Krististudio.ru

Онлайн образование
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Группировка данных онлайн

Онлайн калькуляторы для расчета статистических критериев

В данном сервисе реализован алгоритм выбора оптимальной методики статистического анализа, который позволит исследователю на основании информации о количестве сравниваемых совокупностей, типе распределения, шкале измерения переменных, отпределить наиболее подходящий статистический метод, статистический критерий.

Калькулятор позволит найти значение любой относительной величины по заданным параметрам: числителю, знаменателю, десятичному коэффициенту. Учитывается вид относительной величины для правильного обозначения вводимых данных и формирования грамотного ответа. Для каждого результата также выводится средняя ошибка m.

Данный статистический метод служит для сравнения двух средних величин (M), рассчитанных для несвязанных между собой вариационных рядов. Для вычислений также понадобятся значения средних ошибок средних арифметических (m). Примеры сравниваемых величин: среднее артериальное давление в основной и контрольной группе, средняя длительность лечения пациентов, принимавших препарат или плацебо.

Парный t-критерий Стьюдента используется для сравнения связанных совокупностей — результатов, полученных для одних и тех же исследуемых (например, артериальное давление до и после приема препарата, средний вес пациентов до и после применения диеты).

Этот калькулятор позволит вам быстро рассчитать все основные показатели динамического ряда, состоящего из любого количества данных. Вводимые данные: количество лет, значение первого года, уровни ряда. Результат: показатели динамического ряда, значения, полученные при его выравнивании, а также графическое изображение динамического ряда.

Здесь вы сможете быстро решить любую задачу по стандартизации, с использованием прямого метода. Вводите данные о сравниваемых совокупностях, выбирайте один из четырех способов расчета стандарта, задавайте значение коэффициента, используемого для расчета относительных величин. Результаты применения метода стандартизации выводятся в виде таблицы.

Относительный риск — позволяет проводить количественную оценку вероятности исхода, связанной с наличием фактора риска. Находит широкое применение в современных научных исследованиях, выборки в которых сформированы когортным методом. Наш онлайн-калькулятор позволит выполнить расчет относительного риска (RR) с 95% доверительным интервалом (CI), а также дополнительных показателей, таких как разность рисков, число пациентов, трующих лечения, специфичность, чувствительность.

Метод отношения шансов (OR), как и относительный риск, используется для количественной оценки взаимосвязи фактора риска и исхода, но применяется в исследованиях, организованных по принципу «случай-контроль».

В данном калькуляторе представлены все основные статистические методы, используемые для анализа четырехпольной таблицы (фактор риска есть-нет, исход есть-нет). Выполняется проверка важнейших статистических гипотез, рассчитываются хи-квадрат, точный критерий Фишера и другие показатели.

Онлайн-калькулятор в автоматизированном режиме поможет рассчитать все основные показатели вариационного ряда: средние величины (средняя арифметическая, мода, медиана), стандартное отклонение, среднюю ошибку средней арифметической. Поддерживается ввод как простых, так и взвешенных рядов.

При помощи данного сервиса вы сможете рассчитать значение U-критерия Манна-Уитни — непараметрического критерия, используемого для сравнения двух выборок, независимо от характера их распределения.

Онлайн-калькулятор для проведения корреляционного анализа используется для выявления и изучения связи между количественными признаками при помощи расчета коэффициента корреляции Пирсона. Также выводится уравнение парной линейной регрессии, используемое при описании статистической модели.

Данный калькулятор используется для расчета рангового критерия корреляции Спирмена, являющегося методом непараметрического анализа зависимости одного количественного признака от другого. Оценка значимости корреляционной связи между переменными выполняется как по коэффициенту Спирмена, так и по t-критерию Стьюдента.

Критерий хи-квадрат является непараметрическим аналогом дисперсионного анализа для сравнения нескольких групп по качественному признаку. Онлайн калькулятор по расчету критерия хи-квадрат позволяет оценить связь между двумя качественными признаками по частоте их значений. Число сравниваемых групп может быть от 2 до 9.

Группировка данных и построение ряда распределения

Назначение сервиса . С помощью онлайн-калькулятора Вы сможете:

  • построить вариационный ряд, построить гистограмму и полигон;
  • найти показатели вариации (среднюю, моду (в т.ч. и графическим способом), медиану, размах вариации, квартили, децили, квартильный коэффициент дифференциации, коэффициент вариации и другие показатели);
  • Решение онлайн
  • Видеоинструкция
  • Оформление Word

Виды статистических группировок

Пример №1 . По данным таблицы 2 постройте ряды распределения по 40 коммерческим банкам РФ. По полученным рядам распределения определите: прибыль в среднем на один коммерческий банк, кредитные вложения в среднем на один коммерческий банк, модальное и медианное значение прибыли; квартили, децили, размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Решение:
В разделе «Вид статистического ряда» выбираем Дискретный ряд . Нажимаем Вставить из Excel . Количество групп: по формуле Стэрджесса

Принципы построения статистических группировок

При использовании персональных компьютеров для обработки статистических данных группировка единиц объекта производится с помощью стандартных процедур.
Одна из таких процедур основана на использовании формулы Стерджесса для определения оптимального числа групп:

Длину частичных интервалов вычисляют как h=(xmax-xmin)/k

Затем подсчитывают числа попаданий наблюдений в эти интервалы, которые принимают за частоты ni. Малочисленные частоты, значения которых меньше 5 (ni 0.9946 заключено среднее время обслуживания всех клиентов пенсионного фонда;
б) вероятность того, что доля всех клиентов фонда с продолжительностью обслуживания менее 6 минут отличается от доли таких клиентов в выборке не более чем на 10% (по абсолютной величине);
в) объем повторной выборки, при котором с вероятностью 0.9907 можно утверждать, что доля всех клиентов фонда с продолжительностью обслуживания менее 6 минут отличается от доли таких клиентов в выборке не более чем на 10% (по абсолютной величине).
2. По данным задачи 1, используя X 2 критерий Пирсона, на уровне значимости α = 0,05 проверить гипотезу о том, что случайная величина Х – время обслуживания клиентов – распределена по нормальному закону. Построить на одном чертеже гистограмму эмпирического распределения и соответствующую нормальную кривую.
Скачать решение

Читать еще:  Бизнес курс онлайн

Дана выборка из 100 элементов. Необходимо:

  1. Построить ранжированный вариационный ряд;
  2. Найти максимальный и минимальный члены ряда;
  3. Найти размах вариации и количество оптимальных промежутков для построения интервального ряда. Найти длину промежутка интервального ряда;
  4. Построить интервальный ряд. Найти частоты попадания элементов выборки в составленные промежутки. Найти средние точки каждого промежутка;
  5. Построить гистограмму и полигон частот. Сравнить с нормальным распределением (аналитически и графически);
  6. Построить график эмпирической функции распределения;
  7. Рассчитать выборочные числовые характеристики: выборочное среднее и центральный выборочный момент;
  8. Рассчитать приближенные значения среднего квадратического отклонения, асимметрии и эксцесса (пользуясь пакетом анализа MS Excel). Сравнить приближенные расчетные значения с точными (рассчитанные по формулам MS Excel);
  9. Сравнить выборочные графические характеристики с соответствующими теоретическими.

Скачать решение

Имеются следующие выборочные данные (выборка 10%-ная, механическая) о выпуске продукции и сумме прибыли, млн. руб. По исходным данным:
Задание 13.1.
13.1.1. Постройте статистический ряд распределения предприятий по сумме прибыли, образовав пять групп с равными интервалами. Постройте графики ряда распределения.
13.1.2. Рассчитайте числовые характеристики ряда распределения предприятий по сумме прибыли: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, дисперсию, коэффициент вариации V. Сделайте выводы.
Задание 13.2.
13.2.1. Определите границы, в которых с вероятностью 0.997 заключена сумма прибыли одного предприятия в генеральной совокупности.
13.2.2. Используя x2-критерий Пирсона, при уровне значимости α проверить гипотезу о том, что случайная величина X – сумма прибыли – распределена по нормальному закону.
Задание 13.3.
13.3.1. Определите коэффициенты выборочного уравнения регрессии.
13.3.2. Установите наличие и характер корреляционной связи между стоимостью произведённой продукции (X) и суммой прибыли на одно предприятие (Y). Постройте диаграмму рассеяния и линию регрессии.
13.3.3. Рассчитайте линейный коэффициент корреляции. Используя t-критерий Стьюдента, проверьте значимость коэффициента корреляции. Сделайте вывод о тесноте связи между факторами X и Y, используя шкалу Чеддока.
Методические рекомендации. Задание 13.3 выполняется с помощью этого сервиса.
Скачать решение

Задача. Следующие данные представляют собой затраты времени клиентов на заключение договоров. Построить интервальный вариационный ряд представленных данных, гистограмму, найти несмещенную оценку математического ожидания, смещенную и несмещенную оценку дисперсии.

Пример . По данным таблицы 2:
1) Постройте ряды распределения по 40 коммерческим банкам РФ:
А) по величине прибыли;
Б) по величине кредитных вложений.
2) По полученным рядам распределения определите:
А) прибыль в среднем на один коммерческий банк;
Б) кредитные вложения в среднем на один коммерческий банк;
В) модальное и медианное значение прибыли; квартили, децили;
Г) модальное и медианное значение кредитных вложений.
3) По полученным в п. 1 рядам распределения рассчитайте:
а) размах вариации;
б) среднее линейное отклонение;
в) среднее квадратическое отклонение;
г) коэффициент вариации.
Необходимые расчеты оформите в табличной форме. Результаты проанализируйте. Сделайте выводы.
Постройте графики полученных рядов распределения. Графически определите моду и медиану.

Решение:
Для построения группировка с равными интервалами воспользуемся сервисом Группировка статистических данных.

Аналитическая группировка

Назначение сервиса . С помощью сервиса в онлайн режиме производится аналитическая группировка ряда (метод статистических группировок), по которой проводится дисперсионный анализ — вычисляются: общая дисперсия, межгрупповая и средняя из групповых дисперсий, а также коэффициент детерминации (см. пример). Результаты аналитической группировки также можно использовать для построения типологической группировки или комбинированной группировки.

  • Решение онлайн
  • Видеоинструкция
  • Оформление Word

Пример №1 . По ряду предприятий получены данные, указанные в таблице (Среднесписочное число рабочих, чел.; основные средства, тыс. руб.; объем произведенной продукции за год, млн. руб.):

  1. Постройте ряд распределения предприятий по числу рабочих, образовав, пять групп с равными интервалами;
  2. Охарактеризуйте ряд числом рабочих, объемом произведенной продукции за год, объемом основных средств;
  3. Рассчитайте по полученным данным среднюю, модальную и медианную численность работников предприятий отрасли, показатели вариации.

Решение. Для решения п.2 необходимо будет использовать сервис «Аналитическая группировка». Решение состоит из двух шагов:

  1. скопировать два столбца: Среднесписочное число рабочих и Объем произведенной продукции (по каждой группе будет рассчитан объем произведенной продукции — столбец Y);
  2. скопировать два столбца: Среднесписочное число рабочих и Основные средства(по каждой группе будет рассчитан объем основных средств — столбец Y).

Алгоритм метода аналитической группировки

Особенности аналитической группировки:

  1. в основу группировки кладется факторный признак;
  2. каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Пример №2 . По данным таблицы 2 :
1) произвести группировку 40 коммерческих банков РФ по величине:
а) кредитных вложений;
б) объём вложений в ценные бумаги.
К каждой выделенной группе подберите 3-4 наиболее экономически связанных и существенных показателя, имеющихся в таблице, а также вычислите показатели в относительном выражении. Результаты группировки изложите в свободных таблицах и проанализируйте;
2) с помощью аналитической группировки проанализируйте зависимость величины прибыли от других экономических показателей, характеризующих деятельность 40 коммерческих банков. Результаты оформите в таблице. Сделайте выводы;
3) проведите комбинационную группировку 40 коммерческих банков по двум признакам: величине кредитных вложений и объему вложений в ценные бумаги.
Проанализируйте полученную группировку. Сделайте выводы.

Читать еще:  Онлайн курсы по java

Описание параметров
Количество строк: количество исходных данных. Если размерность ряда небольшая, укажите его количество. Если выборка достаточно объемная, то нажмите кнопку Вставить из Excel. Скопируйте из Excel два столбца (первый столбец — первичный признак для группировки, второй столбец — вторичный).
Количество групп: 0 – число групп будет определяться по формуле Стэрджесса.
Если задано конкретное число групп, укажите его (например, 5).

Проанализируем зависимость величины прибыли от объёма вложений в ценные бумаги. Вставляем из Excel следующие данные: первый столбец — значения прибыли, второй столбец – значения объёма вложений в ценные бумаги.

Пример №3 . Имеются данные о заработной плате рабочих бригады за месяц.

Кластеризация и группировка запросов β

✔ С помощью инструмента можно быстро сделать группировку поисковых запросов без прокси и каптчи в поисковых системах Яндекс и Google. Кластеризация – это автоматическая разбивка ключевых слов на группы. На вход требуется указать список запросов, выбрать необходимые параметры и произвести проверку. На выходе вы получите ссылку на скачивание CSV файла с параметрами (пример файла): Ключевая фраза, название группы, частота (общая и точная (при установке галочки), % агрегаторов, главных страниц, позицию и релевантную страницу).

За 1 ключевую фразу тратится 2 лимита!

Используй промокод SAMOIZOLYACIYA2020 на покупку подписки со скидкой 10% (действует до 30 апреля 2020 года)! Введи промокод на странице https://arsenkin.ru/tools/oplata/ в специальном поле.

Список ключевых слов (от 2 до 5 000 шт.):

Выберите поисковую систему:

2 3 4 5 6 7 8 9 10 Чем больше степень группировки, тем большее количество групп с меньшим количеством запросов будет создано в результате кластеризации. Оптимально 2-3.

Топ-10 Топ-20 Топ-30

Собрать точную частотку «!» (+1 лимит) Исключить главные страницы (free) Коммерциализация для Яндекса (+1 лимит) Позиции + релевантная в ТОП-100 (free)

Поиск релевантных страниц на вашем сайте:

Выберите удобную подписку

  • 100 лимитов в день
  • Одновременных задач: 1
  • Инструменты — Яндекс

Basic

  • 2 500 лимитов в день
  • Одновременных задач: 3
  • Инструменты — Яндекс
  • Инструменты — Google
  • Цена одного лимита: 0,007 копеек

Standard

  • 10 000 лимитов в день
  • Одновременных задач: 3
  • Инструменты — Яндекс
  • Инструменты — Google
  • Цена одного лимита: 0,005 копеек
  • API в 1 поток
  • 30 000 лимитов в день
  • Одновременных задач: 7
  • Инструменты — Яндекс
  • Инструменты — Google
  • Цена одного лимита: 0,003 копеек
  • API в 3 потока

Описание инструмента (подробнее о инструменте):

Кластеризация и группировка запросов – это разбиение списка поисковых запросов на тематические группы. Она необходима, чтобы:

  • Сформировать понятную и логичную структуру;
  • Понять, какие запросы необходимо продвигать вместе и на одну страницу, а какие отдельно;
  • Привязать запросы к уже существующим страницам на сайте и сделать продвижение эффективным.
  • Упростить распределение ключевых фраз по страницам сайта и в итоге получить качественный SEO-трафик из поисковых систем.

Группировка производится на основе поисковой выдачи (ТОП-10, ТОП-20, ТОП-30 – на ваш выбор). За счет этого, мы при группировке учитываем все синонимы и переформулировки. Если выдача по поисковому запросу будет низкого качества, то и кластеры могут быть сформированы некачественно. Требуется учитывать данный факт при использовании инструмента.

Сводка и группировка статистических данных

3.3. Ряды распределения: виды, правила построения, графическое изображение

Результаты группировки собранных статистических данных, как правило, представляются в виде рядов распределения. Ряд распределения — это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по изучаемому признаку.

Ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные, в зависимости от признака, положенного в основу группировки. Если признак качественный, то ряд распределения называется атрибутивным. Примером атрибутивного ряда является распределение предприятий и организаций по формам собственности (см. табл. 3.1).

Если признак, по которому строится ряд распределения, количественный, то ряд называется вариационным.

Вариационный ряд распределения всегда состоит из двух частей: вариант и соответствующих им частот (или частостей). Вариантой называется значение , которое может принимать признак у единиц совокупности, частотой — количество единиц наблюдения, обладающих данным значением признака. Сумма частот всегда равна объему совокупности. Иногда вместо частот рассчитывают частости — это частоты, выраженные либо в долях единицы (тогда сумма всех частостей равна 1), либо в процентах к объему совокупности (сумма частостей будет равна 100%).

Вариационные ряды бывают дискретными и интервальными. У дискретных рядов (табл. 3.7) варианты выражены конкретными числами, чаще всего целыми.

Читать еще:  Онлайн бизнес образование

В интервальных рядах (см. табл. 3.2) значения показателя задаются в виде интервалов. Интервалы имеют две границы: нижнюю и верхнюю. Интервалы могут быть открытыми и закрытыми. У открытых нет одной из границ, так, в табл. 3.2 у первого интервала нет нижней границы, а у последнего — верхней. При построении интервального ряда в зависимости от характера разброса значений признака используют как равные интервальные промежутки, так и неравные (в табл. 3.2 представлен вариационный ряд с равными интервалами).

Если признак принимает ограниченное число значений, обычно не больше 10, строят дискретные ряды распределения. Если вариант больше, то дискретный ряд теряет свою наглядность; в этом случае целесообразно использовать интервальную форму вариационного ряда. При непрерывной вариации признака, когда его значения в определенных пределах отличаются друг от друга на сколь угодно малую величину, также строят интервальный ряд распределения.

3.3.1. Построение дискретных вариационных рядов

Рассмотрим методику построения дискретных вариационных рядов на примере.

Пример 3.2. Имеются следующие данные о количественном составе 60 семей:

Для того чтобы получить представление о распределении семей по числу их членов, следует построить вариационный ряд. Поскольку признак принимает ограниченное число целых значений строим дискретный вариационный ряд. Для этого сначала рекомендуется выписать все значения признака (число членов в семье) в порядке возрастания (т.е. провести ранжирование статистических данных):

Затем необходимо подсчитать число семей, имеющих одинаковый состав. Число членов семей (значение варьирующего признака) — это варианты (будем их обозначать через х), число семей, имеющих одинаковый состав, — это частоты (будем их обозначать через f ). Результаты группировки представим в виде следующего дискретного вариационного ряда распределения:

3.3.2. Построение интервальных вариационных рядов

Покажем методику построения интервальных вариационных рядов распределения на следующем примере.

Пример 3.3. В результате статистического наблюдения получены следующие данные о средней величине процентной ставки 50 коммерческих банков (%):

Как видим, просматривать такой массив данных крайне неудобно, кроме того, не видно закономерностей изменения показателя. Построим интервальный ряд распределения.

  1. Определим число интервалов.

Число интервалов на практике часто задается самим исследователем исходя из задач каждого конкретного наблюдения. Вместе с тем его можно вычислить и математически по формуле Стерджесса

где n — число интервалов;

N — объем совокупности (число единиц наблюдения).

Для нашего примера получим: n = 1 + 3,322lgN = 1 + 3,322lg50 = 6,6 » 7.

где хmax — максимальное значение признака;

хmin — минимальное значение признака.

Для нашего примера

Интервалы вариационного ряда наглядны, если их границы имеют «круглые» значения, поэтому округлим величину интервала 1,9 до 2, а минимальное значение признака 12,3 до 12,0.

Интервалы, как правило, записывают таким образом, чтобы верхняя граница одного интервала являлась одновременно нижней границей следующего интервала. Так, для нашего примера получим: 12,0-14,0; 14,0-16,0; 16,0-18,0; 18,0-20,0; 20,0-22,0; 22,0-24,0; 24,0-26,0.

Подобная запись означает, что признак непрерывный. Если же варианты признака принимают строго определенные значения, например, только целые, но их количество слишком велико для построения дискретного ряда, то можно создать интервальный ряд, где нижняя граница интервала не будет совпадать с верхней границей следующего интервала (это будет означать, что признак дискретный). Например, в распределении работников предприятия по возрасту можно создать следующие интервальные группы лет: 18-25, 26-33, 34-41, 42-49, 50-57, 58-65, 66 и более.

Кроме того, в нашем примере мы могли бы сделать первый и последний интервалы открытыми, т.д. записать: до 14,0; 24,0 и выше.

При подсчете частот может возникнуть ситуация, когда значение признака попадет на границу какого-либо интервала. В таком случае можно руководствоваться правилом: данная единица приписывается к тому интервалу, для которого ее значение является верхней границей. Так, значение 16,0 в нашем примере будет относиться ко второму интервалу.

Результаты группировки, полученные в нашем примере, оформим в таблице.

В последней графе таблицы представлены накопленные частоты, которые получают путем последовательного суммирования частот, начиная с первой (например, для первого интервала — 5, для второго интервала 5 + 9 = 14, для третьего интервала 5 + 9 + 4 = 18 и т.д. ). Накопленная частота, например, 33, показывает, что у 33 банков кредитная ставка не превышает 20% (верхняя граница соответствующего интервала).

В процессе группировки данных при построении вариационных рядов иногда используются неравные интервалы. Это относится к тем случаям, когда значения признака подчиняются правилу арифметической или геометрической прогрессии или когда применение формулы Стерджесса приводит к появлению «пустых» интервальных групп, не содержащих ни одной единицы наблюдения. Тогда границы интервалов задаются произвольно самим исследователем исходя из здравого смысла и целей обследования либо по формулам. Так, для данных, изменяющихся в арифметической прогрессии, величина интервалов вычисляется следующим образом:

где ik — величина вычисляемого интервала;

ik — 1 — величина предыдущего интервала;

с — константа, на которую происходит увеличение длин интервалов.

Порядок расчетов границ неравных интервалов для данных, изменяющихся приблизительно в арифметической прогрессии, показан в табл. 3.15.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector