33И Д71 Доугерти, Кристофер. Введение в эконометрику [Текст] : университетский учебник / К. Доугерти. - М. : ИНФРА-М, 1997. - 402 с. - ISBN 5-86225-458-7 (русск.). - ISBN 0-19-504346-4 (англ.) : 35.00 р.
Рубрики: Экономика Кл.слова (ненормированные): КОВАРИАЦИЯ -- РЕГРЕССИЯ -- ЭКОНОМЕТРИКА Аннотация: Книга Кристофера Доугерти - один из самых популярных на Западе учебников эконометрики для студентов -экономистов. Курс эконометрики занимает важное место в современных программах экономических вузов во всем мире наряду с такими предметами, как микроэкономика, макроэкономика, финансовый анализ. Экономические методы необходимо знать и ученому, и преподавателю, и практику. Без них нельзя построить сколько-нибудь надежного прогноза, а значит, под вопросом и успех в банковском деле, финансах, бизнесе. Популярный учебник по эконометрике издается в России впервые. Актуальность его появления на российском книжном рынке связана с острым дефицитом книг по эконометрике. Книгу отличает доступность изложения и вместе с тем высокий научный уровень освещения основных современных идей и методов эконометрики. Экземпляры всего: 1 б/о (1) Свободны: б/о (1) |
34:31 П68 Правовая статистика [Текст] : учебник / В. Н. Демидов [и др.]; под ред. С. Я. Казанцева, С. Я. Лебедева. - М. : Закон и право, 2010. - 255 с. - ISBN 978-5-238-01319-0 : 150.00 р. Содержание: Предисловие . - С .3 Часть I. ОСНОВЫ ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКИ . - С .7 Глава 1. ПРАВОВАЯ СТАТИСТИКА КАК НАУКА. ОСНОВНЫЕ КАТЕГОРИИ ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКИ . - С .8 1.1. Научные основы правовой статистики . - С .8 1.2. Термины и определения . - С .12 Задачи к главе 1 . - С .13 Глава 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ В ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКЕ . - С .14 2.1. Наблюдение как основа учета преступлений . - С .14 2.2. Документированные источники статистической отчетности . - С .15 2.3. Латентная преступность . - С .17 2.4. Термины и определения . - С .22 Задачи к главе 2 . - С .26 Глава 3. СВОДКА И ГРУППИРОВКА МАТЕРИАЛОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ . - С .27 3.1. Сводка и группировка статистических данных . - С .27 3.2. Термины и определения . - С .29 Примеры решения задач . - С .32 Задачи к главе 3 . - С .35 Глава 4. НАГЛЯДНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ. ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ТАБЛИЦ И ГРАФИКОВ . - С .42 4.1. Статистическая таблица . - С .42 4.2. Графический метод представления данных . - С .45 Задачи к главе 4 . - С .47 Глава 5. АБСОЛЮТНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И ОБОБЩАЮЩИЕ ПОКАЗАТЕЛИ В ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКЕ . - С .50 5.1. Статистические показатели . - С .50 5.2. Абсолютные величины . - С .50 5.3. Относительные величины . - С .51 Примеры решения задач . - С .56 Задачи к главе 5 . - С .61 Глава 6. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ В ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКЕ . - С .64 6.1. Средние величины . - С .64 6.2. Обобщающие показатели вариации признаков . - С .68 6.3. Термины и определения . - С .70 Примеры решения задач . - С .74 Задачи к главе 6 . - С .79 Глава 7. РЯДЫ ДИНАМИКИ . - С .81 7.1. Цели, этапы и методы анализа временных рядов . - С .81 7.2. Практический анализ временных рядов . - С .82 7.3. Детерминированный и случайный компоненты ряда . - С .83 7.4. Тренд. Сезонный и циклический компоненты . - С .84 7.5. Обработка динамических рядов . - С .85 7.6. Методы выравнивания динамических рядов . - С .88 7.7. Термины и определения . - С .96 Примеры решения задач . - С .99 Задачи к главе 7 . - С .102 Глава 8. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ В ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКЕ . - С .105 8.1. Основные понятия теории выборочного наблюдения . - С .105 8.2. Способы формирования выборочной совокупности . - С .109 Глава 9. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ПРИЗНАКОВ . - С .114 9.1. Статистические взаимосвязи признаков . - С .114 9.2. Корреляционный анализ . - С .119 9.3. Регрессионный анализ . - С .131 9.4. Факторный анализ . - С .134 Глава 10. МЕТОДЫ КРИМИНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ . - С .138 10.1. Прогнозирование в криминологии . - С .138 10.2. Общенаучные методы прогнозирования . - С .143 10.3. Математические основы прогнозирования случайных процессов . - С .150 10.4. Алгоритмы прогнозирования случайных процессов . - С .155 Глава 11. КРИМИНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРАВООХРАНИТЕЛЬНЫХ ОРГАНОВ . - С .160 11.1. Специфика криминологических прогнозов . - С .160 11.2. Основы прогнозирования преступности . - С .164 11.3. Факторы распространения преступности . - С .174 11.4. Значимость криминологических прогнозов . - С .177 Часть II. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПАКЕТАХ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ . - С .181 Глава 12. ПРИМЕНЕНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ТАБЛИЦ В СТАТИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ . - С .182 12.1. Общая характеристика пакета анализа MS Excel . - С .182 12.2. Работа с инструментом анализа данных . - С .184 12.3. Генеральная совокупность и выборка . - С .185 12.4. Дисперсионный анализ . - С .195 12.5. Скользящее среднее . - С .197 12.6. Ковариация и корреляция . - С .199 12.7. Регрессия . - С .202 12.8. Другие инструменты пакета анализа MS Exsel . - С .209 Глава 13. СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ПАКЕТЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПРАВОВОЙ СТАТИСТИКИ . - С .212 13.1. Статистические пакеты для обработки данных . - С .212 Заключение . - С .222 Библиографический список . - С .224 Приложения . - С .226 Приложение 1. Преступления в сфере информации: возможности прогноза . - С .226 Приложение 2. Методика прогнозирования преступности за текущий год . - С .232 Приложение 3. Прогноз преступности в Республике Татарстан . - С .235 Приложение 4. Прогноз преступлений, связанных с наркотиками, по Республике Татарстан . - С .237 Приложение 5. Модель практического занятия «Прогнозирование преступности в регионе по смешанной трендово-факторной модели» . - С .240
Рубрики: Право Судебная статистика Кл.слова (ненормированные): информация -- статистические таблицы -- прогноз Аннотация: Освещены основные разделы правовой статистики, в том числе методы прогнозирования, математического моделирования и изучения взаимосвязей. Отдельная глава посвящена описанию основных статистических методов в пакетах прикладных программ и их применению в аналитической деятельности. Особое внимание уделено рассмотрению перспектив использования статистического анализа и прогнозирования в практической работе правоохранительных органов. Содержание учебника соответствует программам курсов "Правовая статистика" и "Юридическая статистика" образовательных учреждений высшего профессионального образования. Для студентов и преподавателей юридических вузов. Держатели документа: НБ СГАП Доп.точки доступа: Демидов, Виктор Николаевич; Згадзай, О. Э.; Казанцев, Сергей Яковлевич; Хисматуллина, Н. Р.; Лебедев, С. Я.; Кочубей, М. А.; Барикаев, Е. Н.; Казанцев, С. Я. \ред.\; Лебедев, С. Я. \ред.\ Экземпляры всего: 1 ч/з4 (1) Свободны: ч/з4 (1) |
33 Н73 Новиков, А. И. Эконометрика [Текст] : учебное пособие / А. И. Новиков. - 2-е изд., испр. и доп. - М. : Инфра-М, 2011. - 144 с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-16-002974-0 : 73.37 р. Содержание: Предисловие . - С .3 Введение . - С .4 Типы данных . - С .4 Классы моделей . - С .5 Основные этапы эконометрического моделирования . - С .6 Типы зависимостей . - С .7 Глава 1. Элементы математической статистики . - С .8 1.1. Операция суммирования . - С .8 1.2. Случайные величины . - С .9 1.3. Числовые характеристики распределения . - С .11 1.4. Точечные и интервальные оценки . - С .15 1.5. Проверка статистических гипотез . - С .19 1.6. Ковариация и корреляция . - С .22 Контрольные вопросы . - С .27 Глава 2. Модель парной регрессии . - С .28 2.1. Метод наименьших квадратов . - С .28 2.2. Анализ вариации зависимой переменной . - С .31 F-тест на качество оценивании . - С .33 Средняя ошибка аппроксимации . - С .34 Контрольные вопросы . - С .37 Глава 3. Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез . - С .38 3.1. Случайные составляющие коэффициентов регрессии . - С .38 3.2. Предпосылки регрессионного анализа . - С .39 Условия Гаусса - Маркова . - С .39 Теорема Гаусса - Маркова . - С .41 Расчет стандартных ошибок коэффициентов регрессии . - С .43 Статистические свойства MHK-оценок (а, b) . - С .46 3.3. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии (а, b) . - С .47 Проверка гипотезы Н0: ? = ?0 . - С .47 Проверка гипотезы H0: ? = 0 . - С .48 Пакет анализа Excel (программа «Регрессия») . - С .49 Взаимозависимость критериев . - С .53 3.4. Прогнозирование в регрессионных моделях . - С .53 3.5. Нелинейные регрессии . - С .56 Контрольные вопросы . - С .59 Глава 4. Модель множественной регрессии . - С .60 4.1. Анализ вариации зависимой переменной . - С .62 4.2. Проверка статистических гипотез . - С .64 Проверка гипотезы Н0: ?i = 0 . - С .64 Проверка гипотезы Н0: ?1 = ?2 = ... = ?k = 0 . - С .66 Проверка гипотезы Н0: = ?k+1 = ?k+2 = … = ?k+m = 0 . - С .67 Проверка гипотезы Н0: ?’ = ?” (тест Чоу) . - С .68 4.3. Мультиколлинеарность . - С .69 4.4. Спецификация и классификация переменных в в уравнениях регрессии . - С .70 Замещающие переменные . - С .71 Фиктивные переменные . - С .71 Лаговые переменные . - С .73 4.5. Стохастические объясняющие переменные и ошибки измерения . - С .74 4.6. Метод инструментальных переменных . - С .75 4.7. Производственная функция Кобба - Дугласа . - С .76 4.8. Понятие о временных рядах . - С .78 Выявление основной тенденции развития . - С .78 Анализ аддитивной модели . - С .81 Применение фиктивных переменных при моделировании временных рядов . - С .84 Анализ мультипликативной модели . - С .86 Автокорреляция уровней временного ряда . - С .90 Контрольные вопросы . - С .91 Глава 5. Гетероскедастичность и автокоррелированность случайного члена . - С .92 5.1. Обнаружение гетероскедастичности . - С .92 Тест ранговой корреляции Спирмена . - С .93 Тест Голдфельда - Квандта . - С .95 Тест Глейзера . - С .96 5.2. Метод взвешенных наименьших квадратов . - С .97 5.3. Обнаружение автокорреляции . - С .99 Обнаружение автокорреляции первою порядка . - С .99 Обнаружение автокорреляции в модели с лаговой зависимой переменной . - С .102 5.4. Авторегрессионное преобразование . - С .102 Контрольные вопросы . - С .105 Глава 6. Динамические эконометрические модели . - С .106 6.1. Модели с распределенным лагом . - С .106 Модель геометрических лагов (модель Койка) . - С .107 Модель полиномиальных лагов (метод Алмона) . - С .108 6.2. Модели авторегрессии . - С .110 6.3. Примеры моделей с лагированными переменными . - С .114 Модель частичной корректировки . - С .114 Модель адаптивных ожиданий . - С .115 Контрольные вопросы . - С .116 Глава 7. Системы одновременных уравнений . - С .117 7.1. Структурная и приведенная формы уравнений . - С .117 7.2. Оценивание параметров структурной модели . - С .120 Методы оценивания структурных уравнений различных видов . - С .120 Порядковое условие для идентификации . - С .127 Ненулевое ограничение . - С .131 7.3. Анализ методов оценивания . - С .133 Контрольные вопросы . - С .136 Приложение (математико-статистические таблицы) . - С .137 Критические значения t-критерия Стьюдента при уровнях значимости 0,10; 0,05; 0,01 . - С .137 Критические значения F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05 . - С .138 Критические значения коэффициентов корреляции при уровнях значимости 0,05; 0,01 . - С .139 Критические значения коэффициентов автокорреляции при уровнях значимости 0,05; 0,01 . - С .139 Значения d1 и d2 критерия Дарбина - Уотсона при уровне значимости 0,05 . - С .140 Список рекомендуемой литературы . - С .141
Рубрики: Экономика--Общая экономическая теория Аннотация: Содержит систематическое изложение основ эконометрики, подготовлено в соответствии с требованиями государственного стандарта. Рассмотрены линейная модель парной и множественной регрессии, проверка гипотез, гетероскедастичность и автокорреляция ошибок. Отдельные главы посвящены динамическим моделям и системам одновременных уравнений. Для студентов экономических вузов, ориентированных на прикладные задачи моделирования и прогнозирования в экономике. Держатели документа: НБ СГАП Экземпляры всего: 20 ч/з1 (1), РИМП (1), н/а (18) Свободны: ч/з1 (1), РИМП (1), н/а (18) |
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
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) |