Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Игнатенко Статистическая оценка данных екологического мониторинга 2010.pdf
Скачиваний:
131
Добавлен:
16.08.2013
Размер:
2.09 Mб
Скачать

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИФИ»

ИНСТИТУТ АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ

Г. К. Игнатенко, И. А. Сдельникова

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ДАННЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА С ПРИМЕНЕНИЕМ EXCEL

Рекомендовано УМО «Ядерные физика и технологии» в качестве учебного пособия

для студентов высших учебных заведений

Москва 2010

УДК 519.22:502/504 ББК 28.081 И 26

Игнатенко Г.К., Сдельникова И.А. Статистическая оценка данных экологического мониторинга с применением EXCEL: Учебное посо-

бие. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. – 124 с.

В пособии излагаются основные методы первичной обработки экологического мониторинга окружающей среды. Описаны этапы и процедуры статистической обработки данных экологического мониторинга, сформулированы цели и задачи. Изложены методы ранжирования данных по значимости и определения согласованности данных, представленных различными аудиторами. Приводятся методы построения регрессионных уравнений, процедуры формирования моделей, определения их адекватности и статистической значимости коэффициентов с применением табличного редактора EXCEL.

Пособие предназначено для студентов, обучающихся по курсам «Обработка данных экологического мониторинга» и «Системный анализ в экологии».

Подготовленов рамках Программы создания иразвитияНИЯУ МИФИ.

Рецензент д-р физ.мат. наук, проф. В. С. Трошин

ISBN 978-5-7262-1240-1

Национальный исследовательский

 

ядерный университет «МИФИ», 2010

Содержание

 

1. ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ

 

МОНИТОРИНГА .........................................................................................

5

1.1. Общие сведения ..............................................................................

5

1.2. Статистические оценки результатов наблюдений .......................

7

1.3. Расчет доверительного интервала

 

для математического ожидания ..................................................

10

1.4. Определение необходимого объема выборки ............................

13

1.5. Отбрасывание сомнительных наблюдений ................................

16

1.6. Проверка гипотезы об однородности

 

двух дисперсий .............................................................................

17

1.7. Проверка однородности нескольких дисперсий,

 

найденных по выборкам одинакового объема ...........................

18

1.8. Проверка однородности нескольких дисперсий,

 

найденных по выборкам различного объема ............................

20

1.9. Проверка однородности средних ................................................

21

1.10. Проверка нормальности распределения...................................

22

1.11. Коэффициент корреляции .........................................................

23

1.12. Ранговая корреляция ..................................................................

26

1.13. Обработка экспертных оценок при ранжировании.................

28

2. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ

 

МОНИТОРИНГА В СИСТЕМЕ ТАБЛИЧНОГО

 

РЕДАКТОРА EXCEL .............................................................................

31

2.1. Проверка воспроизводимости (однозначности)

 

наблюдаемых результатов ..........................................................

31

2.2. Дисперсионный анализ данных .................................................

37

2.3. Корреляционный анализ данных................................................

41

3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ЗАДАЧИ

 

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

 

В ЭКОЛОГИИ .........................................................................................

43

3.1. Активные и пассивные, однофакторные

 

и многофакторные эксперименты ................................................

43

3.2. Основные задачи планирования эксперимента.........................

48

4.ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ИССЛЕДУЕМЫХ ПРОЦЕССОВ...........................................................

51

4.1. Основные виды математических моделей,

 

применяемых при исследованиях ......................................................

51

3

4.2. Метод наименьших квадратов для моделей

 

с одной переменной ......................................................................

57

4.3. Метод наименьших квадратов для многофакторных

 

экспериментов ..............................................................................

65

4.4. Об интервале съема данных и продолжительности

 

пассивного эксперимента ............................................................

75

4.5. Статистический анализ уравнения регрессии ............................

77

4.6. Пример обработки результатов экспериментальных

 

исследований ................................................................................

87

5. ПОСТРОЕНИЕ МНОГОФАКТОРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ

 

РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ В EXCEL ...........................................

93

6. КУЛЬТУРА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЧИСЛОВЫХ ЗНАЧЕНИЙ

 

ИЗМЕРЕНИЙ И ВЫЧИСЛЕНИЙ.........................................................

97

7. КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ ...............................................................

100

ПРИЛОЖЕНИЯ:

 

1. Методические рекомендации для оценки состояния

 

загрязнения атмосферы населенных мест ...................................

102

2. Значения критерия Фишера F при q = 0,05 .............................

118

3. Значения критерия Кохрена G при q = 0,05 .............................

120

4. Значения критерия χ2 ...................................................................

121

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ .................................

123

_____

4

1. ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ МОНИТОРИНГА

1.1. Общие сведения

Обработка данных контроля природной среды проводится с помощью методов прикладной статистики – дисперсионного анализа, регрессионного анализа и т.д. Следует отметить, что формальное применение методов статистики без анализа их пригодности для обработки конкретного типа данных приводит к совершенно невероятным результатам. Наибольшее значение для исследования природной среды имеет регрессионный анализ, изучающий зависимости между наблюдаемыми случайными величинами.

Целью большинства наблюдений (мониторинга) является изучение влияния различных воздействий на окружающую среду. Эти воздействия называют факторами. Факторы могут быть основными и побочными, посторонними. Основные факторы участвуют в наблюдениях, контроле, эксперименте. Одни из них варьируются при исследовании процесса, и тогда их называют варьируемыми факторами, другие стабилизируются на определенном уровне. Побочные, посторонние факторы желательно, по возможности, устранять. Однако все побочные факторы устранить невозможно, поэтому результат единичного измерения представляет собой случайную величину, которая может принимать то или иное значение, причем заранее неизвестно, какое именно. Результат измерения по той же причине всегда отличается от истинного значения (истинного результата), т.е. такого значения измеряемой величины, которое можно было бы получить при воздействии на объект исследования только основных факторов [1].

Случайная величина, принимающая отделенные друг от друга значения, которые можно пронумеровать, называется дискретной. Примером дискретной величины может быть количество измерений контролируемых ингредиентов, как во времени, так и в пространстве. Случайную величину, возможные значения которой непрерывно заполняют некоторый промежуток, называют непрерыв-

5

ной (например, плотность распределения контролируемого ингредиента на территории в заданном интервале времени).

Отклонение результата измерения от истинного результата называется ошибкой опыта. Ошибка опыта, как и результат измерения, является случайной величиной. В надежде избавиться от ошибок экспериментатор пытается, по возможности, устранить, учесть или компенсировать действие тех или иных мешающих факторов, стабилизирует условия опытов, калибрует измерительные приборы и т. д. Однако таким путем можно полностью избавиться только от части ошибок, называемых систематическими. Это – ошибки, повторяющиеся по всей серии наблюдений и связанные в основном с наличием факторов, действующих постоянно и в одном направлении.

Наряду с систематическими ошибками в любом эксперименте присутствуют еще и случайные ошибки, вызываемые действием многочисленных факторов, которые проявляются нерегулярно, причины возникновения их неизвестны и они по-разному сказываются на результатах эксперимента. Такие факторы называются случайными. Каждый из них вносит в случайную ошибку малый вклад, поэтому выявление их бесполезно, да и затруднительно.

Кроме систематических и случайных, различают грубые ошибки, или выбросы, являющиеся браком экспериментатора при повторении опытов. Грубые ошибки связаны с резким нарушением условий экспериментов или просчетом экспериментатора при отдельном наблюдении. Они должны быть отброшены на основании проверки по специальным критериям, которые будут рассмотрены ниже.

Опыты, проводимые в одинаковых условиях при постоянных значениях основных факторов, называются однородными. Однородность испытаний является одним из важнейших условий правильного применения статистических методов обработки наблюдений. Чтобы обеспечить однородность опытов, нужно каждую серию проводить на одной и той же установке, по неизменной методике, одними и теми же исследователями и в реальный срок. При этом надо учесть, что многие факторы заметно меняются во времени и вызывают дрейф выходной измеряемой величины. Если избе-

6

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]