М.: Социальные отношения, Перспектива. 2002. — 188 с., CD. — ISBN
5-94907-001-1.
В данном учебном пособии описана русская версия программы STATISTICA.
Помимо общих принципов работы в системе и оценивания статистических характеристик показателей в пособии подробно рассмотрены этапы проведения корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализов, многомерных классификаций. Описание сопровождается пошаговыми инструкциями и наглядными примерами, что делает изложенный материал доступным и для недостаточно подготовленных пользователей.
Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся, статистическими компьютерными исследованиями. Содержание.
Введение.
Общие принципы работы в системе STATISTICA.
Загрузка системы и выбор модулей.
Рабочее окно системы STATISTICA.
Формирование нового файла.
Работа с формулами и функциями.
Обмен данными с другими программами и приложениями.
Предварительный анализ данных в модуле Основные статистики и таблицы.
Вычисление описательных статистик.
Формирование таблиц частот.
Критерии нормальности.
Проверка гипотез о равенстве средних для нормальных распределений (t-критерий).
Однофакторный дисперсионный анализ.
Вероятностный калькулятор.
Быстрые основные статистики.
Задания для самостоятельной работы по теме «Предварительный анализ данных в модуле Основные статистики и таблицы».
Корреляционный анализ в системе STATISTICA.
Основные понятия и задачи проведения корреляционного анализа.
Вычисление матрицы парных коэффициентов корреляции.
Графическое изображение корреляционных зависимостей.
Расчет частных и множественных коэффициентов корреляции.
Задания для самостоятельной работы по теме «Корреляционный анализ».
Регрессионный анализ в системе STATISTICA.
Основные понятия и этапы проведения регрессионного анализа.
Множественная линейная регрессия.
Анализ остатков.
Нелинейные регрессионные модели.
Задания для самостоятельной работы по теме «Регрессионный анализ».
Кластерный анализ в системе STATISTICA.
Основные понятия и алгоритмы кластерного анализа.
Нормирование (стандартизация) исходных данных.
Иерархические агломеративные методы кластеризации данных.
Кластеризация методом К-средних.
Двувходовое объединение.
Задания для самостоятельной работы по теме «Кластерный анализ».
Дискриминантный анализ в системе STATISTICA.
Постановка задачи и алгоритмы дисперсионного анализа.
Стартовая панель модуля Дискриминантный анализ. Задание входных параметров.
Анализ результатов Стандартного метода классификации.
Определение классовой принадлежности новых наблюдений.
Пошаговые методы дискриминантного анализа.
Задания для самостоятельной работы по теме «Дискриминантный анализ».
Словарь избранных терминов STATISTICA.
В данном учебном пособии описана русская версия программы STATISTICA.
Помимо общих принципов работы в системе и оценивания статистических характеристик показателей в пособии подробно рассмотрены этапы проведения корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализов, многомерных классификаций. Описание сопровождается пошаговыми инструкциями и наглядными примерами, что делает изложенный материал доступным и для недостаточно подготовленных пользователей.
Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся, статистическими компьютерными исследованиями. Содержание.
Введение.
Общие принципы работы в системе STATISTICA.
Загрузка системы и выбор модулей.
Рабочее окно системы STATISTICA.
Формирование нового файла.
Работа с формулами и функциями.
Обмен данными с другими программами и приложениями.
Предварительный анализ данных в модуле Основные статистики и таблицы.
Вычисление описательных статистик.
Формирование таблиц частот.
Критерии нормальности.
Проверка гипотез о равенстве средних для нормальных распределений (t-критерий).
Однофакторный дисперсионный анализ.
Вероятностный калькулятор.
Быстрые основные статистики.
Задания для самостоятельной работы по теме «Предварительный анализ данных в модуле Основные статистики и таблицы».
Корреляционный анализ в системе STATISTICA.
Основные понятия и задачи проведения корреляционного анализа.
Вычисление матрицы парных коэффициентов корреляции.
Графическое изображение корреляционных зависимостей.
Расчет частных и множественных коэффициентов корреляции.
Задания для самостоятельной работы по теме «Корреляционный анализ».
Регрессионный анализ в системе STATISTICA.
Основные понятия и этапы проведения регрессионного анализа.
Множественная линейная регрессия.
Анализ остатков.
Нелинейные регрессионные модели.
Задания для самостоятельной работы по теме «Регрессионный анализ».
Кластерный анализ в системе STATISTICA.
Основные понятия и алгоритмы кластерного анализа.
Нормирование (стандартизация) исходных данных.
Иерархические агломеративные методы кластеризации данных.
Кластеризация методом К-средних.
Двувходовое объединение.
Задания для самостоятельной работы по теме «Кластерный анализ».
Дискриминантный анализ в системе STATISTICA.
Постановка задачи и алгоритмы дисперсионного анализа.
Стартовая панель модуля Дискриминантный анализ. Задание входных параметров.
Анализ результатов Стандартного метода классификации.
Определение классовой принадлежности новых наблюдений.
Пошаговые методы дискриминантного анализа.
Задания для самостоятельной работы по теме «Дискриминантный анализ».
Словарь избранных терминов STATISTICA.