Free Essay

Statistica Cursb4

In: Film and Music

Submitted By bb1annca
Words 972
Pages 4
STATISTICĂ – curs 4
Măsuri ale împrăştierii pentru date nerezumate

Măsurile locaţiei studiate în cursul precedent ne-au ajutat să ne formăm o imagine asupra mulţimii de date. Dar aceste mărimi nu sunt întotdeauna suficiente pentru a ne face o idee despre ce nume diferenţiază două sau mai multe mulţimi supuse analizei. Să vedem un exemplu în acest sens:
Exemplu: Presupunem că managerul unei companii trimite comenzi către doi ofertanţi de materii prime. Ambii spun că au nevoie de aproximativ 10 zile pentru a onora comanda. Cu toate acestea, histogramele ce corespund perioadei de onorare a comenzii îl nedumeresc pe manager: Putem observa că al doilea ofertant poate aduce marfa şi după 14 sau 15 zile de la comandă lucru ce poate afecta ritmul corect al procesului de producţie. Astfel, deşi cei doi ofertanţi aduc produsele în aproximativ 10 zile, împrăştierea punctelor faţă de valoarea medie diferă foarte mult, lucru care îl va ajuta pe manager în luarea unei decizii.
Măsurile împrăştierii: * Randul sau amplitudinea * Dispersia sau varianţa * Abaterea standard sau abaterea medie pătratică * Coeficientul de variaţie
Revenim la exemplul privind salariile iniţiale ale absolvenţilor specializării Finanţe:
1550, 1650, 1750, 1455, 1410, 1550, 1590, 1860, 1640, 2025, 1620, 1580.

Rangul este cea mai simplă măsură a variabilităţii unei mulţimi de date.
Se calculează ca diferenţa dintre cea mai mare şi cea mai mică valoare din mulţimea de date.
Pentru exemplul absolvenţilor specializării Finanţe, Rangul = 2025 – 1410 = 615 lei.
Deşi este o măsură simplă a variabilităţii este folosit foarte rar deoarece depinde doar de două valori din mulţime, deci este influenţat de valorile extreme. De exemplu, dacă un absolvent ar avea salariul iniţial egal cu 10.000 lei atunci rangul ar fi fost 10.000 – 1410 = 8590 lei. Totuşi, restul de 11 salarii din cele 12 sunt strâns grupate între 1410 şi 1860 deci au o variabilitate mică. Putem spune că această valoare a rangului, 8590 lei nu va descrie foarte relevant variabilitatea datelor.
Statisticienii preferă măsuri ale variabilităţii care implică toate datele.

Dispersia
Principiul care stă la baza acestei mărimi este să luăm în calcul abaterile elementelor din mulţime faţă de tendinţa lor centrală, valoarea medie.
Pentru absolvenţii specializării finanţe, abaterile individuale sunt calculate în coloana 4 a tabelului 1. Absolvent | Salariu iniţial | Media salariului iniţial | Abaterile faţă de media de selecţie | Pătratele abaterilor faţă de media de selecţie | 1 | 1550 | 1640 | - 90 | 8100 | 2 | 1650 | 1640 | 10 | 100 | 3 | 1750 | 1640 | 110 | 12100 | 4 | 1550 | 1640 | - 90 | 8100 | 5 | 1455 | 1640 | - 185 | 34225 | 6 | 1410 | 1640 | - 230 | 52900 | 7 | 1590 | 1640 | - 50 | 2500 | 8 | 1860 | 1640 | 220 | 48400 | 9 | 1640 | 1640 | 0 | 0 | 10 | 2025 | 1640 | 385 | 148225 | 11 | 1620 | 1640 | - 20 | 400 | 12 | 1580 | 1640 | - 60 | 3600 | Totaluri | 19680 | | 0 | 318650 |

Dacă însumăm abaterile faţă de medie obţinem zero, lucru adevărat pentru orice mulţime. Cum abaterile pozitive şi cele negative se anulează reciproc, calculul abaterii medii nu conduce la nicio informaţie privind variabilitatea mulţimii de date. Ce putem face pentru a elimina minusurile? Putem considera valoarea în modul dar acest procedeu ne încurcă în cazul derivării şi atunci ar fi de preferat să ridicăm la pătrat abaterile individuale.
Media pătratelor abaterilor de la medie pentru o mulţime de date care reprezintă o întreagă populaţie se numeşte dispersie.
Dacă lucrăm cu întreaga populaţie de interes vom calcula dispersia populaţiei, σ2=i=1Nxi-μ2N Dacă lucrăm cu un eşantion vom calcula dispersia de selecţie, s2=i=1nxi-x2n Dispersia de selecţie este un estimator al dispersiei populaţiei.
În cazul absolvenţilor specializării Finanţe, dispersia de selecţie este s2=318.65011=28.968,18 Deoarece unitatea de măsură a dispersiei este pătratul unităţii de măsură a mediei, aceasta nu poate fi interpretată. Pentru a putea interpreta va trebui să extragem radical.

Abaterea standard este definită ca rădăcina pătrată din dispersie.
Abaterea standard a populaţiei este σ=σ2.
Abaterea standard de selecţie este s=s2.
În exemplul absolvenţilor specializării Finanţe, s = 170,2 lei.

Coeficientul de variaţie este o măsură relativă a variabilităţii.
Atunci când avem două mulţimi ce au aceeaşi medie sau aceeaşi dispersie ne va fi uşor să le comparăm.
În cazul în care atât media cât şi dispersia celor două mulţimi de date diferă vom calcula raportul celor două valori pentru a ne forma o părere cu privire la modul în care se raportează una la cealaltă.
În cazul populaţiei, coeficientul de variaţie va fi σμ∙100.
În cazul eşantionului, coeficientul de variaţie va fi sx∙100.
În exemplul absolvenţilor specializării Finanţe, coeficientul de variaţie va fi
170,21640∙100=10,38%
Interpretarea coeficientului de variaţie: abaterea standard pentru aceste date reprezintă 10,38% din valoarea mediei de selecţie.

Teorema lui Cebîşev
Adesea în studiile statistice nu cunoaştem datele ca atare ci doar media şi dispersia. Totuşi, suntem interesaţi să specificăm procentul itemilor dintr-o mulţime de date care se găsesc într-un interval stabilit. Teorema lui Cebîşev face afirmaţii cu privire la fracţiunea de itemi din mulţimea de date care se referă la un număr de abateri standard faţă de medie.
Teorema: pentru orice mulţime de date şi pentru orice k ≥ 1, cel puţin 1-1k2 dintre valorile mulţimii se află la o distanţă de ±k abateri standard faţă de medie.
Observaţie: când aplicăm teorema lui Cebîşev tratăm orice mulţime de date ca pe o populaţie.
Pentru absolvenţii specializării Finanţe avem x=1640 lei, σ=318.65012=162,95 lei.
Fie k = 2. Căutăm fracţiunea de itemi care se află la o distanţă de ± 2 abateri faţă de medie.
1-1k2=1-14=0,75
Vom spune că 75% din valori se află la ± 2 abateri faţă de medie în intervalul
(1640 – 2*162,95; 1640 + 2*162,95)
(1314,10;1965,90).
Pierderea de informaţii constituie un dezavantaj al acestei teoreme. Din analiza eşantionului specializării Finanţe, 92,5% dintre absolveni au salariul cuprins în intervalul 1314,10 şi 1965,90.…...

Similar Documents

Free Essay

Coca Cola

...presenta una tendenza di fondo. Questa interpretazione avvalora la nostra ipotesi di serie non stazionaria la quale dovrà essere confermata attraverso successivi test. Utilizziamo il test di Dickey-Fuller per confermare la non stazionarietà della variabile F1YGP. Per la “Rule of Thumb” prendiamo 5 come ordine iniziale dal momento che i dati a nostra disposizione sono trimestrali. Test di Dickey-Fuller: Test Dickey-Fuller aumentato per F1YGP incluso un ritardo di (1-L)F1YGP (max era 5) Ampiezza campionaria 72 Ipotesi nulla di radice unitaria: a = 1 Test con costante Modello: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e Coefficiente di autocorrelazione del prim'ordine per e: -0,018 Valore stimato di (a - 1): -0,0474936 Statistica test: tau_c(1) = -1,38126 p-value asintotico 0,5932 Regressione aumentata Dickey-Fuller OLS, usando le osservazioni 1987:2-2005:1 (T = 72) Variabile dipendente: d_F1YGP coefficiente errore std. rapporto t p-value ------------------------------------------------------------- const 0,212339 0,173812 1,222 0,2260 F1YGP_1 -0,0474936 0,0343843 -1,381 0,5932 d_F1YGP_1 0,192246 0,107313 1,791 0,0776 * AIC: 88,1382 BIC: 94,9682 HQC: 90,8573 Siamo partiti dall’ordine 5 regredendo fino a trovare una buona approssimazione della nostra variabile d_F1YGP dell’ordine 1. Osservando il valore della p-value (0.5932) e......

