Матричные операции (операции над всеми переменными)

Эти операции производятся над всем содержимым электронной таблицы.

1. Транспонирование. В результате транспонирования матрицы данных в электронной таблице строки становятся столбцами, а столбцы — строками.

Задание 8. Транспонировать следующую матрицу:

х1 х2 х3

1 2 3

1 2 4

1 2 5

Анализ пропущенных значений.

Даже в прекрасно организованных и проведенных экспериментах некоторые наблюдения могут быть зарегистрированы неверно или не зарегистрированы совсем. Например, экспериментальное животное может умереть, пациент — не придти на назначенный прием, очередной препарат - оказаться испорченным, а регистрирующий прибор — отказать.

Замена пропущенных значений может быть произведена двумя возможными методами: замена каждого пропущенного значения средним значением, вычисленным для соответствующей переменной или замена регрессионнымизначениями.

Второй метод обеспечивает более корректную и дифференцированную замену. В соответствии с этим методом для каждой анализируемой переменной, содержащей пропyщенные значения выбирается парная переменная по условию максимума коэффициента корреляции. Затем по парной переменной вычисляется линейная регрессия. Все пропущенные значения заменяются регрессионными. Однако если парная переменная также содержит пропущенное значение, то замена производится по методу средних.

Ввод пропущенных значений в электронную таблицу производится посредством набора любого нечислового значения.

При выполнении данной операции в экранную страницу результатов [Rez] выдается таб­лица пропущенных значений. По этой таблице можно визуально оценить характер распределения пропущенных элементов в матрице данных.

Задание 9. Ввести следующую матрицу:

x1 x2 x3 x4

1 44 -2 3

m 48 m 9

2 51 0 7

8 m 44 -5

m 35 m 2

5 33 2 m

5 32 1 -3

8 -1 0 1

Произвести замену пропущенных значений (m) по методу средних и по методу регрессии, сравнить полученные результаты.

Ответ:

Метод средних

1 44 -2 3

4.8333333 48 7.5 9

2 51 0 7

8 34.571429 44 -5

4.8333333 35 7.5 2

5 33 2 2

5 32 1 -3

8 -1 0 1

Метод регрессии

1 44 -2 3

2.1196388 48 -0.0214695 9

2 51 0 7

8 6.53 44 -5

3.7890645 35 0.1562574 2

5 33 2 1.6703157

5 32 1 -3

80 1