Теория вероятностей и математическая статистика

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 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.

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.

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

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.

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.

Журнал "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") основан в 1995 году на базе Новосибирского государственного технического университета. Печатная версия журнала зарегистрирована в Министерстве РФ по делам печати, телевещания и средств массовых коммуникаций в 2000 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-76010 от 03.07.2019 г. Периодичность выхода издания - раз в три месяца (4 номера в год). Научно-технические статьи, направленные в адрес журнала, проходят рецензирование и редактирование. Публикация статей бесплатная. В журнале "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") публикуются оригинальные статьи по следующим группам специальностей: 05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.01; 05.13.11; 05.13.17; 05.13.18), 05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы (05.11.07; 05.11.16; 05.11.17). До 2021 года журнал назывался "Научный вестник Новосибирского государственного технического университета".

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 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.

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.

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

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.

Данная книга – это второй том двухтомного пособия «Практикум по высшей математике». В нём представлены все основные разделы высшей математики: элементы математического анализа, линейной алгебры, аналитической геометрии,теории вероятностей и математической статистики. Во второй том входят следующие разделы: интегральное исчисление функций одной (действительной и комплексной) переменной и функций многих переменных; элементы векторного анализа, комплексного анализа и операционного исчисления; дифференциальные уравнения; элементы теории вероятностей и математической статистики. Каждый раздел содержит теоретический материал с большим количеством геометрических иллюстраций, образцы решения разнообразных задач, задачи для самостоятельного решения (в том числе достаточное количество прикладных задач). В конце книги приводятся ответы.

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.

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.

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 учебном пособии изложен теоретический материал по разделам и практические задания, соответствующие каждому разделу, которые в свою очередь необходимы для закрепления полученных теоретических знаний, практических навыков. Подготовлено на кафедре математики и бизнес-информатики.

Методические рекомендации содержат задания и учебный материал по основным темам учебной программы для проведения практических и семинарских занятий.

Методические указания предназначены для организации самостоятельной работы студентов вечернего и заочного отделения, обучающихся по основным и сокращенным образовательным программам высшего профессионального образования. В указаниях определены требования к содержанию и оформлению работ, приведены задания по вариантам. Для облегчения их выполнения дано краткое пособие по содержанию курса, приведены формулы и примеры решения типовых задач по основным темам дисциплины «Статистика».

Пособие содержит теоретические основы комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики, описываются методы этих наук применительно к филологии и языкознанию. Даны практические задания, лабораторные работы, рекомендуемая литература, программа курса

Рассмотрена методология общей теории организации выборочных методов в экономической и социальной статистике. Последовательно рассмотрены основные методы измерений в экономике, методы организации сбора и обработки данных выборочного статистического наблюдения, их анализа с помощью обобщающих показателей.

Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу жизнь, но для многих его использование по-прежнему кажется уделом избранных. Автор опровергает этот миф и предоставляет читателю пошаговое описание реализации в программах Excel и R алгоритмов машинного и глубокого обучения, регрессии и кластеризации, корреляционного и дисперсионного анализа применительно к криминалистическому изучению преступных деяний. Отдельное внимание уделено разведочному анализу данных, методам работы с географическими координатами и сведениями о времени. Преимуществом книги является сочетание теории математической статистики и машинного обучения в объеме, достаточном для понимания сути реализуемых методов, и готовых прикладных решений, которые можно использовать как в научных исследованиях, так и в практике расследования преступлений. Законодательство приведено по состоянию на 1 октября 2020 г.

Теоретический и научно-практический журнал "Вестник МЭИ" как источник информации о достижениях научной школы Московского энергетического института. Выходит с января 1994 г. В издании публикуются материалы фундаментальных и прикладных исследований, современные инженерные решения, гипотезы и научная полемика.

В учебном пособии рассмотрены теоретические основы и прикладные методы теории вероятностей и математической статистики. Оно обеспечивает годовой курс изучения дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» и может быть использовано как студентами инженерных специальностей вузов, так и их преподавателями. Теоретические положения иллюстрируются большим количеством рисунков, интересных числовых примеров и задач прикладной направленности, для решения которых в приложении приводятся необходимые вероятностно-статистические таблицы.

Рассматриваются статистические задачи и методы их решения в системах пассивной сейсмической локации (ПСЛ), эффективность которых в значительной мере определяется применяемыми методами обработки сигналов. Исследуются основные локационные задачи, такие как обнаружение сейсмически активных объектов, оценивание характеристик движения, определение типа объекта (классификация). Предложенные методы получили свое развитие при работе авторов над реальными проектами по созданию новых систем ПСЛ. Большая роль в развитии статистической теории ПСЛ принадлежит экспериментам, значительная часть которых выполнена на сейсмическом полигоне Новосибирского государственного технического университета.

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.

Методические указания к практическим занятиям «Основные понятия статистики и выборочный метод» помогут студентам проверить теоретическое освоение курса «Теория вероятностей и математическая статистика», содержат теоретические сведения основ статистического распределения, варианты заданий.

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.

Журнал публикует статьи о компьютерных и информационных технологиях в промышленности, образовании, экономике и т.д. - опыт разработки, внедрения и использования. В журнале: * Тенденции развития компьютерных и информационных технологий в технике, экономике и управлении * Информационные технологии в экономике и профессиональном образовании * Автоматизация проектирования, конструирования и технологической подготовки производства * Программное обеспечение * Информационно-управляющие комплексы подвижных объектов * Сетевые технологии. Интернет-технологии. Информационная безопасность * Аппаратное обеспечение информационных технологий * Информационная поддержка жизненного цикла технических систем * Компьютерное зрение. Виртуальная реальность. Компьютерная графика * Геоинформатика. Технологии дистанционного зондирования и мониторинга * Технологии автоматической идентификации. Биометрия * Распределенные информационно-управляющие системы. Автоматизация документооборота, формирование электронных архивов и библиотек * Нормативная база, стандартизация и сертификация информационных продуктов и систем Издатель выкладывает номера с задержкой в 1 год! С 2025 года издание поставляется ежемесячно.

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

Рассмотрены основные сведения по теории вероятностей и математической статистике, необходимые для технических приложений. Приведены примеры выполнения лабораторных работ с применением системы Scilab и табличного редактора Excel. Учебное пособие содержит задания для аудиторной и самостоятельной работы.

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

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.

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

Освещены вопросы планирования и обработки результатов эксперимента в области строительных материалов. Изложены процедуры математической обработки для оценки результатов эксперимента, проверки статистических гипотез. Рассмотрены вопросы планирования эксперимента с целью математического описания и выявления важнейших факторов, воздействующих на объект исследований с области строительных материалов. Приведены результаты исследований, связанные с определением свойств строительных материалов.

Рассмотрены теоретические и практические вопросы проведения дискриминантного анализа многомерных данных. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторных работ.

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.

Учебное пособие соответствует федеральному государственному образовательному стандарту подготовки бакалавров по направлению 150400 «Металлургия». Учебное пособие рассматривает проблемы статистического подхода к анализу случайных величин и случайных процессов. Обсуждаются ограничения, лежащие в основе регрессионного анализа. Детально обсуждаются проблемы, возникающие при анализе временных рядов.