«И» «ИЛИ»  
•© Публичная Библиотека•
◄►  -  - 
Универсальная библиотека, портал создателей электронных книг. Только для некоммерческого использования!
«Математико-статистические методы за рубежом» (серия)

«Математико-статистические методы за рубежом» 201k

-

((1977 - 1991))

  ◄  СМЕНИТЬ  ►  |▼ О СТРАНИЦЕ ▼
▼ ОЦИФРОВЩИКИ ▼|  ◄  СМЕНИТЬ  ►  
Серия «Математико-статистические методы за рубежом». Москва: Издательство «Статистика»; Москва: Издательство «Финансы и статистика».
СПИСОК НЕКОТОРЫХ ИЗДАНИЙ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ (1977-1991):
* Бард И. Нелинейное оценивание параметров. (1980)
* Бартоломью Д.Д. Стохастические модели социальных процессов. (1985)
* Бикел П.Д., Доксам К. Математическая статистика. Выпуск 1. (1983)
* Бикел П.Д., Доксам К. Математическая статистика. Выпуск 2. (1983)
* Болч Б., Хуань К.Д. Многомерные статистические методы для экономики. (1980)
* Драймз Ф. Распределенные лаги. (1982)
* Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализе Книга 1. (1987)
* Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализе Книга 2. (1987)
* Дэйвисон М.Л. Многомерное шкалирование. (1988)
* Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. (1988)
* Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. (1981)
* Иберла К. Факторный анализ. (1980)
* Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 1. (1979)
* Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 2. (1979)
* Кокс Дж.Р., Оукс Д. Анализ данных типа времени жизни. (1988)
* Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам. (1977)
* Лимер Э.Э. Статистический анализ не экспериментальных данных. (1984)
* Литтл Р.Д. А., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками. (1991)
* Методы анализа данных. (1985)
* Мостеллер Ф., Тьюки Д.У. Анализ данных и регрессия. Выпуск 2. (1983)
* Мэйндоналд Д. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. (1988)
* Песаран М. X., Слейтер Д.Д. Динамическая регрессия: теория и алгоритмы. (1984)
* Пуарье Д. Эконометрия структурных изменений. (1981)
* Райфа Г., Шлейфер Р. Прикладная теория статистических решений. (1978)
* Хейс Д.Р. Причинный анализ в статистических исследованиях. (1981)
* Хеттманспергер Т.П. Статистические выводы, основанные на рангах. (1988)
:
Вадим Ершов...
AAW, fire_varan...
РАЗВЕРНУТЬ ►
◄ СВЕРНУТЬ
Архив этой страницы:
* Бард Й._ Нелинейное оценивание параметров.(1979).djvu
* Бард Й._ Нелинейное оценивание параметров.(1979).pdf
* Бартоломью Д._ Стохастические модели социальных процессов.(1985).djvu
* Бартоломью Д._ Стохастические модели социальных процессов.(1985).pdf
* Бикел П., Доксам К._ Математическая статистика. Выпуск 1.(1983).djvu
* Бикел П., Доксам К._ Математическая статистика. Выпуск 1.(1983).pdf
* Бикел П., Доксам К._ Математическая статистика. Выпуск 2.(1983).djvu
* Бикел П., Доксам К._ Математическая статистика. Выпуск 2.(1983).pdf
* Болч Б., Хуань К.Дж._ Многомерные статистические методы для экономики.(1979).djvu
* Болч Б., Хуань К.Дж._ Многомерные статистические методы для экономики.(1979).pdf
* Дидэ Э..._ Методы анализа данных.(1985).djvu
* Дидэ Э..._ Методы анализа данных.(1985).pdf
* Драймз Ф._ Распределенные лаги. Проблемы выбора и оценивания модели.(1982).djvu
* Драймз Ф._ Распределенные лаги. Проблемы выбора и оценивания модели.(1982).pdf
* Дрейпер Н. Смит Г._ Прикладной регрессионный анализ. Книга 1.(1986).djvu
* Дрейпер Н. Смит Г._ Прикладной регрессионный анализ. Книга 1.(1986).pdf
* Дрейпер Н. Смит Г._ Прикладной регрессионный анализ. Книга 2.(1987).djvu
* Дрейпер Н. Смит Г._ Прикладной регрессионный анализ. Книга 2.(1987).pdf
* Дэйвисон М._ Многомерное шкалирование.(1988).djvu
* Дэйвисон М._ Многомерное шкалирование.(1988).pdf
* Жамбю М._ Иерархический кластер-анализ и соответствия.(1988).djvu
* Жамбю М._ Иерархический кластер-анализ и соответствия.(1988).pdf
* Зельнер А._ Байесовские методы в эконометрии.(1980).djvu
* Зельнер А._ Байесовские методы в эконометрии.(1980).pdf
* Иберла К._ Факторный анализ.(1980).djvu
* Иберла К._ Факторный анализ.(1980).pdf
* Клейнен Дж._ Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 1.(1978).djvu
* Клейнен Дж._ Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 1.(1978).pdf
* Клейнен Дж._ Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 2.(1978).djvu
* Клейнен Дж._ Статистические методы в имитационном моделировании. Выпуск 2.(1978).pdf
* Кокс Д.Р., Оукс Д._ Анализ данных типа времени жизни.(1988).djvu
* Кокс Д.Р., Оукс Д._ Анализ данных типа времени жизни.(1988).pdf
* Лимер Э._ Статистический анализ неэкспериментальных данных.(1983).djvu
* Лимер Э._ Статистический анализ неэкспериментальных данных.(1983).pdf
* Литтл Р.Дж.А., Рубин Д.Б._ Статистический анализ данных с пропусками.(1991).djvu
* Литтл Р.Дж.А., Рубин Д.Б._ Статистический анализ данных с пропусками.(1991).pdf
* Мостеллер Ф., Тьюки Дж._ Анализ данных и регрессия. Выпуск 1.(1982).djvu
* Мостеллер Ф., Тьюки Дж._ Анализ данных и регрессия. Выпуск 1.(1982).pdf
* Мостеллер Ф., Тьюки Дж._ Анализ данных и регрессия. Выпуск 2.(1982).djvu
* Мостеллер Ф., Тьюки Дж._ Анализ данных и регрессия. Выпуск 2.(1982).pdf
* Мэйндоналд Дж._ Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике.(1988).djvu
* Мэйндоналд Дж._ Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике.(1988).pdf
* Песаран М., Слейтер Л._ Динамическая регрессия теория и алгоритмы.(1984).djvu
* Песаран М., Слейтер Л._ Динамическая регрессия теория и алгоритмы.(1984).pdf
* Пуарье Д._ Эконометрия структурных изменений.(1981).djvu
* Пуарье Д._ Эконометрия структурных изменений.(1981).pdf
* Райфа Г., Шлейфер Р._ Прикладная теория статистических решений.(1977).djvu
* Райфа Г., Шлейфер Р._ Прикладная теория статистических решений.(1977).pdf
* Хеттманспергер Т._ Статистические выводы, основанные на рангах.(1987).djvu
* Хеттманспергер Т._ Статистические выводы, основанные на рангах.(1987).pdf
* Heyz_D.__Prichinnyy_analiz_v_statisticheskih_issledovaniyah.(1981).[djv-fax].zip
* Heyz_D.__Prichinnyy_analiz_v_statisticheskih_issledovaniyah.(1981).[pdf-fax].zip
* Li_I...__Ocenivanie_parametrov_markovskih_modeley_po_agregirovannym_vremennym_ryadam.(1977).[djv-fax].zip
* Li_I...__Ocenivanie_parametrov_markovskih_modeley_po_agregirovannym_vremennym_ryadam.(1977).[pdf-fax].zip
РАЗВЕРНУТЬ ►
◄ СВЕРНУТЬ
Список некоторых изданий (групп изданий), текстографии сборников, литература:
РАЗВЕРНУТЬ ►
◄ СВЕРНУТЬ
Описания некоторых изданий:
▼
▲
  • ⒶⒸЛи И... Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам. (Estimating the parameters of the markov probability model from aggregate time series data, 1970) [Djv-Fax- 8.8M] [Pdf-Fax-15.4M] Авторы: Ц. Ли, Д. Джадж, А. Зельнер (Т.С. Lee, G.G. Judge, A. Zellner). Перевод с английского А.Д. Касавина, В.А. Лотоцкого, А.С. Манделя. Под редакцией и с предисловием Н.С. Райбмана. Переплет художника Т.Н. Погореловой.
    (Москва: Издательство «Статистика», 1977. - Серия «Математико-статистические методы за рубежом»)
    Скан, OCR, обработка, формат Pdf-Fax: AAW, fire_varan, формат Djv-Fax: fire_varan, 2025
    • ОГЛАВЛЕНИЕ:
      Предисловие к русскому изданию (5).
      Предисловие (10).
      Глава 1. Введение (11).
      1.1. Марковские цепи (12).
      1.2. Задачи оценивания (13).
      1.3. План книги (14).
      Глава 2. Оценивание переходных вероятностей по микроданным (15).
      2.1. Микрооценка максимального правдоподобия (15).
      2.2. Байесовский анализ микромодели (17).
      Глава 3. Оценивание переходных вероятностей по макроданным (22).
      3.1. Соотношения для макроданных (22).
      3.2. Оценка переходных вероятностей по методу наименьших квадратов без ограничений (23).
      3.3. Оценивание переходных вероятностей по методу наименьших квадратов при учете ограничений (29).
      Глава 4. Выборочный эксперимент. Первые результаты (33).
      4.1. Имитационная модель и ее свойства (34).
      4.2. Процедура моделирования (35).
      4.3. Моделируемая совокупность и выборка (36).
      4.4. Выборочные относительные частоты как оценки истинных относительных частот (37).
      4.5. Критерии для исследования качества оценок (39).
      4.6. Экспериментальные результаты для микрооценок максимального правдоподобия (40).
      4.7. Результаты моделирования последовательности векторов вероятностей состояний (42).
      4.8. Результаты выборочного эксперимента для макроданных (43).
      4.9. Пример (47).
      Глава 5. Оценки по методу наименьших взвешенных квадратов с ограничениями в форме неравенства (49).
      5.1. Статистическая модель (50).
      5.2. Метод наименьших взвешенных квадратов с ограничениями (50).
      5.3. Варианты выбора весов (52).
      5.4. Результаты статистических экспериментов (53).
      5.5. Результаты для задачи о выборе марки сигарет (56).
      Глава 6. Оценки по обобщенному методу наименьших квадратов (57).
      6.1. Несферические ошибки (57).
      6.2. Избыточные параметры и редуцированная модель (59).
      6.3. Обратимость ковариационной матрицы ошибок (60).
      6.4. Оценки по обобщенному методу наименьших квадратов (62).
      6.5. Результаты статистических экспериментов (64).
      Глава 7. Оценки по критерию x\2 (67).
      7.1. Предварительные сведения (67).
      7.2. Оценки по критерию x\2 с ограничениями (68).
      7.3. Оценки по модифицированному критерию x\2 с ограничениями (69).
      7.4. Эквивалентная модель (70).
      7.5. Числовой пример (71).
      Глава 8. Макрооценки максимального правдоподобия (74).
      8.1. Полиномиальное распределение в схеме Лексиса (74).
      8.2. Мода функции правдоподобия (76).
      8.3. Макрооценки максимального правдоподобия (80).
      8.4. Результаты статистических экспериментов (82).
      8.5. Некоторые приложения (82).
      Глава 9. Байесовский анализ макромодели (86).
      9.1. Байесовский анализ: априорное распределение (86).
      9.2. Функция правдоподобия и апостериорная плотность распределения вероятностей (88).
      9.3. Мода апостериорного распределения (89).
      9.4. Сопоставление с некоторыми результатами теории выборок (91).
      9.5. Макробайесовская оценка переходной вероятности (94).
      9.6. Байесовский подход (продолжение) (96).
      9.7. Числовой пример (97).
      9.8. Результаты выборочного эксперимента (98).
      9.9. Результаты решения задачи Телсера (105).
      Глава 10. Оценивание по критерию наименьших абсолютных отклонений (107).
      10.1. Описание статистической модели. Постановка задачи (107).
      10.2. Сведения к задаче линейного программирования (108).
      10.3. Результаты выборочного эксперимента (110).
      Глава 11. Прогнозирование и критерий согласия x\2 (114).
      11.1. Предсказанные относительные частоты (114).
      11.2. Критерий проверки гипотез x\2 (116).
      11.3. Результаты выборочного эксперимента (117).
      Глава 12. Сравнение различных оценок (119).
      12.1. Основа для сравнения (119).
      12.2. Агрегированная среднеквадратическая ошибка и мера уклонения (119).
      12.3. Критерий Уилкоксона и коэффициент согласия Кендэла (124).
      12.4. Краткая сводка результатов (129).
      Глава 13. Заключение (131).
      Приложение А. Метод оценивания с помощью псевдообратной матрицы (136).
      А.1. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае вырожденной ковариационной матрицы ошибок (136).
      А.2. Вычисление псевдообратной матрицы для ковариационной матрицы ошибок в случае марковской вероятностной модели (140).
      А.3. Мультиколлинеарный случай (145).
      А.4. Условие нормировки и редуцированная весовая матрица (146).
      А.5. Существование и свойства решения задачи оценивания с учетом ограничений в случае редуцированной весовой матрицы (149).
      А.6. Заключение (151).
      Приложение Б. Общая линейная вероятностная модель (155).
      Б.1. Описание модели (155).
      Б.2. Оценка без учета ограничений (157).
      Б.3. Оценка с учетом ограничений (158).
      Б.4. Метод совместного оценивания совокупности базовых переменных (162).
      Приложение В. Оценивание переходных вероятностей неоднократной марковской цепи (163).
      B.1. Описание модели (163).
      B.2. Оценка без учета ограничений (167).
      B.3. Оценка с учетом ограничений (167).
