| Оглавление | Содержание | |
| Предисловие научного редактора | 3 |
| Предисловие | 5 |
| Глава 1. СТРУКТУРА ПАКЕТА STATISTICA | 8 |
| 1. 1. Модули пакета STATISTICA | 8 |
| Переключение модулей | 9 |
| Рабочее окно STATISTICA | 9 |
| Работа в модуле | 10 |
| Стартовая панель модуля (Startup Panel) | 10 |
| 1. 2. Структура, ввод и редактирование данных | 11 |
| 1. 2. 1. Ввод данных | 12 |
| 1. 2. 2. Редактирование данных | 13 |
| 1. 3. Вычисление основных статистик и построение графиков | 14 |
| Глава 2. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН В ПАКЕТЕ STATISTICA | 18 |
| 2. 1. Вычисление вероятностей для дискретных случайных величин | 19 |
| 2. 2. Вычисление вероятностей и квантилей для непрерывных случайных величин | 22 |
| 2. 3. Моделирование распределений случайных величин | 26 |
| 2. 4. Практические работы по теории вероятностей | 28 |
| 2. 4. 1. Работа 1. Законы больших чисел. Центральная предельная теорема и ее следствия | 28 |
| 2. 4. 2. Работа 2. Характеристики основных вероятностных распределений. Моделирование распределений случайных величин | 35 |
| Глава 3. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ | 38 |
| 3. 1. Основные понятия и методы статистического описания | 38 |
| 3. 1. 1. Типы статистических данных | 38 |
| 3. 1. 2. Генеральная совокупность и выборка | 39 |
| 3. 1. 3. Представление данных в виде таблиц и графиков | 41 |
| 3. 1. 4. Оценка характеристик генеральной совокупности по выборке | 45 |
| 3. 2. Принципы статистического оценивания. Классификация оценок | 51 |
| 3. 2. 1. Оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности | 53 |
| 3. 2. 2. Распределения основных статистик в случае нормально распределенной генеральной совокупности: распределения хи-квадрат, Стьюдента и Фишера | 55 |
| 3. 2. 3. Распределение выборочной дисперсии и некоторых нормированных статистик | 59 |
| 3. 2. 4. Интервальные оценки. Доверительный интервал и доверительная вероятность | 60 |
| 3. 2. 5. Оценка доли элементов совокупности, обладающих некоторым признаком | 65 |
| 3. 3. Проверка статистических гипотез | 67 |
| 3. 3. 1. Основные понятия | 67 |
| 3. 3. 2. Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия | 73 |
| 3. 3. 3. Определение объема выборки при заданных вероятностях ошибок первого и второго рода | 74 |
| 3. 3. 4. Проверка гипотез о виде распределения по критерию %2 | 77 |
| 3. 4. Работы по статистическим методам | 81 |
| 3. 4. 1. Работа 1. Оценивание характеристик генеральной совокупности по выборке. Методы группировки. Построение таблицы частот и гистограмм | 81 |
| 3. 4. 2. Работа 2. Доверительные интервалы. Проверка гипотез о параметрах и о виде распределения | 86 |
| 3. 4. 3. Работа 3. Доверительные интервалы для разности средних и отношения дисперсий | 91 |
| 3. 4. 4. Работа 4. Группировка данных по классифицирующему признаку | 94 |
| Глава 4. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ | 104 |
| 4. 1. Таблицы сопряженности 2x2, статистики x2, ф, критерий Макнимара, точный критерий Фишера (2x2 Tables Xi/Vi/Phi, McNemar, Fisher exact) | 106 |
| 4. 1. 1. Задачи | 111 |
| 4. 2. Статистика у} для сравнения наблюдаемых и ожидаемых частот (Observed versus expected Xi) | 112 |
| 4. 2. 1. Задачи | 113 |
| 4. 3. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и -с Кендалла (Correlations Spearman, Kendall tau) | 115 |
| Коэффициент ранговой корреляции Спирмена | 115 |
| Коэффициент ранговой корреляции т Кендалла | 117 |
| 4. 3. 1. Задачи | 120 |
| 4. 4. Критерий серий Вальда—Вольфовица (Wald—Wolfowitz runs test) | 121 |
| 4. 5. Критерий Манна—Уитни (Mann—Whitney U test) | 124 |
| 4. 5. 1. Задачи | 126 |
| 4. 6. Двухвыборочный тест Колмогорова—Смирнова (Kolmogorov—Smirnov two-sample test) | 129 |
| 4. 7. Однофакторный дисперсионный анализ Краскела—Уоллиса и медианный критерий (Kraskal—Wallis ANOVA and median test) | 130 |
| 4. 7. 1. Задачи | 134 |
| 4. 8. Критерий знаков (Sign test) | 137 |
| 4. 9. Критерий Вилкоксона для связанных пар наблюдений (Wilcoxon watched pairs test) | 140 |
| 4. 9. 1. Задачи | 142 |
| 4. 10. Двухфакторный анализ Фридмана и коэффициент конкордации Кендалла (Friedman ANOVA and Kendall's concordance) | 143 |
| 4. 11. Q-критерий Кокрена (Cochran Q-test) | 146 |
| Глава 5. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ | 149 |
| 5. 1. Основные понятия | 149 |
| 5. 2. Решение примера в пакете STATIST! CA | 153 |
| 5. 3. Проверка предположений дисперсионного анализа | 156 |
| 5. 4. Задания для самостоятельного решения | 157 |
| Глава 6. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ | 160 |
| 6. 1. Простая линейная регрессия | 162 |
| 6. 1. 1. Коэффициент корреляции и простая линейная регрессия, оценка параметров регрессии методом наименьших квадратов | 162 |
| 6. 1. 2. Предположения, при которых проводится регрессионный анализ. Статистический анализ простой линейной регрессии | 165 |
| 6. 1. 3. Проверка выполнения предположений регрессионного анализа по остаткам. Доверительные интервалы для прогноза | 169 |
| 6. 2. Практические задания | 174 |
| 6. 2. 1. Работа 1. Простая линейная регрессия | 174 |
| 6. 2. 2. Работа 2. Проверка значимости и адекватности простой линейной регрессии. Прогнозирование | 184 |
| 6. 2. 3. Задания для самостоятельной работы | 189 |
| 6. 3. Множественная регрессия | 197 |
| 6. 3. 1. Оценка параметров регрессионной модели по результатам наблюдений | 198 |
| 6. 3. 2. Статистический анализ МНК-оценок. Оценка качества аппроксимации данных с помощью линейной регрессионной модели | 200 |
| 6. 3. 3. Дисперсионный анализ и проверка гипотез о параметрах линейной регрессии | 204 |
| 6. 3. 4. Проверка адекватности модели | 206 |
| 6. 3. 5. Вычислительные проблемы регрессионного анализа: мультиколлинеарность и плохая обусловленность информационной матрицы | 207 |
| 6. 3. 6. Пример множественной регрессии | 210 |
| 6. 3. 7. Задания для самостоятельного решения | 215 |
| 6. 4. Пошаговая регрессия | 219 |
| 6. 4. 1. Задания для самостоятельной работы | 224 |
| 6. 5. Корреляционный анализ | 225 |
| 6. 5. 1. Задания для самостоятельной работы | 230 |
| 6. 6. Нелинейная регрессия | 232 |
| 6. 6. 1. Задания для самостоятельной работы | 237 |
| Глава 7. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ | 240 |
| 7. 1. Основные характеристики и компоненты временного ряда | 240 |
| 7. 1. 1. Числовые характеристики временного ряда и их оценка по результатам наблюдений | 244 |
| 7. 2. Определение тренда и сглаживание временного ряда | 246 |
| 7. 2. 1. Процедура скользящего среднего с весами | 249 |
| 7. 2. 2. Понижение порядка полиномиального тренда при помощи процедуры последовательного взятия разностей | 253 |
| 7. 3. Определение сезонной составляющей ряда (сезонных индексов) и сезонная декомпозиция временного ряда | 255 |
| 7. 3. 1. Прогонозирование ряда по тренду и сезонной составляющей | 258 |
| 7. 4. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания | 260 |
| 7. 5. Стационарные временные ряды. Процессы авторегрессии первого и второго порядков | 262 |
| 7. 6. Анализ временных рядов в пакете STATISTICA | 265 |
| 7. 6. 1. Работа 1. Определение тренда методом скользящих средних. Анализ сезонной составляющей | 265 |
| 7. 6. 2. Работа 2. Прогнозирование по тренду и сезонной составляющей. Прогнозирование временного ряда методом экспоненциального сглаживания | 276 |
| 7. 7. Задачи для самостоятельного решения | 278 |
| Глава 8. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ | 283 |
| 8. 1. Основные понятия | 283 |
| 8. 2. Методы кластерного анализа в пакете STATISTICA | 289 |
| 8. 2. 1. Иерархические алгоритмы | 289 |
| 8. 2. 2. Выполнение иерархических процедур в пакете STATISTICA | 293 |
| 8. 2. 3. Метод К-средних | 295 |
| 8. 2. 4. Двухвходовое объединение | 297 |
| 8. 3. Задачи для самостоятельного решения | 298 |
| Глава 9. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ В EXCEL | 301 |
| 9. 1. Методы решения задач линейного программирования (ЛП) | 302 |
| 9. 1. 1. Графическое решение задачи ЛП | 303 |
| 9. 1. 2. Алгебраическое решение задачи ЛП симплекс-методом | 306 |
| 9. 1. 3. Решение задачи ЛП в симплекс-таблицах | 311 |
| 9. 1. 4. Решение задачи распределения ресурсов в EXCEL | 315 |
| 9. 2. Транспортная задача | 320 |
| 9. 3. Задача о назначениях | 325 |
| 9. 4. Сетевые модели. Определение наикратчайшего пути между вершинами | 332 |
| 9. 5. Варианты заданий по курсу «Исследование операций» | 337 |
| 1. Варианты для задачи распределения ресурсов | 337 |
| 2. Варианты для транспортной задачи | 348 |
| 3. Варианты для задач о назначениях | 355 |
| 4. Варианты задач на сетях | 362 |
| Приложение. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ | 371 |
| П. 1. Случайные события | 371 |
| П. 1. 1. Статистическое определение вероятности | 371 |
| П. 1. 2. Пространство элементарных событий | 372 |
| П. 1. 3. Алгебра событий | 374 |
| П. 1. 4. Аксиоматическое определение вероятности и ее свойства | 375 |
| П. 1. 5. Дискретное вероятностное пространство | 376 |
| П. 1. 6. Геометрические вероятности | 378 |
| П. 1. 7. Условные вероятности. Независимость событий | 379 |
| П. 1. 8. Формула полной вероятности и формула Байеса | 382 |
| П. 2. Дискретные случайные величины. Системы дискретных случайных величин | 383 |
| П. 2. 1. Определение дискретной случайной величины | 383 |
| П. 2. 2. Механическая интерпретация распределения вероятностей дискретных случайных величин | 385 |
| П. 2. 3. Функция распределения случайной величины | 385 |
| П. 2. 4. Система двух дискретных случайных величин | 386 |
| П. 2. 5. Числовые характеристики дискретных случайных величин | 389 |
| П. 2. 6. Примеры дискретных распределений: биномиальное, пуассоновское и геометрическое распределения | 393 |
| П. 2. 7. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Ковариация и коэффициент корреляции | 397 |
| П. З. Непрерывные случайные величины | 401 |
| П. 3. 1. Определение непрерывной случайной величины | 401 |
| П. З. 2. Системы нескольких случайных величин | 404 |
| П. 3. 3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин | 405 |
| П. 3. 4. Примеры непрерывных распределений: равномерное и экспоненциальное (показательное) распределения | 407 |
| П. 3. 5. Нормальное распределение | 410 |
| П. 3. 6. Двумерное нормальное распределение | 414 |
| П4. Закон больших чисел и центральная предельная теорема | 416 |
| Приложение 1. 1. Варианты заданий по регрессионному, корреляционному и кластерному анализу | 422 |
| Приложение 1. 2. Стоимость однокомнатных квартир в Москве | 427 |
| Приложение 2. Таблица критических точек критерия Дарбина—Уотсона | 431 |
| Приложение 3. Значения функции распределения Ф (х) стандартного нормального закона | 433 |
| Приложение 4. Словарь терминов пакета STATISTICA и статистических терминов | 434 |
| Литература | 454 |
