5390
.pdfМИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образо-
вания «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
О.Л.Любимцева
ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Учебно-методическое пособие по подготовке к лекциям занятиям, практическим занятиям (включая рекомендации обу-
чающимся по организации самостоятельной работы) по дисциплине: «Программные средства статистического анализа»,
для обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика направление (профиль) Прикладная информатика в экономике
Нижний Новгород ННГАСУ
2022
УДК
Любимцева О.Л. Программные средства статистического анализа: учебно-методическое пособие / О.Л. Любимцева; Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет. – Нижний Новгород: ННГАСУ, 2022. – 11 с. : ил. – Текст : электронный.
В учебно-методическом пособии приводятся характеристики содержания курса лекций, практических занятий по разделам с указаниями к самостоятельной работе по подготовке к лекциям, практическим занятиям, включая тип заданий и контрольные вопросы для подготовки к экзамену.
Предназначено для обучающихся в ННГАСУ по дисциплине: «Программные статистические комплексы», направления подготовки 09.03.03 Прикладная информатика направление (профиль) Прикладная информатика в экономике
© О. Л. Любимцева, 2022
© ННГАСУ, 2022.
Содержание |
|
Характеристика лекционных занятий ................................................................... |
5 |
Характеристика практических занятий ................................................................ |
7 |
Указания к самостоятельной работе по подготовке к лекциям и практическим |
|
занятиям. .................................................................................................................. |
8 |
Контрольные вопросы ............................................................................................ |
9 |
Список литературы ............................................................................................... |
11 |
Целью освоения учебной дисциплины «Программные средства статисти-
ческого анализа» является получение навыков использования программных средств в профессиональной деятельности.
В процессе освоения дисциплины студент должен
−Знать: основные понятия алгебры, информатики, теории вероятностей и ма-
тематической статистики;
−Уметь: выбирать основные математические приемы для решения задач, со-
ставлять простейшие алгоритмы, пользоваться основными программами, ре-
шать поставленные задачи в условиях нечеткой исходной информации, фор-
мулировать выводы;
−Владеть: навыками логичных умозаключений, описанием результатов реше-
ния математических задач, методами и средствами представления знаний, ме-
тодами поиска решений Данная дисциплина позволит студентам не только систематизировать полу-
ченные теоретические знания, укрепить исследовательские навыки, но и дает возможность ориентироваться в области статистических данных.
Характеристика лекционных занятий
Курс состоит из 3 разделов. Первый раздел «Современные статистические комплексы: отечественные и зарубежные» является главным для понимания предмета. Он знакомит студентов с обзором отечественных и зарубежных про-
граммных комплексов и классом статистических задач, которые решаются с их помощью. Основы работы в MS Excel являются существенным требова-
нием при аттестации. В основе обработки статистических данных существен-
ную роль играет поиск и подготовка исходных данных, статистические ряды распределения. Студенты знакомятся с такими функциями как: описательная статистика, функции распределения, проверкой статистических гипотез с по-
мощью инструмента Анализ данных. Гипергеометрическое распределение и
распределение Пуассона в контроле качества принципиальная задача для дан-
ного направления подготовки. Студентам предлагается освоить работу в мо-
дулях SPSS и STATISTICA: запуск модулей, структура диалога.
Второй раздел «Классы статистических задач, решаемые комплексами. Их структура и алгоритмическое (теоретическое) обеспечение» подразумевает более глубокое осмысление студентом методов: однофакторный дисперсион-
ный анализ, двухфакторный дисперсионный анализ, двухвыборочный F-тест для дисперсий и применение вышеизложенного для оценки качества изделий,
характеризующихся совокупностью разнородных величин. Такие понятия как коэффициент корреляции Пирсона, диаграмма рассеяния, коэффициент ранго-
вой корреляции, простая линейная регрессия (параметры уравнения регрес-
сии, стандартные ошибки, коэффициент детерминации, проверка значимости коэффициентов регрессии и коэффициента детерминации) направленны на возможность прогнозирования процессов. Первичный анализ данных в си-
стеме SPSS и STATISTICA дает возможность рассмотреть реализацию выше-
указанных задач в других статистических программах.
Третий раздел «Применение статистических комплексов для оценки постоян-
ных величин и параметров математических моделей переменных величин, за-
висящих от одного или нескольких аргументов, и для оценки качества изде-
лий, характеризующихся совокупностью разнородных величин» является ос-
новным разделом курса. В этом разделе студент применяет полученные знания в использовании программных пакетов при анализе и последующем прогнози-
ровании. Математическая постановка задачи, методы решения, ограничения является одним из требований. Студенты знакомятся с модулем «Кластерный анализ».
Лекции проводятся в интерактивном виде с демонстрацией работы статисти-
ческих программ.
Характеристика практических занятий
В ходе подготовки к практическим занятиям необходимо изучать основную литературу, знакомиться с дополнительной литературой. При этом необхо-
димо учесть рекомендации преподавателя и требования учебной программы.
В соответствии с этими рекомендациями и подготовкой полезно дорабатывать свои конспекты лекции, делая в нем соответствующие записи из литературы,
рекомендованной преподавателем и предусмотренной учебной программой.
Во время практических занятий в компьютерном классе студенты выполняют задание при непосредственном руководстве преподавателя.
Типы предлагаемых заданий для практики.
1.Двумя методами проведены измерения одной и той же физической ве-
личины. Получены следующие результаты:
а) в первом случае: x1=9,6; x2=10,0; x3=9,8; x4=10,2; x5=10,6;
б) во втором случае: y1=10,4; y2=9,7; y3=10,0; y4=10,3.
