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
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
Excel 2016 PL. Biblia
Więcej produktów