🗊Презентация Исследовательские задачи

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Исследовательские задачи, слайд №1Исследовательские задачи, слайд №2Исследовательские задачи, слайд №3Исследовательские задачи, слайд №4Исследовательские задачи, слайд №5Исследовательские задачи, слайд №6Исследовательские задачи, слайд №7Исследовательские задачи, слайд №8Исследовательские задачи, слайд №9Исследовательские задачи, слайд №10Исследовательские задачи, слайд №11Исследовательские задачи, слайд №12Исследовательские задачи, слайд №13
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Исследовательские задачи. Доклад-сообщение содержит 13 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


Исследовательские задачи
Описание слайда:
Исследовательские задачи

Слайд 2


1. Подсчет и сравнение средних 1. Подсчет и сравнение средних 2. Определение взаимосвязи между переменными 3. Сокращение количества переменных 4. Классификация 5. Влияние одной переменной на другую
Описание слайда:
1. Подсчет и сравнение средних 1. Подсчет и сравнение средних 2. Определение взаимосвязи между переменными 3. Сокращение количества переменных 4. Классификация 5. Влияние одной переменной на другую

Слайд 3


1. Подсчет и сравнение средних А. Для независимых выборок (одно и то же измерение осуществляется на двух разных группах испытуемых: мужская и женская, контрольная и экспериментальная группы) Б. Для зависимых выборок (одно и то же измерение осуществляется на одной выборке: до и после эксперимента)
Описание слайда:
1. Подсчет и сравнение средних А. Для независимых выборок (одно и то же измерение осуществляется на двух разных группах испытуемых: мужская и женская, контрольная и экспериментальная группы) Б. Для зависимых выборок (одно и то же измерение осуществляется на одной выборке: до и после эксперимента)

Слайд 4


Независимые выборки Параметрические методы t-критерий Стьюдента Условия применения: 1) Распределение изучаемого признака в обоих выборках приблизительно соответствуют нормальному; 2) Дисперсии признака в двух выборках приблизительно одинаковые Сравнение дисперсий двух выборок по критерию F-Фишера Распределение признака должно подчиняться нормальному закону распределения
Описание слайда:
Независимые выборки Параметрические методы t-критерий Стьюдента Условия применения: 1) Распределение изучаемого признака в обоих выборках приблизительно соответствуют нормальному; 2) Дисперсии признака в двух выборках приблизительно одинаковые Сравнение дисперсий двух выборок по критерию F-Фишера Распределение признака должно подчиняться нормальному закону распределения

Слайд 5


Зависимые выборки Параметрические методы t-критерий Стьюдента Условия: 1) распределения признака в выборках существенно не отличаются от нормального; 2) данные двух измерений положительно коррелируют
Описание слайда:
Зависимые выборки Параметрические методы t-критерий Стьюдента Условия: 1) распределения признака в выборках существенно не отличаются от нормального; 2) данные двух измерений положительно коррелируют

Слайд 6


Сравнение более двух выборок Независимых Критерий H Краскала-Уоллеса
Описание слайда:
Сравнение более двух выборок Независимых Критерий H Краскала-Уоллеса

Слайд 7


Сравнение данных по шкалам одной методики, при этом шкалы имеют разный вес (нормирование данных) Для каждой шкалы перевод «сырых» баллов в стандартные осуществляется по формуле: Вес максимальной шкалы Х «сырой» балл данной шкалы Вес данной шкалы
Описание слайда:
Сравнение данных по шкалам одной методики, при этом шкалы имеют разный вес (нормирование данных) Для каждой шкалы перевод «сырых» баллов в стандартные осуществляется по формуле: Вес максимальной шкалы Х «сырой» балл данной шкалы Вес данной шкалы

Слайд 8


2. Определение взаимосвязи между переменными Корреляционный анализ – проверка гипотезы о связях между переменными с использованием коэффициента корреляции. Коэффициент корреляции – это мера прямой или обратной пропорциональности между двумя переменными. Прямая связь: при увеличении (уменьшении) значения одного признака значение другого также увеличивается (уменьшается), коэффициент корреляции положителен. Обратная связь: при увеличении (уменьшении) значения одного признака значение другого уменьшается (увеличивается), коэффициент корреляции отрицателен.
Описание слайда:
2. Определение взаимосвязи между переменными Корреляционный анализ – проверка гипотезы о связях между переменными с использованием коэффициента корреляции. Коэффициент корреляции – это мера прямой или обратной пропорциональности между двумя переменными. Прямая связь: при увеличении (уменьшении) значения одного признака значение другого также увеличивается (уменьшается), коэффициент корреляции положителен. Обратная связь: при увеличении (уменьшении) значения одного признака значение другого уменьшается (увеличивается), коэффициент корреляции отрицателен.

Слайд 9


Классификация корреляционных связей: сильная, или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70; средняя при 0,50<r≤0,7; умеренная при 0,30<r≤0,5; слабая при 0,20<r≤0,3; очень слабая при r≤0,2.
Описание слайда:
Классификация корреляционных связей: сильная, или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70; средняя при 0,50<r≤0,7; умеренная при 0,30<r≤0,5; слабая при 0,20<r≤0,3; очень слабая при r≤0,2.

Слайд 10


Методы подсчета корреляций: 1. Коэффициент корреляции r-Пирсона: Условия: - метрические переменные - небольшой объем выборки 2. Коэффициент корреляции r-Спирмена. Условие: ранговые переменные. Недостаток: меньшая чувствительность в случае несущественного отклонения распределения переменных от нормального. 3. Коэффициент Кендалла Применяется для выявления взаимосвязи между количественными или качественными показателями, если их можно ранжировать.
Описание слайда:
Методы подсчета корреляций: 1. Коэффициент корреляции r-Пирсона: Условия: - метрические переменные - небольшой объем выборки 2. Коэффициент корреляции r-Спирмена. Условие: ранговые переменные. Недостаток: меньшая чувствительность в случае несущественного отклонения распределения переменных от нормального. 3. Коэффициент Кендалла Применяется для выявления взаимосвязи между количественными или качественными показателями, если их можно ранжировать.

Слайд 11


3. Сокращение количества переменных Метод факторного анализа Цель: уменьшение размерности исходных данных с целью их экономного описания при условии минимальных потерь информации Результат: переход от исходных переменных к факторам, число которых меньше числа переменных. При этом фактор может содержать несколько переменных
Описание слайда:
3. Сокращение количества переменных Метод факторного анализа Цель: уменьшение размерности исходных данных с целью их экономного описания при условии минимальных потерь информации Результат: переход от исходных переменных к факторам, число которых меньше числа переменных. При этом фактор может содержать несколько переменных

Слайд 12


4. Классификация Метод: кластерный анализ. Цель: разбиение множества исходных объектов на классы, кластеры
Описание слайда:
4. Классификация Метод: кластерный анализ. Цель: разбиение множества исходных объектов на классы, кластеры

Слайд 13


5. Влияние одной переменной на другую Регрессионный анализ. Цель: изучение степени влияния одной переменной (независимой) на другую или другие (зависимые).
Описание слайда:
5. Влияние одной переменной на другую Регрессионный анализ. Цель: изучение степени влияния одной переменной (независимой) на другую или другие (зависимые).

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию