Учебное пособие "Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы" предназначено для студентов бакалавриата и магистратуры, которые изучают статистику и ее применение в различных областях. В книге представлены современные методы первичной статистической обработки данных, корреляционного и регрессионного анализа, а также планирования экспериментов. Авторы пособия подробно описывают теоретические основы дисперсионного, корреляционного и факторного анализа, а также рассматривают обобщенный подход факторного анализа методом главных компонент.
В книге приводятся примеры использования ортонормированных главных компонент для классификации объектов в пространстве признаков и определения влияния производственных факторов на исследуемый результативный признак. Кроме того, в пособии описываются современные методы описания детерминированных и случайных процессов, а также преобразующих устройств. Рассматриваются методы оптимальных параметров устройств и выбора оптимальных решений в условиях статистической неопределенности.
В целом, пособие представляет собой полезный материал для студентов, которые изучают статистику и ее применение в различных областях, таких как экономика, физика, инженерия и другие. Оно поможет им углубить свои знания в данной области и овладеть современными методами статистической обработки данных, планирования экспериментов и анализа результатов.
Электронная Книга «Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры» написана автором Валерий Шалвович Берикашвили в 2019 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Бакалавр и магистр. Академический курс
ISBN: 9785534092165
Описание книги от Валерий Шалвович Берикашвили
В пособии даны современные методы первичной статистической обработки, корреляционного и регрессионного анализа, планирования экспериментов. Приведены теоретические основы дисперсионного, корреляционного и факторного анализа. Рассмотрен обобщенный подход факторного анализа статистических данных методом главных компонент. Показаны преимущества описания влияния факторов на результативный признак на основе ортонормированных главных компонент. Даны примеры их использования для классификации объектов в пространстве признаков и определения влияния производственных факторов на исследуемый результативный признак. Также в пособии приведены современные методы описания детерминированных и случайных процессов и преобразующих устройств. Рассмотрены методы оптимальных параметров устройств и выбора оптимальных решений в условиях статистической неопределенности.