Words: 5522 - Pages: 23

Premium Essay

Business Analytics - Case Study

...complete loss of oil. This creates a loss for the dealership. When the oil is lost on the highway, many states require some kind of environmental cleanup. At first the team was skeptical of the claims, due to no major change in product, process or manpower. In order to establish if there was an increase in failures, we first analyzed the previous model year’s data. We chose this data as it was already mature. Mature being defined as the warranty period being expired and all warranty claims filed. We found that there appeared to be a difference in the domestic vs. export claims. First the data for both distributions appeared to be Poisson distribution. A fit test within Statistica (statistical software used by Company ACompany A) confirmed this. Both p-values for the fit were below the limits of 0 for Statistica. Figure 1 Model Year 2011 Failures Per Machine Figure 2 Domestic Observed and Expected Distribution Plot Figure 3 Export Observed and Expected Distribution Plot We then transformed the data into a normal distribution using the same statistical software. The method used for transformation was a Box Cox transform. This allowed us to perform a z-test. The z-test confirmed that there is a difference between domestic and export customer complaints at a 99% confidence. Equation 1 z=x-μσn=1.14-1.650.9091040=-17.88 < -normsinv0.99=-2.33 Using this data we took 30 domestic machines as a sample from MY12. We pulled the warranty claims for these 30 machines,......

Words: 1674 - Pages: 7

Free Essay

Mata

...UNIVERSITATEA ROMÂNO- AMERICANĂ DATA ACTUALIZARE: 14.02.2013 FACULTATEA DE INFORMATICĂ MANAGERIALĂ DOMENIUL CIBERNETICĂ, STATISTICĂ ŞI INFORMATICĂ ECONOMICĂ SPECIALIZAREA INFORMATICĂ ECONOMICĂ FORMA DE INVATAMANT INVATAMANT CU FRECVENTA- DURATA 3 ANI STUDII UNIVERSITARE DE LICENTA O R A RUL CURSURILOR SI SEMINARIILOR ANUL I - AN UNIV. 2012 – 2013 , SEM. II ZIUA LUNI 10,30-11,50 12,00-13,20 MARŢI 13.30-14.50 15,00-16,20 16,30-17,50 18,00-19,20 Sala 514 CONTABILITATE Sala 513 - BAZELE PROGRAMĂRII PE OBIECTE ORA Grupa 601 Grupa 602 Grupa 603 LIBER Grupa 604 Grupa 605 Grupa 606 Sala 514 - ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala Sala 516 - CONTABILITATE Sala 426 CONTABILITATE 426 BAZELE PROGRAMĂRII PE OBIECTE Sala 327 - BAZELE PROGRAMĂRII PE OBIECTE Sala 516 CONTABILITATE Sala 516 - ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala 518 – MACROECONOMIE Sala 518 – MACROECONOMIE 12,00-13,20 13,30-14,50 MIERCURI 15,00-16,20 Sala 511 - ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala 516 - LIMBA ENGLEZĂ II Sala 518 - ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala Sala 514 - ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala 518 – MACROECONOMIE 426 16,30-17,50 18,00-19,20 ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala 426 DREPT - Sala 516 - - LIMBA ENGLEZĂ II Sala 518 – MACROECONOMIE 12,00-13,20 JOI 13,30-14,50 15,00-16,20 16,30-17,50 18,00-19,20 Sala 518 - LIMBA ENGLEZĂ II Sala 220 - BAZELE PROGRAMĂRII PE OBIECTE Sala 327 - BIROTICĂ PROFESESIONALĂ Sala 516 - ANALIZĂ MATEMATICĂ Sala AMF.1 BIROTICĂ PROFESIONALĂ Sala 516 - -......

Words: 1633 - Pages: 7

Free Essay

R. Moldova

...benefic poate fi dedus şi din faptul că exporturile de textile au crescut chiar şi în perioada crizei financiare din anii 1998–1999 care a diminuat semnificativ volumul comerţului exterior al Moldovei. [pic] Fig. 7. Evoluţia exportului de textile. (Surse: Anuar statistic de comerţ exterior, calculele autorilor). În această ordine de idei, constatăm că volumul exporturilor poate ajunge la o saturaţie pe segmentul ocupat sau, că în cazul exporturilor de sucuri concentrate, la reducerea preferinţelor acordate şi, respectiv, la diminuarea volumului de exporturi. Datorită faptului că majoritatea producţiei textile din Moldova este fabricată în lohn, asistăm, practic, la un export de servicii care, apropo, nu este reflectat adecvat în statistica noastră de comerţ exterior, aceasta majorînd volumul exportului. Examinarea evoluţiei exporturilor de textile din Moldova în principalele state care ne-au oferit SGP (fig. 8), ne demonstrează că nu avem o creştere constantă. În cazul pieţei SUA se observă clar o descreştere în ultimii ani, şi nu din cauza creşterii pieţei UE, unde, de asemenea, Moldova beneficiază de SGP şi unde exporturile de textile menţin aceeaşi pondere din totalul exporturilor pe grupă în ultimii trei ani. [pic] Fig. 8. Evoluţia exportului textilelor pe principalele pieţe de desfacere. (Sursa: Anuar statistic de comerţ exterior, calculele autorilor). Analizînd exportul de textile, putem conchide că există o limită a beneficiilor oferite de SGP.......

Words: 9881 - Pages: 40

Free Essay

Dfvbdfbgdf

...Regulamentul de editare a revistei ştiinţifico-didactice “Economica” Revista “Economica” este o publicaţie trimestrială, recenzată şi acreditată (categoria B), care este editată de Academia de Studii Economice a Moldovei, conform Statutului său şi cerinţelor CNNA. Revista are şase secţiuni: 1) Business şi Administrare; 2) Economie fundamentală; 3) Finanţe, Contabilitate şi Analiză financiară; 4) Integrare europeană şi Politici sociale; 5) Informatică, Statistică şi Cibernetică economică; Cerinţe faţă de materialele propuse pentru publicare Condiţiile prezentării originalelor: Forma prezentării: pe suport de hârtie şi pe suport electromagnetic; Pagina – A4; Limbile – română şi engleză; Textul – fond Times New Roman, caracter 12, interval 1,5; Autorii – prenume şi nume, titlul ştiinţific şi gradul didactic, instituţia, postul, telefoane; Volumul – 5-6 pag. – doctoranzi; 7-8 pag. – lectori univ.; 9-10 pag. – profesori universitari, doctori. Structura: a) Abstract – în limbile română, engleză şi rusă (identice); b) Cuvinte-cheie – în limbile română, engleză şi rusă; c) Clasificare JEL (vezi Internet: Clasificarea JEL); d) Capitole: 1. Introducere; 2. Material şi metodă; 3. Rezultate şi discuţii; 4. Concluzii. e) Referinţe bibliografice (în original). ......

Words: 382 - Pages: 2

Free Essay

Multimedia Marketing

...specialisti". Cele mai semnificative modificari se refera la afisarea in zona de vizibilitate maxima a celor mai accesate informatii de catre utilizatorari, precum si a celor relevante pentru activitatea bancii centrale: cursul de schimb, ratele dobanzilor BNR, tinta de inflatie si valorile curente ale ratei inflatiei, dar si cele mai importante stiri ale momentului, se mai arata in comunicat. In ceea ce priveste continutul, pe langa restructurarea si completarea sectiunilor existente (ex. sectiunea legislatie, sectiunea monede si bancnote), au fost introduse domenii noi: sisteme de plati, stabilitate financiara, statistica interactiva. Totodata, au fost introduse "functionalitati care asigura accesul on-line si facil la informatie: notificarea automata a informatiei noi prin email sau RSS; disponibilitatea datelor statistice in formate csv, excel, xml, html (Sectiunea statistica interactiva); calendar de diseminare a datelor statistice, comunicatelor de presa si a altor evenimente; glosar de termeni; motor de cautare". Banca Nationala a Romaniei (BNR) a relansat luni site-ul institutiei, designul noului site fiind mai modern si mai aerisit decat cel vechi, care nu a mai fost modificat de foarte mult timp. Utilizatorii pot gasi acum mult mai usor informatiile importante, avand in vedere ca pe centru se afla rubrica de noutati, iar in dreapta rata inflatiei, dobanzile BNR si cursul de schimb. Continutul pare a fi mai bine organizat decat la site-ul precedent, in prezent......

Words: 3221 - Pages: 13

Free Essay

Studii Statistice

...Studii Statistice Definitie: statistica se ocupa cu, culegerea, gruparea, analiza si interpretarea datelor referitoare la un fenomen precum si cu formularea unor previziuni privind comportarea acestui fenomen in viitor. În ceea ce priveşte mortalitatea, acest indicator prezintă valori relativ ridicate, înregistrând, ca şi în cazul natalităţii, creşteri de la un an la altul şi cu o mai mare dinamică în ultimii ani depăşind 10‰ (10,30‰ în anul 2004 şi 11‰ în 2007). Spre sfârşitul perioadei analizate se înregistrează o scădere uşoară, rata mortalităţii menţinându-se sub 11‰ (tab. 1, fig. 14).Din cauza valorilor mai ridicate ale mortalităţii comparativ cu valorile ratei natalităţii, sporul natural a înregistrat valori neagative în prima parte a perioadei analizate (2002:-3,00‰, 2003: -2,40‰). Divorţialitatea reprezintă un indicator demografic care reflectă numărul de divorţuri la 1.000 de locuitori. În cazul populaţiei sectorului 6 se observă de-a lungul perioadei de analiză o creştere a ratei de divorţialitate (de la 1,46‰ în 2002 la 2,33‰ în 2006 şi 2,39‰ în 2009), excepţie făcând anul 2008 când se observă o descreştere a divorţurilor menţinându-se sub 2‰ Populatie la recensămînt (Pc) Numărul populaţiei la recensămîntul populaţiei, pe baza înregistrării individuale şi a prelucrării corespunzătoare. La recensămîntul populaţiei şi al locuinţelor din 7 ianuarie 1992 numărul populaţiei a fost de 22.760.449. Populaţie medie (P) Numărul populaţiei la mijlocul perioadei, de...

Words: 491 - Pages: 2

Premium Essay

Iapm

...| -231164.2955 | 1 | 145 | 72249.687523 | 97840.4609417 | 8125.2080280 | 56189.603930 | 88309.771116 | -56917.2820 | Total | 373 | 74262.333076 | 102770.4582777 | 5321.2526228 | 63798.826767 | 84725.839384 | -231164.2955 | Test of Homogeneity of Variances | Profit | Levene Statistic | df1 | df2 | Sig. | .000 | 1 | 371 | .993 | Descriptives | Profit | | Maximum | | | 0 | 557702.2536 | 1 | 426759.9810 | Total | 557702.2536 | ANOVA | Profit | | Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | Between Groups | 960896436.996 | 1 | 960896436.996 | .091 | .763 | Within Groups | 3928016462759.418 | 371 | 10587645452.182 | | | Total | 3928977359196.414 | 372 | | | | Robust Tests of Equality of Means | Profit | | Statistica | df1 | df2 | Sig. | Welch | .094 | 1 | 324.469 | .759 | Brown-Forsythe | .094 | 1 | 324.469 | .759 | a. Asymptotically F distributed. | Means Plots ONEWAY Profit BY CoverType /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY BROWNFORSYTHE WELCH /PLOT MEANS /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=TUKEY ALPHA(0.05). Oneway Notes | Output Created | 18-AUG-2015 17:15:59 | Comments | | Input | Active Dataset | DataSet3 | | Filter | <none> | | Weight | <none> | | Split File | <none> | | N of Rows in Working Data File | 384 | Missing Value Handling | Definition of Missing | User-defined missing values are treated as missing. | | Cases Used | Statistics for each analysis are based on cases with no missing data for......

Words: 5777 - Pages: 24

Premium Essay

Proiect Managementul Stresului

...semnificatie statistica de 0,01 este indicat de prezenta a doua semne "*", în tabelul de corelatie, (99% grade de încredere), iar nivelul de semnificatie statistica de 0,05 este indicat de prezenta unui singur semn "*". Prin analiza corelationala între sursele de presiune si efectele stresului, din cadrul testului PMI, reies urmatoarele aspecte: ♣     "Recunoasterea profesionala", ca sursa de presiune, coreleaza negativ cu "Starea mentala", ca efect al stresului organizational, având un coeficient de corelatie de -,608, cu un prag de semnificabilitate statistica de 0,05. Aceasta înseamna ca atunci când cantitatea de presiune pe care o persoana o (re)simte ca rezultat al nevoii ca realizarile sale sa îi fie recunoscute creste, gradul de satisfactie pe care acesta îl resimte în legatura cu starea sa mentala scade . ♣     "Responsabilitatea personala", ca sursa de presiune, coreleaza negativ cu "Starea mentala", ca efect al stresului organizational, având un coeficient de corelatie de -,650, cu un prag de semnificabilitate statistica de 0,05. Aceasta înseamna ca atunci când creste cantitatea de presiune pe care o persoana o (re)simte ca rezultat al asumarii responsabilitatii pentru actiunile si deciziile proprii, gradul de satisfactie pe care acesta îl resimte în legatura cu starea sa mentala scade ♣     "Responsabilitatea personala" coreleaza negativ cu "Nivelul de încredere personala", având un coeficient de corelatie de -,660, cu un prag de semnificabilitate statistica de......

Words: 9462 - Pages: 38

Premium Essay

Analytics

...Optimizely Diagnostic Analytics: * Post Event Analytics * Analytics used to diagnose why something/phenomenon happened the way it did * It basically provides a very good understanding of a limited piece of the problem you want to solve. * Usually less than 10% of companies surveyed do this on occasion and less than 5% do so consistently. Predictive Analytics: * Used for Prediction of Phenomenon using past and current data statistics * Essentially, you can predict what will happen if you keep things as they are. * However, less than 1% of companies surveyed have tried this yet. The ones who have, found incredible results that have already made a big difference in their business. * Eg:- SAS, RapidMiner, Statistica Prescriptive Analytics:  * Prescriptive analytics automatically synthesizes big data, multiple disciplines of mathematical sciences and computational sciences, and business rules, to make predictions and then suggests decision options to take advantage of the predictions. * It is considered final phase of Analytics Some Analytics Techniques used Linear Regression In statistics, linear regression is an approach for modeling the relationship between a scalar dependent variable y and one or more explanatory variables (or independent variable) denoted X. The case of one explanatory variable is called simple linear regression. Logistics In statistics, logistic regression, or logit regression, or logit model is a......

Words: 1288 - Pages: 6

Premium Essay

Dell vs Hp Marketing Mix

...under a few product offerings. Its Pavillion product offering is intended for value delicate clients though Envy product offering is known for its unrivaled configuration and quality for its premium class of clients. It has as of late propelled Omen line of portable workstations for energetic gamers from its Voodoo line which has long been lethargic (HP, 2015). Cost blend: Valuing choices are critical for a business whether it needs to make benefit or enter another business sector, and so forth. By, Dell and HP reported an overall revenue of 2.37% and 3.37% separately which are higher than industry's net revenue (statistica, 2015). This likewise empowers them in spending a lot of cash in innovative work. Statistica.com reports that Dell burned through 1.2 billion US dollars while HP burned through 3.45 billion US dollars in innovative work (statistica, 2015). Right estimating choices are vital for survival and development of business which is clear from Dell's year shrewd expansion in piece of the overall industry. Gartner report demonstrates that from 2012 to 2015, Dell has expanded its piece of the pie reliably which at present stands at 13.8% (Gartner, 2015). HP's piece of the pie however declined extensively somewhere around 2011 and 2012 yet has gone tough a short time later. Place blend: In this section an organization needs to deal with item dispersion, warehousing, overhauling, and so forth. Dell has been one of the initial few organizations to make......

Words: 1435 - Pages: 6

Premium Essay

Data Mining

...desired output is fed back to the network so that the network weights would gradually be adjusted to produce outputs closer to the actual values. Section 4.6 Review Questions 1. What are the most popular commercial data mining tools? Examples of these vendors include SPSS (PASW Modeler), SAS (Enterprise Miner), StatSoft (Statistica Data Miner), Salford (CART, MARS, TreeNet, RandomForest), Angoss (KnowledgeSTUDIO, KnowledgeSeeker), and Megaputer (PolyAnalyst). Most of the more popular tools are developed by the largest statistical software companies (SPSS, SAS, and StatSoft). Why do you think the most popular tools are developed by statistics companies? Data mining techniques involve the use of statistical analysis and modeling. So it’s a natural extension of their business offerings. What are the most popular free data mining tools? Probably the most popular free and open source data mining tool is Weka. Others include RapidMiner, and Microsoft’s SQL Server. What are the main differences between commercial and free data mining software tools? The main difference between commercial tools, such as Enterprise Miner, PASW, and Statistica, and free tools, such as Weka and RapidMiner, is computational efficiency. The same data mining task involving a rather large dataset may take a whole lot longer to complete with the free software, and in some cases it may not even be feasible (i.e., crashing due to the inefficient use of computer memory). What would be your......

Words: 4581 - Pages: 19

Premium Essay

Business Analytics

...and visualization, dashboards and analytic apps, predictive analytics and advanced Collaboration Tools. The predictive Analytics solution helps to quickly discover what you need to do to improve customer satisfaction and gain competitive advantage. TIBCO also provides solutions to visualize, explore and analyze data in the context of location and to expand situational understanding with multi layered geo analytics. 5.7 STATISTICA STATISTICA provides comprehensive array of data analysis, data management, data visualization, and data mining solutions. The techniques include the widest selection of predictive modeling, clustering, classification, and exploratory procedures in one software platform. STATISTICA data management functions and procedures provide a large number of options for efficiently merging, aggregating, stacking and unstacking of data, transformations and smoothing of data, for cleaning/recoding/imputing of missing data, for identifying duplicate records, finding and recoding outliers. The data analysis capabilities cover thousands of STATISTICA functions, algorithms, tests, and methods ranging from simple break-down tables to advanced nonlinear modeling, generalized linear models and time series methods 5.8 KNIME KNIME, which is the Konstanz Information Miner, is a user friendly and comprehensive data analytics framework which integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user......

Words: 4604 - Pages: 19

Premium Essay

Rexer

...22% of data miners report using them. A third of data miners currently use text mining and another third plan to in the future. •  MODELS: About one-third of data miners typically build final models with 10 or fewer variables, while about 28% generally construct models with more than 45 variables. •  TOOLS: After a steady rise across the past few years, the open source data mining software R overtook other tools to become the tool used by more data miners (43%) than any other. STATISTICA, which has also been climbing in the rankings, is selected as the primary data mining tool by the most data miners (18%). Data miners report using an average of 4.6 software tools overall. STATISTICA, IBM SPSS Modeler, and R received the strongest satisfaction ratings in both 2010 and 2009. •  TECHNOLOGY: Data Mining most often occurs on a desktop or laptop computer, and frequently the data is stored locally. Model scoring typically happens using the same software used to develop models. STATISTICA users are more likely than other tool users to deploy models using PMML. •  CHALLENGES: As in previous years, dirty data, explaining data mining to others, and difficult access to data are the top challenges data miners face. This year data miners also shared best practices for overcoming these challenges. •  FUTURE: Data miners are optimistic about continued growth in the number of projects they will be conducting, and growth in data mining adoption is the number one......

Words: 4802 - Pages: 20

Free Essay

Proiect Statistica

...UNIVERSITATEA DIN BACAU FACULTATEA DE STIINTE ECONOMICE CONTABILITATE SI INFORMATICA DE GESTIUNE STATISTICA ECONOMICA PROIECT BUTNARU V. ALINA ANUL I,GRUPA 615 I. 1. Tabel cu cei 40 de elevi |Nr. Crt. |Cod candidat |Punctaj yi |Medie bac xi | |1 |41 |55 |7.55 | |2 |52 |62 |9.2 | |3 |63 |69 |9.58 | |4 |74 |54 |9.71 | |5 |85 |58 |9.21 | |6 |96 |54 |8.69 | |7 |107 |52 |8.67 | |8 |118 |63 |9.44 | |9 |129 |50 |9.4 | |10 |140 |64 |8.58 | |11 |151 |54 |9.68 | |12 |162 |70 |9.85 | |13 |173 |65 |8.17 | |14 |184 |55 |8.74 | |15 |195 |64 |8.71 | |16 |206 |65 |9.6 | |17 ...

Words: 2278 - Pages: 10

Watch movie | Season 7 - Episode 9 s07e09 | The Following