SCI Библиотека

В книге изложен широкий и подробный курс прикладной статистики. Рассмотрены средние величины и другие статистические характеристики. описан рад важных вероятностных распределений, используемых в статистической практике. Изложены проблемы проверки статистических гипотез, принятия решений, критериев качества сглаживания, построения таблиц сопряженности, а также элементы дисперсионного и регрессионного анализа и теории ранговой корреляции.

Для инженеров и экономистов, интересующихся методами и применением математической статистики.

В монографии изложен новый непараметрический подход к анализу статических данных, когда закон распределения неизвестен и выводы основываются не на самих данных, а на знаках определенных функций от них. Рассмотрены важные для приложений статические модели регрессии и авторегрессии, для которых единым знаковым методом решены основные статистические задачи. Свойства знаковых правил изучены для конечных и растущих объектов выборок, показана их высокая устойчивость к грубым ошибкам. Предложены численные алгоритмы знакового анализа.
Для специалистов, аспирантов, студентов, изучающих и использующих методы математической статистики.

Показаны логические принципы статистического описания сложных объектов и процессов. Значительное внимание уделено построению модельных схем, формализующих социально-экономические явления. Описывается применение многомерных математико-статистических моделей для задач экономического анализа на предприятиях и изучения структуры социально-экономических объектов.

Для статистиков, экономистов, социологов, демографов.

В книге рассматриваются методы корреляционного. регрессионного и дисперсионного анализа. приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.

Излагаются теоретические основы и алгоритмы методов многомерного статистического анализа. Рассмотрены два метода снижения размерности многомерного пространства (метод главных компонент и факторный анализ) и два метода классификации (кластерный и дискриминантный анализ). Изложение иллюстрируется решением практических задач, в том числе, с помощью современных пакетов прикладных программ. Приводятся задачи для самостоятельного решения.
Для студентов экономических специальностей. Может быть полезно аспирантам, преподавателям, научным сотрудникам, специалистам-практикам, интересующимся применением многомерных статистических методов в экономике.

В книге рассматриваются способы анализа наблюдений методами математической статистики.
Последовательно на языке, доступном специалисту — не математику, излагаются современные методы анализа распределений вероятностей, оценки параметров распределений, проверки статистических гипотез, оценки связей между случайными величинами, планирования статистического эксперимента.
Основное внимание уделено пояснению примеров применения методов современной математической статистики.
Книга предназначена для инженеров, исследователей, экономистов, медиков, аспирантов и студентов, желающих быстро, экономично и на высоком профессиональном уровне использовать весь арсенал современной математической статистики для решения своих прикладных задач.

Книга американского ученого М. Дэйвисона посвящена многомерному шкалированию, которое находит широкое применение при анализе экспериментальных данных в экономике, технике, социологии и других областях. Вместе с кластерным и факторным анализом оно образует набор методов, позволяющих наглядно представить результаты в виде картинок иля на экране дисплея.

Для научных работников, разработчиков алгоритмического и программного обеспечения обработки данных, преподавателей и студентов вузов.

В основе книги лежит концепция байесовского использования априорной информации в сочетании с накапливаемыми результатами наблюдений для выработки рациональных решений. Изложенные математические методы используются далее в задачах оценивания долей, средних дисперсий и регрессионных моделей. Кратко рассматриваются системы управлений.

Для статистиков, экономистов и других специалистов, интересующихся эконометрией и статистикой.

В данном пособии в отличие от аналогичных изданий процедуры применения сложных методов многомерного анализа рассматриваются по шагам на конкретных, а не на абстрактных примерах (их представлено в книге более 150). Каждая из пяти тем пособия включает вводные замечания, типологию решаемых задач, задачи для самостоятельных занятий, тесты и вопросы для самоконтроля. Примеры решения большеразмерных задач приведены с применением пакетов электронной обработки данных, в частности пакетов SAS, Statistica, Stadia, Statgraphics.

Для студентов, аспирантов и специалистов, занимающихся статистическими вычислениями повышенной сложности.

Рассматриваются многомерные генеральная н выборочная совокупности, корреляционный, регрессионный, компонентный, факторный анализ, канонические корреляции. Подробно изложены методы многомерной классификации, робастного оценивания. Учебник содержит математико-статистические таблицы, а также конкретные примеры и пояснения, необходимые для их выполнения, и упражнения с использованием ЭВМ, позволяющие закрепить изученный материал.

Для преподавателей, аспирантов, студентов бизнес-школ и экономических вузов, а также экономистов, менеджеров.