BitTorrent Трекер RusTrek.ru http://5.45.70.241/ |
|
Брандт З. - Статистические методы анализа наблюдений [1975, DjVu, RUS] http://5.45.70.241/viewtopic.php?f=266&t=26389 |
Страница 1 из 1 |
Автор: | Релизер [ 2011-11-27 13:36 ] |
Заголовок сообщения: | Брандт З. - Статистические методы анализа наблюдений [1975, DjVu, RUS] |
Статистические методы анализа наблюдений #777 Год: 1975 Автор: Брандт З. Издательство: Мир Язык: Русский Формат: DjVu Качество: Отсканированные страницы Количество страниц: 312 Описание: Качество: Отличное, 600 дпи, цветные обложки Книга представляет собой краткое введение в статистический анализ данных наблюдений и предназначена для лиц, не являющихся математиками, но которым в своей практической работе приходится иметь дело с использованием статистических методов обработки данных. Книга состоит из 12 глав и 6 небольших приложений. Первые главы посвящены краткому изложению основ теории вероятностей и математической статистике, В последующих главах изложены вопросы статистики, чаще всего встречающиеся в приложениях: метод максимального правдоподобия, статистическая проверка гипотез, метод наименьших квадратов, дисперсионный анализ, линейная регрессия. В приложениях собраны элементы программирования на ФОРТРАНе, основные формулы матричного исчисления, комбинаторный анализ и наиболее употребительные формулы и таблицы. В книге имеется много иллюстраций и численных примеров, ее легко читать даже лицам, впервые встречающимся с математической статистикой. Она, несомненно, принесет большую пользу широкому кругу читателей, сталкивающихся со статистическим анализом данных. Предисловие к русскому изданию Предисловие Глава 1. Введение Глава 2. Вероятности 21. Эксперименты, события, выборочное пространство^ 12 22. Понятие вероятности 23. Правила исчисления вероятностей; условная вероятность ... 15 Глава 3. Случайные величины: распределение случайной величины ... 17 • 3.1. Случайные величины 17 3.2. Распределение случайной величины 17 3.3. Функции одной случайной величины, математическое ожидание, дисперсия, моменты 19 3.4. Неравенство Чебышева 24 Глава 4. Распределение нескольких случайных величин 26 41. Функция распределения и плотность вероятности для двух случайных величин. Условная вероятность 26 42. Математические ожидания, дисперсии, ковариации и коэффициент корреляции 28 43. Случай более чем двух случайных величин; векторная и матричная запись 31 44. Преобразование случайных величин 34 45. Линейные и ортогональные преобразования; распространение ошибок 36 Глава 5. Некоторые важные распределения и теоремы 42 5.1. Биномиальное и полиномиальное распределения 42 5.2. Частота; закон больших чисел 45 5.3. Гипергеометрическое распределение 46 5.4. Распределение Пуассона 49 5.5. Равномерное распределение . 53 5.6. Характеристическая функция распределения 54 5.7. Лапласовская модель ошибок 57 5.8. Нормальное распределение 60 5.9. Количественные свойства нормального распределения 61 5.10. Многомерное нормальное распределение 64 5.11. Центральная предельная теорема 69 5.12. Ошибки эксперимента и нормальное распределение; модель Гершеля 71 5.13. Свертка распределений 73 Глава 6. Выборочный метод 75 61. Случайный выбор, распределение выборки; выборочные оценки 75 62. Выбор из непрерывных популяций 78 63. Выбор из составных распределений 79 64. Выбор без возвращения из конечной популяции; среднеквадратичное отклонение; степени свободы 82 65. Выборка из нормального распределения; распределение X2 . . . 87 66. У.2 и эмпирическая дисперсия 91 Глава 7. Метод максимального правдоподобия 93 71. Отношение правдоподобия; функция правдоподобия 93 72. Принцип максимального правдоподобия 95 73. Неравенство информации; оценки с минимальной дисперсией и достаточные оценки 97 71. Асимптотические свойства функции правдоподобия и оценок максимального правдоподобия .... 104 72. Решение уравнения правдоподобия с помощью итераций .... 106 73. Совместная оценка нескольких параметров 107 74. Однозначность метода; доверительный интервал 111 75. Функция Бартлетта 112 Глава 8. Проверка статистических гипотез 116 5.1. Критерий F для равенства дисперсий 118 5.2. Критерий Стьюдента; сравнение средних 122 5.3. Некоторые аспекты общей теории критериев 126 5.4. Теорема Неймана — Пирсона и ее применения 132 5.5. Метод отношения правдоподобия 135 5.6. Критерий согласия Л2 140 Глава 9. Метод наименьших квадратов 146 91. Прямые равноточные и неравноточные наблюдения 146 92. Непрямые (косвенные) измерения 151 93. Измерения с ограничениями 168 94. Общий случай подгонки методом наименьших квадратов .... 176 95. Программа на ФОРТРАНе для метода наименьших квадратов в общем случае. Примеры 179 Глава 10. Некоторые замечания о минимизации . 197 101. Оценка параметров и минимизация 197 102. Различные методы минимизации 198 Глава П. Дисперсионный анализ 204 111. Однофакторная классификация 204 112. Некоторые аспекты двухфакторной классификации 209 113. Фортрановская программа для двухфакторной классификации. . 217 Глава 12. Линейная регрессия 222 121. Линейная регрессия как простой случай метода наименьших квадратов ..*....•**.•••* 222 122. Доверительные интервалы 225 123. Проверка гипотез 227 124. Линейная регрессия и дисперсионный анализ 228 Приложение А. Некоторые элементы программирования на языке ФОРТРАН 230 Приложение Б. Краткий обзор матричного исчисления 240 Б.1. Определения матриц и векторов 240 Б.2. Равенство, сложение, вычитание и умножение матриц 243 Б.З. Определитель и обратная матрица; решение матричных уравнений 247 Б.4. Программа на ФОРТРАНе для действий над матрицами .... 254 Приложение В. Элементы комбинаторного анализа 263 Приложение Г. Гамма-функции Эйлера 265 Приложение Д. Сводка важнейших формул 267 Приложение Е. Статистические таблицы 287 Литература 307 Предметный указатель 309 |
Страница 1 из 1 | Часовой пояс: UTC + 3 часа |
Powered by phpBB® Forum Software © phpBB Group https://www.phpbb.com/ |