
- •Федеральное агентство по образованию
- •Содержание
- •Введение
- •1. Графический способ обработки опытных данных
- •2.Элементы дисперсионного анализа
- •2.1. Сравнение нескольких средних. Понятие о дисперсионном анализе
- •2.2.Общая факторная и остаточная суммы квадратов отклонений
- •2.3. Связь между общей, факторной и остаточной суммами
- •2.4.Общая, факторная и остаточная дисперсии
- •2.5.Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа
- •2.6.Неодинаковое число испытаний на различных уровнях
- •3.Элементы теории корреляции
- •3.1.Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости
- •3.2.Парная корреляция. Коэффициент корреляции
- •3.3.Криволинейная корреляция
- •3.4.Множественная корреляция
- •4.Метод наименьших квадратов
- •5.Об ошибках измерений
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Воробьева Алла Викторовна
Какую работу нужно написать?
Федеральное агентство по образованию
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ТЕХНОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ
(образован в 1953 году)
Кафедра высшей математики
А.В. Воробьева, А.В. Овсянникова
МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
Учебно-методическое пособие для студентов специальности 230102 (220200) дневной формы обучения
www.mgutm.ru
Москва
2010
УДК
Воробьева А.В., Овсянникова А.В. Методы обработки экспериментальных данных. Учебно-методическое пособие для студентов специальности 230102 (2202) дневной формы обучения.- М.: МГУТУ, 2010.
Данное учебно-методическое пособие включает программу курса, теоретические сведения по анализу данных и прикладной статистике, разобранные примеры задач и список рекомендуемой литературы.
Предназначено для студентов и аспирантов, но также может быть использовано и исследователями в различных областях науки, применяющими статистические методы для решения практических задач.
Авторы: Воробьева А.В., Овсянникова А.В.
Рецензент: к.п.н., доцент Садыкова А.Р.
Редактор: Свешникова Н.И.
Московский государственный университет технологий и управления, 2010
109004, Москва, Земляной вал, 73
Содержание
Введение…………………………………………………………………...…………4
Графический способ обработки опытных данных……………………………..4
Элементы дисперсионного анализа…………………………………...………...6
Сравнение нескольких средних. Понятие о дисперсионном анализе……......6
Общая факторная и остаточная суммы квадратов отклонений………………7
Связь между общей, факторной и остаточной суммами……………...……..11
Общая, факторная и остаточная дисперсии……………………………...…...12
Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа……...…12
Неодинаковое число испытаний на различных уровнях………………….....15
Элементы теории корреляции…………...……………………………………..19
Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости………....19
Парная корреляция. Коэффициент корреляции…………………………...…20
Криволинейная корреляция………………………………………………...….25
Множественная корреляция………………………………………………..….29
4. Метод наименьших квадратов………………………………………..………...30
5. Об ошибках измерений……………………………………………..…………...33
Приложение (таблица)………………………………………………………..……36
Литература…………………………………………………………...……...………37
Введение
Для решения задач, связанных с обработкой экспериментальных данных при наличии случайных и непредсказуемых воздействий за последние двести лет был выработан мощный и гибкий арсенал методов, называемых в совокупности математической статистикой (а также прикладной статистикой или анализом данных). Эти методы позволяют выявлять закономерности на фоне случайностей, делать обоснованные выводы и прогнозы, давать оценки вероятностей их выполнения или невыполнения. Статистика – это инструментарий, помогающий эффективно разбираться в сложном экспериментальном материале.
Целью данного пособия является формирование у студентов представления об основных статистических процедурах и способах их применения; умение самостоятельно проводить первоначальную статистическую обработку данных экспериментальных исследований; умение делать правильные выводы на основе результатов статистического анализа.
Данное пособие содержит теоретические сведения о теории корреляции, методе наименьших квадратов, графическом методе представления информации, дисперсионном анализе, об ошибках измерений.
Современные приложения дисперсионного анализа охватывают широкий круг задач экономики, социологии, биологии и техники и трактуются обычно в терминах статистической теории выявления систематических различий между результатами непосредственных измерений, выполненных при тех или иных меняющихся условиях.