Для контроля данных найдем:
1. Минимальные и максимальные значения каждого признака в выборке.
2. Оценки математического ожидания значений признаков.
3. Оценим среднего квадратическое отклонение.
4. Стандартные ошибка среднего.
5. Отношение стандартной ошибки среднего к среднему значению.
Минимальные и максимальные значения элементов выборки представлены в таблице 2.1.6.
Таблица 2.1.6. Минимальные и максимальные значения элементов выборки.
X1 | X2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | X9 | |
Минимум | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 |
Максимум | 255 | 4321 | 0.0281 | 243 | 4386 | 0.0578 | 255 | 4406 | 0.0246 |
Для того, чтобы оценить достоверность минимальных и максимальных значений признаков, проведём анализ их основных статистических характеристик.
Среднее – среднее арифметическое значение (оценка математического ожидания):
, , (2)
где n – количество экспериментальных значений;
M – количество целевых показателей;
К – количество признаков;
vij – i–ое значение j–ого признака;
– среднее арифметическое значение j–ого признака по n экспериментальным значениям;
i – номер строки (значения признака) в таблицах исходных данных;
j – номер столбца (признака) в таблицах исходных данных.
Далее во всех формулах данного раздела используются одни и те же обозначения переменных, как и в (2), поэтому нет необходимости их дальнейшего пояснения.
Стандартное отклонение (оценка среднего квадратического отклонения) – это мера того, насколько широко распределены экспериментальные данные относительно их среднего значения:
; . (3)
Стандартная ошибка среднего – отношение стандартного отклонения к корню квадратному из количества экспериментальных значений:
. (4)
Отношение стандартной ошибки среднего к среднему значению:
; . (5)
Пример расчёта основных статистических характеристик по формулам (2) - (5) для первого признака:
Основные статистические характеристики для всех признаков приведены в таблице 2.1.7.
Таблица 2.1.7. Основные статистические характеристики.
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 |
Среднее значение | 152,24 | 582,29 | 0,16 | 99,44 | 466,91 | 0,21 | 152,86 | 4968,48 | 0,53 |
Стандартное отклонение | 65,94 | 1051,49 | 0,15 | 64,89 | 830,94 | 0,19 | 68,89 | 3556,95 | 0,35 |
Стандартная ошибка среднего | 6,59 | 105,15 | 0,02 | 6,49 | 83,09 | 0,02 | 6,89 | 355,70 | 0,03 |
Отношение стандартной ошибки к среднему | 0,04 | 0,18 | 0,09 | 0,07 | 0,18 | 0,09 | 0,05 | 0,07 | 0,07 |
Для решения вопроса о «выскакивающих» (ошибочных) значениях необходимо найти диапазон значений фактора [ aj , bj ] ( j =1, M + K ), в котором должно находиться 95% значений фактора выборки:
Далее необходимо найти процент значений рассматриваемого фактора непопадающих в этот диапазон. Если таких значений меньше 5%, то считается, что «выскакивающих» значений нет. В противном случае необходимо удалить одно из «выскакивающих» значений (значение наиболее удаленное от оценки среднего) и вновь воспользоваться этой же методикой.
Таблица 2.1.8. Основные статистические характеристики.
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 |
a | 23,00 | -1478,63 | -0,14 | -27,75 | -1161,73 | -0,16 | 17,84 | -2003,14 | -0,15 |
b | 281,48 | 2643,21 | 0,47 | 226,63 | 2095,55 | 0,57 | 287,88 | 11940,10 | 1,21 |
% выскакивающих значений | 2 | 5 | 8 | 3 | 6 | 7 | 2 | 0 | 3 |
Таблица 2.1.9. Экспериментальные данные. Начало.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
1 | 110 | 5244 | 0,6583 | 136 | 4503 | 0,4934 | 210 | 4867 | 0,3322 | 1 |
2 | 110 | 4169 | 0,587 | 128 | 2843 | 0,4166 | 136 | 10802 | 0,7642 | 1 |
3 | 124 | 3572 | 0,482 | 121 | 2919 | 0,4465 | 201 | 5664 | 0,3744 | 1 |
4 | 120 | 2422 | 0,4101 | 127 | 2132 | 0,3636 | 165 | 6761 | 0,4983 | 1 |
5 | 69 | 363 | 0,2761 | 178 | 380 | 0,1095 | 116 | 8303 | 0,7855 | 1 |
6 | 72 | 1076 | 0,4556 | 176 | 1086 | 0,1872 | 197 | 5407 | 0,3733 | 1 |
7 | 137 | 5681 | 0,5502 | 110 | 4754 | 0,6268 | 171 | 9870 | 0,581 | 1 |
8 | 17 | 132 | 0,6758 | 237 | 127 | 0,0476 | 86 | 3086 | 0,646 | 1 |
9 | 64 | 1069 | 0,5109 | 185 | 1105 | 0,1797 | 158 | 6009 | 0,4906 | 1 |
10 | 141 | 5490 | 0,0209 | 102 | 3624 | 0,5902 | 182 | 7677 | 0,4814 | 1 |
11 | 119 | 354 | 0,1581 | 133 | 219 | 0,1113 | 94 | 4357 | 0,7022 | 1 |
12 | 114 | 137 | 0,1027 | 139 | 286 | 0,1217 | 73 | 6248 | 1,0828 | 1 |
13 | 104 | 182 | 0,1297 | 148 | 346 | 0,1257 | 57 | 7129 | 1,4813 | 1 |
14 | 102 | 325 | 0,1767 | 150 | 422 | 0,137 | 92 | 7229 | 0,9242 | 1 |
15 | 126 | 142 | 0,0946 | 127 | 379 | 0,1533 | 111 | 1767 | 0,3787 | 1 |
Таблица 2.1.9. Экспериментальные данные. Начало.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
16 | 112 | 512 | 0,202 | 139 | 597 | 0,1758 | 114 | 3356 | 0,5082 | 1 |
17 | 143 | 98 | 0,0692 | 110 | 160 | 0,115 | 183 | 5471 | 0,4042 | 1 |
18 | 106 | 698 | 0,2492 | 145 | 621 | 0,1719 | 64 | 6473 | 1,2571 | 1 |
19 | 106 | 229 | 0,1428 | 147 | 213 | 0,0993 | 68 | 5888 | 1,1284 | 1 |
20 | 102 | 1172 | 0,3356 | 149 | 954 | 0,2073 | 200 | 4821 | 0,3472 | 1 |
21 | 213 | 314 | 0,0832 | 39 | 266 | 0,4182 | 82 | 8737 | 1,1399 | 1 |
22 | 201 | 338 | 0,0915 | 51 | 212 | 0,2855 | 84 | 5258 | 0,8632 | 1 |
23 | 222 | 668 | 0,1164 | 31 | 221 | 0,4796 | 105 | 34 | 0,0555 | 1 |
24 | 220 | 104 | 0,0464 | 33 | 140 | 0,3586 | 166 | 4555 | 0,4066 | 1 |
25 | 214 | 536 | 0,1082 | 38 | 227 | 0,3965 | 30 | 847 | 0,9701 | 1 |
26 | 234 | 494 | 0,095 | 19 | 131 | 0,6024 | 49 | 641 | 0,5167 | 1 |
27 | 230 | 193 | 0,0604 | 23 | 84 | 0,3985 | 240 | 252 | 0,0661 | 1 |
28 | 180 | 275 | 0,0921 | 73 | 189 | 0,1883 | 122 | 6808 | 0,6763 | 1 |
29 | 231 | 286 | 0,0732 | 22 | 178 | 0,6064 | 29 | 690 | 0,9058 | 1 |
30 | 197 | 589 | 0,1232 | 55 | 666 | 0,4692 | 30 | 306 | 0,5831 | 1 |
31 | 159 | 978 | 0,1967 | 93 | 621 | 0,268 | 126 | 5448 | 0,5858 | 1 |
32 | 159 | 853 | 0,1837 | 92 | 681 | 0,2837 | 217 | 2553 | 0,2328 | 1 |
