FONForum

Jednostrani interval poverenja za nepoznatu varijansu je?
- Statistika za razliku ocekivanja kad je poznata varijansa populacije T=[(x1-x2)/sigma]*sqrt(n1*n2/n1=n2)
- Sta ne spada u kategorije uzroka. (ponudjeno - slucajan, stratifikovan, uzorak skupina i neka glupost koja je zapravo bila tacan odgovor)
- Kakav je prost slucajan uzorak? treba da se kaze da verovatnoca izbora nekog elementa ne zavisi od izbora drugih elemenata
- Sta ne pripada u verodostojnost uzorka? Pa ponudjene 4 formule, a netacna je neka sa ln(xi)
jer je verod. uzorka proizvod verovatnoca p(xi) ili proizvod funkcija f(xi)
- Cemu je jednako ocekivanje sredine uzorka? odg je m, odnosno ocekivanju populacije.
- Cemu je jednaka varijansa sredine uzorka? sigma^2/n
- Koju raspodelu ima t statistika? valjda je odg. studentovu.
- Kako izgleda f-ja verodostojnosti? L(x1, x2, ...xn;teta1,teta2...tetak)=proizvod f (xi; teta1,...tetak)
- Dvostrani interval poverenja za varijansu?
- koja je poželjna osobina ocene parametra
- za efikasnost ocene parametra

- prost slucajan uzorak je skup od n nez.sluc.promenlj. koje imaju...? --istu raspodelu i to je raspodela populacije
- Statistika je..?--f-ja uzorka, f-ja populacije, ...
- statistika ns^2 / sigma nakvadrat ima Xi kvadrat raspodelu sa..?-- n-1 st.slobode
- Nepristrasnost ocene..?--kad je E(O-kapa)=E(O)
- Za ocenu parametra pozeljno je da bude..? ---pa ima pozitivni pristrasna, neg.prist, nepristrasna...valjda je nepristrasna
- Koja od ponudjenih formula nije za max verodostojnost?.....
- Interval pov. za ocekivanu vrednost kad je poznata varijansa..?---....

- Kakav je prost slucajan uzorak? Verovatnoca izbora nekog elementa ne zavisi od izbora drugih.
- Sta NE pripada u verodostojnost uzorka? nemam ponudjeno ali ono sto PRIPADA je proizvod verovatnoca p(xi) ili proizvod funkcija f(xi)
- Cemu je jednako ocekivanje sredine uzorka? Ocekivanju populacije m
- Cemu je jednaka varijansa sredine uzorka? sigma^2/n
- Koju raspodelu ima t statistika? Studentovu
- Dvostrani interval poverenja za varijansu? [nS^2/Hi2 , nS^2/Hi1]

- Formula za efikasnost ocene parametra? Minimalna srednja kvadratna greska/srednja kvadratna greska - Ef (teta) = E(Teta0-Teta)^2 / E (Teta-Teta)^2 (prvo teta je sa kapicom ^)
- Prost slucajan uzorak je skup od n nezavisnih sluc. prom. koje imaju: istu raspodelu i to je raspodela populacije
- Statistika je? Funkcija uzorka
- Statistika nS^2/sigma^2 ima Hi^2 raspodelu sa? n-1 stepeni slobode
- Nepristrasnost ocene? kad je E(tetakapa)=E(teta)
- Optimalna ocena parametra je nepristrasna ocena sa? Minimalnom varijansom
- Interval poverenja za ocekivanu vrednost kada je poznata varijansa? (Xbar - Zo*sigma/koren iz n , Xbar + Zo.....]
- Sta tvrdi centralna granicna teorema? Raspodela sredine Xbar uzorka tezi normalnoj raspodeli sa sredinom m i varijansom sigma^2/n za dovoljno veliko n (ovo moze i matematicki da se zapise)
- Jednostrani interval za varijansu? (0 , nSn^2/Hio]

- Efikasnost ocene se krece izmedju? 0 i 1
- Sta je koeficijent determinacije? Kvadrat koeficijenta korelacije r^2
- Obicni momenti predstavljaju? nepristrasne ocene
- Koja se statistika koristi kada je nepoznata varijansa populacije? Studentova
- Sta je srednja kvadratna greska? Varijansa statistike koja predstavlja nepristrasnu ocenu
- Parametarski testovi se odnose na? odredjene parametre populacije

da izaberes koja se stat ne koristi kada je m1-m2=0 (u jednoj je bilo sigma na kv)
koju raspodelu ima r
opsti problem ocenjivanja txt
kada je ocena nepristrasna (ocekivanje od teta kapa = teta) txt
srednja kv greska populacije txt
efikasnost kako se racuna txt
invarijatnost (data formula g(teta) a ti da zaokruzis invarijantnost )
nS^2/sigma^kv koju raspodelu ima
ocekivanje od epsilon

Otvorena:
- Za sta se koristi metod maksimalne verodostojnosti, postupak...
- Dvostrani interval poverenja za varijansu, koja statistika se koristi, uslovi i nacrtati grafik.

Zatvorena:
- Koja je to vrsta uzorka kada se na slucajan nacin izabere prvi element, a zatim se iz populacije uzima svaki k-ti element?
- Da se prepozna formula za verodostojnost uzorka
- Statistika je funkcija… uzorka
- Ocekivanje od sredine uzorka je jenako…
- Sa povecanjem uzorka varijansa… tezi nuli
- Kakvu raspodelu ima uzorak izvucen iz populacije sa normalnom raspodelom?
- Koji se problem resave koriscenjem centralne granicne teoreme?
- Sa porastom uzorka srednja kv. greska ocene se …
- Kakvu raspodelu ima sredina uzorka?
- Varijansa uzorka je kakva ocena varijanse populacije?
- Koja je najbolja ocena?
- Da bi ocena jednog parametra bila bolja od ocene drugog parametra potrebno je da… ima manju srednju kvadratnu gresku
- Optimalna ocena je… nepristrasna ocena sa minimalnom varijansom
- Efikasnost ocene je…
- Ocena je efikasnija kada je srednja kvadratna ocena greske… manja/veca…
- Parametri opstog skupa su… konstante, promenjljive koje zavise od uzorka/populacije, nista od navedenog
- Da se prepozna da je u pitanju princip invarijantnosti :/
- Dovoljne statistike sadrze informacije iz…
Nema sanse da se sad setim kako su glasila ona pitanja sa T/N...
Sva su bila u fazonu ako je interval poverenja/nivo poverenja veci/manji ocena parametra je bolja/losija..

Pitanja iz teorije, grupa 1:
1. Pomocu centralne granicne teoreme se resavaju problemi...
2. Prepoznati definiciju centralne granicne teoreme.
3. Opstiji problem teorije ocenjivanja.
4. U kakvoj su vezi nivo poverenja i duzina intervala poverenja.
5. Data definicija, prepoznati da je u pitanju sistematski uzorak.
6. Prepoznati definiciju efikasnosti ocene.
7. Ocekivanje srednje vrednosti uzorka jednako je...
8. Parametri osnovnog skupa su... (konstante, promenljive definisane na populaciji, promenljive definisane na uzorku, nista od navedenog)
9. Ocena parametra populacije je... (statistika definisana na: parametarskom testu, nearametarskom testu, uzorku, populaciji)
10. Statistika je... (funkcija definisana na uzorku, funkcija definisana na populaciji, parametarski test, neparametarski test)
11. Kakva ocena je varijansa.
12. Prepoznati definiciju prostog slucajnog uzorka.
13. Postupkom statistickog ocenjivanja dobijamo (tackaste ocene, intervalne ocene, prethodno navedeno, nista od navedenog)
14. Kada n tezi beskonacno, varijansa sredine uzorka tezi... (1, 0, beskonacno, ne menja se)
15. Dobru ocenu karakterise... (sto manji varijabilitet, sto veci varijabilitet, sto manja vrednost, sto veca vrednost)
16. Prepoznati definiciju optimalne ocene.
17. Kad raste n, raste i preciznost ocene. T/N
18. Nepristrasna ocene je efikasnija od druge ako ima manju srednje kvadratnu gresku. T/N
19. Dokaz da je xbar nepristrasna ocena.


Grupa F, usmeni:

1. Efikasnost ocene ide od? - 0 do 1.
2. velicina uzorka i duzina interval?a - obrnuto srazmerno
3. Ako raste uzorak raste i duzina intervala? - netacno
4. Parametri osnovnog skupa? - ja sam stavio promenljive koje zavise od uzorka
5. Za sta nam sluzi statistika? da dobijemo znanje o parametrima osnovnog skupa na osnovu uzorka (zato sam dao odgovor na 4 pitanje takav)
6. Koja je varijansa sredine i dokaz? - var(xbar)= sig^2/n
7. Sto je obim uzorka veci to je preciznost ocene veca? mislim da je tacno ali nisam nista zaokruzio
8. Čemu je jednako očekivanje sredine uzorka? Jednako je očekivanju populacije m.
9. Nesto u stilu za sta nam treba centralna granicna teorema? Ja sam zaokruzio pod C) nesto sa za dovoljno veliko n mozemo da kazemo da je razlika xbar - m < epsilon, ali mozda je bilo i pod D) da je sve navedeno
10. Obični momenti predstavljaju? Nepristrasne ocene.
11. Sta je srednja kvadratna greška? To je varijansa statistike koja predstavlja nepristrasnu ocenu.
12. Ako gledamo na statistiku kao funkciju uzorka onda? a, b i c je bilo nesto sa raspodelama a d) statistika ne zavisi od populacije, nisam znao sta ovde da zaokruzim(mislio sam da je pod d) )
13. Koja je pozeljna osobina ocene ? ja sam zaokruzio nepristrasnost trebalo bi da je tacan odgovor(ja nisam siguran)
14. Nesto u vezi normalne raspodele na populaciji i uzorku, stvano se ne secam tacno kako je glasilo.
15. Prost uzorak ? skup od nezavisnih slučajnih promenljivih koje imaju, istu raspodelu i to je raspodela populacije.
16. Nepristrasnost ocene? da je ocekivanje ocene jednako parametru teta tako nesto uglavnom isto sto je i E(tetakapa)=teta
17. Koje ocene koristimo da preciznije odredimo tackaste ili intervali? Mislim da je Tackaste
18.
19.