- •Міністерство аграрної політики україни
- •Лабораторна робота №1 Засвоєння інтерфейсу системи statistica
- •Основні модулі системи statistica
- •Розрахунок описових статистик
- •Лабораторна робота №2 Первинна статистична обробка дослідних даних в системи statistica Мета роботи:
- •Завдання
- •Хід роботи
- •Побудова полігонів розподілу
- •Побудова гістограми
- •Розрахунок основних статистичних характеристик вибірки
- •Лабораторна робота №3Побудова діаграм і графіків у системі statistica
- •Завдання
- •Хід роботи
- •Побудова кругової діаграми
- •Створення і редагування надпису на діаграмі
- •Побудова графіків у системі statistica Завдання
- •1.Динаміка молочної продуктивності корів, по роках
- •Хід роботи Початок роботи
- •Завдання в
- •Побудова трьохвимірного графіку
- •Редагування 3-вимірного графіку
- •2D Line Plots та 3d Surface Plots.
- •Лабораторна робота №4
- •Порівняння статистичних рядів у системі statistica
- •Мета роботи:
- •Хід роботи
- •Розрахунок описових статистик і формулювання статистичних гіпотез
- •3.Продуктивність корів дослідних груп
- •Висновки по суті завдання а
- •Завдання
- •4. Динаміка надою та % жиру у корів по роках
- •Початок роботи
- •Побудова діаграми розсіяння
- •Рис 33. Кореляційні показники Пірсона
- •Перевірка значущості коефіцієнта кореляції
- •Лабораторна робота 6
- •Проведення однофакторного дисперсійного аналізу
- •У системі statistica
- •Мета роботи:
- •Завдання
- •Початок роботи
- •5.Кількість молочного жиру у корів (дочок бугаїв)
- •6.Матриця дисперсійного комплексу
- •Послідовність проведення однофакторного аналізу
- •Апостеріорні порівняння середніх
- •7.Рівень значущості відмінності між середніми (р)
- •8.Рівень значущості відмінності між середніми (р)
- •9.Рівень значущості відмінності між середніми (р)
- •Графічне порівняння варіантів досліду
- •Завершення роботи
- •Лабораторна робота №7 Проведення двофакторного дисперсійного аналізу у системі statistica
- •Завдання
- •Початок роботи
- •11.Від трансформованої таблиці 10
- •Виконання двофакторного дисперсійного аналізу
- •Апостеріорні порівняння середніх
- •12.Результати аналізу двофакторного дисперсійного комплексу
- •Графічне порівняння варіантів досліду
- •Лабораторна робота №8 Проведення простого лінійного регресійного аналізу у системі statistica Мета роботи:
- •Завдання
- •Початок роботи
- •13.Показники продуктивності свиней
- •Аналіз залишків
- •Множинний регресійний аналіз в системі statistica
- •Завдання
- •Початок роботи
- •14.Динаміка об’ємів продажі молока по господарствах
- •Лабораторна робота №9
- •Мета роботи:
- •Завдання
- •15.Хімічний склад м’язової тканини свиней
- •Початок роботи
- •(Вікно введення режимів роботи для ієрархічних агломеративних методів)
- •Two-way Joining
- •Пропонована література
- •Варіанти завдань для виконання лабораторних робіт №1 - №4
- •Варіанти завдань для виконання лабораторних робіт №,№5-9 (Регресійний, кореляційний, дисперсійний і кластерний аналізи)
- •Варіанти завдань
- •Значення функції розподілу ф(х) стандартного нормального закону n(0,1):
Висновки по суті завдання а
Зробіть змістовний висновок про переваги тієї чи іншої породи з жирномолочності корів.
Занотуйте висновок у свій робочий зошит.
Закрийте всі відкриті вікна і закрийте програму STATISTICA.
Питання для самоконтролю
1. Мета перевірки гіпотези про нормальний розподіл аналізуючих ознак.
2. До яких статистичних критеріїв відносяться t-тест Ст’юдента і F-тест Фішера – Снедекора.
3. Якщо гістограма не дуже відрізняється від червоної лінії, то можна стверджувати, що…. ?
4. В біологічних дослідженнях, прі якому рівні значущості (Р) нульова гіпотеза Н0 вважається хибною (відкидається).
Рис. 31. Графік типу "ящик з вусами" для обох змінних Box & whisker plot
Лабораторна робота 5
Проведення кореляційного аналізу у системі STATISTICA
Мета роботи:
Навчитися процедурі проведення повного кореляційного аналізу у системі STATISTICA.
Зауваження. Мета кореляційного аналізу - виявити наявність і силу (тісноту) лінійного зв’язку між деякими двома змінними. Для цього необхідно розрахувати коефіцієнт парної кореляції, який є показником тісноти лінійного кореляційного зв’язку, і може приймати значення у межах від -1 до +1. У випадку, коли залежність між змінними є більш складною, ніж лінійний зв’язок, коефіцієнт кореляції прийме значення 0, що означає відсутність лінійного зв’язку, але не означає відсутності зв’язку взагалі. Оскільки ми маємо справу з випадковими величинами, то необхідно також перевірити значущість коефіцієнта кореляції, тобто перевірити чи істотно він відрізняється від нуля.
Завдання
Провести кореляційний аналіз зв’язку між середньодобовим надоєм і відсотком жиру у корів за 12 - річний період (табл. 4):
4. Динаміка надою та % жиру у корів по роках
Роки |
Показники продуктивності | |
Середньодобовий надій, кг |
% жиру | |
1991 |
11,5 |
3,7 |
1992 |
10,2 |
3,9 |
1993 |
8,8 |
4,2 |
1994 |
8,6 |
4,3 |
1995 |
9,6 |
4,0 |
1996 |
10,2 |
4,1 |
1997 |
7,9 |
3,9 |
1998 |
8,8 |
4,2 |
1999 |
9,6 |
4,1 |
2000 |
10,5 |
3,8 |
2001 |
11,1 |
3,5 |
2002 |
12,4
|
3,6 |
Початок роботи
1. У своїй робочій папці створіть нову папку Іаb5. Всі файли, які буде створено при виконанні даної роботи, зберігайте у цій папці.
2. Запустіть програму STATISTICA і створіть новий файл електронної таблиці для введення даних з табл. 5.1. (рис. 32).
Збережіть цей файл під назвою Iab5.sta у свою робочу папку Іаb5.
Побудова діаграми розсіяння
Процедура кореляційного аналізу розпочинається з візуального аналізу кореляції. Для цього будується діаграма розсіяння, яка дозволяє одержати загальне наочне уявлення про характер залежності між двома змінними.
3. Кнопкою STATISTICA на панелі інструментів викличте вікно Основна статистика і переключіться до модуля Correlation matrices (Кореляційні матриці), ОК .
Рис.32.Електронна таблиця для введення даних
Відкриється вікно Pearson Product-Moment Correlation (Кореляційні показники Пірсона) (рис.33).