Программа стата для чего

Пакет STADIA (Statistical Dialogue System ) – универсальный статистический пакет, разработанный специалистами Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова совместно с НПО » Информатика и компьютеры». Первая версия пакета была выпущена в 1989 году. На сегодняшний день разработана 7-я версия пакета STADIA 7.0.

По мнению разработчиков, пакет ориентирован на массового пользователя, имеющего небольшой опыт как в статистическом анализе, так и в общении с персональным компьютером, но нуждающегося в быстром и удобном средстве оформления и обработки данных.

Пакет предоставляет пользователям широкий набор методов статистического анализа данных: описательная статистика , дисперсионный, корреляционный и спектральный анализ , сглаживание , прогнозирование, простая, нелинейная регрессия, кластерный и факторный анализ , методы контроля качества , анализ и замена пропущенных значений. Также возможно построение и редактирование 2-х, 3-х и многомерной графики: зависимости, прогнозы, диаграммы рассеяния, карты, гистограммы, столбиковые, башенные и круговые диаграммы, установка размеров, надписей по осям и под рисунком и пр.

Как установить Statistica 10 на Windows 7 и Windows 10. Русификация программы

Достоинства STADIA:

• наличие системы контекстной экранной помощи, включающей объемный гипертекстстовый справочник и экспертную систему по выбору метода статистического анализа;
• обработка больших объемов данных (до 32 000 наблюдений);
• наличие режима выдачи оглавления архива данных с комментариями;
• селективный поиск файлов по контексту комментариев, присвоенных архиву с данными;
• для работы программы требуется лишь 8 MB оперативной памяти, сама программа занимает 4.1 MB на жестком диске компьютера;
• экспорт данных и результатов.

Рис. 11.7. Диалоговое окно STADIA

Недостатки STADIA:

• наличие только русскоязычной версии;
• несовместимость с операционными системами, отличными от Windows.

Внешний вид диалогового окна STADIA представлен на рис.11.7.

11.8. Пакет SAS

Пакет SAS ( Statistical Analysis System ) – профессиональный статистический пакет, разработанный компанией SAS Institute Inc. Первая версия пакета была выпущена в 1976 году. Последняя версия SAS Statistics позиционируется как статистический пакет для аналитической работы на современных предприятиях.

Разработчики утверждают, что пакет эффективно работает с данными различных типов: маркетинговые базы данных , результаты клинических испытаний, медико-санитарных обследований, исследований предпочтений потребителей, исследований рынка ценных бумаг и пр. Встроенные инструменты статистического анализа могут быть применены для решения широкого круга вопросов, относящихся к различным областям деятельности, например:

• промышленное производство;
• телекоммуникации (проведение исследования рынка для выявления предпочтений потребителей и моделей выбора новых услуг);
• правительство (применение статистических выборочных методов для разработки опросов общественного мнения);
• исследование окружающей среды (построение моделей загрязнения воздуха с использованием пространственной статистики);
• биотехнологии;
• розничная торговля (моделирование поведения потребителей для выявления потенциальных целевых рынков для новых проектов в области электронной коммерции).

Пакет предоставляет пользователям следующие возможности статистического анализа данных:

Ввод данных STATISTICA #01 | СТАТИСТИКА STATISTICA

• смешанные модели;
• анализ категорийных данных;
• байесовский анализ;
• многомерный анализ;
• анализ выживаемости;
• психометрический анализ;
• анализ пропущенных значений.

Пакет позволяет проводить следующую работу с данными:

• ввод, восстановление, модификация и управление данными;
• написание отчетов и подготовка графиков;
• статистический анализ;
• бизнес планирование, прогнозирование и поддержка принятия решений;
• исследование операций и управление проектами;
• совершенствование качества;
• разработка приложений.

Достоинства SAS:

• быстрая обработка очень больших объемов данных;
• возможность преобразования математических формул в программный код;
• создание пользовательских модулей;
• получение консультативной помощи в выборе методов анализа и в интерпретации его результатов, а также рекомендаций по дальнейшей работе с исходными данными;
• совместимость с операционными системами Linux и Windows.

Недостатки SAS:

• сложен в освоении для неспециалистов;
• высокая стоимость.

11.9. Пакет BioStat

Пакет BioStat – специализированный статистический пакет компании AnalystSoft Inc 14 Официальный сайт компании: http://www.analystsoft.com . Первая версия пакета была выпущена в середине 80х годов. Последняя версия пакета – BioStat 2009.

Пакет создан для специалистов, работающих в области медицины, биологии и химии. Основан на базе известного пакета StatPlus и включает в себя почти весь его функционал, в том числе регрессионный анализ , анализ выживаемости, дисперсионный анализ . Программа использует электронную таблицу, совместимую с Microsoft Excel как по формату данных, так и по интерфейсу, что делает процесс изучения программы легким и быстрым.

Достоинства BioStat:

• экспорт/импорт данных в MS Excel;
• требуемая память на жестком диске компьютера 32 MB;
• проверка правописания;
• совместимость с операционными системами Windows и Mac.

Внешний вид диалогового окна BioStat представлен на рис.11.8.

Источник: intuit.ru

Stata — универсальный пакет для решения статистических задач, возникающих в экономике, политологии и других областях.

Stata — универсальный пакет для решения статистических задач, возникающих в экономике, политологии и других областях.

Пакет Stata поставляется в трех различных редакциях. Версии Stata/SE и Intercooled Stata отличаются размером наборов данных, доступных для анализа, а также максимальной длиной строчных переменных. Версия Small Stata используется в образовательных целях.

• Широкие возможности управления данными. Возможности пакета Stata не ограничиваются решением статистических задач, в распоряжении пользователей окажется полноценная система управления данными.
• Пакет Stata располагает интерфейсом на базе технологии «point-and-click» и позволяет создавать высококачественные графики, пригодные для публикации.
• Stata – это быстрый, точный и простой в использовании пакет.
• Пакет Stata поддерживает операционные системы Windows, Macintosh и Unix (включая Linux). Наборы данных, программы и другие компоненты Stata могут распределяться между разными платформами без преобразования.
• Возможность добавления собственных команд.
• On-line обновление.

В комплект поставки Stata входит исчерпывающая документация, в том числе 1800-страничное справочное руководство Base Reference Manual, содержащее описание возможностей Stata и практические примеры.

Официальный сайт: http://www.stata.com/

1. http://www.exponenta.ru/soft/Others/stata/stata.asp
2. http://www.axoft.ru/ru/soft/ru815/ru902

Дополнительные подробности о пакете Stata 9 см. на сайте
http://www.axoft.ru/ru/soft/ru815/ru902/ru923/ru929/?page=1

Поделиться:

Оставьте свой комментарий!

Источник: pro-spo.ru

Статистика в Data Science — исчерпывающий гид для амбициозных практиков ML

В преддверии старта нового потока курса «Machine Learning Pro + Deep Learning» представляем вашему вниманию пост, который смело можно класть в закладки, — гид по статистике для амбициозных практиков машинного обучения. От ответа на вопрос, что такое статистика, до весьма подробных списков понятий, которые нужно усвоить, чтобы овладеть используемой в работе с проектами ML статистикой. Кроме того, в посте вы найдёте рекомендации литературы.

В современном сверхсвязанном мире данные генерируются и потребляются невиданными ранее темпами. И, как бы нам ни нравилась эта «сверхпроводимость данных», она провоцирует злоупотребления. Дата-сайентисты должны быть обучены использованию статистических методов не только для интерпретации цифр, но и для выявления таких злоупотреблений и защиты людей от введения в заблуждение. Немногие специалисты по статистике имеют формальную подготовку. Хороших книг и курсов, которые обучают статистическим методам с точки зрения науки о данных, немного. В этом посте я пролью свет на следующие вопросы:

• Что такое статистика?
• Статистика в отношении к машинному обучению.
• Зачем вам нужно осваивать статистику.
• Какому учебному плану следовать, чтобы освоить эти темы.
• Как изучать статистику, чтобы стать практиком, а не просто человеком, который правильно сдаёт тесты.
• Практические советы и обучающие ресурсы.

Что такое статистика?

Статистика — это набор математических методов и инструментов, позволяющих ответить на важные вопросы о данных. Она делится на две категории:

1. Описательная статистика. Предлагает методы резюмирования данных путем преобразования необработанных наблюдений в значимую информацию, которую легко интерпретировать и распространять.
2. Логическая статистика. Предлагает методы изучения экспериментов, выполненных на маленьких образцах данных, и умозаключения для всей популяции (всего домена).

Статистика в машинном обучении

В основе машинного обучения лежит статистика. Невозможно решить реальные проблемы с помощью машинного обучения, если вы не обладаете хорошим знанием основ статистики.

Конечно, имеются некоторые факторы, затрудняющие обучение статистике. Я говорю о математических уравнениях, греческой нотации и тщательно выверенных понятиях, затрудняющих развитие интереса к предмету. Можно решить эти проблемы с помощью простых и ясных объяснений, учебных пособий с соответствующим темпом и практических занятий — решения проблем с помощью прикладных методов статистики. От исследовательского анализа данных до разработки экспериментов для проверки гипотез статистика играет ключевую роль в решении проблем во всех основных отраслях и областях.

Тот, кто хочет развить глубокое понимание машинного обучения, должен узнать, как статистические методы формируют основу алгоритмов регрессии и классификации, как статистика позволяет учиться на основе данных и как она помогает извлекать смысл из немаркированных данных.

Зачем вам осваивать статистику?

Каждая организация стремится стать управляемой данными. Вот почему мы наблюдаем такой рост спроса на дата-сайентистов и аналитиков. Сегодня, чтобы решить проблемы, ответить на вопросы и наметить стратегию, нужно разобраться в данных. К счастью, статистика предлагает набор инструментов для получения этих знаний.

От данных к знаниям

Сами по себе сырые наблюдения — это просто данные. Чтобы трансформировать наблюдения в имеющие смысл идеи, применяется описательная статистика. Затем возможно применить логическую статистику, чтобы изучить небольшие выборки данных и дать схему с выводами для экстраполяции результатов на всю совокупность данных.

Статистика помогает ответить на вопросы, подобные этим

• Какие из признаков наиболее важны?
• Как проектировать эксперимент, чтобы разработать стратегию продукта?
• Какие показатели производительности мы должны измерять?
• Какой самый распространенный и ожидаемый результат?
• Как отличить шум от достоверных данных?

Статистика и проекты по машинному обучению

Почти каждый состоит из перечисленных ниже задач. И статистика играет в той или иной форме центральную роль во всех этих задачах. Ниже примеры:

Уточнение постановки проблемы

Наиболее важной частью прогностического моделирования является фактическое определение проблемы, дающее реальную цель, к которой мы должны стремиться. Это помогает определить тип проблемы, с которой мы имеем дело (то есть регрессия это или классификация), а также помогает в определении структуры и типов входных, выходных данных и метрик с учетом поставленной задачи. Но подстановка проблем не всегда проста. Если вы новичок в машинном обучении, она может потребовать значительного изучения наблюдений в вашей области. Два основных понятия, которые необходимо освоить здесь — это экспериментальный анализ данных (EDA) и добыча данных (Data Mining).

Первоначальное исследование данных

Исследование данных включает в себя получение глубокого понимания как распределения переменных, так и отношений между переменными в ваших данных.

Отчасти знание домена помогает овладеть определённым типом переменных. Тем не менее как эксперты, так и новички в этой области извлекают пользу из реальной работы с реальными наблюдениями в домене. Важные связанные с этим понятия в статистике сводятся к изучению описательной статистики и визуализации данных.

Очистка данных

Часто точки данных, собранные из эксперимента или хранилища данных, являются нетронутыми. Данные могли быть подвергнуты процессам или манипуляциям, которые повредили их целостность. Это еще больше влияет на последующие процессы или использующие такие данные модели. Распространённые примеры — пропущенные значения, повреждение данных, ошибки в данных (из-за плохого датчика), а также не приведённые к единой форме данные (наблюдения с разными масштабами). Если вы хотите освоить методы очистки, изучите выявление отклонений и вменение отсутствующих значений.

Подготовка данных и настройка конвейера преобразования

Если данные содержат ошибки и несоответствия, часто нельзя применять их в моделировании. Во-первых, данным, возможно, придётся пройти через набор преобразований, чтобы изменить форму или структуру и сделать их более подходящими для определённой вами задачи, или используемых алгоритмов обучения. Затем можно разработать конвейер таких преобразований, который будет применяться к данным для получения последовательных и совместимых входных данных для модели. Вы должны овладеть такими понятиями, как методы выборки данных и отбора признаков, преобразование данных, их масштабирование и кодирование.

Выбор и оценка модели

Ключевым шагом в решении прогностической проблемы являются выбор и оценка метода обучения. Оценочная статистика поможет вам оценить прогнозы модели на данных, которые модель не видела.

Проектирование экспериментов — это подраздел статистики, который управляет процессом выбора и оценки модели. Он требует хорошего понимания проверки статистических гипотез и оценочной статистики.

Тонкая настройка модели

Почти в каждом алгоритме машинного обучения имеется набор гиперпараметров, которые позволяют настроить метод обучения под выбранную вами постановку задачи. Эта гиперпараметрическая настройка часто носит эмпирический, но не аналитический характер. Для оценки влияния различных настроек гиперпараметра на производительность модели требуются большие наборы экспериментов.

Статистика: учебный план для практиков

Хорошая учебная программа по статистике для практиков должна охватывать не только множество методов и инструментов, о которых я только что писал. Она также должна охватывать и изучать наиболее часто встречающиеся проблемы в отрасли. Ниже приведён список широко используемых навыков, которые вам нужно освоить, чтобы пройти собеседование на должность дата-сайентиста и ML и устроиться на работу в этой области.

Основные навыки в статистике

• Определение вопроса, на который можно ответить статистически, чтобы принимать эффективные решения.
• Вычисление и интерпретация общих статистических данных и использование стандартных методов визуализации данных для передачи результатов.
• Понимание того, как математическая статистика применяется в конкретной области, такие понятия, как центральная предельная теорема и закон больших чисел.
• Умение делать выводы из оценок местоположения и изменчивости (ANOVA).

  Определение связи между целевыми и независимыми переменными.

• Разработка экспериментов по проверке статистических гипотез, A/B тестирование и т. д.
• Вычисление и интерпретация метрик производительности, таких как р-значение, альфа, ошибки первого и второго рода и т. д.

Важные понятия статистики

• Приступая к освоению статистики, нужно понимать типы данных (данные в прямоугольной системе координат и другие данные), оценивать местоположение и вариабельность распределения данных, бинарные и категориальные данные, корреляцию, отношение между различными типами переменных.
• Статистические распределения — случайные числа, закон больших чисел, центральная предельная теорема, стандартная погрешность и т. д.
• Выборка и распределение данных — случайная выборка, смещение выборки, смещение выбора, распределение выборки, бутстрэп, доверительный интервал, нормальное распределение, t-распределение, биномиальное распределение, распределение «хи квадрат», F-распределение, распределение Пуассона и экспоненциальное распределение.
• Статистические эксперименты и и тестирование значимости — A/B тестирование, проведение проверки гипотез (нулевая и альтернативная гипотезы), ресемплирование, статистическая значимость, доверительный интервал, p-значение, альфа [прим. перев. — максимальный шанс допустить ошибку первого рода], t-критерии, степени свободы, выводы из оценок местоположения и изменчивости, критические значения, ковариантность и корреляция, величина эффекта, статистическая мощность.
• Непараметрические статистические методы — ранжирование данных, критерии нормальности, нормализация данных, ранговая корреляция, критерии знаковых рангов, критерий независимости.

Практические советы по обучению

Большинство университетов разработали учебные программы курсов по статистике, чтобы проверить способность студента справляться с трудностями. Они просто проверяют, могут ли учащиеся решать уравнения, определять терминологию и идентифицировать графики, выводящие уравнения, вместо того, чтобы сосредотачиваться на применении этих методов для решения реальных задач. Однако увлеченные специалисты-практики должны следовать пошаговому процессу изучения и реализации статистических методов по различным проблемам с использованием исполняемого кода Python. Рассмотрим два основных подхода к изучению статистики немного глубже.

Нисходящий подход

Допустим, вас попросят провести эксперимент для проверки эффективности двух версий продукта. Эта функция призвана повысить вовлечённость пользователей в работу онлайн-портала. С помощью подхода «сверху вниз» вы сначала узнаете больше о проблеме. Затем, как только цель станет ясной, вы сможете научиться применять соответствующие статистические методы. Это поддерживает ваше участие и предлагает лучший практический опыт обучения.

Восходящий метод

Такой подход позволяет большинству университетов и онлайн-курсов преподавать статистику. Он сосредоточена на изучении теоретических понятий с математической нотацией, истории понятия и способах применения. Для таких людей, как я, склонных терять интерес к теоретическому обучению, это неправильный способ изучения прикладной статистики.

Он делает обучение слишком обобщённым, отсутствие какой-либо прямой связи с решением проблемы делает изучаемый объект сухим и депрессивным. Вероятно, вы уже поняли, я рекомендую нисходящий подход к изучению статистики. Давайте посмотрим на некоторые специфические ресурсы, которые я рекомендую, чтобы вы начали изучение статистики правильно.

Ресурсы для обучения

• Book on Practical Statistics — книга научит статистике с точки зрения Data Science. Вы должны прочитать по крайней мере первые 3 главы.
• Statistics and Probability | Khan Academy Этот курс хорошо подготовит вас ко всем вопросам по статистике и вероятности во время собеседования. Это бесплатный курс с хорошей подборкой видеолекций и практических задач.
• Naked Statistics – для людей, которые боятся математики и предпочитают практические примеры, это удивительная книга, которая объясняет, как статистика применяется в реальных ситуациях.
• Статистические методы для машинного обучения. Эта книга — ускоренный курс по статистическим методам для практиков машинного обучения. В идеале она для тех, у кого есть опыт разработки.

• «Математика и Machine Learning для Data Science»
• Продвинутый курс «Machine Learning Pro + Deep Learning»
• Курс «Python для веб-разработки»
• Обучение профессии Data Science
• Обучение профессии Data Analyst
• Онлайн-буткемп по Data Analytics

Eще курсы

• Курс по Machine Learning
• Курс по JavaScript
• Профессия Веб-разработчик
• Профессия Java-разработчик
• C++ разработчик
• Курс по аналитике данных
• Курс по DevOps
• Разработчик игр на Unity
• Профессия iOS-разработчик с нуля
• Профессия Android-разработчик с нуля

Рекомендуемые статьи

• Как стать Data Scientist без онлайн-курсов
• 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
• Как изучать Machine Learning 5 дней в неделю 9 месяцев подряд
• Сколько зарабатывает аналитик данных: обзор зарплат и вакансий в России и за рубежом в 2020
• Machine Learning и Computer Vision в добывающей промышленности

Источник: habr.com