Теоретические сведения

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ

СВОДКА И ГРУППИРОВКА ДАННЫХ

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2

Instation

Язык выбирается в приложении ПО Instation. Войдите в систему с правами доступа супервизора, и нажмите на кнопку Instation Configuration. Выберите вкладку Language. Отобразиться список доступных языков. Выберите необходимый язык и нажмите OK. Затем для завершения новой языковой установки, перезапустите приложение Instation SpeedGuard ™.

15. Минимальные Системные требования

Компьютер	IBM совместимый PC
Процессор	Pentium III 1.0 ГГц реком. / Pentium II 350 мин.
Память	256 Мб реком. / 128 Мб мин.
Дисководы	10 Гб Жесткий диск, 3Ѕ Флоппи-дисковод, 20+ Speed CD-ROM Drive, CD-RW Drive (для копирования данных).
Экран	SVGA: 1024 x 768 с 64K Видеокарта (True Colour 24bit).
ОС	Windows XP
Соединение	COM порт: 1 x 9 Way послед. порт D-типа.
Монитор	17” реком. / 15” мин.
Принтер	Epson 895 или подобный (реком.)

16. Конфигурация Документа

Детали Документа

Название	SpeedGuard Instation Operators Manual
Расположение электронной копии	Сервер: Visual SourceSafe Имя файла: SpeedGuardInstation Operators Manual.doc Формат: Microsoft Word
Change Authority

Управление Версиями

Версия	Детали
1.0	Первый проект
1.5	Издан в июне 2005 г.
1.6	Изменения в экранах программы просмотра (Viewer screens). Изменено название документа электронной копии на SpeedGuard Instation Operators Manual (From SpeedGuard (Instation User Guide) 22 июня 2006 г. Steve Broome

Целью работы является изучение принципов обработки статистических данных средствами Microsoft Excel и способов представления результатов в статистических таблицах и на графиках.

Задачами работы является:

− закрепление навыков формирования и заполнения таблиц с использованием встроенных формул;

− овладение методикой группировки данных и вычисления основных показателей вариации;

− приобретение навыков построения статистических графиков.

Для изучения формы эмпирического распределения проводят группировку данных. Результаты группировки представляют в виде таблиц и графиков.

Аналитическая группировка данных предназначена для анализа корреляционной взаимосвязи. Такая группировка заключается в разбиении диапазона возможных значений на интервалы и подсчете итогов по каждой группе.

Можно использовать следующие правила группирования:

− границы интервалов должны быть круглыми числами (например, 10-20, 70-80, 120-150 и т.п.);

− интервалы должны иметь одинаковую ширину (например: <100, 100-120, 120-140, 140-160, >160). При этом ширина первого и последнего интервалов принимается равной остальным;

− рекомендуемое количество интервалов должно быть на порядок меньше объема выборки;

− желательно избегать появления пустых и малочисленных интервалов.

Для каждого из интервалов необходимо вычислить следующие показатели:

− n_i – частота (количество элементов выборки, попадающих вданный интервал);

− n_i % – относительная частота, частость (доля числа элементов вданном интервале от объема выборки);

− K_i % – накопленная частота (сумма частостей текущегоинтервала и всех предыдущих).

Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Измерение вариации, выяснение ее причины, выявление влияния отдельных факторов дает важную информацию (например, о продолжительности жизни людей, доходах и расходах населения, финансовом положении предприятия и т.п.) для принятия научно обоснованных управленческих решений.

Вариация – это различие в значениях какого-либо признака уразных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Вариация возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае.

К основным показателям вариации относятся: размах вариации, объем выборки, медиана, мода, среднее, дисперсия и т.д. (см. табл.1.1).

Любая случайная величина имеет функцию распределения - зависимость плотности вероятности от значения случайной величины. Для нормального распределения (распределения Гаусса) функция распределения имеет следующий вид:

					−(x − µ )^2
p (x) =				e 2 σ ^2 ,
σ		2 π

где µ – математическое ожидание, σ – стандартное отклонение. Стандартным нормальным распределением называется нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и стандартным отклонением 1.

График функции плотности распределения вероятностей и интегральной функции распределения представлен на рис. 1.1. и 1.2.

Рис. 1.1. График функции плотности распределения

Рис. 1.2. Интегральная функция распределения

Непрерывная случайная величина имеет равномерное распределение на отрезке [ a, b ], если на этом отрезке плотностьраспределения случайной величины постоянна, а вне его равна нулю.

Постоянная величина С может быть определена из условия равенства единице площади, ограниченной кривой распределения. Плотность равномерного распределения представлена на рис. 1.3.

Рис.1.3. Плотность равномерного распределенияФункция нормального распределения F (x) на отрезке [ a, b ] равна

Дата добавления: 2014-12-23