М.: Лань, 2022. — 235 с. Кратко изложены теоретические основы и практические рекомендации по планированию и проведению многофакторных экспериментов в химии и химической технологии. Рассмотрены методологические и метрологические аспекты научных исследований, способы обработки результатов эксперимента и решения оптимизационных задач, методы проверки статистических гипотез,...
2-е изд., перераб. и допол. — М.: Наука, 1970. — 432 с.: ил. Книга состоит из трех частей. Первая часть содержит основные методы вычислительной математики: приближенное решение уравнений и систем, простейшие задачи линейной алгебры, параболическую интерполяцию, численное интегрирование и решение дифференциальных уравнений. Вторая часть посвящена теории вероятностей в объеме,...
Перевод с англ. Н.П. Клепикова. — 2-е изд. — М.: Мир, 1968. — 458 с. Автор настоящей книги, крупный венгерский физик Л. Яноши — известный специалист в области физики космических лучей и атомного ядра. Книга посвящена методам обработки и анализа результатов экспериментальных исследований на основе теории вероятностей и математической статистики. Книга состоит из трех частей....
2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1983. — 304 с. Книга посвящена описанию методов обработки измерений. Описываются методы оценивания, основанные на минимизации сумм различных функций, зависящих от невязок между расчетным и фактическим значениями измеряемой величины, оценивается эффективность этих методов в условиях отклонения реального закона распределения ошибок...
Перевод с англ. — М.: Гостехтеориздат, 1933. — 364 с. Перевод кн. Уиттекера и Робинсона „Математическая обработка наблюдений" сделан с последнего издания английской книги Whittaker and Robinson „The calculus of observations" сотрудниками Секции прикладной математики Государственного оптического института под редакцией члена-корреспондента Академии наук проф. Н. М. Гюнтера....
Москва: Госстатиздат, 1958. — 267 с. Статистические методы для научных работников - классическая книга по статистике, написанная статистиком Р. А. Фишером. Данная книга была им написана в далеком 1925 году. В СССР книгу перевели в 1958 - с 12 издания Очень простая для понимания книга по статистике от самого Фишера. Диаграммы. Распределения. Критерии согласия. Оценка...
Минск: Вышэйшая школа, 1982. — 103 с. Кратко изложены методы математической обработки результатов эксперимента, способ отыскания эмпирических формул по методу наименьших квадратов, рассмотрены основные понятия корреляционного анализа, даются правила вычисления погрешностей при прямых и косвенных измерениях. Для студентов физико-математических специальностей вузов. Предисловие...
М.: Энергоатомиздат, 1985. — 272 с. Дано систематизированное изложение основ алгоритмов статистических измерений путем расчленения их на элементарные операции, изучаемые отдельно в общем виде и в приложении к одномерным и многомерным законам распределения вероятностей, моментным, в том числе корреляционным, и спектральным характеристикам случайных функции. Для научных...
Учебное пособие. — М.: МГУ, 1973. — 172 с. — (Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова). Посвящено изложению методов статистического анализа результатов измерений. Рассматриваются основные методы статистического анализа и их применение для наиболее характерных задач, встречающихся в практике эксперимента. Основное внимание уделяется развитию концепции...
Учебное пособие. — М.: МЭСИ, 1974. — 130 с. — (Московский экономико-статистический институт, кафедра математического обеспечения ЭВМ). Написано в соответствие с программой курса "Математическое обеспечение ЭВМ и АСУ" для специальности "Прикладная математика". Разбор математико-статистических основ реализации в программах различных схем алгоритмов, обеспечивающих комплексную...
Киев: Украинская академия сельскохозяйственных наук (УАСХН), 1959. — 64 с. Настоящая книжка является конспектом лекций, прочитанных автором для научных сотрудников опытных станций Украинской академии сельскохозяйственных наук. В ней показаны способы представления и методы определения видов функциональных зависимостей между переменными величинами, полученными в результате...
Л.: Гослесбумиздат, 1961. — 232 с. В книге излагаются наиболее простые технические приемы статистической обработки опытных данных и методы оценки достоверности результатов вычислений. Дается краткое описание сущности каждого статистического метода, необходимое для правильного его понимания и применения. Все методы иллюстрированы конкретными примерами, взятыми из области...
Учебное пособие для средних специальных учебных заведений. — М.: Издательство стандартов, 1991. — 176 с.: ил. В учебном пособии 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...
М.: Наука, 1983. — 464 с. В книге впервые собраны вместе методы обработки на ЭВМ эмпирических данных большого объема и различной природы - числовых данных, эмпирических графов, кривых и изображений (результаты испытаний машин и приборов, социально-экономических обследований, данные о структуре организационных систем, осциллограммы динамических объектов, космические фотоснимки)....
New York: MacGraw-Hill, 1962. — 96 p. Dealing with statistical treatment of experimental data, this text covers topics such as errors, probability, the binomial distribution, the Poisson distribution, the Gauss distribution, method of least squares and standard deviation of the mean.
Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. — 140 с. Учебное пособие Пособие является практической базой для теоретических курсов, использующих статистические вычисления на компьютере. Основная цель - помочь пользователю в овладении пакетом программ для статистических вычислений Statgraphics Centurion XV. Описание работы с пакетом оформлено в виде лабораторных работ. Большинство задач,...
М.: Гостехиздат, 1927. — 132 с.: ил. — (Инженерно-промышленная библиотека). Многостраничное изображение с текстовым слоем . Из приводимого в книге списка литературы по способу наименьших квадратов на русском языке можно видеть, что этот список невелик, что большинство книг издано до войны 1914—1918 гг. и что после войны книги профессоров Бухгольца, Чеботарёва, Ходоровича и...
М.: МГУ, 1970. — 223 с. Оглавление: Предисловие Введение Случайные величины и их характеристики Функция распределения случайной величины Некоторые характеристики случайных величин Некоторые распределения случайных величин Нормальное распределение Распределение Стьюдента хи2-распределение Распределение Фишера Статистические гипотезы и их проверка Общие принципы проверки...
СПб.: Санкт-Петербургский университете, кафедра астрономии, 2001. — 34 с. Данное пособие предназначено для студентов старших курсов астрономического отделения математико-механического факультета СПбГУ. В нем последовательно излагаются метод наименьших квадратов и его последующие модификации.
3-е изд., испр. и доп. — Л.: Наука, 1968. — 96 с. Книга содержит краткое изложение современной теории ошибок, предназначенное для лиц, желающих быстро ознакомиться с этим вопросом и не владеющих аппаратом математического анализа и теории вероятностей. Она может служить учебным пособием при первоначальном знакомстве с методами количественной оценки погрешностей измерения. В ней...
СПб.: Питер, 2008. — 608 с. В книге рассмотрены встроенные средства статистического анализа табличного процессора Excel. Большинство глав начинается с краткого изложения основных понятий теоретической и прикладной статистики, далее описывается технология использования Excel при решении практических задач анализа данных. Книга включает многочисленные примеры и представляет собой...
Учебное пособие для вузов. — М.: Высшая школа, 1988. — 239 с. Изложены основные методы обработки опытных данных. Подробно описаны способы предварительной обработки результатов наблюдений. Рассмотрены статистические методы построения эмпирических формул, метод максимума правдоподобия, метод средних и конфлюэнтный анализ. Освещена методика планирования и обработки активных...
Пер. с англ. Л.А. Шохат. — Под ред. А.С. Монина. — Изд. 2-е. — М.: Иностранная литература, 1953. — 346 с. Книга посвящена методам обработки результатов опытов или наблюдений. В книге излагается ряд приемов и правил по оформлению результатов опытов или наблюдений в виде таблиц и графиков и по нахождению эмпирических формул для представления данных. В книге содержится изложение...
М.: Финансы и статистика, 1984. — 176 с. Цель данной книги - очертить круг задач, которые целесообразно решать на микро-ЭВМ и дать читателю конкретные программы их решения в разных областях прикладной математики. Алгебра и теория чисел Перевод чисел из одной системы счисления в другую Непрерывные (цепные) дроби Деление чисел с произвольной точностью Решение алгебраических...
Учебное пособие. — Н.Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ), 2002. — 108 с. В учебном пособии изложены методики расчета погрешностей результатов измерений, построения доверительных интервалов для измеряемой величины, исследования линейной корреляции переменных величин, различные варианты расчета параметров линейных аппроксимирующих...
Монография. — М.: Физматлит, 2007. — 272 с. Монография посвящена методам разностно-дальномерного местоопределения. Приведен современный математический аппарат для решения задач одномоментной дальномерной навигации. Настоящая книга адресована инженерам-разработчикам современных измерительных систем, а также математикам, интересующимся вопросами измерений и, в частности,...
М.: Мир, 1981. — 691 с. Отличное качество + OCR. В книге, написанной известным американским специалистом по математической статистике, изложены основы разведочного анализа данных, т. е. первичной обработки результатов наблюдений, осуществляемой посредством простейших средств — карандаша, бумаги и логарифмической линейки. На многочисленных примерах автор показывает, как...
