Статистический анализ данных на компьютере

Купить бумажную книгу и читать

Название: Статистический анализ данных на компьютере

Автор: Тюрин Ю.Н., Макаров А.А.

Издательство: Инфра-М

Год: 1988

Страниц: 528

ISBN: 5-86225-662-8

Формат: DJVU

Размер: 12.3 Мб

Язык: русский

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.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Об этой книге 3

Предисловие редактора 4

Как читать эту книгу 11

Благодарности 14

Глава 1. Основные понятия прикладной статистики

1.1. Случайная изменчивость 15

1.2. События и их вероятности 19

1.3. Измерения вероятности 23

1.4. Случайные величины. Функции распределения 24

1.5. Числовые характеристики распределения вероятностей 30

1.6. Независимые и зависимые случайные величины 34

1.7. Случайный выбор 37

1.8. Выборки и их описание

1.8.1. Что такое выборка 37

1.8.2. Выборочные характеристики 39

1.8.3. Ранги и ранжирование 42

1.8.4. Методы описательной статистики 44

1.8.5. Наглядные методы описательной статистики 46

1.9. Методы описательной статистики в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

1.9.1. Пакет STADIA 49

1.9.2. Пакет STATGRAPHICS 55

Глава 2. Важные законы распределения вероятностей 64

2.1. Биномиальное распределение 65

2.2. Распределение Пуассона 68

2.3. Показательное распределение 71

2.4. Нормальное распределение 73

2.5. Двумерное нормальное распределение 76

2.6. Распределения, связанные с нормальным

2.6.1. Распределение хи-квадрат 79

2.6.2. Распределение Стьюдента 80

2.6.3. F-распределение 81

2.7. Законы распределения вероятностей в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

2.7.1. Пакет STADIA 82

2.7.2. Пакет STATGRAPHICS 86

Глава 3. Основы проверки статистических гипотез

3.1. Статистические модели 92

3.2. Проверка статистических гипотез (общие положения) 95

3.3. Примеры статистических моделей и гипотез 101

3.4. Проверка статистических гипотез (прикладные задачи)

3.4.1. Схема испытаний Бернулли 106

3.4.2. Критерий знаков для одной выборки 110

3.5. Проверка гипотез в двухвыборочных задачах 111

3.5.1. Критерий Манна-Уитни 113

3.5.2. Критерий Уилкоксона 117

3.6. Парные наблюдения 123

3.6.1. Критерий знаков для анализа парных повторных наблюдений 124

3.6.2. Анализ повторных парных наблюдений с помощью знаковых рангов (критерий знаковых ранговых сумм Уилкоксона) 126

3.7. Проверка статистических гипотез в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

3.7.1. Пакет STADIA 128

3.7.2. Пакет STATGRAPHICS 132

Глава 4. Начала теории оценивания

4.1. Введение 140

4.2. Закон больших чисел 141

4.3. Статистические параметры

4.3.1. Параметры распределения 146

4.3.2. Параметры модели 147

4.4. Оценивание параметров распределения по выборке 148

4.5. Свойства оценок. Доверительное оценивание 151

4.6. Метод наибольшего правдоподобия 153

4.7. Оценивание параметров вероятностных распределений в пакетах STADIA и STATGRAPHICS 156

4.7.1. Пакет STADIA 157

4.7.2. Пакет STATGRAPHICS 161

Глава 5. Анализ одной и двух нормальных выборок

5.1. Об исследовании нормальных выборок 165

5.2. Глазомерный метод проверки нормальности 167

5.3. Оценки параметров нормального распределения и их свойства 169

5.4. Проверка гипотез, связанных с параметрами нормального распределения

5.4.1. Одна выборка 174

5.4.2. Две выборки 176

5.4.3. Парные данные 178

5.5. Анализ нормальных выборок в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

5.5.1. Пакет STADIA 182

5.5.2. Пакет STATGRAPHICS 184

Глава 6. Однофакторный анализ

6.1. Постановка задачи 191

6.2. Непараметрические критерии проверки однородности

6.2.1. Критерий Краскела-Уоллиса (произвольные альтернативы) 196

6.2.2. Критерий Джонкхиера (альтернативы с упорядочением) 197

6.3. Практический пример 198

6.4. Оценивание эффектов обработки (непараметрический подход) 201

6.5. Дисперсионный анализ 204

6.6. Оценивание эффектов обработки в нормальной модели

6.6.1. Доверительные интервалы 206

6.6.2. Метод Шеффе множественных сравнений 207

6.7. Однофакторный анализ в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

6.7.1. Пакет STADIA 209

6.7.2. Пакет STATGRAPHICS 214

Глава 7. Двухфакторный анализ

7.1. Связь задач двухфакторного и однофакторного анализа 224

7.2. Таблица двухфакторного анализа 225

7.3. Аддитивная модель данных двухфакторного эксперимента при независимом действии факторов 226

7.4. Непараметрические критерии проверки гипотезы об отсутствии эффектов обработки

7.4.1. Критерий Фридмана (произвольные альтернативы) 227

7.4.2. Критерий Пейджа (альтернативы с упорядочением) 229

7.5. Практический пример 230

7.6. Двухфакторный дисперсионный анализ 232

7.7. Двухфакторный анализ в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

7.7.1. Пакет STADIA 235

7.7.2. Пакет STATGRAPHICS 238

Глава 8. Линейный регрессионный анализ

8.1. Модель линейного регрессионного анализа 245

8.2. О стратегии, методах и проблемах регрессионного анализа 247

8.3. Простая линейная регрессия 250

8.4. О проверке предпосылок в задаче регрессионного анализа 254

8.5. Непараметрическая линейная регрессия 256

8.6. Практический пример 262

8.7. Регрессионный анализ в пакетах STATGRAPHICS и STADIA 267

8.7.1. Пакет STATGRAPHICS 268

8.7.2. Пакет STADIA 279

Глава 9. Независимость признаков

9.1. О шкалах измерений 285

9.2. Инструменты и стратегия исследования связи признаков 288

9.3. Связь номинальных признаков (таблицы сопряженности) 289

9.4. Связь признаков, измеренных в шкале порядков 298

9.5. Связь признаков в количественных шкалах

9.5.1. Коэффициент корреляции 302

9.5.2. Нормальная корреляция 305

9.6. Замечания о связи признаков, измеренных в разных шкалах 308

9.7. Анализ таблиц сопряженности и коэффициенты корреляции в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

9.7.1. Пакет STADIA 308

9.7.2. Пакет STATGRAPHICS 312

Глава 10. Критерии согласия

10.1. Введение 317

10.2. Критерии согласия Колмогорова и омега-квадрат в случае простой гипотезы 319

10.3. Практический пример (закон Менделя) 322

10.4. Критерий согласия хи-квадрат К.Пирсона для простой гипотезы 324

10.5. Критерии согласия для сложной гипотезы 326

10.6. Критерий согласия хи-квадрат Фишера для сложной гипотезы 329

10.7. Другие критерии согласия. Критерий согласия для Пуассоновского распределения 333

10.8. Критерии согласия в пакетах STADIA и STATGRAPHICS

10.8.1. Пакет STADIA 336

10.8.2. Пакет STATGRAPHICS 341

Глава 11. Временные ряды: теоретические основы

11.1. Введение 346

11.2. Анализ временных рядов и его разделы 348

11.3. Цели, этапы и методы анализа временных рядов 350

11.4. Детерминированная и случайная составляющие временного ряда 352

11.5. Тренд, сезонная и циклическая компоненты 354

11.6. Модели тренда 357

11.7. Модели случайной компоненты 360

11.8. Числовые характеристики временных рядов 364

11.9. Процессы, стационарные в широком смысле 366

11.10. Оценки числовых характеристик временных рядов 368

Глава 12. Временные ряды: практический анализ

12.1. Порядок анализа временных рядов 375

12.2. Графические методы анализа временных рядов 376

12.3. Методы сведения к стационарности

12.3.1. Выделение тренда 379

12.3.2. Выделение сезонных эффектов 385

12.3.3. Метод скользящих средних 392

12.3.4. Сезонные разностные операторы 397

12.3.5. Преобразование шкалы 399

12.4. Методы исследования структуры стационарного временного ряда

12.4.1. Цели и методы анализа 402

12.4.2. Интерпретация графика коррелограммы 403

12.4.3. Интерпретация графика частной автокорреляционной функции 408

Глава 13. Анализ временных рядов на компьютере

13.1. О выборе пакетов для описания в этой книге 411

13.2. Анализ временных рядов в SPSS

13.2.1. Обзор возможностей 412

13.2.2. Подбор тренда и прогнозирование 413

13.2.3. Устранение сезонной компоненты 422

13.3. Анализ временных рядов в пакете ЭВРИСТА

13.3.1. Общие сведения о пакете 425

13.3.2. Подбор тренда и прогнозирование 427

13.2.3. Устранение сезонной компоненты 434

13.2.4. Подбор модели авторегрессии и построение прогноза 437

Глава 14. Линейные модели временных рядов

14.1. Авторегрессия первого порядка AR(1) 443

14.2. Авторегрессия второго порядка AR(2) 447

14.3. Авторегрессия порядка р — AR(p) 450

14.4. Процессы скользящего среднего MA(q) 454

14.5. Комбинированные процессы авторегрессии-скользящего среднего ARMA(p, q) 457

14.6. Линейные модели и операторы сдвига 458

Глава 15. Многомерный анализ и другие статистические методы

15.1. Введение 461

15.2. Многомерный статистический анализ 461

15.3. Факторный анализ 463

15.4. Дискриминантный анализ 464

15.5. Кластерный анализ 465

15.6. Многомерное шкалирование 465

15.7. Методы контроля качества 467

15.8. Использование статистических пакетов 467

Приложение 1. Средства анализа данных на персональных компьютерах

П1.1. Введение 468

П1.2. Виды статистических пакетов 469

П1.3. Возможности табличных процессоров и баз данных 470

П1.4. Требования к статистическим пакетам общего назначения 471

П1.5. Состояние и особенности российского рынка 472

П1.6. Статистические пакеты в среде Windows 479

П1.7. Документация статистических пакетов 482

П1.8. Встроенный справочник и экспертная поддержка 484

П1.9. Делая выбор 487

Приложение 2. Возможности пакетов STADIA и STATGRAPHICS

П2.1. Введение 489

П2.2. О пакетах STADIA и STATGRAPHICS 489

П2.3. Статистические методы 491

П2.4. Архитектура пакетов 492

П2.5. Интерфейсы пользователя 494

П2.6. Работа с данными 496

П2.7. Графические возможности 501

П2.8. Подготовка отчетов 504

П2.9. Документация 504

П2.10. Справочник и экспертная поддержка 505

П2.11. Технические характеристики 506

П2.12. Ошибки 507

Приложение 3. Где приобрести статистические пакеты

ПЗ.1. Универсальные статистические пакеты 508

П3.2. Специализированные пакеты 510

ПЗ.З. Цены и телефоны фирм 512

П3.4. Консультации и обучение 513

Литература 514