"Многомерные статистические методы обработки данных в почвоведении и экологии"
=======================================================
Повторение теоретической контрольной
Варианты задач на экзамен для Козлова Ивана, Клочко Аглаи, Гаева Климента, Подлягина Сергея, Домрачева Тимофея, Вевиорского Владимира и Кузнецовой Александры
Консультация – 8 января 2025 в 10 ч (zoom)
Экзамен – 9 января 2025 в 5Д в 10 ч.
Те, у кого "автомат" приходят к 10-30 с зачетками, где написано "Многомерные статистические методы" дата 09.01.2026, преподаватель - Мешалкина
Результаты контрольной:
Время, когда была прислана работа не учитывалось
Победители:
Теоретическая контрольная:
49 баллов из 50
Тихоневич Анна
48 баллов из 50
Алексеева Полина
Подлеснов Владимир
Помогаева Екатерина
Тазиева Амалия
Практическая часть контрольной:
120 баллов из 120
Давлетзянов Ибрагим
Ловать Георгий
ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ:
Не сданы задачи -нет допуска к экзаменам.
Стрижакова Мария
Шумилин Петр
Не писал контрольную, но сдал все задачи - оценка 3:
Лаптин Антон
По итогам контрольной и занятий:
оценка 5 (за контрольные 5-5)
Алексеева Полина
Буланова Анастасия
Давлетзянов Ибрагим
Казымов Глеб
Ловать Георгий
Подлеснов Владимир
Рябова Надежда
Тазиева Амалия
Тюлина Алёна
Хилинская Полина
оценка 5 (за контрольные 4-5)
Прозоров Александр
Соколова Елена
Филатов Иван
оценка 5 (за контрольные 5-4)
Бережная Анна
Щербинина Дарья
оценка 3 (за контрольные 3-3)
Для поднятия оценок можно переписать на экзамене обе контрольные, об этом нужно сказать на консультации
Подлягин Сергей
оценка 3 (за контрольные 3-2)
Для поднятия оценок можно переписать на экзамене обе контрольные, об этом нужно сказать на консультации
Домрачев Тимофей
Вевиорский Владимир
Кузнецова Александра
Условные оценки:
Для получение оценки нужно что-то выполнить на экзамене, например, задачи, аналогичные задачам из практической контрольной
оценка 5 (задачу 1 - выбор метода)
Тихоневич Анна
Бурмистрова Марина
оценка 5 (задачу 3 - дисперсионный анализ)
Васкевич Елизавета
Савельева Вера
Помогаева Екатерина
оценка 4 (задачу 3 - дисперсионный анализ)
Для получения оценки 5 нужно ответить на дополнительные вопросы.
Польченко Ксения
Селезнева Алёна
оценка 4 (задачу 3 - дисперсионный анализ)
Для получения оценки 5 нужно пересдать регрессионный и ответить на дополнительные вопросы.
Гаев Климент
оценка 4 (задачу 3 - дисперсионный анализ, задачу 4 - регрессионный )
Ильичев Константин
Кулик Вероника
оценка 3, или 4, или 5 по результатам (задачу 1 - выбор метода, задачу 3 - дисперсионный анализ, 4- регрессионный анализ)
Клочко Аглая
Козлов Иван
оценка 3, или 4, или 5 по результатам (задачу 1 - выбор метода, задачу 3 - дисперсионный анализ)
Гончарова Екатерина
Зазулина Екатерина
Вопросы, с которыми были проблемы в контрольной: 1) Является ли R-studio, программой, в которой производится анализ данных? 2) Корреляционные связи возникают, когда скольким X-ов соответствует сколько Y? 3) По каким признаку производится отношение дисперсий (каких) в дисперсионном анализе (всегда ли большая делится на меньшую)? Все остальные вопросы редко, кто ошибся
Порядок сдачи задач:
Задачи 1-6,
Задача 8 - Иерахический ДА,
Задача 7 - ДА со взаимодействием
Задача 9 - Регрессионный анализ
Задача 11- Кластерный анализ
Задача 10 - Метод главных компонент
Задача 12 - Почвенные профили
Задача 13 - Дискриминантный анализ
Задача 14 - Случайный лес
Если студент по какой-либо причине пропускает занятие, то, чтобы не потерять баллы, нужно прислать решение для своего варианта по почте jlmesh@list.ru (в теме письма нужно указать слово MultiStat)
Баллы переводятся в оценки по системе: 100%-85% - оценка 5; 84% - 75% - оценка 4, 74 - 64 - оценка 3. Но возможны некоторые сдвиги по разным соображениям.
Предварительные оценки на экзамене: 1) оценка за работу в семестре (были просуммированы баллы за практикумы и за лекции отдельно, затем и переведены в оценки); 2) оценка за теоретическую контрольную; 3) оценка за практическую контрольную; 4) взят максимум из двух оценок: а) простого среднего для ( 1).2) и 3)) и работа в семестре 0,5* +контрольные *0,5.
Результаты экзамена 1 курса 2025/2026 года:
получили 5 - 25 студентов (69%); 4 - 4 студентов (11%); 3 - 5 студентов (14%); н/доп. - 2 студента (6%)
Результаты экзамена 1 курса 2024/2025 года:
получили 5 - 13 студентов (33%); 4 - 17 студентов (43%); 3 - 7 студентов (18%); н/доп. - 1 студент (2%); н/я - 2 студентов (4%)
Скачать некоторые книги по курсу можно по ссылке https://disk.yandex.ru/d/wmgdc3X7fT8neA
Сайт, где можно скачать учебники: https://libgen.is
==================================================================
Распространенные проблемы :
У многих неправильно представлены значения p. Всегда показывают 3 знака после запятой и не показывают знаки > и < .
Если при считывании файла csv с диска появляются лишние переменные x, состоящие из NA, то нужно их просто удалить, например, так
dat101= dat101[1,1:4]
Для фактора удобрения пользуйтесь формулой adat$fert=factor(adat$fert , levels = c( "control", "NPK30", "NPK60", "NPK90", "NPK120"))
Подсказки:
Нажатие одновременное Ctrl+Shift+C вставляет в скрипт #
Для работы Вам понадобиться установить некоторые программы.
Все программы устанавливайте от имени администратора.
1. R и оболочка к нему Posit (раньше называлось RStudio) – свободное ПО, его можно скачать и установить совершенно бесплатно. Конкретный способ, зависит от установленной у вас ОС: Linux, Mac OS X или Windows.
Скачать R https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Установить Rtools (программа для сборки пакетов) https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/
Скачать Posit (ранее RStudio) http://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
Под Windows 7 нужно установить версию Rstudio ver.2023.03.2 Build 454
2. Программу по статистической обработке (нужна, начиная со 2-го занятия)
Версия с установкой 1 (Скачать в папку Download, никуда не переносить, там распаковать, прочитать инструкцию readme.txt в папке Crack. Запустить установку. Полностью заполните 1-ое окно лицензии, во втором окне достаточно просто указать e-mail. Не забудьте в нужный момент отключить интернет.
Если на Вашем компьютере будут найдены или предыдущая версия, или остатки неудачных установок, то выберите из предложенных вариантов сначала вариант REMOUVE, а затем уже продолжите установку).
https://disk.yandex.ru/d/cnRtlZhTCrlRgQ
другая
https://disk.yandex.ru/d/FaM0tX6IDtFeLQ
еще однв
https://disk.yandex.ru/d/SZl_ve2eyqsoVw
Задача 1. Пилотный анализ в программной среде R
Задача 2. Пилотный анализ в программе Statistica
Задача 3. Проверка на нормальность
Задача 4. Двухфакторный ДА со взаимодействием в Statistica
Задача 5. Сравнение средних и однофакторный ДА
Задача 6-7.
Задача 8. Иерархический дисперсионный анализ.
Контрольное задание 8. Придумать свой вариант пример ИДА
Задача 9. Регрессия
Задача 10.
Задача 11. Кластерный анализ
Задача 12.
Задача 13 . Дискриминантный анализ
Задача 14.
Книги по курсу, на которые можно сослаться в диссертации :
Мешалкина Ю. Л., Самсонова В. П. Математическая статистика в почвоведении: Практикум. — МАКС Пресс Москва, 2008. — 84 с.
Мешалкина Ю. Л., Самсонова В. П., Васенев И. И. Информационные технологии. Практические занятия: учебное пособие. — ФГБНУ Росинформагротех Москва, 2017. — 142 с.
Если Вы используете R
R Core Team (2023). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Available online at https://www.R-project.org/.
Если Вы используете Satistica
STATISTICA: Data Mining, анализ данных, контроль качества, прогнозирование, обучение, консалтинг. — URL: http://statsoft.ru (дата обращения: 04.05.2023).