Vieno kintamojo statistinė analizė su STATGRAPHICS programa


Statistikos kursinis darbas.

Įvadas. Sklaidos diagrama. Aprašomoji statistika. Stačiakampio diagrama. Dažnio histograma. Kamieno ir lapų diagrama. Procentilės. Kvantilių diagrama. Normaliojo tikimybinio skirstinio diagrama. Pasitikėjimo intervalai. Hipotezių tikrinimas. Tankio funkcija.


Norint įsitikinti ar tiriama visuma vienarūšė, ar joje yra netipinių stebinių, tikslinga pasinaudoti stačiakampe diagrama. Būtent šios diagramos pagalba galime nustatyti, ar yra stebinių, kuriuos reikėtų pašalinti iš analizuojamo tyrimo. Šiuo atveju, už stačiakampio „ūsų“ ribos nei dešinėje, nei kairėje, nematome jokių ženklų, tai reiškia, jog tyrime nėra anomalijų, kurias reikėtų pašalinti. Kitu atveju, jeigu tyrime kairėje ar dešinėje būtų matyti ženklai (figūrėlės), tamsi figūrėlė reikštų griežtą anomalija, o šviesesnė – negriežta anomalija. Griežta anomalija pažymėti savivaldybės duomenys būtų netipiški, geriausias sprendimas būtų pašalinti tą savivaldybę iš tolimesnio tyrimo.

Stebinių skaičius lygus 58, mažiausia reikšmė lygi 7,1 vidutiniam natūralus gimusiųjų gyventojų judėjimui savivaldybėse o didžiausia reikšmė lygi 13,2 vidutiniam natūralus gimusiųjų gyventojų judėjimui savivaldybėse.

Bandymo metu reikia apibrėžti sąlygų aibę. Tai gali būti temperatūros arba pH dydžio svyravimai. Paprastai tyrimo eigai pasirenkama laiko intervalai ( sekundžių, dienų ar netgi metų) seriją. Tai nepriklausomi kintamieji, kurie visada turi būti horizontaliose ašyse (X ašis arba abscisė). Tyrimo rezultatas yra nepriklausomas dydis, įvertinamas kaip priklausomas kintamasis (stebimo eksperimento dalis), tai visada žymima vertikalioje ašyje (Y ašis ar ordinatė).

Didžiąją dalį statistinių skaičiavimų galima suskirstyti į tris grupes: centrinės tendencijos matai, sklaidos ir kitimo matai, formos matai. Šiuo atveju, asimetrijos koeficientas lygus 0,147074. Tokiu atveju duomenims būdingas dešiniašonis esminis skirstinys. Vidurkis – 10,0466, o mediana – 10,05, moda – 10,3.

Stačiakampė diagrama tai tiriamųjų duomenų analizės priemonė, kuri vaizduoja centrinę duomenų aibės dalį, jos asimetriškumą, amplitudę ir bet kuriuos netipinius stebėjimus. Stačiakampė diagrama dažniausiai naudojama lyginant duomenų aibes. Horizontalioje ašyje žymimi visi duomenys, vertikalioje ašyje žymime duomenų aibės medianą. Stačiakampio kraštai stačiakampėje diagramoje yra dvi horizontalios linijos – apatinė ašis ir viršutinė ašis. Apatinė ašis – tai visų stebėjimų mediana, esanti žemiau už visos duomenų aibės medianą. Viršutinė ašis – visų stebėjimų mediana, esanti aukščiau už visos duomenų aibės medianą. Stačiakampis, apribotas ašių, apima apytiksliai pusę duomenų aibės stebėjimų. Anomali reikšmė yra kiekvienas stebėjimas, esantis už stačiakampio ribų atstumu.

Bespalvės „dėžutės“ esančios už „dėžutės“ ribų rodo didžiausią bei mažiausią arba negriežtą anomaliją arba griežtą anomaliją. Negriežtos anomalijos yra su šviesiu viduriu griežtos su tamsiu. Šiuo atveju anomalijų nėra.

Šiuo atveju išpjova kinta nuo 9,6 iki 10,6. Tai rodo galimą Lietuvos Respublikos vidutinis natūralus gimusiųjų gyventojų judėjimas savivaldybėse skaičiaus 2015 m. paklaidą, darant prielaidą, kad duomenys yra atsitiktiniai.

  • Statistika Kursiniai darbai
  • 2017 m.
  • Lietuvių
  • Danielė
  • 25 puslapiai (2980 žodžių)
  • Universitetas
  • Statistikos kursiniai darbai
  • Microsoft Word 537 KB
  • Vieno kintamojo statistinė analizė su STATGRAPHICS programa
    10 - 3 balsai (-ų)
Vieno kintamojo statistinė analizė su STATGRAPHICS programa. (2017 m. Balandžio 03 d.). http://www.mokslobaze.lt/vieno-kintamojo-statistine-analize-su-statgraphics-programa.html Peržiūrėta 2017 m. Gruodžio 18 d. 09:12