Лекція № 12 Описові статистики та побудова частотних таблиць в пакеті Statistica

Програма STATISTICA обчислює практично всі описові статистики загального характеру: медіану, моду, середнє значення та стандартне відхилення, дисперсію, геометричне середнє, а також багато спеціальних описових статистик.

Побудуємо описові (дескриптивні) статистики для аналізу статистичних даних, що містяться в таблиці Temp.sta, яка містить дані про середньорічну температуру в Києві та його пригородах за період з 1926 по 2010 р.

Середньорічна температура в Києві – змінна Temp_Kyiv;

середньорічна температура в околицях Києва – змінна Pryhor_Kyiv;

Для цього виконаємо команду Анализ/ Основные статистики и таблицы.

У діалоговому вікні Описательные статистики вибираємо дані для аналізу та активізуємо відповідні опції для обчислення статистик

О тримаємо такий результат

Побудова статистичних графіків та діаграм

Для побудови лінійного графіка натисніть кнопку Линейные графики для переменных. У діалоговому вікні, що відкриється, оберіть назву змінної та натисніть накнопку OK.

Побудова гістограм

Для побудови гістограми виконаємо команду Анализ/ Основные статистики и таблицы. У діалоговому вікні Описательные статистики активізємо вкладнику Нормальность та натиснемо на кнопку Гистограммы:

Графік відображає діаграму частотного розподілу значень змінної Temp_Kyiv та нормальний імовірнісний графік (криву Гауса).

Графік відображає діаграму частотного розподілу значень змінної Pryhor_Kyiv та нормальний імовірнісний графік (криву Гауса).

Нормальні імовірнісні графіки

Натисніть на кнопку Нормальные вероятносные графики на панелі інструментів та оберіть назву змінної. Ви отримаєте нормальний імовірнісний графік.

Графіки зображають імовірнісний аркуш, на якому відповідність

нормальному розподілові визначається якнайближчим положенням точок змінної до заданої прямої.

Графіки зображають імовірнісний аркуш, на якому відповідність

нормальному розподілові визначається якнайближчим положенням точок змінної до заданої прямої.

Графіки зображають імовірнісний аркуш, на якому відповідність

нормальному розподілові визначається якнайближчим положенням точок змінної до заданої прямої.

Лекція № 13 Побудова лінійних регресійних моделей в пакеті Statistica

Для того, щоб описувати та прогнозувати процеси у різних галузях економіки,зокрема в міжнародній екноміці часто використовують різні моделі цих процесів. У цьому випадку один або кілька параметрів процессу (ендогенних змінних) подають як функцію деяких зовнішніх факторів (екзогенних змінних). Деякі з цих факторів є суттєвими і чинять значний вплив на параметри процессу, а інші несуттєвими, бо їх впоив є незначним. Як правило суттєвих факторів є всього декілька, а несуттєвих – досить багато. Позначимо результуючий показник процессу через Y, набір суттєвих факторів (x₁ x_2… x_n), а набір несуттєвих факторів (z₁ z₂ …z_k).

Загальний вигляд регресійної залежності:

,

де F – функція регресії.

У тому випадку, коли F є лінійною функцією, кажуть про лінійну регресію.

Найпростішим випадком лінійної регресії є парна регресія з однією ендогенною та однією суттєвою екзогенною змінною.

Таку модель можна записати у такому вигляді:

,

де через позначено вплив усіх несуттєвих факторів.

У підсумку регресійного аналізу отримують аналітичний вираз для прямої лінії регресії з визначенням кількісних значень рівняння регресії, а також розрахунок статистичних параметрів, які підтверджують адекватність моделі і точність її параметрів.