Дисперсионный анализ в excel реферат

Отклонение от основных предпосылок дисперсионного анализа -- нормальности распределения исследуемой переменной и равенства дисперсий в ячейках если оно, не чрезмерное -- не сказывается существенно на результатах дисперсионного анализа при равном числе наблюдений в ячейках, но может быть очень чувствительно при неравном их числе. Кроме того, при неравном числе наблюдений в ячейках резко возрастает сложность аппарата дисперсионного анализа. Поэтому рекомендуется планировать схему с равным числом наблюдений в ячейках, а если встречаются недостающие данные, то возмещать их средними значениями других наблюдений в ячейках. При этом, однако, искусственно введенные недостающие данные не следует учитывать при подсчете числа степеней свободы.

Инструменты пакета анализа в Microsoft Excel — Дисперсионный анализ Пакет анализа включает в себя три средства дисперсионного анализа. Выбор конкретного инструмента определяется числом факторов и числом выборок в исследуемой совокупности данных. Однофакторный дисперсионный анализ - Однофакторный дисперсионный анализ используется для проверки гипотезы о сходстве средних значений двух или более выборок, принадлежащих одной и той же генеральной совокупности. Этот метод распространяется также на тесты для двух средних к которым относится, например, t-критерий.

Однофакторный дисперсионный анализ

Отклонение от основных предпосылок дисперсионного анализа -- нормальности распределения исследуемой переменной и равенства дисперсий в ячейках если оно, не чрезмерное -- не сказывается существенно на результатах дисперсионного анализа при равном числе наблюдений в ячейках, но может быть очень чувствительно при неравном их числе. Кроме того, при неравном числе наблюдений в ячейках резко возрастает сложность аппарата дисперсионного анализа.

Поэтому рекомендуется планировать схему с равным числом наблюдений в ячейках, а если встречаются недостающие данные, то возмещать их средними значениями других наблюдений в ячейках. При этом, однако, искусственно введенные недостающие данные не следует учитывать при подсчете числа степеней свободы. Программное обеспечение 2. Дополнительно к основному анализу, эти программы могут выполнять более сложный анализ.

Minitab и Excel также предлагают некоторые программы для этой цели. Приведем описание соответствующих программ. Эта программа также позволяет проверить априорные и апостериорные контрасты. Для полного дисперсионного анализа, включая повторные измерения или множественные зависимые измерения, рекомендуется процедура MANOVA. Она обрабатывает данные из широкого диапазона экспериментальных планов, включая многомерный дисперсионный анализ и повторные измерения.

Можно проверить как априорные, так и апостериорные контрасты. Для несбалансированных планов используется более общая GLM-процедура.

Эта программа выполняет следующий анализ: дисперсионный, дисперсионный с повторными измерениями и множественный дисперсионный, а также проверяет априорные и апостериорные контрасты. Однако более общей моделью является программа P2V, которая выполняет дисперсионный анализ для множества моделей эксперимента с фиксированными уровнями факторов. Она также может обрабатывать повторные измерения, сбалансированные и несбалансированные планы.

P4V, являясь более совершенной программой, может выполнять многомерный дисперсионный анализ, в том числе и анализ комплексных экспериментальных планов. Другой специализированной программой является P3V, которая использует метод максимального правдоподобия для анализа моделей с фиксированными и случайными коэффициентами. Она подходит как для сбалансированных, так и несбалансированных планов.

P8V является общей моделью, которая выполняет дисперсионный анализ для любого полного плана с ячейками одинакового размера. Непараметрический дисперсионный анализ можно выполнить с помощью программы P3S.

И наконец, программа P7D, кроме создания гистограмм, может выполнять однофакторный дисперсионный анализ. Для вычисления среднего и стандартного отклонений применима функция кросстабулирования. Двухфакторный анализ с повторением содержит несколько выборок для каждой группы данных.

Пакет анализа включает в себя три средства дисперсионного анализа. Выбор конкретного инструмента определяется числом факторов и числом выборок в исследуемой совокупности данных. Однофакторный дисперсионный анализ Однофакторный дисперсионный анализ используется для проверки гипотезы о сходстве средних значений двух или более выборок, принадлежащих одной и той же генеральной совокупности.

Этот метод распространяется также на тесты для двух средних к которым относится, например, t-критерий. Параметры диалогового окна "Однофакторный дисперсионный анализ" Входной диапазон Ссылка на диапазон, содержащий анализируемые данные. Ссылка должна состоять не менее чем из двух смежных диапазонов данных, данные в которых расположены по строкам или столбцам.

Группирование Установите переключатель в положение По столбцам или По строкам в зависимости от расположения данных во входном диапазоне. Если названия строк находятся в первом столбце входного диапазона, установите переключатель в положение Метки в первом столбце. Если входной диапазон не содержит меток, то необходимые заголовки в выходном диапазоне будут созданы автоматически. Альфа Введите уровень значимости, необходимый для оценки критических параметров F-статистики.

Уровень альфа связан с вероятностью возникновения ошибки типа I опровержение верной гипотезы. Выходной диапазон Введите ссылку на ячейку, расположенную в левом верхнем углу выходного диапазона. Размеры выходной области будут рассчитаны автоматически, и соответствующее сообщение появится на экране в том случае, если выходной диапазон занимает место существующих данных или его размеры превышают размеры листа.

Новый лист Установите переключатель, чтобы открыть новый лист в книге и вставить результаты анализа, начиная с ячейки A1. Если в этом есть необходимость, введите имя нового листа в поле, расположенном напротив соответствующего положения переключателя.

Новая книга Установите переключатель, чтобы открыть новую книгу и вставить результаты анализа в ячейку A1 на первом листе в этой книге. Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями Представляет собой более сложный вариант однофакторного анализа, включающее более чем одну выборку для каждой группы данных. Параметры диалогового окна "Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями" Входной диапазон Ссылка на диапазон, содержащий анализируемые данные. Число строк на выборку Введите число строк, содержащихся в одной выборке.

Поскольку каждая строка представляет повторение данных, то каждая выборка должна содержать одно и тоже количество строк. Двухфакторный дисперсионный анализ без повторения Представляет собой двухфакторный анализ дисперсии, не включающий более одной выборки на группу.

Используется для проверки гипотезы о том, что средние значения двух или нескольких выборок одинаковы выборки принадлежат одной и той же генеральной совокупности. Этот метод распространяется также на тесты для двух средних, такие как t-критерий.

Параметры диалогового окна "Двухфакторный дисперсионный анализ без повторения" Входной диапазон Ссылка на диапазон, содержащий анализируемые данные. Заголовки Снимите флажок, если входной диапазон не содержит названий строк или столбцов, в этом случае подходящие заголовки в выходном диапазоне будут созданы автоматически. Примеры использования методов Рассмотрим выше изложенный материал в ходе эксперимента в сети супермаркетов. Цель эксперимента -- изучить влияние уровня рекламы товаров непосредственно в самом магазине и распродажи на объем продаж.

Маркетологи использовали три уровня рекламы товаров в магазине: высокий, средний и низкий. У купонной распродажи было два уровня. Тридцать магазинов были выбраны случайным образом, и для каждой комбинации условий эксперимента случайным образом взяли по пять магазинов.

Эксперимент продолжался месяц. Определили объем продаж в каждом магазине, нормализовали его, приняв во внимание посторонние факторы размер магазина, товарооборот и т.

Полученные данные приведены в табл. Таблица 3. Уровень распродажи скидки , реклама товаров на месте купли-продажи и продажи Номер магазина.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Однофакторный дисперсионный анализ вручную

Однофакторный дисперсионный анализ (1). Главная > Реферат > Информатика . Схема однофакторного дисперсионного анализа двухфакторный дисперсионный анализ при помощи пакета анализа программы Excel. Инструменты пакета анализа в Microsoft Excel. Дисперсионный анализ. Пакет анализа включает в себя три средства дисперсионного анализа. Выбор.

Изменение качественных факторов в процессе наблюдения за исследуемым объектом. Дисперсионный анализ. Формулировка гипотез в нем. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных и. Однофакторный дисперсионный анализ. В общем виде эту задачу можно поставить следующим образом: пусть мы наблюдаем m независимых. Дата поступления: 02 Сентября в Автор работы: Пользователь скрыл имя. Тип: реферат. Скачать полностью Этот раздел содержит вводный обзор и обсуждение некоторых методов дисперсионного анализа, включая планы с повторными измерениями,. Применение дисперсионного анализа в различных задачах и исследованиях. Дисперсионный анализ в контексте статистических методов. Дисперсионный анализ - это статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также. Вариант 1. Двух и трёх факторные Д. Содержание задания. Определить влияние времени откачки и. Обобщенно задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности признака выделить три частные вариативности:. Дисперсионный анализ был разработан и предложен английским ученым, математиком и генетиком Рональдом Фишером в х годах XX века.

Значения Ci и Aj позволяют получить модель двухфакторного дисперсионного анализа с одним наблюдением в клетке. Обратным преобразованием из Ci и Aj вычисляются коэффициенты ci и aj.

Однофакторный дисперсионный анализ. Условием применения такого анализа является повторность данных. Например: Необходимо оценить влияние условий и характера труда в данном случае профиля цеха на заболеваемость рабочих острым и хроническим гастритом.

Дисперсионный анализ

Нормальность распределения Предположения. Имеются следующие предположения дисперсионного анализа: зависимая переменная измерена в интервальной шкале см. Модуль Дисперсионный анализ содержит широкий набор графиков и статистик для проверки этих предположений. Эффекты нарушения. Вообще F-критерий очень устойчив к отклонению от нормальности подробнее см.

Реферат Применение MS Excel для решения статистических задач

Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности графические изображения не играют такой исключительной роли, как в статистике и экономике, имеющих дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально- экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимают графические изображения статистических данных. Графические изображения широко используются, прежде всего, для наглядного представления статистических данных, благодаря ним существенно облегчается их восприятие и понимание. Огромные возможности для автоматического построения различных видов графических изображений статистических данных представляет программа обработки электронных таблиц Microsoft Excel. Статистическая диаграмма- это особый способ наглядного представления и изложения с помощью геометрических знаков и других графических средств статистической информации с целью её обобщения и анализа. Основным и наиболее важным свойством статистических диаграмм является их наглядность. Непосредственная наглядность статистических диаграмм делает их более выразительными и наглядными. Статистические диаграммы являются очень ценным средством при проведении разного рода сравнений статистических данных.

Введение Цель работы: познакомится с таким статистическим методом, как дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ от латинского Dispersio — рассеивание — статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов на исследуемую переменную.

Однофакторный дисперсионный анализ Практическая реализация в Microsoft Office На этом же примере рассмотрим однофакторный дисперсионный анализ в Microsoft Office Решение задачи в Microsoft Excel 1. Откроем Microsoft Excel. Введем данные из задачи для проведения дисперсионного анализа Рисунок 1.

Дисперсионный анализ вMs Excel

.

.

.

.

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: 10. Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями
Похожие публикации