Статистические методы анализа данных - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Статистические методы анализа данных, слайд №1

Статистические методы анализа данных, слайд №2

Статистические методы анализа данных, слайд №3

Статистические методы анализа данных, слайд №4

Статистические методы анализа данных, слайд №5

Статистические методы анализа данных, слайд №6

Статистические методы анализа данных, слайд №7

Статистические методы анализа данных, слайд №8

Статистические методы анализа данных, слайд №9

Статистические методы анализа данных, слайд №10

Статистические методы анализа данных, слайд №11

Статистические методы анализа данных, слайд №12

Статистические методы анализа данных, слайд №13

Статистические методы анализа данных, слайд №14

Статистические методы анализа данных, слайд №15

Статистические методы анализа данных, слайд №16

Статистические методы анализа данных, слайд №17

Статистические методы анализа данных, слайд №18

Статистические методы анализа данных, слайд №19

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

Описание слайда:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Слайд 2

Описание слайда:

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

Слайд 3

Описание слайда:

ВИДЫ ШКАЛ Номинативная Интервальная

Слайд 4

Описание слайда:

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

Слайд 5

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

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

Описание слайда:

СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ: ПРИМЕР РАСЧЕТА

Слайд 8

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

Описание слайда:

ПРИМЕРЫ

Слайд 10

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

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

Описание слайда:

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

Слайд 13

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

Описание слайда:

Слайд 15

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

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

Описание слайда:

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

Слайд 18

Описание слайда:

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

Слайд 19

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.