SADR\AJ. Predgovor. POGLAVLJE 2 Grafičko opisivanje podataka Klasifikacija varijabli 10 Kvalitativne ili numeričke 10 Mjerne skale 11

Σχετικά έγγραφα
3 Populacija i uzorak

Autori: Dr Biljana Popović, redovni profesor Prirodno matematičkog fakulteta u Nišu Mr Borislava Blagojević, asistent Gradjevinskog fakulteta u Nišu

Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić

Uvod u neparametrijske testove. Usporedba. Neparametrijske inačice t-testa za dva nezavisna uzorka. dr. sc. Goran Kardum

numeričkih deskriptivnih mera.

BILJEŠKE ZA PREDAVANJA (za internu uporabu)

(Hi-kvadrat test) r (f i f ti ) 2 H = f ti. i=1

FARMACEUTSKO-BIOKEMIJSKI FAKULTET SVEUČILIŠTA U ZAGREBU. IZVEDBENI PLAN akademska godina 2012./2013. zimski semestar

Uvod u neparametarske testove

PODACI I VRSTE STATISTIČKIH ISTRAŽIVANJA

Počela biostatistike, Poslijediplomski interdisciplinarni doktorski studij Molekularne bioznanosti. Molekularne bioznanosti. Molekularne bioznanosti

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

Analitička statistika Testiranje hipoteze.

Edukacijsko-rehabilitacijski fakultet Sveučilišta u Zagreb S T A T I S T I K A. Skripta. Pripremio: Branko Nikolić. Zagreb 2015./2016.

REGRESIJSKA ANALIZA zavisnost (korelacija) regresijske tehnike kvantitativno zavisnost (korelaciju) linearna regresija

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Slučajne varijable. Diskretna slučajna varijabla X je promjenjiva veličina koja poprima vrijednosti iz skupa

1 Osnovni pojmovi Tipovi varijabli Skale mjerenja... 3

Slučajne varijable Materijali za nastavu iz Statistike

Neparametarski testovi za dva nezavisna uzorka. Boris Glišić 208/2010 Bojana Ružičić 21/2010

PISMENI ISPIT IZ STATISTIKE

KONTINUIRANE SLUČAJNE VARIJABLE

Sadrˇzaj. Sadrˇzaj 1 9 DVODIMENZIONALNI SLUČAJNI VEKTOR DISKRETNI DVODIMENZIONALNI

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

MODEL JEDNOSTAVNE LINEARNE REGRESIJE

Mašinsko učenje. Regresija.

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu

Testiranje statističkih hipoteza Materijali za nastavu iz Statistike

Definicija: Hipoteza predstavlja pretpostavku koja je zasnovana na određenim činjenicama (najčešće naučnim ili iskustvenim).

4. MJERE DISPERZIJE. Josipa Perkov, prof., pred. 1

Regresija i korelacija

SVEUČILIŠTE U RIJECI GRAĐEVINSKI FAKULTET U RIJECI. Specijalistički diplomski stručni studij

VJEROJATNOST I STATISTIKA 2. kolokvij lipnja 2016.

Korelacija i regresija seminar

Statističke i numeričke metode,

Ako između tri slučajne varijable postoji veza ζ = f (ξ, η) i ako su poznate sve relevantne gustoće vjerojatnosti, tada je

Uvod u neparametarske testove

Populacija Ciljna/uzoračka populacija

Vjerojatnost i matematička statistika

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

VJEROJATNOST popravni kolokvij veljače 2017.

UVOD DEFINICIJA: Statistika planiranje i provođenje pokusa skupljanje podataka interpretacija

STATISTIKA. KONCEPTI : POPULACIJA i UZORAK. Primjer: svi glasači, samo neki glasači

Korelacijska i regresijska analiza

9. TESTIRANJE HIPOTEZA O PARAMETRU. Josipa Perkov, prof., pred. 1

Optimalnost u procjeni Nepristran procjenitelj minimalne varijance Cramer-Rao donja granica - ekasnost Konzistentnost. Vjeºbe - Statistika II.

Regresijska zavisnost. Jednostavna regresija

Str

Populacija vs. uzorak - Opisivanje, ocenjivanje i testiranje. Jelena Marinković, maj 2012.

Statističko zaključivanje jedna varijabla

Analiza varijanse sa jednim Posmatra se samo jedna promenljiva

Testiranje statistiqkih hipoteza

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Matematičke metode u marketingu. Generalizirani linearni model. Lavoslav Čaklović PMF-MO

Oblasti izučavanja. IX.1. Osnove analize podataka. IX. Analiza podataka UVOD U ANALIZU PODATAKA 13/11/15

Binomna, Poissonova i normalna raspodela

BIOSTATISTIKA za studente medicine

18. listopada listopada / 13

Zaključivanje o jednakosti distribucija temeljeno na dva uzorka

Statističke metode. doc. dr Dijana Karuović

Prosta linearna regresija (primer)

Metode prognoziranja na vremenskim nizovima

Analiza prosječnih vrijednosti

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

GRAĐEVINSKI FAKULTET SVEUČILIŠTE U RIJECI. Specijalistički diplomski stručni studij MANN-WHITNEY-WILCOXONOV TEST ZA NEZAVISNE UZORKE.

Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

5. Karakteristične funkcije

GRAĐEVINSKI FAKULTET SVEUČILIŠTE U RIJECI. Specijalistički diplomski stručni studij građevinarstva NORMALNA RAZDIOBA.

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Statističko zaključivanje - testiranje hipoteza. Katedra za medicinsku statistiku i informatiku

Diskretan slučajni vektor

Statistika. 1. Uvodna razmatranja o statistici

Problem procjene parametara u Weibullovom modelu

Aritmetička sredina Medijan Mod. Harmonijska sredina

Valutni rizik Usporedba VaR i Expected Shortfall metode Martina Samac

, i = 1, 2, n. Tabela 1 Koeficijent proste korelacije. Standardizovani regresioni koeficijent. Regresioni koeficijent b

Slučajni vektor. Poglavlje 3

13. TESTIRANJE HIPOTEZE O NEPOZNATIM KARAKTERISTIKAMA POPULACIJE

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

u statistici označava raspodjelu rezultata, odnosno frekvenciju kojom se u nekom skupu rezultata, poredanih po veličini pojavljuju

4 Testiranje statističkih hipoteza

STATISTIKA I OSNOVE FIZIKALNIH MJERENJA

Sadrˇzaj. Sadrˇzaj MATEMATIČKA STATISTIKA DESKRIPTIVNA STATISTIKA Ponovimo... 15

NEPARAMETRIJSKE TEHNIKE

Kvantitativne metode u Industrijskom inženjerstvu

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

(BIO)STATISTIKA. seminari. smjer: Prehrambena tehnologija i Biotehnologija. pripremila: dr.sc. Iva Franjić

OSNOVE STATISTIKE I KINEZIOMETRIJE

1. Pravopis/gramatika 2. Logika znanstvenoga rada

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Uvod u matematičku statistiku

Metode procjene parametara

MERE DISPERZIJE ( VARIJABILNOSTI )

Transcript:

KRATAK SADR\AJ Poglavlje 1 Čemu proučavati statistiku? 1 Poglavlje 2 Grafičko opisivanje podataka 9 Poglavlje 3 Numeričko opisivanje podataka 46 Poglavlje 4 Vjerojatnost 78 Poglavlje 5 Diskretne slučajne varijable i distribucije vjerojatnosti 134 Poglavlje 6 Kontinuirane slučajne varijable i distribucije vjerojatnosti 187 Poglavlje 7 Izbor uzoraka i distribucije njihovih obilježja 232 Poglavlje 8 Procjena pojedinačne populacije 275 Poglavlje 9 Još o procjenama 303 Poglavlje 10 Testiranje hipoteza 330 Poglavlje 11 Testiranje hipoteza II 367 Poglavlje 12 Jednostavna regresija 402 Poglavlje 13 Višestruka regresija 454 Poglavlje 14 Dodatne teme iz regresijske analize 538 Poglavlje 15 Neparametarske statistike 586 Poglavlje 16 Testovi ugođenosti i kontingencijske tablice 612 Poglavlje 17 Analiza varijance 634 Poglavlje 18 Uvod u kvalitetu 677 Poglavlje 19 Analiza vremenskih nizova i predviđanje 710 Poglavlje 20 Još o uzorkovanju 756 Poglavlje 21 Statistička teorija odlučivanja 798 ix

SADR\AJ Predgovor xix POGLAVLJE 1 Čemu proučavati statistiku? 1 1.1 Donošenje odluka u neizvjesnom okružju 2 1.2 Uzorkovanje 3 1.3 Deskriptivna i inferencijalna statistika 4 Opisivanje podataka 5 Statističko zaključivanje 5 POGLAVLJE 2 Grafičko opisivanje podataka 9 2.1 Klasifikacija varijabli 10 Kvalitativne ili numeričke 10 Mjerne skale 11 2.2 Grafikoni za opisivanje kvalitativnih varijabli 13 Tablice 13 Stupčani grafikoni i strukturni krugovi 14 Paretovi dijagrami 16 2.3 Grafikoni za opisivanje vremenskih nizova 20 2.4 Grafikoni za opisivanje numeričkih podataka 23 Distribucije frekvencija 23 Histogrami i ogivalne krivulje 27 Dijagrami stablo-list 29 2.5 Tablice i grafikoni za opisivanje odnosa između varijabli 31 Dijagrami raspršenosti podataka 32 Unakrsne tablice 33 2.6 Pogreške u prikazivanju podataka 38 Obmanjujući histogrami 38 Obmanjujući grafikoni vremenskih nizova 40 POGLAVLJE 3 Numeričko opisivanje podataka 46 3.1 Mjere centralne tendencije 46 Sredina, Medijan, Mod 46 Oblik distribucije 49 3.2 Mjere varijabilnosti 51 Rang i interkvartilni rang 52 Varijanca i standardna devijacija 53 Čebiševljev teorem i empirijsko pravilo 55 Koeficijent varijacije 57 3.3 Vagana sredina i mjere grupiranih podataka 60 3.4 Mjere odnosa između varijabli 65 3.5 Utvrđivanje linearnih odnosa između varijabli 70 xi

POGLAVLJE 4 Vjerojatnost 78 4.1 Slučajni eksperiment, ishodi, događaji 79 4.2 Vjerojatnost i njezini zakoni 87 Klasična vjerojatnost 88 Vjerojatnost kao relativna frekvencija 90 Subjektivna vjerojatnost 91 4.3 Postulati vjerojatnosti 96 Uvjetna vjerojatnost 99 Statistička nezavisnost 102 4.4 Dvomjerne vjerojatnosti 109 Šanse 113 Omjeri upliva 114 4.5 Bayesov teorem 120 POGLAVLJE 5 Diskretne slučajne varijable i distribucije vjerojatnosti 134 5.1 Slučajne varijable 135 5.2 Distribucije vjerojatnosti diskretnih slučajnih varijabli 137 5.3 Svojstva diskretnih slučajnih varijabli 140 Očekivana vrijednost diskretne slučajne varijable 140 Varijanca diskretne slučajne varijable 142 Sredina i varijanca linearnih funkcija slučajne varijable 145 5.4 Binomna distribucija 150 5.5 Hipergeometrijska distribucija 158 5.6 Poissonova distribucija vjerojatnosti 160 Poissonova aproksimacija binomne distribucije 163 Usporedba Poissonove i binomne distribucije vjerojatnosti 164 5.7 Združeno distribuirane diskretne slučajne varijable 166 Računalne primjene 170 Kovarijanca 170 Korelacija 171 Linearne funkcije slučajnih varijabli 174 Analiza portfelja 176 POGLAVLJE 6 Kontinuirane slučajne varijable i distribucije vjerojatnosti 187 6.1 Kontinuirane slučajne varijable 188 Uniformna distribucija 191 6.2 Očekivanje kontinuirane slučajne varijable 194 6.3 Normalna distribucija vjerojatnosti 197 Grafikoni normalnih distribucija vjerojatnosti 205 6.4 Aproksimacija binomne distribucije normalnom distribucijom 210 Proporcijska slučajna varijabla 214 6.5 Eksponencijalna distribucija vjerojatnosti 216 6.6 Združeno distribuirane kontinuirane slučajne varijable 219 Linearne kombinacije slučajnih varijabli 222 xii

POGLAVLJE 7 Izbor uzoraka i distribucije njihovih obilježja 232 7.1 Izbor uzoraka iz populacije 233 7.2 Distribucije sredina izbora uzoraka 238 Centralni granični teorem 243 Intervali prihvaćanja 248 7.3 Distribucije proporcijskih udjela izbora uzoraka 254 7.4 Distribucije varijanci izbora uzoraka 260 POGLAVLJE 8 Procjena pojedinačne populacije 275 8.1 Svojstva brojčanih procjenitelja 276 Nepristrani procjenitelj 277 Konzistentni procjenitelj 278 Efikasni procjenitelj 279 8.2 Intervali pouzdanosti za sredinu populacije u slučaju poznate varijance 282 Intervali, zasnovani na normalnoj distribuciji 284 Smanjenje dopuštene pogreške 287 8.3 Intervali pouzdanosti za sredinu populacije u slučaju nepoznate varijance 289 Studentova t-distribucija 289 Intervali, zasnovani na Studentovoj t-distribuciji 291 8.4 Intervali pouzdanosti za proporcijske udjele u populaciji (veliki uzorci) 295 POGLAVLJE 9 Još o procjenama 303 9.1 Intervali pouzdanosti za razliku između sredina dviju normalnih populacija 304 Međusobno zavisni uzorci 304 Međusobno nezavisni uzorci u slučaju poznatih varijanci populacija 306 9.2 Intervali pouzdanosti za razliku između sredina dviju normalnih populacija u slučaju nepoznatih varijanci 309 Međusobno nezavisni uzorci jednakih varijanci populacija 309 Međusobno nezavisni uzorci ne nužno jednakih varijanci populacija 312 9.3 Intervali pouzdanosti za razliku između dvaju proporcijskih udjela u dvjema populacijama (veliki uzorci) 315 9.4 Intervali pouzdanosti za varijancu normalne distribucije 317 9.5 Utvrđivanje veličine uzorka 321 Sredina normalno distribuirane populacije u slučaju poznate varijance 321 Proporcijski udio u populaciji 323 POGLAVLJE 10 Testiranje hipoteza 330 10.1 Koncepcije testiranja hipoteza 331 10.2 Testovi sredine normalne distribucije u slučaju poznate varijance populacije 337 p-vrijednost 339 Dvosmjerna alternativna hipoteza 345 10.3 Testovi sredine normalne distribucije u slučaju nepoznate varijance populacije 348 xiii

10.4 Testovi proporcijskog udjela u populaciji (veliki uzorci) 352 10.5 Procjenjivanje snage testa 355 Testovi sredine normalne distribucije u slučaju poznate varijance populacije 356 Snaga testova proporcijskih udjela u populaciji (veliki uzorci) 358 POGLAVLJE 11 Testiranje hipoteza II 367 11.1 Testovi razlike između sredina dviju populacija 369 Dvije sredine, usklađeni parovi 369 Dvije sredine, nezavisni uzorci, poznate varijance populacija 372 Dvije sredine, nezavisni uzorci, nepoznate, pretpostavljeno jednake varijance populacija 375 Dvije sredine, nezavisni uzorci, nepoznate, ne nužno jednake varijance populacija 378 11.2 Testovi razlike između dvaju proporcijskih udjela u populacijama (veliki uzorci) 381 11.3 Testovi varijance normalne distribucije 385 11.4 Testovi jednakosti varijanci dviju normalno distribuiranih populacija 389 11.5 Neki komentari vezani za testiranje hipoteza 393 POGLAVLJE 12 Jednostavna regresija 402 12.1 Korelacijska analiza 403 Testiranje hipoteza o korelaciji 404 12.2 Linearni regresijski model 407 12.3 Procjenitelji koeficijenata metodom najmanjih kvadrata 413 Računanje koeficijenata regresije na računalu 416 12.4 Snaga tumačenja linearne regresijske jednadžbe 418 Koeficijent determinacije, R 2 421 12.5 Statističko zaključivanje: Testiranje hipoteza i intervali pouzdanosti 426 Testiranje hipoteza o koeficijentu nagiba regresijske linije populacije uz pomoć F-distribucije 433 12.6 Predviđanje i prognoziranje 435 12.7 Grafička analiza 441 POGLAVLJE 13 Višestruka regresija 454 13.1 Model višestruke regresije 455 Specifikacija modela 456 Razvoj modela 458 Trodimenzionalni grafički prikaz 461 13.2 Procjena koeficijenata 463 Procedura najmanjih kvadrata 464 13.3 Snaga tumačenja višestruke regresijske jednadžbe 470 13.4 Intervali pouzdanosti i testiranje hipoteza o pojedinačnim koeficijentima regresije 477 Intervali pouzdanosti 479 Testiranje hipoteza 481 xiv

13.5 Testiranje koeficijenata regresije 490 Testiranje svih koeficijenata regresije 491 Testiranje podskupa koeficijenata regresije 493 Usporedba F- testova i Studentovih t-testova 494 13.6 Predviđanje i prognoziranje 498 13.7 Transformacije nelinearnih regresijskih modela 500 Kvadratne transformacije 501 Logaritamske transformacije 504 13.8 Indikatorske varijable regresijskih modela 509 Razlike u nagibu 513 13.9 Procedura primjene višestruke regresijske analize 517 Specifikacija modela 518 Višestruka regresija 520 Učinak isključivanja statistički signifikantne varijable 522 Analiza reziduala 523 POGLAVLJE 14 Dodatne teme iz regresijske analize 538 14.1 Metodologija izrade modela 539 Specifikacija modela 539 Procjena koeficijenta 540 Verifikacija modela 541 Interpretacija modela i izvođenje zaključaka o njemu 542 14.2 Indikatorske varijable i eksperimentalni dizajn 542 Modeli eksperimentalnog dizajna 546 14.3 Zavisne varijable s vremenski pomaknutim vrijednostima kao regresori 553 14.4 Pristranost specifikacije 557 14.5 Multikolinearnost 561 14.6 Heteroskedaktičnost 564 14.7 Autokorelirane pogreške 569 Procjenjivanje regresijskih modela s autokoreliranim pogreškama 573 Autokorelirane pogreške u modelima sa zavisnom varijablom s vremenski pomaknutim vrijednostima 577 POGLAVLJE 15 Neparametarske statistike 586 15.1 Test predznaka i interval pouzdanosti 587 Test predznaka za uparene ili združene uzorke 587 Normalna aproksimacija 590 Test predznaka za medijan pojedinačne populacije 592 Interval pouzdanosti za medijan 593 15.2 Wilcoxonov test predznaka rangova 595 Minitab (Wilcoxonov test predznaka) 596 Normalna aproksimacija 597 15.3 Mann Whitneyev U-test 600 15.4 Wilcoxonov test sume rangova 604 15.5 Spearmanova korelacija ranga 607 POGLAVLJE 16 Testovi ugođenosti i kontingencijske tablice 612 16.1 Testovi ugođenosti podataka u distribuciju u slučaju potpuno specificiranih vjerojatnosti 613 xv

16.2 Testovi ugođenosti podataka u distribuciju u slučaju nepoznatih parametara populacije 617 Test normalnosti 619 16.3 Kontingencijske tablice 622 Računalne primjene 626 POGLAVLJE 17 Analiza varijance 634 17.1 Usporedba sredina više populacija 635 17.2 Jednofaktorska analiza varijance 637 Populacijski model za jednofaktorsku analizu varijance 644 17.3 Kruskal Wallisov test 647 17.4 Dvofaktorska analiza varijance u slučaju jednog opažanja po ćeliji i randomiziranih blokova 650 17.5 Dvofaktorska analiza varijance u slučaju više opažanja po ćeliji 661 POGLAVLJE 18 Uvod u kvalitetu 677 18.1 Važnost kvalitete 678 Lideri kvalitete 678 Varijacije u kvaliteti 680 18.2 Kontrolni dijagrami za sredine i standardne devijacije 682 Procjena standardne devijacije procesa 683 Kontrolni dijagrami za sredine 686 Kontrolni dijagrami za standardne devijacije 688 Interpretacija kontrolnih dijagrama 689 18.3 Sposobnost procesa 693 18.4 Kontrolni dijagrami za proporcijske udjele 697 18.5 Kontrolni dijagrami za broj defekata na pojedinačnim stavkama 701 POGLAVLJE 19 Analiza vremenskih nizova i predviđanje 710 19.1 Indeksni brojevi 712 Indeks cijena pojedinačne stavke 713 Netežinski skupni indeks cijena 714 Težinski skupni indeks cijena 715 Težinski skupni indeks obujma 717 Promjena baznog perioda 718 19.2 Neparametarski test slučajnosti 721 19.3 Komponente vremenskog niza 724 19.4 Pomični prosjeci 727 Ekstrakcija sezonske komponente vremenskog niza pomoću pomičnih prosjeka 729 19.5 Eksponencijalno izglađivanje 736 Holt Wintersov model predviđanja eksponencijalnim izglađivanjem 738 Predviđanje sezonskih vremenskih nizova 743 19.6 Autoregresijski modeli 747 19.7 Autoregresijski integrirani modeli s pomičnim prosjekom 752 xvi

POGLAVLJE 20 Još o uzorkovanju 756 20.1 Osnovni koraci studije uzorkovanja 757 1. Koje informacije treba pribaviti? 758 2. Što je relevantna populacija i je li dostupan popis njezinih članova? 758 3. Kako treba birati članove uzorka? 759 4. Kako od članova uzorka pribaviti nužne informacije? 759 5. Kako informacije pribavljene iz uzorka iskoristiti za potrebe zaključivanja o populaciji? 761 6. Što se o populaciji može zaključiti? 761 20.2 Pogreške uzorkovanja i druge pogreške 762 20.3 Jednostavno slučajno uzorkovanje 763 Analiza rezultata jednostavnog slučajnog uzorkovanja 764 20.4 Stratificirano uzorkovanje 769 Analiza rezultata slučajnog stratificiranog uzorkovanja 771 Alokacija uzorkovanja po stratumima 777 20.5 Utvrđivanje veličine uzorka 781 Veličina uzorka u slučaju jednostavnog slučajnog uzorkovanja: procjena sredine ili totala populacije 782 Veličina uzorka u slučaju jednostavnog slučajnog uzorkovanja: procjena proporcijskog udjela u populaciji 783 Veličina uzorka u slučaju stratificiranog slučajnog uzorkovanja sa specificiranim stupnjem preciznosti 784 20.6 Druge metode uzorkovanja 787 Klasterirano uzorkovanje 787 Dvofazno uzorkovanje 791 Nevjerojatnosne metode uzorkovanja 793 POGLAVLJE 21 Statistička teorija odlučivanja 798 21.1 Donošenje odluka u uvjetima neizvjesnosti 799 21.2 Rješenja koja ne uključuju specifikaciju vjerojatnosti: kriterij maksimin, minimaksni kriterij žaljenja za propuštenim prilikama 802 Kriterij maksimin 803 Minimaksni kriterij žaljenja za propuštenim prilikama 805 21.3 Očekivana novčana vrijednost; programski dodatak TreePlan 807 Stabla odlučivanja 809 Korištenje programskog dodatka TreePlan u rješavanju stabla odlučivanja 811 Analiza osjetljivosti 814 21.4 Informacije iz uzorka: Bayesova analiza i vrijednost informacija iz uzorka 818 Korištenje Bayesovog teorema 818 Vrijednost informacija iz uzorka 823 Vrijednost informacija iz uzorka, viđena s motrišta stabala odlučivanja 826 21.5 Dopuštanje rizika: Analiza korisnosti 831 Koncepcija korisnosti 832 Kriterij očekivane korisnosti u donošenju odluka 836 xvii

DODATAK TABLICE 1. Kumulativna funkcija distribucije standardne normalne distribucije 841 2. Funkcija vjerojatnosti binomne distribucije 843 3. Kumulativne binomne vjerojatnosti 848 4. Vrijednosti funkcije e λ 852 5. Pojedinačne Poissonove vjerojatnosti 853 6. Kumulativne Poissonove vjerojatnosti 861 7. Točke reza (vršne točke) distribucije hi-kvadrat 869 8. Točke reza (vršne točke) Studentove t-distribucije 870 9. Točke reza (vršne točke) F-distribucije 871 10. Točke reza (vršne točke) distribucije obilježja Wilcoxonovog testa 874 11. Točke reza (vršne točke) distribucije Spearmanova koeficijenta korelacije ranga 875 12. Točke reza (vršne točke) distribucije Durbin Watsonovog testnog obilježja 876 13. Faktori kontrolnih dijagrama 878 14. Kumulativna funkcija distribucije obilježja testa slučajnosti 879 RJEŠENJA PARNO NUMERIRANIH IZABRANIH ZADATAKA 881 KAZALO POJMOVA I-1 xviii