- •6.070800, 7.070801, 8.070801 — «Екологія та охорона навколишнього середовища»
- •Тема 6. Дисперсійний аналіз 46
- •Тема 7. Непараметрична статистика 51
- •Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків 63
- •Тема 1. Складання варіаційних рядів та їх графічне зображення.
- •Тема 2. Вирахування середньої арифметичної
- •2.1. Вирахування середньої арифметичної прямим способом у малих вибірках.
- •2.2. Обчислення середньої арифметичної у великих вибірках.
- •2.3. Вирахування середньої зваженої.
- •Тема 3. Показники різноманітності ознаки в сукупностях.
- •3.1. Вирахування середнього квадратичного відхилення в малих вибірках.
- •3.2. Вирахування середнього квадратичного відхилення великих вибірках.
- •3.4. Вирахування коефіцієнту варіації.
- •3.5. Вирахування нормованого відхилення.
- •Тема 4. Визначення зв’язку між ознаками
- •4.1 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції в малих вибірках.
- •4.2 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції у великих вибірках
- •Добові надої (х)‚ жива вага (у) корів
- •Розрахунок коефіцієнту кореляції між добовими надоями та живою вагою корів.
- •4.3 Обчислення коефіцієнту прямолінійної регресії
- •4.4 Обчислення коефіцієнту генетичної кореляції
- •Тема 5. Помилка репрезентативності. Оцінка достовірності вибіркових показників.
- •5.1 Обчислення допустимих границь для середньої арифметичної генеральної сукупності
- •Допустимі ймовірності (ймовірності безпомилкового прогнозу), відповідні їм значення та допустимі границі у великих вибірках *
- •5.2 Обчислення достовірності різниці між середніми арифметичними
- •5.3 Обчислення критерію відповідності.
- •Вирахування критерію χ2
- •5.3.1 Кількісний аналіз успадкування кольору тіла дрозофілами з використанням критерію відповідності
- •Статистична обробка отриманих результатів
- •5.3.2 Використання критерію відповідності при порівнянні двох емпіричних рядів.
- •5.3.3 Застосування критерію відповідності при визначенні достовірності між двома групами тварин
- •Тема 6. Дисперсійний аналіз
- •Приклад розрахунків при дисперсійному аналізі однофакторних комплексів для малих груп ( число ягнят у потомстві овець каракульської породи).
- •6.1 Визначення коефіцієнту спадкування в однофакторному комплексі
- •Тема 7. Непараметрична статистика
- •7.1 Перевірка гіпотез про закон розподілу. Застосування коефіцієнтів асиметрії та ексцесу для перевірки нормальності розподілу
- •7.2 Особливості представлення непараметичних даних
- •7.2.1 Мода та медіана
- •7.2.2 Довірчі імовірності та рівні значущості
- •7.2.3 Довірчій інтервал
- •7.3 Непараметричні критерії
- •Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків
- •8.1 Точкове й інтервальне оцінювання параметрів розподілів
- •8.1.1. Точкове оцінювання
- •8.1.2. Інтервальне оцінювання
- •8.2 Перевірка статистичних гіпотез про вид розподілу
- •8.3 Перевірка гіпотез про рівність дисперсій і математичних очікувань
- •8.3.1. Критерій Фишера для порівняння дисперсій
- •8.3.2. Критерій Ст’юдента порівняння середніх
- •8.4 Основи регресійного й кореляційного аналізу
- •Додатки
- •Стандартні значення критерію t для малих вибірок (за Стьюдентом).
- •Значення χ2 (хі-квадрат), які відповідають різним рівням значимості та ступеням свободи
- •Стандартні значення критерію для дисперсійного аналізу (за н.А. Плохінським)
- •Критичні значення коефіцієнту асиметрії As
- •Критичні значення коефіцієнту ексцесу Ex
- •Критичні точки t-крітерію Ст’юдента
- •Критичні значення критерію u Манна-Уітні
- •Список рекомендованої літератури
- •Основи статистичного аналізу в екології
- •6.070800, 7.070801, 8.070801 — «Екологія та охорона навколишнього середовища»
Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків
8.1 Точкове й інтервальне оцінювання параметрів розподілів
Для дослідження основних властивостей явища або об'єкта, представленого вибіркою обчислюють точкові та інтервальні оцінки.
8.1.1. Точкове оцінювання
Точкові оцінки параметрів розподілу це оцінки, отримані по вибірці й приблизно рівні оцінюваним параметрам. Основними точковими оцінками є:
об'єм вибірки п - кількість елементів у вибірці.
вибіркове середнє х - оцінка математичного очікування, середньоарифметичне елементів вибірки.
вибіркова дисперсія S2 - середнє квадратів відхилення елементів вибірки від вибіркового середнього, є оцінкою дисперсії, характеризує розкид вибіркових значень.
стандартне відхилення S - корінь із дисперсії.
медіана h - середній елемент варіаційного ряду або напівсума двох середніх елементів, якщо об'єм вибірки парний.
мода d - найбільше часто повторюваний елемент.
коефіцієнт ексцесу δ - характеризує «островершинність» гістограми або полігона в порівнянні із кривій Гауса нормального розподілу.
коефіцієнт асиметрії γ - характеризує ступінь симетричності гістограми або полігона.
перцентиль на рівні р - значення tp, менше якого р * 100% елементів вибірки.
Розбір вирішення задачі
Є вибірка ваги двотижневих курчат, г: 43, 38, 34, 51, 47, 45, 41, 52, 50, 38, 43, 44, 39, 46, 49, 42, 42, 38, 53, 55, 48, 45, 41, 49, 47. Знайти основні числові характеристики вибірки.
Запускаємо програму EXCEL, перший аркуш. Уводимо вихідні дані в комірки А1-А25. Знаходимо числові характеристики. Для введення функцій виділяємо два стовпці, наприклад В й С, у першому вводимо назву характеристики, у другому - функцію. У комірки B1-B11 уводимо підписи числових характеристик, тобто вписуємо в ці комірки перший стовпець таблиці наведеної нижче. В C1 уводимо текст «Функція» і нижче визначаємо функції, відповідні до назви ( із другого стовпчика таблиці). Усі функції викликаються натисканням на кнопку <fx> (ліворуч від рядка введення), перебувають у категорії «Статистичні» і в якості масиву даних (поле «ЧИСЛО 1»), вказується посилання на А1-А25. Наприклад, для введення першої з них ставимо курсор у З2, натискаємо <fx>, вибираємо категорію «Статистичні» і функцію «СЧЕТ», у вікні, що відкрилося, ставимо курсор у поле «Число 1» і обводимо курсором комірки А1-А25, натискаємо «ОК». Таким самим чином вводимо інші функції.
Характеристика |
Функція |
Об'єм вибірки |
СЧЕТ(масив даних) |
Вибіркове середнє |
СРЗНАЧ(масив даних) |
Дисперсія |
ДИСП (масив даних) |
Стандартне відхилення |
СТАНДОТКЛОН(масив даних) |
Медіана |
МЕДІАНА(масив даних) |
Мода |
МОДА(масив даних) |
Коефіцієнт ексцесу |
ЕКСЦЕС(масив даних) |
Коефіцієнт асиметрії |
СКІС(масив даних) |
Перцентиль 40% |
ПЕРСЕНТИЛЬ(масив даних; 0,4) |
Перцентиль 80% |
ПЕРСЕНТИЛЬ(масив даних; 0,8) |
Існує інший спосіб обчислення числових характеристик вибірки. Для цього ставимо курсор у вільну комірку (наприклад, D1). Потім викликаємо в меню «Сервіс» підміню «Аналіз даних» (Data Analysis). Якщо в меню «Сервіс» відсутній цей пункт, то в меню «Сервіс» потрібно вибрати пункт «Надбудови» і в ньому поставити прапорець напроти пункту «Пакет аналізу» (Analysis Toolpak). Після цього в меню «Сервіс» з'явиться «Аналіз даних» (Data Analysis). У вікні «Аналіз даних» потрібно вибрати пункт «Описова статистика» (Descriptive Statistics). У вікні, що з'явилося, у полі «Вхідний інтервал» (Input Range) робимо посилання на вибірку А1-А25, поміщаючи курсор у поле й обводячи ці комірки. Залишаємо групування «По стовпцях» (Columns). У розділі «Параметри висновку» (Output Options) ставимо прапорець на «Вихідний інтервал» (Output Range) і в сусідньому полі задаємо посилання на верхнє ліве комірка області висновку (наприклад D1), ставимо прапорець напроти «Описова статистика» (Summary Statistics), натискаємо «ОК». Результат - основні характеристики вибірки (зробіть ширше стовпець D, перемістивши його границю в заголовку).