Построение вариационного ряда

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 4Следующая ⇒

Если необходимо рассчитать статистики для большой выборки, то сначала необходимо построить вариационный ряд. Для этого необходимо вызвать изменюAnalysis → StartupPanel

Появится окно Основных статистик и Таблиц. Нужно вызвать процедуру Frequencytables.

Появится окно с одноименным именем.

Нужно выбрать необходимую переменную, по которой будете строить вариационный ряд (D).

Необходимо заполнить следующие поля в окне.

Название поля	Пояснения
Step size	Величина разряда
Starting at	Нижнее действительное значение первого класса
Atminimum	Снимите отметку в данном поле

Нажать OK.

В итоге получили таблицу вариационного ряда по выбранной переменной.

Графы таблицы вариационного ряда	Пояснения
1 графа	Действительные границы классов
2 графа Count	частота
3 графа	Накопленная частота
4 графа	Частота в процентах
5 графа	Накопленная частота в процентах

Расчет основных статистик для сгруппированного ряда

Бывают ситуации, что исследователь имеет уже сгруппированные данные, поэтому надо получить статистики для большой выборки. Это данные в графах 7 и 8 (Ступень толщины и частота).

Для расчета статистик по сгруппированному ряду необходимо в окне Descriptivestatistics выбрть переменную по которой необходимо рассчитать статистики. Далее нажмите клавишу W (вес).

ПоявитсяокноDefineWeight. ВполеWeightvariable: введите переменную, которая определяет встречаемость данного класса (N (частота)). ОК.

ЗатемнужнонажатькнопкуDetailedDescriptivestatistics.

Построение Гистограммы

Необходимо нажать накнопкуHistogramsвокнеFrequencytables. Получим график Гистограмма по выбранной переменной.

Для того чтобы сделать необходимые подписи на русском языке нужно нажать правой клавишей мыши на названии оси и выберите шрифт MS Sans Serif и подписать необходимые оси и заголок графика в окне EditTitles.

Графический анализ данных

Построение графика зависимости между двумя переменными

Вызовите команду Graphs→ Scatterplots. В появившемся окне 2DScatterplotsвведите переменные (Variables), которые будут осями Х и У.

ОК. Получился график зависимости.

Имеется возможность редактировать свойства графика, для этого необходимо встать на ось и вызвать контекстное меню (нажать правую клавишу мыши):

Изменение шрифта названия, осей;

Изменение градуировки шкал осей

Для подписи точек, необходимо выделить любую точку, нажать правую клавишу мыши и выбрать в появившемся окне Properties (Свойства).

Настройте, как нужно. В результате получится

Измените форму выравнивающей зависимостиAllOptions - Plot: Fitting, выбрав необходимую форму зависимости.

3.2. Построение графика зависимости между тремя переменными (3Dграфика)

Выполните команду Graphs→ 3DXYZGraphs→ Scatterplots..

Заполните поля с данными. ОК.

Для выбора нужного ракурса нажмите кнопку 3DRotationcontrol (3Д контроль поворота).

Используя клавиши изменения угла поворота по оси ОХ и ОУ пользователь настраивает нужный ракурс графика, двигая ползунки.

Итоговый вид графика. Настройте все опции.

Построение графиков двух зависимостей

Выполните команду Graph - Scatterplots. ВыберитеGraphtype (Типграфика) - Multiple (Множественный). Выберите оси ОХ и ОУ переменными. Используется, если разный разбег у векторов данных.

Проверка статистической гипотезы

Этапы

Сформировать проверяемую H₀ и альтернативную H₁ гипотезы

1. Назначить уровень значимости α

2. Выбрать статистику Z критерия для проверки гипотезы H₀

3. Определить выборочное распределение статистики Z критерия при условии, что верна гипотеза H₀

4. Определить критическую область V_k в зависимости от формулировки альтернативной гипотезы одним из неравенств

5. Получить выборку наблюдений и вычислить значение критерия Xв

6. Принять решение

В статистических пакетах (таких как Статистика) обычно в прямом виде критерий значимости α не задается. В анализах выдается значение вероятности того, что случайная величина Z (если гипотеза H0 верна) превышает Z_в:

Вероятность называется p-значением ( p-level )

Если P> α , нулевая гипотеза принимается. Если P< α , нулевая гипотеза опровергается.

Пример:

Проверить гипотезу, что варианты описываются нормальным распределением. (Распределение по диаметру). Принять α =0, 05.

В пакете Статистика выбирается Statistics → DistributionFitting (Подбор распределений). Далее в появившемся окне выбирается ContinuousDistributions (Непрерывные распределения), нормальное – Normal.

ОК.

В окне FittingContinuousDistributions в поле Variables введите имя переменной по которой будете проводить анализ. На закладке Parameters (Параметры) программа рассчитает среднее (Mean) и дисперсию (Variance).

По умолчанию, количество интервалов равно 10. Его можно изменить. Нажмите Summary.

На экране появится таблица расчета.

χ ²выч=3, 02, число степеней свободы df=4, вычисленное значение вероятности p=0, 553.

В результате, вычисленное значение уровня значимости значительно превышает заданный уровень значимости 0, 553 > 0, 05, то гипотезу, что наша переменная описывается нормальным законом распределения принимается.

Работа _

1. Вычислить доверительные интервалы для среднего и дисперсии нормально распределенной генеральной совокупности при α =0, 05;

2. Проверить гипотезы H0: X=X0, где X0=X+0, 5S

⇐ Предыдущая 123 4 Следующая ⇒