Теория вероятностей и математическая статистика

Пособие посвящено изучению курса «История и методология науки и производства» по учебному плану в магистратуре НГТУ, обоснованию и разработке программы и методики проведения научно-технических экспериментов. Изложены основные понятия системного анализа, регрессионного анализа и методов уменьшения набора переменных, а также приведены правила оформления программы-методики.

Учебное пособие соответствует программе базового курса теории вероятностей для технических вузов и может использоваться как для проведения учебных практических занятий, так и для самостоятельного изучения дисциплины. Отличительной особенностью издания является доступность изло-жения в сочетании с математической строгостью, а также минимизация объема сообщаемой информации за счет выбора тем, наиболее важных для понимания предмета и для решения практических задач. Пособие организовано в форме сборника задач, включающего под-робное руководство к их решению, а также необходимый справочный минимум теоретической информации.

Настоящее учебное пособие подготовлено для студентов очного и за- очного отделений технических направлений и специальностей, изучающих теориювероятностей иматематическуюстатистикув обычном объеме.При его написаниибыли использованы методические разработки и другие мате- риалы, ранееизданные кафедрой высшейматематики НГТУ.Эти материалы включены в текст пособия без ссылок, за что мы приносим свои извинения. Все замечанияпо содержанию данной работы просим передавать на кафед- ру высшей математики

В монографии рассматриваются вопросы, связанные с применением методов статистического анализа. Обсуждаются проблемы оценивания параметров при точечных, цензурированных, группированных и интервальных выборках. Исследуются отличия свойств оценок при ограниченных объемах выборок от асимптотических свойств этих же оценок. Рассматриваются вопросы примене¬ния критериев согласия типа , исследуется влияние факторов, влияющих на мощность критериев (числа интервалов и способов группирования). Рассматриваются вопросы применения непараметрических критериев согласия (Колмогорова, Крамера-Мизеса-Смирнова, Андерсона-Дарлинга) при проверке сложных гипотез, приводится множество моделей распределений статистик этих критериев при проверке различных сложных гипотез. Приводятся результаты сравнительного анализа мощности параметрических и непараметрических кри¬териев согласия. Приводятся результаты исследований свойств многочислен¬ных критериев проверки гипотез об отклонении эмпирического распределения от нормального, подчеркиваются достоинства и недостатки отдельных критериев, результаты сравнительного анализа мощности критериев. Исследуются свойства и мощность непараметрических критериев однородности. Показывается устойчивость к отклонениям от нормального закона классических критериев однородности средних, проводится сравнительный анализ мощности парамет¬рических и непараметрических критериев. Проводится сравнительный анализ мощности классических критериев проверки гипотез об однородности дисперсий, анализ мощности непараметрических критериев проверки гипотез о равенстве характеристик рассеяния. Показывается возможность применения классических критериев однородности дисперсий при законах, отличающихся от нормального. Рассматриваются и исследуются критерии исключения аномальных измерений, наличия тренда и др.

Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.

Сборник содержит более 300 задач по темам "Случайные события'' и "Случайные величины". На все вычислительное задачи даны ответы. Кроме того, сборник снабжен приложениями, содержащими справочный материал: таблицы значений функции плотности нормального распределения и функции Лапласа.

Методические указания содержат краткие теоретические сведения по основным темам курса теории вероятностей, решения типовых задач, контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения, что позволяет использовать пособие для ауди-торных занятий и самостоятельной работы студентов.

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.

Методические указания «Математическая статистика» предназначены оказать помощь студентам в выполнении расчетно-графической работы по математической статистике. С этой целью, весь материал разбит на части, каждая из которых посвящена определенной теме, изучаемой студентами, в соответствии с учебной программой. Каждая часть соответствует определенному пункту задания для выполнения расчетно-графической работы. Методические указания составлены таким образом, что кроме расчетов приводится краткое изложение теоретического материала по каждому разделу. В начале методических указаний приводится задание для расчетно-графической работы и статистические данные для обработки, по двум признакам. Методические указания предназначены для проведения практических занятий студентов экономических и агрономических специальностей как очной, так и заочной форм обучения.

