4400

МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образо-

вания «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»

О.Л.Любимцева

ПРОГРАММНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ

Учебно-методическое пособие

по подготовке к лабораторным работам по дисциплине: «Программные статистические комплексы»,

для обучающихся по направлению подготовки 27.03.01 «Стандартизация и метрология», направленность (профиль) Стандартизация и сертификация

Нижний Новгород ННГАСУ

2022

УДК

Любимцева О.Л. Программные статистические комплексы, : учебно-методическое пособие / О.Л. Любимцева; Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет. – Нижний Новгород: ННГАСУ, 2022. – 12 с. : ил. – Текст : электронный.

В учебно-методическом пособии приводятся характеристики содержания полный перечень тем лабораторных работ по разделам и контрольные вопросы для подготовки.

Предназначено для обучающихся в ННГАСУ по дисциплине: «Программные статистические комплексы», направления подготовки 27.03.01: Стандартизация и метрология, направленность (профиль) Стандартизация и сертификация».

© О. Л. Любимцева, 2022

© ННГАСУ, 2022.

Целью освоения учебной дисциплины «Программные статистические комплексы» является получение навыков использования программных средств в профессиональной деятельности, в том числе, для контроля и управ-

ления качеством продукции.

В процессе освоения дисциплины студент должен

−Знать: основные понятия алгебры, информатики, теории вероятностей и ма-

тематической статистики;

−Уметь: выбирать основные математические приемы для решения задач, со-

ставлять простейшие алгоритмы, пользоваться основными программами, ре-

шать поставленные задачи в условиях нечеткой исходной информации, фор-

мулировать выводы;

−Владеть: навыками логичных умозаключений, описанием результатов реше-

ния математических задач, методами и средствами представления знаний, ме-

тодами поиска решений Данная дисциплина позволит студентам не только систематизировать полу-

ченные теоретические знания, укрепить исследовательские навыки, но и дает возможность ориентироваться в области статистических данных.

Краткое описание курса

Курс состоит из 3 разделов. Первый раздел «Современные статистические комплексы: отечественные и зарубежные» является главным для понимания предмета. Он знакомит студентов с обзором отечественных и зарубежных про-

граммных комплексов и классом статистических задач, которые решаются с их помощью. Основы работы в MS Excel являются существенным требова-

нием при аттестации. В основе обработки статистических данных существен-

ную роль играет поиск и подготовка исходных данных, статистические ряды распределения. Студенты знакомятся с такими функциями как: описательная статистика, функции распределения, проверкой статистических гипотез с по-

мощью инструмента Анализ данных. Гипергеометрическое распределение и

распределение Пуассона в контроле качества принципиальная задача для дан-

ного направления подготовки. Студентам предлагается освоить работу в мо-

дулях SPSS и STATISTICA: запуск модулей, структура диалога.

Второй раздел «Классы статистических задач, решаемые комплексами. Их структура и алгоритмическое (теоретическое) обеспечение» подразумевает более глубокое осмысление студентом методов: однофакторный дисперсион-

ный анализ, двухфакторный дисперсионный анализ, двухвыборочный F-тест для дисперсий и применение вышеизложенного для оценки качества изделий,

характеризующихся совокупностью разнородных величин. Такие понятия как коэффициент корреляции Пирсона, диаграмма рассеяния, коэффициент ранго-

вой корреляции, простая линейная регрессия (параметры уравнения регрес-

сии, стандартные ошибки, коэффициент детерминации, проверка значимости коэффициентов регрессии и коэффициента детерминации) направленны на возможность прогнозирования процессов. Первичный анализ данных в си-

стеме SPSS и STATISTICA дает возможность рассмотреть реализацию выше-

указанных задач в других статистических программах.

Третий раздел «Применение статистических комплексов для оценки постоян-

ных величин и параметров математических моделей переменных величин, за-

висящих от одного или нескольких аргументов, и для оценки качества изде-

лий, характеризующихся совокупностью разнородных величин» является ос-

новным разделом курса. В этом разделе студент применяет полученные знания в использовании программных пакетов при анализе и последующем прогнози-

ровании. Математическая постановка задачи, методы решения, ограничения является одним из требований. Студенты знакомятся с модулем «Кластерный анализ».

