Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

^ Kssume. ^.cri-hk Ш 12s u ! ш ез й!1 а Basic Statistics/Tables Multiple Regression ANOVA Nonpararnetrics Qstribution Fitb. .g Advanced Linear/Nonlinear Models мишаг1ййеазйщ6г>; tedin^ Industrial Statistics &.SIx Sigma Power-Analysis Data-i^inlng Statistics ol^ Block Data STATISTIC A Visual Basic Probability Calculator , mp > я • ! \m Ш cluster Analysis Factor Analysis Principal Components &.Classification Analysis Canonical Analysis Reli^Eity/Item Analysis Classification Irees Correspondence Analysis Mjjtldimenslonai Scaling Discriminant Analysis еёШа1 OiscriroinWAnalySs fWels: Рис. 2.21. Выбор анализа GDA Нажав кнопку Переменные, зададим переменные анализа (рис. 2.22). rfminaiit A'nafysis: SprcadU ci2'f Quick i Advanced | ^ 5 Variables j Dependent variable: Оценка эксперта ^ 0 Defi. var. codes:! selected Categorical factors: Вес(кг)-ПлатФорма К п Factor £odes: J selected Continuous pred.: 3-4 7-10 in desigr^ j-onsp: ыпуска" 4- "Объем »идеопзмяти(мб^'+ Оперэти вная память^гб)'+ "Цена(тыо.руб]Г'+ "Время. и iggl Cancel J ш Options S)inta « edito^ Рис. 2.22. Окно выбора параметров GDA Оценка эксперта - зависимая переменная; Вес, Платформа - категориальные предикторы; Год выпуска, Объем видеопамяти, 63