SCI Библиотека

Рассматриваются методы обработки измерений, обеспечивающие наиболее полное извлечение полезной информации об измеряемых параметрах или наблюдаемых явлениях. Излагаемые методы относятся к области теории вероятностей, математической статистики, теории решений, теории полезности, теории фильтрации для динамических систем с дискретным временем.
Основой материала книги послужили лекции, которые автор читал в 1994—1997 гг. студентам третьего курса базовой кафедры «Радиофизика» Московского физико-технического института.
В предлагаемом виде книжка будет полезна студентам физических и технических специальностей, инженерам в области радиолокации, обработки информации и автоматизированных систем управления.

В брошюре освещено новое научное направление — вероятностная теория чисел. Автор рассказывает о тех проблемах, над которыми в настоящее время работают математики.

Труды Математического института им. В. А. Стеклова.
Одним из источников излагаемого в этой монографии материала являются задачи на диофантовы приближения с показательной функцией.

В настоящей работе внимание сосредоточено главным образом на сводных статистических величинах, методах их получения, приемах их анализа применительно к уже готовым, опубликованным и систематизированным материалам буржуазной статистики. С такими именно данными приходится иметь дело экономисту, изучающему капиталистическую действительность.
Вместе с тем здесь показаны приемы переработки этих данных, приведение их в такой вид, когда они могут давать более правильное описание действительности и более объективное освещение процессов. Критическому анализу подвергнуты наиболее важные проблемы экономической статистики.

Конечные цели советской социологии заключаются в том, чтобы помогать организовывать социальные институты и совершенствовать нормы общественного поведения. Средством для этого служат конкретные исследования взаимодействий объективной и субъективной сторон общественной жизни. Именно такие исследования дают исходный фактический материал, который подвергается обработке и обобщениям в соответствии с методикой, разработанной статистической теорией и практикой.

В книге изложены основные сведения по теории вероятностей, теории случайных процессов, математической статистике. Приведены определения вероятностного пространства, случайной величины, математического ожидания, условной вероятности и условного математического ожидания, доказаны теоремы о законе больших чисел, центральная предельная теорема. Рассмотрены процессы восстановления, случайные блуждания, цепи Маркова со счетным множеством состояний, стационарные процессы (в том числе обобщенные).
Определены основные задачи математической статистики, изложены методы проверки статистических гипотез и теория оценивания параметров вероятностных распределений. Рассматривается большое количество примеров и задач, иллюстрирующих основные понятия, а также поясняющих возможные практические применения доказанных теорем. Рассчитана на студентов механико-математических факультетов университетов, факультетов прикладной математики и кибернетики технических вузов, физико-математических факультетов педагогических институтов.

В книге рассматриваются вопросы организации и методы статистической обработки результатов медицинских научных исследований. Теоретические вопросы иллюстрируются числовыми примерами из области экспериментальной, профилактической и клинической медицины. Книга рассчитана на врачей, занимающихся научно-исследовательской работой, преподавателей медицинских вузов и биологов.
Она может быть также использована метеорологами, агрономами и всеми теми, кто занимается экспериментальной научно-исследовательской работой, проводит анкетно-статистические исследования или обрабатывает числовые данные.

Книга профессора Морана, одного из ведущих специалистов в своей области, посвящена изложению результатов исследования математических моделей популяционной генетики. Основное внимание в книге уделено эволюции генетического состава популяции, в частности исследованию стационарных распределений при ограничениях разного рода. Используемый математический аппарат доступен для читателей-нематематиков.
Книга может быть полезна биологам, интересующимся современным состоянием математической биологии. Читатель-математик найдет здесь много нерешенных задач, способных положить начало интересным исследованиям.

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.