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Wenn Mitglieder der Saarelainen Familie gewählt werden, um die Board of Directors von Honkarakenne Oyj, wird die Wahl unterliegen einer Vereinbarung auf der Grundlage der Aktionäre einstimmige Entscheidung Nach dem Aktionärsvertrag vereinbaren die Aktionäre nicht zu verkaufen oder zuweisen, die Honkarakenne Oyj A-Aktien, die sie besitzen, um alle anderen außer einem Aktionär, der hat Unterzeichneten die Vereinbarung oder Saarelainen Oy mit gewissen Ausnahmen, bevor sie diese Aktien im Rahmen der ersten Ablehnung von Saarelainen Oy oder einer von Saarelainen Oy Honka bezeichneten Partei zur Verfügung stellen. Online-Händel In Liechtenstein wurden Honka kurz im Handelsregister eingetragen Am 19. März 2014 und sie werden für den Handel auf NASDAQ OMX Helsinki Oy am 20. März 2014 zusätzlich zu Saarela zur Verfügung stehen Inen Oy, die Vereinbarung umfasst die folgenden Aktionäre Wenn eine Serie A-Aktie an einen Nicht-Aktionär anders als durch Vererbung, Testament oder Eherecht übertragen wird, ist sie verpflichtet, dem Vorstand bekannt zu werden Die Anzahl der Serien A-Aktien beträgt 300.096 Und die Anzahl der Reihen-B-Aktien beträgt 4.911.323 Wenn sie nicht in der Lage sind, einen Konsens zu erzielen, werden die Aktionäre zugunsten von Saarelainen Oys Position stimmen. Saarelainen Oy und bestimmte Aktionäre, die die Familie Saarelainen vertreten, haben am 17. Februar 2009 eine geänderte Aktionärsvereinbarung unterzeichnet Aktionärsvertrag wurde am 21. April 1990 unterzeichnet Honka Trading Optionen 100 Möglichkeiten, um Geld schnell und einfach zu machen 9. August 2016 Julius Honka spielt die Rolle der 1. Runde Pick in Texas in einer Zahl, die es vorzuziehen, Honka über Johns zu haben, es s Zumindest eine Option, während sie arbeiten bei vielleicht schauen Sie in den Handel Val für einen befreiten Spieler wie Fleury Shares Indexes Anleihen Optionen Trading Überblick Performance Key Ratios Financials Fact Sheet Fact Sheet Unternehmen Fact Sheet FAQ Die in der Directed Share Issue to Personal gezeichneten Aktien der Serie B repräsentieren etwa 0,9 Prozent aller Aktien der Serie B und die Stimmen, die sie Honka kurzfristig vergeben, wurden im Handelsregister eingetragen 19. März 2014 und für den Handel auf der NASDAQ OMX Helsinki Oy am 20. März 2014 verfügbar Wenn die Parteien nicht in der Lage sind, einen Konsens zu erreichen, wird die Gesellschafterversammlung von Saarelainen Oy entscheiden, welches Familienmitglied auf der Grundlage der Mehrheit der Stimmen gewählt werden soll Bei der Besprechung gegeben. Der Vorstand hat das Recht, die Serie A-Aktie im Buchwert des vorangegangenen Geschäftsjahres innerhalb von 30 Tagen ab der Ankündigung unter Verwendung des Reservefonds oder anderer Vermögenswerte, die das Aktienkapital überschreiten, einzuziehen. Honka Trading Options In der Directed Share Ausgabe an Personal, 62 Angestellte des Unternehmens gezeichnet für Aktien Die neuen Aktien der Serie B, die in der Honkarakenne Oyj s Aktie an das Personal gezeichnet wurden, wurden in die Handelsregis eingetragen Am 19. März 2014 und sie werden für den Handel auf NASDAQ OMX Helsinki Oy am 20. März erhältlich sein Forex Eur Usd Analysis Aug 9, 2016 Julius Honka spielt die Rolle der 1. Runde Pick in Texas in einer Zahl, die es vorzuziehen hat, Honka oben zu haben Johns, es ist zumindest eine Option, während sie arbeiten, vielleicht schauen sie in den Handel Val für einen ausgenommenen Spieler wie Fleury Wenn mehr als ein Aktionär sein Rückgaberecht ausführen möchte, werden die einlösbaren Aktien der Serie A entsprechend der ursprünglichen Nummer aufgeteilt Der Aktionäre Aktie Geschäftsbedingungen 10. Januar 2014 Auf der Grundlage der Ermächtigung zur Ausgabe von Aktien, die dem Verwaltungsrat von Honkarakenne Oyj in der Hauptversammlung vom 5. April 2013 gewährt wurden, hat die Kammer am 10. Januar 2014 beschlossen, Eine gerichtete Frage, auf der die Mitarbeiter des Unternehmens angeboten werden die Möglichkeit, für insgesamt 150.000 neue Honkarakenne Serie B Aktien Directed Share Issue an Personal Rafael Carrascosa Forexworl D Honka wurde am 20. März 2014 kurzfristig in das Handelsregister eingetragen und steht am 20. März 2014 für den Handel auf der NASDAQ OMX Helsinki Oy zur Verfügung. Die Zeichnungsfrist in der Directed Issue to Personal endete am 17. Februar 2014 und dem Vorstand der Gesellschaft Die Verwaltungsratsmitglieder haben beschlossen, die Abonnements zu genehmigen. Der Verwaltungsrat hat die Zeichnung für insgesamt 42.451 neue Aktien der Serie B in der Directed Issue an Personal vergeben. Die Aktien der Serie B werden auf der Small Caps Liste der NASDAQ OMX Helsinki Oy mit dem Ticker-Code notiert HONBS Nach den Corporate Byelaws jeder der Serie A Aktie trägt 20 Stimmen und jeder der Serie B-Aktie trägt 1 Stimme in den Hauptversammlungen Die vorherige Aktionärsvereinbarung wurde am 21. April 1990 unterzeichnet Honka Trading Options Forex Fibonaccis Anwendung Die Parteien der Vereinbarung Dass die Aktionäre sich bemühen, ihre Stimmrechte einstimmig bei Firmensitzungen auszuüben. Honka Trading Options Wenn die Einlösung nicht abgeschlossen ist Der Vorstand haftet für eine Ankündigung für alle Serien A Aktionäre 6. Mai 2016 Wenn Re-Branding das Ziel ist, dann muss diese Option erkundet werden Say the Dallas Stars bieten Ihnen ein Paket von Valeri Nichuschkin, Julius Honka Wenn mehr als Ein Aktionär möchte sein Rücktrittsrecht ausführen, die einlösbaren Aktien der Serie A werden entsprechend der ursprünglichen Anzahl der Aktionärinnen und Aktionäre aufgeteilt. Geschäftsbedingungen 10. Januar 2014 Auf der Grundlage der Ermächtigung zur Ausgabe von Aktien, die dem Verwaltungsrat erteilt wurden Honkarakenne Oyj auf der ordentlichen Hauptversammlung vom 5. April 2013 beschloss der Vorstand am 10. Januar 2014, eine gerichtete Frage zu vergeben, auf deren Grundlage die Mitarbeiter des Unternehmens die Möglichkeit erhalten, eine Gesamtmenge von 150.000 neuen Honkarakenne-Serien zu abonnieren B-Aktien richtet Aktienausgabe an Personal. Der Unterschied ist in den Unternehmensabschlüssen beschrieben Honka Trading Options Allerdings gilt eine Aktienübernahme Beschränkung gelten für Aktien gezeichnet In Directed Share Ausgabe an Personal bis 16. Februar Download ein Festplatten-Training auf Forex Free Dann haben die Aktionäre das Recht auf Rücknahme mit den gleichen Bedingungen wie oben beschrieben innerhalb von weiteren 30 Tagen 5 Trading Online Forex Em Portugal Nach der Registrierung der neuen Aktien, Honkarakenne Oyj s Anzahl der Series B-Aktien ist 4.911.323.Ihre Datenanalyse-Lösung. About XLSTAT. XLSTAT ist die führende Datenanalyse und statistische Lösung für Microsoft Excel. Die XLSTAT statistische Analyse Add-In bietet eine Vielzahl von Funktionen zur Verbesserung der analytischen Fähigkeiten Von Excel, so dass es das ideale Werkzeug für Ihre alltäglichen Datenanalyse und Statistik Anforderungen. Die XLSTAT statistische Analyse-Software ist kompatibel mit allen Excel-Versionen von Version 2003 auf Version 2016 2011 und 2016 für Mac und ist kompatibel mit Windows Vista zu Windows 10-Systeme , Sowie mit PowerPC und Intel-basierten Mac-Systemen. Weil es leistungsstark, zuverlässig, erschwinglich, einfach zu installieren und zu bedienen, XLST AT hat sich zu einem der am häufigsten verwendeten statistischen Softwarepakete auf dem Markt entwickelt. Heute wird XLSTAT von mehr als 50.000 Kunden, Unternehmen und Universitäten, groß und klein, in über 100 Ländern auf der ganzen Welt eingesetzt. Einmalige Lizenzen beginnen so niedrig wie 50 für Studenten, 165 für Akademiker und 275 USD für andere Benutzer, die XLSTAT hervorragend erschwinglich machen Darüber hinaus bietet XLSTAT Top-Level-Support-Services, die kostenlose statistische Software-Lösungen nicht bieten. XLSTAT können online über eine hoch gesicherte Website jederzeit und überall gekauft werden Sowohl elektronische als auch CD-Rom-Versionen sind verfügbar. Logistische Regression Binary, Ordinal, Multinomial. Was ist logistische Regression. Logistische Regression ist eine häufig verwendete Methode, da es binäre Variablen, die Summe von binären Variablen oder polytomous Variablen Variablen mit mehr als ermöglicht Zwei Kategorien modelliert abhängige Variable Es wird häufig in der medizinischen Domäne verwendet, ob ein Patient wird gut oder nicht, in der Soziologie Umfrage Analyse, Epidemiologie und Medizin, in quantitativen Marketing, ob Produkte nach einer Aktion und in der Finanzierung für die Modellierung von Risiko-Scoring gekauft werden. Das Prinzip des logistischen Regressionsmodells ist es, das Auftreten oder Nichtvorhandensein eines Ereignisses mit erläuternden Variablen zu verknüpfen. Modelle für Logistik Regression. Logistische und lineare Regression gehören zu der gleichen Familie von Modellen namens GLM Generalized Linear Models in beiden Fällen, ein Ereignis ist mit einer linearen Kombination von erklärenden Variablen verbunden. Für lineare Regression folgt die abhängige Variable eine normale Verteilung N, s wo ist Eine lineare Funktion der erklärenden Variablen Für die logistische Regression folgt die abhängige Variable, die auch als Antwortvariable bezeichnet wird, einer Bernoulli-Verteilung für den Parameter pp ist die mittlere Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, wenn das Experiment einmal wiederholt wird, oder ein Binomial n, p Verteilung, wenn das Experiment n mal wiederholt wird, z. B. die gleiche Dosis, die auf n Insekten versucht wird. Der Wahrscheinlichkeitsparameter P ist hier eine lineare Kombination von erklärenden Variablen. Die gemeinsamen Funktionen, die zur Verknüpfung der Wahrscheinlichkeit p mit den erklärenden Variablen verwendet werden, sind die logistische Funktion, die wir auf das Logit-Modell und die Standard-Normalverteilungsfunktion des Probit-Modells beziehen. Beide Funktionen sind perfekt symmetrisch und sigmoid XLSTAT bietet zwei weitere Funktionen, die komplementäre Log-Log-Funktion ist näher an der oberen Asymptote Die Gompertz-Funktion steht im Gegenteil näher der Abszissenachse. Der analytische Ausdruck der Modelle ist wie folgt. Logit p exp X 1 exp X. Probit p 1 2 - X exp - x 2 xplementary Log-log p 1 exp - exp X. Gompertz p exp - exp X. Wenn X die lineare Kombination von Variablen einschließlich Konstanten darstellt. Die Kenntnis der Verteilung des zu untersuchenden Ereignisses ergibt die Wahrscheinlichkeit Der Probe Um die Parameter des Modells die Koeffizienten der linearen Funktion zu schätzen, versuchen wir, die Wahrscheinlichkeitsfunktion zu maximieren. Im Gegensatz zur linearen Regression, eine exakte analytische Lösung Existiert nicht So muss ein iterativer Algorithmus verwendet werden XLSTAT verwendet einen Newton-Raphson-Algorithmus Der Benutzer kann die maximale Anzahl von Iterationen und die Konvergenzschwelle ändern, falls gewünscht. Im obigen Beispiel wird die Behandlungsvariable verwendet, um eine klare Unterscheidung zwischen Die positiven und negativen Fälle. In solchen Fällen gibt es eine Unbestimmtheit auf einem oder mehreren Parametern, für die die Varianz so hoch ist wie die Konvergenzschwelle niedrig ist, was verhindert, dass ein Konfidenzintervall um den Parameter herum gegeben wird, um dieses Problem zu lösen und a zu erhalten Stabile Lösung, Firth 1993 schlug die Verwendung einer bestrahlten Wahrscheinlichkeitsfunktion vor XLSTAT bietet diese Lösung als Option an und nutzt die Ergebnisse von Heinze 2002 Wenn die Standardabweichung eines der Parameter sehr hoch ist, verglichen mit der Schätzung des Parameters, ist es Empfohlen, um die Berechnungen mit der Firth-Option aktiviert. Das multinomiale Logit-Modell. Das multinomiale Logit-Modell, die dem Fall wh entsprechen Ere die abhängige Variable hat mehr als zwei Kategorien, hat eine andere Parametrisierung aus dem Logit-Modell, da die Antwortvariable mehr als zwei Kategorien hat. Es konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeit, eine der J Kategorien zu wählen, die einige erklärende Variablen kennen. Der analytische Ausdruck des Modells Ist wie folgt log pyj xi py 1 xi j jXi. wobei die Kategorie 1 als Referenz - oder Kontrollkategorie bezeichnet wird Alle erhaltenen Parameter müssen relativ zu dieser Referenzkategorie interpretiert werden Die Wahrscheinlichkeit, Kategorie j zu wählen, ist pyj xi exp j jXi 1 k 2 J exp k kXi. Für die Referenzkategorie haben wir py 1 xi 1 1 k 2 J exp k kXi. Das Modell wird mit einer Maximum-Likelihood-Methode geschätzt, die Log-Likelihood ist wie folgt l, i 1 nj 1 J yij log pyj Xi. Um die Parameter des Modells die Koeffizienten der linearen Funktion zu schätzen, versuchen wir, die Wahrscheinlichkeitsfunktion zu maximieren. Im Gegensatz zur linearen Regression ist eine exakte analytische Lösung nicht vorhanden XLSTAT verwendet den Newton-Raphson algo Rithm, um iterativ eine Lösung zu finden. Einige Ergebnisse, die für die logistische Regression angezeigt werden, sind im Fall des multinomialen Falles nicht anwendbar. Konversionsintervalle für logistische Regression. Die Berechnung der Konfidenzintervalle für Parameter ist wie für die lineare Regression vorausgesetzt, dass die Parameter sind Normal verteilte XLSTAT bietet auch die zuverlässigere alternative Profil-Likelihood-Methode, da es nicht die Annahme erfordert, dass die Parameter normal verteilt sind. XLSTAT Ergebnisse für logistische Regression. XLSTAT kann die Klassifikationstabelle auch als die Verwirrungsmatrix, die verwendet wird, um den Prozentsatz des Brunnens zu berechnen - klassifizierte Beobachtungen für einen gegebenen Grenzpunkt Typischerweise gilt für einen Cutoff-Wert von 0 5, wenn die Wahrscheinlichkeit kleiner als 0 5 ist, die Beobachtung als der Klasse 0 zuzuordnen, ansonsten ist sie der Klasse 1 zugeordnet. Die ROC-Kurve kann Auch angezeigt werden Die ROC-Kurve Empfänger Betriebsmerkmale zeigt die Leistung eines Modells an und aktiviert Ein Vergleich, der mit anderen Modellen gemacht werden soll. Die verwendeten Begriffe stammen aus der Signaldetektionstheorie. Der Anteil der gut klassifizierten positiven Ereignisse wird als Empfindlichkeit bezeichnet. Die Spezifität ist der Anteil der gut klassifizierten negativen Ereignisse. Ergebnisse für die logistische Regression in XLSTAT. Konrespondenz zwischen Die Kategorien der Antwortvariablen und die Wahrscheinlichkeiten Diese Tabelle zeigt, welchen Kategorien der abhängigen Variablen die Wahrscheinlichkeiten 0 und 1 zugeordnet wurden. Zusammenfassung der Variablenauswahl Wenn eine Auswahlmethode gewählt wurde, zeigt XLSTAT die Auswahlübersicht an. Für eine schrittweise Auswahl ist die Statistiken, die den verschiedenen Schritten entsprechen, werden angezeigt Wenn das beste Modell für eine Anzahl von Variablen, die von p bis q variieren, ausgewählt wurde, wird das beste Modell für jede Nummer oder Variablen mit den entsprechenden Statistiken angezeigt und das beste Modell für das gewählte Kriterium wird angezeigt In fett. Geicht der Fit Koeffizienten Diese Tabelle zeigt eine Reihe von Statistiken für die indep Endgültiges Modell, das dem Fall entspricht, in dem die lineare Kombination von erklärenden Variablen auf eine Konstante und für das eingestellte Modell reduziert wird. Beobachtungen Die Gesamtzahl der Beobachtungen, die berücksichtigt werden, Summe der Gewichte der Beobachtungen. Sum der Gewichte Die Gesamtzahl der beobachteten Beobachtungen Konto Summe der Gewichte der Beobachtungen multipliziert mit den Gewichten in der Regression. DF Freiheitsgrade.-2 Log Like Der Logarithmus der Wahrscheinlichkeit Funktion mit dem Modell verbunden. R McFadden Koeffizient, wie die R, zwischen 0 und 1, die Maßnahmen Wie gut das Modell eingestellt ist Dieser Koeffizient ist gleich 1 minus das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit des angepassten Modells zur Wahrscheinlichkeit des unabhängigen Modells. R-Cox und Snell Koeffizient, wie das R, zwischen 0 und 1, die wie gut das Modell misst Wird eingestellt Dieser Koeffizient ist gleich 1 minus das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit des angepassten Modells zur Wahrscheinlichkeit des unabhängigen Modells, das auf die Macht 2 Sw, wo Sw ist th Die Summe der Gewichte. R Nagelkerke Koeffizient, wie die R, zwischen 0 und 1, die misst, wie gut das Modell eingestellt wird Dieser Koeffizient ist gleich dem Verhältnis von R von Cox und Snell, geteilt durch 1 minus die Wahrscheinlichkeit des unabhängigen Modells erhöht An die Macht 2 Sw. AIC Akaike s Information Criterion. SBC Schwarz s Bayesian Criterion. Test der Nullhypothese H0 Y p0 Die H0 Hypothese entspricht dem unabhängigen Modell, das Wahrscheinlichkeit p0 gibt, was auch immer die Werte der erklärenden Variablen sind Wir versuchen zu prüfen, ob Das angepaßte Modell ist wesentlich leistungsfähiger als dieses Modell Drei Tests sind verfügbar die Wahrscheinlichkeit Verhältnis Test -2 Log Like, die Score-Test und der Wald-Test Die drei Statistiken folgen einer Chi-Verteilung, deren Freiheitsgrade gezeigt werden. Type III-Analyse Diese Tabelle ist Nur sinnvoll, wenn es mehr als eine erläuternde Variable gibt Hier wird das eingestellte Modell gegen ein Testmodell getestet, bei dem die Variable in der Zeile der betreffenden Tabelle entfernt wurde. Wenn das probabil Ity Pr LR ist kleiner als eine signifikante Schwelle, die typischerweise 0 05 gesetzt wurde, dann ist der Beitrag der Variablen zur Anpassung des Modells signifikant. Andernfalls kann er aus dem Modell entfernt werden. Modellparameter. Binärfall Die Parameterschätzung, Entsprechende Standardabweichung, Wald s Chi2, der entsprechende p-Wert und das Konfidenzintervall werden für die Konstante und jede Variable des Modells angezeigt. Wenn die entsprechende Option aktiviert wurde, werden auch die Profilwahrscheinlichkeitsintervalle angezeigt. Mehrinomialfall Im multinomialen Fall Werden J-1 p 1 Parameter erhalten, wobei J die Anzahl der Kategorien und p die Anzahl der Variablen im Modell ist. Somit ist für jede erläuternde Variable und für jede Kategorie der Antwortvariable mit Ausnahme der Referenzkategorie die Parameterschätzung , Entsprechende Standardabweichung, Wald s Chi2, der entsprechende p-Wert und das Konfidenzintervall werden angezeigt Die Quotenverhältnisse mit entsprechendem Konfidenzintervall ar E auch angezeigt. Hinweis Für die PCR-Logistik-Regression entspricht die erste Tabelle der Modellparameter den Parametern des Modells, die die ausgewählten Hauptkomponenten verwenden. Diese Tabelle ist schwer zu interpretieren. Aus diesem Grund wird eine Transformation durchgeführt Modellparameter, die den Anfangsvariablen entsprechen. Modellgleichung Die Gleichung des Modells wird dann angezeigt, um es leichter zu lesen oder das Modell wiederzuverwenden. Tabelle der standardisierten Koeffizienten Die Tabelle der standardisierten Koeffizienten wird verwendet, um die relativen Gewichte zu vergleichen Der Variablen Je höher der Absolutwert eines Koeffizienten ist, desto wichtiger ist das Gewicht der entsprechenden Variablen Wenn das Konfidenzintervall um standardisierte Koeffizienten den Wert 0 hat, kann man dies auf dem Diagramm der standardisierten Koeffizienten leicht erkennen, das Gewicht einer Variablen in der Modell ist nicht signifikant. Pregnierungen und Residenz Tabelle Die Vorhersagen und Residuen Tabelle zeigt, für jede Beobachtung, seine wei Der Wert der qualitativen Erklärungsvariablen, wenn es nur einen gibt, den beobachteten Wert der abhängigen Variablen, die Vorhersage des Modells, die gleichen Werte geteilt durch die Gewichte, die standardisierten Residuen und ein Konfidenzintervall. Klassifizierungstabelle Aktivieren Sie diese Option Um die Tabelle anzuzeigen, die den Prozentsatz der gut klassifizierten Beobachtungen für beide Kategorien anzeigt Wenn ein Validierungsprobe extrahiert wurde, wird diese Tabelle auch für die Validierungsdaten angezeigt. ROC Kurve Die ROC Kurve wird verwendet, um die Leistung des Modells mittels zu bewerten Die Fläche unter der Kurve AUC und um mehrere Modelle zusammen zu vergleichen, siehe den Beschreibungsteil für weitere Details der Kategorien der qualitativen Variablen Wenn eine oder mehrere erläuternde qualitative Variablen ausgewählt worden sind, werden die Ergebnisse der Gleichheitstests für die Parameter, die paarweise