- •Томашевский а.В., Рысиков в.П. Учебное пособие компьютерные технологии статистической обработки данных
- •Введение
- •1.Краткая характеристика основных пакетов статистической обработки
- •1.1. Общие представления
- •1.2. Ввод данных в пакете statistica
- •1.3.Контрольные вопросы и задания
- •1.3.1.Вопросы
- •1.3.2. Задания
- •2. Начальная статистическая обработка данных
- •2.1. Понятие о генеральной совокупности и выборке
- •2.2. Случайные величины и их характеристики
- •2.3. Распределения случайных величин
- •2.4. Компьютерные технологии начальной статистической обработки
- •2.5. Контрольные вопросы и задания
- •2.5.1.Вопросы
- •2.5.2. Задание
- •3. Проверка статистических гипотез
- •3.1. Основные положения
- •3.2. Проверка гипотезы о законе распределения
- •3.3. Проверка гипотез о равенстве дисперсий и математических ожиданий
- •3.4. Компьютерные технологии проверки статистических гипотез
- •3.5. Контрольные вопросы и задания
- •3.5.1.Вопросы
- •3.5.2. Задания
- •4. Корреляционный анализ
- •4.1. Основные положения
- •4.2. Корреляционное поле
- •4.3. Выборочный коэффициент корреляции.
- •4.4. Корреляционное отношение
- •4.5. Частные коэффициенты корреляции.
- •4.6. Ранговая корреляция.
- •4.7. Компьютерные технологии корреляционного анализа
- •4.8. Контрольные вопросы и задания
- •4.8.1.Вопросы
- •4.8.2. Задания
- •5. Регрессионный анализ
- •5.1. Основные положения
- •5.2. Компьютерные технологии регрессионного анализа
- •5.3. Контрольные вопросы и задания
- •5.3.1.Вопросы
- •5.3.2. Задания
- •6. Дисперсионный анализ
- •6.1. Основные положения
- •6.2. Однофакторный дисперсионный анализ
- •6.3 Двухфакторный дисперсионный анализ
- •6.5. Контрольные вопросы и задания
- •6.5.1.Вопросы
- •5.3.2. Задания
- •7. Планирование эксперимента
- •7.1. Основные положения
- •7.2. Полный факторный эксперимент
- •7.3 Центральное композиционное планирование
- •7.5. Контрольные вопросы и задания
- •7.5.1.Вопросы
- •7.5.2. Задания
- •Приложение статистические таблицы Функция стандартного нормального распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения 2
- •Рекомендована література
5.3. Контрольные вопросы и задания
5.3.1.Вопросы
Назначение регрессионного анализа.
Общий вид уравнения регрессии
Получение оценок коэффициентов уравнения регрессии
Предпосылки применения регрессионного анализа.
Вид уравнения регрессии для нормированных величин.
Использование встроенных статистических функций приложения microsoft excel для проведения регрессионного анализа.
Использование Пакета анализа приложения microsoft excel для регрессионного анализа.
Регрессионный анализ в пакете statistica.
5.3.2. Задания
Задание 1. Для исследования влияния на толщину термически выращенных пленок диоксида кремния (SiO2) времени и температуры окисления получены следующие результаты (таблица 5.3.1).
Таблица 5.3.1
-
№ замера
Толщина пленки SiO2, (ангстрем)
Время окисления, (мин.)
Температура окисления,
(°C)
1
145
42
695
2
138
45
705
3
157
71
727
4
152
57
701
5
180
86
713
6
135
59
694
7
146
57
691
8
152
55
672
9
149
67
717
10
170
71
719
11
161
71
707
12
156
47
706
13
161
71
701
14
156
78
676
15
158
81
711
16
117
41
673
17
151
56
682
18
113
52
688
19
166
67
724
20
138
37
685
21
149
47
680
22
151
66
712
23
174
97
724
24
138
51
684
25
157
67
701
Необходимо. Построить уравнение регрессии, отражающие влияние на толщину пленки SiO2 исследуемых технологических факторов, проанализировать полученное уравнение.
Задание 2. С помощью статистического пакета statistica, использовав технологию проведения регрессионного анализа, построить корреляционные поля для переменных.
Задание 2. Описать технологию корреляционного анализа с помощью пакета SPSS. Как пример исследовать наличие и силу корреляционной связи между выборками, приведенными в таблице 3.5.1 и 3.5.2 задания 1 (п. 3.5.2).
Задание 2. Описать возможности модуля Product-Moment and Partial Correlations - Quick, вызываемого из стартовой панели командой Statistics ® Basic Statistics and Tables ® Correlation matrices.
Задание 5. Описать возможности вкладки Prob. & Scatterplots Tab модуля Descriptive Statistics.