Главная » 2019 » Март » 10 » Statistica 6. Статистический анализ данных
19:32
Statistica 6. Статистический анализ данных
Statistica 6. Статистический анализ данных — В книге освещены основные разделы шестой версии программы STATISTICA. На примерах, большинство которых — из встроенной в программу библиотеки Examples, дано подробное описание технологии работы с модулями программы. Уделено внимание постановочной части статистических методов и интерпретации результатов анализа. Рассмотрены процедуры управления данными, графические возможности программы, разведочный анализ данных, одномерные и многомерные статистические методы, углубленные методы анализа, временные ряды и прогнозирование, формирование отчетов, составление макросов. Книга написана на основе курсов, читаемых в Кубанском государственном университете. Простая и доступная для широкого круга читателей форма изложения делает возможным самостоятельное изучение программы STATISTICA. Адресована студентам, изучающим экономические и математические дисциплины, а также аспирантам, преподавателям вузов, научным работникам различных направлений, специалистам в области аналитики и логистики, т.е. будет полезна всем, занимающимся обработкой статистических данных и использующих современные компьютерные технологии.
Название: Statistica 6. Статистический анализ данных Автор: Халафян А. А. Издательство: Бином-Пресс Год: 2007 Страниц: 512 Формат: DJVU Размер: 57,9 МБ ISBN: 978-5-9518-0215-6 Качество: отличное Язык: русский
Содержание:
Предисловие Введение Глава 1. Работа с данными 1.1. Инструменты для работы с данными 1.2. Структура электронной таблицы 1.3. Основные операции над переменными и наблюдениями 1.4. Основные операции с таблицами данных 1.5. Обмен данными с другими приложениями Глава 2. Формирование отчета и рабочей книги 2.1. Назначение отчета и рабочей книги 2.2. Настройка программы для формирования отчета и рабочей книги 2.3. Редактирование отчета Глава 3. Графический анализ 3.1. Двухмерная графика 3.2. Средство «закрашивание» 3.3. Трехмерная графика Глава 4. Основные статистики 4.1. Описательные статистики 4.2. Корреляционная матрица 4.3. Критерий Стьюдента сравнения средних 4.4. Группировка и однофакторная ANOVA Глава 5. Частотный анализ 5.1. Таблицы частот 5.2. Таблицы кросстабуляции и таблицы флагов и заголовков 5.3. Многомерные отклики Глава 6. Непараметрическая статистика 6.1. Корреляционный анализ 6.2. Непараметрические критерии сравнения средних Глава 7. Основные законы распределения 7.1. Вероятностный калькулятор 7.2. Подбор закона распределения 7.3. Генерация случайных чисел Глава 8. Дисперсионный анализ 8.1. Описание процедуры Factorial ANOVA 8.2. Описание процедуры Repeat measures ANOVA Глава 9. Линейное многомерное моделирование взаимосвязей 9.1. Линейная регрессионная модель 9.2. Описание модуля Multiple Regression Глава 10. Нелинейное многомерное моделирование взаимосвязей 10.1. Линеаризующие преобразования 10.2. Описание модуля Fixed Nonlinear Regression 10.3. Модели бинарных откликов. Описание модуля Nonlinear Estimation 10.4. Экспоненциальная регрессия. Описание процедуры Exponentialgrowth regression 10.5. Кусочно-линейная регрессия. Описание процедуры Piecewise linear regression 10.6. Определенная пользователем регрессия Глава 11. Анализ взаимосвязей между списками переменных 11.1. Канонический анализ 11.2. Описание модуля Canonical Analysis Глава 12. Классификационный анализ с обучением 12.1. Дискриминантный анализ 12.2. Описание модуля Discriminant Analysis 12.3. Общие модели дискриминантного анализа Глава 13. Классификационный анализ без обучения 13.1. Кластерный анализ 13.2. Описание модуля Cluster Analysis 13.3. Деревья классификации и их свойства 13.4. Вычислительные методы. Модуль Classification Trees 13.5. Примеры анализа модулем Classification Trees Глава 14. Методы редукции данных 141. Факторный анализ 14.2. Описание модуля Factor Analysis 14.3. Метод анализ главных компонент и классификация 14.4. Описание модуля Principal Components & Classification Analysis Глава 15. Методы анализа и упрощения геометрической структуры данных 15.1. Многомерное шкалирование 15.2. Вычислительные методы Многомерного шкалирования 15.3. Описание модуля Multidimensional Scaling 15.4. Анализ соответствий 15.5. Описание модуля Correspondence Analysis Глава 16, Причинное моделирование 16.1. Моделирование структурными уравнениями 16.2. Стартовое окно модуля SEPATH 16.3. Построение диаграммы путей 16.4. Мастер путей - Path Wizards 16.5. Запуск процедуры оценивания. Анализ результатов Глава 17. Методы анализа выживаемости 17.1. Основные понятия 17.2. Описание модуля Survival Analysis. Таблицы выживаемости 17.3. Метод множительных оценок Каплана-Мейера 17.4. Сравнение выживаемости в двух группах 17.5. Сравнение выживаемости в более чем двух группах 17.6. Регрессионные модели 17.7. Модель пропорциональных интенсивностей Кокса с зависящими от времени ковариатами Глава 18. Анализ временных рядов и прогнозирование 18.1. Модель проинтегрированного скользящего среднего 18.2. Модель интервенции для АРПСС 18.3. Экспоненциальное сглаживание и прогнозирование 18.4. Сезонная декомпозиция 18.5. XII-месячная сезонная корректировка 18.6. Спектральный (Фурье) анализ. 18.7. Анализ распределенных лагов Глава 19. Создание макросов Заключение Библиографические ссылки
Скачать Statistica 6. Статистический анализ данных
