Самые известные эконометрические программы best spss gauss abacus professional sas
Рассмотрим и средства статистического анализа, позволяющие построить формальные математические модели процессов (обычно без анализа механизмов функционирования систем) и, при необходимости, осуществить прогноз их поведения при различных сочетаниях влияющих параметров. Это касается также прогнозов на основании временных рядов.
Все программы статистической обработки данных можно разделить на профессиональные, полупрофессиональные (популярные) и специализированные. Статистические программы относятся к наукоемкому программному обеспечению, цена их часто недоступна индивидуальному пользователю. Профессиональные пакеты имеют большое количество методов анализа, популярные пакеты - количество функций, достаточное для универсального применения. Специализированные же пакеты ориентированы на какую-либо узкую область анализа данных.
Ранее одним из наиболее популярных пакетов был Statgraphics. В нем удобно сочетаются достаточно мощные средства статистического анализа и визуализации результатов. Собственно этот пакет и сейчас широко используется, причем не только в учебном процессе, но и в научных исследованиях.
В настоящее время из статистических пакетов в России вероятно шире всего используются STATISTICA, STADIA и SPSS. Их популярности способствуют: большое количество реализованных методов; хорошая русификация; наличие учебной и справочной литературы по работе с ними.
Такие пакеты являются универсальными и предназначены для решения широкого круга задач. Универсальные пакеты содержат такие разделы математической статистики, как описательная статистика, парные критерии, анализ факторных эффектов, корреляционный анализ, регрессионный анализ, анализ времен рядов, многомерные методы, методы контроля качества и др.
Парные критерии оценивают различия между двумя совокупностями данных. Типичная задача в этом разделе — определение влияния нововведения, сделанного на предприятии, на результаты работы.
Еще одна важная задача, которую позволяют решать универсальные пакеты, — это прогнозирование, например, курса валют. Все пакеты содержат развитые средства регрессионного анализа.
Многомерные методы — дискриминантный, кластерный, факторный анализы и шкалирование — помогают понять, нет ли какой-либо закономерности или группировки в и множестве объектов. Многомерные методы позволяют по экономическим показателям образовать группы сходных предприятий.
Далее рассмотрим их более подоробно.
3) набор специализированных статистических модулей;
4) встроенные языки программирования SCL и STATISTICA BASIC, которые позволяют пользователю расширить стандартные возможности системы.
STATISTICA включает большое количество методов статистического анализа (более 250 встроенных функций) объединенных следующими специализированными статистическими модулями: Основные статистики и таблицы, Непараметрическая статистика, Дисперсионный анализ, Множественная регрессия, Нелинейное оценивание, Анализ временных рядов и прогнозирование, Кластерный анализ, Факторный анализ, Дискриминантный функциональный анализ, Анализ длительностей жизни, Каноническая корреляция, Многомерное шкалирование, Моделирование структурными уравнениями и др. Несложный в освоении этот статистический пакет может быть рекомендован для биомедицинских исследований любой сложности.
В пакете STATISTICA имеется большое количество специализированных статистических графиков: гистограмм, графиков для анализа пропущенных данных и определения выбросов, «ящиков с усами» с разнообразными опциями по выбору средней точки и т. д.
Графики позволяют увидеть положение моды, медианы, среднего значения по отношению к максимальному и минимальному значениям.
Графики можно уменьшать, увеличивать, накладывать друг на друга, вращать, определять собственную палитру цветов, добавлять в график текст, рисунки, стрелки. Графики могут автоматически изменяться при изменении связанного с ним файла данных.
Пакет STADIA обладает развитой системой контекстной экранной помощи. Программа отечественной разработки с 16-и летней историей. Включает в себя все необходимые статистические функции. Она прекрасно справляется со своей задачей - статистическим анализом. Но. Программа внешне фактически не изменяется с 1996 года. Графики и диаграммы, построенные при помощи STADIA, выглядят в современных презентациях архаично. Цветовая гамма программы (красный шрифт на зеленом) очень утомляет в работе. К положительным качествам программы можно отнести русскоязычный интерфейс и наличие книг описывающих работу.
Специализированные пакеты посвящены решению узкого круга задач.
Для обработки экспериментальных данных разработаны специализированные статистические пакеты:
профессиональные – SAS, BMDP, IMSL (они предназначены в основном для математиков высокой квалификации);
R – язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда научных вычислений с открытым исходным кодом. Имеет множество расширений (пакетов) для научных вычислений. Работает под Windows и Unix/Linux.
ОБЗОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАДАЧ ЭКОНОМЕТРИ-ЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Введение
Эконометрика – наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей.
Эконометрика является эффективным инструментом научного анализа, исследования и моделирования в профессиональной деятельности менеджера, инженера или экономиста 1 .
К основным направлениям эконометрического исследования относятся:
анализ и прогнозирование временных рядов;
статистический и многомерный анализ и др.
Целью данной работы является обзор и сравнение программных продуктов для решения задач в эконометрике.
1.Общие сведения о программных продуктах для решения задач в эконометрике
Любое эконометрическое исследование невозможно провести без использования вычислительной (компьютерной) техники. Причина этого заключается в сложности эконометрических расчетов и реализации их алгоритмов.
Например, чтобы правильно построить линейную регрессию, требуется осуществить решение матричных уравнений с размерами матриц более, чем 10×10. Очевидно, что подобную задачу невозможно правильно и быстро решить без использования вычислительного, компьютерного инструментария.
Эконометрические инструментарии – это программные продукты, которые создаются для решения математических задач, возникающих при проведении эконометрического исследования.
Чаще всего подобные продукты не ограничиваются только эконометрикой, поскольку экономические задачи в большинстве случаев носят комплексный характер.
Множество программ статистической обработки разделяют на профессиональные, специализированные и популярные (полупрофессиональные).
Профессиональные эконометрические программные средства имеют большое количество методов анализа, а у популярных пакетов количество функций ограничено.
Специализированные программные комплексы направлены на какую-либо узкую область анализа данных.
Для освоения нескольких эконометрических программ необходимо немало времени, поэтому выбор программного продукта для исследователя (менеджера, инженера или экономиста) является очень важной задачей.
Тем не менее, почти все такие программные продукты схожи по интерфейсу и набору базовых функций.
Эконометрические программные продукты – это наукоемкое программное обеспечение, поэтому чаще всего их стоимость недоступна индивидуальному пользователю.
Анализ эконометрических программ показал, что в настоящее время наиболее часто используются следующие зарубежные программные продукты:
программы, которые ориентированы на программирование (R проект и другие);
статистические программы общего назначения, которые содержат широкий набор статистических функций и процедур (Statistica, SPSS);
программы, ориентированные на решение широкого круга эконометрических задач (EViews, Stata, Gretl);
электронные таблицы (Excel).
2 Программные продукты для решения задач в эконометрике
2.1 Эконометрические программные продукты
При отсутствии специализированных программ все расчеты можно проводить в MS Excel, но для этого нужно хорошо знать алгоритмы вычисления статистических величин.
Положительные черты MS Excel: широкое распространение (данное ПО установлено практически на всех компьютерах в России в пакете прикладных программ MS Office), тесная интеграция с PowerPoint и MS Word, наличие русскоязычной версии и сервисного обслуживания, большое количество литературы на русском языке, имеет удобный интерфейс для работы с выборками.
MS Excel имеет хорошо известный всем интерфейс, представляет возможности по построению классических линейных регрессионных моделей.
Кроме того, стоит отметить, что данное программное средство постоянно обновляется. Так, последняя версия (15.0.4649.1003) была выпущена 13 октября 2014 года с обновлением пакета прикладных программ Microsoft Office 2013.
Однако с помощью данного программного средства невозможно решить сложные эконометрические задачи.
Построение моделей, которые описывают более сложную зависимость результирующего показателя от набора объясняющих факторов, в MS Excel не предусмотрено. Реализация сложных эконометрических процедур потребует от пользователя безупречного знания всех вычислительных алгоритмов. Поэтому использование Excel даже при изучении базового курса эконометрики представляется неэффективным.
Для более эффективной работы в сфере эконометрических исследований можно использовать программные продукты: STATISTICA или SPSS.
Программные средства SPSS [10] и STATISTICA [12] являются электронными таблицу с системой меню, которые ориентированы на работу с временными рядами и пространственными данными.
В SPSS и STATISTICA имеется функция автоматического формирования отчета с результатами моделирования.
На сегодняшний день последними версиями систем являются русифицированная STATISTICA 10, англоязычная STATISTICA 12, IBM SPSS Statistics 22.0.
SPSS и STATISTICA – это системы, которые включают базовый и дополнительные модули, каждый из которых предоставляет разный набор аналитических статистических или эконометрических методов.
Программное средство SPSS предназначено для проведения прикладных исследований в социальных науках, и, как следствие, ее отличает отсутствие современных моделей и методов продвинутой эконометрики. Разработчики программных продуктов предлагают однопользовательские и многопользовательские лицензии для образовательной деятельности. На территории России имеются бизнес-партнеры и представители разработчиков программ, которые регулярно проводят семинары и учебные курсы по работе с системой, предлагают базу примеров применения в различных областях, выпускают специализированную литературу на русском языке.
Gretl [9] – это пакет прикладных программ для эконометрического моделирования, который разработан в 2000 году сообществом из 15 эконометристов. Отличительной чертой Gretl является то, что эта программа является открытой, свободной и бесплатной со стандартной общественной лицензией GNU, при этом за качество и точность функционирования программы отвечает пользователь.
Разработчиками Gretl предусмотрен перевод программного продукта на русский язык.
Сегодня последней версией является Gretl 1.9.92. К преимуществам Gretl можно отнести наличие примеров построения моделей, которые представлены в популярных учебниках, а также, некоторых специализированных периодических изданиях и комплексов инструкций, которые облегчают оценивание и изучение эконометрических моделей. Для продвинутых пользователей имеется возможность работы в режиме консоли, при этом результаты появляются только в одном окне 2 .
Stata [7] и Eviews [8] –это коммерческие программные продукты, разработанные для экономистов в 1985 г. и 1994 г. соответственно.
Управление в данных программа в большей степени осуществляется посредством ввода команд в командную строку с клавиатуры, что существенно облегчает воспроизводимость моделей. Кроме того, Stata и Eviews работают в оконном или графическом окружении.
Stata и Eviews содержат готовые наборы данных для демонстрации и изучения их возможностей.
На сайтах разработчиков представлено несколько видов лицензий программного обеспечения (студенческая, профессиональная и др.).
Кроме того, на сайтах каждый пользователь может ознакомиться с пошаговыми руководствами и видео по работе с продуктами на английском языке.
В данный момент последними версиями систем являются Eviews 8 и Stata 13. Оба пакета представляют широкие возможности при анализе временных рядов и панельных данных, что позволяет использовать их в эконометрических исследованиях.
К преимуществам данных программ можно отнести наличие недорогой студенческой версии (одногодичная лицензия Stata стоит 49$, Eviews - 39,95$). Интерфейс программы Eviews, как правило, легко осваивается студентами. Трудности с изучением командного синтаксиса возникают у студентов крайне редко. Командный синтаксис программы Stata чуть сложнее, но подчиняется одному шаблону.
Prognoz Platform [11] представляет собой коммерческую интегрированную платформу российской компании, специализацией которой является программное обеспечение для бизнес-аналитики. Prognoz Platform выпускается с 1992 года.
В соответствии с руководством по полному перечню методов, программа включает модули «Моделирование и прогнозирование» и «Анализ временных рядов», на базе которых возможно построение моделей временных рядов.
К недостаткам данного программного средства можно отнести отсутствие детального описания и качественного обзора в справочной документации реализуемых методов и моделей эконометрики, а также дополнительной учебной литературы по работе в Prognoz Platform. Ознакомиться с возможностями российского программного продукта можно, воспользовавшись бесплатным web-доступом к ресурсу на месяц. К преимуществам Prognoz Platform относится наличие статистической базы российских данных. Однако изменение размера выборки в программе не предусмотрено, поэтому приходится проводить анализ всей тенденции временного ряда, в том числе и той, которая уже утратила силу. На практике оказалось, что не все заявленные в программе эконометрические процедуры и тесты реализованы в онлайн-версии. В частности, двухшаговая процедура Энгла - Грэнджера тестирования на коинтеграции не доступна в программе. Кроме того, в программе Prognoz Platform вывод результатов некоторых тестов предусматривает отображение только расчетных и критических значений без результатов регрессии.
2.2 Сравнительный анализ возможностей программных продуктов для решения задач в эконометрике
Осуществим сравнение возможностей ранее описанных программных средств по следующим характеристикам: наличие методов для базового и продвинутого курсов эконометрики; обеспеченность дополнительной литературой по работе с программой; качество и полнота справочной системы, наличие обучающих уроков, примеров данных; возможность создания собственных макросов; сложность освоения интерфейса; наличие русскоязычного интерфейса; быстродействие программы; сложность воспроизведения моделей, получения графиков, возможность одновременной работы с несколькими файлами, наличие интеграции между отдельными модулями программы, цена и др. (таблица 1).
Отметим что, обычно графическим возможностям прикладного эконометрического программного обеспечения не придается существенного значения 3 . Однако удобство получения графиков, безусловно, облегчает анализ. В этой связи, следует отметить, что получение графиков легко реализуемо в программе Eviews. Например, значения и графики частной автокорреляционной функции (PACF) и автокорреляционной функции(ACF), а также значения Q-статистики для проверки отсутствия автокорреляции выводятся компактно в одном окне. В программе Gretl графики PACF и ACF выводятся отдельно от их значений. В остальных программных продуктах одновременно выстраивается график или выводятся численные значения только одной из функций. В программе Prognoz Platform оказалось невозможным изменение размеров графиков и диаграмм, не предусмотрена также возможность построения PACF и ACF остатков модели и др.
Таблица 1 – Сравнительный анализ возможностей прикладных эконометрических программ
Википедия нам подсказывает, что на сегодняшний день для анализа данных, в частности, статистической обработки уже разработаны десятки программных продуктов. Рассмотрим кратко наиболее популярные среди них.
Наш коллега в аналогичном обзоре предложил разделять упомянутые программные продукты на две большие группы:
- Решения, ориентированные на программирование: R, MATLAB, SciPy.
- Решения, ориентированные на анализ данных: MS Excel, SAS, SPSS, Stata.
Уже год работаю в Python. Это очень круто! Изучайте Python!
Я провожу занятия в Учебном центре Совета рынка, в частности, читаю лекцию об инструментах прогнозирования. Кроме указанных выше продуктов я рассматриваю RapidMiner, KNIME, Weka, Python. Первые три инструмента стоит отнести ко второй группе, последний к первой.
R — объектно-ориентированный open source язык программирования для статистического анализа в финансовом секторе.
Достоинствами языка являются его
- гибкость;
- наличие встроенных мощных аналитических средств;
- открытый код.
- сложность обучения;
- ориентация языка программирования на конкретную предметную область (финансовый сектор).
Согласно википедии, в части анализа временных рядов R имеет встроенную поддержку ARIMA, GARCH, Unit root test, Cointegration test, VAR, Multivariate GARCH.
Начала пользоваться R в январе 2015 года, так как на работе встал вопрос перехода на лицензионное программное обеспечение. Скачала R и R Studio и влюбилась в этот инструмент уже через неделю. Платформа блестящая!
Во-первых, не составило труда найти набор обучающих видео роликов. После двух часов просмотра начала самостоятельно писать код. Далее к обучающим материалам обращалась уже с конкретными вопросами, а также за примерами и пояснениями к функциям. Сложилось впечатление, что пользоваться R очень просто и обучение проходит молниеносно. Обращаю ваше внимание на то, что лучшие обучающие материалы всегда на английском!
