статистика

Теория вероятностей и математическая статистика в вопросах и задачах, Денежкина И.Е., Степанов С.Е., Цыганок И.И., 2021.

ПРЕДИСЛОВИЕ.

Быстро меняющимся рынок труда, связанный с развитием цифровой экономики, будет предполагать растущий спрос на специалистов в области анализа данных, математического моделирования, финансовых технологий. Такие специалисты должны иметь серьезную математическую подготовку. Конечно, изучение математики имеет мировоззренческое значение, но для будущих экономистов и менеджеров математика должна стать инструментом анализа, организации, управления и контроля экономических и социальных систем. Рыночные отношения, сложные экономические связи, научно-технический прогресс способствуют интенсивному развитию производительных сил и приводят к существенным изменениям методов труда. Принимаемые решения в таких условиях должны быть обоснованными, методы руководства — гибкими и направленными на повышение эффективности использования кадрового потенциала.

Статистические задачи механики твердых деформируемых тел, Ильюшин А.А., Ломакин В.А., 2014.

Монография посвящена применению статистических методов при описании напряженного и деформированного состояний твердых тел. Изложены методы, постановки и решения линейных и нелинейных задач при случайных внешних воздействиях. Исследуются вопросы назначения запасов прочности, надежности, долговечности. Дается расчет на прочность квазистатически деформируемых тел при действии случайных сил, температур, граничных условий и структуры материала. Рассмотрены задачи о деформации тел со случайными неровностями поверхности. Изложенные в монографии принципы открывают новые перспективы в развитии механики твердых деформируемых тел. Рассчитана на научных и инженерно-технических работников, преподавателей и студентов вузов.

Статистическая физика сложных систем, от фракталов до скейлинг-поведения, Абаимов С.Г., 2012.

Многообразие происходящих в природе явлений, на первый взгляд, не подчиняется каким-то унифицированным принципам, и каждое явление требует введения своих законов описания поведения. Однако данное утверждение, присущее классической физике, все больше утрачивает свои позиции. Примерами могут служить попытки создания единой теории материи или универсальность, вводимая с помощью ренормализационной группы. В последние десятилетия и в статистической физике возник ряд многообещающих гипотез о том, что самые разнообразные явления, такие как перколяция, землетрясения, разрушение материалов, полимеризация, ДНК, информационные процессы и многие другие, могут описываться унифицированным формализмом статистической физики; причем эта универсальность может распространяться как на окрестности точек фазовых переходов, так и на явления без фазовых переходов. Подобные системы стали называть сложными. В настоящей книге подробно рассматриваются такие важные концепции, как энтропия, потенциал свободной энергии, восприимчивость, ренормализационная группа, и делаются попытки обобщения принципов их построения для самых различных типов систем. Основой данного обобщения служит отображение вероятностных законов поведения систем, в которых температура может отсутствовать как таковая, на уже хорошо знакомые читателю тепловые флуктуации. Книга предназначена для широкого круга физиков — научных работников, преподавателей и студентов вузов.

Прикладные методы анализа статистических данных, Горяинова Е.Р., Панков А.Р., Платонов Е.Н., 2012.

В учебном пособии излагаются важнейшие понятия математической статистики, описываются статистические модели и методы статистического анализа реальных данных. Все рассмотренные методы проиллюстрированы примерами, которые снабжены подробными решениями и комментариями. В конце каждого раздела приводятся задачи для самостоятельного решения. Наряду с важнейшими базовыми классическими моделями и методами статистической обработки данных в пособии представлены современные непараметрические робастные методы, которые можно эффективно использовать для обработки информации в условиях априорной статистической неопределенности, свойственной реальным статистическим экспериментам. Для студентов, аспирантов и преподавателей технических и экономических вузов.

Наглядная математическая статистика, Лагутин М.Б., 2019.

Основы теории вероятностей и математической статистики излагаются в форме примеров и задач с решениями. Книга также знакомит читателя с прикладными статистическими методами. Для понимания материала достаточно знания начал математического анализа. Включено большое количество рисунков, контрольных вопросов и числовых примеров. Для студентов, изучающих математическую статистику, исследователей и практиков (экономистов, социологов, биологов), применяющих статистические методы.

Энциклопедия статистических терминов, Том 8, Выдающиеся отечественные и зарубежные учёные в области статистики, 2011.  

8 том энциклопедии статистических терминов включает раздел 8 «Выдающиеся отечественные и зарубежные учёные в области статистики», посвященный персоналиям выдающихся отечественных учѐных в области статистики, внёсших наиболее значимый вклад в развитие статистики.

Энциклопедия статистических терминов, Том 7, Статистические публикации, 2011.  

Данный том Энциклопедии статистических терминов включает раздел 7. Статистические публикации, в котором представлено описание важнейших отечественных, зарубежных и международных изданий в области статистики.

Энциклопедия статистических терминов, Том 6, Статистика и окружающей природной среды и природопользования, 2011.  

Данный том энциклопедии включает раздел 6. «Статистика окружающей природной среды и природопользования», в котором рассматриваются основные понятия и определения, используемые при проведении статистических наблюдений изъятия (добычи и т.п.), первичного потребления, восстановления (возобновления) и охраны (защиты) природных ресурсов, а также обследований, отражающих состояние окружающей природной среды, негативное воздействие на неѐ и мероприятий по охране. Кроме того, представлены основные дефиниции, применяемые при проведении макроэкономических расчётов в системе комплексного природно-ресурсного и экономического учёта, в ходе анализа полученной информации.