Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Tõenäosusteooria ja statistika (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Lõik failist

  • Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid.
    Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse .
    Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv.
    Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi.
  • Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi:
    • Uuringu ettevalmistamine
    • Statistiline vaatlus või eksperiment
    • Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine
    • Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine.

  • Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu.
    Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaatselt. Vaatluse eesmärk ja objekt pole täpselt piiritletud, vaatlusviis on ebaõnnestunult valitud..
    Registreerimisvead nt: 1. Tahtlikult tekitatud vead( kui andmeid moonutatakse meelega, seda tehakse kui andmete andja või ka saaja on ühel või teisel põhjusel moonutamisest huvitatud.) 2. Mittetahtlikult tekitatud vead: jämedad(võib tekkida mõõtmist, vaatlust.. segava faktori mõjul);juhuslikud(tekivad paratamatult igasugusel mõõtmisel ja vaatlemisel);süstemaatilised vead(tekivad mingi perioodilise või pidevalt tegutseva faktori mõju tulemusena, nt rikkis mõõteriista tõttu).
  • Rühmitamine – eesmärgiks on kogumi üksikasjalikum iseloomustamine . Toimub nii, et kogumi üksikliikmed jaotatakse teatud tunnuse alusel ühelaadilistest liikmetest koosnevateks rühmadeks. Nt analüütilise rühmitamise eesmärgiks on avastada nähtuste kujunemises valitsevaid varjatud seoseid ja seaduspärasid. Nt võib ettevõtteid jaoatda rühmadeks majanduslike tulemuste, kasumi jms alusel.
    Ligikaudseks rühmade arvu määramiseks kasutatakse valemit: r=1+3,32*log n. Kus r – rühmade(intervallide) arv, n – kogumi maht.
    Intervalliks nim. uuritava tunnuse väärtuse vahemikku, millega määratakse kindlaks missugusesse rühma rühmitatava kogumi liige tuleb arvata.
    Ms Excelis on rühmitamise jaoks funktsioon FREQUENCY .
    Kogutud andmed moodustavad statistilise rea, mida korrastatakse, rühmitatake, leitakse nendele statistilised karakteristikud , moodustatakse tabelid ja diagrammid . Kui statistilises reas korrastatakse andmed nende väärtuste kasvavas või kahanevas järjestuses, nim tulemust variatsioonireaks.
    Lihtsatest ridades on sama palju arve kui on vaatlusega hõlmatud kogumis liikmeid. Intervallitud variatsioonirida hõlmab 2 koostisosa – intervallide loetelu ja igasse interv. langevate rea liikmete arv.
  • Kaalutud aritmeetiline keskmine – tuleb kasutada kui iga variant stat.reas on erisuguse osatähtsusega, kui variantide esinemissagedused erinevad v kui perioodreas perioodide pikkused on erinevad. Arvutades tuleb x korrutada f’ga(sagedus) ja liita järgmise xf’ga jagada f’ide summaga ..
    Harmooniline keskmine – tuleb kasutada siis kui tunnuse väärtuse mõõtühik väljendub eri mõõtühikute suhtena( nt km/h) ning kaaluks keskväärtuses osalemiseks on murru
  • Vasakule Paremale
    Tõenäosusteooria ja statistika #1 Tõenäosusteooria ja statistika #2 Tõenäosusteooria ja statistika #3 Tõenäosusteooria ja statistika #4 Tõenäosusteooria ja statistika #5 Tõenäosusteooria ja statistika #6 Tõenäosusteooria ja statistika #7 Tõenäosusteooria ja statistika #8 Tõenäosusteooria ja statistika #9 Tõenäosusteooria ja statistika #10
    Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
    Leheküljed ~ 10 lehte Lehekülgede arv dokumendis
    Aeg2015-09-08 Kuupäev, millal dokument üles laeti
    Allalaadimisi 154 laadimist Kokku alla laetud
    Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
    Autor kkairii Õppematerjali autor
    Statistika eksami jaoks küsimuste vastused.

