SCI Библиотека

Последний том собрания сочинений С. Н. Бернштейна в четырех томах. В книгу вошли: теория вероятностей и математическая статистика. В том 4 собрания сочинений включена значительная часть работ С. Н. Бернштейна за 1911-1946 гг. по теории вероятностей и ее приложениям.

Задания по математической статистики предназначены для студентов дневного и заочного отделений КамчатГТУ. Задания соответствуют базовым стандартам специальностей и программе, утверждённой Министерством образования Российской Федерации.
Эрдэмто Николаевич Батуев (15.01.1958) — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика», ФГБОУ ВО «КамчатГТУ» (Камчатский государственный технический университет, г. Петропавловск-Камчатский). Преподаваемые дисциплины: высшая математика, теория вероятностей и математическая статистика, эконометрика, математический анализ, линейная алгебра, математика, теория автоматов и формальных языков, надежность нефтепромыслового оборудования, математические основы теории риска и др.

Содержит базовые понятия математической статистики, изложены методы по использованию математических знаний при решении задач профессиональной деятельности, даны рекомендации по организации самостоятельной работы.

В настоящее время к статистическому методу часто прибегает каждый исследователь, экспериментатор, инженер-технолог и другой работник, какую бы проблему массовых процессов он ни изучал.
Эффективное применение методов математической статистики показывает исключительную важность их для работы инженеров и исследователей

Книга содержит полный курс лекций по математической статистике, много лет читаемый автором на втором курсе отделения экономики экономического факультета НГУ. Подбор материала является традиционным для курса теоретической статистики, излагаемого студентам экономических специальностей университетов, и включает точечное оценивание параметров, проверку гипотез, элементы регрессионного и дисперсионного анализа. Предназначено для студентов экономических специальностей.

Сжато излагаются основные разделы математической статистики. Подбор материала, объем и глубина его изложения соответствуют программе семестрового курса, читанного авторами студентам факультета прикладной математики и экономики МФТИ вслед за курсами по теории вероятностей и основам случайных процессов.
Для студентов старших курсов и аспирантов.

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.

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 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.