'

Глава 1. Работа с данными

1.1. Инструменты для работы с данными

1.2. Структура электронной таблицы

1.3. Основные операции над переменными и наблюдениями

1.4. Основные операции с таблицами данных

1.5. Обмен данными с другими приложениями

Глава 2. Формирование отчета и рабочей книги

2.1. Назначение отчета я рабочей книги

2.2. Настройка программы для формирования отчета и рабочей книги

2.3. Редактирование отчета

Глава 3. Графический анализ

3.1. Двухмерная графика

3.2. Средство «закрашивание»

3.3. Трехмерная графика

Глава 4. Основные статистики

4.1. Описательные статистики

4.2. Корреляционная матрица

4.3. Критерий Стьюдента сравнения средних

4.4. Группировка и однофакторная АЛГОУЛ

Глава 5. Частотный анализ

5.1. Таблицы частот

5.2. Таблицы кросстабуляции и таблицы флагов и заголовков

5.3. Многомерные отклики

Глава 6. Непараметрическая статистика

6.1. Корреляционный анализ

6.2. Непараметрические критерии сравнения средних

Глава 7, Основные законы распределения

7.1. Вероятностный калькулятор

7.2. Подбор закона распределения

7.3. Генерация случайных чисел

Глава 8. Дисперсионный анализ

8.1. Описание процедуры Factorial A NOVA

8.2. Описание процедуры Repeat measures ANOVA

Глава 9. Линейное многомерное моделирование взаимосвязей

9.1. Линейная регрессионная модель

9.2. Описание модуля Multiple Regression

Глава 10. Нелинейное многомерное моделирование взаимосвязей

10.1. Линеаризующие преобразования

10.2. Описание модуля Fixed Nonlinear Regression

10.3. Модели бинарных откликов

Описание модуля Nonlinear Estimation

10.4. Экспоненциальная регрессия

Описание процедуры Exponentialgrowth regression

10.5. Кусочно-линейная регрессия

Описание процедуры Piecewise linear regression

10.6. Определенная пользователем регрессия

Глава 11. Анализ взаимосвязей между списками переменных

11.1. Канонический анализ

11.2. Описание модуля Canonical A nalysis

Глава 12. Классификационный анализ с обучением

12.1. Дискриминантами анализ

12.2. Описание модуля Discriminant Analysis

12.3. Общие модели дискриминантного анализа

Глава 13. Классификационный анализ без обучения 

13.1. Кластерный анализ

13.2. Описание модуля Cluster A nalysis

13.3. Деревья классификации и их свойства

13.4. Вычислительные методы. Модуль Classification Trees

13.5. Пример анализа модулем Classification Trees

Глава 14. Методы редукции данных

14.1. Факторный анализ

14.2. Описание модуля Factor Analysis

14.3. Метод анализ главных компонент и классификация

14.4. Описание модуля Principal Components & Classification Analysis

Глава 15. Методы анализа и упрощения геометрической структуры данных

15.1. Многомерное шкалирование

15.2. Вычислительные методы Многомерного шкалирования

15.3. Описание модуля Multidimensional Scaling

15.4. Анализ соответствий

15.5. Описание модуля Correspondence Analysis

Глава 16. Причинное моделирование

16.1. Моделирование структурными уравнениями

16.2. Стартовое окно модуля SEPATH

16.3. Построение диаграммы путей

16.4. Мастер путей - Path Wizards

16.5. Запуск процедуры оценивания. Анализ результатов

Глава 17. Методы анализа выживаемости

17.1. Основные понятия

17.2. Описание модуля Survival A nalysis. Таблицы выживаемости

17.3. Метод множительных оценок Каплана-Мейера

17.4. Сравнение выживаемости в двух группах

17.5. Сравнение выживаемости в более чем двух группах

17.6. Регрессионные модели

17.7. Модель пропорциональных интенсивностей Кокса с зависящими от времени ковариатами

Глава 18. Анализ временных рядов и прогнозирование

18.1. Модель проинтегрированного скользящего среднего

18.2. Модель интервенции для АРПСС

18.3. Экспоненциальное сглаживание и прогнозирование

18.4. Сезонная декомпозиция

18.5. ХП-месячная сезонная корректировка

18.6. Спектральный (Фурье) анализ

18.7. Анализ распределенных лагов

Глава 19. Создание макросов