Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
шпоры 2011.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.04.2025
Размер:
743.94 Кб
Скачать

34. Программы статистической обработки данных. Прогнозирование.

Статистические методы обработки данных используются во многих ППП: Excel, QuattroPro, Lotus 1-2-3, MathCAD. Большими возможностями обладают специализированные ППП статистической обработки данных, предназначенные для специалистов со специальной подготовкой в области теории статистики. К ним относятся: ППП SPSS – разработчик SPSS inc и ППП STATISTICA используется в экономической статистике, финансах, научных исследованиях, производстве (разработчик StatSost) ППП STATISTICA содержит полный набор статистических методов анализа данных, в том числе нейронные сети, и высококачественную графику (сотни типов графиков). Состоит из следующих частей (окон): таблицы исходных данных, Графики, Таблицы результатов. Лист рабочей книги файл - *.sta График *.stw Данные организованы в виде электронной таблицы: Столбцы – это переменные Variable, Строки – это наблюдения Cases. Нейронные сети – используются когда другие виды анализа неприменимы: анализ данных со сложной нелинейной структурой зависимостей, распознавание и классификация, нелинейное понижение размерности. Statistica обладает гибкой структурой, что даёт надежду на дальнейшее наращивание возможностей этой системы. Главные задачи: 1.Первичный анализ данных, кот позволяет произвести первичную обработку информации, ознакомиться с сутью проблемы и наметить пути её решения. Сущ возможность построить корреляционные матрицы, выделить группы зависимых переменных. Можно внести в обрабатываемые данные искусственные изменения.2.Регрессионный анализ, дающий возможность выявить различные зависимости в данных. 3.Дискриминантный анализ (классификация). 4.Кластерный анализ. ППП SPSS Содержит полный набор статистических методов анализа данных, кроме нейронных сетей, модульную структуру, отличается низкой стоимостью. Предлагаются следующие процедуры: 1.Общая линейная модель (GLM) содержит модели: линейная регрессия, одномерный дисперсионный анализ, одномерный ковариационный анализ, многомерный дисперсионный анализ, многомерный ковариационный анализ. 2.Смешанная линейная модель (Mixed) содержит модели: Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с фиксированными эффектами, рандомизированные полные блоки, случайные эффекты, случайные коэффициенты, многоуровневый анализ, безусловная модель линейного роста, модель линейного роста с ковариатами, модель повторных измерений с ковариатами, зависящими от времени. Политомическая (PLUM) - универсальная логит модель (дает возможность предсказывать порядковые исходы с более чем двумя категориями). Например, можно исследовать факторы, влияющие на уровень интереса (низкий, средний, высокий) покупателей к товару. Оценка компонент дисперсии (VARCOMP) - ряд методов оценки компонент дисперсии для каждого случайного эффекта в смешанных моделях. Анализ выживаемости. Многовходовые таблицы сопряженности (LOGLINEAR). Иерархические Многовходовые таблицы сопряженности (HILOGLINEAR) . Подгонка моделей к данным (GENLOG).Оценка временного интервала. Пропорциональные риски с зависящими от времени ковариатами.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]