Какие методы применяются для сбора массовых данных в прикладной статистике?

Некоторые методы, которые применяются для сбора массовых данных в прикладной статистике:

• Расчёт статистических показателей. gpidatabase.org К ним относятся математическое ожидание, медиана, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации и другие. gpidatabase.org
• Корреляционный анализ. gpidatabase.org stat-lab.ru Применяется для доказательства наличия связи между двумя случайными величинами. gpidatabase.org
• Регрессионный анализ. gpidatabase.org Используется для изучения функциональной зависимости количественного признака от других количественных признаков. gpidatabase.org
• Дисперсионный анализ. gpidatabase.org Применяется для изучения влияния качественных признаков на количественную переменную. gpidatabase.org
• Дискриминантный анализ. gpidatabase.org Позволяет найти правила отнесения наблюдаемого объекта к одному из ранее описанных классов. gpidatabase.org
• Кластерный анализ. gpidatabase.org spravochnick.ru Разбивает выборку на максимально отличающиеся группы сходных между собой объектов по определённым признакам. gpidatabase.org
• Снижение размерности пространства признаков. gpidatabase.org Для этого используются методы многомерного шкалирования, главных компонент, факторного анализа и другие. gpidatabase.org
• Анализ тренда, декомпозиция временного ряда, автокорреляционный анализ, метод авторегрессии, спектральный (Фурье) анализ. gpidatabase.org Применяются в статистике случайных процессов и временных рядов. gpidatabase.org
• Методы нечисловой статистики. gpidatabase.org Позволяют обрабатывать более объективную и освобождённую от погрешностей информацию. gpidatabase.org К ним относятся, например, методы теории измерений. gpidatabase.org