Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ - Афифи А.
Скачать (прямая ссылка):
zed range) 104
Сумма квадратов (sum of squares) 100
Таблица результатов классификации
(classification table) 337 ---на две субпопуляции 315+
— сопряженности (признаков) (conti-gency table) 108+
— частот (частотная таблица) (frequency table) 50
Теорема Байеса (Bayes) 325, 333
— Гаусса—Маркова (Gauss—Markov) 225
— Кокрена (Cochran) 234
Точный критерий Фишера для таблиц сопряженности 2X2 115
Уровень (level) 76
— значимости (significance level) 436 Фактор 108, 222
— вращение (factor rotation) 371
486
Предметный указатель
Фактор, вторичная структура (reference
structure) 374 ¦— нагрузка на (факторная нагрузка
(loading) 361
— общий (первичный) (common) 361
— случайный (random) 237
— специфический (характерный) (specific) 361
— фиксированный (fixed) 237 Фактор (критерий) (factor) 60 Факторный анализ (factor analysis)
360+
--итерации (iteration) 365
--метод главных факторов (principal factor) 363+
--нормализация Кайзера (Kaizer
normalization) 365
--целевая функция (objective function) 372
Формат (format) 39+
Фортран (FORTRAN) 21
Функция распределения см. Кумулятивная функция распределения
Частота (frequency) 51
Частотная кривая (кривая частот) 403
— таблица (таблица частот) 50
— функция (плотность) 402
Шаговая процедура (stepping procedures) в пошаговой регрессии 195+
---пошаговом дискриминантном
анализе 344+
--множественной корреляции (mil-
tiple correlation) 199
----с заменой переменных (со
свопигном) (with swapping) 200
--стандартная (standard) 195
---с заменой переменных (with
swapping) 196
Шкала измерений 15
--интервальная (interval) 16+
--номинативная (наименовании)
(nominal) 15+
--отношений (ratio) 17
--порядковая (ordinal) 16
Экспериментальная единица (experimental unit) 396
Экспериментальный план (план эксперимента) (experimental design) 222
Эффективность (efficiency) 429
— асимптотическая "(asymptotic) 208 429 "
D-статистнка Сомера 129 F-распределение 423
— генерация 32
F-критерий в дисперсионном анализе 268+
--множественной линейной регрессии 169+
--общей линейной модели 231
--простой линейной регрессии 150
— для векторов средних 318+ --выбросов 315
--множественного коэффициента
корреляции 182
-- равенства двух дисперсий 92
---k > 2 средних 100
--расстояния Махаланобиса 329,
347
— F-включения 197, 344
— F-удалеиия 197, 344 g-винзоризованные наблюдения 133 Р-значение (Р value) 439 лХс-таблица (сопряженности признаков) 60+
j- критерий Стьюдента в множественной
литейГОй регреССТш 150 --простой линейной регрессии 150.
— двухвыборочный для средних 92, 94
— для коэффициента корреляции 161 --частного коэффициента корреляции 142
— парный (для связанных выборок) 87, 93
— Уэлча 85, 93 ^-распределение Стьюдента 422
— генерация 32
^-критерий Хотеллинга двухвыборочный 320
--одновыборочный 318
ЗС2-критернй для векторов средних 317
— — выбросов 314 -- долей 69
-- одной переменной 81
--таблиц сопряженности 112
— согласия 77 ^-распределение j 421
— генерация 32
Оглавление
От редактора перевода Предисловие ко второму изданию Предисловие к первому изданию
1
Введение в анализ данных
1.1. Данные, измерения н вычислительные средства
1.2. Компоненты вычислительного центра. Оборудование
1.3. Программное обеспечение
1.4. Подготовка данных для пакетов программ
1.5. Критерии оценки пакетов статистических программ
1.6. Другие применения ЭВМ как средства статистического анализа
1.7. Проверка данных Упражнения
2
Элементарные статистические выводы
2.1. Программы подсчета частот. Анализ дискретных переменных
2.2. Дескриптивные программы. Анализ непрерывных переменных
2.3. Дескриптивные программы с расслоением данных. Анализ двух непрерывных случайных величин
2.4. Дескриптивные программы с расслоением данных. Анализ р >- 2 непрерывных случайных величин
2.5. Программы перекрестного табулирования. Анализ таблиц сопряженности признаков
2.6. Другие критерии независимости для таблиц сопряженности признаков
2.7. Робастные оценки Упражнения
488
Оглавление
3
Регрессионный и корреляционный анализы 141
3.1. Простая линейная регрессия и простой корреляционный анализ 142
3.2. Множественная линейная регрессия, множественная и частная корреляции 164
3.3. Пошаговая регрессия 194
3.4. Нелинейная регрессия 208 Упражнения 217
4
Дисперсионный анализ 222
4.1. Основы теории общей линейной модели 223
4.2. Однофакторный дисперсионный анализ 234
4.3. Двухфакторный дисперсионный анализ 244
4.4. Общая программа факторного планирования 266
4.5. Дисперсионный анализ при помощи регрессии 284
4.6. Ковариационный анализ 295 Упражнения 308
5
Методы многомерного статистического анализа 313
5.1. Анализ выбросов - 314
5.2. Проверка гипотез о векторах средних 317
5.3. Классификация индивидуума в случае двух популяций 322
5.4. Классификация в случае & популяций 334
5.5. Пошаговый дискриминантный анализ 344
5.6. Анализ главных компонент 354
5.7. Факторный анализ 360
