Теория статистики. Статистические методы. (Статистические сборники по отдельным темам, отраслям - см. соотв. отраслевые разделы)

Пособие состоит из двух частей. В первой части (гл. 1–9) излагаются основы теории статистика, во второй (гл. 10–20) – представлена система показателей по разделам курса «Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики». Основные темы социально-экономической статистики рассматриваются на примере сельского хозяйства. С целью лучшего усвоения учебного материала во всех главах представлены методика и алгоритм решения практических задач, даны контрольные вопросы. Книга, безусловно, представляет интерес с точки зрения исторического аспекта анализа статистических показателей, особенно развития сельского хозяйства в Российской Федерации.

В сборнике впервые в Российской Федерации в концентрированном виде представлены статистические данные о развитии физической культуры и спорта в стране за период 2000–2012 гг., а также выборочные сведения о состоянии физической культуры и спорта в СССР и РСФСР.

Статистика помогает улучшить жизнь человечества в целом и отдельных групп людей. Современный бизнес немыслим без статистики. Она используется для изучения потребителей, спроса на конкретные товары, а также прогнозирования продаж, подсказывает наиболее конструктивные решения. Статистика используется в медицине и помогает эффективнее лечить болезни. Статистика распространена в экономической, политической, социальной и других сферах общества, она показывает множество конкретных явлений в виде таблиц, графиков, диаграмм. Жизнь современного человека без статистики невозможна. В книге почти нет формул, она написана простым и понятным языком и адресована всем, хочет больше узнать об этой любопытной науке и приобрести практические навыки.

Если вы знаете, как программировать на Python, и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятий и точно поможет вам сделать хороший старт!

Составлен в соответствии с типовой учебной программой курса «Статистика транспорта». Содержит краткий обзор теории, основных формул и понятий по этому курсу. Представлены типовые примеры по изучаемому материалу с решениями и задачи с ответами. В 3-м издании уточнена система показателей, отражающих деятельность различных видов транспорта, обновлены типовые задачи и расширен круг задач для самостоятельной работы.

Рассмотрены дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, элементы анализа случайных процессов, некоторые методы многомерного анализа. По каждой из рассматриваемых тем кратко изложены основные теоретические положения, примеры решения задач, приведены задачи для самостоятельного решения, компьютерные методы решения соответствующих задач и задания для типового расчета.

Учебное пособие позволит студентам понять категории статистиче-ской науки, изучить методы статистического исследования в анализе социально-экономических процессов. Учебное пособие содержит основ-ные вопросы по общей теории статистики и социально-экономической статистики с элементами сельскохозяйственной статистики. Материал изложен в краткой форме, что позволяет систематизировать знания по изучаемому курсу. Учебное пособие включает теоретический материал по каждой теме изучаемого курса, контрольные вопросы.

Если вам необходима статистическая обработка данных для курсовой, диплома, статьи или диссертации; вы хотите лучше понимать результаты тех статистических методов, которые применяете; вы устали от того, что программы анализа данных не способны выполнить нестандартные задачи; вам необходимо перегруппировать ваши данные, но жаль тратить на это часы ручного труда; вам нужно освоить самые современные методы, еще не нашедшие отражения в большинстве статистических пакетов, то эта книга — для вас! Изложение построено на базе самого современного программного обеспечения — статистической среды R, которая принадлежит к числу наиболее динамически развивающихся программ в своем классе. Освоив R, вы сможете: полностью автоматизировать свою работу; запускать статистическую обработку прямо из текста документа; получать графики высокого качества и сохранить их в переносимых графических форматах; в любой момент повторить ваш анализ (например, если поменялись требования к иллюстрациям или исходные данные); использовать сотни «библиотек»-плагинов, разработанных для R; применять самые современные методы; разрабатывать собственные программы анализа данных: от коротких «макросов» до полноценных пакетов, реализующих новейшие алгоритмы; и, естественно, проводить любой стандартный анализ данных, получая при этом графики любой степени сложности.

Данная книга представляет собой всестороннее введение в методы прогнозирования и содержит достаточно информации о каждом из них, помогая читателям разумно их использовать. Примеры с многочисленными наборами данных на языке R авторы заимствовали из собственного опыта консультирования. В конце глав приводятся упражнения по пройденной теме.

Рассматриваются вопросы организации статистики, статистического наблюдения, группировки, традиционных методов статистического анализа (на основе показателей динамики, относительных и средних величин, индексов). Особое внимание уделено специальным методам статистического анализа: вариационному, дисперсионному и корреляционному (в том числе непараметрическим и ранговым показателям связи). Охарактеризованы способы перехода от рейтинговых показателей к балльным и обратно. Рассмотрены статистические методы прогнозирования и многомерного статистического анализа. Приводятся математико-статистические таблицы, основные формулы и понятия теории статистики.