Лекции по "Информационные технологии анализа и обработки данных"

Как выбрать подходящий СПП? Руководствуясь какими критериями следует сравнивать различные СПП? Можно ли оценить степень соответствия рыночной цены СПП его потребительским свойствам? Чтобы попытаться дать ответы на эти вопросы необходимо описать методо- ориентированный СПП как систему, т.е. представить себе его типовую структуру, содержание, связи между элементами и т.п.

Методы обработки экспериментальных данных 1
1. Сущность и цели обработки экспериментальных данных 3
1.1. Качество данных 3
1.2. Этапы обработки данных 4
1.3. Вычислительные аспекты обработки данных 5
1.4. Разновидности исследований. 5
1.5. Шкалы измерений 6
2. Первичная статистическая обработка данных 8
2.1. Анализ резко выделяющихся наблюдений 8
2.2. Построение гистограммы распределения 10
2.3. Проверка соответствия выбранной модели закона распределения исходным данным 12
2.3.1. Критерий согласия (хи-квадрат). 12
2.3.2. Критерий согласия Колмогорова. 14
2.3.3. Критерий согласия омега-квадрат 16
3. Оценка результатов измерения 18
3.1. Виды измерений 18
3.2. Погрешности измерений 19
4. Проверка статистических гипотез относительно двух выборочных совокупностей. 21
4.1. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных выборок 21
4.2. Проверка гипотезы о равенстве двух средних независимых нормальных выборок. 22
4.3. Проверка гипотезы о равенстве двух средних зависимых выборок 25
4.4. Непараметрический критерий Вилкоксона для проверки однородности двух независимых выборок 26
4.5. Непараметрический критерий Вилкоксона для проверки однородности двух зависимых выборок 31
5. Корреляционный анализ 33
5.1. Постановка задач статистического исследования зависимостей. 33
5.2. Измерение парной статистической связи 34
5.2.1. Понятие об индексе корреляции 34
5.2.2. Коэффициент корреляции как измеритель степени тесноты связи. 35
5.2.3. Оценка показателя тесноты статистической связи по выборочным данным. 36
5.3. Анализ коэффициента корреляции 38
5.4. Оценка степени тесноты связи при нелинейной зависимости. 39
5.5. Анализ частных связей 41
5.6. Анализ множественных связей 43
5.7. Ранговые коэффициенты корреляции 45
5.8. Зависимость между признаками, измеренными в номинальной или порядковой шкалах. 48
6. Регрессионный анализ 50
6.1. Основные понятия регрессионного анализа 50
6.2. Простая линейная регрессия 54
6.3. Проверка адекватности модели регрессии 57
6.4. Проверка гипотез относительно параметров линейной регрессии. 60
6.5. Доверительные интервалы для линии регрессии. 61
6.6. Обратная простая линейная регрессия. 62
6.7. Множественная линейная регрессия 64
6.8. Криволинейная регрессия 65
7. Дисперсионный анализ 67
7.1. Цель и задачи дисперсионного анализа 67
7.2. Однофакторный дисперсионный анализ в модели с фиксированными эффектами. 68
7.2.1. Проверка гипотезы о влиянии фактора на исследуемую величину. 68
7.2.2. Оценка эффектов уровней фактора 73
7.3. Однофакторный дисперсионный анализ в модели со случайными эффектами 75
7.4. Двухфакторный дисперсионный анализ 76
7.4.1. Двухфакторный дисперсионный анализ с пересечением уровней 77
7.4.2. Двухфакторный дисперсионный анализ с группировкой уровней 82
7.4.3. Проверка однородности дисперсий 84
8. Непараметрические методы факторного анализа 86
8.1. Ранговый однопараметрический анализ 86
8.2. Ранговый двухфакторный анализ 89