Корреляционный анализ данных с использованием пакета Statistica - Реферат

В условиях рыночной конкуренции процесс подготовки и принятия решений менеджерами компаний должен включать тщательный анализ имеющихся данных, базирующийся на методах математической статистики. В этой связи существенную помощь в получении необходимой информации могут оказать современные информационные технологии интеллектуального и статистического анализа данных. Системы интеллектуального анализа предназначены для автоматизированного поиска ранее неизвестных закономерностей в имеющихся в распоряжении менеджера данных с последующим использованием полученной информации для подготовки решений. В мировой практике компьютерные системы статистического анализа и обработки данных широко применяются как в исследовательской работе в области экономики, так и в практической деятельности аналитических, маркетинговых и плановых отделов банков, страховых компаний, производственных и торговых фирм.Практическое использование методов корреляции требует наличия ряда условий, без которых результаты анализа не могут быть признаны надежными, быть базой для принятия управленческих решений. К таким условиям относятся: Однородность изучаемой статистической совокупности.Статистическими приемами, позволяющими выявить или опровергнуть наличие корреляционной зависимости между анализируемыми признаками, являются: Построение и анализ параллельных рядов. При этом строится ранжированный ряд значений факторного признака и параллельно - ряд соответствующих значений признака-результата. По согласованному или несогласованному изменению значений фактора и результата судят о наличии либо отсутствии зависимости. В отличие от групповых, построение корреляционных таблиц предполагает группировку данных и по признаку-фактору, и по признаку-результату. Характер расположения частот на поле таблицы позволяет выдвинуть предположение о наличии и направлении зависимости между признаками.При необходимости определить круг факторов, влияющих на признак-результат (объект управления), оценить степень их влияния, рассчитывают показатели корреляции и детерминации. Он используется при изучении парной корреляционной зависимости, т.е. когда оценивается связь между парой признаков. Но на практике часто возникает необходимость оценить тесноту связи результативного признака (объекта управления) с каким-либо конкретным фактором. Ковариация, являясь мерой взаимосвязи двух переменных, рассчитывается как средняя величина произведения отклонений индивидуальных значений анализируемых признаков от их средних значений: (1) Недостаток этого показателя (числовое значение ковариации зависит от размерности переменных x и y) преодолевается в парном коэффициенте корреляции путем нормирования абсолютных отклонений: и где ?y - среднее квадратическое отклонение признака-результата; ?x - среднее квадратическое отклонение признака-фактора.Изучение множественной корреляционной зависимости предполагает оценку влияния на результативный признак двух и более факторов. Квадрат множественного коэффициента корреляции R2 является множественным коэффициентом детерминации и характеризует долю дисперсии результативного признака, объясненную вариацией всех факторов, включенных в анализ, в общей дисперсии результата. При изучении множественной корреляционной зависимости наряду с оценкой совокупного влияния всего набора интересующих исследователя факторов возникает необходимость получить количественную характеристику влияния каждой объясняющей переменной, «очищенную» от опосредованного воздействия других факторов. При их построении применяется прием элиминирования влияния всех факторов кроме фактора, оцениваемого в данный момент. Если элиминируется влияние одного фактора, то частный коэффициент корреляции называется коэффициентом первого порядка и в условиях двухфакторной модели рассчитывается следующим образом:.

Содержание

Введение

1. Условия практического использования корреляционного анализа

2. Методы выявления корреляционной зависимости

3. Изучение парной корреляционной зависимости, корреляционный анализ

4. Множественный корреляционный анализ

5. Общее описание программы Statistica корреляционный анализ множественный ряд

В условиях рыночной конкуренции процесс подготовки и принятия решений менеджерами компаний должен включать тщательный анализ имеющихся данных, базирующийся на методах математической статистики. В этой связи существенную помощь в получении необходимой информации могут оказать современные информационные технологии интеллектуального и статистического анализа данных. Оценка кредитных и страховых рисков, прогнозирование тенденций на финансовых рынках, оценка объектов недвижимости, построение профилей потенциальных покупателей определенного товара, анализ продуктовой корзины и так далее.

Системы интеллектуального анализа предназначены для автоматизированного поиска ранее неизвестных закономерностей в имеющихся в распоряжении менеджера данных с последующим использованием полученной информации для подготовки решений. Помимо статистических методов базовыми инструментами анализа в таких системах являются нейронные сети, деревья решений и индукция правил. Однако несмотря на то, что в последние годы рынок программных продуктов этого типа активно развивается, они все еще недоступны по цене предприятиям среднего и малого бизнеса. В то же время компаниям такого размера, как правило, не требуется столь мощный аналитический инструментарий, предлагаемый этими системами.

Более доступными средствами анализа данных на сегодняшний день являются статистические программные продукты (СПП). В мировой практике компьютерные системы статистического анализа и обработки данных широко применяются как в исследовательской работе в области экономики, так и в практической деятельности аналитических, маркетинговых и плановых отделов банков, страховых компаний, производственных и торговых фирм. В последние годы заметно возрос спрос на СПП и в нашей стране.

СПП позволяют решить широкий спектр задач «разведочного» анализа данных, статистического исследования зависимостей, планирования экспериментов, анализа временных рядов, анализа данных нечисловой природы и т.д. Данный реферат посвящен вопросам корреляционного анализа статистических связей с использованием одного из самых популярных в России статистических программных продуктов - пакета STATISTICA.