1 / 9

Tilastollisia menetelmiä

Jouko Teeriaho , 2005 Ramk / Tekniikka ja Liikenne. Tilastollisia menetelmiä. Web-sivut: tl.ramk.fi/~te_jt/tilasto.htm. Sisältö. Kuvailevaa statistiikkaa (aineiston luokittelu, tunnusluvut, esitystavat) Muuttujien riippuvuus (korrelaatio ja regressioanalyysi)

heinz
Download Presentation

Tilastollisia menetelmiä

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Jouko Teeriaho , 2005 Ramk / Tekniikka ja Liikenne Tilastollisia menetelmiä Web-sivut: tl.ramk.fi/~te_jt/tilasto.htm

  2. Sisältö • Kuvailevaa statistiikkaa (aineiston luokittelu, tunnusluvut, esitystavat) • Muuttujien riippuvuus (korrelaatio ja regressioanalyysi) • Tilastollinen merkitsevyystestaus (Onko tulos tilastollisesti merkitsevä?) • Otoskoon ja otannan valinnasta • Jakaumat , mallinnus

  3. 1. Deskriptiivistä statistiikkaa

  4. Tilastomuuttujien tunnuslukuja • Muuttujatyypit: • Luokkamuuttuja puoluekanta, väri. • Järjestysasteikollinen muuttuja puutavaralaatu A,B,C, • 3. Välimatka-asteikollinen muuttuja Celsius-lämpötila • 4. Suhdeasteikollinen muuttuja henkilön pituus Tunnuslukuja ovat keskiluvut ja hajontaluvut: Keskilukuja: Moodi, Mediaani ja Keskiarvo Hajontalukuja: Vaihteluväli, varianssi ja keskihajonta, keskipoikkeama, kvartiilit

  5. Määritelmiä Moodi on muuttujan arvo, jolla on suurin frekvenssi. Mediaani on sellainen muuttujan arvo, jonka alapuolella ja yläpuolella on sama määrä 50% havainnoista. Keskiarvo: Varianssi s2= keskiarvo havaintoarvojen ja keskiarvojen välimatkojen neliöiden summasta Keskihajonta s = varianssin neliöjuuri =ns. otoskeskihajonta (jos nimittäjässä on n, kyseessä on populaatiokeskihajonta)

  6. Mitä keskilukuja voi esittää? (Joskus näkee, että luokkamuuttujia on koodattu, ja sitten laskettu keskiarvoja tai että järjestysmuuttujalle on laskettu keskiarvoja)

  7. Luokitellun aineiston tunnusluvut Miten lasketaan keskiarvo ja keskihajonta, jos alkuperäinen aineisto on valmiiksi luokiteltu ?

  8. Kaavat luokitellulle aineistolle Keskiarvo Keskihajonta Huom! Havaintoina xi käytetään luokkakeskuksia.

  9. Luokitteluohjeet • Aloita tutkimalla vaihteluväli (max, min) • Valitse luokkien rajat (alarajat pyöreitä lukuja) • Luokkien määrä 5 – 16, enintään n • Laske luokkien frekvenssit, laadi frekvenssitaulu • Piirrä histogrammiesitys (jätä tyhjät luokat molemmille puolille) • Laske suhteelliset summafrekvenssit ja piirrä kertymäfunktio (luokkien ylärajat x-arvoina) • Määritä mediaani ja kvartiilit kuvaajasta

More Related