Представляем вашему вниманию фундаментальный труд по математической статистике от авторитетных ученых: Горяинова В.Б., Павлова И.В. и Цветковой Г.М. Эта книга – не просто учебник, а полноценное руководство, охватывающее широкий спектр тем, от основ теории вероятностей до сложных методов статистического анализа. Издание предназначено для студентов математических и технических специальностей, аспирантов, научных сотрудников и всех, кто хочет углубить свои знания в области обработки и анализа данных. Авторы, обладая многолетним опытом преподавания и исследовательской работы, предлагают читателю четкое и последовательное изложение материала. Теоретические концепции подкреплены многочисленными примерами и задачами, что позволяет лучше усвоить информацию и научиться применять ее на практике. Особое внимание уделено практическим аспектам использования математической статистики в различных областях науки и техники. Книга начинается с повторения и углубления знаний по теории вероятностей, необходимой для понимания основ математической статистики. Рассматриваются случайные величины, их распределения, числовые характеристики, предельные теоремы. Затем подробно излагаются методы описательной статистики: способы представления данных, вычисление статистических характеристик, построение графиков и диаграмм. Центральное место в книге занимает теория оценивания параметров распределений. Авторы рассматривают различные методы оценивания: метод моментов, метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов. Особое внимание уделено свойствам оценок: несмещенность, состоятельность, эффективность. Приводятся примеры оценивания параметров различных распределений, таких как нормальное, экспоненциальное, равномерное и др. Большой раздел посвящен проверке статистических гипотез. Рассматриваются различные критерии проверки гипотез: критерий Стьюдента, критерий Фишера, критерий хи-квадрат. Подробно анализируются ошибки первого и второго рода, мощность критерия. Приводятся примеры проверки гипотез о равенстве средних, дисперсий, долей. Отдельная глава посвящена дисперсионному анализу, который является мощным инструментом для анализа данных, полученных в результате экспериментов. Рассматриваются однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ, методы сравнения средних. В книге также представлены элементы регрессионного анализа. Рассматриваются линейная и нелинейная регрессия, методы оценки параметров регрессионных моделей, проверка адекватности модели. Важной особенностью книги является наличие большого количества задач и упражнений для самостоятельного решения. Задачи различной степени сложности позволяют читателю закрепить полученные знания и приобрести навыки решения практических задач. Ко всем задачам приведены ответы, а к наиболее сложным – подробные решения. Издание будет полезно не только студентам и аспирантам, но и специалистам, занимающимся обработкой и анализом данных в различных областях науки и техники. Книга является ценным источником информации для тех, кто хочет освоить современные методы математической статистики и применять их на практике. Читатель найдет здесь исчерпывающую информацию о: Основные понятия и определения математической статистики. Методы описательной статистики. Теорию оценивания параметров распределений. Проверку статистических гипотез. Дисперсионный анализ. Регрессионный анализ. Множество примеров и задач с решениями. Эта книга – надежный проводник в мир математической статистики, который поможет вам успешно решать самые сложные задачи анализа данных. На сайте есть и другие пдф книги с учебниками, которые можно читать и скачать бесплатно.