MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 6
|
|
- Timo Nieminen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 MS-A Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Vkko Tlatolle rppuvuu ja korrelaato; Yhde elttäjä leaare regreomall Rppuvuu, korrelaato ja regreoaal Tlatoteteeä kahde muuttuja väle rppuvuu vo olla Ekakta: toe muuttuja arvot vodaa eutaa tarkat toe muuttuja arvoje peruteella Vrt. atuamuuttuje fuktoaale rppuvuu ( Y=g(X) ) Tlatollta, jo toe muuttuja arvoja vodaa kättää apua toe muuttuja arvoje eutamea Vrt. atuamuuttujat evät ole rppumattoma ( f Y X ( )f Y () ) Leaarta tlatollta rppuvuutta kututaa korrelaatok. Vomakkuutta mttaava tuulukuja kututaa korrelaatokertomk. Regreoaal o tlatolle meetelmä, joa jok,. eltettävä muuttuja tlatollta rppuvuutta jotak tota,. elttävtä muuttujta malltamaa regreomalllla Matematka ja teemaal lato Kahde muuttuja havatoaeto kuvaame Oletetaa että :tä havatokkkötä o mtattu järjet-, välmatka- ta uhdeatekolla muuttujat ja Havatoarvot: (, ), =,,, Kute hde muuttuja havatoaetoje tapaukea, lähtökohda kahde ta ueamma muuttuja havatoaetoje kuvaamelle muodotaa tututume havatoarvoje jakaumaa. Jakaumaa kokoauutea vodaa kuvata graaflla etkllä (em. ptedagramm) Havatoarvoje jakauma karakterta omauuka vodaa kuvata ototuuluvulla (em. kekarvot; otovarat, otokekhajoat, otokovara ja otokorrelaatokerro) Kahde muuttuja havatoaeto kuvaame ptedagrammlla - Emerkk Hooke la mukaa kerrejoue ptuu rppuu leaaret jouee rputetuta paota. Mtataa veee joue ptuu erkokoella paolla Ovatko havaot opu-oua Hooke la kaa? Vatauta vodaa hakea regreomalllla Joue ptuu (cm) Havatoaeto: Pao (kg) Ptuu (cm) Ptedagramm: Kerrejoue ptuude rppuvuu jouee rputetuta paota - Pao (kg) Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Kahde muuttuja havatoaeto kuvaame ptedagrammlla - Emerkk Perölltetee mukaa lapet pervät geeettet omauutea vahemmltaa. Pertkö ä ptuu hedä pojllee? Havatoaeto kootuu =: ä ( ) ja poja ( ) ptuuke muodotamta lukuparta (, ), =,,, Yhtä ptkllä llä ättää oleva moe mttaa poka Mutta lhllä llä ättää oleva kekmäär lhempä poka ku ptkllä llä Poja ptuu (cm) Ie ja poke ptuudet Iä ptuu (cm) Tämä tppä tlatolla rppuvuuka aalodaa möhemm regreomalle avulla Kahde muuttuja havatoaeto tuuluvut: Kekarvot Havatoarvoje,,, artmeette kekarvo o Havatoarvoje,,, artmeette kekarvo o Pte ) o havatoarvoje pare (, ) muodotame ptejouko paopte Kuvaa havato-arvoje kekmäärätä jata. Ptedagramm (, ) (.,.) Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
2 Kahde muuttuja havatoaeto tuuluvut: Otovarat ja otokekhajoat Havatoarvoje,,, ja,,, otovarat ovat Vataavat otokekhajoat ovat Mttaavat havatoarvoje hajaatueuutta ta kekttettä havatoarvoje artmeette kekarvo uhtee. Kahde muuttuja havatoaeto tuuluvut: Otokovara Otokovara o Mttaa - ja -havatoarvoje htevahtelua de artmeettte kekarvoje muodotama ptee mpärllä. Mtä uuremp o otokovara tearvo tä vomakkaampaa htevahtelu Huomaa hte varaeh ja Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Otokovara: Potve va egatve? Tutktaa umma :tä termä ( )( ) Etumerkk määrät e peruteella me havato (, ) jottuu uhteea kekarvoo ) Suuruu määrät e uorakatee pta-alaa, joka muodotuu ptede ( )( ) (, ) ( )( ) (, ) ja )väl Jo potvet terme hteelakettu pta-ala o uuremp (peemp) ku egatvte, otokovara o potve (egatve). (, ) Sk :llä o tapumu olla potve (egatve), jo ptejoukko ättää ättää ouevalta (lakevalta) ( )( ) ( )( ) Kahde muuttuja havatoaeto tuuluvut: Pearo otokorrelaatokerro Pearo otokorrelaatokerro o r mkä uptuu muotoo r Mttaa - ja -havatoarvoje leaare tlatolle rppuvuude vomakkuutta Aa ama etumerkk ku kovaralla g = g r = jo ja va jo o olemaa, g = g te että kaklla =,, - ja -havatoarvoje välllä o tällö ekakt el fuktoaale leaare rppuvuu Havatoarvot aettuvat amalle uoralle Vakka r =, - ja -havatoarvoje välllä aattaa lt olla jopa ekakt epäleaare rppuvuu. Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Pearo otokorrelaatokerro: Havaolltu r =. r =. r =. r =. r =. r = Tädelle epäleaare rppuvuu = ( ) r = Tuulukuje lakemta helpottavat kaavat Summa r Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
3 Otokorrelaatokerro etmaattora Olkoo tlatolle mall (X,Y )~N( X, Y, X, Y, XY ) Parametrt tutemattoma, jote e o etmotava. Etmaattort odotuarvolle:. =, = Etmaattort tadardpokkeamlle: = ), = ) SU-meetelmällä vodaa johtaa Pearo korrelaatokertomelle XY etmaattork otokorrelaatokerro =, mä = )( ) Luottamuvält ja tett XY :lle vodaa johtaa amaa tapaa ku odotuarvolle f XY (,) - - Korrelomattomuude tetaame: Tetauaetelma Moa tutkmutlatea ollaa kotueta tä ovatko atuamuuttujat X ja Y korrelomattoma va e Ue te aaa tovotaa, että korrelomattomuuoletu tulee tetä hlätk Vrt. ettää uua rppuvuuka, mahdolla eurauuhteta je. Huomautuka: Satuamuuttuje X ja Y korrelomattomuudeta e välttämättä euraa de rppumattomuu, vakka atuamuuttuje X ja Y rppumattomuudeta euraa aa de korrelomattomuu. Jo atuamuuttujat X ja Y oudattavat kakulotteta ormaaljakaumaa, atuamuuttuje X ja Y korrelomattomuudeta euraa de rppumattomuu. Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Tet korrelomattomuudelle Ylee hpotee H: Rppumattomat havaot (X,Y )~N( X, Y, X, Y, XY ) Nollahpotee H : = Vahtoehtoe hpotee: H : >ta H : <ta H : Tetuure = ) ) Nollahpotee päteä oudattaa Studet t-jakaumaa vapauate, jote ormaalarvo o E(t) = ja täte tearvoltaa uuret tetuuree arvot vttaavat he, että H e päde Hlkäalueet ja p-arvot t-jakaumata Yhde elttäjä leaare regreomall Oletetaa, että eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelu halutaa elttää elttävä muuttuja el elttäjä havattuje arvoje vahtelu avulla. Tehdää euraavat oletuket: Seltettävä muuttuja o uhdeatekolle atuamuuttuja. Selttävä muuttuja o kteä el eatuae muuttuja. Satuae elttäjä tapauta kätellää möhemm Ptedagramm Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Yhde elttäjä leaare regreomall =, Tulkta: Ajatellaa että eltettävä muuttuja arvo rppuu leaaret elttävätä muuttujata, mutta he vakuttaa atuae vrhe o elttävä muuttuja arvo havatokköä Tämä arvo tedetää Satuamuuttujat: Havatokkköö lttvä vrhe malletaa atuamuuttujaa Selttävä muuttuja arvo o atuamuuttuja Y Tutemattoma parametreja: vakoelttäjä regreokerro elttäjä regreokerro Nämä vakot ovat evät rpu havatokkötä Yhde elttäjä leaare regreomall: Vrheterm tadardoletuket. Odotuarvoe vrhe o olla: =, =,,. Vrhe termellä o vakovara el e ovat homokedata: Var =,,. Jääötermt ovat korrelomattoma: Cor( )=, Läk jääö- el vrhetermetä tehdää ue. Normaaluuoletu:, =,, Huomautu: Oletu () ältää oletuket () ja (). Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
4 Yhde elttäjä leaare regreomall: Seltettävä muuttuja omauudet =, Stadardoletute (.-.) eurauket: =E : Var = Var = Var : Cor = Cov( ) = Cov( ) = Cor = Jo läk jääö- el vrhetermejä kokeva ormaaluuoletu (.) pätee, ~N Yhde elttäjä leaare regreomall: Stemaatte oa ja regreouora =,, Mall vodaa ajatella kootuva kahdeta oata: )+ Stemaatte oa E(Y ) = + el rakeeoa rppuu elttäjälle aetuta arvota Satuae oa e rpu elttäjälle aetuta arvota. Stemaatte oa määrttelee regreouora = + = regreouora ja -akel lekkaupte = regreouora kulmakerro Vrheterm vara kuvaa havato-ptede (, ) hajotaa regreouora mpärllä Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Yhde elttäjä leaare regreomall etmot =,, Regreokertomet ja o etmotava havaota: Selttävä muuttuja tuetut arvot,, Nätä vataavat eltettävä muuttuja Y,,Y havatut arvot,, Pemmä elöumma (PNS) -meetelmää: Ratkataa etmaatt vrhetermelle parametre ja fuktoa ) Regreokertome ja etmaatt määrätää, te että e mmovat vrheterme elöumma: m = m Yhde elttäjä leaare regreomall etmot m = m Mm löt (*) pteetä b b b r Nätä kututaa parametre ja PNS etmaatek Vataavat PNS etmaattort ovat atuamuuttujat ja = Ptedagramm =. +. R =. PNS: dea: Määrä uora (=muta) te että katkovvalla merkttje jaoje (=vrheterme) ptuuke elöde umma mmotuu Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato (*) Tämä tulo johdetaa möhemm PNS-etmaattorede johto / m = m ) Dervodaa : ja : uhtee ja ettää ollakohdat S(, ) () ( ) S(, ) () ( ) Krjotetaa. ormaalhtälöt () ja () muotoh () () PNS-etmaattorede johto / () () Parametr PNS-etmaatk aadaa htälötä (): () b r j Sjottamalla b htälöö () aadaa parametr PNS-etmaatk () b b Svuutamme e oottame, että aatu äärarvo o todellak mm. () () Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
5 Yhde elttäjä leaare regreomall: Emerkk (/) b b b Ptedagramm r Summa... b. b b.... Yhde elttäjä leaare regreomall: Emerkk (/) Yhde elttäjä leaare regreomall =, regreokertome ja PNS-etmaatek aat b =. b =. Etmodu regreouora htälö o.. Ptedagramm =. +. R =. Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Yhde elttäjä leaare regreomall: Etmotu regreouora Sjotetaa regreokertome ja PNS-etmaatte lauekkeet ja etmodu regreouora lauekkeeee : r ( ) Suora kulkee havatoptede paoptee )kautta Jo >, uora o oueva. Jo <, uora o lakeva. Jo =, uora o vaakauoraa. Suora jrkkeee, jo korrelaato tearvo kavaa, otokekhajota kavaa ta otokekhajota peeee Yhde elttäjä leaare regreomall: Sovtteet ja reduaalt =,, Olkoot b ja b regreokertome ja PNS-etmaatt. Etmodu mall ovtteet: ˆ b b,,,, Etmodu regreouora atama arvo eltettävälle muuttujalle havatopteeä. Etmodu mall reduaalt: e ˆ b b,,,, Seltettävä muuttuja havatu arvo ja ovttee erotu. e ˆ ˆ e,,,, (, ) b b (, ˆ ) Huom! Pätee: Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Yhde elttäjä leaare regreomall: Sovttee ja reduaale tulkta Mall elttää muuttuja havattuje arvoje vahtelu tä paremm mtä lähempää etmodu mall ovtteet ovat eltettävä muuttuja havattuja arvoja, ta htäptävät, mtä peempä ovat etmodu mall reduaalt e. e ˆ (, ) (, ˆ ) Sovtteet ja reduaalt - Emerkk Etmotu mall Sovte Reduaal Summa.. Emerkk, ku =, ˆ..... e ˆ.... Ptedagramm =. +. R =. Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
6 Yhde elttäjä leaare regreomall: Jääövara etmot Jo tavalle hde elttäjä leaare regreomall jääö- el vrhetermejä kokevat tadardoletuket ()-(.) pätevät, jääövara Var( ) = harhato etmaattor o joa e e ˆ b b,,,, etmodu mall reduaal havatoje lukumäärä Jääövara etmot: Emerkk Alla olevaa taulukoa o lakettu etmodu mall ovtteet, reduaalt e, ja reduaale elöt e. Sovte Reduaal Re Summa... Jääövara harhato etmaattor o.. e Ptedagramm =. +. R =. Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Varaaalhajotelma: Idea Yhde elttäjä regreomall tehtävää o elttää eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelu elttävä muuttuja havattuje arvoje vahtelulla. Otumta tää tehtävää vodaa kuvata. varaaalhajotelma avulla Varaaalhajotelmaa eltettävä muuttuja havattuje arvoje kokoavahtelua kuvaava. kokoaelöumma (SST) jaetaa kahde oatekjä ummak: SSM kuvaa etmodu mall elttämää oaa SST:tä SSE kuvaa malllla elttämättä jäättä oaa SST:tä Varaaalhajotelma: Määrtelmä Kokoaelöumma SST Kuvaa eltettävä muuttuja havattuje arvoje j vahtelua : otovaralle pätee /( ) Jääöelöumma SSE kuvaa reduaale e vahtelua e : otovaralle pätee /( ) Mallelöumma SSM kuvaa tä oaa eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahteluta, joka etmotu mall o elttät Pätee: SST ( ) SSE e SSM ( ˆ ) Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Varaaalhajotelma: Omauudet Vodaa oottaa, että Seurauket: ja SSE e ( r ) ( ) ( r ) SST Perutelu: - r = = =,, = ± El kätett leaare regreomall elttää tädellet eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelu =,, = El eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelua e voda elttää kätet leaare regreomall avulla Seltate: Määrtelmä Varaaalhajotelma kertoo etmodu regreomall hvdetä Mtä uuremp o mallelöumma SSM (el mtä peemp jääöelöumma SSE) ouu kokoaelöummata SST, tä paremm etmotu mall elttää eltettävä muuttuja havattuje arvoje vahtelu. Tämä motvo eltatee SSE SSM R SST SST kätö regreomall hvde mttara. Mttaa regreomall elttämää ouutta eltettävä muuttuja havattuje arvoje kokoavahteluta. Ilmataa tavallet proettea: R % Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
7 Seltate: Omauudet SSE SSM R SST SST Yhte otokorrelaatokertomee: Seuraavat ehdot ovat htäptävä:. R =. e = kaklle =,,,. r = Seuraavat ehdot ovat htäptävä:. R =. b =. r = Varaaalhajotelma ja eltate: Emerkk Sovte Reduaal Re Summa... e. SST.. SSE SSE. R. SST. Ste etmotu mall o elttät. % eltettävä muuttuja arvoje vahteluta. Ptedagramm =. +. R =. Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Yhde elttäjä leaare regreomall: Eutee luottamuväl (/) Oletetaa että vrheterme ormaaluuoletu (.) pätee Etmodu mall eute eltettävällä muuttujalle ku tuetaa o E, mutta mkä o e luottamuväl? Luottamuväl johtoo tarvtaa jakauma eutee etmaattorlle + + )( ) Satuauu tulee termetä ~N llä,, tuetaa Vodaa oottaa, että + Perutelu: Keeä o leaarkombaato ormaaljakautueta atuamuuttujta Y Yhde elttäjä leaare regreomall: Eutee luottamuväl (/) )~ + Kätäöä vrheterme varaa e tueta vaa e tät etmoda havaota Luottamuväl muodotamea kätetää t-jakaumaa vrt. ormaaljakauma odotuarvo luottamuväl määrttäme ku varaa e tueta Eutee luottamuväl luottamutaolla ( ) o + t / o luottamukerro Studet t-jakaumata vapauate ( ) = /( ) Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato Yhde elttäjä leaare regreomall: Eutee luottamuväl (/) + Muodotaa fuktoa luottamuvö etmodu regreouora mpärlle Vö kavetuu, jo havatoje lukumäärä ta elttäjä otovara kavaa Vö o tä leveämp, mtä kauempaa o havattuje arvoje kekarvota Eerga kulutu Havatoaeto Regreouora % luottamuväl euteelle % luottamuväl havaolle - Varalluu Tätä vodaa johtaa luottamuväl kttäelle havaolle + + Tämä luottamuväl o leveämp ku eutee luottamuväl Kekmääräe arvo eutame helpompaa ku kttäe arvo Yhde elttäjä leaare regreomall: Satuae elttäjä (/) Oletetaa että mö elttävä muuttuja o atuae: =, PNS-meetelmä e välttämättä tuota harhattoma ta ede tarketuva etmaattoreta regreokertomlle. Nä kä emerkk ellaa tapauka, joa vrheterm ja elttäjä korrelovat. Km: Mllo kteälle, e-atuaelle elttäjälle etettä teoraa aa oveltaa mö atuaelle elttäjälle? Vatau: Aak llo, ku vrhetermt toteuttavat tadardoletuket ehdollet elttäjä havattuje arvoje uhtee Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
8 Yhde elttäjä leaare regreomall: Satuae elttäjä (/) Modfodut tadardoletuket malllle =,. =,=,,. Var =,,. Cor( )=, Ue tehtävä ormaaluuoletu vataavat. f = ep (ältää oletuket. ja.) Oletuket melko rajottava Etek akaarjoje regreomallea kohdataa ellaa tlateta, joa evät ede modfodut oletuket päde. Tällaa tlatea PNS-meetelmää e pdä kättää mall parametre etmot Mte tätä eteepä? Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Stokatet proet Itroducto to Stochatc Large radom tem Browa moto ad Stochatc aal Tlatolle aal peruteet Koeuuttelu ja tlatollet mallt Eutame ja akaarja-aal Momuuttujameetelmät Matemaatte tlatotede Specal coure Stochatc, Stattc ad Mathematcal phc Itroducto to Baea Stattc Baea Modellg Lääketeteelle tekka ja lakealle tetee lato Stokate = atuae Matematka ja teemaal lato Matematka ja teemaal lato
Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6
Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Todeäkölakea ja tlatotetee perukur Emerkkkokoelma 6 Aheet: Tlatolle rppuvuu ja korrelaato Yhde elttäjä leaare regreomall Avaaat: Artmeette kekarvo Etmot
Lisätiedotε i = jäännös- eli virhetermin ε satunnainen ja ei-havaittu arvo havaintoyksikössä i
Mat-.60 Sovellettu todeäkölaketa B. harjotuket Mat-.60 Sovellettu todeäkölaketa B. harjotuket / Ratkaut Aheet: Yhde elttäjä leaare regreomall Avaaat: Ehdolle jakauma, Ehdolle odotuarvo, Ehdolle vara, Etmot,
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit
Mat-.03 Koeuuttelu tlatollet mallt. harjotuket Mat-.03 Koeuuttelu tlatollet mallt. harjotuket / Ratkaut Aheet: Avaaat: Tlatollte aetoje kuvaame Oto otokaumat Etmot Etmotmeetelmät Väletmot Artmeette kekarvo,
LisätiedotRatkaisu: Kaikki tehtävän laskutoimitukset on tehty Microsoft Excel -ohjelmalla; ks. taulukkoa tehtävän lopussa.
Mat-.09 Sovellettu todeäköyylaku. harjotuket Mat-.09 Sovellettu todeäköyylaku. harjotuket / Ratkaut Aheet: Avaaat: Regreoaalyy Etmot, Jääöelöumma, Jääöterm, Jääövara, Kekhajota, Kokoaelöumma, Korrelaato,
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:
Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Artmeette keskarvo, Estmaatt,
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.4 Tlastollse aals perusteet, evät 7 8. lueto: Usea selttää leaare regressomall Usea selttää leaare regressomall Seltettävä muuttua havattue arvoe vahtelu halutaa selttää selttäve muuttue havattue
Lisätiedoton tavanomainen yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli, jossa jäännöstermit ε i toteuttavat seuraavat oletukset:
Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 5. harjotukset Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 5. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Ylee leaare mall Artmeette keskarvo,
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.4 Tilatollie aali peruteet, kevät 7 6. lueto: Johdatu regreioaalii Regreioaali idea Tavoitteea elittää elitettävä tekiä/muuttua havaittue arvoe vaihtelu elittävie tekiöide/muuttuie havaittue arvoe
LisätiedotTilastollinen riippuvuus ja korrelaatio
Tlastollset meetelmät Osa 4: Leaare regressoaalyys Tlastolle rppuvuus ja korrelaato KE (204) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato >> Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame
LisätiedotMuuttujien välisten riippuvuuksien analysointi
Mat-.4 Tlastollse aalyys peusteet, kevät 7 5. lueto: Tlastolle ppuvuus ja koelaato Muuttuje välste ppuvuukse aalysot Tlastollsssa aalyysessä tutktaa use muuttuje välsä ppuvuuksa Työttömyysastee ppuvuus
Lisätiedot= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2
HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslasku A
TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.9 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harjotus 8 (vko 45/3) (Ahe: Raja-arvolauseta, otostuuslukuja, johdatusta estmot, Lae luvut 9.5,.-.6). Olkoo X ~ p(λ), mssä λ
LisätiedotTilastotieteen jatkokurssi 8. laskuharjoitusten ratkaisuehdotukset (viikot 13 ja 14)
Tilatotietee jatkokuri 8. lakuharjoitute ratkaiuehdotuket (viikot 13 ja 14) 1) Perujoukko o aluee A aukkaat ja tutkittavaa omiaiuutea ovat tulot, Tiedämme, että perujouko tulot oudattaa ormaalijakaumaa,
LisätiedotTodennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6
Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 6 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 6 Aheet: Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Yhde selttäjä leaare regressomall Regressoaalyys
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-2.204 Tlastollsen analyysn perusteet, kevät 2007 5. luento: Tlastollnen rppuvuus ja korrelaato Ka Vrtanen Muuttujen välsten rppuvuuksen analysont Tlastollsssa analyysessä tutktaan usen muuttujen välsä
LisätiedotMat-2.090 Sovellettu todennäköisyyslasku A
Mat-.090 Sovellettu todeäköiyylaku A Mat-.090 Sovellettu todeäköiyylaku A / Ratkaiut Aiheet: Avaiaat: Tilatollite aieito keräämie ja mittaamie Tilatollite aieitoje kuvaamie Oto ja otojakaumat Aritmeettie
LisätiedotMTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN
MTTTP SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN Aesto kaavoje () (3), (9) ja () esmerkkeh Lepakot pakallstavat hyötesä lähettämällä korkeataajusta äätä Ne pystyvät pakallstamaa hyöteset
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:
Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa Mat-1.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Otos ja otosjakaumat Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, χ -jakauma, Frekvess, Frekvessjakauma,
Lisätiedot1. PARAMETRIEN ESTIMOINTI
Mat-.04 Tlastollse aalyys perusteet Mat-.04 Tlastollse aalyys perusteet / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Estmaatt, Estmaattor, Estmot, Jääöselösumma, Jääösterm, Jääösvarass,
LisätiedotVäliestimointi. Väliestimointi. Väliestimointi: Mitä opimme? 2/3. Väliestimointi: Mitä opimme? 1/3. Väliestimointi: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Melli (004) Välietimoiti Todeäköiyyjakaumie parametrie etimoiti Normaalijakauma variai luottamuväli Beroulli-jakauma odotuarvo luottamuväli Johdatu tilatotieteeee Välietimoiti TKK (c) Ilkka
Lisätiedot1. välikoe
Jan Loto TA7 Ekonometan johdantok Nm: Opkeljanmeo: välkoe 77 Vataa alla olevn kyymykn ympäömällä okea vahtoehto Kakn tehtävää on neljä vahtoehtoa, jota yk on oken Okeata vataketa aa pteen ja vääätä vataketa
LisätiedotLuento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät
Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu
LisätiedotTilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Mell (4) Tlastolle rppuvuus ja korrelaato Tlastolle rppuvuus, korrelaato ja regresso Kahde muuttuja havatoaesto kuvaame Pearso korrelaatokertome estmot ja testaus Järjestyskorrelaatokertomet
LisätiedotKaavakokoelma, testinvalintakaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu.
A30A0650 Tlatolle tutmue euteet 6o Tett, tota 8.9.06 / A Taae & Maja Hujala Kaavaooelma, tetvaltaaavot ja jaaumatauluot ltteä. E oma tauluota! La allttu. Tehtävä a Meceee valmtame F auto moottoee etäve
LisätiedotSuoran sovittaminen pistejoukkoon
Suora sovttame pstejoukkoo Ku halutaa tutka kahde tlastollse muuttuja rppuvuutta tosstaa, käytetää use leaarsta regressota el suora sovttamsta havatojoukkoo. Sä o aettu joukko havatopareja (x, y ), ja
LisätiedotHY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia. Tehtäväsarja I
HY / Matematiikan ja tilatotieteen laito Tilatollinen päättely II, kevät 207 Harjoitu 4 Ratkaiuehdotukia Tehtäväarja I. (Kvantiili-kvantiili kuvion [engl. q q plot] idea.) Olkoon atunnaimuuttujalla X ellainen
LisätiedotTilastollinen päättely. 3. Piste-estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet
Mat-1.361 Tlastolle päättely 3. Pste-estmot Tlastolle päättely 3. Pste-estmot 3.1. Johdato Estmaattor, Estmaatt, Estmot, Havato, Havatopste, Otos, Otostuusluku, Parametr, Pste-estmot, Pstetodeäkösyysfukto,
Lisätiedot7.5. Yleinen lineaarinen malli ja suurimman uskottavuuden menetelmä
Mat.36 Tlastolle päättely 7. Suurmma uskottavuude meetelmä ja asymptootte teora Tlastolle päättely 7. Suurmma uskottavuude meetelmä ja asymptootte teora 7.. Suurmma uskottavuude estmotmeetelmä Akasarja,
Lisätiedot12. laskuharjoituskierros, vko 16, ratkaisut
1. lakuharjoitukierro, vko 16, ratkaiut D1. Muuttujien x ja Y havaitut arvot ovat: x 1 3 4 6 8 9 11 14 Y 1 4 4 5 7 8 9 a) Määrää regreiomallin Y i = α +βx i +ǫ i regreiokertoimien PNS-etimaatit ja piirrä
LisätiedotMat-2.091 Sovellettu todennäköisyyslasku. Tilastolliset testit. Avainsanat:
Mat-.090 Sovellettu todeäköiyylaku A 0. harjoituket Mat-.09 Sovellettu todeäköiyylaku 0. harjoituket / Ratkaiut Aiheet: Avaiaat: Tilatolliet tetit Aritmeettie kekiarvo, Beroulli-jakauma, F-jakauma, F-teti,
LisätiedotKokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava: Esitiedot
TKK (c) Ilkka Mell (2004) Kokoastodeäkösyys ja Kokoastodeäkösyys ja : Johdato Kokoastodeäkösyyde ja Bayes kaavoje systeemteoreette tulkta Johdatus todeäkösyyslasketaa Kokoastodeäkösyys ja TKK (c) Ilkka
LisätiedotHY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.
HY, MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II, kevät 208 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoo Y, Y rppumato otos Pareto jakaumasta, fy; θ θc θ y θ+ { y > c } tuetulla vakolla
LisätiedotTilastollinen päättely. 3. Piste estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet
Mat.36 Tlastolle päättely 3. Pste estmot Tlastolle päättely 3. Pste estmot 3.. Johdato Estmaattor, Estmaatt, Estmot, Havato, Havatopste, Otos, Otostuusluku, Parametr, Pste estmot, Pstetodeäkösyysfukto,
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi
Tlastollset meetelmät Leaare regressoaals Tlastollset meetelmät: Leaare regressoaals 3. Tlastolle rppuvuus ja korrelaato 4. Johdatus regressoaals 5. Yhde selttäjä leaare regressomall 6. Ylee leaare mall
LisätiedotTilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus
Mat-1.361 Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.1. Tyhjetävyys Asllaarsuus, Basu teoreema, Data redusot, Faktorotteoreema, Iformaato, Mmaale tyhjetävyys,
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi
Tlastollset meetelmät Leaare regressoaalyys Tlastollset meetelmät: Leaare regressoaalyys 3. Tlastolle rppuvuus ja korrelaato 4. Johdatus regressoaalyys 5. Yhde selttäjä leaare regressomall 6. Ylee leaare
LisätiedotTestaa onko lämpökäsittelyllä vaikutusta tankojen keskimääräiseen vetolujuuteen.
Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 6. harjotuset Mat-.03 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 6. harjotuset / Ratasut Aheet: Avasaat: Yssuutae varassaals Artmeette esarvo, Bartlett test, Box ja Whser
LisätiedotTilastollinen päättely. 2. Datan redusoinnin periaatteet Tyhjentävyys Uskottavuus
Mat.36 Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet Tlastolle päättely. Data reduso peraatteet.. Tyhjetävyys Asllaarsuus, Basu teoreema, Data redusot, Faktorotteoreema, Iformaato, Mmaale tyhjetävyys, Otos,
Lisätiedot1 x 2 1 x 2 C 1 D. 1 x 2 C 1. x 2 C 1 C x2 D x 2 C 1; x 0: x 2 C 1 C 1. x 2 x 4 C 1 ja. x 4 C 1 D.x4 1/.x 4 C 1/
Matematiikan ja tilatotieteen valintakoetehtävien 9 ratkaiut Sivu. a). / 6,
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:
MS-A5 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 5 MS-A5 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 5 Aheet: Tlastollset testt Avasaat: Artmeette keskarvo Beroull-jakauma
LisätiedotRaja-arvot. Osittaisderivaatat.
1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Tamperee teklle ylopsto Rsto Slveoe Kevät 2010 Luku 3 Raja-arvot Osttasdervaatat 1 Fuktode raja-arvot Tarkastelemme fuktota f : A, jode määrttelyjoukko A T Muuttujat ovat
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 4
MS-A Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Vkko Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame; tlastollste aestoje kuvaame; Otokset ja otosjakaumat; Estmot; Estmotmeetelmät; Vällestmot Mtä tlastotede o?
Lisätiedot10 Suoran vektorimuotoinen yhtälö
10 Suran vektrimutinen htälö J aluki tarkatellaan -tan kuuluvaa, rign kautta kulkevaa uraa, niin ura n täin määrätt, mikäli tunnetaan en uunta. Tavallieti tämä annetaan uuntakulman tangentin = kulmakertimen
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus tilastotieteesee Yhde selittää lieaarie regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (2005) Yhde selittää lieaarie regressiomalli Yhde selittää lieaarie regressiomalli a sitä koskevat oletukset Yhde selittää
Lisätiedot4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman
4. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7..008 Thomas Hackman 4. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 4. Tähtteteellsten
Lisätiedot5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman
5. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7.4.006 Thomas Hackman 5. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 5. Tähtteteellsten
Lisätiedot13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit
68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta
LisätiedotYhden selittäjän lineaarinen regressiomalli
Ilkka Melli Tilastolliset meetelmät Osa 4: Lieaarie regressioaalyysi Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli TKK (c) Ilkka Melli (007) Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli >> Yhde selittäjä lieaarie regressiomalli
Lisätiedot2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi
Mat-.6 Sovellettu todeäkösyyslasketa. harjotukset Mat-.6 Sovellettu todeäkösyyslasketa B. harjotukset / Ratkasut Aheet: Tlastollset testt Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, F-jakauma, F-test,
LisätiedotGeneroidaan tiedostoon BINORM satunnaislukuja jakaumasta N(0,1) muuttujiksi U, V: (U, V): N 2 (0, 0, 1, 1, 0)
Mat-2.04 Tlastollse aalyys perusteet / Ratkasut Aheet: Avasaat Korrelaato ja assosaato Hypotees, Järjestyskorrelaatokertomet, χ 2 -rppumattomuustest, Korrelaatokerro, Pstedagramm, Päätössäätö, Nollahypotees,
LisätiedotVarianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi: Mitä opimme? Varianssianalyysi: Johdanto
TKK (c Ila Mell (004 Varassaalyys Varassaalyys: Johdato Johdatus tlastoteteesee Varassaalyys TKK (c Ila Mell (004 Varassaalyys: Mtä opmme? Tarastelemme tässä luvussa seuraavaa ysymystä: Mte tavaomae ahde
Lisätiedot3. Datan käsittely lyhyt katsaus
3. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento..0 Thomas Hackman HTTPK I, kevät 0, luento 3 3. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus
LisätiedotTilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi. 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estimointi 6. Estimointimenetelmät 7.
Tlastollset meetelmät Otokset, otosjakaumat ja estmot Tlastollset meetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estmot 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estmot 6. Estmotmeetelmät 7. Välestmot Ilkka Mell 5 Tlastollset
LisätiedotKUINKA PALJON VAROISTA OSAKKEISIIN? Mika Vaihekoski, professori. Lappeenrannan teknillinen yliopisto
KUINKA PALJON VAROISTA OSAKKEISIIN? Mika Vaihekoki, proeori Lappeenrannan teknillinen yliopito Näin uuden vuoden alkaea ueat meitä miettivät ijoitualkkuna kootumuta. Yki kekeiitä kyymykitä on päätö eri
LisätiedotIlkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot
Mat-.09 Sovellettu todeäkösyyslasku Systeemaalyys laboratoro Teklle korkeakoulu SYKSY 00 Ilkka Mell Sovellettu todeäkösyyslasku: Kaavat ja taulukot f XY x X x X y Y ( x, y) exp XY ( XY ) XY XY X X Y Tomttaut
Lisätiedot1.4. Aritmeettisen keskiarvon otosjakauma: Suurten otosten tuloksia
Tlastolle päättely. Otosjakaumat Tlastolle päättely. Otosjakaumat.. Otos, otostuusluvut ja de otosjakaumat Arvota, Havato, Havatoarvo, Otos, Otosjakauma, Otostuusluku, Rppumattomuus, Satuasmuuttuja, Satuasotos,
LisätiedotTKK @ Ilkka Mellin (2008) 1/24
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Mtta-astekot Havatoaesto kuvaame ja otostuusluvut Avasaat: Artmeette keskarvo, Frekvess, Frekvessjakauma,
LisätiedotA130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala
A30A0650-K Tlatolle tutmue euteet 6 o Tett 0.5.06 / A Taae & Maja Hujala Kaavaooelma, tetvaltaaavot ja jaaumatauluot ltteä. E oma tauluota! La allttu. Tehtävä a Koeaja o hvättävä alhajalta aatu tavaaeä,
Lisätiedot12. ARKISIA SOVELLUKSIA
MAA. Arkiia ovellukia. ARKISIA SOVELLUKSIA Oleeaan, eä kappale liikkuu ykiuloeia raaa, eimerkiki -akelia pikin. Kappaleen nopeuden vekoriluonne riiää oaa vauhdin eumerkin avulla huomioon, ja on ehkä arkoiukenmukaiina
Lisätiedot1.2. Aritmeettisen keskiarvon ja otosvarianssin otosjakaumat: Odotusarvot ja varianssit
Tlastolle päättely. Otosjakaumat Tlastolle päättely. Otosjakaumat.. Otos, otostuusluvut ja de otosjakaumat Arvota, Havato, Havatoarvo, Otos, Otosjakauma, Otostuusluku, Rppumattomuus, Satuasmuuttuja, Satuasotos,
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslasku A
TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.090 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harotus (vko 49/003) (Ahe: Tlastollsa testeä, regressoaalyysä Lae luvut 5.5, 6) HUOM! Laskarede palautukse takaraa o pokkeuksellsest
Lisätiedot9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli
lueto9.ppt S-38.45 Lkeeteora perusteet Kevät 5 Ykskertae lkeeteoreette mall Puhdas jakojärjestelmä Asakkata saapuu keskmäär opeudella asakasta per akayks. / keskmääräe asakkade välaka Asakkata palvellaa
LisätiedotMat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:
Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Estmot Estmotmeetelmät Välestmot Avasaat: Artmeette keskarvo, Beroull-jakauma, Beroull-koe, Estmaatt, Estmaattor,
LisätiedotTilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu
Mat-1.361 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.1. Johdato Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Krtte alue, Nollahypotees, Otos, Parametr, Parametravaruus,
LisätiedotMat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit
Mat-.03 Koeuuittelu ja tilatolliet mallit Mat-.03 Koeuuittelu ja tilatolliet mallit / Ratkaiut Aiheet: Avaiaat: Tilatolliet tetit Tetit uhdeateikolliille muuttujille Tetit laatueroateikolliille muuttujille
LisätiedotTilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu
Mat.36 Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus Tlastolle päättely 4. Hypoteese testaus 4.. Johdato Hylkäysalue, Hypotees, Hyväksymsalue, Krtte alue, Nollahypotees, Otos, Parametr, Parametravaruus, Perusjoukko,
LisätiedotPOIKKILEIKKAUKSEN GEOMETRISET SUUREET
KLEKKUKEN GEMETRET UUREET d Pleause gemetrset suureet määrtellää melvaltase pstee (, hdalla leva ptaelemet d avulla. Tässä ästeltävä ptasuureta lasettaessa vdaa ättää hteelasuperaatetta (mös väheslasuperaate
Lisätiedot9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli
Ssältö Kertausta: ykskertae lkeeteoreette mall M/M/-PS asakasta palvelja asakaspakkaa M/M/-PS asakasta palveljaa asakaspakkaa Sovellus elastse datalketee malltamsee vuotasolla M/M//k/k-PS k asakasta palvelja
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat:
Mat-.04 Tilatollie aalyyi peruteet. harjoituket Mat-.04 Tilatollie aalyyi peruteet. harjoituket / Tehtävät Aiheet: Avaiaat: Tetit uhdeateikolliille muuttujille Hypoteei, Kahde riippumattoma otoke t-tetit,
Lisätiedot1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on
HY MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II kevät 019 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I 1 Mostee teht 516 Eräde kuulalaakerede kestoa mljooaa kerrosta o totuttu kuvaamaa Webull-jakaumalla
LisätiedotTuringin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään
4 TUINGIN KONEET Ala Turg 1935 36 auha Koe vo srtää auha: T U I N G auhapää: ohjausykskkö: Turg koe o ku äärelle automaatt, jolla o käytössää auhapäätä vasemmalle ta okealle; se vo myös lukea ta krjottaa
LisätiedotKertausosa. 2. Kuvaan merkityt kulmat ovat samankohtaisia kulmia. Koska suorat s ja t ovat yhdensuuntaisia, kulmat ovat yhtä suuria.
5. Veitoken tilavuu on V,00 m 1,00 m,00 m 6,00 m. Pienoimallin tilavuu on 1 V malli 6,00 m 0,06m. 100 Mittakaava k aadaan tälötä. 0,06 1 k 6,00 100 1 k 0,1544... 100 Mitat ovat. 1,00m 0,408...m 100 0,41
LisätiedotBernoullijakauma. Binomijakauma
Beroulljaauma Beroull oe o ahde mahdollse ulostulo oe, jossa taahtumsta äytetää mtysä ostume ja eäostume. Esmerejä: rahahetto (ruua ta laava), lase sytymä (tyttö ta oa), helö verryhmä ( ta c ), oselja
LisätiedotGibbsin vapaaenergia aineelle i voidaan esittää summana
Lueto 8: Epädeaalsuus ja aktvsuuskerro Torsta 1.11. klo 14-16 477401A - Terodyaaset tasapaot (Syksy 2012) http://www.oulu.f/pyoet/477401a/ eetu.hekke@oulu.f Kertausta: Gbbs eerga ja tasapaovako Gbbs vapaaeerga
LisätiedotRATKAISUT: 17. Tasavirtapiirit
Phyica 9. paino 1(6) ATKAST 17. Taavirtapiirit ATKAST: 17. Taavirtapiirit 17.1 a) Napajännite on laitteen navoita mitattu jännite. b) Lähdejännite on kuormittamattoman pariton napajännite. c) Jännitehäviö
LisätiedotLIITTEET Liite A Stirlingin kaavan tarkkuudesta...2. Liite B Lagrangen kertoimet...3
LIITTEET... 2 Liite A Stirligi kaava tarkkuudesta...2 Liite B Lagrage kertoimet... 2 Liitteet Liitteet Liite A Stirligi kaava tarkkuudesta Luoollista logaritmia suureesta! approksimoidaa usei Stirligi
LisätiedotViime kerralta: Puheentuotto (vokaalit)
Vme elt: Puheetuotto volt Solle glottheäte Äätöväylä Suodtue tuloe ytyvä ää Vme elt: Kelly-Lochbum yhtälöt Mllet äätöväylää tuje ute vull: 3 Vme elt: Rtooetee ll ole -uod Kelly-Lochbum yhtälöde mue toetee
LisätiedotKonvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Mell (004) Kovergesskästteet ja raja-arvolauseet Kovergesskästtetä Suurte lukuje lat Keskee raja-arvolause Keskese raja-arvolausee seurauksa Johdatus todeäkösyyslasketaa Kovergesskästteet
LisätiedotKynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto
Kynä-paper -harjotukset Tana Lehtnen 8.8.07 Tana I Lehtnen Helsngn ylopsto Etelä-Suomen ja Lapn lään, 400 opettajaa a. Perusjoukon (populaaton) muodostvat kakk Etelä-Suomen ja Lapn läänn peruskoulun opettajat
LisätiedotJohdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1
Johdatus regressioanalyysiin Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen
LisätiedotMS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.
MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt
LisätiedotIntensiteettitaso ja Doplerin ilmiö
Inteniteettitao ja Doplerin ilmiö Tehtävä Erkki työkentelee airaalaa. Sairaalalta 6,0 km päää on tapahtunut tieliikenneonnettomuu ja onnettomuupaikalta lähteneen ambulanin ireenin ääni kuuluu Erkille 60,0
LisätiedotMoniulotteiset jakaumat ja havaintoaineistot
Momuuttujameetelmät: Ilkka Mell. Moulotteset jakaumat.. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat.. Yhtesjakaumat.3. Reuajakaumat ja satuasmuuttuje rumattomuus.4. Ehdollset jakaumat.5. Yhtesjakaume tuusluvut.6.
Lisätiedot4.3 Liikemäärän säilyminen
Tämän kappaleen aihe liikemäärän äilyminen törmäykiä. Törmäy on uora ja kekeinen, jo törmäävät kappaleet liikkuvat maakekipiteitten kautta kulkevaa uoraa pitkin ja jo törmäykohta on tällä amalla uoralla.
LisätiedotPiirrä kuvioita suureen laatikkoon. Valitse ruutuun oikea merkki > tai < tai =.
Piirrä kuvioita suureen laatikkoon. Valitse ruutuun oikea merkki tai < tai =. 1 Valitse ruutuun oikea merkki tai < tai =. ------------------------------------------------------------------------------
LisätiedotInsinöörimatematiikka IA
Isiöörimatematiikka IA Harjoitustehtäviä. Selvitä oko propositio ( p q r ( p q r kotradiktio. Ratkaisu: Kirjoitetaa totuustaulukko: p q r ( p q r p q r ( p q r ( p q r 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
LisätiedotK Ä Y T T Ö S U U N N I T E L M A Y H D Y S K U N T A L A U T A K U N T A
K Ä Y T T Ö S U U N N I T E L M A 2 0 1 7 Y H D Y S K U N T A L A U T A K U N T A Forssan kaupunki Talousarvio ja -suunnitelma 2017-2019 / T O I M I A L A P A L V E L U 50 YHDYSKUNTAPALVELUT 5 0 0 T E
Lisätiedot1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä
Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10
LisätiedotLuento 6 Luotettavuus ja vikaantumisprosessit
Tkll korkakoulu ysmaalyys laboraoro Luo 6 Luoavuus a vkaaumsrosss Ah alo ysmaalyys laboraoro Tkll korkakoulu PL 00, 005 TKK Tkll korkakoulu ysmaalyys laboraoro Määrlmä Tarkaslava ykskö luoavuus o s odäkösyys,
LisätiedotLUJUUSOPPI 20/1 SESSIO 20: PINTASUUREET JOHDANTO
LUJUUPP / E : PNTUUREET JHDNT Lujuusp tehtäve ratkasussa tarvtaa erlasa gemetrsa ptasuureta kute pta-ala, staatte mmett, ptakeskö, elömmett, tulmmett ja pääelömmett. Nämä pkklekkaukse gemetrset suureet
LisätiedotRATKAISUT: 8. Momentti ja tasapaino
Phyica 9. paino (7) : 8. Voian vari r on voian vaikutuuoran etäiyy pyöriiakelita. Pyöriiakeli on todellinen tai kuviteltu akeli, jonka ypäri kappale pyörii. Voian oentti M kuvaa voian vääntövaikututa tietyn
LisätiedotTelecommunication engineering I A Exercise 3
Teleouao egeerg I 5359A xere 3 Proble elaodulaaor lohkokaavo o eey oppkrja kuvaa 3.63. Pulodulaaor ääuloa o aoagaal ja reeregaal erou d. Tää gaal kerroaa pulgeeraaor gaallla rajouke, el erouke erk elväe,
LisätiedotHarjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12
Pallollse puolustae: Sokea ja ta käspallo/ Lppupallo Tavote: aalteo estäe sjottue puolustavalle puolelle, potku ta heto estäe, syöttäse estäe rstäe taklaus, pae tla vottase estäe sjottue puolustavalle
LisätiedotTilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastolliset aineistot
Todeäkösyyslaskea ja talstotetee peruskurssesmerkkkokoelma 4 Todeäkösyyslaskea ja tlastotetee peruskurss Esmerkkkokoelma 4 Aheet: Tlastollste aestoje kerääme ja mttaame Tlastollste aestoje kuvaame Otokset
LisätiedotRegressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1
Regressioanalyysi Kuusinen/Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun joidenkin
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todeäköisyyslaskea ja tilastotietee peruskurssi 4A Satuaisotata ja parametrie estimoiti Lasse Leskelä Matematiika ja systeemiaalyysi laitos Perustieteide korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
LisätiedotSatunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat
Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat Todeäkösyyslasketa: Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 9. Satuasmuuttujat ja todeäkösyysjakaumat 0. Kertymäfukto. Jakaume tuusluvut. Moulotteset satuasmuuttujat
LisätiedotRak-54.116 Rakenteiden mekaniikka C, RM C (4 ov) Tentti 30.8.2007
Rak-54.116 Rakeneden mekankka, RM (4 ov) Ten.8.7 Krjoa jokaeen koepapern elvä - koko nme, puhuelunm allevvauna - oao, vuokur, enn pävämäärä ekä enävä opnojako koodeneen - opkeljanumero, mukaan luken arkukrjan
Lisätiedot1. Kaikki kaatuu, sortuu August Forsman (Koskimies)
olo q» date reliioso olo 7 K (2003) KE2a7 1. Kaikki kaatuu, sortuu uust Forsma (Koskimies) olo 14 olo 21 3 3 3 3 3 3 3 3 Ÿ ~~~~~~~~~~~ π K (2003) KE2a7 uhlakataatti (kuoro) - 2 - Kuula: - 3 - uhlakataatti
LisätiedotYhden selittäjän lineaarinen regressiomalli: Lisätiedot. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli
TKK (c) Ilkka Melli (4) Yhde selittää lieaarie regressiomalli Johdatus tilastotieteesee Yhde selittää lieaarie regressiomalli Yhde selittää lieaarie regressiomalli a sitä koskevat oletukset Yhde selittää
Lisätiedot