Г. Статистическая обработка данных по теме индивидуального задания, составление отчетной документации по результатам выполненных исследований и наблюдений.Проведена статистическая обработкарезультатов обследований, полученных в ходе выполнения исследований по теме индивидуального задания. Методики статистической обработки экспериментальных данных: (описательная статистика количественных признаков). Основной характеристикой статистических совокупностей или вариационных рядов являются средние величины: (средняя арифметическая, квадратическая, кубическая, стандартное отклонение и т.д.). Средняя величина – это наиболее типичное для совокупности значение признака. Средняя – есть приближенная оценка теоретического среднего (математического ожидания) генеральной совокупности, сохраняющяя неизменным его определяющие свойства (общую длину, массу, объем и т.д.), хотя значение признака отдельных единиц совокупности могут вариьровать в ту или иную сторону.
Размах вариации (R), отражает пределы изменчивости признака или амплитуду вариации и рассчитывается как разность между максимальной (xmax) и минимальной величиной признака (xmin): R = (xmax) - (xmin) (2) Лимиты, размах вариации выражаются в единицах измерения изучаемого признака. Для оценки варьирования выборочных значений применяют показатели дисперсии и стандартного отклонения. Средняя арифметическая квадратов отклонений вариант от их выборочной средней называется дисперсией (Variance):
Наряду с дисперсией важнейшей характеристикой варьирования является стандартное отклонение (Standard Deviation):
В практике довольно часто приходиться сравнивать изменчивость признаков, выраженных разными единицами. В таких случаях используют не абсолютные, а относительные показатели вариации. Одним из таких показателей является коэффициент вариации. Для оценки ошибки среднего значения выборки от среднего генеральной совокупности применяется показатель ошибки среднего:
Коэффициент вариации представляет собой стандартное отклонение, выраженное в процентах от величины средней арифметической
Варьирование считается слабым, если не превосходит 10%, средним – 11-25% и значительным при 25-45%, высоким – 45-60% и аномальным – свыше 60%. В работе были использованы методы корреляционного и регрессионного анализа с помощью пакетов программ Microsoft Office и Statiistica 6.0.
Оформлен отчет и дневник по результатам прохождения производственной практики.
|
= 
(1)
(3)
(4)
(5)
(6)
