ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА (ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ)
Целью предварительной обработки данных является:
- а) отсеивание грубых измерений;
- б) проверка соответствия распределения результатов измерения закону нормального распределения. Если эта гипотеза неприемлема, то следует определить, какому закону распределения соответствуют опытные данные и (если возможно) преобразовать это распределение к нормальному.
Алгоритм предварительной обработки экспериментальных данных будет показан на следующем примере (файл Эконометрика-01_ Описательная cmamucmuKa.xlsx). В этом файле каждый раздел работы выполняется на отдельном рабочем листе.
Использование файла позволяет получить полный объем результатов, необходимых для выполнения работы. Кроме того, он дает студентам возможность проверить правильность ввода необходимых формул. В ячейках, выделенных цветом, приводятся правильные результаты вычислений. Если студент при вводе формулы получит такой же ответ, то формула написана правильно.
Необходимо только помнить о том, что программа Excel работает с числами, содержащими 15 значащих цифр. На экране же показывается ограниченное количество разрядов (как правило, на 1-3 разряда больше, чем представлено в исходных данных). Поэтому, если в формулах указывать не конкретные числа, а адреса ячеек, их содержащие, то результаты должны совпадать с представленными на рабочих листах. Если же в формулах будут указываться конкретные числа (часто округленные), то результаты могут отличаться от приведенных.
Задание для описательной статистики
Было проведено измерение роста 56 студентов.
Результаты измерений.
|
183 |
175 |
167 |
179 |
176 |
169 |
178 |
289 |
169 |
166 |
|
172 |
179 |
174 |
176 |
188 |
178 |
172 |
176 |
167 |
166 |
|
176 |
182 |
178 |
172 |
185 |
183 |
175 |
174 |
180 |
168 |
|
176 |
169 |
170 |
179 |
171 |
178 |
173 |
177 |
174 |
170 |
|
178 |
176 |
178 |
176 |
180 |
176 |
185 |
184 |
171 |
180 |
|
170 |
169 |
174 |
177 |
183 |
171 |
Провести статистический анализ результатов наблюдений (доверительная вероятность равна 90%).
1. Вычислить необходимые выборочные характеристики.
- 2. Проверить наличие выбросов в серии.
- 3. Проверить нормальность распределения приведенных данных, используя понятие асимметрии и эксцесса, а также Хи-квадрат критерий.
- 4. Построить кумулятивную линию, гистограмму и полигон.
- 5. Если исходные данные не подчиняются нормальному закону распределения, то попытаться привести их к нормальному.
- 6. Рассчитать величину доверительного интервала по имеющимся экспериментальным данным.
