Аналитическая работа по сбору и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов
Заказать уникальную курсовую работу- 29 29 страниц
- 5 + 5 источников
- Добавлена 13.03.2021
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 3
1. Разработка плана статистического наблюдения 5
2. Оценка уравнения регрессии по статистическим данным диссертационного исследования 12
3. Проверка выдвинутой гипотезы по статистическим данным диссертационного исследования 23
Заключение 27
Список используемой литературы 29
.Условие выполняется, что позволяет судить о правильности проведенных расчетов.г) Оценка доверительных интервалов коэффициентов регрессии.Доверительные интервалы коэффициентов регрессии:Значение доверительного интервала для коэффициента регрессии b:Значение доверительного интервала для коэффициента регрессииa:С вероятностью 0,95 можно утверждать, что значения коэффициентов регрессии будут лежать в найденных интервалах.Краткие выводы по итогам выполнения 2-го задания:При выполнении 2-го задания была изучена зависимость уровня производственного травматизма на предприятиях по виду экономической деятельности «Добыча полезных ископаемых»в России и коэффициента обновления основных фондов. Для установления связи между показателями Y и X было выполнено построение уравнения парной линейной регрессии и оценка его адекватности. Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Установлено, что в исследуемой ситуации в 54,8% изменение Y (уровень производственного травматизма) объясняется изменением X (коэффициент обновления основных фондов). Установлено также, что все параметры модели статистически значимы. Проверка выдвинутой гипотезы по статистическим данным диссертационного исследованияПостановка задачиДвумя методами (методом скользящей средней и методом экспоненциального сглаживания) спрогнозированачисленность пострадавших при несчастных случаях на производстве. Получены следующие значения:a) Метод скользящей средней Год20202021202220232024Численность пострадавших при несчастных случаях на производстве23,423,222,622,121,7Визуально фактические данные и результаты прогноза представлены на рисунке 2.Рисунок 2 – Фактические данные и прогноз по методу скользящей среднейб) Метод экспоненциального сглаживанияГод20202021202220232024Численность пострадавших при несчастных случаях на производстве23,5223,2822,622,121,72Визуально фактические данные и результаты прогноза представлены на рисунке 3.Рисунок 3 – Фактические данные и прогноз по методу экспоненциального сглаживанияТребуется: При условии, что результаты измерений распределены нормально и выборки независимы, проверить, обеспечивается ли одинаковая точность измерений этими двумя методами при уровне значимости α = 0,05 иα = 0,1.Решение:О точности методов можно судить по величинам дисперсий. Таким образом, нулевая гипотеза имеет вид H0: D(X) = D(Y). В качестве конкурирующей примем гипотезу H1: D(X) ≠ D(Y). Исправленные выборочные дисперсии рассчитываются по формулам:Для вычислений выборочных дисперсий построим расчетную таблицу (табл. 3.1):Таблица 3.1Расчетная таблица для вычисления выборочных дисперсийГодПрогнозируемая численность пострадавших при несчастных случаях на производстве (метод скользящей средней), XПрогнозируемая численность пострадавших при несчастных случаях на производстве (метод экспоненциального сглаживания), X202023,4023,52547,56553,19202123,2023,28538,24541,96202222,6022,60510,76510,76202322,1022,10488,41488,41202421,7021,72470,89471,76Итого113,00113,222555,862566,08Найдем исправленные выборочные дисперсии:Найдем значение Fнабл. Через отношение большей выборочной дисперсии к меньшей:По условию конкурирующая гипотеза имеет вид H1: D(X) ≠ D(Y), поэтому критическая область двусторонняя и, в соответствии с правилом, при отыскании критической точки следует брать уровень значимости, меньший заданного.По таблице распределения Фишера-Снедекора находим значение Fкр.при уровне значимости α=0,05 и числе степеней свободы k1=4и k2=4..Так как Fнабл.
1. Антюхов В.И. Методические рекомендации по выполнению курсовой работы по дисциплине «Современные проблемы системного анализа и управления» / под общей ред. Э.Н.Чижикова. СПб.: Изд-воСПб УГПС МЧС РФ, 2015. 27 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб.пособ. для вузов. 7-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2004. 479 с.
3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учеб.пособ. для студентов вузов. 5-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2004 . 400 с.
4. Системный анализ и принятие решений: учебник / под общей ред. В.С. Артамонова. СПб.: Изд-во СПб УГПС МЧС РФ, 2009. 378 с.
5. Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/
Вопрос-ответ:
Как происходит аналитическая работа по сбору и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов?
Аналитическая работа по сбору и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов включает в себя несколько этапов. Сначала происходит сбор данных о системе, которые могут быть получены из различных источников, таких как отчеты о происшествиях, заявки на ремонт и обслуживание, а также другие исторические данные. Затем данные анализируются с использованием различных статистических методов, включая оценку уравнения регрессии и проверку выдвинутых гипотез. Результаты анализа могут использоваться для определения основных причин потенциальных опасностей, а также для разработки мер по предотвращению таких ситуаций.
Каким образом разрабатывается план статистического наблюдения для анализа данных о системе потенциально опасных объектов?
Разработка плана статистического наблюдения включает в себя несколько этапов. Сначала определяются цели исследования, а также выбираются методы исследования, которые будут использованы. Затем определяется объем выборки, то есть количество объектов исследования, которые будут включены в анализ. Далее разрабатывается схема проведения наблюдений, включая определение периода наблюдения и частоты сбора данных. Наконец, определяются методы обработки полученных данных и способы интерпретации результатов исследования.
Каким образом можно оценить уравнение регрессии по статистическим данным диссертационного исследования?
Оценка уравнения регрессии по статистическим данным диссертационного исследования происходит с помощью статистического анализа. Для этого применяются методы линейной регрессии, которые позволяют определить связь между зависимой переменной и независимыми переменными. Сначала строится математическая модель, представляющая зависимость между переменными. Затем проводится анализ различных статистических показателей, таких как коэффициенты регрессии, p-значения и стандартные ошибки, которые позволяют оценить статистическую значимость полученных результатов и определить силу связи между переменными.
Какие методы используются при сборе и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов?
При сборе и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов могут использоваться различные методы, такие как анкетирование, наблюдение, экспертные оценки, анализ отчетных данных и т.д. Для обработки данных могут применяться статистические методы, включая методы регрессионного анализа, проверки гипотез, построение доверительных интервалов и другие.
Что такое план статистического наблюдения и как он разрабатывается?
План статистического наблюдения - это описательный документ, который содержит информацию о целях и задачах наблюдения, выборке, методах сбора данных, временных и пространственных рамках, плане анализа данных и т.д. Он разрабатывается исследователем на основе целей исследования, требований к точности и достоверности данных, доступных ресурсов и других факторов. Разработка плана статистического наблюдения включает выбор методов наблюдения, определение объема выборки, разработку программного обеспечения для сбора и обработки данных, оценку рисков и т.д.
Как оценивается уравнение регрессии по статистическим данным диссертационного исследования?
Оценка уравнения регрессии по статистическим данным диссертационного исследования производится с использованием метода наименьших квадратов. Этот метод позволяет подобрать такие значения коэффициентов уравнения регрессии, чтобы сумма квадратов отклонений между фактическими значениями зависимой переменной и значениями, полученными с помощью уравнения регрессии, была минимальной. Таким образом, оценка уравнения регрессии позволяет выявить зависимость между независимой и зависимой переменными и описать эту зависимость в математической форме.
Как проверяется выдвинутая гипотеза по статистическим данным диссертационного исследования?
Для проверки выдвинутой гипотезы по статистическим данным диссертационного исследования можно использовать различные статистические тесты, такие как t-тест, F-тест, хи-квадрат тест и др. Эти тесты позволяют определить, насколько вероятно или невероятно то, что наблюдаемые данные могли быть получены случайным образом, с учетом предполагаемой гипотезы. Результаты тестов могут подтвердить или опровергнуть выдвинутую гипотезу и помочь сделать выводы на основе статистических данных.
Каким образом проводится аналитическая работа по сбору и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов?
Для проведения аналитической работы по сбору и обработке статистических данных о системе потенциально опасных объектов необходимо разработать план статистического наблюдения. В рамках плана необходимо определить цель и задачи исследования, выбрать методы сбора данных, определить объем выборки, разработать методику обработки данных и прочие аспекты исследования.
Что такое уравнение регрессии и как его оценивают по статистическим данным диссертационного исследования?
Уравнение регрессии - это математическая модель, которая связывает зависимую переменную с одной или несколькими независимыми переменными. Для оценки уравнения регрессии по статистическим данным диссертационного исследования необходимо использовать метод наименьших квадратов. Этот метод позволяет найти такие коэффициенты уравнения, которые минимизируют сумму квадратов разностей между фактическими значениями зависимой переменной и значениями, предсказанными моделью.
Как проверяется выдвинутая гипотеза по статистическим данным диссертационного исследования?
Для проверки выдвинутой гипотезы по статистическим данным диссертационного исследования используется статистический тест. Статистический тест позволяет оценить вероятность того, что наблюдаемые данные можно получить случайно, если нулевая гипотеза (гипотеза о равенстве каких-либо параметров) верна. Если вероятность получить наблюдаемые данные случайно очень мала (обычно меньше заданного уровня значимости, например 0,05), то нулевая гипотеза отвергается в пользу альтернативной гипотезы.