Отчет по учебной практики в компьютерном классе

Графики. Графики позволяют изображать непрерывное изменение данных с течением времени в едином масштабе; таким образом, они идеально подходят для изображения трендов изменения данных с равными интервалами. На графиках категории данных равномерно распределены вдоль горизонтальной оси, а значения равномерно распределены вдоль вертикальной оси.

Графики можно использовать при наличии текстовых меток  категорий и для отображения  разделенных равными интервалами  значений, например месяцев, кварталов  или финансовых лет. Это особенно важно при наличии нескольких рядов. Для одного ряда можно использовать диаграмму по категориям. Также графики  можно использовать при наличии  нескольких разделенных равными  интервалами числовых меток, главным  образом лет. Если числовых меток  больше десяти, вместо графика лучше  использовать точечную диаграмму.

Графики содержат следующие  подтипы диаграмм:

• График и график с маркерами.
• График с накоплением и график с накоплением с маркерами .
• Нормированный график с накоплением и нормированный график с накоплением с маркерами.
• Объемный график.

Круговые диаграммы. Круговая диаграмма демонстрирует размер элементов одного ряда данных пропорционально сумме элементов. Точки данных на круговой диаграмме выводятся в виде процентов от всего круга.

Круговые диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм:

• Круговая диаграмма и объемная круговая диаграмма.
• Вторичная круговая диаграмма и вторичная гистограмма.
• Разрезанная круговая диаграмма и объемная разрезанная круговая диаграмма.

Линейчатые диаграммы. Линейчатые диаграммы иллюстрируют сравнение отдельных элементов.

Линейчатые диаграммы  содержат следующие подтипы диаграмм:

• Сгруппированные линейчатые диаграммы и сгруппированные объемные линейчатые диаграммы.
• Линейчатые диаграммы с накоплением и объемные линейчатые диаграммы с накоплением.
• Нормированная линейчатая диаграмма с накоплением и объемная нормированная линейчатая диаграмма с накоплением.
• Горизонтальные цилиндр, пирамида и конус.

Диаграммы с областями. Диаграммы с областями иллюстрируют величину изменений в зависимости от времени и могут использоваться для привлечения внимания к суммарному значению в соответствии с трендом. Например, данные, отражающие прибыль в зависимости от времени, можно отобразить в диаграмме с областями, чтобы обратить внимание на общую прибыль.

Отображая сумму значений рядов, такая диаграмма наглядно показывает вклад каждого ряда.

Диаграммы с областями  содержат следующие подтипы диаграмм:

• Диаграммы с областями и объемные диаграммы с областями
• Диаграммы с областями с накоплением объемные диаграммы с областями с накоплением.
• Нормированная диаграмма с областями с накоплением и объемная нормированная диаграмма с областями с накоплением.

Точечные диаграммы. Точечная диаграмма показывает отношения между численными значениями в нескольких рядах данных или отображает две группы чисел как один ряд координат x и y.

Точечная диаграмма имеет  две оси значений, при этом одни числовые значения выводятся вдоль  горизонтальной оси (оси X), а другие — вдоль вертикальной оси (оси Y). На точечной диаграмме эти значения объединяются в одну точку и выводятся  через неравные интервалы или  кластеры. Точечные диаграммы обычно используются для иллюстрации и  сравнения числовых значений, например научных, статистических или технических  данных.

Точечные диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм:

• Точечные диаграммы с маркерами.
• Точечные диаграммы с плавными линиями и точечные диаграммы с плавными линиями и маркерами.
• Точечные диаграммы с прямыми линиями и точечные диаграммы с прямыми линиями и маркерами.

Биржевые диаграммы. Биржевая диаграмма наиболее часто используется для иллюстрации изменений цен на акции. Однако эта диаграмма может использоваться также для вывода научных данных. Например, можно использовать биржевые диаграммы для демонстрации колебаний дневных или годовых температур. Для создания биржевой диаграммы необходимо правильно упорядочить выводимые данные.

Биржевые диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм:

• Диаграмма (самый высокий курс, самый низкий курс, курс закрытия).  
• Открытие-максимальный-минимальный-закрытие.
• Объем-максимальный-минимальный-закрытие.
• Объем-открытие-максимальный-минимальный-закрытие.

Поверхностные диаграммы. Поверхностная диаграмма используется, когда требуется найти оптимальные комбинации в двух наборах данных. Как на топографической карте, цвета и штриховки выделяют зоны одинаковых диапазонов значений. Поверхностные диаграммы можно использовать для иллюстрации категорий и наборов данных, представляющих собой числовые значения.

Поверхностные диаграммы  содержат следующие подтипы диаграмм:

• Объемные поверхностные диаграммы.
• Проволочная объемная поверхностная диаграмма.
• Контурная диаграмма.
• Проволочная контурная диаграмма. 

Кольцевые диаграммы. Как и круговая диаграмма, кольцевая диаграмма отображает отношение частей к целому, но может содержать более одного ряда данных.

Кольцевые диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм:

• Кольцевая диаграмма.
• Фрагментированная кольцевая диаграмма.

Пузырьковые диаграммы. В пузырьковой диаграмме могут отображаться данные столбцов электронной таблицы, при этом значения по оси X выбираются из первого столбца, а соответствующие значения по оси Y и значения, определяющие размер пузырьков, выбираются из соседних столбцов.

Пузырьковые диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм:

• Пузырьковая или объемная пузырьковая диаграмма. 

Лепестковые диаграммы. На лепестковой диаграмме можно сравнить статистические значения нескольких рядов данных.

Лепестковые диаграммы содержат следующие подтипы диаграмм:

• Лепестковая диаграмма и лепестковая диаграмма с маркерами.  
• Лепестковая диаграмма с областями.   И другие типы диаграмм.

Регрессия - величина, выражающая зависимость среднего значения случайной величины у от значений случайной величины х.

Уравнение регрессии выражает среднюю величину одного признака как функцию другого.

Функция регрессии - это модель вида у = л», где у - зависимая переменная (результативный признак); х - независимая, или объясняющая, переменная (признак-фактор).

Линия регрессии - линия которая точнее всего отражает распределение экспериментальных точек на диаграмме рассеяния; и крутизна наклона которой характеризует зависимость между двумя интервальными переменными.  
Виды регрессионных функций:

1)  гиперболическая - регрессия равносторонней гиперболы: у = а + b / х + Е;

2)  линейная - регрессия, применяемая в статистике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров: у = а+b*х+Е;

3)  логарифмически линейная - регрессия вида: In у = In а + b * In x + In E

4)  множественная - регрессия между переменными у и х₁ , х₂ ...x_m, т. е. модель вида: у = f(х₁ , х₂ ...x_m)+E, где у - зависимая переменная (результативный признак), х₁ , х₂ ...x_m - независимые, объясняющие переменные (признаки-факторы), Е- возмущение или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели;

5)  нелинейная - регрессия, нелинейная относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейная по оцениваемым параметрам; или регрессия, нелинейная по оцениваемым параметрам.

6)  обратная - регрессия, приводимая к линейному виду, реализованная в стандартных пакетах прикладных программ вида: у = 1/a + b*х+Е;

7)  парная - регрессия между двумя переменными у и x, т. е, модель вида: у = f (x) + Е, где у -зависимая переменная (результативный признак), x – независимая, объясняющая переменная (признак - фактор), Е - возмущение, или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели.

Регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Получение регрессионной модели происходит в два этапа:

1. подбор вида функции;
2. вычисление параметров функции.

Чаще всего выбор производится среди следующих функций:

y=ax+b – линейная функция;

y=ax²+bx+c – квадратичная функция;

y=aln(x)+b – логарифмическая функция;

y=ae^bx - экспоненциальная функция;

y=ax^b - степенная функция.

Задание 1

На сайте Федеральной  службы государственной статистики (www.gks.ru) в базе данных я выбрала временной ряд по Саратовской области, Число разводов, значение показателя с 2000г по 2010год.

Построить не менее 7 видов  различных графиков и диаграмм

 

График 

Гистограмма

Круговая

Линейчатая

С областями

Точечная

Кольцевая

Построить XY-диаграммы (графики) и  линии регрессии:

Экспонентная

Линейная

Логарифмическая

Полиномиальная

Степенная

Линейная фильтрация

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2. Статистический анализ данных в EXCEL

Описательная статистика - обработка эмпирических данных, их систематизация, наглядное представление в форме графиков и таблиц, а также их количественное описание посредством основных статистических показателей.

Статистическая таблица - система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности излагается статистическая информация о социально-экономических явлениях.

Основные статистические показатели:

Стандартная ошибка среднего (термин был впервые введен Юлом, 1897) это теоретическое стандартное отклонение всех средних выборки размера n, извлекаемое из совокупности, и зависящая от совокупной дисперсии (сигма) и размера выборки (n).

Медиана – значение выборки, приходящееся на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности. Это срединное значение при нечетном n или среднее арифметическое из двух срединных значений при n четном.

Мода – значение изучаемой выборки, повторяющееся с наибольшей частотой. Если значения выборки не повторяются, мода отсутствует.

Стандартное отклонение — это статистический термин, который является хорошим индикатором изменчивости. Он измеряет насколько широко значения (например, цены закрытия) рассеяны от среднего значения. Дисперсия является разницей между фактическим значением, например, цены закрытия и средним значением цены закрытия. Чем больше разница между ценами закрытия и средней ценой, тем выше будет стандартное отклонение и тем выше изменчивость. Чем ближе находятся цены закрытия к средней цене, тем ниже стандартное отклонение и ниже изменчивость.

Выборочная дисперсия — это оценка теоретической дисперсии распределения на основе выборки. Различают выборочную дисперсию и несмещённую, или исправленную, выборочные дисперсии.

Эксцесс – характеристика остроконечности или сглаженности кривой распределения плотности вероятности случайной величины.

Асимметричность – значение, характеризующее несимметричность распределения элементов выборки относительно среднего значения. Асимметрия может быть положительной, или правосторонней, когда увеличиваются частоты положительных значений, и отрицательной, когда увеличиваются частоты отрицательных значений.

Интервал – размах выборки. Это разница между максимальным и минимальным значениями элементов выборки.

Минимум - наименьшее количество, наименьшая величина.

Максимум – наибольшая величина.