Основные статистические пакеты: описание и возможности

Оценка - 4
Дата сдачи - май 2016г.
Оригинальность - 70% ...

Введение 3
1. Сущность и особенности основных статистических пакетов 5
1.1. Виды статистического анализа 5
1.2. Понятие и сущность статистических пакетов 7
1.3. Особенности и недостатки основных статистических пакетов 9
2. Практическое сравнение статистических пакетов 14
2.1. Практическое задание для пакета MS Ecxel 14
2.2. Практическое задание для пакета STATISTICA 16
Заключение 21
Список литературы 23

Актуальность данной работы заключается в том, что для успешного и прибыльного функционирования в условиях рынка и жесткой конкуренции фирмы нуждаются в тщательном анализе имеющейся информации о создании продукции, её сбыте, эксплуатации, а также анализ информации о конкурентах и получении из нее надежных и обоснованных выводов.
Объектом исследования являются зарубежные и отечественные статистические пакеты.
Предметом данной работы является использование статистических функций в данных пакетах.
В начале курсовой работы изложены теоретические аспекты статистических пакетов. Далее рассмотрены практические решения задач.
Структурно курсовая работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованных источников.

Большую часть статистических пакетов можно разбить на две группы: статистические пакеты общего назначения и специализированные программные продукты.Универсальные пакеты – отсутствие прямой ориентации на специфическую предметную область, предлагают широкий диапазон статистических методов. В них отсутствует ориентация на конкретную предметную область. Они обладают дружественным интерфейсом. Из зарубежных универсальных пакетов наиболее распространены? STATISTIKA, MS ECXEL, BAS, SPSS, Systat, Minilab, Statgraphics, STATISTICA.Специализированные пакеты - как правило, реализуют несколько статистических методов или методы, применяемые в конкретной предметной области. Чаще всего это системы, ориентированные на анализ временных рядов, корреляционно-регресионный, факторный или кластерный анализ. Применять такие пакеты целесообразно в тех случаях, когда требуется систематически решать задачи из этой области, для которой предназначен специализированный пакет, а возможностей пакетов общего назначения недостаточно. Из российских пакетов более известны STADIA, Олимп, Класс-Мастер, КВАЗАР, Статистик-Консультант; американские пакеты – ODA, WinSTAT, Statit и т.д.Для того, чтобы статистический пакет общего назначения был удобным и эффективным в работе, он должен удовлетворять многочисленным и весьма жестким требованиям. В частности, необходимо, чтобы он:· содержал достаточно полный набор стандартных статистических методов;·  помощь при выборе способа обработки данных;·  был достаточно простым для быстрого освоения и использования ·  автоматической организации процесса обработки данных и связей с модулями пакета;·  ведение банка данных пользователя и составление отчета о результатах проделанного анализа;· имел широкий набор средств графического представления данных и результатов.·  диалоговый режим работы пользователя с пакетом;·  совместимость с другим программным обеспечением.Следует заметить, что развитие СПП обычно идет поэтапно, на каждом из них создается вариант пакета, все в большей степени удовлетворяющий перечисленным выше требованиям. При этом если создание есть результат разработки, то на каждом этапе пакет, с одной стороны, должен представлять собой готовую к использованию программную продукцию, а с другой - входить составной частью в более поздние стадии развития пакета.1.3. Особенности и недостатки основных статистических пакетовНаилучший выбор статистического пакета для анализа данных зависит от характера решаемых задач, объема обрабатываемых данных, квалификации пользователей, имеющегося оборудования.    Ввиду того, что в настоящее время стали очень популярны статистические методы обработки данных, соответствующие средства стали включаться в табличные процессоры общего назначения (например, в Еxcеl, Lоtus 1-2-3 и т.д.), а также в некоторые базы данных.Западные статистические пакеты (SРSS,SAS,BMDР и т.д.)  имеют следующие возможности: ·   Позволяют обрабатывать гигантские объемы данных.·   Включают средства описания задач на встроенном языке.· Дают возможность построения на их основе систем обработки информации для целых предприятий.·   Позволяют проводить узкоспециальные методы анализа.Выбор статистического пакета для анализа данных зависит от характера решаемых задач, объема и специфики обрабатываемых данных, квалификации пользователей, имеющегося оборудования и т.д.Следует отметить, что продвижение западных продуктов в российской аудитории наталкивается на ряд ограничений в связи с неадекватностью культурно-исторической ситуации.Большинство из таких статистических пакетов имеют следующие недостатки:·  Требуют наличие профессиональных навыков и высокой квалификации, широкого первоначального статистического образования, доступной литературы и консультационных служб. Поэтому они содержат малоэкранных подсказок и требуют внимательного изучения документации на английском языке.·  Представляют сложности для быстрого освоения и использования.·  Отсутствие подробной документации, доступной для начинающих и информативной для специалистов-статистиков (исключение SPSS).·  Требуют больших финансовых затрат, так как немаловажное значение имеет цена пакета. Профессиональные западные статистические пакеты (SРSS,SAS,BMDР и т.д.) обычно стоят от 1 до 10 тыс. долларов и более. Мало кто готов заплатить такие деньги.Пакет SРSS – универсальный статистический пакет фирмы SРSS Inc. (СА). Версии системы SРSS существуют для различных платформ – Windows, ОS/2, Macintоsh, UNIX, и др. Все они совместимы между собой по принципу работы, командному языку и форматам фалов. Версия SРSS для Windows продолжает сохранять позиции лидирующего статистического пакета в мире. В России сейчас распространяется 11 версия SРSS для Windows на англ.языке и версия 10.1 на русском языке. Большая часть обширной документации переведена на русский язык.Пакет SРSS предлагает удобные возможности управления данными, широкий спектр статистических функций, интегрированных графиков и отчетов. SРSS является модульной программой. Базовая система SРSS Ваsе предоставляет пользователям возможности для преобразования данных, функции работы с файлами, описательную статистику, дисперсионный анализ, корреляцию, линейную регрессию, средства построения графиков и подготовки отчетов и др. Дополнительные модули пакета включают: анализ и конструирование таблиц, анализ временных рядов, анализ категорий, методы углубленного и расширенного статистического анализа и др. Документация к системе SРSS признана лучшей для систем подобного типа и может использоваться в качестве доступного учебника по прикладной статистике.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.Среди математического программного обеспечения, несомненно, есть свои лидеры. К ним смело можно отнести такие программные продукты как Statistica, Mathematica, MatLab и др.Но в настоящее время на первом месте стоит STATISTICA. Большинство пользователей называют систему STATISTICA лучшим программным пакетом среди подобных продуктов, представленных на рынке программного обеспечения. STATISTICA сохраняет ведущее положение среди стандартизованных статистических программных продуктов. В методических разделах статей многие авторы дают ссылки на систему STATISTICA, поскольку она удовлетворяет самым высоким стандартам, обеспечивает высокую точность вычислений и содержит тщательно продуманную организацию вывода.2. Практическое сравнение статистических пакетов2.1. Практическое задание для пакета MS EcxelНеобходимо рассчитать параметры уравнений линейной регрессии, оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации, оценить значимость уравнения с помощью F-критерия и сделать выводы.Первоначальные данные представлены в таблице 2.1:Таблица 2.1Рассчитаем параметры линейной регрессии по формуле:y^ = a + b*xДля этого найдём параметры линейного уравнения множественной регрессии с помощью пакета анализа данных (рис. 2.1):Рис. 2.1 Регрессионный анализ данныхСоставим линейное уравнение:y^ = 6,3 + 0,22xСледовательно, с увеличением инвестиций в основной капитал на душу населения на 1 тыс. руб., среднемесячная заработная плата увеличивается на 0,22 тыс. руб.Далее оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:Множественный R = 0,89596 = 0,9Связь достаточно тесная, т.к. 0≤R≤1Коэффициент детерминации:R-квадрат = 0,80275 = 0,8Вариация результата Y (среднемесячная заработная плата) на 80% объясняется вариацией фактора Х (инвестициии в основной капитал на душу населения).