Korrespondentsanalüüs ja andmete dubleerimine

Korrespondentsanalüüsi saab kasutada väga hästi risttabeliga, kus on 2 rida või 2 veergu, saades numbrilised väärtused nii rea, kui ka tulpade kategooriatele. Need väärtused (skoorid) saadakse nii, et need kirjeldaks kahe tunnusevahelist seost nii palju kui võimalik. Enamasti on rea ja tulba kategooriad esitatud kahemõõtmelisel graafikul, kus asuvad vastavate skooride paarid. Selline esitlus annab lugejale ülevaate rea- ja veerukategooriate erinevustest ja sarnasustest. See meetod on väga sarnane peakomponentide analüüsiga, mida saab kasutada selleks, et selgitada välja dimensioonid, mis kirjeldavad andmestikku kõige paremini. Korrespondentsanalüüsi saab kasutada ka väga suurte andmestike korral, kus nii ridade kui ka veergude arv on väga suur. Korrespondentsanalüüsi saab läbi viia mitmete statistikaprogrammide abil, nagu näiteks SAS, SPSS, BMDP jne. Meie kasutame siin töös aga rakendustarkvara SAS. Töö on jaotatud kahte suurde peatükki. Esimeses osas on autori eesmärk anda teoreetiline ülevaade korrespondentsanalüüsi matemaatilisest meetodist. Töö teises pooles on korrespondentsanalüüsi rakendamine reaalsete vaatlusandmete põhjal. Autor on lisaks viinud läbi ka andmete dubleerimise, et vaatlusandmeid põhjalikumalt analüüsida

Statistiline mudel kihlveokontoritega konkureerimiseks English Premier League näitel

Iga päev vaatavad miljonid inimesed mänge ja arutlevad jalgpalli tulemuste üle. Üheks hobiks on paljudel jalgpallifännidel tulemuste ennustamine. Käesoleva magistritöö eesmärk on leida statistiline mudel, mis aitaks meil võita kihlveokontoreid. Mudeli eesmärgiks on parimat panustamise strateegiat kasutades jääda konstantselt kasumisse. Lisaks vaadeldakse mudeli täpsuse statistikuid, mille abil saame objektiivselt öelda, milline mudel sobib jalgpalli tulemuste prognoosimiseks kõige paremini