|
Часть 1
Ч А С Т Ь 1
РУКОВОДСТВО ПО STATGRAPHICS
"Руководство по STATGRAPHICS" обучает эксплуатации этой
системы и выполненению некоторых широко используемых
статистических процедур. После изучения этого руководства вы
будете знать, как считывать данные в систему и выполнять
стандартные статистические операции над данными, а также
выучитесь создавать различные графические изображения и
получать их распечатки.
ЧТО НУЖНО ДЛЯ НАЧАЛА
Для работы с руководством вам потребуется четыре диска,
входящие в комплект пакета STATGRAPHICS:
. Start-Up Disk (стартовый диск)
. Program Disk 1 (программный диск 2)
. Sample Data Sets/Online HELP Disk (диск с наборами
выборочных данных и Online диск HELP.
Диск с наборами выборочных данных содержит примерные
данные, которые можно использовать в примерах в этом
учебнике, а также в остальных частях этого руководства. Для
каждой процедуры есть экран HELP (помощи), доступ к которому
осуществляется путем нажатия на клавишу F1.
Вам также нужен диск с дисковой операционной системой
DOS для вашей ЭВМ, если вы не скопировали ваши диски со
STATGRAPHICS на жесткие диски (см.раздел 5.7) или же не
сделали копию вашего стартового диска самозагружающейся (см.
раздел 5.5).
Прежде, чем начать обучение, вам следует:
- Сделать дублирующие копии ваших дисков со ST-GR
(см. раздел 5.4) или скопировать диски на ваш
жесткий диск (см. раздел 5.7)
- Прочесть главу 6, если вы не знаете клавиатуру ПЭВМ
и работу специальных и функциональных клавиш.
С ЧЕГО НАЧИНАТЬ ОБУЧЕНИЕ
Для начала запустите STATGRAPHICS согласно инструкциям,
данным в разделе 7.1 (если вы используете для ST-GR систему
APL*PLUS/PC, то см. специальные инструкции в разделе 31.1).
Когда ST-GR дает команду поместить программный диск на
системный дисковод, а диск с данными - на дисковод для
дисков данных, то вам следует поставить программный диск 1
на системный дисковод, а диск с наборами примерных данных на
дисковод данных. Если вы использовали систему с двойными
дисками, убедитесь, что дверцы дисковода закрыты и нажмите
на клавишу ENTER.
Основное меню системы ST-GR появится на экране:
============================================================
Статистическая графическая система STATGRAPHICS
------------------------------------------------------------
ОБРАБОТКА ДАННЫХ И СИСТЕМЫ ANOVA И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
УТИЛИТЫ ----------------------------
-------------------------- J. Дисперсионный анализ
A. Управление данными K. Регрессионный анализ
B. Системная среда
C. Генератор отчетов и пов- ПРОЦЕДУРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
тор графики ----------------------------
D. Интерфейс графопостроит. L. Прогнозирование
M. Управление качеством
ЧЕРЧЕНИЕ И ОПИСАТЕЛЬНАЯ N. Согласование
СТАТИСТИКА O. Анализ временных рядов
---------------------------
E. Чертежные функции УСЛОЖНЕННЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
F. Описательные методы ----------------------------
G. Оценка и тестирование P. Категоричный анализ дан-
H. Дистрибутивные функции ных
I. Анализ данных исследова- Q. Многовариантные методы
ния R. Непараметрические методы
S. Выборка
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ T. Экспериментальное проек-
---------------------------- тирование
U. Числовой анализ
V. Математические функции
Пользуйтесь курсором для выделения нужного раздела.
Затем нажмите на ENTER
1HELP 2LABEL 3SAUSC 4RECORD 5 6 7 8
INPUT MONFEB 11 1985 10:59:00 AM VERSION 1.0
9REVIEW 10QUIT
REC:OFF
===========================================================
Заметим, что в правом нижнем углу меню функциональная
клавиша определена как QUIT. Если вы сделали ошибку при
выполнении процедуры, то для завершения надо нажать на F10 и
повторно запустить процедуру.
.3460
Г Л А В А 1
СЧИТЫВАНИЕ ДАННЫХ С ФАЙЛА
В самом начале работы с системой ST-GR на экране будет
показано основное меню и курсор будет указывать на нужный
выбор в основном меню: Data Management (управление данными).
Нажмите на клавишу ENTER и система выдаст меню "Управление
данными".
--------------------------
! Data Management !
! (управление данными) !
--------------------------
1. Manipulate Defined Variables (обработать определен-
ные переменные)
2. Full-Screen Data Editor (экранный редактор данных)
3. Read Variable Definitions from SG file (считать
определения переменных из файла SG)
4. Write to STATGRAPHICS File (записать в файл ST-GR)
5. Import Data from ASCII Data File (импортировать
данные из файла данных ASCII)
6. Export Data to ASCII Data File (Экспортировать дан-
ные в файл данных ASCII)
7. Import Data from DIF file (Импортировать данные
из файла DIF)
8. Export Data to DIF File (экспортировать данные в
файл DIF)
9. Import Lotus 1-2-3 Warksheet (импортировать элект-
ронный блокнот LOTUS 1-2-3)
10.Export Lotus 1-2-3 Worksheet (экспортировать элек-
тронный блокнот)
11.Recode Missing Values (перекодировать пропущенные
значения)
-----------------------------------------------------------
Для того, чтобы вы могли использовать данные,
хранящиеся в файлах, надо вначале считать данные в память
вашей машины. В главе 9 подробно рассматриваются концепции
управления данными. Сейчас же, давайте считаем данные из
одного из файлов на вашем диске с выборочным набором данных,
чтобы вы могли понять, как действуют некоторые графические
процедуры и процедуры анализа данных.
Передвигайте курсор до тех пор, пока не высветится
следующее:
Read Variable Definitions From SG File
(Считать определения переменных из файла SG)
затем нажмите
ENTER
для того, чтобы вывести на экран список всех файлов данных
(называемых файлами STATGRAPHICS) с вашего диска с набором
выборочных данных. В файлах ST-GR содержатся все переменные
из набора данных и обобщается информация о данных.
Передвигайте курсор к файлу CARDATA.
Нажмите на
ENTER
для вывода на экран справочника файла CARDATA.
============================================================
Следующие переменные находятся в настоящий момент в файле
B:CARDATA
------------------------------------------------------------
имя перем. Тип Ранг Длина Дата Время Комментарии
------------------------------------------------------------
Fсправочник 8/22;84 16:41 Данные об автом.
Пробег в ми- N 1 155 8/27/84 9:37 пробег в милях
лях
Цилиндры N 1 155 8/22/84 17:58 Кол-во цилиндров
Литраж N 1 155 8/22/84 17:58 литраж в куб.дюй
Лош.сила N 1 155 8/27;84 9:38 Лош.сила мотора
Акселератор N 1 155 8/22/84 18:18 Сек.от 0 до 60
Год N 1 155 8/22/84 17:58 Год вып.модели
Вес N 1 155 8/22/84 17:58 Вес в фунтах
Происхождение N 1 155 8/22/84 17:59 1=США,2=Европа,
3=Япония
Изготовитель C 2 155 10 11/16/84 15:40 Изготовитель
Модель C 2 155 10 8/22/84 17:59 Модель
Цена N 1 155 1/ 4/85 16:10 Текущая балан-
совая стоимость
-----------------------------------------------------------
Используйте клавиши курсора для указания нужной переменной.
Затем нажмите:
A=считать все переменные
D=вывести на экран выбранные переменные
R=считать выбранные переменные
===========================================================
Первый элемент списка Fсправочник содержит данную
распечатку. Она называется справочником файла. Другие
элементы являются переменными в наборе данных.
Кроме показа имен переменных справочник выдает итоговую
информацию о каждой переменной. Типы переменных, их ранги и
длины описаны в разделе 9.2. Дата и время указывают на то,
когда переменная попала в файл или когда она была в
последний раз обновлена в файле. Комментарии дают информацию
о содержании переменной.
Файл CARDATA содержит 11 переменных. Имена переменных
дают хорошее представление о их содержании. В колонке
"длина" для каждой переменной стоит значение 155 наблюдений.
В главе 9 более подробно рассматриваются концепции
управления данными. Сейчас достаточно знать, что в этом
файле есть 11 переменных для выборки в 155 машин. Все эти
переменные можно вывести на экран с помощью экранного
редактора данных (см. раздел 9.5).
Внизу кадра со справочником файла даны на выбор три
режима. Можно:
.Press A(All) to read all of the variables into memory
(нажмите на A (все) для считывания всех переменных в память)
.Press
.Press D (Display) to display the highlighted variable
(нажм.на D(вывод на экран) для показа выделенной переменной)
.Press R (Read) to read the highlighted variable into memory
(нажм.на R (считать) для считывания выдеденной переменной
в память)
Для того, чтобы вывести на экран переменную horsepower
(лошадиная сила), нужно переместить курсор к имени
переменной. Затем нажмите на D для вывода данных на экран:
48 66 52 70 60 110 140 139 105 95 85 88 100 90 105 85 110
120 145 165 139 140 68 95 97 75 95 105 85 97 103 125 115 133
71 68 115 85 88 90 110 130 129 138 135 155 142 125 150 71 65
80 77 125 71 90 70 70 65 69 90 115 115 90 76 60 70 65 90 88
90 90 78 90 75 92 75 65 105 65 48 48 67 67 67 -32768 67 62
132 100 88 -32768 72 84 84 92 110 84 58 64 60 67 65 62 68 63
65 65 74 -32768 75 75 100 74 80 110 76 116 120 110 105 88 85
88 88 88 85 84 90 92 -32768 74 68 68 63 70 88 75 70 67 67
110 85 92 112 96 84 90 86 52 84 79 82
Заметим, что в переменной horsepower есть четыре случая
появления числа -32768, числа, которые не очень подходят под
ранг этой переменной. Фактически, оно ей и не является.
Данная переменная отсутствует для четырех машин в этом
наборе данных, поэтому они кодируются как отсутствующи
значения в числовых наборах данных представляет число
-32768. В разделах 9.5 и 9.14 описывается как вводить и
обрабатывать отсутствующие значения.
Для возврата к справочнику файла нажмите клавишу F10.
Затем нажмите на A для считывания всех переменных. При
окончании считывания переменных звенит звонок. В главах 2,3
и 4 используются некоторые из этих переменных для
демонстрации нескольких графических процедур и процедур
анализа данных из тех, что имеются в системе STATGRAPHICS.
Для возврата к основному меню нажмите F10 три раза.
.3460
Г Л А В А 2
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОПИСАТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ
ИТОГОВАЯ СТАТИСТИКА
Для выдачи итоговой статистики для одной из переменных
из нашего файла CARDATA, подводится курсор к пункту
Descriptive Methods (описательные методы)
и нажмите на ENTER. Появится меню описательных методов. С
помощью курсора выделите процедуру Summary Statistics
(итоговая статистика). Нажмите на Enter для выбора этой
процедуры. На экране появится следующая подсказка:
ENTER THE NAME OF THE VARIABLE CONTAINING YOUR DATA:
(введите имя перем.,содержащие ваши данные)
Наберите
mpg (мили на галлон)
(mpg следует набирать строчными буквами), затем нажмите на
ENTER.
Система подсчитает и выведет на экран итоговую статистику
для переменной mpg.
------------------------------------------------------------
Введите имя переменной, содержащей ваши данные: mpg
Количество наблюдений =154 (1 пропущенное значение исключе-
но)
Выборочное среднее значение =28.7935
Выборочная дисперсия =54,4232
Стандартное отклонение подвыборки =7,37721
Минимальное значение =15.5
Максимальное =46,6
Размах варьирования =31.1
Нижние и верхние квартили =22.4 34.3
Размах варьирования между квартилями =11.9
Серединное значение выборки =28.9
Коэффициент асимметрии =0.111597
Нормализованное значение =0.565172
Коэффициент эксцесса =2.15509
Нормализованное значение =-2.14024
Для продолжения нажмите на Enter
------------------------------------------------------------
В итоге дается выборочная средняя величина 28.7935 миль на
галлон со стандартными отклонениями 7.37721 для 154
непропущенных значений данных. Один автомобиль, для которого
нет данных mpg, не включен в эти расчеты. Мы также узнали,
что машины достигли значения mpg от 15.5 до 46.6, причем
половина машин имеет размах от 22.4 до 34.3. Расчеты
нормализованной асимметрии и эксцесса обеспечивают быстрое
сравнение с обычным распределением, которое дало бы значение
от -2.0 до +2.0, нормализованный коэффициент эксцесса
-2.14024 наводит на мысль, что распределение несколько
преувеличино, чем обычное распределение.
Для печати итоговой статистики надо нажать на клавишу
PrtSc (печать экрана).
Для возвращения к меню описательных методов надо нажать
на ENTER.
ПРЯМОУГОЛЬНЫЕ ГРАФИКИ С ОТВЕТВЛЕНИЯМИ
-------------------------------------
Теперь, когда рассчитана итоговая статистика для
переменной mpg, было бы интересно получить графическое
представление этих же данных. Передвигая курсор выделите
процедуру Box-and-Whisker plot (прямоугольный график с
ответвлениями) и нажмите на ENTER.
На экране появится следующая подсказка:
ENTER THE NAME OF THE VARIABLE CONTAINING YOUR DATA:
(введите имя перем., содержащей ваши данные)
Введите
mpg
и система выведит на экран прямоугольный график с
ответвлениями. Когда график будет закончен, раздается звонок
и в нижнем левом углу экрана появится маленький
прямоугольник, называемый графическим курсором.
Центральный прямоугольник охватывает диапазон, в
который входит в среднем 50% значений данных, между верхними
и нижними квартилями. Центральная линия является средней
линией, а ответвления тянутся к крайним точкам. Если
существуют самые крайние значения (удалены от прямоугольника
на расстояние в 1,5 раза большее длины прямоугольника), то
они вычерчиваются отдельными точками вне прямоугольника.
Для вычерчивания этого графика нажмите PrtSc
(напечатать экран). Помните, что графический курсор
исчезнет, когда начнгется печать.
После того, как повторно появится курсор, нажмите на
клавишу F10 для того, чтобы вернуться к меню описательных
методов.
ЧАСТОТНЫЕ ГИСТОГРАММЫ
---------------------
Для того, чтобы получить более менее классическое
представление распределения переменной mpg, надо построить
частотную гистограмму. Подводим курсор к процедуре
Frequency Histogram (Частотная гистограмма)
и нажмите на ENTER.
На экране сразу появится следующая подсказка:
ENTER THE NAME OF THE VARIABLE CONTAINIA YOUR DATA
(введите имя перем.,содержащей ваши данные)
ENTER THE LOWER LIMIT (15):
(введите нижний предел)
ENTER THE UPPER LIMIT (55):
(введите верхний предел)
ENTER THE NUMBER OF CLASSES (30):
(введите количество классов)
Введите
mpg
как имя переменной. Затем нажмите ENTER и не вводите данные
в ответ на следующие три подсказки. STATGRAPHICS будет
вычерчивать частотную гистограмму, используя значения по
умолчанию для верхнего и нижнего пределов и количеств
классов. Значениями по умолчанию являются значения, которые
автоматически выбираются системой STATGRAPHICS как самые
достоверные из анализируемых данных. Если они есть, то эти
значения даются в круглых скобках после подсказок.
В нашем примере для получения гистограммы STATGRAPHI
CS
использует значение 15 в качестве нижнего предела, 55 - в
качестве верхнего предела, 30 - число классов. Верх
ний и
нижний пределы вместе с числом классов определяют способ
группирования данных при вычерчивании гистограммы. Он может
совпадать или нет с масштабом по оси X. Для вывода графика
на печать нажмите на PrtSc.
Для возврата к основному меню надо нажать на клавиши F10
.3460
Г Л А В А 3
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИЙ ВЫЧЕРЧИВАНИЯ ГРАФИКОВ
ДВУХМЕРНЫЙ ГРАФИК РАЗБРОСА
Графики разброса обычно используются для представления
отношений между переменными. Например, нужно проверить
отношение между переменными расстояние в милях и весом для
машин из нашей выборки, поэтому строим график разброса.
В основном меню надо выбрать пункт Select Plotting
Functions (функции вычерчивания графиков) и на экране
появится меню чертежных функций. Курсором следует выделить
следующую процедуру:
X-Y Seatterplot
(график разброса по осям X-Y)
и нажмите ENTER; на экране появятся подсказки:
ENTER NAME OF VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR X-AXIS:
(введите имя перем. с наблюдениями для оси X)
ENTER NAME OF VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR Y-AXIS:
(введите имя перем. с наблюдениями для оси Y)
ENTER NAME OF ADDITIONAL VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR
Y-AXIS:
(введите имя дополнительной пер.с наблюд. для оси Y)
Введите
weight (вес)
для переменной по оси X и
mpg
для переменной по оси Y. Мы будем чертить только две
переменные, поэтому нажмите ENTER в ответ на третью
подсказку.
Для вывода графика на печать нажмите на PrtSc. Затем
нажмите на ENTER и появится следующая подсказка:
DO YOU WANT TO MODIFY THE PLOT ? (Y/N):
(хотите ли вы модифицировать график)
Ответом по умолчанию является N. Если ответите N или нажмете
на ENTER, то система вернет вас к меню функций вычерчивания
графиков.
Если вы нажмете Y, то на экране появится табло с
различными опциями изменения заголовков, пометок в виде
галочек и других характеристик графика. Использование такого
табло описывается в разделе 8.3. С помощью процедур,
описанных в разделе 10.4 также можно изменять графические
характеристики. В нашем случае введем N и вернемся к меню
функций вычерчивания графиков.
ТРЕХМЕРНЫЕ ГРАФИКИ РАЗБРОСА
---------------------------
Теперь, построим трехмерный график разброса для показа
отношений между переменными веса, расстояния в милях и
лошадиной силы для машин из нашего примера. Подведем курсор
к процедуре:
Three-Dimensional Scatterplot
(трехмерный график разброса)
и нажмите на ENTER. На экране появится следующая подсказка:
ENTER NAME OF VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR X-AXIS:
(введите имя перем. с наблюдениями для оси Y)
ENTER NAME OF VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR Z-AXIS:
(введите имя перем. с наблюдениями для оси Z)
Введите
weight (вес)
для переменной по оси X,
mpg
для переменной по оси Y, и
horsepower (лошадиная сила)
для переменной по оси Z. На экране появится трехмерный
график разброса, в котором метки и заголовки взяты по
умолчанию. От каждой точки к плоскости X-Y вниз проводятся
вертикальные линии, которые помогают разместить точки в
пространстве. Для того, чтобы построить график без
вертикальных линий используют процедуру черчения по осям
X-Y-Z из меню функций построения графиков.
Для вывода графика на печать нажмите на PrtSc, затем на
ENTER для возвращения к меню функций вычерчивания графиков.
ЗАКОДИРОВАННЫЕ ГРАФИКИ РАЗБРОСА ПО ОСЯМ X-Y
-------------------------------------------
В закодированных графиках разброса используются
закодированные точечные символы, которые показывают уровни
факторов классификации. Для построения такого графика опять
возьмем переменные расстояния в милях и веса. Но на этот раз
мы будем использовать две дополнительные переменные из файла
CFRDATA - цилиндры, который содержит информацию о количестве
цилиндров (4,5,6 или 8) в каждой машине, и переменную
происхождения, которая содержит информацию о месте
изготовления каждой машины (1=США, 2=Европа, 3=Япония).
Подводим курсор к процедуре:
Coded X-Y Scatterplot
(закодированный график разброса по осям X-Y)
и нажмите на ENTER.
На экране появятся следующие подсказки:
ENTER NAME OF VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR X-AXIS:
(введите имя перем. с наблюдениями для оси X)
ENTER NAME OF VARIABLE WITH OBSERVATIONS FOR Y-AXIS:
(введите имя перем. с наблюдениями для оси Y)
ENTER NAME OF VARIABLE WITH POINT CODES:
(введите имя перем., содержащей коды точек)
Введите
mpg
для переменных по оси X,
weight
для переменных по оси Y,
cylinders (цилиндры)
для кодирующих переменных и
origin (происхождение)
для переменных цветов точек. На экране появится
закодированный график разброса по осям X-Y, в котором метки
и заголовки взяты по умолчанию .
Каждая точка кодируется с количеством цилиндров (4,5,6
или 8), соответствующим машине. Если вы используете цветной
монитор, то цвета кодов точек будут меняться в зависимости
от места изготовления машины. Мы можем увидеть, что более
тяжелые машины имеют больше цилидров и меньший пробег в
милях на галон топливе (т.к. в верхнем левом углу
сосредоточилось большая часть восьмерок). Если вы работаете
с цветным монитором, то вы сможете увидеть, что у машин,
изготовленных в Японии, самые высокие показатели пробега в
милях (большинство точек того цвета, который соответствует
числу 3, сгруппировано вокруг числа 35 mpg).
Для вывода данного графика на печать надо нажать PrtSc.
Затем нажмите два раза на клавишу F10 для возврата к
основному меню.
.3460
Г Л А В А 4
ВЫПОЛНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ АНАЛИЗОВ
ПРЯМОУГОЛЬНЫЕ ГРАФИКИ С ОТВЕТВЛЕНИЯМИ И ВЫЕМКОЙ
-----------------------------------------------
В нашем примере с автомобилями используем
закодированную переменную "место изготовления", для
обозначения одной из стран-изготовителей. Закодированные
переменные часто используются в тех случаях, когда встает
обычный вопрос: как автомобили одной страны отличаются от
автомобилей другой страны?
Для работы с вопросами такого типа выберем из основного
меню пункт
Exploratory Data Analysis
(анализ данных исследования)
и нажмите на ENTER.
Появится меню анализа исследовательских данных. С помощью
курсора выделим следующую процедуру:
Notched Box-and-Whisker Plot
(прямоугольный график с ответвлениями и выемкой)
и нажмите на ENTER.
На экране сразу появятся подсказки:
ENTER THE NAME OF THE VARIABLE CONTAINING YOUR DATA:
(введите имя перем., содержащей ваши данные)
ENTER THE NAME OF THE VARIABLE CONTAINING THE SAMPLE
NUMBERS:
(введите имя перем.,содержащей номера подвыборок)
Введите
mpg
на первую подсказку и
origin
на вторую подсказку, которая требует имя закодированных
данных. Не забывайте нажимать на ENTER после каждого ввода.
На экране появится прямоугольный график с ответвлениями
и выемкой, в котором используются метки и заголовки по
умолчанию. Когда график будет построен, прозвенит звонок.
Хотя этот график напоминает стандартный
прямоугольно-точечный график, рассмотренный в главе 2, он
все же дает дополнительную информацию.
В стандартном прямоугольном графике с ответвлениями
каждый блок представляет собой прямоугольник из верхних
нижних квартилей с центральной линией, проходящей п
середине и ответвлениями, идущими к наибольшим и наименьшим
значениям. В графике с выемкой ширина каждого блока
пропорциональна корню квадратному из соответствующего
размера выборки. У каждого блока есть отверстие,
расположенное по средней линии и масштабированное так, что
оно разрешает выполнить попарное сравнение между выборками
на 95%.
В нашем примерном графике средние линии для блоков
origin=2 и origin=3 находятся на одном и том же значении для
mpg и отверстия совпадают. Это указывает на то, что между
европейскими (2) и японскими машинами нет существенной
разницы в среднем пробеге в милях. Но средняя линия для
американских машин (1) находится значительно ниже каждой из
остальных линий.
Отдельные точки выше и ниже третьего прямоугольника
являются крайними точками для origin=3. Такие точки
вычерчиваются в том случае, если их расстояние от
прямоугольника, по крайней мере, в полтора раза больше длины
прямоугольника.
Для вывода этого графика на печать надо нажать на PrtSc
Для возврата к основному меню надо дважды нажать на F10.
ОДНОСТОРОННИЙ ДИСПЕРСИОНЫЙ АНАЛИЗ (или ANOVA)
Процедура дисперсионного анализа (или ANOVA) дает более
полное представление о различиях между
органами-изготовлениями. Поскольку данные об автомобилях
имеют неодинаковые количество выборок для каждой из трех
стран, то мы выбираем процедуру несбалансированного плана.
Но так как у вас есть только один показатель, то можно
использовать процедуру и сбалансированного плана.
В основном меню выбираете дисперсионный анализ и
нажмите на ENTER. Курсор выделит следующую процедуру:
Analysis of Balgnced Designs
(Анализ сбалансированных планов)
Нажмите ENTER и на экране появится следующая подсказка:
ENTER NAME OF RESPONSE VARIABLE:
(введите имя переменной ответа)
(Если вы работаете с системой двойных дисков, то будет дана
подсказка переключить программные диски до того, как
появится подсказка, т.к. программы ANOVA находятся на
программном диске 2. Следуйте инструкциям на вашем экране).
Введите
mpg
для зависимой переменной или переменной ответа и нажмите на
ENTER.
На экране появится пустая таблица ANOVA.
============================================================
Дисперсионный анализ-сбалансированный план
------------------------------------------------------------
Переменная ответа - mpg
------------------------------------------------------------
Источник Сумма D.F. Средний F-коэффи- Вероятност
дисперсии квадратов квадрат циент (>F)
------------------------------------------------------------
Сумма (корректирован.)
------------------------------------------------------------
Введите нужный показатель,
затем нажмите ENTER или
функциональную клавишу
*1HELP 2MEANS 3BOXPLT 4NBXPLT 5RESIDS 6 7 8 9 10QUIT
INPUT MON FEB 11 1985 11:36:00AM VERSION1.0 REC:OFF
============================================================
Переменная ответа mpg должна появиться вверху таблицы,
а курсор следует установить у первой строки в колонке
"Источник дисперсии". Введите имя показателя, который вы
хотите проверить. Например, наберите
origin
в этом поле и нажмите на ENTER
На экране в табло появятся следующие числовые результаты и
статистика об ошибках.
============================================================
Дисперсионный анализ-сбалансированный план
------------------------------------------------------------
Переменная ответа - mpg
------------------------------------------------------------
Источник Сумма D.F. Средний F-коэффи- Вероятност
дисперсии квадратов квадрат циент (>F)
------------------------------------------------------------
Сумма 8326.7535 153
(корректир.)
------------------------------------------------------------
место 2379.2200 2 1189.6100 30.203 .00000
изготовления
Ошибка 5947.5335 151 39.3876
Введите нужный показатель,
затем нажмите ENTER или
функциональную клавишу
*1HELP 2MEANS 3BOXPLT 4NBXPLT 5RESIDS 6 7 8 9 10QUIT
INPUT MON FEB 11 1985 11:36:00AM VERSION1.0 REC:OFF
============================================================
Работая с табло ANOVA и другими экранными процедурами,
вы можете экспериментировать со своими данными, не изменяя
переменных, которые хранятся на диске или в рабочей области.
Можно выполнять преобразования, добавлять или удалять
показатели прямо на табло. Таким образом, вы можете
анализировать и графически представлять результаты ваших
изменений.
Кроме ввода имен переменных, таких как origin, вы
можете выполнять преобразования ваших переменных прямо в
таблице ввода. Например, можно заменить mpg на:
Ввод Преобразования
---- --------------
SORT mpg корень квадратный
LOG mpg натуральный логарифм
mpg RAISE, 3 mpg в степени 3
mpg PLUS 6 добавить 6 к mpg
Можно ввести любое действительное выражение из STATGRAPHICS
(см. раздел 9.3)
Для выполнения более сложных преобразований используйте
процедуру преобразований переменных (см.раздел 30.2). В
строке состояния внизу экрана изменились объяснения
функциональных клавиш за исключением F1 (HELP) и F10 (QUIT).
Поскольку в примере один показатель класса, origin, система
не будет просить вас указать показатель для использования
приведенных ниже функций. Но если у вас несколько
показателей класса, то вам надо будет указать их для работы
с функциональными клавишами.
F2-СРЕДНИЕ ЗНАЧЕНИЯ УРОВНЯ ПОКАЗАТЕЛЯ
-------------------------------------
Если вы нажмете на клавишу F2 (средние значения), то на
экране появятся следующие варианты:
THE FOLOWING PLOTS ARE AVAILABLE:
(доступные следующие графики)
1. STANDART ERRORS (стандартные ошибки)
2. CONFIDENCE INTERVALS (доверительные интервалы)
3. LEAST SIGNIFICANT INTERVALS (наименее значимые
интервалы)
ENTER YOUR CHOICE (1/2/3):
(введите ваш выбор)
Эта функция выдает оценки интервалов для среднего значения
mpg на каждом уровне показателя origin. У вас есть три опции
построения графика. Сгенерируем график наименее значимых
интервалов (LSD) и посмотрим какой будет результат.
Интервалы LSD структурируются так, чтобы несовмещающиеся
интервалы дали значимый результат при тестировании качества
любых двух средних значений уровня показателя
3
для выбора графика интервалов LSD.
Затем нажмите на ENTER, чтобы использовался доверительный
уровень по умолчанию (95%). На экране появится график
интервалов LSD, полученный с использованием значения 95%.
Очевидно, что американские машины стоят значительно ниже
европейских и японских.
Нажмите на ENTER и на экране появится таблица средних
значений уровня показателя:
Уровень Размер Оценка Средняя по Стандартная
выборки влияния уровню ошибка
1 85 -3.531154 25.26235 .680723
2 85 3.758494 32.55200 1.255191
3 44 4.686033 33.47955 .9461
36
Средние значения уровней показателя дают возможность
сравнивать средние ответы для различных категорий
показателя.
Нажмите на ENTER и на экране появятся тесты на
однородность дисперсии. Нажмите на ENTER, чтобы снова
вернуться к таблице ANOVA.
F3-ПРЯМОУГОЛЬНЫЙ ГРАФИК С ОТВЕТВЛЕНИЯМИ
---------------------------------------
Нажмите на клавишу F3 для того, чтобы получить
стандартный график прямоугольника с ответвлениями для mpg.
На экране появится график.
Нажмите на ENTER для возврата к таблице ANOVA.
F4-ПРЯМОУГОЛЬНЫЙ ГРАФИК С ОТВЕТВЛЕНИЯМИ И ВЫЕМКОЙ
-------------------------------------------------
Нажмите на клавишу F4 для получения данного графика.
График появится на экране.
Для возврата к таблицу ANOVA нажмите на ENTER.
F5-ГРАФИК ОСТАТКОВ
|