статистика

Математическая статистика, методические указания к выполнению типового расчета по курсу «Статистика», Ковалев М.Д., Полякова Н.С., Федорчук Х.Р., 2014

Математическая статистика, методические указания к выполнению типового расчета по курсу «Статистика», Ковалев М.Д., Полякова Н.С., Федорчук Х.Р., 2014.

Кратко изложены основы теории математической статистики и приведены задачи на нахождение точечных и интервальных оценок, регрессионного и однофакторного дисперсионного анализа, на применение параметрических и непараметрических методов статистики. Большинство задач дано в текстовом виде.

2. МЕТОД МОМЕНТОВ.
В математической статистике разработано большое число методов оценивания неизвестных параметров распределения случайной величины X по данным случайной выборки. Метод моментов, метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов относятся к числу наиболее часто употребляемых.
Метод моментов состоит в приравнивании эмпирических (выборочных) моментов, вычисленных по данной выборке, и теоретических, вычисленных по предполагаемой плотности распределения, содержащей неизвестные параметры. Если число полученных моментов равно числу неизвестных параметров распределения, получают систему уравнений для вычисления этих неизвестных параметров. Например, если неизвестен один параметр, то для его нахождения достаточно выборочное среднее приравнять к математическому ожиданию. Если неизвестны два параметра, то вычисляют также дисперсию и выборочную дисперсию, в итоге получают второе уравнение и т. д.

Математическая статистика, методические указания к выполнению типового расчета по курсу «Статистика», Ковалев М.Д., Полякова Н.С., Федорчук Х.Р., 2014

Скачать и читать Математическая статистика, методические указания к выполнению типового расчета по курсу «Статистика», Ковалев М.Д., Полякова Н.С., Федорчук Х.Р., 2014
 

Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, Катальников В.В., Шапарь Ю.В., 2014

Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, Катальников В.В., Шапарь Ю.В., 2014.

В пособии содержатся краткие теоретические сведения и основные понятия теории вероятностей. Для проведения практических занятий по теории вероятностей и математической статистике подобраны задачи разной сложности, а также представлены варианты контрольных работ.

Примеры заданий.
Задачи
1.1. Сколькими различными маршрутами можно разнести корреспонденцию по 5 адресам?
1.2. Сколько различных четырехзначных чисел можно составить из цифр 0, 1, 2, 3: а) если цифры не повторяются; б) если цифры могут повторяться?
1.3. Студентам нужно сдать 4 экзамена за 8 дней. Сколькими способами можно составить расписание сдачи экзаменов?
1.4. Сколько прямых линий можно провести через 8 точек, из которых ровно 3 лежат на одной прямой?
1.5. В хоккейном туре участвуют 6 команд. Каждая команда должна сыграть с каждой одну игру. Сколько игр будет сыграно в турнире?
1.6. Из трех классов спортивной школы нужно составить команду из трех человек, взяв по одному ученику из каждого класса. Сколько различных команд можно составить, если в классах соответственно 18. 20 и 22 ученика?

Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, Катальников В.В., Шапарь Ю.В., 2014

Скачать и читать Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, Катальников В.В., Шапарь Ю.В., 2014
 

Статистика, временные ряды, анализ тенденций и прогнозирование, учебное пособие, Куприенко Н.В., Пономарева О.А., Тихонов Д.В., 2015

Статистика, временные ряды, анализ тенденций и прогнозирование, учебное пособие, Куприенко Н.В., Пономарева О.А., Тихонов Д.В., 2015.

В учебном пособии рассматриваются возможности использования пакета прикладных программ (ППП) STATISTICA для реализации статистических методов анализа временных рядов в объеме, достаточном для решения широкого круга практических задач. Рекомендуется студентам инженерно-экономического института, изучающим дисциплину «Статистика».
Пособие может быть использовано студентами дневной, вечерней и заочной форм обучения, а также бакалаврами и магистрами при написании выпускных работ; аспирантами, научными и практическими работниками, столкнувшимися с необходимостью использования статистических методов обработки исходных данных. Пособие содержит сведения по ППП STATISTICA, не публиковавшиеся на русском языке.

2.3. Показатели изменения уровней временного ряда.
Анализ динамических рядов социально-экономических явлений обычно начинают с рассмотрения статистик, расчет которых не требует какой-либо предварительной обработки данных. Речь идет о так называемых показателях динамического ряда, позволяющих пояснить характер, скорость, интенсивность и направление развития изучаемого явления за определенный временной период.
В результате того или иного сопоставления уровней динамического ряда формируется система абсолютных и относительных показателей динамики, к числу которых относятся абсолютные приросты (и их среднее значение), темпы роста (и их среднее значение), темпы прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Сравниваемый уровень динамического ряда называется текущим, а уровень, с которым производится сравнение, базисным. В зависимости от того, что принимается за базу сравнения, будут получены различные показатели динамики. Приняв за базу сравнения некоторый постоянный уровень, например получим серию базисных показателей, которые характеризуют окончательный результат всех изменений в уровнях ряда от первого периода (или момента времени) до текущего периода. Следует иметь в виду, что в реальных задачах за базу сравнения может быть принят уровень ряда, относящийся к периоду (моменту), выходящему за пределы анализируемого динамического ряда (например, начальный момент периода, с которого начинается некоторый новый этап развития). Если производится сравнение текущих уровней у, с непосредственно предшествующими, то получаются ценные показатели динамики.

Статистика, временные ряды, анализ тенденций и прогнозирование, учебное пособие, Куприенко Н.В., Пономарева О.А., Тихонов Д.В., 2015

Скачать и читать Статистика, временные ряды, анализ тенденций и прогнозирование, учебное пособие, Куприенко Н.В., Пономарева О.А., Тихонов Д.В., 2015
 

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, Кулагина Г.Д., 2001

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, Кулагина Г.Д., 2001.

1.3 Границы производственной деятельности.
В рыночной экономике значительно расширяется представление о границах производственной деятельности за счет включения в нее производства услуг.
В Методологических положениях по статистике Госкомстата РФ границы производства определяются как ". деятельность единиц-резидентов национальной экономики (включая деятельность иностранных и смешанных предприятий, имеющих центр экономических интересов в России и действующих в ней на постоянной основе) по производству товаров и услуг. Производственная деятельность охватывает предприятия, производящие товары и рыночные и нерыночные (реализуемые бесплатно или по ценам, не имеющим экономического значения и не оказывающим значительного влияния на спрос) услуги". При этом следует принимать во внимание, что в отечественной практике используется лишь понятие "внутренняя экономика". Производство — физический процесс, выполняемый иод контролем и управлением институционной единицы, при котором осуществляются затраты труда или капитала, продуктов и услуг для производства других продуктов и услуг, т.е. в котором труд и активы используются для трансформации затрат в выпуск товаров и услуг.

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, Кулагина Г.Д., 2001

Скачать и читать МАКРОЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, Кулагина Г.Д., 2001
 

Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, стандарт третьего поколения, Семенов В.А., 2013

Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, стандарт третьего поколения, Семенов В.А., 2013.

Настоящее учебное пособие предназначено для студентов всех специальностей, обучающихся учебным дисциплинам «Математика» и «Высшая математика». Оно может быть также полезно преподавателям при подготовке и организации учебного процесса.
Учебное пособие написано в соответствии с действующими федеральными государственными образовательными стандартами и содержит теоретический материал и задачи для изучения алгебры событий, теории вероятностей и математической статистики. Многочисленные примеры и задачи могут использоваться также и на практических занятиях.
Рекомендовано УМО в области инновационных междисциплинарных общеобразовательных программ в качестве учебного пособия по направлению 010500 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».

§1. Классификация событий.
Событие — это то, что может произойти или нет при выполнении определенного комплекса условий, или, как говорят, при проведении испытания. Среди возможных событий выделяют достоверные и невозможные. Если при каждом испытании всегда происходит некоторое событие, то оно называется достоверным. Для обозначения достоверного события будет использоваться символ U. Если при испытании некоторое событие заведомо не может произойти, то оно называется невозможным. Невозможное событие обозначается символом V.
Если событие А не является достоверным или невозможным, то оно часто называется случайным.
Понятие испытания в теории вероятности является одним из основных понятий. Оно несколько отличается от понятия испытания или эксперимента в физике или химии.
Часто при проведении физического испытания не все его возможные исходы заранее известны. В отличие от этого теория вероятностей предполагает, что известен перечень всевозможных исходов испытания. Обычно считается также, что испытание может быть воспроизведено любое количество раз. При этом события характеризуются повторяемостью частоты их появления при многократных испытаниях.

Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, стандарт третьего поколения, Семенов В.А., 2013

Скачать и читать Теория вероятностей и математическая статистика, учебное пособие, стандарт третьего поколения, Семенов В.А., 2013
 

Теория вероятностей и математическая статистика, практическое руководство, Дудовская Ю.Е., Якубович О.В., Боярович Ю.С., 2012

Теория вероятностей и математическая статистика, практическое руководство, Дудовская Ю.Е., Якубович О.В., Боярович Ю.С., 2012.

В практическом руководстве приведены решения типовых заданий по основным темам курса «Теория вероятностей и математическая статистика»: события и операции над ними, вычисление вероятностей с помощью комбинаторных формул, формула полной вероятности и формула Байеса, схема Бернулли, дискретные случайные величины, абсолютно непрерывные случайные величины, двумерные случайные величины, расчет выборочных характеристик, точечные оценки параметров распределения, коэффициент корреляции, критерий Пирсона. Во второй части издания содержатся варианты
контрольных заданий.

Фрагмент из книги.
Задание 2. Вычисление вероятностей с помощью комбинаторных формул
1. В коробке пять золотых и семь серебряных шаров. Из коробки наугад вынимают три шара. Найти вероятность того, что среди взятых наудачу трех шаров будет:
а) ровно два золотых;
б) хотя бы два золотых.
Решение
Из множества двенадцати шаров выбирается без возвращения три шара. Выборки неупорядоченные, т. к. порядок извлечения не имеет значения. Общее число возможных элементарных исходов испытания равно числу способов, которыми можно извлечь три шара из двенадцати неупорядоченным образом без возвращения, т. е. числу сочетаний из 12 по 3:

Теория вероятностей и математическая статистика, практическое руководство, Дудовская Ю.Е., Якубович О.В., Боярович Ю.С., 2012

Скачать и читать Теория вероятностей и математическая статистика, практическое руководство, Дудовская Ю.Е., Якубович О.В., Боярович Ю.С., 2012
 

Вероятность и статистика, 5 9 класс, пособие для общеобразовательных учебных заведений, Бунимович Е. А., Булычев В. А., 2002

Вероятность и статистика, 5—9 класс, пособие для общеобразовательных учебных заведений, Бунимович Е. А., Булычев В. А., 2002.

Пособие содержит необходимый теоретический и практический материал для изучения вероятностно-статистической линии, становящейся сегодня неотъемлемой частью школьного курса математики. Изучение вероятности предполагается в рамках базового курса математики 5—9 классов. Для успешного усвоения достаточно овладения базовым теоретическим материалом и решения задач группы А.
Пособие может быть использовано вместе с любым из действующих учебников по математике.

Что вероятнее?
Сравнение шансов
Итак, случайные события при одних и тех же условиях могут произойти, а могут и не произойти. При этом у одних случайных событий шансов произойти больше (значит, они более вероятные — ближе к достоверным), а у других меньше (они менее вероятные — ближе к невозможным).
Понятно, что более вероятные события будут происходить чаще, а менее вероятные — реже. Так что сравнивать вероятности можно и по частоте, с которой события происходят. Правда, для этого нужны статистические данные.

Вероятность и статистика, 5—9 класс, пособие для общеобразовательных учебных заведений, Бунимович Е. А., Булычев В. А., 2002
Скачать и читать Вероятность и статистика, 5 9 класс, пособие для общеобразовательных учебных заведений, Бунимович Е. А., Булычев В. А., 2002
 

Математико-статистические методы и модели в управлении предприятием, Учебное пособие, Янковой А.Г., 2014

Математико-статистические методы и модели в управлении предприятием, Учебное пособие, Янковой А.Г., 2014.

Учебное пособие посвящено практическому применению математико-статистических методов и моделей в управлении современным предприятием на основе исследования его производственно-финансовой деятельности. Содержит элементы теории математического и статистического анализа и прогнозирования с иллюстрацией их прикладных аспектов на практических примерах. Каждая глава пособия содержит варианты индивидуальных заданий и список литературы, позволяющей расширить научной кругозор в обсуждаемой теме.
Данное пособие будет исключительно полезно бакалаврам и магистрам, изучающим экономику предприятия, а также иностранным студентам, аспирантам и преподавателям, использующим в своих исследованиях математико-статистические методы и модели.

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ АВТОКОРРЕЛЯЦИИ И АВТОРЕГРЕССИИ.
Одним из фундаментальных понятий анализа и прогнозирования рядов динамики является автокорреляция, которая рассматривается как частный случай обычной корреляционной связи между экономическими показателями предприятия, когда величина последующих уровней временного ряда зависит от значений предыдущих уровней этого же ряда.
Так, в условиях жесткого централизованного управления экономикой планирование на многих предприятиях осуществлялось на основе метода «от достигнутого». Это означает, что если в отчетном периоде предприятие произвело продукции, условно говоря, 1000 единиц, то в плановом периоде оно должно произвести данной продукции уже 1100 единиц, т.е. с примерно постоянным темпом роста или прироста. Ясно, что при таком подходе к планированию уровень производства в /-м периоде будет зависеть от уровня производства в (/ - 1)-м периоде, который, в свою очередь, будет определяться уровнем производства в (/ — 2)-м периоде и т.д.
Под автокорреляцией понимают корреляционную связь между двумя производными рядами динамики экономических показателей, которые образованы из уровней одного исходного ряда длиною N и смещены один относительно другого на г уровней (см. рис. 3.1). При моделировании вариации признаков во времени на основе рядов динамики экономических показателей такой сдвиг г называется временным лагом или запаздыванием.

Математико-статистические методы и модели в управлении предприятием, Учебное пособие, Янковой А.Г., 2014
Скачать и читать Математико-статистические методы и модели в управлении предприятием, Учебное пособие, Янковой А.Г., 2014
 
Показана страница 1 из 2