Некоторые работы по статистике, выполненные студентами 3 курса филфака МПГУ в 2009 г (стр. 5 )

	Мужчины	Женщины
Высокий рост	21	7	28
Низкий рост	3	26	29
	24	33	57

Степень свободы таблицы 2 :

Ст. своб.=(n-1)(m-1)=1

Уровень значимости - 5%

α1==0,038

Данное отклонение от единицы значительно и составляет 0,962, что показывает: явления связаны, между ними наблюдается существенная связь.

2. Составим таблицу из ожидаемых признаков (Оi):

	Мужчины	Женщины
Высокий рост	12	16	28
Низкий рост	12	17	29
	24	33	57

α==12

Высчитаем перекрестное значение α2:

α2==0,941

3. Высчитаем хи-квадрат:

x2=

x2=

При 5% уровне значимости и 1 степени свод x2=3,8415

Найденный x2=23,32>3,8415, что показывает существенную связь наблюдаемых признаков.

Вывод: на основании проведенного исследования я могу утверждать, что выдвинутая мной гипотеза подтвердилась. Действительно рост от 175 см сантиметров и выше гораздо чаще встречается у мужчин, чем у женщин.

Проект по статистике.

Выполнили: студентки 305 группы

Глазовская Екатерина

Лукина Екатерина

Цели и задачи исследования, их эволюция.

Целью предлагаемого исследования является проверка гипотезы о том, что

люди, родившиеся в весенне-летний период, любят апельсины больше остальных.

По нашему мнению, этот феномен связан со спецификой их внутриутробного развития: оно происходило преимущественно в осенние и зимние месяцы на фоне дефицита витаминов в организме матери.

Задачи:

1) сбор статистических данных;

2) обработка полученных данных (составление таблицы);

3) анализ данных таблицы (используя формулы вычисления перекрестного отношения и степени свободы);

4) выводы (интуитивный и на основе полученных вычислений), их сравнение.

Эволюция:

На начальном этапе работы нами предполагалось производить группировку опрашиваемых на основе месяца их рождения. Однако, по мере продвижения исследования, этот метод показал свою непродуктивность в силу недостаточно большого объема полученных данных. В результате было решено объединить месяцы в соответствующие сезоны, а затем в два периода: теплый и холодный. Это позволило нам получить более четкие и убедительные данные, а также существенно облегчило их анализ.

Методика сбора данных.

При сборе данных мы использовали методику фронтального и дистантного (интернет) опроса. Выделим преимущества и недостатки каждого способа.

Преимущества	Недостатки
Фронтальный опрос
1. Оперативность: данные получаются непосредственно в момент опроса	1. Достаточно малое количество опрошенных
2. Высокая степень объективности данных	2. Невозможность дальнейшей корректировки и уточнения данных
Дистантный опрос
1. Возможность получения большого числа данных	1. Отдаленность результатов во времени
2. Удобство сбора данных	2. Существенная степень действия субъективного фактора: некоторое влияние предыдущих результатов на последующие
3. Возможность последующего уточнения информации в случае необходимости	3. Опасность потери полученных данных или возможности их дальнейшего сбора в результате технических причин

Используя преимущества двух этих способов и взаимно компенсируя их недостатки, мы добились оптимизации процесса исследования.

Таблица № 1

Для объективности результатов мы опросили одинаковое количество человек (по 8; всего опрошенных - 96), родившихся в каждом месяце. Из предварительного анализа данных таблицы и графика мы может сделать заключение о том, что наша теория не подтверждается, т. к. самые высокие показатели «очень любит» мы видим в январе и феврале, а самые низкие – в июне и июле.

Показатель «любит» - ведет себя несколько бессистемно и принимает самые высокие значения в июле августе и сентябре, что отчасти подтверждает нашу теорию, но в совокупности с первым критерием является нелогичным.

Также представляется странным резкий скачок показателя «равнодушен» в ноябре к показателю «очень любит» в декабре.

Показатель «не любит» также полностью противоречит нашей теории, т. к. принимает самые высокие значения в летних месяцах. Таким образом, исходя из результатов первый таблицы, мы не можем подтвердить нашу теорию.

Таблица № 2

	любит	не любит
зима	17	7
весна	13	11
лето	12	12
осень	12	12

В данной таблице мы объединили месяца в сезоны, а критерии оценки в «любит» и «не любит». Таким образом, согласно данным таблицы и диаграмме, наша теория диаметрально противоположна получившимся результатам – большинство опрошенных (32%), родившихся зимой любят апельсины. Остальные проценты распределились примерно поровну: весна – 24%, лето и осень – по 22%.

Таблица № 3 (а)

Наблюдаемые значения (Н)

	Любит	Не любит
Холодное время	29	19
Теплое время	25	23

На третьем этапе исследования мы упростили таблицу ещё больше и свели ее содержимое к таблице 2*2, что позволило нам провести следующие вычисления:

1. Вычисляем ожидаемые значения.

Таблица № 3 (б)

Ожидаемые значения (О)

	Любит	Не любит
Холодное время	27	21
Теплое время	27	21

Эти значения мы получили согласно формуле: сумма значений строки * сумма значений столбца

общее количество опрошенных

2. Вычисляем χ² по формуле:

χ²=∑(Н-О)²/О

Используя Excel, получаем χ²=0,410536

3. Вычисляем степень свободы по формуле: (n-1)(m-1), где n – количество строк, а m – количество столбцов.

(2-1)(2-1)=1

Получаем: степень свободы = 1

(ДА, ВЫВОД О СВЯЗИ НЕ ПОДТВЕРЖДАЕТСЯ ДАННЫМИ ПРИ 5% у. з.)

Завершающая работа по курсу «Статистика».

Тема: выявление зависимости между частотой употребления определенных согласных в лирических произведениях от темы этих произведений.

(На примере лирики .)

Выполнили: студентки 305 группы филологического факультета МПГУ

Городишенина Юлия и Юсуфова Алият.

2009

1.  Вступление.

При разборе лирических произведений филолог обязан обращать внимание на фонетический строй текста, так как считается, что сочетания и повторения определенных звуков помогают поэту передать определенное настроение, погрузить читателя в мир своего творения. Поэтому нами была выдвинута

гипотеза о зависимости частоты использования определенных согласных от темы произведения.

2.  Ход работы.

Для чистоты эксперимента мы выбрали произведения одного автора – . Были случайным образом отобраны два произведения гражданской лирики автора (см. приложение 1 и приложение 2) и два – любовной лирики (см. приложение 3 и приложение 4). Были сделаны фонетические транскрипции данных стихотворений и в них подсчитано количество каждого согласного звука (для простоты аккомодация[1] не учитывалась). Были получены следующие результаты:

	1	2	3	4
б	6	8	4	3
б'	6	0	3	4
в	9	7	10	12
в'	7	4	3	2
г	11	4	1	4
г'	0	1	1	0
д	17	8	4	4
д'	9	1	2	5
ж	8	3	8	3
ж'	0	0	0	0
з	7	5	3	5
з'	1	0	0	1
j	13	10	24	12
к	15	4	8	11
к'	2	0	2	0
л	14	3	5	5
л'	17	2	8	8
м	19	3	8	6
м'	4	1	2	3
н	31	13	13	8
н'	13	7	14	6
п	16	9	6	4
п'	1	0	3	0
р	24	17	8	10
р'	7	2	5	3
с	29	8	10	11
с'	7	3	4	5
т	19	9	18	17
т'	5	4	3	2
ф	10	1	5	2
ф'	0	0	1	0
х	5	1	3	2
х'	1	0	0	0
ц	2	0	2	1
ч'	6	3	4	6
ш	9	2	6	3
ш'	2	2	4	2

Цифрами 1, 2, 3 и 4 в шапке таблицы обозначаются стихотворения, находящиеся в приложениях.