Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Samankaltaiset tiedostot
Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:

on tavanomainen yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli, jossa jäännöstermit ε i toteuttavat seuraavat oletukset:

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 6

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 8. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Otos ja otosjakaumat Avainsanat:

1. PARAMETRIEN ESTIMOINTI

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 5 Aiheet: Tilastolliset testit Avainsanat:

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio

MTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN

Ilkka Mellin (2008) 1/24

Generoidaan tiedostoon BINORM satunnaislukuja jakaumasta N(0,1) muuttujiksi U, V: (U, V): N 2 (0, 0, 1, 1, 0)

Muuttujien välisten riippuvuuksien analysointi

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

= 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

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Ilkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot

Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi. Varianssianalyysi: Mitä opimme? Varianssianalyysi: Johdanto

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio: Esitiedot

Suoran sovittaminen pistejoukkoon

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on

1.4. Aritmeettisen keskiarvon otosjakauma: Suurten otosten tuloksia

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Viikko 4

Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B 9. harjoitukset / Ratkaisut Aiheet: Estimointi Estimointimenetelmät Väliestimointi Avainsanat:

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään

1.2. Aritmeettisen keskiarvon ja otosvarianssin otosjakaumat: Odotusarvot ja varianssit

7.5. Yleinen lineaarinen malli ja suurimman uskottavuuden menetelmä

Ilkka Mellin (2006) 1/1

Tilastolliset menetelmät: Otokset, otosjakaumat ja estimointi. 4. Otokset ja otosjakaumat 5. Estimointi 6. Estimointimenetelmät 7.

11. laskuharjoituskierros, vko 15, ratkaisut

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Testaa onko lämpökäsittelyllä vaikutusta tankojen keskimääräiseen vetolujuuteen.

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto

Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

Tilastolliset menetelmät: Lineaarinen regressioanalyysi

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö:

8. laskuharjoituskierros, vko 11, ratkaisut

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen. Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet. Konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet: Mitä opimme?

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava. Kokonaistodennäköisyys ja Bayesin kaava: Esitiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 11. harjoitukset/ratkaisut

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastolliset aineistot

Monte Carlo -menetelmä

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

6. Stokastiset prosessit (2)

Tilastollinen päättely. 4. Hypoteesien testaus Johdanto Testien konstruointi Testien vertailu

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Testit laatueroasteikollisille muuttujille

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU

TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 4 1 RATKAISUEHDOTUKSET

Jos nollahypoteesi pitää paikkansa on F-testisuuren jakautunut Fisherin F-jakauman mukaan

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

xi = yi = 586 Korrelaatiokerroin r: SS xy = x i y i ( x i ) ( y i )/n = SS xx = x 2 i ( x i ) 2 /n =

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt. Latinalaiset neliöt: Mitä opimme? Latinalaiset neliöt

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Kokonaislukuoptimointi

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

Kuluttajahintojen muutokset

Jos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden

2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 2

Tilastollinen päättely. 3. Piste estimointi Johdanto Estimointimenetelmät Estimaattoreiden ominaisuudet

3. Datan käsittely lyhyt katsaus

Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Harjoituksen pituus: 90min 3.10 klo 10 12

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

5 Lisa materiaali. 5.1 Ristiintaulukointi

Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus KE (2014) 1

Mat Sovelletun matematiikan erikoistyö. Sijoitussalkun optimointi Black-Litterman -mallilla

Transkriptio:

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 torstaa 4.. klo 0.00, koska Edta akaa laskarede mallratkasut perata 5. akaa.. Peruavlelä tutk tety laottee vakutusta perua sado määrää (satoa mtataa ykskössä toa/hehtaar). Vlelä valtsee arpomalla kahdeksa peltoruutua, oh okasee paaa er määrä laotetta: esmmäsee arvottuu ruutuu ykskkö, tosee arvottuu ruutuu ykskköä e. Merktää laottee määrää muuttualla x a sado määrää muuttualla Y. Koetulokset ovat seuraavat: x Y 3 4 5 6 7 8 5 7 9 4 5 4 a) Prrä koetulokssta pstedagramm a hahmottele kuvaa pemmä elösumma (el PNS) suora. b) Määrää regressomall Y = β0 + βx + ε regressokertome PNS-estmaatt. c) Määrää estmodu regressomall ääösvarass estmaatt. d) Määrää estmodu regressomall seltysaste. e) Määrää regressokertomelle β symmetre 95 %: luottamusväl. f) Testaa hypoteesa H 0 : β = 0. Käytä kakssuutasta vahtoehtosta hypoteesa a 5 %: merktsevyystasoa. g) Testaa hypoteesa H 0 : β 0 = 0. Käytä kakssuutasta vahtoehtosta hypoteesa a 5 %: merktsevyystasoa. a) 30 Laottee määrä a peruasato sato (t/ha) 5 0 5 0 5 0 0 4 6 8 0 laottee määrä

b) Muodostetaa avuks taulukko: x y x y (x ) (y ) 5 5 5 4 4 44 3 3 7 5 9 89 4 4 9 76 6 36 5 5 4 0 5 576 6 6 5 50 36 65 7 7 54 49 484 8 8 4 9 64 576 SUM 36 67 800 04 3577 Lasketaa tauluko avulla elösummat a artmeettset keskarvot: 36 67 SSxy = xy x y / = 800 = 48.5 = = = 8 36 SSxx = x x / = 04 = 4 = = 8 67 SSyy = y y / = 3577 = 90.875 8 = = Termstä SS yy käytetää meä seltettävä elösumma ta kokoaselösumma. x = 36/ 8 = 4.5 y = 67 / 8 = 0.875 Edellsstä saadaa regressokertome estmaatt: ˆ SSxy 48.5 β = =.55 SSxx 4 βˆ ˆ 0 = y βx 5.679 Estmotu regressosuora o ss y = 5.679 +.55x. Huomaa suora kulmakertome tulkta: yhde laoteykskö lsäys kasvattaa satoa keskmäär.55 toa hehtaara kohde. c) Lasketaa seltetty elösumma SSR (Regresso Sum of Squares). Tästä käytetää myös use meä mallelösumma: SSR = SS SSE = βˆ SS =.55 48.5 = 56.006 yy xy Edellsestä saadaa ääöselösumma SSE (Error Sum of Squares): SSE = SSyy SSR = 90.875 56.006 = 34.869 Toe tapa laskea ääöselösumma SSE o k. resduaale elöde summa laskeme: ( ˆ ˆ ) β0 β SSE = y x = Jääösvarass harhato estmaatt: SSE 36.689 σ ˆ = = 5.8 6

d) Mall seltysaste o seltety elösumma suhde seltettävä elösummaa: SSR 56.006 R = = 0.66 SS 90.875 yy Seltysaste mttaa havatoe a mall yhteesopvuutta. Koska seltysaste o välltä [0, ], se lmastaa use prosettea. Tässä tehtävässä vodaa saoa "mall selttää 6.6 % seltettävä elösummasta". e) Estmodaa es regressokertome β varass: σˆ 5.8 s ˆ = = 0.38 β SSxx 4 Luottamusväl o muotoa β ˆ ± t s α / βˆ, df =. 95 %: luottamusväl luottamuskertomeks saadaa t-akauma taulukosta.447, ku vapausasteta o 6. Luottamusvälks saadaa ste (0.45,.065). f) H 0 : β = 0, H : β 0 Testsuure: βˆ 0.55 t = = 3.04 0.37 s β ˆ 5 %: merktsevyystasoa vastaavks hylkäysraoks saadaa t-akauma taulukosta ±.447, ku vapausasteta o 6. Koska testsuuree laskettu arvo 3.04 o suuremp ku hylkäysraa.447, testsuuree laskettu arvo o hylkäysalueella a H 0 vodaa hylätä 5 %: merktsevyystasolla. Regressokerro β pokkeaa ss tlastollsest merktseväst ollasta. (sama äkee myös e-kohda luottamusvälstä, koska arvo 0 e ole estmodu väl ssällä). g) Estmodaa es regressokertome β 0 varass: s x 4.5 = + ˆ = + 5.8 3.58 ˆ σ β0 SS xx 8 4 H 0 : β 0 = 0, H : β 0 0 Testsuure: βˆ 0 0 5.679 t = = 8.347.878 s β ˆ 0 5 %: merktsevyystasoa vastaavks hylkäysraoks saadaa t-akauma taulukosta ±.447, ku vapausasteta o 6. Koska testsuuree laskettu arvo 8.347 o suuremp ku hylkäysraa.447, testsuuree laskettu arvo o hylkäysalueella a H 0 vodaa hylätä 5 %: merktsevyystasolla. Regressokerro β 0 pokkeaa ss tlastollsest merktseväst ollasta.

. (Yhteesopvuustest) Kompoet käyttöä vätetää oleva ekspoettakautuut odotusarvoa 500 tuta. Pomtaa kompoetesta ykskertae satuasotos kokoa 00 a merktää käyttöät ylös: tomta-aka kpl alle 50 h 63 50-500 h 59 500-750 h 39 750-000 h 30 yl 000 h 9 Sopvatko havaot yhtee se kassa, mtä akaumasta o vätetty? Testaa 5 %: merktsevyystasolla. H 0 : Kompoette käyttökä oudattaa ekspoettakaumaa odotusarvoa 500 h H : Kompoette käyttökä e oudata ekspoettakaumaa odotusarvoa 500 h Lasketaa luokke todeäkösyydet (olettae, että H 0 pätee) a de avulla odotetut frekvesst. Esmerkks P(50 < X < 500) = e 50/500 e 500/500 0.387 a vastaava luoka odotettu frekvess o ste 00 0.387 47.73. Huomaa, että odotettua frekvesseä e pyörstetä kokoasluvuks. Testsuure perustuu havattue frekvesse a odotettue frekvesse vertaluu, ote odotettue frekvesse summa täytyy täsmätä havattue frekvesse summa 00 kassa. Havatut frekvesst a odotetut frekvesst taulukossa: Lasketaa testsuuree arvo: χ Luokka O luoka t. E alle 50 h 63 0.393 78.694 50-500 h 59 0.39 47.730 500-750 h 3 39 0.45 8.950 750-000 h 4 30 0.088 7.559 yl 000 h 5 9 0.35 7.067 Summa: 00 00 k ( O E) ( 63 78.694) ( 9 7.067) = = + + 30.54 E 78.694 7.067 = df = k = 4 (yhtää parametra e estmotu). 5 %: merktsevyystasolla vapausastella 4 saadaa χ -akauma taulukosta krttseks arvoks 9.49, ote ollahypotees vodaa hylätä 5 %: merktsevyystasolla. Havatoe perusteella kompoette elkä e oudata ekspoettakaumaa odotusarvoa 500 tuta.

