Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Теория программирования -> Боровиков В. -> "STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере" -> 72

STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере - Боровиков В.

Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере — Спб.: Питер, 2003. — 688 c.
Скачать (прямая ссылка): statistikaiskusstvoanalizadannih2003.djvu
Предыдущая << 1 .. 66 67 68 69 70 71 < 72 > 73 74 75 76 77 78 .. 204 >> Следующая

Пример 5. Подгонка распределения Вейбулла к данным об отказах

207

Эти оценки параметров очень близки к оценкам максимального правдоподобия Так как точки достаточно точно ложатся на прямую, мы можем поверить, чтг распределение Вейбулла с оцененными параметрами вполне адекватно данным.

Нажмите кнопку Функция надежности и доверительные интервалы, и вы уви дите результаты в численном воде.

Критерии согласия. Если вы нажмете кнопку Критерии согласия, то увидит-таблицу со статистиками Холлендсра—Прошина или Маииа—Шойера—Ферти?, 1. их уровнями значимости.

Критерий Холлендера—Прошана. Этот критерий сравнивает теоретическую функцию надежности с оценкой Каплана—Мейера. Точные формулы вычислена достаточно сложны. Критерий Холлендсра—Прошана применяется к полным, од нократно цензурированным и многократно цензурированным данным, однак. имеет место недостаток этого критерия в некоторых случаях, например когда дан ные сильно цензурированы. STATISTICA ьычисчяет значение критериальной ста тистики и двухсторонний уровень значимости р.

Критерий Манна—Шойера—Фсртига. Критерий был предложен Манно\ Шойером, Фертигом в 1973 г.

Нулевая гипотеза состоит в том, что данные имеют распределение Вейбулла оцененными параметрами. Нельсон (см.: Nelson (1982) Applied life data analysis. Ne\ York: Wiley) отмечает большую мощность этого критерия. Критические значени вычислены методом Монте Карло и табулированы для объемов выборки от 3 д< 25; для больших объемов выборок критерий не применяется
208

Глава 4. Подгонка вероятностных распределений к реальным дан

Шаг 4. Оценки параметра положения. Хотя подгонка двухпараметричеенщ

распределения Вейбулла кажется очень хорошей, предположим, что у вас иы°^__

ся некоторые доводы в пользу того, что параметр положения больше 0. Ины- и словами, вы уверены, что имеется интервал, в течение которого вероятности епчл-зов нет. Оценим этот параметр положения. Нажмите кнопку R-квадрат и параметр поюжеиия. Этот график показывает зависимость коэффициента дете — ции R-квадрат от параметра положения

Далее нажмите кнопку Форма, масштаб, положение, чтобы вычислить оце максимального правдоподобия для трехпараиетрического распределения Beii^v Для этих данных лучше применять более простую двухпараметрическую дель с параметром положения, равным 0.

Шаг 5. Процентили и доверительные интервалы. Нажмите кнопку Процент** ли и доверительный интервал, чтобы построить таблицу с процентным!! точкам* функции надежности.

TIME; На»

uw-caisiciwniuinNU)*-»

MmcW.MSI ГМЛИ!) nonn.aH«-5.00G

0 5 ID IS 20 К X » «а

’"1J1 44S45S

Bl-tie 497S1S 1334917

06.. «9 54,4.15 137 Э7И

913767 58816; .4196.»

«ffSf.l Б2.8БЗГ 145 57av:

Я»* JD Б1 449 140 ’79

1101223 113 2745 1162913 11' -45

7Ь.э04Ь

eru'l

0.' *«4

№ ЫЛ •

157 Б6Е0 160 3250 162 0555

5E

¦yr*f
р 5. Подгонка распределения Вейбулла к данным об отказах__________209

Т лблица содержит процентшш с приращением 1 %: 1,2.3,4 и т. д.

| ц|10,футив таблицу, вы увидите, например, что опенка медианы равна 192,2, US* доверительный интервал имеет траннцы от 154,9996 до 238,437. ^Другими словами, можно ожидать, что 50% отказов происходит до момента времени 1-192.2 (с соответствующим доверительным интервалом).
Двумерный визуальный анализ данных

Двумерный, сокращении — 2М визуальный анализ, — это визуальный анализ д,« пых на плоскости. В двумерном визуальном анализе используются разнообразие гистограммы, диаграммы рассеяния, вероятностные графики, линейные графиц диаграммы диапазонов, размахов, круговые диаграммы, столбчатые диаграмм последовательные графики (графики последовательных значений) и т. д., позв1 ляющис увидеть специфику данных.

Гистограммы

Термин гистограмма ввел Карл Пирсон в 1895 году. Гистограммы позволя увидеть, как распределены значения переменных по интервалам групнирсМ то есть как часто переменные принимают значения из различных интервалов Особенно полезен этот график для большого числа наблюдений, например® ше 100.
211

jaMMa наглядно показывает, какие значения или диапазоны значении ис-ьГЦС1ц переменной являются наиболее частыми, насколько сильно они радли-ся между собой, как сконцентрировало большинство наблюдений! вокругсред-' является распределение симметричным или нет, имеет ли оно одну моду или _олько мод, то есть является мультимодальным.

На щнхтой шетограмме отображаются частоты значений одной переменной, а на -осташюн можно отобразить одновременно частоты нескольких переменных.

Например, показанная ниже составная гистограмма позволяет увидеть, как мелется соотношен ие между покупками мяса и колбасы в супермаркете. Ия нее также видно, что доля колбас и мяса в дорогих покупках (на сумму более 300 рублей)
Предыдущая << 1 .. 66 67 68 69 70 71 < 72 > 73 74 75 76 77 78 .. 204 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.