MathCAD, Mathematica, Maple

R + Gretl или RapidMiner

Хочется сделать еще несколько замечании относительно как самих статистических пакетов, так и способов использования статистики вообще прикладниками.

Первое. В работах посвященным обработке практически значимых массивов информации в настоящее время весьма часто можно встретить словосочетание Data Mining. Общепринятого перевода его на русский язык нет. Один из вариантов – интеллектуальный анализ данных – звучит несколько напыщенно и ничего не говорит о содержании (и как будто вся остальная статистика не «имеет отношение к способности человека мыслить»!). В наиболее консервативном варианте в Data Mining включают анализ корреляционных связей, кластерный анализ, дискриминантный анализ, линейную и логистическую регрессию, построение деревьев решений. Более современные статистики добавляют сюда нейронные сети, методы поиска ассоциативных связей, эволюционное программирование, генетические алгоритмы и многое другое. В подавляющем большинстве используемые здесь процедуры не сопровождаются указанием на уровень значимости получаемых результатов. Критерием правильности полученных на их основе выводов должна(!) стать их практическая эффективность. При этой новой статистической парадигме стираются грани между математической статистикой, обыкновенным индуктивным выводом и экспертными оценками. Во всех, как платных так и в бесплатных, статистических пакетах с увеличение номера версии доля процедур обработки, относимых к Data Mining, возрастает чрезвычайно быстро.

Второе. Один из путей удешевления проектов в бизнесе, производстве, науке – это использование свободно распространяемого программного обеспечения, при их составлении и реализации. Это путь по которому идут многие компании на Западе. Что касается статистической обработки данных, то в этом отношении весьма популярны R и RapidMiner. В русскоязычном множестве учебной и методической литературы им посвящены не более десятка(!) в основном интернет-заметок, пара малостраничных методичек по R и все. Бесплатные статистические пакеты у нас не пользуются никаким спросом. Это более чем странно и очевидно, что так долго продолжаться не может. Одна из задач подготовки студентов по теории вероятностей и статистике и должна заключаться в обзорном ознакомлении с эти свободным программным обеспечением, а одним из них – достаточно подробно.

[1]А.П. Куланчев

Методы и средства анализа данных в среде Windows. Statistica 6.0 – М.: Информатика и компьютеры, 1996. – 257 с., ил.

Дата добавления: 2015-07-08