7.2.4. Вывод численных и текстовых результатов анализа

Численные результаты статистического анализа в системе STATISTICA выводятся в виде специальных электронных таблиц, которые называются таблицами вывода результатов –Scrollsheet. ТаблицыScrollsheetмогут содержать любую информацию (как численную, так и текстовую) размером от короткой строчки до нескольких мегабайтов.

STATISTICA содержит большое количество инструментов для просмотра результатов статистического анализа и их визуализации. Они включают в себя стандартные операции по редактированию таблицы (вставка, удаление, операции над блоками,автозаполнение блоков и др.), операции просмотра (подвижные границы столбцов, разделение прокрутки в таблице др.), доступ к основным статистикам и графическим возможностям системыSTATISTICA.При выводе целого ряда результатов (например, корреляционной матрицы)STATISTICA отмечает значимые коэффициенты корреляции цветом. Пользователь имеет возможность выделить при помощи цвета необходимые значения в таблицеScrollsheet.

Если пользователю необходимо провести детальный статистический анализ промежуточных результатов, то можно сохранить таблицу Scrollsheetв формате файлаSTATISTICA и далее работать с ним, как с обычными данными.

Кроме вывода результатов анализа в виде отдельных окон с графиками и таблицами Scrollsheetв системе имеется возможность создания отчета, в окно которого может быть выведена вся эта информация – это документ (в формате RTF),который может содержать любую текстовую или графическую информацию. ВSTATISTICA имеется возможность автоматического создания отчета, так называемого автоотчета. При этом любая таблицаScrollsheetили график могут автоматически быть направлены в отчет.

7.2.5. Статистические процедуры системы statistica

Статистические процедуры системы STATISTICA сгруппированы в нескольких специализированных статистических модулях (рис.7.1). В каждом модуле можно выполнить определенные способ обработки, не обращаясь к процедурам из других модулей. Ниже приводится краткое описание отдельных статистических модулей, знакомство с которыми поможет инженеру-исследователю в его практике для профессиональной обработки, анализа и представления результатов эксперимента (промышленного, лабораторного, вычислительного и др.). Для более детального знакомства с системой следует обратиться к специальной литературе¹.

Модуль Основные статистики и таблицы(Basic Statistics/Tables) включает в себя следующие группы статистических процедур:

Описательные статистики (Descriptive statistics). Группа производит вычисление практически всех описательных статистик, включая медиану, моду, квантили, средние и стандартные отклонения, доверительные интервалы для среднего, коэффициенты асимметрии, эксцесса (с их стандартными ошибками), гармоническое и геометрическое среднее и многие другие описательные статистики. Здесь же предусмотрен широкий выбор критериев для тестирования нормальности распределения. Практически все описательные статистики могут быть вычислены для данных, разделенных на группы с помощью одной или нескольких группирующих переменных. Имеется возможность интерактивного удаления выбросов на графике, выделение и маркировка необходимых подмножеств на графике, сглаживание данных и другие возможности.

Корреляционные матрицы (Correlation matrices).Данная группа включает большое количество средств, позволяющих исследовать зависимости между переменными путем вычисления практически всех общих мер зависимости (коэффициентов корреляции).

t-критерии для зависимых и независимых выборок (t-test for independent and dependent samples). Эта группа процедур позволяет осуществить проверку истинности гипотез относительно наблюдаемых случайных величин путем выполнения специальных тестов.

Таблицы частот (Frequency tables).Группа позволяют строить таблицы частот и гистограммы выбранных переменных. При этом значения переменных можно разбивать на классы и группировать произвольным образом.

Калькулятор вероятностных распределений (Probability calculator).Данная группа позволяет вычислить характеристики многих стандартных вероятностных распределений: нормального, логнормального, хи-квадрат, Стьюдента, F-распределения и др.

Модуль Множественная регрессия(Multiple regression)включает в себя исчерпывающий набор средств множественной линейной и фиксированной нелинейной (в частности, полиномиальной, экспоненциальной, логарифмической и др.) регрессии, позволяющих вычислять неизвестные коэффициенты в заранее заданных пользователем регрессионных моделях.

Модуль Нелинейного оценивания(Nonlinear estimation)дает возможность оценить практически любые определенные пользователем нелинейные модели, осуществить подгонку к наблюдаемым данным кривой, по существу, любого типа. Важным преимуществом данного модуля в отличие от других программ нелинейного оценивания является то, что в нем не накладывается ограничения на размер обрабатываемого файла данных. Оценки коэффициентов нелинейной модели могут быть построены с помощью оценок метода наименьших квадратов, метода максимального правдоподобия или заданной пользователем функции потерь. Пользователь может выбрать одну из четырех вычислительных процедур: квазиньютоновский метод, симплекс метод, метод Хука-Дживса, метод Розенброка. Кроме того, пользователь может сам определить любой тип нелинейной модели, набрав соответствующее уравнение в редакторе системы.

Модуль Дисперсионного анализа(ANOVA/MANOVA)дает возможность оценить степень воздействия различных факторов на измеряемые данные и выделить среди них наиболее значимые (существенные). Для проверки основных предположений дисперсионного анализа имеется широкий выбор статистических процедур, в частности, критерии Фишера, Бартлета, Кохрена, Хартли, Бокса и др.

Модуль Факторный анализ(Factor analysis)позволяет проводить факторный анализ, основная цель которого заключается в том, чтобы выделить скрытые общие факторы, т.е. воздействующие навсепараметры объекта, а не на какой-то один параметр или группу. Выделяемые общие факторы определяют связи между наблюдаемыми параметрами объекта.

Модуль Непараметрической статистики и подгонки распределений (Nonparametrics/Distribution)дает возможность сравнить распределение наблюдаемых величин с большим количеством различных теоретических распределений. Имеется возможность подогнать к данным нормальное, логнормальное, экспоненциальное, хи-квадрат, Пуассоновское и др. распределения. Точность подгонки оценивается с помощью различных критериев (хи-квадрат, Колмогорова–Смирнова и др.).

Модуль Анализ временных рядов и прогнозирование (Time Series/Forecasting)позволяет строить модель, описывающую ряд данных, 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 и т.д. Модуль также включает процедуры автокорреляционного анализа.

Возможности системы STATISTICA далеко не исчерпываются перечисленными выше модулями. Кроме них, система содержит ряд модулей, предназначенных для более детального статистического анализа данных и необходимость в которых на практике возникает крайне редко.