- •Міністерство аграрної політики україни
- •Лабораторна робота №1 Засвоєння інтерфейсу системи statistica
- •Основні модулі системи statistica
- •Розрахунок описових статистик
- •Лабораторна робота №2 Первинна статистична обробка дослідних даних в системи statistica Мета роботи:
- •Завдання
- •Хід роботи
- •Побудова полігонів розподілу
- •Побудова гістограми
- •Розрахунок основних статистичних характеристик вибірки
- •Лабораторна робота №3Побудова діаграм і графіків у системі statistica
- •Завдання
- •Хід роботи
- •Побудова кругової діаграми
- •Створення і редагування надпису на діаграмі
- •Побудова графіків у системі statistica Завдання
- •1.Динаміка молочної продуктивності корів, по роках
- •Хід роботи Початок роботи
- •Завдання в
- •Побудова трьохвимірного графіку
- •Редагування 3-вимірного графіку
- •2D Line Plots та 3d Surface Plots.
- •Лабораторна робота №4
- •Порівняння статистичних рядів у системі statistica
- •Мета роботи:
- •Хід роботи
- •Розрахунок описових статистик і формулювання статистичних гіпотез
- •3.Продуктивність корів дослідних груп
- •Висновки по суті завдання а
- •Завдання
- •4. Динаміка надою та % жиру у корів по роках
- •Початок роботи
- •Побудова діаграми розсіяння
- •Рис 33. Кореляційні показники Пірсона
- •Перевірка значущості коефіцієнта кореляції
- •Лабораторна робота 6
- •Проведення однофакторного дисперсійного аналізу
- •У системі statistica
- •Мета роботи:
- •Завдання
- •Початок роботи
- •5.Кількість молочного жиру у корів (дочок бугаїв)
- •6.Матриця дисперсійного комплексу
- •Послідовність проведення однофакторного аналізу
- •Апостеріорні порівняння середніх
- •7.Рівень значущості відмінності між середніми (р)
- •8.Рівень значущості відмінності між середніми (р)
- •9.Рівень значущості відмінності між середніми (р)
- •Графічне порівняння варіантів досліду
- •Завершення роботи
- •Лабораторна робота №7 Проведення двофакторного дисперсійного аналізу у системі statistica
- •Завдання
- •Початок роботи
- •11.Від трансформованої таблиці 10
- •Виконання двофакторного дисперсійного аналізу
- •Апостеріорні порівняння середніх
- •12.Результати аналізу двофакторного дисперсійного комплексу
- •Графічне порівняння варіантів досліду
- •Лабораторна робота №8 Проведення простого лінійного регресійного аналізу у системі statistica Мета роботи:
- •Завдання
- •Початок роботи
- •13.Показники продуктивності свиней
- •Аналіз залишків
- •Множинний регресійний аналіз в системі statistica
- •Завдання
- •Початок роботи
- •14.Динаміка об’ємів продажі молока по господарствах
- •Лабораторна робота №9
- •Мета роботи:
- •Завдання
- •15.Хімічний склад м’язової тканини свиней
- •Початок роботи
- •(Вікно введення режимів роботи для ієрархічних агломеративних методів)
- •Two-way Joining
- •Пропонована література
- •Варіанти завдань для виконання лабораторних робіт №1 - №4
- •Варіанти завдань для виконання лабораторних робіт №,№5-9 (Регресійний, кореляційний, дисперсійний і кластерний аналізи)
- •Варіанти завдань
- •Значення функції розподілу ф(х) стандартного нормального закону n(0,1):
6.Матриця дисперсійного комплексу
|
№ п.п. |
Кількість молочного жиру | |
|
1(Варіант) |
2(Кількість) | |
|
1 |
1 |
120 |
|
… |
… |
… |
|
12 |
1 |
146 |
|
… |
…. |
… |
|
13 |
2 |
152 |
|
… |
… |
… |
|
15 |
2 |
160 |
|
… |
… |
… |
|
25 |
3 |
130 |
|
… |
.. |
… |
|
27 |
3 |
128 |
|
… |
… |
… |
|
37 |
4 |
149 |
|
38 |
4 |
107 |
|
39 |
4 |
143 |
|
… |
… |
… |
|
49 |
5 |
110 |
|
47 |
5 |
142 |
|
48 |
5 |
124 |
|
… |
… |
… |
|
61 |
6 |
157 |
|
62 |
6 |
107 |
|
63 |
6 |
146 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
73 |
7 |
119 |
|
74 |
7 |
158 |
|
75 |
7 |
140 |
|
… |
… |
… |
|
85 |
8 |
150 |
|
86 |
8 |
135 |
|
87 |
8 |
150 |
|
… |
… |
… |
|
97 |
9 |
… |
|
98 |
9 |
… |
|
99 |
9 |
… |
|
|
… |
… |
|
118 |
10 |
146 |
|
119 |
10 |
108 |
|
120 |
10 |
119 |
Послідовність проведення однофакторного аналізу
3. Переключіться до модуля і Breakdown & one-way ANQVA (Дисперсійний аналіз), виконавши команди:
Статистика > Основна статистика > Таблиці
4.У вікні Statistics by groups клацніть кнопку Variables введіть змінні для аналізу:
- у лівій колонці Independent variables (factors) (Незалежні змінні (фактори)) виділіть змінну Кількість;
- у правій колонці Dependent variable list (Список залежних змінних) виділіть змінну Варіант. Натиснуть OK.
Поверніться у вікно Statistics.
5. У вікні General ANOVA / MANOVA натисніть кнопку Codes for grouping variables (Коди для міжгрупових факторів), і у вікні Select codes for indep. vars (factors): (Bибip кодів для незалежних змінних (факторів)) натисніть кнопку All (Всі) тому, що необхідно провести дисперсійний аналіз всіх варіантів досліду. Натисніть ОК,
6. У вікні General ANOVA/MANOVA клацніть OK.
Відкриється вікно Statistics by groups - Results (Результати дисперсійного аналізу). У верхній частині вікна наведено назву залежної (DEPENDENT) змінної Кількість, назву змінної Бугаї плідники, яка містить номери кодів незалежних (факторних) змінних і коди варіантів 1 -10, що були включені до аналізу.
7. Щоб вивести результати дисперсійного аналізу у вікні Statistics by groups - Results натисніть кнопку Analysis of Variance.
Відкриється вікно, де міститься таблиця з розрахованими показниками.
8. Збережіть цю таблицю у свою робочу папку Іав6 у файлі з ім’ям anova_1.
9. Занотуйте розраховані показники дисперсійного аналізу у свій робочий зошит:
df Effect (Кількість ступенів вільності діючого фактору)__.
MS Effect (Середній квадрат діючого фактору)__________.
df Error (Кількість ступенів вільності для похибки) _____.
MS Error (Середній квадрат похибки) ________________.
F (Спостережене значення критерію Фішера) __________.
Р (Рівень довіри) ________
Зауваження. Рівень довіри - це кількість шансів на користь нульової гіпотези Н0 про те, що між варіантами не має істотної (значущої) відмінності і, отже, фактор, що вивчається (бугаї плідники), не впливає на результативну ознаку (кількість молочного жиру у дочок).
Рівень довіри p-level - головне, що необхідно знати з цієї таблиці, щоб зробити висновок про наявність статистично достовірного впливу бугаїв на жирномолочність дочок. Якщо р - level < 0,05. то нульова гіпотеза Н0 відкидається. В цьому випадку значення в таблиці подано червоним кольором. І тоді можна зробити висновок, що бугаї-плідники статистично достовірно впливають на кількість молочного жиру у дочок при рівні значущості 0,05. Якщо ж p - level > 0,05, то нульова гіпотеза Н0 приймається. Значення в таблиці подаються чорним кольором, і можна зробити висновок, що бугаї-плідники статистично достовірно не впливають на кількість молочного жиру у дочок при рівні значущості 0,05.
За результатами дисперсійного аналізу зробіть висновок про наявність/відсутність статистично достовірного впливу бугаїв-плідників на кількість молочного жиру у дочок, і занотуйте висновок у робочий зошит.
Занотуйте процедуру однофакторного дисперсійного аналізу у робочий зошит.
Зауваження. Процедура дисперсійного аналізу, використана вище, спирається на F-критерій Фішера. Це один з параметричних критеріїв, використання яких передбачає, що дані спостережень мають нормальний розподіл. Тому, спочатку, перед використанням цієї процедури, необхідно було б перевірити нормальність розподілу дослідних даних. Для цього можна використати «нормальний» ймовірностний аркуш.