Учебник. — Издание второе, стереотипное. — М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962. — 344 с. Книга содержит материалы классического курса «Математическая обработка наблюдений» для студентов астрономической специальности механико-математических и физико-математических факультетов университетов. Содержание книги несколько шире ее названия, так как...
2-е издание. — Л.: Энергоатомиздат, 1991. — 304 с.
Изложены практические методы метрологической оценки результатов измерений по паспортным данным используемых средств измерений, путем расчетного суммирования составляющих или статистической обработкой, методы идентификации форм распределений.
Pearson Education, Inc. 2016. — 368 p. — ISBN13: 978-0-7897-5655-8 ISBN10: 0-7897-5655-2. This is today’s most complete guide to regression analysis with Microsoft Excel for any business analytics or research task. Drawing on 25 years of advanced statistical experience, Microsoft MVP Conrad Carlberg shows how to use Excel’s regression-related worksheet functions to perform a...
М.: Советское Радио, 1973. — 256 с. Излагаются комбинированные методы определения вероятностных характеристик систем, явлений и процессов, базирующиеся на совместном использовании результатов аналитических исследований, статистических испытаний математической модели и натурных испытаний самой системы. Рассматриваются вопросы оптимальной организации теоретических исследований и...
Издание второе, дополненное и исправленное. — Л.: Физматгиз, 1962. — 352 с.: илл.
Метод наименьших квадратов в настоящее время широко применяется при обработке количественных результатов естественнонаучных опытов, технических данных, астрономических и геодезических наблюдений и измерений.
Настоящая книга представляет изложение теории метода наименьших квадратов с упором на...
Монография. — М.: Физматлит, 1997. — 282 с. OCR, интерактивное оглавление. В монографии изложен новый непараметрический подход к анализу статистических данных, когда закон распределения наблюдений неизвестен и выводы основываются не на самих данных, а на знаках определенных функций от них. Рассмотрены важные для приложений статистические модели регрессии и авторегрессии, для...
Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2015. — 126 с.
Представлены основные разделы курса «Методы математической обработки экспериментальных данных» технического вуза. Каждый раздел содержит теоретическую часть, методику проведения лабораторных работ, варианты заданий для выполнения самостоятельных работ. Предназначено для студентов всех специальностей и форм...
Учебное пособие. — М.: МИФИ, 2005. — 40 с. Пособие является элементарным введением в проблемы анализа результатов эксперимента. Приведены основы современных методов статистической обработки графического анализа данных. Изложение дополнено примерами и задачами. Пособие предназначено для ознакомления студентов младших курсов с методами обработки результатов измерений в объёме,...
М.: Атомиздат, 1980. — 208 с. В книге дано систематизированное изложение на основе вероятностно-статистической методологии моделей и алгоритмов извлечения полезной информации в радиометрических системах обнаружения, применяемых в дефектоскопии. Материал хорошо иллюстрирован полученным методом расчета количественными результатами. Подробно описаны процессы на выходе...
М.: Наука, 1968. — 288 с. — (Физико-математическая библиотека инженера). Книга посвящена изложению некоторых простых, но важных методов обработки числовых результатов наблюдений. Эти методы стали в последнее время обязательным этапом каждого исследования. В ней излагаются важнейшие оценки нормально распределенной случайной величины, сравнение и анализ серий наблюдений....
Учебное пособие. — Оренбург: Оренбургский государственный университет (ОГУ), 2005. — 150 с. Настоящее учебное пособие (курс лекций) посвящено описанию наиболее распространенных методов обработки результатов наблюдений, в частности - регрессионного анализа и линеаризации функций. В изложении сделан упор на практическую сторону применения этих методов для аппроксимации таблично...
Санкт-Петербург: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2010. — 580 с. Книга написана с учетом опыта чтения авторами курсов лекций «Статистические методы обработки геофизических данных» и «Обратные задачи геофизики» для магистрантов и аспирантов кафедры физики Земли физического факультета Санкт-Петербургского государственного университета. Рассмотрен широкий круг...
Новосибирск: Наука, 1981. — 160 с. Рассматриваются методы решения задач распознавания образов, аппроксимации функций, упорядочения объектов, группировки объектов, динамического прогнозирования, многоэкстремальной оптимизации. Задачи решаются в условиях разнотипности переменных и ограниченного экспериментального материала. Этими особенностями характеризуются обычно задачи,...
Учебное пособие. — Оренбург: Оренбургский государственный университет (ОГУ), 2003. — 363 с. Настоящее учебное пособие посвящено описанию наиболее распространенного метода обработки результатов наблюдений - регрессионного анализа, причем в изложении сделан упор на его практическое применение для аппроксимации таблично-заданных экспериментальных функций многофакторными полиномами...
СПб.: СЗТУ, 2002. – 127 с. 31ил., 11 табл. Библиограф. 27. Учеб. пособие. Учебное пособие содержит сведения по основным положениям теории измерений, классификации ошибок измерений и методам анализа и обработки экспериментальных данных. В книге рассмотрено большое число примеров и задач. Учебное пособие предназначено для студентов, специализирующихся в области приборостроения....
Альпина Диджитал, 2016. — 465 с. ISBN: 978-5-9614-4076-8. Разговоры о Big Data идут уже давно, есть и книги на эту тему. Но в общем и целом все они были о том, что Big Data – «круто», этим занимаются ведущие компании мира, а вот и кейсы от этих компаний. Теперь же у нас есть книга, которая показывает, как работать с Big Data практически, причём без сложных программ, на обычном...
М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1983. — 208 с. В книге популярно излагаются проблемы определения параметров различных явлений по большому числу измерений. Рассматриваются вопросы выбора математической модели и способа решения указанной задачи, а также объема и состава измерений. Показывается целесообразность исследования этих вопросов в условиях...
М.: Наука, 1986. — 186 с. — ISBN: N/A
+OCR
Сборник посвящен вопросам цифровой обработки экспериментальных данных, в частности в информационно-диагностических, кардиологических и робототехнических системах. Рассмотрены, эффективные методы кодирования, математико-статистического анализа данных и использования моделей мышления для представления знаний в человеко-машинных...
М.: Физматгиз, 1958. — 334 с.
Применение математической статистики позволяет более полно и точно использовать информацию, извлекаемую из наблюдений методом наименьших квадратов, и глубже понять смысл и значение данных, полученных этим методом.
Книга представляет изложение теории метода наименьших квадратов с упором на математико-статистический смысл получаемых по этому методу...
Киев: Вища школа, 1983. — 455 с. В учебнике систематизированы основные понятия информационно-измерительной техники, показано место измерений среди методов познания. Приведены основные положения Государственной системы обеспечения единства измерений, методы измерений и контроля, анализ погрешностей измерений, основные характеристики средств измерений, анализ статических и...
М.: Социальные отношения, Перспектива. 2002. — 188 с., CD. — ISBN: 5-94907-001-1. В данном учебном пособии описана русская версия программы STATISTICA. Помимо общих принципов работы в системе и оценивания статистических характеристик показателей в пособии подробно рассмотрены этапы проведения корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализов, многомерных классификаций....
London: Kluwer Academic Publishers, 2000. — 452 p. This book has а distinct philosophy and it is appropriate to make it explicit at the outset. In our view almost аll classic statistical inference is based upon the assumption (explicit or implicit) that there exists а fixed probabilistic mechanism of data generation. Unlike classic statistical inference, this book is devoted to...
Костылев А.А., Миляев П.В., Дорский Ю.Д., Левченко В.К., Чикулаева Г.А. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1991. — 304 с.: ил. — ISBN: 5-283-04479-3. 600dpi, OCR. Рассмотрены математические модели физических и экономических экспериментов. Даются рекомендации по выбору схемы статистического анализа экспериментальных данных, приводятся сведения о статистических методах....
М.: Физматлит, 2008. — 208 с. — ISBN: 978-5-9221-0608-5. 600 dpi, OCR Изложены лекции по основам обработки сигналов и экспериментальных данных на ЭВМ, читавшиеся студентам четвёртого и пятого курсов факультетов молекулярной и химический физики, проблем физики и энергетики, физической и химической биологии МФТИ в 1995-2003 гг. В лекциях рассматриваются основные вопросы,...
Интернет-издание без указания места издания и издательства, 2000. — 180 с. Из авторского предисловия: "Визуализация данных - задача, с которой сталкивается в своей работе любой исследователь. К задаче визуализации данных сводится проблема представления в наглядной форме данных эксперимента или результатов теоретического исследования. Традиционные инструменты в этой области -...
М.: Недра, 1965. — 183 с.
Учебное пособие предназначено для студентов оптико-механического факультета МИИГАиК и может быть рекомендовано студентам других специальностей геодезических вузов и инженерам-приборостроителям широкого профиля.
В пособии изложены основы математической обработки результатов наблюдений, получаемых при испытаниях различных оптико-механических и...
М.: Изд-во МГУ, 1984. — 232 с.
Сборник посвящен проблемам автоматизированной обработки экспериментальных данных. Изложены общеметодические вопросы теоретического характера; численное исследование математических моделей в некоторых задачах ядерной физики, астрономии, химической кинетики и сорбции; методика построения и реализация программного обеспечения обработки результатов...
Москва: Энергоатомиздат, 1985. — 200 с. Изложены вопросы теории и практики отбраковки одиночных и группирующихся аномальных результатов измерений непрерывных процессов при непрерывном и дискретном наблюдении. Приведены примеры алгоритмической и аппаратурной реализаций методов отбраковки. Рассмотрена нелинейная фильтрация негауссовских измерительных процессов в негауссовских...
М.: Финансы и статистика, 1990. — 113 с. Приводится описание пакетов ПАРИС И МАВР, предназначенных для решения задач на мини-ЭВМ в операционной среде ОС РВ. Пакеты содержат программы по предварительному анализу количественных данных, идентификации линейных и нелинейных регрессионных моделей, прогнозированию одно- и многомерных временных рядов. Рассматриваются задачи, связанные...
М.: Наука, 1978. — 80 с. В книге описаны критерии типа омега-квадрат, предназначенные для проверки гипотез о принадлежности функции распределения наблюдаемой одномерной или многомерной случайной величины различным классам функций распределения, и изложены относящиеся сюда методы вычисления функций распределения квадратичных форм от нормальных случайных величин. В приложении...
Birkhäuser Boston, 1983. - 349 pages.
In this monograph we will present a unified treatment of the role of least absolute deviation (LAD) techniques in several domains. Some of the material has appeared in recent journal papers and some of it is new.
Учебно-методическое пособие. — Под ред. проф. Э.М. Карташова. — М.: Московский институт тонких химических технологий (МИТХТ), 2001. — 61 с. Учебно-методическое пособие по математической статистике является продолжением ранее изданного в МИТХТ пособия Л.В Рыковой «Математические методы обработки результатов эксперимента», ч I. В тексте приведено большое количество примеров,...
Москва: Наука, 1986. — 186 с. Сборник посвящен вопросам цифровой обработки экспериментальных данных, в частности в информационно-диагностических, кардиологических и робототехнических системах. Рассмотрены, эффективные методы кодирования, математико-статистического анализа данных и использования моделей мышления для представления знаний в человеко-машинных системах. Для...
М.: Машиностроение, 1985. — 232 с. Качество: Отсканированные страницы + слой распознанного текста. В справочнике приведены современные методы планирования основных видов механических испытаний и обработки их результатов, даны рекомендации по оптимизации испытаний для определения механических свойств материалов, несущей способности и ресурса деталей машин и элементов конструкций...
Монография. — М.: Статистика, 1971. — 227 с. В книге излагается методика корреляционного анализа экономики строительства на примерах парных связей и методы построения уравнений множественной регрессии (линейных и нелинейных), исследуется вопрос об использовании частных коэффициентов корреляции. В работе приведены алгоритмы и блок-схемы программ выполнения корреляционного...
М.: Колос, 1994. — 169 с.: ил. В книге изложены общие сведения о научных исследованиях, их видах и этапах. Освещены вопросы планирования экспериментов, подготовки и проведения опытов, способы обобщения экспериментальных данных и оформления их в виде таблиц, графиков и функциональных зависимостей. Рассмотрен материал по сглаживанию графиков и табличных данных; применению...
М.: Медицина, 1973. — 232 с. В книге в доступной и популярной форме излагаются современные математические методы планирования научного эксперимента, обработки его результатов и применение их в фармации. Большое внимание уделяется последовательному изложению методов планирования экспериментов в форме удобных для применения правил, иллюстрируемых наглядными примерами. В книге...
Монография. — СПб.: Наука, 1997. — 318 с. ISBN 5-02 024860-6 Книга содержит систематическое изложение основ теории метода наименьших квадратов (МНК) и его современных обобщений - средней квадратической коллокации и фильтрации Калмана. Рассмотрены основные типы параметрических и стохастических моделей данных измерений, встречающихся в астрометрии и космической геодезии, разработаны...
Л.: Энергоатомиздат, 1990. — 288 с. Изложены современные методы обработки экспериментальных данных при прямых, косвенных и совместных измерениях с однократными и многократными наблюдениями. Кроме традиционных статистических методов приведены робастные и непараметрические методы. Для ИТР занимающихся измерениями и студентов ВУЗов. Общие сведения об измерениях Измерение и его...
М.: Наука, 1985. - 148 с. (600 dpi)
Сборник посвящен одному из наиболее актуальных направлений прикладной математики — анализу данных. Рассматриваются различные алгоритмы выявления зависимостей, содержащихся в эмпирических данных. Большое внимание уделяется оценке качества найденного решения. Анализируются известные методы и предлагаются новые. Сборник предназначен для широкого...
Навч. посібник. — Львів: Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2007. — 624 с.
У навчальному посібнику "Опрацювання результатів вимірювань" висвітлено основні положення теорії оцінювання похибок та непевності результатів вимірювань, наведено велику кількість прикладів оцінювання характеристик непевності результатів практично виконаних вимірювань, що...
Монография. — Томск: Изд-во Том. ун-та. 1990. — 376 с. 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...
Учебное пособие. — Харьков: Консум, 2002. — 256 с.
Основные понятия, определения и характеристики.
Методы оценки и способы выражения неопределённости.
Источники и виды неопределённости.
Обработка результатов измерений.
Сравнительный анализ методик вычисления погрешностей и неопределённостей измерения.
2-е изд. — М.: МВТУ, 1928. — 156 с. В книге рассмотрена теория ошибок измерений, в частности, инструментальных, личных и внешних. Приведены примеры теории ошибок в геодезической практике. Издание адресовано техникам, инженерам и математикам. Теория ошибок измерений. Основания теории ошибок измерений. Примеры приложения теории ошибок в геодезической практике. Неравноточные...
Перевод с английского Г. В. Мартынова, А. Т. Терехина. — Под редакцией М. Б. Малютова. — М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1986. — 464 с. Содержится описание прикладных статистических методов, относящихся к регрессионному и дискриминантному анализу, методу главных компонент, факторному анализу, кластерному анализу, распознаванию образов и анализу...
М.: Финансы и статистика, 1986. — 232 с. Приведено описание пакета программ по прикладному статистическому анализу. В пакете представлены программы по исследованию зависимостей, сокращению размерностей, обработке неколичественных данных и устойчивому оцениванию. Для статистиков, экономистов и специалистов, использующих методы прикладного статистического анализа.
М.: АН СССР, 1979. — 34 с. Предварительная публикация. В работе исследуются приближенные методы анализа регрессионных задач при наличии ошибок в предикторных переменных. В вычислительном плане эти методы тесно связаны с методом наименьших квадратов, что существенно облегчает создание соответствующего математического обеспечения. Асимптотически предлагаемые оценки при выполнении...
Л.: Гидрометеорологическое издательство, 1962. — 302 с. В цикле наук метрического естествознания особое место занимают те науки, многие вопросы в которых решаются еще на основании эмпирических зависимостей, не сводимых к основным и непреложным физическим законам, а основанных на одних лишь измерениях. Возникающие в связи с этим неизбежные, как и для всякого измерения, ошибки...
М.: Советская наука, 1958. — 466 с. Классический учебник по математической статистике с применениями в технике. Средние и показатели вариации. Элементы теории вероятностей. Кривые теории вероятностей. Статистическая обработка экспериментальных результатов. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Выборочный метод. Анализ производственных погрешностей методами математической...
М.: Радио и связь, 2000. — 152 с.: ил.
Рассматриваются методы обработки измерений, обеспечивающее наиболее полное извлечение полезной информации об измеряемых параметрах или наблюдаемых явлениях. Излагаемые методы относятся к области теории вероятностей, математической статистики, теории решений, теории полезности, теории фильтрации для динамических систем с дискретным временем.
М.: Финансы и статистика, 1985. — 230 с. — (Библиотечка иностранных книг для экономистов и статистиков). Излагается современное состояние ряда вопросов многомерного статистического анализа: информативность признаков и выделение информативной группы признаков; дискриминантный анализ, в том числе со случайными факторами. Даны рекомендации по проведению расчетов. Книга снабжена...
М.: Физматлит, 1984. — 816 с. Книга представляет собой практическое руководство, посвященное вопросам восстановления зависимостей по выборкам ограниченного объема. После изложения теоретических основ и описания алгоритмов приведены библиотеки программ распознавания образов, восстановления многомерной регрессии, решения некорректных задач интерпретации измерений, составленные на...
М.: Статистика, 1980. — 319 с. До недавнего времени единственным средством изучения огромных массивов качественных данных (в социологических исследованиях, экспертизах и т. п. ) были группировочные таблицы. В последние годы стали развиваться методы, учитывающие качественный характер такой информации. Данная монография - систематическое изложение этого нового направления в...
Л.: Наука, 1983. — 208 с. Работа представляет собой систематизированное изложение современных машинных методов анализа экспериментальных данных. От аналогичных работ она отличается, с одной стороны, большей степенью подробности, необходимой при практическом использовании; а с другой стороны - описанием конкретной системы взаимосвязанных программ (тексты программ приводятся),...
М.: Финансы и статистика, 1982. — 143 с. Книга представляет собой введение в анализ таблиц сопряженности. Это первая на русском языке монография по таблицам сопряженности признаков. Она адресована прежде всего пользователю и снабжена многочисленными конкретными примерами. Основным средством анализа выступает логарифмически-линейная модель. Приведенных в книге сведений...
М.: Наука, 1973. — 164 с. — (Проблемы науки и технического прогресса). В книге рассказывается о методах экспертных оценок, приобретающих сейчас важное значение при прогнозировании и долгосрочном планировании научно-технического прогресса. В ней обосновывается необходимость и показываются возможности использования экспертных методов; в популярной форме излагаются принципы...
Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2007. - 109 с. Учебное пособие предназначено для студентов специальностей «Автоматизированные системы обработки информации и управления», «Управление в технических системах», «Системы управления летательными аппаратами» и образовательных направлений «Системный анализ и управление», «Автоматизация и управление» дневного, заочного и вечернего обучения. В...
Изд-е 2-е, перераб. и доп. — Л.: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1986. — 256 с. Рассмотрены основы теории измерений вероятностных характеристик случайных процессов. Представлены методы определения погрешностей и их характеристик. Приведены типовые структуры измерительных устройств. Первое издание вышло в 1979 г. Книга рассчитана на специалистов, занимающихся...
Перевод с англ. — 2-е изд. — М.: ОНТИ, 1935. — 368 с. Перевод кн. Уиттекера и Робинсона "Математическая обработка наблюдений" сделан с последнего издания английской книги Whit-taker and Robinson "The calculus of observations", сотрудниками Секции прикладной математики Государственного оптического института под редакцией члена-корреспондента Академии наук проф. Н. М. Гюнтера....
М.: Наука, Физматлит, 1971. — 192 с. Настоящее справочное руководство имеет своей целью дать экспериментатору необходимые сведения по основным методам обработки и анализа результатов опыта. Все рекомендации сопровождаются примерами их практического применения с указаниями об экономных методах расчета. Предисловие. Грубые ошибки. Вероятностная модель. Нормальный закон...
Пер. с английского. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 294 с., ил. — (Библиотечка иностранных книг для экономистов и статистиков). В книге в популярной форме излагаются основные вопросы математической статистики. Рассматривается применение статистических методов при интерпретации результатов научного эксперимента. Для экономистов, статистиков, социологов, студентов и...
Монография. — М.: Физматлит, 2003. — 216 с. — ISBN 5-9221-0412-8. В первых главах монографии изложены основные понятия параметрической и непараметрической статистики, включая понятия оценки, а также требования, предъявляемые к свойствам оценок с точки зрения их вычисления при обработке данных на компьютере. В 7-13 главах монографии изложены методы и алгоритмы восстановления...
М.: Атомиздат, 1976. — 335 с.
В книге изложены методы математической статистики, применяемые в экспериментальной физике. Авторами рассмотрены все аспекты обработки экспериментальных данных: методы оценки неизвестных параметров, критерии проверки гипотез, способы принятия вероятностно-достоверных решений и др. Излагаемый материал иллюстрируется многочисленными примерами из...
Новосибирск: Наука, 1984. — 240 с. В монографии излагаются современные методы математической обработки результатов газодинамического эксперимента. Рассмотрены важнейшие алгоритмы интерпретации экспериментальных данных и приведены многочисленные примеры. Ряд алгоритмов разработан авторами. Книга будет интересна всем, кто занимается задачами восстановления зависимостей по...
Санкт-Петербург, 2000. Лабораторные работы по курсу "Основы информатики и вычислительной техники" предназначены для студентов 1-3 курсов факультета физики (специальность "физика с дополнительной подготовкой по информатике"). В настоящий сборник включены работы по численным методам обработки экспериментальных данных, ориентированные на использование возможностей компьютерных...
М.: Издательство стандартов, 1991. — 176 с.
В книге рассматриваются сущность и методы математического обеспечения обработки результатов измерений, базирующихся иа применении теории вероятностей, элементов математической статистики применительно к метрологии. Дается анализ погрешностей, возникающих при проведении измерений, и способы их учета. Основные теоретические положения...
М.: МИФИ, 1983. — 52 с. Пособие является элементарным введением в проблемы анализа результатов эксперимента. Приведены простейшие способы определения погрешностей измерений и графического анализа данных. Даются указания по анализу погрешностей и оформлению результатов работы. Изложение дополнено примерами и задачами. Пособие предназначено для ознакомления студентов младших...
М.: Физматгиз, 1958. — 336 с. Настоящая книга представляет изложение теории метода наименьших квадратов с упором на математико-статистический смысл получаемых по этому методу данных (что, разумеется, имеет смысл лишь при естественном предположении о том, что погрешности измерений можно рассматривать как случайные величины). Излагаются также основные вычислительные приемы метода.
Перевод с англ. — М.: Мир, 1982. — 488 с. Монография американских ученых, рассчитанная на читателей, знакомых с основами математической статистики, но не знающих программирования. Изложение ориентировано на применение пакетов прикладных программ, приведены примеры из биологии, медицины, гуманитарных наук.
2-е изд. испр. и доп. — Л.: Наука, Ленинградское отделение, 1967. — 88 с. Книга содержит краткое изложение современной теории ошибок, предназначенное для лиц, желающих быстро ознакомиться с этим вопросом и не владеющих аппаратом математического анализа и теории вероятностей. Она может служить учебным пособием при первоначальном знакомстве с методами количественной оценки...
Монография. — М.: Наука, 1979. — 448 с. 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...
М.: МИФИ, 1983. — 38 с.: ил. Пособие предназначено для ознакомления студентов с методами обработки результатов измерений в объёме, достаточном для работы в лабораториях общефизического практикума, может быть полезно любому начинающему экспериментатору. Данную книгу удобно использовать в качестве настольного справочника при оформлении лабораторных работ. Является основным...
Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отделение, 1985. — 248 с.: ил. В книге изложен материал по обработке и оценке погрешностей результатов однофакторных и многофакторных экспериментальных исследований. Даны методика расчета погрешностей результатов измерений по паспортным данным приборов, метод суммирования доверительных значений погрешностей. На основе анализа фактических распределений...
3-е изд., перераб. и доп. — М.: Инфра-М, 2003. — 544 с. Книга является учебным пособием по анализу данных и статистике, рассчитанным на прикладных специалистов, менеджеров и студентов. Излагаются основные сведения, необходимые на практике для анализа данных, на наглядных примерах рассматриваются основные постановки задач, а затем эти же примеры решаются с использованием...
Учебное пособ. для вузов. — 2-е изд. — М.: Высш. школа, 1988. — 239 с.: ил. Изложены основные методы обработки опытных данных. Подробно описаны способы предварительной обработки результатов наблюдения. Рассмотрены статистические методы построения эмпирических формул, метод максимума правдоподобия, метод средних и конфлюэнтный анализ. Освещена методика планирования и обработки...
Здравствуйте! У меня просьба. Если кто-то знает формулу для деления данных по уровням подскажите, пожалуйста.У меня такая ситуация. Есть определенное количество данных - 82 - это количество выборки - 82 человека, которые набрали баллы от 4 (это минимум) до 49 (это максимум). Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий. Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня: (49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15. НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что: - в низкий уровень войдут данные от 4 до 19; - средний уровень от 19, 1 до 34, 1; - а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
У вас они одинаковые никогда не получатся, так как от 4 до 49 величина принимает не 45, а 46 значений, и на 3 это число не делится. У вас же интервалы дискретные, если это баллы, т.е. 13, 5 баллов быть не может?
Спасибо большое за ответ. 13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46. Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют. Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности... И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль.
интервалы дискретные
Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
Если нужно классифицировать непрерывную величину, т.е. которая принимает любые дробные значения, то это можно сделать так: 1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов 2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму:
Интервал 1: min <= Х < min+delta Интервал 2: min+delta <= Х < min+delta*2 Интервал 3: min+delta*2 <= Х < min+delta*3... Интервал N: min+delta*(N-1) <= Х <= max
То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это:
Интервал 1: 4 <= Х < 19 Интервал 2: 19 <= Х < 34 Интервал 3: 34 <= Х <= 49
т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1. При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
Добрый день! Прошу прощения за свою непонятливость, но у меня вот какой вопрос возник. Вот почему-то получается так: Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так: Интервал 1: 22 – 30, 65 Интервал 2: 30, 66 – 39, 31 Интервал 3: 39, 32 – 47, 98 Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
Если вас еще интересует ответ, через две недели: Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.)
Это допустимо?
зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
Вадим, спасибо большое за ответ! Да, меня это, конечно же, волновало всё это время! Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо... Еще раз большое спасибо!
Комментарии
Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий.
Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня:
(49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15.
НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что:
- в низкий уровень войдут данные от 4 до 19;
- средний уровень от 19, 1 до 34, 1;
- а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46.
Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют.
Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности...
И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль. Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов
2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму: То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это: т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1.
При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
Вот почему-то получается так:
Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так:
Интервал 1: 22 – 30, 65
Интервал 2: 30, 66 – 39, 31
Интервал 3: 39, 32 – 47, 98
Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.) зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо...
Еще раз большое спасибо!