Труды Р. А. Фишера оказали большое влияние на развитие математической статистики. Поэтому Госстатиздат выпускает книгу Р. А. Фишера «Статистические методы для исследователей». Автор этой книги является видным английским теоретиком математической статистики. Он в течение многих лет работал руководителем статистической лаборатории Ротамстедской опытной станции (Англия). Данная книга, как указывает автор в предисловии, создавалась в результате его сотрудничества с биологами-экспериментаторами.

Книга представляет собой второй том трехтомного курса статистики М. Кендалла и А. Стьюарта, первый том которого вышел в 1966 г. под названием «Теория распределений; ». В книге содержатся сведения по теории оценивания, проверки гипотез, анализу корреляции, регрессии, непараметрическим методам, последовательному анализу.

Книга выдающегося шведского математика Г. Крамера «Математические методы статистики» — классическое руководство по этой дисциплине. Впервые на русском языке она была издана в 1948 г. и сыграла большую роль в развитии теоретических работ по математической статистике, а также в повышении уровня прикладных работ. Собственно математической статистике посвящена третья (последняя) часть книги, а ее вторая часть до сих пор является одним из лучших учебных пособий по теории вероятностей. Книга необходима всем изучающим математическую статистику

Планирование эксперимента — новая научная дисциплина. Она применяется для решения широкого круга задач: построения интерполяционных моделей, изучения кинетики и механизма явлений, оптимизации процессов и др. Наибольшее практическое значение имеет оптимизация процессов (планирование экстремальных экспериментов). Этому направлению и посвящена монография. Она представляет собой вводный курс по планированию эксперимента при поиске оптимальных условий. Рассчитана на научных и инженерно-технических работников.

Работа представляет собой обзор статистических аспектов построения имитационных моделей. Второй выпуск включает гл. IV-VI. Предмет IV главы - планирование и анализ эксперимента; предмет V главы - исследование соотношения между объемом выборки и надежностью оценок; в главе VI рассматриваются способы применения ранее основанных методов. Книга предназначена для научных работников, занимающихся построением моделей в экономике. Она может быть полезна также преподавателям статистических дисциплин, аспирантам, студентам старших курсов.

Книга посвящена некоторым статистическим задачам, связанным с вероятностными распределениями на окружности, которые имеют большое прикладное значение, например, в спектроскопии, геодезии, навигации и т. д. Книга представляет собой обстоятельное монографическое пособие, предназначенное как для практиков, так и для лиц, интересующихся вопросами вероятностных и статистических задач, имеющих связь с распределениями на окружности.

Монография посвящена проблеме восстановления зависимостей по эмпирическим данным. В ней исследуется метод минимизации риска на выборках ограниченного объема, согласно которому при восстановлении функциональной зависимости следует выбирать такую функцию, которая удовлетворяет определенному компромиссу между величиной, характеризующей ее «сложность», и величиной, характеризующей степень ее приближения к совокупности эмпирических данных.

Рассказывается о фундаментальном принципе естественных наук — требовании многократной воспроизводимости предсказываемого экспериментального результата. С точки зренич этого принципа прослеживается логика построения исходных концепций прикладной теории вероятностей н критически анализируются типичные положения математической статистики. Излагается альтернатива этим положениям, нашедшая свое математическое оформление в подходе Р. Мизеса. Брошюра рассчитана на широкий круг читателей, интересующихся математической статистикой.

Книга посвящена планированию эксперимента и методам статистического анализа данных. Рассмотрено планирование однофакторных, факторных, гнездовых (иерархических) и оптимизационных экспериментов. Изложены методы дисперсного, регрессивного и ковариационного анализа. Книга снабжена многочисленными примерами, таблицами и графиками, необходимыми для решения практических задач. Книга предназначена для инженерно-технических работников предприятий и отраслевых НИИ, а также студентов вузов и аспирантов.

Книга содержит изложение теории и практики дисперсионного анализа, снабженное большим числом подробно рассмотренных примеров и задач для самостоятельного решения. На русском языке нет ни одного столь подробного и систематического изложения дисперсионного анализа — одного из наиболее распространенных методов обработки статистических данных в различных прикладных областях.

В книге в простой и доступной форме рассказывается о логических основаниях математической теории планирования эксперимента. Рассматривается связь между различными критериями, дающими представление о том, что есть хороший эксперимент. Показывается реалистичность теории: она охватывает, правда, на разном уровне формализации все многообразие задач экспериментальных исследований от четкой их постановки до совсем размытой. Новые главы посвящены проблемам построения моделей, нелинейных по параметрам, и роли математических моделей в научных исследованиях. Предназначается для широкого круга специалистов — всех тех, кто непосредственно имеет дело с проведением опытных исследований, в какой бы области они ни проводились, и в первую очередь для металлургов.

Книга известных американских специалистов в области математической статистики, посвященная вопросам обработки данных и планирования эксперимента. Рассмотрены техника дисперсионного, последовательного н дискриминантного анализа, комбинаторные и ротатабельные планы, методы факторного планирования и выборочных исследований. Для специалистов, применяющих методы математической статистики и теории планирования эксперимента, а также для студентов вузов и аспирантов.

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.

Т. 1. - 1983. - 312 с.

Во 2-м издании пособия (1-е - 1982 г.) изложены основные методы обработки опытных данных. Подробно описаны способы предварительной обработки результатов наблюдений. Рассмотрены статистические методы построений эмпирических формул, метод максимума правдоподобия, метод средних и конфлюэнтный анализ. Освещена методика планирования и обработки активных экспериментов. Даны основы дисперсионного анализа.

В монографии изложены методы прикладной статистики для обработки экспериментальных данных и реализующие их 60 программ. Кроме методов оценки основных статистических характеристик — среднего, дисперсии, ит. д. и корреляционно-регрессионного анализа, дано изложение однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа, а также ковариационного анализа. Несколько глав посвящены методам проверки гипотез о векторах средних, дискриминантному анализу и методу главных компонент. Использование методов и программ иллюстрируется более чем 100 задачами с решениями из области биологии, медицины, ботаники, геологии, полупроводниковой электроники, сельского хозяйства, экономики, социологии, гидрометеорологии, химии, психологии и т. д. Для студентов и специалистов, желающих научиться эффективному применению ПМК в обработке экспериментальных данных.

В книге рассматриваются сущность и методы математического обеспечения обработки результатов измерений, базирующихся на применении теории вероятностей, элементов математической статистики применительно к метрологии. Дается анализ погрешностей, возникающих при проведении измерений, и способы их учета. Основные теоретические положения иллюстрируются примерами. Приведены справочные таблицы распределения случайных величин. Изложение сведений из теории вероятностей и математической статистики ограничено лишь элементарными сведениями, которые, однако, в приложении к метрологии позволяют построить достаточно обоснованную теорию математической обработки результатов измерений, обеспечивающую заданную точность вычислений. По вполне очевидным соображениям не имеется возможности остановиться на анализе различных трактовок основных понятий и определений теории вероятностей и математической статистики, поэтому проводятся лишь те, которые при элементарном изложении, с одной стороны, наиболее доходчивы и понятны и позволяют решать поставленную задачу, с другой. Все основные теоретические положения проиллюстрированы соответствующими примерами. Книга предназначена для учащихся средних специальных учебных заведений, а также может быть полезно специалистам различных отраслей народного хозяйства, занимающихся измерениями.

Для чтения достаточно знаний математики в объеме средней школы. Может быть полезно тем, кто уже изучил математическую статистику, поскольку исходным моментом в нем является не математика, а эксперимент. Во 2 части пособия подробно описан реальный эксперимент — от появления идеи и проблем постановки эксперимента до получения результатов и обработки данных, что позволяет получить менее формализованное представление о применении математической статистики.

Учебное пособие подготовлено на кафедре статистики и ЭММ ОГУ и включает разделы: 1. Статистические методы и модели; 2. Статистическая обработка информации.