Корреляционный анализ. Регрессионный анализ

Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего

Профессионального образования

«Северо-Осетинская Государственная медицинская академия»

Министерства здравоохранения и социального развития

Кафедра химии и физики

Методические рекомендации

Для выполнения САМОСТОЯТЕЛЬНой

ВНЕАУДИТОРНой РАБОТы студентов 2 курса

Фармацевтического ФАКУЛЬТЕТА

По ДИСЦИПЛИНЕ

«ИНФОРМАТИКА»

III семестр

Владикавказ – 2014г.

Содержание:

1. Тема:«Статистическая обработка данных с использованием пакета Statistica».

2. Тема: «Применение пакета Statistica для анализа временных рядов».................

3. Тема: «Компьютерные сети. Локальные, глобальные. Адресация в Интернете. Доменная система имен. Протоколы передачи данных TCP/IP. »..........................

4. Тема: «Компьютерная сеть. Электронная почта. Поисковые системы»...............

5. Тема:«Компьютерная сеть. Структура Web–страниц»..........................................

6. Ответы на тесты для самоконтроля............................................................................

Тема: Тема: «Статистическая обработка данных с использованием пакета Statistica».

1. Вопросы для проверки исходного (базового) уровня знаний:

1. Что такое статистическая гипотеза?

2.Роль компьютера в медико-биологической статистике.

3.Методы проверки статистических гипотез.

2. Целевые задачи:

3. Задания для самостоятельной работы по изучаемой теме:

1. Как создать свой личный файл в пакете Statistica 6.0?

2. Для чего служит стартовое окно пакета?

3. Какую структуру имеет пакет Statistica 6.0?

4. Особенности пакета Statistica 6.0.

5. Как вводятся данные в таблицу пакета Statistica 6.0?

Тесты для самоконтроля

1. Какие статистические совокупности относятся к генеральным?

a. если число членов совокупности

b. если число членов совокупности ограничено

c. если совокупность состоит только из дискретных величин

2. Какие статистические совокупности относятся к выборочным?

a. если число членов совокупности

b. если число членов совокупности ограничено

c. если совокупность состоит только из дискретных величин

3. Числовые характеристики, каких статистических совокупностей являются случайными величинами?

a. генеральных

b. выборочных

c. ни тех ни других

4. Числовые характеристики, каких статистических совокупностей являются детерминированными величинами?

a. генеральных

b. выборочных

c. ни тех ни других

5. Числовые характеристики, каких статистических совокупностей можно найти экспериментально?

a. генеральных

b. выборочных

c. и тех и других

6. Числовые характеристики, каких статистических совокупностей нельзя найти экспериментально?

a. генеральных

b. выборочных

c. ни тех, ни других

7. Совпадают ли по значению выборочные характеристики с генеральными параметрами?

a. совпадают всегда

b. совпадение может быть случайным

c. не совпадают никогда

8. Какие из перечисленных числовых характеристик статистических совокупностей относятся к генеральным совокупностям?

a. среднее арифметическое, несмещённая дисперсия

b. математическое ожидание, дисперсия

9. Какие из перечисленных числовых характеристик статистических совокупностей являются выборочными характеристиками?

a. среднее арифметическое, несмещённая дисперсия

b. математическое ожидание

c. дисперсия

10. Что является законом распределения для дискретных случайных величин?

a. зависимость вероятности случайной величины от значения случайной величины

b. зависимость плотности вероятности случайной величины от значения случайной величины

c. зависимость среднего выборочного значения от числа членов статистического ряда

11. Что является законом распределения для непрерывных случайных величин?

a. зависимость вероятности случайной величины от значения случайной величины

b. зависимость плотности вероятности случайной величины от значения случайной величины

c. зависимость среднего выборочного значения от числа членов статистического ряда

12. Какое из определений относится к понятию « Математическое ожидание»?

a. это наиболее вероятное значение случайной величины

b. это среднее выборочное значение случайной величины

c. это объём выборки

13. Какая из перечисленных задач решается при статистическом анализе данных?

a. оценка неизвестных выборочных характеристик по известным параметрам генеральных совокупностей

b. оценка неизвестных параметров генеральных совокупностей по известным выборочным характеристикам

c. определение типа случайной величины – дискретная или непрерывная

14. Каким образом оценивается надёжность (достоверность) полученных экспериментальных данных?

a. путём вычисления доверительной вероятности при заданном значении доверительного интервала

b. путём вычисления доверительного интервала при заданном значении доверительной вероятности

c. путём вычисления выборочных характеристик

15. Достоверность найденных выборочных характеристик тем выше, чем:

a. уже доверительные интервалы при высоком значении доверительной вероятности ( Р_дов > 0,95 )

b. шире доверительные интервалы при невысоком значении доверительной вероятности ( Р_дов< 0,95 )

c. надёжность выборочных характеристик не зависит от значения доверительных интервалов

16. Оценивалось время действия препарата на одной и той же группе пациентов. Можно ли считать полученные два статистических ряда независимыми выборками?

a. да

b. нет

17. Оценивалось время действия препарата на двух группах пациентов. Можно ли считать полученные два статистических ряда независимыми выборками?

a. да

b. нет

18. На диаграмме изображены два графика нормального закона распределения. Какими параметрами они отличаются?

a. дисперсиями

b. математическими ожиданиями

c. математическими ожиданиями и дисперсиями

d. критериями Стьюдента

e. другими параметрами

19. На диаграмме изображены два графика нормального закона распределения. Чему равны математические ожидания этих распределений?

a. 0 и 0,035

b. 20 и 20

c. -10 и 50

d. на диаграмме их значения

не указаны

20. На диаграмме изображены два графика нормального закона распределения. Чему равны математические ожидания этих распределений?

a. 0 и 0,035

b. 20 и 30

c. -10 и 50

d. на диаграмме их значения

e. не указаны

21. На диаграмме изображены два графика нормального закона распределения. Какими параметрами отличаются эти распределения?

a. дисперсиями

b. математическими ожиданиями

c. математическими ожиданиями и дисперсиями

d. критериями Стьюдента

e. другими параметрами

Корреляционный анализ. Регрессионный анализ.

22. Что понимается под корреляцией?

a. это зависимость между неслучайными величинами

b. это зависимость между случайными величинами

c. это функциональная зависимость

23. Существует ли и какого типа корреляция между ростом человека и его весом?

a. существует; отрицательная

b. существует; положительная

c. не существует

24. Корреляция между двумя случайными величинами является положительной, если:

a. с возрастанием одной величины другая уменьшается

b. с возрастанием одной величины другая тоже возрастает

c. с возрастанием одной величины другая не меняется

25. Корреляция между двумя случайными величинами является отрицательной, если:

a. с возрастанием одной величины другая уменьшается

b. с возрастанием одной величины другая тоже возрастает

c. с возрастанием одной величины другая не меняется

26. Корреляция между двумя случайными величинами отсутствует, если:

a. с возрастанием одной величины другая уменьшается

b. с возрастанием одной величины другая тоже возрастает

c. с изменением одной величины нельзя заметить тенденцию изменения другой

27. Качественно наличие корреляции устанавливается путём:

a. построения гистограммы

b. построения корреляционного поля

c. построения полигона распределений

28. По степени (силе связи) корреляция может быть:

a. пропорциональная, непропорциональная, обратно пропорциональная

b. неявная, явная, очевидная

c. сильная, средняя, слабая

29. Для определения степени корреляции (силы связи) необходимо вычислить:

a. доверительные интервалы в сравниваемых выборках

b. коэффициент корреляции

c. выборочные характеристики сравниваемых выборок

30. Какое из утверждений является правильным?

a. коэффициент корреляции может быть вычислен для любых законов распределения случайных величин и для всех видов корреляции

b. коэффициент корреляции может быть вычислен только при нормальном законе распределения и линейной корреляции

c. коэффициент корреляции может быть вычислен при любых законах распределения случайных величин, но только для линейных корреляций

31. Значение коэффициента корреляции может изменяться в пределах

a. от 0 до +1

b. от -1 до + 1

c. от - ∞ до + ∞

32. Если значение коэффициента корреляции равно ± 1, то

a. зависимость между случайными величинами является функциональной зависимостью

b. корреляционная зависимость является слабо выраженной

c. корреляционная зависимость отсутствует

33. Задачей регрессионного анализа является:

a. подтверждение наличия корреляционной связи между случайными величинами

b. нахождение уравнения, описывающего корреляцию

c. разбиение статистического ряда на классовые интервалы

34. Проводить регрессионный анализ имеет смысл, если:

a. корреляция слабая или отсутствует

b. корреляция сильная или хотя бы средняя

c. регрессионный анализ имеет смысл проводить всегда

35. На диаграмме изображено корреляционное поле. Что можно сказать о корреляции между Y и Х?

a. отсутствует

b. есть, положительная, линейная

c. есть, отрицательная, линейная

d. есть, отрицательная, нелинейная

e. есть, положительная, нелинейная

36. На диаграмме изображено корреляционное поле. Что можно сказать о корреляции между Y и Х?

a. отсутствует

b. есть, положительная, линейная

c. есть, отрицательная, линейная

d. есть, отрицательная, нелинейная

e. есть, положительная, нелинейная

37. На диаграмме изображено корреляционное поле. Что можно сказать о корреляции между Y и Х?

a. отсутствует

b. есть, положительная, линейная

c. есть, отрицательная, линейная

d. есть, отрицательная, нелинейная

e. есть, положительная, нелинейная

38. На диаграмме изображено корреляционное поле. Что можно сказать о корреляции между Y и Х?

a. отсутствует

b. есть, положительная, линейная

c. есть, отрицательная, линейная

d. есть, отрицательная, нелинейная

e. есть, положительная, нелинейная

39. На диаграмме изображено корреляционное поле. Что можно сказать о корреляции между Y и Х?

a. отсутствует

b. есть, положительная, линейная

c. есть, отрицательная, линейная

d. есть, отрицательная, нелинейная

e. есть, положительная, нелинейная.

Практическая часть

Получены исходные данные числа положительных находок кишечной палочки в смывах с инвентаря и посуды столовых двух полевых станов «А» «В»:

Введем эти исходные данные в матрицу данных пакета в отдельные столбцы. Переменные в этом случае получают ремарку типа var1… var3 и т.д.

Мы можем изменять названия по ходу обработки данных.

Для задания характеристик переменной надо, подведя курсор к ее названию, дважды щелкнуть левой кнопкой мыши. Открыть диалоговое окно и выполнить следующие действия:

1.Введем имя переменной (оно не должно содержать более 8 символов!) и лучше присваивать переменным англоязычные имена: Stan1, Stan2.

2.Зададим тип данных, кнопкой Type(Тип данных):

• Numeric(числовой) –для него важно иметь Width(Общая длина), или количество десятичных знаков после запятой;
• String(Текстовый) – для него задается только общая длина;
• Date(Тип даты) – с конкретным форматом результата.

Так как наши данные числовые (двузначные числа), мы задаем для них числовой тип с длиной «два» и «нулевым» количеством знаков после запятой.

3.Вводим Labels (Метки) – они отражают комментарии, поясняющие смысл переменной. Для переменной Stan1 введем метку «Полевой стан 1», а для переменной Stan2 – «Полевой стан 2». Метки будут «всплывать» как подсказки, стоит только подвести курсор к названию переменной и секунду подождать.

Теперь вводим данные в таблицу с клавиатуры, а затем сохраняем файл.