В настоящем издании публикуются материалы первой в Казахстане научной конференции по применению математических методов в геологии.
Статьи посвящены актуальным вопросам применения математических методов при региональных и металлогенических исследованиях, поиска и разведки месторождений полезных ископаемых, подсчета запасов минерального сырья, изучения тектонических и фильтрационных процессов в земной коре, а также вопросам методологии геологической науки и формализации геологических понятий.
В сборнике нашли отражение как давно применяемые в геологии методы математики, математической статистики и теории вероятностей, так и некоторые новые методы, например дискретного анализа, теории статистических решений, теории распознавания образов и другие.
Издание представляет интерес для широкого круга геологов, геохимиков, геофизиков.
Монография знакомит читателя с элементарными основами теории вероятностей и математической статистики, изложенными с современных позиций, а также с приложением этих дисциплин к геодезии.
Теоретическая часть книги включает основные понятия и законы теории вероятностей, которым следуют массовые результаты геодезических измерений. При этом наиболее полно рассматриваются основные теоретические характеристики распределения непрерывной случайной величины: плотность распределения вероятности, функция распределения вероятностей, а также математическое ожидание, дисперсия и т. д., т. е. числовые характеристики, имеющие важное теоретическое и прикладное значение для геодезии. Теоретически рассмотрены нормальный и биномиальный законы, дано понятие о законе больших чисел и о центральной предельной теореме.
В главах математической статистики теоретически и как приложения к геодезии рассмотрены: статистическая оценка параметров распределения; статистическая проверка гипотез; основы дисперсионного и корреляционного анализа, а также вероятностно-статистические методы изучения и анализа результатов геодезических измерений, обоснование технических допусков.
Важнейшие методы и приемы теории вероятностей и математической статистики иллюстрируются примерами, экспериментальные данные для которых извлечены из научно-технических отчетов и научных трудов ЦНИИГАиК, записок ВТУ Генштаба и т. д.
Изложены основы теории вероятностей, математической статистики и общие правила сбора, обработки и анализа статистических данных. Особое внимание уделено правилам принятия решений в условиях неопределенности. Анализ данных рассматривается также как составная часть принятия решений.
Рассмотрены статистические методы изучения связей между переменными, проблемы построения и анализа временных рядов, прогнозирование на их основе. Показано значение статистики для решения основных прикладных задач: статистического контроля качества, разработки маркетинговой стратегии, финансового анализа и т. д.
Для студентов и преподавателей экономических вузов и факультетов, аспирантов и стажеров.
Рассматриваются основы алгоритмического моделирования и подробно описываются процессы разработки ряда алгоритмических моделей экономических систем. Приводятся сведения из теории вероятностей, математической статистики и теории эффективности, которые необходимо знать для понимания содержания описанных алгоритмических моделей.
В приложениях помещены программы рассмотренных имитационных моделей экономических систем, составленные на алгоритмических языках Visual Basic 5.0 и Pascal.
Учебное пособие соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта к профессиональным образовательным программам по направлениям подготовки: 521500 – «Менеджмент», 521600 – «Экономика», 522200 – «Статистика», – и специальностям: 060100 – «Экономическая теория», 060400 – «Финансы и кредит», 060500 – «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», 061100 – «Менеджмент организации», 061500 – «Маркетинг», 061700 – «Статистика», 061800 – «Математические методы в экономике», 062100 – «Управление персоналом», 351400 – «Прикладная информатика (в экономике)». В пособие включены разделы математической статистики: «Описательная статистика», «Предварительный анализ данных», «Корреляционный анализ».
Для преподавателей вузов и студентов.
Настоящая книга содержит обобщение опыта исследовательских групп, занимавшихся статистическим исследованием хода боевых действий и выработкой рекомендаций по усовершенствованию тактики вооруженных сил США в период второй мировой войны.
В книге кратко излагаются основы математической статистики и теории вероятностей и на конкретных примерах боевых действий разбирается применение методов исследования операций. Примеры взяты, главным образом, из действий морского флота и авиации. Отдельная глава посвящена вопросам организации службы исследования военных операций в вооруженных силах США.
Цель статьи - выявить значимые факторы формирования репутации российской власти, определив зависимость между ними и оценкой репутации населением. Эмпирической базой исследования является массив данных - результаты массовых социологических опросов населения, проведенных в 2021-2022 гг. в 11-ти субъектах РФ. Использование методов математической статистики и интеллектуального анализа данных (Data Mining) позволило получить следующие результаты. На оценку репутации российской власти для респондентов статистически значимое влияние оказывают следующие факторы: особенности восприятия репутации (смещение диапазона эквивалентности восприятия); интерес к деятельности власти; доверие к людям и организациям; персональная удовлетворенность жизнью; оценка содержательных характеристик репутации. Оценивая репутацию российской власти, респонденты, по сути, оценивают ее честность, ответственность, справедливость, силу власти, близость к народу, профессионализм и неподкупность. Именно эти характеристики, их оценка определяют совокупную оценку репутации российской власти. Построенная при этом прогнозная модель, позволяет правильно предсказать 57,5% от всего объема значений. Прогностическая роль модели определяется возможностью целенаправленного влияния на данные факторы для соответствующего изменения общественного мнения, направленного на повышение оценки и формирование положительной репутации. Перспективы дальнейшего исследования связаны с изучением влияния всей совокупности факторов формирования репутации российской власти, построением соответствующей прогнозной модели с повышением ее точности, эмпирической апробацией на примере пилотного региона.
«Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике для психологов» предназначен для студентов психологических факультетов университетов и соответствует теоретико-вероятностной и статистической части курса «Применение математических методов в психологии», читаемого на психологическом факультете МГУ. Задачи составлены по материалам журнальных статей, взяты из практики консультаций, переформулированы или просто заимствованы из других сборников.
Задачи специально подбирались для студентов-психологов, их условия зачастую неполностью формализованы, допускают неоднозначность истолкования, а следовательно и решения. Эта «недоформализованность» возрастает по мере перехода от начальных разделов курса к более сложным и специальным. Последние задачи по существу являются просто материалом для направленных самостоятельных заданий типа практикума и требуют подробного обсуждения в аудитории. Поэтому, естественно, ответы на такие задачи в сборнике не даются.
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.
Монография американских ученых, рассчитанная на читателей, знакомых с основами математической статистики, но ие имеющих опыта работы с ЭВМ и не знающих программирования. Изложение ориеитироваио иа применение пакетов прикладных программ, приведены примеры из биологии, медицины, гуманитаргуманитарных иаук.
Для математиков-прикладников, иаучиых работников, использующих стастатистический анализ, для аспирантов и студентов университетов.