SCI Библиотека

В этой брошюре рассказывается о математической статистике — науке об общих способах обработки результатов эксперимента, о том, как она помогает в решении народнохозяйственных, научных и прикладных задач, какими средствами при этом пользуется, о возможностях и перспективах, делающих математическую статистику отчасти наукой о планировании эксперимента.

Предмет планирования экспериментов целиком нельзя считать частью математической теории статистики, хотя исследования в рамках этого предмета продолжают поставлять новые классы планов и новые обобщения. Его также нельзя целиком рассматривать как часть статистического аппарата, хотя успехи в развитии вычислительной техники делают все более осуществимым весьма общий и исчерпывающий анализ. И статистическая теория, и статистическая практика жизненно необходимы для хорошего планирования.
Однако центральным моментом является связь между экспериментатором и статистиком при определении вопросов, ответы на которые следует получить из эксперимента‚ о наложении ограничений, при которых нужно проводить эксперимент, и отыскании наиболее эффективной схемы размещения способов обработки по объектам.
В настоящей книге предпринята попытка познакомить статистика-математика с некоторыми комбинаторными и другими теоретическими задачами планирования экспериментов, сохранив при этом практические аспекты плана, без которых предмет стал бы бесполезным.

Курс математической статистики является обязательным для студентов отделения математики механико-математического факультета МГУ. Настоящее издание представляет собой несколько расширенные записки лекций этого курса.
Издание может быть полезным для студентов математических факультетов и других вузов

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

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.

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.

Проблема, которой посвящена брошюра, относится к одной из сложнейших, стоящих перед наукой.
Всегда ли обосновано использование тех или иных теорий при решении прикладных и чисто научных задач, в какой степени достоверны получаемые результаты? Что такое теоретическая модель — конечный итог или всего лишь начальный этап, без которого невозможно дальнейшее развитие?
Эти, а также другие, связанные с ними вопросы автор разбирает на примере развития многообразнейших приложений вероятностно-статистических методов. Брошюра рассчитана на широкий круг читателей.

В книге изложены основы современной теории случайных процессов. Описаны важнейшие модели процессов с дискретным и непрерывным временем, методы их исследования и использования для решения прикладных задач. Рассмотрены решения многочисленных типовых примеров, приведены задачи для самостоятельного решения.
Для студентов и аспирантов технических университетов, специализирующихся в области прикладной математики, теории управления, обработки информации и экономики.