«Статистика в науке и бизнесе»

С.Н. Лапач, А.В. Чубенко, П.Н. Бабич

ISBN: 966-7632-57-1
Цена: 56,60 грн.

Практическое руководство призвано обеспечить читателей нструментарием для решения задач, требующих использования статистических методов, помочь им правильно и эффективно их применять. В книге описаны методы проверки гипотез о средних и дисперсиях, наличия связи между факторами (корреляционный, дисперсионный анализ, анализ таблиц сопряженности), методы классификации (кластерный и дискриминантный анализ) и получения зависимостей (регрессионный анализ, анализ временных рядов). Восьмой раздел книги посвящен методам анализа выживаемости, последовательного анализа, а также применению пробит-анализа для оценивания эффективных (летальных) доз и коэффициента кумуляции. Приведены теоретические сведения, базовые понятия, необходимые для усвоения предмета, и материал, достаточный для решения задач с использованием Microsoft Excel. Описание каждого метода сопровождается примером. Поскольку в Microsoft Excel многие из рассматриваемых методов отсутствуют, разработаны и описаны программы для расширения его возможностей, которые содержатся на прилагаемом к книге компакт-диске. Это дает возможность пользователям, не вкладывая дополнительные средства в специализированные статистические пакеты (Microsoft Excel установлен практически на каждом компьютере), решать сложные статистические задачи. Рассмотрены типичные ошибки, возникающие при применении статистических методов, а также способы, позволяющие их избежать.

В каждом разделе дана последовательность действий, соблюдение которой позволяет правильно выбрать метод в зависимости от постановки задачи и особенностей данных.

Даны русско-английский и англо-русский словари терминов и словосочетаний в предметной области (3000 в каждом разделе), толковый русско-английский словарь терминов, применяемых в медико-биологических исследованиях, предметный указатель.

Для исследователей, экономистов, бизнесменов, специалистов медико-биологического профиля, маркетологов, студентов и аспирантов.

Содержание:

Предисловие		8
Введение/		9
Раздел 1. Краткие сведения о Microsoft Excel		11
1.1. Знания и навыки, которые необходимы для начала работы с программой Excel		11
1.2. Основные возможности электронной таблицы, используемые для статистических расчетов		13
1.2.1. Окно рабочей книги		14
1.2.2. Строка и команды меню		19
1.2.3. Кнопки и панели инструментов		20
1.2.4. Строка формул		21
1.2.5. Строка состояния		21
1.3. Ввод и использование формул в электронных таблицах		22
1.3.1. Как создавать формулы		22
1.3.2. Использование скобок		23
1.3.3. Адресация ячеек и ее использование в формулах		23
1.3.4. Как вводить ссылки при помощи мыши		24
1.3.5. Виды ссылок: относительные, абсолютные и смешанные		24
1.3.6. Ссылки на другие рабочие листы внутри рабочей книги		25
1.3.7. Ввод трехмерных ссылок		25
1.3.8. Ссылки на рабочие листы из других рабочих книг		25
1.3.9. Замечания относительно синтаксиса ссылок		26
1.3.10. Ссылки вида R1C1		26
1.3.11. Диагностика ошибок в формулах Excel		27
1.3.12. Внесение изменений в формулы		30
1.3.13. Копирование формул		30
1.4. Краткий обзор встроенных функций		30
1.4.1. Мастер функций		31
1.4.2. Соглашения		31
1.4.3. Синтаксис функций		32
1.4.4. Имена аргументов		32
1.4.5. Использование аргументов		32
1.4.6. Типы аргументов		33
1.4.7. Использование точек с запятой в списке аргументов		34
1.5. Построение диаграмм		35
1.5.1. Графические методы анализа данных		35
1.5.2. Возможности графического анализа данных в Microsoft Excel		37
1.5.3. Базовые сведения о диаграммах Excel		38
1.5.4. Создание диаграмм		40
1.5.5. Как внедрить диаграмму на текущий лист		40
1.5.6. Операции, выполняемые над внедренными диаграммами		43
1.5.7. Как изменить внедренную диаграмму		44
1.5.8. Типы диаграмм		45
1.5.9. Изменение других параметров диаграммы		51
1.5.10. Создание изобразительных диаграмм		51
1.5.11. Создание составных (комбинированных) диаграмм		54
1.5.12. Использование линий тренда и показателей разброса данных на диаграммах		55
1.6. Написание собственных пользовательских функций и подпрограмм		59
1.6.1. Краткое описание Редактора VBA и доступа к нему		60
1.6.2. Как создать собственную функцию или подпрограмму		61
1.6.3. Краткий обзор операторов VBA, используемых при создании пользовательских процедур и функций		64
1.7. Встроенные возможности анализа статистических данных в Microsoft Excel		69
1.7.1. Подключение надстройки «Пакет анализа данных»		69
1.7.2. Обзор функций пакета анализа данных		70
1.7.3. Статистические функции рабочего листа Excel и доступ к ним		73
Раздел 2. Закономерность и случайность		74
2.1. Основные понятия теории вероятностей		74
2.1.1. Основные определения		74
2.1.2. Сумма и произведение событий		76
2.2. Шкалы измерений		78
2.3. Случайные величины		80
2.3.1. Общие понятия		80
2.3.2. Законы распределения случайных величин		80
2.3.3. Законы больших чисел		83
2.3.4. Понятие о выборочном методе		85
2.4. Некоторые законы распределений		86
2.4.1. Равномерное распределение (дискретное)		86
2.4.2. Биномиальное распределение		86
2.4.3. Геометрическое распределение		87
2.4.4. Гипергеометрическое распределение		87
2.4.5. Распределение Паскаля		88
2.4.6. Распределение Пуассона (закон распределения редких событий)		88
2.4.7. Распределение Парето		89
2.4.8. Равномерное распределение (непрерывное)		90
2.4.9. Нормальный закон распределения (Гаусса)		90
2.4.10. Распределение Стьюдента		91
2.4.11. Распределение Фишера		92
2.4.12. Распределение хи-квадрат Пирсона		9 3
2.4.13. Логнормальное распределение		94
2.4.14. Показательное распределение (экспоненциальное)		94
2.4.15. Двустороннее экспоненциальное распределение		95
2.4.16. Гамма-распределение		95
2.4.17. Бета-распределение		96
2.4.18. Распределение Вейбулла-гамма		96
2.4.19. Распределение Вейбулла		96
2.4.20. Распределение Коши		97
2.4.21. Распределение Эрланга		97
2.5. Эмпирический закон распределения		98
2.6. Характеристики случайной величины		101
2.6.1. Свойства оценок параметров		101
2.6.2. Среднее арифметическое (выборочное)		102
2.6.3. Среднее геометрическое (выборочное)		102
2.6.4. Среднее гармоническое		102
2.6.5. Мода		102
2.6.6. Медиана (выборочная)		103
2.6.7. Показатели вариации		103
2.6.8. Доверительный интервал		104
2.6.9. Понятие о параметрической, непараметрической и робастной статистике		108
2.7. Примеры расчетов и построений		108
2.7.1. Вычисление среднего и медианы, сравнение их устойчивости		108
2.7.2. Расчет среднего, моды и медианы для сгруппированных данных		109
2.7.3. Расчет показателей вариации		110
2.7.4. Расчет доверительных интервалов		11О
2.7.5. Определение параметров с использованием электронной таблицы Excel		111
Раздел 3. Проверка гипотез о положении и рассеивании		116
3.1. Проверка статистических гипотез. Общие понятия		116
3.1.1. Решаемые задачи		117
3.1.2. Последовательность операций при выборе критерия		119
3.1.3. Требования к выборкам		120
3.1.4. Примеры		121
3.2. Параметрические критерии проверки гипотез о средних и дисперсиях		125
3.2.1. Критерий Фишера		125
3.2.2. Анализ однородности дисперсий по Кохрену		127
3.2.3. Критерий Бартлета		129
3.2.4. Проверка гипотезы о равенстве средних при неравных дисперсиях выборок		132
3.2.5. Проверка гипотезы о равенстве средних при равных дисперсиях		135
3.2.6. Проверка гипотезы о равенстве средних без предположений о дисперсиях		137
3.2.7. Проверка гипотезы о равенстве среднего заданному значению А		139
3.2.8. Проверка гипотезы о равенстве средних при связанных выборках		140
3.2.9. Проверка равенства нескольких средних посредством дисперсионного анализа		142
3.2.10. Метод множественных сравнений Шеффе		143
3.2.11. Образование групп однородных средних		144
3.3. Непараметрические критерии		146
3.3.1. Понятие о рангах и их построение		147
3.3.2. Критические значения статистики W-критерия Уилкоксона		150
3.3.3. Критерий Краскела — Уоллиса (Н-критерий)		152
3.3.4. Критерий Зигеля — Тьюки		154
3.3.5. Критерий знаков		156
3.3.6. Критерий Манна — Уитни (U-критерий Уилкоксона — Манна — Уитни)		156
3.3.7. Медианный критерий для нескольких выборок		158
3.3.8. Двухвыборочный критерий Уилкоксона		160
3.3.9. Критерий Уилкоксона для парных наблюдений (одновыборочный критерий Уилкоксона, критерий знаковых рангов)		164
3.3.10. Медианный одновыборочный критерий (медиана равна константе)		166
3.3.11. Доверительный интервал для медианы, основанный на методе Уилкоксона (Тьюки)		167
3.3.12. Доверительный интервал для сдвига, основанный на методе Уилкоксона (Мозеса)		169
3.3.13. Множественные сравнения		171
Раздел 4. Проверка наличия связи между переменными		174
4.1. Выбор метода проверки наличия связи		174
4.2. Корреляционный анализ		174
4.2.1. Параметрическая корреляция (коэффициент корреляции Пирсона)		175
4.2.2. Частная корреляция		180
4.2.3. Ранговая корреляция		182
4.3. Дисперсионный анализ		193
4.3.1. Параметрический дисперсионный анализ		193
4.3.2. Непараметрический дисперсионный анализ Фридмана		203
4.4. Анализ таблиц сопряженности		204
4.4.1.Четырехклеточные таблицы		204
4.4.2. Таблицы вида 2хК		206
4.4.3. Таблицы вида KxL		207
4.4.4. Размер выборки и рандомизация		209
Раздел 5. Методы классификации		213
5.1. Кластерный анализ		213
5.1.1. Теоретические сведения		213
5.1.2. Описание применяемого алгоритма		216
5.1.3. Программа обработки и ее вызов		218
5.2. Дискриминантный анализ		231
5.2.1. Теоретические сведения		231
5.2.2. Набор программ для обработки данных
Раздел 6. Регрессионный анализ (описание эмпирических зависимостей)		245
6.1. Общие сведения		245
6.2. Формализация задачи		248
6.2.1. Определение прикладной цели исследования		249
6.2.2. Анализ и структурирование объекта исследования		250
6.2.3. Определение требуемых ресурсов для проведения исследования		253
6.3. Конструирование плана эксперимента		254
6.3.1. Робастные планы эксперимента		257
6.3.2. Конструирование плана эксперимента при включении неуправляемых контролируемых факторов		261
6.3.3. Конструирование плана эксперимента при наличии неоднородностей		261
6.3.4. Конструирование плана при поиске оптимальных условий		262
6.3.5. Конструирование плана эксперимента при нестандартной области факторного пространства		262
6.3.6. Использование переменных, измеряемых по шкале наименований		264
6.3.7. Эксперименты, в которых присутствует «состав»		265
6.4. Проведение эксперимента		265
6.4.1. Общие требования		265
6.4.2. Тактика проведения экспериментов при поиске оптимальных условий		266
6.4.3. Пассивный эксперимент		267
6.5. Предварительный анализ результатов эксперимента		269
6.5.1. Анализ однородности дисперсий		269
6.5.2. Определение уровня влияния «шума»		269
6.5.3. Анализ однородности (неразрывности) области эксперимента (кластерный анализ)		270
6.6. Построение математических моделей по результатам эксперимента		270
6.6.1. Структура модели		270
6.6.2. Преобразование данных		273
6.6.3. Получение коэффициентов математической модели и их статистических характеристик		275
6.6.4. Основные характеристики		276
6.6.5. Действия при неудаче в построении математической модели		278
6.7. Анализ качества модели		279
6.7.1. Информативность		279
6.7.2. Адекватность		279
6.7.3. Устойчивость		280
6.7.4. Описывающие и предсказывающие свойства		281
6.7.5. Анализ структуры связей		282
6.7.6. Анализ остатков		283
6.7.7. Анализ нарушений предпосылок и допущений регрессионного анализа		284
6.8. Программа преобразований исходных данных и предварительного формирования структуры уравнения регрессии		285
6.9. Пример		301
6.9.1. Формирование плана эксперимента		301
6.9.2. Предварительный статистический анализ		303
6.9.3. Проверка однородности (неразрывности) факторного пространства		303
6.9.4. Преобразования и отбор		304
6.9.5. Получение коэффициентов уравнения регрессии		304
6.9.6. Анализ результатов построения модели		308
6.9.7. Счет по модели
6.9.8. Учет времени в качестве фактора		309
Раздел 7. Решение отдельных маркетинговых задач		312
7.1. Задачи по определению наличия эффекта воздействия		313
7.2. Определение наличия связи между переменными		315
7.2.1. Дисперсионный анализ		315
7.2.2. Корреляционный анализ		316
7.2.3. Анализ таблиц сопряженности признаков		316
7.3. Задачи прогноза		318
7.3.1. Общая постановка задачи		318
7.3.2. Одномерный регрессионный анализ		319
7.3.3. Анализ временных рядов		319
7.3.4. Примеры		320
7.4. Ценовые коридоры		327
7.5. Ранжирование объектов методом попарного сравнения		328
7.6. Многокритериальный выбор		330
7.7. Статистические методы контроля качества		351
7.7.1. Контрольные карты		351
7.7.2. Дискретные карты		352
7.7.3. Карты сумм		352
7.7.4. Диаграммы причин и результатов		353
7.8. Анализ экспертных оценок		353
7.9. Разработка методов оценки объема рынка для лекарственного средства		358
7.10. Оценка объема выборки при проведении выборочных исследований		361
7.10.1. Размер выборки для определения долей		361
7.10.2. Определение объема выборки при заданной абсолютной точности при оценке значений		362
7.10.3. Размер выборки при расслоенном отборе		363
Раздел 8. Методы пробит-анализа, анализа выживаемости и последовательного анализа		365
8.1. Применение пробит-анализа для оценки фармакологической активности при альтернативной форме учета реакций		365
8.2. Методы анализа выживаемости		387
8.2.1. Предмет и цели анализа выживаемости		387
8.2.2. Оценка функции выживаемости по выборке		394
8.2.3. Стандартная ошибка и доверительные интервалы		394
8.2.4. Сравнение двух функций выживаемости		401
8.2.4.1. Логранговый критерий		402
8.2.4.2. Критерий Гехана		407
8.3. Методы последовательного анализа		409
8.3.1. Основные положения		409
Раздел 9. Применение статистических методов при проведении клинических испытаний		414
9.1. Основные проблемы		414
9.2. Основные фазы исследования и тестирования лекарственного средства		416
9.3. План (дизайн) клинического исследования		419
9.3.1. Цель исследования		419
9.3.2. Определение факторов, критериев и ограничений исследования		420
9.3.3. Формулирование прикладной цели исследований		421
9.3.4. Выбор методов обработки данных		422
9.3.5. Шкапы измерений, преобразование исходных признаков, выбросы и пропуски		424
9.3.6. Определение размера и структуры выборки		426
9.3.7. Построение плана эксперимента (с точки зрения статистических методов)		427
9.3.8. Обоснование уровня значимости		427
9.3.9. Выбор средств устранения субъективности		428
9.4. Пример применения статистических методов		429
9.4.1. I этап. Прикладная постановка задачи		429
9.4.2. II этап. Определение факторов, критериев и ограничений		429
9.4.3. III этап. Определение размера и структуры выборки		430
9.4.4. IV этап. Формирование выборки		432
9.4.5. V этап. Проведение исследований		432
9.4.6. VI этап. Анализ однородности выборок		433
9.4.7. VII этап. Если обнаружена неоднородность выборок		434
9.4.8. VIII этап. Сравнение показателей		436
9.4.9. IX этап. Дополнительные исследования		436
9.4.10. X этап. Сравнительный анализ с использованием нескольких показателей одновременно		436
Раздел 10. Краткий толковый русско-английский словарь статистических терминов, применяемых при медико-биологических исследованиях		439
Приложение		529
Приложение Б		529
Приложение В		530
Приложение Г		531
Приложение Д		532
Приложение Е. Англо-русский словарь терминов математической статистики		533
Приложение Ж. Русско-английский словарь терминов математической статистики		555
Приложение 3		576
Приложение И		578
Приложение К. Краткая биографическая справка		581
Приложение Л		583
Приложение М. Таблицы, используемые при проведении пробит-анализа		624
Приложение Н. Значения числа k, используемые при построении доверительного интервала для медианы		625
Предметный указатель		629

Другие книги:

КОМПЕНДІУМ 2019 — лікарські препарати

За ред. В.М. Коваленка

ISBN: 978-966-2066-75-3
Цена: 418 грн.