Обзор статистических пакетов

Министерство образования  и науки РФ

Федеральное государственное  автономное образовательное учреждение

высшего профессионального  образования

«Российский государственный  профессионально-педагогический университет»

Институт менеджмента  и экономической безопасности

Кафедра  экономики предпринимательства

 

 

 

 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

 

по дисциплине: Информационные технологии в экономике

 

 

Исполнитель: Подылина Е.. студент Х курса, группа ХХХХ

(Ф.И.О.)

Руководитель: ХХХХ, к.э.н., профессор, доцент

(Ф.И.О., должность, уч. степень,  уч. звание)

 

 

 

Работа допущена к защите «__»______2013г.

Работа защищена «__»_______2013г.  с оценкой

 

 

 

 

 

Екатеринбург, 2013

Оглавление

1. Обзор статистических пакетов 6

1.1. SAS 8

1.2. SPSS для Windows 11

1.3. SYSTAT 12

1.4. MINITAB 15

1.5. STATISTICA 16

2. Расчетная часть 20

Задание № 1 20

Задание №2 22

Задание №3 23

Задание №4 25

Заключение 26

Список использованных источников 27

 

 

 

 

Введение.

В развитых странах практически  любое решение: политическое, финансовое, техническое, научно-исследовательское  и даже бытовое решение принимается  только после всестороннего анализа  данных. Поэтому изучение прикладной статистики и методов анализа  данных является неотъемлемым компонентом  образования на всех уровнях, а компьютерные пакеты для аналитических исследований и прогнозирования являются настольным рабочим инструментом любого специалиста, так или иначе связанного с  информационной сферой.   

Исключительно важное значение при выполнении психологического исследования имеет психометрическая обработка  результатов экспериментальных  исследований. Современные компьютерные программы обработки данных предлагают богатый набор способов такого преобразования, замечательным образом расширяющий  возможности анализа данных.

О ценности полученных эмпирических данных нельзя судить без серьезного математического анализа, без использования  современных информационных компьютерных технологий, применение которых свидетельствует  не только об умении исследователя  применять статистические методы исследования, но и о достоверности полученных результатов и возможности их использования в практике.

Исследователю необходимо умение организовать эмпирические данные, обработать и проинтерпретировать, что невозможно без применения математических методов  и современных компьютерных программ, применение которых сейчас становится нормой для исследователя.

Математические методы статистики становятся всё более популярными  в психологии. Объясняется это  просто: математическая статистика даёт специалистам-практикам мощный, хорошо разработанный аппарат для объективного анализа результатов педагогического, медицинского, психологического обследований и выработки практических рекомендаций.

Стандартные статистические методы включены в состав популярных электронных таблиц, таких как Excel, Lotus 1-2-3, Quattro Pro, а также в математические пакеты общего назначения, например Mathcad, Maple и др. Однако гораздо большими возможностями обладает специализированное программное обеспечение – статистические программные продукты (СПП).

В настоящее время международный рынок насчитывает более 1000 пакетов, решающих задачи статистического анализа данных в среде операционных систем Windows, DOS, OS/2.

Как правило, статистические пакеты имеют следующую структуру:

1.    Блок описательной  статистики и разведочного анализа  исходных данных: анализ резко  выделяющихся значение исследуемого  признака, восстановление пропущенных  значений, частотная обработка исходных  данных (построение гистограмм, полигонов  частот, вычисление выборочных средних  дисперсий и т.д.), проверка статистических  гипотез об однородности исследуемых  совокупностей, оценка критериев  согласия, визуализация распределения  статистических данных и др.;

• Блок статистического исследования динамики и зависимостей: дисперсионный и ковариационный анализ, корреляционно-регрессионый анализ, анализ временных рядов и др.;
• Блок классификации и снижения размерности: дискриминантный анализ, статистических анализ смесей распределений, кластерный анализ и другие;
• Блок методов статистического анализа нечисловых данных и экспертых оценок: анализ таблиц сопряженности, логлинейные модели, ранговые методы и др.;
• Блок планирования эксперимента и выборочных исследований;
• Блок вспомогательных программ.

Пакеты статистической обработки  позволяют изучать тенденции  изменения числовых данных и оценивать  уровень достоверности результатов. Под статистической обработкой понимается использование методов однофакторного и двухфакторного анализа, статистических показателей (вариация, среднее, медиана, мода и т.д.), частотного распределения, корреляционного и регрессионного анализа и т.д. 

 

1. Обзор статистических пакетов

 

На рынке математического  обеспечения в эпоху больших  компьютеров лидировали несколько  статистических пакетов - BMDP, SAS и SPSS. Это  объяснялось тем, что фирмы-разработчики достаточно быстро реагировали на достижения в области анализа данных и  ими был накоплен большой запас  прочности, позволивший далеко оторваться от конкурентов. С появлением персональных компьютеров, новых языков программирования и технологий лидировавшим фирмам пришлось решать сложную задачу: создавать  пакет для ПК заново или адаптировать уже существующую программу к  требованиям "маломощных" компьютеров. Вместе с тем, богатые графические  возможности ПК дали шанс менее известным  фирмам сравнительно быстро создать  новые, ныне очень популярные, программные  средства анализа данных. В этот период появился пакет STATGRAPHICS (STATistical GRAPHICs System) фирмы Manugistics. Он настолько выигрышно отличался от других статистических пакетов удобством пользовательского интерфейса, что завоевал огромную популярность и в дальнейшем задал основные ориентиры для развития всей индустрии в целом. За последние годы, наконец, появились Windows-версии наиболее известных статистических систем. А корпорации SPSS и Manugistics выпустили версии для Windows 95/NT и продолжают наращивать огромный потенциал своих систем.

Таблица 1. Статистические пакеты

Классификация статистических пакетов
Тип	Отечественные	Зарубежные
Профессиональные	Нет	SAS, BMDP
Универсальные	STADIA, Olymp	STATGRAPHICS, SPSS, STATISTICA, S-PLUS
Специализированные	Mesosaur, DataScope, "Класс-Мастер", "Эвриста", САНИ	Большое многообразие
Зарубежные  статистические пакеты
Название	Разработчик	Дилер в  России
S-PLUS	Math. Soft Inc	Нет
SYSTAT	SPSS Inc.	Статистические  системы и сервис
SPSS	SPSS Inc.	Статистические  системы и сервис НКЦ "Тренд"
STATISTICA	Stat. Soft	Softline
STATGRAPHICS	Manugistic Inc.	"ИнфоСтрой"
SAS	SAS Inst.	ИНТУ
Visual Numerics	Visual Numerics	"СТАТ-ДИАЛОГ"
Отечественные статистические пакеты
Название	Разработчик	Дилер
"Мезозавр"	"СТАТ-ДИАЛОГ"	"СТАТ-ДИАЛОГ"
САНИ
"Класс-мастер"
"Эвриста"	Центр cтатистических  исследований МГУ	Центр cтатистических  исследований МГУ
DataScope (СИГАМД)	"СтатПойнт"	"СтатПойнт"
Olymp	РОСЭКСПЕРТИЗА	РОСЭКСПЕРТИЗА
STADIA	"Информатика  и компьютеры"	"Информатика  и компьютеры"
SIGN	ИМТ МГУ	ИМТ МГУ
"Статистик-консультант"	"Тандем", Петрозаводск	ИМТ МГУ

 

    

Выбор пакета для  анализа данных зависит от характера  решаемых задач, объема обрабатываемого  материала, квалификации пользователей, имеющегося оборудования и т. д.    

Для пользователей, имеющих дело со сверхбольшими объемами данных или узкоспециализированными  методами анализа, пока нет альтернативы профессиональным западным пакетам. Среди  них самыми широкими возможностями  обладает SAS. Для создания собственной  системы обработки данных можно  обратиться к библиотеке IMSL, содержащей сотни тщательно и квалифицированно составленных статистических подпрограмм. 

Несколько меньшими возможностями обладают универсальные  пакеты. Вместе с тем, их стоимость  значительно ниже, чем профессиональных. При приобретении такого пакета не мешает, однако, лишний раз убедиться, что он содержит требуемые методы обработки. 

Ниже предлагается краткий обзор некоторых популярных статистических пакетов, основанный на аналитической статье С. А. Айвазяна и В. С. Степанова "Программное обеспечение по статистическому анализу данных: методология сравнительного анализа и выборочный обзор рынка".

1. SAS

Общая информация     

Система SAS развивается  с 1976 года и работает на самых различных  платформах под управлением одной  из 12 операционных систем. Фирма-разработчик SAS принадлежит к числу ведущих  разработчиков программных продуктов. В ней трудится более 3000 сотрудников, которые поддерживают более 3 миллионов  пользователей в 120 странах.

SAS включает свыше  20 различных программных продуктов,  объединенных друг с другом "средствами  доставки информации" (Information Delivery System, или IDS, так что весь пакет  иногда обозначается как SAS/IDS). Под понятием IDS подразумевается,  что пользователю SAS достаточно поставить  на свой компьютер кроме ОС  систему SAS и этим ограничиться  для 100-процентнoй информатизации  деятельности любой фирмы (все  остальные функции типа задач,  решаемых на основе Excel, Word, любой  из СУБД и т. п., полностью  возьмет на себя SAS/IDS). 

Традиционно сложилось, что основными отечественными пользователями системы являются предприятия ВПК, крупные бизнесмены (некоторые банки, включая Центробанк, биржи, торговые фирмы), некоторые атомные станции, крупнейшие медицинские и геофизические  центры, крупные государственные  структуры. 

Основным достоинством SAS является непревзойденная среди  универсальных пакетов мощность по набору статистических алгоритмов. Кроме того, SAS предоставляет пользователю возможность подключения собственных  оригинальных алгоритмов. 

SAS/IDS - это интеграция  весьма разнообразных возможностей  доступа к данным и управления  ими, средств анализа данных, способов  представления информации и генерации  отчетов. Система имеет модульную  структуру и легко конфигурируется под специфические особенности ее пользователя.

Модули SAS, связанные с классификацией    

Для классификации  и снижения размерности в системе SAS/IDS функционируют следующие компоненты (модули системы):

• BASE SAS - ядро системы со встроенным языком программирования 4GL и языком работы с базами данных SQL, средства управления данными, поддержки индексов для баз данных, возможностями доступа к широкому набору форматов данных, процедуры описательной статистики и генерации отчетов.
• FSP обеспечивает полноэкранный доступ к данным, ввод, редактирование, преобразование данных, генерацию отчетов и деловую переписку.
• GRAPH содержит деловую, научную, рекламную графику, различные шрифты и карты.
• STAT включает в себя многофункциональный набор статистических процедур анализа данных.

Дополнительные  модули, работающие под любой ОС

IML представляет собой интерактивный матричный язык программирования для выполнения углубленных математических, инженерных и статистических расчетов. Этот язык дает возможность математику легко программировать свои собственные процедуры, используя язык, близкий к языку линейной алгебры. 

LAB предоставляет пользователю экспертную поддержку. В частности, здесь система подсказывает пользователю, выполняются или нет предположения, лежащие в основе того или иного метода анализа данных.

Модули, работающие, в частности, под Windows, OS/2

ASSIST служит средством для обеспечения интерактивного доступа пользователей к различным возможностям системы SAS/IDS. 

EIS является меню-управляемым инструментом разработки и поддержки интерактивных исполняемых информационных систем методом объектно-ориентированной технологии. С помощью этого модуля легко настроить систему на собственные данные и формы представления результатов. 

ACCESS дает возможность конструировать отдельные интерфейсы для связи SAS/IDS с самыми разнообразными CУБД (ADABAS, DB2, ORACLE, SQL/DS и др.). 

INSIGHT представляет собой интерактивный инструмент для графического анализа данных. 

Из описанных  модулей SAS - "кирпичей" - можно  строить любые "сколь угодно высокие  дома". Однако следует заметить, что  процесс освоения технологии строительства, самого строительства, а также получения  лицензии на "право застройки" требует определенных интеллектуальных и материальных затрат.