Kotitehtävän 21 ratkaisu Ensimmäisen havaintoaineiston luokittelu – Ryhmäkeskiarvot hakeutuvat niin, että ryhmään kuuluvat pisteet ovat mahdollisimman.

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
Yleistä Läsnäolovelvollisuus Poissaolojen selvitys Käyttäytyminen
Advertisements

Matematiikan yo-ohjeita. Yleisohjeita  Laskimet ja taulukot on tuotava tarkastettaviksi vähintään vuorokautta (24h) ennen kirjoituspäivää kansliaan.
Jos sinulla vain on hieman aikaa keskittyä... Hei! Alkaako ruudun tuijottaminen rasittaa silmiä??? Alkaa siis.. Pikakalibrointitesti on nyt paikallaan!
Seura- ja lajiliittoyhteistyö koulun näkökulmasta
Kuperan linssin piirto- ja laskutehtävä 2005
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 10 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Kernel-tasoitus.
Havainto.
Ohjelman perusrakenteet
YLEISTÄ Tehtävät liittyvät veneretkeen, jonka teet 12 m
ATTRIBUUTTITARKASTUS
Epätäydellinen data & herkkyysanalyysi Mat Optimointiopin seminaari Kevät 2013 Kotitehtävä 9 - Ratkaisu Ilkka Lampio Työn saa tallentaa.
Hypoteesin testeistä Testin valinta perustuu aina tutkimusongelmaan ja kuvailuun (joka perustuu mitta-asteikoihin) Testaus ei koskaan ole itsenäinen, vaan.
OSAAMISEN TUNNISTAMINEN TYÖNHAUN POHJANA
Tehtävä Tee ohjelma, joka kysyy käyttäjältä kaksi kokonaislukua (0-50, kysytään lukuja niin kauan kunnes käyttäjä antaa luvut sallitulta alueelta). Ohjelma.
MAB8: Matemaattisia malleja III
Matematiikan yo-ohjeita. Yleisohjeita Laskimet ja taulukot on tuotava tarkastettaviksi vähintään vuorokautta (24h) ennen kirjoituspäivää kansliaan. Laskimien.
Suomen Suunnistusliitto ry Suomen Suunnistusliitto.
Pellervon Pirkanmaan seminaari Pellervo-Seuran valtuuskunnan puheenjohtaja Erkki Vähämaa.
Ristiinvalidointi ja bootstrap-menetelmä
Matematiikan yo-ohjeita Yleisohjeita  Laskimet ja taulukot tuotava tarkastettaviksi vähintään vuorokautta ennen kirjoituspäivää kansliaan.  Laskimien.
Kooste ensimmäisen aallon organisaatioiden kevään 2013 palautekyselystä
TAITEILIJAN ASEMA 2010 –TUTKIMUS infotilaisuus Tutkija Kaija Rensujeff Taiteen keskustoimikunta/tutkimusyksikkö.
LINEAARINEN MUUTOS JA KULMAKERROIN
2.4. Raja-arvo äärettömyydessä ja raja-arvo ääretön E.1.
Tommi Kauppinen ja Tuukka Sarvi
Tilastollisia menetelmiä
Käsityön oppimateriaali ©Riitta Huovila Oppimateriaali auttaa ymmärtämään  pelkät sanat eivät riitä – havaintomateriaali välittää tietoa usean.
TILASTOKUVIO kuvio on voimakkain tapa esittää tietoa
Koveran linssin piirto- ja laskutehtävä 2005
*14. Kolmiossa yksi kärki on origossa, toinen pisteessä A= (9, 0), B=(3,6) Osoita, että kolmion pyörähtäessä x-akselin ympäri syntyvän kappaleen tilavuus.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 - Teemu Mutanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Lisätiedon arvo.
Kuusela: Tietoaika Lähde: Kuusela 2000: 57.
tilastollinen todennäköisyys
Toistorakenne Toistorakennetta käytetään ohjelmissa sellaisissa tilanteissa, joissa jotain tiettyä ohjelmassa tapahtuvaa toimenpidekokonaisuutta halutaan.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 18 – Otto Sormunen Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Mikko Harju Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Korreloitu tasapaino ja sosiaaliset.
Otanta Miksi otantaa? –suuresta perusjoukosta voidaan saada tarvittavat tiedot edullisemmin kuin kokonaistutkimuksella –kiireisyys vaatii usein otantaa.
5. Lineaarinen optimointi
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 - Jaakko Niemi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Virittäminen (Tuning) s
Todennäköisyyslaskentaa
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
Havainto. Taivaalla näkyvistä kohteista tutuimpia on Otava, eli Ursa Major (Iso Karhu) Se kiertyy öisellä vaelluksella Pohjantähden ympärillä.
Tilastollinen testaus Χ 2 -testi nelikentässä kaikkein yksinkertaisin lähtökohta tilastolliselle testille Esim. materiaalin (rauta tai pronssi) ja korun.
Standardointi tekee eri asteikollisista muuttujista vertailukelpoisia
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Lokaalit uskottavuusmenetelmät.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Ohjaamaton oppiminen– Heikki Vesterinen Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmöijän nimi Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Syksy/Kevät 200X Virheraportoijien jakaumat.
Piste- ja väliestimointi:
Toistorakenne Toistorakennetta käytetään ohjelmissa sellaisissa tilanteissa, joissa jotain tiettyä ohjelmassa tapahtuvaa toimenpidekokonaisuutta halutaan.
Paraabelin huippu Paraabelin huippu
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 24 – Teppo Voutilainen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Kotitehtävän 24 ratkaisu.
Suorien leikkauspiste
Kotitehtävän 8 ratkaisu Janne Kunnas Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki oikeudet.
5. Datan käsittely – lyhyt katsaus Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman.
Kesätyöntekijöiden kommentteja Opasnetistä ja ydinvoimatyöstä: ”Kun tulin kesätöihin minulla oli vain jokin suuntaa antava aavistus siitä mitä meinattiin.
Pirkon agendalla 6/2015 Saatavuustietokannan TSV lausunto
Toistorakenne Toistorakennetta käytetään ohjelmissa sellaisissa tilanteissa, joissa jotain tiettyä ohjelmassa tapahtuvaa toimenpidekokonaisuutta halutaan.
Kahoot-ohje.
Missä kaupunki X? Esimerkki PaikkaOpin käytöstä opetuksessa tehtävän idea: luokanopettaja Minna Glogan toteutus: koordinaattori Virpi Hirvensalo.
Kotitehtävä Eräs optio oikeuttaa ostamaan sähköä kolmen kuukauden kuluttua hintaan 15 EUR/kWh. Tällä hetkellä sähkön hinta on 18,81EUR/kWh. Vuotuiseksi.
Missä kaupunki X? Esimerkki PaikkaOpin käytöstä opetuksessa
Quizlet-sovelluksen käyttöopas
Muuttujamuunnoksista
Kenttätutkimus Miia ja Milla.
KANSILEHTI LUONTAISET TAIPUMUKSET™ KIIHDYTYSPÄIVÄN VALMENNUSMATERIAALI 1. Viestintätyylit/vuorovaikutusharjoitus 2. Palautteenanto 3. Ongelmanratkaisu.
Tilastolliset tunnusluvut
Aineiston kuvaaminen graafisin menetelmin
Luento V. Typologia ja tilastotiede
Luento V. Typologia ja tilastotiede
Esityksen transkriptio:

Kotitehtävän 21 ratkaisu Ensimmäisen havaintoaineiston luokittelu – Ryhmäkeskiarvot hakeutuvat niin, että ryhmään kuuluvat pisteet ovat mahdollisimman lähellä ryhmäkeskiarvoja. Tällöin havaintojen ollessa ”tähtimuodostelmassa”, keskiarvot hakeutuvat tähden sakaroihin, joissa todelliset jakaumien odotusarvot ovat. => Hyvä luokittelu

Toisen havaintoaineiston luokittelu – Nyt kun havaintoaineiston (kaikki 600 havaintoa) hajonta y-akselin suunnassa on huomattavasti suurempaa kuin x-akselin suunnassa, ryhmäkeskiarvot asettuvat niin, että havainnot jakautuvat ryhmiin suurpiirteisesti niiden y- koordinaatin mukaan. – Aineisto näyttää olevan helposti ryhmiteltävissä, koska kolmen havaintoryppään välissä havainnot ovat harvassa. K-keskiarvoa menetelmä ei huomioi tällaista asiaa mitenkään, vaan minimoi vain ryhmään kuuluvien havaintojen etäisyyttä ryhmäkeskiarvosta, jolloin vierekkäin olevien pitkulaisten jakaumien päät luokitellaan samoihin ryhmiin.

Pisteytys Oikeanlaiset kuvat ja oikeansuuntainen oikein luokiteltujen havaintojen määrä: 3 pistettä per aineisto. Vastaus kysymykseen: – Ei vastausta tai perustelut täysin väärin: 0 pistettä – Jotain oikean suuntaista: 2 pistettä – Järkevä perustelu: 4 pistettä