статистика

Теория вероятностей и математическая статистика, основные понятия, примеры и задачи, Турчин В.Н., 2019.

Учебник охватывает традиционный материал курсов "Теория вероятностей" и "Математическая статистика". Изложены основные понятия и факты теории вероятностей и математической статистики. Богатая подборка примеров и задач иллюстрирует применение методов теории вероятностей и математической статистики в разнообразных сферах деятельности человека: физике, химии, астрономии, биологии, генетике, медицине; в экономике, машиностроении, строительстве, геологии, металлургии, экологии, сельском хозяйстве; в психологии, социологии, лингвистике, педагогике, спорте и т. д. Для студентов высших учебных заведений.

Статистические методы обработки изображений, Крашенинников В.Р., 2015.

В пособии излагаются вопросы построения математических моделей и статистических методов и алгоритмов обработки изображений. Описываются оптимальные и квазиоптимальные решения основных задач обработки изображений (фильтрация, обнаружение, совмещение и распознавание). Особое внимание уделяется адаптивным методам. Предназначается для студентов, магистрантов и аспирантов по направлению «Прикладная математика». Работа выполнена в рамках задания Минобрнауки России № 2014/232.

Прикладная статистика, классификации и снижение размерности, Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1989.

Книга логически завершает справочные издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных» (1983 г.) и «Прикладная статистика: Исследование зависимостей» (1985 г.). Рассматриваются задачи классификации объектов, снижения размерности Большое внимание уделяется разведочному статистическому анализ. Для специалистов, применяющих методы анализа данных

Прикладная статистика, исследование зависимостей, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1985.

Данная книга является логическим продолжением справочного издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных», вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.

Наглядная математическая статистика, Учебное пособие, Лагутин М.Б., 2015.

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. Для студентов, изучающих математическую статистику, исследователей и практиков (экономистов, социологов, биологов), применяющих статистические методы.

Занимательная статистика, Факторный анализ, Манга, Такахаси С., 2005.

Руи влюблена в Ямамото, работающего в отделе, начальником которого является отец Руи. Но внезапно Ямамото улетает в длительную командировку. Узнав, что его работа в командировке связана с факторным анализом, Руи решает освоить эту науку, чтобы полететь к Ямамото и вместе с ним делать его работу. А помогут ей в этом нелёгком деле её подруги, с которыми она подрабатывает в кафе Noms - аспирантка Риса и студентка Миу. Вмести с ними она узнает, для чего проводят факторный анализ и на конкретном примере освоит методы, применяемые при его проведении. Кроме того она ознакомится с методом главных компонент, который очень похож на факторный анализ, и узнает, в чём его отличие. Если вас интересует, как можно узнать причины (или факторы), побуждающие людей отвечать на вопросы анкет так или иначе, то эта книга для вас.

Элементы математики и статистики, Волкова Н.А., Кропачева Н.Ю., Михайлова Е.Г., 2018.

1. ВВЕДЕНИЕ.

Математика, на современном этапе, является не только орудием количественного расчета, но также методом точного исследования и средством четкой формулировки понятий и проблем. Благодаря своей универсальности, законы математики и решения математических задач приложимы во всех областях человеческой деятельности. Процесс внедрения математических методов в исследовательскую практику социально-гуманитарных наук (математизация социального знания) является многоаспектным, содержит в себе черты как интеграции, так и дифференциации современной науки. Математическое моделирование различных явлений и процессов является одним из направлений по использованию математики для гуманитарных исследований. Для решения задач, связанных с анализом информации при наличии фактора случайности, с разработкой и построением моделей, существует совокупность методов, которая называется математической статистикой. Для успешного усвоения этих методов необходимо иметь грамотное представление о некоторых разделах математики, таких как теория множеств, дискретная математика, начала математического анализа.

Теория вероятностей и математическая статистика, Горлач Б.А., 2013.

Изложение соответствует Государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования для студентов экономических и технических вузов. Приведены методические разработки практических занятий. Даны условия задач для самостоятельного решения и задания для выполнения расчетных работ. Приведены вопросы для проверки усвоения материала, в том числе для тестирования. Предлагаются типовые билеты для проведения контрольных работ, в том числе по теоретической части курса. Может быть использован студентами для самостоятельного овладения материалом.