Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

Книги фонда НБ СГЮА - результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>U=519.2(075.8)<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 5/Г55
Автор(ы) : Гмурман, Владимир Ефимович
Заглавие : Теория вероятностей и математическая статистика : учебное пособие для бакалавров . -12-е изд.
Выходные данные : М.: Юрайт, 2012
Колич.характеристики :478, [1] с.: ил.
Серия: Бакалавр
ISBN, Цена 978-5-9916-1589-1 (Изд-во Юрайт): 346.28 р.
ISBN, Цена 978-5-9692-1278-7 (ИД Юрайт): Б.ц.
УДК : 5 + 519.2(075.8)
ББК : 22.171я73
Предметные рубрики: Естественные науки. Естествознание-- Математика
Содержание : ЧАСТЬ 1. СЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ ; Глава 1. Основные понятия теории вероятностей ; § 1. Испытания и события ; § 2. Виды случайных событий ; § 3. Классическое определение вероятности ; § 4. Основные формулы комбинаторики ; § 5. Примеры непосредственного вычисления вероятностей ; § 6. Относительная частота. Устойчивость относительной частоты ; § 7. Ограниченность классического определения вероятности. Статистическая вероятность ; § 8. Геометрические вероятности ; Задачи ; Глава 2. Теорема сложения вероятностей ; § 1. Теорема сложения вероятностей несовместных события ; § 2. Полная группа событий ; § 3. Противоположные события ; § 4. Принцип практической невозможности маловероятных событий ; Задачи ; Глава 3. Теорема умножения вероятностей ; § 1. Произведение событий ; § 2. Условная вероятность ; § 3. Теорема умножения вероятностей ; § 4. Независимые события. Теорема умножения для независимых событий ; § 5 Вероятность появления хотя бы одного события ; Задачи ; Глава 4. Следствия теорем сложения умножения ; § 1. Теорема сложения вероятностей совместных событий ; § 2. Формула полной вероятности ; § 3. Вероятность гипотез. Формулы Бейеса ; Задачи ; Глава 5. Повторение испытаний ; § 1. Формула Бернулли ; § 2. Локальная теорема Лапласа ; § 3. Интегральная теорема Лапласа ; § 4. Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях ; Задачи ; ЧАСТЬ 2. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ ; Глава 6. Виды случайных величин. Задание дискретной случайной величины ; § 1. Случайная величина ; § 2. Дискретные и непрерывные случайные величины ; § 3. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины ; § 4. Биномиальное распределение ; § 5. Распределение Пуассона ; § 6. Простейший поток событий ; § 7. Геометрическое распределение ; § 8. Гипергеометрическое распределение ; Задачи ; Глава 7. Математическое ожидание дискретной случайной величины ; § 1. Числовые характеристики дискретных случайных величин ; § 2. Математическое ожидание дискретной случайной величины ; § 3. Вероятностный смысл математического ожидания ; § 4. Свойства математического ожидания ; § 5. Математическое ожидание числа появлений события в независимых испытаниях ; Задачи ; Глава 8. Дисперсия дискретной случайной величины ; § 1. Целесообразность введения числовой характеристики рассеяния случайной величины ; § 2. Отклонение случайной величины от ее математического ожидания ; § 3. Дисперсия дискретной случайной величины ; § 4. Формула для вычисления дисперсии ; § 5. Свойства дисперсии ; § 6. Дисперсия числа появлений события в независимых испытаниях ; § 7. Среднее квадратическое отклонение ; § 8. Среднее квадратическое отклонение суммы взаимно независимых случайных величин ; § 9. Одинаково распределенные взаимно независимые случайные величины ; § 10. Начальные и центральные теоретические моменты ; Задачи ; Глава 9. Закон больших чисел ; § 1. Предварительные замечания ; § 2. Неравенство Чебышева ; § 3. Теорема Чебышева ; § 4. Сущность теоремы Чебышева ; § 5. Значение теоремы Чебышева для практики ; § 6. Теорема Бернулли ; Задачи ; Глава 10. Функция распределены вероятностей случайной ; § 1. Определение функции распределения ; § 2. Свойства функции распределения ; § 3. График функции распределения ; Задачи ; Глава 11. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины ; § 1. Определение плотности распределения ; § 2. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал ; § 3. Нахождение функции распределения по известной плотности распределения ; § 4. Свойства плотности распределения ; § 5. Вероятностный смысл плотности распределения ; § 6. Закон равномерного распределения вероятностей ; Задачи ; Глава 12. Нормальное распределение ; § 1. Числовые характеристики непрерывных случайных величин ; § 2. Нормальное распределение ; § 3. Нормальная кривая ; § 4. Влияние параметров нормального распределения на форму нормальной кривой ; § 5. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины ; § 6. Вычисление вероятности заданного отклонения ; § 7. Правило трех сигм ; § 8. Понятие о теореме Ляпунова. Формулировка центральной предельной теоремы ; § 9. Сценка отклонения теоретического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс ; § 10. Функция одного случайного аргумента и ее распределение ; § 11. Математическое ожидание функции одного случайного аргумента ; § 12. Функция двух случайных аргументов. Распределение суммы независимых слагаемых. Устойчивость нормального распределения ; § 13. Распределение «хи квадрат» ; § 14. Распределение Стьюдента ; § 15. Распределение F Фишера-Снедекора ; Задачи ; Глава 13. Показательное распределение ; § 1. Определение показательного распределения ; § 2. Вероятность попадания в заданный интервал показательное распределенной случайной величины ; § 3. Числовые характеристики показательного распределения ; § 4. Функция надежности ; § 5. Показательный закон надежности ; § 6. Характеристическое свойство показательного закона надежности ; Задачи ; Глава четырнадцатая. Система двух случайных величин ; § 1. Понятие о системе нескольких случайных величин ; § 2. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины ; § 3. Функция распределения двумерной случайной величины ; § 4. Свойства функции распределения двумерной случайной величины ; § 5. Вероятность попадания случайной точки в полуполосу ; § 6. Вероятность попадания случайной точки в прямоугольник ; § 7. Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной двумерной случайной величины (двумерная плотность вероятности) ; § 8. Нахождение функции распределения системы по известной плотности распределения ; § 9. Вероятностный смысл двумерной плотности вероятности ; § 10. Вероятность попадания случайной точки в произвольную область ; § 11. Свойства двумерной плотности вероятности ; § 12. Отыскание плотностей вероятности составляющих двумерной случайной величины ; § 13. Условные законы распределения составляющих системы дискретных случайных величин ; § 14. Условные законы распределения составляющих системы непрерывных случайных величин ; § 15. Условное математическое ожидание ; § 16. Зависимые и независимые случайные величины ; § 17. Числовые характеристики систем двух случайных величин. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции ; § 18. Коррелированное и зависимость случайных величин ; § 19. Нормальный закон распределения на плоскости ; § 20. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии ; § 21. Линейная корреляция. Нормальная корреляция ; Задачи ; ЧАСТЬ 3. ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ; Глава 15. Выборочый метод ; § 1. Задачи математической статистики ; § 2. Краткая историческая справка ; § 3. Генеральная и выборочная совокупности ; § 4. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка ; § 5. Способы отбора ; § 6. Статистическое распределение выборки ; § 7. Эмпирическая функция распределения ; § 8. Полигон и гистограмма ; Задачи ; Глава 16. Статистические оценки параметров распределения ; § 1. Статистические оценки параметров распределения ; § 2. Несмещенные, эффективные и состоятельные оценки ; § 3. Генеральная средняя ; § 4. Выборочная средняя ; § 5. Оценка генеральной средней по выборочной средней. Устойчивость выборочных средних ; § 6. Групповая и общая средние ; § 7. Отклонение от общей средней и его свойств ; § 8. Генеральная дисперсия ; § 9. Выборочная дисперсия ; § 10. Формула для вычисления дисперсии ; § 11. Групповая, внутригрупповая межгрупповая и общая дисперсии ; § 12. Сложение дисперсий ; § 13. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной ; § 14. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность). Доверительный интервал ; § 15. Доверительный интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном ? ; § 16. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестном ? ; § 17. Оценка истинного значения измеряемой величины ; § 18. Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения ? нормального распределения ; § 19. Оценка точности измерений ; § 20. Оценка вероятности (биномиального распределения) по относительной частоте ; § 21. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения ; § 22. Метод наибольшего правдоподобия ; § 23. Другие характеристики вариационного ряда ; Задачи ; Глава 17. Методы расчета сводимых характеристик выборки ; § 1. Условные варианты ; § 2. Обычные, начальные и центральные эмпирические моменты ; § 3. Условные эмпирические моменты. Отыскание центральных моментов по условным ; § 4. Метод произведений для вычисления выборочных средней и дисперсии ; § 5. Сведение первоначальных вариантов к равноотстоящим ; § 6. Эмпирические и выравнивающие (теоретические) частоты ; § 7. Построение нормальной кривой по опытным данным ; § 8. Оценка отклонения эмпирического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс ; Задачи ; Глава 18. Элементы теории корреляция ; § 1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости ; § 2. Условные средние ; § 3. Выборочные уравнения регрессии ; § 4. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии среднеквадратичной регрессии по несгруппированным данным ; § 5. Корреляционная таблица ; § 6. Отыскание параметров выборочного уравнения прямой линии регрессии по сгруппированным данным ; § 7. Выборочный коэффициент корреляции ; § 8. Методика вычисления выборочного коэффициента корреляции ; § 9. Пример на отыскание выборочного уравнения прямой линии регрессии ; § 10. Предварительные соображения к введению меры любой корреляционной связи ; § 11. Выборочное корреляционное отношение ; § 12. Свойства выборочного корреляционного отношения ; § 13. Корреляционное отношение как мера корреляционной связи. Достоинства и недостатки этой меры ; § 14. Простейшие случаи криволинейной корреляции ; § 15. Понятие о множественной корреляции ; Задачу ; Глава 19. Статистическая проверка статистических гипотез ; § 1. Статистическая гипотеза. Нулевая и конкурирующая, простая и сложная гипотезы ; § 2. Ошибки первого и второго рода ; § 3. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемое значение критерия ; § 4. Критически область. Область принятия гипотезы. Критические точки ; § 5. Отыскание правосторонней критической области ; § 6. Отыскание левосторонней и двусторонней критических областей ; § 7. Дополнительные сведения о выборе критической области. Мощность критерия ; § 8. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей ; § 9. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности ; § 10. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых известны (независимые выборки) ; § 11. Сравнение двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей (большие независимые выборки) ; § 12. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы (малые независимые выборки) ; § 13. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормальной совокупности ; § 14. Связь между двусторонней критической областью и доверительным интервалом ; § 15. Определение минимального объема выборки при сравнении выборочной и гипотетической генеральной средних ; § 16. Пример на отыскание мощности критерия ; § 17. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей с неизвестными дисперсиями (зависимые выборки) ; § 18. Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью появления события ; § 19. Сравнение двух вероятностей биномиальных распределений ; § 20. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам различного объема. Критерий Бартлетта ; § 21. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам одинакового объема. Критерий Кочрена ; § 22. Проверка гипотезы в значимости выборочного коэффициента корреляции ; § 23. Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности. Критерий согласия Пирсона ; § 24. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения ; § 25. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена и проверка гипотезы о его значимости ; § 26. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Кендалла и проверка гипотезы о его значимости ; § 27. Критерий Вилкоксона и проверка гипотезы однородности двух выборок ; Задачи ; Глава 20. Однофакторный дисперсионный анализ ; § 1. Сравнение нескольких средних. Понятие о дисперсионном анализе ; § 2. Общая, факторная и остаточная суммы квадратов отклонений ; § 3. Связь между обшей, факторной и остаточной суммами ; § 4. Общая, факторная и остаточная дисперсии ; § 5. Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа ; § 6. Неодинаковое испытаний на различных уровнях ; Задачи ; ЧАСТЬ 4. МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО. ЦЕПИ МАРКОВА ; Глава двадцать первая. Моделирование (разыгрывание) случайных величин методом Монте-Карло ; § 1. Предмет метода Монте-Карло ; § 2. Оценка погрешности метода Монте-Карло ; § 3. Случайные числа ; § 4. Разыгрывание дискретной случайной величины ; § 5. Разыгрывание противоположных событий ; § 6. Разыгрывание полной группы событий ; § 7. Разыгрывание непрерывной случайной величины. Метод обратных функций ; § 8. Метод суперпозиции ; § 9. Приближенное разыгрывание нормальной случайной величины ; Задачи ; Глава 22. Первоначальные сведения о цепях Маркова ; § 1. Цепь Маркова ; § 2. Однородная цепь Маркова. Переходные вероятности. Матрица перехода ; § 3. Равенство Маркова ; Задачи ; ЧАСТЬ 5. СЛУЧАЙНЫЕ ФУНКЦИИ ; Глава 23. Случайные функции ; § 1. Основные задачи ; § 2. Определение случайной функции ; § 3. Корреляционная теория случайных функций ; § 4. Математическое ожидание случайной функции ; § 5. Свойства математического ожидания случайной функции ; § 6. Дисперсия случайной функции ; § 7. Свойства дисперсии случайной функции ; § 8. Целесообразность введения корреляционной функции ; § 9. Корреляционная функция случайной функции ; § 10. Свойства корреляционной функции ; § 11. Нормированная корреляционная функция ; § 12. Взаимная корреляционная функция ; § 13. Свойства взаимной корреляционной функции ; § 14. Нормированная взаимная корреляционная функция ; § 15. Характеристики суммы случайных функций ; § 16. Производная случайной функции и ее характеристики ; § 17. Интеграл от случайной функции и его характеристики ; § 18. Комплексные случайные величины и их числовые характеристики ; § 19. Комплексные случайные функции и их характеристики ; Задачи ; Глава 24. Стационарные случайны функция ; § 1. Определение стационарной случайной функции ; § 2. Свойства корреляционной функции стационарной случайной функции ; § 3. Нормированная корреляционная функция стационарной случайной функции ; § 4. Стационарно связанные случайные функции ; § 5. Корреляционная функция производной стационарной случайной функции ; § 6. Взаимная корреляционная функция стационарной случайной функции и ее производной ; § 7. Корреляционная функция интеграла от стационарной случайной функции ; § 8. Определение характеристик эргодических стационарных случайных функций из опыта ; Задачи ; Глава 25. Элементы спектральной теории стационарных случайных функций ; § 1. Представление стационарной случайной функции в виде гармонических колебаний со случайными амплитудами и случайными фазами ; § 2. Дискретный спектр стационарной случайной функции ; § 3. Непрерывный спектр стационарной случайной функции. Спектральная плотность ; § 4. Нормированная спектральная плотность ; § 5. Взаимная спектральная плотность стационарных и стационарно связанных случайных функций ; § 6. Дельта-функция ; § 7. Стационарный белый шум ; § 8. Преобразование стационарной случайной функции стационарной линейной динамической системой
Аннотация: Пособие содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Большое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. В конце каждой главы есть задачи с ответами для контроля знаний. Для студентов вузов и лиц, использующих вероятностные и статистические методы при решении практических задач.
Экземпляры : всего : ч/з1(1), ч/з6(1), н/а(32)
Свободны : ч/з1(1), ч/з6(1), н/а(32)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 5/К60
Автор(ы) : Колемаев, Владимир Алексеевич, Калинина, Вера Николаевна
Заглавие : Теория вероятностей и математическая статистика : учебник . -3-е изд., перераб. и доп.
Выходные данные : М.: КНОРУС, 2009
Колич.характеристики :375, [1] с
ISBN, Цена 978-5-390-00204-9: 187.20, 187.20, р.
УДК : 5 + 519.2(075.8)
ББК : 22.17я73
Предметные рубрики: Естественные науки. Естествознание-- Математика
Содержание : ВВЕДЕНИЕ ; ЧАСТЬ 1. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ; ГЛАВА 1. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ПРОСТРАНСТВА ; 1.1. Классическое определение вероятности ; 1.2. Конечная схема с неравновозможными исходами ; 1.3. Исчисление событий ; 1.4. Аксиоматическое построение теории вероятностей ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 2. УСЛОВНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИСПЫТАНИЙ ; 2.1. Условные вероятности ; 2.2. Последовательности испытаний ; 2.3. Марковские цепи ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 3. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИХ ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ; 3.1. Определение случайной величины и ее функция распределения ; 3.2. Дискретные случайные величины и их важнейшие числовые характеристики ; 3.3. Непрерывные случайные величины и их важнейшие числовые характеристики ; 3.4. Нормальное распределение ; 3.5. Производящая функция и числовые характеристики случайной величины ; 3.6. Многомерные случайные величины ; 3.7. Функции от случайных величин ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 4. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ТЕОРЕМЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ; 4.1. Законы больших чисел ; 4.2. Центральная предельная теорема ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 5. ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ ТЕОРИЮ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ; 5.1. Случайные процессы и их виды ; 5.2. Марковские случайные процессы с непрерывным временем и дискретным множеством состояний ; 5.3. Введение в теорию массового обслуживания ; Вопросы и задачи ; ЧАСТЬ 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ; ГЛАВА 6. ОСНОВЫ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА ; 6.1. Оценка числовых характеристик случайных величин ; 6.2. Оценка функций распределения и плотности ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 7. ТОЧЕЧНЫЕ И ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ; 7.1. Метод моментов ; 7.2. Метод максимального правдоподобия ; 7.3. Понятие интервальной оценки. Интервальные оценки параметров нормального распределения ; 7.4. Асимптотический подход к интервальному оцениванию ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 8. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ ; 8.1. Основные понятия проверки гипотез. Гипотезы о параметрах нормального распределения ; 8.2. Гипотезы о равенстве средних и дисперсий двух нормальных распределений ; 8.3. Критерии согласия ; 8.4. Введение в дисперсионный анализ ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 9. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ; 9.1. Введение в корреляционный анализ ; 9.2. Парная линейная регрессия ; 9.3. Оценка параметров множественной регрессии и дисперсии случайной составляющей ; 9.4. Проверка гипотез о параметрах множественной регрессии и их интервальная оценка ; 9.5. Оценка качества уравнения множественной регрессии и прогноз по уравнению регрессии ; 9.6. Критерий Дарбина -Уотсона и обобщенный метил наименьших квадратов ; 9.7. Особенности практического применения регрессионных моделей ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 10. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ; 10.1. Трендовые модели ; 10.2. Выделение тренда в динамических рядах экономических показателей ; 10.3. Нелинейные тренды ; 10.4. Экспоненциальное сглаживание ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 11. ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ ; 11.1. Расширенная, структурная и приведенная формы эконометрической модели ; 11.2. Условия идентифицируемости эконометрической модели ; 11.3. Методы идентификации эконометрической модели ; 11.4. Прогноз по эконометрической модели ; Вопросы и задачи ; ГЛАВА 12. ЭЛЕМЕНТЫ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ; 12.1. Модель факторного анализа и метод главных компонент ; 12.2. Понятие о многомерной классификации ; ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Доказательство сходимости вероятностей состояний СМО к стационарным значениям ; ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Распределение статистики - 1_ ?? ? (?j-??)? ; ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Распределение статистики ; ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Расчет сумм, содержащих тригонометрические функции ; ПРИЛОЖЕНИЕ 5. Обоснование сходимости метода Ньютона-Гаусс ; ПРИЛОЖЕНИЕ 6. Таблицы математической статистики ; Библиографический список
Аннотация: Излагаются основы теории вероятностей, теории массового обслуживания и математической статистики согласно соответствующему разделу программы дисциплины «Математика» для специальности «Менеджмент». Изложение сопровождается примерами и задачами из экономической практики. Для студентов и аспирантов вузов, а также слушателей факультета магистерской, подготовки, работающих, в области экономики и управления.
Экземпляры : всего : ч/з1(1), ч/з6(1), н/а(8)
Свободны : ч/з1(1), ч/з6(1), н/а(8)
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 31/В88
Автор(ы) : Вуколов, Эдуард Александрович
Заглавие : Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL : учебное пособие . -2-е изд., испр. и доп.
Выходные данные : М.: Форум, 2011
Колич.характеристики :463 с
Серия: Высшее образование
ISBN, Цена 978-5-91134-231-9: 415.00, 415.00, р.
УДК : 31 + 311(075.8) + 519.2(075.8) + 004.9(075.8)
ББК : 22.172я723
Предметные рубрики: Статистика
Естественные науки. Естествознание-- Математика
Информационные технологии
Содержание : Предисловие научного редактора ; Предисловие ; Глава 1. СТРУКТУРА ПАКЕТА STATISTICA ; 1.1 Модули пакета STATISTICA ; Переключение модулей ; Рабочее окно STATISTICA ; Работа в модуле ; Стартовая панель модуля (Startup Panel) ; 1.2. Структура, ввод и редактирование данных ; 1.2.1. Ввод данных ; 1.2.2. Редактирование данных ; 1.3. Вычисление основных статистик и построение графиков ; 1.4. Некоторые особенности версии 6.1 ; Глава 2. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН В ПАКЕТЕ STATISTICA ; 2.1. Вычисление вероятностей для дискретных случайных величин ; 2.2. Вычисление вероятностей и квантилей для непрерывных случайных величин ; 2.3. Моделирование распределений случайных величин ; 2.4. Практические работы по теории вероятностей ; 2.4.1. Работа 1. Законы больших чисел. Центральная предельная теорема и ее следствия ; 2.4.2. Работа 2. Характеристики основных вероятностных распределений. Моделирование распределений случайных величин ; Глава 3. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ; 3.1. Основные понятия и методы статистического описания ; 3.1.1. Типы статистических данных ; 3.1.2. Генеральная совокупность и выборка ; 3.1.3. Представление данных в виде таблиц и графиков ; 3.1.4. Оценка характеристик генеральной совокупности по выборке ; 3.2. Принципы статистического оценивания. Классификация оценок ; 3.2.1. Несмещенные и состоятельные оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности ; 3.2.2. Распределения основных статистик в случае нормально распределенной генеральной совокупности: распределения хи-квадрат, Стьюдента и Фишера ; 3.2.3. Распределение выборочной дисперсии и некоторых нормированных статистик ; 3.2.4. Интервальные оценки. Доверительный интервал и доверительная вероятность ; 3.2.5. Оценка доли элементов совокупности, обладающих некоторым признаком ; 3.3. Проверка статистических гипотез ; 3.3.1. Основные понятия ; 3.3.2. Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия ; 3.3.3. Определение объема выборки при заданных вероятностях ошибок первого и второго рода ; 3.3.4. Проверка гипотез о виде распределения по критерию χ² ; 3.4. Работы по статистическим методам ; 3.4.1. Работа 1. Оценивание характеристик генеральной совокупности по выборке. Методы группировки. Построение таблицы частот и гистограмм ; 3.4.2. Работа 2. Доверительные интервалы. Проверка гипотез о параметрах и виде распределения ; 3.4.3. Работа 3. Доверительные интервалы для разности средних и отношения дисперсий ; 3.4.4. Работа 4. Группировка данных по классифицирующему признаку ; Глава 4. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ; 4.1. Таблицы сопряженности 2x2, статистики χ², φ, критерий Макнимара, точный критерий Фишера (2x2 Tables Xi/Vi/Phi, McNemar, Fisher exact) ; 4.1.1. Задачи ; 4.2. Статистика χ² для сравнения наблюдаемых и ожидаемых частот (Observed versus expected Xi) ; 4.2.1. Задачи ; 4.3. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и τ Кендалла (Correlations Spearman, Kendall tau) ; Коэффициент ранговой корреляции Спирмена ; Коэффициент ранговой корреляции τ Кендалла ; Задачи ; 4.4. Критерий серий Вальда - Вольфовица (Wald— Wolfowitz runs test) ; 4.5. Критерий Манна - Уитни (Mann -Whitney U test) ; 4.5.1. Задачи ; 4.6. Двухвыборочный тест Колмогорова – Смирнова (Kolmogorov— Smirnov two-sample test) ; 4.7. Однофакторный дисперсионный анализ Краскела - Уоллиса и медианный критерий (Kruskal— Wallis ANOVA and median test) ; 4.7.1. Задачи ; 4.8. Критерий знаков (Sign test) ; 4.9. Критерий Вилкоксона для связанных пар наблюдений (Wilcoxon watched pairs test) ; 4.9.1. Задачи ; 4.10. Двухфакторный анализ Фридмана и коэффициент конкордации Кендалла (Friedman ANOVA and Kendall's concordance) ; 4.11. Q-критерий Кокрена (Cochran Q-test) ; Глава 5. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ ; 5.1. Основные понятия ; 5.2. Решение примера в пакете STATISTICA ; 5.3. Проверка предположений дисперсионного анализа ; 5.4. Задания для самостоятельного решения ; Глава 6. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ; 6.1. Простая линейная регрессия ; 6.1.1. Коэффициент корреляции и простая линейная регрессия, оценка параметров регрессии методом наименьших квадратов ; 6.1.2. Предположения, при которых проводится регрессионный анализ. Статистический анализ простой линейной регрессии ; 6.1.3. Проверка выполнения предположений регрессионного анализа по остаткам. Доверительные интервалы для прогноза ; 6.2. Практические задания ; 6.2.1. Работа 1. Простая линейная регрессия ; 6.2.2. Работа 2. Проверка значимости и адекватности простой линейной регрессии. Прогнозирование ; 6.2.3. Задания для самостоятельной работы ; 6.3. Множественная регрессия ; 6.3.1. Оценка параметров регрессионной модели по результатам наблюдений ; 6.3.2. Статистический анализ МНК-оценок. Оценка качества аппроксимации данных с помощью линейной регрессионной модели ; 6.3.3. Дисперсионный анализ и проверка гипотез о параметрах линейной регрессии ; 6.3.4. Проверка адекватности модели ; 6.3.5. Вычислительные проблемы регрессионного анализа: мультиколлинеарность и плохая обусловленность информационной матрицы ; 6.3.6. Пример множественной регрессии ; 6.3.7. Задания для самостоятельного решения ; 6.4. Пошаговая регрессия ; 6.4.1. Задания для самостоятельной работы ; 6.5. Корреляционный анализ ; 6.5.1. Задания для самостоятельной работы ; 6.6. Нелинейная регрессия ; 6.6.1. Задания для самостоятельной работы ; Глава 7. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ; 7.1. Основные характеристики и компоненты временного ряда ; 7.1.1. Числовые характеристики временного ряда и их оценка по результатам наблюдений ; 7.2. Определение тренда и сглаживание временного ряда ; 7.2.1. Процедура скользящего среднего с весами ; 7.2.2. Понижение порядка полиномиального тренда при помощи процедуры последовательного взятия разностей ; 7.3. Определение сезонной составляющей ряда (сезонных индексов) и сезонная декомпозиция временного ряда ; 7.3.1. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей ; 7.4. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания ; 7.5. Стационарные временные ряды. Процессы авторегрессии первого и второго порядков ; 7.6. Анализ временных рядов в пакете STATISTICA ; 7.6.1. Работа 1. Определение тренда методом скользящих средних. Анализ сезонной составляющей ; 7.6.2. Работа 2. Прогнозирование по тренду и сезонной составляющей. Прогнозирование временного ряда методом экспоненциального сглаживания ; 7.7. Задачи для самостоятельного решения ; Глава 8. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ; 8.1. Основные понятия ; 8.2. Методы кластерного анализа в пакете STATISTICA ; 8.2.1. Иерархические алгоритмы ; 8.2.2. Выполнение иерархических процедур в пакете STATISTICA ; 8.2.3. Метод К-средних ; 8.2.4. Двухвходовое объединение ; 8.3. Задачи для самостоятельного решения ; Глава 9. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ В EXCEL ; 9.1. Методы решения задач линейного программирования (ЛП) ; 9.1.1. Графическое решение задачи ЛП ; 9.1.2. Алгебраическое решение задачи ЛП симплекс-методом ; 9.1.3. Решение задачи ЛП в симплекс-таблицах ; 9.1.4. Решение задачи распределения ресурсов в EXCEL ; 9.2. Транспортная задача ; 9.3. Задача о назначениях ; 9.4. Сетевые модели. Определение наикратчайшего пути между вершинами ; 9.5. Варианты заданий по курсу «Исследование операций» ; 1. Варианты для задачи распределения ресурсов ; 2. Варианты для транспортной задачи ; 3. Варианты для задач о назначениях ; 4. Варианты задач на сетях ; Приложение. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ; П. 1. Случайные события ; П. 1.1. Статистическое определение вероятности ; П. 1.2. Пространство элементарных событий ; П. 1.3. Алгебра событий ; П. 1.4. Аксиоматическое определение вероятности и ее свойства ; П. 1.5. Дискретное вероятностное пространство ; П. 1.6. Геометрические вероятности ; П. 1.7. Условные вероятности. Независимость событий ; П. 1.8. Формула полной вероятности и формула Байеса ; П. 2. Дискретные случайные величины. Системы дискретных случайных величин ; П. 2.1. Определение дискретной случайной величины ; П. 2.2. Механическая интерпретация распределения вероятностей дискретных случайных величин ; П. 2.3. Функция распределения случайной величины ; П. 2.4. Система двух дискретных случайных величин ; П. 2.5. Числовые характеристики дискретных случайных величин ; П. 2.6. Примеры дискретных распределений: биномиальное, пуассоновское и геометрическое распределения ; П. 2.7. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Ковариация и коэффициент корреляции ; П. З. Непрерывные случайные величины ; П. 3.1. Определение непрерывной случайной величины ; П. 3.2. Системы нескольких случайных величин ; П. 3.3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин ; П. 3.4. Примеры непрерывных распределений: равномерное и экспоненциальное (показательное) распределения ; П. 3.5. Нормальное распределение ; П. 3.6. Двумерное нормальное распределение ; П. 4. Закон больших чисел и центральная предельная теорема ; Приложение 1.1. Варианты заданий по регрессионному, корреляционному и кластерному анализу ; Приложение 1.2. Стоимость однокомнатных квартир в Москве ; Приложение 2. Таблица критических точек критерия Дарбина – Уотсона ; Приложение 3. Значения функции распределения Ф(х) стандартного нормального закона ; Приложение 4. Словарь терминов пакета STATISTICA и статистических терминов ; Литература
Аннотация: Книга является учебно-методическим пособием по теории вероятностей, статистическим методам и исследованию операций. Приведены необходимые теоретические сведения и подробно рассматривается решение задач прикладной статистики с использованием пакета STATISTICA. Излагаются основы симплекс-метода и рассматривается решение задач исследования операций средствами пакета EXCEL. Приводятся варианты заданий и методические разработки по основным разделам статистики и исследования операций. Книга адресуется всем, кому необходимо применять статистические методы в своей деятельности, преподавателям и студентам, изучающим математическую, экономическую и прикладную статистику и методы исследования операций.
Экземпляры :ч/з1(1)
Свободны : ч/з1(1)
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)