- •Содержание
- •Введение
- •Лабораторная работа 1 Дискретные распределения
- •Краткие теоретические сведения
- •Биноминальное распределение и игровые задачи
- •Задача шевалье де Мере
- •Распределение редких событий (Пуассона)
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 2 Основные модели теоретических распределений (Statistica 6)
- •Краткие теоретические сведения
- •Вероятностный калькулятор
- •Нормальное распределение
- •Правила 2 и 3 сигма
- •Логарифмически-нормальное распределение
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 3 Распределение параметров выборки
- •Краткие теоретические сведения
- •Распределение χ-квадрат (хи-квадрат)
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 4 Разнообразие значений признака (ms Excel)
- •Краткие теоретические сведения
- •Подготовительные процедуры
- •Первичный анализ статистических данных
- •Проверка на условие нормальности распределения
- •Гистограмма
- •Первичный анализ статистических данных
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 6 Парная корреляция (ms Excel)
- •Краткие теоретические сведения
- •Корреляционный анализ
- •Регрессионный анализ
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 8 Частная и множественная линейные корреляции и регрессия (Statistica 6)
- •Краткие теоретические сведения
- •Описание модели
- •Постановка задачи
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 9 Криволинейная корреляция и регрессия (ms Excel)
- •Краткие теоретические сведения
- •Проведение анализа
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 11 Однофакторный дисперсионный анализ (однофакторный комплекс в ms Excel)
- •Краткие теоретические сведения
- •Проведение анализа
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 13 Многофакторный дисперсионный анализ (двухфакторный комплекс в ms Excel)
- •Краткие теоретические сведения
- •Проведение анализа
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 15 Классификация (дискриминантный анализ в Statistica 6)
- •Краткие теоретические сведения
- •Классификация цветов ириса
- •Задания для выполнения
- •Лабораторная работа 16 Классификация (кластерный анализ в Statistica 6)
- •Краткие теоретические сведения
- •Кластеризация автомобилей в модуле Cluster Analysis (Кластерный анализ)
- •Классификация населенных пунктов, расположенных в зоне радиоактивного загрязнения
- •Задания для выполнения
- •Литература
- •Приложение а (обязательное)
- •Приложение б (обязательное)
- •Приложение в (обязательное)
- •Приложение г (обязательное)
- •Приложение д (обязательное)
- •Приложение е (обязательное)
- •Приложение ж (обязательное)
- •Приложение и (обязательное)
Проверка на условие нормальности распределения
Для выполнения этой операции, прежде всего, необходимо по формулам 4.7, 4.8 вычислить ошибки показателей эксцесса и асимметрии.
– для выборок а и с; – для выборки b;
– для выборок а и с; – для выборки b.
Затем найти отношения значений эксцесса и асимметрии по модулю к их ошибкам.
; – для выборки а;
; – для выборки b;
; – для выборки с.
Так как найденные значения меньше критического равного трем, то все три выборки удовлетворяют условию нормальности распределения.
Гистограмма
Для построения гистограммы необходимо определить величину класса (кармана) по формуле:
, ,
где N – число наблюдений.
Число классов n округляется до ближайшего целого вверх (например: для столбца а: n = 4,00006 – до 5, для столбца b: n = 4,32 – до 5, для столбца c: n = 4,00006 – до 5)
Размеры интервалов для приведенных в таблице примеров представлены в таблице 4.5.
Таблица 4.5 – Размер интервалов
a |
14 |
14,52 |
15,04 |
15,56 |
16,08 |
16,6 |
b |
15,3 |
17,3 |
19,3 |
21,3 |
23,3 |
25,3 |
c |
3,9 |
4,18 |
4,46 |
4,74 |
5,02 |
5,3 |
Если не рассчитывать размеры интервалов, то они будут определены автоматически.
Опция гистограмма проводит обработку только по одной выборке. Поэтому в примере покажем порядок обработки только для выборки а. Для остальных двух выборок процедура обработки аналогична.
Шаг 1. Вернитесь в модуль Анализ данных и выберите опцию Гистограмма, после чего щелкните мышкой OK (рисунок 4.8).
Рисунок 4.8 – Окно Анализа данных – гистограмма
Шаг 2. В появившемся окне выполните операции и установки, как показано на рисунке 4.9, после чего щелкните мышкой OK.
Рисунок 4.9 – Стартовая панель
Шаг 3. Результат обработки появится в указанном поле (выходной интервал $D$1 – или любая свободная ячейка, рисунок 4.10).
Рисунок 4.10 – Гистограмма
Задания для выполнения
Введите в таблицу MS Excel исходные данные из Приложения А, таблица А1.
Выполните подготовительные и расчетные процедуры в соответствии с порядком операций, выполненных в настоящем разделе.
Получите результат и сделайте заключение.
Лабораторная работа 5 Разнообразие значений признака (Statistica 6)
Цель работы: научиться выполнять первичную обработку данных в программном продукте Statistica 6.
Краткие теоретические сведения
Краткие теоретические сведения изложены в соответствующем разделе лабораторной работы 4.
Подготовительные процедуры
Процедуры, связанные с сортировкой массивов данных и поисками выбросов выполняются в табличном редакторе Microsoft Excel.
Запустите программный продукт Statistica 6.
Сформируйте таблицу исходных данных: в окне File выбрать New (рисунок 5.1). После этого щелкните мышкой OK.
Рисунок 5.1 – Открытие таблицы
В появившемся окне задайте число строк (Number of cases) и столбцов (Number of variables) (рисунок 5.2). Щелкнете мышкой OK.
Рисунок 5.2 – Формирование таблицы
Теперь в таблицу необходимо внести исходные данные, осуществив набор непосредственно или вставку копии из файла, например, табличного редактора MS Excel (рисунок 5.3).
Рисунок 5.3 – Исходные данные