Энциклопедия Turbo Pascal. Главы 5-8
Страница 2. Глава 5. Статистический анализ
|
|
Страница 2 из 37
Глава 5. Статистический анализ Большинство людей, пользующихся ЭВМ, в какой-то мере исполь-
зуют их для статистического анализа. Такой анализ может принимать
форму предсказания изменений курса акций, выполнения клинических
тестов для определения границ применения нового лекарства или да-
же определения средних результатов команд из Младшей Лиги. Ветвь
математики, которая занимается обобщением, обработкой и экстрапо-
ляцией данных, называется статистическим анализом.
Как отдельная дисциплина статистический анализ стал рассмат-
риваться не так давно. Он появился в 1700-е годы в результате
изучения игр со случайными событиями. Статистический анализ и те-
ория вероятности в действительности сильно связаны друг с другом.
Современные подходы к статистическому анализу сложились на рубеже
нынешнего столетия, когда стали доступны для обработки большие
наборы данных. Применение ЭВМ позволяет быстро находить связь и
обрабатывать очень большие наборы данных, а также представлять их
в удобной для человека форме. Теперь, когда все больше информации
создается и используется правительством и средствами массовой ин-
формации, почти каждый аспект жизни подвергается статистической
обработке. Практически нельзя слушая радио, смотря телевизор или
читая газеты не получить некоторую статистическую информацию.
Хотя Турбо Паскаль не разрабатывался специально для програм-
мирования задач по статистическому анализу, он достаточно хорошо
подходит для этой цели. В некоторых случаях он обладает даже
большей гибкостью, чем некоторые языки экономической ориентации,
например, Кобол и Бейсик. Одним из преимуществ Турбо Паскаля над
Коболом является простота использования графического интерфейса
для выдачи графиков данных. Кроме того, математические подпрог-
раммы Турбо Паскаля работают значительно быстрее, чем большинство
таких подпрограмм в других языках.
В этой главе рассматривается расчет следующих величин, ис-
пользуемых в статистическом анализе:
- среднего значения;
- медианы;
- моды;
- стандартного отклонения;
- коэффициента регрессии;
- коэффициента корреляции.
Кроме того, дается несколько простых методов графического
вывода.
|