статистика

Наглядная медицинская статистика, Петри А., Сэбин К., 2009.

Цель второго издания книга, как и первого, — донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые довольно широко применяют зарубежные медики и биолога. Книга содержит не только необходимую теоретическую часть, но и в доступной форме даёт практическое описание того, как можно применять статистические методы в реальных клинических исследованиях. Для освоения изложенного материала читателю вполне достаточно знаний по математике в объёме школьного курса.

Медицинская статистика, Учебное пособие, Жижин К.С., 2007.

в пособии подробно описаны алгоритмы традиционных (и не ставших еше традиционными) приемов обработки экспериментальной медико-биологической информации с помощью популярных статистических пакетов: SPSS и Statistica. Материал книги изложен простым языком, не содержит сложных математических абстракций и носит прикладной характер. В ней подробно разобраны примеры из практики, которые позволяют каждому исследователю по аналогии не только скомпоновать собственные данные без помощи профессионала- статистика, но и с первых же этапов эксперимента самостоятельно осуществить их обработку на достаточно квалифицированном. уровне. Учебное пособие будет полезно не только врачам и биологам всех профилей, но любому, кто постоянно или периодически работает с большими массивами разнообразной информации и использует для этой цели персональную ЭВМ.

Наглядная медицинская статистика, Учебное пособие, Петри А., Сэбин К., 2015.

Предыдущие издания оригинала этой книги были опубликованы в 2000, 2005 и 2009 гг. Третье издание книги, как и два предыдущих, имеет целью донести до читателя основные понятия и принципы медицинской статистики, которые достаточно широко используются зарубежными медиками и биологами. Книга содержит необходимую теоретическую часть, а также в доступной форме дает практическое описание того, как могут применяться статистические методы в реальных клинических исследованиях. Для освоения изложенного материала читателю необходимы не только знания по математике в объеме школьного курса. Требуется также понимание важности статистических методов анализа как надежного инструмента доказательной медицины, повышающего экономическую эффективность медицинских технологий. Ценность этой книги для медицинской науки определяется и проводимой в России реформой отечественной науки, в том числе реформой ВАК и системы научной аттестации. Учебное пособие предназначено для студентов, аспирантов и докторантов медицинских вузов, биологических факультетов университетов, врачей, исследователей-клиницистов и всех, кто является сторонником доказательной медицины.

Методы прикладной статистики в R и Excel, Буре В.М., Парилина Е.М., Седаков А.А., 2018.

В учебном пособии излагаются как основные разделы классического курса математической статистики, так и дополнительные разделы, не входящие в основной курс, но имеющие широкое применение на практике. В книгу включены такие разделы, как статистическое оценивание параметров (методы построения точечных оценок параметров и доверительных интервалов), проверка статистических гипотез, линейный и нелинейный регрессионный анализ, включая бинарную, ридж- и квантильную регрессии. Особое внимание уделяется реализации статистических методов в программах R и Excel. Все разделы содержат примеры применения методов с использованием вышеупомянутых программ. В книгу включены наиболее часто встречающиеся статистические таблицы. Книга может быть рекомендована в качестве учебного пособия студентам университетов, обучающимся по направлениям: «Прикладная математика и информатика», «Фундаментальные информатика и информационные технологии», «Прикладные математика и физика», а также научным работникам и специалистам, использующим методы математической статистики и классификации.

Теория вероятностей и математическая статистика, основные понятия, примеры и задачи, Турчин В.Н., 2019.

Учебник охватывает традиционный материал курсов "Теория вероятностей" и "Математическая статистика". Изложены основные понятия и факты теории вероятностей и математической статистики. Богатая подборка примеров и задач иллюстрирует применение методов теории вероятностей и математической статистики в разнообразных сферах деятельности человека: физике, химии, астрономии, биологии, генетике, медицине; в экономике, машиностроении, строительстве, геологии, металлургии, экологии, сельском хозяйстве; в психологии, социологии, лингвистике, педагогике, спорте и т. д. Для студентов высших учебных заведений.

Статистические методы обработки изображений, Крашенинников В.Р., 2015.

В пособии излагаются вопросы построения математических моделей и статистических методов и алгоритмов обработки изображений. Описываются оптимальные и квазиоптимальные решения основных задач обработки изображений (фильтрация, обнаружение, совмещение и распознавание). Особое внимание уделяется адаптивным методам. Предназначается для студентов, магистрантов и аспирантов по направлению «Прикладная математика». Работа выполнена в рамках задания Минобрнауки России № 2014/232.

Прикладная статистика, классификации и снижение размерности, Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1989.

Книга логически завершает справочные издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных» (1983 г.) и «Прикладная статистика: Исследование зависимостей» (1985 г.). Рассматриваются задачи классификации объектов, снижения размерности Большое внимание уделяется разведочному статистическому анализ. Для специалистов, применяющих методы анализа данных

Прикладная статистика, исследование зависимостей, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1985.

Данная книга является логическим продолжением справочного издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных», вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.