Курсовая работа: Комплексная статистическая обработка экспериментальных данных

Выполняя самые разнообразные функции сбора, систематизации и анализа сведений, характеризующих экономическое и социальное развитие общества, статистика всегда играла роль главного поставщика факторов для управленческих, научно-исследовательских и прикладных практических нужд различного рода структур, организаций и населения. Роль статистики в нашей жизни настолько значительна, что люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно используют элементы статистической методологии в повседневной практике.

Применяя статистические методы в экономических исследованиях, можно осуществлять стратегическое планирование, а также анализировать и прогнозировать рыночную конъюнктуру, уменьшая степень неопределенности в отношении внешнего окружения.

С увеличением объемов информации, становится актуальным вопрос ее компьютерной обработки. Получение навыков обработки и анализа экспериментальных данных с помощью компьютера, например, в пакете STATISTICA дает возможность получить полную информацию об исследуемом объекте и найти оптимальное решение конкретной поставленной задачи.

1. Генерация исходных данных

В данной курсовой работе вместо статистического наблюдения используются случайные величины, сгенерированные по следующим формулам:

1) непрерывная случайная величина X, определяемая по формуле 1.1;

(1.1)

2) непрерывная случайная величина У, определяемая по формуле 1.2.

(1.2)

где , - значения случайной величины X и У в различных опытах;

- случайное число, равномерно распределенное на отрезке [0, 1], возвращаемое при обращении к стандартной функции на выбранном языке программирования к датчику случайных чисел; Для генерации исходных данных были использованы следующие методы:

1) Для случайной величины в окне Variable в поле LongName была введена формула 1.3:

(1.3)

2) Для случайной величины был создан программный имитатор в модуле STATISTICABASIC. Реализация алгоритма генерации данных в модуле STATISTICABASIC приведена в приложении А.

В результате были получены выборки, объемом 100, 200…1000 значений для каждой из случайных величин.

2. Первичная обработка результатов наблюдения

2.1 Построение вариационного ряда

Вариационный ряд - упорядоченные по возрастанию значения признака.

Построение вариационного ряда в пакете STATISTICA производилось следующим образом:

вмодуле Basic Statistics and Tables: Analysis → Frequency tables → кнопка Variables длявыборапеременной → отметилиAlldistinctvalues → ОК.

Размах варьирования – абсолютная величина разности между максимальным и минимальным значениями (вариантами) изучаемого признака:

(2.1)

Построение размаха варьирования в пакете STATISTICA производилось следующим образом:

в модуле Basic Statistics and Tables: Analysis → Descriptive statistics → Variables (выбратьпеременную) → нажали Box & whisker plot for all variables → выбрали Median / Quart. / Range → ОК.

Значения размаха варьирования для заданных выборок в таблице 2.1.

Таблица 2.1 – Размах варьирования для заданных выборок

Выборка
100	25,201	6,993	18,209	28,805	2,429	26,376
500	25,110	6,984	18,126	33,695	0,196	33,499
1000	25,237	6,711	18,466	33,962	-1,574	35,536

Случайная величина имеет меньший размах, чем случайная величина .

2.2 Группировка статистических данных

Число групп определяется по формуле Стерджесса (2.2):