Учебник для вузов: В 2 т. — 2-е изд., испр. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
— 656 с. — ISBN: 5-238-00304-8.
Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым
Министерством
образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплинам 'Теория вероятностей", "Математическая статистика" и "Многомерные статистические методы" (или "Многомерный статистический анализ").
Усвоение включенного в этот том материала предусматривает общий объем аудиторных занятий, равный приблизительно 64 часам лекций и 32 часам практических занятий. Изложение построено таким образом, чтобы добиться цельного (системного) восприятия всего блока эконометрических дисциплин, представленных в двух томах второго издания: упомянутые три дисциплины первого тома дополнены во втором
томе широким набором моделей регрессионного анализа, методами и моделями анализа
временных рядов и методами построения и анализа систем одновременных уравнений.
Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной
статистике и эконометрике. Введение. Вероятностно-статистические методы в моделировании социально-экономических процессов и анализе данных.
Основы теории вероятностей.
Правила действий со случайными событиями и вероятностями их осуществления.
Случайные величины (исследуемые признаки).
Модели законов распределения вероятностей, наиболее распространенные в практике статистических исследований.
Основные результаты теории вероятностей.
Цепи Маркова.
Основы математической статистики.
Основы статистического описания и статистика нормального закона.
Статистическое оценивание параметров.
Статистическая проверка гипотез (статистические критерии).
Методы прикладной статистики.
Введение в прикладной статистический анализ.
Статистическое исследование зависимостей (основные понятия и постановки задач).
Корреляционный анализ многомерной генеральной совокупности.
Распознавание образов и типологизация объектов в социально-экономических исследованиях (методы классификации).
Снижение размерности исследуемого многомерного признака и отбор наиболее информативных показателей.
Таблицы математической статистики.
Необходимые сведения из матричной алгебры.
образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономического профиля по дисциплинам 'Теория вероятностей", "Математическая статистика" и "Многомерные статистические методы" (или "Многомерный статистический анализ").
Усвоение включенного в этот том материала предусматривает общий объем аудиторных занятий, равный приблизительно 64 часам лекций и 32 часам практических занятий. Изложение построено таким образом, чтобы добиться цельного (системного) восприятия всего блока эконометрических дисциплин, представленных в двух томах второго издания: упомянутые три дисциплины первого тома дополнены во втором
томе широким набором моделей регрессионного анализа, методами и моделями анализа
временных рядов и методами построения и анализа систем одновременных уравнений.
Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной
статистике и эконометрике. Введение. Вероятностно-статистические методы в моделировании социально-экономических процессов и анализе данных.
Основы теории вероятностей.
Правила действий со случайными событиями и вероятностями их осуществления.
Случайные величины (исследуемые признаки).
Модели законов распределения вероятностей, наиболее распространенные в практике статистических исследований.
Основные результаты теории вероятностей.
Цепи Маркова.
Основы математической статистики.
Основы статистического описания и статистика нормального закона.
Статистическое оценивание параметров.
Статистическая проверка гипотез (статистические критерии).
Методы прикладной статистики.
Введение в прикладной статистический анализ.
Статистическое исследование зависимостей (основные понятия и постановки задач).
Корреляционный анализ многомерной генеральной совокупности.
Распознавание образов и типологизация объектов в социально-экономических исследованиях (методы классификации).
Снижение размерности исследуемого многомерного признака и отбор наиболее информативных показателей.
Таблицы математической статистики.
Необходимые сведения из матричной алгебры.