Page 1
Notiuni introductive
Page 2
Ce este analiza exploratorie a datelor?
Page 8
Tehnicile EDA sunt utilizate cu scopul de a:
Page 12
Datele numerice sunt de două tipuri: date discrete şi date continue.
Page 14
Datele categoriale sunt de două tipuri: date nominale şi date ordinale
Page 17
Alte tipuri de date
Page 30
Definirea datelor in context probabilist
Page 32
Statistica descriptivaStatistica descriptiva
Page 37
Funcţia de repartiţie a variabilei statistice X
Page 40
Calculul cuantilelor in Matlab -Statistics Toolbox
Page 41
4. Exemplu: decilele si quartilele corespunzatoare dimensiunilor sepalelor si petalelor florilor de iris
Page 42
Valorile tipice corespunz ătoare unei analize a datelor
Page 61
Devia ţia standard
Page 62
Interval de încredere
Page 67
Reprezentarea grafică a unei mulţimi de datea unei mulţimi de date
Page 69
Reprezentarea circular ă (pie) a datelor calitative
Page 76
Reprezentarea prin diagrame cu bastoane (bar) a datelor calitative
Page 81
Reprezentarea grafic ă ȋn cazul atributelor numerice, cantitative. Histograme
Page 91
Examinarea repartiţiilor Examinarea repartiţiilor variabilelor
Page 92
Asimetria(skewness)
Page 93
11. Exemplu: Calculul asimetriei in Matlab
Page 101
Excesul (kurtosis)
Page 106
Reparti ţia exponen ţială
Page 114
Generarea de numere aleatoare exponen ţial repartizate - Matlab
Page 115
Reparti ţia gamma
Page 121
Generarea de numere aleatoare gamma repartizate - Matlab
Page 122
Reparti ţia Weibull
Page 127
Generarea de numere aleatoare Weibull repartizate - Matlab
Page 128
Reparti ţia normal ă
Page 133
Generarea de numere aleatoare normal repartizate - Matlab
Page 134
Graficul probabilit ăţii normale -Matlab
Page 139
Reparti ţia log -normal ăReparti ţia log -normal ă
Page 152
Teste statistice
Page 168
Algoritm de lucru
Page 170
Reamintim:Reparti ţia t-Student -W.S Gosset alias student 1908
Page 179
Testul chi p ătrat de independen ţă - test neparametric