Display groups defined by missing values. Pealkirja saamiseks vajuta nuppu Titles. Graafik paigutatakse tulemilehele, kus saab teda täiendavalt redigeerida. Gruppide keskmiste leidmine/võrdlemine: Kui soovid leida näiteks ühe testi puhul nii meeste kui naiste keskmised tulemused eraldi, siis valid Analyze - Compare means - Means - Dependent listi 'matemaatika' ja Independent listi 'sugu' - OK Meeste ja naiste keskmiste tulemuste joonistamine koos usalduspiiridega: Graphs - Legacy Dialogs - Error Bar - Define - variable (ehk y-telg)=see millise testi tulemusi vaadata soovid nt matemaatika ja category axis=sugu ja OK Test et kindlaks teha kas andmed pärinevad normaaljaotusega populatsioonist. Analyze-> Descriptive Statistics-> Explore-> Plots-> Normality Plots with tests+histogram ;normaaljaotusega on tegemist siis kui tulpdiagramm näeb kelluka kujuline välja. KAHE SÕLTUMATU GRUPI KESKMISTE VÕRDLEMINE PARAMEETRILISE TESTIGA
mõju intensiivsust iseloomustavate parameetrite (nt regressioonikordajate) muutumist. Sellega võimaldab aegridade ja ruumikogumite andmetele tuginevate metoodikate uhendamine suurendada väliskeskkonna tingimuse prognoosi põhjendatust. Nii inertsile tugineva kui ka tegurimudelite alusel tehtava prognoosi puhul tuleb leida parameetrite muutumise usalduspiirid ja parameetrite konkreetsete väärtuste jaotumise tõenäosused usalduspiiridega määratud intervallis. See võimaldab ule minna alternatiivide võrdlemisele väliskeskkonna määramatuse korral. Prognoosimine toetub prognoositavate protsesside olemuse pusivusele ja nende protsesside muutumist iseloomustavate seaduspärasuste stabiilsusele. LK 125 1.Selgitage alternatiivide kasulikkuse hindamise erinevus uhe-
Tegelike ja teoreetiliste väärtuste erinevuste alusel tuuakse välja väliskeskkonna tingimuse S kujunemise spetsiifilised seaduspärasused kõigis vaatlusalustes majandusprotsessides. - Nii inertsile tugineva kui ka tegurimudelite alusel tehtava prognoosi puhul tuleb leida parameetrite muutumise usalduspiirid ja parameetrite konkreetsete väärtuste jaotumise tõenäosused usalduspiiridega määratud intervallis. See võimaldab minna üle alternatiivide võrdlemisele väliskeskkonna määramatuse korral. - Samas ei lahenda informatsiooni omamine protsessi mineviku kohta probleemi, sest puudub mittestatsionaarsete juhuslike protsesside prognoosimise teooria. Seni väljatöötatud meetodid ei garanteeri usaldusväärset prognoosi. Sellistes tingimustes toetub otsustusprotsess
annaabi.ee 
