При исследовании влияния 2-х типов покрытия

При исследовании влияния 2-х типов покрытия на удельную проводимость телевизионных трубок получены следующие результаты (в условных единицах):

№ трубки  

1  

2  

3  

4  

5  

6  

1-й тип  

6  

5  

12  

9  

10  

 

2-й тип  

14  

11  

0  

5  

6  

8  

Можно ли считать, что тип покрытия влияет на удельную проводимость трубок? Принять λ = 0,10.

 

2. Чтобы определить, какое влияние оказывает температура окружающей среды на систематическую ошибку угломерного инструмента, проведены измерения горизонтального угла объекта δ утром (t = 10ºС) и днем (t = 26ºС). Результаты измерений δ (в угловых секундах) следующие:

Утром 

38,2 

36,4 

37,7 

36,1 

37,9 

37,8 

 

 

Днем 

39,5 

38,7 

37,8 

38,6 

39,2 

39,1 

38,9 

39,2 

Можно ли считать, что температура окружающей среды влияет на систематическую ошибку угломерного инструмента? Принять λ = 0,05.

 

3. Проверить гипотезу о нормальном распределении по выборке из 55 наблюдений:

18,3 15,4 17,2 19,2 23,3 18,1 21,9

15,3 16,8 13,2 20,4 16,5 19,7 20,5

14,3 20,1 16,8 14,7 20,8 19,5 15,3

19,3 17,8 16,2 15,7 22,8 21,9 12,5

10,1 21,1 18,3 14,7 14,5 18,1 18,4

13,9 19,1 18,5 20,2 23,8 16,7 20,4

19,5 17,2 19,6 17,8 21,3 17,5 19,4

17,8 13,5 17,8 11,8 18,6 19,1

Принять α = 0,1.

 

4. Ниже приведен вес (в килограммах) 100 пациентов, желающих пройти курс лечения, чтобы снизить вес.

103 

90 

95 

106 

101 

79 

98 

91 

79 

87 

120 

93 

88 

111 

82 

84 

86 

81 

86 

98 

79 

83 

91 

108 

105 

117 

107 

97 

94 

101 

106 

93 

82 

121 

107 

84 

87 

99 

88 

111 

86 

82 

79 

83 

106 

106 

82

91 

85 

114 

70 

79 

89 

78 

112 

90 

103 

82 

79 

84 

98 

86 

96 

90 

96 

103 

83 

89 

96 

99 

100 

97 

87 

77 

117 

87 

88 

110 

104 

82 

82 

61 

110 

82 

95 

92 

110 

108 

103 

117 

94 

99 

104 

102 

103 

85 

95 

89 

77 

93 

 

Используя данные, постройте огиву.

Определите процент пациентов, имеющих вес более чем 100 кг.

 

5. Длины 25 танкеров, проходящих через канал (в метрах) таковы:

66 

65 

96 

80 

71 

93 

66 

96 

75 

61 

69 

61 

51 

84 

58 

73 

77 

89 

69 

92 

57 

56 

55 

78 

96 

Постройте огиву, которая поможет ответить на следующий вопрос. Пошлина собирается со всех танкеров, длина которых превышает 60 м. Какая доля теплоходов пройдет через канал, не уплачивая пошлины?

 

6. В среднем рыболовное судно за один рейс вылавливает 5 тыс. кг рыбы. Данные улова в 20 последних рейсах судна следующие:

6500 

6700 

3400 

3600 

2000

7000 

5600 

4500 

8000 

5000 

4600 

8100 

6500 

9000 

4200 

4800 

7000 

7500 

6000 

5400 

Постройте огиву, которая поможет ответить на следующие вопросы.

Какова доля среднестатистического улова?

Какой улов представляет собой среднее значение в данной выборке?

Каков улов в 80 % случаев?

 

7. Менеджер по техническому обеспечению в крупной авиакомпании решил проверить партию болтов, полученную от нового поставщика. 25 болтов из этой партии были отправлены на экспертизу для определения предельного усилия на излом. Результаты экспертизы приведены в тыс. кг:

 

67,0 

62,3 

56,8 

64,0 

66,1 

54,4 

60,5 

64,5 

62,9 

57,0 

64,4 

59,3 

58,9 

64,0 

61,2 

56,7 

58,5 

64,4 

53,8 

60,3 

68,5 

57,0 

57,3 

63,9 

62,7 

Представьте данные в виде вариационного ряда.

Какая часть болтов выдержит усилие более чем 54432 кг, а какая часть — более чем 68040 кг?

По стандарту болт должен выдерживать усилие не менее чем 63504 кг.

Какая доля выборки окажется непригодной для использования в корпусе самолета?

 

 

8. Спортсмены, которые при построении по росту были 1, 2, …, 10, заняли на состязаниях следующие места:

6, 5, I, 4, 2, 7, 8, 10, 3, 9.

Как велика связь между ростом
и быстротой бега?

 

9. Цветные диски, имеющие порядок оттенков 1, 2, …, 15, были расположены испытуемым в следующем порядке:

7, 4, 2, 3, 1, 10, 6, 8, 9, 5, 11, 15, 14, 12, 13.

Охарактеризовать способность испытуемого различать оттенки цветов.

 

10. Измерения длины головы (х) и
длины грудного плавника (у) у 16 окуней дали результаты (в мм):

X 

66 

61 

67 

73 

51 

59 

48 

47 

58 

44 

41 

54 

52 

47 

51 

45 

y

38 

31 

36 

43 

29 

33 

28 

25 

36 

26 

21 

30 

20 

27 

28 

26 

Исследовать связь между Х,У.

 

11 При изучении иностранного языка в двух группах студентов использовались две различные методики. После изучения части курса студенты обеих групп написали диктант. Количество ошибок в диктанте таково:

1    группа: 31, 26, 33, 11, 13, 5, 18, 1, 2, 16, 17, 23. 20, 21, 9;

2    группа: 12, 7, 4, 8, 3, 6, 10, 25, 22, 24, 15, 19, 14, 36. 34, 32, 27, 29, 30, 35, 28.
Можно ли считать, что применение разных методик не приводит к существенному различию в
результатах диктанта? Принять α= 0,01.

12. Измерялось напряжение пробоя у диодов, отобранных с чайным образом из двух партий. Результаты измерения (в вольтах) следующие:

 

1-я партия 

50 

41 

48 

60 

46 

60 

51 

42 

62 

54 

42 

46 

2-я партия 

38 

40 

47 

51 

63

50 

63 

57 

59 

51 

_ 

_ 

 

Имеются ли основания утверждать, что напряжение пробоя у диодов обеих партий равно?

13. По выборкам из двух партий микросхем после операции легирования поликремния измерялось удельное сопротивление. Результаты замеров следующие:

 

1-я партия

52,2

33 

76 

32,5 

49,5 

32,5 

191,5 

112,5 

2-я партия 

119 

17,5 

43,5 

43,5 

90,5 

40 

50 

108 

 

1-я партия

52,9

114,8 

33,7 

69,1 

112,5 

48,5 

16,5 

2-я партия 

62,4 

15,5 

97,5 

96 

46 

 

 

Можно ли утверждать, что обе партии получены из одной генеральной совокупности? Принять α = 0,10.

14. В условиях предыдущей задачи после операции разгонки бора измерена глубина слоя диффузии и получены следующие результаты (мкм):

 

1-я партия 

9,8

9,8 

8,6 

8,6 

9,2 

9,2 

9,8 

2-я партия 

8,6 

9,2 

10,4 

9 

9,8 

9,2 

9,6 

 

1-я партия

9 

10 

9,4

9 

11,2 

10,8 

9,2 

9,4 

2-я партия 

10 

9,8 

9,0 

9,8 

8,7 

8,6 

 

 

Можно ли считать, что глубина слоя диффузии в микросхемах из обеих партий различна? Принять α = 0,10.

 

15. Для того чтобы повысить объем продаж фирма торгующая сыром через сеть специальных магазинов решила провести специальную рекламную акцию. Приведенные ниже данные отражают объем продаж по дням, во время которых рекламная акция проводилась (верхняя строка таблицы), и по дням, в которые она не проводилась (нижняя строка таблицы).

Объемы продаж (в сотнях)

18 21 23 15 19 26 17 18 22 20 18 21 27

22 17 15 23 25 20 26 24 16 17 23 21

Определите повлияла ли рекламная акция на повышение объема продаж, α= 0,05.

16. В биохимическом исследовании, проведенном методом меченных атомов, по результатам изучения 8 препаратов контрольной серии получены следующие показания счетчика импульсов (в импульсах в минуту):

Опыт 

340 

343 

322 

349 

332 

320 

313 

304 

Контроль 

318 

321 

318 

301 

312 

 

 

 

 

Можно ли считать, что полученные значения опытной и контрольной серий различны? Принять α=0,10

 

17. Длина тела личинок щелкуна, обитающих в посевах озимой ржи и проса (выраженная в мм), варьируется следующим образом:

 

В посевах ржи 

7 

10 

14 

15 

12 

16 

12 

В посевах проса 

11 

12 

16 

13 

18 

15 

 

На основании этих проб создается впечатление о более крупных размерах личинок щелкунов, обитающих на просе. Проверить это предположение. Принять α= 0,01.

 

18. Изучалось влияние кобальта на
увеличение массы кроликов. Опыт проводился на двух группах животных — опытной и контрольной. Возраст кроликов колебался в пределах от 1,5 до 2 месяцев. Исходная масса тела особей находилась в пределах от 500 до 600 г. Опыт длился 8 недель. Обе группы содержались на одном и том же кормовом рационе, но в отличие от контрольных, опытные кролики каждый день получали в виде водного раствора по 0,06 г хлористого кобальта на I кг массы тела. За время опыта у животных наблюдались следующие прибавки в массе (за
1 неделю):

 

Контрольные 

560 

580 

600 

420 

530 

490 

580 

470 

Опытные 

692 

700 

621 

640 

561 

680 

630 

 

Можно ли считать, что добавки хлористого кобальта действительно дают прибавку массы тела? Принять α = 0,10.

 

19. Двум группам испытуемых предлагалось провести опознание трех очертании цифры 5. Результаты эксперимента (время опознания в секундах) следующие:

 

1-я группа 

25

28 

27 

29 

26 

24 

28 

23 

30 

25 

26 

25 

2-я группа 

18 

19 

31 

32 

17 

15 

41 

35 

38 

13 

14 

 

 

Можно ли считать, что результаты для первой и второй групп различны? Принять α= 0,05.

 

20. Для контроля настройки двух станков-автоматов, производящих детали по одному чертежу, определили отклонения от номинальных размеров у нескольких деталей, изготовленных на обоих станках. В результате получили следующие данные (в мкм):

 

Станок А 

44 

-14 

32 

8 

-50 

20 

-35 

15 

10 

-8 

-20 

5 

Станок В 

52 

-49 

61 

-35 

-48 

18 

-45 

35 

23 

21 

-59 

-19 

 

Проверить гипотезу о том, что отклонения от номинальных размеров на обоих станках в среднем не отклоняется на уровне значимости α=0,10.

21. Удобрения для комнатных растений фасуются в пакеты весом по 0,5 кг. Из партии пакетов, расфасованных в течение суток, случайным образом отобрали 30 пакетов. Они были распределены по трем различным условиям хранения. После хранения в течение одной недели определялось содержание влаги в продукте, хранящемся в каждом пакете. Данные о содержании влаги приводятся ниже.

Условия хранения

Содержание влаги, % 

1 

10,1 7,3 5,6 6,2 8,4 8,1 8,0 7,6 5,3 7,2 

2 

11,7 12,2 11,8 7,8 8,9 9,9 12,4 11,0 10,3 13,8 10,5 9,8 9,1

3 

10,2 12,0 8,8 8,7 10,5 11,0 9,1 

 

На уровне значимости а = 0,05 проверить гипотезу о том, что условия хранения продукта не оказывают влияния на содержание влаги.

Предполагается, что выборки получены из независимых нормально распределенных совокупностей с одной и той же дисперсией.

22. Проверьте гипотезу о равенстве средних по следующим трем выборкам:

 

1

2 

3

6

5

12

9

10

14

11

5

6

12

4

7


 

α = 0,05.

 

23. Проверьте гипотезу о равенстве средних по данным о товарообороте трех магазинов в течение шести месяцев (в млн руб.).

 

1

2

3

4

2

3

4

5

3

6

5

4

7

6

8

8

9

10

7

8

6

 

α = 0,10.

 

24. На химическом заводе разработаны два варианта технологического процесса. Чтобы оценить, как изменится дневная производительность при переходе на работу по новым вариантам технологического процесса, завод в течение 10 дней работает по каждому из вариантов.

Дневная производительность завода приводится в таблице:

 

День работы 

Существующая схема 

Вариант 1 

Вариант 2 

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 

46

48

73

52

72

44

66

46

60

48 

74

82

64

72

84

68

76

88

70

60 

52

63

64

48

70

78

68

70

54

75

Можно ли считать, что производительность завода изменилась при переходе на новые варианты технологического процесса? Принять α = 0,05.

 

25. В
трех магазинах, продающих товары одного вида, данные товарооборота за 8 месяцев работы (в тыс. руб.) составили следующую сводку

 

Магазин 

     

Месяц

     


 

1 

2 

3 

4 

5 

6 

7 

8 

1 

19 

23 

26 

18 

20 

20 

18 

35 

2 

20 

20 

32 

27 

40 

24 

22 

18 

3

16 

15 

18 

26 

19 

17 

19 

18

 

Требуется проверить гипотезу Н0
о равенстве среднего товарооборота в магазинах. Если гипотеза принимается, то найти несмещенные оценки среднего и дисперсии. Предполагается, что выборки получены из независимых нормально распределенных совокупностей с одной и той же дисперсией. Проверьте, выполняются ли эти предположения.

26. Файл А2 содержит данные об урожайности 5 сортов картофеля (ц/га), полученных на 6 одинаковых участках, каждый из которых обрабатывался одним из шести видов удобрений. Выяснить различна ли в среднем урожайность разных сортов картофеля независимо от применяемого удобрения и различна ли эффективность используемых видов удобрений независимо от сорта картофеля.

6    9    6    2    6

4    7    8    3    5

9    3    10    7    4

8    4    14    4    10

15    11    13    9    14

12    14    15    11    9

27. Файл A2G содержит измерения выдыхаемого азота в литрах для четырёх разных диет. Столбцы с 1 по 4 первая возрастная группа пациентов. Столбцы 5 -8 вторая возрастная группа. В эксперименте участвовало по три пациента в каждой из 8 групп «возраст – диета». Значимо ли влияние возраста и типа диеты на результаты измерений.

4.097    4.368    4.169    4.928    2.87    3.579    4.403    4.905

4.859    5.668    5.709    5.608    4.648    5.393    4.496    5.208

3.54    3.752    4.416    4.94    3.848    4.374    4.688    4.806

 

27. Найдите регрессионные модели Y=f(X), для данных приведенных ниже:

X – независимая переменная;

Y1 – Y0 – зависимые переменные.

 

Номер наблюдения 

X1

Y1

Y2

Y3

Y4

Y5

Y6

1 

1.2 

66.6 

63.0 

14.4 

99.2 

1.8 

10.0

2 

2.7 

62.8 

74.1 

21.5 

89.9 

6.4 

6.3 

3 

4.3 

63.8 

71.0 

24.7 

85.5 

7.8 

1.3 

4 

4.4 

58.5 

77.6 

27.0 

87.4 

6.0 

2.2 

5 

4.5 

64.3 

81.7 

28.4 

84.2 

7.1 

1.2 

6 

4.6 

60.6 

79.6 

30.5 

87.2 

8.7 

2.2 

7 

4.8 

58.5 

64.6 

20.3 

87.8 

7.7 

0.6 

8 

5.9 

51.5 

97.4 

25.7 

86.5 

7.5 

0.2 

9 

6.0 

58.4

89.0 

29.1 

80.4 

8.8 

1.2 

10 

6.1 

52.1 

77.1 

30.4 

82.2 

9.7 

0.1 

11 

7.3 

52.5 

96.5 

30.7 

80.2 

8.2 

— 0.1 

12 

7.7 

44.2 

92.0 

29.1 

85.3 

10.1 

0.1 

13 

7.8 

51.7 

82.8 

31.9 

77.4 

9.7 

-0.2 

14 

8.0 

52.2 

79.8 

31.4 

80.1 

8.2 

0.0 

15 

9.5 

42.0 

114.7 

35.2 

77.8 

11.6 

0.1 

16 

9.7 

40.4 

102.7 

35.0 

78.0 

9.9 

0.5 

17 

11.8 

38.0 

117.2 

38.3 

76.6 

10.4 

0.1 

18 

12.6 

29.5 

128.2 

39.9 

79.5 

12.7 

0.1 

19 

12.8 

29.3 

141.0 

37.5 

82.4 

12.4 

0.2 

20 

13.0 

27.9 

139.5 

35.5 

77.4 

11.2 

— 0.9 

21 

13.1 

31.6 

147.9 

39.4 

76.2 

12.2 

— 0.1 

22 

13.3 

32.4 

143.9 

40.0 

77.4

12.3 

— 0.6 

23 

13.7 

19.1 

169.5 

39.9 

76.0 

13.1 

— 1.0 

24 

14.0 

28.7 

152.8 

38.2 

76.6 

12.6 

— 0.3 

25 

14.4 

24.0 

162.3 

40.3 

68.8 

12.6 

0.5 

26 

14.8 

20.6 

161.9 

39.1 

76.2 

13.6 

0.4 

27 

15.3 

13.9 

167.5 

38.8 

76.5 

14.2 

— 0.6 

28 

16.1 

12.5 

188.6 

40.1 

75.4 

12.1 

1.3 

29

17.0 

5.6 

212.9 

37.9 

73.8 

12.4 

0.5 

30 

17.4 

1.4 

222.3 

43.7 

77.1 

12.7 

0.1 

 

28. Руководство авиакомпании по результатам анализа деятельности 15 своих представительств получило следующие данные за март месяц

 

Y 




79,3 

2,5 

10,0 

3,0 

200,1 

5,5 

8,0 

6,0 

163,2 

6,0 

12,0 

9,0 

200,1 

7,9 

7,0 

16,0 

146,0 

5,2 

8,0 

15,0 

177,7 

7,6 

12,0 

9,0 

30,9 

2,0 

12,0 

8,0 

291,9 

9,0 

5,0 

10,0 

160,0 

4,0 

8,0 

4,0 

339,4 

9,6 

5,0 

16,0 

159,6 

5,5 

11,0 

7,0 

88,3 

3,0 

12,0 

8,0 

237,5 

6,0 

6,0 

10,0 

107,2 

5,0 

10,0 

4,0 

155,0 

3,5 

10,0 

4,0 

 

Где Y (зависимая переменная) – общий доход от проданных билетов, млн. руб.; -средства на развитие компаний в регионе, млн. руб.; — число конкурирующих компаний; — процент пассажиров , летавших бесплатно.

Найти уравнение множественной регрессии. Проверить значимость и адекватность регрессионной модели. Существенно ли влияние на доход число пассажиров, летавших бесплатно? Какой доход ( в среднем) может ожидать компания, вложившая в развитие 2,5 млн. руб., если число конкурирующих компаний в регионе равно десяти, а число пассажиров, летавших бесплатно по разным причинам, составляет 3%. Принять уровень значимости =0,05.

29.Мы пытаемся предсказать годовой спрос на продукцию, используя следующие факторы :

— цена за одну единицу продукции , руб. ;

— доход потребителя , руб. ;

— замена (цена на заменитель этого товара), руб.

Данные были собраны за 14 лет.

 

Год

Спрос 

Цена 

Доход 

Замена 

1 

40 

9 

400 

10 

2 

45 

8 

500 

14 

3 

55 

8 

700 

13 

4 

60 

7 

800 

14 

5 

70 

6 

900 

15 

6 

65 

6 

1000 

16 

7 

65  

8 

1100 

17 

8 

75 

5 

1200 

22 

9 

75 

5 

1300 

19 

10 

80 

5 

1400 

20 

11 

100 

3 

1500 

23

12 

90 

4 

1600 

18 

13 

95 

3 

1700 

24 

14 

85 

4 

1800 

21 

 

1. Можно ли точно определить знак («+» или «-») регрессионных коэффициентов для факторов. Дайте краткое объяснение. (Заметьте это не статистический вопрос. Вы должны просто подумать о смысле регрессионного коэффициента).

2. Найдите уравнение множественной регрессии.

3. Найдите коэффициент детерминации для данного примера и объясните смысл.

4. Найдите оценку дисперсии ошибок наблюдений для данного примера и объясните ее смысл.

5. Используя уравнение, оцените, какой спрос можно ожидать, если цена – 6 руб., доход – 1200 руб. и цена на заменитель – 17 руб.

 

30. Леня Голубков собирается продать дом. Чтобы решить, какую цену запросить, он собрал данные о 12 недавних продажах. Он принимал во внимание цену, площадь дома, количество этажей, количество ванных т и возраст дома.

 

Цена, тыс. долл. 

Площадь, сотни кв. футов

Этажность 

Количество ванных 

Возраст дома, года 

49,65 

8,9 

1 

1,0 

2 

67,95 

9,5 

1 

1.0 

6 

81,15 

12,6 

2 

1,5 

11 

81,60 

12,9 

2 

1,5 

8 

91.50 

19,0 

2 

1,0 

22

95,25 

17,6 

1 

1,0 

17 

100,35 

20,0 

2 

1,5 

12 

104,25 

20,6 

2 

1,5 

11 

112,65 

20,5 

1 

2,0 

9 

149,70 

25,1 

2 

2,0 

8 

160,65 

22,7 

2 

2,0 

18 

232,50 

40,8 

3 

4,0 

12 

 

Примечание. 1,5 ванны означает, что в доме имеется одна ванная и одна комната с душем.

  1. Найдите уравнение множественной регрессии.
  2. Каков коэффициент детерминации для этого уравнения м что он определяет ?
  3. Если дом имеет площадь 1800 кв. футов, один этаж, полторы ванны и возраст 6 лет, по какой цене Леня сможет продать дом ?

 

31.Связь между массой тела (х) и
количеством гемоглобина в крови (у) у павианов-гамадрилов характеризуется следующими данными:

Масса тела, кг 

18 

17,7 

19 

18 

19 

22 

21 

21 

20 

30 

Гемоглобин (по Сали) 

70 

74 

72 

80 

77 

80 

80 

89 

76 

86 

Исследуйте эту связь.

 

32. На предприятии существует 16 научно-производственных отелов, занятых выпуском различной продукции, работ, услуг. Поскольку виды деятельности, количество работающих, рентабельность отделов, существенно различаются между собой, было решено сгруппировать отделы в несколько однородных групп, а затем для каждой группы разработать свою систему премирования.

После тщательного анализа выбрали четыре признака, с помощью которых описывались важные (для указанной цели) параметры каждого отдела:

Х1стоимость активной части основных производственных фондов, тыс. руб.;

Х2среднемесячный объем работ отдела, тыс. руб.;

Х3
— удельный вес работ/услуг отдела по внутрифирменной кооперации, %;

Х4среднемесячная прибыль отдела, тыс. руб.

Исходные данные по отделам приведены ниже.

 

№ отдела 

Значения признаков

Х1

Х2

Х3

Х4

1 

699

190

53

11 

2 

532

211

19

42

3 

650 

152 

46

14 

4 

768

216

67

17

5 

67

106

0

32

6 

322

397

26

52

7 

736

180

49

18

8 

501

239

11

60

9 

293

391

16

66

10 

300

396

29

87

11 

73 

160 

0 

22 

12 

862 

199 

51 

22 

13 

112 

136 

0 

29 

14 

289 

388 

31 

74

15 

512 

195 

6 

58 

16 

490 

201 

9 

65 

 

Проведите кластеризацию отделов. Сравните результаты кластеризации. По результатам кластеризации определите число кластеров и их состав. Найдите статистические характеристики каждого кластера.

33. Ниже приведены значения основных факторов сельскохозяйственного производства для 20 районов:

x1 — число тракторов на 100 га;

х2число зерноуборочных комбайнов на 100 га;

х3 — число орудий поверхностной обработки почвы на 100 га;

х4 — количество удобрений, расходуемых на гектар (т/га);

х5количество химических средств защиты растений, расходуемых на гектар (ц/га).

 

Районы 

Факторы

x1

х2

х3

х4

х5

1 

1,59 

0,26 

2,05 

0,32 

0,14 

2

0,34 

0,28 

0,46 

0,59 

0,66 

3 

2,53 

0,31 

2,46 

0,30 

0,31 

4 

4,63 

0,40 

6,44 

0,43 

0,59 

5 

2,16 

0,26 

2,16

0,39 

0,16 

6 

2,16 

0,30 

2,69 

0,32 

0,17 

7 

0,68 

0,29 

0,73 

0,42 

0,23 

8 

0,35 

0,26 

0,42 

0,21 

0,08 

9 

0,52 

0,24 

0,49 

0,20 

0,08 

10 

3,42 

0,31 

3,02 

1,37 

0,73 

11 

1,78 

0,30 

3,19 

0,73 

0,17 

12 

2,40 

0,32 

3,30 

0,25 

0,14 

13 

9,36 

0,40 

11,51 

0,39 

0,38 

14 

1,72 

0,28 

2,26

0,82 

0,17 

15 

0,59 

0,29 

0,60 

0,13 

0,35 

16 

0,28 

0,26 

0,30 

0,09 

0,15 

17 

1,64 

0,29 

1,44 

0,20 

0,08 

18 

0,09 

0,22 

0,05 

0,43 

0,20 

19 

0,08 

0,25 

0,03 

0,73 

0,20 

20 

1,36 

0,26 

0,17 

0,99 

0,42 

 

  1. проведите классификацию районов .2) проведите кластеризацию (число кластеров задайте равным 3). Сравните составы кластеров и их характеристики.

Комментирование закрыто.

Вверх страницы
Statistical data collected by Statpress SEOlution (blogcraft).
->