Kvalitatiivsete andmete analüüs
Neljapäevase praktikumirühma ülesandeid vaata moodlest! |
| |||||||||||||||||
| Teema | loeng | praktikum (kolmapäev)
| ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Sissejuhatus
Mis on kvalitatiivne tunnus? Sagedustabel ja tema juhuslikkus. Sageduste modelleerimiseks kasutatavad jaotused - Poissoni jaotus, binoomjaotus, multinomiaalne jaotus, negatiivne binoomjaotus, ...
|
|
ülesanded |
|||||||
| 2 |
Testid I
Kas tegelik või näiv seos? Fisheri täpne test, Barnardi täpne test, ligikaudsed testid: tõepärasuhte test; hii-ruut test
|
|
praktikum |
|||||||
| 3 |
Seose tugevus I
Seose tugevuse iseloomustamine 2x2 sagedustabelite korral. Riskide suhe, riskide vahe, šansside suhe, ... . Seosekordajate interpretatsiooni sõltuvus katseplaanist. |
|
praktikum |
|||||||
| 4 |
Seose tugevus II
Seose tugevuse mõõtmisest 2xk-sagedustabelite ja mxk-sagedustabelite korral; AUC ja entroopiakordaja (uncertainty coefficient).
|
|
praktikum |
|||||||
| 5 |
Testid II. Segav faktor.
Segava tunnuse mõju. Cochran-Mantel-Haenszeli test.
|
|
praktikum |
|||||||
| 6 |
Mudelid I. Logistiline regressioon
Logistilise regressioonanalüüsi mudel.
|
|
praktikum |
|||||||
| 7 |
Mudelid II. Loglineaarne mudel
Poissoni regressiooni kasutamine sagedustabelite analüüsimiseks.
|
|
praktikum |
|||||||
| 8 |
Otsustuspuud
|
|
praktikum |
|||||||
|
Nõuded
Kursuse lõpus tuleb teha ja kaitsta projekt (40% lõpphindest) ja eksam (60% lõpphindest).
Projekti kirjelduse leiad siit . | ||||||||||
|
Lisamaterjalid
| ||||||||||
