Вариант задания 6

1. Математическая статистика. Выборочный метод. Выборки. Способы отбора. Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма.

2. Понятие информационной системы. База данных в структуре информационной системы. Основные понятия баз данных. Особенности реляционных баз данных. Работа с электронными таблицами Excel как с базами данных. Привести шесть примеров работы с автофильтром и расширенным фильтром.

3. Практическое задание в виде файла Excel (получить на кафедре ЭИ).

Содержание практического задания.

1. Дана таблица, содержащая значения показателей по регионам на листе БД вариант 6, отражающих уровень заболеваемости населения в регионах и уровень загрязнения воздушной среды.

Определить, влияет ли сложная экологическая ситуация на уровень здоровья людей в регионах по РФ в целом и где больше: в европейской ее части или в Зауралье. Для этого:

2. Используя расширенный фильтр, сформировать две совокупности. Одна должна содержать регионы ЦФО, СЗФО, ЮФО и ПФО, другая – регионы УФО, СФО и ДФО. Здесь необходимо использовать две таблицы условий.

Полученные таблицы скопировать каждую на свой лист, назвав их соответственно «Европейская ч.РФ», «Восточная ч. РФ»

3. Для полученных совокупностей регионов определить статистические характеристики (среднее значение, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, %; степень однородности совокупности) заполнить таблицу со столбцами: Статистические характеристики;  Всей совокупности регионов (РФ) Регионов Европейской части РФ Регионов Восточной части РФ.

Определить степень неоднородности каждой совокупности по значению их коэффициента вариации, т.е. ввести логическую функцию =ЕСЛИ(…) – если коэффициент вариации меньше 33%, то должно появляться сообщение «совокупность однородна», в противном случае «совокупность неоднородна». Сделайте вывод, какие совокупности наиболее неоднородны.

4. Осуществить графический анализ всей совокупности регионов РФ на наличие аномальных значений (выбросов) аналогично примеру на рис. 36.

5. С помощью пакета Анализ данных построить два уравнения парной регрессии для ранее сформированных групп регионов европейской и восточной части РФ. Для этого:

   1. Создать два новых листа, назвав их «Евромодель» и «Восток_модель». Определить параметры и основные характеристики уравнений с помощью пакета Анализ данных отдельно для каждой модели на своем листе;

   2. Построить графики подбора для каждой модели;

   3. Рассчитать для каждой модели самостоятельно значение критерия Фишера-Снедокора (см. пример таблицы на рис. 55);

   4. С вероятностью 0,05 определить выполняется ли условие: F_расч>F_табл , то есть значимо ли статистически полученное уравнение. Для этого:

      1. определить количество степеней свободы k₂

      2. Из справочной таблицы (на листе «F-критерий»), представляющей собой фрагмент таблицы распределения Фишера-Снедокора (F-распределение), с помощью функции =ВПР(…) по рассчитанному значению k₂ определить табличное значение F-критерия

      3. Сравнить с помощью логической функции табличное и расчетное значение F-критерия, сделать вывод о статистической значимости построенной модели в целом (если F_расч>F_табл, то уравнение статистически значимо, в противном случае – нет). Результаты по каждой модели оформить в виде таблицы со столбцами: К2, Fрасч., Fтабл., Качество построенной модели.

6. Распечатать все таблицы в режиме значений и режиме формул.