TES0020 - Statistika (Ako Sauga; TAAB)
Section outline
-
-
-
-
-
Õppur peab:Märgi tehtuks
Demod on CDF formaadis, vajalik vabavara Wolfram Player, mis tuleb installeerida oma arvutisse. -
-
Siin võib küsida kõike, mis puudutab statistikat: loengutel käsitletud teemad, õpikus esitatud materjal, ülesannete lahendamine. Vastata võib samuti igaüks. Aktiivsed vastajad saavad boonuspunkte.
-
Arutelusid algatab õppejõud. Üliõpilased saavad teiste postitusi lugeda pärast seda, kui ise on postituse lisanud.
-
-
Õppur peab:Valige rühm
Vali, kas hakkad praktikumis käima
rühmas A: N, 14:00 - 15:30
rühmas B: N, 10:00 - 11:30
-
-
Sissejuhatus
Põhimõisted. Mõõtmine ja mõõteskaalad. Andmekogumismeetodid ja statistiliste vaatluste liigitus. Mõõtemääramatus, valiidsus ja mõõtevead. Tunnuste kodeerimine. Andmete esitamine.
Õpikust ptk 1.
-
-
-
-
Moodles olevates õpiku ülesannete failides on lisaks andmetele ka õpikust võetud ülesannete tekstid.
Praktikumis ülesanded A.1.2, A.1.3
-
-
-
Keskmised
Aritmeetiline keskmine. Mediaan. Kvantiilid. Mood. Harmooniline keskmine. Geomeetriline keskmine. Ruutkeskmine. Keskmiste liigitus.
Õpikust ptk 2
-
-
Variatsioonnäitarvud ja jaotuse kuju näitarvud
Variatsioonamplituud. Keskmine absoluuthälve. Dispersioon ja standardhälve. Variatsioonikordaja. Tšebõšovi teoreem. Standardiseeritud skaala. Jaotuse kuju iseloomustavad näitajad. Statistilised momendid. Kaheväärtuselise tunnuse standardhälve. Varieerumise hindamine asendikeskmiste abil.
Õpikust ptk 3.
-
Indeksid
Indeksi mõiste, rakendusalad ja liigitus. Alusindeks ja ahelindeks. Individuaalindeksid ja üldindeksid. Keskmised indeksid. Ühismõõdustamine ja agregeerimine. Koondindeks ja teguriindeksid. Muutuva ja püsiva struktuuri ning struktuurinihete indeksid. Tegurite absoluutne mõjuulatus. Näide: käibe ja keskmise hinna indeksanalüüs. Paasche ja Laspeyres indeksid. Börsiindeksid.
Õpikust peatükk 11.-
-
-
-
-
-
-
-
-
Õppur peab:Märgi tehtuks
Praktikumis: ülesanned 11.4, 11.7, 11.11, A.11.1, A.11.2, A11.3 ja A.11.4
-
-
-
-
-
Tõenäosusteooria elemente. Jaotusseadused I
Katse ja sündmus. Tõenäosus. Tehted tõenäosustega.
Diskreetse juhusliku suuruse jaotusfunktsioon. Keskväärtus. Pidev juhuslik suurus. Teoreetilised jaotusseadused. Diskreetne ja pidev ühtlane jaotus. Binoomjaotus.
Õpikust ptk 4, 5.1-5.6
-
-
-
-
-
-
Õppur peab:Märgi tehtuks
Praktikumis: ülesanned 4.27, 4.30, 4.35, 4.36, 5.1, 5.6 ja 5.12
-
-
-
Jaotusseadused II
Poissoni jaotus. Eksponentjaotus. Normaaljaotus.
Õpikust ptk 5.7-5.9
-
-
Valikuuringud I
Kogum, valim ja valikumeetodid. Punkthinnang. Üldkogumi keskväärtuse, dispersiooni ja standardhälbe punkthinnangud. Valimi keskmise valimjaotus. Keskväärtuse usalduspiirid suure valimi korral.
Õpik ptk 6.1-6.5. -
-
Valikuuringud II
Keskväärtuse usalduspiirid väikese valimi korral. Valimi mahu planeerimine. Kaheväärtuselise tunnuse osakaalu usalduspiirid. Kolme ja enama väärtusega kvalitatiivse tunnuse osakaalude usalduspiirid. Mediaani usalduspiirid. Valimi kaalumine. Vea komponendid.
Õpik ptk 6.6 - 6.12. -
Statistiliste hüpoteeside kontroll I
Nullhüpotees, sisukas hüpotees ja statistiline kriteerium. Keskväärtuse testimine suure valimi korral. Olulisuse nivoo ja kahte liiki vead. Kahepoolne ja ühepoolne hüpotees. Olulisuse tõenäosus. Väike valim ja keskväärtuse testimine t-testiga. Kahe kogumi keskväärtuse võrdlemine ja sõltumatud valimid. Kahe kogumi keskväärtuse võrdlemine ja sõltuvad valimid.
Õpikust 7.1 - 7.8-
N07Hüpoteesid Fail XLSX
-
-
-
-
-
-
-
-
ÜL07Hüpoteesid Fail XLSX
-
Statistiliste hüpoteeside kontroll II
Dispersioonide võrdlemine, F-test. Osakaalu testimine. Märgitest. Empiirilise ja teoreetilise jaotuse võrdlus ning χ2 test. χ2- test ja kahe tunnuse vaheline seos. Ühefaktoriline dispersioonanalüüs ANOVA. Sobiva testi valik.
Õpikust 7.9-7.15. -
-
Korrelatsioonanalüüs
Korrelatsiooni mõiste. Kovariatsioon. Lineaarne korrelatsioonikordaja. Korrelatsiooni statistilise olulisuse testimine. Korrelatsioonimaatriks. Lineaarse korrelatsioonikordaja puudused. Astakkorrelatsioon ja Spearmani korrelatsioonikordaja.
Õpikust ptk 8.-
-
-
-
-
-
Õppur peab:Vaata
Mõned näited tugevast korrelatiivsest seosest ilma põhjusliku seoseta.
-
-
-
Külalislektor: Statistikaameti peadirektori asetäitja Kaido Paabusk. Teema: riiklik statistika.
Loeng toimub T, 22. apr kell 10:00-11:30 ruumis SOC-209 koos TABB üliõpilastega.
Praktikumis 2. kontrolltöö: teemad 1-8.
-
-
Regressioonanalüüs I
Matemaatiline mudel, selle üldkuju ja konkreetne kuju. Regressioonmudel. Vähimruutude meetod. Regressioonmudeli kirjeldusvõime ja determinatsioonikordaja. Regressioonsirge parameetrite usalduspiirid. Mudeli kasutamine prognoosimiseks. Mittelineaarne regressioon. Jääkide analüüs.
Õpikust ptk 9.1-9.8-
-
N09Regressioon Fail XLSX
-
-
-
-
-
-
ÜL09Regressioon Fail XLSX
-
Õppur peab:Märgi tehtuks
Ülesannete A.9.2, A.9.4, A.9.7, A.9.8 lahendused.
-
-
-
-
-
-
Regressioonanalüüs II
Mitmene regressioon. Korrigeeritud determinatsioonikordaja. Regressioonmudeli statistiline olulisus. Mudeli parameetrite statistilise olulisuse testimine. Tunnuste valik. Multikollineaarsus. Lineaarse mudeli vabaliige ja nullpunkti läbiv regressioonjoon. Lineariseerimine. Kvalitatiivsed seletavad tunnused. Ühikute teisendamine. Argumenttunnuste mõju võrdlemine standardiseeritud kordajate abil. Regressioonanalüüsi etapid ja mudeli korrektne esitamine. Näide: autotööstuse Cobb-Douglase tootmisfunktsioon.
Õpikust 9.9 - 9.22 -
-
Aegread I
Aegrea mõiste. Aegridade keskmised tasemed. Juurdekasvud ja kasvutempod. Aegridade silumine. Libisev keskmine. Eksponentsilumine. Silumine regressioonjoonega.
Õpik 10.1 - 10.8
-
Õppur peab:Vaata
Slaidil nr 73 "Adaptiivne prognoosimine" oli viga, mis nüüd parandatud.
Muudetud 13.05.2025 17.28 -
-
N10Aegread Fail XLSX
-
-
-
Aegread II
Aegridade kompleksanalüüs. Aditiivne mudel. Multiplikatiivne mudel. Trendi ja sesoonsusega eksponentsilumine. Prognooside hindamine. Ülevaade prognoosimismeetoditest.
Õpikust 10.9 - 10.14 -
-
