Обработка статистических данных средствами пакета Statgraphics

  Для вывода коэффициентов автокорреляции, ошибок их оценки и доверительных 95- процентных границ в окне Descriptive Methods щелчком по пиктограмме  Tabulir options вызывается список таблиц, в котором выбирается пункт Autocorrelations, а график убирается. Таблица полностью не визуализируется в окне и просматривается путем прокрутки.

    Таблица завершается StatAdvisor – пояснениями так называемого советчика по статистике, перевод которых вкратце сводится к тому, что в таблице приведены оценки коэффициентов автокорреляции между уровнями при различных задержках, их погрешность и 95- прцентные доверительные вероятности. Результаты автокорреляции можно отобразить на графике.

  Для вывода графика щелчком по пиктограмме  Graphical Option вызывается список графиков и диаграмм, из которых выбирается вариант Autocorrelation Function и оформляется так, как на рисунке 24.

  На  графике заметно циклическое  поведение коэффициентов автокорреляции при увеличении лагов, которое позволяет сделать более сильное утверждение: не только о регулярности ременного ряда, но и о ее сезонности, отвечающей колебаниям уровней, близким к гармоническим. То есть отмечавшаяся на предыдущем графике цикличность уровней находит подтверждение на графике коэффициентов автокорреляции. 

  

Рисунок 24 Рабочее окно STATGRAPHICS с диалоговым окном Descriptive Methods и графиком Autocorrelation Function. 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

   В результате выполнения курсовой работы было выполнено следующее:

1. Рассмотрены и классифицированы основные понятия математической статистики.
2. Изученй возможности статистического пакета STATRGAPHICS.
3. Изучен и описан вывод описательной статистики и статистик линейной связи и нелинейной зависимости, рассмотрена прцедура обработки малых выборок и дескриптивного анализа временных рядов.

   Результатом курсовой работы стало создание демонстративных  файлов для вычисления некоторых  статистических характеристик.

   Данная  рабогта может быть расширена, например, добавлением примеров многофакторного  анализа, оценки сезонной компоненты временного ряда.

   Данная  работа может быть полезна студентам, изучающим курсы « Математическая статистика», «Системы обработки информации», преподавателям, ведущим данные курсы, а также всем, кто желает ознакомиться с методами вычисления статистик, описанных в работе. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Литература 

1. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ-М.:мир,1982-488с.
2. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: Учебник.-Изд.6-е.-М.:Наука, 1998.-488с.
3. Гусаров В.М. Статистика:Учебн. пособие для вузов.-М.:ЮНИТИДАНА, 2003.-463с.
4. Демидкеко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия-М.:Финансы и статистика, 1981.-302с.
5. К. Эйнслейна, Э. Рэлстона, Г.С. Уолфа. Статистические методы для ЭВМ.-М.:Наука, 1986.- 459с.
6. Каплан А.В. Решение экономических задач на компьютере/ Каплан А.В., Каплан В.Е., Мащенко М.В., Овечкина Е.В.-М.:ДМК Пресс;СПб.:Питер, 2004.-600с.:ил.
7. Лапач С.Н., Пасечник М.Ф., Чубенко А.В. Статистические методы в фармакологии и маркетингу фармацевтического рынка.-К.:ЗАО «Укрспецмонтажпроект», 1999.- 312с.
8. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистика в науке и бизнесе.-К.:МОРИОН, 2002.- 640с.
9. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применение.-М.:Наука, 1968- 548с.
10. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере./ Под ред. В.Э. Фигурноыва-М.:ИНФА-М, Фмнансы и статистика, 1995- 384с.ил.