WWW.KNIGI.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |

«УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ ПРОГРАММНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ ДЛЯ СТУДЕНТОВ 2-ГО КУРСА СПЕЦИАЛЬНОСТИ 20.05.03 СТАНДАРТИЗАЦИЯ И СЕРТИФИКАЦИЯ Составители: Ю.В. Царев ...»

-- [ Страница 1 ] --

Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Ивановский государственный химико-технологический университет

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ

"ПРОГРАММНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ"

ДЛЯ СТУДЕНТОВ 2-ГО КУРСА СПЕЦИАЛЬНОСТИ

20.05.03 СТАНДАРТИЗАЦИЯ И СЕРТИФИКАЦИЯ Составители: Ю.В. Царев Иваново 2005 Составители: Ю.В. Царев УДК 389.001 Учебно-методическое пособие "Программно-статистические комплексы" для студентов 2-го курса специальности 20.05.03 Стандартизация и сертификация/ Сост. Ю.В. Царев; // Иван. гос. хим.-технол. ун-т.- Иваново, 2005.- 95 с.

В методических указаниях приведен порядок работы с программностатистическими комплексами Statistica, Stadia а также программами Origin, Excel, Mathcad. Описывается возможности каждой программы, порядок введения данных, их хранения и порядок представления результатов. В методическом пособии приведены задания для выполнения на практических занятиях.

Методические указания являются раздаточным материалом и могут быть использованы при самостоятельной подготовке.

Библиогр.: 25 назв.

Рецензент: кандидат технических наук, (Ивановский государственный химикотехнологический университет)

1. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА.

1.1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ Данные, исходные для статистического анализа, как правило, получаются в результате эксперимента, опроса или наблюдения, в ходе которого регистрируются значения одной или нескольких переменных или параметров. В терминах статистики говорят, что производится ограниченная выборка из некоторой, часто неограниченной, генеральной совокупности или популяции объектов или явлений.

Когда для каждого объекта в выборке измерено значение одной переменной, популяция и выборка называются одномерными Если же для каждого объекта регистрируются значения двух или нескольких переменных, то такие данные называются многомерными.

Основной задачей статистики является получение на основе анализа выборочных данных достоверных сведений о интересующих исследователя характеристиках генеральной совокупности. Поэтому основным требованием в выборке является ее репрезентативность или правильная представимость в ней пропорций генеральной совокупности. Одним из способов достижения репрезентативности является такая организация эксперимента, при которой элементы выборки извлекаются из генеральной совокупности случайным образом.

Обычно в статистике различают три типа значений переменных:

количественные, номинальные и ранговые:

- значения количественных переменных являются числовыми, могут быть упорядочены и для них имеют смысл различные вычисления (например, среднее значение);

- значения номинальных переменных (например: пол, вид, цвет) являются нечисловыми, они означают принадлежность к некоторым классам и не могут быть упорядочены или непосредственно использованы в вычислениях;

- ранговые переменные занимают промежуточное положение: их значения упорядочены (например: состояние больного, степень предпочтения), но не могут быть с уверенностью измерены и сопоставимы количественно.

Ранговые и номинальные значения при вводе данных следует обозначать целыми числами.

Очевидно, что методы, применимые к номинальным переменным, можно применить и к ранговым данным, а также и к количественным данным, если произвести их преобразование: разбить диапазон изменения количественной переменной на заданное число интервалов и попадание значения в диапазон интерпретировать как принадлежность к соответствующему классу. Такое преобразование легко осуществить операцией кодирования.

В целях классификации применимости статистических методов будем различать следующие типы исходных данных:

- одна выборка; - несколько неупорядоченных выборок;

- связные выборки;

- один временной ряд;

- связные временные ряды;

- экспериментальная зависимость;

- многомерные данные;

- данный парных сравнений;

- данные контроля качества.

Одной выборкой будем называть совокупность измерений некоторой одной количественной, номинальной или ранговой переменной, произведенных в ходе эксперимента, опроса, наблюдения. Выборка может быть:

a) неупорядоченная, когда ее элементы различаются только по величине и их порядок несущественен;

б) структурированная или упорядоченная, когда каждый элемент, кроме своей величины, имеет и специальную индивидуальную характеристику (значение какого-либо внешнего параметра).

Частным случаем упорядоченных выборок являются временные ряды, экпериментальные зависимости, многомерные данные.

Когда имеется несколько выборок будем различать два случая:

а) независимые выборки, когда они получены в эксперименте независимо друг от друга;

б) связные выборки, когда размеры выборок равны, а каждая строка значений переменных принадлежит некоторому отдельному объекту или измерению.

Частным случаем связных выборок являются парные данные, в которых присутствуют значения двух переменных, а также экспериментальные зависимости и многомерные данные.



Временной ряд или процесс представляет собой значения количественной переменной-отклика, измеренные через равные интервалы значений другой количественной переменной-параметра (например, времени измерения). В качестве исходных данных, как правило, рассматриваются только значения переменной-отклика.

Связные временные ряды представляют собой, как правило, синхронные по временному параметру измерения одной переменной в разных точках или объектах или же измерения нескольких переменных в одной точке или объекте, при этом предполагается наличие некоторой физической связи между переменными, точками или объектами.

последовательность измерений зависимой количественной переменной или отклика, произведенных при заданных значениях одной или нескольких независимых количественных переменных. Исходные данные в этом случае представляются в виде прямоугольной матрицы, которая содержит соответствующие значения зависимой и независимых переменных.

Экспериментальная зависимость от нескольких переменных может рассматриваться также как частный случай многомерных данных. Частным случаем экспериментальной зависимости от время- подобного параметра являются временной ряд.

Многомерные данные представляются для статистического анализа в виде прямоугольной матрицы. Это могут быть измерения значений заданных переменных у нескольких объектов или в некоторых точках пространства или же это могут быть измерения значений переменных у одного объекта в различные моменты времени или при различных состояниях. Существенным для методов анализа многомерных данных является то, что все переменные рассматриваются как равноправные, без деления на зависимые и независимые переменные.

Данные парных сравнений представляются в виде диагональной матрицы, в которой для каждой пары исследованных объектов указывается ранговая или числовая оценка их взаимной близости.

Данные контроля качества представляют собой последовательные измерения некоторого параметра, определяющего качество выпускаемой продукции.

В большинстве программно- статистических комплексов каждая выборка и переменная вводится в отдельный столбец матрицы данных.

Особый род данных, включающих несколько выборок, представляют данные факторного эксперимента для дисперсионного параметрического анализа, о формах организации которых см. в разделе: Модели факторного эксперимента.

Исходные данные для статистического анализа вводятся с клавиатуры в электронную таблицу или матрицу данных или же считываются из дискового файла. Каждая выборка вводится в отдельный столбец или переменную матрицы данных. Система допускает ввод и обработку неполных данных или данных, включающих пропущенные значения.

1.2."Истинное" среднее и доверительный интервал.

Вероятно, большинство из вас использовало такую важную описательную статистику, как среднее. Среднее - очень информативная мера "центрального положения" наблюдаемой переменной, особенно если сообщается ее доверительный интервал. Исследователю нужны такие статистики, которые позволяют сделать вывод относительно популяции в целом. Одной из таких статистик является среднее. Доверительный интервал для среднего представляет интервал значений вокруг оценки, где с данным уровнем доверия, находится "истинное" (неизвестное) среднее популяции. Например, если среднее выборки равно 23, а нижняя и верхняя границы доверительного интервала с уровнем p=.95 равны 19 и 27 соответственно, то можно заключить, что с вероятностью 95% интервал с границами 19 и 27 накрывает среднее популяции. Если вы установите больший уровень доверия, то интервал станет шире, поэтому возрастает вероятность, с которой он "накрывает" неизвестное среднее популяции, и наоборот. Хорошо известно, например, что чем "неопределенней" прогноз погоды (т.е. шире доверительный интервал), тем вероятнее он будет верным. Заметим, что ширина доверительного интервала зависит от объема или размера выборки, а также от разброса (изменчивости) данных. Увеличение размера выборки делает оценку среднего более надежной.

Увеличение разброса наблюдаемых значений уменьшает надежность оценки.

Вычисление доверительных интервалов основывается на предположении нормальности наблюдаемых величин. Если это предположение не выполнено, то оценка может оказаться плохой, особенно для малых выборок. При увеличении объема выборки, скажем, до 100 или более, качество оценки улучшается и без предположения нормальности выборки.

распределения, которая показывает, с какой частотой значения переменной попадают в определенные интервалы. Эти интервалы, называемые интервалами группировки, выбираются исследователем. Обычно исследователя интересует, насколько точно распределение можно аппроксимировать нормальным (см.

ниже картинку с примером такого распределения). Простые описательные статистики дают об этом некоторую информацию. Например, если асимметрия (показывающая отклонение распределения от симметричного) существенно отличается от 0, то распределение несимметрично, в то время как нормальное распределение абсолютно симметрично. Итак, у симметричного распределения асимметрия равна 0. Асимметрия распределения с длинным правым хвостом положительна. Если распределение имеет длинный левый хвост, то его асимметрия отрицательна. Далее, если эксцесс (показывающий "остроту пика" распределения) существенно отличен от 0, то распределение имеет или более закругленный пик, чем нормальное, или, напротив, имеет более острый пик (возможно, имеется несколько пиков). Обычно, если эксцесс положителен, то пик заострен, если отрицательный, то пик закруглен. Эксцесс нормального распределения равен 0.

Более точную информацию о форме распределения можно получить с помощью критериев нормальности (например, критерия КолмогороваСмирнова или W критерия Шапиро- Уилкса). Однако ни один из этих критериев не может заменить визуальную проверку с помощью гистограммы (графика, показывающего частоту попаданий значений переменной в отдельные интервалы).



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
 



Похожие работы:

«Кафедра аналитической химии АНАЛИТИЧЕСКАЯ ХИМИЯ Методические указания и контрольные задания для студентов II курса заочного отделения фармацевтического факультета (специальность 060108) САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2011 УДК 543.061 А-64 Рецензенты: д-р фарм. наук, проф. Б.А. Чакчир (СПХФА) д-р хим. наук, проф. Г.К. Ивахнюк (СПТИ-ТУ) А-64 Аналитическая химия: Методические указания и контрольные задания для студентов II курса заочного отделения фармацевтического факультета. / Сост. Е.С. Дмитриева, Г.М....»

«Новиков Иван Александрович БАТСКИЕ КОРЫ ВЫВЕТРИВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ Москва 2011 1 УДК551 ББК26.3 Н73 Новиков И. А. Н73 Батские коры выветривания московской области. — М.: Изд-во Реал Тайм, 2011. — 56 с. Коры выветривания и эпигенетические образования батского возраста, развивающиеся по каменноугольным породам в Московской области. Рассматриваются вопросы их происхождения, локализации и минералогии. Для литологов, минералогов, студентов геологических специальностей, любителей коллекционного...»

«А.С. Коростелев С.В. Залесов Г.А. Годовалов Электронный архив УГЛТУ МИНОБРНАУКИ РОССИИ ГОУ ВПО УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ А.С. Коростелев С.В. Залесов Г.А. Годовалов НЕДРЕВЕСНАЯ ПРОДУКЦИЯ ЛЕСА Учебник Издание второе, исправленное и дополненное Допущено УМО по образованию в области лесного дела в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям: 250201 Лесное хозяйство, 130302 Земельный кадастр и направлению 250100 Лесное дело...»

«Тамбов 2013 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ТАМБОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Г.Р. ДЕРЖАВИНА ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР ТГУ ИМЕНИ Г.Р. ДЕРЖАВИНА СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРИРОДНЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ СРЕД Материалы VI Международной заочной научно-практической конференции 14 октября 2013 года Тамбов 2013 УДК 577.4 (075.8) ББК 28.081 я73...»

«Москва – 2007 - 2010 ПРИВЕТСТВИЯ организаторам и участникам Олимпиады Обращение к участникам Олимпиады Ректора МГУ академика В.А.Садовничего (2007 г.) Дорогие друзья! Приветствую участников Первой Всероссийской Интернетолимпиады по нанотехнологиям! Развитие нанотехнологий в России, как и во всем мире, приобретает все большее значение. Возникновение нанотехнологий означает качественно новый скачок в философии получения практически важных веществ создание невидимых простым глазом сложных...»

«Проблемы образования в области химии и технологии растительного сырья ХИМИЯ ИЗОПРЕНОИДОВ. ГЛАВА 3. БИОСИНТЕЗ ИЗОПРЕНОИДОВ © В.В. Племенков Казанский медицинский университет, ул. Бутлерова, 49, Казань, 420012 (Россия) E-mail: plem-mu@mi.ru Мы продолжаем публикацию избранных глав новой книги В.В. Племенкова Химия изопреноидов. Вашему вниманию предлагается третья глава этого пособия. После того, как мы провели классификацию изопреноидов, и прежде чем осветить каждый класс этих природных соединений...»

«Лекарство, полученное от пчел – Монография по апитерапии ОГЛАВЛЕНИЕ 1. Апитерапия и ее компоненты 1.04. Прополис 1.04.01. Прополис и пчелиный рой 1.04.1.03. Химический состав прополиса 1.04.1.04. Физико-химические свойства прополиса 1.04.1.05. Компоненты и эффекты прополиса 1.04.1.05.01. Введение 1.04.1.05.02. Химические компоненты 1.04.1.05.03. Климатические условия 1.04.1.05.04. Медицинские эффекты 1.04.2. Применение прополиса в апитерапии 1.04.2.01. Основные свойства прополиса 1.04.2.02....»

«ЭКО ЛОГИЧЕСКИМИ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ ТРОПАМИ в тайны науки Экологический и научно-познавательный туризм в Пущине 2 От первого лица Дорогие друзья! Пущино – молодой город. Его история насчитывает чуть больше полувека. Но богато прошлое этого края, исчисляемое сотнями лет. В окрестностях города были обнаружены древние поселения вятичей X–XII веков. Недалеко от Пущина в XII–XVI веках располагался город-крепость Тешилов, защищавший южные рубежи государства. Сегодня Тешиловское городище, некогда служившее...»

«Владимир Генин КАК Я УМНОЖАЛ СКОРБЬ У меня не хватает электронов Из всего того богатства знаний, которыми меня щедро одарила советская школа, помню я лишь таблицу валентностей химических элементов и золотое правило жы-шы пиши с буквой и. Но, честно говоря, знал я это еще до того, как пошел в первый класс. Таблицу валентностей я запомнил только потому, что моя старшая сестра зубрила ее в своем седьмом, как что-то стихоподобное. Видно, меня влекло такое нетривиальное соединение высокой поэзии со...»

«Казанский государственный медицинский университет, 23-24 апреля 2012 г. 200 лет клиническому преподаванию медицины в Казани Оргкомитет выражает благодарность за помощь в проведении конференций: http://ldc-biomed.ru/, и лично главному врачу, Рызванову Азату Абдулхаковичу ООО Химмед-Поволжье Поставка химических реактивов и лабораторного оборудования http://www.chimmed.ru/ и лично генеральному директору Мифтаховой Елене Валентиновне и начальнику отдела биохимии Сычеву Константину Владимировичу...»






 
© 2013 www.knigi.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.