Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Aplikacje \ Excel

Analizy statystyczne z programami Statistica i Excel Język: 1

978-83-283-3922-4

Cena Brutto: 59.00

Cena netto: 56.19

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Małgorzata Rabiej
Liczba_stron 384
Wydawnictwo Helion
Oprawa miękka
Data_Wydania 2018-01-26
Analizy statystyczne z programami

Statistica i Excel



W naszych czasach statystyka jest obecna dosłownie wszędzie. Opisuje procesy społeczne, wskazuje kierunki rozwoju, dyktuje strategie działania rządów i międzynarodowych korporacji. Pomaga ekonomistom, naukowcom i inżynierom, umożliwia tworzenie prognoz gospodarczych, pozwala opracowywać nowe technologie i rozwiązania techniczne, wspiera walkę z epidemiami i odkrywanie nowych terapii. Jest po prostu nieodzowna, aby radzić sobie z wyzwaniami współczesnego świata i skalą zjawisk, z którymi mamy do czynienia.


Podstawą jest zgromadzenie oraz analiza danych w celu pozyskania z nich jak największej wiedzy o badanym zjawisku. Nie da się analizować ogromnych zbiorów danych bez pomocy komputerów i właściwego oprogramowania. Wśród najlepszych programów statystycznych jest Statistica firmy Statsoft, a do najpopularniejszych aplikacji biurowych należy Excel firmy Microsoft. Obydwa te rozwiązania oferują szereg specjalistycznych narzędzi wspomagających obróbkę danych statystycznych, przeprowadzanie analiz i prezentowanie wyników. Obydwa warto poznać, a najlepiej zrobić to w praktyczny sposób — za pomocą ćwiczeń. Właśnie takich, jakie zostały przedstawione w tej książce!

  • Metody graficznej prezentacji danych
  • Charakterystyki liczbowe i rozkłady zmiennych losowych
  • Estymacja parametrów badanej zbiorowości
  • Testy statystyczne
  • Analiza wskaźników i zależności
  • Liniowe i nieliniowe modele regresji
  • Analiza szeregów czasowych i metody prognozowania
  • Techniki eksploracji danych
  • Zastosowanie sieci neuronowych


    Wprowadzenie (7)

    Rozdział 1. Metody gromadzenia i prezentacji danych (11)

    • Wprowadzenie (11)
    • 1.1. Program Statistica (11)
      • Ćwiczenie 1.1.1. Wprowadzanie i zapisywanie danych (13)
      • Ćwiczenie 1.1.2. Tworzenie wyrażeń matematycznych (17)
      • Ćwiczenie 1.1.3. Sortowanie danych (17)
      • Ćwiczenie 1.1.4. Wzory matematyczne. Przeglądarka funkcji (18)
      • Ćwiczenie 1.1.5. Zarządzanie wynikami (19)
      • Ćwiczenie 1.1.6. Wykresy funkcji (20)
      • Ćwiczenie 1.1.7. Wykresy słupkowe/kolumnowe (22)
      • Ćwiczenie 1.1.8. Wykresy liniowe (22)
      • Ćwiczenie 1.1.9. Wykres słupkowy wielokrotny (23)
      • Ćwiczenie 1.1.10. Wykres 3W sekwencyjny (25)
      • Ćwiczenie 1.1.11. Wykresy obrazkowe (27)
      • Ćwiczenie 1.1.12. Wykres liniowy (29)
    • 1.2. Program Microsoft Excel (30)
      • Ćwiczenie 1.2.1. Instalacja dodatków do analizy statystycznej (32)
      • Ćwiczenie 1.2.2. Wprowadzanie wyrażeń arytmetycznych i funkcji (33)
      • Ćwiczenie 1.2.3. Adresy względne i bezwzględne (33)
      • Ćwiczenie 1.2.4. Funkcje daty i czasu (34)
      • Ćwiczenie 1.2.5. Funkcje statystyczne (35)
      • Ćwiczenie 1.2.6. Wykres funkcji (36)
      • Ćwiczenie 1.2.7. Wykres słupkowy (37)
      • Ćwiczenie 1.2.8. Wykres kolumnowy (37)
      • Ćwiczenie 1.2.9. Sortowanie i filtrowanie tabel (38)
      • Ćwiczenie 1.2.10. Tabele przestawne (40)

    Rozdział 2. Statystyka opisowa (43)

      • Ćwiczenie 2.1. Analiza wyników pomiarów dla cechy dyskretnej (47)
      • Ćwiczenie 2.2. Analiza wyników pomiarów dla cechy ciągłej (54)
      • Ćwiczenie 2.3. Wykres ramka-wąsy w Excelu (60)
      • Ćwiczenie 2.4. Analiza danych dla dwóch grup (populacji) (63)

    Rozdział 3. Rozkłady zmiennych losowych (67)

      • Ćwiczenie 3.1. Rozkład dwumianowy (76)
      • Ćwiczenie 3.2. Standardowy rozkład normalny (80)
      • Ćwiczenie 3.3. Rozkład t-Studenta (85)
      • Ćwiczenie 3.4. Rozkład chi-kwadrat (91)
      • Ćwiczenie 3.5. Rozkład średniej z próby (93)
      • Ćwiczenie 3.6. Rozkład sumy zmiennych losowych (94)

    Rozdział 4. Wyznaczanie przedziałów ufności dla średniej i odchylenia standardowego (97)

      • Ćwiczenie 4.1. Przedział ufności dla wartości średniej (99)
      • Ćwiczenie 4.2. Przedział ufności dla odchylenia standardowego (105)

    Rozdział 5. Testy statystyczne (109)

    • 5.1. Wprowadzenie (109)
    • 5.2. Testy jednorodności wariancji (112)
      • Ćwiczenie 5.2.1. Test F (113)
      • Ćwiczenie 5.2.2. Test Levenea (115)
    • 5.3. Badanie normalności rozkładu zmiennych (117)
      • Ćwiczenie 5.3.1. Wykres normalności (117)
      • Ćwiczenie 5.3.2. Test zgodności x2 (120)
      • Ćwiczenie 5.3.3. Test Kołmogorowa-Smirnowa i test Shapiro-Wilka (124)
    • 5.4. Testy t-Studenta (126)
      • Ćwiczenie 5.4.1. Test t dla pojedynczej próby (130)
      • Ćwiczenie 5.4.2. Test t dla dwóch prób niezależnych (135)
      • Ćwiczenie 5.4.3. Test t dla dwóch prób zakładający nierówne wariancje (139)
      • Ćwiczenie 5.4.4. Test t dla dwóch prób zależnych (148)
    • 5.5. Testy nieparametryczne dla dwóch prób niezależnych (150)
      • Ćwiczenie 5.5.1. Test U Manna-Whitneya (151)
      • Ćwiczenie 5.5.2. Test serii Walda-Wolfowitza (153)
    • 5.6. Testy nieparametryczne dla prób zależnych (154)
      • Ćwiczenie 5.6.1. Test znaków (155)
      • Ćwiczenie 5.6.2. Test kolejności par Wilcoxona (156)

    Rozdział 6. Porównywanie wielu średnich (157)

      • Ćwiczenie 6.1. Badanie jednorodności wariancji dla wielu grup (158)
      • Ćwiczenie 6.2. Test Bartletta (159)
      • Ćwiczenie 6.3. Test Browna-Forsythea (161)
      • Ćwiczenie 6.4. Testy Levenea i Browna-Forsythea (162)
      • Ćwiczenie 6.5. ANOVA jednoczynnikowa (163)
      • Ćwiczenie 6.6. Porównania wielokrotne (176)
      • Ćwiczenie 6.7. MANOVA - analiza wariancji dwuczynnikowa (179)
      • Ćwiczenie 6.8. ANOVA dla układów czynnikowych (183)
      • Ćwiczenie 6.9. Porównania zaplanowane. Analiza kontrastów (185)
      • Ćwiczenie 6.10. Test Kruskala-Wallisa i test mediany (194)
      • Ćwiczenie 6.11. Układy z powtarzanymi pomiarami (196)

    Rozdział 7. Analiza zmiennych jakościowych (203)

      • Ćwiczenie 7.1. Tabele wielodzielcze. Test niezależności x2 (206)
      • Ćwiczenie 7.2. Testy McNemary i Fishera (211)
      • Ćwiczenie 7.3. Test Q Cochrana (214)

    Rozdział 8. Analiza współzależności między zmiennymi (219)

    • 8.1. Regresja liniowa (223)
      • Ćwiczenie 8.1.1. Badanie korelacji (224)
      • Ćwiczenie 8.1.2. Regresja liniowa (227)
    • 8.2. Regresja wieloraka (234)
      • Ćwiczenie 8.2.1. Liniowy model regresji wielorakiej (236)
      • Ćwiczenie 8.2.2. Regresja krokowa (244)
    • 8.3. Linearyzowana regresja nieliniowa (250)
      • Ćwiczenie 8.3.1. Logarytmiczna funkcja regresji (250)
      • Ćwiczenie 8.3.2. Wykładnicza funkcja regresji (258)
      • Ćwiczenie 8.3.3. Hiperboliczna funkcja regresji (262)
      • Ćwiczenie 8.3.4. Aproksymacja wielomianem drugiego stopnia (266)
    • 8.4. Estymacja nieliniowa (271)
      • Ćwiczenie 8.4.1. Regresja użytkownika. Solver (271)
      • Ćwiczenie 8.4.2. Regresja logistyczna (278)

    Rozdział 9. Szeregi czasowe. Metody prognozowania (285)

      • Ćwiczenie 9.1. Prognozowanie metodą średniej ruchomej (288)
      • Ćwiczenie 9.2. Wygładzanie wykładnicze (297)
      • Ćwiczenie 9.3. Model Holta (302)
      • Ćwiczenie 9.4. Model trendu liniowego (309)
      • Ćwiczenie 9.5. Metoda wskaźników. Dekompozycja sezonowa (Census 1) (313)
      • Ćwiczenie 9.6. Model ARIMA dla pojedynczego szeregu (325)

    Rozdział 10. Wielowymiarowe techniki eksploracyjne (333)

    • 10.1. Analiza skupień (334)
      • Ćwiczenie 10.1.1. Aglomeracja (334)
      • Ćwiczenie 10.1.2. Analiza skupień. Grupowanie metodą k-średnich (338)
    • 10.2. Analiza czynnikowa (341)
      • Ćwiczenie 10.2.1. Zastosowanie analizy czynnikowej do redukcji zmiennych (342)
    • 10.3. Analiza składowych głównych (349)
      • Ćwiczenie 10.3.1. Zastosowanie analizy składowych głównych do klasyfikacji (350)

    Rozdział 11. Sieci neuronowe (355)

      • Ćwiczenie 11.1. Zastosowanie automatycznych sieci neuronowych do klasyfikacji danych doświadczalnych (360)
      • Ćwiczenie 11.2. Zastosowanie SSN do prognozowania na podstawie szeregów czasowych (366)

    Bibliografia (373)

    Skorowidz (376)

powrót
 
Produkty Podobne
Analiza statystyczna. Microsoft Excel 2016 PL
Exam Ref 70-779 Analyzing and Visualizing Data with Microsoft Excel
Analizy statystyczne z programami Statistica i Excel
Analyzing Data with Power BI and Power Pivot for Excel
Microsoft Excel 2016. Analiza i modelowanie danych biznesowych
Excel 2016 PL. Formuły
Excel 2016 PL. Programowanie w VBA. Vademecum Walkenbacha
Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling, 5th Edition
MOS 2016 Study Guide for Microsoft Excel Expert
MOS 2016 Study Guide for Microsoft Excel
Więcej produktów