Федеральное государственное автономное

образовательное учреждение

высшего образования

«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Управление аспирантуры, докторантуры и аттестации научно-педагогических кадров

Отчет по дисциплине «Обработка экспериментальных данных»

Подготовил: Д.В. Архипов

Аспирант кафедры «Авиационных горюче-смазочных материалов»

Шифр специальности:

05.05.04 Дорожные, строительные и подъемно-транспортные машины 

Проверила: Попова О.А., кандидат техн. наук

КРАСНОЯРСК, 2016

Содержание

Введение 2

1 Описание объекта исследования 4

1.1 Определение и функции трансформаторного масла 4

1.2 Система признаков 4

1.3 Основные понятия 4

2 Описание данных 8

2.1 Источники данных 8

2.2 Матрица признаков 8

2.3 Матрица данных 9

3 Подготовка данных для работы в ПАП «DEDUCTOR» 10

3.1 Общие сведения о ПАП «DEDUCTOR» 10

3.2 Подготовка БД к импорту в ПАП «DEDUCTOR» 12

3.3 Анализ выполнения импорта, оценка качества данных на пригодность к анализу 16

4 Оценка качества данных и процедура очистки 17

4.1 Общие сведения 17

4.2 Оценка качества данных 18

4.3 Выявление дубликатов и противоречий 22

5 Первичный анализ данных 25

5.1 Частотный анализ данных 25

5.1.1 Теоретические сведения 25

5.1.2 Частотные таблицы 25

5.2 Анализ взаимосвязей между признаками (корреляционный анализ) 28

5.2.1 Теоретические сведения 28

5.2.2 Матрица парной корреляции и анализ зависимостей 29

6 Моделирование и анализ зависимостей между количественными признаками 34

6.1 Линейная регрессия 36

6.2 Линейный многомерный регрессионный анализ 41

6.3 Нелинейная регрессия 45

7 Моделирование и анализ зависимостей между качественными признаками 47

7.1 Анализ методов исследования качественных данных 47

7.2 Логистическая регрессия 48

8 Факторный анализ 54

Заключение 57

Список использованных источников 58

Введение

В рамках изучения дисциплины необходимо провести обработку экспериментальных данных, под которой подразумевается преобразование данных к виду, удобному для использования, перевод ответов природы с языка измерения на язык уточняемой модели.

Данные – факты, сведения о реальных и абстрактных лицах, пред метах, объектах, явлениях и событиях, соответствующие определенной предметной области и представленные в графическом, символическом, звуковом, графическом и других форматах.

Информация – данные определенной области, организованные и имеющие смысловое значение, необходимые для принятия решения потребителем, а также для реализации других функций и действий.

Знание - вид информации, отражающий знание, опыт и восприятие эксперта в определенной области. Характеристики знания:

- внутренняя интерпретируемость;

- новизна;

- практическая значимость;

- структурируемость;

- связанность и др.

Существует огромное множество программных продуктов, позволяющих провести обработку экспериментальных данных в зависимости от той задачи, которую необходимо решить. Среди них: MS Excel, SPSS, Статистика, ПАП «DEDUCTOR» и другие.

В рамках данной работы будет производиться обработка данных, полученных при исследовании 30-ти образцов профессиональных электрических перфораторов с целью получения новых знаний о них и установления зависимостей.

С использованием ПАП «DEDUCTOR» будут применяться следующие методы:

- импорт базы данных;

- очистка данных (установление качества данных, выявление дубликатов, устранение пропусков и экстремальных значений);

- первичный анализ данных (частотный анализ для определения распределения данных, корреляционный анализ для установления связей между показателями);

- моделирование и анализ зависимостей между количественными признаками (линейная регрессия, нелинейная регрессия);

- моделирование и анализ зависимостей между качественными признаками посредством логистической регрессии;

- в качестве метода по выбору осуществить факторный анализ.

На основании результатов проведенных исследований сделать выводы.