Конечные цели советской социологии заключаются в том, чтобы помогать организовывать социальные институты и совершенствовать нормы общественного поведения. Средством для этого служат конкретные исследования взаимодействий объективной и субъективной сторон общественной жизни. Именно такие исследования дают исходный фактический материал, который подвергается обработке и обобщениям в соответствии с методикой, разработанной статистической теорией и практикой.
В книге изложены основные сведения по теории вероятностей, теории случайных процессов, математической статистике. Приведены определения вероятностного пространства, случайной величины, математического ожидания, условной вероятности и условного математического ожидания, доказаны теоремы о законе больших чисел, центральная предельная теорема. Рассмотрены процессы восстановления, случайные блуждания, цепи Маркова со счетным множеством состояний, стационарные процессы (в том числе обобщенные).
Определены основные задачи математической статистики, изложены методы проверки статистических гипотез и теория оценивания параметров вероятностных распределений. Рассматривается большое количество примеров и задач, иллюстрирующих основные понятия, а также поясняющих возможные практические применения доказанных теорем. Рассчитана на студентов механико-математических факультетов университетов, факультетов прикладной математики и кибернетики технических вузов, физико-математических факультетов педагогических институтов.
В книге рассматриваются вопросы организации и методы статистической обработки результатов медицинских научных исследований. Теоретические вопросы иллюстрируются числовыми примерами из области экспериментальной, профилактической и клинической медицины. Книга рассчитана на врачей, занимающихся научно-исследовательской работой, преподавателей медицинских вузов и биологов.
Она может быть также использована метеорологами, агрономами и всеми теми, кто занимается экспериментальной научно-исследовательской работой, проводит анкетно-статистические исследования или обрабатывает числовые данные.
Книга профессора Морана, одного из ведущих специалистов в своей области, посвящена изложению результатов исследования математических моделей популяционной генетики. Основное внимание в книге уделено эволюции генетического состава популяции, в частности исследованию стационарных распределений при ограничениях разного рода. Используемый математический аппарат доступен для читателей-нематематиков.
Книга может быть полезна биологам, интересующимся современным состоянием математической биологии. Читатель-математик найдет здесь много нерешенных задач, способных положить начало интересным исследованиям.
Книга американского ученого М. Дэйвисона посвящена многомерному шкалированию, которое находит широкое применение при анализе экспериментальных данных в экономике, технике, социологии и других областях. Вместе с кластерным и факторным анализом оно образует набор методов, позволяющих наглядно представить результаты в виде картинок иля на экране дисплея.
Для научных работников, разработчиков алгоритмического и программного обеспечения обработки данных, преподавателей и студентов вузов.
В основе книги лежит концепция байесовского использования априорной информации в сочетании с накапливаемыми результатами наблюдений для выработки рациональных решений. Изложенные математические методы используются далее в задачах оценивания долей, средних дисперсий и регрессионных моделей. Кратко рассматриваются системы управлений.
Для статистиков, экономистов и других специалистов, интересующихся эконометрией и статистикой.
Рассматриваются многомерные генеральная н выборочная совокупности, корреляционный, регрессионный, компонентный, факторный анализ, канонические корреляции. Подробно изложены методы многомерной классификации, робастного оценивания. Учебник содержит математико-статистические таблицы, а также конкретные примеры и пояснения, необходимые для их выполнения, и упражнения с использованием ЭВМ, позволяющие закрепить изученный материал.
Для преподавателей, аспирантов, студентов бизнес-школ и экономических вузов, а также экономистов, менеджеров.
Предмет статьи: изучение американской периодической печати о Палестине 1918 года с применением баз данных и компьютерных программ по анализу статистических показателей текстов. Это даёт возможность решить несколько задач. Первая задача: выяснить процесс изменения интереса к Ближнему Востоку в географическом плане (в каждом американском штате). Вторая задача: анализ эволюции интереса к Палестине в американских газетах в историко-хронологическом аспекте. Третья задача: изучить статистические показатели текстов 10 наиболее релевантных статей о Палестине за 1918 год. Объект исследования: американский информационный дискурс. Анализ статистических показателей периодической печати США о Палестине позволяет более точно определить содержание и место ближневосточной проблемы в информационном дискурсе США. Количественный подсчёт упоминаний Палестины в газетах был сделан с помощью портала «Chronicling America», созданного Библиотекой Конгресса США. Для верификации полученной информации были использованы газетные онлайн хранилища каждого штата и отдельных газет. Статистический анализ текста проведен с помощью программы «Leximancer». Основным вкладом автора является то, что в результате исследования установлено: количество упоминаний Палестины в 1918 г. показывает, что демократические газеты США являлись лидерами в освещении ближневосточной темы; три понятия («Палестина», «Британия», «евреи») были ключевыми на 1918 г. для формирования образа Палестины; ближневосточный конфликт ещё не рассматривался в Америке как конфликт арабов и евреев, но и уже не рассматривался как противостояние двух империй: Британской и Османской. Была определена периодизация эволюции американского интереса к Палестине в 1918 г.: 1) январь - февраль; 2) июнь - август; 3) ноябрь - декабрь. На каждом из обозначенных этапов прослеживается увеличение количества упоминаний «Пластины» и ключевых слов в публикациях американских газетах.
Цифровизация важна не только для работы профессионалов на своих рабочих местах, но и для благополучия специалистов и адаптации к изменениям в информационной сфере, а также для предоставления населению качественных образовательных, медицинских и социальных услуг. В работе использованы методы машинного обучения в целях классификации регионов по набору показателей электронных услуг и сервисов. Получено четкое разделение регионов на две большие, практически равные группы по этому набору показателей. Использование известных статистических критериев продемонстрировало статистическую значимость такого разделения. Построены диаграммы рассеяния как пример взаимосвязи подобных показателей. Множественный коэффициент корреляции между показателями электронных услуг и сервисов равен 0,71, что свидетельствует в пользу тесной связи между индикаторами цифровизации услуг. Кроме того, получено разделение регионов на кластеры с помощью иерархической кластеризации, из которой следует, что Москва в предоставлении электронных услуг и сервисов значительно обогнала другие регионы России, а остальные субъекты гетерогенны по этому показателю с учетом рассмотренных индикаторов цифровизации регионов по данным Федеральной службы государственной статистики за май 2024 г.
Описана математическая модель расщепления, основанная на фундаментальных свойствах нормального распределения. Предложены классификация расщеплений и их соотнесение с методикой исследования, ориентированной на преимущественное использование количественных (измеряемых) признаков. Описан алгоритм последовательного разделения би- и мультимодальных выборок на отдельные группы с применением свойства симметрии нормального распределения. Представлен метод балансировки групп, повышающий точность деления исходной выборки и унифицирующий подсчет количества объектов в группах. Продемонстрирована применимость описываемого метода к сложным распределениям различного вида, обеспечивающая определение формулы расщепления для выявленных групп. Приведены сведения о доступе к исполняемому модулю и исходным текстам специально разработанного инструментального средства.