|
Основы прикладной статистики |
Мелник М. |
год издания — 1983, кол-во страниц — 416, тираж — 7000, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7Б, масса книги — 700 гр., издательство — Энергоатомиздат |
|
|
Сохранность книги — хорошая
Р е ц е н з е н т: Г. Г. Пирогов
Principles of Applied Statistics M. Melnyk College of Business Administration, Kent State University
Pergamon Press, Inc., 1974
Пер. с англ. Л. А. Клименко, В. В. Минахина
Формат 70x100 1/16. Бумага типографская №1. Печать высокая |
ключевые слова — статистик, статистическ, вероятност, гипотез, дисперсион, регресс, квартил, процентил, байес, выборк, выборочн, доверительн, хи-квадрат, временн, знаков, вилькоксон, чебышев |
В книге изложен широкий и подробный курс прикладной статистики. Рассмотрены средние величины и другие статистические характеристики, описан ряд важных вероятностных распределений, используемых в статистической практике. Изложены проблемы проверки статистических гипотез, принятия решений, критериев качества сглаживания, построения таблиц сопряжённости, а также элементы дисперсионного и регрессионного анализа и теории ранговой корреляции.
Для инженеров и экономистов, интересующихся методами и применением математической статистики.
…В то время как теория математической статистики у нас достаточно хорошо представлена как в отечественной, так и в переводной литературе, в книгах с широким охватом проблематики прикладной статистики ощущается определённый дефицит, в особенности если речь идёт о работах, которые можно было бы использовать в качестве дополнительного учебного материала. Что касается переводной литературы подобного рода, то ещё в 1958 году была выпущена работа С. Р. Миллса «Статистические методы» (М.: «Госстатиздат», 799 с), которая на сегодняшний день может считаться в значительной степени устаревшей. Книга Дж. Вайнберга, Дж. Шумекера «Статистика» (М.: «Статистика», 1979, 389 с) хотя и написана на хорошем методическом уровне, однако носит слишком упрощённый и популяризаторский характер. Работа М. Мелника выгодно отличается отсутствием излишнего упрощенчества, широтой тематического охвата и прикладной направленностью, при сохранении, однако, доступности изложения. В книге нет строгих математических доказательств, всё изложение ведётся не «от метода», а от характера исследуемого объекта и от поставленной практической задачи. Подробно излагаются «рецепты» использования основных статистических методов, они иллюстрируются множеством «сквозных» прикладных примеров, следующих через всю книгу, а также графически. Почти каждая глава начинается с изложения какой-либо практической задачи, решаемой с помощью излагаемых в ней статистических методов.
Наибольшее внимание в книге уделяется прикладным методам выборочных исследований (гл. 6—9). Изложение ведётся в традиционных для таких работ рамках, но отличается высоким методическим уровнем, заботой о том, чтобы читатель усвоил предлагаемые ему методы на уровне, обеспечивающем их применение в повседневной практике. Особенностью методики автора является тщательное «поэлементное» и «поэтапное» изложение материала.
В книге обсуждаются и некоторые более сложные современные проблемы статистической науки: вопросы теории принятия решений (излагаемые с использованием байесовского подхода), критерий согласия хи-квадрат, построение и анализ таблиц сопряжённости, элементы дисперсионного анализа (в том числе метод ортогональных контрастов), элементы теории ранговой корреляции. Особенно хорошо изложены достаточно сложные проблемы из области дисперсионного анализа.
Несколько более слабыми являются главы, посвящённые индексам и анализу динамических рядов. На наш взгляд, изложение здесь всё-таки является чрезмерно упрощённым; хотелось бы найти рассмотрение более сложных вопросов. Однако и эти главы содержат весьма полезный материал.
Именно этот широкий охват и полнота проблематики наряду с удачной методикой изложения позволяют использовать её в качестве дополнительного учебного пособия для студентов-экономистов, причём с этой точки зрения особенно важное значение имеет методическое единство изложения широкого круга разнообразных статистических проблем. Вместе с тем книга весьма полезна и как учебный, и как справочный материал для исследователей (преимущественно в социально-экономической области), не имеющих специальной подготовки в области статистики, но по роду своей работы постоянно сталкивающихся с задачами статистического анализа массовых явлений.
ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ Г. Г. Пирогов
|
ОГЛАВЛЕНИЕПредисловие к русскому изданию | 3 | Предисловие | 6 | Предисловие для преподавателей, использующих курс «Основы прикладной | статистики» | 7 | | Глава 1. ВВОДНАЯ | 9 | | 1.1. Как получают данные в экономике? | 9 | 1.2. Как сделать данные более полезными для контроля, анализа | и принятия решений | 10 | | Глава 2. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСТОТ | 12 | | 2.1. Анализ числовой информации | 12 | 2.2. Построение распределения частот | 15 | 2.2.1. Пределы группировок и внутригрупповые средние точки. | Число группировок | 17 | 2.2.2. Другие виды распределений | 19 | 2.3. Полигон и гистограмма частот | 19 | 2.3.1. Дискретные и непрерывные данные | 20 | 2.3.2. Графическое изображение частот | 21 | 2.3.3. Разметка горизонтальной шкалы | 25 | 2.3.4. Масштабирование вертикальной и горизонтальной осей | 26 | 2.3.5. Относительные частоты (частости) | 26 | 2.3.6. Графическая оценка генеральной совокупности | 27 | 2.4. Кумулятивные распределения частот | 28 | 2.4.1. Построение и интерпретация кумулятивных распределений | частот | 28 | 2.4.2. Графическое изображение кумулятивного распределения | частот | 30 | 2.4.3. Кумулятивные распределения частот для дискретных данных | 31 | 2.5. Вопросы и задачи | 32 | | Глава 3. СРЕДНИЕ И ДРУГИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РАСПРЕДЕЛЕНИИ | 34 | | 3.1. Сложение и умножение дискретных переменных | 34 | 3.2. Среднее арифметическое | 35 | 3.3. Медиана, квартили и процентили | 37 | 3.3.1. Процентили, получаемые для вариационного ряда | несгруппированных данных | 38 | 3.3.2. Процентили, вычисляемые для ряда сгруппированных данных | 40 | 3.4. Мода | 43 | 3.5. Сопоставление средних | 44 | 3.6. Вопросы и задачи | 47 | | Глава 4. ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРИАЦИИ ДАННЫХ | 49 | | 4.1. Вариация данных и её измерение | 49 | 4.2. Вариационный и межквартильный размах | 50 | 4.3. Среднее и среднее квадратическое отклонения | 54 | 4.3.1. Среднее отклонение | 54 | 4.3.2. Среднее квадратическое отклонение | 55 | 4.4. Стандартизация данных | 60 | 4.5. Вопросы и задачи | 66 | | Глава 5. ВЕРОЯТНОСТЬ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ | 68 | | 5.1. Понятие вероятности, взаимно несовместимых событий и условной | вероятности | 68 | 5.1.1. Что такое вероятность | 68 | 5.1.2. Непосредственное вычисление вероятностей | 70 | 5.1.3. Описание более сложных событий | 77 | 5.1.4. Условная вероятность | 79 | 5.1.5. Разбиение пространства элементарных событий и формула | Байеса | 80 | 5.2. Независимые события, биномиальное распределение | 83 | 5.2.1. Независимые события и испытания | 83 | 5.2.2. Зависимые события и испытания | 88 | 5.2.3. Совместные вероятности | 90 | 5.2.4. Вывод биномиального распределения | 95 | 5.2.5. Свойства биномиального распределения | 97 | 5.2.6. Гипергеометрическое распределение | 108 | 5.3. Распределение Пуассона | 101 | 5.4. Нормальное распределение | 104 | 5.4.1. Подгонка нормальной кривой к опытным данным | 105 | 5.4.2. Площадь под нормальной кривой | 110 | 5.5. Некоторые приложения | 114 | 5.6. Вопросы и задачи | 121 | | Глава 6. ОТБОР ВЫБОРКИ | 125 | | 6.1. Введение | 125 | 6.2. Простой случайный отбор выборки | 128 | 6.2.1. Генеральная совокупность и выборка | 128 | 6.2.2. Случайная выборка | 129 | 6.2.3. Случайный отбор | 130 | 6.3. Другие методы отбора выборки | 131 | 6.3.1. Систематический отбор | 132 | 6.3.2. Экспертный отбор | 133 | 6.3.3. Районированный отбор | 133 | 6.3.4. Прочие методы отбора выборки | 134 | 6.4. Вопросы и задачи | 135 | | Глава 7. ВЫБОРОЧНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ | 138 | | 7.1. Перечисление всех возможных выборок | 138 | 7.1.1. Распределение выборочных средних | 138 | 7.1.2. Распределение выборочных дисперсий | 152 | 7.2. Экспериментальные распределения выборочных средних | 153 | 7.2.1. Теоретические и экспериментальные выборочные | распределения | 153 | 7.2.2. Распределение выборочных средних | 154 | 7.2.3. Доверительные пределы | 159 | 7.3. Экспериментальные распределения процентных характеристик | выборки | 164 | 7.4. Вопросы и задачи | 174 | | Глава 8. ОЦЕНИВАНИЕ ИСТИННЫХ ПАРАМЕТРОВ ПО ВЫБОРКЕ | 175 | | 8.1. Введение | 175 | 8.2. Оценивание истинного среднего | 177 | 8.3. Оценивание истинных процентных характеристик | 185 | 8.4. Оценивание истинной дисперсии и истинного среднего | квадратического отклонения | 188 | 8.5. Вопросы и задачи | 190 | | Глава 9. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ДЛЯ | СОПОСТАВЛЕНИЯ ИСТИННЫХ ПАРАМЕТРОВ ГЕНЕРАЛЬНЫХ | СОВОКУПНОСТЕЙ | 192 | | 9.1. Введение | 192 | 9.2. Сопоставление μ с μ0 | 193 | 9.2.1. Проверка гипотез с помощью пределов интервала принятия | 194 | 9.2.2. Принятие решений и определение объёма выборки с учётом | ошибок первого и второго рода | 197 | 9.2.3. Проверка гипотез сопоставлением z* с z или t* с t | 204 | 9.3. Разница между μ1 и μ2 | 207 | 9.4. Сопоставление π с π0 | 212 | 9.5. Сопоставление π1 с π2 | 214 | 9.6. Сопоставление дисперсий | 216 | 9.6.1. Сопоставление σ2 с σ20 | 216 | 9.6.2. Сопоставление σ21 с σ22 | 217 | 9.7. Вопросы и задачи | 219 | | Глава 10. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ | 222 | | 10.1. Отношение человека к риску | 222 | 10.2. Ожидаемая прибыль и ожидаемые потери | 225 | 10.3. Издержки, связанные с ошибками α и β (первого и второго рода), | и объём выборки | 232 | 10.3.1. Доверительные пределы | 232 | 10.3.2. Проверка гипотез | 234 | 10.4. Элементы байесовской статистики | 238 | 10.4.1. Априориое распределение величины π | 238 | 10.4.2. Априорное распределение μi | 243 | 10.4.3. Апостериорное нормальное распределение и апостериорное | β-распределение | 244 | 10.5. Вопросы и задачи | 246 | | Глава 11. КРИТЕРИЙ ХИ-КВАДРАТ | 248 | | 11.1. Критерий согласия | 248 | 11.2. Таблицы сопряжённости | 253 | 11.3. Вопросы и задачи | 257 | | Глава 12. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ | 259 | | 12.1. Классификация по одному признаку | 260 | 12.2. Классификация по двум признакам | 265 | 12.2.1. Классификация по двум признакам: одно наблюдение | в ячейке | 266 | 12.2.2. Классификация по двум признакам: несколько наблюдений | в ячейке | 269 | 12.3. Ортогональные контрасты | 273 | 12.4. Вопросы и задачи | 276 | | Глава 13. РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ | 278 | | 13.1. Основы регрессионного и корреляционного анализа | 278 | 13.2. Линейный регрессионный анализ | 285 | 13.2.1. Подгонка прямой линии с помощью метода наименьших | квадратов | 285 | 13.2.2. Пределы доверительного интервала для β и α | 238 | 13.2.3. Проверка различия между β и β0 | 289 | 13.2.4. Пределы доверительного интервала прогноза для Y и μx | 290 | 13.3. Двумерный (парный) корреляционный анализ | 292 | 13.4. Нелинейная регрессия | 296 | 13.5. Множественная регрессия и корреляция | 300 | 13.6. Вопросы и задачи | 305 | | Глава 14. ИНДЕКСЫ | 308 | | 14.1. Индивидуальные индексы | 308 | 14.2. Общие индексы | 315 | 14.3. Среднее из индивидуальных индексов | 319 | 14.4. Некоторые применения индексов цен и физических объёмов | 321 | 14.5. Вопросы и задачи | 325 | | Глава 15. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ | 326 | | 15.1. Модели временных рядов | 326 | 15.2. Анализ трендов временных рядов | 331 | 15.2.1. Прямая линия | 333 | 15.2.2. Парабола | 336 | 15.2.3. Логарифмическая прямая | 338 | 15.3. Статистический анализ экономических циклов | 343 | 15.3.1. Колебания вокруг тренда без точек перегиба | 344 | 15.3.2. Скользящая средняя | 346 | 15.3.3. Методы процента средней и средних циклов | 350 | 15.4. Сезонные колебания и индексы сезонности | 351 | 15.5. Корреляционный и регрессионный анализ временных рядов | 354 | 15.6. Методы прогнозирования | 357 | 15.7. Вопросы и задачи | 361 | | Глава 16. НЕКОТОРЫЕ ДРУГИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ | 364 | | 16.1. Ранговая корреляция | 364 | 16.2. Знаковый критерий | 366 | 16.3. Знаковый критерий Вилькоксона | 368 | 16.4. Пары наблюдений | 369 | 16.5. Неравенство Чебышева | 370 | | Список литературы | 373 | | Приложение. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ | 373 |
