SCI Библиотека

Книга посвящена чрезвычайно увлекательным и актуальным для многочисленных приложений темам: динамическим методам Монте-Карло (в западной литературе также распространен термин Markov Chain Monte Carlo — MCMC), байесовскому подходу и некоторым разделам стохастической оптимизации. В последние десятилетия данные направления математической теории разрабатываются особенно интенсивно в связи с новыми прикладными задачами, возникающими в физике, биологии, медицине, технике и экономике.
Издание книги на русском языке будет полезным как студентам и аспирантам, впервые знакомящимся с этим предметом, так и широкому кругу специалистов.

Пятьдесят занимательных вероятностных задач с решениями. Ф. Мостеллер, перев, с англ.. издание второе. Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1975 г.
Книга в действительности содержит 57 занимательных задач (семь задач скорее обсуждаются, чем решаются). Большинство задач несложно. Лишь совсем немногие из них требуют знания курса анализа, но и в этих случаях неподготовленный читатель все равно сможет понять постановку задачи и ответ. Книга обращена к широкому кругу читателей: ученикам старших классов, педагогам, студентам

Учебник посвящён основным методам современной прикладной статистики. В нём рассматриваются вероятностно-статистические основы, проблемы прикладной статистики — описание данных, оценивание, проверка гипотез. Описываются методы статистического анализа числовых величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных.
Обсуждается методология прикладной статистики, её современное состояние и перспективы развития. Изложение соответствует рекомендациям Российской академии статистических методов.
Каждая глава учебника — это введение в большую область прикладной статистики. Приведённые литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, помещённых в учебнике.
Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА («Мастер делового администрирования»), инженеров различных специальностей, менеджеров, экономистов, социологов, научных и практических работников, связанных с анализом данных.

В книге рассматриваются способы анализа наблюдений методами математической статистики.
Последовательно на языке, доступном специалисту — не математику, излагаются современные методы анализа распределений вероятностей, оценки параметров распределений, проверки статистических гипотез, оценки связей между случайными величинами, планирования статистического эксперимента.
Основное внимание уделено пояснению примеров применения методов современной математической статистики.
Книга предназначена для инженеров, исследователей, экономистов, медиков, аспирантов и студентов, желающих быстро, экономично и на высоком профессиональном уровне использовать весь арсенал современной математической статистики для решения своих прикладных задач.

Это издание всемирно известного двухтомного курса теории вероятностей написано выдающимся американским математиком. Первый том содержит изложение той части теории вероятностей, которая имеет дело с дискретными распределениями. Такой отбор материала позволяет автору ввести читателя в круг основных идей теории вероятностей без применения сложного аналитического аппарата. Второй том является классическим учебным руководством, оказавшим значительное влияние на развитие современной теории вероятностей и подготовку специалистов. Перевод второго тома заново выполнен со второго переработанного автором издания. Для математиков разных уровней подготовки — от студентов до специалистов по теории вероятностей, для физиков и инженеров, а также для биологов, для которых вероятностные методы являются главными математическими методами.
Прекрасное учебное руководство, рассчитанное на читателей различных уровней — от студентов младших курсов до специалистов-математиков. Содержит большое число примеров применения теории вероятностей в физике, биологии, экономике.

Это издание всемирно известного двухтомного курса теории вероятностей написано выдающимся американским математиком. Первый том содержит изложение той части теории вероятностей, которая имеет дело с дискретными распределениями. Такой отбор материала позволяет автору ввести читателя в круг основных идей теории вероятностей без применения сложного аналитического аппарата. Второй том является классическим учебным руководством, оказавшим значительное влияние на развитие современной теории вероятностей и подготовку специалистов. Перевод второго тома заново выполнен со второго переработанного автором издания. Для математиков разных уровней подготовки — от студентов до специалистов по теории вероятностей, для физиков и инженеров, а также для биологов, для которых вероятностные методы являются главными математическими методами.
Прекрасное учебное руководство, рассчитанное на читателей различных уровней — от студентов младших курсов до специалистов-математиков. Содержит большое число примеров применения теории вероятностей в физике, биологии, экономике.

Материал пособия соответствует программе курса по теории вероятностей и математической статистике для студентов высших учебных заведений и отвечает современному уровню этих дисциплин.
Изложение ведется последовательно в соответствии с рядом основных вероятностных моделей, причем различные главы можно использовать практически изолированно. Такой подход позволяет задавать в данной модели вероятность в явном виде, не излагая аксиоматические основы теории вероятностей.
Для каждой модели приведены краткие теоретические сведения, примеры решения задач и задачи для самостоятельного решения. Среди прикладных задач имеются задачи по теории страхования и экономике.
Для студентов, преподавателей вузов и всех, кто хочет быстро научиться решать стандартные задачи по курсу теории вероятностей и математической статистике.

Учебник содержит систематическое изложение основных разделов элементарного курса теории вероятностей и математической статистики. К традиционным разделам добавлен один новый — Процедура рекуррентного оценивания ввиду особой важности этой процедуры для приложений. Теоретический материал сопровождается большим количеством примеров и задач из разных областей знаний.

В основу учебного пособия положен полугодовой курс лекций по теории вероятностей, читавшийся в течение ряда лет в МИФИ. В книге дается математическое изложение разделов теории вероятностей, традиционных для полугодового курса; при этом используются только факты из обычного курса математического анализа технических вузов. В книге изложены также элементы математической статистики и рассмотрен ряд примеров случайных процессов. Приведены решения примеров и задач; имеются задачи для самостоятельного решения. В конце книги помещены таблицы основных распределений, небольшая таблица случайных чисел и ответы к задачам.
Книга предназначена студентам технических вузов, преподавателям и инженерам.

Сжато, но строго рассмотрены вероятностно-статистические основы современных статистических методов. Изложение доведено до переднего края научных исследований и практических разработок. Рассмотрены все основные понятия, используемые при применении современных статистических методов. Особое внимание уделено непараметрическим подходам, статистике нечисловых данных и другим перспективным элементам высоких статистических технологий.
Учебное пособие рекомендовано Всероссийской ассоциацией статистических методов.
Для инженеров, менеджеров, экономистов, специалистов различных отраслей народного хозяйства, научных работников, студентов, слушателей, аспирантов и преподавателей, для всех, кому необходимо в сжатые сроки овладеть понятийной базой статистических методов.