Математическая статистика - ТОП 50 лучших книг
Данное руководство по теории вероятностей и математической статистике является переработанным и адаптированным для слушателей, проходящих ускоренное обучение и имеющих диплом государственного образца о высшем образовании.
Пособие написано в соответствии с программой дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика». Оно предназначено для подготовки бакалавров по направлениям «Экономика», «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление» Института сокращенных программ (второе высшее образование) Финуниверситета. В пособии отражены темы: алгебра событий, случайные величины, выборочный метод, точечные и интервальные оценки, проверка статистических гипотез. Материал иллюстрируется большим количеством примеров. Пособие может быть использовано как для проведения семинарских занятий, так и для организации самостоятельной работы студентов.
Учебное пособие содержит изложение методов и алгоритмов математической статистики, решения задач фильтрации, аппроксимации, спектрального и гармонического анализа, возникающих при обработке и анализе экспериментальных данных.
Приводятся необходимые теоретические положения и соответствующие расчетные соотношения. Отдельное внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете MathCAD и табличном процессоре Excel. В пособии приведено большое количество примеров и копий фрагментов документов, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать эти приложения при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ.
Пособие предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки «Строительство», и аспирантов направления «Техника и технологии строительства», а также будет весьма полезным магистрантам, аспирантам и преподавателям при изучении дисциплин, связанных с обработкой экспериментальных данных.
Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.
Монография посвящена исследованию асимптотических свойств широкого класса стохастических моделей, возникающих в математической статистике, теории перколяции, статистической физике и теории надежности. В книге содержится множество разнообразных примеров упомянутых моделей, описываемых с помощью марковских процессов, случайных мер, устойчивых законов, ферромагнетиков Изинга, процессов с локальным взаимодействием, случайных графов. Устанавливаются основные предельные теоремы теории вероятностей, а также даются их различные применения. Монография представляет собой первое замкнутое и детальное изложение материала, накопленного в изучаемой области за весь период развития вплоть до настоящего времени. Часть текста основана на лекциях, читавшихся авторами в МГУ им. М. В. Ломоносова. Для научных работников, профессорско-преподавательского состава, аспирантов, студентов старших курсов математических специальностей университетов.
Учебное пособие содержит систематическое изложение основных разделов элементарного курса теории вероятностей и математической статистики. К традиционным разделам добавлен один новый – «Процедура рекуррентного оценивания», ввиду особой важности этой процедуры для приложений. Теоретический материал сопровождается большим количеством примеров и задач из разных областей знаний.
Учебное пособие предназначено для практических занятий по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». В работе изложен теоретический материал и приведены примеры решения задач по теории вероятностей. Материал подразделен на девять тем и сгруппирован таким образом, чтобы на аудиторном занятии изучались одна-две темы. В рамках каждой темы предлагаются упражнения для самостоятельной работы. Приложение А содержит пример варианта контрольной работы.
Учебное пособие предназначено для студентов I курса АВТФ направлений 09.03.01 и 27.03.01 дневной формы обучения, а также может быть полезно студентам других специальностей, в том числе заочной формы обучения, изучающих дисциплину «Теория вероятностей и математическая статистика».
В учебном пособии рассматриваются методы математической статистики и их использование для определения достоверности результатов психолого-педагогического исследования, предлагаются разнообразные практические задачи и способы их решения. Работа с этим материалом позволит расширить представление о применении математической статистики в деятельности педагогов и психологов.
Пособие предназначено для студентов направления подготовки 44.03.02 Психолого-педагогическое образование, но будет полезно всем обучающимся психологических и педагогических факультетов вузов, аспирантам, преподавателям, а также лицам, интересующимся вопросами статистической обработки данных.
Учебное пособие содержит теоретические материалы по курсу «Статистический анализ нечисловых данных», читаемому студентам Новосибирского государственного технического университета направлений 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» и 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». Рассмотрены меры взаимосвязи для номинальных и порядковых признаков, алгоритмы группировки уровней категориальных переменных, основы статистического анализа текстовой информации.
Пособие может быть полезно магистрантам и аспирантам, а также специалистам, область профессиональных интересов которых связана со статистическим анализом нечисловых данных.
Изложены основные разделы курса «Специальные разделы высшей математики: математическая статистика». Теоретический материал сопровождается иллюстрациями, приведены примеры прикладного характера. Предложены упражнения для самостоятельного решения и примеры их решения.
Предназначено для магистрантов инженерных специальностей.
В книге на простых примерах рассматриваются основные понятия и теоремы теории вероятностей. В основе лежит комбинаторный подход, однако наряду с классическим определением вероятности вводится также и статистическое определение. Подробно анализируется модель случайного блуждания на прямой, описывающая физический процесс одномерного броуновского движения частиц, а также другие примеры. Обсуждаются несложные статистические задачи.
Для учащихся и преподавателей средних школ, лицеев и гимназий, для руководителей и участников математических кружков, а также для всех, кто интересуется математикой.
Приведены краткие теоретические сведения и задачи прикладного характера, охватывающие основные разделы математики: алгебра, математический анализ, теория вероятностей и математическая статистика. Даны подробные решения наиболее трудных задач с описанием их применения в инженерной практике.
Предназначено для студентов специальности «Прикладная математика» всех форм обучения.
2-е издание, исправленное и дополненное
Пособие представляет собой объединенный курс статистики и математической статистики, в котором полно и доступно, с достаточным количеством прикладных примеров показаны основные формы представления экспериментальных данных, рассмотрены статистические показатели, основные вопросы выборочного обследования, статистического изучения взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений, проверки статистических гипотез, характеристики изменения явлений, состоящих из соизмеримых или несоизмеримых элементов.
В конце каждой главы помещены вопросы и задания для закрепления материала и приобретения практических навыков.
В конце учебного пособия имеется приложение вычислительных таблиц.
Предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям: «Прикладная информатика», «Прикладная математика и информатика», «Информатика и вычислительная техника», «Бизнес-информатика», «Документоведение и архивоведение». Может быть использовано специалистами, аспирантами, научными сотрудниками, занимающимися обработкой статисти…
Учебник содержит два раздела: «Теория вероятностей» и «Математическая статистика». В него включены прикладные наработки авторов, вопросы для самоконтроля, примеры использования классических методов и заданий для самостоятельной работы обучаемых.
Для студентов, аспирантов и преподавателей, а также для научных сотрудников, предпринимателей и менеджеров фирм.
Учебное пособие предназначено для студентов вузов, аспирантов и преподавателей экономических и смежных специальностей, а также для слушателей заочного и вечернего обучения, может быть полезно лицам, применяющим вероятностные методы при решении практических задач.
Цель данного учебника – ознакомить читателя с байесовскими сетями доверия как логико-вероятностной графической моделью баз фрагментов знаний с неопределенностью, которую можно использовать в интеллектуальных системах, поддерживающих принятие решений, а также с алгебраическими байесовскими сетями, позволяющими обработку не только скалярных, но и интервальных оценок вероятностей, и с их приложениями. В основу учебника положен курс лекций, разработанный и читаемый авторами для студентов магистратуры СПбГУ. Настоящее издание полностью обеспечивает программу учебной дисциплины «Теория байесовских сетей» Санкт-Петербургского государственного университета, которая входит в вариативную часть первого семестра обучения по основной образовательной программе высшего образования магистратуры «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».
Учебник адресован студентам и аспирантам, специализирующимся в области математики и информатики, а также специалистам, в круг профессиональных интересов котор…
В практикуме изложены теоретические и практические основы курса «Теория вероятностей и математическая статистика». Пособие подготовлено в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования по направлению подготовки 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» и специальности 10.05.04 «Информационно-аналитические системы безопасности» (специализация «Технологии информационно-аналитического мониторинга»), в соответствии с программами учебной дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика». Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по инженерно-техническим, естественно-научным и экономическим направлениям.
Эта публикация является краткой записью прочитанного авторами курса лекций для студентов Сочинского государственного университета.
Для студентов направления подготовки бакалавров 44.03.05 «Педагогическое образование» (с двумя профилями «Математика и информатика»).
В пособии рассмотрены вопросы, связанные с решением задач исследования п прогнозирования временных рядов средствами языка и среды статистических вычислений R. В качестве математического аппарата используются классические параметрические вероятностно-статистические модели и методы анализа временных рядов.
Для каждого метода дано краткое теоретическое описание, позволяющее понять его суть и особенности применения, и приведено описание основных функций языка R, реализующих метод.
Основное внимание в пособии уделено рассмотрению технологии (методики) исследования и прогнозирования временного ряда с помощью среды R. На конкретных примерах рассматриваются вопросы идентификации, анализа адекватности, сравнения и окончательного выбора модели временного ряда.
Предназначено для бакалавров IV курса АВТФ, обучающихся по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.04 «Программная инженерия» и для магистрантов 1-2-го года обучения, обучающихся по направлениям 09.04.01 «Информатика и вычислительн…
В учебном пособии представлены методы линейного программирования и математической статистики, позволяющие предпринимателю принять оптимальное или близкое к оптимальному решение в условиях рыночной экономики. Описана методика построения математических моделей, графическое и численное решение задач оптимизации в среде MS Excel. Рассмотрено применение статистических критериев, позволяющее принимать решение на основе строгих методов, отсеивающих случайные причины. Предложены алгоритмы компьютерной обработки статистических критериев.
Отдельная глава посвящена задачам и упражнениям, наиболее трудные из которых приводятся с решениями.
Для студентов и преподавателей высших учебных заведений.
В учебном пособии дано в доступной форме строго доказательное изложение основ теории вероятностей и математической статистики, находящих широкое практическое применение в различных областях. Книга содержит большое количество примеров, поясняющих основные понятия и иллюстрирующих возможности применения теоретического материала. Приведены примеры численных расчетов, а также необходимые таблицы и графики. Учтены требования государственного образовательного стандарта (ГОС).
Рекомендовано в качестве учебного пособия для студентов высших технических учебных заведений, в том числе для студентов-заочников. Может служить хорошим руководством для инженерно-технических работников широкого профиля, а также для специалистов, чья деятельность связана с применением методов теории вероятностей и математической статистики.
В первой части рассматриваются основные понятия теории вероятностей, при этом используются относительно простые математические конструкции, но, тем не менее, изложение ведется на основе аксиоматического построения, предложенного академиком А. Н. Колмогоровым. Во второй части излагаются основные понятия математической статистики. Рассматриваются наиболее часто встречающиеся задачи оценивания неизвестных параметров и проверки статистических гипотез и описываются основные методы их решения. Каждое приведенное положение иллюстрируется примерами. Излагаемый материал в целом соответствует государственному образовательному стандарту. Студентам, аспирантам и преподавателям вузов, научным работникам различных специальностей и желающим получить первое представление о теории вероятностей и математической статистике.
Для освоения теории вероятностей и математической статистики тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету затрудняет студентам переход от лекций к экзаменационным задачам, а от них – к практике.
Специфический предмет этого тома, цепи Маркова и их применения, переживает последнее время большой подъем. Многие замечательные теоретические результаты были получены в этой области, которая долгое время рассматривалась многими специалистами как «мертвая»зона. Активную роль в развитии этой области играют именно прикладные исследования. Предмет этой книги критически важен как для современных приложений (финансовая математика, менеджмент, телекоммуникации, обработка сигналов, биоинформатика), так и для приложений классических (актуарная математика, социология, инженерия).
Авторы собрали большое количество упражнений, снабженных полными решениями. Эти решения адаптированы к нуждам и умениям учащихся. Необходимые теорет…
Учебное пособие содержит теоретический и практический материал, задания для самостоятельной работы, глоссарий по дисциплине «Квантитативная лингвистика и новые информационные технологии». В теоретическую часть включен материал, связанный с особенностями использования квантитативных методов в лингвистических исследованиях. Практическая часть содержит задания, направленные на обобщение знаний, отработку умений и навыков, необходимых для проведения лингвостатистических исследований на базе новых информационных технологий.
Предназначено для студентов лингвистических факультетов высших образовательных учреждений, а также аспирантов и соискателей, работающих над проблемами лингвистики, преподавателей-филологов и лингводидактов.
Материал охватывает вопросы программы курса высшей математики: общий курс, теория вероятностей и математическая статистика, математическое программирование.
Пособие является руководством к решению задач по основам высшей математики и содержит задачи для контрольных работ.
Перед каждым параграфом дан необходимый справочный материал. Все задачи приводятся с подробными решениями. В конце разделов даны решения типовых задач контрольных работ. Отдельные задачи иллюстрированы соответствующими рисунками.
Для студентов вузов инженерно-экономических направлений подготовки.
Монография посвящена построению и исследованию математических моделей иммунологических и эпидемиологических процессов при инфекционных заболеваниях. Рассмотрены явления обучения, адаптации и старения иммунной системы, формирования иммунодефицитов, их зависимости от инфекционной нагрузки и других факторов внешней среды. Описан метод оценки качества работы иммунитета. Рассматриваются связи эпидемиологических и демографических процессов. Модели построены на основе современных знаний о патогенезе и эпидемиологии таких заболеваний, как грипп, пневмония, туберкулез.
Для специалистов в области прикладной математики, иммунологии и эпидемиологии, а также для студентов и аспирантов соответствующих специальностей.
Данная книга написана на основе курсов по теории вероятностей, читаемых авторами в течение многих лет студентам разных специальностей (в том числе технических, педагогических и экономических). Имеется относительно много учебной литературы по теории вероятностей. Однако сохраняется потребность в небольших по объему учебниках, где тщательно отобранный теоретический материал был бы представлен четко, кратко, без излишних математических формальностей. Авторы старались изложить предмет просто и наглядно, не стремясь к полной математической строгости. Книга помимо теоретической части включает задачник, решебник и сборник контрольных заданий.
Даны определения вероятности случайных событий и основные соотношения, связанные с условными вероятностями и схемой Бернулли. Рассмотрены различные типы случайных величин, их числовые и функциональные характеристики, а также вопросы, связанные со сходимостью случайных последовательностей – закон больших чисел и центральная предельная теорема.
Приведены сведения о марковских случайных процессах и цепях Маркова с дискретным и непрерывным временем, процессах с конечными моментами второго порядка, процессах с независимыми приращениями, стационарных и эргодических случайных процессах, стохастических интегралах и стохастических дифференциальных уравнениях. Рассмотрены вопросы применения случайных процессов при анализе математических моделей различных реальных объектов.
Рассмотрены основные распределения, применяемые в статистике, методы нахождения оценок неизвестных параметров и свойства оценок, проверка простых и сложных гипотез, последовательный и дисперсионный анализ, линейные регрессионные модели.
Даны реше…
Приведены определения вероятности (классическое, статистическое, геометрическое и аксиоматическое), примеры вычисления вероятности, а также теоремы сложения и умножения, формула полной вероятности, формула Байеса. Рассмотрены основные распределения случайной величины и доказательства их свойств. Исследованы многомерные случайные величины, их характеристики, доказаны свойства функции распределения, плотности распределения, математического ожидания и ковариации. Приведены доказательства неравенств Чебышева и законов больших чисел. Представлена без доказательства предельная теорема в форме теоремы Ляпунова. Выведена интегральная теорема Муавра—Лапласа. Для студентов, изучающих курс «Основы теории вероятностей и математической статистики».
Материал содержит тестовые задания по основным разделам высшей математики: аналитическая геометрия, линейная алгебра, математический анализ, дифференциальные уравнения, ряды, теория вероятностей, математическая статистика. Тестовые задания сопровождаются решением.
Предлагаемая к изданию книга содержит курс теории вероятностей с элементами математической статистики, рассчитанный на семестр университетского учебного плана.
Впервые этот курс был прочитан в Московском инженерно-физическом институте, затем в переработанном и дополненном виде на факультете вычислительной математики и кибернетики и на инженерном отделении механико-математического факультета МГУ. Изложение основ теории вероятностей дополнено нестандартным материалом. Так, например, в курс включены простейшие примеры марковских случайных процессов, закон больших чисел для зависимых случайных величин, в частности цепей Маркова, элементы теории массового обслуживания. Кроме того, дано полное оригинальное доказательство основных теорем классической теории вероятностей: теоремы Пуассона и центральной предельной теоремы.
Книга может служить учебным пособием для студентов университетов, в образовательной программе которых в соответствии с учебным планом теория вероятностей и математическая статистика занимают важ…
Перевод 4-го издания популярного учебника по теории вероятностей и ее приложениям, написанного известными американскими математиками из Станфордского университета. Четвертое издание дополнено двумя новыми главами, посвященными финансовой математике.
Для студентов, преподавателей, исследователей и практиков в экономике, психологии, социологии, медицине и в других областях, где используются статистические методы и теория вероятностей.
В пособии достаточно подробно рассматриваются все аспекты классической и общей теории статистики. Приведено большое количество примеров с решениями, необходимые статистические таблицы и контрольные вопросы по изучаемому материалу.
Для студентов бакалавриата, обучающихся по социально-экономическим и гуманитарным направлениям подготовки.
Книга представляет собой вводный учебник по эконометрике, включающий и обсуждение теории, и разбор большого числа практических примеров. Освоив её, вы сможете понимать современные статьи, использующие эмпирические методы, а также осуществить собственное эконометрическое исследование.
В коллективной монографии изложены результаты многоаспектного анализа теории и практики эмпирических социальных и социологических исследований, проведенных в последние годы. Показаны новые тенденции и очерчена специфика проведения исследований – от крупномасштабных до более мелких, таких как фокус-группы, типологические группы, и отдельных случаев. Выяснены методологические и методические возможности ряда «качественных» методов сбора первичной информации (глубинное интервью, свободная беседа, интервью с фокус-группами, групповое обсуждение), а также охарактеризованы методы так называемой «горячей социологии»: «активное» исследование, этнометодология, биографический метод. Были запущены идеи использования нестатистических методов и решений при анализе данных эмпирических исследований. Выяснены суть и познавательный потенциал небольших выборок. Многочисленные методические решения представляют интерес не только для методологов-исследователей, но и для широкого круга читателей – социологов, студентов, препода…
Учебник представляет практическое руководство по математической статистике для психологов, не имеющих специальных математических знаний. В доступной иллюстративной форме на примерах рассматриваются основные методы обработки данных, включая непараметрические и параметрические критерии оценки различий, корреляционный, дисперсионный, факторный, регрессионный анализы. Приведены необходимые теоретические сведения и формулы для расчета типовых задач, наиболее часто встречающихся в экспериментальных психологических исследованиях.
Учебник предназначен для студентов вузов, но может также быть использован и исследователями в различных областях науки, применяющими статистические методы при решении практических задач.
В пособии приведено около 100 задач, посвященных проверке статистических гипотез. Представлены темы: 1) общие свойства (статистика критерия, мощность критерия, P-значение); 2) критерии случайности, независимости, однородности; 3) критерии согласия (простые гипотезы); 4) критерии согласия (сложные гипотезы); 5) параметрические гипотезы.
Разобраны примеры решения задач проверки гипотез. При решении примеров использовалась среда Excel, языки MatCalc [1, 6], R [3] и Python [4].
Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям «Экономика», «Менеджмент» и др.
В учебном пособии описываются основные математические методы, предлагаемые математической теорией и широко применяемые на практике в современных психолого-педагогических исследованиях.
Излагаются основные понятия теории вероятностей и описываются конкретные математические методы обработки данных. В приложении даются общие рекомендации по использованию статистических пакетов программ.
Изложение ведется практически без строгих математических доказательств, но с подробными обсуждениями, объяснениями и иллюстрациями. Для конкретных методов статистического анализа разъясняются их сущность и границы применимости. Приведено большое количество задач для самостоятельной работы.
Для студентов и преподавателей вузов.
Приведены сведения по планированию и организации эксперимента, измеряемым величинам и средствам измерений, погрешностям измерений и способам математической обработки результатов измерений. Предназначено для магистров, обучающихся по направлению 250400 – «Технология лесозаготовительных и деревоперерабатывающих производств».
Впервые в систематизированном виде рассмотрена одна из четырех основных областей современной прикладной математической статистики – нечисловая статистика. Проанализированы основные виды нечисловых данных, методология, процедуры и особенности их статистического анализа. Представлены статистические методы в пространствах произвольной природы, статистика нечисловых данных конкретных видов, статистика интервальных данных. Большое внимание уделено практическому применению методов и результатов нечисловой статистики. Материал учебника соответствует курсам лекций, которые автор читает в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных статистических методов в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения, а также для исследователей в области прикладной и математической статистики, анализа данных, методов оптимизации, математического и организационно-эко…
В учебном пособии без лишнего формализма излагаются основные идеи и понятия математической статистики, необходимые на практике для анализа данных. На примерах подробно рассмотрены важнейшие постановки статистических задач и методы их решения, включая расчеты на компьютере в пакете SPSS.
Рекомендуется для студентов широкого круга математических, естественно-научных и социально-экономических специальностей, а также для всех, сталкивающихся на практике с обработкой и анализом данных.
Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.
Учебное пособие представляет собой практическое руководство по математической статистике для юристов, не имеющих специального математического образования. На примерах разбираются практические ситуации использования методов математической статистики в работе органов МВД. Является частью магистерского курса «Научные исследования в профессиональной деятельности».
Для студентов магистратуры и аспирантов вузов, сотрудников органов МВД, преподавателей юридических дисциплин, а также всех, кто интересуется вопросами обработки информации в деятельности силовых структур.
Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.
Учебник подготовлен в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальностям экономики и управления. В учебнике в систематизированном виде рассмотрены вопросы линейной алгебры с элементами аналитической геометрии, основы теории вероятностей, математической статистики и финансовой математики, а также основные экономико-математические методы и модели. Рассмотрение теоретических вопросов сопровождается большим количеством задач и примеров.
Для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и финансам.
В электронном издании приведена методика оценки точно неизвестных параметров математических моделей природных и технологических процессов. В описываемом квазислучайном статистическом подходе генерируется ансамбль расчетов по модели путем равномерного полного покрытия диапазона изменения каждого индивидуального параметра, но комбинации параметров выбираются случайным образом. Исследование количественной меры ошибки климатической модели позволило решить обратную задачу оценки параметров модели и прямую задачу прогнозных расчетов по модели. Даны конкретные рекомендации для применения метода.
Издание предназначено для студентов старших курсов, а также аспирантов, научных работников, инженеров-исследователей МГТУ им. Н. Э. Баумана и других научных и образовательных учреждений.
Приводится ряд общих сведений из математического анализа и теории вероятностных распределений, а также необходимые алгоритмы компьютерной генерации одномерных дискретных случайных величин. Вводятся важные общие классы одномерных дискретных величин, включая семейства смешанных и составных случайных величин. Подробно рассмотрены свойства семейств биномиальных, пуассоновских, отрицательных биномиальных, геометрических, гипергеометрических, логарифмических распределений.
Менее подробно рассмотрено несколько десятков связанных с ними семейств распределений дискретных случайных величин.
Учебное пособие по учебной дисциплине «Компьютерные технологии в науке и образовании в отрасли физической культуры и спорта» цикла естественнонаучных дисциплин предназначено для магистрантов I курса направления 032100 «Физическая культура».
Риса и Миу учатся в институте и подрабатывают в кафе Norns. Миу очень нравится один из посетителей кафе, но она не знает, как с ним познакомиться. Однажды он забывает на столе книгу, которая оказывается учебником по регрессионному анализу. Теперь есть повод заговорить с ним, но Миу почти не знакома с регрессионным анализом. И тогда Риса берётся помочь своей подруге разобраться в этой науке, осваивая которую Миу узнает, зачем и когда нужен регрессионный анализ, как его проводить, как оценивать его достоверность. В ходе обучения Миу познакомится с такими разновидностями регрессионного анализа, как множественная и логистическая регрессия и на примере кафе Norns научится практически их использовать.
Если у вас появилась необходимость на основе некоторых данных предсказать другие данные, например, зная расположение и площадь нового магазина предсказать, какая у него будет выручка, то эта книга для вас.
Учебник содержит систематизированное изложение методологических основ эконометрики. В нем представлены важнейшие сведения по теории вероятностей и математической статистике. В части «Методы эконометрики» содержится изложение методологии моделирования сложных экономических систем; методов дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализа и основ применения метода экспертного оценивания.
Для студентов экономических вузов.
Книга содержит около 300 разнообразных контрпримеров и примеров, относящихся к основным разделам теории вероятностей и случайных процессов. Во второе издание добавлен новый материал, расширен список литературы. Книгу можно активно использовать при изучении теории вероятностей и случайных процессов.
Предназначена для студентов, аспирантов и научных сотрудников физико-математических специальностей.