|
Книги на ту же тему- Вероятность, Мостеллер Ф., Рурке Р., Томас Д., 1969
- Математическая статистика, Уилкс С., 1967
- Прикладной регрессионный анализ, Дрейпер Н., Смит Г., 1973
- Справочник по прикладной статистике. В 2-х томах (комплект из 2 книг), Ллойд Э., Ледерман У., ред., 1990
- Теоретическая и прикладная статистика, Дюге Д., 1972
- Вероятность, Ламперти Д., 1973
- Элементарная теория статистических решений, Чернов Г., Мозес Л., 1962
- Этот случайный, случайный, случайный мир. — 2-е изд., Растригин Л. А., 1974
- Таблицы по математической статистике, Мюллер П., Нойман П., Шторм Р., 1982
- Да, нет или может быть…: Рассказы о статистической теории управления и эксперимента, Хургин Я. И., 1977
- Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. (комплект из 2 книг), Мостеллер Ф., Тьюки Д., 1982
- Измерение и анализ случайных процессов, Бендат Д., Пирсол А., 1971
- Курс теории вероятностей, Чистяков В. П., 1978
- Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для втузов. — 5-е изд., перераб. и доп., Гмурман В. Е., 1977
- Элементы теории вероятностей. — 4-е изд., перераб., Румшиский Л. 3., 1970
- Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике, Мэйндоналд Д., 1988
- Курс теории случайных процессов, Вентцель А. Д., 1975
- Теория вероятностей. Математическая статистика, Бочаров П. П., Печинкин А. В., 1998
- Статистика для физиков. Лекции по теории вероятностей и элементарной статистике, Худсон Д., 1967
- Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб., Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., 2008
- Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для втузов, Коваленко И. Н., Филиппова А. А., 1973
- Теория вероятностей, Солодовников А. С., 1999
- Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций. — 2-е изд., доп., Володин Б. Г., Ганин М. П., Динер И. Я., Комаров Л. Б., Свешников А. А., Старобин К. Б., 1970
- Задачи по математической статистике, Чибисов Д. М., Пагурова В. И., 1990
- Анализ таблиц сопряжённости, Аптон Г., 1982
- Методика и техника статистической обработки первичной социологической информации, Осипов Г. В., ред., 1968
- Теория вероятностей. — 4-е изд., стереотип., Вентцель Е. С., 1969
- Теория вероятностей и некоторые её приложения, Хеннекен П. Л., Тортра А., 1974
- Регрессионный анализ в экспериментальной физике, Живописцев Ф. А., Иванов В. А., 1995
- Знаковый статистический анализ линейных моделей, Болдин М. В., Симонова Г. И., Тюрин Ю. Н., 1997
- Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров, Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И., 2000
- Временные ряды. Обработка данных и теория, Бриллинджер Д. Р., 1980
- Статистический анализ временных рядов, Андерсон Т., 1976
- Анализ временных рядов, Хеннан Э., 1964
- Статистические задачи с мешающими параметрами, Линник Ю. В., 1966
- Метод двухступенчатого статистического анализа и его приложения в технике, Синдлер Ю. Б., 1973
- Робастность в статистике, Хьюбер Д. П., 1984
- Оптимальные статистические решения, Гроот М. де, 1974
- Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики, Зинченко А. П., 1998
- Развитие социально-экономической статистики: избранные труды, Ряузов Н. Н., 2009
- Статистический анализ случайных процессов в приложении к агрофизике и агрометеорологии, Жуковский Е. Е., Киселёва Т. Л., Мандельштам С. М., 1976
- Биометрические методы: Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине, Урбах В. Ю., 1964
- Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем, Нейлор Т., 1975
- Эконометрика. Начальный курс: Учебник. — 7-е изд., испр., Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А., 2005
- Статистические методы эконометрии. Выпуск 1, Маленво Э., 1975
- Методы эконометрики: учебник, Айвазян С. А., 2010
- Введение в эконометрику, Доугерти К., 1999
- Статистическое описание динамических систем с флуктуирующими параметрами, Кляцкин В. И., 1975
|
|
|