
- •Моделирование экосистем
- •Лабораторная работа n1
- •1. Исходные данные
- •Группировка данных наблюдения
- •Графическое представление вариационного ряда
- •5. Составление вариационного ряда по изучаемому признаку – __:
- •6. Составление вариационного ряда по изучаемому признаку – __:
- •7. Задание по работе в Statgraphics Plus под Windows:
- •8. Выводы по лабораторной работе №1: лабораторная работа n2 Тема: Статистики и параметры распределения
- •2.1. Вычисление статистик различными способами:
- •Расчет статистик методом произведений
- •Система центральных моментов:
- •Система основных моментов:
- •2.4.Сводная ведомость статистик по всем показателям:
- •Расчет выравнивающих частот нормального распределения
- •Вычисление частот нормального распределения
- •3.3. Оценка различий между эмпирическими и теоретическими (выравнивающими) частотами нормального распределения
- •3.4 Выбор наилучшего распределения по всем изучаемым признакам (используя принцип минимального 2)
- •Тема: Однофакторный дисперсионный анализ
- •4.2. Однофакторный дисперсионный анализ
- •4.3. Задание по работе в Statgraphics Plus под Windows:
- •Лабораторная работа n5 Тема: Корреляционный анализ
- •5.1. Вычисление коэффициента корреляции для большой выборки:
- •Матрица корреляций (числитель - r -(коэффициент корреляции)/ знаменатель – p - уровень значимости)
- •Лабораторная работа n6 Тема: Регрессионный анализ
- •Выводы:
- •Одновходовая таблица объемов
- •Двухвходовая таблица объемов
6. Составление вариационного ряда по изучаемому признаку – __:
6.1. Найдите минимальную и максимальную величины ___:
Xmax = ; Xmin = ;
6.2. Рассчитайте величину интервала С_ = = ;
6.3. Произведите группировку данных по __
Таблица 1.2
Таблица построения вариационного ряда по __
Значения разрядов |
Сводка данных |
Частота (ni) |
Накопленная частота Σni |
|
действительные |
центральные |
|||
Min |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
мax |
|
|
|
|
Сумма |
|
|
|
|
k=
7. Задание по работе в Statgraphics Plus под Windows:
. Изучите интерфейс статистико-графической программы Statgraphics Plus;
импортируйте индивидуальные данные из MS Office Ecxel в систему Statgraphics Plus;
Сохраните файл с данными.
8. Выводы по лабораторной работе №1: лабораторная работа n2 Тема: Статистики и параметры распределения
2.1. Вычисление статистик различными способами:
Таблица 2.1
Расчет статистик методом произведений
Центральные значения классов Xi |
Частоты ni |
Xi *ni |
Xi2 |
Xi2 * ni |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Σ |
Σ |
|
Σ |
Среднее арифметическое:
=
=
Дисперсия:
D=
Среднеквадратическое отклонение:
σ
=
=
Коэффициент вариации:
СV=
100%=
Таблица 2.2
Расчет статистик методом условной средней
A (центральное значение класса, имеющий наибольшую частоту) =
Центральные значения классов, Xi |
Частоты ni |
Отклонения Ai=Xi -А |
Ai*ni |
Ai 2* ni |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Σ |
|
|
Σ |
Σ |
Среднее арифметическое значение:
= A+
=
Дисперсия:
D=
=
Среднеквадратическое отклонение:
σ = =
Коэффициент вариации:
CV= 100%=
Вычисление начальных моментов
Таблица 2.3
Определение сумм произведений условных произвольных отклонений различной степени на частоту классов
A (центральное значение класса, имеющий наибольшую частоту) =
Расчет
Ai
=
; -
неименованная величина
Центральные значения классов, Xi |
Частоты ni |
Условные произвольные отклонения |
||||||
Ai |
Aini |
Ai2ni |
Ai3ni |
Ai4ni |
(Ai+1) |
(Ai+1)4ni |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Σ= |
|
Σ= |
Σ= |
Σ= |
Σ= |
|
Σ= |
Система начальных моментов: (моменты вычисляются с точностью до 0,001):
m1=
=
m2=
=
m3=
=
m4=
=
Проверка:
1. m4*=
=
2. m4*= 4m1+ 6m2+4m3 +m4+1=