Место статистики в медицине

   Статистика в медицине является незаменимым инструментом анализа клинических экспериментальных данных, дающим возможность формализации медицинской информации для количественных оценок и качественных выводов.    Изначально медицина стремилась к повышению эффективности результатов диагностики и лечения.     Первоначально она основывалась на интуитивной основе ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Прогнозирование

Прогнозирование Внимание! Статья находится в стадии мультимедийного оформления    Прогнозирование (аппроксимация, экстраполяция будущего поведения временного ряда) является развитием примера по анализу закупок в торговом бизносе, когда управленческое решение принимается с учетом не только интегральных статистических показателей по совокупности имеющихся данных, ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Кластерный анализ

Кластерный анализ    Кластерный анализ (КА) предназначен для разбиения совокупности объектов по совокупности их характеристик (признаков) на однородные группы (кластеры или классы) схожих между собой объектов (многомерная классификация объектов по их приЕнакам). Достоинством метода  является то, что он работает даже ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Сравнение выборок

Сравнение выборок    Необходимость сравнения выборок в бизнесе возникает постоянно, например: для оценки достоверности воздействия инновационных мероприятий на результативный показатель. Сравнение осуществляется с помощью различных критериев. t-критерий Стьюдента    Критерий используется для независимых выборок применяется для сравнения средних Значений двух ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Дискриминантный анализ

Цели, задачи и суть анализа    Дискриминантный анализ (ДА) включает статистические методы классификации многомерных наблюдений в ситуации, когда имеются так называемые обучающие выборки. Анализ использует несколько признаков объекта, число которых может быть сколь угодно большим.   Цель дискриминантного анализа состоит ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Многомерное шкалирование

   Многомерное шкалирование (MDS) можно рассматривать как альтернативу факторному анализу, в котором достигается сокращение числа переменных, путем выделения латентных (непосредственно не наблюдаемых) факторов, объясняющих связи между наблюдаемыми переменными.    Цель многомерного шкалирования – поиск и интерпретация латентных переменных, дающих возможность ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Дисперсионный анализ

Прикладное использование     Прикладная цель дисперсионного анализа заключается в ответе на вопрос: оказывает ли факторы значимое влияние на зависимую величину или нет. При этом, однако, нужно иметь ввиду, что факторы должны быть представлены в номинальной или порядковой шкале (стоит ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ     Корреляционно-регрессионный анализ позволяет выявить причины изменчивости интересующих показателей при изменении влияющих факторов, а также установить их взаимосвязь. Опираясь на выявленную связь факторов с приоритетным показателем в бизнесе, например, возможно принимать лучшие из возможных управленческих решений, прогнозировать ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Корреляционный анализ

     Линейный коэффициент корреляции. измерение тесноты и направления связи переменных  друг с другом является важнейшей задачей статистического анализа в бизнесе. Тесноту и направление связи между переменными (xi ; yi)  можно измерить с помощью линейного коэффициента парной корреляции, который рассчитывается ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Факторный анализ

Цели и задачи    Факторный анализ – методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативного показателя. В бизнесе использование факторного анализа позволяет выявить факторы (в том числе и скрытые латентные) влияющие на интересующие показатели (например, выручку, ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