2014-02-03
931
Практическое № 4
Предварительный анализ - многомерных данных
Практическое № 3
Предварительный анализ - одномерных признаков
Практическое № 2
1. Смоделировать данные по схеме:
X1, X2 - случайные числа (функция СЛЧИС)
X3 - равномерное распределение с параметрами (a,b) - получить путём преобразования случайных чисел (a=5,b=15).
X4, X5 - стандартное нормальное распределение получить путём преобразования случайных чисел.
X6,X7 - нормальное распределение с параметрами (m1,s1), (m2,s2).
Среднее признака X6 m1=5, стандартное отклонение признака X6 s1=2.
Среднее признака X7m2=15, стандартное отклонение признака X7 s2=4
X8 - нормальное распределение с параметрами (m3,s3) получить с помощью генератора EXCEL.
Среднее признака X7 m3=10, стандартное отклонение признака X8 s3=3.
2. По таблице данных рассчитать параметры признаков при пяти интервалах:
- среднее значение;
- дисперсию;
- среднеквадратичное отклонение;
- минимальное значение;
- максимальное значение;
- нижнюю границу диапазона;
|
|
|
- верхнюю границу диапазона;
- ширину диапазона значений признака;
- шаг по интервалу;
- дельта.
3. Рассчитать границы интервалов диапазона значений признаков.
4. Рассчитать абсолютные частотные ряды признаков.
5. Рассчитать относительные частотные ряды признаков
6. Построить гистограммы всех признаков, используя мастер диаграмм.
7. Построить одну из гистограмм с помощью программы "Гистограмма" пакета "Анализ данных".
1. Рассчитать коэффициенты ковариации и корреляции признаков X5,X6, используя расчетные формулы.
2. Рассчитать коэффициенты ковариации и корреляции признаков X7,X8, используя расчетные формулы.
3. Рассчитать ковариационные матрицы признаков X1-X8, используя программу пакета анализа.
4. Рассчитать корреляционные матрицы признаков X1-X8, используя программу пакета анализа.
5. Построить диаграмму рассеивания признаков X1,X2.
6. Построить диаграмму рассеивания признаков X4,X5.
7. Построить диаграмму рассеивания признаков X2,X6.
8. Построить диаграмму рассеивания признаков по классифицированным данным:
- первый класс составляют признаки X5,X6;
- второй класс составляют признаки X7,X8.
1. Смоделировать данные методом неравномерной рулетки по данным, приведенным в таблице.
| Параметры частотного ряда | Номер интервала | |||||
| Границы интервалов | 1,5 | 1,62 | 1,74 | 1,86 | 1,98 | 2,1 |
| Относительные частоты | 0,3 | 0,35 | 0,27 | 0,06 | 0,02 | |
| Середины интервалов | 1,56 | 1,68 | 1,8 | 1,92 | 2,04 | |
| Границы интервалов (текст) | 1,50÷1,62 | 1,62÷1,74 | 1,74÷1,86 | 1,86÷1,98 | 1,98÷2,1 |
2. Смоделировать те же данные с помощью программы генерации случайных чисел (дискретное распределение)
|
|
|
3. Построить гистограммы:
- по исходным данным таблицы;
- по данным, полученным методом неравномерной рулетки;
- по данным, полученным с помощью программы генерации случайных чисел (дискретное распределение).
4. Сравнить исходную диаграмму с гистограммами модельных данных.
