Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Топ:
Комплексной системы оценки состояния охраны труда на производственном объекте (КСОТ-П): Цели и задачи Комплексной системы оценки состояния охраны труда и определению факторов рисков по охране труда...
Процедура выполнения команд. Рабочий цикл процессора: Функционирование процессора в основном состоит из повторяющихся рабочих циклов, каждый из которых соответствует...
Генеалогическое древо Султанов Османской империи: Османские правители, вначале, будучи еще бейлербеями Анатолии, женились на дочерях византийских императоров...
Интересное:
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Что нужно делать при лейкемии: Прежде всего, необходимо выяснить, не страдаете ли вы каким-либо душевным недугом...
Дисциплины:
2021-12-11 | 19 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Методика проверки информации на соответствие требованиям нормального распределения
Для нашего исследования была проанализирована деятельность группы с/х предприятий Брестской области.
Необходимые данные для нашего исследования мы взяли из годовых отчетов упомянутых с/х предприятий за 2011 год.
Корреляционная модель - это математическое выражение, которое показывает количественную взаимосвязь между результативным показателем и одним или несколькими факторами.
Следует иметь в виду, что общим требованием к исходной информации при построении однофакторной корреляционной модели является то, что минимальное число наблюдений должно быть не ниже 20, т.е. n≥20. Кроме того, исходная информация должна быть представительной, однородной и достоверной.
В случае построения многофакторной КМ, необходимо чтобы минимальной выборкой являлось число наблюдений, равное не менее 2,5 кратного увеличения числа факторов, включенных в модель, включая результирующий показатель, т.е.
,
где n - число наблюдений;
к - число факторов, включенных в модель, включая результативный показатель. Данный факт говорит о том, что информация представительна.
Если, к примеру, рассмотреть мой случай, то n=181, к=9. Получаем: 181≥2.5×9 или 181≥22,5.
Требование однородности означает, что анализируемая информация должна быть взята из однотипных хозяйств.
Вследствие неточностей округлений и ряда других причин, собранная информация может содержать ошибки, которые могут существенно исказить результаты проводимых исследований. Для устранения ошибок, собранные данные необходимо проверить на соответствие закону нормального распределения.
|
Информация, которая удовлетворяет требованиям закона нормального распределения, как правило, является достоверной.
Для проверки исходной информации на достоверность используем простейшие статистические характеристики - это показатели ассиметрии (А) и эксцесса (Э), которые рассчитываем по следующим формулам:
;
Информация считается достоверной и отвечающей требованию нормального распределения, если отмеченные выше показатели не выходят за допустимый предел:
|A|≤3σА,
|Э|≤5σЭ,
где σА и σЭ представляют собой стандартные ошибки, которые полностью зависят от числа опытов, включенных в модель, и их рассчитываем по следующим формулам:
,
.
Если информация распределена идеально, т.е. является идеальным достоверным, то А=0, Э=0.
На соответствие требованиям закона нормального распределения проверяем все столбцы, включая результативный показатель. Если показатели асимметрии и эксцесса выходят за допустимые пределы, то собранная информация содержит наблюдения, которые качественно и количественно отличаются от средних по совокупности. Это говорит о том, что в вектор-столбце наблюдений имеются резко выделяющиеся значения. Данные наблюдения сильно искажают реальную зависимость между результативным и факторными показателями, поэтому их необходимо исключить из выборки.
Для выявления таких значений применяют правило трех сигм. Суть, которого состоит в том, что значения принадлежат выборке, если отклонение каждого значения признака от среднего значения по модулю не превышает трехкратного среднеквадратического отклонения:
|Xi- | ≤ 3σ.
В случае, когда условие не выполняется, имеем дело с ошибками в информации. Все наблюдения содержащие ошибки хотя бы в одном векторе-столбце исключается из выборки.
В моём случае, после проверки информации на соответствие требованиям закона нормального распределения число наблюдений сократилось с 181 до 148.
|
|
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!