Хочется чтоб программа работала а не лежала просто как очередная. UltraISO – мощная программа для работы с образами. Программа поддерживает множество. Статистика+ - Статистика: Основная статистика:--определение описательных статистик.

1. Программа Statistica 7
2. Программа Статистика 7.0 Скачать Бесплатно

Программа статистического анализа Statistica ГЛАВА 7. Визуальный анализ категоризованных данных. Как всегда, мы начинаем главу с обзора всевозможных графиков, преследуя очевидную цель — дать читателю максимально полное представление о способах визуализации категоризованных данных с тем, чтобы привести к осознанному, а не спонтанному выбору необходимого метода. Дополнительный материал и примеры содержится также в других главах по визуальному анализу. Вначале поймем идею категоризованных графиков.

Что такое категоризованные графики? Категоризованные графики, также называемые Casement plots (см. Фундаментальный труд по визуализации Chambers, et al., (1983) Graphical methods for data analysis. Belmont, С A: Wadsworth), позволяют визуализировать категоризованные данные, иными словами, данные, разбитые на группы (категории) с помощью одной или нескольких группирующих (категоризующих) переменных (от английского categorized variables — категориальные переменные). В качестве группирующих переменных обычно используют категориальные (см. Описание типов переменных в главе Элементарные понятия). Отметим, что разбиение данных на группы и проведение анализа внутри групп является чрезвычайно важным приемом анализа, постоянно используемом в практической работе.

Например, известный прием сегментации рынка представляет собой частный случай категоризации. Итак, с помощью группирующих переменных наблюдения из исходного файла данных разбиваются на несколько однородных групп (например, клиенты супермаркета разбиваются по уровню дохода или по признаку: имеет — не имеет машину), и для каждой группы строится свой график, показывающий специфику данных.

Так как групп несколько, то создаются серии двухмерных и трехмерных графиков (гистограммы, диаграммы рассеяния, линейные графики, графики поверхности и др.), по одному для каждой выбранной группы — category случаев (непересекающихся подмножества наблюдений). Например, такими группами могут быть пользователи Интернет из Нью-Йорка, Чикаго, Далласа или Москвы, Санкт-Петербурга и Смоленска. Такие «составные» графики помещаются последовательно, один за другим, на экране компьютера, позволяя сравнивать данные в каждой группе (например, в группе городов или среди клиентов с разным уровнем дохода).

Часто удобно собрать категоризованные графики в один составной график, для чего в STATISTICA имеются все необходимые средства. Для выбора групп обычно предоставляется широкий набор опций, наиболее типичная из которых использует категоризующую переменную, то есть переменную, производящую разбиения на группы своими собственными значениями, например, переменная Город — City с тремя значениями Нью-Йорк — New York, Чикаго — Chicago и Даллас — Dallas. На следующем графике показаны гистограммы модельной переменной, измеряющей уровень стресса жителей в трех городах США. Взглянув на графики, можно сделать вывод, что стресс людей, живущих в Далласе, более равномерно распределен, чем стресс жителей Нью-Йорка или Чикаго (данные носят модельный характер). Очевидно, что вместо одной группирующей переменной можно использовать две или больше.

Подскажите пожалуйста книги по Statistica, для анализа эксперементальных данных, построение уравнения регресии, определения коефициентов. Кластерный анализ в Statistica - STATISTICA Здравствуйте! Очень нужна помощь с программой STATISTICA. Я новичок в этой программе.

Далее показаны графики с двумя группирующими переменными. Такие категоризованные графики можно рассматривать как «кросстабуляцию» или «сопряжение» графиков (сравните с таблицами сопряженности). На них каждая из зависимостей представлена на пересечение одного уровня одной группирующей переменной (например, Город — City) и одного уровня другой группирующей переменной (например, Время — Time). Таким образом, имеем 6 графиков (3 уровня переменной Город умножить на 2 уровня переменной Время). Добавление второго фактора (второй группирующей переменной) показывает, что схемы сообщений о стрессах в Нью-Йорке и Чикаго на самом деле очень сильно различаются, если принять во внимание Время опроса. Иными словами, существенно зависят от того, когда именно проводился опрос, утром или вечером.

Заметьте, что в Далласе фактор времени суток вносит незначительные изменения. Рассмотрим также модельные данные о работе в Интернет пользователей из различных городов (фрагмент файла см. Ниже): Ниже показан категоризованный график, позволяющий визуально представить интенсивность работы в различных городах в зависимости от времени суток. Категоризованные графики и матричные графики Внешне матричные графики похожи на категоризованные, однако матричные графики строятся для одних и тех же подмножеств наблюдений, тогда как категоризованные графики строятся для разных, более того, непересекающихся групп наблюдений. Наличие непересекающиеся группы наблюдений и составляет главную особенность категоризованных графиков. Собственно, идея в том и состоит, чтобы разбить данные на естественные группы и визуально исследовать зависимости между группами.

