Презентация Измерение и количественный анализ данных. Описательная статистика онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Измерение и количественный анализ данных. Описательная статистика абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 24 слайда. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Математика » Измерение и количественный анализ данных. Описательная статистика
Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:24 слайда
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:319.03 kB
- Просмотров:69
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№4 слайд
![Расчет статистических](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img3.jpg)
Содержание слайда: Расчет статистических показателей
Мода – такое числовое значение, которое встречается в выборке наиболее часто. В одной выборке может быть несколько мод.
Мода отражает наиболее часто встречаемое значение (число), а не частоту его встречаемости (число раз повторений числа)
№6 слайд
![Расчет статистических](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img5.jpg)
Содержание слайда: Расчет статистических показателей
Дисперсия (σ2) – мера рассеяния, которая характеризует вариацию признака всей совокупности под влиянием всех тех факторов, которые обусловили данную вариацию. Дисперсию трудно интерпретировать содержательно. Однако, квадратный корень из этого значения является стандартным отклонением и хорошо поддается интерпретации.
Стандартное отклонение (σ) – показатель рассеяния. Стандартное отклонение показывает, насколько хорошо среднее значение описывает всю выборку. При нормальном распределении в пределах одного стандартного отклонения находится около 65 % значений ряда переменной
№8 слайд
![. Распределение переменной](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img7.jpg)
Содержание слайда: 2. Распределение переменной
Важным способом "описания" переменной является форма ее распределения, которая показывает, с какой частотой значения переменной попадают в определенные интервалы. Эти интервалы, называемые интервалами группировки, выбираются исследователем.
Нормальное распределение – распределение, зависящее от двух параметров: среднего арифметического как точки отсчета и стандартного отклонения как масштаба (шага интервалов).
№11 слайд
![Статистические показатели](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img10.jpg)
Содержание слайда: Статистические показатели распределения переменной
Чем больше отклонение от нуля, тем больше асимметрия.
При А > 0 левосторонней (положительной) асимметрии чаще встречаются низкие значения признака.
При А < 0 правосторонней (отрицательной) чаще встречаются высокие значения признака.
№15 слайд
![Способы оценки нормальности](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img14.jpg)
Содержание слайда: Способы оценки нормальности распределения
2 способ. По показателям асимметрии и эксцесса – значения асимметрии и эксцесса должны стремиться к нулю. Допустимыми считаются их значения в пределах от – 1 до 1 (в исключительных случаях от – 2 до 2). При расчетах в программе SPSS, значения асимметрии и эксцесса должны быть меньше, чем значения их стандартных ошибок по модулю.
№16 слайд
![Способы оценки нормальности](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img15.jpg)
Содержание слайда: Способы оценки нормальности распределения
3 способ. По расчету критерия Колмогорова-Смирнова – критерий, сравнивающий эмпирическое распределение переменной с теоретическим (нормальным) распределением. Если присутствуют значимые отличия между ними (уровень значимости меньше 0,05), то эмпирическое распределение не соответствует нормальному виду
№18 слайд
![. Статистические гипотезы](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img17.jpg)
Содержание слайда: 3. Статистические гипотезы
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ГИПОТЕЗА – утверждение относительно неизвестного параметра генеральной совокупности на основе выборочного исследования.
Это предположение о том, что сходство (или различие) некоторых параметрических или функциональных характеристик случайно, или, наоборот, неслучайно.
№19 слайд
![Виды статистических гипотез](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img18.jpg)
Содержание слайда: Виды статистических гипотез
НУЛЕВАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ГИПОТЕЗА H0 – это гипотеза о сходстве, об отсутствии различий (или связи).
АЛЬТЕРНАТИВНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ГИПОТЕЗА H1 – это гипотеза о значимости различий (или о наличии связи).
Нулевая и альтернативная гипотезы могут быть НАПРАВЛЕННЫМИ (если надо доказать, что в одной из групп индивидуальные значения испытуемых по какому-либо признаку выше, а в другой ниже) и НЕНАПРАВЛЕННЫМИ (если надо доказать, что различия существуют без указания направления).
№20 слайд
![Ошибка первого рода](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img19.jpg)
Содержание слайда: Ошибка первого рода произойдет, когда будет принято решение отклонить гипотезу Н0, хотя в действительности она оказывается верной.
Ошибка первого рода произойдет, когда будет принято решение отклонить гипотезу Н0, хотя в действительности она оказывается верной.
Ошибка второго рода произойдет, когда будет принято решение не отклонять гипотезу Н0, хотя в действительности она будет не верна.
Более «критичной» ошибкой считается статистическая ошибка первого рода
«Судебная» аналогия: Вердикт «Не виновен» или «Виновен»
Ошибка первого рода - невинный обвинен
Ошибка второго рода - виновный освобожден
№21 слайд
![Пример Психологу необходимо](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img20.jpg)
Содержание слайда: Пример: Психологу необходимо определить наличие тревожности у ребенка:
Пример: Психологу необходимо определить наличие тревожности у ребенка:
При этом ошибки могут быть двоякого рода:
- принимается решение об отсутствии тревожности у данного индивида при ее объективном наличии (ошибки первого рода);
- принимается решение о наличии тревожности при ее объективном отсутствии (ошибки второго рода).
В большинстве случаев единственный путь минимизации ошибок заключается в увеличении объема выборки
№22 слайд
![. Уровни статистической](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img21.jpg)
Содержание слайда: 4. Уровни статистической значимости
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ – вероятность получения результата выборочного исследования, при котором верна нулевая статистическая гипотеза для генеральной совокупности (статистически значимых различий между генеральной и выборочной совокупностью нет).
P-уровень значимости – это вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы (вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны).
.
№23 слайд
![Обычно используют уровни](/documents_6/f61b31ea947a9cb61c85f4a68443d97c/img22.jpg)
Содержание слайда: Обычно используют уровни значимости (обозначаемые р), равные 0,05, 0,01 и 0,001
Обычно используют уровни значимости (обозначаемые р), равные 0,05, 0,01 и 0,001
Например, уровень значимости, равный 0,05, означает, что допускается не более чем 5%-ая вероятность ошибки. Т.е. нулевую гипотезу можно отвергнуть в пользу альтернативной гипотезы, если по результатам статистического теста вероятность ошибки, т.е. вероятность случайного возникновения обнаруженного различия (p-уровень) не превышает 5 из 100, т.е. имеется лишь 5 шансов из 100 ошибиться.
Если же этот уровень значимости не достигается (вероятность ошибки выше 5%), считают, что разница вполне может быть случайной и поэтому нельзя отклонить нулевую гипотезу.
Скачать все slide презентации Измерение и количественный анализ данных. Описательная статистика одним архивом:
Похожие презентации
-
Работа в программе Excel на уроках математики. Составление таблиц и диаграмм, анализ статистических данных
-
Статистические методы анализа данных
-
Методы анализа данных. Основы математической статистики
-
Оценка достоверности статистических параметров. Статистический анализ вариации количественных признаков
-
Количественные характеристики случайной величины. Описательная статистика. (Лекция 4)
-
Компьютерные технологии анализа данных и исследования статистических закономерностей
-
Математические идеи в почвоведении. Методы статистического анализа данных. (Лекция 1)
-
Краткий обзор методов статистического анализа количественных переменных
-
Методы статистического анализа в Ms Excel для анализа социологических данных
-
Статистические методы анализа данных параметров транспортного процесса