Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse Registreeri konto

Standardhälve, SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS (0)

1 Hindamata
Punktid

Esitatud küsimused

  • Keskmine Kui suur peaks olema valim?
  • Mida ta peab tegema?
  • Mida suurm on usaldatavus seda suurem on piiresindusviga ?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud?
  • Milline oli juurdekasvutempo?
  • Keskmist taset - 3 ühikut usaldatavusega 95?
  • Kus kasutatakse diskreetset ehk sõredat tunnust?
  • Kui palju oleks muutunud müüdud kaupade käive kui hinnad ei oleks muutunud?
  • Milline oli juurdekasvutempo?
  • Keskmist taset - 3 ühikut usaldatavusega 95?
  • Mille poolest erineb standardhälve keskmisest lineaarhälbest?
  • Mis juhtub müügiga kui hinnad ei langeks?
Vasakule Paremale
Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #1 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #2 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #3 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #4 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #5 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #6 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #7 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #8 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #9 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #10 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #11 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #12 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #13 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #14 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #15 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #16 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #17 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #18 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #19 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #20 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #21 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #22 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #23 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #24 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #25 Standardhälve-SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS #26
Punktid 5 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 5 punkti.
Leheküljed ~ 26 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2014-09-02 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 78 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor onde20 Õppematerjali autor

Märksõnad

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
86
doc

Statistika eksamiks

4. kasutatakse geomeetrilist keskmist 5. ei ükski Aegridade tasandamisel valitakse tasandusjooneks võimaluse korral sirge Hüpoteeside kontrollimisel: 1. H0 on alati tõene 2. Zemp näiab standardhälvete arvu ja µ ja µ0 vahel 3. Zemp saab olla pos ainult suure valimi korral 4. Ho tagasilükkamiseks peab Femp plema negatiivne 5. ei ükski Usaldatavuse kontrollimisel: 1. põhieesmärgiks on leide kogumi kirjeldamiseks dispersioon ja standardhälve 2. H0 tagasilükkamisekspeab olema Femp suhe negatiivne 3. dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade sisese ja rühmade vahelise dispersiooni korrutisega 4. kasutatakse dispersioonde suhet Hüpoteeside kontrollimisel: 1. H0 on alati tõene 2. kahepoolse testi korral on usaldatavus alati 95% 3. ühepoolse testi korral on usaldatavus alati 95% 4. hinnang antakse valimi põhjal 5

Statistika
thumbnail
16
docx

Statistika eksamiküsimused

väiksem – VALE, suurem Väljavõtukogumi suurus ei tohi sõltuda:  üldkogumi suurusest (mida suurem üldkogum, seda suurem valim)  üldkogumi keskmisest väärtusest – ÕIGE  usaldatavusest (mida suurem usaldatavus, seda suurem valim)  soovitud täpsusest (mida täpsemat tulemust tahan, seda suurem peab olema valim)  väärtuste varieeruvusest üldkogumis (mida suurem dispersioon, seda suurem on valim) Keskmine esindusviga on oma sisult:  vale keskmise valiku tulemusel tekkinud arvutusviga - esindusviga ei ole arvutusviga, valim esindab üldkogumit  kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine - õige on ruutkeskmine!!!  vahe ühe juhuslikult moodustatud valimi keskmise taseme ja üldkogumi keskväärtuse - küsitakse keskmist esindusviga, siin on ühe juhuslikult moodustatud valim...ei saa olla keskmine; siis on lihtsalt esindusviga

Statistika
thumbnail
85
pdf

Konspekt

Mainori Kõrgkool Matemaatika ja statistika Loengukonspekt Silver Toompalu, MSc 2008/2009 1 Matemaatika ja statistika 2008/2009 Sisukord 1 Mudelid majanduses ............................................................................................................. 4 1.1 Mudeli mõiste ......................................................................................................................... 4 1.2 Matemaatilise mudeli struktuur ja sisu ................................................................................... 4 2 Funktsioonid ja nende algebra............................................................................................... 5 2.1 Funktsionaalne sõltuvus ....................................

Matemaatika ja statistika
thumbnail
10
docx

STATISTIKA konspekt

astendamisel saadud arvude aritmeetilisi keskmisi. Arvu, millega momendi leidmisel hälbeid astendatakse, nimetatakse momendi järguks. VARIATSIOONINÄITARVUD · Variatsiooniamplituud (R= Xmax-Xmin)näitab äärmuste vahet. Äärmusi kirjeldab, ei kirjelda seda mis on kogumi sees. Väheväärtuslik, infot pea ei olegi. · Absoluutsed variatsiooninäitarvud: variatsiooniamplituud, keskmine lineaarhälve, dispersioon ja standardhälve, kvartiilhälve. Absoluutsete variatsiooninäitarvude suurus sõltub variantide absoluutväärtustest, mis muudab nad erinevate ridade võrdlemisel raskesti kasutatavateks. Teiseks probleemiks absoluutsete varieeruvusnäitarvude kasutamisel on ühik. Neil on mõõdetava suurusega sama ühik, mis muudab võimatuks erinevate ühikutega suuruste hajuvuse võrdlemise. · Keskmine lineaarhälve (d katusega) ehk keskmine absoluuthälve. Hälve ehk erinevus

Sotsiaal- ja...
thumbnail
22
docx

Statistika kordamisküsimused

Valem: F(x)=P(X<=x) Keskväärtus ehk oodatav väärtus - Kui juhusliku suuruse X väärtuse xi esinemise tõenäosus on pi , siis selle juhusliku suuruse keskväärtus ehk oodatav väärtus. Oodatav väärtus on otsustamisel kriteeriumiks. Valitakse see alternatiiv, mille korral oodatav väärtus on ekstremaalne. Näiteks: oodatav kasum maksimaalne,oodatav kulu minimaalne Valem: µ=E[X]= ∑ pixi Dispersioon – diskreetse juhusliku suuruse dispersioon σ^2=∑(xi-µ)^2*pi Pidev juhuslik suurus - Pideva juhusliku suuruse korral ei saa rääkida mingi üksiku konkreetse väärtuse esinemise tõenäosusest. Selle korral on konkreetse üksiku väärtuse esinemise tõenäosus 0 Jaotustihedus jaotusfunktsiooni tuletis: Empiirilised jaotused - Teostame mingit katset palju kordi, iga kord registreerime juhusliku suuruse väärtuse ja leiame statistilised tõenäosused. Saame empiirilise jaotuse. Empiirilise jaotuse saab anda

Statistika
thumbnail
816
pdf

Matemaatika - Õhtuõpik

Matemaatika õhtuõpik 1 2 Matemaatika õhtuõpik 3 Alates 31. märtsist 2014 on raamatu elektrooniline versioon tasuta kättesaadav aadressilt 6htu6pik.ut.ee CC litsentsi alusel (Autorile viitamine + Mitteäriline eesmärk + Jagamine samadel tingimustel 3.0 Eesti litsents (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ee/). Autoriõigus: Juhan Aru, Kristjan Korjus, Elis Saar ja OÜ Hea Lugu, 2014 Viies, parandatud trükk Toimetaja: Hele Kiisel Illustratsioonid ja graafikud: Elis Saar Korrektor: Maris Makko Kujundaja: Janek Saareoja ISBN 978-9949-489-95-4 (trükis) ISBN 978-9949-489-96-1 (epub) Trükitud trükikojas Print Best 4 Sisukord osa 0 – SISSEJUHATUS . .................... 17 OSA 2 – arvud ..................................... 75 matemaatika meie ümber ................... 20 arvuhulgad ....................

Matemaatika
thumbnail
11
docx

ÜLEVAADE TÕENÄOSUSTEOORIA PÕHIMÕISTETEST

Juhusliku suuruse arvkarakteristikuid võib jagada: moment ja mittemomentkarakteristikud, asendi-,hajuvus- ja kujukarakteristikud, kvantiilkarakteristikud. Keskväärtus(asendikarakteristik) ­ iseloomustab juhusliku suuruse jaotuse keskkoha asukohta. Keskväärtuse geomeetriline tõlgendus: jaotus raskuskeskme projektsioon x-teljele Dispersioon ja standardhälve on arvkarakteristikud juhusliku suuruse hajuvuse iseloomustamiseks keskväärtuse suhtes. dispersioon on standardhälve ruudus ja standardhälve on vastavalt dispersiooni ruutjuur. Juhusliku suuruse p-kvantiil xp on selline juhusliku suuruse väärtus, millest vasakule jäävale jaotuse osale vastab tõenäosus p. Kvantiile nim ka protsentiilideks, siis tõenäosus p väljendatakse protsentides. 10% kordseid protsentiile nim detsiilideks, 25%kordseid protsentiile nim kvartiilideks, 50% korral mediaaniks. Mediaan on

Rakendusstatistika
thumbnail
8
docx

Rakendusstatistika kokkuvõte

vahemikele pm=nm/N, 6)graafiku koostamine 2-jaotus on kasutusel normaaljaotuega juhusliku suuruse dispersiooni hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel. Jaotus moodustub k sõltumatu normeeritud normaaljaotusega juhusliku suuruse põhjal kui nende ruutude summa jaotus. Jaotusel on üks parameeter k, mis on vabadusastmete arv. Kui k=2, tekib eksponentjaotus. Kui klõpmatus, läheneb X2-jaotus normaaljaotusele. Jaotuse keskväärtus võrdub vabadusastmete arvuga, dispersioon on 2k, mood k-2. t-jaotus on kasutusel normaaljaotusega juhusliku suuruse keskväärtus hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel. Jaotus moodustub k+1 sõltumatu normeeritud normaaljaotusega juhusliku suuruse põhjal suhtena, kus lugejas on üks nendest ja nimetajas ülejäänute ruutude aritmeetilise keskmise ruutjuur. T-jaotus on sümmetriline, keskpunktiks 0. Kui klõpmatus, siis t-jaotus läheneb normaaljaotusele. Väikese k väärtuse korral, k on positiivne. Kui k=1 tekib Cauchy jaotus.

Rakendusstatistika




Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



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