Стат20518 (Автосохраненный) (1120238), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Построить попарные диаграммы рассеяния. Вычислить коэффициенты корреляции и проверить их значимость. Сделать вывод о зависимости величин. Проверка нормальности распределения А Выдача обычно включает: Статистика, P-значение двустороннее, вывод Выбранное пороговое значение 0.05 Численность выборки 50 Модифицированный критерий Колмогорова 0.067914 0.201741 Гипотеза о нормальности не отклоняется Критерий хи-квадрат Фишера Классы 7 9.783571 2 1.019426 9.850714 3 3.892113 9.917857 9 9.209138 9.985 14 13.5038 10.05214 11 12.27148 10.11929 8 6.911004 10.18643 3 2.412065 Статистика критерия, p-значение 1.617314 0.194323 Гипотеза о нормальности не отклоняется АиВ Коэффициент Пирсона 0.076618 P-значение 0.596911 Доверительный 95% интервал -0.206125 0.347554 ВиС Коэффициент Пирсона 0.619285 P-значение 1.63E-06 Доверительный 95% интервал 0.411947 0.765652 Диаграмма рассеяния А-В 12.3 12.2 12.1 12 11.9 Column B Linear (Column B) 11.8 11.7 11.6 11.5 11.4 11.3 9.7 АиВ 9.8 9.9 10 10.1 10.2 10.3 Т.к.
р-значение очень большое 0,597>0,05, то корреляции между А и В нет. Также ап ВиС АиС Т.к. р-значение очень мало 0,00000163<0,05, то гипотеза о независимости В и С отв Т.к. р-значение очень большое 0,773>0,05, то корреляции между А и С нет. Аппрокс в (A, B, C) в серии образцов. проверить их значимость. Проверка нормальности распределения В Выдача обычно включает: Статистика, P-значение двустороннее, вывод Выбранное пороговое значение 0.05 Численность выборки 50 Модифицированный критерий Колмогорова 0.083796 0.486376 Гипотеза о нормальности не отклоняется Критерий хи-квадрат Фишера Классы 7 11.69929 2 0.644883 11.77786 3 2.898231 11.85643 5 7.919087 11.935 12 13.1555 12.01357 16 13.28708 12.09214 9 8.159089 12.17071 3 3.046099 Статистика критерия, p-значение 4.669921 0.322872 Гипотеза о нормальности не отклоняется ности не отклоняется ности не отклоняется АиС Коэффициент Пирсона -0.041766 P-значение 0.773357 Доверительный 95% интервал -0.316435 0.239364 Коэффициент Пирсона P-значение Доверительный 95% интервал ния А-В Диаграмма рассеяния В-С 14.4 14.3 14.2 14.1 Column B Linear (Column B) 14 Column C Linear (Column C) 13.9 13.8 13.7 13.6 13.5 10.3 13.4 11.6 11.7 11.8 11.9 12 12.1 12.2 12.3 ляции между А и В нет.
Также аппроксимирующая прямая на диаграмме почти не наклонена,то считаем,что корреляции нет отеза о независимости В и С отвергается . Считаем,что корреляция есть. (аппроксимирующая прямая на графике сильно наклон ляции между А и С нет. Аппроксимирующая прямая почти не наклонена, считаем ,что корреляции нет. olumn C near (Column Проверка нормальности распределения С Выдача обычно включает: Статистика, P-значение двустороннее, вывод Выбранное пороговое значение 0.05 Численность выборки 50 Модифицированный критерий Колмогорова 0.07907 0.420982 Гипотеза о нормальности не отклоняется Критерий хи-квадрат Фишера Классы 7 13.75071 3 1.772693 13.83214 5 5.694794 13.91357 12 11.29491 13.995 11 13.8308 14.07643 12 10.45616 14.15786 6 4.880421 14.23929 1 1.406379 Статистика критерия, p-значение 2.160094 0.293659 Гипотеза о нормальности не отклоняется Диаграмма рассеяния А-С 14.4 14.3 14.2 14.1 14 Column C Linear (Column C) 13.9 13.8 13.7 13.6 13.5 13.4 9.7 считаем,что корреляции нет 9.8 9.9 10 10.1 10.2 10.3 ямая на графике сильно наклонена) 21.04 21.04 21 21.01 21.02 20.96 20.99 20.93 21.08 20.98 21.11 20.94 20.9 21.05 20.98 20.97 21.16 21 21.08 21.03 20.9 20.97 20.95 20.84 20.97 20.91 20.87 21.01 21.03 20.91 Определены содержания металла в образцах руды из двух месторождений (A, B).
Проверить равенство средних и дисперсий. 18.96 16.56 16.75 16.44 14.71 16.01 19.66 14.45 17.05 14.94 16.49 12.91 16.98 18.89 18.16 19.06 16.47 16.79 16.4 14.89 15.98 19.66 14.47 17.12 15.19 16.53 12.93 16.96 18.96 18.21 Проведены измерения содержания вещества в серии образцов двумя методами. Проверить, имеется ли различие в показаниях методов (в среднем). Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями Среднее Дисперсия Наблюдения Объединенная дисперсия Гипотетическая разность средних df t-статистика P(T<=t) одностороннее t критическое одностороннее P(T<=t) двухстороннее t критическое двухстороннее Переменная 1 Переменная 2 21.002 20.97333333333 0.00326 0.006938095238 15 15 0.00509904762 0 28 1.09941914232 0.14047432725 1.70113093427 0.28094865449 2.0484071418 Парный двухвыборочный t-тест для средних Среднее Дисперсия Наблюдения Корреляция Пирсона Гипотетическая разность средних df t-статистика P(T<=t) одностороннее t критическое одностороннее P(T<=t) двухстороннее Переменная 1 Переменная 2 16.5973333333 16.64133333333 3.42384952381 3.382255238095 15 15 0.99893601293 0 14 -1.9852109277 0.03353497031 1.76131013577 0.06706994062 t критическое двухстороннее 2.14478668792 месторождений (A, B).
Двухвыборочный F-тест для дисперсии А-В Среднее Дисперсия Наблюдения df F P(F<=f) одностороннее F критическое одностороннее Вывод: гипотеза о равенстве дисперсий не о цов двумя методами. Гипотеза о равенстве средних принимается, т. к. р-значение много больше заданного уровня 5% Гипотеза о равенстве средних подтверждается,т.к.
Р-значение больше 0,05 . t-статистика<t-критическое.Эфф Парный критерий Стьюдента для 2х выборок необходимо применять, поскольку одна и та же группа объекто -тест для дисперсии А-В Переменная 1 Переменная 2 21.002 20.973333333333 0.00326 0.0069380952381 15 15 14 14 0.46986959506 0.08497639289 0.40262094298 равенстве дисперсий не отвергается. Р-значение 0,085>0,05 го уровня 5% стика<t-критическое.Эффекта обработки нет. на и та же группа объектов порождает числовой материал для проверки гипотез о средних, то есть выборки зависимы. выборки зависимы. 14.16 14.22 14.33 13.38 13.22 14.14 14.53 14.05 13.79 14.04 9.77 9.96 9.11 9.77 9.66 9.69 10.73 10.19 10.04 9.99 10.09 9.93 9.69 10.12 10.22 9.74 10.09 10.3 9.88 10.02 13.56 13.8 14.74 13.92 13.76 13.95 13.98 14.32 13.75 14.12 15 14.96 15.21 14.98 15 15.02 15.26 14.84 15.06 14.99 0.98 0.95 0.95 0.95 0.84 0.97 0.98 0.75 0.95 1.03 2 1.99 2.04 1.96 2.1 1.93 1.99 1.93 2.04 1.91 3 2.92 3.03 2.97 2.85 2.88 3.14 2.91 2.86 2.95 4.13 4.06 3.94 4.17 4.09 4.01 4.03 3.94 4.03 4.16 4.81 5 5.05 4.97 5.05 5.08 4.95 4.96 5.08 5.09 Получены данные о выходе химической реакции в присутствии различных катализаторов (A-E).
Проверить равенство средних выходов. Если средние различаются, найти наилучший катализатор. Проведены серии измерений содержания вещества на разных уровнях (A-E). Проверить зависимость точности измерения (среднего квадратического отклонения) от содержания вещества в образцах.
Построить график зависимости СКО от среднего. мической реакции лизаторов (A-E). выходов. Если аилучший катализатор. одержания вещества ерить зависимость квадратического щества в образцах. и СКО от среднего. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 2.61 4.33 5.98 7.69 9.35 11.13 12.81 14.48 16.17 17.9 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.99 1.11 1.14 1.28 1.4 1.48 1.57 1.69 1.78 1.88 0.5 1 0 0.5 1 0 0.5 1 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 1 1 1 14.75 Изучается зависимость аналитического сигнала (B) от содержания вещества (A).
Построить градуировочный график, включая формулу и коэффициент детерминаци Оценить содержание вещества по величине сигнала (C1) и поместить в ячейку C2. Проведено измерение содержания вещества в серии образцов двумя методами: стандартным (A) и новым (B). Проверить новый метод на систематические ошибки (постоянную и линейно изменяющуюся) относительно старого. 100.18 100.12 100 98.98 98.98 98.96 97.99 98 97.95 При определении некоторого вещества изучается зависимость аналитического сигнала (С) от содержания примесей (A, B).
Провести линейную регрессию, вывести формулу. Проверить значимость влияния каждой примеси на сигнал. от содержания вещества (A). лу и коэффициент детерминации. а (C1) и поместить в ячейку C2. и образцов двумя методами: од на систематические ошибки зучается зависимость ия примесей (A, B). римеси на сигнал. 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1.15 1.51 1.98 2.59 3.4 4.45 5.84 7.65 10.02 13.13 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.21 0.42 0.61 0.8 0.98 1.15 1.31 1.47 1.62 1.76 Изучается зависимость некоторой характеристики вещества (B) от температуры (A).
Подобрать функциональную зависимость (параболическую, степенную или экспоненциальную), наилучшим образом описывающую данные. Построить график, включая формулу и коэффициент детерминации. Получены данные по адсорбции некоторого вещества. Установить тип зависимости поглощения (B) от концентрации вещества (A): адсорбция может описываться либо изотермой Лэнгмюра [y=x/(ax+b)], либо изотермой Фрейндлиха [y=ax^b]. Оценить коэффициенты. B) от температуры (A). епенную или вещества (A): 38.93 38.4 37.69 39.92 37.31 36.96 38.55 35.61 37.42 37.95 38.81 37.93 35.18 35.98 34.83 36.3 34.38 30.93 35.04 31.48 33.04 35.94 33.84 36.93 22.01 23.2 22.52 19.9 25.19 24.74 20.39 24 20.24 21.55 21.81 21.3 16.97 19.57 20.22 17.75 19.71 18.42 18.04 17.76 20.24 20.35 20.13 20.1 28.46 29.22 25.84 29.09 26.39 26.55 25.93 27.55 24.13 29.64 21.74 25.45 26.12 26.21 38.49 36.48 35.17 35.87 33.01 37.09 38.04 35.76 34.3 34.93 34.7 36.08 35.18 35.8 37.19 36.84 37.22 38.09 36.47 35.02 34.85 36.75 37.59 36.8 24.6 25.86 27.51 25.85 24.66 25.05 25.77 24.63 25.24 25.58 26.97 27.33 17.76 21.21 27.55 29.2 29.63 30.58 29.45 27.72 26.66 28.48 29.02 27.15 28.84 29.07 26.36 28.11 28.35 28.68 27.48 27.93 26.95 29.34 29.82 29.06 27.57 30.25 28.42 26.95 29.79 25.3 28.02 32.37 30.57 27.67 29.71 28.14 25.26 27.78 27.36 27.17 29.37 29.79 28.51 26.73 26.49 29.23 29.33 27.62 27.18 27.49 26.77 26.71 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 34.65 36.6 27.56 Определены содержания трех микроэлементов (A, B, C) в нескольких группах образцов (D) из различных источников.
Построить попарные диаграммы рассеяния, выделив группы. Найти переменные, значимые для определения группы. Провести дискриминантный анализ, проверить качество. Провести классификацию нового образца (F1:H1). 28.65 29.34 27.42 25.56 26.98 26.96 28.96 30.5 27.73 27.97 19.61 19.98 19.25 19.02 20.18 21.03 19.07 16.74 19.62 16.99 28.44 25.31 27.51 27.02 29.2 28.75 25.1 27.74 29.13 26.51 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ментов (A, B, C) в ичных источников. ия, выделив группы. еления группы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
