МАТЕМАТИКА

В данном учебном пособии рассматриваются задачи проверки непараметрических гипотез о свойствах выборки, а также подробно изложены ранговые алгоритмы обработки данных. Некоторые тесты не входят в классический курс математической статистики.

Учебно-методическое пособие предназначено для направлений подготовки магистратуры 05.04.02 География, 05.04.06 Экология и природопользование, 06.04.01 Биология, охватывает вопросы обработки экспериментальных данных. В пособии в доступной форме изложены методы статистической обработки результатов научных исследований с использованием MS Excel. Может быть использовано студентами, научными сотрудниками и преподавателями при подготовке дипломных проектов, диссертационных работ и научных статей.

В данной статье предлагаются критерии согласия, в основе которых лежит расстояние Колмогорова между условной функцией надежности, соответствующей проверяемой гипотезе, и непараметрической оценкой функции надежности, предложенной Бераном для различных планов эксперимента. Оценка Берана является обобщением хорошо известной оценки Каплана–Мейера. При расчете оценки Берана используется ранее предложенный алгоритм выбора адаптивного параметра размытости. Методами компьютерного моделирования проведено исследование зависимости распределений статистик критериев от объема выборки, а также числа точек плана эксперимента. В статье также предложено несколько статистик критериев в зависимости от плана эксперимента. Получено практическое подтверждение теоретических предположений о характере сходимости статистик критериев. В результате сравнительного анализа мощности показано, что для рассмотренных пар конкурирующих гипотез предложенные критерии предпочтительней классического критерия типа Колмогорова, применяемого к выборкам остатков, а также критерия типа хи-квадрат для модели пропорциональных интенсивностей. На примере анализа данных о стойкости электроизоляционных жидкостей при различных величинах напряжения построена параметрическая модель ускоренных испытаний и с использованием предложенного критерия проверена гипотеза о виде полученной модели.

Журнал «Системный администратор» – ведущее российское отраслевое издание для ИТ-специалистов. Его цель – предоставление полной и объективной информации о решениях, продуктах и технологиях современной ИТ-отрасли.90% статей в журнале носят прикладной характер, снабжены примерами, таблицами, графическим материалом. Именно поэтому журнал «Системный администратор» является настольным пособием для ИТ-профессионалов и тех, кто решил делать карьеру в ИТ. Издается с октября 2002 года.

В методических указаниях, выполненных в соответствии с федеральным государственным образовательным стандартом, изложены теоретико-методологические основы дисциплины «Методы прикладной статистики для социологов». В работе рассмотрены теоретические и практические аспекты использования статистики в социологии, описаны конкретные методы анализа социологических данных. Каждый раздел сопровождается вопросами и задачами для самопроверки, списком литературы, работа с которыми позволит расширить знания материала.

В пособии представлены способы применения статистических методов в типовых случаях анализа экспериментальных данных в медико-биологических исследованиях. Издание посвящено изложению некоторых простых, но важных методов обработки числовых результатов наблюдений. Эти методы стали в последнее время обязательным этапом каждого исследования. Настоящее учебное пособие является попыткой изложения большого числа классических методов анализа и обработки наблюдений на минимальной аналитической основе. В ней описываются важнейшие оценки нормально распределенной случайной величины, сравнение и анализ серий наблюдений. Приводятся элементарные доказательства основных формул дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа, некоторые принципы планирования эксперимента и последовательного анализа.

Дисциплина «Математическая статистика» относится к вариативной части (дисциплины по выбору) образовательной программы Б1.В.ДВ.2.1. В соответствии с учебным планом дисциплина изучается на 2 курсе, по очной форме обучения. Вид промежуточной аттестации (итоговая форма контроля): зачет. Приступая к изучению данной дисциплины, аспирант должен обладать знаниями информатики, математики, биомеханики, педагогики, теории и методики физического воспитания. В процессе обучения дисциплина базируется на знаниях, умениях и навыках, приобретенных аспирантами при изучении предшествующих дисциплин.

В пособии излагаются основные результаты теории выборочного метода, методы получения оценок, задачи статистической проверки гипотез, некоторые положения теории статистических решающих правил и оптимальных выводов. Основные положения иллюстрируются рядом примеров и задач. Подготовлено на кафедре функционального анализа и теории функций.

Основная цель книги – дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А.В. Дятлова и П.Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы.

Данное учебно-методическое пособие включает в себя теоретический материал, разбор решений типовых задач по разделу «Математическая статистика» дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика», а также содержит методические указания для решения задач и варианты домашней контрольной работы по математической статистике. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям 09.03.03 Прикладная информатика, 02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем, а также может быть полезно студентам математических и физических факультетов вузов.

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.

Научно-практический, периодический, рецензируемый журнал. Направленность журнала - проблемы и их решения в области информационной безопасности, информационного противоборства и кибербезопасности, технической защиты информации и оценки соответствия по требованиям безопасности информации. Журнал включен в Перечень ВАК.

Методическое пособие содержит краткие теоретические сведения по теме работ и задания по их выполнению. Теоретический материал изложен предельно кратко, поэтому при подготовке необходимо использовать лекции по данному курсу и рекомендованную литературу.

Важным приоритетом экономической политики Российской Федерации является развитие туризма. В тяжелых современных условиях функционирования туристской сфере необходима разработка новейших информационных возможностей и технологий сбора информационных данных. В настоящее время система статистического учета и анализа показателей деятельности в сфере туризма в Российской Федерации отсутствует, что вызывает множество погрешностей в процессе оценки экономического вклада туризма и его значимости. В монографии предложена современная система статистического учета в сфере туризма, сопоставимая с общепринятыми международными системами, основанная на современных методиках. Совершенствование системы управления туристской сферы создаст возможности ускоренного развития туризма и повышения его роли в социально-экономическом развитии страны. Законодательство приведено по состоянию на январь 2022 г.

Учебное пособие подготовлено для студентов 1–2 курсов очного и заочного отделений, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику в объеме семестрового курса. Пособие содержит индивидуальные домашние задания.

Содержит лабораторные работы по разделам дисциплины «Статистические методы контроля качества», выполняемые в пакете STATISTICA (Statsoft).

Методические указания включают теоретические положения, примеры решения типовых задач, материалы для самостоятельной работы и контроля знаний студентов.

Данное учебное пособие представляет собой опорный конспект по математической статистике и включает в себя все основные понятия, теоремы и примеры, предусмотренные государственным образовательным стандартом. В издании рассматриваются основные задачи, методы их решения и технология применения этих методов к решению практических задач с подробными комментариями. В конце каждой главы имеются контрольные вопросы с ответами в конце книги.

В учебнике изложены основные разделы теории вероятностей и математической статистики, составляющие базовый курс этого предмета. Особенность учебника заключается в равномерном распределении материала теории вероятностей и математической статистики. Сделан акцент на построении и анализе вероятностных моделей. При изложении математической статистики уделено внимание свойствам процедур статистического вывода. Излагается современный метод построения текстов, основанный на р-значениях. Выделен круг задач, для которых возможно построение оптимальных процедур статистического анализа. Все основные понятия и результаты проиллюстрированы подробно рассмотренными примерами. В конце каждой главы приведены задачи для самостоятельного решения.

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета.

В данном учебном пособии рассматриваются задачи проверкигипотез: простых, сложных, параметрических, непараметрических. Некоторые тесты не входят в классический курс математической статистики. Поэтому изложенный материал будет полезен при анализе данных для студентов бакалавриата и магистрантов соответствующих специальностей.

Посвящена вопросам разработки и внедрения в учебный процесс содержания, структуры и методики организации дидактического процесса специальной математической подготовки инженеров и магистров на старших курсах обучения в технологическом университете, целью которой является достижение сформированности математической составляющей профессиональной компетентности инженеров и магистров.

Основная цель учебника – дать читателю-гуманитарию представление о многомерных методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А. В. Дятлова и П. Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках». Приложение содержит статистические таблицы.

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.

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре уравнений в частных производных и теории вероятностей математического факультета Воронежского государственного университета.

В учебное пособие входят разделы высшей математики: математическая статистика, вариационные ряды, проверка статистических гипотез. Пособие знакомит формами представления и описания данных в математической статистике, содержит общие методические указания, конкретные рекомендации по всем темам курса. Каждый раздел заканчивается контрольными вопросами, которые помогут проверить теоретическое освоение курса, содержит большое количество задач для самостоятельного решения и ответы для проверки.

Трудно найти современную область научных исследований, где бы не использовались методы математической статистики. В последнее время они нашли широкое применение в медицине, биологии, социологии, физической культуре и спорте, т. е. в областях, сравнительно недавно считавшихся далекими от математики.

Подготовлено на кафедре электроники физического факультета Воронежского государственного университета.

Пособие является вторым томом учебного пособия по всем разделам курса математики для бакалавров технических и экономических направлений, соответствует государственному образовательному стандарту и действующим программам. Книга может быть использована студентами и преподавателями дневных, вечерних и заочных отделений вузов и технических университетов.

Представлены задачи по теории вероятностей и математической статистике и их реализация на языке Python. Описана технология работы с модулями scipy.stats и statistics, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.

В учебном пособии описываются основные математические методы, предлагаемые математической теорией и широко применяемые на практике в современных психолого-педагогических исследованиях. Излагаются основные понятия теории вероятностей и описываются конкретные математические методы обработки данных. В приложении даются общие рекомендации по использованию статистических пакетов программ. Изложение ведется практически без строгих математических доказательств, но с подробными обсуждениями, объяснениями и иллюстрациями. Для конкретных методов статистического анализа разъясняются их сущность и границы применимости. Приведено большое количество задач для самостоятельной работы.

Изложены основные понятия и методы статистического анализа многомерных результатов технических экспериментов. Приведены теоретические сведения о свойствах многомерных гауссовских распределений.

Главная цель этой книги – дать читателю принципы для понимания основных статистических процедур, использующихся в исследованиях в области социальных наук. Другая важная задача книги – помочь студентам достичь уровня вычислительных навыков, которого требует применение статистических методов в реальных ситуациях. Содержание книги – начальное в том смысле, что изложение начинается с элементарных описательных методов. В тексте содержатся формулы и определения, необходимые для понимания материала. В результате изучения книги читатель получит представление не только о применении формул, но и о логике использования статистических методов. Содержание традиционно для вводного курса для нематематиков, но вместе с тем содержит некоторые специальные моменты, важные для современного подхода к применению статистических методов.

В пособии содержатся краткие теоретические сведения и основные понятия теории вероятностей. Для проведения практических занятий по теории вероятностей и математической статистике подобраны задачи разной сложности, а также представлены варианты контрольных работ.

Журнал предназначен для руководителей и ведущих специалистов научно-исследовательских и опытно-конструкторских организаций и предприятий отраслей промышленности, выпускающих продукцию и предоставляющих услуги в области телекоммуникаций, защиты и обработки информации, систем управления, встраиваемых информационно-управляющих систем различного назначений. Также журнал может быть полезен научным сотрудникам, докторантам, аспирантам и студентам информационных и вычислительных специальностей вузов. Тематические разделы: обработка информации и управление, моделирование систем и процессов, программные и аппаратные средства, защита информации, кодирование и передача информации, информационные каналы и среды, информационно-измерительные системы, системный анализ, стохастическая динамика и хаос, управление в социально-экономических системах, управление в медицине и биологии, информационные технологии и образование, краткие научные сообщения, рецензии (на книги, журналы, статьи, диссертации), хроника и информация (о семинарах, конференциях, выставках, юбилеях, а также очерки по истории науки и техники).

Рассматриваются статистические методы, используемые в задачах управления качеством продукции, компьютерные технологии и их реализация в среде электронных таблиц Excel и системе Statistica: излагаются семь простых инструментов текущего контроля качества, статистическое управление процессами, приемочный контроль продукции, статистические методы анализа качества. Включены лабораторные работы.

Дается логически последовательное изложение традиционного курса теории вероятностей и математической статистики, основанное на исследованиях А.Н. Колмогорова по теории сложности нерегулярных последовательностей. Рассмотрены информационные и физические обоснования понятия независимости, проблемы регрессионного подхода, оптимизации технического эксперимента, а также актуальные проблемы аналого-цифрового преобразования, распознавания образов и выделения сигнала на фоне шума.

Непонимание статистики — важная проблема в нашем обществе. Благодаря компьютерным технологиям собирать статистические данные стало проще, но главную задачу — правильно обработать результаты — по-прежнему берет на себя человек. Из этой книги вы узнаете, как использовать и интерпретировать статистику и статистические данные в различном окружении. Рассмотрены основные понятия и принципы статистики, наиболее распространенные статистические критерии, множественная проверка гипотез, планирование эксперимента, а также метастатистика.

Формирование общекультурных и профессиональных компетенций выпускника, ориентированных на усвоение теоретических знаний и выработку практических навыков по использованию математических методов при исследовании объектов библиотечно-информационной деятельности.

Книга выдающегося шведского математика Г. Крамера «Математические методы статистики» – классическое руководство по этой дисциплине. Впервые на русском языке она была издана в 1948 г. и сыграла большую роль в развитии теоретических работ по математической статистике, а также в повышении уровня прикладных работ. Собственно математической статистике посвящена третья (последняя) часть книги, а ее вторая часть до сих пор является одним из лучших учебных пособий по теории вероятностей.

Учебное пособие соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту среднего профессионального образования по дисциплине «Математика» для всех специальностей медицинских колледжей и училищ. В пособии изложены все изучаемые разделы математики, направленные на овладение основными понятиями и применение математических знаний в работе медицинского персонала среднего звена. Пособие может быть использовано как под руководством преподавателя, так и для самостоятельного изучения дисциплины студентами, так как в каждой главе в качестве примеров предложены задачи с решениями и ответами.

Изложены основные сведения по математической статистике, необходимые для решения практических задач. Приведен теоретический материал, примеры решения задач по математической статистике. Большинство задач решено с использованием программных сред Excel и Scilab. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.

Методические указания содержат методические рекомендации, типовые задачи, требования к оформлению, а также основные математико-статистические таблицы, используемые при решении задач. Предназначены для студентов второго курса заочной формы обучения направления «Экономика», изучающих дисциплину «Теория вероятностей и математическая статистика

Методическое пособие написано с целью оказания помощи студентам в овладении статистическими методами обработки экспериментальных данных. Доступно изложены основные понятия математической статистики, основы корреляционного и регрессионного анализа, элементы теории статистического вывода – проверка статистических гипотез. Изложение теоретического материала сопровождается достаточным количеством практических примеров и расчетов. Показана реализация простейших из методов в табличном процессоре Microsoft Excel for Windows. Рекомендуется студентам заочного обучения всех специальностей, изучающих элементы теории вероятностей и математической статистики. Пособие может быть использовано и студентами дневного отделения для самостоятельной проработки отдельных разделов математической статистики.

Пособие содержит теоретические положения, таблицы и практические примеры робастной обработки статистических данных. Предназначено для студентов, изучающих курс теории вероятностей и математической статистики.

В монографии обобщаются различные подходы к определению уровня и качества жизни населения. Большое внимание уделяется понятийному аппарату, развитию и сравнительной характеристике этих сложных социально-экономических категорий. Подробно описана методология бюджетных исследований на современном этапе, их история и значение для оценки уровня жизни населения. Охарактеризованы различные методики исследований уровня и качества жизни от общероссийского и международного уровня до предлагаемых некоторыми исследователями, в т. ч. и автором. Проведено сравнение и показаны достоинства тех или иных методов для более точной характеристики показателей отдельных территорий и социальных групп. В двух последних главах приведены результаты единовременных исследований отдельных территорий и слабо социально защищенных слоев населения Ярославской области, проводимых автором в течение ряда лет. Интерес представляют разработанные автором подходы к определению социальной дифференциации на основе косвенной информации и методика проведения подобных исследований.

Пособие содержит материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Приведены необходимые теоретические сведения и формулы, даны решения типовых задач, помещены задачи для самостоятельного решения, сопровождающиеся ответами. Предназначено для обучающихся по разным направлениям подготовки.

В учебном пособии просто и доступно описаны основные приемы современной статистики, наиболее широко используемые в анализе результатов медико-биологических исследований. По каждому методу приводятся наглядные конкретные примеры статистической обработки данных из экспериментальной практики, а также даются рекомендации по их применению, что, несомненно, способствует повышению грамотности, расширению приложений статистики в биологии и медицине. Пособие предназначено для студентов, аспирантов и соискателей медико-биологических специальностей. Безусловно, книгой может пользоваться и более широкая аудитория.

Пособие содержит теоретические основы курса «Теория вероятностей и математическая статистика», а также лабораторный практикум.

Пособие включает в себя основные разделы, излагаемые в рамках курса «Теория вероятностей и математическая статистика», кроме того, содержит дополнительные сведения, способствующие в более полной мере освоению студентами знаний и компетенций, предусмотренных положениями соответствующих госстандартов направлений подготовки 12.03.04 – Биотехнические системы и технологии, 09.03.02 – Информационные системы и технологии. Приводятся ключевые положения теории вероятностей, а также излагаются наиболее известные методы математической статистики. В конце каждого раздела следуют контрольные вопросы, помогающие усвоению материала. Математическая строгость изложения соответствует уровню подготовки студентов второго курса бакалавриата по соответствующим направлениям.