Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Проверка выпадов (артефактов)




Нормированное отклонение помогает определить выпады, или артефакты, т. е. такие записанные значения признака, которые резко отличаются от всех других значений признака в группе. Проверка артефактов должна проводиться всегда перед началом обработки полученных первичных данных. Если подтвердится, что резко выделяющееся значение действительно не может относиться к объектам данной группы, и попало в записи вследствие ошибок внимания, следует такой артефакт исключить из обработки.

Проверка артефактов может производиться по критерию, равному нормированному отклонению выпада:

, (7.9)

где:

Т – критерий выпада;

– выделяющееся значение признака (или очень большое или очень малое);

μ, s – средняя и сигма, рассчитанные для группы, включающей артефакт;

Tst – стандартные значения критерия выпадов, определяемых по таблице 7.3.

Таблица 7.3 – Стандартные значения критерия выпадов (Tst)

n Tst n Tst n Tst n Tst
  2,0 16 – 20 2,4 47 – 66 2,8 125 – 174 3,2
3 – 4 2,1 21 – 28 2,5 67 – 84 2,9 175 – 349 3,3
5 – 9 2,2 29 – 34 2,6 85 – 104 3,0 350 – 599 3,4
10 – 15 2,3 35 – 46 2,7 105 – 124 3,1 600 – 1500 3,5

 

Если Т ≥ Tst, то анализируемое значение признака является артефактом. Альтернатива Т < Tst не позволяет исключить из анализа значение признака.

Табулированные данные таблицы 7.3 можно аппроксимировать следующей функцией: Tst = 0,287×ln(n) + 1,714

 

Пример

Данные: 1, 2, 3, 10; n = 4, μ = 4, s = 4, ; 10 еще не может считаться выпадом.

Данные: 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 21; n = 9, μ = 5, s = 6,1, ;

21 может считаться выпадом и должна быть исключена из обработки.

Средняя и сигма суммарной группы

Иногда бывает необходимо определить среднюю и сигму для суммарного распределения, составленного из нескольких распределений. При этом известны не сами распределения, а только их средние и сигмы.

Средняя и сигма в таких случаях находятся по следующим формулам:

(7.10)

, (7.11)

где:

ni – численность отдельных объединяемых групп;

μi – средняя арифметическая каждой объединяемой группы;

si – сигма каждой объединяемой группы.

Пример

Четыре независимых наблюдения величины одного и того же вида амеб в сходных условиях дали следующие результаты (в микронах):

 

Наблюдения μ s n
       
       
       
       

 

По этим данным средний размер и стандартное отклонение амеб могут быть вычислены, как показано в таблице 7.4.

Разнообразие объектов, составляющих группу, – основное свойство всякой совокупности. Знание закономерностей, по которым формируется разнообразие признака в группе, имеет большое практическое и научное значение.

В малочисленных группах трудно подметить какую–либо закономерность в разнообразии данных. Обычно все значения бывают различны, повторяются без всякой видимой закономерности.

Таблица 7.4 – Вычисление μ и σ суммарной группы

Исследования          
ni        
μ i        
si        
ni μi        
si2          
(ni-1) si2        
–1 + 1   +1  
         
       

 

; ; .





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-10-07; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 899 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Начинайте делать все, что вы можете сделать – и даже то, о чем можете хотя бы мечтать. В смелости гений, сила и магия. © Иоганн Вольфганг Гете
==> читать все изречения...

2312 - | 2095 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.