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

Поисковый запрос: (<.>A=Вуколов, Эдуард Александрович$<.>)

Общее количество найденных документов : 1

31
В88

    Вуколов, Эдуард Александрович.
    Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL [Текст] : учебное пособие / Э. А. Вуколов. - 2-е изд., испр. и доп. - М. : Форум, 2011. - 463 с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-91134-231-9 : 415.00 р.
    Содержание:
Предисловие научного редактора . - С .3
Предисловие . - С .5
Глава 1. СТРУКТУРА ПАКЕТА STATISTICA . - С .8
1.1 Модули пакета STATISTICA . - С .8
Переключение модулей . - С .9
Рабочее окно STATISTICA . - С .9
Работа в модуле . - С .10
Стартовая панель модуля (Startup Panel) . - С .10
1.2. Структура, ввод и редактирование данных . - С .11
1.2.1. Ввод данных . - С .12
1.2.2. Редактирование данных . - С .13
1.3. Вычисление основных статистик и построение графиков . - С .14
1.4. Некоторые особенности версии 6.1 . - С .18
Глава 2. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН В ПАКЕТЕ STATISTICA . - С .19
2.1. Вычисление вероятностей для дискретных случайных величин . - С .20
2.2. Вычисление вероятностей и квантилей для непрерывных случайных величин . - С .23
2.3. Моделирование распределений случайных величин . - С .27
2.4. Практические работы по теории вероятностей . - С .29
2.4.1. Работа 1. Законы больших чисел. Центральная предельная теорема и ее следствия . - С .29
2.4.2. Работа 2. Характеристики основных вероятностных распределений. Моделирование распределений случайных величин . - С .36
Глава 3. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ . - С .39
3.1. Основные понятия и методы статистического описания . - С .39
3.1.1. Типы статистических данных . - С .39
3.1.2. Генеральная совокупность и выборка . - С .40
3.1.3. Представление данных в виде таблиц и графиков . - С .42
3.1.4. Оценка характеристик генеральной совокупности по выборке . - С .46
3.2. Принципы статистического оценивания. Классификация оценок . - С .52
3.2.1. Несмещенные и состоятельные оценки математического ожидания и дисперсии генеральной совокупности . - С .54
3.2.2. Распределения основных статистик в случае нормально распределенной генеральной совокупности: распределения хи-квадрат, Стьюдента и Фишера . - С .56
3.2.3. Распределение выборочной дисперсии и некоторых нормированных статистик . - С .60
3.2.4. Интервальные оценки. Доверительный интервал и доверительная вероятность . - С .61
3.2.5. Оценка доли элементов совокупности, обладающих некоторым признаком . - С .66
3.3. Проверка статистических гипотез . - С .68
3.3.1. Основные понятия . - С .68
3.3.2. Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия . - С .74
3.3.3. Определение объема выборки при заданных вероятностях ошибок первого и второго рода . - С .75
3.3.4. Проверка гипотез о виде распределения по критерию χ² . - С .78
3.4. Работы по статистическим методам . - С .78
3.4.1. Работа 1. Оценивание характеристик генеральной совокупности по выборке. Методы группировки. Построение таблицы частот и гистограмм . - С .82
3.4.2. Работа 2. Доверительные интервалы. Проверка гипотез о параметрах и виде распределения . - С .87
3.4.3. Работа 3. Доверительные интервалы для разности средних и отношения дисперсий . - С .92
3.4.4. Работа 4. Группировка данных по классифицирующему признаку . - С .95
Глава 4. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ . - С .105
4.1. Таблицы сопряженности 2x2, статистики χ², φ, критерий Макнимара, точный критерий Фишера (2x2 Tables Xi/Vi/Phi, McNemar, Fisher exact) . - С .107
4.1.1. Задачи . - С .112
4.2. Статистика χ² для сравнения наблюдаемых и ожидаемых частот (Observed versus expected Xi) . - С .113
4.2.1. Задачи . - С .114
4.3. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и τ Кендалла (Correlations Spearman, Kendall tau) . - С .116
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена . - С .116
Коэффициент ранговой корреляции τ Кендалла . - С .118
Задачи . - С .121
4.4. Критерий серий Вальда - Вольфовица (Wald— Wolfowitz runs test) . - С .122
4.5. Критерий Манна - Уитни (Mann -Whitney U test) . - С .125
4.5.1. Задачи . - С .127
4.6. Двухвыборочный тест Колмогорова – Смирнова (Kolmogorov— Smirnov two-sample test) . - С .130
4.7. Однофакторный дисперсионный анализ Краскела - Уоллиса и медианный критерий (Kruskal— Wallis ANOVA and median test) . - С .131
4.7.1. Задачи . - С .135
4.8. Критерий знаков (Sign test) . - С .138
4.9. Критерий Вилкоксона для связанных пар наблюдений (Wilcoxon watched pairs test) . - С .141
4.9.1. Задачи . - С .143
4.10. Двухфакторный анализ Фридмана и коэффициент конкордации Кендалла (Friedman ANOVA and Kendall's concordance) . - С .144
4.11. Q-критерий Кокрена (Cochran Q-test) . - С .147
Глава 5. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ . - С .150
5.1. Основные понятия . - С .150
5.2. Решение примера в пакете STATISTICA . - С .154
5.3. Проверка предположений дисперсионного анализа . - С .157
5.4. Задания для самостоятельного решения . - С .158
Глава 6. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ . - С .161
6.1. Простая линейная регрессия . - С .163
6.1.1. Коэффициент корреляции и простая линейная регрессия, оценка параметров регрессии методом наименьших квадратов . - С .163
6.1.2. Предположения, при которых проводится регрессионный анализ. Статистический анализ простой линейной регрессии . - С .166
6.1.3. Проверка выполнения предположений регрессионного анализа по остаткам. Доверительные интервалы для прогноза . - С .170
6.2. Практические задания . - С .175
6.2.1. Работа 1. Простая линейная регрессия . - С .175
6.2.2. Работа 2. Проверка значимости и адекватности простой линейной регрессии. Прогнозирование . - С .185
6.2.3. Задания для самостоятельной работы . - С .190
6.3. Множественная регрессия . - С .198
6.3.1. Оценка параметров регрессионной модели по результатам наблюдений . - С .199
6.3.2. Статистический анализ МНК-оценок. Оценка качества аппроксимации данных с помощью линейной регрессионной модели . - С .201
6.3.3. Дисперсионный анализ и проверка гипотез о параметрах линейной регрессии . - С .205
6.3.4. Проверка адекватности модели . - С .207
6.3.5. Вычислительные проблемы регрессионного анализа: мультиколлинеарность и плохая обусловленность информационной матрицы . - С .208
6.3.6. Пример множественной регрессии . - С .211
6.3.7. Задания для самостоятельного решения . - С .216
6.4. Пошаговая регрессия . - С .220
6.4.1. Задания для самостоятельной работы . - С .225
6.5. Корреляционный анализ . - С .226
6.5.1. Задания для самостоятельной работы . - С .231
6.6. Нелинейная регрессия . - С .233
6.6.1. Задания для самостоятельной работы . - С .238
Глава 7. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ . - С .241
7.1. Основные характеристики и компоненты временного ряда . - С .241
7.1.1. Числовые характеристики временного ряда и их оценка по результатам наблюдений . - С .245
7.2. Определение тренда и сглаживание временного ряда . - С .247
7.2.1. Процедура скользящего среднего с весами . - С .250
7.2.2. Понижение порядка полиномиального тренда при помощи процедуры последовательного взятия разностей . - С .254
7.3. Определение сезонной составляющей ряда (сезонных индексов) и сезонная декомпозиция временного ряда . - С .256
7.3.1. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей . - С .259
7.4. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания . - С .261
7.5. Стационарные временные ряды. Процессы авторегрессии первого и второго порядков . - С .263
7.6. Анализ временных рядов в пакете STATISTICA . - С .266
7.6.1. Работа 1. Определение тренда методом скользящих средних. Анализ сезонной составляющей . - С .266
7.6.2. Работа 2. Прогнозирование по тренду и сезонной составляющей. Прогнозирование временного ряда методом экспоненциального сглаживания . - С .277
7.7. Задачи для самостоятельного решения . - С .279
Глава 8. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ . - С .284
8.1. Основные понятия . - С .284
8.2. Методы кластерного анализа в пакете STATISTICA . - С .290
8.2.1. Иерархические алгоритмы . - С .290
8.2.2. Выполнение иерархических процедур в пакете STATISTICA . - С .294
8.2.3. Метод К-средних . - С .296
8.2.4. Двухвходовое объединение . - С .298
8.3. Задачи для самостоятельного решения . - С .299
Глава 9. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ В EXCEL . - С .300
9.1. Методы решения задач линейного программирования (ЛП) . - С .303
9.1.1. Графическое решение задачи ЛП . - С .304
9.1.2. Алгебраическое решение задачи ЛП симплекс-методом . - С .307
9.1.3. Решение задачи ЛП в симплекс-таблицах . - С .312
9.1.4. Решение задачи распределения ресурсов в EXCEL . - С .316
9.2. Транспортная задача . - С .321
9.3. Задача о назначениях . - С .326
9.4. Сетевые модели. Определение наикратчайшего пути между вершинами . - С .333
9.5. Варианты заданий по курсу «Исследование операций» . - С .338
1. Варианты для задачи распределения ресурсов . - С .338
2. Варианты для транспортной задачи . - С .349
3. Варианты для задач о назначениях . - С .356
4. Варианты задач на сетях . - С .363
Приложение. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ . - С .372
П. 1. Случайные события . - С .372
П. 1.1. Статистическое определение вероятности . - С .372
П. 1.2. Пространство элементарных событий . - С .373
П. 1.3. Алгебра событий . - С .375
П. 1.4. Аксиоматическое определение вероятности и ее свойства . - С .376
П. 1.5. Дискретное вероятностное пространство . - С .377
П. 1.6. Геометрические вероятности . - С .379
П. 1.7. Условные вероятности. Независимость событий . - С .380
П. 1.8. Формула полной вероятности и формула Байеса . - С .383
П. 2. Дискретные случайные величины. Системы дискретных случайных величин . - С .384
П. 2.1. Определение дискретной случайной величины . - С .384
П. 2.2. Механическая интерпретация распределения вероятностей дискретных случайных величин . - С .386
П. 2.3. Функция распределения случайной величины . - С .386
П. 2.4. Система двух дискретных случайных величин . - С .387
П. 2.5. Числовые характеристики дискретных случайных величин . - С .390
П. 2.6. Примеры дискретных распределений: биномиальное, пуассоновское и геометрическое распределения . - С .394
П. 2.7. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Ковариация и коэффициент корреляции . - С .398
П. З. Непрерывные случайные величины . - С .402
П. 3.1. Определение непрерывной случайной величины . - С .402
П. 3.2. Системы нескольких случайных величин . - С .405
П. 3.3. Числовые характеристики непрерывных случайных величин . - С .406
П. 3.4. Примеры непрерывных распределений: равномерное и экспоненциальное (показательное) распределения . - С .408
П. 3.5. Нормальное распределение . - С .411
П. 3.6. Двумерное нормальное распределение . - С .415
П. 4. Закон больших чисел и центральная предельная теорема . - С .417
Приложение 1.1. Варианты заданий по регрессионному, корреляционному и кластерному анализу . - С .423
Приложение 1.2. Стоимость однокомнатных квартир в Москве . - С .428
Приложение 2. Таблица критических точек критерия Дарбина – Уотсона . - С .432
Приложение 3. Значения функции распределения Ф(х) стандартного нормального закона . - С .434
Приложение 4. Словарь терминов пакета STATISTICA и статистических терминов . - С .435
Литература . - С .455

УДК

311(075.8)

519.2(075.8)

004.9(075.8)

ББК 22.172я723
Рубрики: Статистика
Естественные науки. Естествознание--Математика
Информационные технологии
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.

Держатели документа:
НБ СГЮА
Экземпляры всего: 1
ч/з1 (1)
Свободны: ч/з1 (1)
Найти похожие

Тематический навигатор

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