1. Предмет и метод математической статистики
Скачать 58.44 Kb.
|
1. Предмет и метод математической статистики. 2. Генеральная совокупность и выборка. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel провести первичный анализ статистических данных. 1. Понятие случайного события. 2. Репрезентативность. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить корреляционный и регрессионный анализ в блоке «Анализ данных». 1. Вероятность случайного события. 2. Ошибки репрезентативности и другие ошибки исследований. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить процедуру криволинейной корреляции и регрессии. 1. Сложение вероятностей. 2. Доверительные границы. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить однофакторный дисперсионный анализ. 1. Умножение вероятностей. 2. Общий порядок оценки. 3. В модуле Statistica 6 провести первичный анализ статистических данных. 1. Вычисление вероятностей. 2. Оценка средней арифметической. 3. В модуле Statistica 6 выполнить корреляционный и регрессионный анализ. 1. Дискретные случайные переменные. 2. Оценка средней разности. 3. В модуле Statistica 6 выполнить процедуру криволинейной корреляции и регрессии. 1. Непрерывные случайные переменные. 2. Недостоверная и достоверная оценка средней разности. 3. В модуле Statistica 6 выполнить однофакторный дисперсионный анализ. 1. Биномиальное распределение и измерение вероятностей. 2. Критерий достоверности разности. 3. В модуле Statistica 6 выполнить двухфакторный дисперсионный анализ. 1. Распределение редких событий (Пуассона). 2. Репрезентативность при изучении качественных признаков. 3. В модуле Statistica 6 выполнить дискриминантный анализ (на примере файла Irisdat.sta). 1. Прямоугольное (равномерное) распределение. 2. Достоверность разности долей. 3. В модуле Statistica 6 выполнить кластерный анализ (на примере файла Cars.sta). 1. Нормальное распределение. 2. Коэффициент корреляции. 3. В модуле Statistica 6 показать возможности вероятностного калькулятора (Калькулятор вероятностных распределений). 1. Логарифмически нормальное распределение. 2. Ошибка коэффициента корреляции. 3. В модуле Statistica 6 показать решение типовых статистических задач, описываемых биномиальным распределением. 1. t-распределение Стьюдента. F-распределение Фишера-Снедекора, χ2-распределение. 2. Достоверность выборочного коэффициента корреляции. 3. В модуле Statistica 6 выполнить процедуру множественной корреляции и регрессии. 1. Средние величины. 2. Доверительные границы коэффициента корреляции. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить процедуру криволинейной корреляции и регрессии. 1. Общие свойства средних величин. 2. Достоверность разности двух коэффициентов корреляции. 3. В модуле Statistica 6 (вероятностный калькулятор) показать примеры биномиального распределения при бросании монеты. 1. Средняя арифметическая. 2. Уравнение прямолинейной регрессии. 3. В модуле Statistica 6 (вероятностный калькулятор) показать примеры биномиального распределения при одновременном бросании двух кубиков с выпадением двух шестерок. 1. Средний ранг (непараметрическая средняя). 2. Ошибки элементов уравнения прямолинейной регрессии. 3. В модуле Statistica 6 (вероятностный калькулятор) показать пример распределения редких событий (Пуассона). 1. Взвешенная средняя арифметическая. 2. Частный коэффициент корреляции. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить статистическую обработку данных и построить гистограмму. 1. Средняя квадратическая. 2. Множественный коэффициент корреляции. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить корреляционный и регрессионный анализ в блоке «Мастер диаграмм». 1. Мода. Медиана. 2. Линейное уравнение множественной регрессии. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить корреляционный и регрессионный анализ. 1. Средняя геометрическая. 2. Корреляционное отношение. 3. В модуле Statistica 6 выполнить двухфакторный дисперсионный анализ. 1. Средняя гармоническая. 2. Свойства корреляционного отношения. 3. В модуле Statistica 6 выполнить дискриминантный анализ (на примере массива, выданного преподавателем). 1. Стандартное (среднеквадратическое) отклонение. 2. Ошибка репрезентативности корреляционного отношения. 3. В модуле Statistica 6 выполнить кластерный анализ (на примере массива, выданного преподавателем). 1. Число степеней свободы. 2. Критерий линейности корреляции. 3. В модуле Statistica 6 выполнить статистическую обработку и построить гистограмму. 1. Коэффициент вариации. 2. Сущность и метод дисперсионного анализа. 3. В модуле Statistica 6 выполнить процедуру криволинейной корреляции и регрессии. 1. Лимиты и размах. Приближенные значения μ и σ. 2. Результативный признак. Фактор. Градации факторов. Градации комплекса. Дисперсионный комплекс. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить двухфакторный дисперсионный анализ. 1. Нормированное отклонение. 2. Статистические влияния (Факториальное, случайное, общее). 3. В модуле Statistica 6 выполнить однофакторный дисперсионный анализ. 1. Проверка выпадов (артефактов). 2. Однофакторный дисперсионный комплекс. 3. В модуле Statistica 6 выполнить двухфакторный дисперсионный анализ. 1. Средняя и сигма суммарной группы. 2. Многофакторный дисперсионный комплекс. 3. В модуле Statistica 6 выполнить корреляционный и регрессионный анализ. 1. Скошенность (асимметрия) и крутизна (эксцесс) кривой распределения. 2. Преобразования выборки. 3. В модуле Statistica 6 выполнить процедуру криволинейной корреляции и регрессии. 1. Вариационный ряд. 2. Универсальное использование дисперсий. 3. В модуле Statistica 6 провести первичный анализ статистических данных 4-х выборок. 1. Гистограмма и вариационная кривая. Кумулята. 2. Показатели силы влияний. 3. В модуле Statistica 6 провести первичный анализ статистических данных и построить гистограмму. 1. Достоверность различия распределений. 2. Ошибка репрезентативности основного показателя силы влияния. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить двухфакторный дисперсионный анализ. 1. Критерии χ2 (хи квадрат), λ (лямбда). 2. Дискриминантный анализ. Постановка задачи, методы решения, ограничения. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить однофакторный дисперсионный анализ. 1. Критерий по асимметрии и эксцессу. 2. Кластерный анализ. Методы кластерного анализа. 3. С помощью табличного процессора Microsoft Excel выполнить процедуру криволинейной корреляции и регрессии. |
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | Предмет изучения. Статистическая совокупность. Метод и основные элементы методологии. Основные категории статистики. Задачи статистики.... | | Достижения российских и зарубежных статистиков. Глобальная статистическая система, состав, функции, задачи, взаимосвязи. Предмет... |
| Предмет, метод и задачи статистики на современном этапе. Категории статистики, их характеристика | | Методы сбора, систематизации, обработки и использования эмпирических данных результатов наблюдений массовых случайных явлений, выявление... |
| Термин «статистика» происходит от латинского слова status, что в средние века означало политическое состояние государства. В науку... | | Метод математической индукции,6 Методы научных исследований,7 Полная индукция,8 Индуктивные рассуждения,9 Обобщение. Вывод,10 Дедукция,11... |
| Понятие о системе национальных счетов (снс): концепции, показатели, определения | | Расчет средней методом отсчета от условного нуля упрощенным способом (методом момента) 26 |
| Предмет, методы, задачи и организация статистики. Основные категории статистики (С) | | Статистическое распределение выборки. Гистограмма. Эмпирическая функция распределения |