Сравнительный анализ объектов и факторных эффектов

Страницы работы

13 страниц (Word-файл)

Содержание работы

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

КАФЕДРА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Лабораторная работа №1

по дисциплине

«Интеллектуальные системы»

Сравнительный анализ объектов и факторных  эффектов

Группа:

АПМ-09

Выполнил студент:

Дядичкин Р.В.

Преподаватель:

Швайкова И.Н.

Новосибирск, 2009


Содержание

Содержание. 2

Цель работы. 3

Задание. 3

Ход работы. 4

Импорт данных. 4

Вычисление описательных статистик. 4

Критерии нормальности. 8

Проверка гипотез о равенстве средних для нормальных распределений (t-критерий) 9

Непараметрическая статистика и подгонка распределения. 10

Критерий знаков. 10

Критерий Вилкоксона. 11

Выводы. 13


Цель работы

Познакомиться и приобрести опыт решения  задачи сравнения объектов и факторных  эффектов по результатам наблюдений методами математической статистики и средствами визуализации данных.

Задание

Познакомиться  на   тестовых примерах использования  специализированного пакета статистического анализа с постановкой и способами решения основных задач сравнения объектов, анализа факторных  эффектов и создания регрессионных моделей по экспериментальным данным. Необходимо проанализировать предложенные (или самостоятельно выбранные)  данные и дать результатам анализа содержательную интерпретацию.


Ход работы

Импорт данных

В результате импорта данных из Excel-файла в формат файла Statistica была сформирована таблица, показывающая распределение средней температуры в Барнауле за 2001-2002 год. (см. Workspace таблица «2001-2002 год»).

Вычисление описательных статистик

С среде Statistica были вычислены описательные статистики для каждого месяца наблюдения. Результаты представлены в табл.1

Таблица 1 Числовые статистические характеристики

Среднее

Медиана

Минимум

Максимум

Станд.отклонение

Симметрия

Эксцесс

1

-18,0223

-15,3200

-42,9100

-3,99000

10,49711

-1,07185

0,452883

2

-13,4686

-11,3350

-31,9600

-1,88000

9,250295

-0,592854

-0,747085

3

-3,21161

-0,200000

-20,5800

6,410000

7,518214

-0,845797

-0,117776

4

3,395667

2,650000

-7,77000

12,57000

5,206322

-0,132979

-0,366790

5

16,68452

18,36000

4,050000

25,23000

5,933591

-0,476972

-0,808535

6

18,50433

18,72000

12,60000

23,77000

2,877416

-0,167668

-0,743246

7

17,70161

16,78000

13,30000

23,55000

2,844982

0,597658

-0,648977

8

18,67323

18,21000

14,39000

25,09000

2,475455

0,809293

0,730573

9

11,07433

12,09500

2,950000

18,00000

3,888692

-0,197623

-0,654679

10

2,784516

2,510000

-6,78000

13,26000

5,324848

0,045851

-0,306622

11

-1,01414

0,160000

-20,2600

8,900000

7,749019

-1,06330

0,730834

12

-15,7677

-14,9700

-36,0800

-3,13000

8,893879

-0,475966

-0,317700

13

-6,17710

-6,53000

-17,3300

1,730000

4,669076

-0,183946

0,155767

14

-6,61036

-6,00500

-20,1200

2,130000

5,079658

-0,610020

0,553176

15

-0,547742

-0,430000

-7,47000

3,820000

3,210110

-0,609981

-0,555923

16

2,749667

3,670000

-11,8300

13,18000

6,564097

-0,615171

-0,201869

17

14,35516

14,61000

4,230000

23,72000

4,743069

-0,177180

-0,381384

18

17,70400

18,40000

11,55000

21,26000

2,574312

-0,633736

-0,488532

19

18,33226

18,12000

14,44000

26,59000

2,497237

1,252880

2,759233

20

17,80032

18,40000

11,60000

27,75000

4,299410

0,314952

-0,424198

21

12,80100

13,79000

2,920000

20,54000

4,685878

-0,281231

-0,596066

22

1,956774

3,150000

-9,00000

10,15000

4,801101

-0,240884

-0,743195

23

-2,76533

-2,55000

-15,1800

4,580000

4,658720

-0,636424

0,617802

24

-18,6029

-18,8900

-29,7800

-3,24000

6,994123

0,218094

-0,609189

Из анализа таблицы можно сделать некоторые выводы о законах распределения средних температур. Например, анализируя такую статистику, как «эксцесс» можно определить месяца, соответствующие нормальному закону, так как эксцесс нормального распределения равен 0. В данном случае для преобладающего количества месяцев сложно говорить о нормальности законов распределения. В качестве верхней границы для принятия гипотезы о нормальности закона возьмем значение модуля этой статистики «эксцесс» равное 0,5. То же самое можно сказать и про статистику «симметрия» - нормальный закон абсолютно симметричен. В данном случае, можно говорить о смещённости центров масс распределений исследуемых величин. Можно выделить 2 месяца: ноябрь 2001 года и июль 2002 года, как месяцы, в которых числовые статистические характеристики более всего указывают на ненормальность законов распределения средних температур в Барнауле в эти месяцы. Месяца с предположительно нормальным законов распределения помечены в таблицы зеленым цветом.

Также для каждого месяца были построены гистограммы, с наложенной на них нормальной кривой (рис.1-24)

  

Рис. 1-3 Гистограмма (январь-март 2001г.)

  

Рис. 3-6 Гистограмма (апрель-июнь 2001г.)

 

Рис. 7-9 Гистограмма (июль-сентябрь 2001г.)

  

Рис. 10-12 Гистограмма (октябрь-декабрь 2001г.)

  

Рис. 13-15 Гистограмма (январь-март 2002г.)

  

Рис. 16-18 Гистограмма (апрель-июнь 2002г.)

  

Рис. 19-21 Гистограмма (июль-сентябрь 2002г.)

  

Рис. 22-24 Гистограмма (октябрь-декабрь 2002г.)

Из визуального анализа гистограмм также можно сделать вывода относительно нормальности законов распределения средней температуры по месяцам. Для некоторых месяцев можно увидеть, что распределение бимодально (имеет 2 пика), это может быть связано с влияние целого комплекса факторов на такой показатель, как температура (например, влажность воздуха, скорость и направление ветра и т.д.).

Похожие материалы

Информация о работе