Классификация населенных пунктов, расположенных в зоне радиоактивного загрязнения

Для классификации населенных пунктов по степени первоочередности проведения мероприятий радиационного или социального характера были учтены следующие факторы:

- демографический (численность населения, возрастная структура населения i-го населенного пункта);

- хозяйственный (отношение числа жителей к числу коров);

- радиационный (средние значения суммарной годовой эффективной индивидуальной дозы и удельной активности молока
по i-му населенному пункту).

На основе этой информации для каждого населенного пункта были рассчитаны социально-экономические и радиологические показатели, которые затем были отнормированы на максимальное значение. Соответствующие значения в баллах, присваиваемые i-му населенному пункту приведены в таблице 16.1. Максимальное значение – 1 балл.

Таблица 16.1 – Исходная информация по населенным пунктам

Шаг 1. Скопируйте два столбца исходных данных таблицы 16.1 в созданную пустую электронную таблицу Spreadsheet.sta Statistica 6(рисунок 16.1).

В таблице 16.1 левый информационный столбец показывает номер населенного пункта. Первый столбец (Var1) содержит данные о социально-экономической ситуации, второй (Var2) – о радиационно-экологической обстановке.

Рисунок 16.16 – Исходная информация

Шаг 2. Запустите модуль Кластерный анализ.

Шаг 3. В списке методов высветите k-means (k-средних)
(рисунок 16.2) и нажмите кнопку OK в правом верхнем углу панели.

Диалоговое окно метода k-meansпоявится на экране. Выполните установки как показано на рисунке 16.17.

Рисунок 16.17 – Диалоговое окно метода k-means

Шаг 4. После того как все установки сделаны, нажмите кнопку ОК в верхнем правом углу окна k-means Clusteringи запустите вычислительную процедуру.

Шаг 5. После нажатия кнопки ОК в k-means Clusteringокно результатов появится на экране (рисунок 16.18).

Рисунок 16.18 – Окно результатов кластеризации населенных пунктов

Шаг 6. Нажав кнопку Member of each cluster&distances, вы получите 3 таблицы о распределении населенных пунктов по кластерам
(рисунки 16.19 – 16.21).

Рисунок 16.19 – Первый кластер

Рисунок 16.20 – Второй кластер

Рисунок 16.21 – Третий кластер

В строках таблиц указано расстояние от каждого населенного пункта до центра кластера.

Шаг 7. Нажмите на кнопку Cluster means&Euclidean distances. На экране появится таблица, в которой даны евклидовы расстояния между средними кластеров (рисунок 16.22).

Рисунок 16.22 – Расстояния между кластерами

Над диагональю в таблице даны квадраты расстояний между кластерами.

Шаг 8. С помощью кнопки Graph of means(График средних) строятся следующие графики средних значений характеристикнаселенных пунктовдля каждого кластера (рисунок 16.23).

Рисунок 16.23 – График средних для каждого кластера

Полученную таблицу классификации населенных пунктов, предварительно отредактировав (таблица 16.2), переместите ее в модуль Discriminant analysis(Дискриминантный анализ).

Выполните процедуры дискриминантного анализа, описанные в разделе 13, и просмотрите разделение групп на графике
(Шаг 8 раздела 13). На экране появится график (рисунок 16.24).

Таблица 16.2 – Таблица результатов классификации

Рисунок 16.24 – Диаграмма рассеяния канонических значений

Из рисунка 16.24 видно четкое разделение на три класса и совместно с анализом результатов таблицы 2 можно рекомендовать:

1 Населенные пункты, объединенные в первый кластер, имеют крайне низкий демографический потенциал, а значит и социально-экономический фактор, т.е. «умирающие» населенные пункты. В данных населенных пунктах нецелесообразно развивать социально-экономическую структуру.

2 Населенные пункты, находящиеся во втором кластере приоритетны в распределении инвестиций, направленных на их социально-экономическое развитие. При этом наиболее перспективными являются населенные пункты, расположенные в правой части этого кластера. Эти пункты имеют стабильный социально-экономический фактор, характеризуются стабильной радиационной обстановкой и в них нецелесообразно проводить защитные мероприятия.

3 Населенные пункты третьего кластера характеризуются повышенными значениями активности ¹³⁷Cs в молоке и суммарной годовой дозой. Поэтому в этих населенных пунктах необходимо рекомендовать проведение контрмер. При этом мероприятия должны быть первоочередными в населенных пунктах, расположенных в правой и верхней части первого кластера.

Задания для выполнения

1 Создайте пустую электронную таблицу Spreadsheet.sta.

2 Внесите данные для выполнения расчетов, находящиеся в 8 Приложении И (таблица И1).

3 Выполните процедуры кластерного анализа в соответствии с порядком операций, выполненных в настоящем разделе.

4 Дайте объяснение полученным результатам.

Литература

1 Лакин, Г. Ф. Биометрия: учебн. пос. / Г. Ф. Лакин. – М. : «Высшая школа», 1990. – 142 с.

2 Зайцев, Г. Н. Математическая статистика в экспериментальной ботанике: учебн. пос. / Г. Н. Зайцев. – М. : «Наука», 1984. – 424 с.

3 Плохинский, Н. А. Биометрия: 2-е издание учебн. пос. /
Н. А. Плохинский. – М. : «МГУ», 1970. – 368 с.

4 Свалов, Н. Н. Вариационная статистика / Н. Н. Свалов. – М. : «Лесная промышленность», 1977. – 177 с.

5 Рокитский, П. Ф. Биологическая статистика: изд. 3-е испр. учебн. пос. / П. Ф. Рокитский. – Мн. : «Вышейшая школа», 1973. – 320 с.

6 Боровиков, В. П. Популярное введение в программу Statistica /
В. П. Боровиков. – М. : «КомпьютерПресс», 1998. – 69 с.

7 Жученко, Ю. М. Статистическая обработка информации с применением персональных компьютеров: практическое руководство для студентов 5 курса / Ю. М Жученко. – Гомель, УО ГГУ
им. Ф. Скорины, 2007.– 101 с.

8 Мюллер, П. Таблицы по математической статистике: справочник / П. Мюллер [и др.]. – М. : «Финансы и статистика», 1982. – 64 с.

9 Павловский, З. Введение в математическую статистику: перевод с польск. / З. Павловский. – М. : «Статистика», 1967. – 285 с.

10 Карасев, А. И. Теория вероятностей и математическая статистика: учебн. пос. / А. И. Карасев. – М. : «Статистика», 1979. – 279 с.

11 Бейли, Н. Математика в биологии и медицине: перевод с англ. / Н. Бейли. – М. : «Мир», 1970. – 167 с.

12 Урбах, В. Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях: учебн. пос. / В. Ю. Урбах. – М. : «Медицина», 1975. – 321 с.

13 Лапач, С. Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel / С. Н. Лапач [и др.]. – К. : «МОРИОН», 2000. – 196 с.

14 Реброва, О. Ю. Статистический анализ медицинских данных: применение пакета прикладных программ STATISTICA /
О. Ю. Реброва. – М.: «МедиаСфера», 2002. – 84 с.

Приложение А
(обязательное)

Таблица А1 Задания к лабораторным работам 4 и 5

Приложение Б
(обязательное)

Таблица Б1 Задания к лабораторным работам 6 и 7

Приложение В
(обязательное)

Таблица В1 Задания к лабораторной работе 8

Приложение Г
(обязательное)

Таблица Г1 Задания к лабораторным работам 9 и 10

Приложение Д
(обязательное)

Таблица Д1 Задания к лабораторным работам 11 и 12

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: