В книге исследуются проблемы границ применимости статистических методов к анализу реального мира, проблемы качества статистических выводов - что в них существенно и что несущественно. Под этим углом зрения рассматриваются основные статистические методы, предлагаются новые подходы. Первый выпуск посвящен в основном статистическим данным: их анализу, интерпретации, терминологии, связанной с пониманием данных, представлению о данных, оценке, структуре. Для статистиков, экономистов, демографов. Полезна студентам старших курсов по этим специальностям. ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие к русскому изданию. Наука и искусство анализа данных 5 Предисловие 14 Какую пользу может принести эта книга 14 Некоторые узловые моменты 17 Выполнение заданий 18 Как возникла эта книга 18 Глава 1. На подступах к анализу данных 19 Введение 19 1.1. Лестница и прямой вывод 20 1.2. Реальный вклад Стьюдента 22 1.3. Распределения и их недуги 24 1.4. Классический пример: Уилсон и Хилферти анализируют данные Пирса 26 1.5. Виды ненормальностей и робастность 28 1.6. Роль размытых понятий 31 !.7. Еще размытые понятия 33 1.8. Индикация, подсчет и выводы 35 Резюме. Анализ данных 36 Библиография 36 Иллюстрации 37 Глава 2. Индикация и индикаторы 42 2.1. Значение индикации 42 2.2. Когда индикации достаточно 43 Проблемы множественности 45 2.3. Фигура умолчания 48 2.4. Выбор индикаторов 48 2.5. Один пример выбора индикатора 51 Факультативное дополнение 52 2.6. Индикации качества: перепроверки 53 Резюме. Индикация и индикаторы 56 Библиография 57 Иллюстрации 57 Глава 3. Представления и свертки для однородных групп данных 58 3.1. "Опора и консоль" 58 3.2. Медианы, квартили и прочие процентили 58 3.3. Середины и размахи 61 3.4. Выборки из выборок 61 3.5. Графический анализ 61 3.6. Тренды и скользящие медианы 63 3.7. Сглаживание нелинейных регрессий 67 3.8. Выявление закономерностей 68 3.9. Об остатках вообще 71 3.10. Графики и сглаживание 73 Резюме. Свертки для однородных групп данных и их представления ...73 Библиография 74 Иллюстрации 74 Глава 4. Линеаризация кривых и графики 92 Идея линеаризации 92 4.1. Последовательность преобразований 93 4.2. Преобразование у = х2 93 4.3. Правило выпуклости 95 4.4. Более сложные кривые 97 4.5. Диаграммы рассеяния 97 Резюме. Линеаризация кривых 97 Иллюстрации 97 Глава 5. Практика преобразований 100 5.1. Разновидности числовых данных 100 5.2. Быстрое логарифмирование 102 5.3. Быстрое вычисление квадратных корней и обратных величин . . . 104 5.4. Быстрое преобразование долей, процентов и тому подобных величин 105 5.5. Совместимость степеней и логарифмов 106 5.6. Преобразования ярлыков 107 5.7. Преобразования рангов 108 5.8. Первая помощь при преобразованиях 109 5.9. Что делать с нулями и бесконечностями? 111 Резюме. Преобразования 114 Библиография 115 Иллюстрации 115 Глава 6. Нужны ли нам преобразования? 126 Глава 7. Охота за источниками неопределенности 128 7.1. Как ОІ~\/п может обмануть 129 7.2. Еще один пример, говорящий о необходимости прямой оценки вариации 131 7.3. Выбор компонентов ошибки 132 7.4. Некоторые подробности выбора компонентов ошибки 134 7.5. Возможность получения прямых оценок 134 7.6. Трудности, связанные с прямыми оценками 137 7.7. Дополнительная неопределенность и ее взаимоотношения с внутренней неопределенностью 138 Резюме. Охота за источниками неопределенностей 140 Библиография 141 Иллюстрации 141 Глава 8. Метод прямого оценивания 143 8.1. "Складной нож" 143 Корректировка числа степеней свободы 145 Дополнение к 8.1. Сочетания и преобразования 146 8.2. Примеры для элементов выборки 147 8.3. "Складной нож" для групп данных: оценивание доли в выборочном обследовании 151 8.4. Более сложный пример 153 8.5. Перепроверка примера 156 8.6. Два аналогичных использования принципа "отбрасывай по одному" 157 8.7. Рассеяние средних tn 158 8.8. Дальнейшее обсуждение примера 160 Резюме. "Складной нож" 161 Библиография 162 Иллюстрации 162 Глава 9. Таблицы с двумя и более входами 171 9.1. Аддитивный анализ 171 9.2. Знакомство с двувходовым аддитивным анализом 174 9.3. Выявление преимущественных уровней 175 9.4. Доводка аддитивных моделей 176 9.5. Подбор еще одного постоянного коэффициента 182 9.6. Использование преобразований 184 9.7. Анализ таблиц с тремя и более входами 186 Резюме. Таблицы откликов с двумя входами 187 Библиография 188 Иллюстрации 188 Глава 10. Робастные и устойчивые меры положения и масштаба 204 10.1. Устойчивость 204 10.2. Робастность 205 10.3. Робастные и устойчивые оценки положения 206 10.4. Робастные оценки масштаба 207 10.5. Робастные и устойчивые доверительные интервалы 207 10.6. Устойчивая и робастная регрессия 208 10.7. Многомерные данные 208 Замечание 212 10.8. Заключительное замечание 213 Резюме. Устойчивые и робастные методы 213 Библиография 214 Иллюстрации 214 Глава 11. Нормирование данных для сравнений 218 11.1. Простейший случай 218 11.2. Прямое нормирование 221 11.3. Точность результатов прямого нормирования 222 Сравнение оценок 224 11.4. Трудности прямого нормирования 225 11.5. Косвенная нормализация 227 Обсуждение 230 11.6. Перестройка для непрерывных категорий 231 Комментарий 235 11.7. Больше двух непрерывных категорий 236 Внутренние категории и центры тяжести 237 Внешние категории 239 Резюме. Нормирование данных для сравнения 240 Библиография 241 Иллюстрации 241 Приложение к главе 6. Подробности насчет того, нужны ли нам преобразования 252 А. Общий случай 252 Отношение к значимости-незначимости 253 Б. Случай очень хорошей модели 255 В. Нужны ли нам логарифмы? 256 Г. А как насчет ?х и - 1/x? 257 Д. Обоснование 258 Резюме. Когда же выгодны преобразования? 261 Иллюстрации 262 Задания для упражнений 265 Приложение для упражнений . . . 307