Міністерство освіти і науки України

Севастопольський Національний технічний

Університет

Виконання статистичних розрахунків за допомогою ЕОМ в системі MINITAB і Ex з el
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи № 1
з дисципліни "Прикладна статистика"
Севастополь
2008 р .

УДК 658.
Ознайомлення зі статистичними пакетом "Minitab". Методичні вказівки по виконанню лабораторної роботи з дисципліни "Прикладна статистика" / Укл. Букач Б.А., Погорєлова М.В. - Севастополь: Вид-во СевГТУ, 2008. -20 С.
Метою методичного вказівки є ознайомлення з можливостями статистичного пакету "Minitab". Методичні вказівки призначені для студентів економічних спеціальностей усіх форм навчання.
Методичні вказівки містять опис способів аналізу даних у статистичному пакеті MINITAB.
Методичні вказівки розглянуті і затверджені на засіданні кафедри МЕМ, (протокол № ____ від "___"____________ 2008 р.)
Допущено навчально-методичним центром СевГТУ в якості методичних вказівок
Рецензент:
Жвавіше В.М., к.е.н., доцент кафедри "Бухгалтерський облік"
- Нормоконтроль

Мета роботи: отримання практичних навичок роботи із статистичним пакетом MINITAB та проведення розрахунків у програмі MS Exel при розрахунку та аналізі основних статистичних показників.

1. Основні характеристики розподілу економічних величин

Вихідним матеріалом будь-якого статистичного дослідження є сукупність результатів спостережень. У найпростіших випадках вони представляють собою вибіркові (отримані в результаті спостережень) значення деякої випадкової величини X. У задачах статистики розподіл цієї випадкової величини часто невідомо.

Нехай є N спостережень деякої величини X ( ). Основними статистичними параметрами даної величини є наступні.
1. Середнє значення

Середнє показує "центральне становище" (центр) змінної і розглядається спільно з довірчим інтервалом M: \ Моя Бібліотека \ books \ Statistika \ glossary \ gloss_d.html - Confidence Interval. Зазвичай інтерес представляють статистики (наприклад, середнє), що дають інформацію про генеральну сукупність у цілому. Чим більше розмір вибірки, тим більш надійна оцінка середнього. Чим більше мінливість даних (більше розкид), тим оцінка менш надійна.
2. Середньоквадратичне (стандартне) відхилення:

Стандартне відхилення - це широко використовувана міра розкиду або варіабельності (мінливості) даних. Середньоквадратичне відхилення показує середній розкид даних щодо свого середнього значення.
3. Медіана   - Це значення, яке розбиває вибірку на дві рівні частини. Половина спостережень лежить нижче медіани, і половина спостережень лежить вище медіани. Медіана обчислюється таким чином. Досліджувана вибірка упорядковується в порядку зростання. Отримана послідовність a _k, де k = 1 ,..., 2 * m +1 називається варіаційним рядом або порядковими статистиками. Якщо число спостережень непарне, то медіана оцінюється як: a _{m +1.} Якщо число спостережень парне, то медіана оцінюється як:

