Spis treści:
Wprowadzenie
Rozdział 1. Wprowadzenie –
wybrane zagadnienia wielowymiarowej analizy
statystycznej (Ewa Frątczak)
1.1. Czym jest wielowymiarowa analiza
statystyczna i do czego służy?
1.2. Organizacja danych na użytek
wielowymiarowej analizy statystycznej
1.3. Skalowanie zmiennych i techniki
graficzne
1.4. Zagadnienie pomiaru odległości
1.5. Rozkład normalny jednej zmiennej
1.6. Rozkład normalny wielu zmiennych
1.7. Próba losowa i estymatory
największej wiarygodności
1.8. Rozkłady statystyk z próby
1.9. Informacje ogólne o systemie SAS
Literatura
Rozdział 2. Algebra macierzy
(Marek Pęczkowski)
2.1. Macierze
2.1.1. Definicja macierzy
2.1.2. Szczególne przypadki
macierzy
2.1.3. Wektory
2.1.4. Równość macierzy
2.1.5. Macierz transponowana
2.2. Operacje na macierzach
2.2.1. Dodawanie, odejmowanie
macierzy i mnożenie macierzy przez liczbę
2.2.2. Mnożenie macierzy przez
macierz
2.2.3. Iloczyn skalarny i norma
wektorów
2.3. Wyznacznik macierzy
2.3.1. Minory
2.4. Macierz odwrotna i rozwiązywanie
układów równań liniowych
2.4.1. Macierz odwrotna
2.4.2. Rozwiązywanie układów
równań liniowych
2.5. Przestrzenie liniowe
2.5.1. Liniowa zależność i
niezależność wektorów
2.5.2. Baza
2.5.3. Rząd macierzy
2.6. Wektory i macierze blokowe
2.7. Macierze ortogonalne, macierze
idempotentne
2.7.1. Macierze ortogonalne
2.7.2. Macierze idempotentne
2.8. Wartości własne i wektory
własne, diagonalizacja macierzy
2.8.1. Macierze podobne
2.8.2. Ślad macierzy
2.8.3. Diagonalizacja macierzy
2.8.4. Dekompozycja spektralna
2.9. Formy kwadratowe
2.10. Zastosowania w analizie
statystycznej
2.10.1. Macierz momentów
2.10.2. Macierz korelacji
Literatura
Rozdział 3. Wybrane zagadnienia
metody reprezentacyjnej (Elżbieta Gołata)
3.1. Wprowadzenie do estymacji
statystycznej
3.2. Operat losowania
3.3. Wybrane schematy losowania próby
3.3.1. Losowanie proste
3.3.2. Losowanie warstwowe
3.3.2.1. Losowanie warstwowe
proporcjonalne
3.3.2.2. Losowanie warstwowe
optymalne
3.3.3. Losowanie systematyczne
3.4. Metoda reprezentacyjna w
procedurach SAS
3.5. Losowanie proste
3.5.1. Losowanie proste –
zastosowanie procedury SURVEYSELECT
3.5.2. Losowanie proste –
zastosowanie procedury SURVEYMEANS
3.6. Losowanie warstwowe
3.6.1. Losowanie warstwowe
proporcjonalne – zastosowanie procedury
SURVEYSELECT
3.6.2. Losowanie warstwowe
proporcjonalne – zastosowanie procedury
SURVEYMEANS
3.6.3. Losowanie warstwowe
optymalne – zastosowanie procedury
SURVEYSELECT
3.6.4. Losowanie warstwowe
optymalne – zastosowanie procedury
SURVEYMEANS
3.7. Losowanie systematyczne
3.7.1. Losowanie systematyczne
– zastosowanie procedury SURVEYSELECT
3.7.2. Losowanie systematyczne
– zastosowanie procedury SURVEYMEANS
Literatura
Rozdział 4. Analiza skupień
(Marek Pęczkowski)
4.1. Metody analizy skupień
4.1.1. Wprowadzenie
4.1.2. Charakterystyka obiektów
4.1.3. Metody grupowania
4.1.4. Własności metod
grupowania
4.1.5. Ocena poprawności
grupowania
4.1.6. Ocena zgodności wyników
grupowania uzyskanych za pomocą różnych
metod
4.2. Zasady przeprowadzania grupowania
4.2.1. Wybór zmiennych
diagnostycznych
4.2.2. Wybór mierników
podobieństwa lub niepodobieństwa obiektów
4.2.3. Normalizacja
4.2.4. Rozkład populacji
4.2.5. Obiekty nietypowe
4.2.6. Ustalenie liczby grup
4.3. Procedury analizy skupień
występujące w systemie SAS
4.3.1. Procedura CLUSTER
4.3.2. Procedura FASTCLUS
4.4. Przykłady
4.4.1. Przykład 1
4.4.2. Przykład 2
Literatura
Rozdział 5. Analiza
korespondencji (Marek Pęczkowski)
5.1. Wprowadzenie
5.2. Geneza analizy korespondencji
5.3. Tablica kontyngencji
5.4. Tablica korespondencji
5.5. Odległość c 2
5.6. Bezwładność
5.7. Pozostałe zagadnienia analizy
korespondencji
5.8. Przykład analizy
5.9. Mapy asymetryczne i symetryczne
5.10. Analiza korespondencji w Systemie
SAS
5.11. Przykłady analizy korespondencji
w Systemie SAS
Literatura
Rozdział 6. Metoda głównych
składowych i analiza czynnikowa (Aneta Ptak-Chmielewska)
6.1. Metoda głównych składowych
6.1.1. Zapis formalny modelu,
podstawy matematyczne metody
6.1.2. Zagadnienie wyboru liczby
głównych składowych i wyznaczanie wag
6.1.3. Interpretacja i
wykorzystanie analizy głównych składowych
6.1.4. Analiza głównych
składowych w systemie SAS
6.1.5. Przykłady zastosowań z
wykorzystaniem SAS
6.2. Analiza czynnikowa
6.2.1. Formalny zapis modelu
analizy czynnikowej
6.2.2. Metody estymacji modelu
analizy czynnikowej
6.2.3. Weryfikacja modelu z
wykorzystaniem testów
6.2.4. Zagadnienie rotacji
czynników
6.2.5. „Factor scores”, czyli
przypisywanie wag
6.2.6. Zastosowanie analizy
czynnikowej
6.2.7. Analiza czynnikowa w
systemie SAS
6.2.8. Przykłady zastosowań z
wykorzystaniem SAS
Literatura
Rozdział 7. Analiza
dyskryminacji (Aneta Ptak-Chmielewska, Marek Pęczkowski)
7.1. Wprowadzenie
7.2. Sformułowanie modelu
7.3. Dostosowanie punktów odcięcia
7.4. Nadanie ocen punktowych – score
7.5. Ocena modelu
7.6. Oszacowanie błędów klasyfikacji
7.7. Klasyfikacja do więcej niż do
dwóch grup
7.8. Założenia i ograniczenia analizy
dyskryminacyjnej
7.9. Analiza dyskryminacji w systemie
SAS
Literatura
Rozdział 8. Statystyka Małych
Obszarów (Tomasz Klimanek)
8.1. Wprowadzenie i podstawowe definicje
8.1.1. Istota Statystyki Małych
Obszarów
8.1.2. Estymacja dla małych
domen a podejście metody reprezentacyjnej
8.1.3. Estymatory SMO
8.2. Estymacja bezpośrednia dla domen
8.3. Estymacja syntetyczna
8.3.1. Idea estymacji
syntetycznej – zmienne pomocnicze
8.3.2. Estymacja syntetyczna
regresyjna
8.4. Estymacja złożona
8.5. Kody programów i tablice wynikowe
8.5.1. Kody programów
8.5.2. Tablice wynikowe
Literatura
331 stron, B5