Sama mutta density-based (saadaan jakaumat): (tuli aavistuksen eri klusterointi)

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Sama mutta density-based (saadaan jakaumat): (tuli aavistuksen eri klusterointi)"

Transkriptio

1 1 Teht means, järjestetty data Within cluster sum of squared errors:.95 Clustered Instances 16 ( 13%) 1 33 ( 3%) 3798 ( 33%) 3 3 ( %) 5 ( %) 5 33 ( 9%) 6 37 ( %) ( 7%) 8 ( %) ( 15%) Tutkitaan sisältöä: Klusteri : suuri. Hero< eli mutanteilla geeni passiivisempi kuin terveillä. Muuttujat korreloimattomia. Klusteri 1: melko pieni. Hero 1 eli mutanteilla geeni aktiivisempi. Muuttujat korreloimattomia. Klusteri : Iso. Hero< eli eli mutanteilla geeni passiivisempi. Muuttujat korreloimattomia. Klust. 3 vain 3 alkiota! (Ucp1, Alb, Pck1) rero iso (> 15), toiset pieniä. Eli rottavanhuksilla geeni paljon aktiivisempi. Klusteri : pieni. rero>1. Rottavanhuksilla geeni aktiivisempi. r(hero,rero1)=., toiset korreloimattomia. Klusteri 5: Iso. Kaikki lähellä :aa. Jollain yhden (rero1:n) arvo hieman suurempi. Muuttujat korreloimattomia. Klusteri 6: Suuri. hero> eli mutanteilla geeni aktiivisempi. Muuttujat korreloimattomia. (suurin r(hero,rero1)=.) Klusteri 7: Keskikokoinen. Hero hieman koholla. Muuttujat korreloimattomia. Klusteri 8: Pieni ( alkiota). Erikoinen! roero1:n arvot valtavan suuria! Jopa 179 (Rrm). Toiset kaksi muuttujaa hyvin pieniä. Eli vauvarotilla geeni tosi aktiivinen ja hiljenee aikuisena. Klusteri 9: Iso. Hero koholla eli mutanteilla geeni aktiivisempi. Muuttujat korreloimattomia. Sama mutta density-based (saadaan jakaumat): (tuli aavistuksen eri klusterointi) Fitted estimators (with ML estimates of variance): Cluster: Prior probability:.173 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean = -. StdDev =.11 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.18 StdDev = 1.1 Attribute: roero Normal Distribution. Mean = -. StdDev =.16 1

2 Taulukko 1: 1-means kaikki 3 muuttujaa Attribute Full Data (1165) (16) (33) (3798) (3) (5) (33) (37) (783) () (167) hiero roero roero

3 Cluster: 1 Prior probability:.9 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean = StdDev =.199 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.1865 StdDev =.96 Attribute: roero Normal Distribution. Mean = -.61 StdDev =.13 Cluster: Prior probability:.3311 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean = StdDev =.665 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.39 StdDev = Attribute: roero Normal Distribution. Mean =.51 StdDev =.1655 Cluster: 3 Prior probability:.3 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.7 StdDev =.7 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean = StdDev =.181 Attribute: roero Normal Distribution. Mean = StdDev =.98 Cluster: Prior probability:.8 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.6 StdDev =.7 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.7131 StdDev =.777 Attribute: roero Normal Distribution. Mean =.676 StdDev = : Cluster: 5 Prior probability:.878 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.89 StdDev =.71 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.165 StdDev = 1.67 Attribute: roero Normal Distribution. Mean =.15 StdDev =.1757 Cluster: 6 Prior probability:.33 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.781 StdDev = Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean = StdDev =.3518 Attribute: roero Normal Distribution. Mean = -.7 StdDev =.171 Cluster: 7 Prior probability:.683 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.7785 StdDev =.139 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.1588 StdDev =.63 Attribute: roero Normal Distribution. Mean =.39 StdDev =.96 Cluster: 8 Prior probability:. Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.718 StdDev =.966 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean = StdDev = Attribute: roero Normal Distribution. Mean =.338 StdDev = Cluster: 9 Prior probability:.158 Attribute: hiero Normal Distribution. Mean =.3735 StdDev =.976 Attribute: roero1 Normal Distribution. Mean =.89 StdDev =.998 Attribute: roero Normal Distribution. Mean = -.6 StdDev = Vain rottamuuttujat Tulee ihan erilaisia! 3

4 Taulukko : 1-means (vain rottien attr) Attribute Full Data (1166) (8776) (36) (376) (6) (3) (81) (683) (11) (75) (35) roero roero

5 8885 ( 77%) 1 9 ( 3%) 361 ( 3%) 3 63 ( %) 39 ( 3%) 5 78 ( %) ( 6%) 7 16 ( 1%) 8 53 ( %) 9 3 ( %) Teht..1 Average-link, K = 1 Esimerkkejä: Outliereita: *sin+pi yksin huomasin, c++osasin, osasin rautaa,dataa,raapustaa shell, lähellä usein sama taivutusmuoto (jos ei muuten): tehnyt, tekemiseen/tekemisessä kauniita klustereita: koulutyö, ohjelmointikieli/-kurssi, internet, ohjelma, perus-alkuiset Toimi varsin hyvin! (Eikä juuri eroa vaikka sotki datan välillä.) Kun K=5, ei yhtä hyviä.. Ward ja K=1 Omituisia. Miksi esim. kokeilu, aiheisiin, iltana ja freehand samassa? Näyttää kuin olisi eri etäisyysmitta! (mutta ei ollut).3 Complete ja K=1 Nättejä tuloksia, samantap. kuin average, mutta ehkä jakanut joitain averagen (samankantaisia) klustereita osiin? 3 Teht.3 Mansikilla outo outlier alussa klo (Samaan an koko navetalla paljon vierailuja.) Mustikki syö harevmmin mutta enemmän. 5

6 Koko navetta h keskiarvot: iso piikki aamulla n. 8 an, seuraavat huiput eivät yhtä selviä, klo 15 ja 1 an. Klo 5 an hiljaisinta. Mansikki ja Mustikki h keskiarvot: Mansikilla paljon enemmän vierailuja ja isot erot vrk-aikojen välillä: suurin huippu n. 19 an, 6 hiljaista. Mustikilla vierailuja tasaisesti, jopa klo 1 eräs huippu. Mansikin määrissä sama kuvio, lisääntyvät klo 19 kohden ja sitten taas laskua. Mustikillakin suurin piikki illalla, mutta vasta klo? Muuallakin korkeita piikkejä. Määrien korrelogrammi: Mansikki näyttää säännöllisemmältä: selvempi piikki h kohdalla. Mustikin piikki 3h kohdalla eli vuorokausi pikemminkin 3h??? (Mutta ei selvä.) Huom! -kohdan neg. piikillä ei merkitystä. Frekvenssien korrelogrammi: Kummallakin korkea piikki h kohdalla, mutta Mustikin korkein piikki 3h kohdalla..? 6

7 5 Kuva 1: Koko navetta nimi..txt using Frekv 18 nimi..txt using Maara 7

8 3 Kuva : Frekvenssit: Mansikki ja Mustikki Mansikki Mustikki Frekv 1 Mansikki Mustikki Frekv 8

9 3 Kuva 3: Frekvenssit: Mansikki ja Mustikki nimi..txt using Frekv 3 nimi..txt using Frekv 9

10 1 Kuva : Määrät: Mansikki ja Mustikki nimi..txt using Maara 1 nimi..txt using Maara 1

11 Kuva 5: Määrät: Mansikki ja Mustikki 1 Mansikki Mustikki 1 8 kulutus

12 1 9 Kuva 6: Koko navetta nimi..txt using Fr 1 nimi..txt using Maara 1

13 5 Kuva 7: Frekvenssit: Mansikki ja Mustikki nimi..txt using Fr 5 nimi..txt using Fr 13

14 5 Kuva 8: Määrät: Mansikki ja Mustikki nimi..txt using Maara 5 nimi..txt using Maara 1

15 .5 Kuva 9: Määrien korrelogrammit: Mansikki ja Mustikki nimi..txt using Mansikin Korrelogrammi.15 nimi..txt using Mustikin Korrelogrammi 15

16 .3 Kuva 1: Frekvenssien korrelogrammit: Mansikki ja Mustikki nimi..txt using Mansikin Korrelogrammi.3 nimi..txt using Mustikin Korrelogrammi 16

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä 806118P JOHDATUS TILASTOTIETEESEEN Loppukoe 15.3.2018 (Jari Päkkilä) 1. Kevään -17 Johdaus tilastotieteeseen -kurssin opiskelijoiden harjoitusaktiivisuudesta saatujen pisteiden frekvenssijakauma: Harjoitus-

Lisätiedot

PPSHP Vuoden 2010 aineiston trimmausprojekti. Peteri & Vesa

PPSHP Vuoden 2010 aineiston trimmausprojekti. Peteri & Vesa PPSHP Vuoden 21 aineiston trimmausprojekti Peteri & Vesa Taustaa Tarkastelun kohteena vuoden 21 laskutusaineisto, joka ryhmitelty vuoden 211 ryhmittelijäversiolla Päivitetyt välisuoritehinnat Kansalliset

Lisätiedot

H0: otos peräisin normaalijakaumasta H0: otos peräisin tasajakaumasta

H0: otos peräisin normaalijakaumasta H0: otos peräisin tasajakaumasta 22.1.2019/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet Luento 22.1.2019 Luku 3 2 -yhteensopivuus- ja riippumattomuustestit 3.1 2 -yhteensopivuustesti H0: otos peräisin tietystä jakaumasta H1: otos ei peräisin

Lisätiedot

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Anna-Kaisa Ylitalo M 315, anna-kaisa.ylitalo@jyu.fi Musiikin, taiteen ja kulttuurin tutkimuksen laitos Jyväskylän yliopisto 2018 2 Havaintomatriisi Havaintomatriisi

Lisätiedot

Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4

Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4 18.9.2018/1 MTTTP1, luento 18.9.2018 KERTAUSTA Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4 pyöristetyt todelliset luokka- frekvenssi luokkarajat luokkarajat keskus 42 52 41,5

Lisätiedot

Pylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 2003 LKM 14.8% 11.2% 19.7% 4.9% 3.6% 45.

Pylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 2003 LKM 14.8% 11.2% 19.7% 4.9% 3.6% 45. Pylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 8.8% 8.9%.%.% 9.7%.7% Etelä Länsi Itä Oulu Lappi Ahvenanmaa Länsi Etelä Itä Oulu Lappi Ahvenanmaa Läänien

Lisätiedot

T Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely

T Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely T-61.281 Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti 11.2.2003, 16:15-18:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 1. Lasketaan ensin tulokset sanaparille valkoinen, talo käsin: Frekvenssimenetelmä:

Lisätiedot

T Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti , 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1

T Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti , 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 T-61.281 Luonnollisen kielen tilastollinen käsittely Vastaukset 3, ti 10.2.2004, 8:30-10:00 Kollokaatiot, Versio 1.1 1. Lasketaan ensin tulokset sanaparille valkoinen, talo käsin: Frekvenssimenetelmä:

Lisätiedot

jens 1 matti Etäisyydet 1: 1.1 2: 1.4 3: 1.8 4: 2.0 5: 3.0 6: 3.6 7: 4.0 zetor

jens 1 matti Etäisyydet 1: 1.1 2: 1.4 3: 1.8 4: 2.0 5: 3.0 6: 3.6 7: 4.0 zetor T-1.81 Luonnollisten kielten tilastollinen käsittely Vastaukset 11, ti 8.4., 1:1-18: Klusterointi, Konekääntäminen. Versio 1. 1. Kuvaan 1 on piirretty klusteroinnit käyttäen annettuja algoritmeja. Sanojen

Lisätiedot

JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT

JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT SPSS-ohjelmiston Complex Samples- toiminto otoksen poiminnassa ja estimaattien laskennassa Mauno Keto, lehtori Mikkelin AMK / Liiketalouden laitos

Lisätiedot

(d) Laske selittäjään paino liittyvälle regressiokertoimelle 95 %:n luottamusväli ja tulkitse tulos lyhyesti.

