Статистический анализ данных на компьютере - Книга является учебным пособием по анализу данных и статистике, рассчитанным на прикладных специалистов, менеджеров и студентов. Излагаются основные сведения, необходимые на практике для анализа данных (в том числе анализа временных рядов), на наглядных примерах рассматриваются основные постановки задач и методы их решения с использованием популярных статистических пакетов STADIA, SPSS и Эвриста. В приложении дается обзор других программных средств для анализа данных. Большое внимание в книге уделено средствам анализа временных рядов и другим методам, часто используемым в прикладных задачах.
Название: Статистический анализ данных на компьютере Автор: Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Издательство: Инфра-М Год: 1988 Страниц: 528 Формат: DJVU Размер: 12,3 МБ ISBN: 5-86225-662-8 Качество: Хорошее Язык: Русский
Содержание:
Об этой книге Предисловие редактора Как читать эту книгу Благодарности Глава 1. Основные понятия прикладной статистики 1.1. Случайная изменчивость 1.2. События и их вероятности 1.3. Измерения вероятности 1.4. Случайные величины. Функции распределения 1.5. Числовые характеристики распределения вероятностей 1.6. Независимые и зависимые случайные величины 1.7. Случайный выбор 1.8. Выборки и их описание 1.8.1. Что такое выборка 1.8.2. Выборочные характеристики 1.8.3. Ранги и ранжирование 1.8.4. Методы описательной статистики 1.8.5. Наглядные методы описательной статистики 1.9. Методы описательной статистики в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 1.9.1. Пакет STADIA 1.9.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 2. Важные законы распределения вероятностей 2.1. Биномиальное распределение 2.2. Распределение Пуассона 2.3. Показательное распределение 2.4. Нормальное распределение 2.5. Двумерное нормальное распределение 2.6. Распределения, связанные с нормальным 2.6.1. Распределение хи-квадрат 2.6.2. Распределение Стьюдента 2.6.3. F-распределение 2.7. Законы распределения вероятностей в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 2.7.1. Пакет STADIA 2.7.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 3. Основы проверки статистических гипотез 3.1. Статистические модели 3.2. Проверка статистических гипотез (общие положения) 3.3. Примеры статистических моделей и гипотез 3.4. Проверка статистических гипотез (прикладные задачи) 3.4.1. Схема испытаний Бернулли 3.4.2. Критерий знаков для одной выборки 3.5. Проверка гипотез в двухвыборочных задачах 3.5.1. Критерий Манна-Уитни 3.5.2. Критерий Уилкоксона 3.6. Парные наблюдения 3.6.1. Критерий знаков для анализа парных повторных наблюдений 3.6.2. Анализ повторных парных наблюдений с помощью знаковых рангов (критерий знаковых ранговых сумм Уилкоксона) 3.7. Проверка статистических гипотез в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 3.7.1. Пакет STADIA 3.7.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 4. Начала теории оценивания 4.1. Введение 4.2. Закон больших чисел 4.3. Статистические параметры 4.3.1. Параметры распределения 4.3.2. Параметры модели 4.4. Оценивание параметров распределения по выборке 4.5. Свойства оценок. Доверительное оценивание 4.6. Метод наибольшего правдоподобия 4.7. Оценивание параметров вероятностных распределений в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 4.7.1. Пакет STADIA 4.7.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 5. Анализ одной и двух нормальных выборок 5.1. Об исследовании нормальных выборок 5.2. Глазомерный метод проверки нормальности 5.3. Оценки параметров нормального распределения и их свойства 5.4. Проверка гипотез, связанных с параметрами нормального распределения 5.4.1. Одна выборка 5.4.2. Две выборки 5.4.3. Парные данные 5.5. Анализ нормальных выборок в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 5.5.1. Пакет STADIA 5.5.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 6. Однофакторный анализ 6.1. Постановка задачи 6.2. Непараметрические критерии проверки однородности 6.2.1. Критерий Краскела-Уоллиса (произвольные альтернативы) 6.2.2. Критерий Джонкхиера (альтернативы с упорядочением) 6.3. Практический пример 6.4. Оценивание эффектов обработки (непараметрический подход) 6.5. Дисперсионный анализ 6.6. Оценивание эффектов обработки в нормальной модели 6.6.1. Доверительные интервалы 6.6.2. Метод Шеффе множественных сравнений 6.7. Однофакторный анализ в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 6.7.1. Пакет STADIA 6.7.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 7. Двухфакторный анализ 7.1. Связь задач двухфакторного и однофакторного анализа 7.2. Таблица двухфакторного анализа 7.3. Аддитивная модель данных двухфакторного эксперимента при независимом действии факторов 7.4. Непараметрические критерии проверки гипотезы об отсутствии эффектов обработки 7.4.1. Критерий Фридмана (произвольные альтернативы) 7.4.2. Критерий Пейджа (альтернативы с упорядочением) 7.5. Практический пример 7.6. Двухфакторный дисперсионный анализ 7.7. Двухфакторный анализ в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 7.7.1. Пакет STADIA 7.7.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 8. Линейный регрессионный анализ 8.1. Модель линейного регрессионного анализа 8.2. О стратегии, методах и проблемах регрессионного анализа 8.3. Простая линейная регрессия 8.4. О проверке предпосылок в задаче регрессионного анализа 8.5. Непараметрическая линейная регрессия 8.6. Практический пример 8.7. Регрессионный анализ в пакетах STATGRAPHICS и STADIA 8.7.1. Пакет STATGRAPHICS 8.7.2. Пакет STADIA Глава 9. Независимость признаков 9.1. О шкалах измерений 9.2. Инструменты и стратегия исследования связи признаков 9.3. Связь номинальных признаков (таблицы сопряженности) 9.4. Связь признаков, измеренных в шкале порядков 9.5. Связь признаков в количественных шкалах 9.5.1. Коэффициент корреляции 9.5.2. Нормальная корреляция 9.6. Замечания о связи признаков, измеренных в разных шкалах 9.7. Анализ таблиц сопряженности и коэффициенты корреляции в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 9.7.1. Пакет STADIA 9.7.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 10. Критерии согласия 10.1. Введение 10.2. Критерии согласия Колмогорова и омега-квадрат в случае простой гипотезы 10.3. Практический пример (закон Менделя) 10.4. Критерий согласия хи-квадрат К. Пирсона для простой гипотезы 10.5. Критерии согласия для сложной гипотезы 10.6. Критерий согласия хи-квадрат Фишера для сложной гипотезы 10.7. Другие критерии согласия. Критерий согласия для Пуассоновского распределения 10.8. Критерии согласия в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 10.8.1. Пакет STADIA 10.8.2. Пакет STATGRAPHICS Глава 11. Временные ряды: теоретические основы 11.1. Введение 11.2. Анализ временных рядов и его разделы 11.3. Цели, этапы и методы анализа временных рядов 11.4. Детерминированная и случайная составляющие временного ряда 11.5. Тренд, сезонная и циклическая компоненты 11.6. Модели тренда 11.7. Модели случайной компоненты 11.8. Числовые характеристики временных рядов 11.9. Процессы, стационарные в широком смысле 11.10. Оценки числовых характеристик временных рядов Глава 12. Временные ряды: практический анализ 12.1. Порядок анализа временных рядов 12.2. Графические методы анализа временных рядов 12.3. Методы сведения к стационарности 12.3.1. Выделение тренда 12.3.2. Выделение сезонных эффектов 12.3.3. Метод скользящих средних 12.3.4. Сезонные разностные операторы 12.3.5. Преобразование шкалы 12.4. Методы исследования структуры стационарного временного ряда 12.4.1. Цели и методы анализа 12.4.2. Интерпретация графика коррелограммы 12.4.3. Интерпретация графика частной автокорреляционной функции Глава 13. Анализ временных рядов на компьютере 13.1. О выборе пакетов для описания в этой книге 13.2. Анализ временных рядов в SPSS 13.2.1. Обзор возможностей 13.2.2. Подбор тренда и прогнозирование 13.2.3. Устранение сезонной компоненты 13.3. Анализ временных рядов в пакете ЭВРИСТА 13.3.1. Общие сведения о пакете 13.3.2. Подбор тренда и прогнозирование 13.2.3. Устранение сезонной компоненты 13.2.4. Подбор модели авторегрессии и построение прогноза Глава 14. Линейные модели временных рядов 14.1. Авторегрессия первого порядка AR (1) 14.2. Авторегрессия второго порядка AR (2) 14.3. Авторегрессия порядка р - AR (p) 14.4. Процессы скользящего среднего MA (q) 14.5. Комбинированные процессы авторегрессии-скользящего среднего ARMA (p, q) 14.6. Линейные модели и операторы сдвига Глава 15. Многомерный анализ и другие статистические методы 15.1. Введение 15.2. Многомерный статистический анализ 15.3. Факторный анализ 15.4. Дискриминантный анализ 15.5. Кластерный анализ 15.6. Многомерное шкалирование 15.7. Методы контроля качества 15.8. Использование статистических пакетов Приложение 1. Средства анализа данных на персональных компьютерах П1.1. Введение П1.2. Виды статистических пакетов П1.3. Возможности табличных процессоров и баз данных П1.4. Требования к статистическим пакетам общего назначения П1.5. Состояние и особенности российского рынка П1.6. Статистические пакеты в среде Windows П1.7. Документация статистических пакетов П1.8. Встроенный справочник и экспертная поддержка П1.9. Делая выбор Приложение 2. Возможности пакетов STADIA и STATGRAPHICS П2.1. Введение П2.2. О пакетах STADIA и STATGRAPHICS П2.3. Статистические методы П2.4. Архитектура пакетов П2.5. Интерфейсы пользователя П2.6. Работа с данными П2.7. Графические возможности П2.8. Подготовка отчетов П2.9. Документация П2.10. Справочник и экспертная поддержка П2.11. Технические характеристики П2.12. Ошибки Приложение 3. Где приобрести статистические пакеты П3.1. Универсальные статистические пакеты П3.2. Специализированные пакеты ПЗ. З. Цены и телефоны фирм П3.4. Консультации и обучение Литература
