Отправить другу/подруге по почте ссылку на эту страницуВариант этой страницы для печатиНапишите нам!Карта сайта!Помощь. Как совершить покупку…
московское время16.08.18 03:43:13
На обложку
Эволюция и биостратиграфияавторы — Красилов В. А.
Происхождение героического эпоса: Ранние формы и архаические…авторы — Мелетинский Е. М.
Сборник задач по математике для поступающих в вузы: Учебное…авторы — Дыбов П. Т., Забоев А. И., Иванов А. С., Калиниченко Д. Ф., Шолохов Н. В.
б у к и н и с т и ч е с к и й   с а й т
Новинки«Лучшие»Доставка и ОплатаМой КнигоПроводЗаказ редких книгО сайте
Книжная Труба   поиск по словам из названия
СЛЕДУЮЩАЯ ОТПРАВКА НАЛОЖЕННЫМ ПЛАТЕЖОМ НЕ ПОЗДНЕЕ 1 СЕНТЯБРЯ. ВОЗМОЖНЫ ЗАДЕРЖКИ ПРИ ОБРАБОТКЕ ЗАКАЗОВ
Авторский каталог
Каталог издательств
Каталог серий
Моя Корзина
Только цены
Рыбалка
Наука и Техника
Математика
Физика
Радиоэлектроника. Электротехника
Инженерное дело
Химия
Геология
Экология
Биология
Зоология
Ботаника
Медицина
Промышленность
Металлургия
Горное дело
Сельское хозяйство
Транспорт
Архитектура. Строительство
Военная мысль
История
Персоны
Археология
Археография
Восток
Политика
Геополитика
Экономика
Реклама. Маркетинг
Философия
Религия
Социология
Психология. Педагогика
Законодательство. Право
Филология. Словари
Этнология
ИТ-книги
O'REILLY
Дизайнеру
Дом, семья, быт
Детям!
Здоровье
Искусство. Культурология
Синематограф
Альбомы
Литературоведение
Театр
Музыка
КнигоВедение
ЛитПамятники
Современные тексты
Худ. литература
NoN Fiction
Природа
Путешествия
Эзотерика
Пурга
Спорт

/Наука и Техника/Математика

Анализ таблиц сопряжённости — Аптон Г.
Анализ таблиц сопряжённости
Аптон Г.
год издания — 1982, кол-во страниц — 143, тираж — 7000, язык — русский, тип обложки — мягк., масса книги — 150 гр., издательство — Финансы и статистика
цена: 299.00 рубПоложить эту книгу в корзину
Сохранность книги — хорошая

The Analysis of
Cross-tabulated Data

Graham J. G. Upton
Lecturer in Mathematics
University of Essex

John Wiley & Sons 1978


Пер. с англ. и предисл. Ю. П. Адлера

Формат 60x90 1/16. Бумага типографская кн.-журн. Печать высокая
ключевые слова — логарифмически-линейн, статист, эконометр, признак, фактор, многомер, планирован, регресс, байес, классификац, выборк, распределен, хи-квадрат, гипотез, оцениван, доверительн, многовход, пятифактор, мостеллеризац, политом, логлинейн, латентно-структур

Книга представляет собой введение в анализ таблиц сопряжённости. Основным средством анализа выступает логарифмически-линейная модель. Приведённых в книге сведений достаточно, чтобы статистик, экономист, социолог, психолог мог поставить математическую задачу об обработке массива данных. Уровень изложения рассчитан на специалистов, владеющих математической символикой и терминологией.

Рекомендуется статистикам, экономистам, социологам и представителям других отраслей науки, имеющим дело с обработкой данных статистических таблиц.


Мир един и неделим. И не важно даже, кто первый произнёс эти, безусловно, правильные слова. Однако, когда речь заходит об исследовании мира, мы, как правило, беспощадно делим и максимально упрощаем его, чтобы ничто не мешало нам изучать полученный таким образом кусочек мира. Самый привычный приём упрощения — введение признаков, характерных черт, свойств, факторов, присущих или не присущих нашему объекту изучения. В этом случае можно эмпирически исследовать каждую из выбранных характеристик. И хотя мысль о том, что их достаточно большая совокупность синтезирует изучаемый объект, несколько наивна, всё же в идее совместного рассмотрения как можно большего числа признаков что-то есть. Практически же эта идея приводит к построению и исследованию таблиц со многими входами, которые и служат предметом анализа предлагаемой вниманию читателя книги Г. Аптона.

Речь в этой работе, правда, идёт не о любых многомерных таблицах (что было бы уместно в книге по многомерному статистическому анализу), а лишь о таких, в которых из-за неумения или нежелания мы фиксируем только число элементов выборки, обладающих соответствующим набором признаков. Это означает, что измерения ведутся в номинальной шкале. Конечно, часто хочется большего, но и такие данные нередко вполне достаточны и весьма важны.

Когда имеешь дело с материалом такого рода, прежде всего важно суметь ответить на следующие вопросы: как получены экспериментальные данные? какова статистическая модель ситуации? как выбраны меры и критерии? в чём цель исследования?

Первый из них, в свою очередь, можно свести к вопросам о том, чем и как мы управляем в ходе исследования. А такие формулировки характерны для планирования эксперимента. В этом смысле можно говорить о выборе самих признаков как о задаче планирования эксперимента (может быть, лучше сказать «предпланирования»).

Все подобные вопросы остались за границами книги: они требуют слишком большого проникновения в суть конкретных задач. Без внимания остались и вопросы об объёме выборки и её структуре, о том, что мы обычно называем планом выборки. Следовательно, эта книга о «пассивном» эксперименте, об обработке данных, которые уже собраны, и ничего ни прибавить, ни убавить нельзя. Понять автора вполне можно: рассмотрение проблем планирования потребовало бы резкого увеличения объёма книги.

Отвечая на второй из перечисленных выше вопросв, сразу отметим, что самая естественная модель такого рода — это модель дисперсионного анализа, которая и используется в книге почти во всех случаях. Причём автору удалось достигнуть такой ясности и лёгкости повествования, какие характерны для изложения вполне сформировавшихся научных концепций. Можно было бы, конечно, работать в рамках регрессионной или байесовской моделей (о чем автор упоминает), но это неминуемо привело бы к потере многих достоинств книги и даже изменило бы её ориентацию. Напомним, что в модели дисперсионного анализа уровни факторов считаются заданными без всяких ошибок; следовательно, мы всегда безошибочно можем отличить, скажем, любителя тенниса от поклонника крикета, а любителя бейсбола от почитателя шахмат. Статистические свойства признаются за откликом. (А если отклик — не частота, то модель репараметризуется.)

Хотя в книге упоминаются многие меры связи и независимости, а также критерии качества моделей, накопленные в процессе длительного развития прикладной статистики, центральную роль всё же играют «вариации на тему χ2-критерия». Сознавая некоторую ограниченность такой позиции, нельзя не признать, что это единственный способ консолидации того огромного разрозненного материала, который был собран к моменту начала работы над книгой.

Говоря о целях исследования, можно иметь в виду как содержательный, так и методологический аспекты. В содержательном плане таблицы сопряжённости служат важным инструментом для социолога, экономиста, демографа, реже — инженера. Потребность в них обычно возникает тогда, когда мы пытаемся понять особенности поведения выборки некоторых объектов через приписываемые этим объектам свойства. Причём желание «сопрягать» несколько свойств диктуется, как правило, тем, что поодиночке их уже испытали и потерпели фиаско. С методологической стороны вопрос сводится к тому, какую гипотезу (или гипотезы) мы собираемся проверять. Автор подробно останавливается на всех стандартных ситуациях, так что нет смысла их перечислять.

Таким образом, мы имеем дело с компактной и чёткой монографией по таблицам сопряжённости признаков (кстати, насколько нам известно, первой на русском языке), адресованной прежде всего пользователю и снабжённой многочисленными конкретными примерами.

Однако ограничиться сказанным нельзя, ибо данная книга — результат переворота в методологии анализа таблиц сопряжённости признаков, связанного с именем профессора Чикагского университета Лео Гудмена, который ввёл так называемую логарифмически-линейную модель. Его идея, оказавшаяся очень богатой, совсем проста. Если учтены все важные признаки, то естественно предположить, что частота в некоторой ячейке пропорциональна произведению частот самих признаков, образующих эту ячейку. Тогда получится модель, линейная относительно логарифма частоты. Именно такой подход позволил объединить многочисленные и многообразные результаты в единую стройную теорию. Монография Л. Гудмена (см. список дополнительной литературы в конце книги) издана в США одновременно с данной книгой. Она не Только в пять раз больше по объёму, но и адресована в основном специалистам по статистической методологии. Здесь же Г. Аптону удалось трансформировать большой и сложный материал так, что он стал вполне доступным для конкретного специалиста, знакомого с азами статистической теории…

ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ
ПОСТИЖЕНИЕ ЧЕРЕЗ СОПРЯЖЕНИЕ

Ю. АДЛЕР

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие к русскому изданию. Постижение через сопряжение3
Предисловие6
 
Глава 1. Предварительные сведения из статистики7
 
1.1. Введение7
1.2. Перекрёстная классификация8
1.3. Выборки, совокупности и случайные отклонения9
1.4. Нормальное распределение10
1.5. Распределение хи-квадрат11
1.6. Проверка гипотез12
1.7. Оценивание и ожидание12
1.8. Хи-квадрат критерий качества модели13
 
Глава 2. Связь и независимость в таблицах сопряжённости 2x216
 
2.1. Основные свойства таблицы 2x216
2.2. Структура таблицы17
2.3. Проверка независимости А и В17
2.4. Точный критерий Фишера21
2.5. Меры связи22
2.6. Коэффициент связи Q Юла22
2.7. Отношение преобладаний23
2.8. Симметричные и асимметричные значения λ Гутмана24
2.9. Мера τ Гудмена и Краскала25
2.10. Меры, основанные непосредственно на X225
2.11. Выбор мер связи26
 
Глава 3. Связь и независимость в таблицах сопряжённости I X J26
 
3.1. Хи-квадрат критерии для независимости26
3.2. Выявление источников отсутствия независимости29
3.3. Разбиение хи-квадрат30
3.4. Меры связи для таблиц I X J32
3.5. Измерение связи с помощью λb32
3.6. Измерение связей с помощью λa или λ33
3.7. Доверительные интервалы для λ-мер34
3.8. Меры связи, основанные на X235
3.9. Меры τ Гудмена и Краскала36
3.10. Меры связи для таблиц с порядковыми данными37
3.11. Мера γ Гудмена и Краскала37
3.12. Мера τ Кендэла38
3.13. Мера d Сомерса39
3.14. Сравнение мер связи40
 
Глава 4. Связь и независимость в многомерных таблицах40
 
4.1. Введение40
4.2. Обозначения для таблицы с тремя входами40
4.3. Взаимная независимость А, В, С42
4.4. Условная независимость42
4.5. Одновременная независимость С от A и B43
4.6. Парадокс Симпсона44
4.7. Истолкование и определение взаимодействий трёх факторов45
4.8. Анализ связей в многовходовых таблицах46
 
Глава 5. Логарифмически-линейные модели для таблиц сопряжённости
2x246
 
5.1. Введение46
5.2. Назначение модели47
5.3. Виды моделей48
5.4. Насыщенная модель для таблицы 2x249
5.5. Оценивание параметров насыщенной модели для таблицы 2x252
5.6. Модель независимости для таблицы 2x253
5.7. Другие модели для таблиц 2x255
5.8. Иерархические модели56
5.9. Репараметризация модели57
 
Глава 6. Насыщенная модель для многомерных таблиц58
 
6.1. Структура анализа многомерной таблицы58
6.2. Таблица с тремя входами. Общий случай58
6.3. Таблица 2x2x260
6.4. Оценивание параметров насыщенной модели61
6.5. Нормированные значения оценок параметров61
6.6. Отбор важных λ62
6.7. Многомерные таблицы63
6.8. Интерпретация модели65
 
Глава 7. Ненасыщенные модели для многомерных таблиц68
 
7.1. Соотношения между значениями λ и условными суммами68
7.2. Примеры иерархических моделей69
7.3. Проверка значимости отдельных λ70
7.4. Анализ пятифакторной таблицы72
7.5. Обсуждение методов, используемых при «охоте» за подходящей
моделью77
7.6. Подход к ситуации с факторами и откликами78
7.7. Пример смешанной ситуации фактор/отклик78
7.8. Многостадийные модели фактор/отклик81
7.9. Пример многостадийной модели82
7.10. Обобщение результатов с помощью диаграммы связей83
 
Глава 8. Новые методы анализа многомерных таблиц84
 
8.1. Отсеивание84
8.2. Анализ остатков86
8.3. Мультипликативная форма логарифмически-линейной модели88
8.4. Коррекция таблицы — мостеллеризация89
8.5. Другие методы проверки и оценивания92
8.6. Псевдобайесовские оценки94
8.7. Смешанные модели96
 
Глава 9. Многоуровневые переменные и неполные таблицы98
 
9.1. Интерпретация параметров в случае многоуровневых
(политомических) переменных98
9.2. Насыщенная модель как руководство101
9.3. Разделимые неполные таблицы104
9.4. Неразделимые неполные таблицы105
9.5. Квазинезависимость и другие модели для неполных таблиц105
9.6. Разбиение полных таблиц для исключения ячейки108
9.7. Альтернативные подходы к анализу полных таблиц110
9.8. Частично категоризованные таблицы112
 
Глава 10. Симметрия, данные опросов и модели изменений112
 
10.1. Введение112
10.2. Симметрия113
10.З. Частная однородность и квазисимметрия114
10.4. Симметрия для многомерных таблиц116
10 5. Опросные исследования116
10.6. Модель «изменчивые-преданные»117
10.7. Несрабатывание модели «изменчивые-преданные»119
10.8. Модификации логлинейных моделей120
10.9. Латентно-структурные модели124
10.10. Анализ данных опросов при отсеве опрашиваемых126
10.11. Обобщение модели «изменчивые-преданные» и смежные вопросы127
 
Приложения128
Библиография130
Дополнительная литература135
Указатель перевода терминов136

Книги на ту же тему

  1. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб., Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., 2008
  2. Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
  3. Введение в теорию вероятностей и математическую статистику, Арлей Н., Бух К. Р., 1951
  4. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. — 2-е изд. перераб. и доп., Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В., 1976
  5. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для втузов. — 5-е изд., перераб. и доп., Гмурман В. Е., 1977
  6. Теория вероятностей. Математическая статистика, Бочаров П. П., Печинкин А. В., 1998
  7. Математическая статистика в технологии машиностроения. — 2-е изд., перераб. и доп., Солонин И. С., 1972
  8. Математические методы в социальных науках, Лазарсфельд П., Генри Н., ред., 1973
  9. Историко-социальные исследования, ЭВМ и математика, Устинов В. А., Фелингер А. Ф., 1973
  10. Количественные методы в социологии, Шубкин В. Н., сост., 1966
  11. Методика и техника статистической обработки первичной социологической информации, Осипов Г. В., ред., 1968
  12. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. — 7-е изд., испр., Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А., 2005
  13. Развитие социально-экономической статистики: избранные труды, Ряузов Н. Н., 2009
  14. Да, нет или может быть…: Рассказы о статистической теории управления и эксперимента, Хургин Я. И., 1977
  15. Статистика рассказывает, Володарский Л. М., 1982
  16. Введение в эконометрику, Доугерти К., 1999
  17. Методы обработки экспериментальных данных. — 2-е изд., Уорсинг А., Геффнер Д., 1953
  18. Регрессионный анализ в экспериментальной физике, Живописцев Ф. А., Иванов В. А., 1995
  19. Основы теории ошибок для астрономов и физиков, Агекян Т. А., 1968
  20. Статистика для физиков. Лекции по теории вероятностей и элементарной статистике, Худсон Д., 1967
  21. Статистический анализ экспериментальных данных, Протасов К. В., 2005
  22. Метод двухступенчатого статистического анализа и его приложения в технике, Синдлер Ю. Б., 1973
  23. Прикладной многомерный статистический анализ, 1978
  24. Статистические методы разграничения геологических объектов по комплексу признаков, Родионов Д. А., 1968
  25. Асимптотические методы в математической статистике, Барндорф-Нильсен О., Кокс Д., 1999
  26. Знаковый статистический анализ линейных моделей, Болдин М. В., Симонова Г. И., Тюрин Ю. Н., 1997
  27. Статистический анализ временных рядов, Андерсон Т., 1976
  28. Временные ряды. Обработка данных и теория, Бриллинджер Д. Р., 1980
  29. Иерархические структуры. Модель процессов проектирования и планирования, Мангейм М. Л., 1970

Напишите нам!© 1913—2013
КнигоПровод.Ru
Рейтинг@Mail.ru btd.kinetix.ru работаем на движке KINETIX :)
elapsed time 0.028 secработаем на движке KINETIX :)