Розвідувальний аналіз даних

Розвідувальний аналіз займається попереднім експрес-аналізом даних шляхом їх перетворення та/або представлення у зручному вигляді: графічному, табличному, схем, діаграм і т.д.

Спостереження за однією змінною

Пробіт-графік

Будується таким чином: Нехай ${\displaystyle {\mathfrak {F}}}$ - клас розподілів типу зсув-масштабу, з базовою функцією ${\displaystyle F_{0}(\cdot )}$ . Спочатку по вибірці ${\displaystyle \xi :x_{1},\cdot ,x_{n}}$ ,будується емпірична функція розподілу ${\displaystyle F(x)}$ , а сама пробіт-функція:

${\displaystyle y=F_{0}^{-1}(F(x))}$

а) Якщо пробіт-функція майже пряма, то гіпотеза про те, що функція спостерігається на даній величині типу зсув масштабу справедлива.

${\displaystyle H_{0}:F_{\xi }(\cdot )\in {\mathfrak {F}}}$ ( В протилежному випадку гіпотеза несправедлива)

б) Якщо є кількість точок, що лежать осторонь усіх інших точок графіка, то спостерігаємо аномальне явище у вибірці.

${\displaystyle y=F_{0}^{-1}(F(x))\approx F_{0}^{-1}(F_{\xi }(x))={\frac {x}{b}}-{\frac {a}{b}}}$

Ймовірнісний графік

Ідея та ж сама, тільки зі спотвореною віссю y. Маємо множину ${\displaystyle \{x\in \mathbb {R} ,y\in [0,1]\}}$ , яку розтягують за правилом

${\displaystyle (x,y)\to (x,F_{0}^{-1}(y))}$

Папір (декартова площина), де спотворюється масштаб, називають імовірнісним папером. Якщо за розподіл взяти нормальний розподіл, то такий папір називається нормальним імовірнісним папером.

Будуємо графік функції ${\displaystyle y=F_{\xi }(x)}$ для спостереження величини ${\displaystyle \xi }$.

Спотворений масштаб - смуга на ${\displaystyle y}$ , від 0 до 1. Розтягується на всю площину.

Отримуємо набір ймовірностей. Набір для класу розподілів

Звисні гістобари

Звисні гістобари - це один з графіків розвідувального аналізу, для перевірки гіпотези відповідності вибірки нормальному розподілу.

Нормальним розподілом найбільш узгодженим з даною вибіркою називається нормальний розподіл параметри (медіана та дисперсія) якого побудовані на базі вибірки.

Щоб побудувати графік висячих гістобар спочатку малюють нормальний розподіл найбільш узгоджений з даною вибіркою, потім проводять процедуру групування. Посередині кожного інтервалу за графік розподілу підвішують прямокутник, довжина якого пропорційна відносній частоті потрапляння значень в інтервал.

Якщо основи цих гістобар несуттєво відхиляється від осі OX, то гіпотеза про нормальність вибірки приймається. Інакше відхиляється.

Підвішена коренеграма

Для вибірки проводять групування, і для кожного інтервалу обчислюють величину

${\displaystyle {\sqrt {\nu _{e}^{(i)}}}-{\sqrt {\nu _{\tau }^{(i)}}}}$,

де ${\displaystyle \nu _{e}^{(i)}}$ - емпірична частота попадань в інтервал, а ${\displaystyle \nu _{\tau }^{(i)}}$ - теоретична частота обчислена згідно з узгодженим з вибіркою розподілом.

Нормальним розподілом найбільш узгодженим з даною вибіркою називається нормальний розподіл параметри (медіана та дисперсія) якого побудовані на базі вибірки.

Зображення «скринька з вусами»

Докладніше:

Зображення «стебло-листок»

Докладніше: Діаграма «стовбур — листя»

Випадок спостереження за двома змінними

Діаграма розсіювання

Докладніше: Точкова діаграма

Всю площину розбивають на пікселі. І в залежності від того скільки значень потрапило всередину даного пікселя, кольору пікселя присвоюють яскравість чи насиченість.

Таблиця спряженості

Будується для двох випадкових змінних що приймають скінченне число значень. В першому рядку записують можливі значення першої змінної, в першому стовпцю - другої. І на перетині i-того рядка, та j-того стовпця записують скільки разів перша змінна прийняла і-те значення, одночасно з тим, як друга змінна прийняла j-те.

Посилання