Ресурсы Интернета

 

Образовательный математический сайт «Exponenta.ru» (http://www.exponenta.ru/) содержит  методические указания к лабораторным работам по математической статистике. Целью работ является обучение студентов решению задач математической статистики с использованием математических пакетов Maple, Mathematica, Matlab и Mathcad. Включает теоретические сведения, необходимые при подготовке к лабораторным работам, варианты заданий и контрольные вопросы для самопроверки, а также, примеры решения задач с помощью математических пакетов.

http://www.exponenta.ru/educat/systemat/gomboev/labteorver

Комплексная лабораторная работа. Содержание:

1. Метод наименьших квадратов

2. Оценка функции и плотности распределения случайной величины

3. Точечная оценка числовых характеристик. Методы оценок параметров

4. Интервальные оценки числовых характеристик

5. Критерии согласия

6. Зависимость случайных величин, регрессия. Оценка регрессии методом наименьших квадратов

http://exponenta.ru/educat/systemat/iglin/1/index.asp

Лабораторная работа «Обработка массива данных».

Руководство к выполнению работ, связанных с обработкой массива данных. Работа содержит описание следующих методов обработки массивов данных: построение гистограммы, выборочные параметры распределения (точечные оценки), доверительные оценки генеральных параметров распределения (интервальные оценки), подбор теоретического распределения и его параметров, критерий согласия Колмогорова, критерий согласия Пирсона, примеры, снабженные необходимыми комментариями.

http://exponenta.ru/educat/systemat/hanova/lab/LR4/LR4.asp

 

Лабораторная работа «Математическая обработка результатов экспериментальных данных»

Руководство к выполнению лабораторной работы на темы “Метод наименьших квадратов", "Регрессионный анализ", "Сглаживание ”. Лабораторная работа содержит краткое описание методов вычислений, примеры, снабженные необходимыми комментариями, порядок выполнения лабораторной работы в среде MathCad Plus 6.0.

http://exponenta.ru/educat/systemat/hanova/lab/LR3/LR3.asp

Лабораторная работа «Интерполяция и предсказание».

Руководство к выполнению лабораторной работы на тему “Интерполяция и предсказание”. Лабораторная работа содержит краткое описание методов вычислений, примеры, снабженные необходимыми комментариями, порядок выполнения лабораторной работы в среде MathCad Plus.

http://exponenta.ru/educat/systemat/goritskii/LR1/4.asp

Лабораторная работа «Теорема Гливенко - основная теорема статистики».

Руководство к выполнению лабораторной работы на тему “Теорема Гливенко - основная теорема статистики”. Лабораторная работа содержит описание теоремы Гливенко, порядок выполнения лабораторной работы в пакетах StatGraphics, Statistica, SPSS.

http://www.exponenta.ru/educat/systemat/goritskii/part2/LR8/lr8.asp

Лабораторная работа «Линейный регрессионный анализ. Лабораторная работа».

Методические указания к выполнению лабораторных работ по линейному регрессионному анализу. Простая линейная регрессия Множественная регрессия. Нелинейная зависимость между факторами и откликом. Нелинейная зависимость (обобщение). Выполнение заданий в пакете Statistica

http://www.exponenta.ru/educat/systemat/butenkov/lesson67/lesson67.asp

Лабораторная работа «Зависимость случайных величин, регрессия. Оценка регрессии методом наименьших квадратов»

Исследуются зависимость случайных величин, регрессия. Производится оценка регрессии методом наименьших квадратов. Выполнение примеров и заданий в среде Mathcad.

 

http://teorver-online.narod.ru/tvms-i.css

Сайт представляет авторский некоммерческий проект интернет-учебника А.Д. Маниты «Теория вероятностей и математическая статистика». Учебное пособие призвано помочь студентам овладеть основами теории вероятностей и математической статистики. По разделу математической статистики рассматриваются:

1.           Обзор методов математической статистики.

2.           Метод наименьших квадратов.

3.           Доверительные интервалы.

4.           Статистические гипотезы.

При отборе статистических методов, которые включены в курс, основное внимание уделяется их универсальности. Подробно излагаются идеи, лежащие в основе тех или иных статистических приемов, в надежде, что это окажется более полезным для дальнейшего образования, чем обилие технических деталей.

 

http://www.kcn.ru/tat_ru/universitet/infres/volodin/index.htm

Методические разработки по курсу математической статистики, основанные на лекциях профессора И.Н. Володина  (факультете Вычислительной математики и кибернетики Казанского университета). Содержание:

1.     Проблема статистического вывода.

2.     Выборочные характеристики. Достаточные статистики.

3.     Оценка параметров. Метод моментов.

4.     Оценка параметров. Метод максимального правдоподобия.

5.     Эффективность оценок.

6.     Доверительные интервалы.

7.     Статистическая проверка гипотез (критерии значимости).

8.     Равномерно наиболее мощные критерии.

9.     Проверка модельных предположений. Критерии согласия.

 

http://www.tula.net/tgpu/new/New/informatic/g10.htm

Сайт посвящен учебному пособию Р.Р. Яфаевой и  Н.Ю. Игнатовой «Информатика и математика» для студентов заочного отделения гуманитарных специальностей педагогических вузов. Ссылка ведет на одну из тем пособия  «Элементы математической статистики». Содержание:

1.     Составные части математической статистики.

2.     Генеральная совокупность и выборка.

3.     Эмпирические распределения.

4.     Числовые характеристики выборки.

5.     Контрольные вопросы.

 

http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/lec/ms.html

Лекции по математической статистике Н.И.Черновой. Предлагаемый курс содержит материал из классических разделов математической статистики. Речь пойдет об оценке параметров, проверке гипотез, о регрессионном анализе.  содержит следующие главы:

1.           Основные понятия математической статистики.

2.           Точечное оценивание. 

3.           Сравнение оценок.

4.           Эффективные оценки.

5.           Интервальное оценивание.

6.           Распределения, связанные с нормальным.

7.           Проверка гипотез.

8.           Критерии согласия.

9.           Исследование статистической зависимости.

К каждой главе приведены вопросы и упражнения. Имеется список литературы, алфавитный указатель.

 

http://mschool.kubsu.ru/ms/soderjms.htm

Учебно-информационный комплекс «Прикладная статистика», созданный в Кубанском государственном университете. Основные разделы: прикладная статистика; распределение Гаусса; Распределения Пирсона и Стьюдента; математическое ожидание и дисперсия для интервальных и пропорциональных шкал; доверительные интервалы; мода, медиана, квартили; однофакторный анализ; проверка гипотезы о независимости двух случайных величин для любого типа шкал; корреляционный анализ для ранговых шкал. Приведены программа курса, а также типовые расчеты.

Предыдущая | Главная | Глава 7 | Следующая