(c) Copyright StatSoft, Inc., 1984-2003
STATISTICA является торговой маркой StatSoft, Inc.
Многомерные методы являются незаменимыми для исследователей в области маркетинга,
промышленности, экономики… Следует напомнить, что первооткрыватель этих методов
У.С. Госсет, писавший под псевдонимом Стьюдент, изобретший знаменитый t-критерий,
начинал свою карьеру в английских пивоваренных компаниях, где впервые применил
методы статистики для объективной оценки качества пива. Далее эти методы развивались
знаменитым Фишером, применительно к различным задачам в агрономии.
В настоящее время в распоряжении исследователя имеются сотни многомерных методов,
реализованные в STATISTICA в чрезвычайно удобном интерфейсе.
Если вы специалист в области продовольственного маркетинга, то вас, наверняка,
заинтересует пример, подробно разбираемый нами. Данный пример является достаточно
общим и легко переносится на другие рынки.
Для специалиста в области контроля и управления технологическими процессами
- пример с красками,
в котором проиллюстрированы методы решения типичных задач (нахождение оптимальных
условий показателей качества для нового продукта с заданной ценовой категорией),
и другие примеры. Большое число наглядных примеров разобрано в книге
В.П. Боровикова "STATISTICA:
искусство анализа данных на компьютере".
В этом разделе мы рассмотрим "основные" понятия, идеи, методы и предположения, а также область применимости и стандартные задачи Дисперсионного Анализа (далее сокращенно ДА), непараметрических аналогов дисперсионного анализа и более общих линейных Многомерных Моделей (сокращение ММ). Заметим, что в англоязычной литературе для обозначения дисперсионного анализа используется сокращение ANOVA (Analysis of Variance), а для обозначения многомерных линейных и нелинейных моделей - GLM. Обратите внимание на то, что методы дисперсионного анализа является подмножеством GLM, в том смысле, что все задачи, которые решает дисперсионный анализа, так же можно решить при помощи многомерных моделей (обратное не верно). Отдельно стоит рассмотреть непараметрические методы, так как они сильно отличаются от остальных по области применимости и возможностям.
Сразу скажем, что методы ДА и ММ имеют очень широкое применение в экономике, бизнесе, маректинге и промышленности. Достаточно сказать, что все основные макроэкономические модели включая различные модели рынков, основаны, по существу, на линейных и нелинейных многомерных моделях. Не лишне заметить, что в классическом западном руководстве по эконометрике, известной книге: William H. Greene "Econometric Analysis" более половины глав посвящено многомерным моделям. Все эти модели реализованы в системе STATISTICA и доступны в виде очень удобных диалогов или мастеров решений, таким образом STATISTICA может быть использована в качестве базового инструмента при проведении современных курсов.
Основная идея нашего Советника прагматична - научить Вас использовать чрезвычайно мощный аппарат современного ДА и многомерных моделей в системе STATISTICA.
Лучшим введение в ДА является книга В.П.Боровикова "Искусство анализа данных", в которой показаны истоки современного дисперсионного анализа.
Если вы хотите узнать больше об идеях дисперсионного анализа, смотрите Электронный учебник StatSoft.
Если Вы не боитесь трудностей, то можете начать с изучение материала с теоретических основ инструментов многомерного анализа.
Мы начнем с ответа на прямой вопрос:
Зачем это нужно? Иными словами: зачем нужен дисперсионный анализ, что он дает пользователю...
Ответим на этот вопрос с помощью примеров из различных областей человеческой деятельности.
Примеры:
Маркетинг
Выявление и прогнозирование потребительских предпочтений.
Промышленность
Химическая промышленность. Производство краски, нахождение оптимальных значений компонент смеси.
Медицина
Разное
Осторожно: средняя результативность!
Введение: на пути к ДА - Дисперсионный анализ начинался с очень простых критериев, первым из них является знаменитый критерий Стьюдента...
Основные понятия и идеи (факторы, эффекты, взаимодействия...)
Общие линейные модели: Основные идеи, структура данных и подгонка модели
(c) Copyright StatSoft, Inc., 1984-2003
STATISTICA является торговой маркой StatSoft, Inc.