SCI Библиотека

Книга излагает наиболее разработанную к настоящему времени статистику гауссовских (т. е. нормально распределённых) случайных величин.
Ядро книги составляет общая теория многомерных линейных моделей, представленная геометрически. Она единым образом рассматривает до того изучавшиеся порознь их конкретные формы (дисперсионный анализ, регрессионный анализ). Математическим аппаратом служат модули над кольцами квадратных матриц, наделённые матрично-значным скалярным умножением. Для многомерных данных эта структура замещает векторную алгебру. На базе линейных моделей и нового понятия матричной корреляции изложена корреляционная теория.
От читателя ожидается владение математическим анализом, линейной алгеброй, а также основами теории вероятностей и математической статистики. Книга может быть полезна всем интересующимся математической статистикой, в особенности студентам и аспирантам математических и экономических факультетов. Книга может быть основой семестрового курса лекций.

Многие достижения современной физики, радиотехники, технической кибернетики, измерительной техники, дефектоскопии, геофизики, биологии, медицины, социологии и других наук, связанных с обработкой экспериментальных данных, основаны на применении разнообразных статистических методов.
Сейчас все большую актуальность приобретают статистические задачи при высокой априорной неопределенности, когда практически ничего неизвестно о виде функций, распределения величин, участвующих в задаче. Потребности в решении таких задач отвечает непараметрическая статистика.
В данной книге сделана попытка изложить все основные разделы этой ветви математической статистики, а некоторые ее главы посвящены вопросам, ранее не освещавшимся в монографической литературе.
Книга будет полезной всем имеющим дело со статистикой и желающим пользоваться ею осознанно.

Первое систематическое изложение теории робастных оценок — важного и интенсивно развивающегося направления современной математической статистики.
Монография написана американским специалистом — одним из создателей этой теории. В ней обобщены разрозненные методы проверки устойчивости конкретных статистических процедур. Часть результатов публикуется впервые. Приведены алгоритмы вычислений робастных оценок, а также таблицы, количественно характеризующие робастность нескольких оценок.
Для научных работников, инженеров и студентов, специализирующихся в области математической и прикладной статистики

Настоящая книга — запись лекций, прочитанных автором для сотрудников ЦЕРНа. Сам по себе факт ознакомления с опытом одного из крупнейших мировых научных центров окажет большую пользу нашим специалистам.
Эти лекции в основном посвящены трем очень важным для физиков вопросам: проверке гипотез, методу максимального правдоподобия, анализу регрессий. В изложении отсутствует традиционная вводная часть, посвященная основам линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, которые, как правило, хорошо известны из учебных курсов.

В книге рассматриваются как элементарные статистические операции, основанные на использовании относительных величин, средних величин, их взаимосвязи, так и достаточно сложные: индексный анализ, анализ временных рядов, кластерный, дискриминантный, факторный и компонентный анализы, методы оптимизации в статистике, возможности их практического применения с целью получения новых сведений об изучаемых явлениях в статике и динамике. Для изучающих основы экономических и многомерных методов анализа конкретных ситуаций и широкого круга практиков-аналитиков.

Труды Р. Фишера оказали большое влияние на развитие математической статистики.
По своему изложению книга имеет неровный характер: в одних местах автор излагает вопрос весьма детально, вплоть до подробного описания всех расчетов, в других же местах, он дает только общий набросок проблемы.
Описание автором статистических методов нельзя считать простым и полностью популярным, знакомство с этой книгой потребует от читателя известного напряжения.
Данная книга хотя и адресована исследователям — биологам и агрономам, однако она может представлять известный интерес и для статистиков-экономистов.

Учебное пособие охватывает основные разделы курса «Статистика», являющегося базовым для студентов НГАЭиУ всех специальностей и форм обучения.
Курс включает два раздела: теорию статистики (развитие статистики, методы сбора и обработки данных, анализа статистических взаимосвязей) и вопросы применения статистики в конкретных исследованиях социально-экономических процессов (оценка уровня экономического развития, основных условий и факторов социальных и экономических процессов, факторов и результатов деятельности в сфере производства, уровни жизни).
Издание предназначено для студентов и всех интересующихся проблемами непосредственного анализа конкретных процессов в области производства, учета и финансов.

В учебном пособии изложены методы моделирования случайных величин, векторов и процессов.
Предназначено для студентов специальности «Прикладная математика» при выполнении курсовых и расчетно-графических работ по курсам «Теория вероятностей и математическая статистика» и «Случайные процессы»

Кратко излагаются основные факты теории случайных временных рядов авторегрессии и скользящего среднего. Рассматривается статистические задачи для процессов при условии их стационарности.
Предназначено для студентов специальности «Прикладная математика» при изучении курса «Случайные процессы» и при выполнению курсовой работы по этому курсу.

В учебном пособии рассматриваются основы теории вероятностей и понятия статистической проверки гипотез. Обсуждаются теория стационарных случайных процессов, теория марковских цепей и процессов, включая центральную предельную теорему для цепей Маркова и предельный переход от динамической системы к диффузионному процессу. Обобщен опыт различных конкретных применений теории вероятностей. Рассмотрены вопросы приложений теории случайных процессов, включающие, в частности, проблему прогноза с использованием вероятностных моделей и методов.
Для студентов физико-математических и физико-технических специальностей вузов.