m =	a m + a m +1
	2

4. Усічене середнє. При розрахунку середнього значення можливе виключення крайніх точок з розподілу значень змінної. Наприклад, можна виключити (видалити) 5% найменших і 5% найбільших значень. Середнє значення, розраховане для усіченого таким чином розподілу, буде називатися "усіченим середнім" (цей термін вперше був використаний Тьюкі в 1962р.).
5. Кварт. Нижня і верхня квартили (термін був вперше використаний Галтоном, 1882; також їх називають квантиль 0.25 і 0.75) дорівнюють відповідно 25-й і 75-ї процентилей розподілу. 25-а процентиль змінної - це таке значення, нижче якого потрапляють 25% значень змінної. Аналогічно, 75-а процентиль - це таке значення, нижче якого потрапляють 75% значень змінної.
6. Довірчий інтервал для середнього задає область навколо середнього, в якій із заданим рівнем довіри (точністю) міститься "справжнє" середнє генеральної сукупності. Наприклад, якщо середнє у вашій вибірці дорівнює 23, а нижня і верхня межі для p =. 05 дорівнюють 19 та 27 відповідно, то ви можете зробити висновок, що з 95% ймовірністю середнє вибірки більше 19 і менше 27. Якщо ви встановите менше значення p-рівня, то інтервал буде ширше, і збільшиться "упевненість" в оцінці, і навпаки; як ми знаємо з прогнозів погоди, ніж "невизначений" прогноз (тобто ширше довірчий інтервал), тим швидше він збудеться. Зауважимо, що ширина довірчого інтервалу залежить від розміру вибірки та дисперсії спостережень. Обчислення довірчих інтервалів грунтується на припущенні, що змінна в сукупності нормально розподілена. Ця оцінка може бути невірною, якщо це припущення не виконано, і поки розмір вибірки малий, наприклад, n менше 100.
7. Кореляція Пірсона. Найбільш часто використовуваний коефіцієнт кореляції Пірсона r називається також лінійної кореляцією, тому що вимірює ступінь лінійних зв'язків між змінними. Можна сказати, що кореляція визначає ступінь, з якою значення двох змінних пропорційні один одному. Важливо, що значення коефіцієнта кореляції не залежить від масштабу виміру. Наприклад, кореляція між ростом і вагою буде однієї і тієї ж, незалежно від того, проводилися виміри в дюймах і фунтах або в сантиметрах і кілограмах. Пропорційність означає просто лінійну залежність. Кореляція висока, якщо на графіку залежність можна представити прямою лінією (з позитивним чи негативним кутом нахилу). Проведена пряма називається прямою регресії чи прямою, побудованою методом найменших квадратів. Останній термін пов'язаний з тим, що сума квадратів відстаней (обчислена по осі Y) від спостережуваних точок до прямої є мінімальної з усіх можливих. Зауважимо, що використання квадратів відстаней приводить до того, що на оцінки параметрів сильно впливають викиди. Кореляція Пірсона припускає, що дві розглянуті перемінні обмірювані, принаймні, в інтервальної шкалою. Коефіцієнт кореляції Пірсона обчислюється таким чином:

Коефіцієнт кореляції змінюється в діапазоні від -1 до +1. Чим більше по модулю коефіцієнт, тим сильніше зв'язок між досліджуваними змінними. Наприклад, між ціною і попитом на товар у випадку високої еластичності попиту буде спостерігатися сильна негативна кореляція:

Коефіцієнт кореляції -1
А між ціною на товар і пропозицією його на ринку буде спостерігатися сильна кореляція.

Коефіцієнт кореляції - 1
У випадку, якщо зв'язки між змінними немає, коефіцієнт кореляції буде прагнути до нуля.

Коефіцієнт кореляції - 0,22
8. Таблиця частот (Гістограма). Гістограма дозволяє наочно оцінити частоти попадання випадкової величини в певні інтервали значень.

2. Загальні відомості про пакет MINITAB. Розрахунок статистичних характеристик величин за допомогою MINITAB

Статистичний пакет MINITAB був розроблений в Пенсильванському державному університеті для полегшення вивчення різних статистичних дисциплін. Зараз MINITAB використовується більш ніж в 2000 навчальних закладів у всьому світі. Більше 75% компаній, що входять в, так звані Top 50 (за даними журналу Fortune), використовують даний пакет у своїй роботі.
У нашому університеті при вивченні дисциплін, пов'язаних з обробкою статистичної інформації, використовуються декілька версій статистичного пакету MINITAB:
- The Student Edition of MINITAB for Windows;
- Minitab Release 10;
- Minitab Release 12.
Перша з цих трьох версій істотно відрізняється від двох інших і має велику кількість особливостей. Тому в подальшому при описі можливостей статистичного пакету MINITAB ці особливості будуть окремо обумовлюватися. The Student Edition of MINITAB for Windows - це навчальна версія статистичного пакету MINITAB, розроблена для студентів, які вивчають різні економіко-математичні дисципліни.

2.1 Основні поняття

Робочий лист - це первинний і основний документ для введення, аналізу та обчислення даних. Він містить близько 3500 осередків та 1000 колонок.
Осередок - одиничний адресується елемент у робочому аркуші, яка може містити значення змінної. Осередок визначається своєю адресою, що складається з імені стовпця і номера рядка.
Існує три типи осередків у MINITAB:
- Числові;
- Текстові;
- Комірки дати / часу.
Числові дані можуть містити такі символи: будь-яку послідовність цифр (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9), які можуть бути позитивними і негативними, містити десяткову і експоненціальну частини. Експоненціальна запис даних виглядає наступним чином: число 3200 в осередку може бути представлено у вигляді 32Е2 або 3.2Е3, що означає - 32 x ^{2 жовтня} або 3.2 x 10 ^3.
Числові колонки можуть містити знак - "*". "Зірочка" означає, що при введенні було пропущено одне зі значень, або вона виникла як результат неправильного виконаного або неможливого арифметичної дії. При наявності "*" в колонках з даними деякі види розрахунків (наприклад, дисперсійний та регресійний аналізи, обчислення коефіцієнта кореляції і деякі інші розрахунки) MINITAB не виробляє.
Текстові дані повинні відповідати наступним вимогам:
- Бути не довше 80 символів;
- Можуть містити в собі будь-які символи (літери, цифри, знаки пунктуації, пробіли);
- Текстові дані можуть зберігатися в колонках, у рядках, але не в матрицях.
Дані представлені у вигляді дати / часу можуть бути декількох форматів:

Формат	Опис	Приклад
m / d / yy	Американський формат	1/5/96
md-yy	Місяць, день, рік	1-5-96
dmyy	Європейський формат	5.1.96
d-mmm-yy	Інтернаціона. формат	5-Jan-96
mmm-yy	Місяць і рік	Jan-96
h: mm: ss.ss	24 годинний час	23:10:14.22
h: mm: ss.ss AM / PM	12 годинний час	11:10:14.22 PM

У більш пізніх версіях MINITAB (Release 10, Release 12) є можливість перекладу даних з одного формату в іншій. У залежності від того, в якому форматі потрібно представити дані, необхідно виконати одну з наступних операцій: Manip> Change Data Type> (Numeric to Text, Text to Numeric, Date / Time to Numeric ...).
При необхідності є можливість найменування колонок. Це виконується наступним чином: необхідно активізувати клітинку, розташовану нижче нумерації колонки і ввести в цю клітинку потрібне назву. Назву колонки може містити як літери, так і цифри. У версії "The Student Edition of MINITAB for Windows" назву колонки має бути лише англійською мовою і містити не більше 8 знаків.
На малюнку 1 показано, якими можуть бути назви колонок і які існують формати представлення даних у статистичному пакеті MINITAB. MINITAB автоматично розпізнає відповідні формати даних і додає до нумерації колонки букви, що позначають той або інший формат. Наприклад, колонка С1 на малюнку 1 містить дані формату дати / часу і тому до назви колонки додається літера "D" (C1-D), аналогічно колонка С2 позначається (С2-Т), тому що вона містить текстові дані.
У версії "The Student Edition of MINITAB for Windows" поява в назві колонки літери "T" означає, що всі дані, які в ній знаходяться, будуть сприйняті як текстові.
Видалення даних у статистичному пакеті MINITAB можливо наступними способами:
- Якщо потрібно видалити клітинки зі зсувом вгору, то потрібно виконати Edit> Cut Cells;
- Якщо потрібно очистити комірки, то Edit> Clear Cells або натиснути на кнопку "Backspace";
- Якщо потрібно видалити клітинки, то Edit> Delete Cells або натиснути на кнопку "Delete".
Малюнок 1.1 - Можливості подання даних у MINITAB.

Є також можливість переставляти колонки місцями і змінювати їх ширину.
У більш пізніх версіях MINITAB (Release 10, Release 12) є можливість роботи з матрицями, для цього необхідно виконати наступну операцію: Calc> Matrices.
MINITAB включає в себе такі блоки:
- Всебічні статистичні можливості, включаючи описову статистику, моделювання та імовірнісні розподілу, елементарну статистику, дисперсійний та регресійний аналізи, непараметричної статистики та аналіз часових рядів;
- Легко доступний інтерфейс, що дозволяє здійснювати всілякий аналіз статистичних даних;
- Комірки пакету MINITAB дозволяють вводити, редагувати, переглядати дані на відкритому робочому аркуші;
- Поточний (on-line) Help, який допомагає студенту швидко вирішити виникаючі проблеми;
- Є можливість імпорту та експорту даних з інших програмних пакетів, включаючи Excel;
- Сумісність з Lotus 1-2-3;
- Професійну графіку, яка дає можливість користувачеві самостійно обирати вид графіка;
- Схожий інтерфейс, команди і пристрої введення-виведення, як і в DOS і Macintosh.

2.2 Структура вікон у статистичному пакеті MINITAB

Статистичний пакет MINITAB складається з наступних основних вікон:
- Вікно даних (Data Window);
- Вікно результатів (Session Window);
- Інформаційне вікно (Info Window);
- Вікно запису використаних команд (History Window);
- Графічне вікно (Graph Window);
-
вікно для допомоги (Help Window).
Малюнок 2.1 - Зовнішній вигляд основного вікна MINITAB.
Вікно даних (Data Window): автоматично з'являється на екран під час запуску MINITAB. Воно являє собою великоформатну таблицю, що складається з комірок, що мають кожна своє ім'я. У клітинку можна вводити дані, а також переглядати і редагувати їх.
вікно результатів (Session Window): в даному вікні виводяться результати, отримані при розрахунках або причини, по яких програма не може виконати розрахунки (помилки).

Малюнок 2.2 - Зовнішній вигляд вікна даних (Data Window).



Малюнок 2.3 - Зовнішній вигляд вікна результатів (Session Window).
вікно запису використаних команд (History Window): в даному вікні автоматично записуються всі команди, які були використані під час роботи користувача.
інформаційне вікно (Info Window): в даному вікні міститься сумарна інформація про кількість використовуваних колонок і про кількість використовуваних у них даних, а також повідомляє про наявність помилок у даних.




Малюнок 2.4 - Зовнішній вигляд вікна запису використаних команд (History Window).
Рисунок 2.5 - Зовнішній вигляд інформаційного вікна (Info Window);
графічне вікно (Graph Window): у цьому вікні будуються всі графіки. Воно виводиться на екран автоматично при бажанні користувача побудувати графік. Графічних вікно може бути одночасно кілька штук. Користувач може вибрати одне з графічних вікон, яке буде відображатися на весь екран або вибрати, щоб всі графічні вікна були виведені на дисплей одночасно.

Малюнок 2.6 - Зовнішній вигляд графічного вікна (Graph Window).
Малюнок 2.7 - Зовнішній вигляд вікна для допомоги (Help Window).
вікно для допомоги (Help Window): у цьому вікні можна дізнатися, як правильно користуватися статистичними пакетом MINITAB, при виникненні різних утруднень у користувача. У цьому вікні дозволяє копіювати і вирізати з тексту фрагменти, а також безпосередньо роздруковувати їх на принтері.
Для зручності користування деякими з перерахованих вище вікон, існує можливість швидкого перемикання на них за допомогою наступних комбінації клавіш:
Ctrl-D - вікно даних (Data Window);
Ctrl-M - вікно результатів (Session Window);
Ctrl-I - інформаційне вікно (Info Window);
Ctrl-H - вікно для запису використаних команд (History Window);

2.3. Структура меню в статистичному пакеті MINITAB

Статистичний пакет MINITAB (Тут описується структура меню найбільш простий версії - The Student Edition of MINITAB for Windows. Пізніші версії MINITAB містять таку ж меню, але мають ще деякі додаткові команди) має наступну структуру командного меню:
- Файлове меню (File Menu);
- Меню редагування (Edit Menu);
- Меню маніпуляції (Manip Menu);
- Меню для виконання розрахунків (Calc Menu);
- Статистичне меню (Stat Menu);
- Меню роботи з вікнами (Window Menu);
- Графічне меню (Graph Menu);
- Меню редактора (Editor Menu);
- Допоміжне меню (Help Menu).
Команди файлового меню (File Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Створити, відкрити, зберегти і повернути робочий файл;
- Імпортувати і експортувати тексти;
- Провести запис вмісту вікна результатів (Session Window);
- Вести роботу з макро-файлами;
- Зберігати вміст робочого файлу в окремий файл з новим ім'ям;
- Встановити настроювання принтера та здійснити формат документа;
- Роздрукувати вміст будь-якого вікна або текстового файлу;
- Перезапустити і вийти з MINITAB.
Команди меню редагування (Edit Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Скасувати результат свого попереднього дії;
- Видаляти, копіювати, вирізати і виділяти необхідні комірки в робочому вікні;
- Повертати на дисплей останнє діалогове меню, для його редагування;
- Встановити і зберегти налаштування розміру вікон, місце і порядок їх розташування.
Команди меню маніпуляції (Manip Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Сортувати і ранжувати ряди даних;
- Видаляти рядами даних;
- Прати дані з ряду;
- Копіювати колонки;
- Кодувати числові дані;
- Об'єднувати і перетворювати дані в колонках.
Команди меню для виконання розрахунків (Calc Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Генерувати і працювати з випадковими числами;
- Розраховувати статистику рядів та колонок даних;
- Задавати автоматичне заповнення даними колонок (наприклад, послідовністю чисел 1, 2, 3, 4 ...)
- Створювати індикатори або фіктивні змінні
- Стандартизувати дані.
Команди статистичного меню (Stat Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Розрахувати описову статистику, здійснити лінійний регресійний аналіз і дисперсійний аналіз;
- Виконати аналіз тимчасового ряду, перехресний аналіз і здійснити різні непараметричні тести.
Команди меню роботи з вікнами (Window Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Здійснювати заміну активних вікон та ікон меню;
- Працювати з графічними вікнами;
- Переходити з одного вікна в інше.
Команди графічного меню (Graph Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Виводити на дисплей різні графіки, включаючи діаграми, графіки, гістограми, точкові графіки та графіки аналізу часових рядів;
- Встановлювати і зберігати налаштування графіків.
Команди меню редактора (Editor Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Пересуватися по робочому вікну з даними в будь-яку клітинку;
- Форматувати колонки і встановлювати необхідну довжину колонок;
- Додавати ряди і колонки;
- Редагувати дані в комірці.
Команди допоміжного меню (Help Menu) дозволяють здійснити наступні операції:
- Виводити на екран систему допомоги, що складається з наступних розділів: зміст, початок роботи з MINITAB, розділ «Як мені зробити ...» і опис як користуватися допоміжним меню MINITAB;
- Ознайомитися з інформацією про Вашу версії MINITAB.
Після того як Ви завершити роботу в статистичному пакеті MINITAB необхідно для закриття програми виконати наступні команди: File> Exit.

2.4. Розрахунок основних статистик в пакеті Minitab.

У ході виконання лабораторної роботи студент повинен отримати практичні навички та вміння за наступними пунктами:
- Відкривати і досліджувати вже існуючі файли. Вводити нову інформацію, створювати файли;
- Вносити нові зміни в ці файли, за допомогою арифметичних функцій, для вже існуючих даних;
- Описувати характер використовуваних змінних, використовуючи основи статистики;
- Сортувати і ранжувати дані;
- Створювати графіки на основі даних робочого файлу;
- Розрахувати коефіцієнт кореляції двох величин з робочого файлу;
- Завершення роботи в статистичному пакеті Minitab.
1. Відкриття та дослідження вже існуючого файлу. Щоб відкрити файл Pay.mtv, що знаходиться на диску С: \ Mtbsew \ Student9, необхідно вибрати на панелі меню наступну комбінацію команд: File> Open Worksheet> Select File. Знайти з лівого боку файл Pay.mtv і двічі клацнути по ньому мишкою. На екрані з'явиться вікно з наступними даними (Мал. 4.1):
В колонках С1-С8 відображені наступні дані:
С1 - заробітна плата співробітників компанії "Technitron";
С2 - термін роботи співробітників в даній компанії;
С3 - досвід попередньої роботи в інших компаніях;
С4 - термін навчання після школи;
С5 - вік співробітника;
С6 - індітіфікаціонний код співробітника;
С7 - підлога співробітника (виражений в буквах (М - чоловіча, F - жіночий));

С8 - підлога співробітника (виражений у цифрах (0 - чоловічий, 1 - жіночий)).
Малюнок 4.1 - Зовнішній вигляд вікна даних, в якому відкрито файл Pay.mtv
2. Якщо необхідно отримати новий стовпець, кожен елемент якого містив би суму (різницю, добуток) двох інших, то Здійснення арифметичних операцій над даними в колонках.

Для цього необхідно виконати наступні дії: Calc> Calculator На екрані з'явиться наступне діалогове вікно:
Малюнок 4.5 - Зовнішній вигляд вікна Mathematical Exdivssions.
Якщо необхідно отримати трудовий стаж співробітників, то потрібно скласти дані стовпців С2 і С3 (термін роботи в компанії "Technitron" і термін попередньої роботи в інших компаніях). Для цього необхідно вказати назву колонки, в якій буде зберігатися результат цього додавання і в прямокутнику «Висловлювання» (Exdivssion) вказати назву колонок, які будуть підсумовуватися, а також знак суми «+». У результаті цих дій буде отримана ще одна колонка, в якій буде результат підсумовування.
3. Отримання описової статистики даних, що знаходяться в одній колонці. Для цього необхідно виконати наступні дії: Stat> Basic Statistics> Descriptive Statistics. На екрані з'явиться наступне діалогове вікно, яке зображено на рис 4.4. Для отримання даних описової статистики необхідно вказати назву колонки з даними, наприклад, колонка С1-(SALARY). У результаті виконання даної операції у вікні результатів (Session Window) з'явиться наступні дані:
                          N MEAN MEDIAN TRMEAN STDEV SEMEAN
SALARY 10 33831 32224 33959 5679 1796
MIN MAX Q1 Q3
SALARY 24749 41889 29396 39196
де N - кількість даних у стовпці SALARY
MEAN - середнє значення;
MEDIAN - значення медіани;
STDEV - середньоквадратичне відхилення;

MIN і MAX - мінімальне та максимальне значення заробітної плати (SALARY).
Малюнок 4.4 - Зовнішній вигляд вікна Descriptive Statistics.

6. Розрахунок коефіцієнта кореляції. Для цього необхідно виконати наступні дії: Stat> Basic Statistics> Correlation. На екрані з'явиться наступне діалогове вікно:
Малюнок 4.6 - Зовнішній вигляд вікна Correlation.
Для отримання коефіцієнта кореляції між величиною заробітної плати і віком співробітника необхідно вказати у вікні «Змінні» (Variables) колонки С1 і С5. У результаті виконання даної операції у вікні результатів (Session Window) з'явиться наступні дані:
Correlation of SALARY and AGE = 0.886
2. Отримання сумарної статистики по стовпцю
Для отримання сумарного показника за стовпцем (суми, середнього) і т.д. необхідно зайти Calc> Column statistics і заповнити діалогове вікно, як це показано на малюнку 4.7

Малюнок 4.7. - Діалогове вікно статистики по стовпцях

3. Ранжування даних. Здійснюється наступним чином: Manip> Rank. На екрані з'явиться вікно, яке показано на рис. 4.3. Для ранжування даних необхідно вказати наступні характеристики: назву колонки, яка буде ранжированого (для цього необхідно двічі клацнути мишкою по назві колонки, розташованої на екрані з лівого боку) і назву колонки, в якій будуть зберігатися ранги колонки.
Малюнок 4.3 - Зовнішній вигляд вікна Rank.
7. Побудова графіків. Для побудови графіків необхідно виконати наступні дії: Graph> (Plot, Chart, Histogram, Boxplot, Time Series Plot). Після вибору команди Graph необхідно вибрати один з типів графіків, які перераховані в дужках. Якщо вибрали Plot, то в результаті на екрані з'явиться діалогове вікно, яке показано на малюнку 4.7.

Необхідно вказати яка з колонок буде X, а яка Y. Після цього натиснути OK або клавішу «Enter». На екрані з'явиться графік, зображений на малюнку 4.8.

Малюнок 4.7 - Зовнішній вигляд діалогового вікна Plot.

Малюнок 4.8 - Графік, отриманий при побудові у режимі Plot.
8. Завершення роботи в статистичному пакеті Minitab. Після завершення виконання лабораторної роботи, щоб вийти із статистичного пакету Minitab необхідно виконати наступну операцію: File> Exit, або натиснути на квадратик з хрестиком у правому верхньому куті монітора. В результаті виконання будь-якого з цих дій на моніторі з'являться два наступних вікна:

Малюнок 4.9 - Вікна Minitab, що з'являються при виході із статистичного пакета.


Якщо в ході виконання лабораторної роботи ви використовували файл з бази даних, вбудованої в Minitab, то необхідно обидва рази вибрати відповідь "Ні", тому що в противному випадку ви можете зіпсувати базу даних. Якщо ж у ході лабораторної роботи ви використовували ваш файл, то ви можете записати його на вінчестер.

4. Завдання з виконання лабораторної роботи
1. Ввести дані відповідно в варіантом лабораторної роботи
2. Отримати сумарний обсяг продажів всіх магазинів помісячно.
3. Отримати та проаналізувати описову статистику по всіх магазинах і сумарним значенням.
4. Побудувати кореляційну матрицю за обсягами продажів між магазинами. Визначити коефіцієнт кореляції між місяцем і сумарним обсягом продажів. Зробити висновок про тенденцію зміни сумарного обсягу реалізації.
5. Отримати величину загального обсягу продажу у всіх магазинах за рік і по кожному магазину
6. Побудувати гістограму для сукупного обсягу продажів. Проаналізувати отримані дані.
7. Побудувати графік сукупного обсягу продажів.
8. Отримати ранги для сукупного обсягу продажів. Проаналізувати отримані дані.
9. Виконати дії 1-8 в MS Exel.

5. Варіанти завдань щодо виконання лабораторної роботи

Мережа магазинів роздрібної торгівлі продуктами харчування має звітність по виручці магазинів за рік помісячно. Необхідно відповідно до варіанта завдання проаналізувати виручку магазинів: отримати описову статистику по магазинах, отримати сумарну виручку, знайти коефіцієнт кореляції між показниками виручки магазинів, побудувати гістограму за сумарною виручці і графіки по виручці магазинів.
Таблиця 1. - Виручка від реалізації продукції по мережі магазинів, тис. грн.
Таблиця 2. - Варіанти завдань щодо виконання лабораторної роботи.
6.Контрольние питання
1. Перелічіть основні статистичні характеристики.
2. Що показує середньоквадратичне відхилення?
3. Що таке медіана?
4. Як розраховується усічене середнє?
5. Що показують квартили?
6. Що таке довірчий інтервал?
7. Що показує величина коефіцієнта кореляції?
8. Що таке гістограма?
9. Які дії дозволяє виконувати пакет Minitab?
10. Що означає символ "*", який знаходиться в колонці з даними?
11. Які види вікон існують в пакеті Minitab?
12. Яким чином здійснюється ранжування і сортування даних у пакеті Minitab?
13. Яким чином здійснюється отримання описової статистики для даних, що знаходяться в колонках пакету Minitab?
14. Яким чином здійснюється побудова графіків в пакеті Minitab?
15. Яким чином здійснюється отримання коефіцієнта кореляції в пакеті Minitab?
16. З якими ще програмними пакетами сумісний пакет Minitab?

Бібліографія.
1. J. McKenzie, R. Schaefer, E. Farber. The student edition of MINITAB for Windows. - Addison-Wesley Publishing Company, Inc. - 1995, 831 c.
2. MINITAB. Reference Manual Release 10. - Minitab Inc. -1994.
3. MINITAB Users Guide 1: Data, Graphics and Macros. Release 12. - Minitab Inc. -1998.