Описание двумерных выборок. а) Ввод данных: в свободные два столбца введем с клавиатуры данные из табл

а) Ввод данных: в свободные два столбца введем с клавиатуры данные из табл. 2; назовем их x и y.

б) Диаграмма рассеяния:

Graphs - Scatter...- Simple - Define - X Axis: x, Y Axis: y - OK.

Наблюдаем диаграмму; сохраним ее или распечатаем.

в) Выборочные характеристики.

Некоторые характеристики см выше.

Определение корреляционной матрицы:

Statistics - Correlate - Bivariate - в поле Variables: x, y (переносом из левого списка), Correlation Coefficients: Pearson Test of Significance: Two - tailed (двусторонний тест Пирсона на значимость отличия от нуля) - ОК.

В окне Output имеем таблицу 2 ´ 2 коэффициентов корреляции и уровней значимости Р; если Р порядка сотых долей или меньше, гипотезу о нулевом значении коэффициента следует отклонить. Если Р порядка 0.1 или более, коэффициент корреляции следует считать нулевым. Матрицу выделяем и сохраняем ее или распечатываем.

г) Трехмерная диаграмма.

Для примера образуем третью переменную (столбец) z, равную x + y.

Построим диаграмму:

Graphs - Scatter...- 3D - Define - X Axis: x, Y Axis: y, Z Axis: z - OK.

Наблюдаем трехмерную диаграмму. Будем изменять точку обозрения: Edit - Spin - вращаем трехмерную совокупность с помощью 6 кнопок, находим удачную точку - End Spin.

Сохраняем рисунок или распечатываем.

Работа №2. Предельные теоремы.