X ja Y korreleerimatusega (xy =0). Korreleerimatus on seotud sõltumatusega nii, et sõltumatusest tuleneb korreleerimatus, ent vastupidine üldjuhul ei kehti. Korrelatsiooni ruutu nimetatakse determinatsiooniteguriks (ka determinatsiooniks). Juhusliku suuruse teisendused Kui X on diskreetne juhuslik suurus, siis iga X võimalik väärtus xi teisendub väärtuseks yi =g(xi) ning jaotus {pi} säilub Y jaoks samasena kui X jaoks. Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) on monotoonne. Juhusliku suuruse lineaarteisendused Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x) = a + bx (b0). Seega lineaarteisendusel jaotusseaduse kuju ei muutu, nagu ka kujukarakteristikud asümmeetria ja ekstsess. Oluline on ka see, et väljundi keskväärtuse ja dispersiooni arvutamiseks pole vaja teada sisendi jaotust, piisab vastavalt sisendi keskväärtuse ja dispersiooni teadmisest
lähemal on X ja Y sõltuvus lineaarsele seosele. Sõltumatusest tuleneb korreleerimatus ent vastupidine ei kehti. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniteguriks. Kui X on diskreetne juhuslik suurus, siis iga X võimalik väärtus xi teisendub väärtuseks yi=g(x) ning jaotus säilub Y jaoks samasena kui X jaoks. Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsiooon g(x) on monotoonne, siis avaldub y jaotustihedus nii: fy(y)=fx[i(y)]*/i'(y)/ Kui x on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) pole monotoonne, tuleb g(x) jagada X muutumispiirkonna osas monotoonsuspiirkondadeks. Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x)=a+bx Mediaani hinnang: kasvavalt järjestatud valimi keskelement, kasvavalt järjestatud valimi keskelementide poolsumma. Haare: valimi suurima ja vähima elemendi vahe. Variatsioonirida- kasvavasse järjekorda reastatud valim
Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniteguriks. Juhusliku suuruse teisendusi Kui X on diskreetne juhuslik suurus, siis iga X võimalik väärtus xi teisendub väärtuseks yi=g(x) ning jaotus säilub Y jaoks samasena kui X jaoks. Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsiooon g(x) on monotoonne, siis avaldub y jaotustihedus nii: fy(y)=fx[(y)]*['(y)] Kui x on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) pole monotoonne, tuleb g(x) jagada X muutumispiirkonna osas monotoonsuspiirkondadeks. Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x)=a+bx 2. RAKENDUSSTATISTIKA ALUSED Mediaani hinnang: kasvavalt järjestatud valimi keskelement, kasvavalt järjestatud valimi keskelementide poolsumma. Haare: valimi suurima ja vähima elemendi vahe.
2 Sisendi imiteerimisvalemi parameetrid: 1 Baasnivoo: S0 = 0,2 0 -1 1 2 3 4 5 6 7 Varieerimissamm: LS = 0,1 -2 -3 Teisendusfunktsioon: y=4 ^(1-T) |x|^T -4 Teisendusfunktsiooni parameetrid: Baasnivoo: T0 = 1 Varieerimissamm: LT = 0,5 Sisendjaotus baaspunktis ( S = S0 ): Väljundjaotus baaspunktis (S = S0, T = T0 ): Keskväärtus Standardhälve Asümmeetria Ekstsess Keskväärtus Standardhälve Asümmeetria Ekstsess
annaabi.ee 
