Холлендер М., Вульф Д.А. Непараметрические методы статистики

формат djvu
размер 3.77 МБ
добавлен 28 марта 2009 г.

М.: Финансы и статистика,
1983. - 518 с.

Под ред. Ю. П. Адлера и Ю. Н. Тюрина.
Пер. с англ. Д. С. Шмерлинга.

Книга представляет собой руководство по непараметрической статистике для пользователей. Методы непараметрической статистики обладают обширной областью приложения, математической простотой и доступностью при довольно высокой эффективности. Рассматривается, в частности, метод наименьших квадратов. Около половины книги занимают тщательно подобранные таблицы. Для исследователей и практиков-статистиков, экономистов, социологов, специалистов других отраслей, использующих статистические методы.
Предварительные сведения.
Задача о дихотомических данных.
Одновыборочиая задача о положении (сдвиге).
Двухвыборочиая задача о положении (сдвиге).
Двухвыборочная задача о рассеянии (масштабе).
Однофакторные таблицы дисперсионного анализа.
Двухфакторные таблицы дисперсионного анализа.
Задача о независимости.
Задачи о регрессии и угле наклона.
Критерии, сконструированные для обнаружения произвольных альтернатив.
Приложения.
Приложение А. Таблицы и номограммы.

Похожие разделы

Смотрите также

Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. Выпуск 2

формат djvu
размер 7.91 МБ
добавлен 30 ноября 2010 г.

М.: Финансы и статистика, 1983. - 254 с. (Серия - Математико-статистические методы за рубежом). В книге изложены основные методы современной математической статистики. Содержится большое число задач. В вып. 1 рассмотрены линейные модели - регрессионный и дисперсионный анализ, анализ дискретных данных, непараметрические модели, теория решений. Приведены обзор основных понятий теории вероятностей и статистические таблицы. Для преподавателей математ...

Богданов Ю.И., Руднев А.В. Основы прикладной статистики

формат pdf
размер 4.51 МБ
добавлен 10 мая 2010 г.

Уч. пособие. М.: МГИЭТ (ТУ), 2001, 113с.: ил. Пособие написано на основе курсов лекций и практических занятий по основам прикладной статистики для инженеров. Рассматриваются такие вопросы, как описательные статистики, графические способы представления данных, случайные величины и распределения, точечные оценки и доверительные интервалы для параметров, подгонка распределений, непараметрические методы, корреляция и регрессия, даются практические ре...

Елисеева И.И, Князевский В.С. и др. Теория статистики с основами теории вероятностей

формат djvu
размер 6.87 МБ
добавлен 27 мая 2009 г.

Изложены основы теории вероятностей, математической статистики и общие правила сбора, обработки и анализа статистических данных. Особое внимание уделено правилам принятия решений в условиях неопределенности. Анализ данных рассматривается также как составная часть принятия решений. Рассмотрены статистические методы изучения связей между переменными, проблемы построения и анализа временных рядов, прогнозирование на их основе. Показано значение стат...

Козлов М.В., Прохоров А.В. Введение в математическую статистику

формат pdf
размер 9.91 МБ
добавлен 24 октября 2010 г.

М.: Изд - во МГУ, 1987. - 264 с. Книга предназначена для начального изучения математической статистики. Основные понятия, задачи и методы вводятся на примере простых статистических моделей. Значительное внимание уделено с одной стороны численным и графическим иллюстрациям, с другой - логическим основам математической статистики. Для студентов университетов, обучающихся по специальности "Математика", "Прикладная математика", "Механика".

Ликеш И., Ляга Й. Основные таблицы математической статистики

Справочник

формат djvu
размер 8.07 МБ
добавлен 24 января 2011 г.

Финансы и статистика, 1985. - 356 с. В книгу известных ученых из ЧССР включены широко распространенные таблицы (статистика Колмогорова — Смирнова, функция мощности F-критерия и др. ), а также таблицы, мало известные советскому читателю (статистика Манна — Уитни, Крускала — Уоллиса и др. ), позволяющие использовать непараметрические методы статистики. Для статистиков, экономистов, математиков, студентов вузов.

Орлов А.И. Вероятность и статистика - основные факты

формат rtf
размер 310.88 КБ
добавлен 25 марта 2011 г.

Учебное пособие. Москва: МЗ-Пресс, 2004. - 170 с. Вероятность и статистика нужны всем. Примеры применения теории вероятностей и математической статистики. Задачи оценивания. Современное представление о математической статистике. Коротко об истории математической статистики. Вероятностно-статистические методы и оптимизация. Основы теории вероятностей. События и множества. Вероятность события. Независимые события. Независимые испытания. Условные ве...

Соловьев А.А. Лекции по теории вероятностей и математической статистике

формат pdf
размер 711.35 КБ
добавлен 30 января 2009 г.

Предмет теории вероятностей. Вероятностное пространство. Дискретное вероятностное пространство. Условные вероятности. Независимость. Независимые испытания. Случайные величины. Характеристические функции. Центральная предельная теорема. Многомерные характеристические функции. Многомерное нормальное распределение. Распределения, связанные с многомерным нормальным распределением. Закон больших чисел. Предмет математической статистики. Эмпирическая ф...

Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики

формат djvu
размер 1.67 МБ
добавлен 13 января 2010 г.

М.: Знание, 1978 г. 64 с. Данная книга знакомит читателя с непараметрической статистикой - той областью науки, основные результаты которой посвящены проверке статистических гипотез. Рассказывается о возникновении и становлении этой отрасли знания, ее нынешнем состоянии и тенденциях развития. В книге рассматриваются непараметрические дисперсионный и регрессионный анализ, ранговые методы, статистические методы в экспертных оценках. Книга рассчитана...

Birkes D., Dodge Y. Alternative Methods of Regression

формат djvu
размер 1.81 МБ
добавлен 17 сентября 2011 г.

N.-Y., John Wiley & Sons, 1993. - 239p. Книга посвящена методам построения регрессионных моделей, отличным от метода наименьших квадратов. Рассмотрены метод наименьших модулей, М-регрессия (робастный метод оценивания), байесовское оценивание, ридж-регрессия, непараметрические оценки и другие. Предназначена для студентов, аспирантов и разработчиков, ищущих методы оценивания моделей, более устойчивые, чем МНК.