3. (Homogeesuustest) Kahdelle heklölle A a B o kummallek aettu oppa a kumpaak o pyydetty hettämää stä 0 kertaa. A a B kertovat saatue slmälukue frekvesse akautuee kute alla taulukossa o estetty. Oko mahdollsta, että heklöt ovat käyttäeet samaa oppaa? Testaa 5 %: merktsevyystasolla. Slmäluku 3 4 5 6 A: tulokset 6 8 9 9 6 B: tulokset 6 0 7 33 Huomaa, että tässä testausasetelmassa o kerätty kaks tosstaa rppumatota otosta a tehtävää o tutka, ovatko otokset peräs samasta akaumasta (akauma muodosta e tehdä mtää oletusta). Huomaa, että tutka o päättäyt kummak otokse koo etukätee. Muotollaa hypoteest: H 0 : A- a B-frekvesst ovat peräs samasta akaumasta H : A- a B-frekvesst evät ole peräs samasta akaumasta Merktää deksllä rveä, =,,, r (egl. row), deksllä sarakketa, =,,, c (egl. colum). Odotetut frekvesst määrätää kertomalla vastaava havattue frekvesse sarakesumma vastaavalla rvsummalla a akamalla frekvesse kokoassummalla. O 3 4 5 6 Sum 6 8 9 9 6 0 6 0 7 33 0 Sum 8 34 39 39 4 59 40 E 3 4 5 6 Sum 4 7 9.5 9.5 0.5 9.5 0 4 7 9.5 9.5 0.5 9.5 0 Sum 8 34 39 39 4 59 40 Esm. odotettu frekvess E 6 = 59 0/40 = 9.5. Lasketaa testsuuree arvo kaavalla χ r c ( O ) E = E = = Järestetää laskutomtukset selkeyde vuoks taulukkoo kute edellä: χ 3 4 5 6 0.86 0.059 0.03 0.3 0. 0.45 0.86 0.059 0.03 0.3 0. 0.45 Sum.406

Vapausastede lukumäärä df = (r )(c ) = 5 a krttseks arvoks saadaa.07. Nollahypotees ää vomaa, koska laskettu testsuuree arvo.406 o peemp ku.07. O ss mahdollsta, että heklöt A a B ovat hettäeet sama oppaa. 4. (Rppumattomuustest) Eräässä taloudellsessa tutkmuksessa kartotett yrtyste tulevasuudeodotuksa. Tutkmuksessa haastatelt ykskertasella satuasotaalla valtut 85 er yrtykse edustaaa a saat seuraavalaset tulokset: Näkymät: Yrtykse tyypp: hyvät eutraalt huoot vetyrtykset 7 33 kotmarkkayrtykset 38 47 8 Testaa 5 %: merktsevyystasolla pokkeavatko vetyrtyste a kotmarkkayrtyste tulevasuudeodotukset tosstaa. Rppumattomuustestssä tutka o päättäyt aoastaa otoskoo etukätee a kerää yhde aoa otokse, mutta havatut frekvesst akautuvat satuasest sekä yrtykse tyyp mukaa että tulevasuudeäkyme mukaa. Itse test suortetaa kute homogeesuustestk. Muotollaa hypoteest: H 0 : Vetyrtyste a kotmarkkayrtyste suhtautumsessa tulevasuutee e ole eroa H : Vetyrtyste a kotmarkkayrtyste suhtautumsessa tulevasuutee o eroa Merktää deksllä rveä, =,,, r (egl. row), deksllä sarakketa, =,,, c (egl. colum). Odotetut frekvesst määrätää kertomalla vastaava havattue frekvesse sarakesumma vastaavalla rvsummalla a akamalla frekvesse kokoassummalla. O 3 Sum 7 33 7 38 47 8 3 Sum 65 80 40 85 E 3 Sum 5.97 3.35 5.568 7 39.703 48.865 4.43 3 Sum 65 80 40 85 Esm. odotettu frekvess E 3 = 40 7/85 5.568. Lasketaa testsuuree arvo kaavalla χ r c ( O ) E = E = =

Järestetää laskutomtukset selkeyde vuoks taulukkoo kute edellä: χ 3 0.46 0.7 0.876 0.0730 0.07 0.509 Sum.709 Vapausastede lukumäärä df = (r )(c ) = a krttseks arvoks saadaa 5.99. Nollahypotees ää vomaa, koska laskettu testsuuree arvo.709 o peemp ku 5.99. Vetmarkkode a kotmarkkode yrtyste tulevasuudeodotukset evät pokkea tlastollsest merktseväst tosstaa. Pstetehtävä. Eräässä tehtaassa o kolme er työvuoroa: A, B a C. Ptkällä aaaksolla vuorossa A tapahtuu 0 työtapaturmaa a vuorossa B a C kummassak 0 työtapaturmaa. Vakuttaako työvuoro työtapaturme lukumäärää? Testaa 5 %: merktsevyystasolla. Kakk työvuorot oletetaa yhtä ptkks a kakssa vuorossa o yhtä palo työtekötä. Muotollaa testattavat hypoteest: H 0 : Työvuoro e vakuta työtapaturme lukumäärää H : Työvuoro vakuttaa työtapaturme lukumäärää Jos työvuoro e vakuta työtapaturme lukumäärää, tapaturme lukumäärä ptäs oudattaa dskreettä tasasta akaumaa. El hypoteest vodaa muotolla: H 0 : Työtapaturme lukumäärä er vuorossa oudattaa dskreettä tasasta akaumaa H : Työtapaturme lukumäärä er vuorossa e oudata dskreettä tasasta akaumaa Tässä tehdää tos saoe yhteesopvuustest. Merktää havattua frekvesseä O (egl. observed) a odotettua frekvesseä E (egl. expected): O Luokka 3 Summa Havattu frekvess 0 0 0 50 E Luokka 3 Summa Odotettu frekvess 6.6667 6.6667 6.6667 50

Lasketaa testsuuree arvo: χ k ( O ) ( 0 6.6667) ( 0 6.6667) ( 0 6.6667) E = = + + = 4 E 6.6667 6.6667 6.6667 = Nollahypotees pätessä testsuure oudattaa (asymptoottsest) χ -akaumaa vapausastella df = k = a testsuuree suuret arvot vttaavat she, että ollahypotees e päde. Krttseks arvoks saadaa χ -akauma taulukosta 5.99, ote H 0 ää vomaa 5 %: merktsevyystasolla. Työtapaturme lukumäärät er työvuorossa evät pokkea tosstaa tlastollsest merktseväst el havatut erot työtapaturme lukumäärssä vovat olla satuasvahtelu aheuttama. Pstetehtävä. Eräässä 4 kua otoksessa suhteellse rkollsuude (rkoksa per 000 asukasta) a asukastheyde (asukasta per km ) välse otoskorrelaatokertome arvoks saat r = 0.57. Testaa ollahypoteesa, että ko. muuttuat ovat korrelomattoma. Käytä kakssuutasta vahtoehtosta hypoteesa a 5 %: merktsevyystasoa. H 0 : ρ = 0, H : ρ 0 r 0.57 t = = 40.005 r 0.57 Jos ollahypotees pätee, testsuure oudattaa t-akaumaa vapausastella. Krttsks arvoks 5 %: merktsevyystasolla saadaa ±.0. Nollahypotees ää vomaa 5 %: merktsevyystasolla ts. asukastheys a suhteelle rkollsuus evät korrelo. Huomaa, että yhde selttää leaarse regressomall tapauksessa test korrelaatokertomelle a test regressokertomelle yhtyvät. Lsäks yhde selttää leaarse regressomall seltysaste o sama ku otoskorrelaatokertome elö. Perataa 5. lueolla kerrataa älkmmäse välkoealuee asota. Tovomuksa kertauslueolla kästeltävstä ahesta vo lähettää sähköpostlla osotteesee mat090@cc.hut.f. Jälkmmäe välkoe o tstaa 6.. klo 9-. Ilmottautume Topssa o auk. Koealue: Lase kra luvut 4.8-4.9, 5.8, 9.-9.3, 9.5-6.5 (pl. bootstrapluottamusvält), lueot vkolta 43-49 a laskuharotukset 7-. Välkoeuusa 7.. tulokset löytyvät kurss kotsvulta. Sekä välkokee että uustakokee arvosteluu vo tutustua torstaa 4. klo 6.00-7.00 Systeemaalyys laboratoro Rhessä (U9a, päärakeukse Mell-sal puolee pääty, toe kerros).