Книга английского специалиста, посвященная применению языка программирования Бейсик к решению прикладных статистических задач. Дается краткое элементарное изложение основных вероятностных и статистических методов, иллюстрируемое пригодными для практического использования программами. Книга может служить основой для создания системы программированного обучения. Для математиков-прикладников, программистов, преподавателей и студентов вузов.
Название: Бейсик для статистиков Автор: Теннант-Смит Дж. Издательство: Мир Год: 1988 ISBN: 5-03-000725-3 Качество: Отличное Серия или Выпуск:
Содержание:
От редактора перевода Предисловие Глава 1. Введение в Бейсик 1.1. Достоинства и недостатки Бейсика 1.2. Структура программы 1.3. Виды операторов Бейсика Глава 2. Элементарная описательная статистика 2.1. Что такое статистика? 2.2. Виды данных 2.3. Сбор качественных данных 2.4. Сортировка 2.5. Сбор количественных данных 2.6. Меры расположения (средние величины) 2.7. Меры рассеяния Глава 3. Скорость и точность вычислений 3.1. Ограничения по скорости и точности вычислений 3.2. Тесты на быстродействие 3.3. Вычисление среднего и дисперсии 3.4. Точная целочисленная арифметика 3.5. Плохо обусловленные уравнения Глава 4. Элементарная теория вероятностей и моделирование 4.1. Введение 4.2. Основные определения 4.3. Основные свойства вероятностей 4.4. Последовательность испытаний 4.5. Введение в моделирование 4.6. Получение высококачественных псевдослучайных чисел 4.7. Моделирование задачи о двуруком бандите Глава 5. Дополнительная описательная статистика 5.1. Квантили и другие меры расположения 5.2. Группированные данные 5.3. Моменты высших порядков 5.4. Пакет программ по описательной статистике Глава 6. Случайные величины и распределения вероятностей 6.1. Понятие случайной величины 6.2. Среднее и дисперсия распределения вероятностей 6.3. Распределение Бернулли 6.4. Биномиальное распределение 6.5. Геометрическое распределение 6.6. Гипергеометрическое распределение 6.7. Отрицательное биномиальное распределение 6.8. Распределение Пуассона 6.9. Равномерное дискретное распределение Глава 7. Непрерывные случайные величины и функции плотности распределений вероятностей 7.1. Свойства непрерывных случайных величин 7.2. Отрицательное экспоненциальное распределение 7.3. Нормальное, или гауссовское распределение 7.4. Аппроксимация дискретных распределений нормальным 7.5. Прямоугольное, или равномерное распределение 7.6. Некоторые другие непрерывные случайные величины Глава 8. Выборочный метод и оценивание 8.1. Введение 8.2. Выборочные распределения 8.3. Точечные оценки 8.4. Доверительные интервалы для среднего значения совокупности 8.5. Другие доверительные интервалы Глава 9. Проверка гипотез 9.1. Введение 9.2. Проверка гипотезы о среднем значении совокупности 9.3. Проверка гипотезы о равенстве двух средних значений 9.4. Проверка гипотез о выборках с взаимно сопоставимыми членами Глава 10. Регрессия и корреляция 10.1. Прямолинейная регрессия по регулируемой величине 10.2. Прямолинейная зависимость между двумя случайными величинами 10.3. Множественная линейная регрессия 10.4. Полиномиальная регрессия Глава 11. Другие статистические модели и методы 11.1. Критерий согласия 11.2. Другие критерии и методы Литература Дополнительная литература на русском языке Предметный указатель Указатель программ и операторов
