Нет обложки

От издательства Монография американских ученых, рассчитанная на читателей, знакомых с основами математической статистики, но не имеющих опыта работы с ЭВМ и не знающих программирования. Изложение ориентировано на применение пакетов прикладных программ, приведены примеры из биологии, медицины, гуманитарных иаук. Для математиков-прикладников, научных работников, использующих статистический анализ, для аспирантов и студентов университетов. От себя Когда мне как неспециалисту нужно было освоить основы статистического анализа, попытки сделать это по вузовским курсам были безуспешны. Выручила эта книга - написанная простым языком, с множеством примеров. Она часто используется смежными курсами в качестве дополнительного пособия и уже стала классической. Несмотря на солидный возраст, книга практически не устарела сегодня (за исключением программных инструментов - но это не главное!). Оглавление От редактора перевода Предисловие ко второму изданию Предисловие к первому изданию Введение в анализ данных 1.1. Данные, измерения и вычислительные средства 1.2. Компоненты вычислительного центра. Оборудование 1.3. Программное обеспечение 1.4. Подготовка данных для пакетов программ 1.5. Критерии оценки пакетов статистических программ 1.6. Другие применения ЭВМ как средства статистического анализа 1.7. Проверка данных Упражнения Элементарные статистические выводы 2.1. Программы подсчета частот. Анализ дискретных переменных 2.2. Дескриптивные программы. Анализ непрерывных переменных 2.3. Дескриптивные программы с расслоением данных. Анализ двух непрерывных случайных величин 2.4. Дескриптивные программы с расслоением данных. Анализ непрерывных случайных величин 2.5. Программы перекрестного табулирования. Анализ таблиц сопряженности признаков 2.6. Другие критерии независимости для таблиц сопряженности признаков 2.7. Робастные оценки Упражнения Регрессионный и корреляционный анализы 3.1. Простая линейная регрессия и простой корреляционный анализ 3.2. Множественная линейная регрессия, множественная и частная корреляции 3.3. Пошаговая регрессия 3.4. Нелинейная регрессия Упражнения Дисперсионный анализ 4.1. Основы теории общей линейной модели 4.2. Однофакторный дисперсионный анализ 4.3. Двухфакторный дисперсионный анализ 4.4. Общая программа факторного планирования 4.5. Дисперсионный анализ при помощи регрессии 4.6. Ковариационный анализ Упражнения Методы многомерного статистического анализа 5.1. Анализ выбросов 5.2. Проверка гипотез о векторах средних 5.3. Классификация индивидуума в случае двух популяций 5.4. Классификация в случае k популяций 5.5. Пошаговый дискриминантный анализ 5.6. Анализ главных компонент 5.7. Факторный анализ 5.8. Многомерный дисперсионный анализ Упражнения Приложение I. Обзор основных понятий 1.1. Основные понятия теории вероятностей 1.2. Наиболее употребительные одномерные распределения 1.3. Выборки из генеральной совокупности 1.4. Оценка параметров генеральной совокупности 1.5. Проверка гипотез 1.6. Многомерное нормальное распределение Приложение II. Статистические таблицы Литература Список используемых латинских аббревиатур Список некоторых общеупотребительных обозначений Предметный указатель Метки темы: Статистика

Скачать книгу бесплатно (, )