Redaktsioon: 3. mai 2021, kell 12:48 redigeeri MirkoM (arutelu \| kaastöö) Usaldatud kasutajad 3018 muudatust Resümee puudub Märgis: Visuaalmuudatus ← Vanem muudatus		Viimane redaktsioon: 5. mai 2021, kell 11:41 redigeeri eemalda MirkoM (arutelu \| kaastöö) Usaldatud kasutajad 3018 muudatust Resümee puudub Märgis: Visuaalmuudatus
1. rida: {{Toimeta}}[[File:Anscombe's quartet 3.svg\|right\|425px\|thumb\|Anscombe'i kvartett. Kõikide [[Hajuvusdiagramm\|hajumisdiagrammide]] korral on [[lineaarne korrelatsioonikordaja]] 0,816. Ülal vasakul on tüüpiline korrelatiivne seos, mille tugevuse hindamiseks lineaarne korrelatsioonikordaja sobib. Ülal paremal funktsionaalne mittelineaarne seos. Alumistel diagrammidel on selgesti eristavad [[Erind\|erindid]].]] ~~{{Toimeta}}[[File:Anscombe's quartet 3.svg\|right\|425px\|thumb\|Kõik neli andmehulka omavad samu arvkarakteristikute väärtusi, kuid on ilmselgelt erinevad]]~~ '''Anscombe'i kvartett''' on näide [[statistika]]s, mille eesmärk on [[Korrelatsioonanalüüs\|korrelatsioonanalüüsis]] [[Lineaarne korrelatsioonikordaja\|lineaare korrelatsioonikordaja]] leidmise korral [[Hajuvusdiagramm\|hajuvusdiagrammide]] tutvumise tähtsuse rõhutamine.<ref>{{Raamatuviide\|autor=Ako Sauga\|pealkiri=Statistika õpik majanduseriala üliõpilastele\|aasta=2020\|koht=Tallinn\|kirjastus=Tallinna Tehnikaülikooli kirjastus\|lehekülg=27\|isbn=978-9949-83-519-5\|url=https://www.ester.ee/record=b5292465est}}</ref> Nimelt iseloomustab lineaarne korrelatsioonikordaja vaid lineaarse seose tugevust. Juhul kui punktikogum järgib mingit mittelineaarset kõverat või sisaldab [[Erind\|erindeid]], siis seose tugevuse hindamiseks lineaarne korrelatsioonikordaja ei sobi. '''Anscombe'i kvartett''' on [[statistika]]s hoiatav näide sellest, kuidas neli oluliselt erinevat andmehulka võivad omada samu statistiliste arvkarakteristikute väärtusi. Näite nimetus tuleneb tema tutvustajast statistikust [[Francis Anscombe]]'ist, kes 1973. aastal demonstreeris sellega andmete visuaalse esitlemise vajalikkust statistiliste üldistuste tegemisel, enne kui hakata andmete omavahelisi suhteid statistiliselt analüüsima. ▼ ▲~~'''Anscombe'i kvartett''' on [[statistika]]s hoiatav näide sellest, kuidas neli oluliselt erinevat andmehulka võivad omada samu statistiliste arvkarakteristikute väärtusi.~~ Näite nimetus tuleneb tema tutvustajast statistikust [[Francis Anscombe]]'ist, kes 1973. aastal demonstreeris sellega andmete visuaalse esitlemise vajalikkust statistiliste üldistuste tegemisel, ~~enne kui hakata andmete omavahelisi suhteid statistiliselt~~statistilises ~~analüüsima~~analüüsis. == Näite lähem kirjeldus == 64. rida ⟶ 66. rida: \| 4.122 or 4.127 <small>(ümmardatud 3 komakohani)</small> \|- \| ''x''-i ja ''y''-i [[~~korrelatsioon~~lineaarne korrelatsioonikordaja]] on kõigil juhtudel \| 0.816 <small>(ümardatud 3 komakohani)</small> \|- \| [[Lineaarregressioon\|Lineaarregressiooni]] tulemusel saadud joon on ~~\| lineaarse regressiooni (''linear regression'') joon on kõigil juhtudel~~ \| ''<math>y~~'' ~~ =~~ ~~ 3.,00~~ ~~ +~~ 0.500''~~ 5,00 x''</math> <small>(ümardatud vastavalt 2 ja 3 komakohani)</small> \|} 84. rida ⟶ 86. rida: Alumisel paremal joonisel on näha, kuidas üksik [[erind]] (''outlier'') võib põhjustada piisavalt suure korrelatsioonikoefitsiendi isegi siis, kui kahe muutuja suhe ei ole lineaarne. == Viited == {{Viited}} ==Välislingid== [http://www.upscale.utoronto.ca/GeneralInterest/Harrison/Visualisation/Visualisation.html Department of Physics, University of Toronto]

Anscombe'i kvartett: erinevus redaktsioonide vahel