Практикум по корреляционному анализу с использованием Excel и Statistica

В качестве исходных данных для корреляционного анализа используются статистические показатели связи макро-экономических показателей экономики России с динамикой туристических потоков из России за границу 1. Общие положения Практикум позволяет приобретения навыков по инструментальному анализу тесноты связи статистических данных с использованием Excel ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

Нейронные сети

Нейронная сеть это программная среда помощью которой моделируется процесс формирования прогноза на основании совокупности прогноза на основании основных методов статистического анализа стохастической информации, причем базовая информация (Сеть прямого распространения)закладывается изначально, а последующая (Рекурентные с обратной связью сети) формируются (подбираются) программой ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ

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

Создание методического и технологического обеспечения мониторинга рынков образовательных услуг, труда и абитуриентов

История проекта Идея появилась в 1998 году. Оформилась в приемлемый вариант в 1999 году и в первоначальном варианте ориентировался на СПбГУТД (Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна). Система мониторинга исходные посылки на момент формирования проекта: Понимание того, что полностью отсутствует 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