Статистический анализ экономических данных
Финансово-экономические дисциплины
  • формат djvu
  • размер 9.04 МБ
  • добавлен 26 октября 2010 г.
Болч Б., Хуань К.Д. Многомерные статистические методы для экономики
М.: Статистика, 1979. - 317 с. (Серия - Математико-статистические методы за рубежом). Эта книга - курс многомерного статистического анализа в приложении к задачам анализа и планирования экономических явлений. В ней подробно рассматриваются традиционные статистические методы исследования: распределения, средние значения, корреляция и регрессия, а также современные методы статистического анализа, даются необходимые вспомогательные сведения из математики. Книга адресована научным работникам, специалистам, кто на практике применяет указанные методы, а также студентам и аспирантам экономических вузов.
Содержание:
Предисловие.
Обзор некоторых математических вопросов.
Нормальная плотность вероятности и статистический вывод.
Проверка гипотез о средних значениях.
Линейная регрессия.
Корреляция, дисперсионный и ковариационный анализ.
Нелинейная регрессия.
Дискриминация, главные компоненты и канонические корреляции.
Спектральный анализ временных рядов.
Приложения.
Литература.
Предметный указатель.
Похожие разделы
Смотрите также

Бравичева О.С., Васянина В.И., Чугунов В.П. Оценивание параметров

  • формат pdf
  • размер 880.4 КБ
  • добавлен 10 января 2009 г.
Методические указания к лабораторному практикуму и самостоятельной работе студентов. Методические указания предназначены для выполнения лабораторной работы и самостоятельной работы студентов специальностей 061800, 061700 и других экономических специальностей по дисциплине «Многомерные статистические методы» на тему «Оценивание параметров распределения и проверка гипотез о параметрах распределения многомерной генеральной совокупности».

Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования

  • формат pdf
  • размер 10.27 МБ
  • добавлен 23 октября 2011 г.
Барнаул. Изд-вл Алт. гос. университета. 2003. 213 с. В систематизированном виде изложены статистические методы анализа и прогнозирования одномерных временных рядов. Подробно рассмотрены наиболее часто применяемые в экономической практике методы и особенности их реализации в современных пакетах прикладных программ. Видное место отводится процедурам сглаживания временных рядов, адаптивным методам прогнозирования, методологии построения моделей ARI...

Корнилов И.А. Математико-статистические методы анализа рынка

  • формат doc
  • размер 843 КБ
  • добавлен 04 апреля 2010 г.
Руководство по решению задач (для студентов-заочников) / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М. , 2007, – 79 с. Методические указания предназначены для подготовки к экзамену и выполнения домашней контрольной работы по курсу: «Математико-статистические методы анализа рынка», читаемому студентам экономических специальностей.

Костин В.Н., Тишина Н.А. Статистические методы и модели

  • формат pdf
  • размер 900.71 КБ
  • добавлен 09 мая 2009 г.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего профессионального образования при изучении дисциплины "Статистические методы и модели".

Ллойд Э., Ледерман У. (ред.). Справочник по прикладной статистике. Том 2

  • формат djvu
  • размер 5.14 МБ
  • добавлен 22 ноября 2009 г.
М.: Финансы и статистика, 1990. - 526 с. В справочнике освещены основные математико-статистические методы. Том 1 включает линейные методы регрессионного анализа, последовательные и свободные от распределения методы, байесовский подход, многомерный статистический анализ, анализ временных рядов, фильтры Калмана. Для широкой аудитории специалистов, разрабатывающих и использующих статистические методы.

Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. Вып.1

  • формат djvu
  • размер 4.35 МБ
  • добавлен 05 января 2010 г.
М.: Финансы и статистика, 1982. - 317 с. Серия: Математико-статистические методы за рубежом. Исследуются проблемы границ применимости статистических методов к анализу реального мира, проблемы качества статистических выводов - что в них существенно и что несущественно. Под этим углом зрения рассматриваются основные статистические методы, предлагаются новые подходы. Первый выпуск посвящен в основном статистическим данным: их анализу, интерпретации,...

Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. Вып.2

  • формат djvu
  • размер 3.87 МБ
  • добавлен 05 января 2010 г.
М.: Финансы и статистика, 1982. - 239 с. Серия: Математико-статистические методы за рубежом. Исследуются проблемы границ применимости статистических методов к анализу реального мира, проблемы качества статистических выводов - что в них существенно и что несущественно. Под этим углом зрения рассматриваются основные статистические методы, предлагаются новые подходы. Второй выпуск посвящен главным образом проблемам регрессионного анализа. Для статис...

Пивоваров Ю.Н., Реннер А.Г., Тарасов В.Н. Методы оперативной обработки статистической информации: Учеб. пособие. Часть 1

  • формат pdf
  • размер 1.13 МБ
  • добавлен 09 мая 2009 г.
Учебное пособие подготовлено на кафедре статистики и ЭММ ОГУ и включает разделы: 1. Статистические методы и модели; 2. Статистическая обработка информации.

Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах

  • формат pdf
  • размер 17.65 МБ
  • добавлен 01 июня 2011 г.
М.: ЮНИТИ, 1999. - 527 с. Процентные ставки и рентабельность активов. Представление данных и описательные статистические показатели. Применение дифференциального и интегрального исчислений в финансах. Распределение вероятностей: применение при оценке рентабельности активов. Статистические выводы: доверительные интервалы и поверка гипотез. Регрессионный анализ. Анализ временных рядов. Численные методы. Оптимизация. Математика непрерывных процессов...

Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах

  • формат djvu
  • размер 4.13 МБ
  • добавлен 18 апреля 2009 г.
527 с. Процентные ставки и рентабельность активов. Представление данных и описательные статистические показатели. Применение дифференциального и интегрального исчислений в финансах. Распределение вероятностей: применение при оценке рентабельности активов. Статистические выводы: доверительные интервалы и поверка гипотез. Регрессионный анализ. Анализ временных рядов. Численные методы. Оптимизация. Математика непрерывных процессов в финансах: цены а...