Прикладная математическая статистика, Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., 2012


Прикладная математическая статистика, Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., 2012.

  В пособии в общедоступной форме изложены основные математико-статистические методы, применяемые в прикладных гуманитарных и технических исследованиях. Изложение материала сопровождается примерами статистической обработки результатов экспериментальных исследований.
Предназначено для бакалавров направления 230700 «Прикладная информатика», также может быть полезно для аспирантов, научных сотрудников и преподавателей ВУЗов.

Прикладная математическая статистика, Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., 2012

Основные понятия математической статистики.
В прикладных экспериментальных исследованиях мы чаще всего имеем дело не с одним, а с группой объектов (испытуемых, обследуемых), т. е. изучаются массовые явления, в сфере которых проявляют свое действие статистические законы. Например, если психолог провел психодиагностику одного человека - это единичное явление. Если же психолог провел психологическое тестирование по одной и той же методике нескольких человек или проводит длительное наблюдение за одним и тем же человеком - это массовое явление независимо от того, каким был объект наблюдения - единичным или групповым.

Генеральной совокупностью называют множество относительно однородных, но индивидуально различимых объектов (наблюдений, измерений, описаний), объединенных для совместного (группового) изучения, а отобранная тем или иным способом часть генеральной совокупности называют выборкой. Для получения достоверных результатов анализа данных необходимо, чтобы выборка была представительной (репрезентативной).

ОГЛАВЛЕНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ
ГЛАВА 1
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
1.1. Компьютерные программы анализа данных
1.1.1. SТАТGRАРНІСS
1.1.2. SРSS
1.1.3. SТАTISTICA
1.2. Основные понятия математической статистики
1.3. Табулирование данных
1.3.1. Ранговый порядок
1.3.2. Распределение частот
1.4. Типы измерительных шкал
1.5. Основные характеристики математической статистики
1.5.1. Меры центральной тенденции
1.5.2. Меры изменчивости
1.5.3. Асимметрия
1.5.4. Эксцесс
ГЛАВА 2
ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
2.1. Основные понятия
2.1.1. Статистические модели
2.1.2. Статистические гипотезы
2.1.3. Статистические критерии
2.1.4. Классификация основных задач прикладного эксперимента и методы их решения
2.2. Параметрический критерий проверки статистических гипотез t-критерий Стьюдента
2.2.1. t-распределение
2.2.2. Оценка разности средних для независимых выборок
2.2.3. Оценка разности средних для зависимых выборок
2.2.4. Оценка разности между долями
2.2.5. Оценка разности между коэффициентами вариации
2.3. Проверка статистической гипотезы о нормальном распределении
2.3.1. Применение коэффициентов асимметрии и эксцесса для проверки нормальности распределения
2.3.2. Критерий хи-квадрат (x2-распределение)
2.4. Непараметрические критерии проверки статистических гипотез
2.4.1. Основные понятия о непараметрических критериях
2.4.2. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
2.4.3. Критерий знаков G
2.4.4. Т-критерий Уилкоксона (Вилкоксона)
2.4.5. Критерий серий (W-критерий)
2.4.6. Q-критерий Розенбаума
2.4.7. U-критерий Уилкоксона (Манна Уитни)
2.4.8. Выявление различий в уровне исследуемого признака
2.4.9. H-критерий Крускала-Уоллиса
2.5. Многофункциональный статистический критерий ф
2.5.1. Понятие многофункциональных критериев
2.5.2. Критерий ф - угловое преобразование Фишера
ГЛАВА 3
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ
3.1. Параметрические меры связи
3.1.1. Коэффициент корреляции Пирсона
3.1.2. Интерпретация коэффициентов корреляции
3.2. Непараметрические меры связи
3.2.1. Коэффициент корреляции рангов
3.2.2. Коэффициент ассоциации
3.2.3. Коэффициент взаимной сопряженности
3.3. Выбор меры связи
ГЛАВА 4
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ОЦЕНИВАЕМЫЙ ПРИЗНАК. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
4.1. Понятие дисперсионного анализа
4.2. Подготовка данных к дисперсионному анализу
4.3. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
4.4. Однофакторный дисперсионный анализ для связанных выборок
ГЛАВА 5
МНОГОМЕРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ ПРИКЛАДНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
5.1. Основные положения факторного анализа
5.2. Компьютерная обработка данных при проведении факторного анализа
5.3. Примеры использования факторного анализа при решении задач прикладных исследований
5.4. Кластерный анализ
5.5. Компьютерная обработка данных при проведении кластерного анализа
5.6. Примеры использования кластерного анализа при решении задач прикладных исследований
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате и читать:

Скачать книгу Прикладная математическая статистика, Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., 2012 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать




Скачать книгу Прикладная математическая статистика, Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., 2012 - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 


Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2016-12-09 22:57:20