В книге освещены основные разделы шестой версии программы STATISTICA. На примерах, большинство которых — из встроенной в программу библиотеки Examples, дано подробное описание технологии работы с модулями программы. Уделено внимание постановочной части статистических методов и интерпретации результатов анализа. Рассмотрены процедуры управления данными, графические возможности программы, разведочный анализ данных, одномерные и многомерные статистические методы, углубленные методы анализа, временные ряды и прогнозирование, формирование отчетов, составление макросов.

Книга написана на основе курсов, читаемых в Кубанском государственном университете. Простая и доступная для широкого круга читателей форма изложения делает возможным самостоятельное изучение программы STATISTICA.

Адресована студентам, изучающим экономические и математические дисциплины, а также аспирантам, преподавателям вузов, научным работникам различных направлений, специалистам в области аналитики и логистики, т.е. будет полезна всем, занимающимся обработкой статистических данных и использующих современные компьютерные технологии

Книга является учебным пособием по анализу данных и статистике, рассчитанным на прикладных специалистов, менеджеров и студентов. Излагаются основные сведения, необходимые на практике для анализа данных, на наглядных примерах рассматриваются основные постановки задач, а затем эти же примеры решаются с использованием популярных статистических пакетов STADIA, STATGRAPHICS, SPSS и Эвриста. В приложении дается обзор других программных средств для анализа данных. Большое внимание в книге уделено средствам анализа временных рядов и других методам, часто используемым в прикладных задачах

Книга представляет собой первое и пока единственное руководство по применению статистических методов для решения геологических задач.

Доступным для неподготовленного читателя языком в ней изложены основные понятия теории вероятностей и статистические методы, которыми пользуются для получения оценок неизвестных параметров. Наглядно, с привлечением большого количества рисунков и схем, показано применение способов статистической обработки при решении геологических задач.

Multivariate statistical methods have become commonplace in the Earth Sciences. What was once an exclusive area of activity is now within the reach of Everyman, owing to the ubiquitousness of mini-computers and the ready availability of software for doing the computing. In the days when one was required to do one's own programming, it was necessary to acquire considerable proficiency in linear algebra and one or more programming languages. Today, the vast majority of the people who use multivariate methods to analyse geological data have little or no idea of the matrix operations underlying a particular method, nor, for that matter, what the program is actually supposed to be doing. This situation can be both good and bad. It can do no harm if everything goes according to schedule, the program being used is competently constructed, which, alas, is far from being the general case, and there are no strong deviations from standard statistical theory in the data under examination. It is bad if the data do not fit the theoretical requirements of a particular method and even worse if the method of computation used is inappropriate. It is an inescapable and sad fact of life that much geological and biological material deviates in some manner or other from the theoretical requirements of a multivariate statistical procedure. The immediate relevance of this observation is that there are many sources of error in doing an analysis of geological data by means of standard statistical software.

За последнее пятилетие среди геологов значительно возрос интерес к статистическим методам анализа. Это связано с тем, что статистические приемы обработки эмпирических данных позволяют получать обоснованные выводы в условиях неопределенности, что, в свою очередь, повышает эффективность геологических исследований. Поэтому появление настоящей книги весьма своевременно.

В задачу автора не входило систематическое изложение основ теории вероятностей, которые можно найти в обширной отечественной и зарубежной математической литературе. В книге описаны наиболее распространенные приемы статистической обработки фактических данных с наглядной иллюстрацией применения этих приемов к решению геологических задач. Автор уделил основное внимание наиболее простым статистическим критериям, которые не требуют при вычислении большой затраты труда и могут быть использованы геологами  в  повседневной  работе.

Книга рассчитана на читателей, знакомых с математикой и объеме курса геологического вуза, что делает ее доступной для широкого круга геологов.

Следует отметить, что книга И. П. Шарапова является первым опытом создания подобного практического руководства в нашей стране. Имеющаяся обширная отечественная литература по применению математических методов в геологии носит характер тематических исследований и не ставит целью систематическое изложение статистических приемов и их применения при геологических исследованиях. В 1963 г. в США вышла книга Миллера и Кана «Статистический анализ в геологических науках», которая издается на русском языке издательством «Мир» в 1965 г. Однако несмотря на то, что эта книга является более полной, чем работа И. П. Шарапова, она значительно сложнее и ее использование на первых стадиях применения статистики будет затруднительным.

В статье суммированы данные изучения типоморфизма кластогенного кварца из “немых” докембрийских терригенных комплексов Башкирского и Кваркушско-Каменногорского мегантиклинориев и Камско-Бельского авлакогена и кварца кристаллических пород фундамента Восточно-Европейской платформы. Методика изучения заключалась в исследовании метрических и неметрических типоморфных признаков минерала. Применялись и статистически обрабатывались матрицы данных по показателям сферичности, изометричности и округленности кластогенного кварца, а также материалы исследования дефектов кристаллической решетки этого минерала. Апробация методики была проведена на материале эталонной коллекции кварца из разновозрастных кристаллических и терригенных пород Урала и Западно-Сибирской платформы. Итогом работы стало установление критериев “узнавания” петрогенной и литогенной природы кластогенного кварца в терригенных породах докембрийского возраста Башкирского, Кваркушско-Каменногорского мегатиклинориев и Камско-Бельского авлакогена. Кластогенный кварц составляет значительную часть песчаных пород. Исследование его типоморфизма позволяет получить ряд интересных и подчас принципиально новых данных для реконструкции геологической истории осадочных бассейнов, главным образом о составе и соотношении различных типов пород в источниках сноса. Последнее, наряду с данными по геохимии тонкозернистых обломочных пород, приобретает особое значение при анализе осадочных последовательностей, не содержащих конгломератов, обломки в которых прямоуказывают на состав размывавшихся образований. Использование кластогенного кварца имеет ряд преимуществ по сравнению с другими компонентами осадка, такими как полевые шпаты или акцессорные минералы. Во-первых, он значительно более широко распространен в терригенных осадочных породах. Во-вторых, достаточно четко реагирует своей формой на динамику среды транспортировки, что объясняется отсутствием спайности. В-третьих, кластогенный кварц в существенной мере стоек к физическим и химическим агентам выветривания. Это свойство обуславливает большое постоянство однажды приобретенной формы и относительно медленное изменение ее под влиянием процессов диагенеза и катагенеза осадка, за исключением случаев растворения в определенных условиях [8, 53]. Указанные свойства этого минерала обуславливают широкое применение его в литологических исследованиях. Особенно большое значение приобретает кластогенный кварц при изучении “немых” докембрийских осадочных толщ, где изучение его типоморфных признаков не только дает возможность получить информацию о генезисе, но позволяет также использовать полученные данные как коррелятивные критерии при стратиграфических исследованиях.

Книга преподавателя Эдинбургского университета Р.Ф.Чини (Великобритания) содержит начальные сведения о статистической обработке геологических данных и представляет собой руководство, для освоения которого достаточно школьного курса математики. В ней рассмотрены общецелсвые статистические средства, специальные методы, теоретические распределения и их доверительные интервалы, а также непараметрические методы. Подавляющее число примеров посвящено геологическим наблюдениям, которые часто не обладают количественной природой, и их статистическая обработка подразумевает использование непараметрических критериев. Большой интерес представляют разделы, посвященные статистическому анализу объектов, ориентированных в дву- и трехмерном пространстве. Для геологов всех специальностей, аспирантов и студентов.

Изложены методы математической статистики и матричной алгебры, применяемые в современных геологических исследованиях. Рассмотрены известные критерии проверки статистических гипотез: о нормальном распределении, критерии Стьюдента, Фишера, Манна-Уитни и др. Большое внимание: уделено непараметрическим методам статистического анализа данных. Описаны процедуры анализа последовательностей данных: интерполяция, ортогональная полиномиальная регрессия, зонирование, классификация, спектральный анализ, вариограммы, фильтрация и тренд. Для геологов всех специальностей, занимающихся обработкой количественных и качественных результатов наблюдений.

Изложены методы математической статистики и матричной алгебры, применяемые в современных геологических исследованиях. Рассмотрены известные критерии проверки статистических гипотез: о нормальном распределении, критерии Стьюдента, Фишера, Манна-Уитни и др. Большое внимание: уделено непараметрическим методам статистического анализа данных. Описаны процедуры анализа последовательностей данных: интерполяция, ортогональная полиномиальная регрессия, зонирование, классификация, спектральный анализ, вариограммы, фильтрация и тренд. Для геологов всех специальностей, занимающихся обработкой количественных и качественных результатов наблюдений.