Читать статью 'Программная реализация методов анализа нелинейных статистических связей в системе R' в журнале Программные системы и вычислительные методы на сайте nbpublish.com
Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Бахрушин В.Е. Программная реализация методов анализа нелинейных статистических связей в системе R

Опубликовано в журнале "Программные системы и вычислительные методы" в № 2 за 2014 год в рубрике "Математическое и программное обеспечение новых информационных технологий" на страницах 228-238.

Аннотация: Существующие программные средства статистического анализа данных (SPSS, Statistica и др.) обычно предлагают для поиска корреляции лишь методы, пригодные для выявления линейной связи между числовыми данными, а также некоторые показатели связи для ранговых, качественных и смешанных данных. Однако реальная связь между количественными данными часто бывает нелинейной. Это приводит к тому, что имеющиеся средства не позволяют выявлять такие связи и могут приводить к ошибочным выводам об отсутствии корреляции. Универсальным показателем наличия статистической связи между двумя рядами числовых данных является выборочный коэффициент детерминации. Для его определения используют два подхода, один из которых базируется на аппроксимации неизвестной функции связи кусочно-постоянной функцией, а второй - на сглаживании имеющихся данных. В работе предложена программная реализация обоих методов средствами системы R. Достоинством этой системы является возможность использования большого числа специализированных библиотечных функций, предназначенных для статистического анализа, а также написания авторских программ для решения нестандартных задач. Тестирование разработанных приложений на модельных примерах показало их корректную работу и возможность использования для решения прикладных задач нелинейного корреляционного анализа.

Ключевые слова: Нелинейная связь, Коэффициент детерминации, Программное обеспечение, Язык R, Сглаживание данных, Корреляционное отношение, Коэффициент корреляции Пирсона, Тестирование, Группирование данынх, Кусочно-постоянная функция

DOI: 10.7256/2305-6061.2014.2.11477

Эта статья может быть бесплатно загружена в формате PDF для чтения. Обращаем ваше внимание на необходимость соблюдения авторских прав, указания библиографической ссылки на статью при цитировании.

Скачать статью

Библиография:
1. Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних. – Запоріжжя: КПУ, 2011. – 268 с.
2. Гайдышев И. Анализ и обработка данных. Специальный справочник – СПб.: Питер, 2001. – 752 с.
3. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и
восстановление скрытых закономерностей. – СПб.: ДиаСофтЮП, 2005 – 608 с.
4. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. – М.: ООО Бином-Пресс, 2008. – 512 с.
5. Кендэл М. Ранговые корреляции. – М.: Статистика, 1975. – 216 с.
6. Gauthier T. D. Detecting Trends Using Spearman’s Rank Correlation Coefficient // Environmental Forensics. – 2001.
No 2. – P. 359 – 362.
7. Бахрушин А.В., Бахрушин В.Е. Тестирование гипотез о нелинейных связях с использованием языка
программирования R // Системные технологии: Регіональний міжвузівський збірник наукових праць.
Дніпропетровськ, 2013. – № 3(86). – С. 168 – 172.
8. Бахрушин В.Е. Методы оценивания характеристик нелинейных статистических связей // Системні технології:
Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. Дніпропетровськ, 2011. – № 2(73). – С. 9 – 14.
9. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М.: Мир, 1976. – 755 с.
10. Бахрушин В.Є., Павленко В.Є., Петрова С.В. Застосування показників нелінійної кореляції для побудови й
аналізу крос-кореляційних функцій // Складні системи і процеси. – 2009, № 2. – С. 78 – 85.
11. Бахрушин В.Е., Павленко В.Е., Петрова С.В. Применение выборочного коэффициента детерминации для
построения и анализа кросс-корреляционных функций // Фундаментальные физико-математические
проблемы и моделирование технико-технологических систем / Под ред. Ю.М. Соломенцева, Б.Н.
Четверушкина, А.В. Боголюбова и др. – М.: МГТУ “СТАНКИН”, Янус-К, 2010. – Вып. 13. – С. 4
12. Статистический анализ данных в системе R / А.Г. Буховец, П.В. Москалев, В.П. Богатова, Т.Я. Бирючинская;
Под ред. проф. Буховца А.Г. – Воронеж: ВГАУ, 2010. – 124 с.

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена