Владимир Савельев: Статистика и котики

Дополнительные опции:на главном окне вы можете выбрать метод дискриминантного анализа (« Принудительное включение » или « Шаговый отбор »).

В окне « Статистики » вы также можете выбрать « Средние », что даст описательную статистику по каждой из групп.

Куда смотреть:в таблице «Критерии равенства групповых средних» можно посмотреть, какие переменные значимо разделяют ваши объекты на группы (столбцы « F » и « Значимость »). Если значимость меньше 0,05, то разделяет.

Значения коэффициентов стандартизованной канонической дискриминантной функции можно найти в одноименной таблице (если это действительно необходимо).

Что касается меры качества, то таковой может служить таблица « Результаты классификации ». В ячейках [0,0] и [1,1] находятся правильно классифицированные объекты, а в остальных — ошибочно определенные.

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ

Как найти:Анализ —> Классификация —> Иерархическая кластеризация…

Что вводить:

1.Переместите признаки, по которым ваши объекты будут распределяться на группы, в поле « Переменные ».

2. В разделе « Графики » отметьте галочкой « Дендрограмма ».

Дополнительные опции:нажав кнопку « Статистики », вы можете потребовать у компьютера вывести принадлежность объектов к кластерам на том или ином этапе кластеризации. Кроме того, у него можно затребовать матрицу расстояний между объектами (она же — « Матрица близостей »).

В разделе « Метод » вы можете выбрать способ выделения кластеров, а также меру расстояния.

Куда смотреть:на дендрограмме показана принадлежность объектов к тому или иному классу на всех этапах кластеризации.

Если же вы отметили соответствующую галочку, то вы можете посмотреть принадлежность объектов к кластеру на определенном этапе кластеризации в таблице « Принадлежность к кластерам ».

К-СРЕДНИХ

Как найти:Анализ —> Классификация —> Кластеризация К-средними.

Что вводить:

1. Переместите признаки, по которым ваши объекты будут распределяться на группы, в поле « Переменные ».

2. Выберите число кластеров.

3. В разделе « Параметры » отметьте « Конечный кластер для каждого наблюдения ».

Дополнительные опции:ничего интересного.

Куда смотреть:из таблицы « Принадлежность к кластерам » можно увидеть, какой объект к какому кластеру принадлежит.

А в таблице « Конечные центры кластеров » расположены координаты каждого центроида.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Как найти:Анализ —> Снижение размерности —> Факторный анализ.

Что вводить:

1. Переместите переменные, на основе которых будут выделяться факторы, в поле « Переменные ».

2. Нажмите на кнопку « Вращение » и выберите метод вращения (чаше всего « варимакс »).

Дополнительные опции:в разделе « Извлечение » можно выбрать метод извлечения, вывести график собственных значений или настроить количество факторов, которые выделятся по итогу.

Куда смотреть:результаты факторного анализа находятся в « Повернутой матрице компонентов ». Там — коэффициенты корреляции между факторами и отдельными переменными.

Собственные значения факторов можно посмотреть в таблице « Объясненная совокупная дисперсия ».

Если после прочтения данной книги вы заинтересовались статистикой, то было бы не лишним узнать, что еще можно посмотреть по данной тематике.

В первую очередь я бы рекомендовал курсы института биоинформатики на сайте www.stepik.org. А именно «Основы статистики» в трех частях, который ведут Анатолий Карпов, Иван Иванчей, Полина Дроздова и Арсений Москвичев. Там все просто, доходчиво и талантливо. А демонстрируемая глубина изложения встречается далеко не в каждом учебнике.

Второй источник, достойный упоминания — это «Статистика для всех» С. Бослаф. Единственное — она весьма недешёвая и её трудно найти. Содержание же выше самых похвал — подробно рассмотрены самые распространенные методы обработки данных, в том числе и специфические для медицины, экономики и бизнеса.

Также я достаточно часто захожу на портал знаний statistica.ru компании StatSoft. Местный электронный учебник хорош в качестве справочного пособия. Что касается самого анализа данных в системе Statsoft Statistica, то о нём можно узнать в учебнике Боровикова «Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA».