Отправить другу/подруге по почте ссылку на эту страницуВариант этой страницы для печатиНапишите нам!Карта сайта!Помощь. Как совершить покупку…
московское время23.10.18 10:27:19
На обложку
Высокогорная геоэкология в моделяхавторы — Залиханов М. Ч., Коломыц Э. Г., Шарая Л. С., Цепкова Н. Л., Сурова Н. А.
Систематика, морфология и биология птицавторы — Нейфельдт И. А., ред.
По следам сенсацийавторы — Бобров Л. В.
б у к и н и с т и ч е с к и й   с а й т
Новинки«Лучшие»Доставка и ОплатаМой КнигоПроводЗаказ редких книгО сайте
Книжная Труба   поиск по словам из названия
Авторский каталог
Каталог издательств
Каталог серий
Моя Корзина
Только цены
Рыбалка
Наука и Техника
Математика
Физика
Радиоэлектроника. Электротехника
Инженерное дело
Химия
Геология
Экология
Биология
Зоология
Ботаника
Медицина
Промышленность
Металлургия
Горное дело
Сельское хозяйство
Транспорт
Архитектура. Строительство
Военная мысль
История
Персоны
Археология
Археография
Восток
Политика
Геополитика
Экономика
Реклама. Маркетинг
Философия
Религия
Социология
Психология. Педагогика
Законодательство. Право
Филология. Словари
Этнология
ИТ-книги
O'REILLY
Дизайнеру
Дом, семья, быт
Детям!
Здоровье
Искусство. Культурология
Синематограф
Альбомы
Литературоведение
Театр
Музыка
КнигоВедение
ЛитПамятники
Современные тексты
Худ. литература
NoN Fiction
Природа
Путешествия
Эзотерика
Пурга
Спорт

/Наука и Техника/Математика

Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб. — Тюрин Ю. Н., Макаров А. А.
Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб.
Тюрин Ю. Н., Макаров А. А.
год издания — 2008, кол-во страниц — 368, ISBN — 978-5-8199-0356-8, тираж — 3000, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7БЦ матов., масса книги — 420 гр., издательство — ФОРУМ ИД
серия — Высшее образование
цена: 299.00 рубПоложить эту книгу в корзину
Сохранность книги — хорошая

Р е ц е н з е н т ы:
д-р ф.-м. наук, проф. С. А. Айвазян
д-р ф.-м. наук, проф. В. Н. Тутубалин

Формат 60x90 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная
ключевые слова — статистик, spss, случайн, вероятност, выборк, выборочн, ранжирован, распределен, оцениван, правдоподоб, факторн, регресс, дискриминантн, кластерн, шкалирован

В учебном пособии без лишнего формализма излагаются основные идеи и понятия математической статистики, необходимые на практике для анализа данных. На примерах подробно рассмотрены важнейшие постановки статистических задач и методы их решения, включая расчёты на компьютере в пакете SPSS.

Рекомендуется для студентов широкого круга математических, естественно-научных и социально-экономических специальностей, а также для всех, сталкивающихся на практике с обработкой и анализом данных.


О чём написана эта книга. Эта книга — о теории и практике статистического анализа данных: о лежащем в его основе принципе случайного выбора и случайности, о статистических законах и статистических моделях, о статистическом прогнозе, о статистической точности и т.д. В этой книге мы старались как можно более просто и понятно передать дух статистической науки, объяснить читателю самые необходимые и употребительные методы обработки данных и рассказать, как из неточных, подверженных ошибкам и колебаниям данных можно извлекать твёрдые и обоснованные выводы. Мы также стремились показать, как в настоящее время реально осуществляются прикладные статистические расчёты на персональных компьютерах. Для этого мы используем один из ведущих в мире и популярных в России пакет программ SPSS.

Для кого предназначена книга. Эта книга — учебное пособие для всех, кто хочет освоить теоретические и практические основы статистических методов анализа данных и применять их в своей деятельности. Книга обобщает опыт преподавания авторами курсов теории вероятностей и математической статистики в Московском государственном университе им. М. В. Ломоносова, Высшей школе экономики, других вузах, крупных государственных и частных компаниях и практику решения прикладных задач. Нашими слушателями, собеседниками, заказчиками были самые разные люди: экономисты и социологи, бизнесмены и менеджеры, государственные служащие и инженеры, психологи и политологи, медики, биологи и т.д. и, разумеется, студенты, обучающиеся по соответствующим специальностям. При написании книги мы имели в виду всех этих потенциальных читателей и стремились к тому, чтобы книга была доступна и полезна для них всех.

