Статистические методы прогнозирования

advertisement
Статистические методы
прогнозирования
Статистические пакеты для анализа
процессов







STATISTICA
STATGRAPHICS
STADIA
SPSS
Excel – анализ
Mesosaurus
ClassMaster
Биометрия
- раздел биологии, содержанием которого
являются планирование и обработка
результатов
количественных
экспериментов и наблюдений методами
математической статистики.
Основные понятия биометрии


Генеральная
совокупность
–
вся
совокупность объектов исследования
Выборка
–
часть
данных
одной
совокупности, служащих для последующего
изучения и анализа
Способы составления выборок
1.
2.
3.
Случайная
Направленная
Смешанная
Виды изменчивости


Количественная
–
изменчивость
исследуемого признака по различиям между
объектами (масса, длина и т.п.)
Качественная – варьирование качественных
признаков объекта (вкус, цвет, форма и т.п.)
Виды количественной
изменчивости:




Прерывистая (дискретная)
Непрерывная
Альтернативная
Атрибутивная
Понятия:


Статистические показатели
- способы
статистической обработки данных для
оценивания
качественных
и
количественных признаков
Вариационный ряд – многократные
измерения одного параметра
Основные показатели
характеристики ряда:

Средняя арифметическая - число, равное
квадратному
корню
из
среднего
арифметического квадратов данных чисел
Основные показатели
характеристики ряда:

Среднее
квадратическое
отклонение
отражает то, насколько отдельные части ряда
отклоняются от среднего значения, при этом среднее
квадратическое отклонение имеет ту же разность, что
и члены ряда
Основные показатели
характеристики ряда:
Коэффициент
вариации
используют для
сравнения рассеивания двух и более признаков,
имеющих различные единицы измерения. Коэффициент
вариации представляет собой относительную меру
рассеивания, выраженную в процентах (V)



V не более 10% - незначительная изменчивость
V 10-20% - умеренная
V более 20% - значительная
Ошибка репрезентативности
выборки
показывает,
насколько
средняя
арифметическая может больше или меньше
значений генеральной совокупности
Чем меньше величина ошибки, тем более
качественным считается отбор, тем она
больше отражает параметры генеральной
совокупности.
Интервальное оценивание


Доверительный интервал – диапазон
значений, одно из которых с большей долей
вероятности
соответствует
истинному
значению генеральной совокупности.
Уровень доверительного интервала – доля
вероятности
того,
что
оцениваемая
генеральная совокупность находится внутри
доверительного интервала (Р).
Интервальное оценивание


Уровень значимости (Q) – вероятность
того, что найденный интервал не включает
значение генеральной совокупности.
Р=1-Q
Критерий Стьюдента
Сравнение выборок


Корреляция – зависимость изменения
одной величины от другой.
Коэффициент корреляции – r (-1-0+1)
Оценка сходства


Коэффициент Жаккара
Коэффициент Съеренсена-Чеканского
Оценка биологического
разнообразия
Индексы видового богатства
 Индекс Маргалефа
 Индекс Менхиника
Индексы видового разнообразия
 Индекс Макинтоша
Количественные методы
прогнозирования

Анализ

Временные ряды состоят из двух элементов:

периода времени, за который или по состоянию на который
приводятся числовые значения;
числовых значений того или иного показателя, называемых
уровнями ряда.

временных
рядов
-
совокупность
математико-статистических
методов
анализа,
предназначенных для выявления структуры временных
рядов и для их прогнозирования.
Пример временного ряда
Количественные методы
прогнозирования

Корреляционный
анализ
совокупность
основанных на математической теории корреляции
методов
обнаружения
корреляционной
зависимости между двумя случайными признаками
или факторами.

Основные этапы
построение корреляционного поля и составление
корреляционной таблицы;
вычисление
выборочных
коэффициентов
корреляции или корреляционного отношения;
проверка статистической гипотезы значимости
связи.
1)
2)
3)
Количественные методы
прогнозирования
Регрессионный
анализ
-
раздел
математической
статистики,
объединяющий
практические методы исследования регрессионной
зависимости между величинами по статистическим
данным.
Количественные методы
прогнозирования
Факторный анализ — многомерный
статистический метод, применяемый для
изучения взаимосвязей между значениями
переменных.
Количественные методы
прогнозирования

Дисперсионный анализ -статистический
метод выявления влияния отдельных
факторов на результат эксперимента.
Количественные методы
прогнозирования
Кластерный
анализ
–
многомерный
анализ,
предназначенный
для
разбиения
множества
исследуемых
объектов
и
признаков на однородные в
соответствующем понимании
группы и кластеры.
Download