33 | 183 | 1047 | 0,1768 | 70 | 1014 | 0,4549 | 232 | 378 | 0,0838 | 1 |
34 | 170 | 639 | 0,1487 | 82 | 603 | 0,2995 | 195 | 4293 | 0,336 | 1 |
35 | 202 | 336 | 0,0907 | 50 | 152 | 0,2466 | 95 | 9068 | 1,0024 | 1 |
36 | 184 | 532 | 0,1254 | 68 | 351 | 0,2755 | 59 | 6803 | 1,398 | 1 |
37 | 170 | 153 | 0,0728 | 83 | 233 | 0,1839 | 147 | 3878 | 0,4236 | 1 |
38 | 140 | 413 | 0,1452 | 113 | 326 | 0,1598 | 229 | 2571 | 0,2214 | 1 |
39 | 160 | 525 | 0,1432 | 93 | 454 | 0,2291 | 240 | 47 | 0,0286 | 1 |
40 | 151 | 539 | 0,1538 | 101 | 615 | 0,2455 | 89 | 9931 | 1,1197 | 1 |
41 | 214 | 696 | 0,1233 | 38 | 464 | 0,5669 | 26 | 345 | 0,7144 | 1 |
42 | 199 | 739 | 0,1366 | 54 | 597 | 0,4525 | 23 | 40 | 0,275 | 1 |
43 | 206 | 1005 | 0,1539 | 47 | 911 | 0,6422 | 15 | 25 | 0,3333 | 1 |
44 | 207 | 541 | 0,1124 | 46 | 462 | 0,4673 | 60 | 2146 | 0,7721 | 1 |
45 | 224 | 534 | 0,1032 | 29 | 506 | 0,7757 | 74 | 4001 | 0,8548 | 1 |
46 | 194 | 342 | 0,0953 | 59 | 309 | 0,2979 | 231 | 1563 | 0,1711 | 1 |
47 | 219 | 525 | 0,1046 | 33 | 321 | 0,5429 | 212 | 4049 | 0,3001 | 1 |
48 | 220 | 511 | 0,1028 | 32 | 302 | 0,5431 | 167 | 5135 | 0,4291 | 1 |
49 | 176 | 357 | 0,1074 | 76 | 190 | 0,1814 | 195 | 5464 | 0,3791 | 1 |
50 | 209 | 989 | 0,1505 | 44 | 730 | 0,6141 | 16 | 143 | 0,7474 | 1 |
51 | 241 | 323 | 0,0746 | 12 | 6 | 0,2041 | 99 | 5439 | 0,7449 | 0 |
52 | 234 | 292 | 0,073 | 19 | 15 | 0,2038 | 253 | 323 | 0,071 | 0 |
53 | 237 | 298 | 0,0728 | 16 | 13 | 0,2253 | 231 | 2554 | 0,2188 | 0 |
54 | 57 | 265 | 0,2856 | 190 | 457 | 0,1125 | 123 | 11631 | 0,8768 | 0 |
55 | 41 | 158 | 0,3066 | 210 | 286 | 0,0805 | 117 | 11610 | 0,9209 | 0 |
56 | 67 | 400 | 0,2985 | 180 | 569 | 0,1325 | 161 | 8027 | 0,5565 | 0 |
Таблица 2.1.9. Экспериментальные данные. Продолжение.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
57 | 76 | 546 | 0,3075 | 169 | 307 | 0,1037 | 121 | 10069 | 0,8293 | 0 |
58 | 67 | 112 | 0,158 | 185 | 57 | 0,0408 | 123 | 11732 | 0,8806 | 0 |
59 | 73 | 789 | 0,3848 | 171 | 449 | 0,1239 | 161 | 10957 | 0,6502 | 0 |
60 | 12 | 20 | 0,3727 | 242 | 41 | 0,0265 | 202 | 6642 | 0,4035 | 0 |
61 | 139 | 0 | 0 | 115 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
62 | 143 | 22 | 0,0328 | 110 | 183 | 0,123 | 248 | 1098 | 0,1336 | 0 |
63 | 38 | 414 | 0,5354 | 215 | 467 | 0,1005 | 61 | 4619 | 1,1142 | 0 |
64 | 118 | 113 | 0,0901 | 135 | 14 | 0,0277 | 194 | 5820 | 0,3932 | 0 |
65 | 173 | 146 | 0,0698 | 78 | 115 | 0,1375 | 136 | 11727 | 0,7963 | 0 |
66 | 138 | 185 | 0,0986 | 115 | 57 | 0,0657 | 173 | 10725 | 0,5986 | 0 |
67 | 114 | 111 | 0,0924 | 139 | 23 | 0,0345 | 132 | 10123 | 0,7622 | 0 |
68 | 139 | 11 | 0,0239 | 114 | 209 | 0,1268 | 201 | 4320 | 0,327 | 0 |
69 | 36 | 398 | 0,5542 | 214 | 348 | 0,0872 | 110 | 11455 | 0,973 | 0 |
70 | 122 | 0 | 0 | 132 | 0 | 0 | 225 | 3837 | 0,2753 | 0 |
