Mногомерные статистические методы - Дубров A.M. - Учебник |
Скачать - Книги - Учебники | |||
Год выпуска: 2003 Автор: Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Жанр: Экономика, финансы Издательство: «Финансы и статистика» Формат: DjVu Качество: Отсканированные страницы Количество страниц: 352 Описание: Учебник «Mногомерные статистические методы» написан на основе двадцатилетнего опыта преподавания курса многомерного статистического анализа в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Социально-экономические процессы и явления зависят от большого числа параметров, их характеризующих, что обусловливает трудности, связанные с выявлением структуры взаимосвязей этих параметров. В подобных ситуациях, т. е. когда решения принимаются на основании анализа стохастической, неполной информации, использование методов многомерного статистического анализа является не только оправданным, но и существенно необходимым. Многомерные статистические методы среди множества возможных вероятностно-статистических моделей позволяют обоснованно выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует исходным статистическим данным, характеризующим реальное поведение исследуемой совокупности объектов, оценить надежность и точность выводов, сделанных на основании ограниченного статистического материала. К области приложения математической статистики могут быть отнесены задачи, связанные с исследованием поведения индивидуума, семьи или другой социально-экономической или производственной единицы, как представителя большой совокупности объектов. Многомерный экономико-статистический анализ опирается на широкий спектр методов. Изложить все мыслимые подходы к исследованию в одном учебнике не представляется возможным, поэтому решено было ограничиться изложением тех методов, которые получили или в ближайшее время получат наибольшее распространение в практике работы. Для установления связи пройденного курса теории вероятностей с математической статистикой введены главы «Многомерные генеральная и выборочная совокупности» и «Статистическое оценивание и сравнение многомерных генеральных совокупностей». Проведение системного анализа до изучения взаимосвязей в многомерной совокупности требует иметь представление о связях между отдельной зависимой переменной и группой влияющих на нее показателей. Это может быть осуществлено при помощи множественного корреляционного и регрессионного анализа. Методы многомерной классификации, которые предназначены разделять рассматриваемые совокупности объектов, субъектов или явлений на группы в определенном смысле однородные. Необходимо учитывать, что каждый из рассматриваемых объектов характеризуется большим количеством разных и стохастически связанных признаков. Для решения столь сложных задач классификации применяют кластерный и дискриминантный анализ. Наличие множества исходных признаков, характеризующих процесс функционирования объектов, заставляет отбирать из них наиболее существенные и изучать меньший набор показателей. Чаще исходные признаки подвергаются некоторому преобразованию, которое обеспечивает минимальную потерю информации. Такое решение может быть обеспечено методами снижения размерности, куда относятся факторный и компонентный анализ. Эти методы позволяют учитывать эффект существенной многомерности данных, дают возможность лаконичного или более простого объяснения многомерных структур. Они вскрывают объективно существующие, непосредственно не наблюдаемые закономерности при помощи полученных факторов или главных компонент. Последние дают возможность достаточно просто и точно описать наблюдаемые исходные данные, структуру и характер взаимосвязей между ними. Сжатие информации получается за счет того, что число факторов или главных компонент - новых единиц измерения - используется значительно меньше, чем было исходных признаков. Наконец, задача оценки тесноты связи между системами показателей приводит к каноническим корреляциям. Все перечисленные методы могут быть усвоены только при активном применении статистических пакетов прикладных программ для ПЭВМ. При помощи этих пакетов представляется возможным также восстанавливать пропущенные данные, проводить робастное оценивание и осуществлять анализ нечисловой информации. Материал по каждой главе учебника «Mногомерные статистические методы» связан с набором задач для проведения практических занятий и отдельно для работ на ПЭВМ. В Приложении 1 изложен порядок решения динамических задач факторного и компонентного анализа. Приложение 2 содержит варианты задач для самостоятельной работы студентов на ЭВМ. Приложение 3 содержит математико-статистические таблицы. В Приложении 4 представлены бутстреп-оценки. Авторы выражают глубокую благодарность рецензентам профессорам Елисеевой И.И. и Колемаеву В.А., взявшим на себя труд прочесть рукопись и сделавшим ряд полезных замечаний, которые улучшили как методику изложения, так и содержание учебника. Содержание учебника
«Mногомерные статистические методы»МНОГОМЕРНЫЕ ГЕНЕРАЛЬНАЯ И ВЫБОРОЧНАЯ СОВОКУПНОСТИ
ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ И ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ НА ЭВМ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ БУТСТРЕП-ОЦЕНКИ ЛИТЕРАТУРА скачать учебник: Mногомерные статистические методы - Дубров A.M. (4.56 Мбайт)
|