статистика

Теория вероятностей, Математическая статистика, Математическое программирование, Учебное пособие, Белько И.В., Морозова И.М., Криштапович Е.А., 2016.

Рассмотрены темы, изучаемые в третьей части курса «Высшая математика»: теория вероятностей, математическая статистика и математическое программирование. Каждая глава содержит теоретические основы с примерами, задачи с решениями и задачи для самостоятельной работы, снабженные ответами. Большинство примеров и задач имеют экономическую направленность. Пособие может быть использовано для самостоятельной подготовки по данным разделам курса высшей математики. Для студентов и преподавателей экономических специальностей высших учебных заведений.

Прикладная статистика, Основы моделирования и первичная обработка данных, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1983

Книга посвящена методам предварительного статистического анализа данных и построения модели реального явления, характеризуемого этими данными. Приводятся сведения по теории вероятностей и математической статистике, освещаются вопросы программной реализации излагаемых методов. Для статистиков, экономистов, математиков и других специалистов, использующих методы статистической обработки данных.

Теория вероятностей и математическая статистика, Учебник для вузов, Андронов А.М., Копытов Е.А, Гринглаз Л.Я., 2004.

Перед вами — расширенный учебник по теории вероятностей и математической статистике. Традиционный материал пополнен такими вопросами, как вероятности комбинаций случайных событий, случайные блуждания, линейные преобразования случайных векторов, численное нахождение нестационарных вероятностей состояний дискретных марковских процессов, применение методов оптимизации для решения задач математической статистики, регрессионные модели. Главное отличие предлагаемой книги от известных учебников и монографий по теории вероятностей и математической статистике заключается в ее ориентации на постоянное использование персонального компьютера при изучении материала. Изложение сопровождается многочисленными примерами решения рассматриваемых задач в среде пакетов Mathcad и STATISTICA. Книга написана на основе более чем тридцатилетнего опыта авторов в преподавании дисциплин теории вероятностей, математической статистики и теории случайных процессов для студентов различных специальностей высших учебных заведений. Представляет практический интерес как для студентов и преподавателей вузов, так и для всех, кто интересуется применением современных вероятностно-статистических методов.

Прикладная математическая статистика, для инженеров и научных работников, Кобзарь А.И., 2006.

В книге рассматриваются способы анализа наблюдений методами математической статистики. Последовательно на языке, доступном специалисту — не математику, излагаются современные методы анализа распределений вероятностей, оценки параметров распределений, проверки статистических гипотез, оценки связей между случайными величинами, планирования статистического эксперимента. Основное внимание уделено пояснению примеров применения методов современной математической статистики. Книга предназначена для инженеров, исследователей, экономистов, медиков, аспирантов и студентов, желающих быстро, экономично и на высоком профессиональном уровне использовать весь арсенал современной математической статистики для решения своих прикладных задач.

Теория вероятностей и математическая статистика, Павлов С.В., 2010.

В учебном пособии в краткой и доступной форме рассмотрены все основные вопросы, предусмотренные государственным образовательным стандартом и учебной программой по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика». Книга позволит быстро получить основные знания по предмету, а также качественно подготовиться к зачету и экзамену. Рекомендуется студентам, обучающимся по специальностям и направлениям «Телекоммуникации», «Информатика и вычислительная техника», «Организационно-технические системы», «Информатика», «Математические методы в экономике», а также по другим экономическим и техническим специальностям и направлениям.

Непараметрические методы статистики, Шмерлинг Д.С., Адлер Ю.П., Тюрин Ю.Н., Холлендер М., Вулф Д., 1983.

Книга представляет собой руководство по непараметрической статистике для пользователей. Методы иснараметрической статистики обладают обширной областью приложения, математической простотой и доступностью при довольно высокой эффективности. Рассматривается, в частности, непараметрический аналог известного метода наименьших квадратов. Около половины книги занимают тщательно подобранные таблицы. Для исследователей и практиков — статистиков, экономистов, социологов, специалистов других отраслей, использующих статистические методы.

Факторный анализ как статистический метод, Лоули Д., Максвелл А., 1967.

Настоящая монография дает четкое представление о задачах факторного анализа, которым находит все большее применение при решении различных практических задач. Факторный анализ возник и развивался в связи с решением в первую очередь задач психологии (например, объяснение успеваемости учеников). Однако область его приложений значительно шире и охватывает в принципе все случаи применения многомерного статистического анализа. Книга рассчитана на очень большой круг читателей—не только на математиков, но и на лиц других специальностей: биологов, медиков, инженеров, экономистов. Она доступна аспирантам и студентам старших курсов.

Лекции по математической статистике, Чернова Н.И.

Предлагаемый вашему вниманию курс теоретической статистики содержит материал из классических разделов математической статистики. Речь пойдет об оценке параметров, проверке гипотез, немного о регрессионном анализе. Курс предназначен студентам экономического факультета НГУ, но его могут попробовать освоить студенты математического факультета. Курс не содержит экономических приложений и ни в коей мере не собирается обсуждать применение статистических методов. И то, и другое студенты-экономисты в НГУ изучают в годовом курсе эконометрики (регрессионного анализа).