Компьютерный практикум в пакете Statistica: Учебно-методическое пособие

Ф едерал ь ное аг е нт с т во по образованию В ороне ж с к ий г ос ударс т ве нны й универс ит е т

К ОМ ПЬЮ ТЕ РНЫ Й ПРАК ТИ К УМ в пак е т е STATISTICA Уче бно-ме т одиче с к ое пос обие С пеци а ль н о ст ь 010101 (010100) – М а т ем а т и ка

В ороне ж 2005

2

У т верж д ен о н а у чн о-м етод ическим советом м а т ем а т ического ф а ку льт ет а 28 ф евра ля 2005 год а П ротокол № 6

С ост а вит ели: Ба ркова Л.Н., Тка чева С .А .

У чебн о-м ет од ическое п особие п од готовлен о н а ка ф ед ре у ра вн ен ий в ча ст н ых п роизвод н ых и т еории вероя т н ост ей м а т ем а т ического ф а ку льт ет а Ворон еж ского госу д а рст вен н ого у н иверсит ет а Реком ен д у ет ся д ля ст у д ен т ов 3 ку рса д н евн ого и 5 ку рса вечерн его отд елен ий м а т ем а т ического ф а ку льт ет а

П особие, н а п иса н н ое в соот вет ст вии с п рогра м м ой ку рса «М а т ем а т ическа я ст а т ист ика » д ля ст у д ен т ов 3 ку рса д н евн ого и 5 ку рса вечерн его от д елен ий м а т ем а т ического ф а ку льт ет а , сод ерж ит кра т кие т еорет ические свед ен ия , а т а кж е а лгорит м ы реа лиза ции решен ий за д а ч в п а кет е STATISTICA

3

Ла бора торн а я ра бот а 1 В ве дение в с ис т е му STATISTICA С ист ем а STATISTICA п ред ст а вля ет собой ин т егрирова н н у ю сист ем у ст а т ист ического а н а лиза и обра бот ки д а н н ых. О н а сост оит из 5 ком п он ен тов: 1) э лект рон н ых т а блицд ля ввод а и за д а н ия исход н ых д а н н ых, а т а кж е сп ециа льн ых т а блиц д ля вывод а резу льт а тов ст а т ист ического а н а лиза ; 2) гра ф ической сист ем ы визу а лиза ции д а н н ых и резу льт а т ов ст а т ист ического а н а лиза ; 3) н а бора ст а т ист ических м од у лей , в кот орых собра н ы гру п п ы логически свя за н н ых м еж д у собой ст а т ист ических п роцед у р; 4) сп ециа льн ого ин ст ру м ен т а рия д ля п од гот овки отчетов; 5) встроен н ых я зыков п рогра м м ирова н ия , п озволя ющ их ра сширит ь ст а н д а рт н ые возм ож н ост и сист ем ы. В любом кон крет н ом м од у ле м ож н о вып олн ит ь оп ред елен н ый сп особ ст а т ист ической обра ботки, н е обра щ а я сь к п роцед у ра м д ру гих м од у лей . П ереключа т ься м еж д у м од у ля м и м ож н о ка к м еж д у обычн ым и Windowsп рилож ен ия м и, выбира я их н а п а н ели п ереключа т елей м од у лей щ елчком м ыши. Гра ф ические возм ож н ост и д ост у п н ы в любом ст а т ист ическом м од у ле н а любом ша ге а н а лиза . О т кры т и е, х ра нени е и STATISTICA

созда ни е ф а йлов

да нны х

в

си ст ем е

З а п у ст ит ь сист ем у STATISTICA м ож н о с п ом ощ ью кн оп ки П уск и выбора в м ен ю ку рсором м ыши ком а н д ы П рогра м м ы . В п оя вившем ся м ен ю выбра т ь STATISTICA. П оя вит ся п ереключа т ель м од у лей систем ы. Выберем в н ем м од у ль Basic Statistics and Tables (О снов ны е ст а т и ст и ки и т а бли цы ) и д ва ж д ы щ елкн у т ь (кликн у т ь) левой кн оп кой м ыши. П осле э т ого н а э кра н е ком п ьют ера п оя вит ся Ст а рт ов а я па нель м одуля. О т ка за т ься от п ред ла га ем ого сервиса у слу г м ож н о, н а ж а в CANCEL. С т а ртова я п а н ель исчезн ет , открыв Ра бочее О кно сист ем ы STATISTICA. Ра бочее О кно сист ем ы STATISTICA. И м еет след у ющ у ю ст ру кт у ру : 1. Верхн ий за головок в ра бочем окн е STATISTICA я вля ет ся н а зва н ием за п у щ ен н ого м од у ля , н а п рим ер, Basic Statistics and Tables(О снов ны е ст а т и ст и ки и т а бли цы ). Д а лее: ст рока м ен ю, п а н ель ин стру м ен т ов, ра боча я обла ст ь. В ра бочу ю обла ст ь вывод я тся все д оку м ен т ы сист ем ы, которые п олу ча ют ся в п роцессе а н а лиза .

4

2. М ен ю за н им а ет вт ору ю ст року осн овн ого окн а м од у ля и сод ерж ит в себе сист ем у вып а д а ющ их м ен ю. Ря д п у н ктов м ен ю, т а ких ка к File(Ф а йл), Edit(П ра в ка ). Vew(Ви д), Windows(О кно), Help(Спра в ка ), ст а н д а рт ен д ля Windows. П у н кт Analysis(Ана ли з) сп ециф ичен д ля STATISTICA. О н п озволя ет сред и п рочих у слу г вызва ть ст а рт ову ю п а н ель (Startup Panel) м од у ля , н а ход я сь в э т ом м од у ле.

