Математическая статистика

Приведены определения вероятности (классическое, статистическое, геометрическое и аксиоматическое), примеры вычисления вероятности, а также теоремы сложения и умножения, формула полной вероятности, формула Байеса. Рассмотрены основные распределения случайной величины и доказательства их свойств. Исследованы многомерные случайные величины, их характеристики, доказаны свойства функции распределения, плотности распределения, математического ожидания и ковариации. Приведены доказательства неравенств Чебышева и законов больших чисел. Представлена без доказательства предельная теорема в форме теоремы Ляпунова. Выведена интегральная теорема Муавра—Лапласа. Для студентов, изучающих курс «Основы теории вероятностей и математической статистики».

Учебник представляет практическое руководство по математической статистике для психологов, не имеющих специальных математических знаний. В доступной иллюстративной форме на примерах рассматриваются основные методы обработки данных, включая непараметрические и параметрические критерии оценки различий, корреляционный, дисперсионный, факторный, регрессионный анализы. Приведены необходимые теоретические сведения и формулы для расчета типовых задач, наиболее часто встречающихся в экспериментальных психологических исследованиях. Учебник предназначен для студентов вузов, но может также быть использован и исследователями в различных областях науки, применяющими статистические методы при решении практических задач.

В книге излагаются основы моделирования рисков в страховании с минимальным использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. Рассмотрены основные элементы структурной модели – число страховых событий, размер индивидуальной претензии, совокупная сумма претензий. Подробно анализируются различные способы нахождения функций распределения изучаемых случайных величин – аналитические, табличные и методы, основанные на аппроксимации и имитационном моделировании. Изучаются задачи качественной и количественной оценки и оптимизации моделей страхования. Во втором издании исправлены замеченные опечатки и добавлены примеры решения упражнений, что может облегчить усвоение материала. Для студентов математических и экономических специальностей, а также для практических специалистов в области страхования и финансового анализа.

Перевод 4-го издания популярного учебника по теории вероятностей и ее приложениям, написанного известными американскими математиками из Станфордского университета. Четвертое издание дополнено двумя новыми главами, посвященными финансовой математике. Для студентов, преподавателей, исследователей и практиков в экономике, психологии, социологии, медицине и в других областях, где используются статистические методы и теория вероятностей.

В учебном пособии представлены методы линейного программирования и математической статистики, позволяющие предпринимателю принять оптимальное или близкое к оптимальному решение в условиях рыночной экономики. Описана методика построения математических моделей, графическое и численное решение задач оптимизации в среде MS Excel. Рассмотрено применение статистических критериев, позволяющее принимать решение на основе строгих методов, отсеивающих случайные причины. Предложены алгоритмы компьютерной обработки статистических критериев. Отдельная глава посвящена задачам и упражнениям, наиболее трудные из которых приводятся с решениями. Для студентов и преподавателей высших учебных заведений.

Монография посвящена построению и исследованию математических моделей иммунологических и эпидемиологических процессов при инфекционных заболеваниях. Рассмотрены явления обучения, адаптации и старения иммунной системы, формирования иммунодефицитов, их зависимости от инфекционной нагрузки и других факторов внешней среды. Описан метод оценки качества работы иммунитета. Рассматриваются связи эпидемиологических и демографических процессов. Модели построены на основе современных знаний о патогенезе и эпидемиологии таких заболеваний, как грипп, пневмония, туберкулез. Для специалистов в области прикладной математики, иммунологии и эпидемиологии, а также для студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

Основы теории вероятностей и математической статистики излагаются в форме примеров и задач с решениями. Книга также знакомит читателя с прикладными статистическими методами. Для понимания материала достаточно знания начал математического анализа. Включено большое количество рисунков, контрольных вопросов и числовых примеров. Для студентов, изучающих математическую статистику, исследователей и практиков (экономистов, социологов, биологов), применяющих статистические методы.

В учебном пособии рассмотрены теоретические основы и прикладные методы теории вероятностей и математической статистики. Оно обеспечивает годовой курс изучения дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» и может быть использовано как студентами инженерных специальностей вузов, так и их преподавателями. Теоретические положения иллюстрируются большим количеством рисунков, интересных числовых примеров и задач прикладной направленности, для решения которых в приложении приводятся необходимые вероятностно-статистические таблицы. Для студентов инженерных специальностей вузов.

Учебник написан на базе лекционных курсов, прочитанных авторами в ряде вузов столицы. Рассмотрены все аспекты дисциплины «Основы теории вероятностей и математической статистики» Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования и учебных программ по специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Менеджмент организации» и др. Учебник содержит два раздела «Основы теории вероятностей» и «Основы математической статистики». Включены вопросы для самоконтроля, примеры использования классических методов и заданий для самостоятельной работы обучаемых. Для студентов, аспирантов и молодых преподавателей, а также для научных сотрудников, предпринимателей и менеджеров.

Книга содержит около 300 разнообразных контрпримеров и примеров, относящихся к основным разделам теории вероятностей и случайных процессов. Во второе издание добавлен новый материал, расширен список литературы. Книгу можно активно использовать при изучении теории вероятностей и случайных процессов. Предназначена для студентов, аспирантов и научных сотрудников физико-математических специальностей.

В учебном пособии излагаются важнейшие понятия математической статистики, описываются статистические модели и методы статистического анализа реальных данных. Все рассмотренные методы проиллюстрированы примерами, которые снабжены подробными решениями и комментариями. В конце каждого раздела приводятся задачи для самостоятельного решения. Наряду с важнейшими базовыми классическими моделями и методами статистической обработки данных в пособии представлены современные непараметрические робастные методы, которые можно эффективно использовать для обработки информации в условиях априорной статистической неопределенности, свойственной реальным статистическим экспериментам. Для студентов, аспирантов и преподавателей технических и экономических вузов.

Приводится ряд общих сведений из математического анализа и теории вероятностных распределений, а также необходимые алгоритмы компьютерной генерации одномерных дискретных случайных величин. Вводятся важные общие классы одномерных дискретных величин, включая семейства смешанных и составных случайных величин. Подробно рассмотрены свойства семейств биномиальных, пуассоновских, отрицательных биномиальных, геометрических, гипергеометрических, логарифмических распределений. Менее подробно рассмотрено несколько десятков связанных с ними семейств распределений дискретных случайных величин.

Учебное пособие содержит теоретический и практический материал, задания для самостоятельной работы, глоссарий по дисциплине «Квантитативная лингвистика и новые информационные технологии». В теоретическую часть включен материал, связанный с особенностями использования квантитативных методов в лингвистических исследованиях. Практическая часть содержит задания, направленные на обобщение знаний, отработку умений и навыков, необходимых для проведения лингвостатистических исследований на базе новых информационных технологий. Предназначено для студентов лингвистических факультетов высших образовательных учреждений, а также аспирантов и соискателей, работающих над проблемами лингвистики, преподавателей-филологов и лингводидактов.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Впервые в систематизированном виде рассмотрена одна из четырех основных областей современной прикладной математической статистики – нечисловая статистика. Проанализированы основные виды нечисловых данных, методология, процедуры и особенности их статистического анализа. Представлены статистические методы в пространствах произвольной природы, статистика нечисловых данных конкретных видов, статистика интервальных данных. Большое внимание уделено практическому применению методов и результатов нечисловой статистики. Материал учебника соответствует курсам лекций, которые автор читает в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных статистических методов в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения, а также для исследователей в области прикладной и математической статистики, анализа данных, методов оптимизации, математического и организационно-экономического моделирования.

Предлагаемая книга, выпущенная в серии «Математика в техническом университете», знакомит читателя с основными понятиями математической статистики и некоторыми из ее приложений. Ее отличительной особенностью является взвешенное сочетание математической строгости с прикладной направленностью задач. Каждую главу книги завершает большой набор типовых примеров, контрольных вопросов и задач для самостоятельного решения. Содержание учебника соответствует курсу лекций, который авторы читают в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов технических университетов. Может быть полезен преподавателям, аспирантам и инженерам.

Современные экономические теории и исследования, опирающиеся в значительной степени на использование математических моделей и методов анализа, требуют от экономистов достаточно свободного владения математическим аппаратом изучения статистических данных, что значительно расширяет необходимые знания, навыки, компетенции выпускников экономических вузов. Данное пособие имеет широкое практическое применение и позволяет приобрести необходимые навыки в области обработки эмпирических данных. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям 080100.62 Экономика (дисциплина «Эконометрика», цикл Б3), 081100.62 Государственное и муниципальное управление (дисциплина «Основы математического моделирования социально-экономических процессов», цикл Б2), очной, очно-заочной и заочной форм обучения.

Книга предназначена для начального ознакомления с основами теории вероятностей и математической статистики и развития навыков решения практических задач. Основное внимание уделяется краткости изложения полного курса «Теории вероятностей и математической статистики», состоящего из теоретического и практического материала. Структура изложения максимально приближена к лекционным и практическим занятиям. Пособие может одновременно играть роль учебника, задачника и справочника. Для преподавателей ВУЗов, инженеров и студентов технических и экономических специальностей.

Основная цель книги – ознакомить читателя с наиболее эффективными и апробированными классическими и новыми стохастическими и детерминированными методами оценки и прогнозирования, научить использовать эти методы при решении конкретных задач обработки данных. Изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, а также некоторые новые методы робастного оценивания, учета априорной информации и прогнозирования, включая алгоритмы их численной реализации. Представлены основы нового направления обработки данных – метрического анализа, позволяющего решать задачи интерполяции, восстановления и прогнозирования функций одной и многих переменных на основе эффективного использования информации стохастического и детерминированного характеров об исследуемой функциональной зависимости. Предполагается, что читатель предварительно освоил курс теории вероятностей и математической статистики на базе, например, книги В. С. Пугачева «Теория вероятностей и математическая статистика». Предназначена преподавателям, научным работникам, аспирантам, студентам старших курсов различных специальностей, использующих математические методы обработки данных.