Богданов Ю.И., Руднев А.В. Основы прикладной статистики

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по Dell StatSoft Statistica - Дата добавления: 17.06.2019, 13:54


Пособие написано на основе курсов лекций и практических занятий по основам прикладной статистики для инженеров. Рассматриваются такие вопросы, как описательные статистики, графические способы представления данных, случайные величины и распределения, точечные оценки и доверительные интервалы для параметров, подгонка распределений, непараметрические методы, корреляция и регрессия, даются практические рекомендации по анализу данных на компьютере, приводятся описания лабораторных работ в программе Statistica.

Пособие будет полезно научно-техническим работникам, инженерам, преподавателям курсов повышения квалификации, студентам вузов и всем читателям, которым в своей практической деятельности приходится сталкиваться с необходимостью статистической обработки данных.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие

Введение. Определение статистики
0.1. Определение математической статистики
0.2. Специфика прикладной статистики по сравнению с математической статистикой
0.3. Два ключевых аспекта прикладной статистики
0.4. Определение прикладной статистики

§1. Описательные статистики (Descriptive Statistics)
1.1. Определение статистического показателя
1.2. Перечень основных выборочных статистик
1.3. Классификация статистических показателей
1.3.1. Показатели положения
1.3.2. Показатели разброса
1.3.3. Показатели формы
1.3.4. Показатели, описывающие закон распределения
1.4. Робастные и неробастные оценки
1.5. Показатели качества    
1.5.1. Коэффициент запаса точности Cpk
1.5.2. Потенциальный коэффициент запаса точности Cp
1.5.3. Коэффициент засоренности g

§2. Некоторые графические способы представления данных
2.1. Гистограмма (Histogram)
2.2. Таблица частот (Frequency table)
2.3. Кумулятивная кривая (Cumulative curve)
2.4. График Box-Whiskers («ящик с усами»)

§3. Случайные величины и статистические распределения
3.1. Определение случайной величины. Дискретные и непрерывные случайные величины
3.2. Характеристики случайных величин
3.2.1. Математическое ожидание
3.2.2. Свойства математического ожидания
3.2.3. Дисперсия
3.2.4. Свойства дисперсии
3.3. Некоторые статистические распределения
3.3.1. Биномиальное распределение
3.3.2. Распределение Пуассона
3.3.3. Распределение Гаусса (нормальное распределение)
3.3.4. Стандартное нормальное распределение
3.4. Метод Монте-Карло. Генераторы случайных чисел

§4. Оценка статистических характеристик распределения по выборочным данным
4.1. Статистические оценки и их свойства
4.2. Нормальные выборки
4.3. Центральная предельная теорема
4.4. Доверительные оценки (доверительные интервалы)
4.5. Распределения, связанные с нормальным
4.5.1. Распределение хи-квадрат и распределение Стьюдента
4.5.2. Распределение Фишера
4.6. Доверительный интервал для среднего при неизвестной дисперсии
4.7. Доверительный интервал для дисперсии
4.8. Дисперсионное отношение
4.9. Сравнение двух нормальных выборок

§5. Подгонка распределений (Distribution Fitting)
5.1. Критерий хи-квадрат (chi-square test)
5.2. Критерий Колмогорова-Смирнова
5.2.1. Критерий Колмогорова-Смирнова  для подгонки распределений
5.2.2. Сравнение двух выборок по критерию Колмогорова-Смирнова

§6. Непараметрические методы
6.1. Критерий знаков (sign test)
6.1.1. Критерий знаков для оценки центра группирования данных
6.1.2. Применение критерия знаков для анализа парных наблюдений
6.2. Анализ парных наблюдений с помощью критерия знаковых ранговых сумм Вилкоксона (Wilcoxon)
6.3. Проверка гипотезы об однородности двух и более выборок на основе критерия Крускала-Уоллиса (Kruskal-Wallis)
6.4. Проверка гипотезы об однородности двух и более выборок на основе медианного критерия (median test)

§7. Корреляция и регрессия
7.1. Коэффициент корреляции (correlation coefficient)
7.1.1. Свойства коэффициента корреляции
7.1.2. Значимость коэффициента корреляции
7.1.3. Диаграмма рассеяния
7.2. Ранговые корреляции
7.2.1. Коэффициент корреляции Спирмэна (Spearman)
7.2.2. Коэффициент корреляции Кенделла (Kendall)
7.3. Метод наименьших квадратов
7.3.1. Простая линейная регрессия
7.3.2. Статистические свойства МНК-оценок
7.3.3. Оценка дисперсии ошибки и доверительные интервалы для параметров регрессионной модели
7.3.4. Линеаризующие преобразования
7.4. Линейная регрессия общего вида

Практикум по анализу данных в программе STATISTICA
Общие сведения о программе STATISTICA. Модульная организация.
Управление данными (Data Management)
Язык STATISTICA BASIC

Лабораторные работы
№1. Описательные статистики. Выявление резко выделяющихся наблюдений       
№2. Гистограмма. Вероятностный калькулятор
№3. Подгонка распределений. Центральная предельная теорема. Доверительные интервалы
№4. Анализ двух и более выборок. Непараметрические статистики
№5. Корреляция и регрессия

Список литературы


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты