background preloader

Logiciel photothèque simple et intuitif

Logiciel photothèque simple et intuitif
Related:  Statistics in Psychology

Orkis, gestion de photothèque et vidéothèque numériques / Logiciels Ajaris et Services hébergés pour photothèques d'entreprise Аналитическая группа «СтатЭксперт» - Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки Автор статьи: Клевцова Анна Александровна При копировании или цитировании ссылка на сайт и автора обязательна. Генеральная совокупность – это всё множество объектов, обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени, входящих в предмет изучения в соответствии с программой исследования. В социальных науках под объектами исследования и, соответственно, выборку составляют люди, но генеральную совокупность также могут составлять другие объекты (домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.). Определения выборки: 1. Репрезентативность – свойство выборки воспроизводить характеристики генеральной совокупности. Характеристики выборки: Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и как способы построения выборки мы для этого используем. Количественная характеристика выборки – сколько человек выбираем, другими словами объём выборки. 1.

Bienvenue sur Gesco.fr - Logiciel pour photothèque, vidéothèque et médiathèque d'entreprise Статистика /*spvara*/ Общая теория статистики Абсолютные и относительные величиныСредние величиныСтатистическое исследованиеСводка и группировкаПредставление статистических данных Абсолютные и относительные величины Средние величины Статистическое исследование Сводка и группировка Представление статистических данных Экономическая статистика Демографическая статистикаСтатистика рынка трудаСтатистика рабочего времениСтатистика национального богатстваСтатистика основных фондовСтатистика оборотных фондовСистема национальных счетов Демографическая статистика Статистика рынка труда Статистика рабочего времени Статистика национального богатства Статистика основных фондов Статистика оборотных фондов Система национальных счетов

Словарь 3М гистограмма двух переменных - Карта линий уровня (Contour Plot) CP Маллоу Cимметричное распределение (Symmetric distribution) Cлучайная величина (Random variable) Cтандартизация (Standardization) Cтандартное нормальное распределение (Standard normal distribution) F-распределение Фишера p-уровень (p-value) Абсолютное значение (Absolute value of x) Автоассоциативная сеть Автоматический конструктор сети Алгоритм Альтернативная гипотеза, альтернатива (Alternative hypothesis) Альфа-уровень (Alfa-level) Анализ решений (Decision analysis) Априорные вероятности Асимметричное распределение Асимметрия (Asymmetry) Асимптотическое распределение (Asymptotic distribution) Ассоциация (Association) Байесовская статистика (Bayesian statistics) Бернулли испытание (Bernoulli trial) Бета-уровень (beta-level) Бимодальное распределение (Bimodal distribution) Бинарные данные (Binary data) Биномиальное распределение (Binomial distribution) Бонферрони поправка (Bonferroni correction) Быстрое распространение Вложенные факторы Минимакс

Иллюстрированный самоучитель по SPSS Программа SPSS SPSS является самой распространённой программой для обработки статистической информации. В настоящем разделе описан путь этой программы к такому выдающемуся успеху. Затем приведен обзор отдельных модулей программы. Основным достоинством программного комплекса SPSS, как одного из самых существенных достижений в области компьютеризированного анализа данных, является самый широкий охват существующих статистических методов, который удачно сочетается с большим количеством удобных средств визуализации результатов обработки. Предлагаемый материал содержит минимально необходимый объем сведений по теории статистического анализа. Изложенный материал достаточен для того, чтобы студент или молодой ученый сделали свои первые шаги в обобщении статистических данных и поиске скрытых закономерностей, а умудренные опытом профессионалы обрели еще один мощнейший инструмент, повышающий эффективность практической деятельности. Литература - Бююль А., Цёфель П.

Лекции Л.И. Бородкина - АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ КАЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ ISKUNSTvo [Материалы для студентов-историков] Типы качественных признаков l Качественные признаки делятся на два типа: ранговые и номинальные. l Ранговые признаки представлены категориями, для которых можно указать порядок, т.е. они сравнимы по принципу "больше-меньше" или "лучше-хуже". l Номинальные признаки представлены категориями, для которых не определен никакой другой способ сравнения, кроме как буквальное совпадение или несовпадение. Взаимосвязь ранговых признаков l Меры взаимосвязи между парой ранговых признаков, каждый из которых ранжирует изучаемую совокупность объектов, называются в статистике коэффициентами ранговой корреляции. l Эти коэффициенты строятся так, чтобы выполнялись следующие свойства: Если ранжированные ряды по обоим признакам полностью совпадают, то коэффициент ранговой корреляции равен +1, что означает полную положительную корреляцию. Ранжирование объектов Коэффициены Спирмена и Кендалла. l На практике чаще всего применяется уровень значимости 0,05 (или 5%). Заключение

Таблицы распределений Таблицы распределений В этом разделе представлены стандартные таблицы функций распределения. Такое традиционное представление имеет свои преимущества перед вероятностным калькулятором (например, таким, который включен в систему STATISTICA), поскольку в таблицах одновременно представлено большое число значений, и пользователь может достаточно быстро исследовать большой диапазон значений вероятностей. Все приведенные ниже распределения рассчитаны с помощью функций STATISTICA BASIC и сверены с другими опубликованными таблицами. Стандартное нормальное (Z) распределение Стандартное нормальное распределение используется при проверке различных гипотез, в том числе о среднем значении, о различии между двумя средними и о пропорциональности значений. Значения, приведенные в таблице, представляют собой величину площади под стандартной нормальной (гауссовой) кривой от 0 до соответствующего z-значения, как показано на следующем рисунке. Распределение Стьюдента Хи-квадрат распределение F-распределение

хи-квадрат Пирсона Критерий χ2 Пирсона – это непараметрический метод, который позволяет оценить значимость различий между фактическим (выявленным в результате исследования) количеством исходов или качественных характеристик выборки, попадающих в каждую категорию, и теоретическим количеством, которое можно ожидать в изучаемых группах при справедливости нулевой гипотезы. Выражаясь проще, метод позволяет оценить статистическую значимость различий двух или нескольких относительных показателей (частот, долей). 1. История разработки критерия χ2 Критерий хи-квадрат для анализа таблиц сопряженности был разработан и предложен в 1900 году английским математиком, статистиком, биологом и философом, основателем математической статистики и одним из основоположников биометрики Карлом Пирсоном (1857-1936). 2. Критерий хи-квадрат может применяться при анализе таблиц сопряженности, содержащих сведения о частоте исходов в зависимости от наличия фактора риска. Как заполнить такую таблицу сопряженности? 3. 4. 5. 6.

Портал Знаний StatSoft

Related: