ППП Statistica 6.0

1. Загрузка ППП Statistica 6.0: Пуск – Программы – STATISTICA6.0 STATISTICA Слайд 1 2. Ввод данных 2.1. Настройка таблицы Для создания базы данных в Statistica необходимо увеличить число строк (Cases) и столбцов (Vars) до нужного количества, то есть настроить таблицу Слайд 2 Слайд 3 В нашем примере 7 переменных (показателей) и 20 наблюдений (регионов). Добавим необходимое количество ячеек таблицы кнопка VARS – команда ADD. Добавить число переменны х (показателей). Слайд 4 кнопка CASES – команда ADD. Добавить число наблю дений (регионов) Слайд 5 Двойным щелчком по названию переменной вызвать окноVariable 1. Ввести имена переменных Слайд 6 Слайд 7 С помощью контекстного меню Case определить длину названия регионов. В поле Case name length выставить, например, 35. OK. Строки будут готовы для ввода названия регионов. Двойным щелчком по названию строки входим в режим Слайд 8 редактирования и вводим название региона, например, Калмыкия. По Enter переходим к следующей строке. Слайд 9 После ввода имен переменных и названия регионов получим таблицу: Операцией копирования через буфер обмена Слайд 10 скопируем данные из таблицы Excel в Statistica командой Edit – Paste: Командой File – Save As сохраним данные в файл primer 2003. Настройка таблицы окончена Слайд 11 2.2. Разведочный анализ Слайд 12 Основные этапы разведочного анализа:  Получение описательных статистик и исследование степени однородности рассматриваемых социально-экономических процессов;  Выявление «выбросов» и исключение их из совокупности данных;  Анализ на соответствие распределения совокупности эмпирических данных нормальному закону. Загрузка модуля Основные статистики: Слайд 13 пункт меню Statistics - Basic Statistics / Tables Выбираем пункт Описательные статистики – Слайд 14 Descriptive Statistics. Получаем окно: Назначаем переменные для получения статистических характеристик (кнопка Variable – Select All): Слайд 15 В окне Descriptive statistics закладка Advanced можно назначить вывод необходимых статистик Слайд 16 После нажатия кнопки Summary Descriptive statistics получаем результат: Слайд 17 Слайд 18 Полученную таблицу скопируем в Excel (выделить таблицу, команда Edit – Copy). Определим степень однородности рассматриваемых совокупностей с помощью коэффициента вариации: коэффициент вариации V=σ/Xср. • 100% Слайд 19 В результате расчета 3 из 7 совокупностей неоднородны (Y, X2, X3): Descriptive Statistics (primer 2003.sta) Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 N 20 20 20 20 20 20 20 mean 46,95 2577,50 5,34 424,50 61,60 9890,00 10940,00 min 13,000 900,000 1,500 100,000 45,000 7100,000 6000,000 max 76,00 3900,00 19,00 750,00 79,00 15000,00 18900,00 Std.Dev 17,837 805,324 4,337 197,630 9,714 2299,634 3172,480 V 37,99128 31,24437 81,29831 46,55596 15,76915 23,25211 28,99891 Слайд 20 В неоднородных совокупностях определим визуально с помощью 2D графиков наличие выбросов. Командой Graphs – 2D Graphs – Line Plots Variable загружаем окно: Кнопкой Variable назначаем переменные, для которых построим графики, например X3: Слайд 21 Слайд 22 подозрение на «выброс» 900 -1 0 0 Áåëãî ðî ä Áðÿí ñêàÿ Âëàäèì èð Âî ðî í åæñ Èâàí î âñê Êàëóæñêà Êî ñòðî ì ñ Êóðñêàÿ Ëèï åöêàÿ Ì î ñêî âñê Î ðëî âñêà Ðÿçàí ñêà Ñì î ëåí ñê Òàì áî âñê Òâåðñêàÿ Òóëüñêàÿ ßðî ñëàâñ ã. Ì î ñêâ Êàðåëèÿ Êî ì è Àðõàí ãåë Âî ëî ãî äñ Êàëèí èí ã Ëåí èí ãðà Ì óðì àí ñê Í î âãî ðî ä Ï ñêî âñêà ã. Ñàí êò Àäû ãåÿ Äàãåñòàí Èí ãóø åòè × å÷åí ñêà Êàáàðäèí Êàëì û êèÿ Êàðà÷àåâ Ñåâåðí àÿ Êðàñí î äà Ñòàâðî ï î Àñòðàõàí Âî ëãî ãðà Ðî ñòî âñê Áàø êî ðòî Ì àðèé Ýë Ì î ðäî âèÿ Òàòàðñòà Óäì óðòñê × óâàø ñêà Êèðî âñêà Í èæåãî ðî Î ðåí áóðã Ï åí çåí ñê Ï åðì ñêàÿ Ñàì àðñêà Ñàðàòî âñ Óëüÿí î âñ Êóðãàí ñê Ñâåðäëî â Òþ ì åí ñêà × åëÿáèí ñ Àëòàé Áóðÿòèÿ Òû âà Õàêàñèÿ Àëòàéñêè Êðàñí î ÿð Èðêóòñêà Êåì åðî âñ Í î âî ñèáè Î ì ñêàÿ î Òî ì ñêàÿ × èòèí ñêà Ñàõà (ßê Ï ðèì î ðñê Õàáàðî âñ Àì óðñêàÿ Êàì ÷àòñê Ì àãàäàí ñ Ñàõàëèí ñ Åâðåéñêà × óêî òñêè X1 Правило Х ср-4  Х ср+4  Слайд 23 D a ta : B a s e 1 .S T A 3 5 v * 8 0 c Òþ ì å í ñ êà 700 500 Х ср 300 100  Слайд 23 3. Определение степени близости эмпирических распределений нормальному закону осуществляется в модуле Подгонка распределений (Distribution Fitting) командой Statistics - Distribution Fitting Слайд 24 Появится окно, в котором необходимо выбрать закон распределения (Normal). OK Слайд 25 ПО кнопке ОК появится окно, в котором необходимо выбрать переменную (кнопка Variable), например Х1: Кнопкой Plot of observed end expected distribution, получим гистограмму: Слайд 26 Перем-я X1 ; распределение:Нормальное статистика Колм-См. d =,0349582, p = н.з. хи-квадрат: 1,467318, сс = 2, p = ,4801570 (ст.св. скор.) 26 24 22 20 18 N набл. 16 14 12 10 8 6 4 2 30,00 38,75 47,50 56,25 65,00 Группа (верх. границы) 73,75 82,50 91,25 100,00 Ожидаемые Слайд 27 Хи-квадрат достаточно мал ( 1,47) следовательно эмпирическое распределение соответствует нормальному закону f ( x)  1  2 ( x x )2  2 2  e