От читателя мы не требуем наличия каких-либо предварительных знаний о теории вероятностей и математической статистике. Но минимальные знания по математике (в объёме первого курса вуза), а также начальные навыки работы с компьютером для чтения книги и применения изложенных в ней методов анализа данных всё же нужны…

Предисловие авторов

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие авторов3
 
Предисловие редактора6
 
Как читать эту книгу13
 
Глава 1. Основные понятия прикладной статистики15
 
1.1. Случайная изменчивость15
1.2. События и их вероятности19
1.3. Измерения вероятности23
1.4. Случайные величины. Функции распределения24
1.5. Числовые характеристики распределения вероятностей30
1.6. Независимые и зависимые случайные величины34
1.7. Случайный выбор36
1.8. Выборки и их описание38
1.8.1. Что такое выборка38
1.8.2. Выборочные характеристики39
1.8.3. Ранги и ранжирование42
1.8.4. Методы описательной статистики44
1.8.5. Наглядные методы описательной статистики46
1.9. Методы описательной статистики в пакете SPSS49
 
Глава 2. Важные законы распределения вероятностей59
 
2.1. Биномиальное распределение60
2.2. Распределение Пуассона63
2.3. Показательное распределение66
2.4. Нормальное распределение68
2.5. Двумерное нормальное распределение71
2.6. Распределения, связанные с нормальным73
2.6.1. Распределение хи-квадрат74
2.6.2. Распределение Стьюдента75
2.6.3. F-распределение76
2.7. Законы распределения вероятностей в пакете SPSS77
 
Глава 3. Основы проверки статистических гипотез82
 
3.1. Статистические модели82
3.2. Проверка статистических гипотез (общие положения)85
3.3. Примеры статистических моделей и гипотез91
3.4. Проверка статистических гипотез (прикладные задачи)96
3.4.1. Схема испытаний Бернулли96
3.4.2. Критерий знаков для одной выборки100
3.5. Проверка гипотез в двухвыборочных задачах101
3.5.1. Критерий Манна-Уитни103
3.5.2. Критерий Уилкоксона107
3.6. Парные наблюдения113
3.6.1. Критерий знаков для анализа парных повторных наблюдений114
3.6.2. Анализ повторных парных наблюдений с помощью знаковых
    рангов (критерий знаковых ранговых сумм Уилкоксона)116
3.7. Проверка статистических гипотез в пакете SPSS118
 
Глава 4. Начала теории оценивания125
 
4.1. Введение125
4.2. Закон больших чисел126
4.3. Статистические параметры131
4.3.1. Параметры распределения131
4.3.2. Параметры модели132
4.4. Оценивание параметров распределения по выборке133
4.5. Свойства оценок. Доверительное оценивание136
4.6. Метод наибольшего правдоподобия138
4.7. Оценивание параметров вероятностных распределений в пакете SPSS141
 
Глава 5. Анализ одной и двух нормальных выборок147
 
5.1. Об исследовании нормальных выборок147
5.2. Глазомерный метод проверки нормальности149
5.3. Оценки параметров нормального распределения и их свойства151
5.4. Проверка гипотез, связанных с параметрами нормального распределения156
5.4.1. Одна выборка156
5.4.2. Две выборки158
5.4.3. Парные данные160
5.5. Анализ нормальных выборок в пакете SPSS163
 
Глава 6. Однофакторный анализ170
 
6.1. Постановка задачи170
6.2. Непараметрические критерии проверки однородности174
6.2.1. Критерий Краскела-Уоллиса (произвольные альтернативы)175
6.2.2. Критерий Джонкхиера (альтернативы с упорядочением)176
6.3. Практический пример177
6.4. Оценивание эффектов обработки (непараметрический подход)180
6.5. Дисперсионный анализ183
6.6. Оценивание эффектов обработки в нормальной модели185
6.6.1. Доверительные интервалы185
6.6.2. Метод Шеффе множественных сравнений186
6.7. Однофакторный анализ в пакете SPSS188
 
Глава 7. Двухфакторный анализ194
 
7.1. Связь задач двухфакторного и однофакторного анализа194
7.2. Таблица двухфакторного анализа195
7.3. Аддитивная модель данных двухфакторного эксперимента при
независимом действии факторов196
7.4. Непараметрические критерии проверки гипотезы об отсутствии
эффектов обработки197
7.4.1. Критерий Фридмана (произвольные альтернативы)197
7.4.2. Критерий Пейджа (альтернативы с упорядочением)199
7.5. Практический пример200
7.6. Двухфакторный дисперсионный анализ202
7.7. Двухфакторный анализ в пакете SPSS205
 
Глава 8. Линейный регрессионный анализ208
 
8.1. Модель линейного регрессионного анализа208
8.2. О стратегии, методах и проблемах регрессионного анализа210
8.3. Простая линейная регрессия213
8.4. О проверке предпосылок в задаче регрессионного анализа217
8.5. Непараметрическая линейная регрессия219
8.6. Практический пример225
8.7. Регрессионный анализ в пакете SPSS230
 
Глава 9. Независимость признаков240
 
9.1. О шкалах измерений240
9.2. Инструменты и стратегия исследования связи признаков243
9.3. Связь номинальных признаков (таблицы сопряжённости)244
9.4. Связь признаков, измеренных в шкале порядков253
9.5. Связь признаков в количественных шкалах257
9.5.1. Коэффициент корреляции257
9.5.2. Нормальная корреляция260
9.6. Замечания о связи признаков, измеренных в разных шкалах263
9.7. Анализ таблиц сопряжённости и коэффициенты корреляции в пакете SPSS263
 
Глава 10. Критерии согласия271
 
10.1. Введение271
10.2. Критерии согласия Колмогорова и омега-квадрат в случае простой
гипотезы272
10.3. Практический пример (закон Менделя)276
10.4. Критерий согласия хи-квадрат К. Пирсона для простой гипотезы278
10.5. Критерии согласия для сложной гипотезы280
10.6. Критерий согласия хи-квадрат Фишера для сложной гипотезы283
10.7. Другие критерии согласия. Критерий согласия для пуассоновского
распределения286
10.8. Критерии согласия в пакете SPSS290
 
Глава 11. Выборочные обследования296
 
11.1. Введение296
11.2. Выборки. Простой случайный выбор296
11.3. Точность выборочной оценки299
11.4. Выборки. Сложные планы306
11.5. Основные выводы312
 
Глава 12. Многомерный анализ и другие статистические методы315
 
12.1. Введение315
12.2. Многомерный статистический анализ315
12.3. Факторный анализ317
12.4. Дискриминантный анализ318
12.5. Кластерный анализ318
12.6. Многомерное шкалирование319
12.7. Методы контроля качества320
12.8. Использование статистических пакетов321
 
Приложения. Таблицы математической статистики323
 
П1. Верхние процентные точки стандартного нормального распределения325
П2. Верхние процентные точки распределения Стьюдента326
ПЗ. Верхние процентные точки распределения хи-квадрат328
П4. Верхние процентные точки F-распределения331
П5. Верхние процентные точки биномиального распределения вероятностей332
П6. Верхние критические значения для статистики Уилкоксона342
П7. Верхние критические значения статистики Краскела-Уоллиса для
различных планов эксперимента344
П8. Верхние критические значения для статистики Фридмана349
П9. Верхние критические значения для коэффициента ранговой корреляции
Кендэла351
П10. Верхние критические значения для коэффициента ранговой корреляции
Спирмена352
 
Литература355

Книги на ту же тему

  1. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. (комплект из 2 книг), Мостеллер Ф., Тьюки Д., 1982
  2. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие, Орлова И. В., Половников В. А., 2007
  3. Элементарная теория статистических решений, Чернов Г., Мозес Л., 1962
  4. Теория вероятностей. Математическая статистика, Бочаров П. П., Печинкин А. В., 1998
  5. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для втузов. — 5-е изд., перераб. и доп., Гмурман В. Е., 1977
  6. Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
  7. Задачи по математической статистике, Чибисов Д. М., Пагурова В. И., 1990
  8. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики, Зинченко А. П., 1998
  9. Анализ таблиц сопряжённости, Аптон Г., 1982
  10. Курс теории случайных процессов, Вентцель А. Д., 1975
  11. Теория вероятностей и некоторые её приложения, Хеннекен П. Л., Тортра А., 1974
  12. Курс теории вероятностей, Чистяков В. П., 1978
  13. Теория вероятностей. — 4-е изд., стереотип., Вентцель Е. С., 1969
  14. Элементы теории вероятностей. — 4-е изд., перераб., Румшиский Л. 3., 1970
  15. Вероятность, Мостеллер Ф., Рурке Р., Томас Д., 1969
  16. Вероятность, Ламперти Д., 1973
  17. Теория вероятностей, Солодовников А. С., 1999
  18. Регрессионный анализ в экспериментальной физике, Живописцев Ф. А., Иванов В. А., 1995
  19. Знаковый статистический анализ линейных моделей, Болдин М. В., Симонова Г. И., Тюрин Ю. Н., 1997
  20. Развитие социально-экономической статистики: избранные труды, Ряузов Н. Н., 2009
  21. Введение в эконометрику, Доугерти К., 1999
  22. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий, Букаев Г. И., Бублик Н. Д., Горбатков С. А., Саттаров Р. Ф., 2001

Напишите нам!© 1913—2013
КнигоПровод.Ru
Рейтинг@Mail.ru btd.kinetix.ru работаем на движке KINETIX :)
elapsed time 0.021 secработаем на движке KINETIX :)