Politechnika Opolska

Sprawozdanie 4

Przedmiot:

Statystyka Matematyczna

Kierunek studiów:	INFORMATYKA		Rok studiów:		II
Semestr:	III	Rok akademicki:		2008/2009

Temat:

Pomiar wielkości pliku

Sprawozdanie wykonał:

Nazwisko:	Imię:
Mindewicz	Iga

Termin zajęć:
Dzień tygodnia:	Środa	Godzina:	^17:15 - 18:00

Ocena	Data:	Uwagi:

Prowadzący: mgr inż. Marek Szmechta

1. Wykresy:

1. Dla serii 10 pomiarów

b) Dla serii 100 pomiarów.

c)Dla serii 1000 pomiarów.

d) Dla serii 10000 pomiarów.

Klasy mają odpowiedni zakres:

1. 0-10 [KB]
2. 10-100 [KB]
3. 100-1000 [KB]

4. 1000-10000 [KB]

5. 10000-100000 [KB]

6. 100000-10000000 [KB]

7. 1000000-100000000 [KB]

2. Elementy statystyki opisowej:

a) Dla serii 10 pomiarów

średnia arytmetyczna = 177659.2

mediana = 461.

wariancja = 2.947D+11

odchylenie standardowe = 542889.39

dominanta = nie istnieje

b) Dla serii 100 pomiarów

średnia arytmetyczna = 50815.71

mediana = 43.5

wariancja = 5.922D+10

odchylenie standardowe = 243345.42

dominanta = 7

c) Dla serii 1000 pomiarów

średnia arytmetyczna = 46422.42

mediana = 42941.

wariancja = 5.319D+09

odchylenie standardowe = 72932.058

dominanta = 2

d) Dla serii 10000 pomiarów

średnia arytmetyczna = 5399.2251

mediana = 77.

wariancja = 4.539D+08

odchylenie standardowe = 21305.594

dominanta = 17

3. Skrypty użyte do stworzenia wykresów oraz obliczenia elementów statystyki opisowej (przykłady dla 10 pomiarów, dla pozostałych serii wykonywane analogicznie).

a) Wykres czasowy

dane=dane1

clf;

plot(dane);

xtitle('Wykres Czasowy');

a = get("current_axes");

a.grid = [1 1 -1];

title = a.title

title.font_size = 4;

xlabel = a.x_label;

xlabel.text = 'Numer pomiaru';

ylabel = a.y_label;

ylabel.text = 'Wielkość pliku [KB]';

b) Histogram

dane=dane1(:,2)

granice=[10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000];

n=10;

for i=1:7,

L(i)=0;

for j=1:n,

if (dane(j)>=granice(i) & dane(j)<granice(i+1)) ,L(i)=L(i)+1;end,

end,

end;

clf;

bar(L);

xtitle(' Histogram');

a = get("current_axes");

a.grid = [1 1 -1];

title = a.title

title.font_size = 4;

xlabel = a.x_label;

xlabel.text = 'Klasa';

ylabel = a.y_label;

ylabel.text = 'Liczebność';

c) Łamana częstości

dane=dane1(:,2)

granice=[1,10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000];

n=10;

for i=1:7,

L(i)=0;

for j=1:n,

if (dane(j)>=granice(i) & dane(j)<granice(i+1)) L(i)=L(i)+1;end,

end,

end;

clf;

C=L*(1/n);

plot(C);

xtitle('Łamana częstości');

a = get("current_axes");

a.grid = [1 1 -1];

title = a.title

title.font_size = 4;

xlabel = a.x_label;

xlabel.text = 'Klasa';

ylabel = a.y_label;

ylabel.text = 'Częstość';

e) Dystrybuanta

dane=dane1(:,2)

granice=[1,100,1000,10000,100000,1000000,10000000];

n=10;

for i=1:7,

L(i)=0;

for j=1:n,

if (dane(j)>=granice(i) & dane(j)<granice(i+1)) L(i)=L(i)+1;end,

end,

end;

clf;

C=L*(1/n);

D(1)=0;

for i=2:7,

D(i)=D(i-1)+C(i-1);

end;

plot(D);

xtitle('Wykres dystrybuanty');

a = get("current_axes");

a.grid = [1 1 -1];

title = a.title

title.font_size = 4;

xlabel = a.x_label;

xlabel.text = 'Klasa';

ylabel = a.y_label;

ylabel.text = 'Prawdopodobieństwo';

f) Średnia arytmetyczna, mediana, wariancja, odchylnie standardowe,dominanta

dane = dane1

srednia=mean(dane(:,2))

mediana=median(dane(:,2))

wariancja=variance(dane(:,2))

odchylenie=stdev(dane(:,2))

dominanta=mode(dane(:,2))

4. Wnioski:

Po przeprowadzeniu analizy danych widoczne są dość duże różnice w otrzymanych wynikach dla

różnej ilości pomiarów.

Rozkład we wszystkich przypadkach był asymetryczny. Dla serii 10 i 1000 pomiarów asymetria była

lewo stronna a dla serii 100 i 10000 pomiarów była prawostronna.

Duże wartości odchylenia standardowego i wariancji wynikają z rozbieżności danych.

---