Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Декабря 2010 в 16:56, контрольная работа
1) Проведём первичный анализ данных по строкам и по столбцам: вычислим средние, дисперсии, среднеквадратические отклонения, моду и медиану.
2) Проведём анализ графиков, построенных на основе данных главной таблицы (круговые диаграммы, гистограммы, функциональные графики по столбцам и строкам)
3) Установим преобладающий характер зависимости и её степень с помощью коэффициентов линейной корреляции.
4) Установим однородность данных с помощью тестов Фишера и Стьюдента.
Анализ
по столбцам даёт возможность установить
наибольшую и наименьшую зависимость
по годам. Наибольшая зависимость характерна
для столбцов 8 и 9, что соответствует 2007
и 2008 годам. Наименьшая зависимость характерна
для 1990 и 1995 годов. Разница между наибольшим
и наименьшим значениями составляет не
более 95, 4%.
Строка 1 | Строка 2 | Строка 3 | Строка 4 | Строка 5 | Строка 6 | Строка 7 | Строка 8 | |
Строка 1 | 1 | |||||||
Строка 2 | 0,99619 | 1 | ||||||
Строка 3 | 0,916031 | 0,877562 | 1 | |||||
Строка 4 | 0,362226 | 0,425947 | 0,032384 | 1 | ||||
Строка 5 | 0,615125 | 0,66845 | 0,307433 | 0,874262 | 1 | |||
Строка 6 | 0,605677 | 0,628379 | 0,439789 | 0,330402 | 0,604418 | 1 | ||
Строка 7 | 0,088156 | 0,079181 | 0,12049 | 0,34735 | 0,21337 | 0,551047 | 1 | |
Строка 8 | 0,909022 | 0,90913 | 0,816267 | 0,492527 | 0,560216 | 0,452111 | 0,00304 | 1 |
Анализ по строкам позволяет
оценить зависимость между
4) Установим
однородность данных с помощью
тестов Фишера и Стьюдента.
По строкам
Двухвыборочный F-тест для дисперсии | |||
Переменная 1 | Переменная 2 | ||
Среднее | 12432,56 | 11541,22 | |
Дисперсия | 1,7E+08 | 1,46E+08 | |
Наблюдения | 9 | 9 | |
df | 8 | 8 | |
F | 1,158626 | ||
P(F<=f) одностороннее | 0,420059 | ||
F критическое одностороннее | 3,438101 |
По столбцам
Двухвыборочный F-тест для дисперсии | ||
Переменная 1 | Переменная 2 | |
Среднее | 35620,7 | 30365,3 |
Дисперсия | 43632600 | 30536512 |
Наблюдения | 10 | 10 |
df | 9 | 9 |
F | 1,428867 | |
P(F<=f) одностороннее | 0,301757 | |
F критическое одностороннее | 3,178893 |
Парный двухвыборочный t-тест для средних | ||
|
Переменная 1 | Переменная 2 |
Среднее | 12861,33 | 13209,22 |
Дисперсия | 1,85E+08 | 1,91E+08 |
Наблюдения | 9 | 9 |
Корреляция Пирсона | 0,999445 | |
Гипотетическая разность средних | 0 | |
df | 8 | |
t-статистика | -2,06923 | |
P(T<=t) одностороннее | 0,036158 | |
t критическое одностороннее | 1,859548 | |
P(T<=t) двухстороннее | 0,072316 | |
t критическое двухстороннее | 2,306004 |
Парный двухвыборочный t-тест для средних | ||
Переменная 1 | Переменная 2 | |
Среднее | 16377,78 | 15950,74 |
Дисперсия | 2,5E+08 | 2,46E+08 |
Наблюдения | 12 | 12 |
Корреляция Пирсона | 0,998052 | |
Гипотетическая разность средних | 0 | |
df | 11 | |
t-статистика | 1,494662 | |
P(T<=t) одностороннее | 0,081563 | |
t критическое одностороннее | 1,795885 | |
P(T<=t) двухстороннее | 0,163126 | |
t критическое двухстороннее | 2,200985 |
С
помощью тестов Фишера и Стьюдента
возможно установить однородность данных
по определённым группам данных. Таким
способом установлена однородность изменения
данных по столбцам за 2007 и 2008 года, а по
строкам в группах о всего совершаемых
преступлениях и о преступлениях совершаемых
мужчинами.
5) Выявить какое
влияние оказывает фактор на изменчивость
преступности с помощью методов дисперсионного
анализа.
По строкам
Дисперсионный анализ | ||||||
Источник вариации | SS | df | MS | F | P-Значение | F критическое |
Между группами | 1,25E+10 | 8 | 1,56E+09 | 161,9044 | 1,61E-46 | 2,054882 |
Внутри групп | 7,8E+08 | 81 | 9633876 | |||
Итого | 1,33E+10 | 89 |
строки
Данные
анализа свидетельствуют о
По столбцам
Дисперсионный анализ | ||||||
Источник вариации | SS | df | MS | F | P-Значение | F критическое |
Между группами | 3,08E+08 | 9 | 34206814 | 0,211306 | 0,992074 | 1,999115 |
Внутри групп | 1,3E+10 | 80 | 1,62E+08 | |||
Итого | 1,33E+10 | 89 |
Установим влияние данных года на состояние проблемы.
Исходя
из анализа по столбцам, можно сделать
вывод, что влияние значения год
на состояние проблемы незначительно,
так как составляет всего 2.36%.
6)
Выберем наиболее приоритетный
метод прогноза самых важных
данных и построим графики прогноза
по столбцам и строкам.
По
столбцам
Произведен прогноз данных за 2008 год с помощью двух разных методов. Лучшим методом для прогноза по столбцам является метод скользящего среднего.
По
строкам
Прогноз
по строкам осуществлялся для данных о
количестве совершённых преступлений
в целом также с помощью двух методов,
из которых более предпочтителен метод
экспоненциального сглаживания.
Вывод
Сделаем вывод в целом по проведённой работе. Использовавшиеся методы дали возможность наиболее полно проанализировать проблему преступности, в Пермском крае исходя из данных представленной Пермьстатом таблицы.
В целом работа показала, что нет какой-либо тенденции в изменении количества лиц, совершивших преступления, данные по годам неоднородны. Наибольшее количество совершённых преступлений в среднем наблюдается в 2000 году, наименьшее в 1990. Значительно преобладает совершение преступлений лицами мужского пола над женщинами-преступницами, и именно показатель мужской преступности оказывает наибольшее влияние на проблему. Снижение показателей характерно для лиц от 14 до 18 лет, а для 2008 года также и для лиц в возрасте от 18 до 29 лет. Это говорит о необоснованности заявлений по поводу роста и омоложении преступности среди молодёжи. В 2008 году сумма показателей преступности среди лиц от 14 до 18 даже не в значительной степени превысила количество преступлений, совершённых лицами старше 50 лет, тогда как в предыдущие годы составляла почти 50%.
Проведённый анализ исходных данных позволяет оценить масштабность проблемы преступности для Пермского края, остающегося одним из первых среди регионов, по количеству совершаемых преступлений. Также данный анализ показывает, что в период с 1990 по 2008 года структура и количество, совершаемых преступлений изменялась незначительно, что позволяет сделать вывод о неэффективности проводимых противопреступных мер.
Информация о работе Контрольная работа по “Пакету прикладных программ в социальной сфере”