Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Теория программирования -> Боровиков В. -> "STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере" -> 135

STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере - Боровиков В.

Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере — Спб.: Питер, 2003. — 688 c.
Скачать (прямая ссылка): statistikaiskusstvoanalizadannih2003.djvu
Предыдущая << 1 .. 129 130 131 132 133 134 < 135 > 136 137 138 139 140 141 .. 204 >> Следующая

Глава 11. Построение и анализ т

Напомним, что проценты вычислены для п — 157, то есть относительно числа р пондентов, обедавших, по крайней мере, в одном из четырех ресторанов. Поэтому Л но склзлъ. что38,22% респондентов, обедавиiих в каком-то одном из четырех ресш нов, где подают гамбургеры, обедали также в BurgerMeister, 43.31 % обедали в BUI'si Burger ит л. 1

Заметим, что можно легко построить линейные графики или гистограммы ч тот и процентов с помошью процедур меню Пользовательские графики.

Покажем, как строить таблицы сопряженности для переменных с многомерными откликами и многомерных дихотомий. Нажмите Отмена в диалоговом окне Результаты для того, чтобы вернуться в диалоговое окно Таблицы многомерных от кликов. Прежде всего, посмотрим па таблицу сопряженности Пол — Gender и Машина — Саг. Иными словами, исследуем интерес к различным тинам машин у | Мужчин — Males и Женщин — Females. Нажмите кнопку Задать таблицы ив»1 j крывшемся диалоговом окне выберите Пол — Gender как единственную пере»**' | ную в первом множестве, а переменные Машина 1 — Машина 3 (Car_t — Cai_1J. как переменные во втором множестве

Нажмите ОК и вернитесь в диалоговое окно Таблицы многомерных откликов. Задайте далее коды для фактора Машина — Саг, чтобы идентифицировать четыре различных типа автомобилей. Возможно, вы захотите изменить описание фактора, тогда воспользуйтесь кнопкой Длинные метки факторов.

IJS

Для этой таблицы отмените опцию Считать только уникальные отклики. Напомним, что назначение этой опции — исключить одинаковые ответы (одинаковые ответы одного и того же респондента на разные пункты считаются как один ответ). В данном примере, напротив, вы можете захотеть включить такие ответы в таблицу. Получившаяся таблица сопряженности будет показывать общее число различных типов машин, определенных респондентом как первая, либо как вторая, либо как третья, разбитых на классы значениями переменной Пол — Gender. Нажмите ОК и откройте диалоговое окно Результаты таблицы многомерных откликов

Нажмите кнопку Просмотреть итоговые таблицы. В результате будет построена следующая таблица:

стоты/процянты основывайте» ив числе рвелонпвнто ip-ьр идентичные отклики ьч>*ны

ti3J|

¦V'!

ж j ‘ '«d

По умолчанию Быстрым статистическим графикам для этой таблицы является ЗМ гистограмма. Нажмите правую кнопку мыши и выберите в меню опцию ЗМ гис-т(1?рамма.
Глава п. nnr,nn»..„ .. ........

... ..... ' * |Г'"' ^ V

[ сменных

Mil

СВ

I Л¦

Рассмотрев

л риведеиную выше таблицу, можно npi turn к выводу, что н м>жчи»

11 ы, и женщины отмечали спортивные машины чаше, чем седаны. Разницу в оГнц - и числе машин, отмеченных мужчинами 11 женщинами, можно объяснить тем. чт* число мужчин и жеишин в выборке существенно различается (если вы посмотри тс я а таблицу частот переменной Пол — Gender, то увидите, что в выборке ирисут* .•» ствует только 36 женшмн)

Вместо ЗМ гистограммы можно использовать лилейный график. Вернитесь в рт-алогоьое окно результатов и выберите опцию Графики взаимодействий частот _\

г______ Limpi«иных машин боле*

чем у женщин (линия, соответствующая женшниам, более сглаженная, чем л""*** I мужчин).

1ример (анализ продаж)

Рассмотрим данные о продажах в магазине. Мы хотим провести разведочный ан*' j |из этих данных и построить модель покупателя.

Категоризируем исходные данные (способ категоризации количественных переменных в системе STATISTICA описан выше), то есть будем работать с данными вида:

В этом файле первая переменная — день недели, каждая оставшаяся переменная принимает два значения* 0, если данный покупатель не купил данный товар, и 1, если данный покупатель купил данный товар Покупатели 'записаны в строках,

11 шары в столбцах.

Для данного покупателя 1 означает, что он купил соответствующий товар.

Мы хотели построить модель покупателя. Для этого нам нужно знать, как рас-

I феделены покупки и как они связаны между собой

Работаем в модуле Основные статистики. Введите показанные данные в свой файл или сгенерируйте нечто похожее, чтобы повторить действия.

Несколько тонких вопросов будут отмечены в ходе анализа и указаны альтернативные способы исследования.

Распределение числа покупок. Вначале введем переменную (в наших данных что будет переменная var24\ подсчитывающую общее число покупок, сделанных | юкунателсм (она равна сумме всех индикаторов покупок).

Тогда файл выглядит так-

Вначале посмотрим, как распределено число покупок Откройте процедуры описательной статистики
Глава 11. Построение и анализ т

и анализ таб/ш ¦

Выберите все переменнее, в которых зал»саны покупки различных продуктов, и нажмите кнопку Подробные описательные статистики.
Предыдущая << 1 .. 129 130 131 132 133 134 < 135 > 136 137 138 139 140 141 .. 204 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.