genommen wurden, Werden die verschiedenen qualitativen Variablenkategorien angezeigt. Probability Analysis Table Wenn nur eine quantitative Variable s ist Gewählt, die Wahrscheinlichkeit Analysetabelle können Sie sehen, welchen Wert der erklärenden Variablen entspricht eine gegebene Wahrscheinlichkeit des Erfolgs. In. Cochran s Q Test in Excel Tutorial. Dieses Tutorial hilft Ihnen bei der Einrichtung eines Cochran s Q-Test in Excel mit XLSTAT Dieser statistische Test vergleicht abhängige Samples von Binärdaten Nicht sicher, dass dies der statistische Test ist, den Sie suchen. Lesen Sie diese Anleitung aus. In. XLSTAT-Base XLSTAT-Sensory XLSTAT-Marketing XLSTAT-Prognose XLSTAT-Biomed XLSTAT-Ökologie XLSTAT-Psy XLSTAT-Qualität XLSTAT-Premium. Dataset, um einen Cochran Q-Test und Ziel dieses Tutorials zu führen. Ein Excel-Blatt mit den Daten und den Ergebnissen kann heruntergeladen werden, indem du hier klickst. Dieses Tutorial erklärt, wie man einen Cochran s Q-Test ausführt Entsprechen einer Umfrage, bei der mehrere Jugendliche aufgefordert wurden zu sagen, ob sie gerne Verpackung eines Computerspiels Antwort ist ja in der Datensatz oder nicht Antwort ist Nein in der Datenmenge Wir wollen wissen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen der p Acking Optionen oder nicht, und zu entscheiden, ob eine Verpackung scheint, um die anderen überlegen oder nicht vor dem Produkt geht an die Produktion. Für jeden Test müssen wir wissen, was die Null-und alternative Hypothesen sind In unserem Fall, die Null-Hypothese Ist, dass es keinen Unterschied zwischen der Verpackung gibt Die alternative Hypothese, dass die Entscheidungsträger gerne bestätigt werden möchten, ist, dass es einen Unterschied gibt. Setzen Sie einen Cochran s Q Test. Nach dem Öffnen XLSTAT, wählen Sie die XLSTAT Nichtparametrische Tests Cochran s Q Testen oder klicken Sie auf die entsprechende Schaltfläche der Symbolleiste Nichtparametrische Tests. Wenn Sie auf die Schaltfläche klicken, erscheint das Dialogfenster. Wählen Sie die Daten im Excel-Blatt aus. Die Daten befinden sich in den Spalten B bis E. Wir aktivieren die Option Mehrere paarweise Vergleiche Um zu identifizieren, welche Verpackung eine oder mehrere für die Ablehnung der Nullhypothese verantwortlich sind, falls wir sie ablehnen. Die Berechnungen beginnen, sobald Sie auf die Schaltfläche OK geklickt haben. Informieren Sie die Ergebnisse eines Cochran s Q test. Then , Werden die Ergebnisse des Cochran s Q-Tests und ihre Interpretation angezeigt. Wir sehen, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, wenn wir ein Signifikanzniveau von 0 verwenden. Als Erinnerung ist die Auswahl eines Signifikanzniveaus von 0 05 gleich wie die Entscheidung, dass wir Wollen in 95 Fällen und falsch in 5 Fällen bei der Ablehnung von H0.Für die Entscheidungsträger, das heißt, dass die Wahl einer Verpackung zufällig oder mit einem Manager s Präferenz wäre nicht sinnvoll, solange die Stichprobe von Jugendlichen wurde Gut gewählt Wir wollen nun herausfinden, ob eine oder mehrere Verpackungen für die Ablehnung von H0 verantwortlich sind. Die folgenden Ergebnisse geben uns die Antwort. Wir sehen, dass die Verpackung 3 und 1 unterschiedlich sind, während die anderen Verpackungen nicht statistisch anders sind Je mehr Ja ist Pack3, es scheint die beste Wahl zu sein.
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