Ayvazyan은 1968년 의존성에 대한 통계적 연구입니다. 의존성에 대한 통계적 연구입니다. 종속성을 연구하기 위한 실험의 일반적인 구조

독자는 저자의 계획을 계속 구현하는 책에 초대됩니다. 필요한 수학적 장치의 동시 적용을 포함하여 통계 데이터 처리의 현대 수학적 방법에 대한 여러 권의 참조 매뉴얼을 작성하는 것입니다. 소프트웨어설명된 방법 및 알고리즘의 사용과 관련된 계산상의 어려움을 극복하기 위한 컴퓨터 및 권장 사항. 이 책은 다양한 분야의 전문가를 대상으로합니다. 인간 활동작업에 수학적 통계 및 데이터 분석 방법을 사용하는 사람.

책의 내용을 이해하려면 독자는 경제학 또는 기술 대학의 프로그램 범위에서 수학적 교육을 받거나 참고서의 첫 번째 볼륨에 설명된 확률 이론 및 수리 통계의 기본 개념에 익숙해지면 됩니다. . 결과적으로 제안된 책의 자료를 숙지하는 것은 특별 논문 및 저널 기사 연구를 기반으로 연구 주제에 더 깊이 침투할 수 있는 신뢰할 수 있고 편리한 기반이 될 수 있습니다.

이 책의 주제는 의심할 여지 없이 전체 참고 문헌의 중심입니다. 그것은 현재까지 개발된 수학적 장치의 깊이와 다양성 모두에서 그렇습니다. 비중다양한 프로파일의 실제 개발에 설명된 방법과 모델을 사용합니다.

저자가 스스로 설정한 주요 목표는 작업에서 통계적 방법을 사용하는 연구원에게 모든 연구의 주요 문제를 해결하는 데 필요한 도구를 제공하는 것이었습니다. 분석된 이벤트 또는 지표에 대한 통계적 관찰의 부분적인 결과를 기반으로 하는 방법 , 그들 사이에 존재하는 관계를 식별하고 설명합니다. 직접 관찰하기 어려운 표준화, 예측, 계획, 진단, 분석된 시스템의 특성 평가와 같은 전형적인 실제 문제를 해결하는 데 주요 문제인 것으로 밝혀진 것은 종속성에 대한 통계적 연구 문제인 이 문제입니다. 측정, 운영 효율성 또는 물체의 품질 평가, 프로세스 또는 시스템 매개변수의 규제.

저자들은 책의 구조와 내용 모두에서 자료를 객관적으로 균형있게 표현하기 위해 노력했습니다. 그러나 제기된 문제의 폭과 다양성으로 인해 해당 주제에 대한 포괄적인 범위를 주장할 수는 없습니다. 예를 들어, 이 책에서는 동적 종속성에 대한 통계적 분석 주제가 상대적으로 좁게 제시됩니다. 특정 유형의 문제에 매우 유용한 논리적 결정 규칙 장치에 대한 설명은 제공되지 않습니다. 이 책에는 관련 응용 프로그램(특히 제어 문제)에 관한 자료가 포함되어 있지 않습니다. 기술 프로세스) 회귀 실험 계획 주제.

이 책은 서문과 4개의 장으로 구성되어 있다.

서론은 나중에 설명할 방법과 책 전체의 논리를 이해하는 데 특별한 역할을 한다. 경험이 없는 독자가 접근할 수 있는 형식으로 책의 모든 부분의 내용과 논리적 연결을 제시한다고 말할 수 있습니다. 문제의 주요 설명과 해당 솔루션의 "주소"(책에 있음)가 제공됩니다. 프레젠테이션은 간단한 예를 들어 설명됩니다. 그러므로 상대적으로 준비가 부족한 독자라면 시간을 내어 서문을 읽어 보시기를 권합니다.

섹션 I은 다음과 같은 질문에 답할 수 있는 방법과 기술을 다룹니다. 연구 중인 변수 사이에 연관성이 있는지, 변수의 친밀도를 측정하는 방법, 연구 중인 세트의 지표 간의 관계 구조는 무엇입니까? ? 이 경우 구조는 고려 중인 특성(“연결이 있음” 또는 “연결이 없음” 유형)의 가능한 모든 쌍별 이진 관계의 본질로 이해되지만, 다른. 이 섹션에서 설명하는 방법은 상관 분석의 내용을 구성합니다.

섹션 II에는 정량적 성격의 설명 변수 세트(회귀 분석)에 관심이 있는 "출력"(또는 "결과") 정량적 지표의 의존성 유형을 연구할 수 있는 방법과 모델에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 별도의 장(12장)에서는 '시간'이 설명변수의 역할을 하는 경우를 고려합니다.

섹션 III에서는 섹션 II와 동일한 문제를 해결하지만, 비정량적 특성 또는 비정량적 특성과 정량적 특성이 동시에 설명변수(분산 및 공분산 분석)로 작용하는 상황에서 문제를 해결합니다.

마지막으로 섹션 IV에는 소위 동시 계량 방정식 시스템(즉, 동일한 변수가 서로 다른 관계에 참여할 수 있는 동시에 실행되는 관계 세트)의 통계 분석 방법에 대한 설명을 다루는 장이 포함되어 있습니다. 둘 다 결과 지표로 사용됩니다. 및 예측 변수) 및 종속성에 대한 통계적 연구를 위한 가장 흥미로운 국내외 소프트웨어 방법에 대한 개요를 제공하는 장입니다.

검색 결과의 범위를 좁히려면 검색할 필드를 지정하여 쿼리를 구체화할 수 있습니다. 필드 목록은 위에 표시됩니다. 예를 들어:

동시에 여러 필드를 검색할 수 있습니다.

논리 연산자

기본 연산자는 다음과 같습니다. 그리고.
운영자 그리고이는 문서가 그룹의 모든 요소와 일치해야 함을 의미합니다.

연구개발

운영자 또는이는 문서가 그룹의 값 중 하나와 일치해야 함을 의미합니다.

공부하다 또는개발

운영자 아니다다음 요소가 포함된 문서를 제외합니다.

공부하다 아니다개발

검색 유형

쿼리 작성 시 해당 구문을 검색할 방법을 지정할 수 있습니다. 형태론을 고려한 검색, 형태론 없는 검색, 접두사 검색, 구문 검색의 네 가지 방법이 지원됩니다.
기본적으로 검색은 형태를 고려하여 수행됩니다.
형태론 없이 검색하려면 구문의 단어 앞에 "달러" 기호를 넣으세요.

$ 공부하다 $ 개발

접두사를 검색하려면 쿼리 뒤에 별표를 넣어야 합니다.

공부하다 *

구문을 검색하려면 쿼리를 큰따옴표로 묶어야 합니다.

" 연구 및 개발 "

동의어로 검색

검색 결과에 단어의 동의어를 포함하려면 해시를 입력해야 합니다. # " 단어 앞이나 괄호 안의 표현 앞.
하나의 단어에 적용하면 해당 단어에 대한 동의어를 최대 3개까지 찾을 수 있습니다.
괄호 표현에 적용하면 각 단어에 동의어가 있으면 해당 단어에 동의어가 추가됩니다.
형태론 없는 검색, 접두사 검색 또는 구문 검색과 호환되지 않습니다.

# 공부하다

그룹화

검색 문구를 그룹화하려면 대괄호를 사용해야 합니다. 이를 통해 요청의 부울 논리를 제어할 수 있습니다.
예를 들어, 요청을 해야 합니다. 저자가 Ivanov 또는 Petrov이고 제목에 연구 또는 개발이라는 단어가 포함된 문서를 찾으십시오.

대략적인 단어 검색

을 위한 대략적인 검색물결표를 넣어야 해 " ~ " 문구의 단어 끝에 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

브롬 ~

검색하면 "브롬", "럼", "산업용" 등과 같은 단어가 검색됩니다.
추가로 지정할 수 있습니다. 최대 금액가능한 편집: 0, 1 또는 2. 예:

브롬 ~1

기본적으로 2번의 수정이 허용됩니다.

근접성 기준

근접성 기준으로 검색하려면 물결표를 입력해야 합니다. ~ "라는 문구 끝에 있습니다. 예를 들어 2단어 내에 연구 및 개발이라는 단어가 포함된 문서를 찾으려면 다음 쿼리를 사용합니다.

" 연구개발 "~2

표현의 관련성

검색에서 개별 표현의 관련성을 변경하려면 " 기호를 사용하세요. ^ " 표현의 끝에는 다른 표현과 관련하여 이 표현의 관련성 수준이 표시됩니다.
레벨이 높을수록 표현의 관련성이 높아집니다.
예를 들어, 이 표현"연구"라는 단어는 "개발"이라는 단어보다 4배 더 관련성이 높습니다.

공부하다 ^4 개발

기본적으로 레벨은 1입니다. 유효한 값은 양의 실수입니다.

간격 내에서 검색

필드의 값이 위치해야 하는 간격을 표시하려면 경계값을 괄호 안에 연산자로 구분하여 표시해야 합니다. 에게.
사전식 정렬이 수행됩니다.

이러한 쿼리는 작성자가 Ivanov에서 시작하여 Petrov로 끝나는 결과를 반환하지만 Ivanov와 Petrov는 결과에 포함되지 않습니다.
범위에 값을 포함하려면 대괄호를 사용하세요. 값을 제외하려면 중괄호를 사용하세요.

읽기: 1-2 모듈 3개 과정
전제 조건: 예비 통계 분석 방법 또는 기본 수준의 통계 지식
노동강도: 5학점

76시간 수업:

• 28시간 강의;
• 48시간의 실습교육.

통제 형태:

• 시험;
• 숙제 2개

교사

코스 소개

변수 간의 의존성 유형과 관계 ​​정도를 분석하는 방법은 응용통계연구의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다.
이 과정에서는 서로 다른 성격의 징후 사이의 통계적 관계의 존재 및 정도를 평가하고 관계의 구조를 결정하기 위한 상관 분석 방법을 검토합니다. 회귀분석 섹션에서는 선형 및 비선형 회귀모형, 가변구조를 갖는 회귀모형, 유형학적 회귀모형 및 이항선택모형, 연립방정식 시스템의 매개변수의 유의성을 추정하고 검정하는 문제를 검토합니다. 종속성 모델링은 실제 데이터를 기반으로 한 예를 통해 설명됩니다.

이 과정에서 습득한 지식과 기술을 통해 광범위한 문제를 해결하고 다양한 분야의 지식과 실무 활동에서 의사 결정을 위한 정보 기반을 만들 수 있습니다.

의존성에 대한 연구는 모든 지식 분야에서 실험자의 주요 직업입니다. 연구 중인 물체, 특히 생물학적 물체처럼 복잡한 물체는 완전히 연구할 수 없습니다. 종속성 형태로 공식화되는 특정 인과관계를 강조할 필요가 있습니다. 원인에 대한 효과의 의존성 또는 공통 원인으로 인한 여러 효과 간의 의존성을 연구합니다.

특별한 경우는 객체의 속성이 다음에 의존하는 것입니다. 시간– 7장은 이러한 종속성에 대한 연구를 다루었지만, 반대로 이번(8)장에서는 주로 다음과 같은 사항을 고려할 것입니다. 공전설명에는 시간이 포함되지 않지만 이 장의 주제는 매우 광범위합니다. 강좌의 범위가 제한되어 있으므로 고려 중인 주제의 "기본"만 제시하면 됩니다. 독자들이 이 복잡한 작업의 다양한 측면에 대한 광범위한 문헌과 사용 가능한 소프트웨어를 사용하여 자체 연구를 통해 종속성 연구의 특정 문제에 익숙해지기를 바랍니다.

예를 들어, 처음 아는 것이 어려운 철저한 참고서는 직접 고려중인 주제에 전념합니다. 더 간단한 출처는 교과서일 수 있습니다. 응용 관점에서 매우 간단하고 간략하게 종속성 연구 문제가 브로셔에서 논의됩니다. 현대적인 방법실험 데이터 처리는 논문에 나와 있습니다. 그러나 데이터 분석 및 처리의 복잡한 통계 방법과 함께 많은 경우 시각적인 "탐색 분석" 방법이 유용합니다. 물론 잊어서는 안 되지만 여기서는 고려하지 않겠습니다.

8.2. 종속성을 연구하기 위한 실험의 일반적인 구조

종속성을 연구하는 문제의 일반적인 공식화에서는 연구 대상이 많은 영향을 받는 것으로 가정합니다(그림 8.1). 요인(이전 장에서는 이 용어가 거의 같은 의미로 사용되었습니다. 자극제), 이 영향의 결과는 다음과 같습니다. 응답, 일반적인 경우에도 다중 구성 요소입니다. 일반적으로 영향과 반응의 구성요소를 특징짓는 매개변수에는 정량적, 순서적, 분류가 있을 수 있으며, 물론 사용되는 척도의 유형은 실험 방법론과 데이터 처리에 큰 영향을 미칩니다.

일부 요인(보다 정확하게는 - 매개변수그러나 다음 내용에서는 표현의 엄격함을 따르지 않을 것입니다.)를 지정하거나 측정할 수 있습니다. 다른 사람의 값은 일반적으로 알 수 없는 상태로 유지됩니다. 즉, 제어된 요소의 변화에 ​​대한 개체의 반응에 불확실성이 발생합니다. 이 불확실성에 응답 구성 요소의 측정(또는 분류)에 대한 불확실성이 추가됩니다. 객체 자체의 동작도 완전히 결정적일 필요는 없습니다. 이 모든 것이 수학적 통계 방법을 널리 사용할 필요성으로 이어집니다.

따라서 종속성을 연구하기 위한 수학적 장치는 분석된 이벤트에 대한 통계적 관찰의 부분적인 결과를 기반으로 그들 사이에 존재하는 확률론적(확률적) 연결을 식별하고 설명하는 방법이라는 문제를 해결하는 것을 목표로 한다고 말할 수 있습니다.

종속성을 연구할 때 공식을 줄이기 위해 독립("예측자") 변수를 고려할 수 있습니다. 엑스 1 … 엑스 케이벡터 구성요소로 엑스및 종속 변수 와이 1 … 와이 중– 벡터 구성요소 와이. 종종 중독을 연구하는 데 자신을 제한할 수 있습니다. 하나변하기 쉬운 와이 ~에서 케이 벡터 구성요소 엑스(또는 고려 와이 1 … 와이 중하나의 실험을 여러 개의 실험으로 나누는 것처럼 개별적으로 중개인 실험).

이 책은 참고 출판물 "응용 통계: 모델링 및 기본 데이터 처리의 기초"(1983) 및 "응용 통계: 종속성 연구"(1985)를 논리적으로 완성합니다. 객체 분류 및 차원 축소의 문제가 고려됩니다. 탐색적 통계 분석에 많은 관심을 기울이고 있습니다.
데이터 분석 방법을 사용하는 전문가용.

본질적인 다차원성의 효과.
이 원칙의 핵심은 통계적으로 조사된 일련의 객체(다양한 속성에 따라)를 분석하고 분류한 결과 얻은 결론은 구조 및 그들의 연결의 성격. 15]에서는 중요한 다차원성 효과의 본질이 다음 예를 통해 설명됩니다. 학생의 동질성 기준 112, 단락 11.2.81의 순차적 적용을 기반으로 가족의 두 가지 유형의 소비자 행동을 구별하려는 시도입니다. 한 가지 기준(단위 식품 비용), 다른 기준(산업재 및 서비스에 대한 단위 지출)은 결과를 제공하지 않았지만 소위 Mahalanobis 거리를 기반으로 하고 동시에 값을 고려하는 이 기준의 다변량 유사체입니다. 언급된 특성과 이들 사이의 통계적 관계의 성격에 따라 올바른 결과를 제공합니다(즉, 분석된 두 가족 세트 간의 유의미한 차이를 통계적으로 감지합니다). 우리는 V.I.Lenin이 언급한 작업에서 이미 이 원칙의 본질에 대한 공식화를 발견합니다.

평균값에 초점을 맞춰 분석된 각 특성에 대해 개별적으로 농민 농장을 분류하는 것에 반대하면서 그는 다음과 같이 썼습니다. “이러한 유형을 구별하기 위한 특성은 지역 조건과 농업 형태에 따라 취해져야 합니다. 광범위한 곡물 재배에서 작물(또는 초안 동물)별로 그룹화하는 것으로 제한할 수 있는 경우 다른 조건에서는 산업 식물 파종, 농산물의 기술 가공, 뿌리 작물 파종 또는 파종을 고려해야 합니다. 마초 풀, 낙농업, 원예 등

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Applied Statistics, Classifications and Dimensionality Reduction, Ayvazyan S.A., Buchstaber V.M., Enyukov I.S., Meshalkin L.D., 1989 - fileskachat.com 책을 빠르고 무료로 다운로드하세요.

• 응용 통계, 모델링 및 기본 데이터 처리의 기초, Ayvazyan S.A., Enyukov I.S., Meshalkin L.D., 1983