Математическая статистика играет, как часть математики, все возрастающую роль, в особенности благодаря чрезвычайному разнообразию и существенности ее приложений.
Хорошо известны применения математической статистики в технике, в особенности в машиностроении и приборостроении, а также во всех видах массового производства, в связи с организацией текущего или приемочного контроля.
Некоторые разделы математической статистики имеют применение в агротехнике, которой они даже обязаны своим появлением. Вообще, будучи основой теории обработки наблюдений, математическая статистика может с успехом применяться всюду, где имеется потребность в осмыслении количественных результатов повторяющихся естественно-научных экспериментов, от физики и химии до биологии и медицины.
Цель этой книги — познакомить с математической статистикой читателя, обладающего хорошей математической подготовкой. Наличие предварительных знаний у читателя в области теории вероятностей или математической статистики, вообще говоря, не предполагается, хотя знакомство с хорошими университетскими курсами в этих областях математики было бы полезным.
Книга подготовлена в основном на материале, который я читал, все время его обновляя и пересматривая, аспирантам Принстонского университета в годы второй мировой войны. Первоначальный вариант, содержавший часть материала книги, был в 1943 г. издан в литографированном виде издательством Принстонского университета под названием “Математическая статистика”.
Учебник охватывает программный материал курсов “Теория вероятностей” и “Математическая статистика”.
Изложены основные понятия и факты теории вероятностей и математической статистики. Теоретические положения проиллюстрированы многочисленными примерами. К каждой главе приведены задачи для самостоятельной работы.
Для студентов высших учебных заведений.
Закономерные события — это события, которые всегда происходят как только создаются определенные условия. Закономерные же явления — это система закономерных событий.
Математика, как и любая другая наука, изучает математические модели закономерных явлений окружающего нас мира.
Случайные же события — это события, которые при одних и тех же условиях происходят или нет. Массовые случайные события — это события, для которых можно создать одни и те же условия, при которых случайное событие может произойти или нет. Однако и случайные события подчиняются закономерностям, которые называют вероятностными закономерностями.
В книге рассматривается применение аппарата математической статистики в химических и физических методах анализа вещества. Изложение материала иллюстрируется многочисленными примерами, доведёнными до численных расчётов. Большое внимание уделяется физической интерпретации результатов статистических исследований. Подробно освещен опыт зарубежных работ в этой области.
Книга предназначена для инженеров-физиков и химиков, работающих в аналитических лабораториях. Она может служить настольным пособием по применению математической статистики при анализе вещества.
Книга содержит весь материал новой программы по теории вероятностей и математической статистике. Добавлены главы: показательное распределение, проверка статистических гипотез, однофакторный дисперсионный анализ. Большое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных; приведены удобные расчетные таблицы. В конце каждой главы помещены задачи с ответами.
Книга предназначается для студентов инженерно-экономических институтов и факультетов, а также будет полезной инженерам и экономистам, применяющим вероятностные и статистические методы при решении практических задач.
В пособии приведены необходимые теоретические сведения и формулы, даны решения типовых задач, помещены задачи для самостоятельного решения, сопровождающиеся ответами и указаниями. Большое внимание уделено методам статистической обработки экспериментальных данных. Настоящее издание дополнено следующими новыми разделами: ранговая корреляция, моделирование случайных величин, случайные функции.
Предназначается для студентов вузов, может быть полезно лицам, применяющим вероятностные и статистические методы при решении практических задач.
Предлагаемая вниманию читателя книга является задачником-практикумом по курсу “Теория вероятностей”. Она написана в соответствии с программой этого курса и предназначена для студентов-заочников физико-математических факультетов педагогических институтов.
Задачник состоит из трех глав, которые в свою очередь разбиты на параграфы. В начале каждого параграфа предельно кратко приводятся основные теоретические сведения, затем даются подробно разобранные типовые примеры и, наконец, предлагаются задачи для самостоятельного решения, снабженные ответами и указаниями. Задачник содержит также тексты лабораторных работ, выполнение которых поможет студенту-заочнику лучше усвоить основные понятия математической статистики.
Эта книга знакомит читателя с основами математической статистики. Ее автору, известному ученому ван дер Вардену, удалось, не поступаясь математической строгостью, построить свое изложение таким образом, что для чтения книги не требуется знакомства ни с какими специальными разделами математики. Многочисленные примеры, иллюстрирующие применение математической статистики к разного рода научным и практическим задачам, представляют значительный интерес.
Книга принесет большую пользу как специалистам-практикам, использующим в своей работе методы математической статистики, так и научным работникам, аспирантам и студентам, специализирующимся в этой области.
Пособие предназначено для изучения математической статистики в университетах, пединститутах, а также в технических вузах с повышенной математической подготовкой. Излагаются основные результаты теории выборочного метода, методы получения оценок, задачи статистической проверки гипотез, некоторые положения теории статистических решающих правил и оптимальных выводов. Основные положения иллюстрируются рядом примеров и задач.
Второе издание (1-е вышло в 1982 г. ) существенно переработано и иллюстрировано вычислительными процедурами для IBM - PC/AT (XT) при решении конкретных статистических задач.
Для студентов вузов. Может быть полезно инженерам, аспирантам и научным работникам различных специальностей.
