Статистические расчеты— пакет Statistics

Учитывая ограниченный объем книги и приведенные выше обстоятельства, данный раздел не содержит исчерпывающего описания всех сотен функций расширения Statiatics, а лишь дает обзор этого пакета с описанием наиболее часто используемых средств статистики, относящихся к обработке данных. Это не слишком снижает ценность описания, поскольку функции статистики по большей части просты и имеют вполне очевидные (для специалистов) имена.

Состав пакета Statistics

Пакет расширения Statistics содержит следующие подпакеты:

Confidencelntervals — функции доверительных интервалов;
ContinuousDistributions — функции непрерывных распределений;
DataManipulation — манипуляции с данными;
DataSmoothing — сглаживание данных;
DescriptiveStatistics — статистика распределений;
DiscreteDistributions — функции дискретных распределений;
HypothesisTests — проверка статистических гипотез;
LinearRegression — линейная регрессия;
MultiDescriptiveStatistics — статистика многомерных распределений;
MultinormalDistribution — функции многомерных нормальных распределений;
NonlinearFit — нелинейная регрессия;
NormalDistribution — функции нормального распределения;
Common — данные общего характера.

Как и ранее, для работы каждого из подпакетов требуется его загрузка в память компьютера с помощью команды

<<Statistics`Имя_подпакета`

Имена подпакетов расширения статистики приведены выше.

Манипуляции с данными — DataManipulation

Статистические данные обычно бывают представлены в виде списков — как одномерных, так и двумерных (таблиц и матриц) и даже многомерных. Большая часть функций, обеспечивающих манипуляции с данными, сосредоточена в подпакете DataManipulation.

Данные могут вводиться в строках ввода или считываться из файлов с помощью функции ReadList. Для манипуляций с данными могут использоваться многие функции ядра системы, описанные ранее, — в частности, все функции обработки списков. Подпакет DataManipulation дает ряд удобных функций. Ниже представлена первая группа таких функций:

Column [data, n] — возвращает n-й столбец списка data;
Column [data, {nl, n2,...}] — возвращает список из столбцов ni списка данных;
ColumnTake [data, spec] — возвращает столбцы списка data с данной спецификацией spec;
ColumnDrop [data, spec] — удаляет столбцы списка data с данной спецификацией spec;
Column Jo in [datal, data2,...] — объединяет столбцы списков datai;
RowJoin [datal, data2,...] — объединяет строки списков datai;
DropNonNumeric [data] — удаляет из списка data нечисловые элементы;
DropNonNumericColumnfdata] — удаляет из списка data столбцы с нечисловыми элементами.

Примеры применения этих функций:

<<Statistics`DataManipulation `

data = {{а, 3}, {b, 6}, {с, 4}, {d, i},

{e, 5}, {i 4}}

{{a, 3}, {b, 6}, {c, 4}, {d, i}, {e, 5), {f, 4}}

col2 = Column[data, 2]

{3, 6, 4/i, 5, 4}

newdata = DropNonNumeric[col2]

{3, 6, 4, 5, 4}

Полезны также следующие функции подпакета:

BooleanSelect [list, sel] — удаляет из list элементы, которые дают True при тестировании выражения sel;
TakeWhile [list,pred] — удаляет из list все элементы, начиная с того, для которого pred дает True;
LengthWhile [list,pred] — возвращает число элементов, которые были удалены после того, как pred дало значение True (отсчет с начала списка).

Примеры применения этих функций:

TakeWhile[col2, NumberQ]

(3,6, 4}

LengthWhile[col2, NumberQ]

3

Содержание раздела