Главная Литературный альманах Статистические методы анализа и обработки наблюдений. Пустыльник Е. И. (1968, 288с.)

Вопрос-ответ

Что такое глобальный эволюционизм и какие типы эволюции он в себя включает Глобальный эволюционизм выступает как интегративное направление, учитывающее...
Как ученые объясняют природу философии науки Современные западные ученые предполагает различение той или иной ориентации философии науки, к примеру,...
Как и по каким основаниям (критериям) можно классифицировать методы Многообразие видов человеческой деятельности обусловливает многообразный спектр...
Каковы основные особенности современного социального познания Единство всех форм и методов познания предполагает и определенные (относительные чаще...

Разместить рекламу на сайте

Статистические методы анализа и обработки наблюдений. Пустыльник Е. И. (1968, 288с.)

Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
Материал из категории  Литературный альманах
19.04.2020 07:38

Ссылка

Статистические методы анализа и обработки наблюдений. Пустыльник Е. И. – М., Наука, 1968. – 288 с.

Аннотация

Книга посвящена изложению некоторых простых, но важных методов обработки числовых результатов, наблюдений. Эти методы стали в последнее время обязательным этапом каждого исследования.

Настоящая книга является попыткой изложения большого числа классических методов анализа и обработки наблюдений на минимальной аналитической основе. В ней излагаются 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. В начале книги излагается необходимый минимум сведений из теории вероятностей и общей теории наблюдений.

По вопросам ознакомления с отдельными частями книги в электронном виде – обращаться email

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

Предисловие

5

Введение

7

1. Случайные события

13

1.1. Понятие случайного события (13). 1.2. Вероятность случайного события (16). 1.3. Классическое определение вероятности (19). 1.4. Геометрическое определение вероятности (26). 1.5. Последовательность независимых испытаний (30).

 

2. Случайные величины

33

2.1. Дискретные и непрерывные случайные величины (33). 2.2. Распределение случайной величины (35). 2.3. Числовые характеристики случайных величин (43).

 

3. Нормальное распределение

52

3.1. Пример нормального распределения (задача о рассеянии снарядов) (52). 3.2. Свойства нормального распределения (58). 3.3. Использование нормального распределения для изучения других случайных величин (67)

 

4. Наблюдения

76

4.1. Наблюдение как этап исследования (76). 4.2. Наблюдение как случайная величина (81). 4.3. Основная схема производства наблюдений (выборочный метод) (85). 4.4. Среднее и дисперсия выборки (89).

 

5. Основные задачи математической статистики

99

5.1. Параметры распределения (99). 5.2. Доверительные интервалы и доверительные вероятности (106). 5.3. Проверка статистических гипотез (111). 5.4. Односторонние и двусторонние критерии (1.16).

 

6. Оценка результатов наблюдений над нормально распределенной случайной величиной

120

6.1. Оценка генерального среднего (120). 6.2. Оценка генеральной дисперсии (126). 6.3. Сравнение дисперсий (131). 6.4. Сравнение средних (138). 6.5. Проверка однородности наблюдений (146).

 

7. Анализ распределения наблюдений

152

7.1. Проверка основной гипотезы (152). 7.2. Неравенство Чебышева и его использование (162). 7.3. Подбор плотности теоретического распределения (165). 7.4. Оценка вероятности случайного события (172). 7.5. Использование оценок вероятности для анализа распределения (179).

 

8. Дисперсионный анализ

186

8.1 Постановка задачи (186). 8.2. Однофакторный дисперсионный анализ (189). 8.3. Двухфакторный дисперсионный анализ (196). 8.4. Планирование эксперимента при дисперсионном анализе (206).

 

9. Зависимость между случайными величинами

213

9.1. Корреляция (213). 9.2. Регрессия (221). 9.3. Вычисление и анализ приближенной регрессии (226). 9.4. Линейная регрессия (233). 9.5. Нелинейная регрессия (239). 9.6. Параболическая регрессия (243).

 

10. Некоторые вопросы планирования эксперимента

252

10.1. Способы отбора (252). 10.2. Выбор числа наблюдений (257). 10.3. Последовательный анализ (263).

 

Рекомендуемая литература

268

Приложение. Математические таблицы

270

 




Подобные материалы:
Последние похожие материалы:
Более поздние похожие материалы:

 

Случаные тэги (tags)

Результаты тестов

Последние результаты
(ОНИиТС) Тема 01. Сущность науч. познания, знаний и науч. иссл.(18 тест.заданий) 0.00 %
(ПДТСіОС) Тема 05.3 Робота над гіпотезою наук. дослідж. (12 тест.завдань) 33.33 %
(ПДТСіОС) Тема 09.0 Загал. дані про статистику на транспорті (28 тест.завдань) 46.43 %
Перейти к тестам
Научное прогнозирование 1) предсказание тенденций развития (эволюции) любого предмета, процесса, системы на основе имеющейся о них эмпирической...
База знаний 1) [англ. knowledge base] – семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной...
Ведомость дефектная 1) документ, составленный на основе контроля качества чего-л. (материальных объектов) содержащий перечень имеющихся в них...
Адъюнктура 1) составная часть системы непрерывного образования, ступень послевузовского образования и специальная форма подготовки научных кадров высшей...
Библиографический аппарат 1) научная книга не обходится без библиографического аппарата, к которому относятся библиографические ссылки и...
Эволюционный подход в науке совокупность теоретических и методологических положений эволюционной теории, используемых в качестве концептуальной модели...
Наука и образование в данных понятиях фиксируются две важные сферы человеческой жизнедеятельности взаимного влияния развития науки и содержания...
Социальный институт совокупность выработанных установок, норм, правил, требований, принципов и ценностей, связанных с определенной организационной...
Западная и восточная рациональность Классическая научная рациональность - это ориентация ученого на достижение безличного, всеобщего, доказательного,...
Математический опыт (Г. Галилей, Ф. Бэкон, Р. Декарт) Математический опыт связан, с одной стороны, с развитием самой математики как науки, ее средств,...

Научные исследования в логистике и на транспорте Copyright © 2011-2023. При использовании материалов сайта - гиперссылка обязательна. All Rights Reserved.