В категоризованных графиках нужно указывать, по меньшей мере, одну группирующую переменную — grouping variable, которая содержит информацию о групповой принадлежности каждого наблюдения (например, Чикаго — Chicago, Даллас — Dallas). Эта группирующая переменная не будет непосредственно включена в график, не будет отображаться на нем, но будет служить критерием разбиения наблюдений на группы. Выше мы познакомились с категоризованными гистограммами — гистограммами, построенными отдельно для каждой группы наблюдений, определяемой значениями группирующей переменной. В основном гистограммы используются для того, чтобы исследовать распределение значений переменных.

Например, гистограммы показывают, какие конкретно значения или диапазоны значений исследуемой переменной встречаются наиболее часто, как отличаются значения в разных интервалах, сосредоточено или нет наибольшее число наблюдений вокруг среднего или медианы, имеет место симметрия распределения и т. Гистограммы также используются для оценки сходства (согласия) наблюдаемого или эмпирического распределения с теоретическим распределением. Существуют две основные причины, по которым гистограммы представляют интерес.

С помощью гистограммы можно выяснить существо исследуемой переменной (например, как распределены пользователи Интернет по возрасту, полу, профессии, просматриваемым сайтам). Множество статистик основано на определенных предположениях о распределении анализируемых переменных, например, временные интервалы между заходами на сайт могут иметь гамма-распределение, и гистограмма помогает проверить эти предположения. Если вы описали тип распределения переменных, то можете построить математическую модель и провести нужные расчеты. Часто в качестве первого шага в анализе нового набора данных следует построить гистограммы для всех переменных и всех наблюдений и далее подходящим образом их категоризовать. Гистограммы и описательные статистики Категоризованные гистограммы — Categorized Histograms предоставляют информацию, схожую с описательными статистиками (например, среднее, медиана, минимальное значение, максимальное значение и т. Несмотря на то, что некоторые (числовые) описательные статистики легче читаются в таблице, общий вид и глобальные описательные статистики проще исследовать визуально. График предоставляет качественную информацию о распределении, которая не может быть полностью представлена одним или двумя параметрами.

Например, общее асимметричное распределение дохода может показывать, что большинство людей имеет доход, который гораздо ближе к минимальному значению диапазона дохода, чем к максимальному. Кроме того, при разбиении по половому или этническому признаку эта характеристика распределения дохода может оказаться более выраженной в определенных подгруппах. Хотя эта информация будет содержаться в коэффициенте асимметрии (для каждой подгруппы) при представлении в графическом виде на гистограмме, она обычно распознается и запоминается более легко.

Имея свой сайт, вы анализируете статистику посещений и по гистограмме определяете пик интереса к сайту в течение суток. Гистограмма может также показать «изгибы», которые представляют важную информацию об определенной социальной стратификации исследуемого поколения или аномалий в распределении дохода в конкретной группе, вызванной, например, налоговой реформой. Категоризация значений в каждой гистограмме Все процедуры гистограмм, доступные в STATISTICA, предоставляют большой набор способов разбиения данных на группы.

Эти методы категоризации разделяют весь диапазон значений переменной (от минимума до максимума, если переменная числовая) на некоторое число групп или диапазонов, для которых подсчитываются частоты (просто считается количество значений, попавших в данный диапазон). Далее полученные частоты представляются на графике в виде отдельных столбцов или полос. Например, можно создать гистограмму, на которой каждый столбец будет представлять диапазон из 10 единиц шкалы, которая используется для представления переменной; если минимальное значение равно 0, а максимальное — 120, то будет создано 12 столбцов. Кроме того, можно сделать так, чтобы весь диапазон значений переменной был разделен на указанное число интервалов равной длины (например, 10); в последнем случае, если минимальное значение равно 0, а максимальное — 120, каждый интервал будет равен 12 единицам шкалы. Имеются опции, которые поддерживают более сложные категоризации, например, позволяют создать неравные диапазоны с заданными пользователем границами для каждого диапазона (чтобы создать более понятные диапазоны или объединить выброс и увеличить читаемость средней части гистограммы). Диапазоны можно также создать, определив критерии включения и исключения с помощью логических операторов (например, первый столбец гистограммы может представлять людей, которые за последний год летали на самолете более 10 раз, причем не более 50% этих поездок были связаны с бизнесом). Категоризация значений в составных графиках Составные графики можно создать для уровней категоризующей переменной (например, переменной пол или переменной стресс, характеризующей различные уровни стресса).

Значения непрерывных переменных (например, возраст, доход, цена) можно разбить на заданное число интервалов или создать группы наблюдений с помощью логических условий. Последняя возможность особенно эффективна, так как позволяет провести разбиение на группы с помощью «правил», которые используют более одной переменной, с заданием логических соотношений между этими переменными (например, таким способом можно выбрать группу, состоящую из всех людей мужского пола старше 30 лет и играющих в гольф и не любящих попсу). В качестве еще одного примера рассмотрим данные, характеризующие стресс женщин. Значения первой переменной описывают семейное положение опрошенных женщин, значения второй переменной измеряют уровень тревоги. Известно, что личностная тревожность представляет собой устойчивую склонность личности воспринимать жизненную ситуацию как угрожающую и реагировать на нее соответствующим образом (см., например, Кокс Т. (1981) Стресс). Обычно используют шкалу тревожности: низкая тревожность, умеренная и высокая.

Для простоты ограничимся шкалой «низкая — высокая» тревожность. Файл данных показан ниже. Откройте окно галерея графиков, в котором выберите статистические категоризованные графики (левое меню) и гистограммы (правое меню). Сделав выбор, нажмите кнопку ОК. В появившемся далее окне нажмите кнопку переменные, чтобы выбрать переменные для графика. Выберем в качестве группирующей переменной семейное положение женщины. Значения этой переменной разбивают данные на две группы: женщины, живущие в полной семье, и женщины, живущие в неполной семье, включая одиноких женщин.

Анализируемой переменной будет переменная тревога, выбранная в третьем столбце. Далее сделайте установки для настройки графика, как показано в окне 2М категоризованные гистограммы. Возможны два способа размещения гистограмм «а графике в зависимости от выбора, сделанного в опциях Размещение этого диалогового окна (см. Графики ниже).

Из графиков видно, что уровень тревоги женщин в неполных семьях выше, чем в полных. Насколько значимо это различие, можно оценить с помощью специальных статистических критериев, например, с помощью критерия хи-квадрат.

В данном примере это различие небольшое, однако и число наблюдений мало. Если бы подобное различие (одно наблюдение) имело место для 100 респондентов, то, очевидно, мы отнесли бы его за счет случайной ошибки и не приняли бы во внимание. В этом и состоит существо дела: если визуально вы видите отчетливый эффект, то его не имеет смысла доказывать статистически; если эффект не столь ясен, то применяют статистические критерии. Категоризованные гистограммы и диаграммы рассеяния Эффектным приложением методов категоризации для непрерывных переменных может оказаться представление связей между тремя переменными на плоскости. Наверняка приведенный нами пример визуализации удивит даже искушенных аналитиков.

Ниже показана диаграмма рассеяния для двух переменных Load 1 и Load 2. Теперь предположим, что необходимо добавить третью переменную ( Output и рассмотреть ее распределение на различных уровнях совместного распределения Load 1 и Load 2. Этого можно достичь, например, с помощью следующего графика. На графике значения переменных Load 1 и Load 2 разбиты на 5 уровней, и для каждой комбинации уровней построена гистограмма переменной Output. Подгонка теоретических распределений к наблюдаемым распределениям Функции подгонки распределений STATISTICA, встроенные в гистограммы, позволяют сравнивать распределение наблюдаемых данных с такими распределениями, как нормальное, бета-, экспоненциальное, экстремальных значений, гамма-, геометрическое, Лапласа, логистическое, логнормальное, Пуассона, Релея и Вейбулла. Это наиболее часто возникающие на практике распределения, и проверка согласия с ними данных иногда представляет интерес.

Программа Statistica 7

Обратите внимание, что программа STATISTICA также включает специальный модуль подгонки распределения (см. Непараметрическая статистика и подгонка распределений), который предоставляет широкий набор теоретических функций распределения, графиков и статистик для проверки согласия исходных данных с выбранным распределением. Подгонка распределений к множественным гистограммам Несколько архаичный термин «множественный» в анализе данных часто эквивалентен слову несколько или много, таким образом, множественная гистограмма означает всего лишь, что несколько гистограмм отображены на одном графике. При построении нескольких гистограмм на одном графике переменные представлены смежными полосами, поэтому для каждой группы (обычно построенной вдоль горизонтальной оси X) строится несколько полос. Аппроксимирующие кривые могут либо точно соответствовать гистограммам, либо быть сравнимыми друг с другом.

Поскольку множественные гистограммы создаются для визуального сравнения распределений в разных группах, например, мужчин и женщин (а не для анализа качества подгонки для отдельных переменных), то STATISTICA использует второе решение: ожидаемая теоретическая кривая будет «прикреплена» к числовым значениям (а не к меткам групп) оси X. На практике это обычно не влияет на объяснение графика, то есть очевидное отклонение переменной от ожидаемого распределения по-прежнему будет очевидно. Если вам нужно «прикрепить» функции распределения к меткам групп, то можно изменить соответствующие формулы, так что подогнанные распределения будут сдвинуты по оси X, чтобы компенсировать сдвиг столбцов гистограмм. Категоризованные диаграммы рассеяния 2М диаграммы рассеяния используются для визуализации зависимости между двумя переменными X и Y (например, вес и рост, цена и качество). В диаграммах рассеяния отдельные данные представлены точками в двумерном пространстве. Две координаты (X и Y), определяющие расположение каждой точки, соответствуют определенным значениям двух переменных.

Если две переменные сильно связаны, то точки имеют некоторую систематическую форму (например, группируются вдоль прямой линии или гладкой кривой). Если переменные не связаны, то точки образуют круглое «облако» (более подробно см. Главу Элементарные понятия). Категоризованные диаграммы рассеяния предоставляют мощные исследовательские и аналитические методы исследования соотношений между двумя и более переменными в различных подгруппах. Нелинейная зависимость Нелинейность — это другая сторона зависимости между переменными, которую можно исследовать на диаграммах рассеяния. Для измерения нелинейных зависимостей между переменными не существует простых в использовании тестов: стандартный коэффициент корреляции Пирсона г позволяет измерять линейную зависимость, а некоторые непараметрические корреляции, такие как корреляция Спирмена R, позволяют измерять также монотонные нелинейные связи. Исследование диаграмм рассеяния дает возможность определить форму зависимости, так что в дальнейшем можно выбрать соответствующее преобразование данных, чтобы «линеаризовать» зависимость или выбрать соответствующее уравнение для нелинейного оценивания.

Программа Статистика 7.0 Скачать Бесплатно

Категоризованные вероятностные графики С помощью категоризованных вероятностных графиков можно определить, насколько близко распределение переменной следует нормальному распределению в различных подгруппах. Категоризованные нормальные вероятностные графики представляют эффективный инструмент для проверки нормальности распределения данных в отдельных группах. Если подгонка в основном неверна и данные образуют какую-либо ясную форму (например, букву 5) вокруг прямой линии, то переменную, возможно, необходимо каким-то образом преобразовать до того, как она будет использована в процедуре, предполагающей нормальность (например, логарифмическое преобразование часто используется, чтобы «втянуть» конец распределения (см. Neter, Wassermafl. and Kutner (1985) Applied linear statistical models: Regression analysis of variance and experimental designs, Homewood IL: Irwin).

Нормальные вероятностные графики без тренда строятся так же, как и стандартные нормальные вероятностные графики, за исключением того, что линейное смещение (тренд) убирается до того, как строится график. Это часто «разбрасывает» график, что позволяет пользователю легко обнаружить отклонения от нормальности, например, если распределение равномерное, то возникает S-образная кривая. Категоризованные графики квантиль-квантиль Категоризованные графики квантиль-квантиль (К-К) используются для поиска наилучшего распределения в заданном параметрическом семействе распределений. Вначале нужно выбрать, какое из теоретических распределений аппроксимирует данные.

Выбранные семейства вероятностных распределений зависят от параметров, например, среднее и стандартное отклонение для семейства нормальных распределений, то задача состоит в том, чтобы оценить неизвестные параметры по имеющимся наблюдениям. Чтобы оценить аппроксимацию или качество подгонки наблюдаемых данных теоретическим распределением, наблюдаемые значения переменной (х 1. Знаете ли Вы, что релятивистское объяснение феномену CMB (космическому микроволновому излучению) придумал человек выдающейся фантазии Иосиф Шкловский (помните книжку миллионного тиража 'Вселенная, жизнь, разум'?). Он выдвинул совершенно абсурдную идею, заключавшуюся в том, что это есть 'реликтовое' излучение, оставшееся после 'Большого Взрыва', то есть от момента 'рождения' Вселенной.

Хотя из простой логики следует, что Вселенная есть всё, а значит, у нее нет ни начала, ни конца. Подробнее читайте. НОВОСТИ ФОРУМА Рыцари теории эфира - 03:10: -КаримХайдаров. 11:03: -КаримХайдаров. 15:26: -КаримХайдаров.

05:02: -КаримХайдаров. 18:16: -КаримХайдаров. 07:42: -КаримХайдаров. 07:24: -КаримХайдаров. 05:48: -КаримХайдаров.

19:04: -КаримХайдаров. 14:57: -КаримХайдаров. 13:58: -КаримХайдаров. 07:23: -КаримХайдаров.

Download Драйвера Если при инсталляции русской версии STATISTICA 6.1 у вас возникли проблемы, связанные с установкой драйвера ключа электронной защиты (например, процесс установки завис на окне 'Производится конфигурация системы, подождите, пожалуйста'), то загрузите архив с обновленным драйвером и установите его на ваш компьютер. Инструкция: Скачайте и распакуйте файл SentinelSystemDriverInstaller7.5.7.zip, запустите инсталлятор и следуйте указаниям установщика драйвера.

По окончании установите (или переустановите) STATISTICA, согласно инструкции по установке системы. Обновления STATISTICA Обновление исправляет кодировку в описании функций Диспетчера функций STATISTICA 10. Инструкция: Скачайте архив RussianPatch10.zip, распакуйте папку RussianPatch10 и запустите установщик setup.exe для 32-х или 64-х бит. Перезапустите систему STATISTICA. Обновление для STATISTICA 6.1 Если при инсталляции сетевой русской версии STATISTICA 6.1 у вас возникли проблемы, связанные с установкой на рабочую станцию, возникает ошибка с кодом -6003, то загрузите архив и установите его на ваш компьютер. Инструкция: Скачайте файл InstallShieldEngineUpdate1001.zip, распакуйте файл InstallShieldEngineUpdate1001.exe и запустите его.

По окончании установите (или переустановите) STATISTICA на рабочую станцию, согласно инструкции по установке системы. Обновление для STATISTICA 6.1 (русская версия) Это обновление устраняет некорректное отображение шрифтов в диалоговом окне Канонического анализа. Инструкция: После загрузки файла (stacan.dll) скопируйте его в директорию с программой STATISTICA, заменяя одноименный файл. Обновление для STATISTICA 6.1 (русская версия) Это обновление вносит некоторые косметические изменения, исправляет ошибки в кодировке русских букв в диспетчере функций в редакторе SVB-макросов. Инструкция: После загрузки файла обновления распакуйте файл updateST6.rar, после чего скопируйте полученные файлы (stlctrl.dll и stadbqy.exe) в директорию с программой STATISTICA, заменяя одноименные файлы.

Обновление для STATISTICA 5.5 (англ. Версия) Это обновление вносит некоторые косметические изменения, исправляет ошибочное сообщение 'Evaluation Expired', появляющееся в модулях визуального моделирования (VGLM, VGLZ, VGSR, VPLS). Не инсталлируйте это обновление для версий ниже STATISTICA 5.5! Инструкция: После загрузки файла обновления распакуйте архив и запустите файл update.exe и следуйте инструкциям процедуры обновления. Обновление для STATISTICA 5.5 (concurrent network version) Это обновление вносит некоторые косметические изменения. Установка должна быть проведена на каждой рабочей станции.

Не инсталлируйте это обновление для версий ниже STATISTICA 5.5! Инструкция: После загрузки файла обновления распакуйте архив и запустите файл update.exe и следуйте инструкциям процедуры обновления.

Обновление для STATISTICA Neural Networks 4.0A - 4.0C Обновление для STATISTICA Neural Networks 4.0E Это обновление исправляет незначительные ошибки, замеченные после выхода четвертой версии SNN в программе и соответствующем Электронном руководстве (SNN Electronic Manual). Это обновление предназначено только для версии SNN 4.0. Если вы используете STATISTICA Neural Networks версии 3.0, для получения обновленной версии программы свяжитесь с менеджерами нашей компании.

Прежде чем загружать обновления, проверьте версию установленного у вас пакета SNN. Для этого в меню Help выберите пункт About и посмотрите информацию о версии пакета (следует заметить, что версия 4.0E встречается очень редко). Инструкция: После загрузки файла обновления распакуйте архив и запустите файл updsnn.exe и следуйте инструкциям процедуры обновления. Вспомогательные программы Adobe Acrobat Reader Некоторые из файлов, размещенных на нашем сайте, представлены в формате PDF. Для того чтобы просмотреть их Вам понадобится программа Acrobat Reader, компании Adobe, Inc., которую можно скачать на разработчиков.

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia. Все права защищены. © StatSoft Russia 1999-2018 StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.