Во-вторых, никакой глубокой объектно-ориентированности a la Java в R и в помине нет. Функции на заданную тему сложены в пакет функций, обращение к отдельным идет через точку. И все. Пусть вас не пугают намеки на объектно-ориентированность!
В-третьих, пакетов функций тьма тьмущая, на все лады и ряды. Найти нужный вариант совсем просто, так как материалов в сети просто завались. Лично я влюбилась в пакеты plot3D. Подключение пакета осуществляется одной строкой library(plot3D) и готово! Далее можно использовать все, что в него вложено.
В-четвертых, ориентации на финансовый сектор в R также нет. Это какие-то выдумки публики! Да, он применяется для анализа рыночных данных, но вероятно не потому, что он на эту предметную область заточен, а потому, что он очень удобен!
За пару недель использования R стал мною также любим как MATLAB, в котором работала к тому моменту уже 7 лет. Думала, что будет неудобно, что уже сформировались привычки, которые будут мне мешать эффективно работать с чем-то, отличным от MATLAB. Однако на мое удивление практически все мне показалось очень-очень удобным!
К недостаткам R отнесу отвратительный bedugger. Ждем-с, чтобы для R Studio разработали человеческий bedugger, тогда всеми миру будет счастье! Также могут возникнуть сложности с большими объемами данных, многие функции R работают не слишком быстро. Имейте в виду, что большой объем — это несколько миллионов значений.
Итого. Всем, кто выбирает инструмент анализа для изучения, кто только начинает заниматься данной областью я настоятельно рекомендую R. Это легко, просто, удобно, бесплатно! А ваша рыночная стоимость будет неизменно расти, так как специалисты со знанием R становятся все более и более востребованными.
MATLAB
MATLAB — программный продукт, нацеленный на разработку и отладку алгоритмов расчета. MATLAB применяется, главным образом, в инженерных расчетах.
- «элегантная поддержка матриц»;
- удобный графический интерфейс;
- простота в работе.
- дороговизна лицензий;
- неполная поддержка статистических функций;
- довольно запутанная интеграция с JAVA и C++ приложениями (хотя в последних версиях этот функционал значительно расширен).
- анализировать громадные массивы данных (таблицы более 8 млн строк);
- его слабость в части интеграции заставляет осваивать другие языки программирования (JAVA, C++), когда стоит задача создания системы прогнозирования.
Бесплатным аналогом MATLAB является система Scilab. Кроме того, довольно давно ведется разработка высокоуровневого языка программирования GNU Octave, совместимого с MATLAB, который позволяет использовать операторы C++ при написании кода.
SciPy
SciPy — это библиотека математических функций для языка программирования Python. Высказывается мнение, что «в терминах подхода и функциональности, SciPy наиболее близкое к MATLAB'у решение, однако менее зрелое».
- широкие возможности по интеграции языка Python;
- высокая производительность математических операций;
- наличие готовых средств для визуальной отладки;
- простота освоения.
- незрелость решения (версия на момент написания статьи — 0.11).
MS Excel
MS Excel — знаменитая и, вероятно, самая популярная программа для работы с электронными таблицами при помощи графического интерфейса.
- популярность;
- удобный интерфейс;
- простота освоения.
- отсутствие какой-либо гибкости;
- ограниченный набор функций для анализа данных;
- наличие ограничений на количество строк в таблицах.
Мой комментарий. MS Excel — программа для бухгалтерии и построения графиков. Ни о каких мало-мальски серьезных математических алгоритмах говорить в рамках использования Excel просто нельзя.
SAS — большая и сложная система для статистической обработки данных.
- гибкий интерфейс обмена данными (интеграции);
- наличие инструментария для работы с кластерами (распределенными системами);
- быстрота расчетов на громадных массивах данных.
- примитивный язык написания скриптов SAS macro;
- сложность поддержки уже написанных скриптов;
- дороговизна лицензий;
- сложность освоения.
Мой комментарий. Я работала с SAS в НП «АТС» и занималась анализом небаланса РСВ и небаланса БР. Для таких задач, которые требовали подключения к 3-5 базам данных с последующей консолидацией значений на громадных массивах (таблицы до нескольких миллионов строк), это отличный инструментарий. Код, написанный на SAS macro, выглядит ужасно нечитабельно, его невозможно поддерживать, он недостаточно гибок даже для простых математических преобразований. А специалистов по SAS днем с огнем не сыщешь.
Википедия нам подсказывает, что SAS, так же как и R, имеет встроенную поддержку ARIMA, GARCH, Unit root test, Cointegration test, VAR, Multivariate GARCH.
SPSS Statistics — компьютерная программа для статистической обработки данных для проведения прикладных исследований в социальных науках. Название говорит само за себя! Комментарий пользователя: «По моим впечатлениями SPSS используют люди, которые хотят выполнять общепринятый статистический анализ наиболее простым путем».
- удобный графический интерфейс;
- ориентация на социальных науки.
- дороговизна лицензий;
- отсутствие гибкости в расчетах.
Мой комментарий. Я знаю, что курсы по SPSS проводятся в ВШЭ для студентов и аспирантов гуманитарных специальностей. Моя подруга, выпускница кафедры политологии, считает, что этот инструментарий ей очень подходит для ее задач.
В википедии сказано, что из всего арсенала по анализу временных рядов SPSS имеет встроенную поддержку только моделей ARIMA.
Stata
Stata — программный пакет для анализа данных в сферах экономики, социологии, политики, биомедицины и др. Относительно дешевый аналог SPSS.
- все достоинства SPSS;
- более низкая цена чем у SPSS.
- довольно узкая специализация.
В части анализа временных рядов Stata имеет встроенную поддержку: ARIMA, GARCH, Unit root test, Cointegration test, VAR, Multivariate GARCH.
Резюме
Программный продукт с пользовательстким интерфейсом (Stata, SPSS, MS Excel) или язык программирования (R, SciPy), или смесь графического приложения и языка программирования (MATLAB, SAS) — это инструмент в руках аналитика. Выбирая инструмент для решения задачи, необходимо учитывать:
- сложность и важность задачи;
- сроки получения результатов;
- штат и квалификацию специалистов;
- бюджет, выделенный на покупку инструмента.
Меньшая гибкость Stata, SPSS, MS Excel требуют меньших денег и времени на обучение; большая гибкость предоставляется бесплатно, но требует самой высокой квалификации специалистов. Баланс достичь несложно, однако результат будет зависеть от квалификации аналитика, а не от выбранного инструмента. Главным инструментом прогнозирования является голова!
Уже год работаю в Python. Это очень круто! Изучайте Python!
Последнее десятилетие характеризовалось чрезвычайно быстрым прогрессом и конкуренцией в области эконометрического программного обеспечения. Новые методы, описанные в эконометрической литературе, через несколько лет уже включаются в пакеты и становятся общедоступными методами анализа. Прогресс в мощности персональных компьютеров привел к тому, что ограничения на объем оперативной памяти, жесткого диска, представляются сейчас несущественными. Большинство пакетов в настоящее время имеют Windows - версию (а многие имеют версии также для Unix и Macintosh).
Большинство систем для обработки статистических и,в том числе, эконометрических данных — таких, как RATS, SAS, STATA, TSP, SPSS, SORITEC, SYSTAT, были написаны до эры персональных компьютеров и ориентировались на технологию работы с большими ЭВМ. Фактически они представляли собой набор процедур на языке FORTRAN. Многие из этих пакетов и до сих пор включают части, написанные на FORTRANe. При перенесении на персональные компьютеры к набору процедур добавлялась надстройка в виде командного языка (или достаточно примитивной системы меню, за которой стоит командный язык) для управления вызовом процедур. В силу этого они уступают пакетам, специально написанным для персонального компьютера (например, GAUSS, Microfit, MicroTSP, EViews,), по таким параметрам, как быстродействие, дизайн, интерфейс с пользователем.
Системы, предназначенные для персонального компьютера, написаны, как правило, на языке С, который позволяет запрограммировать более гибкий и эффективный интерфейс с пользователем. Однако пакеты, изначально написанные на FORTRANe, такие, как TSP, STATA, SPSS, SYSTAT, SAS, создавались и развивались в течение многих лет большими коллективами разработчиков и включают в себя огромное количество самых разнообразных методов.
Графические средства, необходимые для анализа и понимания данных, моделей (например, графики остатков регрессии, автокорреляционная функция остатков, гистограмма остатков и т. п.) предоставляют практически все статистические пакеты.
По мнению разработчиков пакета, SPSS является одним из лидирующих программных продуктов в области статистического анализа данных для решения вопросов в правительственной, академической и бизнессфере.
SРSS является модульной программой. Ее основу составляет базовый модуль (SPSS Base), позволяющий осуществлять управление данными и содержащий наиболее распространенные методы статистического анализа данных: проведение описательной статистики; построение линейных и нелинейных моделей; осуществление преобразования данных; проведение факторного, кластерного, дисперсионного анализов; вычисление корреляций; построение графиков; подготовка отчетов и пр.
Для проведения расширенного и углубленного анализа данных могут быть установлены дополнительные модули пакета. Для пакета IBM SPSS Statistics 19 разработаны 16 различных модулей. Например, модуль IBM SPSS Advanced Statistics предназначен для проведения анализа сложных взаимосвязей при помощи процедур, учитывающих свойства исследуемых данных, что позволяет продвинуться за рамки базового анализа данных. В модуль встроены мощные инструменты построения моделей. Модуль IBM SPSS Bootstrapping ("Самогенерация") позволяет аналитикам проверять устойчивость построенных моделей, а модуль IBM SPSS Direct Marketing ("Прямой маркетинг") предоставляет возможность маркетологам самостоятельно выполнять основные виды анализа. Модуль IBM SPSS Data Entry автоматизирует процесс разработки анкеты и ввода результатов опросов.
Достоинства SPSS:
· развитый аппарат статистического анализа;
· универсальность (может быть использован для решения широкого круга вопросов из различных предметных областей, требующих проведения статистического анализа данных);
· широкий набор статистических и графических процедур (более 50 типов диаграмм) анализа данных, а также процедур создания отчетов;
· высокая скорость вычислений, простой и удобный интерфейс;
· детальная контекстно-ориентированная справочная система, позволяющая неопытному пользователю с большей легкостью ориентироваться в программе;
· возможность свободного скачивания демонстрационной версии продукта на официальном сайте компании, наличие версий продукта на различных языках;
· совместимость с операционными системами Windows, Mac, Linux;
· наличие значительного количества литературы по работе с пакетом.
Недостатки SPSS:
· высокие требования к системе компьютера (требуется 1GB оперативной памяти, 800MB памяти на жестком диске и процессор с частотой 1GHz и выше);
· высокая цена по сравнению со статистическими пакетами аналогичного уровня (стоимость покупки для индивидуального пользования сроком на год составляет около 1000 долл. 6Цена по состоянию на август 2010 года. ).
Последняя версия SPSS включает в себя следующие новые возможности:
· импорт данных из Excel и SAS;
· экспорт результатов в MS Office, PDF; сохранение результатов в формате HTML;
· одновременная работа с несколькими наборами данных;
· построение диаграммы для переменных с множественными ответами;
· построение диаграммы с двумя осями Y;
· улучшенный редактор синтаксиса с поддержкой автозавершения и цветового кодирования команд;
· быстрая подготовка данных к анализу посредством Автоматизированной подготовки данных (IBM SPSS Data Preparation), позволяющей облегчить процесс интеллектуального анализа данных, выявляя и исправляя ошибки в данных и объясняя пропущенные значения. Также посредством этой функции можно подготовить отчет с рекомендациями о возможности использования данных для анализа.
На рис.11.1 представлено окно редактора данных SPSS. В левом нижнем углу окна расположены две вкладки: Данные (Data View) и Переменные (Variable View), позволяющие переключаться с режима просмотра значений переменных в режим просмотра их характеристик.
Рис. 11.1.Окно редактора данных SPSS
Результаты статистического анализа приводятся в диалоговом окне под названием Вывод (Output) (рис.11.2).
Читайте также: