Statgraphics Centurion руководство Русский

Statgraphics Centurion руководство Русский.rar
Закачек 2708
Средняя скорость 1338 Kb/s
Скачать

Statgraphics Centurion руководство Русский

Совершенный редактор статистики.

StatGraphics Centurion это совершенная программа для реализации статистических анализов. Готовь отчеты, графики и таблицы, которые меняются, когда меняется значение данных.

Эта новая версия StatGraphics Centurion увеличивает все возможности, а также мощность подсчетов и простоту использования.

Кроме того она включает статистического помощника, который поможет тебе собрать и проанализировать данные, а также он нам предлагает возможность присоединить книгу анализа, которую мы используем с нашей базой данных.

StatGraphics Centurion это решение, которое ты искал для управления и обработки статистических значений.

Программы, связанные с StatGraphics Centurion

Совершенный редактор статистики.

  • Рисуй геометрические фигуры и практикуйся в упражнениях.

  • Мощная и очень совершенная программа для дизайна, решения и чертежа графиков уравнений.

  • Решай все виды уравнений и просматривай их графики.

  • Полезный редактор математических уравнений.

    Дата добавления: 2013-12-24 ; просмотров: 676 ; Нарушение авторских прав

    STATA.

    Stata является весьма развитой системой статистической обработки данных, существующей на всех основных операционных системах – MS DOS, Windows и UNIX . По своей сути эта программа является ни чем иным, как интерпретатором языка программирования статистических задач. Отсюда проистекают все положительные и отрицательные стороны системы. К явно положительным относятся расширяемость, наличие большого количества программ, написанных пользователями системы, полная совместимость процедур, созданных на разных платформах и легкость программирования собственных статистических программ. Понятно, что все эти достоинства необходимы, в первую очередь, профессионалам в области статистической обработки данных, но вряд ли произведут большое впечатление на начинающих.

    Надо отметить, что оригинальная версия даже не имеет пользовательского интерфейса, а полностью управляется при помощи командного языка. Для того, чтобы облегчить использование STATA студентами была разработана оболочка StataQuest, которая добавляет к системе меню и диалоговые окна, позволяющие осуществлять простой доступ к ряду статистических процедур. Однако, поскольку StataQuest разрабатывалась для студентов, она включила доступ лишь к основным процедурам (правда, включая основные виды множественной регрессии, дисперсионного анализа, непараметрической статистики и корреляционного анализа). Кроме того, в STATA встроены достаточно полные графические возможности. Следует отметить, что графики высокого разрешения можно сохранять только в одном из двух форматов – собственном формате STATA и в формате WMF. Последний позволяет использовать изображения в других программах, например MS Word или MS PowerPoint.

    STATA позволяет использовать в командной строке условия, например, рассчитывать суммарные статистики не по всей анализируемой группе, а по определенному поднабору данных. Полно представлены различные методики регрессионного анализа, анализ выживаемости и факторный анализ.

    Несколько удивительным является отсутствие среди реализованных алгоритмов кластерного анализа.

    В целом STATA ориентирована на пользователей, обладающих некоторыми знаниями как в области статистической обработки данных, так и в программной реализации статистических алгоритмов. Для этой категории пользователей она представляет мощный, быстрый и компактный инструмент.

    Данная система была разработана еще для персональных компьютеров, работающих под управлением MS DOS. В те времена она открыла перед пользователями, уставшими от командной строки SAS и SPSS систему меню, четкую графику высокого разрешения, большие возможности по экспорту графических изображений в сочетании с достаточно полным набором статистических алгоритмов.

    Однако на компьютерах, оснащенных операционной системой Windows, Statgraphics уступил свои позиции в качестве “статистической системы №1 для начинающих” пакету Statistica. Вместе с тем до сих пор Statgraphics сохраняет свою приверженность ориентировке на начинающих пользователей в сочетании с мощными возможностями по визуализации данных.

    При этом методики параметрической и непараметрической статистик обычно находятся в одном пункте меню и могут быть использованы при просмотре опций данного типа анализа. После каждого анализа идет краткий комментарий того, что было получено и даются предложения по использованию дополнительных методик. Активно используются опции, вызываемые нажатием правой кнопки мыши.

    Если исследователь привык работать с другими программами, которые задают вопросы до тех пор, пока не смогут однозначно выполнить поставленную перед ними задачу, работа в Statgraphics может показаться несколько неуклюжей. Однако для тех, кто начинает работу с этой программы, данный подход может показаться естественным – выбрать тип анализа, указать переменные, затем получить комментарий по поводу данных и первоначальные результаты, а после этого выбрать уточняющие методики анализа.

    Также надо указать, что одной из наиболее сильных сторон Statgraphics являются его возможности по визуализации данных.

    Выполнил: Самотканов К.А.

    Проверил: Безруков А.А.

    Цель работы: знакомство с интерфейсом пакета статистической обработки данных «Statgraphics Centurion XV», изучение основных распределений случайных величин, используемых в управлении качеством, исследование способов моделирования псевдослучайных величин с заданными законами распределения в пакете «Statgraphics Centurion XV», анализ точности воспроизведения заданных параметров моделируемых распределений.

    1. Исследовать способы моделирования псевдослучайных величин с заданными законами распределения в пакете «Statgraphics Centurion XV».

    2. Смоделировать выборки псевдослучайных величин объемом n = 100, 500, 1000 для биномиального распределения (Binomial) с параметрами N = 100 (число испытаний в серии), p = 0.5 (вероятность успеха в каждом испытании).

    3. Для каждого цикла моделирования (n = 100, 500, 1000) провести обработку полученной выборки и рассчитать параметры экспериментального распределения * с помощью функций пакета

    4. Смоделировать выборки псевдослучайных величин объемом n = 100, 500, 1000 для распределения Пуассона (Poisson) с параметром =10 (среднее число событий на единицу времени и т.д.). Повторить п.3.

    5. Смоделировать выборки псевдослучайных величин объемом n = 100, 500, 1000 для равномерного распределения (Uniform) с параметрами a=0 (левая граница распределения), b=1.0 (правая граница распределения). Повторить п.3.

    6. Смоделировать выборки псевдослучайных величин объемом n = 100, 500, 1000 для нормального распределения (Normal) с параметрами a = 0 (математическое ожидание), = 1.0 (СКО). Повторить п.3.

    7. Рассчитать абсолютные погрешности воспроизведения заданных параметров моделируемых распределений и внести их в таблицу.

    Последовательность операций по выполнению задания работы, включая виды экранных форм «Statgraphics Centurion XV»

    Выбор типа зависимости:

    Рисунок 1. Выбор построения распределения.

    Рисунок 2. Выбор типа распределения.

    Рисунок 3. Задание характеристик распределения.

    Задание соответствующих параметров выборки

    Рисунок 4. Биномиальное распределение объемом n = 1000.

    Рисунок 5. Биномиальное распределение объемом n = 100.

    Рисунок 6. Биномиальное распределение объемом n = 500.

    Рисунок 7. Процесс сохранения выборки.

    Рисунок 8. Выбор места сохранения выборки

    Рисунок 9. Демонстрация сохраненных данных о выборках.

    Получение расчетных параметров для выборок:

    Рисунок 10.Процесс получения расчетных параметров.

    Рисунок 11. Выбор соответствующей выборки.

    Рисунок 12. Выбор отображаемых окон.

    Рисунок 13. Оценка параметров для выборки объемом n = 100.

    Рисунок 14. Оценка параметров для выборки объемом n = 500.

    Рисунок 15. Оценка параметров для выборки объемом n = 1000.

    Аналогично для остальных типов распределений получим:

    Рисунок 16. Распределение Пуассона объемом n = 100.

    Рисунок 17. Распределение Пуассона объемом n = 500.

    Рисунок 18. Распределение Пуассона объемом n = 1000.

    Рисунок 19. Демонстрация о выборках распределения Пуассона.

    Рисунок 20. Оценка параметров для соответствующих выборок.

    Рисунок 21. Равномерное распределение объемом n = 100.

    Рисунок 22. Равномерное распределение объемом n = 500.

    Рисунок 23. Равномерное распределение объемом n = 1000

    Рисунок 24. Демонстрация о выборках равномерного распределения.

    Рисунок 25. Оценка параметров для соответствующих выборок.

    Рисунок 26. Нормальное распределение объемом n = 100.

    Рисунок 27. Нормальное распределение объемом n = 500

    Рисунок 28. Нормальное распределение объемом n = 1000

    Рисунок 29. Демонстрация о выборках нормального распределения.

    Рисунок 30. Оценка параметров для соответствующих выборок.

    Моделирование выборки псевдослучайных величин объемом n = 100, 500, 1000 для распределения Пуассона (Poisson) и для равномерного распределения (Uniform) вторым способом.

    Рисунок 31. Процесс выборки псевдослучайных величин..

    Рисунок 32. Этап выбора типа выборки псевдослучайных величин.

    Рисунок 33. Полученные данные равномерного распределения.

    Рисунок 34. Оценка параметров для соответствующих выборок.

    Рисунок 35. Полученные данные нормального распределения

    Рисунок 36. Оценка параметров для соответствующих выборок


    Статьи по теме