(d) Laske selittäjään paino liittyvälle regressiokertoimelle 95 %:n luottamusväli ja tulkitse tulos lyhyesti. 2. VÄLIKOE vuodelta -14 1. Liitteessä 1 on esitetty R-ohjelmalla saatuja tuloksia aineistosta, johon on talletettu kahdenkymmenen satunnaisesti valitun miehen paino (kg), vyötärön ympärysmitta (cm) ja

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas JAKAUMAN MUOTO Vinous, skew (g 1, γ 1 ) Kertoo jakauman symmetrisyydestä Vertailuarvona on nolla, joka vastaa symmetristä jakaumaa (mm. normaalijakauma)

Lisätiedot

Peruskoulu - nousu, huippu (AAA) ja lasku?

Peruskoulu - nousu, huippu (AAA) ja lasku? Peruskoulu - nousu, huippu (AAA) ja lasku? Jarkko Hautamäki & Sirkku Kupiainen, Jukka Marjanen, Mari- Pauliina Vainikainen ja Risto Hotulainen Koulutuksen arviointikeskus Helsingin yliopisto 4.4.2014 Peruskoulu

Lisätiedot

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot)

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot) R-ohjelman käyttö data-analyysissä Panu Somervuo 2014 Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. 0) käynnistetään R-ohjelma Huom.1 allaolevissa ohjeissa '>' merkki on R:n

Lisätiedot

Ovatko tentit tarpeellisia? Tuomas Paloposki & Maria Clavert, Aalto-yliopisto Peda-Forum 2018

Ovatko tentit tarpeellisia? Tuomas Paloposki & Maria Clavert, Aalto-yliopisto Peda-Forum 2018 Ovatko tentit tarpeellisia? Tuomas Paloposki & Maria Clavert, Aalto-yliopisto Peda-Forum 2018 Tausta Miksi me inhoamme tenttejä? Työelämärelevanssin puute Toimintatapa tentissä on täysin erilainen kuin

Lisätiedot

Til.yks. x y z 1 2 1 20.3 2 2 1 23.5 9 2 1 4.7 10 2 2 6.2 11 2 2 15.6 17 2 2 23.4 18 1 1 12.5 19 1 1 7.8 24 1 1 9.4 25 1 2 28.1 26 1 2-6.2 33 1 2 33.

Til.yks. x y z 1 2 1 20.3 2 2 1 23.5 9 2 1 4.7 10 2 2 6.2 11 2 2 15.6 17 2 2 23.4 18 1 1 12.5 19 1 1 7.8 24 1 1 9.4 25 1 2 28.1 26 1 2-6.2 33 1 2 33. Tehtävien ratkaisuja. a) Tilastoyksiköitä ovat työntekijät: Vatanen, Virtanen, Virtanen ja Voutilainen; muuttujina: ikä, asema, palkka, lasten lkm (ja nimikin voidaan tulkita muuttujaksi, jos niin halutaan)

Lisätiedot

Luentorunko perjantaille

Luentorunko perjantaille Luentorunko perjantaille 28.11.28 Eräitä ryvästyksen keskeisiä käsitteitä kustannusfunktio sisäinen vaihtelu edustajavektori etäisyysmitta/funktio Osittamiseen perustuva ryvästys (yleisesti) K:n keskiarvon

Lisätiedot

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja Tilastoaineiston peruselementit: havainnot ja muuttujat havainto: yhtä havaintoyksikköä koskevat tiedot esim. henkilön vastaukset kyselylomakkeen kysymyksiin

Lisätiedot

Luentorunko keskiviikolle Hierarkkinen ryvästäminen

Luentorunko keskiviikolle Hierarkkinen ryvästäminen Luentorunko keskiviikolle 3.12.2008 Hierarkkinen ryvästäminen Ryvästyshierarkia & dendrogrammi Hierarkkinen ryvästäminen tuottaa yhden ryvästyksen sijasta sarjan ryvästyksiä Tulos voidaan visualisoida

Lisätiedot

Järvi 1 Valkjärvi. Järvi 2 Sysijärvi

Järvi 1 Valkjärvi. Järvi 2 Sysijärvi Tilastotiedettä Tilastotieteessä kerätään tietoja yksittäisistä asioista, ominaisuuksista tai tapahtumista. Näin saatua tietoa käsitellään tilastotieteen menetelmin ja saatuja tuloksia voidaan käyttää

Lisätiedot

Til.yks. x y z

Til.yks. x y z Tehtävien ratkaisuja. a) Tilastoyksiköitä ovat työntekijät: Vatanen, Virtanen, Virtanen ja Voutilainen; muuttujina: ikä, asema, palkka, lasten lkm (ja nimikin voidaan tulkita muuttujaksi, jos niin halutaan)

Lisätiedot

4.3. Matemaattinen induktio

4.3. Matemaattinen induktio 4.3. Matemaattinen induktio Matemaattinen induktio: Deduktion laji Soveltuu, kun ominaisuus on osoitettava olevan voimassa luonnollisilla luvuilla. Suppea muoto P(n) : Ominaisuus, joka joka riippuu luvusta

Lisätiedot

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 / vko 44

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 / vko 44 MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus / vko Tehtävä (L): Käynnistä Matlab-ohjelma ja kokeile laskea sillä muutama peruslaskutoimitus: laske jokin yhteen-, vähennys-, kerto- ja jakolasku. Laske

Lisätiedot

vkp 4*(1+0)/(32-3)-1= vkp 2*(1+0)/(32-3)=

vkp 4*(1+0)/(32-3)-1= vkp 2*(1+0)/(32-3)= JÄRJESTYSKORRELAATIO 1. Hannu ja Kerttu pitävät karamelleista, mutta heidän mieltymyksensä poikkeavat hieman. Hannun mielestä punaiset karkit ovat parhaita ja keltaiset miellyttävät häntä vähiten. Kerttu

Lisätiedot

AIHE: Tyossa_kouluttautuminen

AIHE: Tyossa_kouluttautuminen TMT Tilastokuvaajia Pron tutkimusjärjestelmä T0_utoala IHE: Tyossa_kouluttautuminen OS : Ryhmä: TES_5K2 Koko otos ilman ryhmittäisiä vertailuja Pro tutkimus Tämän dokumentin analyysit (sivuja voit hakea

Lisätiedot

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo?

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo? MTTTP5, kevät 2016 15.2.2016/RL Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen 1. Valitaan 25 alkion satunnaisotos jakaumasta N(µ, 25). Olkoon H 0 : µ = 12. Hylätään H 0, jos otoskeskiarvo

Lisätiedot

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op monimuuttujamenetelmiin, 5 op syksy 2018 Matemaattisten tieteiden laitos Ryhmittelyn perusperiaate Tästä lähdetään liikkeelle: Tähän pyritään: a b c bc d e f de def bcdef abcdef monimuuttujamenetelmiin,

Lisätiedot

Graph. COMPUTE x=rv.normal(0,0.04). COMPUTE y=rv.normal(0,0.04). execute.

Graph. COMPUTE x=rv.normal(0,0.04). COMPUTE y=rv.normal(0,0.04). execute. COMPUTE x=rv.ormal(0,0.04). COMPUTE y=rv.ormal(0,0.04). execute. compute hplib_man_r = hplib_man + x. compute arvokons_man_r = arvokons_man + y. GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=hplib_man_r WITH arvokons_man_r

Lisätiedot

AIHE: Tyytyvaisyysmittareita

AIHE: Tyytyvaisyysmittareita TMT Tilastokuvaajia Pron tutkimusjärjestelmä P11_Finnair_lentovirk AIHE: Tyytyvaisyysmittareita OSA 1: Ryhmä: TES_5K2 Koko otos ilman ryhmittäisiä vertailuja Pro tutkimus Tämän dokumentin analyysit (sivuja

Lisätiedot

Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö)

Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö) Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö) Miika Nurminen (minurmin@jyu.fi) Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos Kalvot ja seminaarityö verkossa: http://users.jyu.fi/~minurmin/gradusem/

Lisätiedot

TOIMINNALLINEN ESIOPETUS HENNA HEINONEN UITTAMON PÄIVÄHOITOYKSIKKÖ TURKU

TOIMINNALLINEN ESIOPETUS HENNA HEINONEN UITTAMON PÄIVÄHOITOYKSIKKÖ TURKU TOIMINNALLINEN ESIOPETUS HENNA HEINONEN UITTAMON PÄIVÄHOITOYKSIKKÖ TURKU Toiminnallinen esiopetus on: Toiminnallinen esiopetus on tekemällä oppimista. Vahvistaa vuorovaikutus- ja yhteistyötaitoja, sekä

Lisätiedot

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä 23.11.2017/1 MTTTP5, luento 23.11.2017 Luottamusväli, määritelmä Olkoot A ja B satunnaisotoksen perusteella määriteltyjä satunnaismuuttujia. Väli (A, B) on parametrin 100(1 - ) %:n luottamusväli, jos P(A

Lisätiedot

Hiirten ja rottien sydännäytteistä tuotetun mikrosirudatan analysointi

Hiirten ja rottien sydännäytteistä tuotetun mikrosirudatan analysointi Hiirten ja rottien sydännäytteistä tuotetun mikrosirudatan analysointi Tiedonlouhinnan harjoitustyö 9.6.2013 Antti Kurronen Irene Pöllänen antti.kurronen@student.uef.fi 1 YLEISKUVAUS (ANTTI KURRONEN) Tutkimuksessa

Lisätiedot

S Laskennallinen systeemibiologia

S Laskennallinen systeemibiologia S-114.2510 Laskennallinen systeemibiologia 3. Harjoitus 1. Koska tilanne on Hardy-Weinbergin tasapainossa luonnonvalintaa lukuunottamatta, saadaan alleeleista muodostuvien eri tsygoottien genotyyppifrekvenssit

Lisätiedot

Vertailutestien tulosten tulkinta Mikä on hyvä tulos?

Vertailutestien tulosten tulkinta Mikä on hyvä tulos? Vertailutestien tulosten tulkinta Mikä on hyvä tulos? Pertti Virtala PANK-menetelmäpäivä 28.1.2016 Sisältö Mittaustarkkuuden käsitteitä Mittaustarkkuuden analysointi Stabiilius Kohdistuvuus Toistettavuus

Lisätiedot

Harjoitus 3 -- Ratkaisut

Harjoitus 3 -- Ratkaisut Harjoitus 3 -- Ratkaisut 1 ' '-merkki kirjoitetaan =, ' '-merkki!=, ' '-merkki ==. Yhtälöiden ratkaisusta puhutaan lisää myöhemmin. a f x, y : If ehtolauseke x y, y tämä palautetaan, jos

Lisätiedot

TEEMU ROOS (KALVOT MUOKATTU PATRIK HOYERIN LUENTOMATERIAALISTA)

TEEMU ROOS (KALVOT MUOKATTU PATRIK HOYERIN LUENTOMATERIAALISTA) JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS (KALVOT MUOKATTU PATRIK HOYERIN LUENTOMATERIAALISTA) KONEOPPIMISEN LAJIT OHJATTU OPPIMINEN: - ESIMERKIT OVAT PAREJA (X, Y), TAVOITTEENA ON OPPIA ENNUSTAMAAN Y ANNETTUNA X.

Lisätiedot

Residuaalit. Residuaalit. UK Ger Fra US Austria. Maat

Residuaalit. Residuaalit. UK Ger Fra US Austria. Maat TAMPEREEN YLIOPISTO Tilastollisen mallintamisen harjoitustyö Teemu Kivioja ja Mika Helminen Epätasapainoisen koeasetelman analyysi Worksheet 5 Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tilastotiede

Lisätiedot

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa 9. luento Pertti Palo 22.11.2012 Käytännön asioita Eihän kukaan paikallaolijoista tee 3 op kurssia? 2. seminaarin ilmoittautuminen. 2. harjoitustyön

Lisätiedot

1. Normaalisuuden tutkiminen, Bowmanin ja Shentonin testi, Rankit Plot, Wilkin ja Shapiron testi

1. Normaalisuuden tutkiminen, Bowmanin ja Shentonin testi, Rankit Plot, Wilkin ja Shapiron testi Mat-2.2104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Yhteensopivuuden ja homogeenisuden testaaminen Bowmanin ja Shentonin testi, Hypoteesi, 2 -homogeenisuustesti, 2 -yhteensopivuustesti,

Lisätiedot

AIHE: Tyytyvaisyysmittareita

AIHE: Tyytyvaisyysmittareita TMT Tilastokuvaajia Pron tutkimusjärjestelmä 000Muu AIHE: Tyytyvaisyysmittareita OSA 1: Ryhmä: TES_5K2 Koko otos ilman ryhmittäisiä vertailuja Pro tutkimus Tämän dokumentin analyysit (sivuja voit hakea

Lisätiedot

T Statistical Natural Language Processing Answers 6 Collocations Version 1.0

T Statistical Natural Language Processing Answers 6 Collocations Version 1.0 T-61.5020 Statistical Natural Language Processing Answers 6 Collocations Version 1.0 1. Let s start by calculating the results for pair valkoinen, talo manually: Frequency: Bigrams valkoinen, talo occurred

Lisätiedot

AIHE: Tyytyvaisyysmittareita

AIHE: Tyytyvaisyysmittareita TMT Tilastokuvaajia Pron tutkimusjärjestelmä T53_Pahvi _ja_paperijal AIHE: Tyytyvaisyysmittareita OSA 1: Ryhmä: TES_5K2 Koko otos ilman ryhmittäisiä vertailuja Pro tutkimus Tämän dokumentin analyysit (sivuja

Lisätiedot

AIHE: op_pohjola_tulojen_hajotelma

AIHE: op_pohjola_tulojen_hajotelma TMT Tilastokuvaajia Pron tutkimusjärjestelmä AIHE: op_pohjola_tulojen_hajotelma OSA : Ryhmä: KAIKKI Otoksena OP Pohjola Pro tutkimus Tämän dokumentin analyysit (sivuja voit hakea Etsi toiminnolla): Otoksena

Lisätiedot

Paikkatiedon semanttinen mallinnus, integrointi ja julkaiseminen Case Suomalainen ajallinen paikkaontologia SAPO

Paikkatiedon semanttinen mallinnus, integrointi ja julkaiseminen Case Suomalainen ajallinen paikkaontologia SAPO Paikkatiedon semanttinen mallinnus, integrointi ja julkaiseminen Case Suomalainen ajallinen paikkaontologia SAPO Tomi Kauppinen, Eero Hyvönen, Jari Väätäinen Semantic Computing Research Group (SeCo) http://www.seco.tkk.fi/

Lisätiedot

Otoskoon arviointi. Tero Vahlberg

Otoskoon arviointi. Tero Vahlberg Otoskoon arviointi Tero Vahlberg Otoskoon arviointi Otoskoon arviointi (sample size calculation) ja tutkimuksen voima-analyysi (power analysis) ovat tilastollisen tutkimuksen suunnittelussa keskeisiä kysymyksiä

Lisätiedot

MITEN TEET AIKAAN LIITTYVIÄ KYSYMYKSIÄ JA MITEN VASTAAT NIIHIN?

MITEN TEET AIKAAN LIITTYVIÄ KYSYMYKSIÄ JA MITEN VASTAAT NIIHIN? MITEN TEET AIKAAN LIITTYVIÄ KYSYMYKSIÄ JA MITEN VASTAAT NIIHIN? 1. MILLOIN? KOSKA? 2. MIHIN AIKAAN? 3. MINÄ PÄIVÄNÄ? 4. MILLÄ VIIKOLLA? 5. MISSÄ KUUSSA? 6. MINÄ VUONNA? 7. MILLÄ VUOSIKYMMENELLÄ? 8. MILLÄ

Lisätiedot

Märehtijä. Väkirehumäärän lisäämisen vaikutus pötsin ph-tasoon laiduntavilla lehmillä 29.3.2012. Karkearehun käyttäjä Ruoansulatus.

Märehtijä. Väkirehumäärän lisäämisen vaikutus pötsin ph-tasoon laiduntavilla lehmillä 29.3.2012. Karkearehun käyttäjä Ruoansulatus. Märehtijä Karkearehun käyttäjä Ruoansulatus Pötsin ph Ruokinta Väkevyys Arja Korhonen Väkirehumäärän lisäämisen vaikutus pötsin ph-tasoon laiduntavilla lehmillä Tutkimus tehty MTT Maaningan tutkimuskoeasemalla

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Väliestimointi

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Väliestimointi Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Väliestimointi Diskreetit muuttujat,

Lisätiedot

FETAL FIBROBLASTS, PASSAGE 10

FETAL FIBROBLASTS, PASSAGE 10 Double-stranded methylation patterns of a 104-bp L1 promoter in DNAs from fetal fibroblast passages 10, 14, 17, and 22 using barcoded hairpinbisulfite PCR. Fifteen L1 sequences were analyzed for passages

Lisätiedot

Sukupuoli Mies Nainen Yht. Suhtautuminen kannattaa 10 45 55 uudistukseen ei kannata 20 90 110 Yht. 30 135 165

Sukupuoli Mies Nainen Yht. Suhtautuminen kannattaa 10 45 55 uudistukseen ei kannata 20 90 110 Yht. 30 135 165 806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Harjoitus 6, viikko 42, syksy 2012 HUOM. 1. välikoe on pe 19.10. klo 13-17 salissa L1. Välikokeeseen on ilmoittauduttava weboodissa 15.10. klo 12

Lisätiedot

Diagrammeja ja tunnuslukuja luokkani oppilaista

Diagrammeja ja tunnuslukuja luokkani oppilaista Diagrammeja ja tunnuslukuja luokkani oppilaista Aihepiiri Tilastollisiin tunnuslukuihin tutustuminen Luokka-aste Kesto Tarvittavat materiaalit / välineet Lyhyt kuvaus tehtävästä Yläaste 9. luokka 30 min

Lisätiedot

Taitajaa taitavammin. Taitaja-päällikkö Pekka Matikainen Skills Finland ry

Taitajaa taitavammin. Taitaja-päällikkö Pekka Matikainen Skills Finland ry Taitajaa taitavammin Taitaja-päällikkö Pekka Matikainen Skills Finland ry 6. Miten hyvin kilpailulajisi järjestelyt mielestäsi sujuivat? 1=erittäin huonosti 2=huonosti 3=kohtalaisesti 4=hyvin 5=erittäin

Lisätiedot

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina. [MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, kevät 2019 https://coursepages.uta.fi/mtttp1/kevat-2019/ HARJOITUS 3 Joitain ratkaisuja 1. x =(8+9+6+7+10)/5 = 8, s 2 = ((8 8) 2 + (9 8) 2 +(6 8) 2 + (7 8) 2 ) +

Lisätiedot

ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL 16.2.2011. 16. 2. 2011 ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1

ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL 16.2.2011. 16. 2. 2011 ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1 ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL 16.2.2011 16. 2. 2011 ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1 Sisältö Otanta-asetelman kuvaaminen R:llä ja survey-kirjastolla Perustunnusluvut Regressioanalyysit 16. 2. 2011

Lisätiedot

A TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT

A TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT A274105 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT HARJOITUSTEHTÄVÄT 6 DEADLINE 1.4.2009 KLO 9:00 Kynätehtävät tehdään kirjallisesti ja esitetään harjoituksissa. Välivaiheet näkyviin! Ohjelmointitehtävät sähköisesti

Lisätiedot

MS-A0504 First course in probability and statistics

MS-A0504 First course in probability and statistics MS-A0504 First course in probability and statistics Week 6 Statistical dependence and linear regression Heikki Seppälä Department of mathematics and system analysis School of science Aalto University Spring

Lisätiedot

Matin alkuvuoden budjetti

Matin alkuvuoden budjetti 1 TILASTOJEN TULKINTAA 1. euroa Matin alkuvuoden budjetti 600 500 400 300 200 100 0 tammikuu helmikuu maaliskuu huhtikuu a) Milloin Matti on kuluttanut eniten rahaa ostoksiin? Arvioi, kuinka paljon vaatteisiin

Lisätiedot

Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37

Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37 Tehtävä 1: Käynnistä Matlab-ohjelma ja kokeile laskea sillä muutama peruslaskutoimitus: laske jokin yhteen-, vähennys-, kerto- ja jakolasku. Laske

Lisätiedot

Mitä mikrobilääkkeiden kulutusluvut kertovat? Antibioottipäivä 9.11.2010 Katariina Kivilahti-Mäntylä

Mitä mikrobilääkkeiden kulutusluvut kertovat? Antibioottipäivä 9.11.2010 Katariina Kivilahti-Mäntylä Mitä mikrobilääkkeiden kulutusluvut kertovat? Antibioottipäivä 9.11.2010 Katariina Kivilahti-Mäntylä 1. Mikrobilääkkeiden kulutus eläimille Suomessa 2010-10-09 Antibioottipäivä KKM 2 Kokonaiskulutus Suomessa

Lisätiedot

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina. [MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2017 http://www.uta.fi/sis/mtt/mtttp1/syksy_2017.html HARJOITUS 3 viikko 40 Joitain ratkaisuja 1. Suoritetaan standardointi. Standardoidut arvot ovat z 1 =

Lisätiedot

valikosta Data -> Import data -> from text file, clipboard or URL...

valikosta Data -> Import data -> from text file, clipboard or URL... 806118P JOHDATUS TILASTOTIETEESEEN Mikroluokkaharjoitus 3/3, kevät 2019, viikko 9 Käynnistä R-ohjelma valinnoilla Start -> All Programs -> R -> R x64 3.4.2. Käytämme tässä harjoituksessa R-ohjelmaa pääasiassa

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: lineaarinen lineaarinen Sisältö lineaarinen lineaarinen lineaarinen Lineaarinen Oletetaan, että meillä on n kappaletta (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )..., (x n, y n

Lisätiedot

Diskreetin Matematiikan Paja Tehtäviä viikolle 2. ( ) Jeremias Berg

Diskreetin Matematiikan Paja Tehtäviä viikolle 2. ( ) Jeremias Berg Diskreetin Matematiikan Paja Tehtäviä viikolle 2. (24.3-25.3) Jeremias Berg Tämän viikon tehtävien teemoina on tulojoukot, relaatiot sekä kuvaukset. Näistä varsinkin relaatiot ja kuvaukset ovat tärkeitä

Lisätiedot

1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet VAASAN YLIOPISTO/KESÄYLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia A KURSSIKYSELYAINEISTO: 1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet Nimi Ikä v. Asema Palkka

Lisätiedot

I Data ja sen esiprosessointi

I Data ja sen esiprosessointi Tiedonlouhinta 2013 Kotikoe (palautuspäivä 24.6.2012) Tee tehtäviä kaikista osioista. (Kannattaa ehdottomasti tehdä kaikki tehtävät! Silloin harjoitustyökin sujuu helpommin.) Tehtävät arvostellaan ja mikäli

Lisätiedot

Otanta-aineistojen analyysi

Otanta-aineistojen analyysi Helsingin yliopisto Otanta-aineistojen analyysi Kevät 2010 Periodi III Risto Lehtonen Teema 2 Estimaattoreiden varianssien estimointi Survey-analyysin lähestymistavat Kuvaileva survey Descriptive survey

Lisätiedot

I. Ristiintaulukointi Excelillä / Microsoft Office 2010

I. Ristiintaulukointi Excelillä / Microsoft Office 2010 Savonia-ammattikorkeakoulu Liiketalous Kuopio Tutkimusmenetelmät Likitalo & Mäkelä I. Ristiintaulukointi Excelillä / Microsoft Office 2010 Tässä ohjeessa on mainittu ensi Excelin valinnan/komennon englanninkielinen

Lisätiedot

/1. MTTTP5, luento Kertausta. Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin

/1. MTTTP5, luento Kertausta. Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin 30.11.2017/1 MTTTP5, luento 30.11.2017 Kertausta H 0 : µ = µ 0 Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin = / ~ 0,1. Kaava 5.1 30.11.2017/2 Esim. Tutkija

Lisätiedot

Laskut käyvät hermoille

Laskut käyvät hermoille Laskut käyvät hermoille - Miten ja miksi aivoissa lasketaan todennäköisyyksiä Aapo Hyvärinen Matematiikan ja tilastotieteen laitos & Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin Yliopisto Tieteen päivät 13.1.2011

Lisätiedot

Tähtitieteen käytännön menetelmiä Kevät 2009

Tähtitieteen käytännön menetelmiä Kevät 2009 Tähtitieteen käytännön menetelmiä Kevät 2009 2009-01-12 Yleistä Luennot Luennoija hannu.p.parviainen@helsinki.fi Aikataulu Observatoriolla Maanantaisin 10.00-12.00 Ohjattua harjoittelua maanantaisin 9.00-10.00

Lisätiedot

TILASTOMATEMATIIKKA. Keijo Ruohonen

TILASTOMATEMATIIKKA. Keijo Ruohonen TILASTOMATEMATIIKKA Keijo Ruohonen 20 Sisältö I PERUSOTOSJAKAUMAT JA DATAN KUVAUKSET. Satunnaisotanta.2 Tärkeitä otossuureita 2.3 Datan esitykset ja graafiset metodit 6.4 Otosjakaumat 6.4. Otoskeskiarvon

Lisätiedot

811120P Diskreetit rakenteet

811120P Diskreetit rakenteet 811120P Diskreetit rakenteet 2016-2017 4. Joukot, relaatiot ja funktiot Osa 1: Joukot 4.1 Joukot Matemaattisesti joukko on mikä tahansa hyvin määritelty kokoelma objekteja, joita kutsutaan joukon alkioiksi

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit s t ja t kahden Sisältö t ja t t ja t kahden kahden t ja t kahden t ja t Tällä luennolla käsitellään epäparametrisia eli

Lisätiedot

I/2018 IV/2017 III/2017 II/2017 I/2017 IV/2016 III/2016 II/2016

I/2018 IV/2017 III/2017 II/2017 I/2017 IV/2016 III/2016 II/2016 I/2018 IV/2017 III/2017 II/2017 I/2017 IV/2016 III/2016 II/2016 2512 2571 2493 2464 2482 2476 2445 2445 385 299 379 269 312 232 364 262 355 366 351 270 305 283 314 264 371 273 357 258 299 231 336 250 341

Lisätiedot

Benecol Hedelmämix tehojuoma 6 x 65 ml

Benecol Hedelmämix tehojuoma 6 x 65 ml Benecol Hedelmämix tehojuoma 6 x 65 ml Soijapohjainen juoma saa pirteän makunsa hedelmämehuista Maidoton Laktoositon Täysin kasviperäinen Päivän kasvistanoliannos (2 g) yhdestä pullosta Suositellaan nautittavaksi

Lisätiedot

Perhevapaiden palkkavaikutukset

Perhevapaiden palkkavaikutukset Perhevapaiden palkkavaikutukset Perhe ja ura tasa-arvon haasteena seminaari, Helsinki 20.11.2007 Jenni Kellokumpu Esityksen runko 1. Tutkimuksen tavoite 2. Teoria 3. Aineisto, tutkimusasetelma ja otos

Lisätiedot

Lukion 1. ja 2. vuoden opiskelijoiden hyvinvointi Lapissa Kouluterveyskysely THL: Kouluterveyskysely 1

Lukion 1. ja 2. vuoden opiskelijoiden hyvinvointi Lapissa Kouluterveyskysely THL: Kouluterveyskysely 1 Lukion 1. ja 2. vuoden opiskelijoiden hyvinvointi Lapissa 2002 2010 Kouluterveyskysely 2010 3.12.2010 1 ELINOLOT Lappi Ainakin yksi vanhemmista tupakoi Vähintään yksi vanhemmista työttömänä vuoden aikana

Lisätiedot

PUUT T E H TÄV. käyttää hyödyksi.

PUUT T E H TÄV. käyttää hyödyksi. PUU / j j l Y / E H ÄÄ l l l l r r Ä E H Ä l l j l j H rl r j K PUU j r r j r IE OA P P r j r l J rj r P r l j r l l j l r r j r j r P P l r j r l j P j Ml r j rg j r r l M A R JA r l l O E H ÄÄ l / l

Lisätiedot

Tilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi. Esimerkit laskettu JMP:llä

Tilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi. Esimerkit laskettu JMP:llä Tilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi Esimerkit laskettu JMP:llä Antti Hyttinen Tampereen teknillinen yliopisto 29.12.2003 ii Ohjelmien

Lisätiedot

KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun se kelpaa kyllä!

KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun se kelpaa kyllä! VAASAN YLIOPISTO/KESÄYLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia A KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun

Lisätiedot

Peruskoulun 8. ja 9. luokkien oppilaiden hyvinvointi Lapissa

Peruskoulun 8. ja 9. luokkien oppilaiden hyvinvointi Lapissa Peruskoulun 8. ja 9. luokkien oppilaiden hyvinvointi Lapissa 2002 2010 Kouluterveyskysely 2010 3.12.2010 1 ELINOLOT Lappi Ainakin yksi vanhemmista tupakoi Vähintään yksi vanhemmista työttömänä vuoden aikana

Lisätiedot

Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit

Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit Todennäköisyyslaskennan perusteet (Teemat 6 ja 7) antavat hyvän pohjan siirtyä kurssin viimeiseen laajempaan kokonaisuuteen, nimittäin tilastolliseen päättelyyn.

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas MUITA HAJONNAN TUNNUSLUKUJA Varianssi, variance (s 2, σ 2 ) Keskihajonnan neliö Käyttöä enemmän osana erilaisia menetelmiä (mm. varianssianalyysi),

Lisätiedot

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus L9: Rayleigh testi Laskuharjoitus Data on tiedoston H7binput.dat 1. sarake: t = t i Ajan hetket ovat t = t 1, t 2,..., t n, missä n n = 528 Laske ja plottaa välillä f min = 1/P max ja f max = 1/P min z(f

Lisätiedot

MALE ADULT FIBROBLAST LINE (82-6hTERT)

MALE ADULT FIBROBLAST LINE (82-6hTERT) Double-stranded methylation patterns of a 104-bp L1 promoter in DNAs from male and female fibroblasts, male leukocytes and female lymphoblastoid cells using hairpin-bisulfite PCR. Fifteen L1 sequences

Lisätiedot

MATEMATIIKAN TASOTESTI / EKAMK / 9.9.2003

MATEMATIIKAN TASOTESTI / EKAMK / 9.9.2003 MATEMATIIKAN TASOTESTI / EKAMK / 9.9.2003 Etelä-Karjalan ammattikorkeakoulun johdon toimeksiannosta järjestettiin aloittaville opiskelijoille matematiikan tasotesti. Mukana olivat kaikki koulutusalat,

Lisätiedot

Tilastollisten menetelmien käyttö Kelan tutkimustoiminnassa

Tilastollisten menetelmien käyttö Kelan tutkimustoiminnassa Tilastollisten menetelmien käyttö Kelan tutkimustoiminnassa Risto Lehtonen Helsingin yliopisto Kela 1 Tilastokeskuksen SAS-seminaari 16.11.2009 Aiheita Kelan tutkimustoiminta SAS-sovellukset vaativien

Lisätiedot

E80. Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation. Jan. 23, 2014 Jon Roberts. Experimental Engineering

E80. Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation. Jan. 23, 2014 Jon Roberts. Experimental Engineering Lecture 2 Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation Jan. 23, 2014 Jon Roberts Purpose & Outline Data Uncertainty & Confidence in Measurements Data Fitting - Linear Regression Error Propagation

Lisätiedot

Koira testissä vai Racci tuotannossa O10G/IAS10 Linuxilla

Koira testissä vai Racci tuotannossa O10G/IAS10 Linuxilla Koira testissä vai Racci tuotannossa O10G/IAS10 Linuxilla Petri Tumppila/Bemecon Oy, petri.tumppila@bemecon.fi Tuomas Pystynen/Deepbase Oy, tuomas.pystynen@deepbase.com OUGF 4.11.2004 Agenda Ympäristö

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi Yksiulotteisen

Lisätiedot

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus L9: Rayleigh testi Laskuharjoitus Data on tiedoston Rayleighdata.dat 1. sarake: t = t i Ajan hetket ovat t = t 1, t 2,..., t n, missä n = n = 528 Laske ja plottaa välillä f min = 1/P max ja f max = 1/P

Lisätiedot

Suomen lääkintätekniikan teollisuuden markkinakatsaus. Vuosi

Suomen lääkintätekniikan teollisuuden markkinakatsaus. Vuosi Raportin on laatinut FiHTAn toimeksiannosta Harri Luukkanen, Eco-Intelli Ky, 29.8.. 1 Yhteenveto kokonaiskehityksestä Lääkintälaitteiden vienti jatkuu aikaisemmalla korkealla tasolla Useimmat viennin pääryhmät

Lisätiedot

SAS ja R yhteiskäyttö

SAS ja R yhteiskäyttö Maria Valaste Kela & Helsingin yliopisto 24.5.2012 SAS Technical Club Sisällys 1 2 3 Tunnuslukuja (R) Hierarkkinen ryhmittely Kuva 4 Aineiston luominen Moni-imputointi R:ssä Tulosten yhdistäminen institution-logo-filen

Lisätiedot

Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava

Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava VAALAN KUNTA TUULISAIMAA OY Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava Liite 3. Varjostusmallinnus FCG SUUNNITTELU JA TEKNIIKKA OY 12.5.2015 P25370 SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations

Lisätiedot

2. Keskiarvojen vartailua

2. Keskiarvojen vartailua 2. Keskiarvojen vartailua Esimerkki 2.1: Oheiset mittaukset liittyvät Portland Sementin sidoslujuuteen (kgf/cm 2 ). Mittaukset y 1 ovat nykyisestä seoksesta ja mittaukset y 2 uudesta seoksesta, jossa lisäaineena

Lisätiedot

Kvantitatiiviset menetelmät

Kvantitatiiviset menetelmät Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina.. klo 6-8 V ls. Uusintamahdollisuus on rästitentissä.. ke 6 PR sali. Siihen tulee ilmoittautua WebOodissa 9. 8.. välisenä aikana. Soveltuvan

Lisätiedot

Kokemuksia opintovierailulle osallistumisesta Study Visit september 23 september ICT in education

Kokemuksia opintovierailulle osallistumisesta Study Visit september 23 september ICT in education Kokemuksia opintovierailulle osallistumisesta Study Visit 2011 19 september 23 september ICT in education Minna Taivassalo-Salkosuo Opintovierailut ohjelman tiedotustilaisuus 12.1.2012 Study visitors from

Lisätiedot

Todisteita aikakauslehtimainonnan tehokkuudesta

Todisteita aikakauslehtimainonnan tehokkuudesta The impact of investment Econometrics & ROI Todisteita aikakauslehtimainonnan tehokkuudesta Magazines & Brand Metrics Todisteita aikakauslehtimainonnan tehokkuudesta Aikakauslehdet & kuluttajan ostopolku

Lisätiedot

Erikoiskasvit vaihtoehtona. Kumina maataloutemme pikkujättiläinen Loimaa Sari Yli-Savola

Erikoiskasvit vaihtoehtona. Kumina maataloutemme pikkujättiläinen Loimaa Sari Yli-Savola Erikoiskasvit vaihtoehtona Kumina maataloutemme pikkujättiläinen 16.10.2018 Loimaa Sari Yli-Savola Miten kaikki alkoi? Trans Farm Oy perustettiin v. 1990 Jyrki Leppälä ja Juha Hemminki Harrel-neliöaurat

Lisätiedot