- •26.10.2007 Г., протокол № 2
- •Введение
- •Глава 1 элементы математической статистики
- •1.2. Генеральная совокупность и выборка
- •1.2. Обработка вариационного ряда
- •Группировка вариант в классы при дискретной изменчивости признака
- •1.3. Показатели описательной статистики
- •Форма записи и расчета среднеквадратического отклонения
- •Сравнительная оценка состава работников предприятия
- •1.4. Оценка статистических параметров по выборочным данным
- •1.5. Теоретические функции распределения
- •1.6. Статистические критерии различия
- •Форма обработки вариант в независимых совокупностях
- •Форма обработки данных сопряженных наблюдений
- •Сравнение эмпирических и теоретических частот с использованием критерия Пирсона
- •Глава 2 дисперсионный анализ
- •2.1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Результаты однофакторного дисперсионного анализа
- •2.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
- •Двухфакторный дисперсионный комплекс
- •Результаты двухфакторного дисперсионного анализа
- •Глава 3 кластерный анализ
- •Число разбиений в зависимости от их заданной доли и вероятности
- •Число разбиений в зависимости от сочетаний числа кластеров и объектов
- •3.1. Этапы работ в кластерном анализе
- •3.2. Вроцлавская таксономия
- •3.3. Метод дендро-дерева б. Берри
- •Количественные показатели для зонирования города
- •Нормализованные безразмерные данные
- •Глава 4 информационный анализ
- •4.1. Показатели неопределенности объектов
- •Расчет показателя энтропии для установления оптимального времени отбора образцов
- •4.2. Применение информационного анализа в картографии
- •Глава 5 корреляционный анализ
- •5.1. Линейная корреляция
- •Исходные данные для расчета коэффициента корреляции
- •5.2. Нелинейная корреляция
- •Исходные данные по упругости водяного пара
- •5.3. Частная (парциальная) корреляция
- •Исходные данные для расчета коэффициентов частной корреляции
- •5.4. Понятие о множественной корреляции
- •5.5. Оценка различий коэффициентов корреляции
- •5.6. Ранговая корреляция
- •Оценка ландшафта для рекреационной цели
- •Расчет рангового коэффициента корреляции
- •Глава 6 регрессионный анализ
- •6.1. Линейная зависимость
- •Расчет данных для уравнения линейной зависимости
- •Расчет данных для определения точности выравнивания линии
- •6.2. Гиперболическая зависимость
- •Расчет данных для уравнения линейной зависимости
- •6.3. Параболическая зависимость
- •Расчет данных для уравнения параболической зависимости
- •6.4. Множественная регрессия
- •Расчет данных для уравнения линейной множественной регрессии
- •Расчет данных для критерия хи-квадрат
- •Глава 7 факторный анализ
- •7.1. Сущность и возможности применения
- •7.2. Последовательность операций
- •Редуцированная корреляционная матрица Rx
- •Квадрат корреляционной матрицы
- •Показатели четвертой и восьмой степени корреляционной матрицы
- •Квадрат корреляционной матрицы
- •Матрица произведений
- •Матрица первых остаточных коэффициентов корреляции r1
- •Вычисление коэффициентов при факторе f2
- •Глава 8 методы линейного программирования
- •8.1. Составные части общей модели линейного программирования
- •8.2. Распределительная модель линейного программирования
- •8.3. Правила работы с матрицей
- •Допустимые планы перевозок грузов
- •8.4. Метод потенциалов
- •8.5. Дельта-метод Аганбегяна
- •8.6. Модификация моделей транспортных задач
- •8.6.1.Открытая транспортная задача
- •8.6.2. Максимизация целевой функции
- •8.6.3. Ограничения по времени транспортировки продукции
- •Учет времени перевозки продукции
- •8.6.3. Транспортно-производственная задача
- •8.6.4. Многоэтапная транспортная задача
- •8.6.5. Многопродуктовая транспортная задача
- •8.6.6. Лямбда-задача
- •Глава 9 методы теории графов
- •9.1. Элементы теории графов
- •9.2. Топологический анализ сетей
- •9.3. Сетевые постановки транспортных задач
- •9.4. Сетевая постановка открытой транспортной задачи
- •9.5. Транспортно-производственная задача
- •9.6. Классификация с использованием графов
- •Глава 10 динамические ряды
- •10.1. Показатели динамического ряда
- •10.2. Сглаживание динамических рядов
- •10.3. Выравнивание по способу наименьших квадратов
- •Глава 11 математическое моделирование в географии
- •11.1. Математическое моделирование природных и общественных процессов
- •Глава 12 географическое поле
- •12.1. Операции над статистическими поверхностями
- •12.2. Методика составления карт изокоррелят
- •Литература Основная
- •Дополнительная
- •Приложения
- •1. Таблица достаточно больших чисел
- •2. Случайные числа
- •3. Значение критерия τ в зависимости от объема выборки n
- •4. Значения критерия Стьюдента t при различных уровнях значимости
- •6. Значения критерия хи-квадрат (Пирсона)
- •5. Критические значения f (критерия Фишера)
- •7. Минимальные существенные значения коэффициентов корреляции
- •8. Соотношение между r и z' для z' значений от 0 до 5*
- •9. Значения коэффициента корреляции рангов Спирмена для двусторонних пределов уровня значимости α
- •10. Алгоритм вычисление основных показателей описательной статистики и критерия Стьюдента в Microsoft Office Excel 2003
- •11. Алгоритм проведения однофакторного дисперсионного анализа в Microsoft Office Excel 2003
- •12. Алгоритм проведения корреляционного и регрессионного анализов в Microsoft Office Excel 2003
- •13. Алгоритм проведения кластерного анализа в Statsoft Statistica 6.0
- •14. Алгоритм проведения факторного анализа в Statsoft Statistica 6.0
- •15. Решение задачи на оптимальность
- •Оглавление
Матрица первых остаточных коэффициентов корреляции r1
Номер параметра |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
Σri1 |
ai1(1) |
1 |
0,118 |
0,118 |
0,110 |
0,151 |
–0,168 |
–0,149 |
–0,180 |
–0,149 |
–0,149 |
–0,608 |
2 |
0,118 |
0,176 |
0,193 |
0,126 |
–0,258 |
–0,215 |
–0,199 |
–0,111 |
–0,170 |
–0,693 |
3 |
0,110 |
0,193 |
0,177 |
0,133 |
–0,225 |
–0,197 |
–0,217 |
–0,156 |
–0,182 |
–0,742 |
4 |
0,151 |
0,126 |
0,133 |
0,102 |
–0,180 |
–0,197 |
–0,136 |
–0,146 |
–0,147 |
–0,600 |
5 |
–0,168 |
–0,258 |
–0,225 |
–0,180 |
0,312 |
0,286 |
0,311 |
0,167 |
0,245 |
1,000 |
6 |
–0,149 |
–0,215 |
–0,197 |
–0,197 |
0,286 |
0,281 |
0,226 |
0,183 |
0,218 |
0,889 |
7 |
–0,180 |
–0,199 |
–0,217 |
–0,136 |
0,311 |
0,226 |
0,206 |
0,192 |
0,203 |
0,828 |
8 |
–0,149 |
–0,111 |
–0,156 |
–0,146 |
0,167 |
0,183 |
0,192 |
0,196 |
0,176 |
0,718 |
Таблица 7.9
Этапы вычисления приближенных значений коэффициентов
Номер параметра |
Σrij |
Еi1 |
Σri1 |
ai1(1) |
λ1Σr1 |
Σr1(2) |
Σri1(2) |
ai1(2) |
1 |
4,918 |
5,067 |
–0,149 |
–0,608 |
22,37 |
22,57 |
–0,20 |
–0,57 |
2 |
4,844 |
5,014 |
–0,170 |
–0,693 |
22,07 |
22,33 |
–0,26 |
–0,73 |
3 |
4,601 |
4,783 |
–0,182 |
–0,742 |
21,04 |
21,30 |
–0,26 |
–0,73 |
4 |
4,726 |
4,873 |
–0,147 |
–0,600 |
21,50 |
21,70 |
–0,20 |
–0,57 |
5 |
4,656 |
4,411 |
0,245 |
1,000 |
20,02 |
19,65 |
0,37 |
1,00 |
6 |
3,981 |
3,763 |
0,218 |
0,889 |
17,10 |
16,76 |
0,34 |
0,89 |
7 |
3,521 |
3,312 |
0,203 |
0,828 |
15,07 |
14,75 |
0,32 |
0,84 |
8 |
3,831 |
3,655 |
0,176 |
0,718 |
16,54 |
16,28 |
0,26 |
0,68 |
Таблица 7.10