    Sarnased õppematerjalid

    thumbnail
    10
    docx

    Tõenäosusteooria ja statistika konspekt

    Tõenäosusteooria ja statistika eksam 1) Üldkogum – (ka populatsioon) looduse või ühiskonna või objektide hulk, mille kohta soovitakse teha järeldusi teda esindava valimi põhjal. Valim – väljavõtukogum; liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimi maht – vaatluste arv Tunnused: Kvalitatiivsed (sõnadega) – nominaalsed (värvid, rahvused, tõud) – järjestus e ordinaalsed (ei meeldi, pigem meeldib) Kvantitatiivsed e arvtunnused (mõõdame, loendame) – sõredad e diskreetsed – saavad omandada väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (laste arv peres). – pidevad – teatud piires võivad omandada, mistahes väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (nisu saagikus). 2) Statistilise uurimistöö etapid Uuringu ettevalmistamine (eesmärk, plaan, andmete vajadus, andmete kogumisviis, töötlemisviis, võimalikud järeldused). Statistiline

    Statistika
    thumbnail
    22
    docx

    Statistika kordamisküsimused

    1. MÕÕTMINE Mõõtmine on objektide võrdlemine - Korraga saab võrrelda ainult kaht objekti omavahel. Kui objekte palju, valitakse välja üks (etalon) ning teisi võrreldakse sellega. Otsene mõõtmine ja kaudne mõõtmine – otseste mõõtmiste kaudu Nimi- ehk nominaalskaala – objektide eristamiseks – sugu, rahvus, huvid, kaubakood, ettevõtte registrinumber Järjestusskaala – võimaldab objekte järjestada mingi tunnuse alusel – nt ettevõtted: väikesed, keskmised, suured – küsitlus: "poolt", pigem poolt kui vastu", "pigem vastu kui poolt", "vastu" – 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, m

    Statistika
    thumbnail
    15
    pdf

    Kordamisküsimuste vastused

    Statistika teooria I 1. Kirjeldava statistika põhimõisted: aritmeetiline keskmine, mediaan, kvartiilid, mood, dispersioon, standardhälve, haare. Esitada definitsioonid ja osata antud andmeväärtuste puhul neid mõisteid rakendada N x + x 2 + ... + x N xi Aritmeetiline keskmine: µ = 1 = i =1 N N

    Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika
    thumbnail
    6
    doc

    Majandusstatistika

    Majandusstatistika eksamiküsimused FK100 1. Statistika mõiste. Üldkogum ja valim. Rühmitatud andmed. Statistilise materjali graafiline esitamine (histogramm ja kumulatiivse sageduse graafik). Statistika on andmete kogumine ja töötlemine, statistilised andmekogumid, teadusharu, mille põhiülesandeks on massinähtuste vaatlemine, nende kohta andmete kogumine ja analüüsimine ning selle põhjal järelduste ja üldistuste tegemine ning praktiliste lahenduste pakkumine Üldkogum ­ antud tunnustega elementide hulk (nt. koolis õpilaste hulk), N Valim- juhuslik alamhulk üldkogumist (nt õpilaste seast tüdrukute hulk), valimi vaatluse läbi püütakse teha

    Majandusstatistika
    thumbnail
    7
    docx

    Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kokkuvõte

    suuremaid väärtuseid. Sümmeetrilise jaotuse korral on asümmeetriakordaja enam- vähem võrdne nulliga: AsX 0. Valem: ekstsess - arvkarakteristik, mis kirjeldab JS-te väärtuste jaotumist. Ekstsess ehk ekstsessikordaja näitab tihedusfunktsiooni f(x) tõusu ehk tema graafiku tipu teravust võrreldes normaaljaotusega. Normaaljaotuse korral ExX = 0. Kui ExX > 0, siis on graafiku tipp järsem, kui ExX < 0, siis laugem. Valem: 16. Statistika mõisted Valim, - uuringusse kaasatud üldkogumi objektid n üldkogum, - kõik objektid, kelle kohta soovitakse saada infot, tihti täpne arv teadmata, kui teada tähistame N. tunnus, - iseloomulik omadus, mille poolest objektid (nähtused) üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad, tunnuse väärtus omandab erinevatel objektidel erinevaid väärtusi. tunnuste liigid. ­ Arvtunnused ehk kvantitatiivsed tunnused 1. Pidevad 2. Diskreetsed ­ 0, 1, 2, ...

    Matemaatika
    thumbnail
    11
    docx

    ÜLEVAADE TÕENÄOSUSTEOORIA PÕHIMÕISTETEST

    elementaarsündmused sisalduvad ka sündmuses B (nt A: ärtu sõdur, B: ärtu piltkaart, C: piltkaart korral A B C) Vastandsündmus A : sisaldab kõik elementaarsündmused, mis ei sisaldu sündmuses A (nt A: must kaart, A : punane kaart) sündmusega seondub tema tõenäosus, mis on mingi arv nullist kuni üheni. Tõenäosus- sündmuse esinemissagedust katsetes (ka võimalikkust, osakaalu vms). Tõenäosusteooria seisukohalt on tõenäosus sündmuse mõõduks ning tõenäosuse omadused tulenevad tõenäosusteooria aksiomaatikast : 1.Normeeritusaksioom: 0 P(A) 1 2 Liitmisaksioom: vastastikkku välistuvate sündmuste loenduva summa tõenäosus võrdub nende sündmuste tõenäosuste summaga, st P( Ai ) = P( Ai ) kui AiAj = Ø (-aditiivsus) 3.Tinglik tõenäosus määratletakse seosega P(A/B) = P(AB) / P(B) (tinglik tõenäosus näitab sündmuse A

    Rakendusstatistika
    thumbnail
    28
    docx

    Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused

    ühise keskväärtusega μ ja dispersiooniga σ2. 21. Kuidas jaotub standardse normaaljaotusega juhuslike suuruste ruutude summa? Standardse normaaljaotusega sõltumatute juhuslike suuruste X 1 kuni Xy ruutude summa Y=( X1)2 +( X2)2 +...+( Xy)2 on χ2-jaotusega (hii-ruut jaotusega) juhuslik suurus Y~ χ2(v), kus liidetavate arv v on χ2-jaotuse parameeter, mida nimetatakse vabadusastmete arvuks. MATEMAATILINE STATISTIKA ÜLDKOGUMI KARAKTERISTIKUTE PUNKIHINNANG 22. Mõisted: üldkogum, objekt, tunnus, tunnuse jaotus, üldkogumi karakteristik, valim, valimi statistik, üldkogumi karakteristiku hinnang, hinnangu tüübid. Ülkogum - mingil printsiibil määratletud, vaatluse alla võetav objektide koguhulk. Tunnus - iga objekti iseloomustavad temal mõõdetud tunnused. Tunnuse jaotus - iga arvulist tunnust võib vaadelda kui juhuslikku suurust, mis omandab väärtusi kindlast vahemikust

    Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika
    thumbnail
    8
    docx

    Rakendusstatistika kokkuvõte

    Juhuslik sündmus on midagi, mis mingi katse tulemusel võib toimuda. Katse on mingi tingimuste kompleksi realiseerumine. Elementaarsündmused on mingid üksteist välistavad sündmused, millest iga katse korral üks tingimata toimub. Juhuslikud sündmused: *vastastikku välistuvad sündmused- ei sisalda samu elementaarsündmusi *vastastikku mittevälistuvad sündmused- sisaldavad samu elementaarsündmusi *sündmuste sisalduvus- kui toimub A, toimub ka B *vastansündmus- kõik elementaarsündmused, mis ei sisaldu sündmuses Tõenäosus iseloomustab sündmuse esinemissagedust katsetes. Tõenäousese määramisviisid: klassikalised(kombinatoorne, geomeetriline, statistiline), mtteklassikalised(subjektiivne,intersubjektiivne) Juhuslikuks suuruseks nim suurust, mis järjekordse katse tulemusel omandab mingi mittennustatava väärtuse mingist võimalikust väärtuste hulgast. Diskreetne juhuslik suurus: võimalike väärtuste hulk on lõplik Pidev juhuslik suurus: võimelike

    Rakendusstatistika




    Kommentaarid (0)

    Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



    Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun