статистика

Статистический анализ изображений, Васильев К.К., Крашенинников В.Р., 2014.

Рассматриваются вопросы построения математических моделей и статистических алгоритмов обработки изображений. Описываются оптимальные и квазиоптимальные решения основных задач обработки изображений (фильтрация, обнаружение, совмещение и распознавание). Особое внимание уделяется адаптивным методам обработки. Предназначается для специалистов в области извлечения полезной информации из многомерных массивов данных при исследовании космоса и мониторинге окружающей среды, в медицине, навигации и в других приложениях, а также для аспирантов и студентов старших курсов,

Социально-экономическая статистика, Учебник и практикум для академического бакалавриата, Долгова В.Н., Медведева Т.Ю., 2016.

Учебник представляет собой второй модуль Социально-экономическая статистика курса статистики, в который также входит модуль теория статистики. В модуле изложены основы экономической статистики, приведены общие теоретические сведения, классификации и группировки, примеры решения типовых задач. В конце каждой главы даны вопросы для самопроверки. Практикум содержит тестовые задания, задачи для самостоятельной работы и практические задания по каждой главе, рассмотренного в учебнике теоретического материала. Издание соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.

Графический анализ статистических данных в Microsoft Excel 2000, Чекотовский Э.В., 2002.

Книга посвящена графическому анализу статистических данных с использованием Microsoft Excel 2000. В ней рассматривается комплекс теоретических и прикладных вопросов, связанных с методологией и автоматическим построением статистических диаграмм и их применением при различных статистических методах обработки и анализа социально-экономической информации. Она содержит описание методики и техники автоматического построения, форматирования и редактирования, как основных элементов статистических диаграмм, так и разных их типов и видов. В книге рассматриваются такие важнейшие статистические методы анализа социально-экономических явлений и процессов, как построение и анализ рядов распределения и временных рядов, методы аналитических группировок и корреляционно-регрессионного и сравнительного анализа. Рассматриваются применяемые в экономико-статистической литературе и в программе Excel классификации диаграмм, описываются варианты и способы их построения с помощью графических средств программы Excel, их актуализация и другие необходимые процедуры при их создании и оформлении. Дается описание основных понятий и положений указанных статистических методов и детально излагается техника построения разных типов и видов статистических диаграмм, которые используются при применении этих методов. Подробное описание методики и техники автоматического построения с помощью средств программы Excel различных типов и видов статистических диаграмм, сопровождаемое большим количеством конкретных примеров, позволяют использовать данную книгу не только в качестве учебника, но и как справочник, который будет полезен всем, кто в своей профессиональной работе широко использует графические изображения.

Статистика, Сборник задач, Бурова О.А., 2015.

Содержатся указания к решениям типовых примеров и комплекс задач дисциплины «Статистика» по темам раздела «Теория статистики» для овладения статистической методологией сбора и обработки различной экономической информации, а также для приобретения навыков ее обобщения и анализа с использованием системы статистических показателей. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям 03.80.01 Экономика и 03.80.02 Менеджмент всех форм обучения и изучающих дисциплину «Статистика».

Анализ данных, Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров, Брандт З., 2003.

Учебное пособие по статистическим методам и их применению в прикладных науках с использованием численных методов, написанное известным математиком-прикладником (Германия). В книге отражена связь строгих математических методов с практическими приложениями. После введения в теорию вероятностей и математическую статистику автор подробно излагает ряд наиболее известных статистических методов. Изложение сопровождается примерами и упражнениями с решениями из разнообразных областей приложений. Большое внимание автор уделяет компьютерным аспектам реализации статистических процедур. По существу, этот раздел является учебником в учебнике. Книга представляет большой интерес как пособие по математической статистике для студентов и преподавателей нематематических специальностей и как справочник по статистическим и компьютерным аспектам обработки экспериментальных данных для научных работников и исследователей различных специальностей (включая биологов, медиков, экономистов и специалистов из инженерии), занимающихся обработкой статистических данных.

Теория вероятностей, Математическая статистика, Математическое программирование, Учебное пособие, Белько И.В., Морозова И.М., Криштапович Е.А., 2016.

Рассмотрены темы, изучаемые в третьей части курса «Высшая математика»: теория вероятностей, математическая статистика и математическое программирование. Каждая глава содержит теоретические основы с примерами, задачи с решениями и задачи для самостоятельной работы, снабженные ответами. Большинство примеров и задач имеют экономическую направленность. Пособие может быть использовано для самостоятельной подготовки по данным разделам курса высшей математики. Для студентов и преподавателей экономических специальностей высших учебных заведений.

Прикладная статистика, Основы моделирования и первичная обработка данных, Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д., 1983

Книга посвящена методам предварительного статистического анализа данных и построения модели реального явления, характеризуемого этими данными. Приводятся сведения по теории вероятностей и математической статистике, освещаются вопросы программной реализации излагаемых методов. Для статистиков, экономистов, математиков и других специалистов, использующих методы статистической обработки данных.

Теория вероятностей и математическая статистика, Учебник для вузов, Андронов А.М., Копытов Е.А, Гринглаз Л.Я., 2004.

Перед вами — расширенный учебник по теории вероятностей и математической статистике. Традиционный материал пополнен такими вопросами, как вероятности комбинаций случайных событий, случайные блуждания, линейные преобразования случайных векторов, численное нахождение нестационарных вероятностей состояний дискретных марковских процессов, применение методов оптимизации для решения задач математической статистики, регрессионные модели. Главное отличие предлагаемой книги от известных учебников и монографий по теории вероятностей и математической статистике заключается в ее ориентации на постоянное использование персонального компьютера при изучении материала. Изложение сопровождается многочисленными примерами решения рассматриваемых задач в среде пакетов Mathcad и STATISTICA. Книга написана на основе более чем тридцатилетнего опыта авторов в преподавании дисциплин теории вероятностей, математической статистики и теории случайных процессов для студентов различных специальностей высших учебных заведений. Представляет практический интерес как для студентов и преподавателей вузов, так и для всех, кто интересуется применением современных вероятностно-статистических методов.