URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Брандт З. Статистические методы анализа наблюдений. Пер. с англ.
Id: 24088
 
999 руб.

Статистические методы анализа наблюдений. Пер. с англ.

1975. 312 с. Твердый переплет. Букинист. Состояние: 4+. .

 Аннотация

Книга представляет собой краткое введение в статистический анализ данных наблюдений и предназначена для лиц, не являющихся математиками, но которым в своей практической работе приходится иметь дело с использованием статистических методов обработки данных.

Книга состоит из 12 глав и 6 небольших приложений. Первые главы посвящены краткому изложению основ теории вероятностей и математической статистике. В последующих главах изложены вопросы статистики, чаще всего встречающиеся в приложениях: метод максимального правдоподобия, статистическая проверка гипотез, метод наименьших квадратов, дисперсионный анализ, линейная регрессия. В приложениях собраны элементы программирования на ФОРТРАНе, основные формулы матричного исчисления, комбинаторный анализ и наиболее употребительные формулы и таблицы.

В книге имеется много иллюстраций и численных примеров, ее легко читать даже лицам, впервые встречающимся с математической статистикой. Она, несомненно, принесет большую пользу широкому кругу читателей, сталкивающихся со статистическим анализом данных.


 ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие к русскому изданию...................

Предисловие.............................

Глава 1. Введение..........................

Глава 2. Вероятности........................

2.1. Эксперименты, события, выборочное пространство.......

2.2. Понятие вероятности..................

2.3. Правила исчисления вероятностей; условная вероятность...

Глава 3. Случайные величины: распределение случайной величины...

3.1. Случайные величины...................

3.2. Распределение случайной величины.............

3.3. Функции одной случайной величины, математическое ожидание, дисперсия, моменты....................

3.4. Неравенство Чебышева...................

Глава 4. Распределение нескольких случайных величин.........

4.1. Функция распределения и плотность вероятности для двух случайных величин. Условная вероятность..........

4.2. Математические ожидания, дисперсии, ковариации и коэффициент корреляции...............-..........

4.3. Случай более чем двух случайных величин; векторная и матричная запись.....................

4.4. Преобразование случайных величин.............

4.5. Линейные и ортогональные преобразования; распространение ошибок.....................

Глава 5. Некоторые важные распределения и теоремы.........

5.1. Биномиальное и полиномиальное распределения........

5.2. Частота; закон больших чисел.............

5.3. Гипергеометрическое распределение.............

5.4. Распределение Пуассона.................

5.5. Равномерное распределение.................

5.6. Характеристическая функция распределения.........

5.7. Лапласовская модель ошибок................

5.8. Нормальное распределение...............

5.9. Количественные свойства нормального распределения.....

5.10. Многомерное нормальное распределение.......

5. П. Центральная предельная теорема............

5.12. Ошибки эксперимента и нормальное распределение; модель Гершеля..........................

5.13. Свертка распределений...................

Глава 6. Выборочный метод.....................

6.1. Случайный выбор, распределение выборки; выборочные оценки

6.2. Выбор из непрерывных популяций..............

6.3. Выбор из составных распределений.............

6.4. Выбор без возвращения из конечной популяции; среднеквадратичное отклонение; степени свободы...........

6.5. Выборка из нормального распределения; распределение X2...

6.6. X2 и эмпирическая дисперсия............

Глава 7. Метод максимального правдоподобия............

7.1. Отношение правдоподобия; функция правдоподобия......

7.2. Принцип максимального правдоподобия...........

. 7.3. Неравенство информации; оценки с минимальной дисперсией

и достаточные оценки...................

7.4. Асимптотические свойства функции правдоподобия и оценок максимального правдоподобия.......... 104

7.5. Решение уравнения правдоподобия с помощью итераций.... 106

7.6. Совместная оценка нескольких параметров.."........ 107

7.7. Однозначность метода; доверительный интервал........ 111

7.8. Функция Бартлетта.................. 112

Глава 8. Проверка статистических гипотез.............. 116

8.1. Критерий F для равенства дисперсий............. 118

8.2. Критерий Стьюдента; сравнение средних........... 122

8.3. Некоторые аспекты общей теории критериев......... 126

8.4. Теорема Неймана---Пирсона и ее применения........ 132

8.5. Метод отношения правдоподобия.............. 135

8.6. Критерий согласия X2.................... 140

Глава 9. Метод наименьших квадратов................ 146

9.1. Прямые равноточные и неравноточные наблюдения...... 146

9.2. Непрямые (косвенные) измерения............. 151

9.3. Измерения с ограничениями................ 168

9.4. Общий случай подгонки методом наименьших квадратов.... 176

9.5. Программа на ФОРТРАНе для метода наименьших квадратов

в общем случае. Примеры................. 179

Глава 10. Некоторые замечания о минимизации............ 197

10.1. Оценка параметров и минимизация.............. 197

10.2. Различные методы минимизации............... 198

Глава 11. Дисперсионный анализ................... 204

11.1. Однофакторная классификация................ 204

11.2. Некоторые аспекты двухфакторной классификации...... 209

11.3. Фортрановская программа для двухфакторной классификации.. 217

Глава 12. Линейная регрессия.................... 222

12.1. Линейная регрессия как простой случай метода наименьших квадратов......................... 222

12.2. Доверительные интервалы.................. 225

12.3. Проверка гипотез...................... 227

12.4. Линейная регрессия и дисперсионный анализ......... 228

Приложение А. Некоторые элементы программирования на языке

ФОРТРАН.............................. 230

Приложение Б. Краткий обзор матричного исчисления........ 240

Б.1. Определения матриц и векторов............... 240

Б.2. Равенство, сложение, вычитание и умножение матриц...... 243

Б.З. Определитель и обратная матрица; решение матричных уравнений 247

Б.4. Программа на ФОРТРАНе для действий над матрицами.... 254

Приложение В. Элементы комбинаторного анализа.......... 263

Приложение Г. Гамма-функция Эйлера................ 265

Приложение Д. Сводка важнейших формул.............. 267

Приложение Е. Статистические таблицы............... 287

Литература............................. 307

Предметный указатель....................... 309

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце