Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика

9-е изд. — М.: Лаборатория знаний, 2023. — 475 с. — ISBN 978-5-93208-651-3.Основы теории вероятностей и математической статистики излагаются в форме примеров и задач с решениями. Книга также знакомит читателя с прикладными статистическими методами. Для понимания материала достаточно знания начал математического анализа. Включено большое количество рисунков, контрольных вопросов и числовых примеров. Для студентов, изучающих математическую статистику, исследователей и практиков (экономистов, социологов, биологов), применяющих статистические методы.Предисловие
Вероятность и статистическое моделирование
Характеристики случайных величин
Датчики случайных чисел
Метод Монте-Карло
Показательные и нормальные датчики
Дискретные и непрерывные датчики
Оценивание параметров
Сравнение оценок
Асимптотическая нормальность
Симметричные распределения
Методы получения оценок
Достаточность
Доверительные интервалы
Проверка гипотез
Критерии согласия
Альтернативы
Однородность выборок
Две независимые выборки
Парные повторные наблюдения
Несколько независимых выборок
Многократные наблюдения
Сгруппированные данные
Анализ многомерных данных
Классификация
Корреляция
Регрессия
Обобщения и дополнения
Ядерное сглаживание
Многомерные модели сдвига
Двухвыборочная задача о масштабе
Классы оценок
Броуновский мост
Приложение. Некоторые сведения из теории вероятностей и линейной алгебры