Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП STATISTICA

Учебно-методические материалы. – Нижний Новгород: ННГУ, 2007. – 112 с. Многомерные статистические методы среди множества возможных вероятностно-статистических моделей позволяют обоснованно выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует исходным статистическим данным, характеризующим реальное поведение исследуемой совокупности объектов, оценить надежность и точность выводов, сделанных на основании ограниченного статистического материала. В пособии рассмотрены следующие методы многомерного статистического анализа: регрессионный анализ, факторный анализ, дискриминантный анализ. Излагается структура пакета прикладных программ «Statistica», а также реализация в данном пакете изложенных методов многомерного статистического анализа. Кластерный анализ и его реализация в пакете STATISTICA
Введение в кластерный анализ
Измерение близости объектов
Характеристики близости объектов
Методы кластерного анализа
Иерархические алгоритмы
Процедуры эталонного типа
Пример решения задачи кластерным анализом в пакете STATISTICA
Факторный анализ и его реализация в пакете STATISTICA
Введение в факторный анализ
Цели и сущность факторного анализа
Линейная модель факторного анализа
Решение модели факторного анализа
Задача о числе факторов
Статистическая оценка факторных нагрузок и остаточных дисперсий
Пример решения задачи факторным анализом в пакете STATISTICA
Задания для самостоятельной работы
Дискриминантный анализ и его реализация в пакете STATISTICA
Введение в дискриминантный анализ
Проблема классификации
Дискриминирующие функции. Классификация объектов с помощью функции
расстояния
Пример решения задачи дискриминантным анализом в пакете STATISTICA
Задания для самостоятельной работы