Причины возникновения ошибки

1. Использован оператор, задающий пересечение диапазонов, не имеющих общих ячеек.

Меры по устранению ошибки – задайте правильно размерность пересекающихся диапазонов или не используйте оператор пересечения, если диапазоны не являются таковыми. В Microsoft Excel оператором пересечения диапазонов является пробел ().

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Кратка теория диаграмм

Диаграммы являются средством визуального анализа данных. В любой современной системе программирования есть подобные графические
чарты (chart – диаграмма). В табл. 1 приведены основные параметры
диаграмм Excel 2000/XP.

Таблица 1

Технические характеристики Excel-диаграмм

 

Параметры диаграмм	Технические возможности Excel
Количество диаграмм, использующих данные листа	Ограничивается объемом доступной оперативной памяти
Количество листов, используемых диаграммой	до 255
Рядов данных в диаграмме	до 255
Точек данных в одном ряду данных	до 32000 для плоских диаграмм до 4000 для объемных диаграмм
Точек данных во всех рядах данных одной диаграммы	до 256000

 

Excel предоставляет пользователю 14 стандартных типов диаграмм: гистограмма, линейчатая, график, круговая, точечная, с областями, кольцевая, лепестковая, поверхность, пузырьковая, биржевая и другие. Каждый стандартный тип имеет несколько разновидностей. Постоянно наращивается палитра встроенных нестандартных типов. Коллекция типов диаграмм доступна из меню Диаграмма – Тип диаграммы. Инженерные приложения используют следующие типы диаграмм:

- график отображает значения однозначной функции y (х) с равными промежутками по аргументу x.

- точечный график строит график функции по точкам (x, y) без ограничений на вид функции.

- сглаженные линии на Графике и Точечной диаграмме соединяют точки плавной кривой.

- поверхность – это график трехмерной поверхности z (x, y).

- контурная поверхность, проекция трехмерной поверхности на координатную плоскость XY в виде карты изолиний z (x, y) = Const.

Организация данных в диаграммах описывается следующей терминологией.

Диаграмма – графический объект на листе Excel. Активная диаграмма запускает в верхнем меню пункт Диаграмма, а также меню Вид и Формат настраиваются для работы с конкретной диаграммой.

Продолжение прил. 3

Элементы диаграммы – отдельные объекты, составляющие диаграмму, довольно разнородные и отличаются для разных типов диаграмм. Элементы активной диаграммы собраны в список на панели инструментов Диаграммы. Все элементы диаграмм оснащены всплывающими подсказками.

Область диаграммы – прямоугольная область, охватывающая все элементы диаграммы. Область построения на плоских диаграммах – это ограниченный координатными осями прямоугольник, содержащий ряды данных. На объемных диаграммах – охватывает три координатные оси со всеми подписями.

Заголовок диаграммы – надпись с описательным текстом. По умолчанию располагается по центру над областью построения.

Ряд данных – группа связанных данных диаграммы. Например, ряд данных для графика составляет диапазон значений функции. На одной диаграмме можно изобразить несколько рядов данных, каждый своим цветом. В качестве имен рядов данных Excel использует заголовки столбцов (или строк) диапазона данных. Если автоматическое распознавание имен рядов прошло безуспешно, Excel сгенерирует имена рядов по умолчанию: Ряд1, Ряд2, Ряд3,.. Имена рядов выводятся в легенду. Точка данных обозначается на диаграмме маркером – это точка, маркер, столбик, сегмент или другой графический примитив, например, на гистограмме это цветной столбик, на графике – квадратик в 5 пунктов.

Легенда. Подпись с условными обозначениями цвета/закраски рядов данных. Легенда обычно располагается справа от области построения. Ключ легенды – условное обозначение в легенде слева от имени ряда, назначенное этому ряду.

Категории – это значения независимой переменной, от которой зависят значения рядов данных, обычно откладываются на горизонтальной оси. Например, на графике значения категорий – это значения аргумента функции. Имена категорий используются для подписей делений оси категорий. Excel пытается распознать заголовки строк (или столбцов) данных для использования их в качестве имен категорий по отличающемуся форматированию первого столбца, иначе автоматически нумерует категории 1, 2, 3,.. В противном необходимо вручную указать адреса ячеек с именами категорий.

Оси – это линии, используемые как основа измерений для построения данных на диаграмме. Ось категорий обычно отображается по горизонтальной оси, например, на графике соответствует оси X, оси независимой переменной. Ось значений – это обычно вертикальная ось, ось Y. Например, на графике значение точки данных изображает расстояние от маркера точки по вертикали до оси категорий в выбранных единицах измерения. Деления и подписи делений осей – это короткие насечки на оси через одинаковые расстояния, их подписи показывают откладываемую по оси меру, а также могут обозначать категории или ряды. Линии сетки – параллельные осям линии, облегчающие просмотр данных на диаграмме.

Окончание прил. 3

 

Подписи значений отображают дополнительные сведения: значения в отдельных точках, названия категорий, рядов или их комбинации.

К элементам диаграмм также относятся заголовки осей, линии проекции, вспомогательные оси, линии рядов, тренды, коридоры колебания, полосы повышения и понижения, планки погрешности и другие.

В табл. 2 приведены способы создания диаграммы в Excel. Рекомендуется использовать последний способ. Четырехшаговый мастер диаграмм выпытает у вас все параметры диаграммы и создаст с первого раза близкий к желаемому результат.

Таблица 2

Способы создания диаграммы

 

Лого	Название и где брать
	Команда Создать диаграмму текущего типа за один клик. Microsoft предлагает гистограмму
	F11 – создание листа диаграммы установленного типа за один клик. Настраивается диаграмма вручную
	С панели Диаграммы – Тип диаграммы
	Меню Вставка – Диаграмма… запускает мастера диаграмм
	Команда Мастер диаграмм на Стандартной панели инструментов

 

Размещенная на отдельном листе книги или внедренная в текущий лист диаграмма связана с данными, на основе которых она создана, и обновляется автоматически при их изменении.

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

Статистические таблицы

Приведены краткие выдержки из таблиц математической статистики, необходимые и достаточные для выполнения упражнений, приведенных в сборнике. Более точные таблицы см. в [9].

Таблица 1

Интегральная функция нормированного нормального распределения

; ;

В первом столбце и в верхней строке указаны значения аргумента.

Z	0,00	0,01	0,02	0,03	0,04	0,05	0,06	0,07	0,08	0,09
0,0	0,5000	,5040	,5080	,5120	,5160	,5199	,5239	,5279	,5319	,5359
0,1	0,5398	,5438	,5478	,5517	,5557	,5596	,5636	,5675	,5714	,5753
0,2	0,5793	,5832	,5871	,5910	,5948	,5987	,6026	,6064	,6103	,6141
0,3	0,6179	,6217	,6255	,6293	,6331	,6368	,6406	,6443	,6480	,6517
0,4	0,6554	,6591	,6628	,6664	,6700	,6736	,6772	,6808	,6844	,6879
0,5	0,6915	,6950	,6985	,7019	,7054	,7088	,7123	,7157	,7190	,7224
0,6	0,7257	,7291	,7324	,7357	,7389	,7422	,7454	,7486	,7517	,7549
0,7	0,7580	,7611	,7642	,7673	,7704	,7734	,7764	,7794	,7823	,7852
0,8	0,7881	,7910	,7939	,7967	,7995	,8023	,8051	,8078	,8106	,8133
0,9	0,8159	,8186	,8212	,8238	,8264	,8289	,8315	,8340	,8365	,8389
1,0	,8413	,8438	,8461	,8485	,8508	,8531	,8554	,8577	,8599	,8621
1,1	0,8643	,8665	,8686	,8708	,8729	,8749	,8770	,8790	,8810	,8830
1,2	0,8849	,8869	,8888	,8907	,8925	,8944	,8962	,8980	,8997	,9015
1,3	0,9032	,9049	,9066	,9082	,9099	,9115	,9161	,9147	,9162	,9177
1,4	0,9192	,9207	,9222	,9236	,9251	,9265	,9279	,9292	,9306	,9319
1,5	0,9332	,9345	,9357	,9370	,9382	,9394	,9406	,9418	,9429	,9441
1,6	0,9452	,9463	,9474	,9484	,9495	,9505	,9515	,9525	,9535	,9545
1,7	0,9554	,9564	,9573	,9582	,9591	,9599	,9608	,9616	,9625	,9633
1,8	0,9641	,9649	,9656	,9664	,9671	,9678	,9686	,9693	,9699	,9706
1,9	0,9713	,9719	,9726	,9732	,9738	,9744	,9750	,9756	,9761	,9767
2,0	0,9772	,9778	,9783	,9788	,9793	,9798	,9803	,9808	,9812	,9817
2,1	0,9821	,9826	,9830	,9834	,9838	,9842	,9846	,9850	,9854	,9857
2,2	0,9861	,9864	,9868	,9871	,9875	,9878	,9881	,9884	,9887	,9890
2,3	0,9893	,9896	,9898	,9901	,9904	,9906	,9909	,9911	,9913	,9916
2,4	0,9918	,9920	,9922	,9925	,9927	,9929	,9931	,9932	,9934	,9936
2,5	0,9938	,9940	,9941	,9943	,9945	,9946	,9948	,9949	,9951	,9952
2,6	0,9953	,9955	,9956	,9957	,9959	,9960	,9961	,9962	,9963	,9964
2,7	0,9965	,9966	,9967	,9968	,9969	,9970	,9971	,9972	,9973	,9974
2,8	0,9974	,9975	,9976	,9977	,9977	,9978	,9979	,9980	,9980	,9981
2,9	0,9981	,9982	,9983	,9983	,9984	,9984	,9985	,9985	,9986	,9986
3,0	0,9987	,9987	,9987	,9988	,9988	,9989	,9989	,9989	,9990	,9990

Продолжение прил. 4

Таблица 2

Дифференциальная функция нормированного нормального распределения (плотность вероятности)

; ;

Z	0,00	0,01	0,02	0,03	0,04	0,05	0,06	0,07	0,08	0,09
0,0	0,3989	,3989	,3989	,3987	,3986	,3984	,3982	,3980	,3977	,3973
0,1	0,3970	,3965	,3961	,3956	,3951	,3945	,3939	,3932	,3925	,3918
0,2	0,3910	,3902	,3894	,3885	,3876	,3867	,3857	,3847	,3836	,3825
0,3	0,3814	,3802	,3790	,3778	,3765	,3752	,3739	,3726	,3712	,3697
0,4	0,3683	,3662	,3653	,3637	,3621	,3605	,3589	,3572	,3555	,3538
0,5	0,3521	,3503	,3485	,3467	,3448	,3429	,3410	,3391	,3372	,3352
0,6	0,3332	,3312	,3292	,3271	,3251	,3230	,3209	,3187	,3166	,3144
0,7	0,3123	,3101	,3079	,3056	,3034	,3011	,2989	,2966	,2943	,2920
0,8	0,2897	,2874	,2850	,2827	,2803	,2780	,2756	,2732	,2709	,2685
0,9	0,2661	,2637	,2613	,2589	,2565	,2541	,2516	,2492	,2468	,2444
1,0	0,2420	,2396	,2371	,2347	,2323	,2299	,2275	,2251	,2227	,2203
1,1	0,2179	,2155	,2131	,2107	,2083	,2059	,2036	,2012	,1989	,1965
1,2	0,1942	,1919	,1895	,1872	,1849	,1826	,1804	,1781	,1758	,1736
1,3	0,1714	,1691	,1669	,1647	,1626	,1604	,1582	,1561	,1539	,1518
1,4	0,1497	,1476	,1456	,1435	,1415	,1394	,1374	,1354	,1334	,1315
1,5	0,1295	,1276	,1257	,1238	,1219	,1200	,1182	,1163	,1145	,1127
1,6	0,1109	,1092	,1074	,1057	,1040	,1023	,1006	,0989	,0973	,0957
1,7	0,0940	,0925	,0909	,0893	,0878	,0863	,0848	,0833	,0818	,0804
1,8	0,0790	,0775	,0761	,0748	,0734	,0721	,0707	,0694	,0681	,0669
1,9	0,0656	,0644	,0632	,0620	,0608	,0596	,0584	,0573	,0562	,0551
2,0	0,0540	,0529	,0519	,0508	,0498	,0488	,0478	,0468	,0459	,0449
2,1	0,0440	,0431	,0422	,0413	,0404	,0396	,0387	,0379	,0371	,0363
2,2	0,0355	,0347	,0339	,0332	,0325	,0317	,0310	,0303	,0297	,0290
2,3	0,0283	,0277	,0270	,0264	,0258	,0252	,0246	,0241	,0235	,0229
2,4	0,0224	,0219	,0213	,0208	,0203	,0198	,0194	,0189	,0184	,0180
2,5	0,0175	,0171	,0167	,0163	,0158	,0154	,0151	,0147	,0143	,0139
2,6	0,0136	,0132	,0129	,0126	,0122	,0119	,0116	,0113	,0110	,0107
2,7	0,0104	,0101	,0099	,0096	,0093	,0091	,0088	,0086	,0084	,0081
2,8	0,0079	,0077	,0075	,0073	,0071	,0069	,0067	,0065	,0063	,0061
2,9	0,0060	,0058	,0056	,0055	,0053	,0051	,0050	,0048	,0047	,0046
3,0	0,0044	,0043	,0042	,0040	,0039	,0038	,0037	,0036	,0035	,0034

 

Продолжение прил. 4

 

Таблица 3

Коэффициенты Стьюдента (двухсторонние границы t-распределения)

Число степеней свободы	Значения t при вероятности
0,9	0,95
	6,31	12,71
	2,92	4,30
	2,35	3,18
	2,13	2,78
	2,02	2,57
	1,94	2,45
	1,90	2,37
	1,86	2,31
	1,83	2,26
	1,81	2,23
	1,78	2,18
	1,75	2,13
	1,74	2,11
	1,73	2,10
	1,73	2,09
	1,72	2,09
	1,71	2,06
	1,70	2,04
	1,68	2,02
	1,64485	1,95996
Двухсторонний уровень значимости	0,10	0,05

Таблица 4

Критические значения для наибольшего отклонения эмпирической
функции распределения от теоретической (критерий Колмогорова).

Значения , удовлетворяющие условию

 

Уровень значимости	Объем выборки
0,05	0,62	0,52	0,45	0,41	0,34	0,29	0,26	0,24	0,21
0,10	0,57	0,47	0,41	0,37	0,30	0,26	0,24	0,22	0,19

Для используют аппроксимации:

.

 

Продолжение прил. 4

 

Таблица 5

Распределение (процентные точки).
Значения , удовлетворяющие условию
или эквивалентному условию

Число степеней свободы	Вероятность
0,025 (2,5 %)	0,05	0,40	0,50	0,60	0,90	0,95	0,975
	0,001	0,004	0,275	0,455	0,708	2,706	3,841	5,024
	0,051	0,103	1,022	1,386	1,833	4,605	5,991	7,378
	0,216	0,352	1,869	2,366	2,946	6,251	7,815	9,348
	0,484	0,711	2,753	3,357	4,045	7,779	9,488	11,143
	0,831	1,145	3,655	4,351	5,132	9,236	11,070	12,832
	1,237	1,635	4,570	5,348	6,211	10,645	12,592	14,449
	1,690	2,167	5,493	6,346	7,283	12,017	14,067	16,013
	2,180	2,733	6,423	7,344	7,351	13,362	15,507	17,535
	2,700	3,325	7,357	8,343	9,414	14,684	16,919	19,023
	3,247	3,940	8,295	9,342	10,473	15,987	18,307	20,483
	4,404	5,226	10,182	11,340	12,584	18,549	21,026	23,336
	5,629	6,571	12,079	13,339	14,685	21,064	23,685	26,119
	6,908	7,962	13,983	15,338	16,780	23,542	26,296	28,845
	8,231	9,390	15,893	17,338	18,868	25,989	28,861	31,526
	9,591	10,851	17,809	19,337	20,951	28,412	31,410	34,170
	13,120	14,611	22,616	24,337	26,143	34,382	37,652	40,646
	16,791	18,493	27,442	29,336	31,316	40,256	43,773	46,979
	24,433	26,509	37,134	37,335	41,622	51,803	55,758	59,345
	0,975	0,95	0,60	0,50	0,40	0,10	0,05	0,025

 

Для построения двухстороннего интервала вероятности для случайной величины, имеющей ‑распределение, удовлетворяю­щего условию , следует учесть, что

Верхнюю границу такого интервала находят по таблице для , а нижнюю – для .

 

Продолжение прил. 4

Таблица 6

Значения для = 0.05 (верхние 5‑процентные
критические значения, односторонний критерий)

Число степеней свободы знаменателя	Число степеней свободы числителя
	6,61	5,05	4,82	4,74	4,62	4,56	4,50	4,46	4,43	4,40
	5,99	4,39	4,15	4,06	3,94	3,87	3,81	3,77	3,74	3,70
	5,59	3,69	3,44	3,35	3,22	3,15	3,08	3,04	3,01	2,97
	4,96	3,33	3,07	2,98	2,85	2,77	2,70	2,66	2,62	2,58
	4,54	2,9	2,64	2,54	2,40	2,33	2,25	2,20	2,16	2,11
	4,35	2,71	2,45	2,35	2,20	2,12	2,04	1,99	1,95	1,90
	4,17	2,53	2,27	2,16	2,01	1,93	1,84	1,79	1,74	1,68
	4,08	2,45	2,18	2,08	1,92	1,84	1,74	1,69	1,64	1,58
	4,00	2,37	2,10	1,99	1,84	1,75	1,65	1,59	1,53	1,47
	3,92	2,29	2,02	1,91	1,75	1,66	1,55	1,50	1,43	1,35
¥	3,84	2,21	1,94	1,83	1,67	1,57	1,46	1,39	1,32	1,22

 

Значения для = 0.10 (верхние 10‑процентные
критические значения, односторонний критерий)

Число степеней свободы знаменат.	Число степеней свободы числителя
	4,06	3,45	3,34	3,30	3,24	3,21	3,17	3,16	3,14	3,12
	3,78	3,11	2,98	2,94	2,87	2,84	2,80	2,78	2,76	2,74
	3,46	2,73	2,67	2,54	2,46	2,42	2,38	2,36	2,34	2,32
	3,28	2,52	2,38	2,32	2,24	2.20	2.16	2.13	2.11	2.08
	3.07	2.27	2.12	2.06	2.02	1.92	1.87	1/85	1/82	1/79
	2.97	2.16	2.00	1/94	1.84	1.79	1.74	1.71	1.68	1.64
	2.88	2.05	1.88	1.82	1.72	1.67	1.61	1.57	1.54	1.50
	2.84	2.00	1.83	1.76	1.66	1.61	1.54	1.51	1.47	1.43
	2.79	1.95	1.77	1.71	1,60	1,54	1,48	1,44	1,40	1,35
	2.75	1.90	1.72	1.65	1,54	1,48	1,41	1,37	1,32	1,26
¥	2.71	1.85	1.67	1.60	1,49	1,42	1,34	1,30	1,24	1,17

 

 

Окончание прил. 4

 

Полезные соотношения:

 

; ,

 

где – -процентная точка t-распределения, соответствующая вероятности или коэффициент Стьюдента (двухсторонняя граница t-распределения, табл. 3).

 

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Макарова Н.В. Статистика в Excel: Учебное пособие/ Макарова Н.В., Трофимец В.Я. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.

2. Селиванов М. Н. Качество измерений / Селиванов М.Н., Фридман А.Э., Кудряшева Т.Ф. – Л.: Лениздат, 1987.

3. Новицкий П. В. Оценка погрешностей результатов измерений / Новицкий П.В., Зограф И.А. – Л.: Энергоатомиздат, 1985.

4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика/ Гмурман В.Е. – М.: Высшая школа, 1997.

5. Чашкин Ю.Р. Статистика для инженеров. Основы регрессионного анализа/ Чашкин Ю.Р. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2003. – 162 с.

6. Худсон Д. Статистика для физиков / Худсон Д. – М.: Мир, 1970.

7. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. Пособие для студентов вузов. Изд. 5-е, стер/ Гмурман В.Е. – М.: Высш. шк., 1999.

8. Чашкин Ю.Р. Математическая статистика. Статистическая обработка результатов измерений. Уч.-метод. пособие для самостоят. работ студентов / Чашкин Ю.Р. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 1999.

9. Большев Л.Н. Таблицы математической статистики / Большев Л.Н., Смирнов Н.В. – М.: Наука, 1983.

10. Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Под ред. В.Э.Фигурнова – М.: ИНФРА-М, 1998.

11. Справочник по прикладной статистике. – В 2-ч т. – Т.1: Пер. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У.Ледермана, Ю.Н.Тюрина. – М.: Финансы и статистика, 1989. –370с.

12. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ / Себер Дж. – М.: Мир, 1980.

13. Вучков И. Прикладной линейный регрессионный анализ / Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. –М.: Финансы и статистика, 1987.

14. Дрейдер Н. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х кн. Пер. с англ. – 2-е изд., перераб.и доп. / Дрейдер Н., Смит Г. – М.: Финансы и статистика, 1987.

15. Вихтенко Э. М. Численные методы на ЭВМ/ Вихтенко Э.М., Коломийцева С.В., Комова О.С. – Хабаровск: ДВГУПС, 2003. –71с.

 

 

ОГЛАВЛЕНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................ 1

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1 ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЯМЫХ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ /вычисление основных статистических параметров/............................................................................. 2

1. Цель работы................................................................................................ 2

2. Задание........................................................................................................ 2

3. Краткая теория........................................................................................... 2

4. Ход работы.................................................................................................. 5

5. Контрольные вопросы............................................................................ 10

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2 ПОСТРОЕНИЕ ГИСТОГРАММЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРЯМЫХ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ /на примере результатов математического эксперимента/............................................. 11

1. Цель работы............................................................................................. 11

2. Задание..................................................................................................... 11

3. Краткая теория......................................................................................... 11

4. Ход работы................................................................................................ 15

5. Контрольные вопросы............................................................................ 18

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3 ПРОВЕРКА НОРМАЛЬНОСТИ ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ /тремя различными методами/................................... 18

1. Цель работы............................................................................................. 18

2. Задание..................................................................................................... 18

3. Краткая теория......................................................................................... 19

4. Ход работы................................................................................................ 23

5. Контрольные вопросы............................................................................ 26

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4 ОБЪЕДИНЕНИЕ РАВНОТОЧНЫХ СЕРИЙ ИЗМЕРЕНИЙ /двухвыборочный t-тест для средних/.................................. 27

1. Цель работы............................................................................................. 27

2. Задание..................................................................................................... 27

3. Краткая теория......................................................................................... 27

4. Ход работы................................................................................................ 29

5. Контрольные вопросы............................................................................ 35

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 5 ОБЪЕДИНЕНИЕ СЕРИЙ НЕРАВНОТОЧНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ /двухвыборочный t-тест для средних/................................. 36

1. Цель работы............................................................................................. 36

2. Задание..................................................................................................... 36

3. Краткая теория......................................................................................... 36

4. Ход работы................................................................................................ 38

5. Контрольные вопросы............................................................................ 41

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6 ПОСТРОЕНИЕ ЛИНЕЙНОЙ ЭМПИРИЧЕСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ ПО ОПЫТНЫМ ДАННЫМ /метод наименьших квадратов/ 41

1. Цель работы............................................................................................. 41

2. Задание..................................................................................................... 41

3. Краткая теория......................................................................................... 42

4. Ход работы................................................................................................ 46

5. Контрольные вопросы............................................................................ 49

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 7 ОЦЕНКА СВЯЗИ НОМИНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ /таблицы сопряженности/................................................................................ 49

1. Цель работы............................................................................................. 49

2. Задание..................................................................................................... 49

3. Краткая теория......................................................................................... 49

4. Ход работы................................................................................................ 52

5. Контрольные вопросы............................................................................ 52

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.................................................................................................... 53

ПРИЛОЖЕНИЕ 1.................................................................................... 54

Установка надстройки "Пакет анализа".......................................... 54

ПРИЛОЖЕНИЕ 2.................................................................................... 56

Виды ошибок при задании формул.................................................. 56

ПРИЛОЖЕНИЕ 3.................................................................................... 61

Кратка теория диаграмм..................................................................... 61

ПРИЛОЖЕНИЕ 4.................................................................................... 64

Статистические таблицы.................................................................... 64

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................................................... 70

 

[1] Несмотря на широкое распространение, нормальное распределение не универсально. Если нет уверенности в его применимости, следует проверить возможность использования нормального распределения для описания случайной величины с помощью критериев согласия (см. лаб. работу «Проверка нормальности закона распределения»).

[2] Это определение является строгим лишь для распределений экспоненциального типа, например, нормального. В этом случае существует так называемая «граница Крамера-Рао» как минимально возможная дисперсия оценки. Оценка, дисперсия которой достигает этой границы, называется эффективной.

Для распределений с плотностью вероятности, имеющей точки разрыва 1-го или 2-го рода (равномерного, арксинусного, двойного экспоненциального и др.) могут быть построены сверхэффективные оценки (их дисперсия существенно меньше дисперсии среднего арифметического).

[3] Одинаковые значения в вариационном ряде должны повторяться столько раз, сколько они встречаются в выборке.

[4] Функция ОКРУГЛВВЕРХ округляет число по модулю до ближайшего большего целого. Вторым аргументом является количество цифр, до которого округляется число.

Замечание: Если количество цифр больше 0 (нуля), то число округляется с избытком до заданного количества десятичных разрядов после десятичной запятой. Если количество цифр равно 0 или опущено, то число округляется с избытком до ближайшего целого. Если количество цифр меньше 0, то число округляется с избытком, с учетом десятичных разрядов слева от десятичной запятой.

[5] Теоретическая кривая nPj рассчитывается по результатам лаб.раб. №3 «Проверка нормальности…» с помощью критерия согласия. В данной работе может служить огибающей гистограммы. Приводится для наглядности.

[6] Отметим, что вопрос о минимальном числе значений в интервале не имеет строгого решения. Автор критерия К.Пирсон считает, что не должно быть пустых интервалов [8]. Мы можем порекомендовать следующий выход из положения: примем. Если при вычислении статистики критерия одно из слагаемых окажется существенно больше остальных, причем будет мало (< 5), объедините этот интервал с соседним.

[7] Нужно отметить, что границ интервалов на одно значение больше чем частот,
поэтому первому или последнему значению границы интервала будет соответствовать пустая ячейка частоты.

[8] функция ФТЕСТ рассчитывает двустороннее -значение F-теста, поэтому для рассматриваемого случая это значение делится на 2.

^[9] Если то -значение F-теста рассчитывается с помощью функции FРАСП, вычтенной из 1.

[10] С