Содержится описание прикладных статистических методов, относящихся к регрессионному и дискриминантному анализу, методу главных компонент, факторному анализу, кластерному анализу, распознаванию образов и анализу временных рядов. Большое внимание уделяется организации вычислительного процесса.
ОГЛАВЛЕНИЕ
От редактора перевода....................."............. 5
Предисловие........................................ 8
Раздел I
ВВЕДЕНИЕ....................... . . . ................ 9
Глава!. Введение в область статистических вычислений (К. Энслейн) ... 11
Глава 2. Решение статистических задач о распределении методом Монте-Карло (Г.О. Хартли)............................ 26
Раздел II
РЕГРЕССИОННЫЙ И ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ............ 51
Предисловие редакторов................................ 51
Глава J. Выбор наилучшего подмножества регрессионных переменных
(Р.Р. Хокинг)................................ 53
Глава 4. Пошаговая регрессия (Р.И. Дженнрич)................. 77
Глава 5. Пошаговый дискриминантами анализ {Р.И. Дженнрич) ...... 94
Глава 6. Метод коалиций в статистическом дискриминантом анализе •
(Г.С. Уилф).................................. ИЗ
Раздел III
ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ И ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ.............. 135
Предисловие редакторов................................ 135
Глава 7. Факторный анализ методами наименьших квадратов и максимального правдоподобия (К.Г. Йорескр)............... 136
Глава 8. Метод минимальных остатков в факторном анализе (Г.Дж. Харман)..................................... 169
Глава 9. Принципы и процедуры однозначного поворота в факторном
анализе (Р.Б. Кэттел.Дев Ханна).................... 184
Глава 10. Многомерный дисперсионный и ковариационный анализ
<Дж.Д. Финн) . .'.............................. 219
i г . ,,„
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗЦОВ.......... 2W
Предисловие редакторов................•...............
Глава П. Методы иерархической классификации (У.Г. Ушмиамс,
Дж.Н. Ланс)................................. 2Ь*
Гмва 12. Многомерное шкалирование и другие методы поиска структуры
(Дж.Б. Краскэл) ...........................• • • 301
Глава 13. ISODATA: метод анализа сходств и различий в сложных реальных данных (Д.Д. Холл, Дев Ханна).................. 348
Раздел V
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ...................•................313
А
Глава 14. Быстрое преобразование Фурье и его применение к анализу
временных рядов (Дж.У. Кули, П.А.У. Льюис, П.Д. Уыч)--- 373
Глава 15. Предсказание временных рядов (Д.У. Бэкон, Л.Х. Броэкхо- ^ вен).......•..............................
...... 453
Приложение............................• • •
459 Индекс программ.......................•..........
ОТ РЕДАКТОРА ПЕРЕВОДА
В связи с бурным развитием статистических исследований, использующих ЭВМ, в последние годы в нашей стране появился ряд оригинальных и переводных книг по этой теме [1-9] и др. Какое место среди этих работ занимает настоящее руководство и кому оно предназначено?
Книга состоит из 15 глав, написанных ведущими специалистами, разработавшими программное обеспечение соответствующих разделов математической статистики. Как правило, в главах дается эскиз необходимой теории и более подробно, чем в [1-9], излагается структура алгоритмов, лежащих в основе соответствующего набора программ для ЭВМ. Несмотря на значительный промежуток времени, прошедший со времени публикации оригинала, и непрерывное совершенствование пакетов программ статистической обработки данных, суть соответствующих методов меняется не столь значительно.
Поэтому содержание книги представляет несомненный интерес для лиц, интересующихся устройством широко распространенных сейчас пакетов программ статистической обработки данных и для разработчиков нового программного обеспечения. Последние образцы пакетов программ, пока освещенные в основном в журнальных статьях, отличаются возможностью диалога ЭВМ с пользователем, включая консультирование последнего, и различными приемами предварительной (разведочной) обработки данных.
За исключением глав 9, 11-13, описывающих в основном эвристические алгоритмы "анализа данных", не привязанные к какой-либо вероятностной додели, в книге даются наиболее употребительные приемы обработки наблюдений в рамках типовых моделей математической статистики. По вопросу о применимости той или иной статистической модели на основе предварительной обработки данных можно обратиться к руководствам .[7,9].
Как правило, вопросы обоснования тех или иных методов либо описаны в книге бегло, либо вообще не затрагиваются. Известно, например, что представление матрицы ковариации измерений в
5
Цена: 300руб.
