Зависимости от количественной характеристики и
Зависимости от количественной характеристики иСправочник химика 21
=== Скачать файл ===
Задачи многомерного статистического анализа. При проведении статистического анализа в первую очередь необходимо определить, какие именно объекты и для чего мы хотим анализировать, то есть сформулировать цель статистического исследования. Если информация об объектах анализа не собрана, необходимо определить, какие объекты и как выбрать, какие характеристики объектов нам важны, каким образом получить информацию об этих характеристиках. Статистическая совокупность объектов - это те объекты, явления, события и т. Это может быть, например, совокупность всех предприятий какой-либо отрасли, или все больные, страдающие некоторым недугом и т. Выборка объектов - это та часть статистической совокупности, информация о которых имеется в распоряжении исследователя. Чаще всего выборка o 1 , Число N этих представителей называют объемом выборки. Характеристика объекта - это то, на основании чего можно описывать и различать объекты. Например, это может быть число сотрудников предприятия или возраст больного. Часто используются другие эквивалентные названия - показатель, признак, фактор, атрибут. В математической статистике принят термин переменная. Для того, чтобы описать характеристику, нужно задать ее имя и множество значений. Существуют следующие основные виды характеристик: Со значениями количественных характеристик можно проводить различные арифметические операции: С качественными характеристиками такие операции проводить нельзя, можно лишь проверять совпадение значений этих характеристик. Например, бессмысленно пытаться разделить одну профессию на другую. У порядковых характеристик допустимо сравнивать их значения согласно заданному порядку. Например, можно сравнить сорт различных продуктов или сказать, кто из военнослужащих старше по званию. Для удобства анализа порядковые характеристики можно ранжировать, то есть приписать каждому значению ранг порядковый номер согласно возрастанию или убыванию. Набор характеристик система статистических показателей содержит различные характеристики X 1 , Множество всевозможных значений, которые может принимать Х, называют пространством характеристик. Набор характеристик может также включать зависимые характеристики Y 1 ,.. Y m , то есть такие характеристики, каждая из которых зависит от влияющих характеристик X. Под наблюдением понимают как процесс измерения характеристик, так и сам результат этого процесса. Если результат наблюдения характеристик какого-либо объекта может изменяться от случая к случаю, то говорят о случайном наблюдении. Набор наблюдений - это множество наблюдений характеристик для объектов выборки. Этот набор обычно представляют в виде таблицы данных Data с N строками и n столбцами: По каким-либо причинам некоторые наблюдения каких-либо характеристик могут остаться неизвестными. Эти пропуски кодируют специальным числом или символом. Временной ряд - это набор наблюдений характеристики одного объекта в различные моменты времени t 1 , Многомерный временной ряд представляет собой набор наблюдений нескольких характеристик одного объекта. Основная задача статистического анализа заключается в том, чтобы используя заданный набор наблюдений, уловить скрытые статистические закономерности в данных, установить как одни случайные характеристики влияют на другие характеристики, построить модель зависимости. Данный набор наблюдений называют также обучающей выборкой по аналогии с процессом обучения у человека. Модель зависимости - математическая запись того, как какая-либо одна или несколько характеристик зависит от других характеристик. Модель может записываться в виде формулы, уравнения или системы уравнений, набора логических утверждений, графически в виде дерева решений. Модель может использоваться для прогнозирования значений характеристики в зависимости от значения других характеристик. Таким образом, устанавливается соответствие между множествами значений этих характеристик это соответствие называется решающей функцией. Рассмотрим следующие основные виды постановок задач статистического анализа. Регрессионный анализ сокращенно РА. В этом виде статистического анализа требуется найти модель зависимости количественной характеристики Y от остальных характеристик X 1 , Распознавание образов сокращенно РО синонимы: В этом случае зависимая характеристика является качественной, ее значения называют классами образами. Необходимо найти модель, которая позволяла бы предсказывать класс в зависимости от значений остальных характеристик. Мы будем рассматривать вариант задачи распознавания, в котором не учитываются цены ошибки, то есть неважно, к какому именно из классов вместо истинного отнесено наблюдение; важен только сам факт ошибки. Иногда задачу распознавания с двумя классами рассматривают как задачу регрессионного анализа, в которой вместо самого класса прогнозируют его вероятность то есть количественную характеристику. Если прогнозируемая характеристика - порядковая, то такую задачу также можно представить как задачу регрессионного анализа, при этом ранги получаются путем округления значений прогнозируемой количественной характеристики. Требуется прогнозировать значение какой-либо количественной или качественной характеристики в некоторый будущий момент времени в зависимости от значений всех характеристик в прошлом. В этом виде анализа нет зависимой характеристики; нужно сформировать группы объектов таким образом, чтобы внутри каждой группы объекты были бы наиболее близки между собой, в то время как различные группы были бы как можно более далекими. Таким образом, устанавливается соответствие между множествами значений этих характеристик это соответствие называется решающей функцией Рассмотрим следующие основные виды постановок задач статистического анализа.
Как писать бизнес план образец
Мини футбол 2016 турнирная таблица
Какой регион по номеру мобильного телефона 917