"t-test" - 723 õppematerjali

Biomeetria test

Hüpoteeside koltrollimine 1. Oletus, väide 2. Sobiv hüpoteeside paar (millised tunnused on vaja võrrelda) 3. Olulise tõenäosus (p) 4. Järeldus (p>0,05 H0, p<0,05 H1) 5. Lõppvastus (sama, mis oli küsitud hüpoteesis) T-test sobivad valemid 1. T-test H0: keskmised võrdsed H1: keskmised erinevad 2. F-test ­ sõltumatud valemid H0: dispersioonid võrdsed H1: dispersioonid erinevad P>a H0, P<0,05 H1 Võrdsete disp mittevõrdsete disp t-test t-test 3. Olulisuse tõenäosus 4. Lõppvastus (p<0,05 H0) Vormistus nii nagu iseseisvates töös

Andmeanalüüsi konspekt

ANDMEANALÜÜSI KONSPEKT Sisukord Andmefailid SPSS'is................................................................................................ 2 Normaaljaotuse kontroll.......................................................................................... 2 ANOVA vs T-test...................................................................................................... 2 ANVOA või regressioonanalüüs............................................................................... 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika......................

Nimetu

Kas eri tõugu sigade pekipaksus X1 oli statistiliselt oluliselt erinev? F-test 0,095078 P väärtus on suurem 0,05 t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances Tõug Tõug1 3 Mean 13,26 12,39 Variance 7,28 8,99 Observations 250,00 250,00 Pooled Variance 8,13 Hypothesized Mean Difference 0,000 df 498,00 t Stat 3,40 P(T<=t) one-tail 0,000 t Critical one-tail 1,65 P(T<=t) two-tail 0,001 P<0,05 t Critical two-tail 1,96 eri tõugude (tõug1 ja tõug 3) sigade pekipaksused erineb oluliselt tõugude vahel. Mitu põrsast saadakse pesakonnas rohkem või vähem, kui lihassilma läbimõõt (X2) suureneb 1 mm võrra. Regression Statistic...

Lõbus Mölder laul/tants koos õpetusega

Lõbus meie mölder üks veski on tal. Välijalaga 8 kõnnisammu vastupäeva. Tuulekena aita. Jahvata! Rinnati. 7 galop vastupäeva. Ummishüpe. Parem käsi kotis. Parem. T P T P Vasak koti peal. Vasak T P T P Parem ratas edasi. T 2 kõrvalsammu parem. Poisid 3 plaksu. Ja vasak tagasi. P 2 kõrvalsammu parem. Tüdr 3 plaksu. Uus partner. Kätest kinni. Restart. Lõbus meie mölder üks veski on tal. Välijalaga 8 kõnnisammu vastupäeva. Tuulekena aita. Jahvata! Rinnati. 7 galop vastupäeva. Ummishüpe. Parem käsi kotis. Parem. T P T P Vasak koti peal. Vasak T P T P Parem ratas edasi. T 2 kõrvalsammu parem. Poisid 3 plaksu. Ja vasak tagasi. P 2 kõrvalsammu parem. Tüdr 3 plaksu. Uus partner. Kätest kinni. Restart. Lõbus meie mölder üks veski on tal. Välijalaga 8 sammu vastupäeva. Tuulekena aita. Jahvata! Rinnati. 7 galop vastupäeva. Ummishüpe. Parem käsi kotis. Parem. T P T P Vasak koti peal. Vasak T P T P Parem ratas edasi. T 2 kõrvalsammu parem. Poisid 3...

Konspekt epidemioloogia eksamiks

1. Rahvatervis- teadus ja kunst haiguste ennetamiseks, eluea Ekspositsioon ­ kokkupuude teguriga, mis võib mõjutada inimese Tundlikkus=P(T+/H+) valenegatiivne=P(T-/H+) spetsiifilisus= pikendamiseks ning vaimse ja füüsilise tervise edendamiseks ja terviseseisundit. Risk- inimest või keskkonda iseloomustav tegur, mille P(T-/H-) valepositiivne= P(T+/H-) Valenegatiivne=1-tundlikkus tugevdamiseks ühiskonna organiseeritud jõupingutuste kaudu/ teadus olemasolul haiguse esinemise tõenäosus rahvastikurühmas on Valepositiivne= 1-spetsiifilisus ja praktika, mida viiakse ellu kas kogu rahvastiku või selle teatud suurenenud. Riskirahvastik ­ rahvastiku osa, kellel võib haigus välja Tundlikkus= Spetsiifilisus= PPV= NPV= rühmadele suunatud tervist mõjutavate sekkumiste kaudu. kujuneda . ...

Usaldusintervallide leidmine.

Iseseisev töö nr 2. Praktikum nr 2. χ²-, t- ja F- testi kasutamine hüpoteeside kontrollimisel. Usaldusintervallide leidmine. Karoliina Anier Geodeesia, I magister Eesmärk Praktikumiga nr 2 sarnaselt on iseseisva töö eesmärk tutvuda meetoditega, mille järgi saame otsustada, kas mõõtmisandmed ning valim on piisavalt tõesed. Selleks vaadeldakse usaldusintervalle. Järgnevalt püstitatakse usaldusintervalle, st määratakse mingi tõenäosusega kindlaks piirid ümber keskmise, dispersiooni, ja dispersioonide suhte, mille sees mingi tõenäosusega asub vastav tõeline väärtus. Sama on võimalik teha ka statistiliste hüpoteeside testimisega. Iseseisvas töös lahendatakse kolm ülesannet sarnaselt praktikum 2. Ülesanne 1 t- test. Üldkogumi keskmise hüpoteesi test t- test. Seda testi kasutatakse keskmiste võrdlemiseks (nt valimi ja üldkogumi keskmise), st vaadatakse, kas kaks võrreldavat keskmist on valitud usaldusnivool statistiliselt üksteise...

Matemaatika andmestiku analüüs

seega H1 dispersioonid ei ole võrdsed H0 2003 aasta matemaatika eksami keskmised tulemused on võrdsed 2008 aasta eksami keskmiste tulemustega. H1 2003 aasta matemaatika eksami keskmised tulemused ei ole võrdsed 2008 aasta eksami keskmiste tulemustega. t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances 2003 2008 eksami eksami tulemused tulemused Mean 63,0618557 50,2432432 Variance 336,225301 164,679748 25

Andmeanalüüs MS Exceli abil

http://www.htg.tartu.ee/~a9tp/mirror/www.eau.ee/%257Ektanel/kool_ja_too/stat_excelis/ (1 of 2)29.05.2006 15:08:49 Andmeanalüüs MS Exceli abil Üldskeem z-test (keskväärtuse võrdlemine konstandiga, kahe üldkogumi keskväärtuste võrdlemine teadaolevate dispersioonide korral) t-test (kahe üldkogumi keskväärtuste võrdlemine võrdsete ja mittevõrdsete dispersioonide, sõltuvate ja sõltumatute vaatluste korral) F-test (kahe üldkogumi dispersioonide võrdlemine) Korrelatsioonanalüüs Regressioonanalüüs

Praktikumide aruanne Automaatjuhtimissüsteemide jätkukursus

TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Infotehnoloogia teaduskond Automaatikainstituut Automaatjuhtimise ja süsteemianalüüsi õppetool Daniel Tuulik 111618 IASM Praktikumide aruanne Aines ISS0022 Automaatjuhtimissüsteemide jätkukursus Juhendaja: Eduard Petlenkov Dotsent Tallinn 2012  Praktikum 1_1: Etalonmudeliga adaptiivsüsteemid...............................................2 Praktikum 1_2: Identifitseerimisega adaptiivsüsteemid ........................................2 Praktikum 2: Palli juhtimine rennil........................................................................3 Praktikum 3: Närvivõrkude õpetamine..................................................................3 Praktikum 4: Mittelineaarsete süsteemide juhtimine tehisnärvivõrkudega ...........4...

Süsteemiteooria labori KTIII

2014. aasta kevadel aines Süsteemiteooria (TTÜ) labor 3 test vastatud ja parandatud kujul. 1. Vali tagasisidestatud pidevaja süsteemi koostamiseks sisendmaatriks ja sisesta vastusese. 2. Missugused olekumudeli maatriksid tuleb veel lisada, et kõik siseolekud oleksid eraldi väljundites tagasiside jaoks kättesaadavad? 3. Kas sisestatud pidevaja olekumudel on ilma tagasisideta stabiilne? 4. Missugused on sisestatud olekumudeli väljundite lõppväärtused, kui olekumudeli sisend u(t)=0? Selgita, kuidas need väärtused leidsid ja missuguse järelduse saab nendest teha! 5. Missugused prototüüpülekandefunktsiooni parameetrid: sumbuvus (ksii) ja omavõnkesagedus (Wn) valisid, et tagada esimeses küsimuses nõutud siirdeprotsessi iseloom? Põhjenda mõlemat! 6. Missugust Matlabi käsku saab kasutada stabiliseeriva pidevaja tagasisidemaatriksi K arvutamiseks (U(t)=-K*X(t))? 7. Selgita, mis näitajate järgi järeldad katseliselt, et süsteem vastab nõutud t...

Statilised järeldused

väiksemaks – 0,1 ja 0,001. Meditsiinis ei taha keegi eksida ja siis on ka veel eksimispiir liiga suur. Ühelt poolt siis reglementeeritud teadusvaldkonnaga, teiselt poolt on ta seotud ka veidi tulemustega. α= 0,05 – see vastus v järeldu mida me kirjutamine võib olla viiel juhul sajast vale. Teeme testi: võta Tulemus: Valimi statistika: Teine tabel on seose korrelatsioon, ehk kuidas need kaks tunnust on omavahel seotud. Arvutatakse Pearsoni kordaja r=0,2 Kolmas tabel on siis t-test: Kui arvuteid veele ei olnud, tehti järeldusi z-testiga. Esimene võimalus: nullhüpotees ütles, et erinevus keskmiste vahel puudus. Sisuliselt kirjutatakse andmed välja elu ja ilma kohta koos väärtustega ja leitakse nende väärtuste erinevused ehk igale valimiobjektile leitakse nende väärtuste vahe. Kogu asi baseerub sellele, et üldkogumitel vahet ei ole, siis milliseid erinevusi me peaksime kõige rohkem saama? Erinevus 0 peaks välja tulema.

Biomeetria eksamiks valmistumine

·T- test läbi viimine: lisa vt PRAKS 4 ·Kõige pealt kopeeri vajalikud grupid eraldi ja kõrvuti, seejärel sorteeri, et sarnased oleks järjest. Seejärel pane paika hüpoteesid: H0: ...... on sarnased; H1: .....on erinevad. Seejärel teha F-testi hüpoteesipaar, kui on tegemist sõltumatute gruppidega.H0: ...varieeruvus on sarnane; H1: varieeruvus on erinev. Kui F-testi tulemus on suurem kui 0,05=H0 ja tuleb teha võrdsete dispersioonide t-test T-test(aray1;array2;2;2). Kui ebavõrdsete dispersioonide test, siis viimase numbri asemel 3 ja p on väiksem kui 0,05. T-testi abil saabki teada, kas kehtima jääb H0 või H1. Järeldus: Spordiga tegelevate ja mittetegelevate tudengite kehamassid ei ole statistiliselt oluliselt erinevad. ·Regressioonanalüüs: vt lisa PRAKS 6 ·Kõige pealt tee nendele prognoositavatele tunnustele Scatter diagramm, kindlasti peab see tunnus, mille alusel prognoositakse jääma x teljele

Tundmatu metalli identifitseerimine

Aim Determining the identity of an unknown metal. Measurement of gas volume, calculations with gases based on reaction equations. Substances 10% solution of hydrochloric acid, 5,0...10,0 mg piece of a metal. Equipment Apparatus for measuring the volume of gas, measuring cylinder (25 cm 3), funnel, filter paper, thermometer, barometer and hygrometer. Experimental procedure 1. The experimental apparatus (Figure 1) consists of two burettes connected with a rubber hose (a), which is filled with water. One burette is connected to a test tube (b), in which the metal reacts with the acid. 2. Preparation for the experiment. Remove the test tube and wash it carefully with distilled water. Firmly attach the test tube back. Adjust the burettes to the same height and check whether the water level (c) in both of the burettes is at the ...

Elektriahelad ja elektroonika alused Moodle test 2

Test 2 https://moodle.e-ope.ee/mod/quiz/review.php?attempt=380464 Elektriahelad ja elektroonika alused - kevad Õpikeskkonna avalehele Minu kursused AME0070-2012k Teema 3 Test 2 Testi navigatsioon Alustatud kolmapäev, 21. märts 2012, 13:43 Lõpetatud kolmapäev, 21. märts 2012, 13:44 1 2 3 4 5 Aega kulus 54 sekundit 6 7 8 9 10 Punktid 14,00/15,00 Hinne 9,33, maksimaalne: 10,00 (93%) 11 Lõpeta ülevaatus Küsimus 1 Õige Hinne 1,00 / 1,00 Flag question ...

Statistika moodle vastused

Test 1 mood, mediaan, aritmeetiline keskmine, asendikeskmine, mahukeskmine aritmeetiline keskmine, mood aritmeetiline keskmine, mood, mediaan, detsiilid detsiil, kvartiil lihtne harmooniline keskmine, kaalutud aritmeetiline keskmine, kaalutud harmooniline keskmine, lihtne aritmeetiline keskmine, mood, järjestusskaala kaalutud aritmeetiline keskmine, mediaan keskmise hinnaga, keskmine hind, arvukogumis, geomeetriline keskmine, harmooniline, aritmeetline mood, mediaan, harmooniline, aritmeetiline aritmeetiline, geomeetriline, harmooniline, mediaan Test 3 asümmeetriakordaja, püstakus, järku keskmoment, algmoment, tingmoment 1. 50 2. 65 3. 65 4. 90 5. 40 6. 70 kvartiilihaare, variatsiooniamplituud 3. 30 4. 10 5. 55,6 intervallskaala, standardhälve, püstakus kordaja, ekstsess järjestusskaala, mood, kvartiilhaare, standardhälbe valem, standardhälve tsebõsovi võrratus, variatsioonikoefit...

Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020

väärtusest, et võime öelda: nullhüpotees ei kehti? ● Vaja kriteeriumi! Statistiline kriteerium ja teststatistik ● Otsustamiseks vajaliku statistilise kriteeriumi leidmiseks kasutatakse teststatistikut. ● Valimi andmete põhjal arvutatakse teststatistiku empiiriline väärtus – sõltuvalt sellest, mida kontrollitakse, on konkreetsed arvutusvalemid erinevad – z-test, t-test, F-test, χ 2 -test, …. ● Empiirilist väärtust võrreldakse vastava kriitilise väärtusega ja võetakse vastu otsus. Kriitilised väärtused ● Nullhüpotees lükatakse tagasi, kui valimile vastava teststatistiku empiirilise väärtuse esinemise tõenäosus on väiksem kui olulisuse nivoo α ● Sagedasemad olulisuse nivood: 0,1; 0,05; 0,01 ● Olulisuse nivoole vastav teststatistiku väärtus on kriitiline väärtus.

Andmeanalüüsi kordamisküsimused

põhjal. (Lisatingimusi pole vaja arvestada) H0: Tunnuse A ja B vahel ei esine olulist sõltuvust. => Prob < 0.05 (H1: Tunnuse A ja B vahel esineb oluline sõltuvus. => Prob > 0.05) 4 / 10 4 Keskmiste võrdlus 4.1 F-test. Hüpoteeside formuleerimine varieeruvuse kohta. Otsustuse tegemine H0: Kahe grupi tunnuse väärtuste varieeruvus ei erine oluliselt. => (Pr > F) < 0.05 (Equality of Variances) 4.2 t-test. Hüpoteeside formuleerimine keskmiste kohta. Otsustuse tegemine (vaata kas leidub f-testist sõltuv t-testi tulemus) H0: Kahe tunnuse väärtuste keskmised ei erine oluliselt. => (Pr > |t|) < 0.05 4.3 Kahe tunnuse (ühe rühma) keskmiste võrdlus. Hüpoteeside formuleerimine keskmiste kohta. Otsustuse tegemine Kui jäädakse H0 juurde, siis Equal Variance Kui minnakse H1 juurde, siis Unequal Variance 5 Korrelatsioon 5.1 Nullhüpoteesi formuleerimine

Eksamiülesande lahenduse aruanne

TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Infotehnoloogia teaduskond Automaatikainstituut Automaatjuhtimise ja süsteemianalüüsi õppetool Daniel Tuulik 111618 IASM Eksamiülesande lahenduse aruanne Aines ISS0022 Automaatjuhtimissüsteemide jätkukursus Juhendaja: Eduard Petlenkov Dotsent Tallinn 2011 Ülesanne 1........................................................................................................................... 3 Ülesande püstitus ............................................................................................................ 3 Lahenduskäik .................................................................................................................. 3 Sisend- ja väljund katseandmete tekitamine .........................................................

STATISTIKA, EKSAM

arvväärtused nt. hea-1, väga hea-2 jne). Intervalltunnused (sh arvtunnus) vanus ja sissetulek (paljuväärtustega) pikkus, kaal. Väärtused järjestatavad ja vahemikud võrdsed – Arvtunnused väheste erinevate väärtustega– Arvtunnused paljude erinevate väärtustega. Binaarsed tunnused e. nominaalsed tunnused sugu, jah-ei, sees-väljas. Binaarsel tunnusel on ainult kaks väärtust ja seega järjestamise ja vahede võrdsuse probleemi ei teki! Tunnuste järgi testi valik. T-test. t-testid võrdlevad kahe üldkogumi keskväärtusi. Sõltuvad valimid – samad objektid, erinevad (võrreldavad) tunnused KAKS INTERVALL TUNNUST(nt. rahulolu haridusega riigis võrreldes rahuloluga tervishoiu süsteemiga riigis). Kaks gruppi või tunnust. Kuna võrdleb keskväärtusi, siis tunnuseks peab olema intervalltunnus. Sõltumatud valimid – erinevad objektid, sama tunnus. (Nt meeste ja naiste üldine rahulolu, kus mehed ja naised on 2 erinevat gruppi ja rahulolu on intervalltunnus)

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

o T-statistik – mida suurem, seda parem (seda tõenäolisem, et grupid erinevad) o p – mida väiksem, seda parem (seda väiksem eksimistõenäosus; p<0,05) o Coheni d – mida suurem, seda parem (kui suur on leitud erinevus) o df – valimi suurusest lahutatakse maha võrreldavate gruppide arv  Kategoriaalset tunnust, mille alusel grupid jaotatakse, nimetatakse faktoriks (pole seotud faktoranalüüsiga!)  One-Sample T-test – kui on vaja võrrelda tulemusi mingi olemasoleva väärtusega. T-testi tulemuste raporteerimine: Uurides meeste ja naiste matemaatikatestide tulemusi leiti, et meeste keskmine tulemus (M = 9,46, SD = 4,5) on statistiliselt oluliselt kõrgem kui naistel (M = 7,35, SD = 3,86), t(1198,43) = 9,11, p<0.001, d=0,5.  Effect Test Statistic df p

Testide vastused 1-4

New P r e – I n t e r m e d i a t e FOURTH EDITION © Oxford University Press 2012 Unit 1 Test A 13 getting 1 6 2 Where were you born 2 amazed 3 Why are you here in Chicago 3 embarrassing 4 What are you studying 4 amazing 5 What did you do in India / What was your job in 5 embarrassed India 6 interested 6 How often do you go back to India 7 2 2 play 2 How much, a 3 go 3 How long, h 4 speak 4 Whose, d 5 does 5 How many, i 6 make 6 Which, f ...

Psühhomeetria - KORDAMISKÜSIMUSED-KONTROLLTÖÖKS

KORDAMISKÜSIMUSED KONTROLLTÖÖKS (Psühhomeetria) 1. Mis on psühholoogiline test? Testi kui mõõtvahendi peamised omadused. Test on süstemaatiline protseduur isiku käitumise vaatlemiseks ja kirjeldamiseks (samas ka kahe v. enama isiku käitumise võrdlemiseks!) numbriliste skaalade ja fikseeritud kategooriate abil (Cronbach). Testi omadused: 1) objektiivsus (sh kvantifitseeritavus: numbriline väljund -skoorid-, mis võimaldab kasutada statistilisi meetodeid ja välja töötada ning kasutada normskaalasid).) - oleme kasutanud selgeid skaalasid ja saame nendest tulemustest edasi koostada normskaalad. 2) standardiseeritus (läbiviim., skoorim., interpret.) – kõik peaks olema ühte moodi, alates testi läbiviimisest, tulemuste skoorimisest või tulemuste interpreteerimisest. Vastuseid saab interpreteerida psühhomeetriliselt ja impressionistlikult (muljel põhinev). 3) väljavõte käitumisest! – sample of behaviour - testi tulemus on üks väljavõte käitumi...

KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS

kogumi A keskväärtus = kogumi B keskväärtus ­ mudeli parameeter = 0 · Sisukas (alternatiivne) hüpotees: võrdus ei kehti. · Otsustamiseks kasutatakse juhuvalimit. · Juhuvalimi keskväärtus on juhuslik suurus, st erineb arvust µ Otsustamiseks vajaliku statistilise kriteeriumi leidmiseks kasutatakse teststatistikut. · Valimi andmete põhjal arvutatakse teststatistiku empiiriline väärtus ­ sõltuvalt sellest, mida kontrollitakse, on konkreetsed arvutusvalemid erinevad ­ z-test, t-test, F-test, 2 -test, .... · Empiirilist väärtust võrreldakse vastava kriitilise väärtusega ja võetakse vastu otsus. Olulisuse nivoole vastav teststatistiku väärtus on kriitiline väärtus Kui on suuremad kui kriitilisev väärtused, siis kehtib sisukas hüpotees ehk H1. ­ Kui empiiriline väärtus on kriitilisest suurem (ehk p < ), on nullhüpotees ümber lükatud ja tuleb vastu võtta sisukas hüpotees. 13

Mitmene regressioonmudel I

Nullhüpotees H0: bj = 0 sõltub sissetulekust ja tunnitasust. Sisukas hüpotees H1: bj 0 Leibkonnad jagati demograafiliste tunnuste alusel gruppidesse ja leiti kõikide tunnuste keskmised igas grupis. Gruppe on 36 (so valimi maht). b^ j t-test, teststatistik tj Sõltuv tunnus se(b j ) HRS: Average hours worked during the year Sõltumatud tunnused Otsuse vastuvõtmine: WAGE: Average hourly wage ($)

Kvant met

Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks Kvantiilid Aritmeetiline keskmine e keskväärtus Standardhälve ­ kui kaugel on keskmine inimene keskmisest Dispersioon ­ standardhälbe ruut Võrdlusülesanded Tunnuse jaotuse võrdlus: risttabelid ja seosekordajad Tunnuste keskmine väärtuste võrdlus kirjeldaval tasemel: keskmine ja selle usalduspiirid  Ühe tunnuse keskmine väärtuse võrdlus kahes gruppis: t-test Kahe tunnuse keskmine väärtuste võrdlus: t-test Ühe tunnuse keskmiste väärtuste võrdlus kahes v rohkemas grupis: mitteparameetrilised testid, dispersioonanalüüs LOENG 2 12.09.18 Tunnuse jaotus Mida vaadata tunnuse jaotuse puhul? -Absoluutarvudes, protsentides, kumulatiivse protsendina? - tipp - ulatus - sümmeetria - Sarnasus mõne meile seni teada oleva jaotusega Tihti on vaja jaotusi võrrelda -Omavahel

Statistiline modelleerimine praktikumide juhised.

1. PRAKTIKUM 1) JÄRJESTAMINE NOOREMAST VANIMANI Parmeklõps Sort Ascending/Descending -> Kasvavas/Kahanevas järjestuses Data ­ Sort cases ­ Sort Ascending/Sort Descending (tuleb valida muutujad ka) 2) VARIABLE VIEW 3) KIRJELDAVAD ANDMED Leiame vanusele antud hinnangute keskmise, moodi, mediaani, maksimaalse ning minimaalse hinnangu. + HISTOGRAMM Käsklusrida: Analyze - Descriptive statistics ­ Frequencies. Muutujatekasti liigutage muutuja. Statistics -Mean, Mode, Median, Minimum, Maximum. Charts - Histograms 2. PRAKTIKUM 1) UUE MUUTUJA ARVUTAMINE Tihtipeale tuleb andmete töötlemise jooksul tekitada uusi muutujaid eelmiste muutujate põhjal. Käesolevas praktikumis tutvume uue muutuja arvutamise põhitõdedega. Etteruttavalt võib öelda, et me arvutame saadavaloleva andmestiku põhjal uueks muutujaks kehamassiindeksi (BMI ­ body mass index). Käsklusrida: ...

Synthesis of Ibuprofen

Difference 0,25; Power 0,08. Using JMP program 12 was given as sample size, meaning 6 samples per instrument. To eliminate systematic errors randomization is applied for the samples. The experiment is expected to be completed in a day by one person HPLC S4 UV-VIS S1 UV-VIS S3 HPLC S2 HPLC S3 HPLC S5 UV-VIS S5 HPLC S6 HPLC S1 UV-VIS S4 UV-VIS S2 UV-VIS S6 For comparing two means, t-test [1] will be performed. Before making t-test, F-test has to be made to make sure if the means have equivalent precisions. Depending of the outcome of F-test following t-test will be made  Optimization Another synthesis procedure e.g. Boots' synthesis procedure. Increase the speed of forming Grignard formation, which minimizes coupling. For this use mechanically activated magnesium. Decrease the degree of coupling by lowering temperature.

Digitaalsüsteemide diagnostika

Tallinna Tehnikaülikool Arvutitehnika instituut Digitaalsüsteemide diagnostika IAF 0050 Kursusetöö aruanne Tallinn 2016 1. Kombinatsioonskeem funktsioonile Y5=X31 (X11 V _X21 X51) V _X22 (X41 V _X32 _X52) V _X42 (X23 _X33 V X53 X6) 4. Sünteesitud struktuurne otsustusdiagramm X3 X1 1 X2 X5 X2 X4 X3 X5 X4 X2 X3 X5 X6 0 5. Sünteesitud funktsionaalne otsustusdiagramm ja testid sisenditele X3 X1 1 X2 X5 X4 X6 0 Test sisendile X3 (X3=1; X1=1) X3 X1 1 0 Test sisendile X1 (X3=1; X2=0) X3 ...

Moodle KONTROLLKÜSIMUSTEGA TEST - vastavused ja relatsioonid

KONTROLLKÜSIMUSTEGA TEST - vastavused ja relatsioonid file:///C:/Users/CPU/Desktop/Diskmati_TESTID_moodle__'s_-_100%... Diskreetne Matemaatika You are logged in as Alger Abna (Logout) Home My courses IAY0010 Topic 6 KONTROLLKÜSIMUSTEGA TEST - vastavused ja relatsioonid Review of attempt 2 Started on Saturday, 3 December 2011, 12:52 PM Quiz navigation Completed on Saturday, 3 December 2011, 12:58 PM 1 2 3 4 5 6 Time taken 5 mins 9 secs 7 8 9 10 11 12 Marks 21.00/21.00 Grade 100.00 out of a maxim...

Hüpoteesid

4 51 31 5 54 57 6 32 33 7 43 38 8 48 37 9 55 49 Kui Exceli menüüsse Tools on lisatud nalüüsivahendite komplekt Data An 10 50 51 läbiviimiseks sõltuvate valimite korral kasutada vahendit t-test: Paired Tw Array1 on ühe valimi andmed, Array2 teise valimi andmed. Arvutatakse v 11 62 48 kahepoolse kui ühepoole hüpoteesi jaoks. Testi läbiviija peab valima, kum 12 38 42 13 41 37 keskväärtus dispersioon

Test 5 - Lõiketöötlemine

Test 5. Lõiketöötlemine Page 1 Jäta vahele peasisuni Konstruktsioonimaterjalide tehnoloogia Oled sisenenud kui Regina Metsallik (Välju) Lehekülje viit Õpikeskkonna avalehele / Minu kursused / Tallinna Tehnikaülikool / Teaduskonnad / Mehaanikateaduskond / Materjalitehnika instituut / MTT0010 / 13 May - 19 May / Test 5. Lõiketöötlemine Alustatud Friday, 17. May 2013, 17:44 Olek Valmis Lõpetatud Friday, 17. May 2013, 18:14 Aega kulus 30 minutit 6 sekundit Hinne 39,00, maksimaalne: 40,00 (98%) Küsimus 1 Valmis Hinne 1,00 / 1,00 Mitte märgistatudMärgista küsimus Küsimuse tekst Puurpinkidel teostatakse järgmisi töid: Vali üks: a. töödeldakse silindrilisi välispindu b. tööd...

Kontrolltöö 7. klassile (ILE 5) Unit 7

Test 7 1 Translate. 1 Vabandage, kust ma saan osta spordijalatseid ja dressi? Excuse me, where can I buy trainers and a tracksuit? 2 Kas ma saan teid aidata? Can I help you? 3 Kas teil on seda punast dressipluusi M suurusele? Do you have this red sweatshirt in size M? 4 Kus ma saan seda proovida? Where can I tray it on? 5 Siin on teie tsekk ja raha tagasi. Here is your receipt and your change. 6 Majapidamistarvete osakond asub teisel korrusel ekskalaatorite kõrval. The homeware department is on the first floor, next to escalators. 7 kasutatud asju ostma buy second-hand 8 piinlik juhtum embarrassing incident 2 Complete the sentences. Use much, many, a lot of. 1 Is there much snow in the garden? 2 I´m going shopping. How much bread do you need? 3 Look at the lake! I´ve never seen so many swans before. 4 I´m really upset. I made very many mistakes in my maths test. 5 We can go to the cine...

ÖKONOMEETRIA loegn 1

· Juhuvalimi keskväärtus on juhuslik suurus, st erineb ­ sõltuvalt sellest, mida kontrollitakse, on konkreetsed arvust . arvutusvalemid erinevad · Kuidas otsustada, kas ­ kogumi keskväärtus = 0 kehtib nullhüpotees; ­ z-test, t-test, F-test, 2 -test, .... ­ kogumi keskväärtus 0 kehtib sisukas hüpotees? · Empiirilist väärtust võrreldakse vastava kriitilise · Ehk: kui palju võib juhuvalimi keskväärtus erineda väärtusega ja võetakse vastu otsus. nullhüpoteesiga püstitatud väärtusest, et võime öelda: nullhüpotees ei kehti? Demo: otsustamise kriteerium · Vaja kriteeriumi

Informaatika Harjutus 2 2

1. UML Skeemid_Sugu VBA, ( "mees" "naine" "vale esimene sümbol" "Vale pikkus")) 2. Skeemid_Kuupaev VBA, : Date "Vale kuupäev" "Vale pikkus" "Vale esimene s 3. , . 4. , , , . 5. Sugu(kood) Kuupaev(kood) Personal . : SAAKKPPXXXX, S - , S - , = "naine", S - , = "mees"; 3<=S<=6 AA - , S=3 4, 19, S=5 6, 20. KK - ; PP - : MOD, LEN, LEFT, MID, DATESERIAL, VAL  VBA, "Vale pikkus")) VBA, Vale pikkus" "Vale esimene sümbol" ) . , mees"; 3<=S<=6  Function sugu(kood) pikkus = Len(kood) esimene = Left(kood, 1) teade = test(pikkus, esimene) [teade<>"korras"] sugu = teade [jah] ...

Biokeemia I test

LIISI KINK 1 BIOKEEMIA test I Vastatud 2012 aasta kordamisküsimustele, mis võetud bioorgaanilise keemia kodulehelt. Vastused on leitud N. Sameli loenguslaididelt, M. Kreeni ja T. Randla koostatud ,,Biokeemia õppematerjal" I, II, III ja IV osadest ning kasutades internetti. Sinul pole selle faili üle õigusi! Ära levita edasi! BIOKEEMIA AINE. RAKU EHITUS 2 VESI JA VESILAHUSED. TERMODÜNAAMIKA ALUSED 6 AMINOHAPPED. PEPTIIDID 9 PRIMAARSTRUKTUUR. VALKUDE ISELOOMUSTUS JA BIOLOOGILINE ROLL 14 VALKUDE RUUMILISED STRUKTUURID ...

Hinnangud, hüpoteesid, regressioon

rinde peapuuliik. Kui suur tuli vaatluste arv (prtk. 64)? Kopeerime need diameetrid teisele töölehele. 14) Leiame diameetri dispersiooni teie proovitükil ja proovitükil 64 (teie proovitükile vastaval 1. rinde puuliigil) Kas nendele proovitükkidele vastavate üldkogumite diameetri dispersioonid on oluliselt erinevad ( = 0,05)? Kuidas leidsite P-väärtuse? kasutades f-testi 15) Kas nende proovitükkide diameetrite keskväärtused on oluliselt erinevad ( = 0,05)? Mõelge, kas t-test tuleks valida 'assuming equal variances' või 'assuming unequal variances' (lähtuvalt eelmise ül. vastusest) Esitage ka t-testi tulemused 16) Sooviti uurida tavalise täpsusklupi ja elektronklupi mõõtmistulemuste erinevust. Selleks mõõdeti samadel puudel diameeter tavalise täpsusklupiga ning elektronklupiga. Kas võib väita, et keskmine mõõtmistulemus nende kluppide puhul on oluliselt erinev? Esitage ka t-testi tulemused 1. 2. 3. 4. 5

Andmetöötlus psühholoogias

Soo defineerimine: Variable view - soolahtrist Values... - 1=mees, 2=naine - data view - ülevalt view - value labels ette linnuke Kasvavas järjekorras järjestamine: Teed lahtri aktiivseks mida järjestada soovid - ülevalt Data - Sort cases - valid mida soovid sortida - linnuke ascending lahtri ees kindlalt ja OK Mingi väärtuse minimaalse ja maksimaalse väärtuse leidmine, standardhälve, keskmine: Analyze - descriptive statistics - descriptives/frequencies (kui vaja ekstsessi, histogrammi kellukat jn) - valid mille puhul tahad uurida - Options - valid milliseid väärtusi leida tahad ja ok, vastused ilmuvad OutPuti aknasse. Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Uue muutuja arvutamine: Transform -...

I love English book 5 unit 18 test

Test 18 Vastused 1 Complete the sentences Piglets rooster horn calf prick up poultry farm prey 2. Write sentences using the infromation in the table 1 Mary likes isce crem ,singing and tsavelling Tom likes ice crem ,stories about animals and travelling Mary dosent like stories about animals and watching cartoons They both ice crem ang travelling Neither of them watching cartoons 3. Write in the plural calf-calves ox- oxes sheep- sheep deer-deer mouse-mice knife-knives tooth-teeth child ­children wolf-wolves 4.Reed the story .Write T or F to the statements F T F T F T T F 

Automatiseerimistehnika APJ test

Test APJ https://moodle.e-ope.ee/mod/quiz/review.php?attempt=554937&showall=1 Õpikeskkonna avalehele Minu kursused MES0040 Teema 8 Test APJ Alustatud reede, 4. jaanuar 2013, 00:20 Lõpetatud reede, 4. jaanuar 2013, 00:41 Aega kulus 21 minutit 13 sekundit Punktid 10,00/10,00 Hinne 100,00 maksimumist 100,00 Küsimus 1 Milleks kasutatakse Bongard'i ülesannet? Õige Hinne 1,00 / 1,00 Vali üks: ...

Kontrolltöö 7. klassile (ILE 5) Unit 2

Test 2 1 Translate. 1 Küll on kahju, et sa ei saanud tulla. What a pity that you couldn´t came. 2 Mitte keegi ei olnud närvis. Nobody was nervous. 3 Klass oli täis juttu ja naeru. The classroom was full of laughter and talk. 4 Õpilased tervitasid oma õpetajat rõõmsalt. The students greeted their teacher cheerfully. 5 Ma õppisin selle luuletuse pähe. I learned this poem by heart. 6 Lapsed olid enne pidu ootusärevil. The children were excited before the party. 7 osasid vahetama swap the role 8 kahe nädala pärast in two time a week 2 Complete the sentences with the correct verb form 1 Did you meet Ann at the party last night? (meet) 2 Do you think our team will win the football match tomorrow? (win) 3 I can´t go out because I haven´t done my homework yet. (not do) 4 Somebody has broken the lock. I can´t get in. (break) 5 Next year Mary will spend two weeks in Liverpool. (spend) 6 I usual...

Konspekt eksamiks

1. Mis on staat anal, võrdl staat anal, dünaamiline anal, mis on eesmärgiks? *Staatilises e. tasakaaalu analüüsis on valitud muutujate väärtused sellised, et süsteemi seisund säilub (s.t. puudub tendents muutuda). Tasakaal ei ole tingimata ideaalne seis. Osaline turutasakaal (lineaarne & mittelineaarne mudel), üldine turutasakaal. *Võrdlevstaatiline analüüs tegeleb erinevate tasakaalu seisundite võrldemisega (vastab erinevate parameetrite ja välimuutujate komplektidele). Kui mingi parameeter või välimuutuja muutub, läheb süsteem tasakaalust välja, siis võrreldakse uut ja vana. VSA on kvalitatiivne või kvantitatiivne. Peaülesanne ­ leida sisemuutujate muudumäärad sõltuvalt parameetri või välimuutuja muutudst. *Dünaamilises analüüsis jälgitakse muutujate teed ajas ning kas antud aja jooksul muutujad koonduvad kindlateks tasakaaluväärtuseks. Täiendab eelmist kahte, sest uurib kas tasakaal on üldse saavutatav. Oluline on, et muutujad seosta...

Epidemioloogia konspekt

· Paariviisiline võrdlus ­ Wilcoxoni astakmärgitest o Kasutatakse samadel subjektidel tehtud mõõtmiste võrdlemiseks juhul, kui valimite jaotus erineb oluliselt normaaljaotusest. o Wilcoxoni märgitesti jaoks arvutatakse paariviisiliste mõõtmiste vahed ja järjestatakse need sõltumata märgist ehk järjestame vahede absoluutväärtused. o Teststatistik W+ on positiivsete vahede astakute summa. · T-test ­ keskmiste võrdlemiseks, kui võrdlusalune tunnus on normaaljaotusega o T-test ­ kahe grupi keskmiste võrdlemiseks o Ühe valimi t-test ­ ühe grupi keskmise võrdlemiseks kindla väärtusega o Paariviisiline t-test ­ samal grupil tehtud mõõtmiste võrdlemiseks · Wilcoxoni test ­ pidevate tunnuste jaotuste võrdlemiseks, kui tunnus ei ole normaaljaotusega. · Z-test ­ kahe grupi protsentide võrdlemiseks.

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 üldkogum...

Tundmatu tüve identifitseerimine

Tundmatu tüve identifitseerimine 1. Makromorfoloogilised tunnused Visuaalselt hindasin tundmatu tüve kolooniaid, kui nad olid kasvanud kuus päeva toiteagaril toatemperatuuril. Tunnused Tundmatu tüvi Koloonia: kuju ümar profiil kerkinud, servajoon kumer konsistents sirge värvus limajas, läikiv valkjas 2. Rakulised omadused Gramreaktiivsuse määramiseks teostasin grami järgi värvimise. Kuigi mikroskoobis vaadates olid enamus lühikesed üksikud (agregeerumata) punased pulgad (etanool pesi kristallvioleti-joodi kompleksi välja), leidus ka osa lillaka tooniga rakke, kes olid samuti lühikesed üksikud pulgad. Täiendavalt tegin KOHi lüüsi testi, mis näitas, et tegemist on siiski gramnegatiivsete rakkudega (tekkis iseloomulik limajas konsistents). Tundmatu tüve liikuvuse uurimise jaoks kasutasin poolvedelat söödet (Hugh-Leifsoni sööde), millesse olin eelnevalt teinud pistekülvi. Külvi...

Tootmisseadmed ja -süsteemid, 1. test

Test nr 1 https://moodle.e-ope.ee/mod/quiz/review.php?attempt=481751&showall=1 Tootmisseadmed ja süsteemid Oled sisenenud kui Sander Sink (Välju) Õpikeskkonna avalehele Minu kursused MET0030 Teema 4 Test nr 1 Alustatud neljapäev, 18. oktoober 2012, 14:35 Testi navigatsioon Lõpetatud neljapäev, 18. oktoober 2012, 15:21 1 2 3 4 Aega kulus 45 minutit 52 sekundit Kuva korraga üks aken Hinne 40, maksimaalne: 40 (100%) Lõpeta ülevaatus Küsimus 1 Nimetage 2 vedelikel ...

I Love English 7 unit 3 test.

Unit 3 Test 1.Listen to Pat Price talking about some TV programmes and complete the table.(see on kuulamis ülesanne,ja see on tabelina:D) 1)BBC 1 2)9:00 4)Food and Drink 5)fish menus and recepts 6)10:10 7)Travel 9)News 10)10:35 11)The right stuff 2.Translate 1)He hasn`t shown any interest in me. 2)Jimmy`s little sister didn`t give us any privacy. 3)I can`t get him out of my mind. 4)Emily wanted to impress the boys with her knowledge. 5)John always gets butterflies in his stomach before a show. 6)You should include some photos in your research. 7)What`s on? Did you notice somebody? 8) I went weak at the knees when I met him yesterday. 3.Rewrite the sentences using unless. 1) He won`y tell you unless you talk to him privately. 2) I won`t be late unless i go on foot. 3) Dan will feel miserable unless you call him. 4) Don`t buy the jean...

Kehalise töövõime testid

KEHALISE TÖÖVÕIME TESTID DÜNAAMILINE TÖÖ · Töö kestvus < 3 min - skeletilihaste omadused · Töö kestvus 3-10 min - südame-veresoonkonna süsteem - hingamissüsteem - O2 kandjad · Töö kestvus 11-30 min - skeletilihaste omadused - piimhappe ainevahetuse omadused · Töö kestvus üle 30min - lihasesisene glükogeenidepoo (saame infot, kui hästi on arenenud meie lihastesisene glükoosivaru ­ aeroobne ainuvahetus) KEHALINE TÖÖVÕIME · Aeroobne töövõime - piiriks on max O tarbimine - töö toimub oksüdatiivse formuleerimise teel - mõõdetakse mitu l/min suudab organism max hapnikku tarbida NB! Peab välja arvutama ka suhtnäitaja (hõlmab sportlase kehakaalu), et kg'i peale võrdlusmoment tekitada ­ l/min/kg ­> hea: ~50ml/min/kg (tav sportmängurlased) tav inimene: 25-30 ml/min/kg ülihea: 80-90ml/min/kg (suusatajad, jalgrat...

Hüpoteeside testimine

Iseseisev töö nr. 2. Hüpoteeside testimine. Iseseisva töö eesmärgiks on tutvuda programmiga “Stats” selle Help faili abil ning kontrollida praktikumitunnis püstitatud hüpoteese. Ülesanne 1: Valguskaugusmõõturit kalibreeriti baasjoonel pikkusega 100,020 m. Kalibreerimisel mõõdeti baasjoont 10 korda. a) Püstitage hüpoteesid? Nullhüpotees: mõõtmisel saadud joonepikkus võrdub etaloni pikkusega. Alternatiivne hüpotees: mõõtmistel saadud joonepikkus ja etaloni pikkus erinevad. Hüpoteeside kontrollimiseks selle ülesande puhul kasutame t-teststatistikut. See kontrollib valimi keskmisel põhinevat hüpoteesi kasutades selleks algandmetena valimi keskmist, standardhälvet, mõõtmiste arvu, usaldusnivood ja üldkogumi keskmist (hetkel kalibraatori pikkus). Usaldusnivoo tuleb võtta 0.025, sest tegemist "kahe sabaga". Programmi sisestatud suurused ja neile vastavad tulemused on näidatud järgneval joonisel (Joonis 1). Tulemused tulid samad, mis...

Kontrolltöö 8. klassile (ILE 6) Unit 2

Unit 2 Test 1 Translate. 1 Mulle ei meeldi, kui sa kasutad minu arvutit luba küsimata. I don´t like it when you use my computer without asking permission. 2 Jason ja Jack koristavad oma tuba kordamööda. Jason and Jack take turns tidying their room. 3 Mulle ei meeldi see salat; selles on liiga palju äädikat. I don´t like this salad; it has too much vinegar in it. 4 Isa nõudis, et me tõtt räägiksime. Father insisted us telling the truth. 5 Kui ma karbi avasin, leidsin, et äratuskell oli viga saanud. When I opened the box, I found that the alarm clock was damaged. 6 See pole aus! See on pettus! It´s not fair! That´s cheating! 7 Vanaema tavaliselt küpsetab mu sünnipäevaks metspähkikooki. My grandmother usually bakes hazelnut cake for my birthday. 8 Meie meeskonnal läheb sellel hooajal hästi. Our team is doing well this season. 2 Complete the sentences with prepositions. 1 According to a survey pe...

Statistika kordamisülesanded

Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 168 72 167 70 178 70 168 70 195 72 168 70 169 81 168 70 199 75 169 70 192 84 169 70 179 84 169 71 180 80 169 71 188 70 169 72 192 73 169 72 181 78 169 72 188 72 170 72 196 81 171 73 172 73 172 73 168 89 172 73 170 89 172 73 189 84 ...