Бизнес анализ информации



Дисперсионный анализ, типы и примеры

Дисперсионный анализ, цели и типы. Однофакторный дисперсионный оналази



Простая линейная регрессия

Простая линейная регрессия, коэффициент линейной регрессии



Описательные статистики

Описательные статистики, с чего начать анализ данных?



Этапы кластерного анализа, методы и алгоритмы

Этапы проведения кластерного анализа, применяемые методы и алгоритмы в кластерном анализе



Статистические гипотезы: ошибки первого и второго рода

Выводы на основе статистических данных часто могут содержать ошибки, при этом ошибки могут быть двух различных родов.



Статистические гипотезы: основные понятия

Процедура прикладного статистического анализа должна включать в себя проверку статистических гипотез.



Кодирование данных опроса

На первом шаге анализа статистические данные необходимо закодировать



OLAP Кубы

OLAP - Online Analytical Processing. OLAP процедура позволяет одновременно рассчитывать следующие статистики: сумма, число наблюдений, среднее значение, медиана, групповая медиана, стандартная ошибка среднего, минимум, максимум, размах и т.д.



Коэффициент корреляции, коэффициент Пирсона

Коэффициент корреляции был предложен как инструмент, с помощью которого можно проверить гипотезу о зависимости и измерить силу зависимости двух переменных.



Нормальное распределение, Критерии Шапиро-Уилка и Колмогорова-Смирнова

Параметрами распределения обычно являются математическое ожидание и дисперсия. Иногда вместо дисперсии рассматривают корень из нее, то есть стандартное отклонение. Для проверки гипотезы предлагается использовать один из двух критериев: либо Колмогорова-Смирнова или Шапиро-Уилка.



Независимые и парные выборки

Различные типы выборок при анализе экономических данных, их применение в различных ситуациях.



Проверка гипотез при анализе маркетинговых данных

Проверка статистических гипотез – один из способов отвечать на вопросы, связанные с распределением случайной величины (с распределением генеральной совокупности)