Математическая статистика [Электронный ресурс]: курс лекций / [35] Феллер, В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения: учебник: в 2 т. Математическая статистика для чайников: лучшие учебники, лекции, методические пособия, сборники задач. Ссылки на полезные сайты, видеоуроки.
Центральная предельная теорема 231 Упражнения 236 Глава 7. Элементы теории случайных процессов и теории массового обслуживания 238 7. Определение случайного процесса и его характеристики 238 7. Марковские случайные процессы с дискретными состояниями 241 7. Основные понятия теории массового обслуживания 245 7.
Теория вероятностей и математическая статистика
Москва: Юрайт Citation: Ковалев, Е. Ковалев, Г. Медведев ; под общ. Прикладной курс. Abstract: В основу учебника положен курс лекций, которые читались авторами многие годы студентам различных нематематических специальностей, включая экономические, изучающих вероятностные и статистические методы. Предлагаемый курс по теории вероятностей и математической статистике не претендует на полноту изложения идей и методов данной теории, а призван оказать помощь студентам экономических направ- лений в освоении этой достаточно трудной для них математической дисциплины. Материал учебника представлен как вложенные друг в друга структуры, что делает его универсальным инструментарием для различных уровней высшего образования: бакалавриата, специалитета и магистратуры.Математическая статистика для чайников
Центральная предельная теорема 231 Упражнения 236 Глава 7. Элементы теории случайных процессов и теории массового обслуживания 238 7.
Определение случайного процесса и его характеристики 238 7. Марковские случайные процессы с дискретными состояниями 241 7. Основные понятия теории массового обслуживания 245 7. Потоки событий 246 7.
Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний 250 7. Процессы гибели и размножения 254 7. СМО с отказами 250 7. Математическая статистика 266 Глава 8. Вариационные ряды и их характеристики 267 8. Средние величины 272 8. Упрощенный способ расчета средней арифметической и дисперсии 279 8. Начальные и центральные моменты вариационного ряда 281 Упражнения 284 Глава 9. Основы математической теории выборочного метода 286 9.
Общие сведения о выборочном методе 286 9. Понятие оценки параметров 289 9. Методы нахождения оценок 293 9. Оценка параметров генеральной совокупности но гобственно-случайной выборке 297 9. Понятие интервального оценивания. Доверительная вероятность и предельная ошибка выборки 308 9. Оценка характеристик генеральной совокупности по малой выборке 318 Упражнения 327 Глава 10. Проверка статистических гипотез 330 10. Принцип практической уверенности 330 10. Статистическая гипотеза и общая схема ее проверки 331 10.
Проверка гипотез о равенстве средних двух и более совокупностей 339 10. Проверка гипотез о равенстве долей признака в двух и более совокупностях 345 10. Проверка гипотез о равенстве дисперсий двух и более совокупностей 348 10. Проверка гипотез о числовых значениях параметров 352 10. Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Проверка гипотез о законе распределения 357 10. Проверка гипотез об однородности выборок 366 10. Понятие о проверке гипотез методом последовательного анализа 372 Упражнения 375 Глава 11.
Дисперсионный анализ 379 11. Однофакторный дисперсионный анализ 379 11. Понятие о двухфакторном дисперсионном анализе 387 Упражнения 393 Глава 12. Корреляционный анализ 395 12. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости 395 12.
Линейная парная регрессия 398 12. Коэффициент корреляции 406 12. Основные положения корреляционного анализа. Двумерная модель 412 12-5. Проверка значимости и интервальная оценка параметров связи 415 12. Корреляционное отношение и индекс корреляции 419 12. Понятие о многомерном корреляционном анализе. Множественный и частный коэффициенты корреляции 424 12. Ранговая корреляция 429 Глава 13. Регрессионный анализ 439 13. Основные положения регрессионного анализа. Парная регрессионная модель 439 13.
Интервальная оценка функции регрессии 441 13. Проверка значимости уравнения регрессии. Интервальная оценка параметров парной модели 446 13. Нелинейная регрессия 450 13. Множественный регрессионный анализ 454 13. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка 462 13.
Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции регрессии 464 13. Оценка взаимосвязи переменных. Проверка значимости уравнения множественной регрессии 468 13. Мультиколлинеарность 472 13. Понятие о других методах многомерного статистического анализа 474 Упражнения 476 Глава 14.
Введение в анализ временных рядов 479 14. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа 479 14. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция 481 14. Аналитическое выравнивание сглаживание временного ряда выделение неслучайной компонеигы 484 14.
Временные ряды и прогнозирование. Автокорреляция возмущений 488 14. Авторегрессионная модель 494 Глава 15. Линейные регрессионные модели финансового рынка 497 15. Регрессионные модели 497 15. Неравновесные и равновесные модели 503 15. Модель оценки финансовых активов САРМ 505 15. Связь между ожидаемой доходностью и риском оптимального портфеля 506 15.
Многофакторные модели 507 15. Многофакторная модель оценки финансовых активов 509 Библиографический список 511 Приложения. Основной принцип, которым руководствовался автор при подготовке курса теории вероятностей и математической статистики для экономистов, — повышение уровня фундаментальной математической подготовки студентов с усилением ее прикладной экономической направленности. Наряду с этим в учебнике в сжатой форме рассматривается применение вероятностных и математико-статистических методов в решении ряда прикладных экономических задач: в разделе I — это гл.
О том, как читать книги в форматах pdf, djvu - см.
Математическая статистика
On-line ресурсы Учебники и лекции Ивченко Г. Размер 8,7 Мб, 310 с. По замыслу авторов, книrа простым и доступным языком рассказывает о математической стaтистике и одновременно обучает ей.
Математическая статистика в почвоведении. Учебник
David Hunter Asymptotic Tools , Лекции и упражнения по асимптотической статистике скорее для магистров, но очень удачные Herbert Wilf, generatingfunctionology. Производящие функции от нуля до серьёзных задач. Кэмбриджские курсы с лекциями и задачами с тривиумов. Хорошие печатные учебники Kelbert, Suhov, Probability and statistics by example. Задачи Кембриджских тривиумов с подробными решениями. Кельберт, Сухов, Вероятность и статистика в примерах и задачах. Dekking, Modern introduction to probability and statistics. Учебник, упражнения в конце каждой главы.
Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник
Распределение хи-квадрат Пирсона. Случайная величина хи-квадрат как сумма квадратов независимых стандартных нормальных случайных величин. Распределения Фишера—Снедекора и Стьюдента. Распределение Дирихле и Бета-распределение. Точечное оценивание параметра закона распределения. Состоятельность, несмещенность асимптотическая несмещенность и оптимальность точечной оценки.
Учебник представляет стенографическую запись лекций, читаемых про- .. телей современной теории математической статистики czech-gm.ru утвер-. Математическая статистика: Учебник. — М.: Книжный дом грамме по математической статистике учебного плана ГОС по специальности «При-. Серия “Учебники ВШЭ” Книга является учебным пособием по курсу “Теория вероятностей и математическая статистика”. Изложение ведется в.
Как максимально корректно выстроить взаимосвязь между объектами по имеющимся у них признакам, при этом расчеты не должны быть чрезмерными? N - конечное значение и не чрезмерно большое.
Теория вероятностей и математическая статистика
Издательство МГУ, Москва, 1995 г. Рассмотрена техника вычислений. В Приложении даны справочные статистические таблицы. Для студентов почвоведов и агрохимиков. Со времени выхода из печати пособия "Математическая статистика в почвоведении" 1972 многое изменилось и в самом почвоведении, и в использовании почвоведами математических методов, и в техническом оснащении вычислительных работ. Это не могло не вызвать необходимости радикальной перестройки изложения курса, особенно с учетом того, что широкое использование калькуляторов и ЭВМ привело к известному разрыву между технической возможностью проведения статистических расчетов, с одной стороны, и явно недостаточным пониманием необходимости и допустимости самих вычислений, умением грамотно интерпретировать полученные результаты - с другой, По этой причине в настоящем учебнике наряду с изложением основ математической статистики и теории вероятностей и описанием методов статистического анализа и техники вычислений особое внимание уделено методологии использования статистических методов в почвоведении. Автор постарался учесть все пожелания и замечания, высказанные как в отношении ранее опубликованного пособия, так и по программе курса "Математические методы в почвоведении с основами вычислительной техники" и рукописи настоящего учебника, написанного согласно этой программе.
.
.
.
.
ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Теория вероятностей и математическая статистика (Кибирев В.В.) - 1 лекция
Не уделите мне минутку?