STATISTICA.Дисперсионный анализ.

В настоящее время все более широко используются компьютерные технологии в различных отраслях науки и техники. Знание информационных технологий – это основной инструмент в современной практической деятельности.
Современные информационные технологии определяются как непрерывные процессы обработки, хранения, передачи и отображения информации, направленные на эффективное использование информационных ресурсов, средств вычислительной техники и передачи данных при управлении системами различного класса и назначения. Информационные технологии повышают уровень эффективности работ в науке за счет упрощения и ускорения процессов обработки, передачи, представления и хранения информации; обеспечение точности и качества решаемых задач; возможности реализации ранее не решаемых задач; сокращения сроков разработки, трудоемкости и стоимости научно-исследовательских работ[1].
Эксперимент является важнейшим средством получения новых знаний в области естественных и технических наук. Экспериментальные исследования дают критерии оценки обоснованности и приемлемости на практике любых теорий и теоретических предположений. Одним из основных этапов любого эксперимента является статистическая обработка экспериментальных данных.
Применение статистических методов обработки экспериментальных данных, критериев достоверности и адекватности моделей изучаемым процессам или явлениям, оценка точности и надежности результатов эксперимента требует знания основных положений теории вероятностей и математической статистики, умелого использования принципов и приемов программирования. Конечной целью любой обработки экспериментальных данных является выдвижение гипотез о классе и структуре математической модели исследуемого явления, определение состава и объема дополнительных измерений, выбор возможных методов последующей статистической обработки и анализ выполнения основных предпосылок, лежащих в их основе. Для ее достижения необходимо решить некоторые частные задачи.
Для решения задач предварительной...

Дисперсионный анализ является одним из основополагающих статистических методов. Важность умения работать с его алгоритмами определяется не только теми возможностями, которые он предоставляет исследователю для самостоятельного анализа данных. Как и в случае с корреляционным анализом, изучение дисперсий переменных входит во многие более сложные статистические методы.
В данной курсовой работе рассмотрены основные теоритические сведения о дисперсионном анализе, а также проведен дисперсионный анализ с целью проверки гипотезу о равенстве групповых средних, в ходе которого было выявлено, что средние значения совокупностей для трех уровней различаются незначимо между собой.
Таким образом, дисперсионный анализ дает, прежде всего, возможность определить значение систематической и случайной вариаций в общей вариации, а также установить роль интересующего нас фактора в изменении результативного признака.
Современные приложения дисперсионного анализа охватывают широкий круг задач экономики, биологии и техники и трактуются обычно в терминах статистической теории выявления систематических различий между результатами непосредственных измерений, выполненных при тех или иных меняющихся условиях.
Кроме того, в настоящее время информационные технологии позволяют сделать достаточно сложные методы анализа данных более доступными и наглядными. Поэтому исследователю остается в основном творческая работа: постановка задач, выбор методов их решения, интерпретация полученных результатов, выработка предложений и управленческих решений.