Практическая работа №2: Подготовка статистических данных для обработки в среде R

Цель работы

Научится использовать инструменты R для подготовки к обработке статистических данных.

Основные теоритические положения

Рассмотрим традиционный способ представления результатов эксперимента – матрицу данных. Пусть исследователь располагает совокупностью из наблюдений над состоянием исследуемого явления. При этом явление описано набором из характеристик, значения которых тем или иным способом измерены в ходе эксперимента. Данные характеристики носят название признаков, показателей или параметров. Такая информация представляется в виде двухмерной таблицы чисел размерности или в виде матрицы размерности : Строки матрицы соответствуют наблюдениям или, другими словами, объектам наблюдения. В качестве объектов наблюдения выступают, например: в социологии – респонденты (анкетируемые люди), в экономике – предприятия, виды продукции и т. д. Столбцы матрицы соответствуют признакам, характеризующим изучаемое явление. Как правило, это наиболее легко измеряемые характеристики объектов. Например, предприятие характеризуется численностью, стоимостью основных фондов, видом выпускаемой продукции и т. д. Очевидно, что элемент представляет собой значение признака , измеренное на объекте . Часто матрица данных приводится к стандартной форме следующим преобразованием (для элементов матрицы в стандартной форме используется обозначение ): где , – среднее и дисперсия по столбцу с номером , после которого стандартная матрица обладает следующими свойствами: Зачастую признаки, описывающие некоторый объект, имеют существенно различный физический смысл. Это приводит к тому, что величины в различных столбцах исходной матрицы трудно сопоставлять между собой, например, килограмм и метр. Поэтому получение стандартизованной матрицы можно понимать как приведение всех признаков к некоторой единой условной физической величине, выраженной в одних и тех же условных единицах.

Общая формулировка задачи

Выбрав набор данных, одобренный преподавателем, подготовить данные для последующей работы с помощью инструментов R.

Порядок выполнения работы

Импортировать данные из файла в рабочее пространство R.

Разбить общий файл данных на группы файлов с одинаковым номером класса.

Подготовить файлы для обучения классификации и проверочные файлы двумя способами: первый способ подразумевает формирование файла обучения из первой половины выборок по всем классам, а контрольный файл сформировать из второй половины данных. Второй способ подразумевает сформировать файлы для обучения и контроля на основе данных с четными и нечетными номерами.

Подготовить аналогичные файлы с использованием центрирования и нормировки данных.

Построить графики зависимостей значений признаков (полигон) для всех классов и для каждого по отдельности.

Построить гистограммы для каждого параметра для всех классов и для каждого по отдельности

С помощью функции summary() вывести на экран описательную статистику для всех классов и для каждого по отдельности. Объяснить результаты.

Построить диаграммы размахов (“ящик с усами”) для всех классов и для каждого по отдельности.

Построить матрицы корреляций для всех классов и для каждого класса по отдельности.