Можно ли считать, что оба метода обеспечивают одинаковую точность измерений, если принять уровень значимости α=0,1? Предполагается,
что результаты измерений распределены нормально и выборки незави-
симы.
2.Используя данные лабораторной работы по Математической стати-
стике проанализировать выборку по следующему плану:
а) построить интервальный ряд; гистограмму;
б) вычислить все возможные числовые характеристики;
в) проверить гипотезы о среднем значении и погрешности, в соответ-
ствии с построенными гистограммами.
3. На металлургическом предприятии контролировались медные слитки на предмет числа дефектов на слитке. Выпущены две партии на двух пе-
чах. Нормой установлено не более 1 дефекта на слиток. Данные контроля:
1 2 1 0 1 0 1 2 1 0 0 1 1 1 0 1 - 1-я печь
1 0 1 2 1 1 1 0 2 1 0 1 0 1 1 1 - 2-я печь
Оцените работу плавильных агрегатов предприятия на основе сред-
него арифметического и дисперсии с помощью программного пакета
Excel. Постройте гистограмму. Результаты представить в печатном виде.
4. Исследуется предел прочности портландцемента. С экономической точки зрения приемлемыми являются 4 различных метода приготовления смеси. Получены следующие данные
Предел прочности , кг/см2
Метод приготовления
1 |
2 |
3 |
4 |
212,9 |
200 |
186,5 |
189 |
220 |
230 |
197,5 |
215 |
180 |
190 |
198,5 |
205 |
160 |
170 |
160 |
176,5 |
Провести анализ и сделать соответствующий вывод.
Указания к самостоятельной работе по подготовке к лекциям и практическим занятиям.
В ходе лекционных занятий необходимо вести конспектирование учеб-
ного материала. Обращать внимание на интерфейсы программных средств,
раскрывающие содержание тех или иных операций и практические рекомен-
дации. Желательно оставить в рабочих конспектах поля, на которых делать пометки из рекомендованной литературы, дополняющие материал прослу-
шанной лекции, а также подчеркивающие особую важность тех или иных за-
мечаний преподавателя. Дорабатывать свой конспект лекции, делая в нем со-
ответствующие записи из литературы, рекомендованной преподавателем и предусмотренной учебной программой.
Практические занятия проводятся преподавателем по темам, которые уже рассматривались на лекции. Самостоятельная работа по подготовке к практи-
ческому занятию состоит в теоретической подготовке и выполнении практи-
ческих заданий (решение домашних задач, ответы на вопросы и т.д.). Это
позволяет закрепить теоретические знания, полученные в процессе лекции и самостоятельной работы, и приобрести определенные навыки применения программных продуктов на практике.
Контрольные вопросы
Контрольные вопросы к разделу 1:
1.Понятие и особенности информационного общества.
2.Современные статистические комплексы. MS Excel, SPSS, STATISTICA.
3.Статистическое наблюдение. Формы представления данных.
4.Абсолютные и относительные величины. Средние величины и показа-
тели вариации.
5.Средние величины. Виды и способы вычисления.
6.Сведения о программно-статистическом комплексе Microsoft Excel.
7.Документ MS Excel – рабочая книга.
8.Microsoft Excel. Основные приемы работы.
9.Методы описательной статистики. Меры центральной тенденции.
10.Сведения о программно-статистическом комплексе SPSS.
11.Настройка системы SPSS.
12.SPSS. Основные приемы работы.
Контрольные вопросы к разделу 2:
1.Корреляционный анализ. Проверка значимости параметров связи.
2.Проверка значимости множественного коэффициента корреляции, урав-
нения регрессии.
3.Интервальное оценивание коэффициента регрессии. Мультиколлинеар-
ность.
4.Дисперсионный анализ.
5.Регрессионные коэффициенты. Графики остатков, диаграмма Парето эффектов.
6.Контурные диаграммы и диаграммы поверхности.
7.Microsoft Excel. Надстройка «Пакет анализа».
8.Нормальное и равномерное распределение.
9.Критерий Пирсона.
10.Коэффициент корреляции.
11.Microsoft Excel. Режим работы «Регрессия».
12.Microsoft Excel. Функция «Анализ данных «Коэффициенты регрессии».
Контрольные вопросы к разделу 3:
1.Понятие математической модели.
2.Что является основой прогнозирования.
3.Понятие временного ряда. Особенности временных рядов.
4.Понятие тренда.
5.Как осуществить прогнозирование с помощью MS Excel и STATISTICA.
Список литературы
1.Любимцева Ольга Львовна. Программные статистические комплексы :
учеб. пособие. Ч. 1 : Обработка статистических данных с помощью MS Excel / Любимцева Ольга Львовна ; Нижегор. гос. архит.-строит. ун-т. –
Нижний Новгород : ННГАСУ, 2019. – 88 с. – ISBN ISBN 978-5-528- 00340-5.
2.Любимцева Ольга Львовна. Программные статистические комплексы :
учебное пособие. Ч. 2 : Обработка статистических данных в пакете
STATISTICA / Любимцева Ольга Львовна ; Нижегородский государ-
ственный архитектурно-строительный университет. – Нижний Новго-
род : ННГАСУ, 2021. – 96 с. – ISBN ISBN 978-5-528-00146-3.
3. Орлов, А. И.. Прикладной статистический анализ : учебник. / Орлов,
А. И. ; А. И. Орлов. – Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. – 812 с. – URL: URL: https://www.iprbookshop.ru/117038.html. – ISBN ISBN 978-5-4497- 1480-0.
4.Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных ра-
ботников: учебное пособие, Кобзарь А. И., Москва : ФИЗМАТЛИТ,
2006
5.Бизнес – аналитика: от данных к знаниям, Паклин.Н, Орешков.В, СПб.:
Питер,2009