Дополнительные главы математической статистики. Курс лекций, учебник
| Main Author: | |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Summary: | Классические методы статистики в большинстве своем обладают повышенной чувствительностью к исходным предпосылкам статистической модели, принятой при обработке данных эксперимента. При решении прикладных задач неизбежно возникают отклонения от исходных предпосылок модели, и применение стандартных методов в этих условиях может оказаться малоэффективным и часто приводит к существенным искажениям статистических выводов. В связи с этим возникает необходимость построения новых, нетрадиционных методов обработки информации, устойчивых к возможным отклонениям характеристик реальных данных от предполагаемых. Предлагаемое учебное издание посвящено изложению непараметрических методов решения статистических задач, связанных с проверкой статистических гипотез и построением точечных и интервальных оценок параметров в условиях непараметрической модели наблюдений при неизвестном функциональном характере распределения наблюдений. Обсуждаются основные типы проверки статистических гипотез в задачах согласия, однородности, независимости, случайности. Приводятся непараметрические критерии для их решения, которые основаны на использовании порядковых статистик исходной выборки, а также знаков и рангов наблюдений. Приводятся свободные от распределения непараметрические доверительные интервалы и точечные оценки, по-строенные с помощью процедуры Ходжеса - Лемана. Основные разделы сопровождаются большим числом примеров из разных предметных областей. Учебное издание предназначается студентам и аспирантам вузов, а также может быть полезно преподавателям при разработке курсов лекций для магистрантов и аспирантов на факультетах прикладной математики и кибернетики |
| Language: | Russian |
| Published: |
Томск, Изд-во НТЛ, 2018
|
| Edition: | Изд. расш. и доп. |
| Series: | Учебники Томского университета |
| Subjects: | |
| Format: | Book |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=341481 |
| Physical Description: | 516 с. ил. |
|---|---|
| Summary: | Классические методы статистики в большинстве своем обладают повышенной чувствительностью к исходным предпосылкам статистической модели, принятой при обработке данных эксперимента. При решении прикладных задач неизбежно возникают отклонения от исходных предпосылок модели, и применение стандартных методов в этих условиях может оказаться малоэффективным и часто приводит к существенным искажениям статистических выводов. В связи с этим возникает необходимость построения новых, нетрадиционных методов обработки информации, устойчивых к возможным отклонениям характеристик реальных данных от предполагаемых. Предлагаемое учебное издание посвящено изложению непараметрических методов решения статистических задач, связанных с проверкой статистических гипотез и построением точечных и интервальных оценок параметров в условиях непараметрической модели наблюдений при неизвестном функциональном характере распределения наблюдений. Обсуждаются основные типы проверки статистических гипотез в задачах согласия, однородности, независимости, случайности. Приводятся непараметрические критерии для их решения, которые основаны на использовании порядковых статистик исходной выборки, а также знаков и рангов наблюдений. Приводятся свободные от распределения непараметрические доверительные интервалы и точечные оценки, по-строенные с помощью процедуры Ходжеса - Лемана. Основные разделы сопровождаются большим числом примеров из разных предметных областей. Учебное издание предназначается студентам и аспирантам вузов, а также может быть полезно преподавателям при разработке курсов лекций для магистрантов и аспирантов на факультетах прикладной математики и кибернетики |
| ISBN: | 9785895036174 |