Программная система статистического анализа одномерных наблюдений ISW. Краткое руководство пользователя

Страницы работы

12 страниц (Word-файл)

Фрагмент текста работы

Программная система статистического анализа одномерных наблюдений ISW

Краткое руководство пользователя


Возможности системы

1.  Широкий выбор моделей теоретических законов распределения, включающий порядка 30 стандартных законов и распределений, получаемых с помощью операций над этими стандартными моделями: операций сдвига, масштаба, смеси законов, произведения, усечения, логарифмирования.

2.  Универсальный вид представления входных данных: негруппированные, группированные, цензурированные, частично группированные и интервальные выборки.

3.  Группирование выборки в задачах оценивания и проверки гипотез может осуществляться четырьмя способами: в соответствии с асимптотически оптимальным (минимизирует потери информации Фишера при группировании), равновероятным, равночастотным и равномерным группированием.

4.  Для проверки согласия эмпирического распределения с теоретическим используются восемь критериев: отношения правдоподобия,  Пирсона,  Пирсона с поправкой Никулина, типа Колмогорова, Смирнова,  и  Мизеса,  Реньи. На базе полученных результатов авторов проверка согласия гарантируется как при проверке простых, так и проверке сложных гипотез.

5.  Оценивание параметров может осуществляться различными методами: максимального правдоподобия, максимального правдоподобия с предварительной группировкой наблюдений, MD-оценивания с минимизаций расстояния, измеряемого статистиками типа Колмогорова, статистиками типа  и  Мизеса, с использованием предложенных авторами оптимальных L-оценок по выборочным квантилям.

6.  На базе разработанных робастных методов оценивания реализована эффективная параметрическая процедура отбраковки аномальных наблюдений.

7.  Графическая подсистема позволяет просматривать функции распределения, плотности, гистограммы, ядерные оценки плотности.

8.  Разработаны средства для моделирования распределений статистик критериев согласия при различных сложных гипотезах и различных альтернативах. Это позволяет исследовать распределения статистик при различных сложных проверяемых гипотезах, строить приближенные математические модели этих распределений, исследовать мощность критериев относительно различных близких альтернатив.

9.  На базе системы возможна организация исследований законов распределений различных статистик, вычисляемых при анализе одномерных наблюдений.

Настройка параметров системы

Параметры системы можно задать как в режиме диалога (Кнопка  на панели инструментов), так и в файле инициализации is.ini.

Структура файла инициализации is.ini

В файле содержатся ключевые слова разделов, команды инициализации и комментарии.

·  Ключевые слова разделов

[Distributions]

<Список распределений>

[Samples]

<Список выборок>

[Options]

<Параметры>

[Job]

<Задание на выполнение>

·  Команды

Разделы состоят из наборов команд, причем в одной строке может быть только одна команда. Каждая команда имеет следующий формат:

[<идентификатор> =] <процедура> (<список параметров>)

<идентификатор> - это уникальное имя объекта, инициализируемого процедурой <процедура>, состоит из не более чем 30 букв и цифр без пробелов и управляющих символов. Идентификатор может использоваться в качестве параметров других процедур.

<список параметров> - это набор параметров процедуры <процедура>, разделенных запятой.

·  Комментарии

Комментарием считается любая строчка, начинающаяся с символа «*» или «//».

Разделы

1. Раздел [Distributions]

В этом разделе происходит инициализация списка распределений. Распределение инициализируется командой

<распределение> = {D0 | D1 | D2 | ... | D29} ([<список параметров>]), где D0, D1, ... , D29 - это зарезервированные в системе идентификаторы распределений:

Иденти-фикатор

Синоним

Название распределения

Число пара-метров

D0

UNIFORME

Равномерное

0

D1

EXP

Экспоненциальное

0

D2

SEMI_NORM

Полунормальное

0

D3

RELEY

Релея

0

D4

MAXWELL

Максвелла

0

D5

CHI

Модуля n-мерного нормального распределения

0

D6

PARETO

Парето(2.0000)

1

D7

ERL

Эрланга

1

D8

LAPLACE

Лапласа

0

D9

NORM

Нормальное

0

D10

LN_NORM

Логарифмически(ln) Нормальное

2

D11

LG_NORM

Логарифмически(lg) Нормальное

2

D12

CAUCHIE

Коши

0

D13

LOGIST

Логистическое

0

D14

VEI

Вейбулла

1

D15

MIN

Минимального значения

0

D16

MAX

Максимального значения

0

D17

G_MIN

Обобщенное мин. значения

1

D18

NAK

Накагами

1

D19

GAMMA

Гамма

1

D20

BETA_I

Бета 1-го рода

2

D21

BETA_II

Бета 2-го рода

2

D22

BETA_III

Бета 3-го рода

3

D23

SB_J

Sb-Джонсона

2

D24

SL_J

Sl-Джонсона

2

D25

SU_J

Su-Джонсона

2

D26

DEXP

Двустороннее экспоненциальное

1

D27

H

H-распределение

2

D28

G

Г-распределение

2

D29

L

L-распределение

2

1

KOLM

Колмогорова

0

A1

Распределение статистики омега-малое в квадрате

0

A2

Распределение статистики омега-большое в квадрате

0

DStudent

Распределение Стьюдента

1

Вместо идентификаторов «Dxx» можно использовать их синонимы, указанные в таблице.

Над стандартными распределениями можно применять операции преобразования:

<распределение> = <операция> (<список распределений>, [<параметр>])

где <операция> = {Shift | Scale | Reflection | Left | Right | Mixt | Mult}

Операция

Название

Число распределений

Число параметров

Shift

Сдвиг

1

1

Scale

Масштаб

1

1

Reflection

Зеркальное отражение

1

0

Left

Усечение слева

1

1

Right

Усечение справа

1

1

Mixt

Смесь

2

1

Mult

Произведение

2

0

Примечание 1. Новые распределения рекомендуется обозначать строчными буквами, чтобы они отличались от стандартных.

Примечание 2. Максимальное количество распределений определяется константой

Похожие материалы

Информация о работе