Статистический анализ. стат анализ. 1 статистический анализ случайных величин статистический анализ одномерной последовательности случайных величин Цель работы

• Название: 1 статистический анализ случайных величин статистический анализ одномерной последовательности случайных величин Цель работы
• Анкор: Статистический анализ
• Дата: 12.04.2023
• Размер: 489.36 Kb.
• Имя файла: стат анализ.docx
• Тип: Документы; #1057661
• страница: 2 из 3

2.1 Статистический анализ двумерной последовательности случайных величин

Цель работы. Освоить компетенции выполнения статистического анализа двумерных данных, выявить зависимость (связь) между случайными величинами.

2.1.1 Исходные данные
В качестве исходных данных принято двух последовательных случайных величин :

первая – (дать название)_____________________________________;

вторая - (дать название)_____________________________________.
Исходные данные представлены в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Исходные данные

Название (обозначение) 1 случайной величины	Название (обозначение) 2 случайной величины 2		Название (обозначение) 1 случайной величины	Название (обозначение) 2 случайной величины

Примем:

в качестве аргумента X_i - __________________________;

в качестве функции Y_i - __________________________.
Взаимосвязь между двумя случайными величинами может быть оценена следующими методами:

1. 
   Визуальный метод
   
2. 
   Корреляционный анализ
   
3. 
   Регрессионный анализ
   

2. 
   Визуальный анализ
   

Визуальный метод – (дать определение) _______________________.
По данным таблицы 2.1 построен точечный график (рис. 2.1).


Рисунок 2.1 – Точечный график
Вывод: _______________________________________________

3. 
   Корреляционный анализ
   

Корреляционная зависимость – (дать определение).

Корреляционный анализ выполнен с помощью пакета «Анализ данных» программы Excel, результаты которого показаны в таблице 2.2.
Таблица 2.1 - Результаты корреляционного анализа

	Наименование первой характеристики, X	Наименование первой характеристики, Y
Наименование первой характеристики, X
Наименование первой характеристики, Y

Вывод: _________________________________________________

3. 
   Регрессионный анализ
   

Регрессионный анализ – (дать определение).

Регрессионный анализ заданных последовательностей выполнен с помощью режима Регрессия пакета «Анализ данных» программы MS Excel. Сгенерируются результаты по регрессионной статистике, представленные в таблице 2.3.
Таблица 2.3- Результаты регрессионного анализа

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R
R-квадрат
Нормированный R-квадрат
Стандартная ошибка
Наблюдения
Дисперсионный анализ
	df			SS	MS		F		Значимость F
Регрессия
Остаток
Итого

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение
Переменная X 1

Рассчитанные в таблицах характеристики представляют собой: (Дать описание приведенных в таблицах характеристик).

Построение регрессионных моделей выполнено с помощью команды «Построение линии тренда» программы Excel.

На нижеприведенных рисунках (рис. 2.2 - 2.6 показаны различные регрессионные модели, описывающие связь между двумя заданными последовательностями случайных величин.


Рисунок 2.2 – Экспоненциальная модель


Рисунок 2.3 – Линейная модель


Рисунок 2.4 – Логарифмическая модель


Рисунок 2.5 – Полиномиальная модель


Рисунок 2.6 – Полиномиальная модель
В таблице 2.4 показаны сводные данные по всем построенным моделям.
Таблица 2.4 - Сводные данные построенных регрессионных моделей

№ п/п	Наименование модели	Вид модели	Величина достоверности детерминации
1
2
3
4
5

Вывод: _______________________________________________