Второе название: "Прикладная статистика на Б3-34, МК-52, МК-54, МК-56, МК-61"
В монографии изложены методы прикладной статистики для обработки экспериментальных данных и реализующие их 60 программ. Кроме методов оценки основных статистических характеристик — среднего, дисперсии, и т. 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.
Томск: Изд-во Том. ун-та. 1990. — 376 с. — 3 р. 20 к. 5000 экз.
Содержание
Предисловие
Глава 1. Развитие прикладной статистики и ее роль в обработке экспериментальных данных
1.1. От государствоведения до... статистики
1.2. Предмет прикладной статистики
Глава 2. Расчеты на программируемых микрокалькуляторах
2.1. Редактирование программы
2.2. Анализ и изучение особенностей работы программы
Глава 3. Описательные статистики выборочных массивов данных
3.1. Понятие о генеральной совокупности, выборке, выборочных оценках и их свойствах
3.2. Построение гистограмм с помощью ПМК
3.3. Оценка основных параметров выборки (выборочных характеристик)
3.4. Оценка доверительных н толерантных интервалов
Глава 4. Проверка статистических гипотез
4.1. Понятие о статистических гипотезах
4.2. Проверка статистических гипотез о равенстве дисперсий
4.3. Проверка статистических гипотез о равенстве средних
4.4. Статистическая проверка гипотез о законах распределения
4.5. Проверка статистических гипотез методом последовательного анализа
Глава 5. Анализ статистической связи между качественными переменными
5.1. Основные типы шкал измерения
5.2. Ранговая корреляция Спнрмэна
5.3. Таблицы сопряженности признаков и коэффициент ассоциации фи (ф)
5.4. Критерий случайной последовательности для дихотомической переменной
5.5. Точечно-бнсернальный коэффициент корреляции Пирсона
Глава 6. Основы дисперсионного анализа наблюдений
6.1. Основные идеи дисперсионного анализа
6.2. Однофакторный дисперсионный анализ
6.3. Двухфакторный дисперсионный анализ
Глава 7. Анализ связи между количественными переменными (корреляционный анализ)
7.1. Задачи корреляционного и регрессионного анализа.
7.2. Линейный корреляционный анализ
Глава 8. Исследование вида зависимости между количественными переменными (линейный регрессионный анализ)
8.1. Точность оценки уравнения регрессии
8.2. Анализ остатков и последовательностей
Глава 9. Нелинейный корреляционно-регрессионный анализ
9.1. Нелинейная корреляция
9.2. Аппроксимация нелинейной зависимости экспонентой
9.3. Аппроксимация зависимости степенным уравнением
Глава 10. Двухмерное нормальное распределение
10.1. Корреляционный эллипс и двухмерная доверительная область
10.2. Построение корреляционного эллипса
Глава 11. Множественный линейный корреляционно-регрессионный анализ
11.1. Основы анализа в матричном виде
11.2. Точность и значимость оценок в уравнении регрессии
11.3. Мультиколлннеарность входных переменных
11.4. Бета-коэффициенты и ранжирование входных переменных по их влиянию
11.5. Полный корреляционно-регрессионный анализ данных с двумя независимыми переменными
11.6. Уравнения регрессии с числом входных переменных более двух
Глава 12. Основы ковариационного анализа
12.1. Основные цели и возможности ковариационного анализа
12.2. Программа ковариационного анализа данных с одной сопутствующей переменной
Глава 13. Проверка гипотез о векторах средних
13.1. Критерий Т2 — Хотеллинга
13.2. Проверка статистической гипотезы о равенстве вектора выборочных средних заданному вектору.
13.3. Проверка статистической гипотезы о равенстве двух векторов выборочных средних
Глава 14. Исследование наблюдений методом дискриминантного анализа
14.1. Понятие о днекриминантном анализе
14.2. Линейный дискриминантный анализ двухмерных наблюдений
Глава 15. Применение метода главных компонент (МГК) для анализа наблюдений
15.1. Основные особенности МГК
15.2. Оценка главных компонент
15.3. Применение МГК в регрессионном анализе
Заключение
Литература
Библиотека программ
Приложение. Перечень ГОСТов по прикладной статистике
