2015-05-10
3149
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОУ ВПО
Лабораторная работа №5
«Статистический анализ в Maple »
Вариант №7
Автор работы .: Калинин Иван Алексеевич
Руководитель работы: Бычков Андрей Александрович
Ростов-на-Дону
2011г.
Цель работы: изучить средства статистической обработки и анализа данных в среде Maple.
Задание 1.
Построить уравнение регрессии для заданных наборов статистических данных, у – расходы населения на коммунальные услуги, х – среднедушевой доход: линейное и представленное многочленом второго порядка. Построить графическое представление статистических данных и графики полученных уравнений регрессии. 
> 
> 
> 
> 
Сначала создаются функции f1, f2, f3, f4, представляющие собой регрессионные уравнения X и Y соответственно. Одна из них является интерполирующей прямой, а вторая – многочленом второго порядка, как того требует задание. Затем строятся два графика для обоих наборов данных. На этих графиках наглядно отображаются точки статистических данных, а также интерполянты.
|
|
|
Задание 2.
Создать массив из 100 случайных чисел и построить его графическое представление. Построить два типа гистограмм: столбиковой для 10 диапазонов данных и гистограммы 107 случайного числа с нормальным распределением.
Решение в Maple:
> 
>
> 
> 
> 
> 
> 
> 
> 
> 
В данной лабораторной работе сначала создаются два массива из 100 случайных чисел так, что случайными являются как координаты X, так и Y точек. Затем этот массив строится теми же методами, которыми были построены графики в предыдущем задании.
Для гистограммы первого типа создаётся массив из 10 точек, заданных координатами в декартовом пространстве. Далее этот массив строится при помощи функции histogram построения гистограммы в среде Maple.
Аналогичный массив генерируется при построении следующей гистограммы с той лишь разницей, что число элементов в нём равно 107 и они сгенерированы случайно по закону нормального распределения. Это достигается путём указания в атрибутах функции stats параметров random (случайная выборка) и normal (распределение нормального закона). Далее по выведенным данным строится гистограмма.
Вывод: научились использовать средства статистического анализа и обработки данных, интегрированные в среду математической разработки Maple.
Имеются следующие подпакеты:
- anova — вариационный анализ;
- describe — функции распределения вероятности;
- fit — регрессионный анализ;
- random — генерация случайных чисел с различными законами распределения;
- statevalf — вычисление статистических функций и получение оценок для массивов данных;
- statplots — построение графиков статистических функций;
- transform — функции преобразования данных.
|
|
|
