Размещено на http://www.allbest.ru/

2

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра Экономической кибернетики

Лабораторная работа №1

«Предварительный анализ исходных данных в модуле Basic Statistics/Tables»

Проверила: Выполнила:

преподаватель студентка Ф-та ЭИ

Сергиенко Елена Андриановна 4 курса, 7 группы

Мацегора Е.А.

Харьков, 2006

Цель:

- закрепление теоретического и практического материала, приобретение навыков работы в модуле Basic Statistics/Tables.

Задание:

- необходимо провести анализ вариационного ряда для выборочных данных банков Украины в модуле Basic Statistics/Tables ППП Statisticа:

1. Рассчитать статистические характеристики ряда (среднее, дисперсию, среднеквадратическое отклонение, моду медиану, размах, коэффициенты асимметрии и эксцесса).

2. Построить гистограмму и полигон распределения случайной величины, сделать выводы о характере закона распределения.

3. С помощью критерия Пирсона и Колмогорова-Смирнова проверить гипотезу о нормальном законе распределения.

4. Сделать выводы относительно группировки данных по величине соответствующего показателя.

Ход работы

1. Открываем пакет «Statisticа», определяем необходимое количество столбцов и строк.

При необходимости добавляем количество столбцов с помощью «Vars» «Add» и удаляем с помощью «Vars» «Delete».

Удаление и добавление строк осуществляется аналогично, только с помощью контекстного меню «Cases».

Переименовываем столбцы с помощью двойного щелчка на названии переменной и заносим в таблицу данные лабораторной, представленные на рис.1.

статистика банк модуль basic statistics/tables

Рис.1 Исходные данные

2. Чтобы приступить к вычислительным процедурам, необходимо войти в позицию меню Statistics: Basic Statistics/Tables (рис. 2).

Рис. 2. Выбор модуля

Перед нами появляется диалоговое окно, позволяющее задать направление анализа Descriptive statistics (Описательные статистики), представленные на рис. 3.

Рис. 3. Выбор направления анализа.

Потом появляется стартовая панель модуля, где необходимо задать исходные параметры: Variable (Переменные) (рис.4).

Рис.4. Стартовая панель модуля.

Далее инициировав вкладыш Advanced, необходимо выделить основные статистики для расчёта (рис. 5).

Рис.5. Выбор описательных статистик.

Таковыми являются: Valid N (число наблюдений), Mean (среднее), Sum (сумма значений), Median (медиана), Mode (мода), Standard Deviation (среднеквадратическое отклонение), Variance (дисперсия), Skewness (коэффициент асимметрии), Kurtosis (коэффициент эксцесса), Min&Max (минимум и максимум), Range (размах выборки). Результаты расчёта описательных статистик для данной выборки получаем нажатием клавиши Summary (рис.6).

Рис. 6. Описательные статистики

Построим полигон распределения исследуемой совокупности. В меню Graphs/Line Plots (variables) выбрали переменную и построили граф значений. (рис.7).

Рис.7. Полигон распределения случайной величины

Проверяем выборку на нормальный закон распределения. Для проведения группировки выборки в стартовой панели модуля выбираем вкладыш Normality, где задаём качество интервалов и критерий Калмогорова-Смирнова для тестирования выборки. Инициировав клавишу Frequency tables (Таблицы частот) получаем следующую таблицу (рис. 8).

Рис. 8. Результаты группировки выборки

Исходная совокупность из 48 банков разбита на 10 интервалов и в каждом интервале рассчитаны следующие характеристики: Count (частота), Cumulative Count (накопленная частота), Persent of Valid (% от общей частоты), Cumul % of Valid (накопленный % от общей частоты), % of all Cases (% от общего числа наблюдений), Cumulative of all Cases (накопленный % от общего числа наблюдений), Expected Count (теоретическая частота), Cumulative Expected (накопленная теоретическая частота), % Expected (% от общей теоретической частоты),Cumulative % Expected (накопленный % от общей теоретической частоты).

Инициировав клавишу Histograms, получим гистограмму распределения с наложенным нормальным законом распределения и критерием Колмогорова-Смирнова, значение которого сравнивается с табличным (рис. 9).

Рис. 9. Гистограмма распределения

График наполненных эмпирических частот представлен на рис. 10.

Рис. 12. График наполненных эмпирических частот

Рассчитываем критерий Пирсона, в главном меню Statistics выбираем модуль Distribution Fitting (Законы распределения), строим график (рис. 11).

Рис. 11. Гистограмма распределения с критерием Пирсона и Колмогорова-Смирнова

Размещено на Allbest.ru