Методы обработки данных

Предпочтительные условия применимости

Особенности метода

Основные задачи метода

Дисперсионный анализ

Однофакторный

Необходимость проверки существенности различия выборочных средних m совокупностей

Анализ средних квадратов

Оценка влияния различных данных на результаты эксперимента, планирование различных экспериментов

Многофакторный

Одновременное изучение нескольких влияния факторов

Факторный анализ

Влияние на процесс непосредственно не наблюдавшихся факторов

Неоднозначность определения общих факторов

Переход от первоначальной системы большого числа взаимосвязанных факторов к относительно малому числу скрытых факторов

Компонентный анализ

Связанное между собой множество факторов

Определенные главные компоненты объясняют всю вариацию первоначальных факторов

Выявление главных компонент, рассмотрение регрессии на главных компонентах

Корреляционный анализ

Для величин заранее предсказанной линейной зависимостью, собственные колебания которых подчиняются нормальному закону

Установление значимости (не случайности) изменения наблюдаемой случайной величины

Выявление связи между случайными переменными и оценка ее тесноты

Разведочный анализ

Определение минимального числа факторов

Представление данных в простой форме;

Связь процедур анализа с методами теории порядковых и непараметрических статистик

Преобразование данных, способы их наглядного представления, Грубая оценка данных

Регрессионный анализ

Одна из рассматриваемых переменных не является случайной или линия регрессии явно не прямая

Рассматривается односторонняя зависимость случайной зависимой переменной Y от одной независимой неслучайной переменной Х

Установление формы и изучение зависимости между переменными