отчет 1 задание

Предварительное исследование данных

1. Средствами встроенных функций Excel получили описательную статистику (максимум, минимум, среднее, стандартное отклонение) по переменной Цена

Вывод: максимум сильно отличается от среднего значения.

2. Построили точечный график для цены(): выброс есть.

3. Построили точечный график для цены в зависимости от числа комнат. Выброс соответсвует квартире с номером 216.

4. Построили точечный график для цены в зависимости от общей площади.

5. Построили сводную таблицу и диаграмму с включением Района и Типа дома.

6. Сделать выводы в отношении качества и характеристик данных.

В массиве с данными есть выбросы в небольшом количестве, большая их части приходится на 5 районов (Центр, КМР, ЮМР, ФМР, ЧИР). В остальных районах цены стабильны и не сильно различаются, поэтому и не выделяются по количеству выбросов. Данные являются качественными и выглядят достоверно (Виктория Михайловна сказала, что данные настоящие, а не придуманные)

7. Определили интервалы задания гистограммы, построили функцию частоты для переменной Цена.

Вывод: большая часть цен в 5000

8. Изменили диапазон интервалов (убрали интервалы-выбросы), построили функцию частоты для переменной Цена.

Вывод: с изменением диапазонов график стаял более информативным

9. На копии листа удалили данные с выбросами по цене. Получили описательную статистику (максимум, минимум, среднее, стандартное отклонение) по переменной Цена, построили функцию частоты.

Из выборки удалили записи 216(41706 тыс. руб.) и 1552(10260 тыс. руб.)

10. Добавили к данным столбец Нормализованная цена (функция Нормализация).

Нормализованные значения бывают отрицательными.

11. Задали диапазон интервалов, построили функцию частоты для нормализованной цены.

12. В следующих столбцах построили плотность вероятности нормального распределения и частоты для нормального распределения.

13. Графически сравнили полученные распределения.

14. Сделать вывод в отношении нормальности распределения цен на квартиры. Вывод: в районе нуля нормализованные цены близки к Нормальному распределеню . Чем выше значение, тем сильнее цены отклоняются от этого распределения. Чем шире исходная выборка, тем распределение ближе к Нормальному.

Пакет анализа Excel

1. Средствами пакета анализа Excel получили описательную статистику по: Общая площадь, Жилая, Кухня, Цена.

2. Построили гистограммы для переменных Общая площадь, Жилая, Кухня, Цена.

3. Рассчитали парные коэффициенты корреляции для переменных Общая площадь, Жилая, Кухня, Цена. Цена больше всего зависит от общей площади.

4. Скопировали таблицу на новый лист, удалив оба выброса.

5. Отсортировали по числу комнат.

6. Построили точечные графики для цены в зависимости от общей площади по отдельности для групп.

Цена растет почти пропорционально площади.

7. Рассчитали парные коэффициенты корреляции для переменных Общая площадь, Жилая, Кухня, Цена отдельно для одно-, двух-, трехкомнатных квартир.

8. Сделать выводы в отношении зависимости цены для каждой группы.

Коэффициент корреляции - это статистический показатель зависимости двух случайных величин.

Для всех квартир в общей степени на цену влияет общая площадь. В однокомнатных в двухкомнатный квартирах жилая площадь влияет в большей степени, чем кухонная. В трехкомнатных квартирах площадь кухни имеет большее значение, чем в остальных группах.