71 | 251 | 418 | 0,0815 | 2 | 0 | 0 | 243 | 628 | 0,1031 | 0 |
72 | 251 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
73 | 251 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
74 | 252 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
75 | 252 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
76 | 165 | 171 | 0,0793 | 88 | 47 | 0,0779 | 186 | 3969 | 0,3387 | 0 |
77 | 162 | 332 | 0,1125 | 90 | 181 | 0,1495 | 70 | 5685 | 1,0771 | 0 |
78 | 171 | 176 | 0,0776 | 82 | 59 | 0,0937 | 107 | 9680 | 0,9195 | 0 |
79 | 176 | 308 | 0,0997 | 77 | 12 | 0,045 | 167 | 7610 | 0,5224 | 0 |
80 | 162 | 258 | 0,0992 | 91 | 16 | 0,044 | 132 | 6186 | 0,5958 | 0 |
81 | 202 | 269 | 0,0812 | 51 | 26 | 0,1 | 228 | 3581 | 0,2625 | 0 |
82 | 203 | 338 | 0,0906 | 50 | 20 | 0,0894 | 246 | 690 | 0,1068 | 0 |
83 | 197 | 118 | 0,0551 | 56 | 78 | 0,1577 | 184 | 5444 | 0,401 | 0 |
84 | 191 | 352 | 0,0982 | 61 | 45 | 0,11 | 192 | 5595 | 0,3896 | 0 |
85 | 182 | 2 | 0,0078 | 71 | 113 | 0,1497 | 161 | 8901 | 0,586 | 0 |
86 | 23 | 56 | 0,3254 | 229 | 415 | 0,089 | 127 | 8757 | 0,7368 | 0 |
87 | 83 | 153 | 0,149 | 169 | 339 | 0,1089 | 98 | 8783 | 0,9563 | 0 |
88 | 89 | 60 | 0,087 | 164 | 302 | 0,106 | 245 | 287 | 0,0691 | 0 |
89 | 71 | 72 | 0,1195 | 182 | 183 | 0,0743 | 170 | 7761 | 0,5182 | 0 |
90 | 70 | 70 | 0,1195 | 183 | 167 | 0,0706 | 209 | 5111 | 0,3421 | 0 |
91 | 234 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
92 | 246 | 410 | 0,0823 | 7 | 0 | 0 | 225 | 3837 | 0,2753 | 0 |
93 | 247 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
94 | 250 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
95 | 229 | 18 | 0,0185 | 24 | 36 | 0,25 | 199 | 6097 | 0,3924 | 0 |
96 | 46 | 56 | 0,1627 | 206 | 109 | 0,0507 | 120 | 7824 | 0,7371 | 0 |
Таблица 2.1.9. Экспериментальные данные. Окончание.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
97 | 122 | 83 | 0,0747 | 131 | 196 | 0,1069 | 152 | 7431 | 0,5671 | 0 |
98 | 85 | 176 | 0,1561 | 166 | 175 | 0,0797 | 148 | 5123 | 0,4836 | 0 |
99 | 53 | 283 | 0,3174 | 196 | 352 | 0,0957 | 152 | 8919 | 0,6213 | 0 |
100 | 57 | 329 | 0,3182 | 192 | 378 | 0,1013 | 151 | 9047 | 0,6299 | 0 |
Вывод: После проведения анализа данных выборки, для избавления от выскакивающих значений были удалены строки: 1,2,3,7,8,10,43,45,50,69.
Строки были удалены, поскольку в них содержались значения, не входящие в диапазон (a, b (таблица 2.1.8)):
- 7 строка была удалена из-за показателя X2;
- 1,2,8,69 строки были удалены из-за показателя X3;
- 3,10 строки были удалены из-за показателя X5;
- 43,45,50 строки были удалены из-за показателя X6.
Основные статистические характеристики для признаков сейчас выглядят таким образом, как приведено в таблице 2.1.10.
Таблица 2.1.10. Основные статистические характеристики.
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 |
Среднее значение | 143,570 | 497,220 | 0,007 | 107,660 | 410,090 | 0,008 | 145,530 | 424,440 | 0,006 |
Стандартное отклонение | 65,045 | 647,482 | 0,005 | 60,705 | 546,754 | 0,006 | 64,085 | 563,019 | 0,004 |
Стандартная ошибка среднего | 6,504 | 64,748 | 0,001 | 6,071 | 54,675 | 0,001 | 6,409 | 56,302 | 0,000 |
Отношение стандартной ошибки к среднему | 0,044 | 0,140 | 0,084 | 0,058 | 0,147 | 0,081 | 0,043 | 0,145 | 0,076 |
Выборка приведена в таблице 2.1.11
Таблица 2.1.11. Выборка. Начало.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
1 | 120 | 2422 | 0,4101 | 127 | 2132 | 0,3636 | 165 | 6761 | 0,4983 | 1 |
2 | 69 | 363 | 0,2761 | 178 | 380 | 0,1095 | 116 | 8303 | 0,7855 | 1 |
3 | 72 | 1076 | 0,4556 | 176 | 1086 | 0,1872 | 197 | 5407 | 0,3733 | 1 |
4 | 64 | 1069 | 0,5109 | 185 | 1105 | 0,1797 | 158 | 6009 | 0,4906 | 1 |
5 | 119 | 354 | 0,1581 | 133 | 219 | 0,1113 | 94 | 4357 | 0,7022 | 1 |
6 | 114 | 137 | 0,1027 | 139 | 286 | 0,1217 | 73 | 6248 | 1,0828 | 1 |
7 | 104 | 182 | 0,1297 | 148 | 346 | 0,1257 | 57 | 7129 | 1,4813 | 1 |
8 | 102 | 325 | 0,1767 | 150 | 422 | 0,137 | 92 | 7229 | 0,9242 | 1 |
9 | 126 | 142 | 0,0946 | 127 | 379 | 0,1533 | 111 | 1767 | 0,3787 | 1 |
10 | 112 | 512 | 0,202 | 139 | 597 | 0,1758 | 114 | 3356 | 0,5082 | 1 |
11 | 143 | 98 | 0,0692 | 110 | 160 | 0,115 | 183 | 5471 | 0,4042 | 1 |
12 | 106 | 698 | 0,2492 | 145 | 621 | 0,1719 | 64 | 6473 | 1,2571 | 1 |
13 | 106 | 229 | 0,1428 | 147 | 213 | 0,0993 | 68 | 5888 | 1,1284 | 1 |
14 | 102 | 1172 | 0,3356 | 149 | 954 | 0,2073 | 200 | 4821 | 0,3472 | 1 |
15 | 213 | 314 | 0,0832 | 39 | 266 | 0,4182 | 82 | 8737 | 1,1399 | 1 |
16 | 201 | 338 | 0,0915 | 51 | 212 | 0,2855 | 84 | 5258 | 0,8632 | 1 |
17 | 222 | 668 | 0,1164 | 31 | 221 | 0,4796 | 105 | 34 | 0,0555 | 1 |
18 | 220 | 104 | 0,0464 | 33 | 140 | 0,3586 | 166 | 4555 | 0,4066 | 1 |
19 | 214 | 536 | 0,1082 | 38 | 227 | 0,3965 | 30 | 847 | 0,9701 | 1 |
20 | 234 | 494 | 0,095 | 19 | 131 | 0,6024 | 49 | 641 | 0,5167 | 1 |
21 | 230 | 193 | 0,0604 | 23 | 84 | 0,3985 | 240 | 252 | 0,0661 | 1 |
22 | 180 | 275 | 0,0921 | 73 | 189 | 0,1883 | 122 | 6808 | 0,6763 | 1 |
23 | 231 | 286 | 0,0732 | 22 | 178 | 0,6064 | 29 | 690 | 0,9058 | 1 |
24 | 197 | 589 | 0,1232 | 55 | 666 | 0,4692 | 30 | 306 | 0,5831 | 1 |
25 | 159 | 978 | 0,1967 | 93 | 621 | 0,268 | 126 | 5448 | 0,5858 | 1 |
26 | 159 | 853 | 0,1837 | 92 | 681 | 0,2837 | 217 | 2553 | 0,2328 | 1 |
27 | 183 | 1047 | 0,1768 | 70 | 1014 | 0,4549 | 232 | 378 | 0,0838 | 1 |
28 | 170 | 639 | 0,1487 | 82 | 603 | 0,2995 | 195 | 4293 | 0,336 | 1 |
29 | 202 | 336 | 0,0907 | 50 | 152 | 0,2466 | 95 | 9068 | 1,0024 | 1 |
30 | 184 | 532 | 0,1254 | 68 | 351 | 0,2755 | 59 | 6803 | 1,398 | 1 |
31 | 170 | 153 | 0,0728 | 83 | 233 | 0,1839 | 147 | 3878 | 0,4236 | 1 |
32 | 140 | 413 | 0,1452 | 113 | 326 | 0,1598 | 229 | 2571 | 0,2214 | 1 |
33 | 160 | 525 | 0,1432 | 93 | 454 | 0,2291 | 240 | 47 | 0,0286 | 1 |
34 | 151 | 539 | 0,1538 | 101 | 615 | 0,2455 | 89 | 9931 | 1,1197 | 1 |
35 | 214 | 696 | 0,1233 | 38 | 464 | 0,5669 | 26 | 345 | 0,7144 | 1 |
36 | 199 | 739 | 0,1366 | 54 | 597 | 0,4525 | 23 | 40 | 0,275 | 1 |
37 | 207 | 541 | 0,1124 | 46 | 462 | 0,4673 | 60 | 2146 | 0,7721 | 1 |
38 | 194 | 342 | 0,0953 | 59 | 309 | 0,2979 | 231 | 1563 | 0,1711 | 1 |
39 | 219 | 525 | 0,1046 | 33 | 321 | 0,5429 | 212 | 4049 | 0,3001 | 1 |
40 | 220 | 511 | 0,1028 | 32 | 302 | 0,5431 | 167 | 5135 | 0,4291 | 1 |
41 | 176 | 357 | 0,1074 | 76 | 190 | 0,1814 | 195 | 5464 | 0,3791 | 1 |
42 | 241 | 323 | 0,0746 | 12 | 6 | 0,2041 | 99 | 5439 | 0,7449 | 0 |
43 | 234 | 292 | 0,073 | 19 | 15 | 0,2038 | 253 | 323 | 0,071 | 0 |
Таблица 2.1.11. Выборка. Продолжение.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
44 | 237 | 298 | 0,0728 | 16 | 13 | 0,2253 | 231 | 2554 | 0,2188 | 0 |
45 | 57 | 265 | 0,2856 | 190 | 457 | 0,1125 | 123 | 11631 | 0,8768 | 0 |
46 | 41 | 158 | 0,3066 | 210 | 286 | 0,0805 | 117 | 11610 | 0,9209 | 0 |
47 | 67 | 400 | 0,2985 | 180 | 569 | 0,1325 | 161 | 8027 | 0,5565 | 0 |
48 | 76 | 546 | 0,3075 | 169 | 307 | 0,1037 | 121 | 10069 | 0,8293 | 0 |
49 | 67 | 112 | 0,158 | 185 | 57 | 0,0408 | 123 | 11732 | 0,8806 | 0 |
50 | 73 | 789 | 0,3848 | 171 | 449 | 0,1239 | 161 | 10957 | 0,6502 | 0 |
51 | 12 | 20 | 0,3727 | 242 | 41 | 0,0265 | 202 | 6642 | 0,4035 | 0 |
52 | 139 | 0 | 0 | 115 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
53 | 143 | 22 | 0,0328 | 110 | 183 | 0,123 | 248 | 1098 | 0,1336 | 0 |
54 | 38 | 414 | 0,5354 | 215 | 467 | 0,1005 | 61 | 4619 | 1,1142 | 0 |
55 | 118 | 113 | 0,0901 | 135 | 14 | 0,0277 | 194 | 5820 | 0,3932 | 0 |
56 | 173 | 146 | 0,0698 | 78 | 115 | 0,1375 | 136 | 11727 | 0,7963 | 0 |
57 | 138 | 185 | 0,0986 | 115 | 57 | 0,0657 | 173 | 10725 | 0,5986 | 0 |
58 | 114 | 111 | 0,0924 | 139 | 23 | 0,0345 | 132 | 10123 | 0,7622 | 0 |
59 | 139 | 11 | 0,0239 | 114 | 209 | 0,1268 | 201 | 4320 | 0,327 | 0 |
60 | 122 | 0 | 0 | 132 | 0 | 0 | 225 | 3837 | 0,2753 | 0 |
61 | 251 | 418 | 0,0815 | 2 | 0 | 0 | 243 | 628 | 0,1031 | 0 |
62 | 251 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
63 | 251 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
64 | 252 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
65 | 252 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
66 | 165 | 171 | 0,0793 | 88 | 47 | 0,0779 | 186 | 3969 | 0,3387 | 0 |
67 | 162 | 332 | 0,1125 | 90 | 181 | 0,1495 | 70 | 5685 | 1,0771 | 0 |
68 | 171 | 176 | 0,0776 | 82 | 59 | 0,0937 | 107 | 9680 | 0,9195 | 0 |
69 | 176 | 308 | 0,0997 | 77 | 12 | 0,045 | 167 | 7610 | 0,5224 | 0 |
70 | 162 | 258 | 0,0992 | 91 | 16 | 0,044 | 132 | 6186 | 0,5958 | 0 |
71 | 202 | 269 | 0,0812 | 51 | 26 | 0,1 | 228 | 3581 | 0,2625 | 0 |
72 | 203 | 338 | 0,0906 | 50 | 20 | 0,0894 | 246 | 690 | 0,1068 | 0 |
73 | 197 | 118 | 0,0551 | 56 | 78 | 0,1577 | 184 | 5444 | 0,401 | 0 |
74 | 191 | 352 | 0,0982 | 61 | 45 | 0,11 | 192 | 5595 | 0,3896 | 0 |
75 | 182 | 2 | 0,0078 | 71 | 113 | 0,1497 | 161 | 8901 | 0,586 | 0 |
76 | 23 | 56 | 0,3254 | 229 | 415 | 0,089 | 127 | 8757 | 0,7368 | 0 |
77 | 83 | 153 | 0,149 | 169 | 339 | 0,1089 | 98 | 8783 | 0,9563 | 0 |
78 | 89 | 60 | 0,087 | 164 | 302 | 0,106 | 245 | 287 | 0,0691 | 0 |
79 | 71 | 72 | 0,1195 | 182 | 183 | 0,0743 | 170 | 7761 | 0,5182 | 0 |
80 | 70 | 70 | 0,1195 | 183 | 167 | 0,0706 | 209 | 5111 | 0,3421 | 0 |
81 | 234 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
82 | 246 | 410 | 0,0823 | 7 | 0 | 0 | 225 | 3837 | 0,2753 | 0 |
83 | 247 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
84 | 250 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 255 | 0 | 0 | 0 |
85 | 229 | 18 | 0,0185 | 24 | 36 | 0,25 | 199 | 6097 | 0,3924 | 0 |
86 | 46 | 56 | 0,1627 | 206 | 109 | 0,0507 | 120 | 7824 | 0,7371 | 0 |
87 | 122 | 83 | 0,0747 | 131 | 196 | 0,1069 | 152 | 7431 | 0,5671 | 0 |
Таблица 2.1.11. Выборка. Окончание.
№ | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Y |
88 | 85 | 176 | 0,1561 | 166 | 175 | 0,0797 | 148 | 5123 | 0,4836 | 0 |
89 | 53 | 283 | 0,3174 | 196 | 352 | 0,0957 | 152 | 8919 | 0,6213 | 0 |
90 | 57 | 329 | 0,3182 | 192 | 378 | 0,1013 | 151 | 9047 | 0,6299 | 0 |
Снижение размера выборки.
Исходная выборка разбивается на классы (кластеры), в каждый из которых включаются элементы выборки близкие по значениям факторов и целевого показателя. Необходимость в этом действии возникает в том случае, если выборка имеет большое количество элементов и необходимо снизить объем выборки.
После выполнения кластеризации в выборку включают только типичные представители каждого кластера.
Выводы. В виду того, что количество элементов выборки небольшое (96 элементов) в данном случае снижение размера выборки не производится.
Подготовка файла с выборкой.
При формировании записей файла (выборки) придерживались следующих правил:
1. Элемент выборки - одна строка текстового файла.
2. Разделитель значений факторов – точка с запятой,
3. Числовые данные представлены в формате с фиксированной точкой.
4. Если значение фактора неизвестно, то оно не приводится (указываются подряд две точки с запятой).
5. Значение целевого показателя указывается последним в строке.
6. Первым значением в строке указывается номер элемента выборки.
Подготовка данных для проведения корреляционного анализа
Дата: 2018-12-28, просмотров: 462.