Математическая статистика для экономистов. Никитина Н.Ш.

Математическая статистика для экономистов. Никитина Н.Ш.

2-е изд., перераб. и доп. — М.: Инфра-М; Новосибирск: НГТУ, 2001. — 170 с.

Учебное пособие соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта к профессиональным образовательным программам по направлениям подготовки: 521500 — `Менеджмент`, 521600 — `Экономика`, 522200 — `Статистика`, — и специальностям: 060100 — `Экономическая теория`, 060400 — `Финансы и кредит`, 060500 — `Бухгалтерский учет, анализ и аудит`, 061100 — `Менеджмент организации`, 061500 — `Маркетинг`, 061700 — `Статистика`, 061800 — `Математические методы в экономике`, 062100 — `Управление персоналом`, 351400 — `Прикладная информатика (в экономике)`. В пособие включены разделы математической статистики: `Описательная статистика`, `Предварительный анализ данных`, `Корреляционный анализ`.

Для преподавателей вузов и студентов.

  • СОДЕРЖАНИЕ
  • Общие сведения
  • Материальные объекты. Их вероятностная природа
  • Этапы решения задачи описания эмпирических данных вероятностными моделями
  • 1. Описательная статистика. Основные понятия выборочного метода
  • 1.1. Основные понятия математической статистики. Задачи математической статистики
  • 1.2. Этапы статистической обработки эмпирических данных с использованием компьютера
  • 1.3. Оценивание характеристик случайных величин
  • 1.3.1. Оценивание функционных характеристик
  • 1.3.2. Оценивание числовых характеристик
  • 1.4. Интервальное оценивание числовых характеристик случайны) величин
  • 1.4.1. Асимптотические свойства оценок
  • 1.4.2. Постановка задачи интервального оценивания характеристик случайных величин. Основные понятия
  • 1.4.3. Построение доверительных интервалов для математического ожидания
  • 1.4.3.1. Построение доверительного интервала для математического ожидания при известной дисперсии
  • 1.4.3.2. Построение доверительного интервала для математического ожидания при неизвестной дисперсии
  • 1.4.4. Построение доверительных интервалов для дисперсии
  • 1.4.4.1. Построение доверительного интервала для дисперсии при известном математическом ожидании
  • 1.4.4.2. Построение доверительного интервала для дисперсии при неизвестном математическом ожидании
  • 2. Описание эмпирических данных вероятностными моделями
  • 2.1. Постановка задачи структурной и параметрической идентификации
  • 2.2. Типовые вероятностные модели одномерных непрерывных законов распределения. Общие сведения
  • 2.2.1. Нормальное (Муавра - Лапласа - Гаусса) распределение
  • 2.2.2. Экспоненциальное (показательное) распределение
  • 2.2.3. Равномерное (прямоугольное) распределение
  • 2.2.4. t-распределение Стьюдента
  • 2.2.5. Распределение хи-квадрат
  • 2.2.6. Распределение Фишера
  • 2.3. Упорядочение моделей. Метод плоскости моментов
  • 2.4. Статистическое оценивание параметров
  • 2.4.1. Метод моментов
  • 2.4.2. Метод максимального правдоподобия
  • 3. Предварительный анализ данных. Статистические критерии проверки гипотез
  • 3.1. Постановка задачи. Общая логическая схема статистического критерия проверки гипотез
  • 3.2. Проверка гипотез о равенстве числовых характеристик случайных величин
  • 3.2.1. Проверка гипотез о равенстве дисперсий случайной величины при известных математических ожиданиях
  • 3.2.2. Проверка гипотез о равенстве дисперсий случайной величины при неизвестных математических ожиданиях
  • 3.2.3. Проверка гипотез о равенстве математических ожиданий случайных величин при известных дисперсиях
  • 3.2.4. Проверка гипотез о равенстве математических ожиданий случайных величии при неизвестных дисперсиях
  • 3.3. Проверка гипотез об однородности двух или нескольких выборок
  • 3.3.1. Проверка гипотез об однородности двух выборок по критерию у2
  • 3.3.2. Проверка гипотез об однородности двух выборок по критерию Вилкоксона - Манна - Уитни
  • 3.4. Проверка гипотез о стохастической независимости элементов выборки
  • 3.4.1. Критерий серий, основанный на медиане
  • 3.4.2. Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий
  • 3.4.3. Критерий стохастической независимости Аббе
  • 3.5. Проверка гипотез о согласии эмпирического распределения и выбранной модели
  • 3.5.1. Критерий согласия х2 - Пирсона
  • 3.5.2. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова
  • 4. Анализ статистической связи. Корреляционный анализ
  • 4.1. Общие сведения. Задачи корреляционного анализа
  • 4.2. Анализ статистической связи между количественными переменными. Измерение парных статистических связей
  • 4.2.1. Коэффициент корреляции
  • 4.2.1.1. Оценивание и свойства коэффициента корреляции
  • 4.2.1.2. Проверка гипотезы об отсугегвии линейной статистической связи
  • 4.2.1.3. Доверительные интервалы для иегинного значения коэффициента корреляции
  • 4.2.2. Корреляционное отношение
  • 4.2.2.1. Оценивание и свойства корреляционного отношения
  • 4.2.2.2. Проверка гипотезы об отсутствии нелинейной корреляционной связи
  • 4.2.3. Частный коэффициент корреляции
  • 4.3. Анализ статистических связей между порядковыми переменными. Ранговая корреляция
  • 4.3.1. Общие сведения
  • 4.3.2. Оценивание парных ранговых связей
  • 4.3.2.1. Ранговый коэффициент корреляции Спирмэна
  • 4.3.2.2. Ранговый коэффициент корреляции Кендалла
  • 4.3.3. Анализ множественных ранговых связей
  • 4.3.3.1. Коэффициент конкордации
  • 4.3.3.2. Проверка статической значимости множественной связи
  • Приложения
  • Функция стандартного нормального распределения
  • Процентные точки распределения Стыодента
  • Процентные точки распределения хи-квадрат
  • Процентные точки распределения Фишера
  • Критические точки статистики критерия Вилкоксона
  • Критерий Аббе
  • Таблица значений функции Колмогорова
  • Преобразование Фишера (z-преобразование) выборочного коэффициента корреляции

Файл был удален по просьбе правообладателя.