      B.4. Заключительные замечания (169).
      Приложение Г. Программа на Фортране для вычисления классических и байесовских оценок переходных вероятностей (170).
      Г.1. Колода перфокарт с исходной информацией (170).
      Г.2. Обединение априорной и выборочной информации (171).
      Г.3. Исключение столбца из матрицы относительных частот (171).
      Г.4. Присвоение веса (172).
      Г.5. Рекуррентное вычисление оценки максимального правдоподобия и байесовской оценки (172).
      Г.6. Управляющие карты DITTO и DIT (173).
      Г.7. Управляющие карты CLEAR и SUMMARY (173).
      Г.8. Управляющая карта выбора варианта счета (174).
      Г.9. Пример расположения входной информации на перфокартах (177).
      Г. 10. Пример выдачи результатов (177).
      Г.11. Текст программы на Фортране (180).
      Литература (207).
      Дополнительная литература (212).
      Предметный указатель (214).
      Указатель обозначений (216).
ИЗ ИЗДАНИЯ: Книга знакомит читателей с современными методами определения переходных вероятностей марковских цепей по статистическим данным. Монография включает ряд приложений, в которых сконцентрированы математические сведения, необходимые для понимания материала основных глав книги, а также программу на Фортране, реализующую изучаемые методы оценивания.
Книга представляет интерес для специалистов, занимающихся вопросами управления и идентификации в различных областях науки и техники, и особенно для специалистов в области экономики. Она будет полезна также аспирантам и студентам экономических вузов в качестве дополнительного учебного пособия.
▼
▲
  • ⒶⒸХейз Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. (Causal analysis) [Djv-Fax-14.0M] [Pdf-Fax-20.2M] Автор: Дэвид Р. Хейс (David R. Heise). Перевод с английского Ю.Н. Гаврильца, Л.М. Кутикова, М.А. Родионова. Предисловие Т.В. Рябушкина, Ю.Н. Гаврильца.
    (Москва: Издательство «Финансы и статистика», 1981. - Серия «Математико-статистические методы за рубежом»)
    Скан, OCR, обработка, формат Pdf-Fax: AAW, fire_varan, формат Djv-Fax: fire_varan, 2025
    • ОГЛАВЛЕНИЕ:
      Предисловие к русскому переводу (5).
      Предисловие (11).
      Пролог (13).
      Глава 1. Причинность и причинный анализ (15).
      Причинное упорядочение (15).
      Операторы (18).
      Определение причинности (23).
      Причинный вывод (24).
      Потоки (29).
      Линейность (34).
      Причинные системы (38).
      Источники и дополнительная литература (43).
      Упражнения (45).
      Глава 2. Причинные диаграммы и анализ потоковых графов (48).
      Графическое изображение причинных отношений (48).
      Сложности в диаграммах (50).
      Анализ потоковых графов (57).
      Прикладные исследования (78).
      Источники и дополнительная литература (81).
      Упражнения (82).
      Глава 3. Статистические представления (85).
      Распределения (85).
      Совместные распределения (89).
      Линейная регрессия (97).
      Множественная регрессия (101).
      Стандартизованные коэффициенты (103).
      Регрессия и причинный вывод (104).
      Источники и дополнительная литература (105).
      Упражнения (106).
      Глава 4. Путевой анализ (107).
      Модификации потоковых графов (108).
      Анализ статистической координации (110).
      Анализ статистического разнообразия (119).
      Путевой анализ и алгебраические выкладки (121).
      Пропускные механизмы (122).
      Общие выводы (125).
      Источники и дополнительная литература (131).
      Упражнения (131).
      Глава 5. Идентификация и оценка (135).
      Регрессионный анализ и идентификация (137).
      Рекурсивные системы (139).
      Нерекурсивные системы (144).
      Факторы, влияющие на оценки (163).
      Трудности при использовании в социальном исследовании (169).
      Нулевые коэффициенты (170).
      Источники и дополнительная литература (172).
      Упражнения (173).
      Глава 6. О динамике (180).
      Динамика простых систем (181).
      Запутывающее действие динамики при статическом анализе (196).
      Источники и дополнительная литература (207).
      Упражнения (208).
      Ответы к упражнениям (214).
      Предметный и именной указатель (249).
ИЗ ИЗДАНИЯ: Книга отражает современное направление в статистике и социологии. Она базируется на таком описании взаимозависимых переменных, при котором их можно разделить на переменные-причины и переменные-следствия. Для этого понятия причины и следствия выражаются в математической форме, после чего изучение социально-экономических явлений может подкрепляться расчетами. Написана как самоучитель в строго продуманной последовательности с большим количеством примеров и задач. Дана обширная библиография.
Для преподавателей статистики, логики, социологии, философии, а также для студентов вузов.