Реализация одного из алгоритмов статистических расчетов. Приведенные в книге алгоритмы вычислений, как правило, снабжены числовыми примерами, и их использование не должно вызывать особых затруднений. Однако при "ручном счете" возможны небольшие технические ошибки, способные, тем не менее, привести к неправильным результатам. Чтобы избежать этих ошибок или, по крайней мере, не пропустить их при вычислениях, необходимо придерживаться нескольких правил. Так, арифметические ошибки нетрудно выявить, если еще до начала расчетов ориентировочно прикинуть ожидаемый результат. Для этого полезно дважды пересчитывать рабочие формулы, меняя местами слагаемые и сомножители. При использовании стандартных формул целесообразно вначале выписать их в символьной форме и лишь затем подставлять числовые значения. Очень важно также не путать сумму квадратов (Σx²) с квадратом суммы ((Σx)²) вариант, объем выборки (n) с числом градаций или групп (k). Вероятность правильного ответа увеличится, если формировать таблицы вычислений по приведенному в книге алгоритму полностью. При этом полезно проверять схождение сумм по строкам и столбцам, а вычисленных величин – по модели анализа. Например, при вычислении критерия хи-квадрат сумма частот эмпирического распределения должна точно совпадать с суммой теоретических частот. На ошибку в расчетах, как правило, указывает большое различие эмпирических и теоретических частот распределения, а также несовпадение величины исходного признака с рассчитанным по регрессионной модели. Кроме того, подозрение на допущенную ошибку должны вызывать отрицательные суммы квадратов (за исключением регрессионного и корреляционного анализов) и минусовые значения критерия Стьюдента (его всегда берут по модулю), а также величины, в десятки и сотни раз превышающие табличные. Наконец, следует помнить, что если "на глаз" распределение количественных признаков приближается к нормальному, то стандартное отклонение примерно равно четверти от всего размаха выборки: S≈(max–min)/4. Только распределение Пуассона имеет равные среднюю и дисперсию (M≈S²). Эффективен контроль за результатами и с помощью графических возможностей Excel. В частности, для контроля правильности применения критерия хи-квадрат необходимо сравнивать гистограммы эмпирических и теоретических частот.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Решение по алгоритму» з дисципліни «Введення в кількісну біологію»
