ד"ר יעל לפידות

שיעור 12 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 21 מאי 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 12   שיטות להכנסת נתונים למשוואת רגרסיה (המשך שיעור קודם…)   יש 3 שיטות עיקריות: הכנסה של כל המשתנים כמקשה אחת- שיטת הENTER- רואים את כל המשתנים יחד בתכנה תחת ENTER אחד- שלב אחד. שיטה היררכית– החוקר קובע את סדר הכנסת המשתנים למשוואה. לרוב מה שמשפיע על החוקר בהחלטתו מה קודם למה  [ קראו עוד ]

שיעור 11 – ד" יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 14 מאי 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 11     3 דברים משפיעים על טעות התקן: Msres- ככל ששונות הטעויות תהייה קטנה יותר, כלומר המודל מסביר טוב יותר, טעות התקן תהייה קטנה יותר. SSX- קיצוץ תחום יגרום להקטנת הssx (לרוב) ובעקבותיו תגדל טעות התקן. המתאם בין המשתנים הבלתי תלויים לבין עצמם- ככל שהקשר בין המשתנים הב"ת לבין עצמם גדול  [ קראו עוד ]

שיעור 10 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 07 מאי 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 10   -פרופורצית השונות המוסברת- r^2 -אומדן חסר הטיה לשונות הטעויות- msres -מהו אומדן חסר הטיה לשונות של שעות עבודה מול מחשב?- s^2(y) -אומדן חסר הטיה לשונות של שעות עבודה מול המחשב כאשר גיל נמצא במשוואה- כשאומרים השונות של Y כשהגיל במשוואה- השאלה שנשאלת היא בעצם מה נשאר לנו שלא הצלחנו להסביר?  [ קראו עוד ]

שיעור 9 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 30 אפריל 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 9   רגרסיה פשוטה: דוגמה 1 בדיקת הקשר בין שטח הדירה למחירה באלפי דולרים דיאגרמת פיזור וקו הרגרסיה, מתאם, משוואה לניבוי ובדיקת מובהקות הקשר בין גודל שטח הדירה לבין המחיר שלה. כאשר השטח הוא המשתנה ב"ת. המחירים הם באלפי דולרים. בדיאגרמת פיזור ניתן לראות קשר חיובי חזק. Rsq= הכוונה שבאמצעות השטח ניתן  [ קראו עוד ]

שיעור 8 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 23 אפריל 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 8   ההנחות משותפות לכל הבדיקות שעשינו בעבר וכן לשיעור הנוכחי. בשיעור הקודם בדקנו לגבי הסקה לאוכלוסייה האם יש קו באוכלוסייה- זאת על ידי קו הניבוי במדגם. ההשערות היו: H0: β=0 H1: β≠0   כלומר האם יש שיפוע לקו של האוכלוסייה, הרי אם אין שיפוע, אין קו ואין מודל. אם יש שיפוע,  [ קראו עוד ]

שיעור 7 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 02 אפריל 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 7   Ssy=ssreg+ssres בעצם SSY שווה לסכום התצפיות כאשר מכל תצפית נפחית את הממוצע הכללי ונעלה בריבוע. מדובר בעצם במונה חישוב השונות, אך אנחנו לא מחלקים בדרגות החופש כיוון שלכל חלק במשוואה יש דרגות חופש שונות. זה בעצם הניבוי שננבא לכל אחד מהתצפיות כאשר אין לנו עדיין השערות כלשהן. כמו כן SSREG  [ קראו עוד ]

שיעור 6 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 26 מרץ 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 6   מאפייני קו הרגרסיה שנבנה על פי עיקרון הריבועים הפחותים במדגם אנו יוצרים קו, שהאפיון שלו הוא שהסטיות ממנו הוא מינימאליות. כלומר, ריבועי הסטיות ממנו הן מינימאליות. שני הישרים שנוצרים נחתכים בנקודה (xbar,ybar), כלומר הממוצעים. הקו הנ"ל הוא אמנם במדגם, אך יש לבחון האם באמת הוא אומדן חסר הטיה לאוכלוסייה ועל  [ קראו עוד ]

שיעור 5 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 19 מרץ 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 5   קשר שלילי חזק Graph   ניתן לראות בפיזור קשר שלילי. כשיש קשר שלילי צריך לזכור שהקשר מסומן עם מינוס, כלומר שלילי.   Correlations   בנתונים ניתן לראות משתנה נפח המנוע וכן הצריכה לקילומטר. המתאם בין שני המשתנים הוא -0.704, מדובר במתאם שלילי גבוה. אם נבחן את ההשערה: H0: ρ=0 אין  [ קראו עוד ]

שיעור 4 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 12 מרץ 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 4   דוגמא 2 : השפעת המקצוע הנלמד (בתואר הראשון) על המשכורת ההתחלתית (באלפי ש"ח). ניתן לראות רק במבט על הטבלה להלן, שאם יימצא הבדל הוא יהיה בין ARGRICULTURE וENGINEERING, כיוון שההבדל בין הממוצעים נראה מובהק בין מי שקיבל את הממוצע הכי נמוך לבין הממוצע הכי גבוה. כיוון שההנחה של שוויון שונויות  [ קראו עוד ]

שיעור 3 – ד"ר יעל לפידות

שם הכותב: תאריך: 05 מרץ 2014

סטטיסטיקה 3- שיעור 3 אם ניקח מדגם מאד גדול, הסיכויים להראות שיש הבדל בין התוחלות גדלים. הסיבה היא שאנחנו מתקרבים יותר לגודל של האוכלוסייה. לכן, אף פעם לא נסתפק ב"דחייה" או "אי דחייה", אלא תמיד נתייחס גם לETA בריבוע. משתנה זה ייתן לנו אינדיקציה האם המודל שלנו מסביר את הבדיקה שלנו או לא. בדרך כלל  [ קראו עוד ]

תואר ראשון
תואר שני
מרצים