Лекции проводятся в интерактивном виде с демонстрацией работы статисти-

ческих программ.

Характеристика лабораторных работ

В отличии от практических занятий, лабораторные работы выполняются сту-

дентами самостоятельно. Темы лабораторных работ определены заранее. Кон-

троль и оценка результатов выполнения студентами лабораторных работ направлены на проверку освоения умений, практического опыта, развития об-

щих и формирование профессиональных компетенций.

Темы лабораторный работ:

1.Определение закона распределения и оценка его параметров

2.Оценка параметров распределения

3.Описательная статистика. Функции распределения. Проверка статисти-

ческих гипотез.

4.Возможности инструмента "Анализ данных" в программе MS Excel.

5.Построение Контрольных карт Шухарта и анализ результата

6.Ввод, исправление и сохранение данных в программе STATISTICA.

7.Применение инструментов Базовой статистики и визуализация данных

8.Факторный анализ. Корреляционно -регрессионный анализ. Практиче-

ское применение программы STATISTICA

9.Построение контрольных карт в программе STATISTICA. Формирова-

ние управленческих решений на их основе.

10.Простейшие операции статистического анализа в программе SPSS

11.Анализ взаимосвязей качественных и количественных переменных

12.Корреляционно - регрессионный анализ. Контрольные карты Шухарта.

Практическое применение программы SPSS

13.Применение полученных знаний к задачам сформулированным в РГР

Типы предлагаемых заданий:

1.

Исследуются факторы, влияющие на прочность синтетического волокна на разрыв. Случайным образом выбираются три оператора и четыре станка и проводится эксперимент из одной партии. Данные эксперимента приво-

дится в данной таблице.

Проведите анализ данных и сделайте выводы. Оцените компоненты дис-

персии.

2.

Результаты девяти выборочных замеров времени изготовления детали

(мин) приведены в таблице

Предполагая, что время изготовления – нормально распределенная случай-

ная величина, на уровне значимости 0,05 требуется ответить на вопросы:

a)Можно ли принять 50 мин в качестве нормативного времени изготов-

ления детали?

b)Можно ли принять норматив 49 мин?

3.

Построить контрольные карты Х и R по данным, приведенным ниже.

Контрольные вопросы

Контрольные вопросы к разделу 1:

1.Понятие и особенности информационного общества.

2.Современные статистические комплексы. Excel, SPSS, STATISTICA.

3.Статистическое наблюдение. Формы представления данных.

4.Абсолютные и относительные величины. Средние величины и показа-

тели вариации.

5.Средние величины. Виды и способы вычисления.

6.Сведения о программно-статистическом комплексе Microsoft Excel.

7.Документ Excel – рабочая книга.

8.Microsoft Excel. Основные приемы работы.

9.Методы описательной статистики. Меры центральной тенденции.

10.Сведения о программно-статистическом комплексе SPSS.

11.Настройка системы SPSS.

12.SPSS. Основные приемы работы.

Контрольные вопросы к разделу 2:

1.Корреляционный анализ. Проверка значимости параметров связи.

2.Проверка значимости множественного коэффициента корреляции, урав-

нения регрессии.

3.Интервальное оценивание коэффициента регрессии. Мультиколлинеар-

ность.

4.Дисперсионный анализ.

5.Регрессионные коэффициенты. Графики остатков, диаграмма Парето эффектов.

6.Контурные диаграммы и диаграммы поверхности.

7.Microsoft Excel. Надстройка «Пакет анализа».

8.Нормальное и равномерное распределение.

9.Критерий Пирсона.

10.Коэффициент корреляции.

11.Microsoft Excel. Режим работы «Регрессия».

12.Microsoft Excel. Функция «Анализ данных «Коэффициенты регрессии».

Контрольные вопросы к разделу 3:

1.Понятие математической модели.

2.Что является основой прогнозирования.

3.Понятие временного ряда. Особенности временных рядов.

4.Понятие тренда.

Как осуществить прогнозирование с помощью MS Excel и STATISTICA

Приложение