Использование статистических пакетов Statistica и Statgraphics.

Пакет STATISTICA – универсальный статистический пакет фирмы StatSоft, Inc. Пакет был создан в начале 1990-х годов сразу для среды Windows. В пакете нашли отражение многие последние достижения теоретической и прикладной статистики. В настоящее время в России распространяется версия 5.5 этого пакета на русском языке с русской документацией и версия 6.0 на английском языке.

У пакета есть специальная версия для обучения основам статистических методов – Studеnt Еditiоn оf STATISTICA. Эта версия позволяет анализировать файлы данных, включающих не более 400 наблюдений, и представляет собой урезанный вариант пакета.

Основная версия пакета может дополнительно комплектоваться специализированными модулями: Роwеr Analysis (планирование статистических исследовании), Nеural Nеtwоrks (нейросетевой анализ) и др.

Помимо общих статистических и графических средств в системе имеются специализированные модули, например, для проведения социологических или биомедицинских исследований, решения технических и, что очень важно, промышленных задач: карты контроля качества, анализ процессов и планирование эксперимента. Работа со всеми модулями происходит в рамках единого программного пакета, для которого можно выбирать один из нескольких предложенных интерфейсов пользователя. С помощью реализованных в системе STATISTICA мощных языков программирования, снабженных специальными средствами поддержки, легко создаются законченные пользовательские решения и встраиваются в различные другие приложения или вычислительные среды. Очень трудно представить себе, что кому-то могут понадобиться абсолютно все статистические процедуры и методы визуализации, имеющиеся в системе STATISTICA, однако опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

Пакет STATGRAРHICS – универсальный, многопрофильный пакет с хорошо методически продуманным меню-ориентированным интерфейсом пользователя. DОS версии этого пакета, по-видимому, были самыми распространенными в России из западных статистических пакетов.

В настоящее время распространяется версия STATGRAРHICS Рlus Vеrsiоn 5 для среды Windows. Пакет не русифицирован и его документация не переведена на русский язык. Однако работа пакета хорошо разобрана на примерах.

Факторный и кластерный анализ.

Главное назначение кластерного и факторного

анализа – разбиение множества исследуемых объектов и признаков на

однородные в соответствующем понимании группы или кластеры. Это означает,

что решается задача классификации данных и выявления соответствующей

структуры в ней. Методы кластерного и факторного анализа можно применять в самых

различных случаях, даже в тех случаях, когда речь идет о простой

группировке, в которой все сводится к образованию групп по количественному

сходству.

Большое достоинство кластерного и факторного анализа в том, что он позволяет

производить разбиение объектов не по одному параметру, а по целому набору

признаков. Кроме того, кластерный и факторный анализ в отличие от большинства

математико-статистических методов не накладывает никаких ограничений на вид

рассматриваемых объектов, и позволяет рассматривать множество исходных

данных практически произвольной природы. Это имеет большое значение,

например, для прогнозирования конъюнктуры, когда показатели имеют

разнообразный вид, затрудняющий применение традиционных эконометрических

подходов.

Кластерный и факторный анализ позволяют рассматривать достаточно большой объем

информации и резко сокращать, сжимать большие массивы социально-

экономической информации, делать их компактными и наглядными.

Важное значение кластерный и факторный анализ имеют применительно к совокупностям

временных рядов, характеризующих экономическое развитие (например,

общехозяйственной и товарной конъюнктуры). Здесь можно выделять периоды,

когда значения соответствующих показателей были достаточно близкими, а

также определять группы временных рядов, динамика которых наиболее схожа.

Кластерный и факторный анализ можно использовать циклически. В этом случае

исследование производится до тех пор, пока не будут достигнуты необходимые

результаты. При этом каждый цикл здесь может давать информацию, которая

способна сильно изменить направленность и подходы дальнейшего применения

кластерного и факторного анализа. Этот процесс можно представить системой с обратной связью.