Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Порядок выполнения работы. 1. Запустите программу STATISTICA 6.0.
|
|
1. Запустите программу STATISTICA 6.0.
2. Откройте файл исходных данных, который использовался в предыдущих лабораторных работах.
3. В стартовой панели Основная статистика / Таблицы (Basic Statistics / Tables) выберите процедуру Корреляционные матрицы (Correlation matrices) и нажмите ОК (см. рис. 3.1).
Рисунок 3.1 – Окно выбора корреляционной матрицы
4. В диалоговом окне Момент продукта и частичные корреляции (Product-Moment and Partial Correlations, см. рис. 3.2 ) выберите переменные для исследования.
Рисунок 3.2 – Внешний вид окна “ Момент продукта и частичные корреляции”
Для этого нажмите кнопку Список одной переменной (One variable list) и впоявившемся окне отметьте ВСЕ переменные, как показано на рисунке 3.3. Нажмите ОК, чтобы вернуться в диалоговое окно Момент продукта и частичные корреляции (Product-Moment and Partial Correlations).
Рисунок 3.3 – Выбор всех переменных
Убедитесь, что надпись Первый список (First List) изменила свое значение с нет (none) на все (all). Перейдите на вкладку Опции (Options). Изучите список группы Отображение формата для корреляционных матриц (Display format for correlation Matrices):
ü Отображать простую матрицу (выделять значимые элементы) (Display simple matrix (highlight p’s))
ü Отображать r, p-уровни и N (Display r, p-levels and N’s)
ü Отображать подробную таблицу результатов (Display Detailed table of results)
Далее выберите из этого списка (см. рис. 3.4) позицию Отображать простую матрицу (выделять значимые элементы) (Display simple matrix (highlight p’s)).
Рисунок 3.4 – Выбор позиции Отображать простую матрицу
5. Нажмите кнопку Расчет (Summary) в основном диалоговом окне. В результате будет получена таблица данных с коэффициентами корреляции или корреляционная матрица (см. таблицу 3.2). В таблице значимые коэффициенты корреляции будут выделены цветом, при этом уровень значимости 
, который фигурирует в формуле (2), задается по умолчанию. Если есть необходимость изменить уровень значимости это можно сделать на вкладке Опции (Options) в поле Уровень значимости (p-level for highlighting).
Таблица 3.2. – Пример таблицы коэффициентов корреляции
| Var1 | Var2 | Var3 | Var4 | Var5 | Var6 | Var7 | Var8 | Var9 | Var10 | |
| Var1 | -0, 1 | 0, 95 | 0, 14 | -0, 33 | 0, 38 | -0, 14 | -0, 04 | 0, 3 | -0, 22 | |
| Var2 | -0, 1 | -0, 03 | 0, 08 | -0, 84 | 0, 06 | 0, 02 | 0, 04 | 0, 09 | 0, 08 | |
| Var3 | 0, 95 | -0, 03 | 0, 04 | 0, 18 | 0, 07 | -0, 01 | -0, 12 | 0, 18 | 0, 12 | |
| Var4 | 0, 14 | 0, 08 | 0, 04 | -0, 2 | 0, 37 | 0, 13 | -0, 01 | 0, 65 | -0, 1 | |
| Var5 | -0, 33 | -0, 84 | 0, 18 | -0, 2 | -0, 41 | 0, 31 | 0, 17 | -0, 28 | 0, 36 | |
| Var6 | 0, 38 | 0, 06 | 0, 07 | 0, 37 | -0, 41 | -0, 26 | -0, 02 | 0, 47 | -0, 22 | |
| Var7 | -0, 14 | 0, 02 | -0, 01 | 0, 13 | 0, 31 | -0, 26 | 0, 08 | -0, 09 | -0, 01 | |
| Var8 | -0, 04 | 0, 04 | -0, 12 | -0, 01 | 0, 17 | -0, 02 | 0, 08 | 0, 04 | -0, 15 | |
| Var9 | 0, 3 | 0, 09 | 0, 18 | 0, 65 | -0, 28 | 0, 47 | -0, 09 | 0, 04 | -0, 13 | |
| Var10 | -0, 22 | 0, 08 | 0, 12 | -0, 1 | 0, 36 | -0, 22 | -0, 01 | -0, 15 | -0, 13 |
6. Внимательно посмотрите на таблицу и отметьте для дальнейшего анализа переменные, взаимосвязь между которыми дает значимые коэффициенты корреляции. Значимые коэффициенты корреляции отмечаются в программе STATISTICA 6.0 автоматически красным цветом. Вернитесь в исходное окно и сохраните матрицу корреляции для отчета.
7. Изучите массив исходных данных и определите переменные – те, которые считаете независимыми, и те, которые считаете зависимыми. Чем выше модуль коэффициента корреляции, тем больше зависимы переменные. Для выделенных зависимых переменных найдите частную матрицу, исключив все переменные, которые дают слабые корреляции. Лучше для каждой зависимой переменной составить свою корреляционную матрицу. Сохраните полученные матрицы для отчета, характеризующие значимые связи.
8. Визуализируйте полученные результаты (см. рис. 3.5). Отберите несколько высоких коэффициентов корреляции. В любой корреляционной матрице щелкните правой клавишей по выбранному коэффициенту корреляции и в появившемся окне выберите пункт Графики входных данных (Graphs of Input Data), далее в появившемся окне выберите пункт График рассеяния (Scatter plot by…), и, наконец, выберите пункт Регрессия (95%) conf. (Regression, 95% conf.).
Рисунок 3.5 – Пример запроса визуализации полученных результатов
В результате будет построен график с параметрами, заданными по умолчанию, как это показано на рисунке 3.6 (диаграмма рассеяния для выбранного коэффициента корреляции по переменным X и Y с прямой регрессии, 95% доверительная полоса и в заголовке – уравнение парной регрессии с коэффициентом корреляции).
Рисунок 3.6 – Пример диаграммы рассеяния для выбранного коэффициента корреляции
Используя инструмент Кисть (Brushing) можете отметить наиболее аномальные точки из экспериментальных данных, а в Редакторе данных графиков (Graphs Data Editor) изучить данные эксперимента. Сохраните полученные графики для отчета.
9. Графики можно настраивать, меняя формат графика. Для этого щелкните правой кнопкой в любом месте на графике для вызова меню локальных опций. В этом окне можно редактировать данные графика, устанавливать цвета, менять разметку, копировать, печатать, сохранять график и т.д., вызывая соответствующие окна настройки.
10. Используйте таблицы и графики для написания отчета. Поясните результаты и охарактеризуйте выбранные зависимые переменные с точки зрения их взаимосвязи со значимыми независимыми переменными.
|
|