Содержание

Введение

1. Множественная регрессия

1.1 Создание электронной таблицы с исходными данными

1.2 Вызов стартовой панели модуля и определение режимов исследования

1.3 Построение и оценивание уравнения множественной регрессии

1.3.1 Проведение анализа множественной регрессии исследователем

1.3.2 Проведение автоматического анализа множественной регрессии

1.4 Визуализация данных и результатов

1.5 Исследование остатков

1.6 Вывод результатов анализа в файл с отчетом

Список литературы

STATISTICA представляет собой интегрированную систему статистического анализа и обработки данных.

Статистический анализ данных в системе statistica может быть разбит на следующие основные этапы:

• ввод данных в электронную таблицу с исходными данными и их предварительное преобразование перед анализом;

• визуализация данных при помощи того или иного типа графиков;

• применение конкретной процедуры статистической обработки;

• вывод результатов анализа в виде графиков и электронных таблиц с численной и текстовой информацией;

• подготовка и печать отчета.

Запуск STATISTICA

Нажмите кнопку Пуск и в меню Программы выберите папку, которая содержит систему STATISTICA (рисунок 1). В этой папке выберите ярлык программы STATISTICA и дважды щелкните мышью.

**

Рисунок 1. Запуск системыSTATISTICA

Выбор статистического модуля

После запуска программы на экране появится Module Switcher - Переключатель модулей, при помощи которого можно выбрать необходимый для работы модуль (рисунок 2):

• Basic Statistic/Tables – Основные статистики и таблицы: позволяет провести предварительную обработку данных, осуществить разведочный анализ, определить зависимости между переменными, разбить их различными способами на группы;

• Nonparametrics/Distrib. – Модуль Непараметрическая статистика/Распределеня: дает возможность проверить гипотезы о характере распределения ваших данных;

• ANOVA/MANOVA – Модуль дисперсионного анализа: представляет собой набор процедур общего одномерного и многомерного дисперсионного и ковариационного анализа;

• Multiple Regression - Модуль Множественная регрессия: помогает построить зависимости между многомерными переменными, подобрать простую линейную модель и оценить ее адекватность;

• Nonlinear Estimation – Модуль Нелинейное оценивание: предоставляет возможность определения нелинейной зависимости в данных и подгонки к ним функциональных кривых;

• Time Series/Forecasting – Анализ временных рядов и прогнозирование: общее назначение модуля – построить простую модель, описывающую ряд, сгладить его, спрогнозировать будущие значения временного ряда на основе наблюдаемых до данного момента, построить регрессионные зависимости одного ряда от другого, провести спектральный или Фурье – анализ ряда;

• Claster Analysis – Модуль Кластерный анализ: позволяет произвести сложную иерархическую классификацию данных или выделить в них кластеры;

• Data Management/MFM - Управление данными: специализированный модуль, который содержит большое количество вспомогательных процедур по работе с данными (иерархическая сортировка, проверка, категоризация и ранжирование и др.);

• Factor Analysis – Модуль Факторный анализ: дает возможность сжать данные или выделить основные общие факторы, влияющие на наблюдаемые характеристики сложного объекта и объясняющие связи между ними;

• Canonical Analysis – Модуль Канонический анализ: включает в себя широкий набор процедур для выполнения канонического корреляционного анализа, исследования связи между двумя множествами переменных;

• Multidimensional Scaling – Модуль Многомерное шкалирование: помогает представить данные о близости объектов какой-либо простой пространственной моделью, в которой объекты интерпретируются, например, как города на обычной карте, а различия между ними есть просто расстояния, в частности данные о странах, политических партиях и т.д., и всесторонне диагностировать модель;

• SEPATH – Модуль Моделирование структурными уравнениями: позволяет строить и тестировать различные модели, объясняющие структуру связей между наблюдаемыми переменными;

• Reliability/Item Analysis – Модуль Анализ надежности: включает широкий набор процедур для разработки и вычислений надежности сложных объектов на основе результатов обследований и диагностики отдельных узлов;

• Discriminant Analysis - Модуль Дискриминантный анализ: позволяет построить на основе ряда предположений классификационное правило отнесения объекта к одному из нескольких классов, минимизируя некоторый разумный критерий;

• Log-linear Analysis – Модуль Лог-линейный анализ: проводит анализ сложных многоуровневых таблиц;

• Survival Analysis – Модуль Анализ длительностей жизни: предлагает обширный набор методов анализа данных из социологии, биологии, медицины, так же, как процедуры, используемые в инженерии и маркетинге;

• Commmand Language (SCL) – Командный язык STATISTICA: позволяет автоматизировать рутинные процессы обработки данных в системе;

• STATISTICA File Server – позволяет быстро открыть для просмотра/редактирования как графики и таблицы, так и отчеты.

**

Рисунок 2. Переключатель модулей