Сборник статей подготовлен по материалам докладов V Международной конференции "Компьютерный анализ данных и моделирование" (июнь 1998 г., Минск), организованной Белорусским государственным университетом. Тематика статей соответствует следующим научным направлениям: робастный анализ данных; многомерная статистика; классификация и распознание; анализ временных рядов; статистическое прогнозирование; статистическое моделирование; моделирование технологических процессов; обработка сигналов; статистика в экономике, финансах и других областях; программное обеспечение анализа данных и статистического моделирования. Для специалистов, работающих в области математической и прикладной статистики, компьютерного моделирования и их приложений в экономике, бизнесе, технике, экологии, медицине и других областях.

Сборник статей подготовлен по материалам докладов V Международной конференции "Компьютерный анализ данных и моделирование " (июнь 1998 г., Минск), организованной Белорусским государственным университетом. Тематика статей соответствует следующим научным направлениям: робастный анализ данных; многомерная статистика, классификация и распознание; анализ временных рядов; статистическое прогнозирование; статистическое моделирование; моделирование технологических процессов; обработка сигналов; статистика в экономике, финансах и других областях; программное обеспечение анализа данных и статистического моделирования. Для специалистов, работающих в области математической и прикладной статистики, компьютерного моделирования и их приложений в экономике, бизнесе, технике, экологии, медицине и других областях.

Раскрывает в систематизированном виде терминологию и понятия по разделам: современные методы математико-статистической обработки и анализа экономической информации; пакеты программ, реализующие на ЭВМ математико-статистические методы; необходимые сведения по математической статистике, информационные технологии. Для экономистов, статистиков, специалистов, занимающихся математико-статистической обработкой данных.

В книге рассматриваются способы анализа наблюдений методами математической статистики. Последовательно, в понятных терминах излагаются современные методы анализа распределений, вероятностей, оценки параметров распределений, проверки статистических гипотез, оценки связей между случайными величинами, планирования статистического эксперимента. Основное внимание уделено пояснению примеров применения методов современной статистики. Книга предназначена инженерам, исследователям, экономистам, медикам, аспирантам и студентам, желающим быстро, экономично и на высоком профессиональном уровне использовать весь арсенал современной математической статистики для решения своих прикладных задач.

Учебное пособие содержит систематическое изложение основных разделов элементарного курса теории вероятностей и математической статистики. К традиционным разделам добавлен один новый - "Процедура рекуррентного оценивания", ввиду особой важности этой процедуры для приложений. Теоретический материал сопровождается большим количеством примеров и задач из разных областей знаний.

Изложены две части курса: теория ошибок измерений и метод наименьших квадратов. Приведены необходимые сведения по теории вероятностей и математической статистике, являющиеся исходным математическим обоснованием для изложения теории ошибок измерений и метода наименьших квадратов. Приведены краткие теоретические сведения и рассмотрено подробное решение типовых задач. Для студентов геодезических специальностей вузов.

Издание содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Большое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. В конце каждой главы помещены задачи с ответами. Для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования и лиц, использующих вероятностные и статистические методы при решении практических задач.

Учебник предназначен для начального ознакомления с основами теории вероятностей и математической статистики и развития навыков решения практических задач. Основное внимание уделяется краткости изложения полного курса "Теории вероятностей и математической статистики", состоящего из теоретического и практического материала. Структура изложения максимально приближена к лекционным и практическим занятиям. Книга может одновременно играть роль учебника, задачника и справочника. Для препадавателей вузов, инженеров и студентов технических и экономических специальностей.

Классические методы статистики в большинстве своем обладают повышенной чувствительностью к исходным предпосылкам статистической модели, принятой при обработке данных эксперимента. При решении прикладных задач неизбежно возникают отклонения от исходных предпосылок модели, и применение стандартных методов в этих условиях может оказаться мало эффективным и часто приводит к существенным искажениям статистических выводов. В связи с этим возникает необходимость построения новых, нетрадиционных методов обработки информации, устойчивых (или робастных) к возможным отклонениям характеристик реальных данных от предполагаемых. Предлагаемая книга посвящена построению и исследованию робастных оценок параметров, представляемых в виде функционалов от эмпирической функции распределения вероятностей. Дается краткий обзор основных понятий и подходов к построению робастных процедур, характеристики качества которых "устойчивы" к возможным отклонениям от принятой модели. Приводятся примеры свойств робастности предложенных оценок параметров положения и масштаба, приводится их сравнение в рамках различных супермоделей. Предложены различные модификации и обобщения оценок Ходжеса-Лемана, средней разности Джини, интерквартильного размаха и др. Обсуждаются подходы к построению адаптивных оценок с использованием оценок функционалов, описывающих степень "затянутости хвостов" распределений вероятностей наблюдений. Книга предназначается студентам и аспирантам вузов, научным работникам, а также может быть полезна преподавателям при разработке курсов лекций для магистрантов и аспирантов на факультетах прикладной математики и кибернетики.