Пакеты прикладных программ, используемые для анализа временных рядов Магистрант Факультета Прикладной математики и информатики Васильков Михаил Евгеньевич.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Использование ИТ в оценке параметров бинарной выборки БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
Advertisements

Руководители: д. и. н., профессор Украинец Павла Петровна, доцент Воробьев Михаил Алексеевич.
Статистическая классификация многомерных регрессионных наблюдений Выполнил: Барановский Д.А. Руководитель канд. ф-м. наук, доцент: Малюгин В.И.
Технология Data Mining в экономических приложениях Выполнил Лашковский Евгений Александрович, студент 3 курса, специальность «Прикладная информатика (в.
"Применение программных пакетов в прогнозировании рынка лизинга" Выполнила: Суягина Юлия Константиновна Руководители: ст. преп. Абакумова Юлия Георгиевна,
ВЛАДИМИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ФИЗИКИ Кафедра Физики и прикладной математики.
Инструменты реализации преемственности между начальной и основной школами Зильберберг Н. И.
Определение. Случайная величина имеет нормальное распределение вероятностей с параметрами и 2, если ее плотность распределения задается формулой:
Информатика P2NC Игорь Костюкевич. Общая информация о предмете Магистерская программа «Педагог детских дошкольных учреждений (на базе русского.
Проект на соискание статуса муниципальной экспериментальной площадки МОУ СОШ 57,88,89 г.Ярославля Повышение эффективности и качества обучения школьников.
Тема урока: « Информационные системы. Классификация информационных систем »
Анализ данных в деятельности предприятия.
STATISTICA StatSoft ® Russia Системный подход к анализу данных. Владимир Боровиков Виталий Титов.
Проф. д. мед.н. Ледощук Б.А. 1 Классификация статистических методов.
Формы, методы, перспективы Экспериментальная деятельность учащихся на уроке:
Прогнозирование ARMA- МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С «ПРОПУСКАМИ» БГУ, ФПМИ, МАГИСТРАНТ Лобач Сергей Викторович.
Белорусский государственный университет Механико-математический факультет Кафедра теоретической и прикладной механики Громыко Алексей Олегович Компьютерное.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Белорусский государственный университет Факультет прикладной математики и информатики Кафедра математической.
БАЗЫ ДАННЫХ. Актуальность предлагаемой дисциплины В XXI веке возникла необходимость в хранении, обработке и защите больших объемов финансово- экономической.
Геоинформационные системы М.З.Ермолицкая к.б.н., доцент кафедры ЭПП.
Транксрипт:

Пакеты прикладных программ, используемые для анализа временных рядов Магистрант Факультета Прикладной математики и информатики Васильков Михаил Евгеньевич БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Минск, 2011г.

Введение Решение задач обработки больших массивов данных требует эффективных методов и алгоритмов, реализованных в программных средствах; Задачи обработки временных рядов возникают практически во всех прикладных направления: Экономика и финансы Социология Маркетинговые исследования Экспериментальные исследования в физике, химии, биологии В настоящем обзоре приведены три наиболее популярных пакета прикладных программ для обработки и анализа стат. данных.

Пакеты прикладных программ STATISTICA EViews SPSS Наибольшее распространение получили следующие статистические пакеты прикладных программ:

STATISTICA Statistica пакет для всестороннего статистического анализа, разработанный компанией StatSoft. Алгоритмы математической статистики, реализованные в пакете: o Описательная статистика o Многомерная линейная и нелинейная регрессия; o Дискриминантный и кластерный анализ, деревья классификаций; o Факторный анализ; o Проверка гипотез о виде распределения; o Некоторые алгоритмы непараметрической статистики; o Прогнозирование временных рядов на основе одномерных моделей АРПСС.

Преимущества и недостатки пакета STATISTICA Преимущества пакета STATISTICA: 1.Наибольший из всех изученных пакетов инструментарий визуализации полученных результатов; 2.Наличие руссифицированной версии; 3.В пакете представлена полная реализация алгоритмов статистической классификации; 4.Наличие возможности реализовать и использовать собственные алгоритмы (через написание макросов). 5.Алгоритмы интеллектуального анализа данных (Data Mining) Недостатки пакета STATISTICA: Применение пакета требует высокой теоретической подготовки в ТВиМС. Отсутствие реализации некоторых важных тестов временных рядов (в частности – тестов на стационарность)

EViews Эконометрический пакет Eviews обеспечивает особо сложный и тонкий инструментарий обработки данных, позволяет выполнять регрессионный анализ, строить прогнозы в Windows- ориентированной компьютерной среде. В EViews представлен широкий спектр моделей и методов эконометрического анализа: - методы: ARCH, Binary, Censored, Count, GMM, LS, NLS, Ordered, TSLS, ML - модели: LRM, GRM, ARIMA, Logit, Probit, Tobit, VAR, ECM, VECM, Pooled model

Преимущества и недостатки пакета EViews Преимущества пакета EVews : 1.Компактность: программа содержит меньшее количество модулей; 2.Наиболее полный из всех стат. пакетов набор алгоритмов анализа временных рядов (тесты на стационарность, в т.ч. расширенный тест Дики-Фулера, тест Хаусмана) 3.Возможность исследования панельных данных. 4.Возможность анализа финансовых временных рядов на основе моделей условной гетероскедастичности. Недостатки пакета EViews: Фактически отсутствует возможность реализации собственных алгоритмов По сравнению с пакетом STATISTICA – более слабые возможности визуализации Отсутствие руссифицированной версии

SPSS SPSS Statistics (Statistical Package for the Social Sciences) компьютерная программа для статистической обработки данных, предназначенная для проведения прикладных исследований в первую очередь социальных науках. По сравнению с ранее приведенными пакетами, обладает существенно меньшим инструментарием статистического анализа данных.

Преимущества и недостатки пакета SPSS Преимущества пакета SPSS : 1.Имеются русифицированные версии пакета. 2.Позволяет параллельно обрабатывать несколько подвыборок. 3.Простота в освоении. 4.Имеются специфические методы, нацеленные исключительно на маркетинговые и социологические исследования (например, Conjoint analysis ). Удобен при обработке результатов опроса. 5.Имеется модуль для автоматизации процесса разработки анкеты и ввода результатов опросов ( Data Entry ). Недостатки пакета SPSS : Отсутствует возможность реализации собственных алгоритмов; Существенно уступает в глубине анализа данных.

Заключение Каждый из приведенных пакетов имеет свои недостатки и преимущества. Все они обусловлены отраслевой специализацией каждого из пакетов: 1.STATISTICA: прикладные исследования, требующие обработки экспериментальных данных; 2.EViews: экономика; 3.SPSS: социология, маркетинговые исследования. Выбор пакета должен быть обусловлен спецификой решаемой Вами задачи.

Список использованных источников Харин, Ю.С., Малюгин В.И., Абрамович М.С., Математические и компьютерные основы статистического анализа данных и моделирования/ Ю.С. Харин. Минск.: БГУ, с. Боровиков, В.П., Ивченко Г.И., Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS/ В.П. Боровиков. Москва: «Финансы и статистика», с.