Тақырыбы: Математикалық статистика есептерін шешу үшін MS Excel

•
басқару өрісінде Excel қондырмасын таңдаңыз
-
өту батырмасы.
•
қол
жетімді қондырмалар терезесінде талдау пакеті құсбелгісін қойып, ОК 
түймесін басыңыз.
Талдау пакетін "деректер" қойындысына жүктегеннен кейін "Деректерді 
талдау"пәрмені қол жетімді болады.
Дисперсиялық талдау
Талдау пакеті
дисперсиялық талдаудың үш түрін жүргізуге мүмкіндік береді. 
Белгілі бір құралды таңдау факторлардың санымен және зерттелетін мәліметтер 
жиынтығындағы үлгілер санымен анықталады.
Бір факторлы дисперсиялық талдау бірдей популяцияға жататын екі немесе 
одан да көп үлгілердің орташа мәндерінің ұқсастығы туралы гипотезаны тексеру 
үшін қолданылады.
Екі факторлы дисперсиялық талдау
-
бұл әр деректер тобы үшін бірнеше үлгіні 
қамтитын бір факторлы талдаудың күрделі нұсқасы.
Қайталаусыз екі факторлы дисперсиялық талдау
-
бұл бір топқа бірнеше үлгіні 
қамтымайтын екі факторлы дисперсиялық талдау. Ол екі немесе одан да көп 
үлгілердің орташа мәні бірдей деген гипотезаны тексеру үшін қолданылады 
(үлгілер бірдей популяцияға жатады).
Корреляциялық және ковариациялық
талдау
Корреляциялық талдау өлшемсіз түрде ұсынылған екі мәліметтер 
жиынтығының байланысын сандық бағалау үшін қолданылады.
Егер бір деректер жиынындағы үлкен мәндер басқа жиынның үлкен 
мәндерімен байланысты болса, онда корреляция оң болады, егер бір жиынның кіші
мәндері екіншісінің үлкен мәндерімен байланысты болса, корреляция теріс 
болады, егер екі диапазонның деректері бір
-
бірімен байланысты болмаса, 
корреляция нөлге жақын болады.
Корреляцияға ұқсас ковариациялық
талдау деректер нүктелерінің 
салыстырмалы орташадан ауытқуының орташа көбейтіндісін есептеу үшін 
қолданылады. Ковариация
-
бұл екі деректер ауқымы арасындағы байланыс өлшемі.
Сипаттама статистикасы
Бұл талдау құралы кіріс деректерінің орталық тенденциясы мен өзгергіштігі 
туралы ақпаратты қамтитын бір өлшемді статистикалық есепті құруға қызмет 
етеді.
Экспоненциалды тегістеу
Экспоненциалды тегістеу осы болжамдағы қателіктерді ескере отырып 
түзетілген алдыңғы кезең үшін болжам негізінде мәнді болжауға арналған. Ол 
тегістеу константасын қолданады, оның мәні алдыңғы болжамдағы қателіктердің 
қаншалықты әсер ететінін анықтайды.
Формула әдісі қарапайым экспоненциалдық деңгейлестіру түрі бар:
 
Уь+1 = ky
t
 + (1 - k)y
t
, 
мұнда
y
t
+i
, t+1 
кезеңіне болжам
; 
y
t
, t 
кезеңіндегі болжамға арналған деректер
; 
k - 
қатарды
тегістеу коэффициенті
, 0 < k < 1 . 
Мұнда 
k - 
неғұрлым үлкен болса, 
соңғы кезеңдердің болжамға әсері соғұрлым көп болады. 
Жылжымалы орташа 
Жылжымалы орташа болжамды кезеңдегі мәндерді алдыңғы кезеңдердің 
көрсетілген саны үшін айнымалының орташа мәні негізінде есептеу үшін 
қолданылады. Әрбір болжамды мән формулаға негізделген:
мұнда
N -
жылжымалы
орташаға кіретін алдыңғы кезеңдердің саны;
; 
Aj, 
j - 
уақыт сәтіндегі нақты мән
;
 
Fj, j - 
уақыт кезіндегі болжамды мән
.
 
Жылжымалы орташа, бүкіл үлгі үшін Қарапайым орташа деңгейден 
айырмашылығы, деректердің өзгеру тенденциялары туралы ақпаратты қамтиды. 
Процедураны сатуды, түгендеуді және басқа процестерді болжау үшін пайдалануға 
болады. 
Фурье талдауы

Фурье талдауы сызықтық жүйелердегі есептерді шешуге және мерзімді 
деректерді талдауға арналған. Ол жылдам Фурье түрлендіру әдісін (ЖФТ
) 
қолданады, бұл 
N
ұзындығының спектрлік анализінің орындалу уақытын 
пропорционалды етеді
N
log
2
N,
а не 
𝑁𝑁
2
. 
Гистограмма
Гистограмма используется для вычисления выборочных и интегральных частот 
попадания данных в указанные интервалы значений, при этом генерируются числа 
попаданий для заданного диапазона ячеек.
Гистограмма
Гистограмма көрсетілген мәндердің интервалдарына деректердің іріктелген 
және интегралдық жиілігін есептеу үшін қолданылады, бұл кезде ұяшықтардың 
көрсетілген диапазонына енетін
сандар жасалады.
№ 14
-15 
дәріс

жүктеу/скачать 372,95 Kb.

Достарыңызбен бөлісу: