где, m- количество наблюдений; n - количество наблюдаемых переменных; xij - значение j-той переменной в i-том наблюдении. Она служит базовой основой исходной информации для последующего оперирования под руководством следующих программ.

Оценивание параметров распределений. Программа предназначена для исследования свойств распределений наблюдаемых переменных. По стандартным формулам вычисляются средние арифметические значения, стандартные отклонения, показатели асимметрии и эксцесса. Производятся группировки заданного набора столбцов по интервалам. Выбор длины интервала осуществляется с помощью формулы Стерджеса. Подсчитываются критерии хи-квадрат. В качестве нижней границы берется минимум, а в качестве верхней максимум обрабатываемого столбца с корректировкой величин до «круглых» значений. Изображения гистограмм могут быть выведены на печать.

Корреляционный анализ. Программа позволяет измерять степень связи между количественными признаками. Средние значения, стандартные отклонения и корреляции вычисляются по полным данным, а при наличии пропусков - еще и по всем данным после их заполнения методом Бака. В результате расчетов компьютер выдает средние значения переменных, их стандартные отклонения, матрицу корреляций и критерий отбора.

Регрессионный анализ. Программа предназначена для решения неоднородных регрессионных задач. С ее помощью в одном варианте счета можно решать любое количество задач для одной и той же матрицы. В результате ее работы получаем: конструкцию модели (систему уравнений); коэффициенты регрессии, их стандартные отклонения и значимость; доля вариации данных в процентах, объясняемая моделью; коэффициент множественной корреляции; коэффициенты корреляции между коэффициентами регрессии; график взвешенных остатков; значимость модели регрессии по Фишеру.

Выбор наилучшей регрессионной модели. Программа пошаговым методом осуществляет выбор «наилучшей» модели из ряда возможных. Под «наилучшей» понимается модель, объясняющая возможно большую долю вариаций исходных данных и содержащая возможно меньше независимых переменных. Машина строит модель последовательно включая в уравнение значимые переменные на множестве и исключая из него незначимые на основе имеющихся критериев значимости. Программа решает и более сложные задачи, когда, кроме набора независимых переменных, задан набор функций (так называемых эффектов). В таких случаях поиск ведется среди моделей вида Fi. Поскольку в терминах эффектов Fi-модели имеют тот же вид, то указанный метод пригоден и для них. Программа выдает следующие показатели выбора модели: свободный член (если хотя бы один из эффектов отобран в модель), коэффициенты, их стандартные отклонения, значимость по критерию Стьюдента; стандартное отклонение; доля объясненной вариации в процентах; коэффициент множественной корреляции; значимость отобранной модели по критерию Фишера; график остатков.