Обработка статистического информационного контента реферат

Обновлено: 02.07.2024

Надежное и качественное информационное обеспечение процессов управления экономикой, социальными и другими сферами на различных административно-территориальных уровнях страны невозможно без научно организованной государственной статистики. Основное внимание при этом делается на дальнейшее развитие информационных технологий в статистике на базе информационно-вычислительной сети Госкомстата Российской Федерации.

Содержание работы

Введение. 2
Раздел 1. Органы государственной статистики как объект автоматизации 4
1.1 Задачи и функции органов государственной статистики в системе управления экономикой 4
1.2 Структура органов государственной статистики ее информационно-вычислительной сети. 6
1.3 Организационно-методологические основы построения статистической информационной системы. 9
Раздел 2. Средства описания статистической информации. 13
2.1. Структура, классификация и потоки статистической информации. 13
2.2. Проектирование кодов и классификаторовстатистической информации. 16
Раздел 3. Основы технологии автоматизированной обработки статистической информации. 18
3.1 Понятие технологического процесса и содержание его типовых операций. 18
3.2 Способы и режимы обработки статистической информации. 21
3.3 Экономическая эффективность автоматизированной обработки статистической информации. 22
Заключение. 23

Файлы: 1 файл

статистика.docx

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Кафедра экономики отраслей и рынков

По предмету: статистика

На тему:информационные технологии в статистике

Выполнил: Студент гр. 23УКС-101

Проверил: к.э.н., преп. Козлова Е.В.

Содержание

Раздел 1. Органы государственной статистики как объект автоматизации 4

1.1 Задачи и функции органов государственной статистики в системе управления экономикой 4

1.2 Структура органов государственной статистики ее информационно-вычислительной сети. 6

1.3 Организационно- методологические основы построения статистической информационной системы. 9

Раздел 2. Средства описания статистической информации. 13

2.1. Структура, классификация и потоки статистической информации. 13

2.2. Проектирование кодов и классификаторовстатистической информации. 16

Раздел 3. Основы технологии автоматизированной обработки статистической информации. 18

3.1 Понятие технологического процесса и содержание его типовых операций. 18

3.2 Способы и режимы обработки статистической информации. 21

3.3 Экономическая эффективность автоматизированной обработки статистической информации. 22

Введение

Надежное и качественное информационное обеспечение процессов управления экономикой, социальными и другими сферами на различных административно- территориальных уровнях страны невозможно без научно организованной государственной статистики. Основное внимание при этом делается на дальнейшее развитие информационных технологий в статистике на базе информационно-вычислительной сети Госкомстата Российской Федерации.

Функционирование информационных технологий в статистике ориентировано на возможность их адаптации к изменяющимся структурам управления экономикой, потребностям получения оперативных и надежных статистических данных.

Создание, эксплуатация и развитие новых информационных технологий предполагают участие высококвалифицированных специалистов, в том числе и экономистов-статистиков, знакомых с основами проектирования и функционирования таких технологий.

Содержание работы составляют сведения о развитии системы государственной статистики, статистической информации как объекте автоматизированной обработки, об основных научных принципах создания новых информационных технологий и организации обработки статистических данных на различных уровнях системы Госкомстата РФ.

В данной работе в систематизированном виде излагаются основы проектирования информационных технологий, нацеленных на автоматизированное решение статистических задач.

Раздел 1. Органы государственной статистики как объект автоматизации

Задачи и функции органов госуд арственной статистики в системе управления экономикой

Государственная статистика представляет собой одно из важнейших межотраслевых звеньев в системе управления экономикой страны. Она призвана решать задачи по изучению массовых явлений, выявлять их сложные взаимосвязи и взаимодействия, а также давать научно обоснованную оценку функционирования и развития экономики.

Основными задачами государственной статистики являются:

сбор, обработка и представление необходимой статистической информации различным пользователям о деятельности всех отраслей экономики и подведомственных им предприятий;
разработка научно обоснованной статистической методологии, соответствующей потребностям общества на современном этапе, а также международным стандартам;
гарантирование полноты и научной обоснованности всей официальной статистической информации;
координация статистической деятельности органов управления экономикой и обеспечение проведения ими отраслевых (ведомственных) статистических наблюдений;
предоставление всем пользователям равного доступа к открытой статистической информации путем распространения официальных докладов о социально-экономическом положении страны и секторов экономики.

В соответствии с этими задачами органы государственной статистики выполняют следующие функции:

совершенствуют научную методологию и организацию государственной статистики, разрабатывают научно обоснованные системы статистических показателей;
утверждают показатели и совершенствуют формы статистической отчетности и порядок ее представления, формы и программы единовременных учетов, обследований и переписей;
организуют сбор, обработку и предоставление в центральные и региональные экономические и другие органы научно обоснованной статистической информации, необходимой для государственного и хозяйственного руководства экономическим и социальным развитием страны и отдельных регионов;
изучают и анализируют процессы социально-экономического развития, перестройки структурной и инвестиционной политики, интенсификации общественного производства, совершенствования системы управления и методов хозяйствования;
обеспечивают внедрение прогрессивных информационных технологий сбора, обработки и передачи статистической информации на базе широкого применения современных средств связи, электронной вычислительной и организационной техники;
организуют информационно-пропагандистскую деятельность в целях информирования населения о развитии экономики, изменениях в экономической и социальной жизни страны.

Органы государственной статистики осуществляют свою работу, руководствуясь тем, что система учета и статистики в РФ является одним из важнейших рычагов государственного управления развитием экономики. Госкомстат РФ выполняет функцию обратной связи по отношению к органам управления, предоставляя им всю необходимую статистическую информацию о деятельности всех отраслей экономики и подведомственных им предприятий и организаций.

Это наглядно представлено в обобщенной модели системы управления экономикой (рис. 1.1).

Органы государственной статистики, информируя органы государственного управления о деятельности во всех отраслях экономики (сводно-статистические материалы), выполняют важные сигнальные функции, состоящие в фиксации приема управляющей информации в виде заданий (прогнозов) и фиксации соответствия намечаемых действий объектов управления фактическому положению - выполнению или не выполнению ими этих заданий.

Государственная статистика служит базой для организации в стране статистической информационной системы, представляющей собой многоуровневую систему сбора и обработки учетно-статистической информации, необходимой для управления экономикой страны.

Рис. 1.1. Обобщенная модель системы управления экономикой

Статистическая информационная система отвечает всем требованиям, предъявляемым к сложным экономическим информационным системам (ЭИС).

Органы государственной статистики и ее организации, образующие систему Госкомстата РФ, проводят свою работу на основе общих принципов, единой методологии и организации государственной статистики. Основная их цель - осуществление централизованного руководства делом учета и статистики в стране.

В системе Госкомстата РФ собирают и обрабатывают статистическую информацию от сотен тысяч промышленных предприятий, строек, сельскохозяйственных предприятий, десятков тысяч культурных, бытовых и других учреждений и организаций независимо от форм собственности. Эта информация отличается массовостью и различной периодичностью поступления. Она формируется на базе более 250 форм статистической отчетности, а также на основе выборочных обследований, переписей и социологических опросов.

При обработке всей статистической отчетности указанных объектов осуществляется несколько сотен миллиардов вычислительных операций в год. Для выполнения такой огромной работы Госкомстат РФ располагает разветвленной сетью вычислительных установок по сбору и обработке информации. Применение в ней различных средств вычислительной техники придает статистической информационной системе человеко-машинный характер с высоким уровнем автоматизации обработки статистической информации.

1.2 Структура органов государственной статистики ее информационно-вычислительной сети.

Организационная структура системы государственной статистики построена в соответствии с административно- территориальным делением страны и содержит три уровня: федеральный, региональный (республики в составе РФ, края, области и национальные округа) и районный (городской).

На Госкомстат РФ возлагается ответственность за своевременную, объективную и достоверную обработку и представление статистической информации указанным органам и широкой общественности на федеральном, отраслевом и региональном уровне на основе единой научной методологии.

Госкомстат РФ руководит организацией учетно-статистических работ на всей территории страны, в частности работой 89 региональных комитетов по статистике, которые выполняют определенные функции для своего уровня.

В состав региональных (территориальных) комитетов входят около 2200 районных (городских) управлений (отделов) статистики, являющихся первичными организациями системы государственной статистики. Госкомстат РФ, региональные комитеты статистики, районные (городские) отделы статистики и подчиненные им предприятия, учреждения и организации составляют единую систему Госкомстата РФ.

Все органы государственной статистики работают по единой методологии и единому плану статистических работ, утвержденным вышестоящими органами. Каждая статистическая работа, включенная в этот план, характеризуется объектом статистического наблюдения, составом показателей, формами отчетности, а также способами и периодичностью их поступления и разработки.

Госкомстат РФ организационно состоит из центрального аппарата, представленного управлениями по различным направлениям развития (отраслям) экономики и главного межрегионального вычислительного центра (далее по тексту - ВЦ).

В состав центрального аппарата Госкомстата РФ входят следующие управления:

статистики и организации наблюдений;
национальных счетов;
статистики предприятий и структурных обследований;
сводной информации;
статистики цен и финансов;
статистики уровня жизни и обследований населения;
статистики труда;
статистики населения и демографического обследования;
статистики услуг, транспорта и связи;
статистики основных фондов и строительства;
статистики внутренней и внешней торговли;
статистики окружающей среды и сельского хозяйства;
статистики зарубежных стран и международного сотрудничества.

Кроме того, в Госкомстате РФ имеется ряд функциональных управлений, такие как производственно- техническое, финансово-экономическое, административное и т.д.

В функции отраслевых управлений входит разработка необходимой статистической методологии и анализ статистических материалов (аналитическая работа).

Организация машинной обработки статистической информации осуществляется двумя группами подразделений: в одной - собирают первичную и выпускают сводную статистическую отчетность (отделы информационного обеспечения по отраслям статистики), в другой - осуществляют непосредственную автоматизированную обработку статистической информации (отделы подготовки и передачи данных, эксплуатации различных технических средств, размножения и др.).

Структура, задачи и функции региональных комитетов статистики во многом схожи со структурой центрального аппарата Госкомстата РФ и его ВЦ. В подразделениях информационного обеспечения статистики- экономисты кроме подготовки и выпуска статистических данных занимаются еще и аналитической работой с целью обеспечения необходимой информацией местных органов управления.

Отделы сбора статистической информации, занимаясь непосредственной автоматизированной обработкой статистической информации, выполняют те же самые функции, но в зависимости от объемов обрабатываемой информации могут быть укрупнены или разукрупнены.

Органы государственной статистики располагают развитой информационно-вычислительной сетью, оснащенной современными средствами вычислительной техники, средствами связи, организационной и множительной техникой. Информационно-вычислительная сеть Госкомстата - это примерно 2300 вычислительных установок различного уровня. На федеральном уровне - это межрегиональный вычислительный центр. Вычислительные подразделения (производственно- технологические отделы) имеются во всех регионах в рамках соответствующих комитетов статистики, а на районном (городском) уровне функционируют вычислительные подразделения в рамках районных (городских) управлений статистики.

Типовая организационная структура информационно- вычислительной сети Госкомстата РФ состоит из трех групп подразделений, объединяющих производственно- технологические и обслуживающие отделы.

Проектные работы выполняются в центре информатизации статистических работ научно- исследовательского и проектного института Госкомстата РФ, в который входят отделы, осуществляющие проектирование автоматизированной обработки информации и ее внедрение.

Прикрепленные файлы: 1 файл

Статистическая обработка информации.doc

Статистическая обработка информации

1.Основные понятия математической статистики

٧ как особая отрасль практической деятельности по сбору, обработке и анализу массовых количественных данных о социально-экономическом состоянии страны, ее отдельных отраслей, отдельных регионов, отдельных предприятий.

٧ как наука, которая разрабатывает теоретические положения и методы, используемые статистической практикой.

Сегодня статистика как наука состоит из многочисленных разделов, на схеме представлено только 9 разделов (рис.1).

Математическую статистику трактуют и как раздел прикладной математики и как самостоятельную науку:

٧ раздел прикладной математики, в котором исследуется количественные характеристики массовых явлений.

٧ наука о математических методах систематизации, обработки и использовании статистических данных для научных и практических выводов.

Основной задачей статистики является выявление и исследование общих закономерностей, присущих совокупностям, состоящим из очень большого числа элементов.

В частности выделяют такие задачи математической статистики:

1. Указание способов сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате наблюдений или в результате специально поставленных экспериментов.

2. Разработка методов анализа статистических данных в зависимости от целей исследования.

3. Практическое использование статистических данных.

Математическая статистика подразделяется на две обширные области: описательная статистика (методы статистических данных, представления их в форме таблиц, распределений и пр. методы описания) и аналитическая статистика - теория статистических выводов (обработка данных, полученных в ходе эксперимента, и формулировка выводов, имеющих прикладное значение для конкретной области человеческой деятельности). Теория статистических выводов тесно связана с другой математической наукой – теорией вероятностей и базируется на ее математическом аппарате.

В рамках новой содержательной линии в курсе математики основной школы предполагается познакомить учащихся с элементами статистики как научного направления.

В начальном курсе математики речь идет, прежде всего, об элементах описательной статистики.

Основным методом статистики является выборочный метод. Он основан на законе больших чисел, сформулированном и доказанном в теории вероятности. Суть метода заключается в том, что в связи с практической невозможностью измерить значение наблюдаемого признака у каждого элемента статистической совокупности, из этой совокупности выбирают некоторое количество элементов для обследования. Статистической совокупностью называют множество однородных предметов или явлений.

Статистическая совокупность, из которой отбирают часть объектов, называется генеральной совокупностью. Число объектов генеральной совокупности называется объёмом генеральной совокупности.

Множество объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности, называется выборкой. Число объектов выборки называется объемом выборки [30].

Например, плоды одного дерева (200 штук) обследуют на наличие специфического для данного сорта вкуса. Для этого отбирают 10 шт. Здесь 200 - объем генеральной совокупности, а 10 – объем выборки.

Схематично на рис. 2. представлены три множества: статистическая совокупность, генеральная совокупность и выборка.

Пусть из генеральной совокупности извлечена выборка, причем x1 наблюдалось n1 раз, x2 – n2 раз, xk – nk раз и n1+n2+…nk=n – объем выборки. Наблюдаемые значения х1, х2, …, xk называются вариантами, а последовательность вариант, записанная в возрастающем порядке, – вариационным рядом. Числа наблюдений n1, n2,…,nk называют частотами, а их отношения к объему выборки ,,…, - относительными частотами. Отметим, что сумма относительных частот равна единице: .

Статистическим распределением выборки называют перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот.

Далее изучают только выборку, находят её характеристики, выделяют в ней закономерности, проверяют различные гипотезы о свойствах совокупности. Все выводы о генеральной совокупности делаются только по выборкам. Считают, что интересующие нас (по неизвестным нам) характеристики генеральной совокупности приблизительно равны характеристикам выборки. Статистика разрабатывает и методы вычисления ошибок, возникающих при оценке характеристик генеральной совокупности по характеристике выборки.

Но, поскольку, в начальном курсе математики речь идет об описательной статистике, то далее нам необходимо рассмотреть теоретические вопросы о формах представления статистической информации и о числовых характеристиках статистических рядов.

2. Формы представления статистической информации

Обработка эмпирических данных, их систематизация, наглядное представление в форме графиков и таблиц – всё это является основной целью описательной статистики.

Поскольку в школьном курсе математики речь идет только о наглядной и описательной статистике, которая использует три основных метода обработки и систематизации данных:

٧ табличное представление;

٧ графическое изображение

٧ расчет статистических показателей,

то рассмотрим более подробно такие формы представления статистической информации как таблица и графическое изображение. (Что касается третьего метода, то он будет нами рассматриваться более подробно в третьем параграфе).

Источником статистической информации является реальный опыт, эксперимент, наблюдение, измерение, производимые над реальными объектами и явлениями окружающего мира.

Статистическая информация о результатах наблюдений или экспериментов может быть представлена в различных формах.

Простейшей формой представления статистической информации является вариационный ряд.

На примере раскроем понятие вариационного ряда.

Например. Игральный кубик бросили 12 раз и записали выпавшие числа в порядке их появления:

3, 4, 5, 6, 6, 6, 5, 1, 4, 6, 1, 4 (n=12)

Вариантами в ряду являются х1=3, х2=4, х3=5, х4=6, х5=6 и т.д. Варианты х4,х5,х6,х10 имеют одинаковые значения (6), но это разные варианты.

Второй недостаток устраняет простейшей обработкой ряда: упорядочивают ряд, располагают варианты в порядке их возрастания:

1, 1, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6.

Полученный ряд и есть вариационный ряд, или просто упорядоченный ряд.

Рассмотрим другую форму представления статистической информации – табличное представление (или статистическая таблица).

Статистическая таблица – система строк и столбцов, в которой в определенной последовательности излагается статистическая информация.

На предыдущем примере раскроем понятие статистической таблицы.

Пример. Игральный кубик бросили 12 раз и получили следующий вариационный ряд:

1, 1, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6.

Этот ряд, как выше мы описали, обладает недостатком – громоздкостью, который можно легко устранить следующим образом: будем записывать только значения встречающихся вариант (по одному разу), а под каждым значением будем писать число, показывающее, сколько раз это значение встречается в ряду; получим запись:

Целью данной курсовой работы является изучение и, как в следствии, расширение знаний о математической статистике, ознакомление с методами обработки экспериментального материала, с целью получения надежных выводов, ознакомление с методикой применения статистических критериев для проверки гипотез.

1. Постановка задачи. Цель работы. Исходные данные

. Вычисление основных выборочных характеристик по заданной выборке

. Результаты вычисления интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии

. Результаты ранжирования выборочных данных и вычисление моды и медианы

. Параметрическая оценка функции плотности распределения

Нужна помощь в написании курсовой?

Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.

. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона

Список использованной литературы

интервальный дисперсия выборочный данные

. Постановка задачи. Цель работы. Исходные данные

Нужна помощь в написании курсовой?

По выборке объёма N провести статистическую обработку результатов эксперимента.

Изучить и усвоить основные понятия математической статистики. Овладеть методикой статистического оценивания числовых характеристик случайной величины и нормального закона распределения. Ознакомиться с методикой применения статистических критериев для проверки гипотез.

Проведен эксперимент, в результате которого была получена выборка N = 60, которая соответствует случайной величине, распределённой по нормальному закону. Данная выборка представлена в таблице 1.1

10.2836	10.7148	9.4963	12.8971	10.9190	12.8067
14.0510	7.3201	7.9052	15.2359	10.6512	9.6341
11.0156	12.4240	8.9727	12.1429	13.1025	11.9252
11.8667	8.3636	10.2223	9.1232	12.2658	11.1741
10.8028	10.4434	11.2314	9.6948	11.0725	8.3374
12.4564	9.5759	8.7116	14.2939	9.5319	13.1150
11.8891	17.3345	6.9275	13.3734	13.4795	13.8429
12.1071	11.7579	14.8285	9.5450	12.1039
12.9304	7.3669	12.4592	12.3466	11.8461	11.5607
10.7288	15.9654	16.1488	9.8759	12.9522	12.5015

2. Вычисление основных выборочных характеристик по заданной выборке среднее арифметическое случайной величины Х (N = 60)

) среднее линейное отклонение

Нужна помощь в написании курсовой?

) дисперсия случайной величины Х

) несмещенная оценка дисперсии

5) среднеквадратическое отклонение

6) несмещенная выборочная оценка для среднеквадратического отклонения

7) коэффициент вариации

) коэффициент асимметрии случайной величины Х

9) коэффициент эксцесса случайной величины Х

10) вариационный размах

Нужна помощь в написании курсовой?

= Xmax — Xmin = 17,3345- 6,9275= 10,407

На основании полученных вычислений можно сделать следующие выводы:

Выполняется необходимое условие для того, чтобы выборка имела нормальный закон распределения, т.к. для коэффициента вариации V выполняется неравенство:

V = Xmax, то есть X8 = 18,1775> Xmax = 17,3345.

Нужна помощь в написании курсовой?

По результатам вычислений составляем таблицу. В первой графе таблицы помещаем частичные интервалы, во второй графе — середины интервалов, в третьей графе записано количество элементов выборки, попавших в каждый интервал — частоты, в четвертой графе записаны относительные частоты и в пятой графе записаны значения плотности относительных частот или значения выборочной, экспериментальной функции плотности. Данная информация представлена в таблице 4.2.

Значение выборочной функции и плотности

h	ni3
[6,1775; 7,6775)	6,9275	3	0,05	0,033	33
[7,6775; 9,1775)	8,4275	6	0,1	0,067	67
[9,1775; 10,6775)	9,9275	12	0,2	0,133	133
[10,6775; 12,1775)	11,4275	17	0,283	0,189	189
[12,1775; 13,6775)	12,9275	14	0,233	0,156	156
[13,6775; 15,1775)	14,4275	4	0,067	0,044	44
[15,1775; 16,6775)	15,9275	3	0,05	0,033	33
[16,6775; 18,1775)	17,4275	1	0,016	0,011

По результатам вычислений функции плотности, представленной в таблице 4.2., можно сделать вывод, что мода имеет один локальный максимум в окрестности точки х = 11,4275 и с частотой по n = 17.

Оценку медианы находим, используя вариационный ряд:

Так как N = 2k, k = N / 2 = 60 / 2 = 30

Сравнение оценок медианы и оценки математического ожидания показывает, что они отличаются на 1,34 %.

. Параметрическая оценка функции плотности распределения

Нужна помощь в написании курсовой?

Исходя из гипотезы, что заданная выборка имеет нормальный закон распределения, найдем параметрическую оценку функции плотности, используя формулу для плотности распределения вероятности нормального закона:

Где и известны — они вычисляются по выборке.

Значения этой функции вычисляются для середины частичных интервалов вариационного ряда, т.е. при х = . На практике для упрощения вычислений функции , где i = 1,2,…, k, пользуются таблицами значений функции плотности стандартной нормальной величины.

Для этого вычисляем значения для i = 1,2,…, k, затем по таблице значений функций плотности стандартной нормальной величины находим значение .

Переходим к вычислению функции:

Функция , вычисленная при заданных параметрах и в середине частичного интервала, фактически является теоретической относительной частотой, отнесенной к середине частичного интервала.

Поэтому для определения теоретической частоты , распределенной по всей ширине интервала, эту функцию необходимо умножить на .

Результаты вычислений вероятностей и соответствующих частот приведены в таблице 5.2.

Из полученных результатов проведенных вычислений следует, что сумма вероятностей в интервале [6,1775; 18,1775) почти равна единице, а сумма всех частот равна 59,61. Данные результаты объясняются тем, что мы вычисляем вероятности в интервале, где заданы экспериментальные данные.

Сравнение экспериментальных и теоретических частот по критерию Пирсона с целью проверки гипотезы о нормальном распределении возможно только в том случае, если для каждого частичного интервала выполняется условие . Представленные в таблице 5.2 результаты вычислений показывают, что это условие выполняется не всегда. Поэтому все те частичные интервалы, для которых частоты , объединяем с соседними. Соответственно объединяем и экспериментальные частоты .

0,0330,0670,1330,1890,1560,0440,0330,011

0,0220,070,1420,1820,1450,0730,0230,005

Рис. 1. График. Теоретическая и экспериментальная плотности вероятности.

Результаты вычисления экспериментальных и теоретических вероятностей и частот

Нужна помощь в написании курсовой?

[xi-1; xi)
[6,1775; 7,6775)	3	6,9275	0,05	0,033	-2,064	0,022	0,033	1,98	2
[7,6775; 9,1775)	6	8,4275	0,1	0,067	-1,38	0,07	0,105	6,3	6
[9,1775; 10,6775)	12	9,9275	0,2	-0,7	0,142	0,213	12,78	13
[10,6775; 12,1775)	17	11,4275	0,283	0,189	-0,016	0,182	0,273	16,38	16
[12,1775; 13,6775)	14	12,9275	0,233	0,156	0,67	0,145	0,2175	13,05	13
[13,6775; 15,1775)	4	14,4275	0,067	0,044	1,35	0,073	0,1095	6,57	7
[15,1775; 16,6775)	3	15,9275	0,05	0,033	2,03	0,023	0,035	2,1	2
[16,6775; 18,1775)	1	17,4275	0,016	0,011	2,71	0,005	0,0075	0,45	1
Σ	0,999	0,9935	59,61

. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона

Для проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х сравнивают между собой экспериментальные и теоретические частоты по критерию Пирсона:

Статистика имеет распределение с V = k — r — 1 степенями свободы, где k — число интервалов эмпирического распределения, r — число параметров теоретического распределения, вычисленных по экспериментальным данным. Для нормального распределения число степеней свободы равно:

В теории математической статистики доказывается, что проверку гипотезы о модели закона распределения по критерию Пирсона можно делать только в том случае, если выполняются следующие неравенства:

N ≥ 50 ≥ 5 где i = 1,2,3…

Из результатов вычислений, приведенных в таблице 1.5.1, следует, что необходимое условие для применения критерия согласия Пирсона не выполнены, т.к. в некоторых группах , то выдвинутая гипотезы о теоретическом законе распределения отвергается при заданном уровне значимости.

ГОСТ

Компьютерная обработка статистической информации — это анализ набора статистических данных при помощи компьютерных программ.

Средства статистического анализа информации

Сегодня во многих организациях наиболее важной задачей считается сбор информационных данных с их последующей обработкой. Точная и правильная оценка имеющейся информации позволяет сформировать правильные пути дальнейшего функционирования компании и обнаружить возникающие проблемы у самых их истоков. Начальным этапом в этом направлении будет сбор информационных данных. Часто эта процедура осуществляется при помощи специального компьютерного оборудования и программного обеспечения.

Средства статистического анализа информации востребованы в настоящее время в самых разных сферах человеческой деятельности, в частности в научных сферах, что и стало толчком к развитию проектирования компьютерных программ, предназначенных для статистической информационной обработки. За прошедшие двадцать лет значительное развитие получили программные приложения, дающие возможность выполнять анализ статистики огромных объёмов информационных данных, чтобы выявить закономерности, сравнить вероятные альтернативы выбора, сформировать прогнозы дальнейшего хода событий, обнаружить связи между различными процессами и прочее. Уже действующие программные приложения непрерывно усовершенствуются с целью повысить быстродействие обработки данных, улучшить отображение итогов информационного анализа, повысить удобство интерфейсной организации и так далее.

На текущий момент на рынке присутствует более тысячи программных приложений для компьютеров, выполняющих статистическую обработку данных. Эти программы называются статистическими пакетами. Разнообразные статистические пакеты предназначены для решения самых разноплановых задач информационной обработки с использованием разных типов процедур статистического анализа, имеющих своей конечной целью предоставить ответы на вопросы, возникающие в разных областях работы людей.

Компьютерная обработка статистической информации

Пользователи разных категорий заинтересованы в выборе оптимального статистического пакета, способного помочь найти верные ответы на возникающие вопросы. Следует отметить, что оптимальным может считаться вариант, который сочетает в себе требуемый функционал, отличное качество и не очень высокую цену. При осуществлении выбора статистического пакета следует учитывать следующие характеристики:

Согласование с характером решаемой задачи.
Величина объёма информационных данных, подлежащих обработке.
Требуемый уровень пользовательской квалификации, уровень статистических знаний.
Соответствие с имеющимся в наличии компьютерным оборудованием.

Готовые работы на аналогичную тему

Статистические пакеты по функциональным признакам делятся на следующие группы:

Пакеты общего назначения или универсальные.
Профессиональные пакеты.
Специализированные пакеты.

Универсальные пакеты не ориентируются на какую-то конкретную сферу и могут использоваться для информационного анализа в самых разных областях деятельности. Обычно они оснащены широким набором статистических методик и обладают сравнительно несложным интерфейсом. С этими пакетами, как правило, работают начинающие пользователи, обладающие только начальными познаниями в сфере статистики, а также опытные пользователи на первых этапах информационной обработки, когда ещё нет чёткого определения статистических методик, которые будут использованы, чтобы решить тот или иной вопрос. Наличие большого числа профилей универсального пакета даёт возможность выполнить пробный анализ разных типов информации с применением обширного набора методов статистики. В большинстве известных универсальных пакетов есть много общего по набору внутренних операций статистики. Статистический пакет может считаться универсальным, если он удовлетворяет следующим требованиям:

В нём содержится большое количество типовых статистических методик.
Он достаточно прост в освоении и может использоваться начинающими пользователями.
Может выполнять обработку достаточно больших информационных баз и отвечает высоким требованиям по вводу, операциям преобразования и хранения данных.
Способен выполнять информационный обмен с общеизвестными пакетами и информационными базами.
Обладать широким набором средств для графического отображения информации и итогов её анализа.

Отличием профессиональных пакетов от универсальных является способность работать с огромными информационными объёмами, использовать узкоспециальные методики анализа, формировать личную систему информационной обработки. Обычно, такие пакеты бывают сложными для освоения непрофессионалами. Но с другой стороны опытным пользователям использование профессионального пакета предоставляет большие возможности для всестороннего и подробного информационного анализа, формирования сложных моделей и настройку системы под собственные индивидуальные потребности. Стоимость профессиональных пакетов больше, чем универсальных. Этот фактор существенно тормозит их массовое использование в разных сферах человеческой деятельности.

Специализированные пакеты, такие как, BioStat, MESOSAUR, DATASCOPE, используются для информационного анализа специфичных данных. Их специфика настолько своеобразна, что с ними нужно использовать отдельные методики анализа статистики, которых обычно нет в пакетах универсального типа. Специализированные пакеты предоставляют возможность анализа с применением ограниченного количества специальных методов статистики, или могут быть использованы для решения вопросов, которые относятся к конкретной предметной сфере. Обычно, такие статистические пакеты используют работники, отлично знающие методики информационного анализа предметной области, для которой предназначен пакет.

Читайте также: