Висвітлюються особливості роботи з пакетом прикладних програм Статграф. Детально на прикладах розібрано алгоритми багатовимірного статистичного аналізу: головних і множинних компонент, факторного, кластерного та дискримінантного аналізів, канонічних кореляцій. Розглянуто перспективну методику складання прогнозуючих моделей Бокса - Дженкінса.

Розглянуто статистичні методи та алгоритми багатовимірного аналізу даних, які дозволяють проводити дослідження з даними, що мають складну структуру. Наведено статистичні методи для розпізнавання образів, а також методи кластеризації даних, аналізу структури багатовимірних даних. Запропоновано класифікацію об'єктів методами прийняття рішень.

Рассмотрены статистические методы и алгоритмы многоизмеримого анализа данных, позволяющие проводить исследования с данными, имеющими сложную структуру. Приведены статистические методы для распознавания образов, а также методы кластеризации данных, анализа структуры многоизмеримых данных. Предложена классификация объектов методами принятия решений.

Розглянуто методи обчислення похибок, наближеного розв'язання нелінійних алгебричних і диференціальних рівнянь, апроксимації, числового диференцювання. Викладено статистичні методи обробки результатів спостережень, зокрема, первинну статистичну обробку експериментальних даних, елементи теорії кореляції. Проаналізовано особливості застосування методів наближених обчислень і статистичної обробки даних до різних питань хімії та хімічної технології.

Рассмотрены методы вычисления погрешностей, приближенного решения нелинейных алгебраических и дифференциальных уравнений, апроксимации, числового дифференцирования. Изложены статистические методы обработки результатов наблюдений, в частности, первичной статистической обработки экспериментальных данных, элементов теории корреляции. Проанализированы особенности применения методов приближенных вычислений и статистической обработки данных к различным вопросам химии и химической технологии.

Розкрито суть основних понять і визначень теорії вимірювання, описано види її похибок. Висвітлено засади математичної обробки результатів експерименту, запропоновано найбільш поширені математичні критерії вибору гіпотез. Наведено формули та приклади для розрахунку необхідних статистичних параметрів, викладено вимоги, порядок та етапи виконання фізичного практикуму з курсу загальної фізики.

Раскрыта сущность основных понятий и определений теории измерения, описаны виды ее погрешностей. Освещены основы математической обработки результатов эксперимента, предложены наиболее распространенные математические критерии выбора гипотез. Приведены формулы и примеры для расчета необходимых статистических параметров, изложены требования, порядок и этапы выполнения физического практикума по курсу общей физики.

Висвітлено методи статистичного аналізу складних систем, алгоритм визначення основних статистичних характеристик. Викладено теорії перевірки статистичних гіпотез і кореляційно-регресійного аналізу. Запропоновано методику статистичної оцінки однієї випадкової величини, розкрито сутність поняття однофакторної регресії. Проаналізовано особливості побудови статистичного критерію за принципом відношення правдоподібності. Наведено схему статистичної оцінки зміни числових характеристик виробничих параметрів.

Освещены методы статистического анализа сложных систем, оалгоритм определения основных статистических характеристик. Изложены теории проверки статистических гипотез и корреляционно-регрессивного анализа. Предложена методика статистической оценки одной случайной величины, раскрыта сущность понятия однофакторной регрессии. Проанализированы особенности построения статистического критерия по принципам отношения правдоподобности. Приведена схема статистической оценки изменения числовых характеристик производственных параметров.

Висвітлено основи математичної статистики. Наведено вимоги до добору матеріалу для дослідження й основні задачі, що розв'язуються математичною статистикою. Визначено основні параметри статистичних розподілів результатів дослідження. Подано параметричні критерії розходжень, непараметричні критерії відмінностей. Наведено основні прийоми вивчення взаємозв'язку між ознаками. Розглянуто концепцію науково обгрунтованої медицини, статистичний аналіз даних відповідно до її засад.

Наведено відомості про основні поняття, теоретичні підгрунтя та математичні методи аналізу даних. Розглянуто основні параметри описової статистики, методи побудови емпіричних функцій розподілу. Викладено критерії перевірки гіпотез про однорідність виборок та їх відповідність певним законам розподілу. Розкрито теоретичні основи та описано базові алгоритми дисперсійного, кореляційного, регресійного та факторного аналізу, а також методи класифікації даних.

Висвітлено предмет, метод і завдання статистики, розкрито поняття про статистичне спостереження, наведено його основні організаційні форми, види та способи. Подано детальну інформацію щодо методики обчислення статистичних показників, необхідних для проведення комплексного аналізу явих і процесів, діяльності підприємств у галузі зв'язку. Значну увагу приділено питанням зведення та групування статистичних даних, узвагальнювальним статистичним показникам, середнім величинам та загальним принципам їх застосування. Акцентовано на рядах розподілу, аналізі варіації та форми розподілу, вибірковому спостереженні та статистичних методах вивчення взаємозв'язків. Розкрито поняття про індекси, ряди динаміки, наведено та охарактеризовано їх види. Викладення матеріалу супроводжується наочними прикладами, таблицями, графіками та розв'язанням типових задач з використанням MS Excel.

Рассмотрены особенности количественного и качественного анализа с учетом общей оценки ошибок опытов. Изложены методы планирования экспериментов. Внимание обращено на оценку достоверности параметров, распределение случайных величин и проверку статистических гипотез. Предложена структурная схема, отражающая поэтапный процесс проведения моделирования эксперимента, от постановки задачи на исследования до математического обобщения полученного результата. Даны формулы получения достоверного научного результата при минимальном количестве измерений. Показано, что повышение эффективности исследовательской работы связано с моделированием проведения эксперимента, основанном на минимизации затрат времени и материальных средств.

Увагу приділено статистичним методам оброблення результатів лабораторних вимірювань. Висвітлено основні поняття і загальні положення із застосуванням статистичних методів, методів статистичного управління процесами. Розглянуто особливості застосування контрольних карт Шухарта та їх типи. Здійснено статистичний аналіз міжлабораторних результатів повторюваності та відтворюваності. Охарактеризовано невизначеність за умов повторних вимірювань, ієрархічних експериментів тощо. Визначено повторюваність, відтворюваність і правильність під час оцінювання невизначеності вимірювань. Наведено статистику функціонування і потужності процесу для виміряних характеристик якості. Оцінено потужність процесу та показники його функціонування. Додано перелік національних та міжнародних нормативних документів щодо методів статистичного контролю. Подано значення кривих Пірсона.

Уперше детально розглянуто методологію та технологію статистичних методів із застосуванням української версії програми Microsoft Excel 2016 - найновішої версії цієї популярної та потужної програми. Висвітлено основні теоретичні поняття та категорії статистичної науки, зокрема статистичну сукупність, одиницю статистичної сукупності, статистичну закономірність. Детально розглянуто теоретичні та прикладні питання найважливіших статистичних методів: табличного, графічного, методу узагальнюючих статистичних показників, методу статистичних групувань, методів вивчення взаємозв'язків соціально-економічних явищ, а також методів аналізу рядів розподілу та часових рядів. Детально описано методики та техніки автоматичної реалізації зазначених методів за допомогою засобів програми Microsoft Excel 2016, а також процедур, пов'язаних із виконанням автоматичних розрахунків статистичних показників і побудовою різних типів статистичних таблиць і діаграм. Внесено пропозиції щодо уточнення змісту окремих термінів і понять, що використовуються у програмі Microsoft Excel 2016 і статистичній науці.

Викладено теоретико-методичні та практичні аспекти одного з найпотужніших, професійних і сучасних засобів роботи з числами, починаючи від простих обчислювальних завдань і закінчуючи статистичною обробкою великих масивів даних, - мовою R. Висвітлено особливості даних та операції над ними, основи управління даними в R. Розглянуто методи й інструменти управління даними в середовищі R. Увагу приділено базовим діаграмам, методам їх побудови та конфігурації в системі R. Розглянуто основи регресійного та дисперсійного аналізу в середовищі R.

Приділено увагу основам теорії ймовірностей та перевірці статистичних гіпотез. Розглянуто процедури кореляційного аналізу та процедури відтворення лінійних і нелінійних регресійних залежностей, викладено основи багатовимірного регресійного аналізу. Розглянуто статистичні характеристики випадкового процесу, а також викладено питання побудови моделі об'єкта дослідження, організації й планування експериментів регресійного та дисперсійного аналізу.

Викладено основи наукових досліджень. Розкрито економічні закономірності й особливості розвитку науки. Наведено класифікацію наук, методологію наукових досліджень. Розглянуто питання формулювання теми наукового дослідження, обґрунтування актуальності обраної теми, патентування технологічних рішень, оцінки ефективності результатів наукових досліджень. Подано інформацію про види дисперсії, двофакторний дисперсний аналіз, інтерполяційний багаточлен Лагранжа, повний факторний експеримент, послідовність постановки повного факторного експерименту.