Ю.Тюрин, А.Макаров - Анализ данных на компьютере (Тюрин Ю., Макаров А.)
Аннотация:
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. Дается обзор программных средств для анализа данных, приведены необходимые статистические таблицы
Содержание
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 SPSS
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 SPSS
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 SPSS
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 SPSS
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 SPSS
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 SPSS
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 SPSS
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 STADIA и SPSS
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 SPSS
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 SPSS
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. Выборочные обследования
15.1. Введение
15.2. Выборки. Простой случайный выбор
15.3. Точность выборочной оценки
15.4. Выборки. Сложные планы
15.5. Основные выводы
Глава 16. Многомерный анализ и другие статистические методы
16.1. Введение
16.2. Многомерный статистический анализ
16.3. Факторный анализ
16.4. Дискриминантный анализ
16.5. Кластерный анализ
16.6. Многомерное шкалирование
16.7. Методы контроля качества
16.8. 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. Различия российских и западных статистических пакетов
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. Где приобрести статистические пакеты и получить консультацию
П2.1. Универсальные статистические пакеты
П2.2. Специализированные пакеты
П2.3. Консультации и обучение
Приложение 3. Таблицы
П3.1. Верхние процентные точки стандартного нормального распределения
П3.2. Верхние процентные точки распределения Стьюдента
П3.3. Верхние процентные точки распределения хи-квадрат
П3.4. Верхние процентные точки F-распределения
П3.5. Верхние процентные точки биномиального распределения
П3.6. Верхние критические значения для статистики Уилкоксона
П3.7. Верхние критические значения статистики Краскела-Уоллиса для различных планов экспериментам
П3.8. Верхние критические значения для статистики Фридмана
П3.9. Верхние критические значения для коэффициента ранговой корреляции Кендэла
П3.10. Верхние критические значения для коэффициента ранговой корреляции Спирмена
Метки темы:
Статистика
ISBN: 5-16-001316-4
Издатель: Инфра-М
Год издания: 2003
Страниц: 544
Качество: читабельно
log-in.ru
комментариев нет