SPSS Statistics 17.0 многоязычная версия (SPSS.Statistics.v17.Multilingual-EQUiNOX)

• accidents.sav. Это файл с гипотетическими данными, относящимися к страховой компании, изучающей факторы риска возраста и пола для дорожно-транспортных происшествий в заданном районе. Каждое наблюдение соответствует перекрестной классификации возрастной категории и пола.
• adl.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям по определению преимуществ предлагаемого вида лечения больных с инсультом. Врачи разбили случайным образом пациентов-женщин с инсультом на две группы. Первая группа получала стандартную физиотерапию, а вторая получала дополнительную эмоциональную терапию. Через три месяца после лечения была произведена оценка в виде порядковых переменных способности каждой пациентки выполнять действия повседневной жизни.
• advert.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям розничных торговцев установить зависимость между деньгами, затрачиваемыми на рекламу, и результатами продаж. Для этого они собрали данные о прошлых продажах и связанные с ними затраты на рекламу.
• aflatoxin.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к тестированию урожая кукурузы на афлатоксин, яд, концентрация которого колеблется в больших пределах между партиями урожая и в пределах одной партии урожая. Обработчик зерен получил 16 образцов от каждой из 8 партий урожая и измерил уровни афлатоксина в частях на миллиард (PPB).
• aflatoxin20.sav. Этот файл данных содержит замеры афлатоксина в каждом из 16 образцов из партий урожая 4 и 8 из файла данных aflatoxin.sav.
• anorectic.sav. Работая над стандартизацией симптоматологии аноректичного/булимичного поведения, исследователи (Van der Ham, Meulman, Van Strien, и Van Engeland, 1997) исследовали 55 подростков с известными нарушениями питания. Каждый пациент обследовался четыре раза за четыре года, что дало в сумме 220 обследований. При каждом обследовании пациентов оценивали по каждому из 16 симптомов. Оценки симптомов пропущены для пациента 71 на 2 обследовании, пациента 76 на втором обследовании и пациента 47 на третьем обследовании, что дает 217 валидных наблюдений.
• autoaccidents.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям страхового аналитика смоделировать ряд автомобильных аварий для каждого водителя, учитывая при этом возраст и пол водителя. Каждое наблюдение представляет собой отдельного водителя и фиксирует пол водителя, возраст в годах и количество автомобильных аварий за последние пять лет.
• band.sav. Этот файл данных содержит гипотетические показатели еженедельных продаж музыкальных компакт-дисков некоей группы. Также включены данные для трех возможных переменных предикторов.
• bankloan.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям банка снизить частоту неуплат задолженностей по кредитам. Файл содержит финансовую и демографическую информацию о 850 бывших и потенциальных клиентах. Первые 700 наблюдений — это клиенты, которые ранее получали кредиты. Последние 150 наблюдений представляют собой потенциальных клиентов, которых банку нужно классифицировать как хорошие или плохие риски кредитования.
• bankloan_binning.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий финансовую и демографическую информацию о 5000 бывших клиентах.
• behavior.sav. В классическом примере (Price и Bouffard, 1974) 52 студентов попросили оценить комбинации 15 ситуаций и 15 поведений по 10-балльной шкале от 0="очень подходит" to 9="абсолютно не подходит." С усреднением по индивидуумам значения принимались как различия.
• behavior_ini.sav. Этот файл данных содержит исходную конфигурацию двухмерного решения для behavior.sav.
• brakes.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к управлению качеством на заводе, выпускающем дисковые тормоза для высококлассных автомобилей. Файл данных содержит измерения диаметра 16 дисков от каждой из 16 производственных машин. Целевой диаметр для дисков составляет 322 миллиметра.
• breakfast.sav. В классическом исследовании (Green и Rao, 1972), 21 магистров бизнеса — выпускников школы Уортон и их супруг попросили оценить 15 объектов завтрака в порядке предпочтения, от 1="наиболее предпочтительного" до 15="наименее предпочтительного." Их предпочтения регистрировались по шести различным сценариям, от "Общего предпочтения" до "Легкая закуска, только с напитками."
• breakfast-overall.sav. Этот файл данных содержит предпочтения объектов завтрака для первого сценария, только "Общее предпочтение".
• broadband_1.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий количество абонентов национальных широкополосных услуг. Этот файл данных содержит номера ежемесячных абонентов по 85 регионам за четырехлетний период.
• broadband_1.sav. Этот файл данных идентичен файлу broadband_1.sav, но содержит данные для трех дополнительных месяцев.
• car_insurance_claims.sav. Набор данных, представленный и проанализированный в другой работе (McCullagh и Nelder, 1989), касается исков за повреждение автомобилей. Среднюю сумму иска можно смоделировать как имеющую гамма-распределение, использующее функцию инверсной связи для соотношения среднего зависимой переменной с линейной комбинацией возраста обладателя страховки, типа автомобиля и возраста автомобиля. Количество зарегистрированных исков можно использовать в качестве масштабирующего веса.
• car_sales.sav. Этот файл данных содержит гипотетические оценки продаж, прайс-листы и технические характеристики различных марок и моделей автомобилей. Прайс-листы и технические характеристики были получены поочередно отedmunds.com и сайтов производителей.
• carpet.sav. В популярном примере (Green и Wind, 1973), компания, заинтересованная в продвижении на рынок нового устройства для чистки ковров, хочет исследовать влияние пяти факторов на предпочтения потребителей— дизайн упаковки, фирменное название, цена, печать качества журнала Good Housekeeping и гарантия возврата денег. Есть три уровня факторов для дизайна упаковки, каждый из которых отличается размещением щетки аппликатора; три фирменных названия (K2R, Glory и Bissell); три ценовых уровня и два уровня (либо да, либо нет) для каждого из последних двух факторов. Десять потребителей ранжировали 22 профиля, определяемых этими факторами. Переменная Предпочтение содержит ранг среднего ранжирования для каждого профиля. Низкое ранжирование соответствует высокому предпочтению. Эта переменная отражает общую меру предпочтения для каждого профиля.
• carpet_prefs.sav. Этот файл данных основан на том же примере, что и описанный для carpet.sav, но он содержит фактическое ранжирование, полученное от каждого из 10 потребителей. Потребителей попросили ранжировать 22 профилей изделия от наиболее предпочтительного до наименее предпочтительного. Переменные с PREF1 по PREF22 содержат идентификаторы ассоциированных профилей, как они определены в carpet_plan.sav.
• catalog.sav. Этот файл данных содержит цифры гипотетических ежемесячных продаж трех товаров, продаваемых компанией, торгующей по каталогу. Сюда также включены данные для пяти возможных переменных предикторов.
• catalog_seasfac.sav. Этот файл данных такой же, что и catalog.sav , за исключением того, что в него добавлен набор сезонных факторов, рассчитанных с помощью процедуры Сезонная декомпозиция, вместе с сопровождающими переменными дат.
• cellular.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к компании сотовой связи, старающейся уменьшить отток абонентов. Баллы предрасположенности к оттоку абонентов применяются к учетным записям в ранге от 0 до 100. Учетные записи, набирающие 50 и выше баллов, возможно, собираются сменить провайдера.
• ceramics.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям производителя определить, имеет ли новый высококачественный сплав более высокую жаростойкость, чем стандартный сплав. Каждое наблюдение представляет собой отдельный тест одного из сплавов. Регистрируется температура, при которой отказывает подшипник.
• cereal.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к опросу 880 людей об их предпочтениях за завтраком, с указанием их возраста, пола, семейного положений и ведут ли они активный образ жизни (исходя из того, делают ли они физические упражнения по крайней мере два раза в неделю). Каждое наблюдение представляет собой отдельного респондента.
• clothing_defects.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к процессу управления качеством на швейной фабрике. Из каждой партии, изготовленной на фабрике, инспекторы берут образец одежды и считают количество забракованной одежды.
• coffee.sav. Этот файл данных относится к воспринимаемым образам шести марок кофе со льдом (Kennedy, Riquier, и Sharp, 1996) . Для каждого из 23 атрибутов образа кофе со льдом люди подбирали все марки, которые описывал данный атрибут. Шесть марок были обозначены как AA, BB, CC, DD, EE и FF, чтобы сохранить конфиденциальность.
• contacts.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся списков контактов для группы корпоративных торговых представителей по продаже компьютеров. Каждое контактное лицо классифицировалось по отделению компании, в котором этот человек работает, и по должности, которую он занимает. Также регистрировался объем последней продажи, время с момента последней продажи и величина компании контактного лица.
• creditpromo.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям банка снизить частоту невозврата кредитов. Для этого были случайным образом отобраны 500 владельцев кредитных карточек. Половина из них получила рекламное объявление с предложением пониженной процентной ставки на покупки, которые будут сделаны в течение следующих трех месяцев. Половина получила стандартное сезонное рекламное объявление.
• customer_dbase.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям компании использовать информацию в своем хранилище данных, чтобы сделать особые предложения клиентам, которые вероятнее всего откликнутся. Подмножество базы данных клиентов было выбрано случайным образом, этим клиентам было сделано особое предложение и зарегистрирована их реакция.
• customer_information.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий почтовые сведения о пользователе, например имя и адрес.
• customers_model.sav. Этот файл содержит гипотетические данные о лицах, на которые нацелена рекламная кампания. Эти данные включают демографическую информацию, краткую историю покупок и наличие реакции каждого индивидуума на рекламную кампанию. Каждое наблюдение представляет собой отдельного индивидуума.
• customers_new.sav. Этот файл содержит гипотетические данные о лицах, являющихся потенциальными кандидатами для маркетинговой кампании. Эти данные включают демографическую информацию и краткую историю покупок для каждого индивидуума. Каждое наблюдение представляет собой отдельного индивидуума.
• debate.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к парным ответам на опрос участников политических дебатов до и после этих дебатов. Каждое наблюдение представляет собой отдельного респондента.
• debate_aggregate.sav. Этот файл гипотетических данных, аггрегирующий ответы в debate.sav. Каждое наблюдение представляет собой перекрестную классификацию предпочтения до и после дебатов.
• demo.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к базе данных клиентов, сделавших покупки, с целью рассылки ежемесячных предложений. Регистрируется, отреагировал ли клиент на предложение, а также различная демографическая информация.
• demo_cs_1.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к первому этапу усилий компании составить базу данных с информацией опросов. Каждое наблюдение соответствует отдельному городу, также регистрируется идентификация региона, провинции, района и города.
• demo_cs_2.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся ко второму этапу усилий компании составить базу данных с информацией опросов. Каждое наблюдение представляет собой отдельную семью из городов, отобранных на первом этапе. Также регистрируется идентификация региона, провинции, района, города, городского района. Также включена информация о выборках на первых двух этапах проекта.
• demo_cs.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий информацию опроса, собранную с помощью проекта комплексной выборки. Каждое наблюдение соответствует отдельной семье. Регистрируется также различная демографическая информация и информация о выборках.
• dietstudy.sav. Этот файл гипотетических данных содержит результаты исследования "диеты Стилмана" (Rickman, Mitchell, Dingman, и Dalen, 1974). Каждое наблюдение соответствует отдельному субъекту и регистрирует его или ее вес до и после в фунтах и уровень триглицерида в мг/100 мл.
• dischargedata.sav. Это файл данных, относящихся к сезонной картине загруженности госпиталя в Виннипеге, (Menec , Roos, Nowicki, MacWilliam, Finlayson, и Black, 1999) по данным Центра политики здравоохранения провинции Манитоба.
• dvdplayer.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к разработке нового DVD-плеера. Маркетинговая команда собрала с помощью прототипа данные о целевой группе. Каждое наблюдение соответствует отдельному отслеживаемому пользователю и фиксирует некоторую демографическую информацию о нем и его ответах на вопросы о прототипе.
• flying.sav. Этот файл данных содержит расстояния по воздуху между 10 американскими городами.
• german_credit.sav. Этот файл данных взят из набора данных "German credit" в репозитории баз данных машинного обучения (Blake и Merz, 1998) Калифорнийского университета, город Ирвин.
• grocery_1month.sav. Этот файл гипотетических данных — файл данных grocery_coupons.sav со "свернутыми" еженедельными покупками, так что каждое наблюдение соответствует отдельному клиенту. Некоторые еженедельно изменявшиеся переменные в результате исчезают, и теперь регистрируемая потраченная сумма представляет собой сумму затрат на покупки, сделанные в течение четырех недель исследования.
• grocery_coupons.sav. Это гипотетический файл данных, содержащий данные опроса, проведенного сетью магазинов бакалейных товаров, заинтересованной в покупательских привычках своих клиентов. Каждый покупатель отслеживался в течение четырех недель, и каждое наблюдение соответствует отдельной паре клиент-неделя и регистрирует информацию о том, где и как покупает клиент, включая сумму, потраченную на бакалейные товары в течение этой недели.
• guttman.sav.Компания Белл (Bell, 1961) представила таблицу для иллюстрации возможных социальных групп. Компания Гуттман(Guttman, 1968) использовала часть этой таблицы, в которой пять переменных, описывающих такие вещи, как социальное взаимодействие, чувство принадлежности к группе, физическая близость членов группы и формальность отношений были пересечены с семью теоретическими социальными группами, включая толпы (например, публика на футбольном матче), аудитории (например, люди в театре или на лекции), публику (например, аудитория газет или телевидения), сборища (подобные толке, но с гораздо более сильным взаимодействием), первичные группы (близкие), вторичные группы (добровольцы) и современное общество (слабая конфедерация, возникающая в результате физической близости и потребности в специализированных услугах).
• healthplans.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям банка снизить частоту невозвратов по кредитам. Были привлечены двенадцать работодателей, чтобы ранжировать планы о том, сколько они предпочитают предложить своим работникам. Каждое наблюдение соответствует отдельному работодателю и фиксирует реакцию на каждый план.
• health_funding.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий данные о финансировании здравоохранения (сумма на 100 человек населения), заболеваемости (заболеваемость на 10000 человек населения) и посещениях провайдеров медицинских услуг (частота на 100000 человек). Все примеры представляют разные города.
• hivassay.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям фармацевтической лаборатории разработать быстрый тест для обнаружения ВИЧ-инфекции. Результаты теста — восемь все более насыщенных оттенков красного, причем более темный цвет указывает на большую вероятность инфекции. Лабораторные исследования проводились на 2000 образцах крови, половина из которых была ВИЧ-инфицирована, а другая половина - чистая.
• hourlywagedata.sav. Этот файл гипотетических данных, относящихся к почасовой оплате медицинских сестер, работающих в офисе и госпитале и имеющих различный опыт.
• insure.sav. Это гипотетический файл данных, относящихся к страховой компании, которая изучает факторы риска того, что клиент подаст заявку на выплату по 10-летнему контракту страхования жизни. Каждое наблюдение в файле представляет собой пару контрактов, в одном из которых зарегистрирована заявка, а в другом — нет, подобранных по полу и возрасту.
• judges.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к баллам, присужденным опытными судьями (плюс один энтузиаст) 300 гимнастическим упражнениям. Каждая строка представляет собой отдельное упражнение. Судьи видели одни и те же упражнения.
• kinship_dat.sav. Розенберг и Ким (Rosenberg и Kim, 1975) проанализировали 15 терминов родства (тетя, брат, двоюродный брат, дочь, отец, внучка, дедушка, бабушка, внук, племянник, племянница, сестра, сын, дядя). Они попросили четыре группы студентов колледжа (две женских и две мужских) рассортировать эти термины на основе подобия. Две группы (одну женскую и одну мужскую) попросили отсортировать два раза, причем вторая сортировка основывалась на критерии, отличающемся от критерия первой сортировки. Таким образом, были получены шесть “источников”. Каждый источник соответствует матрице близостей 15×15, ячейки которой равны количеству людей в источнике минус количество раз, когда объекты выделялись вместе в этом источнике.
• kinship_ini.sav. Этот файл данных содержит начальную конфигурацию двухмерного решения для behavior.sav.
• kinship_var.sav . Этот файл данных содержит независимые переменные пол, покол(ение), и степень (разделения), которые можно использовать для интерпретации размерностей решения для kinship_dat.sav. В частности, их можно использовать для ограничения пространства решения линейной комбинацией этих переменных.
• mailresponse.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям производителя одежды, для определения, приводит ли использование отправки по почте первым классом при прямой отправке по почте к получению более быстрых ответов, чем отправка обычными посылками. Приемщики заказов регистрируют, через сколько недель после отправки по почте получен каждый заказ.
• marketvalues.sav. Этот файл данных относится к продажам на дому в новом микрорайоне в Алгонкине, штат Иллинойс, с 1999– 2000 годы. Эти продажи содержатся в открытых публикациях.
• mutualfund.sav. Этот файл данных относится к информации фондовой биржи для различных технологических акций, вошедших в индекс S&P 500. Каждое наблюдение соответствует отдельной компании.
• nhis2000_subset.sav. Проект National Health Interview Survey (NHIS) — это большое, основанное на населении исследование гражданского населения США. Опросы проводились лицом к лицу в национально репрезентативной выборке домохозяйств. Для членов каждой семьи получали демографическую информацию и наблюдения за поведением в отношении здоровья и состоянием здоровья. Этот файл данных содержит подмножество информации из исследования 2000 года. Национальный центр статистики здравоохранения. National Health Interview Survey, 2000. Файл данных и документация для общественного пользования. ftp://ftp.cdc.gov/pub/Health_Statistics/NCHS/Datasets/NHIS/2000/. Доступ получен в 2003 году.
• ozone.sav. Данные включают 330 наблюдений шести метеорологических переменных для прогнозирования концентрации озона по оставшимся переменным. Среди прочих, предыдущие исследователи (Breiman и Friedman, 1985), (Hastie и Tibshirani, 1990), обнаружили среди этих переменных нелинейности, затрудняющие применение стандартных методов регрессионного анализа.
• pain_medication.sav. Этот файл гипотетических данных содержит результаты клинических испытаний противовоспалительного препарата для лечения хронической боли в суставах. Особый интерес представляет время, необходимое для того, чтобы лекарство начало действовать, и как это сравнимо с существующим препаратом.
• patient_los.sav. Этот файл гипотетических данных содержит истории болезни пациентов, поступивших в госпиталь с подозрением на инфаркт миокарда (ИМ или "сердечный приступ"). Каждое наблюдение соответствует отдельному пациенту и фиксирует много переменных, связанных с пребыванием пациента в госпитале.
• patlos_sample.sav. Этот файл гипотетических данных содержит истории болезни выборки пациентов, получавших тромболитики во время лечения инфаркта миокарда (ИМ или "сердечного приступа"). Каждое наблюдение соответствует отдельному пациенту и фиксирует много переменных, связанных с пребыванием пациента в госпитале.
• polishing.sav. Это файл "Nambeware Polishing Times" из интерактивной библиотеки Data and Story Library. Он касается усилий производителя металлических столовых приборов (Nambe Mills, Санта Фе, штат Нью-Мексико) запланировать свой производственный график. Каждое наблюдение представляет собой отдельное изделие в линейке продукции. Для каждого изделия регистрируется диаметр, время полировки, цена и тип изделия.
• poll_cs.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям специалистов по опросам определить уровень общественной поддержки законопроекта перед тем, как он пройдет утверждение. Наблюдения соответствуют зарегистрированным избирателям. Каждое наблюдение соответствует округу, городу и окружению, в котором живет избиратель.
• poll_cs_sample.sav. Этот файл гипотетических данных содержит выборку избирателей, перечисленных в poll_cs.sav. Выборка осуществлялась в соответствии с проектом, заданным в файле плана poll.csplan, и данный файл данных содержит вероятности включения и веса выборки. Заметьте, однако, что из-за того, что в плане выборки используется метод вероятности, пропорциональной размеру (PPS), есть также файл, содержащий вероятности совместной выборки (poll_jointprob.sav). Дополнительные переменные, соответствующие демографическим данным избирателя и его мнению о предлагаемом законопроекте, собирались и добавлялись в файл данных после того, как была сделана выборка.
