Sveiki, man paklaidų būdu reikia nustatyti antkainį. reikia išsisaugoti paklaidas (nežinau kur tai atlikti), ir po to vertinti jei paklaidos su minusu parduoda brangiau, jei su pliusu pigiau nei rinkos kaina. ir tada pagal kodavimus agentūrų siužiūrėti antkainių vidurkius. gal galite pagelbėti?
Gal ne visai į temą, bet gal kas žino aproksimacijos paklaidą su kokia funkcija excel galima skaičiuoti?
turiu gana paprastą tyrimą, kuriame tiriamas mergaičių ir berniukų amžius, svoris ūgis ir fizinio pajėgumo rodikliai. lytis ir amžius užkoduotas reikšmėmis, tačiau kiti duomenys yra gryni skaičiau, nes reikšmių daug (nušoktas nuotolis pvz.). kokį reikėtų rinktis skaičiavimą? kad parodytų ryšius tarp lyties/amžiaus/svorio ar ūgio ir fizinio pajėgumo rodiklio? Spearman koreliaciją? Pirsono?
QUOTE(egliosha @ 2016 05 31, 09:18)
turiu gana paprastą tyrimą, kuriame tiriamas mergaičių ir berniukų amžius, svoris ūgis ir fizinio pajėgumo rodikliai. lytis ir amžius užkoduotas reikšmėmis, tačiau kiti duomenys yra gryni skaičiau, nes reikšmių daug (nušoktas nuotolis pvz.). kokį reikėtų rinktis skaičiavimą? kad parodytų ryšius tarp lyties/amžiaus/svorio ar ūgio ir fizinio pajėgumo rodiklio? Spearman koreliaciją? Pirsono?
Reiktu pirmiausia paziureti ar tie fizinio pajegumo rodikliai (skaiciai), svoris, ugis yra normaliai pasiskirste. Tada skaiciuojant koreliacija, bus aisku ar Pearson (jei normaliai) ar Spearman (jei nenormaliai). Kadangi lytis yra nominalus kintamasis, tai cia koreliacija netiks, reiktu lyginti reiksmes dviejose grupese, cia vel priklausys koki metoda pasirinkti nuo to ar normaliai pasiskirste ar ne: t-testas (jei normaliai), Mann-Whitney (jei nenormaliai).
QUOTE(laputaitexxx @ 2016 05 31, 12:16)
Reiktu pirmiausia paziureti ar tie fizinio pajegumo rodikliai (skaiciai), svoris, ugis yra normaliai pasiskirste. Tada skaiciuojant koreliacija, bus aisku ar Pearson (jei normaliai) ar Spearman (jei nenormaliai). Kadangi lytis yra nominalus kintamasis, tai cia koreliacija netiks, reiktu lyginti reiksmes dviejose grupese, cia vel priklausys koki metoda pasirinkti nuo to ar normaliai pasiskirste ar ne: t-testas (jei normaliai), Mann-Whitney (jei nenormaliai).
fizinio pajėgumo rodikliai pasiskirstę normaliai (Kolmogorovo-Smirnovo t.).
atlikus Kolmogorovo-Smirnovo testą kaip tik lytis ir amžius (kurie yra nominalūs), yra nenormaliai pasiskirstę (atitinkamai 0.000 ir 0.033). ar šitiems netinka gal šitas testas; mergaičių yra žymiai mažiau ištirta.
na man tas dvejose grupėse neaišku... nes pagal lytį 1-berniukas, 2-mergaitė, pagal amžių vėlgi 1, 2, 3, 4. kaip tą vieną rodiklį išskirti į dvi ir daugiau grupių...
QUOTE(egliosha @ 2016 05 31, 13:33)
fizinio pajėgumo rodikliai pasiskirstę normaliai (Kolmogorovo-Smirnovo t.).
atlikus Kolmogorovo-Smirnovo testą kaip tik lytis ir amžius (kurie yra nominalūs), yra nenormaliai pasiskirstę (atitinkamai 0.000 ir 0.033). ar šitiems netinka gal šitas testas; mergaičių yra žymiai mažiau ištirta.
a man tas dvejose grupėse neaišku... nes pagal lytį 1-berniukas, 2-mergaitė, pagal amžių vėlgi 1, 2, 3, 4. kai tą vieną rodiklį išskirti į dvi ir daugiau grupių.
atlikus Kolmogorovo-Smirnovo testą kaip tik lytis ir amžius (kurie yra nominalūs), yra nenormaliai pasiskirstę (atitinkamai 0.000 ir 0.033). ar šitiems netinka gal šitas testas; mergaičių yra žymiai mažiau ištirta.
a man tas dvejose grupėse neaišku... nes pagal lytį 1-berniukas, 2-mergaitė, pagal amžių vėlgi 1, 2, 3, 4. kai tą vieną rodiklį išskirti į dvi ir daugiau grupių.
Normaluma tikriname tik intervaliniu kintamuju, t.y. kur reiksmes yra skaiciai, o ne uzkodavimas, tai lyties ir amziaus, kuris yra uzkoduotas, netikriname.
Tuomet lyginant pagal lyti, galite naudoti t-testa, palyginsite fizinio pajegumo rodikliu vidurkius berniuku ir mergaiciu grupese.
Tarp amziaus ir fizinio pajegumo rodikliu galima skaiciuoti koreliacija, reikes naudoti Spearman, nes amzius yra ranginis kintamasis (ne skaiciai, o uzkoduotas). Arba kitas variantas, galima palyginti fizinio pajegumo rodikliu vidurkius visose keturiose amziaus grupese, tuomet galima naudota ANOVA testa.
O jei norite paziureti rysi tarp paciu fizinio pajegumo rodikliu tai galite Pearson koreliacija skaiciuoti.
tada klausimas kurią formulę naudoti, nes Lidatoj randu du būdus:
Analyze - Descriptive Statistics - Explore
ir
Analyze - Compare Means - One-Sample T Test
Analyze - Descriptive Statistics - Explore
ir
Analyze - Compare Means - One-Sample T Test
QUOTE(egliosha @ 2016 05 31, 14:47)
tada klausimas kurią formulę naudoti, nes Lidatoj randu du būdus:
Analyze - Descriptive Statistics - Explore
ir
Analyze - Compare Means - One-Sample T Test
Analyze - Descriptive Statistics - Explore
ir
Analyze - Compare Means - One-Sample T Test
Explore procedura gausite aprasomaja statistika tik, o one sample t test, palyginsite dvieju grupiu vidurkius
och, galva sukasi 
Bootstrap įdėjau į Strata Variable "Lytis", ir gavau štai tokį rezultatą:
teisingai?
Bootstrap įdėjau į Strata Variable "Lytis", ir gavau štai tokį rezultatą:
teisingai?
QUOTE(egliosha @ 2016 05 31, 15:11)
och, galva sukasi
Bootstrap įdėjau į Strata Variable "Lytis", ir gavau štai tokį rezultatą:
teisingai?
Bootstrap įdėjau į Strata Variable "Lytis", ir gavau štai tokį rezultatą:
teisingai?
Spausti reikia ne one sample t- test, onindependent sample t test, pati susipainiojau nuo karscio 😄
QUOTE(laputaitexxx @ 2016 05 31, 15:20)
Spausti reikia ne one sample t- test, onindependent sample t test, pati susipainiojau nuo karscio 😄
ačiū, kur kas aiškiau
atlikus Spearmano koreliaciją paaiškėjo, kad yra statistiškai reikšmingi ryšiai tarp visų fizinio pajėgumo testo rezultatų vidurkių, bet nesuprantu kokie tie ryšiai 
ar čia man nieko nereikia suprasti, užtenka pasakyti, kad radau ir viskas?
ar čia man nieko nereikia suprasti, užtenka pasakyti, kad radau ir viskas?
