Смирнов Н. В., Дуни н-Б а р к б в с к и и И. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М., изд-во Наука , 1965. [c.138]
Пятая часть полностью посвящена приложению матричного дифференциального исчисления к линейной регрессионной модели. Она содержит исчерпывающее изложение проблемы оценивания, связанной с неслучайной частью модели при различных предположениях о рангах и других ограничениях. Кроме того, она содержит ряд параграфов, связанных со стохастической частью модели, например оценивание дисперсии ошибок и прогноз ошибок. Включен также небольшой параграф, посвященный анализу чувствительности. Вводная глава содержит необходимые предварительные сведения из теории вероятностей и математической статистики. [c.16]
Предполагается, что студенты, изучающие эконометрику, уже прослушали базовые курсы по высшей математике, теории вероятностей и математической статистике, микро- и макроэкономике. Однако опыт показывает, что многим начинающим изучение вводного курса эконометрики необходимо восстановить знания основных положений теории вероятностей и математической статистики, без которых невозможно понимание излагаемого материала. Именно на ликвидацию пробелов в этой области направлены первая и вторая главы данного пособия. При этом особое внимание уделяется экономическим приложениям рассматриваемых понятий. [c.7]
Глава 11 содержит краткое описание общего метода максимального правдоподобия и достаточно подробно рассказывает об его использовании в моделях регрессии. Мы не ставили перед собой цель дать полное и систематическое изложение этого метода, который по традиции относится к теоретической и прикладной статистике. Более подробно о нем можно прочесть, например, в книгах (Рао, 1968), (Крамер, 1975), (Айвазян и др., 1983). В то же время мы выделили этот материал в отдельную главу, а не вынесли его в приложение по теории вероятностей и математической статистике, поскольку в двух последующих главах этот метод активно используется, и для удобства восприятия материала целесообразно прочесть о методе максимального правдоподобия непосредственно перед этими главами. [c.18]
В этом приложении приводится краткий обзор основных понятий и результатов теории вероятностей и математической статистики, которые используются в основном тексте книги. Приложение носит справочный характер и не может служить заменой стандартному курсу теории вероятностей и математической статистики. [c.509]
Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Коро-люк В. П. и др. — Киев, Наукова Думка, 1978 Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере. — М. ИНТРА, 1998 Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложение / Пер. с англ. — М. Мир, 1984 и др. [c.163]
Лит. Венецкий И. Г., Кильдишев Г. С., Основы математической статистики, М., 1963 Длин А. М., Математическая статистика в технике, 3 изд., М., 1958 Д у н и н-Барковский И. В., Смирнов Н. В., Теория вероятностей и математическая статистика в технике. Общая часть, М., 1963 Романовский В. И., Математическая статистика, М.—Л., 1938 Хальд А., Математическая статистика с техническими приложениями, М., 1956 Ястрем-ский Б. С., Некоторые вопросы математической статистики, М,, 1961. А. Я. Боярский. [c.98]
Лит. 1> о м а п о в с к и п В. И., Математическая статистика. М., 19. i8 Д у и и и - IJ а р к о в с к и и 11. В., С м и р и о в II. В., Теория вероятностей и математическая статистика и технике, М., 11)55 Д л и и А. М., Математическая статистика и технике,. ) изд., М., [1958J В е и е ц к и и И. Г., К и л ь д и in с п Г. С., Основы математической статистики, М., HHi. i Хильд А., Математическая статистика с техническими приложениям , М., 1956 В а р д е н, Барте л Л. в а н д е р, Математическая статистика, М., 1961) Я с т р е м-с н п и Б. С., Некоторые вопросы математической статистики. М., 1901 II а в л о в с к п и ., Введение в математическую статистику, пер. с польск., М., 1967. А. Я. Боярский. Москва. [c.401]
Лит. Крамер Г., Математические методы статистики, пер. с англ., М., 1948 Ф е л л е р В., Введение в теорию вероятностей и се приложения, 2 изд., т. 1 — 2, М., 1967 Прохоров К). В., Розанов Ю. А., Теория вероятностей, М., 1% i, Колмогоров А. Н., Основные понятия теории веромтностей, 2 изд., М., 1974 К е и н Э., Экономическая статистика и эконометрия, вып. 1, М., 1977. [c.111]
При оценке совместных вероятностей вы, возможно, захотите смоделировать кривые, образуемые значениями строк и столбцов таблицы, с помощью какого-нибудь математического процесса. Возможно, что при оценке совместных вероятностей или коэффициентов корреляции, введенных совместными распределениями изложенной здесь Теории Условной Вероятности, пригодится какая-нибудь разновидность регрессионного анализа, нейронных сетей или другого аппарата. Это поистине широко открытая область приложений. В главе 4 Математики управления капиталом рассказано о моделировании распределения одной случайной величины с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Этот метод можно также использовать для моделирования строк и столбцов таблицы совместных вероятностей. Тем, кто заинтересован в развитии сходных методов, следует изучить кривые Пирсона, а также Байесову статистику. Для этого рекомендую прочитать Прикладную теорию статистических решений Говарда Райффы и Роберта Шлайфера (изд-во Гарвардского университета, Бостон, 1961 г.) и Адаптивные процессы управления Ричарда Беллмана (изд-во Принстонского университета, Принстон, 1961 г.). [c.168]
ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ, математпч. дисциплина, зародившаяся как математическая теория передачи сообщений по каналам связи, но затем в работах К. Шеннона и Н. Винера получила более общую математическую форму, благодаря которой появилась возможность рассматривать Т. и. как ветвь математпч. статистики, имеющую многообразные приложения в различных науках — кибернетике, биологии, лингвистике, экономике и др. Название Т. и. она получила потому, что в ней впервые было предложено определение меры количества информации. Последующие исследования показали, что эта мера лишь частично отражает содержание понятия информация , в связи с чем возникли др. меры информации и теории. Однако название Т. и. уже закрепилось за данной науч. дисциплиной, уточняемое иногда как статистическая Т. и., поскольку в основе измерения количества информации в Т. и. лежит понятие статистической вероятности. [c.113]
Смотреть страницы где упоминается термин Приложение МС. Теория вероятностей и математическая статистика
: [c.529] [c.211] [c.193] [c.92]Смотреть главы в:
Эконометрика начальный курс -> Приложение МС. Теория вероятностей и математическая статистика