Основные описательные статистики

Основные статистики для описания переменных можно получить различными способами. Например, можно отметить несколько переменных и вызвать функцию View\Summary Statistics или выбрать в контекстном меню, вызванном нажатием правой кнопкой мыши на выбранной переменной, команду Summary statistics.

Пример 1. Откроем файл example1.gdt, выделим переменные X1 и X2. Получим основные описательные статистики для данных переменных: View\Summary Statistics. Окно результатов имеет следующий вид (рисунок А.1)

Рисунок А.1 - Основные описательные статистики переменных X1 и X2

В окне результатов представляются:

- среднее арифметическое (mean),

- медиана (median),

- минимальное (min) и максимальное (max) значения,

- среднеквадратическое отклонение (S.D.),

- коэффициент изменчивости (вариации) (C.V.= S.D./mean),

- коэффициент асимметрии (SKEW=центральный момент третьего порядка/ S.D.³) –

величина, характеризующая асимметрию распределения данной случайной величины (степень асимметричности плотности вероятности относительно оси, проходящей через ее центр тяжести)

Центральный момент третьего порядка определяется как математическое ожидание куба разности случайной величины (X1) и её математического ожидания.

- коэффициент концентрации (EXCSKURT=центральный момент четвёртого порядка/ S.D.⁴-3) - коэффициент эксцесса (kurtosis) выборки случайных данных X1 характеризует степень сглаженности плотности вероятности в окрестности главного максимума. Он показывает, насколько острую вершину имеет плотность вероятности по сравнению с нормальным распределением. Если коэффициент эксцесса больше нуля, то распределение имеет более острую вершину, чем распределение Гаусса, если меньше нуля, то более плоскую.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

(справочное)