В методических рекомендациях представлены современные подходы к организации и проведению корреляционно-регрессионного анализа на примере парной линейной регрессии, а также нелинейных форм связи на примере степенной, показательной и гиперболической моделей. В примерах подробно продемонстрировано пошаговое решение проверки значимости параметров и качества уравнения регрессии, выполнений условий Гаусса-Маркова, как в программе Microsoft® Office Excel®, Statsoft® STATISTICA 6.0, так и с использованием математических формул. Уделено внимание интерпретации результатов и выводов. Настоящие методические рекомендации предназначены для врачей-специалистов, аспирантов, ординаторов и интернов, студентов медицинского вуза.

Настоящие методические рекомендации предназначены для специалистов, ординаторов и интернов, работающих в области клинической, экспериментальной и популяционной медицины, гигиены, фармации, социальной психологии, организации здравоохранения и исследователей различного уровня (научных сотрудников, аспирантов, докторантов).

Введение в теорию передачи дискретных сообщений. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Специальные разделы высшей математики. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Статистическое моделирование и системный анализ технологических процессов. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Экспертные оценки в управлении качеством радиоэлектронных средств , Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Сборник задач по теории вероятностей. Гриф. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Основы инженерного эксперимента. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Теория вероятностей. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Теория вероятностей в примерах и задачах. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Предназначено для изучения и применения распространенных многомерных статистических методов при анализе данных, полученных при геологоразведочных работах.

Данное учебное пособие является продолжением I и II частей пособий, составленных в 2001 и 2004 годах и предназначено для дальнейшего изучения и применения распространенных многомерных статистических методов при анализе данных, полученных при геологоразведочных работах. Описание количественных методов сопровождается примерами и решением их с помощью широко известного статистического пакета Statistica.

Первый выпуск данного пособия предназначен для ознакомления с основами теории вероятности и с началами математической статистики и включает в себя вопросы, связанные с изучением распределения вероятностей, теорией выборочного метода, проверкой статистических гипотез, анализа вариационного ряда, ознакомлением с некоторыми критериями, сравнения выборок. Учебное пособие состоит из четырех частей, первые три части которого знакомят с теоретическими вопросами, с наглядными примерами.

СибЖВМ - единственный общероссийский журнал по вычислительной математике, издающийся за Уралом с привлечением авторов и рецензентов со всего СНГ.Основные направления журнала:- вычислительная математика;- математическое моделирование;- прикладная информатика;- автоматизация научных и прикладных исследований.Статьи публикуются на русском и английском языках, в зависимости от языка оригинала.

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".

Научный журнал Сибирского отделения РАН. В журнале публикуются оригинальные статьи и обзоры по следующим разделам: - суперкомпьютерные системы анализа и синтеза изображений (сигналов); - методы и средства искусственного интеллекта в научных исследованиях; - вычислительные сети и системы передачи данных; - автоматизация проектирования в микро- и оптоэлектронике; - микропроцессорные системы реального времени для научных и промышленных применений; - физика твердого тела, оптика и голография в приложениях к компьютерной и измерительной технике; - физические и физико-технические аспекты микро- и оптоэлектроники; - лазерные информационные технологии, элементы и системы. В редакционную коллегию входят признанные специалисты ведущих академических институтов России. Журнал адресован научным работникам, аспирантам, инженерам и студентам, интересующимся результатами фундаментальных и прикладных исследований в области высоких информационных технологий на базе новейших достижений физики, фотохимии, материаловедения, информатики и компьютерной техники. Круг авторов журнала широк: от ведущих научных центров и вузов России до ближнего и дальнего зарубежья. Все без исключения статьи рецензируются. В журнале публикуются оригинальные статьи и обзоры по следующим разделам: * анализ и синтез сигналов и изображений; * системы автоматизации в научных исследованиях и промышленности; * вычислительные и информационно-измерительные системы; * физико-технические основы микро- и оптоэлектроники; * оптические информационные технологии; * моделирование в физико-технических исследованиях; * нанотехнологии в оптике и электронике. Журнал практикует выпуск специализированных номеров. Журнал включен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов, рекомендованных для публикаций Высшей аттестационной комиссией. Журнал переводит и издает фирма “Аллертон Пресс” (США) под названием “Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing”. Учредителями журнала являются: Сибирское отделение РАН и Институт автоматики и электрометрии СО РАН.

Публикуются статьи, обзоры и краткие сообщения ученых ЮУрГУ, вузов и научно-исследовательских организаций России, посвященные актуальным вопросам математического моделирования и программирования.

Публикуются оригинальные статьи, обзоры и краткие сообщения ученых ЮУрГУ, университетов и научно-исследовательских организаций России, посвященные актуальным вопросам математики, механики и физики.