- •Моделирование экосистем
- •250100 «Лесное дело»
- •Моделирование экосистем
- •250100 «Лесное дело»
- •Введение
- •Практическая работа. Получение индивидуального задания
- •Исходные данные
- •Расчет средних показателей
- •Лабораторная работа. Группировка выборочной совокупности
- •Практическая работа. Расчет статистических характеристик большой выборочной совокупности Расчет статистических характеристик большой выборочной совокупности через центральное отклонение
- •Лабораторная работа. Расчет статистических характеристик большой выборочной совокупности через моменты Расчет моментов
- •Расчет центральных и основных моментов
- •Практическая работа. Расчет статистических характеристик при помощи моментов
- •Лабораторная работа. Теоретическое распределение
- •Расчет частот нормального распределения
- •Расчет теоретических частот распределения типа а
- •Расчет теоретических частот по распределению типа в
- •Практическая работа. Расчет критерия согласия Пирсона
- •Корреляционный анализ
- •Лабораторная работа. Корреляция малой выборочной совокупности
- •Расчет показателей малой выборочной совокупности.
- •Практическая работа. Расчет характеристик связи между показателями
- •Получение уравнения регрессии по данным взаимосвязи
- •Графическое отражение взаимосвязи
- •Лабораторная работа. Корреляция большой выборочной совокупности
- •Лабораторная работа. Расчет статистических характеристик Статистические характеристики по ряду х
- •Статистические характеристики по ряду у
- •Характеристики связи большой выборочной совокупности
- •Построение графика корреляции
- •Практическая работа. Дисперсионный анализ
- •Лабораторная работа. Регрессионный анализ
- •Метод избранных координат точек
- •Проверка адекватности уравнения
- •Метод статистических характеристик
- •Лабораторная работа. Метод наименьших квадратов
- •Приложения
- •Литература
- •Моделирование экосистем
- •250100 «Лесное дело»
Практическая работа. Дисперсионный анализ
Для того, чтобы установить достоверность влияния какого-либо фактора на результаты того или иного процесса применяется дисперсионный анализ. При этом необходимо соблюдение нескольких условий: - исследования проводятся по нескольким группам, в каждой из которых сила действия изучаемого фактора различна;
- сила действия всех остальных факторов одинакова в пределах всех групп или изменяется в незначительной степени как внутри групп, так и между группами.
Для проведения дисперсионного анализа выборка разделяется на несколько групп, различных по численности.
Для определения количества групп нужно произвести следующие расчеты: 5+(гр-2), где гр – последняя цифра номера учебной группы.
Далее, делим выборку на равные части по количеству групп, определенному ранее, и отбираем следующие количества значений от первой варианты части по порядку:
1 группа -12 значений
2 группа – 8 значений
3 группа – (14-гр) значений
4 группа – 9 значений
5 группа – (7+гр) значений
6 группа – 11 значений
7 группа – (12- гр) значений
8 группа – 10 значений
На базе этих групп будем производить изучение достоверности влияния виртуального фактора на результаты.
Данные групп заносятся в следующую таблицу:
Таблица 14
Расчет средних значений групп
№ группы |
Значения исследуемого признака |
х |
nx | |
1 |
15,6; 15,2; 21,1; 15,9; 12,0; 15,6; 20,4; 21,2; 20,5; 11,7; 20,8; 15,0 |
119,8 |
12 |
17,11 |
2 |
14,3; 19,8; 14,4; 18,2; 14,0; 14,4; 13,3; 14,8 |
156,2 |
8 |
17,36 |
3 |
13,7; 17,9; 11,7; 20,0; 10,4; 23,0; 16,6; 13,8; 16,3; 11,6; 13,3; 21,2; 14,0; 12,7 |
216,2 |
14 |
15,44 |
4 |
18,2; 19,4; 11,2; 20,9; 20,7; 15,3; 19,0; 15,1; 16,4 |
123,2 |
9 |
15,40 |
5 |
14,7; 18,5; 16,1; 18,1; 17,2; 17,6; 17,6 |
205,0 |
12 |
17,08 |
Итого по всем группам: |
820,4 |
50 |
16,41 |
Средние значения групп рассчитываются по формуле:
Общее среднее значение:
Таким образом средние значения в разных группах изменяются в достаточно широких пределах.
Значения дисперсий рассчитываются через центральное отклонение от общего среднего значения:
Таблица 15
Расчет дисперсий
№ гр. |
Центральные отклонения от общего среднего = х -общ |
|
nx |
2 |
2nx | ||||||
1 |
-1,708; 2,092; -0,308; 1,692; 0,792; 1,192; 1,192 |
4,994 |
12 |
0,706 |
13,720 |
3,491 | |||||
2 |
1,792; 2,992; -5,208; 4,492; 4,292; -1,108; 2,592; -1,308; -0,008 |
8,528 |
8 |
0,948 |
87,543 |
8,081 | |||||
3 |
-2,708; 1,492; -4,708; 3,592; -6,008; 6,592; 0,192; -2,608; -0,108; -4,808; -3,108; 4,792; -2,408; -3,708 |
-13,512 |
14 |
-0,965 |
206,315 |
13,041 | |||||
4 |
-2,108; 3,392; -2,008; 1,792; -2,408; -2,008; -3,108; -1,608 |
-8,064 |
9 |
-1,008 |
45,268 |
8,129 | |||||
5 |
-0,808; -1,208; 4,692; -0,508; -4,408; -0,808; 3,992; 4,792; 4,092; -4,708; 4,392; -1,408 |
8,104 |
12 |
0,675 |
143,550 |
5,473 | |||||
Итого по всем группам: |
0,000 |
50 |
0,000 |
496,397 |
38,215 |
Рассчитываем дисперсии:
- общая дисперсия:
- между группами:
- внутри групп:
Дисперсия между группами обусловлена действием исследуемого фактора, дисперсия внутри групп – действием случайных факторов. Для того, чтобы оценить дисперсии, необходимо учесть количество степеней свободы (V=n-1), для которых они определены:
Таблица 16
Расчет оценок дисперсий
Вид дисперсии |
Значение показателя |
Число степеней свободы |
Оценка дисперсии |
Общая (S) |
496,397 |
Vобщ=50-1=49 |
10,131 |
Межгрупповая (Sм/гр) |
38,215 |
Vм/гр=5-1=4 |
9,554 |
Внутригрупповая (Sв/гр) |
458,182 |
Vв/гр= Vобщ- Vм/гр =49-4=45 |
10,182 |
Расчет достоверности силы влияния:
Поскольку критерий достоверности силы влияния меньше 3 можно сделать вывод о несущественности исследуемого фактора.