• property_assess.sav. Это файл гипотетических данных, относящийся к усилиям асессора округа поддерживать обновление оценок недвижимости при ограниченных ресурсах. Наблюдения соответствуют недвижимости, проданной в округе за последний год. Каждое наблюдение в файле данных регистрирует участок, на котором расположена недвижимость, имя асессора, который посещал недвижимость последним, время, прошедшее с момента последней оценки, оценку, сделанную в то время и продажную стоимость недвижимости .
• property_assess_cs.sav. Это файл гипотетических данных, относящийся к усилиям асессора штата поддерживать обновление оценок недвижимости при ограниченных ресурсах. Наблюдения соответствуют недвижимости в штате. Каждое наблюдение в файле данных регистрирует округ, участок и окружение, в котором расположена недвижимость, время, прошедшее с момента последней оценки и сделанную тогда оценку.
• property_assess_cs_sample.sav. Этот файл гипотетических данных содержит выборку недвижимости, перечисленной в property_assess_cs.sav. Выборка была сделана в соответствии с проектом, заданным в файле плана property_assess.csplan, и данный файл данных содержит вероятности включения и веса выборки. Дополнительную переменную Текущее значение собирали и добавляли в файл данных после того, как была сделана выборка.
• recidivism.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям государственного судебного исполнительного органа понять уровень рецидивизма в своей области юрисдикции. Каждое наблюдение соответствует лицу, ранее совершившему правонарушение, и регистрирует демографическую информацию о нем, некоторые подробности первого правонарушения и время, прошедшее до повторного ареста, если он произошел в течение двух лет после первого ареста.
• recidivism_cs_sample.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям государственного судебного исполнительного органа понять уровень рецидивизма в своей области юрисдикции. Каждое наблюдение соответствует лицу, ранее совершившему правонарушение, освобожденному после первого ареста в течение июня 2003 года, и регистрирует демографическую информацию о нем, некоторые подробности первого правонарушения и дату второго ареста, если он произошел до конца июня 2006 года. Правонарушители выбирались из выборочных отделений в соответствии с планом выборки, заданным в recidivism_cs.csplan; из-за того, что в плане выборки используется метод вероятности, пропорциональной размеру (PPS), есть также файл, содержащий вероятности совместной выборки (recidivism_cs_jointprob.sav).
• rfm_transactions.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий данные о покупках, включая дату покупки, перечень приобретенных товаров, а также сумму покупки для каждой такой транзакции.
• salesperformance.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к оценке двух новых курсов по обучению продажам. Шестьдесят сотрудников, разбитых на три группы, получали стандартное обучение. Кроме того, в группе 2 проводилось техническое обучение, а в группе 3 — практические занятия. По окончании курсов обучения каждый сотрудник был протестирован и его баллы зафиксированы. Каждое наблюдение в файле данных представляет собой отдельного обучаемого и регистрирует группу, которой от был назначен и баллы, которые он получил на экзамене.
• satisf.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к опросу об удовлетворении, проведенному компанией розничной продажи в 4 местах расположения магазинов. Всего было опрошено 582 клиента, и каждое наблюдение представляет собой ответы одного клиента.
• screws.sav. Этот файл данных содержит информацию о технических характеристиках винтов, болтов, гаек и гвоздей(Hartigan, 1975).
• shampoo_ph.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к управлению качеством на фабрике, производящей средства для ухода за волосами. Через равные промежутки времени измерялись шесть отдельных выходных партий и регистрировался их pH. Целевой диапазон составлял 4.5–5.5.
• ships.sav. Набор данных, представленный и проанализированный в другой работе (McCullagh и Nelder, 1989), относящийся к повреждениям, причиненным грузовым судам волнами. Количество инцидентов можно смоделировать в виде распределения Пуассона при заданных типе судна, времени постройки и продолжительности эксплуатации. Агрегированные месяцы эксплуатации для каждой ячейки таблицы, образованной перекрестной классификацией факторов, дают значения подверженности риску.
• site.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям компании выбрать новые площадки для своего расширяющегося бизнеса. Она наняла двух консультантов, чтобы они по-отдельности оценили площадки. Эти консультанты, в дополнение к подробному отчету, оценили каждую площадку как "хорошую," "подходящую" или "плохую".
• siteratings.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к бета-тестированию нового веб-сайта фирмы, занимающейся электронной коммерцией. Каждое наблюдение представляет собой отдельного бета-тестировщика, оценивавшего удобство сайта по шкале 0–20.
• smokers.sav. Этот файл данных представляет собой выдержку из 1998 National Household Survey of Drug Abuse и является вероятностной выборкой американских семей. Таким образом, первым этапом анализа этих данных будет взвешивание данных для отображения трендов популяции.
• smoking.sav. Это гипотетическая таблица, предоставленная компанией Greenacre (Greenacre, 1984). Эта таблица образуется путем составления таблицы сопряженности привычек к курению по категориям работ. Переменная Группа персонала содержит категории работ Sr Managers, Младшие менеджеры, Старшие сотрудники, Младшие сотрудники, and Секретарши плюс категория Среднее по нации, которую можно использовать как дополнение к анализу. Переменная Курение содержит привычки Нет, Легкая, Средняя и Сильная, плюс категории Не употребляет алкоголь и Употребляет алкоголь, которые можно использовать как дополнение к анализу.
• storebrand.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям руководителя бакалейного магазина увеличить продажи моющего средства торговой марки магазина по отношению к другим торговым маркам. Она объединяет поощрение внутри магазина с беседами с клиентами у касс. Каждое наблюдение представляет собой отдельного клиента.
• stores.sav. Этот файл данных содержит гипотетические данные о ежемесячной доле на рынке для двух конкурирующих бакалейных магазинов. Каждый случай представляет собой данные о доле рынка за определенный месяц.
• stroke_clean.sav. Этот файл гипотетических данных содержит состояние медицинской базы данных после того, как ее почистили с помощью процедур опции Подготовка данных.
• stroke_invalid.sav. Этот файл гипотетических данных содержит первоначальное состояние медицинской базы данных, а также несколько ошибок в записях данных.
• stroke_survival. Это файл гипотетических данных, относящихся сроков выживания для пациентов, выходящих из реабилитационной программы Post-Ischemic Stroke Face a Number of Challenges. Регистрировались пост-инсультное состояние, возникновение инфаркта миокарда, ишемический инсульт или геморрагический инсульт и время события. Выборка усечена слева, поскольку она включает только пациентов, выживших к концу программы пост-инсультной реабилитации.
• stroke_valid.sav. Этот файл гипотетических данных содержит состояние медицинской базы данных после проверки значений с помощью процедуры Проверить данные. Она по-прежнему содержит потенциально ненормальные наблюдения.
• survey_sample.sav. Этот файл гипотетических данных содержит данные опроса, включая демографические данные и различные меры отношения.
• tastetest.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к влиянию цвета мульчи на вкус урожая. Клубника, выращиваемая в красной, синей и черной мульче оценивалась дегустаторами по порядковой шкале от 1 до 5 (от далеко ниже до далеко выше среднего). Каждое наблюдение представляет отдельного респондента.
• telco.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям телекоммуникационной компании уменьшить отток абонентов в своей базе данных клиентов. Каждое наблюдение соответствует отдельному клиенту и регистрирует различную демографическую информацию и информацию о пользовании услугами.
• telco_extra.sav. Этот файл данных аналогичен файлу данных telco.sav, но переменные "срок пребывания" и log-преобразованные затраты клиента были удалены и заменены стандартизованными переменными log-преобразованные затраты клиента.
• telco_missing.sav. Этот файл данных является подмножеством файла данных telco.sav, но некоторые значения демографических данных были заменены пропущенными значениями.
• testmarket.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к планам сети быстрого питания добавить новое блюдо в свое меню. Есть три возможных компании по продвижению нового продукта, и новое блюдо в торговых точках на нескольких выбранных случайным образом рынках. В каждой точке использовался различный метод продвижения, а еженедельные продажи нового блюда регистрировались для первых четырех недель. Каждое наблюдение соответствует отдельной точке-неделе.
• testmarket_1month.sav. Этот файл гипотетических данных — файл данных testmarket.sav со "свернутыми" еженедельными продажами, причем каждое наблюдение соответствует отдельному расположению. Некоторые еженедельно изменявшиеся переменные в результате исчезают, и теперь регистрируемые продажи представляют собой сумму продаж в течение четырех недель исследования.
• tree_car.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий демографические данные и данные продажных цен автомобилей.
• tree_credit.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий демографические данные и данные истории банковских займов.
• tree_missing_data.sav Это файл гипотетических данных, содержащий демографические данные и данные истории банковских займов с большим количеством пропущенных значений.
• tree_score_car.sav. Это файл гипотетических данных, содержащий демографические данные и данные продажных цен автомобилей.
• tree_textdata.sav. Простой файл данных только с двумя переменными, предназначенный прежде всего для того, чтобы показать состояние по умолчанию переменных перед назначением уровня измерения и меток переменных.
• tv-survey.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся опросу, проведенному телестудией о том, нужно ли расширять успешную программу. 906 респондентов спросили, будут ли они смотреть программу при различных условиях. Каждая строка представляет собой отдельного респондента, а каждый столбец — отдельное условие.
• ulcer_recurrence.sav. Этот файл содержит частичную информацию из исследования, предназначенного для сравнения эффективности двух методов лечения для предотвращения повторного возникновения язвы желудка. Он представляет собой хороший пример интервал-цензурированных данных и был представлен и проанализирован в другой работе (Collett, 2003).
• ulcer_recurrence_recoded.sav. Этот файл реорганизует информацию в ulcer_recurrence.sav, чтобы можно было моделировать вероятность события для каждого интервала исследования, а не просто вероятность события в конце исследования. Он был представлен и проанализирован в другой работе (Collett, 2003).
• verd1985.sav. Этот файл данных относится к опросу (Verdegaal, 1985). Регистрировались ответы 15 субъектов на 8 переменных. Эти переменные были разбиты на три набора. В набор 1 входят возраст и семейное положение, в набор 2 входят домашнее животное и новости и в набор 3 входят музыка and живая . Домашнее животное масштабировалась как мультиноминальная возраст масштабировалась как порядковая. Все остальные переменные масштабировались как однономинальные.
• virus.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к усилиям провайдера Интернет-услуг (ISP) определить влияние вируса на свои сети. Они отследили процент (приблизительный) зараженного e-mail трафика по своим сетям по времени от момента обнаружения до устранения угрозы.
• waittimes.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к ко времени, в течение которого клиент ждет, чтобы его обслужили в трех различных отделениях местного банка. Каждое наблюдение соответствует отдельному клиенту и регистрирует время, затраченное на ожидание, и отделение, в котором осуществлялись операции.
• webusability.sav. Это файл гипотетических данных, касающихся тестированию полезности нового магазина электронной торговли. Каждое наблюдение соответствует одному из пяти тестировщиков полезности и регистрирует, удалось ли тестировщику выполнить каждое из шести отдельных заданий.
• wheeze_steubenville.sav. Это подмножество длительного исследования влияния загрязнения воздуха на здоровье детей (Ware, Dockery, Spiro III, Speizer, и Ferris Jr., 1984). Данные содержат повторяющиеся двоичные измерения состояния свистящего дыхания у детей из Штойбенвилля, штат Огайо, в возрасте 7, 8, 9 и 10 лет, вместе с фиксированной регистрацией того, курила ли мать в течение первого года исследования.
• workprog.sav. Это файл гипотетических данных, относящихся к государственной программе работ, которая старается предоставить неимущим людям лучшую работу. Отслеживалась выборка потенциальных участников программы, причем некоторые из них были выбраны для участия в программе, а другие - нет. Каждое наблюдение представляет собой отдельного участника программы.