Учебное пособие. — М.: Изд-во МАИ, 2006 - 88 с.
Предисловие
Список основных сокращений и обозначений
Гауссовский случайный вектор
Сходимость последовательностей случайных величин
Центральная предельная теорема
Закон больших чисел
Выборка и ее основные характеристики
Точечные оценки и их свойства
Методы построения точечных оценок параметров
Эффективность точечных оценок
Интервальные оценки параметров
Проверка параметрических гипотез
Проверка непараметрических гипотез
Метод наименьших квадратов
Таблицы
Список литературы
Пособие состоит из тринадцати разделов.
Каждый из разделов содержит три подраздела: в первом содержатся основные определения и утверждения (в виде лемм, теорем и следствий), во втором приведены важные с методической точки зрения примеры, снабженные подробными решениями и комментариями, а в третьем подразделе приведены условия задач, предназначенных для самостоятельной работы студентов. Все задачи снабжены указаниями и ответами.
Первые четыре раздела посвящены более углубленному изучению разделов курса теории вероятностей, имеющих особое значение для математической статистики (гауссовское многомерное распределение, сходимость последовательностей случайных величин, законы больших чисел, центральная предельная теорема).
Разделы с пятого по двенадцатый посвящены изучению важнейших понятий и методов собственно математической статистики (выборочный метод, оценки параметров и методы их построения, проверка статистических гипотез, линейный регрессионный анализ).
В последнем разделе приведены таблицы, используемые для статистических расчетов.
Данное учебное пособие предназначено для методического обеспечения практических занятий и самостоятельной работы студентов в рамках курса "Математическая статистика", изучаемого на факультете "Прикладной математики и физики" МАИ в объеме 32 часов лекций и 32 часов практических занятий.
Пособие ориентировано не только на студентов, обучающихся по специальности "Прикладная математика", но также на студентов технических университетов, специализирующихся в области теории управления, обработки информации, экономической статистики, социологии.
Предисловие
Список основных сокращений и обозначений
Гауссовский случайный вектор
Сходимость последовательностей случайных величин
Центральная предельная теорема
Закон больших чисел
Выборка и ее основные характеристики
Точечные оценки и их свойства
Методы построения точечных оценок параметров
Эффективность точечных оценок
Интервальные оценки параметров
Проверка параметрических гипотез
Проверка непараметрических гипотез
Метод наименьших квадратов
Таблицы
Список литературы
Пособие состоит из тринадцати разделов.
Каждый из разделов содержит три подраздела: в первом содержатся основные определения и утверждения (в виде лемм, теорем и следствий), во втором приведены важные с методической точки зрения примеры, снабженные подробными решениями и комментариями, а в третьем подразделе приведены условия задач, предназначенных для самостоятельной работы студентов. Все задачи снабжены указаниями и ответами.
Первые четыре раздела посвящены более углубленному изучению разделов курса теории вероятностей, имеющих особое значение для математической статистики (гауссовское многомерное распределение, сходимость последовательностей случайных величин, законы больших чисел, центральная предельная теорема).
Разделы с пятого по двенадцатый посвящены изучению важнейших понятий и методов собственно математической статистики (выборочный метод, оценки параметров и методы их построения, проверка статистических гипотез, линейный регрессионный анализ).
В последнем разделе приведены таблицы, используемые для статистических расчетов.
Данное учебное пособие предназначено для методического обеспечения практических занятий и самостоятельной работы студентов в рамках курса "Математическая статистика", изучаемого на факультете "Прикладной математики и физики" МАИ в объеме 32 часов лекций и 32 часов практических занятий.
Пособие ориентировано не только на студентов, обучающихся по специальности "Прикладная математика", но также на студентов технических университетов, специализирующихся в области теории управления, обработки информации, экономической статистики, социологии.