: · Mugavusvalimis, vahel nimetatakse ka haaramis- või võimalusvalim, kaasatakse objektid valimisse suvalisel ja mittesüstemaatilisel viisil (uurijale ,,mugavad", kättesaadavad objektid), tavaliselt moodustavad valimisse need isikud, kes ise tahavad/viitsivad vastata.. Kuigi seda metoodikat ei saa rangelt võttes statistiliseks valikumeetodiks lugeda, on see praktikas üks kõige enam levinud valimi kogumise viise. · Lumepalli meetodi idee on sarnane, erinevus on uurija poolt kaasatud objektide kasutamine valimisse rohkemate objektide värbamiseks (,,vasta ise ja jaga edasi ka sõpradele" meetod), seega valim kasvab nagu veerev lumepall. Selline metoodika on sageli kasutusel varjatud üldkogumi haaramiseks, kus uurijal on raske objektideni ise
kontseptuaalset ettekujutust uuritavast nähtusest. Andmete kogumise käigus loodud vaheteooria juhib valimi koostamise ja täiendamise käiku, s.o otsustamist, millistel üldkogumi tasanditel, milliseid tunnuseid veel lisada valimisse, kuni saavutatakse uurimiseks piisav tunnuste hulk. Teoreetilisel valimil on kaks erinevat osa: formaalne ja kvalitatiivne, mida Flick (2011b, lk 120) nimetab vastavalt statistiliseks ja teoreetiliseks. Statistiline osa moodustub demograafilistest andmetest (sugu, vanus jne). Tabelis 12 on toodud näide ühe uurimuse teoreetilise valimi koostamise protsessist, kus koguti andmeid järkjärgult, organiseeriti neid ümber, keskendudes kõige sagedasematele ja tähendusrikkamatele sündmusele koolis. Kogutud andmetele toetudes täiendati esialgset
2)Teine sotsisaalsuse faktor (A) inimene on sõbralik, heatahtlik, omakasupüüdmatu. Sümpaatne. Teisalt nende vastandid. 3)Meelekindlus ja teadlikkud (C-conscious). Kompetente, organiseeritud, kohusetundlik. 4) (N) Neurootilisus. Emotsionaalne stabiilsus. Kui kõrge, siis ärevil ja masendunud. 5)(O); avatus kogemustele. Uudishimu, kujutlusvõime, intellektuaalsus, jms. Uus ja väga popp teooria. On avastatud, et need 5 faktorit võivad vahel osutuda statistiliseks fenomeniks. Tulevad suurte gruppide korral välja. Aga nt üksikul inimesel ei pruugi need ilmneda. Küss- kuidas saaks seda kasutada valikute tegemisel. Teisalt nende väljaarvutamisel on arvestatud lineaarseid korrelatsioone. E üheseid, esmaseid. Üks omadus sõltub teisest. Aga isiksuse pole asjad nii lihtsad. Omaduste omavaheline mõju võib olla märksa keerulisem. Võib olla nt 3 tasemeline, mitte nagu lihtsalt. Neid aga see teooria ei arvesta.
· majapidamine (ka: pere, leibkond) ühtse eelarvega majandav inimeste ring · makroökonoomika rahvamajandusõpetuse teoreetiline käsitlus, mis kirjeldab majandussektorite (majapidamised, ettevõtted, valitsus, välissektor) vahelisi seoseid; ka: õpetus majanduse üldisest tasakaalust · maksebilanss dokument, mis fikseerib mingil perioodil riiki sisse tulnud ja riigist välja läinud rahavood · maksebilanss statistiliseks kokkuvõte, mis summeerib konkreetse riigi teatud perioodi jooksul tehtud majandustehingud ülejäänud maailmaga · maksukoormus näitab kui palju ühiskonna tuludest läheb maksudeks · maksumäär maksudeks mineva suhteline osa kogutuludest · maksupoliitika maksustamise printsiipide kehtestamine, maksusüsteemi ülesehitamine ja maksude kogumiseks vajaliku süsteemi loomine
ühise eelarvega perest majapidamine (ka: pere, leibkond) – ühtse eelarvega majandav inimeste ring makroökonoomika – rahvamajandusõpetuse teoreetiline käsitlus, mis kirjeldab majandussektorite (majapidamised, ettevõtted, valitsus, välissektor) vahelisi seoseid; ka: õpetus majanduse üldisest tasakaalust maksebilanss – dokument, mis fikseerib mingil perioodil riiki sisse tulnud ja riigist välja läinud rahavood maksebilanss – statistiliseks kokkuvõte, mis summeerib konkreetse riigi teatud perioodi jooksul tehtud majandustehingud ülejäänud maailmaga maksukoormus – näitab kui palju ühiskonna tuludest läheb maksudeks maksumäär – maksudeks mineva suhteline osa kogutuludest maksupoliitika – maksustamise printsiipide kehtestamine, maksusüsteemi ülesehitamine ja maksude kogumiseks vajaliku süsteemi loomine maksusüsteem – tagab piisava hulga rahaliste vahendite laekumise riigieelarvesse
Statistikaamet), spetsialiseeritud riiklikke institutsioone või nende allüksusi, eraalgatusel tegutsevaid ettevõtteid, ühiskondlike organisatsioonide töögruppe, üksikisikuid jt. Mõiste statistika sisulise poole avamiseks toome välja olulisemad probleemide grupid, millega statistika tegeleb. o Esimene tegevusvaldkond on seotud statistilise informatsiooni hankimisega, mida sõltumata andmete hankimise viisist nimetame statistiliseks vaatluseks. o Teine tegevusvaldkond on statistilise informatsiooni kompaktne ja ülevaatlik esitamine. See on kirjeldava statistika põhiülesandeks. o Kolmas tegevusvaldkond on seotud reaalsuses sageli esineva, majanduses eelkõige tulevikuga seonduva, ebakindluse kirjeldamisega. Abiks selliste probleemide lahendamisel on tõenäosusteooria. 53
korral võib toimuda aga võib ka mitte toimuda. *Sündmuse A toimumise tõenäosuseks nimetatakse selle sündmuse esinemiseks soodsate võimaluste arvu m ja kõigi võimaluste n arvu suhet e. p(A) = . *Sündmused on võrdvõimalikud, kui nende toimumise tõenäosused on ühesugused. *Juhuslikke sündmusi nim. üksteist välistavateks, kui nad ei saa korraga toimuda. *Sündmuse A vastandsündmuseks on sündmus , mis ,,toimub" siis, kui sündmus A ei toimu. *Sündmuse A statistiliseks tõenäosuseks nimetatakse piirväärtust p, millele läheneb sündmuste suhteline sagedus s(A) katsete arvu piiramatul kasvamisel. *Bernoulli suurte arvude seadus ütleb, et küllalt pika katseseeria korral on sündmuse suhteline sagedus ligikaudselt võrdne sündmuse tõenäosusega ühel katsel e. s(A) p(A). [20]. Sõltuvad ja sõltumatud sündmused. Sündmuste summa ja korrutis. *Sõltumatud sündmused- Kui sündmuse A toimumise tõenäosus ei olene sündmuse B
TQMi 8 printsiipi on : 1) tulemustele orienteeritus; 2) kliendikesksus; 3) eestvedamine ja eesmärgi ühtsus; 4) protsessidele ja faktidele tuginev juhtimine; 5) töötajate arendamine ja kaasamine; 6) pidev õppimine, innovatsioon ja parendamine; 7) partnerluse arendamine; 8) vastutus ühiskonna ees. Kvaliteedijuhtimise mudelis on koondatud ühte mitu kvaliteedile lähenemise komponenti, kaasa arvatud meeskonnad, töövahendid statistiliseks protsessiohjeks ning kvaliteedisüsteemid , nagu ISO 9000. Olulist osa TQMi edukal kasutamisel on organisatsiooni kultuuril ja heal kommunikatsioonil. Kuid kõige tähtsam on kohustumus, seda mitte ainult tippjuhtide, vaid organisatsiooni kõigi liikmete poolt, eriti nende poolt, kes oma töös puutuvad otseselt kokku klientidega. TQM mudeli tuumaks on klient/tarnija- ahelad ja nende sees toimuvad protsessid. Juhtimise ,,suureks hitiks" kujunes terviklik kvaliteedijuhtimine 1990-ndatel
Sealjuures iga molekuli kiirus muutub põrgetel väga laias vahemikus, aga see suhtarv jääb paika, kuni ei muutu temperatuur. Seda tüüpi statistilised seaduspärasused ilmnevad mitte ainult molekulide, vaid ka aatomite ja nende koostisosade elementaarosakeste suurearvulistes kollektiivides e. ansamblites. Väikeste osakeste suurtes ansamblites toimuvaid protsesse uurivat füüsikaharu nimetatakse statistiliseks füüsikaks, molekulaarfüüsika on selle üks harusid. Termodünaamika aga uurib igasuguseid energia üleminekuid ühest liigist teise, 11 mitte ainult mehhaanilise energia ja siseenergia vastastikuseid muundumisi. Toome siinkohal mõningaid andmeid aine molekulaarstruktuuri kohta. Anorgaaniliste ainete molekulide läbimõõt on suurusjärgus 10-10 m =100 pm. Molekulid on pidevas kaootilises
Antud oleku statistiline kaal on N! W= , (4.20) N 1 ! N 2 ! ... N n ! kus N on alamsüsteemide arv, N1 on esimeses olekus olevate alamsüsteemide arv, N2 on teises olekus olevate alamsüsteemide arv jne. Meil on võimalikud 5 olekut, seega n=5. Kuivõrd kõik alamsüsteemid on olekus 3, siis N 1=N 2=N 4 =N 5=0 ning N 3=5 . Seega saame antud oleku statistiliseks kaaluks 5! W= =1 . 0 ! 0 ! 5! 0 ! 0 ! Antud olekule vastava entroopia võime leida valemi (4.19) abil. Teine realisatsioon: N 1=N 5=0 , N 2= N 4=1 , N 3=3 . Siis 5! 120 W= = =20 . 0 ! 1 ! 3 ! 1 ! 0! 6 Kolmas realisatsioon: N 1=N 5=0 , N 2= N 4=2 , N 3=1 . On lihtne leida, et sel juhul W =30
Eksperimentaalses toksikoloogias on kõige laialdasemalt kasutatav LD50, mida saab leida just logaritmilises töötluses ning mis akuutselt manustatuna põhjustab 50% katseloomade surma. 4. Kontakti ja vastuse mõisted ja liigid. Organismi surm pole toksilise toime ainukeseks märgiks. Selleks võib olla iga täpselt kvantiteeritav füsioloogiline muutus e. sümptom nagu kasvu aeglustumine või biokeemiline muutus. Sellisel juhul on oluliseks statistiliseks parameetriks effektiivne doos ED50, s.t. doos, mis kutsub esile poole e. 50% antud parameetri väärtuse võimalikust muutusest või mingi füsioloogilise (biokeemilise) protsessi pidurdamise korral IC50, mis vastab inhibiitori doosile, mis põhjustab poole maksimaalsest pidurdusest. Suukaudse mürgistuse korral väljendatakse mürgi annuseid mg või g mürgitatu kehamassi kg või ka kogu tinginimese kohta kehamassiga 70 kg (pestitsiidide korral 50 kg). Mürgistuse e
koodiga on läbi selle seotud ka maksumusega. Koodide funktsioonid: Universaalne nimi, mis identifitseerib elemendi Kategoriseerib, kvalfitseerib või muul viisil kirjeldab elementi mille juurde ta kuulub Eelised loogilise kodeerimissüsteemi kasutamisel: Elementide kerge ülesotsimine varasematest projektidest Kergem projekteerimisinfo saamine Kergem üles leida osturekvisiite ja spetsifikatsioone Paremad võimalused statistiliseks analüüsiks Üldiselt kasutatakse kahte liiki maksumuskoode: 1) Standardsed – tagavad andmevahetuse ühtluse erinevate projektide vahel 2) Projektikohased – jaotuse aluseks ühe konkreetse projekti puhul, sageli tuletatakse standardsetest koodidest 2 4.2.3. Mikro- ja makroeelarvestamine Eelarveliselt jaotatakse ehitusprojekti info hierarhiliselt kõige pealt makro- ja siis mikroelementideks.
tulemuste keskmist väärtus. 162. Selgitage passiivse ja aktiivselt vastutegutseva väliskeskkonna olemust alternatiivide elluviimise seisukohalt. Mis teooria tegeleb parima alternatiivi väljaselgitamisega aktiivselt vastutöötava väliskeskkonna tingimustes? - Passiivne keskkond – iseloomustavad tõenäosuste jaotused (näiteks sademete hulk). Seda otsustamise juhtu nimetatakse mänguks loodusega või statistiliseks ülesandeks. - Majandussubjekti tegevusele aktiivselt reageeriv või koguni vastutegutsev aktiivne väliskeskkond (näiteks konkurentsikeskkond turgudel). Selle juhtumiga tegeleb mänguteooria. - Erinevalt tuleb otsuste vastuvõtmisel läheneda ühekordsete ja korduvate protsesside juhtimisel: esimesel juhul võetakse vastu unikaalne otsustus valitud alternatiivi elluviimise lõplike tulemustega,
annaabi.ee 
