🗊Презентация Анализ статистической информации

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Анализ статистической информации, слайд №1Анализ статистической информации, слайд №2Анализ статистической информации, слайд №3Анализ статистической информации, слайд №4Анализ статистической информации, слайд №5Анализ статистической информации, слайд №6Анализ статистической информации, слайд №7Анализ статистической информации, слайд №8Анализ статистической информации, слайд №9Анализ статистической информации, слайд №10Анализ статистической информации, слайд №11Анализ статистической информации, слайд №12Анализ статистической информации, слайд №13Анализ статистической информации, слайд №14
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Анализ статистической информации. Доклад-сообщение содержит 14 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Анализ статистической информации
Описание слайда:
Анализ статистической информации

Слайд 2


Анализ одномерного массива данных представить в виде ряда распределения путем ранжирования (в порядке возрастания или убывания анализируемого количественного признака), дать характеристику этой совокупности, указав: центральные значения ряда (среднее арифметическое, медиану, моду), размах варьирования (максимум, минимум), частотное распределение в процентах, форму кривой распределения.
Описание слайда:
Анализ одномерного массива данных представить в виде ряда распределения путем ранжирования (в порядке возрастания или убывания анализируемого количественного признака), дать характеристику этой совокупности, указав: центральные значения ряда (среднее арифметическое, медиану, моду), размах варьирования (максимум, минимум), частотное распределение в процентах, форму кривой распределения.

Слайд 3


Анализ двумерных данных 1-й вариант: изучать каждое измерение по отдельности как часть одномерной совокупности данных. 2-й вариант: при совместном изучении обоих параметров появляется возможность выявить взаимосвязь между ними.
Описание слайда:
Анализ двумерных данных 1-й вариант: изучать каждое измерение по отдельности как часть одномерной совокупности данных. 2-й вариант: при совместном изучении обоих параметров появляется возможность выявить взаимосвязь между ними.

Слайд 4


При анализе статистических данных приходится решать проблему и более высокого уровня выявление функциональной зависимости между воздействующим фактором и регистрируемой (изучаемой) величиной.
Описание слайда:
При анализе статистических данных приходится решать проблему и более высокого уровня выявление функциональной зависимости между воздействующим фактором и регистрируемой (изучаемой) величиной.

Слайд 5


Зависимость одной случайной величины от значений, которые прини-мает другая случайная величина, в статистике называется регрессией. Если этой зависимости придан аналитический вид, то такую форму представления изображают уравнением регрессии.
Описание слайда:
Зависимость одной случайной величины от значений, которые прини-мает другая случайная величина, в статистике называется регрессией. Если этой зависимости придан аналитический вид, то такую форму представления изображают уравнением регрессии.

Слайд 6


Процедура поиска предполагаемой зависимости Установление значимости связи между числовыми совокупностями. Возможность представления этой зависимости в форме математического выражения (уравнения регрессии).
Описание слайда:
Процедура поиска предполагаемой зависимости Установление значимости связи между числовыми совокупностями. Возможность представления этой зависимости в форме математического выражения (уравнения регрессии).

Слайд 7


1-й этап Выявление так называемой корреляции или корреляционной зависимости. Корреляция рассматривается как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей. Иначе говоря, корреляция характеризует силу взаимосвязи в данных. Если это касается взаимосвязи двух числовых массивов x и y, то такую корреляцию называют парной. На этом этапе не ставится задача определить, является ли одна из этих случайных величин функцией, а другая – аргументом.
Описание слайда:
1-й этап Выявление так называемой корреляции или корреляционной зависимости. Корреляция рассматривается как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей. Иначе говоря, корреляция характеризует силу взаимосвязи в данных. Если это касается взаимосвязи двух числовых массивов x и y, то такую корреляцию называют парной. На этом этапе не ставится задача определить, является ли одна из этих случайных величин функцией, а другая – аргументом.

Слайд 8


2-й этап Регрессионный анализ - отыскание количественной зависимости между ними в форме конкретного аналитического выражения y=f(x)
Описание слайда:
2-й этап Регрессионный анализ - отыскание количественной зависимости между ними в форме конкретного аналитического выражения y=f(x)

Слайд 9


Различие Корреляционный анализ позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи между парами данных х и у, а регрессионный анализ используется для прогнозирования одной переменной (у) на основании другой (х).
Описание слайда:
Различие Корреляционный анализ позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи между парами данных х и у, а регрессионный анализ используется для прогнозирования одной переменной (у) на основании другой (х).

Слайд 10


Виды зависимостей Функциональная зависимость - При наличии функциональной связи каждому значению воздействующего фактора (аргумента) соответствует строго определенная величина другого показателя (функции), т.е. изменение результативного признака всецело обусловлено действием факторного признака. Статистическая - случайная. Значению одного фактора соответствует какое-то приближенное значение исследуемого параметра, его точная величина является непредсказуемой и поэтому получаемые показатели оказываются случайными величинами. Возможно воздействие и иных факторов
Описание слайда:
Виды зависимостей Функциональная зависимость - При наличии функциональной связи каждому значению воздействующего фактора (аргумента) соответствует строго определенная величина другого показателя (функции), т.е. изменение результативного признака всецело обусловлено действием факторного признака. Статистическая - случайная. Значению одного фактора соответствует какое-то приближенное значение исследуемого параметра, его точная величина является непредсказуемой и поэтому получаемые показатели оказываются случайными величинами. Возможно воздействие и иных факторов

Слайд 11


Статистическая зависимость Двумерные данные можно анализировать с использованием диаграммы рассеяния в координатах "х - у", которая дает визуальное представление о взаимосвязи исследуемых совокупностей.
Описание слайда:
Статистическая зависимость Двумерные данные можно анализировать с использованием диаграммы рассеяния в координатах "х - у", которая дает визуальное представление о взаимосвязи исследуемых совокупностей.

Слайд 12


Корреляция Для количественной оценки существования связи между изучаемыми совокупностями случайных величин используется специальный статистический показатель – коэффициент корреляции r. Если предполагается, что эту связь можно описать линейным уравнением типа y=a+bx (где a и b  кон-станты), то принято говорить о существовании линейной корреляции.
Описание слайда:
Корреляция Для количественной оценки существования связи между изучаемыми совокупностями случайных величин используется специальный статистический показатель – коэффициент корреляции r. Если предполагается, что эту связь можно описать линейным уравнением типа y=a+bx (где a и b  кон-станты), то принято говорить о существовании линейной корреляции.

Слайд 13


Коэффициент r - это безразмерная величина, она может меняться от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к единице (неважно, с каким знаком), тем с большей уверенностью можно утверждать, что между двумя рассматриваемыми совокупностями переменных существует линейная связь. Иными словами, значение какой-то одной из этих случайных величин (y) существенным образом зависит от того, какое значение принимает другая (x). Если окажется, что r=1 (или -1), то имеет место классический случай чисто функциональной зависимости (т.е. реализуется идеальная взаимосвязь).
Описание слайда:
Коэффициент r - это безразмерная величина, она может меняться от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к единице (неважно, с каким знаком), тем с большей уверенностью можно утверждать, что между двумя рассматриваемыми совокупностями переменных существует линейная связь. Иными словами, значение какой-то одной из этих случайных величин (y) существенным образом зависит от того, какое значение принимает другая (x). Если окажется, что r=1 (или -1), то имеет место классический случай чисто функциональной зависимости (т.е. реализуется идеальная взаимосвязь).

Слайд 14


Сила связи Зная коэффициент корреляции, можно дать качественно- количественную оценку тесноты связи. Величина коэффициента парной корреляции Характеристика силы связи До 0,3 Практически отсутствует 0,3-0,5 Слабая 0,5-0,7 Заметная 0,7-0,9 Сильная 0,9-0,99 Очень сильная
Описание слайда:
Сила связи Зная коэффициент корреляции, можно дать качественно- количественную оценку тесноты связи. Величина коэффициента парной корреляции Характеристика силы связи До 0,3 Практически отсутствует 0,3-0,5 Слабая 0,5-0,7 Заметная 0,7-0,9 Сильная 0,9-0,99 Очень сильная

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию