🗊Презентация Статистические методы анализа данных

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Статистические методы анализа данных, слайд №1Статистические методы анализа данных, слайд №2Статистические методы анализа данных, слайд №3Статистические методы анализа данных, слайд №4Статистические методы анализа данных, слайд №5Статистические методы анализа данных, слайд №6Статистические методы анализа данных, слайд №7Статистические методы анализа данных, слайд №8Статистические методы анализа данных, слайд №9Статистические методы анализа данных, слайд №10Статистические методы анализа данных, слайд №11Статистические методы анализа данных, слайд №12Статистические методы анализа данных, слайд №13Статистические методы анализа данных, слайд №14Статистические методы анализа данных, слайд №15Статистические методы анализа данных, слайд №16Статистические методы анализа данных, слайд №17Статистические методы анализа данных, слайд №18Статистические методы анализа данных, слайд №19
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Статистические методы анализа данных. Доклад-сообщение содержит 19 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


СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ
Описание слайда:
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Слайд 2


КОГДА И ЗАЧЕМ ПРИМЕНЯЕТСЯ При наличии большого массива данных: Получение усредненных данных Оценка связей между переменными Классификация Кластеризация Редукция данных
Описание слайда:
КОГДА И ЗАЧЕМ ПРИМЕНЯЕТСЯ При наличии большого массива данных: Получение усредненных данных Оценка связей между переменными Классификация Кластеризация Редукция данных

Слайд 3


ВИДЫ ШКАЛ Номинативная Интервальная
Описание слайда:
ВИДЫ ШКАЛ Номинативная Интервальная

Слайд 4


ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. ПОИСК СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ = МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ Мода Медиана Среднее арифметическое
Описание слайда:
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ. ПОИСК СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ = МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ Мода Медиана Среднее арифметическое

Слайд 5


Выброс: Выброс: Квантиль – точка на числовой оси, делящая всю совокупность упорядоченных измерений на две группы с известным соотношением их численности. Процентили – это величины (99 точек), делящие выборку данных на сто групп, содержащих (по возможности) равное количество наблюдений Квартили – 3 точки значения признака на числовой оси (P25, P50, P75), делящие множество на 4 части.
Описание слайда:
Выброс: Выброс: Квантиль – точка на числовой оси, делящая всю совокупность упорядоченных измерений на две группы с известным соотношением их численности. Процентили – это величины (99 точек), делящие выборку данных на сто групп, содержащих (по возможности) равное количество наблюдений Квартили – 3 точки значения признака на числовой оси (P25, P50, P75), делящие множество на 4 части.

Слайд 6


МЕРЫ ИЗМЕНЧИВОСТИ Размах — разность между минимальным и максимальным значением: R =Xmax – Xmin Межквартильный размах: R = X75 – X25 Дисперсия – мера изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их среднеарифметического Стандартное отклонение - квадратный корень из дисперсии
Описание слайда:
МЕРЫ ИЗМЕНЧИВОСТИ Размах — разность между минимальным и максимальным значением: R =Xmax – Xmin Межквартильный размах: R = X75 – X25 Дисперсия – мера изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их среднеарифметического Стандартное отклонение - квадратный корень из дисперсии

Слайд 7


СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ: ПРИМЕР РАСЧЕТА
Описание слайда:
СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ: ПРИМЕР РАСЧЕТА

Слайд 8


ЗАКОН НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Нормальное распределение признака можно определить, если: В ряду есть единственная мода, находящаяся в центре распределения; Частоты симметрично убывают по направлениям к предельным значениям ряда; Распределение признака подчиняется правилу «трех сигм»: 68,26% случаев – в пределах одного стандартного отклонения, 95,5% - в пределах двух, 99,7% - в пределах трех отклонений.
Описание слайда:
ЗАКОН НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Нормальное распределение признака можно определить, если: В ряду есть единственная мода, находящаяся в центре распределения; Частоты симметрично убывают по направлениям к предельным значениям ряда; Распределение признака подчиняется правилу «трех сигм»: 68,26% случаев – в пределах одного стандартного отклонения, 95,5% - в пределах двух, 99,7% - в пределах трех отклонений.

Слайд 9


ПРИМЕРЫ
Описание слайда:
ПРИМЕРЫ

Слайд 10


СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ В гумманитарных науках устанавливается, как правило, на уровне 5% (p=0,05). Применяется для сравнения нескольких выборок и означает, что вероятность случайного появления обнаруженных различий составляет не более 5%. Чем меньше значение p/уровня, тем выше статистическая значимость результата исследования, подтверждающего гипотезу.
Описание слайда:
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ В гумманитарных науках устанавливается, как правило, на уровне 5% (p=0,05). Применяется для сравнения нескольких выборок и означает, что вероятность случайного появления обнаруженных различий составляет не более 5%. Чем меньше значение p/уровня, тем выше статистическая значимость результата исследования, подтверждающего гипотезу.

Слайд 11


Χ-КВАДРАТ ПО ПИРСОНУ: НАЛИЧИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ Критерий Хи-квадрат показывает, является ли отклонение реально измеренных признаков от их вероятностного распределения случайным или можно говорить о связи признаков.
Описание слайда:
Χ-КВАДРАТ ПО ПИРСОНУ: НАЛИЧИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕРЕМЕННЫМИ Критерий Хи-квадрат показывает, является ли отклонение реально измеренных признаков от их вероятностного распределения случайным или можно говорить о связи признаков.

Слайд 12


РАСЧЕТ ХИ-КВАДРАТ Находим теоретические (ожидаемые) частоты: nтеор = итого по строке х итого по столбцу общее число наблюдений
Описание слайда:
РАСЧЕТ ХИ-КВАДРАТ Находим теоретические (ожидаемые) частоты: nтеор = итого по строке х итого по столбцу общее число наблюдений

Слайд 13


далее – сравнение с табличным критическим значением с учетом «степени свободы». далее – сравнение с табличным критическим значением с учетом «степени свободы». df = (r – 1)(c – 1) где r и с - количество категорий в колонке (column) и строке (row) В примере: df = (3 – 1)(2 – 1) = 2
Описание слайда:
далее – сравнение с табличным критическим значением с учетом «степени свободы». далее – сравнение с табличным критическим значением с учетом «степени свободы». df = (r – 1)(c – 1) где r и с - количество категорий в колонке (column) и строке (row) В примере: df = (3 – 1)(2 – 1) = 2

Слайд 14


Статистические методы анализа данных, слайд №14
Описание слайда:

Слайд 15


ЧТО ТАКОЕ КОРРЕЛЯЦИЯ? Корреляция – наличие статистической взаимосвязи признаков, когда каждому определенному значению одного признака X соответствует определенное значение Y. CORRELATION IS NOT CAUSATION
Описание слайда:
ЧТО ТАКОЕ КОРРЕЛЯЦИЯ? Корреляция – наличие статистической взаимосвязи признаков, когда каждому определенному значению одного признака X соответствует определенное значение Y. CORRELATION IS NOT CAUSATION

Слайд 16


РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Целью регрессионного анализа является измерение связи между зависимой переменной (объясняемой) и одной (парный регрессионный анализ) или несколькими (множественный) независимыми переменными (предикторы). Позволяет определить влияние переменных на исследуемую проблему.
Описание слайда:
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Целью регрессионного анализа является измерение связи между зависимой переменной (объясняемой) и одной (парный регрессионный анализ) или несколькими (множественный) независимыми переменными (предикторы). Позволяет определить влияние переменных на исследуемую проблему.

Слайд 17


ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ Позволяет определить критерии для отнесения объекта измерения к тому или иному классу.
Описание слайда:
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ Позволяет определить критерии для отнесения объекта измерения к тому или иному классу.

Слайд 18


КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ Позволяет разбить объекты на классы, при этом число классов может быть как известно заранее, так и нет.
Описание слайда:
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ Позволяет разбить объекты на классы, при этом число классов может быть как известно заранее, так и нет.

Слайд 19


ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Позволяет сократить количество переменных, заменив их набором факторов. Может являться предварительной процедурой перед регрессионным анализом, если ряд предикторов коррелируют между собой.
Описание слайда:
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Позволяет сократить количество переменных, заменив их набором факторов. Может являться предварительной процедурой перед регрессионным анализом, если ряд предикторов коррелируют между собой.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию