Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Дядькина С.Е. Компьютерный практикум по курсу: математическая статистика в почвоведении
Подождите немного. Документ загружается.
чаев (Cases), скопируйте данные первой переменной, поместите их в ко-
ней первой. То же самое поделайте с 3-ей переменной. Повторите проце-
дуру с 4-6 переменными, помещая в конец 4-той данные 5-то и т.д. Уда-
лите лишние переменные. Полученный массив запомните под новым
именем в вашем каталоге.
5.
В меню Stats 2D Graphs выберите Box Plots. В появившейся панели
щелкнув по кнопке Variables отметьте переменные, затем в области Box
categories определите коды Specify codes (выберите все -
АН).
Позна-
комьтесь с возможностями представления данных Box (центральная точ-
ка, усы и т.п.). Постройте два графика - 1) центральная точка - медиана.
2) центральная точка - среднее. Отредактируйте каждый из них, запом-
ните и поместите на один лист, используя технику, описанную в 3-м
пункте.
В результате занятия должно быть
1) на одном листе а) график варьирования трех переменных вдоль линий
опробования; б) два графика изменения свойств с глубиной
2) на одном листе а) график изменения квантилей распределения свойства
с глубиной; б) график изменения средних и их ошибок с глубиной
31
Литература: В.П.Боровиков. Популярное введение в программу
STATIST1CA. М, 1998, 265 с.
Историческая справка.
Разработчиком системы STAT1STICA является фирма StatSoft, Inc., (США).
Первая версия системы STAT1ST1CA вышла в 1991 году, а в 1997 г журнал
Technical Analysis of Stocks and Commodities по результатам обзора читатель-
ских предпочтений присудил этой системе высший рейтинг среди статисти-
ческих систем SPSS, Minitab, Systat, S-Plus.
Вопросы к зачету по теоретическому курсу
1.
Понятие об испытании в многомерном статистическом анализе.
2.
Многомерные случайные величины. Представление данных.
3.
Этапы анализа исследуемой реальной системы. План сбора исходной ин-
формации в почвоведении.
4.
Первичная обработка данных.
5.
Случайный вектор. Понятие ковариации.
6. Классификация типов данных и выбор способа анализа зависимостей.
7.
Исследование зависимостей в случае многомерных данных.
8. Обобщение одномерных дисперсионных моделей на многомерный случай.
9. Разложение дисперсий при многомерном дисперсионном анализе.
10.
Обобщение одномерных регрессионных моделей на многомерный случай.
11.
Статистическая значимость параметров регрессии и ее оценка.
12.
Множественный и частный коэффициент корреляции.
13.
Сходство и различие почвенных объектов.
14.
Понятие расстояния между объектами. Виды расстояний.
15.
Кластерный анализ. Иерархические схемы классификации.
16.
Понятие о дискриминантном анализе.
17.
Метод главных компонент.
18.
Визуализация многомерных наблюдений.
32
Описание примера варианта данных практического задания
Занятие 1-2
Рассчитать статистические характеристики, исследовать распределения и
проверить гипотезы о равенстве средних и дисперсий для мощности пахот-
ного горизонта, его влажности, гидрологической кислотности, содержания
гумуса, глубины нижней границы горизонта Е или других свйств, получен-
ных на двух участках дерново-подзолистой почвы, расположенных на разных
элементах рельефа.
Занятие 3
Оценить влияние разных доз удобрений и средств защиты растений на уро-
жайность картофеля. Выявить оптимальные дозы удобрений и гербицидов.
Занятие 4
Выявить влияние различных почвенных свойств на урожайность пшеницы.
Занятие 5
Провести численную классификацию горизонтов дерново-подзолистой поч-
вы по совокупности свойств. Определить, какие свойства оказываются наи-
более информативными для классификации. Оценить, какой из методов кла-
стерного анализа наилучшим образом совпадает с генетической классифика-
цией.
Занятие 6
Провести дискриминантный анализ совокупности данных о горизонтах дер-
ново-подзолистой почвы. Оценить качество классификации.
Провести анализ данных методом главных компонент. Сравнить результаты
анализов.
33
Практические занятия по курсу "Математическая статистика"
Номер
Занятие
1
-2
Мощность Апах, сь
участок
1
31
37
32
37
33
35
34
34
35
38
30
33
36
37
36
34
33
35
32
36
34
32
34
36
33
33
31
33
37
33
сумма
I 890
участок
2
28
38
40
31
28
19
24
27
33
30
23
32
31
28
38
29
31
33
24
24
31
39
30
29
27
25
32
34
35
28
901
1 Кафедра
Дисперсионный анализ (занятие 3)
Студент
Урожайность картофеля, ц/
Гербицид
г/га
0
10
20
30
среднее
Контроль
1
103
103
102
120
2
100
123
117
98
108.3
га
NPK30
1
116
130
169
137
2
122
138
142
119
134.1
NPK60
1
136
151
157
162
2
135
169
173
161
155.5
NPK90
1
143
157
172
176
2
137
177
148
170
160.0
Регрессионный анализ (занятие 4)
Урожайность пшеницы
hum.%
223
1.94
1.90
1.91
2.24
1.98
2.18
1.93
1.97
1.89
1.88
1.93
2.43
2.14
1.91
2.00
1
66
1.71
2.47
1.46
среднее
I 1.99
Р205,
мг/ЮОг
16.97
12.19
17.87
10.79
18.86
11.36
14.97
22.07
15.97
13.35
18.71
11.93
20.71
16.95
14.73
17.57
12.84
12.87
14.80
2286
»
15 92
рН
5.77
4.30
5.23
4.93
5.29
4.87
4.93
5.63
4.93
500
4.38
6.08
6.15
4.83
6.42
5.22
4.85
4.69
4.85
5.69
5.05
урожай
ц/га
13.72
11.07
13.51
11.22
13.81
11.51
12.34
15.46
12.53
12.01
13.05
11.49
14.62
12.96
12.86
13.96
11.70
11.34
12.69
15.38
1286
Данные в
заданиях 1-6
представляют
собой
результаты
исследований
на дерново-
подзолистых
почвах
Московской
области.
Подпись преподавателя
Кластерный, дискриминантный анализы, МГК (занятия 5-6)
объек-
та
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
разреза
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
5
5
5
5
5
6
6
6
6
30 I 6
Гори-
зонт
А1
А2
А2В
В
С
А1
А2
А2В
В
С
А1
А2
А2В
В
С
А1
А2
А2В
В
С
А1
А2
А2В
В
С
А1
А2
А2В
В
С
Гумус,
%
2.9
1.5
0.4
02
0.0
3.2
0.0
0.4
03
0.3
1,4
0.4
0.5
0.4
0.3
4.4
0.4
0.3
0.4
0.2
8.0
2.3
0.2
0.1
0.1
7.1
21
0.9
0.1
0.1
рН соле
вой
4.3
40
4.1
3.9
4.8
4.1
4.1
4.6
40
3.9
4.0
4.2
4.2
4.8
3.8
3.8
3.8
4.2
3.7
4.6
38
3.9
3,3
3.8
3.6
4.0
3,8
3.8
3.6
4.3
Содерж
анне
ила
15
11
20
33
34
19
7
18
19
42
8
9
8
24
11
16
8
19
30
40
15
7
26
33
31
11
10
28
44
29
Содер.
физ.
глины
39
40
57
50
55
48
29
44
53
42
26
28
37
45
54
34
37
32
46
37
38
32
48
52
58
35
31
41
55
58
Степень
нена-
сыш,%
22
30
7
9
0
70
51
32
21
8
30
36
13
3
3
41
46
28
20
11
57
60
31
7
0
28
52
41
23
5
ОГЛАВЛЕНИЕ
Занятие
1
.Описательная статистика.
Анализ распределений. Гистограммы 3
Занятие 2. Проверка гипотез о типе распределения.
Проверка гипотез о равенстве средних 7
Вопросы к семинару
1
10
Занятие З.Двухфакторный дисперсионный анализ 11
Занятие 4.Регрессионный анализ 15
Вопросы к семинарам 2 и 3 18
Занятие 5. Кластерный анализ 19
Занятие 6. Метод главных компонент.
Дискриминантный анализ 24
Вопросы к семинару 4 29
Дополнительное занятие.
Графические возможности пакета STATISTICA 30
Литература. Историческая справка.
Вопросы к зачету по теоретическому курсу 32
Описание примера варианта данных
практического задания 33
В.П. Самсонова, ЮЛ. Мешалкина, СЕ. Дядькина
Компьютерный практикум по курсу:
математическая статистика в почвоведении
Санитарно-эпидемиологическое заключение
№ 77.99.02.953.Д.004609.07.04 от 13.07.2004.
Лицензия ИД № 06473 от 19 декабря 2001 г.
Подписано в печать 07.02.2005.Формат 60x84/16.
Печать офсетная. Бумага офсетная № 1.
Печ. л. 2,25. Тираж 500 экз. Заказ 4351.
Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°»
129347, Москва, Ярославское ш., д. 142, к. 732.
Для писем: 129347, Москва, п/о
И-347
Тел./факс: (095) 183-93-01,182-11-79,182-01-58
E-mail: sales@dashkov.ru - отдел продаж
ivc.market@relcom.ru; office@dashkov.ru - офис; http.//www.dashkov.ru
Отпечатано в соответствии с качеством предоставленного оригинал-макета
в ФГУП «Производственно-издательский комбинат ВИНИТИ»,
140010,
г.
Люберцы Московской обл., Октябрьский пр-т, 403.
Тел. 554-21-86