2. В главном меню выбрать раздел Describe, ЛМ, в появившемся окне – Distributions, ЛМ, затем – Distribution Fitting (Uncensored Data), ЛМ.
В появившемся окне «Distribution Fitting (Uncensored Data)» слева указаны имена переменных, записанных в данном файле. Необходимо имя исследуемой переменной указать в правом верхнем разделе «Data». Для этого в активированном состоянии окна «Data» (которое отмечается чёрным треугольником у заголовка окна) в левом окне экрана с помощью курсора выбрать имя исследуемой переменной, ЛМ2. Нажать «Ok» или <Enter>.
3. В четырёх появившихся окнах экрана отображены результаты исследования указанной переменной. При этом автоматически проверяется гипотеза о нормальном распределении изучаемой случайной величины.
В левом верхнем окне «Analysis Summary» указаны
– имя исследуемой переменной (Data Variable);
– объём выборки, её минимальное и максимальное значения;
– оценки параметров нормального закона распределения (mean – среднее, и standard deviation – среднее квадратическое отклонение), вычисленные на основании выборочных данных.
В правом верхнем окне экрана «Density Trace for…» изображён сглаженный полигон распределения изучаемой переменной.
В правом нижнем окне экрана «Histogram for…» приведена гистограмма распределения изучаемой переменной с нанесённой на неё кривой распределения предполагаемого закона.
Для изменения параметров построения гистограммы, расположить курсор в зоне данного окна («Histogram for…»), ПМ, в появившемся контекстном меню выбрать Pane Options. Изменить параметры построения гистограммы: Number of classes – число интервалов разбиения; Lower limit, Upper limit – соответственно, нижний и верхний пределы интервалов разбиения, «Ok».
В левом нижнем окне экрана «Goodness-of-Fit Tests for…» приведена расчётная таблица критерия c2 Пирсона для проверки гипотезы о нормальном законе распределения изучаемой случайной величины. Под таблицей указаны:
– выборочное значение критерия c2 (Chi-square);
– число степеней свободы (d. f.);
– соответствующий этим значениям уровень доверительной вероятности P совершения ошибки первого рода (P-Value).
Можно считать, что проверяемая гипотеза не противоречит экспериментальным данным, если значение доверительной вероятности P больше выбранного уровня значимости a.
Для проверки гипотезы о каком-любом другом законе распределения изучаемой переменной, разместив курсор в зоне окна, нажать правую кнопку «мыши», в появившемся меню выбрать Analysis Options, ЛМ, в окне «Probability Distribution Options» выбрать название предполагаемого закона распределения.
В результате:
– в левом верхнем окне экрана «Analysis Summary» будут отражены оценки параметров указанного закона распределения;
– в окне «Goodness-of-Fit Tests for…» будет приведена расчётная таблица применения критерия;
– в окне «Histogram for…» будет изображена кривая соответствующего распределения.
Замечание. В данной версии пакета разбиение массива данных на интервалы для вычисления значения критерия производится автоматически, исходя из требования равновероятного попадания значений изучаемой случайной величины в каждый из интервалов.
Для использования других статистических критериев проверки гипотезы о виде закона распределения изучаемой переменной нужно, находясь в окне «Goodness-of-Fit Tests for…», ПМ, в появившемся меню выбрать Pane Options, ЛМ, в окне «Goodness-of-Fit Tests for…» указать названия необходимых критериев.
1. Выберите в главном меню «File».
2. В подменю выберите «Open» - «Open Data file».
3. В открывшемся окне «Open Data file» найдите нужную папку и нужный файл и откройте файл.
4. В главном меню выберите «Plot», а в подменю «Scatterplots» «X‑Y plot».
5. В окне «X‑Y plot» заполните поля «Y» – имя зависимой переменной и «X» – имя независимой переменной и нажмите «Ok».
6. На правой странице экрана вы получили корреляционное поле исследуемых вами переменных.
7. Для вывода графика на печать подготовьте принтер и в главном меню выберите «File», а в подменю – «Print».
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.