лаб_4-5

Моніторинг довкілля.
Спеціальність – 6.040106 – “ Екологія, охорона навколишнього середовища та збалансоване природокористування”

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 4-5
СТАТИСТИЧНИЙ ТА КОРЕЛЯЦІЙНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ МОНІТОРИНГУ ДОВКІЛЛЯ В ПАКЕТІ MATHCAD PROFESSIONAL
Мета:
Закріпити методику введення даних моніторингу в електронні таблиці MS Excel, оволодіти методикою зчитування цих даних Mathcad та запису результатів обробки знову в MS Excel, а також оволодіти алгоритмом кореляційного аналізу статистичних даних.
Теоретичні відомості
Первинний статистичний аналіз складається з формування варіаційних рядів, обчислення основних статистичних характеристик. Для побудови варіаційного ряду необхідно витратити варіанти, далі відраджувати їх, визначити частоти появи, ймовірність заданих варіантів та кількість появ до загальної кількості спостережень.
Варіаційні ряди можуть будуватися на основі даних вибіркових чи генеральної сукупностей.
Вибіркова сукупність (вибірка) – набір значень вибраних із генеральної сукупностей, які в достатньому обсязі характеризують саму генеральну сукупність.
За результатами варіаційного ряду будується гістограма – графік, на якому по осі абсцис відкладаються варіанти, а по осі ординат – частоти або ймовірний появ. За виглядом гістограма здійснює ідентифікацію закону розподілу, для чого висувають гіпотезу щодо того, за яким законом розподілені дані та здійснюють перевірку даної гіпотези. Якщо гіпотеза підтверджена, то ідентифікацію закону розподілу завершено, якщо ж ні, то висувається інша гіпотеза, знову перевіряється.
Кореляція – це залежність між двома наборами даних (наприклад температура повітря – температура ґрунту). Обов’язково перед здійсненням кореляційного аналізу необхідно здійснити логічний, для того щоб виявити причинно-наслідкові зв’язки.
Логічною підставою для проведення кореляційного зв’язку є зв'язок на основі природних процесів, а також ідентична просторова (часова) прив’язки. В залежності від зв’язку між даними кореляція може бути додатна та від’ємна. Тіснота зв’язку визначається значеннями коефіцієнта кореляції [-1;1]. Від’ємні значення коефіцієнта свідчать про обернений зв'язок між двома наборами даними.
До задач кореляційного аналізу відносять:
визначення ступеня зв’язності двох чи більше явищ
верифікація
відбір інформативних факторів, що впливають на явища
ЗАВДАННЯ
Знайти основні статистичні характеристики даних. Знайти кореляцію (з лат. залежність) між І температурою повітря, ІІ температурою грунту і ІІІ кількістю опадів протягом року. Необхідно знайти коефіцієнти кореляції.
Порядок виконання
Запустити пакет MS Excel і створити в ньому новий файл. Зберегти його під певним ім'ям (рис.1).

Рис. 1 – Створена таблиця
Об'єднати 4 колонки першого рядку таблиці і ввести туди (напівжирним посередині) назву таблиці, наприклад "Річні дані вимірювань метеопараметрів 2002 р."
Ввести напівжирним назви колонок в наступний рядок таблиці: "№", "t повітря, С", "t на грунті, С" і "К-сть опадів, мм".
Заповнити першу колонку таблиці: ввести в числа "1" і "2", після чого, скориставшись мишкою, заповнити всю колонку іншими числами 3, 4, 12 – по кількості місяців.
В наступному 13 рядку 1-ої колонки написати "Загалом".
В 2-гу, 3-тю та 4-ту колонки таблиці вписати дані щомісячних вимірювань відповідних метеопараметрів за власним розсудом, але наближені до реальних умов.
Напроти слова "Загалом" в 4-ій колонці знайти суму всіх значень.
Зберегти файл. Перезаписати його під новий ім'ям, видаливши з нього 1-ий, 2-ий та останній рядки, залишивши тільки числову інформацію.
Закрити створені файли. Переписати файли по локальній мережі на комп'ютер з ліцензійним Mathcad.
Запустити пакет Mathcad.
У новостворений файл слід підключити свій файл з числовими даними. Для цього слід вибрати пункт головного меню "Insert/Component/File Read or Write/Read from a file" вибрати формат "Excel", натиснути "Browse" і вибрати свій файл з чисельними даними. Далі присвоїти цей файл змінній А (рис.2).

Рис. 2 – Підключення файлу
Визначити наступні статистичні характеристики (табл.1, рис.3)

Таблиця 1 – приклади статистичних характеристик
Статистична характеристика
Приклад використання функції для визначення

Математичне очікування


Середнє квадратичне відхилення


Дисперсія



Рис. 3 – Визначення статистичних характеристик
Знайти кореляцію (з лат. залежність) між І температурою повітря, ІІ температурою грунту і ІІІ кількістю опадів протягом року (табл. 2). Слід знайти коефіцієнти кореляції rI-II, rI-III, rII-III (рис.4).
Таблиця 2 – Характеристики статистичного аналізу
Характеристика
Приклад використання функції для визначення

Коефіцієнт кореляції


Кореляція дисперсій


Коваріація


Кореляція по СКВ



Рис. 4 – Визначення коефіцієнтів кореляції
У звіті вказати назву, мету, завдання та хід лабораторної роботи. Занести у звіт введені в MS Excel дані, отримані графіки (рис.5-7) та розраховані статистичні параметри та вказати які змінні є залежними, а які ні. Також, вказати висновки по роботі.

Рис. 5 – Графік залежності температури ґрунту від температури повітря

Рис. 6 –Графік залежності температури повітря і кількості опадів


Рис. 7 – Графік залежності температури ґрунту і кількості опадів
Контрольні питання
Приклади реальних річних наборів даних моніторингу.
Назви організацій та установ обласного рівня, що здійснюють регулярне спостереження водних ресурсів Вінницької області та м. Вінниці. Дати детальніший огляд про одну з них за власним вибором.
Мета та сутність статистичного аналізу.
Співвідношення для обчислення середнього, дисперсії, середньоквадратичного, коефіцієнту кореляції.
Введення даних в MS Excel.
Побудова діаграм в MS Excel.
13 EMBED Mathcad 1415

13 EMBED Mathcad 1415

13 EMBED Mathcad 1415

13 EMBED Mathcad 1415



Root Entry

Приложенные файлы

  • doc 23898480
    Размер файла: 215 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий