Самый популярный бизнес-портал рунета! С нами только лидеры!
Бизнес не терпит неэффективной работы. Если ваша цель только заработать деньги, то следует идти в казино, а не в предпринимательство. Бизнес же — сложный и многогранный процесс, который совершается, практически, непрерывно, здесь важно не только уметь заработать деньги, но и их сохранить и разумно потратить, приумножая при этом собственность и расширяя (совершенствуя) бизнес.

Сравнение программ для статистического анализа

Опубликовано: 04.06.2017

видео Сравнение программ для статистического анализа

Высокоточная программа для ставок на спорт

Введение

На сегодняшний день существует много универсальных программ обработки и анализа статистической информации. Благодаря кругу охватываемых задач, они могут быть полезны не только студентам на стадии изучения статистических методов, но и научным работникам, экономистам, решающим задачи анализа и прогноза с использованием статистических данных. Но перед специалистами встает вопрос: какую именно из программ выбрать из множества имеющихся? В статье приводится сравнительный анализ двух известных статистических пакетовSTATISTICA и Eviews. Сравнение проводится в зависимости от решаемых задач, простоты и удобства их выполнения, таким образом, отмечая преимущества и недостатки рассматриваемых приложений.



Рис.1. Вид рабочего окна в программе STATISTICA

Сразу отметим, что обе программы являются адаптированными к операционной системе Windows, поддерживают технологии OLE, drop-down и д.р., являются компактными и занимают мало места дискового пространства. Оба приложения имеют удобные графические интерфейсы.


Видео обзор программы для анализа гослото «5 из 36»

Сравнение программ STATISTICA и Eviews проведем по следующей схеме, в зависимости от конкретных задач приложения:

· Ввод данных;

· Графический анализ;

· Основные описательные статистики;

· Регрессионный анализ (линейная, множественная и нелинейная регрессия);

· Анализ временных рядов (адаптивные модели прогнозирования, методы выделения компонент временного ряда, модели с распределенными лагами);

· Моделирование стационарных и нестационарных случайных процессов (модели ARMA, ARIMA, ARCH, коинтеграция рядов);

· Работа с панельными данными.

rss