8.2. Статистический пакет общего назначения STATISTICA

Стандартную комплектацию пакета STATISTICAсоставляют три модуля. Базовый пакет(STATISTICABase) предоставляет обширный выбор ос­новных статистик в едином пакете в сочетании с мощностью, производитель­ностью и простотой использования технологии STATISTICA.

Линейные и нелинейные модели(STATISTICAAdvancedLinear/Non-LinearModels) включает большой набор самых современных инструментов для моде­лирования и прогнозирования, включающий возможность автоматического вы­бора модели и расширенные интерактивные средства визуализации.

Многомерные разведочные технологии анализа(STATISTICAMultivariateExploratoryTechniques) содержит широкий выбор разведочных технологий ана­лиза различных типов данных в сочетании с богатыми интерактивными средст­вами визуализации.

Иерархическое меню характеризует возможности программы:

Основные статистики и таблицы.

Множественная регрессия.

Дисперсионный анализ (ДА).

Непараметрическая статистика.

Подгонка распределений.

Углубленные методы анализа:

- общие линейные модели;

- обобщенные линейные и нелинейные модели;

- общие регрессионные модели;

- общие модели частных наименьших квадратов;

- компоненты дисперсии;

- анализ выживаемости;

- нелинейное оценивание;

- множественная нелинейная регрессия;

- логлинейный анализ таблиц частот;

- временные ряды и прогнозирование;

- моделирование структурными уравнениями.

Многомерный разведочный анализ:

- кластерный анализ;

- факторный анализ;

- анализ главных компонент и классификация;

- канонический анализ;

- надежность и позиционный анализ;

- деревья классификации;

- анализ соответствий;

- многомерное шкалирование;

- дискриминантный анализ;

- общие модели дискриминантного анализа.

Анализ мощности, оценка объема выборки.

Нейронные сети.

Добыча данных:

- добытчик данных - все процедуры;

- добытчик данных - чистка и фильтрация;

- добытчик данных - бурение и расслоение данных;

- добытчик данных - углубленные методы классификации;

- добытчик данных - разведчик общих многомерных;

- добытчик данных - обобщенное прогнозирование;

- добытчик данных - нейросетевой разведчик;

- нейронные сети;

- анализ независимых компонент;

- обобщенные методы кластерного анализа;

- правила связи;

- общие деревья классификации;

- общие CHATD модели;

- интерактивные деревья (C&RT, CHATD);

- растущие деревья классификации и регрессии;

- обобщенные аддитивные модели;

- многомерные адаптивные сплайны (NAP-сплайны);

- процедура обучения (Байесовские, ближайшего соседа ...);

- быстрое построение прогноза;

- качество подгонки, классификации, прогноза;

- отсеивание признаков;

- объединение групп (классов).

Добыча данных в управлении качеством.

Текстовая добыча и сканирование Web.

Блоковые статистики.

Вероятностный калькулятор.

Широкому распространению пакета STATTSTTCAспособствуют удобный понятный интерфейс, развитые методы визуализации результатов, возможности обмена данными с электронными таблицами Excelи вызова непосредственно из Excelфункций пакета STATTSTTCA. Для поддержки русскоязычных пользова­телей имеется вэб-страница «Статистический Портал StatSoft» [28].

8.2.