5

Ра зм ер т а блицы п о у м олча н ию п рин я т 10*10 (10 п ерем ен н ых с им ен а м и VAR1, VAR2, VAR3 ,… , VAR10 и 10 п рон у м ерова н н ых слу ча ев). Ра зм ер т а блицы (число ст рок и ст олбцов) м ож н о у величива т ь и у м ен ьша т ь. Ч исло ст олбцов регу лиру ет ся кн оп кой Vars(П ерем енны е). П осле н а ж а т ия кн оп ки Vars н а п а н ели ин ст ру м ен тов в вып а д а ющ ем м ен ю выбира ют од н у из ком а н д : Delete Variable(уда ли т ь перем енны е) или Add Variable(Доба в и т ь перем енны е). А н а логичн о регу лиру ет ся кн оп кой Cases(Случа и ) число слу ча ев. М ож н о за д а ва т ь за головок т а блицы, им ен а п ерем ен н ых и слу ча ев. В ка чест ве им ен слу ча ев м ож н о исп ользова т ь либо числа , либо т екст, либо д а т у . С вой ст ва п ерем ен н ой (им я , ф орм а т , код п роп у щ ен н ых зн а чен ий , м етка , ф орм у ла д ля вычислен ия или свя зь) н а зыва ют специ ф и ка ци ей п ерем ен н ой и у ст а н а влива ют с п ом ощ ью ком а н д ы All Specs(Все специ ф и ка ци и ) или Current Specs(Текущ и е специ ф и ка ци и ). Э т и ком а н д ы д ост у п н ы п осле н а ж а т ия кн оп ки Vars(П ерем енны е) н а п а н ели ин ст ру м ен т ов или п ра вой кн оп ки м ыши. П ерем ен н ые и слу ча и м ож н о т а кж е коп ирова т ь (Copy), у д а ля т ь (Delete) и п р. Вып олн ен ие за д а н ий в п а кет е STATISTICA П ри м ер 1. С озд а ть ф а й л Gemat.sta 6v*15c с резу льта т а м и возд ей ст вия лека рст ва «ка п т оп рил» н а кровя н ое д а влен ие. И сход н ые д а н н ые сод ерж а т ся в та блице. Та блица . К ровя н ое д а влен ие (в м м . рт у т н ого ст олба ) д о и п осле п рием а ка п т оп рила Н ом е р пп.К р овян ое д авл е н и е 1 2 3 4 5 6 н и ж д о н и ж пос р азн ость ве р х д о ве р х пос р азн ость 1 210 201 -9 130 125 -5 2 169 165 -4 122 121 -1 3 187 166 -21 124 121 -3 4 160 157 -3 104 106 2 5 167 147 -20 112 101 -11 6 176 145 -31 101 85 -16 7 185 168 -17 121 98 -23 8 206 180 -26 124 105 -19 9 173 147 -26 115 103 -12 10 146 136 -10 102 98 -4 11 174 151 -23 98 90 -8 12 201 168 -33 119 98 -21 13 198 179 -19 106 110 4 14 148 129 -19 107 103 -4 15 154 131 -23 100 82 -18

Ш а г 1. Созда ни е элект ронной т а бли цы Выберите ком а н д у New(NewData)(Н ов ы й(Н ов ы е да нны е)) из м ен ю File(Ф а йл).

6

В д иа логовом окн е ком а н д у New(NewData): Specify File Name (Н ов ы й(Н ов ы е да нны е):О предели т ь и м я ф а йла ), в строке File Name(И м я ф а йла ) н а п ишит е им я ф а й ла Gemat.sta. На ж м ит е кн оп ку О К. На э кра н е п оя вит ся п у ст а я э лектрон н а я т а блица ра зм ером 10*10. Ш а г 2. Н а ст ройка ра зм еров т а бли цы Д ля д а н н ых т ребу ет ся 6 столбцов и 15 ст рок. Ну ж н о у д а лит ь лишн ие 4 п ерем ен н ых и д оба вить 5 слу ча ев. На ж м ит е кн оп ку Vars(П ерем енны е) н а п а н ели ин стру м ен т ов и выберит е ком а н д у Delete(Уда ли т ь). В д иа логовом окн е Delete Variables(Уда лени е перем енны х ) у ка ж ит е д иа п а зон у д а ля ем ых п ерем ен н ых From variable: VAR 7 (На чин а я с п ерем ен н ой VAR 7). To Variable: VAR10 (П о п ерем ен н у ю VAR10). OK. Д а лее н у ж н о к у ка за н н ым 10 слу ча я м (Cases) д оба вит ь5. На ж м ит е кн оп ку Cases(Случа и ) н а п а н ели ин ст ру м ен т ов и выберит е ком а н д у Add(Доба в и т ь). В п оя вившем ся окн е сд ела й т е у ст а н овки: Number of Cases to Add: 5 (5 слу ча ев). Insert After Case: 10 (П осле слу ча я : 10) Ш а г 3. О ф орм лени е за голов ка т а бли цы К ликн ит е н а белом ф он е в т а блице п од строкой : Data : Gemat.sta 6v*15c. В от крывшем ся окн е Data File Header (З а голов ок ф а йла да нны х ) введ ит е за головок т а блицы К РО ВЯ НО Е Д А ВЛЕ НИ Е OK. Ш а г 4. З а да ни е и м ен перем енны х К ликн ит е в клет ке VAR1 э лектрон н ой т а блицы. С д ела й т е выбор Variable Specs… . В п оле Name (И м я) от крывшегося окн а н а п ишит е: ни ж до. На ж м ит е кн оп ку >>, п ерем ен н ой VAR2 п рисвой т е им я ни ж пос , >>, п ерем ен н ой VAR4 п рисвой т е им я ве рхдо, >>, п ерем ен н ой VAR5 п рисвой т е им я верхпос . Ш а г 5. Вв од да нны х в элект ронную т а бли цу Введ ит е д а н н ые в э лект рон н у ю т а блицу с кла виа т у ры. З н а чен ия п ерем ен н ых VAR3 и VAR6 н е ввод ит е. Ш а г 6. Вы чи слени е зна чени й перем енной по ф орм уле К ликн ит е в клет ке VAR3 э лектрон н ой т а блицы. С д ела й т е выбор Variable Specs… . В п оле Long Name за п ишит е ф орм у лу д ля вычислен ия : =v2-v1 OK. А н а логичн ым обра зом вычисля ют ся и ввод я т ся зн а чен ия VAR6. (Э т им п ерем ен н ым м ож н о п рисвоит ь им я ра зност ь). (Variable Specs… Name). Ш а г 7. Сох ра нени е ф а йла да нны х Д ля сохра н ен ия ф а й ла Gemat.sta. 6v*15c н а ж м ит е кн оп ку Save Data Files (Сох ра ни т ьда нны е) или (Save)( Сох ра ни т ь). М ож н о т а кж е сохра н ит ь, н а бра в н а кла виа т у ре CTRL+S.

7

Е щ е оди н при м ер И з п ереключа теля м од у лей сист ем ы STATISTICA за п у ст ит е м од у ль Basic Statistics and Tables(О снов ны е ст а т и ст и ки и т а бли цы ). З а п у ск м од у ля осу щ ест вля ет ся п у т ем выбора н а п а н ели м од у лей кн оп ки Switch to (П ереклю чи т ся) или д ву м я щ елчка м и левой кн оп ки («кликом ») м ыши п о н а зва н ию са м ого м од у ля . Д а лее созд а й те ф а й л д а н н ых, ка к п ока за н о н иж е. В ф а й ле сод ерж а т ся резу льт а т ы оп роса 10 ж ен щ ин (д а н н ые я вля ют ся м од ельн ым и) от н осит ельн о их сем ей н ого п олож ен ия и состоя н ия у ровн я тревож н ост и. П ерва я п ерем ен н а я С ЕМ _ПО Л оп исыва ет сем ей н ое п олож ен ие ж ен щ ин ы. Э т а п ерем ен н а я п рин им а ет д ва зн а чен ия : П_с е мь я – п олн а я сем ья , Н _семь я – н еп олн а я сем ья . Втора я п ерем ен н а я – ТРЕ В О ГА , оп исыва ет са м ооцен ку личн ост н ой т ревож н ост и ж ен щ ин ы. О н а п рин им а ет д ва зн а чен ие: ни зка я, в ы сока я. И звест н о, чт о личн ост н а я т ревож н ост ь ха ра кт еризу ет ся у стой чивой склон н ост ью восп рин им а т ь ж изн ен н у ю сит у а цию ка к у грож а ющ у ю (сод ерж а щ у ю в себе т а й н у ю у грозу ). И з п рим ера вид н о, чт о п ерва я оп рошен н а я ж ен щ ин а н а блюд ен ие н ом ер 1 (п ерва я ст рока в т а блице) им еет п олн у ю сем ью и ха ра кт еризу ет свое д у шевн ое сост оя н ие ка к т ревож н ое. Вт ора я оп рошен н а я ж ен щ ин а – н а блюд ен ие н ом ер 2 (втора я строка т а блицы) – им еет н еп олн у ю сем ью и оцен ива ет у ровен ь своей т ревож н ост и ка к н изкий и т .д . На зовит е э т от ф а й л women1.sta Э ф ф ект ивн ее орга н изовыва т ь ввод т екстовых зн а чен ий м ож н о, за код ирова в п ерем ен н ые след у ющ им обра зом . На чн ем с п ерем ен н ой С ЕМ _ПО Л. Д ва ж д ы щ елкн ит е п о за головку левой кн оп кой м ыши, и н а э кра н е отобра зит ся окн о Variable1 (перем енна я1)- СЕ М _ПОЛ . Выберит е кн оп ку Text Values(Те к с т овы е значе ния). В открывшем ся окн е Text Values Manager(Ди спет чер т екст ов ы х зна чени й)-С Е М _П О Л в колон ке Text н а берите в п ервой строке П_с е мь я, а в колон ке Numeric н а берит е 1. Э т о п ривед ет к т ом у , чт о т екст овом у зн а чен ию П_с е мь я бу д ет п рисвоен код 1. А н а логичн о во вт орой строке н а берит е Н_с е мь я и число 2. Текстовом у зн а чен ию Н_с е мь я бу д ет п рисвоен код 2. Д а лее н а ж м ит е кн оп ку ОК . Теп ерь введ ит е зн а чен ия 1 в т е я чей ки п ерем ен н ой С Е М _П О Л, в которых д олж н о ст оя т ь т екстовое зн а чен ие П_с е мь я. Введ ит е зн а чен ие 2 в т е я чей ки п ерем ен н ой С Е М _П О Л, в которых д олж н о ст оя т ь текстовое зн а чен ие Н_с е мь я. Теп ерь д ост а т очн о н а ж а ть кн оп ку ABC н а п а н ели ин ст ру м ен т ов STATISTICA, чтобы п олу чит ь н у ж н ые т екстовые зн а чен ия . Та ким ж е обра зом введ ит е т екстовые зн а чен ия в я чей ку п ерем ен н ой ТРЕ В О ГА .

8

П ост роени е т а бли ц сопряж енност и в си ст ем е STATISTICA Ш аг 1. П од вед ит е ку рсор м ыши к п у н кт у Analysis(Ана ли з), в п оя вившем ся м ен ю сд ела й т е выбор: Startup Panel (Ст а рт ов а я па нель). И з ра зличн ых вид ов а н а лиза , д ост у п н ых в э том м од у ле, выберит е Tables and Banners(Та бли цы и за голов ки ) и н а ж м ит е кн оп ку ОК . На э кра н е п оя вит ся окн о Specify Table(З а да т ьт а бли цы ). Ш аг 2. С н а ча ла в ст роке Analisys выберит е Crosstabulation tables(Та бли цы сопряж енност и ). Ш аг 3. Д а лее н а ж м ит е кн оп ку Specify tables(Задат ь т абл ицы ). В п оя вившем ся окн е выберем п ерем ен н ые, которые бу д у т т а бу лирова н ы в т а блице. Э т и п ерем ен н ые за д а ют ра збиен ие исход н ых д а н н ых н а гру п п ы, п оэ т ом у их ча ст о н а зыва ют т а кж е гру п п иру ющ им и п ерем ен н ым и. В д а н н ом слу ча е бу д ем т а бу лирова т ь зн а чен ия п ерем ен н ых и ТРЕ В О ГА . Выберем в п ервой колон ке из п ред лож ен н ых п ерем ен н ых, п ерем ен н у ю: 1-С Е М _П О Л, во вт орой колон ке: 2-ТРЕ ВО ГА . (З а м етьт е, чт о вообщ е м ож н о выбира т ь д о 6 сп исков гру п п иру ющ ихся п ерем ен н ых, чт о п озволя ет ст роит ь чрезвыча й н о слож н ые т а блицы, сод ерж а щ ие гора зд о больше п ерем ен н ых, чем в у ка за н н ом п рим ере.) П осле выбора п ерем ен н ых н а ж м ит е кн оп ку ОК . Вы вн овь верн ет есь в д иа логовое окн о, он о н ем н ого изм ен илось: возле н а д п иси Number of tables п оя вила сь циф ра 1, п отом у что вы выбра ли п ерем ен н ые и п оп росили сист ем у п ост роит ь од н у т а блицу . Ш аг 4. На ж м ит е ENTER н а кла виа т у ре или кн оп ку ОК в верхн ем п ра вом у глу д иа логового окн а . С ист ем а п роизвед ет вычислен ия и п ред лож ит п росм от реть резу льт а т в окн е Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ). Ш аг 5. В окн е Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ) н а ж м ит е кн оп ку Review Summary Tables(Прос мот ре т ь ит ог овы е т абл ицы ). На э кра н е п оя вит ся т а блица соп ря ж ен н ост и:

В э т ой т а блице т а бу лирова н ы п ерем ен н ые С Е М _П О Л и ТРЕ ВО ГА н а п ересечен ии строк и ст олбцов стоя т а бсолют н ые зн а чен ия , вычислен н ые из исход н ого ф а й ла д а н н ых women1.sta . М ы т а бу лирова ли совм ест н о зн а чен ия д ву х п ерем ен н ых С Е М _П О Л и ТРЕ ВО ГА , т а кое д ей ст вие н а зыва ется кросста бу ля цией . З а д а н ие. П роа н а лизиру й т е т а блицу соп ря ж ен н ост и. Ч а ст о возн ика ет н еобход им ост ь вм ест е с а бсолют н ым и зн а чен ия м и п ривест и в т а блице п роцен т ы. П роцен т ы п о столбцу – э т о п роцен т ы, вычислен н ые от н осит ельн о су м м а рн ого зн а чен ия ча стот п о столбцу .

9

П роцен т ы п о строке - э то п роцен т ы, вычислен н ые от н осит ельн о су м м а рн ого зн а чен ия ча стот п о строке. П роцен ты от общ его числа вычисля ют ся от н осит ельн о су м м ы ча ст от в т а блице. Ш аг 6. О п я т ь верн ем ся в окн о Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и )

Ш аг 7. В окн е Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ) выберем в гру п п е Tables оп цию Percentages of total count(П роцент ы от общ его чи сла ). Щ елкн ит е м ышью в соот вет ст ву ющ ем ква д ра т е. Д а лее н а ж м ит е кн оп ку Review Summary Tables(Прос мот ре т ь ит ог овы е т абл ицы ). На э кра н е п оя вит ся след у ющ а я т а блица

З д есь ря д ом с а бсолют н ым и зн а чен ия м и п оя вились от н осит ельн ые величин ы – п роцен т ы, вычислен н ые от общ его числа ж ен щ ин , т .е. от 10. Та ким обра зом , изт а блицы вид н о, чт о 20% ж ен щ ин им еют п олн у ю сем ью и высокий у ровен ь т ревоги; 30% ж ен щ ин им еют п олн у ю сем ью и н изкий у ровен ь т ревоги; 30% ж ен щ ин им еют н еп олн у ю сем ью и высокий у ровен ь тревоги; 20% ж ен щ ин им еют н еп олн у ю сем ью и н изкий у ровен ь тревоги. Ш аг 8. Реда кт и ров а ни е т а бли цы Д ва ж д ы щ елкн ит е, н а п рим ер, п о п олю Total% в п ост роен н ой т а блице. В п оя вившем ся окн е в п оле Name вм ест о Total % введ ит е %

10

Ш аг 9. П ост роени е от дельны х т а бли ц с процент а м и . Верн ем ся вн овь в окн о Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ) и выберем оп цию Percentages of total count(П роцент ы от общ его чи сла ), и д а лее оп цию Display selected %’s in sep tables(О т обра ж а т ь в ы бра нны е %в от дельны х т а бли ца х ). З а т ем выберем кн оп ку Review Summary Tables(Прос мот ре т ь ит ог овы е т абл ицы ).

Ш аг 10. Созда ни е а в т оот чет а . Вой д ит е в м ен ю View(Ви д) и выберит е оп цию Text/Output Window(О кно т екст а /в ы в ода ) И зп ост роен н ых та блицвыберит е т у , котора я н у ж н а д ля от чет а . Щ елкн ит е п о н ей м ышью. Вой д ит е в м ен ю File(Ф а йл) и выберит е оп цию Print(П еча т ь). О т м ечен н а я т а блица резу льт а тов бу д ет ра сп еча т а н а . Приме р. С озд а й т е в сист ем е STATISTICA ф а й л women2.sta . Д ля гра д а ции зн а чен ий п ерем ен н ых исп ользу ют ся более реа лист ичн ые шка лы. Ш ка ла сем ей н ого п олож ен ия ж ен щ ин ы: од ин ока я , н еп олн а я сем ья , п олн а я сем ья . Ш ка ла т ревож н ост и ж ен щ ин ы: н изка я , у м ерен н а я , высока я . Задание к работ е № 1. 1. П ост роит ь т а блицы соп ря ж ен н ост и п ерем ен н ых в сист ем е STATISTICA. 2. С озд а т ь от чет в вид е ф а й ла т а блицы резу льт а т ов.

11

Ла бора торн а я ра бот а 2. Г раф иче с к ий анал из т абл иц с опряж е ннос т и Приме р (продол ж е ние ). Ф а й л д а н н ых women1.sta открыт в ра бочем окн е м од у ля Basic Statistics and Tables(О снов ны е ст а т и ст и ки и т а бли цы ). Ш аг 1. П од вед ит е ку рсор м ыши к п у н кт у Analisys(Ана ли з) в п оя вившем ся м ен ю сд ела й т е выбор: Startu panel (Ст а рт ов а я па нель). Выберите а н а лиз Tables and Banners(Та бли цы и за голов ки ) и н а ж м ит е кн оп ку ОК . С п ом ощ ью оп ций окн а п роизвед ит е т а бу лировку п ерем ен н ых С Е М _П О Л и ТРЕ ВО ГА .

Ш аг 2. П осле т ого ка к сист ем а п остроит т а блицу в д иа логовом окн е Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ), н а ж м ит е кн оп ку Categorised gistograms (К ат е г оризованны е г ис т ог раммы ). С м ысл э т их гистогра м м след у ющ ий : оп рошен н ые ж ен щ ин ы ра збит ы н а д ве гру п п ы (ка т егории): ж ен щ ин ы изп олн ой сем ьи и ж ен щ ин ы изн еп олн ой сем ьи. К а т егоризова н н а я гист огра м м а п ока зыва ет , чт о у ровен ь тревож н ост и в п олн ых сем ья х н иж е, чем в н еп олн ых. Продол ж е ние приме ра. С озд а й т е ф а й л women2.sta(2v*10c)

Ш аг 1. П од вед ит е ку рсор м ыши к п у н кт у Analysis(Ана ли з), в п оя вившем ся м ен ю сд ела й т е выбор: Startup Panel (Ст а рт ов а я па нель). И з ра зличн ых вид ов а н а лиза , д ост у п н ых в э том м од у ле, выберит е Tables and Banners(Та бли цы и за голов ки ) и н а ж м ит е кн оп ку ОК . На э кра н е п оя вит ся окн о Specify Table(З а да т ьт а бли цы ).

12

Ш аг 2. Та бу лиру й т е зн а чен ия п ерем ен н ых SEM_POL и TREVOGA. На ж м ит е кн оп ку Codes(К оды ) и выберите зн а чен ия т а бу лиру ем ых ка чест вен н ых п ризн а ков.

М ож н о выбра т ь т а бу лирова н ие всех зн а чен ий п ерем ен н ых. Д ля э т ого н а ж м ит е кн оп ку Select All. Ш аг 3. П острой т е та блицу кросст а бу ля ции и гра ф ик ка т егоризова н н ой гист огра м м ы. (Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ) да лее н а ж м ит е кн оп ку Categorised gistograms (К ат е г оризованны е г ис т ог раммы ).

Ш аг 4. В д иа логовом окн е Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ) н а ж м ит е кн оп ку 3D histograms. На э кра н е п оя вит ся т рехм ерн а я гист огра м м а .

13

С м ысл э т ой гистогра м м ы в след у ющ ем : сост а вля ют ся всевозм ож н ые ком бин а ции зн а чен ий д ву х п ерем ен н ых и п од счит ыва ет ся , сколько ра з вст реча ла сь ка ж д а я ком бин а ция . Трехм ерн а я гист огра м м а очен ь н а гля д н о восп роизвод ит т а блицу кросст а бу ля ции: вы п олож или т а блицу н а п лоскост ь и в ка ж д у ю клет ку п оста вили п о столбцу , высот а кот орого ра вн а количест ву н а блюд ен ий в клет ке т а блицы. М ож н о исп ользова т ь а н им а цию д ля вра щ ен ия гра ф ика (кн оп ки вра щ ен ия ра сп олож ен ы н а п а н ели ин ст ру м ен т ов). Ш аг 5. В д иа логовом окн е Crosstabulation Tables Results (Результ а т ы кросст а буляци и ) н а ж м ит е кн оп ку Interaction plot of frequencies. На э кра н е п оя вит ся гра ф ик вза им од ей ст вий :

Гра ф ик п ока зыва ет , ка к вза им од ей ст ву ют м еж д у собой ча ст от ы н а блюд ен ий из ра зн ых гру п п . Ла бора торн а я ра бот а 3 Прос т е й ш ие задачи мат е мат иче с к ой с т ат ис т ик и Задача1 . С о зда т ь ф а йл Arenda.sta, со держ а щи й да н н ые о ра зм ере и ст о и м о ст и а рен до ва н н ыхпо м ещен и й. Да н н ые н а хо дят ся в т а бли це 1. Та блица 1. З а висим ост ь цен ы а рен д ы от ра зм еров п ом ещ ен ия . № 1 2 3 4 5 6 7 8

1 ширин а 47 47 47 47 47 47 47 47

2 д лин а 35 73 111 149 187 225 263 301

3 п лощ а д ь 1645 3431 5217 7003 8789 10575 12361 14147

4 цен а 1446000 2768000 3974000 5147000 6290000 7537000 8828000 10260000

Ш аг 1. С озд а т ь ф а й л Arenda.sta ( File-New Data ->File Name: Arenda.sta)

14

Ш аг 2. У д а лит е лишн ие 6 п ерем ен н ых: Vars – Delete: From variable VAR5 to Variable VAR10 – OK. У д а лит е лишн ие 2 строки: Cases – Delete. Ш аг 3. В д иа логовом окн е Data File Header введ ит е за головок Ц Е НА А РЕ НД Ы . В п оле Data File Information/notes введ ит е д оп олн ит ельн у ю ин ф орм а цию о сод ерж а н ии ф а й ла и скид ка х.- ОК . Ш аг 4. К ликн ит е п о им ен и п ерем ен н ой VAR1. В п оле Name н а берит е Ц Е НА . В п оле Decimals: 0 (н е н у ж н ы ра зря д ы п осле за п я той ). В п оле Column Width: 5 (э т о д ост а т очн а я ширин а ст олбцов д ля т а ких д а н н ых), д а лее ОК . На ж м ит е кн оп ку >> д ля п ереход а к след у ющ ей п ерем ен н ой и все п овт орит е. Д ля д ву х п ослед н их п ерем ен н ых ост а вьт е ширин у столбцов - 8, у ст а н овлен н у ю п о у м олча н ию. Ш аг 5. Введ ит е д а н н ые в ст олбцы Д ЛИ НА , Ш И РИ НА , Ц Е НА . Д а н н ые в ст олбец П ЛО Щ А Д Ь п ору чит е вычисля т ь и ввод ит ь сист ем е: щ елкн ит е д ва ж д ы п о им ен и п ерем ен н ой П ЛО Щ А Д Ь , в д иа логовом окн е в п оле Long Name за п ишит е ф орм у лу д ля вычислен ия : =v1*v2. – OK. Ш аг 6. Сохра н ит е ф а й л: Save Data File или CTRL+S н а кла виа т у ре. Г енера ци я случа йны х чи сел Ген ера тор слу ча й н ых чисел, ра сп ред елен н ых ра вн ом ерн о н а отрезке [0;1], за п у ска ет ся ф орм у лой rnd(1). С лу ча й н ые числа , ра сп ред елен н ые ра вн ом ерн о н а от резке [0;2] м ож н о сген ерирова т ь с п ом ощ ью оп ера тора rnd(2). О п ера тор rnd(b-a)+a ген ериру ет числа , ра сп ред елен н ые ра вн ом ерн о н а отрезке [a; b]. Выборка , ра сп ред елен н а я п о за д а н н ом у за кон у , ген ериру ет ся в ф а й л за д а н ием в п оле Long Name соот вет ству ющ его выра ж ен ия : =rnd(5) д ля R[0;5] =VNormal(rnd(1);2;3) д ля N(2;3) =VExpon(rnd(1);1/2); д ля E(0,5) со сред н им μ =1/2 =VCauchy(rnd(1);0;1); д ля C(0;1) =VLognorm(rnd(1);0,5;0,5); д ля Lgn(0,5;0,5) =VChi2(rnd(1);8); д ля χ 28 Та ка я ф орм а за д а н ия оп ред еля ет ся сп особом ген ера ции с п ом ощ ью ф у н кции, обра т н ой (бу ква V) к ф у н кции ра сп ред елен ия , и ген ера т ора слу ча й н ых чисел. З д есь R – ра вн ом ерн ое, N – н орм а льн ое, E – э ксп он ен циа льн ое, C – К оши, Lgn – логн орм а льн ое, χ 28 – хи-ква д ра т ра сп ред елен ия .

15

Д ля ген ера ции n слу ча й н ых величин , соот вет ст ву ющ их за д а н н ом у за кон у ра сп ред елен ия , н еобход им о выбра т ь од ин из столбцов т а блицы исход н ых д а н н ых, сост оя щ ей из n ст рок. В окн е его сп ециф ика ций след у ет ввест и ф орм у лу , согла сн о кот орой выра ба т ыва ют ся н еобход им ые слу ча й н ые величин ы. П ослед н ие бу д у т за п исыва т ься в клет ка х д а н н ого ст олбца .

Задача 2. Ген ери ро ва т ь выбо рку о бъем а n=50, ра спределен н ую по по ка за т ель н о м у за ко н у с м а т ем а т и чески м о ж и да н и ем 5 (Е(5)). Ш аг 1. С озд а й т е н овый ф а й л File-New Data->File Name: Gener.sta – OK. Ш аг 2. П реобра зу й т е т а блицу к ра зм ера м 1v*50c: Vars – Delete: From variable VAR2 to Variable VAR10 – OK. К н оп ка Cases-Add (Доба в лени е) – окн о Add Cases: Number of Cases to Add: 40 – Insert after Case: 10 – OK. Ш аг 3. Ген ериру й т е выборку : Выд елит е п ерем ен н у ю VAR1 – н а ж м ит е п ра ву ю кла вишу и выберит е Variable specs (Специ ф и ка ци и перем енны х ) – в окн е Variable 1 введ ит е Name x (н а п рим ер), в н иж н ем п оле Long Name введ ит е выра ж ен ие, оп ред еля ющ ее п ерем ен н у ю. Ввод сд ела й т е н а бором н а кла виа т у ре или с п ом ощ ью кла виши Function, выбира я в м ен ю Category и Name т ребу ем у ю ф у н кцию и вст а вля я кла вишей Insert. Д ля за д а н ия за кон а ра сп ред елен ия Е (5) введ ит е: =VExpon(rnd(1);1/5) Вм есто выра ж ен ия 1/5 м ож н о н а бра т ь зн а чен ие п а ра м ет ра λ=0.2 Ш аг 4. С охра н ит е выборку CTRL+S. П росм отрит е выборку гра ф ически: Graphs- Custom Graphs – 2DGraphs. Задача3. Ген ери ро ва т ь выбо рки о бъем а n=100, ра спределен н ые по за ко н а м а ) экспо н ен ци а ль н о м у λ=1/7; б) ра вн о м ерн о м у с па ра м ет ра м и : а =6; в=9;

16

с) н о рм а ль н о м у с па ра м ет ра м и : μ=9; σ=1. Ука за н и е: П ри вест и т а бли цу к ра зм ера м 3v*100c; за да т ь и м ен а перем ен н ых: а ) VAR1 – Expon; b) VAR2 – Rav; c) VAR3 – Normal. В по ле Long Name введ ит е выра ж ен ия , оп ред еля ющ ие п ерем ен н ые: а ) =VExpon(rnd(1);1/7); в) =rnd(3)+6; c) =VNormal(rnd(1);9;1) Задание к работ е № 3. 1. Вып олн ит ь п рим еры 1-3. 2. В т а бл.2 за д а н ы ва риа н т ы за кон ов ра сп ред елен ия . Ген ерирова т ь выборку согла сн о выбра н н ом у ва риа н т у . С охра н ит ь ф а й л п од им ен ем Generat.sta. в своем ка т а логе. № 1 2 3 4 5 6 7 8

З а кон R[0;2] N(2;0.25) E(3) R[1;3] N(0;1) E(2) R[2;3] N(0;4)

О бъем 50 60 70 80 50 60 70 80

p 0.03 0.02 0.01 0.02 0.01 0.03 0.01 0.03

№ 9 10 11 12 13 14 15 16

З а кон N(1;4) E(1) R[0;3] N(0;3) E(5) R[3;6] N(0;9) E(0.2)

О бъем 60 70 80 50 60 70 80 50

p 0.01 0.03 0.1 0.3 0.2 0.03 0.02 0.01

Ла бора торн а я ра бот а 4 В ы чис л е ние опис ат е л ь ны хс т ат ис т ик и пос т рое ние прос т е й ш их с т ат ис т иче с к ихг раф ик ов С озд а й т е ф а й л д а н н ых Diamz.sta 2v*100c с п рем ен н ым и d1 и d2 из д а н н ых п рилож ен ия в м од у ле Basic Statistics and Tables(О снов ны е ст а т и ст и ки и т а бли цы ). П ри м ер1. Вычи сли т е «быст рые» о сн о вн ые ст а т и ст и ки выбо рки . С п особ 1. Ш а г 1. Щ елкн ит е м ышью н а ка ком -либо зн а чен ии п ерем ен н ой d1. Ш а г 2. На ж м ит е кн оп ку Quick Basic Stats (Б ы ст ры е основ ны е ст а т и ст и ки ) н а п а н ели ин ст ру м ен тов э лектрон н ой т а блицы. Ш а г 3. В вып а д а ющ ем м ен ю щ елкн ит е п о ст рочке Descriptives of d1 На э кра н е п оя вит ся э лект рон н а я т а блица , сод ерж а щ а я след у ющ ие числовые ха ра кт ерист ики п ерем ен н ой d1: Valid - чи сло случа ев без про пуско в Mean - выбо ро чн о е средн ее

17

Confid-95% - н и ж н яя гра н и ца до вери т ель н о г о и н т ерва ла для средн ег о Confid +95% - верхн яя г ра н и ца до вери т ель н о г о и н т ерва ла для средн ег о Sum - сум м а всех выбо ро чн ых зн а чен и й перем ен н о й Minimum - м и н и м а ль н о е зн а чен и е п ерем ен н о й Maximum - м а кси м а ль н о е зн а чен и е п ерем ен н о й Range - ра зм а хвыбо рки Variance - выбо ро чн а я ди сперси я Std.Dev. - ст а н да рт н о е о т кло н ен и е Std.Err. - ст а н да рт н а я о ш и бка Skewness - выбо ро чн ый ко эф ф и ци ен т а си м ет ри и St.Err.Skewness - ст а н да рт н а я о ш и бка ко эф ф и ци ен т а а си м ет ри и Kurtosis - выбо ро чн ый ко эф ф и ци ен т эксцесса St.Err.Kurtosis - ст а н да рт н а я о ш и бка эксцесса Вт орой сп особ. В ст а рт овой п а н ели м од у ля выберит е Descriptives Statistics - Variables: d1- Detailed descriptive statistics. С п особ 3. На за головке столбца с выборкой щ елкн ит е п ра вой кла вишей м ыши BlockStats/Columns( Б локов ы е ст а т и ст и ки по колонка м ). Выд елит е н еобход им ое или All. П ри м ер2. П о ст ро и т ь г и ст о г ра м м у о дн о м ерн о го ра сп ределен и я. С п особ 1. Ш а г 1. Выберит е ка кое-н ибу д ь зн а чен ии п ерем ен н ой d1. Ш а г 2. На ж м ит е кн оп ку Quick Stats Graphs (Б ы ст ры е ст а т сгра ф и ки ). Ш а г 3. В вып а д а ющ ем м ен ю выберит е п у н кт Histogram of d1(ги ст огра м м а перем енной d1) и д а лее п у н кт Regular. Ш а г 4.С охра н ит е гра ф ик, н а п рим ер, graphs1.stg (CTRL+S). С п особ 2. В ст роке м ен ю выберит е Graphs. Д а лее Stats 2D Graphs Histograms - в от крывшем ся окн е у ст а н овит е: им я п ерем ен н ой , Graph Type: Regular, Fit Type: off (без подбора ) или н у ж н ый т ип , число ин т ерва лов гру п п ирова н ия Categories: или Avto(а в т ом а т и чески й в ы бор чи сла и нт ерв а лов )-OK. П ри м ер 3. П о ст ро и т ь ди а г ра м м у ра ссеян и я спо со бо м быст ро г о до ст упа к г ра ф и ка м . Ш а г 1. Выберит е ка кое-н ибу д ь зн а чен ии п ерем ен н ой d1. Ш а г 2. На ж м ит е кн оп ку Quick Stats Graphs (Б ы ст ры е ст а т сгра ф и ки ). Ш а г 3. В вып а д а ющ ем м ен ю выберит е п у н кт Scatterplot by… -Regular. Ш а г 4. В д иа логовом окн е Select one Variable щ елкн ит е п о им ен и выбра н н ой п ерем ен н ой d1. На э кра н е п оя вит ся д иа гра м м а ра ссея н ия . П ри м ер4. П о ст ро и т ь ди а г ра м м у двум ерн о г о ра спределен и я.

18

Ш а г 1. В ста ртовой п а н ели м од у ля выберит е Descriptive Statistics -О К. Д а лее н а ж м ит е кн оп ку Variables. В ра скрывшем ся окн е Select All.(Вы бра т ь в се )- О К. Ш а г 2. В окн е Descriptive Statistics н а ж м ит е н иж н юю кн оп ку в п ра вом ст олбце 3D bivariate distribution gistogram (Г и ст огра м м ы дв ум ерного ра спределени я). Д а лее Selecttwo variables List (Вы бери т е дв а спи ска перем енны х ). Выд елит е цветом в п ервом ст олбце п ерем ен н у ю d1, в п ра вом d2 -О К. На э кра н е п оя вит ся т рехм ерн а я гист огра м м а . П ри м ер5. П о ст ро и т ь ва ри а ци о н н ый ряд. С п особ 1. Выд елит е т ребу ем у ю п ерем ен н у ю и выберит е Quick Stats Graphs (Б ы ст ры е ст а т с-гра ф и ки )-Values/Stats of Vars(З на чени я и ст а т и ст и ки ) - н а э кра н е: ва риа цион н ый ря д , выборочн ое сред н ее (mean) и ст а н д а рт н ое от клон ен ие SD. С п особ 2. Д оба вьт е в т а блицу од ин столбецNEW VAR, скоп иру й т е в н его через бу ф ер обм ен а (кн оп ка Copy) од н у п ерем ен н у ю. Щ елкн ит е п о кн оп ке Vars и выберит е Rank (Ра нж и ров а т ь). С п особ 3. В м од у ле Data Management - Analisys Sort - н а берит е им я п ерем ен н ой , т ип сорт ировки:Ascen (п о возра ст а н ию) или Desc (п о у быва н ию) - О К. П ри м ер6. П о ст ро и т ь ф ун кци ю эм пи ри ческо г о ра спределен и я. В ст роке м ен ю Graphs -д а лее - Stats 2D Graphs - Histograms - в от крывшем ся окн е у ст а н овит е: , Graph Type: Regular, Cumulative Counts (Н а коплени е ча ст от ы ), Fit Type(П одби ра ем ы й т и п): Exponential (*д ля н а шего п рим ера ) или off(без п од бора ), Variables: , Categories(Ч и сло и нт ерв а лов группи ров а ни я):250 - О К. На э кра н е - ф у н кция э м п ирического ра сп ред елен ия (с точн ост ьб д о м елкого гру п п ирова н ия с 250 ин т ерва ла м и). П ри м ер7. П о ст ро и т ь и н т ерва ль н ый ряд (сг руп пи ро ва т ь да н н ые). В ст роке м ен ю: Analisys - д а лее -Frequency Tables за д а й т е No of exact intervals: 10 (10 ин т ерва лов гру п п ирова н ия ) или Step size: 2,- starting at: 0. В п оле Display options от м ет ьт е Cumulative frequencies (Н а копленны е ча ст от ы ) - О К. На блюд а ем у ю п а н ель вывест и н а п еча т ь или сохра н ит ь. Задание к работ е № 4. 1. С озд а т ь ф а й л Primer.sta 1v*100c, сод ерж а щ ий выборку объем а n=100, изин д ивид у а льн ых за д а н ий . А н а логичн о п рим ера м 1-2 вычислит ь выборочн ые ха ра кт ерист ики и п ост роит ь гист огра м м у ча ст от . 2. О т крыт ь ф а й л Gemat.sta. А н а логичн о п рим ера м 3-4 п ост роит ь д иа гра м м у ра ссея н ия и гист огра м м у д ву м ерн ого ра сп ред елен ия д ля любой п а ры п ерем ен н ых. 3. Д ля ген ерирова н н ой выборки (из ф а й ла Gener.sta) п ост роит ь ва риа цион н ый ря д , ф у н кцию э м п ирического ра сп ред елен ия , гист огра м м у ча ст от .

19

4.

О п ред елит ь выборочн ые ха ра кт ерист ики ген ерирова н н ой выборки. С ра вн ит ь выборочн ое сред н ее и ст а н д а рт н ое от клон ен ие с соответ ст ву ющ им и т еоретическим и зн а чен ия м и, у ст а н овлен н ым и п ри ген ера ции выборки. Ла бора торн а я ра бот а 5

В ероят нос т ны й к ал ь к ул ят ор И сследов а ни е геом ет ри ческого см ы сла и пост роени е т а бли ц м одельны х ра спределени й Вероя т н ост н ый ка льку ля т ор (Probability Calculator) за п у ска ет ся из ст а ртовой п а н ели м од у ля Basic Statistics and Tables(О снов ны е ст а т и ст и ки и т а бли цы ). Приме р 1. Выясн и т ь г ео м ет ри чески й см ысл па ра м ет ро в н о рм а ль н о г о ра спределен и я N(a; σ). П олож ит е a=0, σ=1. В окн е Probability Distribution Calculator в п оле Distribution: выд елит е м ышью ст року Z(Normal), за п олн ит е п оля : mean:0, sd.dev.:1, p:0,5. П од н им ит е ф ла ж ок Fixed Scaling, д а лее н а ж м ит е кн оп ку Compute. В п оле X от крыт ого окн а п оя вит ся зн а чен ие .0000. Э т о 0.5 – ква н т иль н орм а льн ого ра сп ред елен ия , т .е. корен ь у ра вн ен ия F(Z)=0.5. В п оле Density Function изобра ж а ет ся крива я ра сп ред елен ия с за шт рихова н н ой обла стью. П лощ а д ь от м ечен н ой обла ст и ра вн а у ка за н н ом у зн а чен ию p=0,5. На ж м ит е д а лее Create Graph – Compute. На э кра н е п оя вит ся гра ф ик п лот н ост и с от м ечен н ым кра сн ым п у н кт иром ква н т илем . И з гра ф ика вид н о, чт о 0.5 – ква н т и ль являет ся м о до й и м еди а н о й н о рм а ль н о г о ра спределен и я. П овторя я п ривед ен н у ю п ослед ова т ельн ост ь ком а н д д ля ра зн ых зн а чен ий mean ( a=1; 2; -2;… ), у бед ит есь, что зн а чен ие a я вля ет ся точкой м а ксим у м а ф у н кции п лот н ост и н орм а льн ого ра сп ред елен ия . (Гра ф ик п лот н ост и н орм а льн ого ра сп ред елен ия сд вига ет ся п о оси орд ин а т п ри изм ен ен ии сред н его. П ри возра ст а н ии сред н его гра ф ики сд вига ют ся вп ра во.) Пик пл от нос т и нормал ь ног о рас пре де л е ния находит с я в т очк е с ординат ой , равной с ре дне му значе нию . Э то зн а чен ие за д а ет ся в п оле mean (среднее). М ен я я зн а чен ие п оля , sd.dev.(σ) п ри

20

п ост оя н н ом a и p, у бед ит есь, что п ри у величен ии σ п лот н ост ь н орм а льн ого ра сп ред елен ия ра ссеива ет ся от н осит ельн о a, а fmax у м ен ьша ет ся . П ри у м ен ьшен ии σ п лот н ост ь сж им а ет ся , кон цен т риру я сь возле т очки м а ксим у м а , fmax ра ст ет . Приме р 2. Вычи сли т ь веро ят н о ст ь P(175