4 2 0 50 100 x ,l i Leian usaldatavuspiirkonnad X ja Y keskväärtuse, dispersiooni ning standardhälbe hinnangutele. Olulisuse nivooks olgu =0.95. 0.95 Leian väärtuse e, mille korral hinnatav suuruse kuulub piirkonda (suurus-e;suurus+e) tõenäosusega . 1. X keskväärtuse hinnangu usaldatavuspiirkond Studenti jaotuse tegur kohal (n-1, ( +1)/2) t 2.160 s_x. _x t n _x = 14.44 Seega P(x_kesk - _x < EX < x_kesk + _x) = P(44.417 < EX < 73.297) = = 0.95 2. Y keskväärtuse hinnangu usaldatavuspiirkond s_y. _y t n _y = 1.079 Seega P(y_kesk - _y < EY < y_kesk + _y) = P(5.821 < EY < 7.979) = = 0.95 y_kesk usaldatavuse graafik 1 y_kesk _y
Parameetri hinnangu ja tegeliku väärtuse erinevust nimetatakse esindusveaks. Selle tekkimise põhjuseks on väljavõtuvaatluse iseloomust tingitud valimi ja üldkogumi struktuuride erinevus. Esindusvea väärtuse määramine ei ole võimalik, sest see eeldaks parameetri tegeliku väärtuse teadmist. Üldkogumi parameetri vahemikhinnang on piirkond arvteljel, millesse hinnatav parameeter jääb teatud usaldatavusega. Vahemikhinnangul on mõned olulised omadused: usaldatavuspiirkond on seda laiem, mida suurem on usaldatavus ja seda väiksema täpsusega on määratud hinnatav parameeter. Mida suurem on väljavõtukogum, seda kitsam on usaldatavuspiirkond ja seda täpsemalt on määratud hinnatav parameeter. · Keskväärtuse hindamisel võrdub keskmine esindusviga ehk standardviga väljavõtukeskmiste standardhälbega. · Valimi kaalumist kasutatakse valimi esinduslikkuse parandamiseks. Kui valim vajab
annaabi.ee 
