Читайте также:
|
Математи́ческая стати́стика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.
В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.
Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез. Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики предполагают использование возможностей современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости.
Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик.Статистические программные пакеты сделали методы анализа данных более доступными и наглядными, устранили необходимость выполнения вручную трудоемких расчетов по сложным формулам, построение таблиц и графиков.
Практически все пакеты обеспечивают широкий набор средств визуализации данных: построение графиков, двух- и трехмерных диаграмм, а часто и различные средства деловой графики, помогающие лучше представить обрабатываемые данные, получить общее представление об их особенностях и закономерностях.
В настоящее время, с широким распространением ПЭВМ появилась возможность использовать в практической деятельности универсальные и специализированные статистические пакеты типа «Stadia», «Эвриста», «Spss», «Stangraphics», «Systat». Множество новых пакетов разработано для среды Windows – Statistica, Статистик-Консультант, программные системы «Олимп: ФинЭксперт», «Олимп: СтатЭксперт», «Олимп:
ТриКита», использующие интерфейс Microsoft Excel.
STATISTICA – пакет программного обеспечения для всестороннего статистического анализа, разработанный компанией StatSoft. В пакете STATISTICA реализованы процедуры для анализа данных (data analysis), управления данными (data management), добычи данных (data mining), визуализации данных (data visualization).
Пакет STATISTICA имеет модульную структуру. Каждый модуль содержит уникальные процедуры и методы анализа данных: base, advanced linear/non-linear models, multivariate exploratory techniques, QC, neural networks, data miner.
Base - включает в себя обширный выборосновных статистик, широкий набор методов для разведочного анализа.
Advanced Linear/Non-Linear Models — предлагает широкий спектр линейных и нелинейных
средств моделирования, регрессионный анализ,анализ компонент дисперсий, анализ временных рядов и т. д.
Multivariate Exploratory Techniques — многомерные разведочные технологии анализа STATISTICA предоставляет широкий выбор разведочных технологий, начиная с кластерного
анализа до расширенных методов классификационных деревьев, в сочетании с бесчисленным набором средств интерактивной визуализации для построения связей и шаблонов.
QC — Контроль качества — предоставляет широкий спектр аналитических методов управления качеством, а также контрольные карты презентационного качества, непревзойденной гибкости и разнообразия.
Neural Networks — (отдельный модуль) единственный в мире программный продукт для
нейросетевых исследований, полностью переведенный на русский язык.
Data Miner — интеллектуальный анализ данных.
Система STATISTICA обладает широкими графическими возможностями. STATISTICA включает в себя большое количество разнообразных категорий и типов графиков.
SPSS Statistics — компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках.
Программа SPSS предоставляет пользователю широкие возможности по статистической обработке экспериментальных данных, по формированию баз данных (файлов данных SPSS), по их модификации, по мере необходимости, а также по созданию так называемых отчетов, позволяет снабжать последние графическими иллюстрациями.
Основу программы SPSS составляет SPSS Base, предоставляющий разнообразные возможности доступа к данным и управления данными. Он содержит методы анализа, которые применяются чаще всего. SPSS Base включает все процедуры ввода, отбора и корректировки данных, а также большинство предлагаемых в SPSS статистических методов. Наряду с простыми методиками статистического анализа, такими как частотный анализ, расчет статистических характеристик, таблиц сопряженности, корреляций, построения графиков, этот модуль включает t-тесты и большое количество других непараметрических тестов, а также усложненные методы, такие как многомерный линейный регрессионный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, анализ пригодности и многомерное шкалирование.
Статистический графический пакет STATGRAPHICS для IBM-совместимых компьютеров является на сегодняшний день одной из наиболее эффективных систем статистического анализа данных. Столь высокую оценку STATGRAPHICS заслужил главным образом благодаря удачному соединению научных методов обработки разнотипных данных с современной интерактивной графикой. Этот альянс подкреплен широкими возможностями взаимодействия с другими программными продуктами (электронными таблицами, базами данных) и периферийными устройствами.
В DOS-версию пакета включено более 250 процедур обработки данных по следующим разделам математической статистики:
- Анализ вариаций (дисперсионный анализ)
- Анализ временных рядов
- Дескриптивная (описательная) статистика
- Контроль качества
- Многомерный анализ
- Непараметрический анализ
- Планирование эксперимента
- Подбор распределений
- Прогнозирование
- Разведочный анализ
- Регрессионный анализ.
Дата добавления: 2015-02-16; просмотров: 142 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |