Легко думать, что если бы вы просто лучше знали статистику, анализ данных был бы не таким трудным.
Верно утверждение, что большее количество статистических знаний всегда полезно. Но я обнаружил, что статистические знания - это только часть проблемы.
Анализ деревьев применяется в ситуациях, когда "строгие предпосылки", лежащие в основе более традиционных статистических методов не выполняются. В этом его сила, но если "работают" другие методики, рекомендуется использовать анализ деревьев только как средство проверки полученных на их основе гипотез.
Прикладная цель дисперсионного анализа заключается в ответе на вопрос: оказывает ли факторы значимое влияние на зависимую величину или нет. При этом, однако, нужно иметь ввиду, что факторы должны быть представлены в номинальной или порядковой шкале.
Линейный регрессионный анализ - это самый распространенный инструмент для описания связи между факторами и какой-то зависимой величиной. Как ВВП страны зависит от средней заработной платы, мировых цен на нефть и курса рубля? Такой пример из макроэкономики можно попробовать решить с помощью линейного регрессионного анализа. Как определить зависимость между погодой и количеством посетителей? Как спрогнозировать приток клиентов в зависимости от размера рекламного бюджета? Сколько времени нужно производить обжиг, чтобы достигнуть наилучшего качества?