Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. — Прикладная статистика :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

Главная Ex Libris Книги Журналы Статьи Серии Каталог Wanted Загрузка ХудЛит Справка Поиск по индексам Поиск Форум

Авторизация

Поиск по указателям

Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. — Прикладная статистика

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Прикладная статистика

Авторы: Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д.

Аннотация:

Данная книга является логическим продолжением справочного издания «Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных», вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. Для статистиков, экономистов, социологов, программистов.

Язык:

Рубрика: Математика/

Серия: Сделано в холле

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Издание: Справочное издание

Год издания: 1985

Количество страниц: 487

Добавлена в каталог: 25.07.2009

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

Авторегрессия первого порядка      364
Авторегрессия произвольного порядка      367
Активные эксперименты      235
Алгебраический полином      175
Алгоритм градиентного спуска      301
Алгоритм Крускала      154—156
Алгоритм Крускала обобщенный      159
Алгоритмы квазиградиентного типа      299
Анализ связей между ранжировками      102—104
Анализ точности уравнений регрессии      52 335
Аппроксимация функции регрессии      356
Аппроксимация функции регрессии выборочная      169 172
Аппроксимация функции регрессии теоретическая      169 172
Байесовское оценивание регрессии      226—230
Блочные планы в ДА      374
Вероятностные пространства ранжировок      104
Взаимодействие      382
Временной ряд      362
Генеральное среднее      381
Главный эффект      381
Гладкие свойства функции регрессии      181
Гнездовая классификация в ДА      388 см.
Граф      147—148
Граф структуры зависимостей      148 157
Диагностика      27 28 31
Дисперсионный анализ      372—391 396—399
Дисперсионный анализ аддитивная модель      382 385
Дисперсионный анализ иерархическая классификация      390
Дисперсионный анализ классификация моделей      372—374
Дисперсионный анализ нарушение предположений      396—398
Дисперсионный анализ перекрестная классификация      374
Дисперсионный анализ сравнение      378
Дуальное шкалирование      131
Емкость (сложность) класса функций      193 195
Зависимости гиперболического типа      185 186 187
Зависимости логарифмического типа      189
Зависимости показательного типа      187 188
Зависимости степенного типа      188 189
Зависимости структурного типа      41
Индекс корреляции      60 80
Индикаторные функции      194
Интерполяция функции      183
Информационная мера зависимости      130 160
Исходные статистические данные      10 48
Итерационные методы поиска мнк-оценок      298
Класс допустимых решений F      16 17 49 51 168 175
Классификационные (номинальные) переменные      23
Ковариационная матрица мнк-оценок      339
Ковариационный анали проверка гипотез      394—395
Ковариационный анализ      391—396 400
Количественные переменные      23 99
Конфлюэнтный анализ      41 234
Корреляционно-регрессионная зависимость      39
Корреляционное отношение      73 98 133
Корреляционное отношение доверительные интервалы для него      76
Корреляционное поле      181
Корреляционный анализ      49 56
Коэффициент конкордации (согласованности)      116—117
Коэффициент конкордации (согласованности), случай связных рангов      118
Коэффициент корреляции      61 97
Коэффициент корреляции внутриклассовой      389
Коэффициент корреляции множественный      89—96 98 161
Коэффициент корреляции распределение его выборочного значения      66
Коэффициент корреляции частный      83 84 97 98 158 160 163
Коэффициент сопряженности      129
Критерии качества уравнения регрессии      281
Критерий качества аппроксимации (адекватности модели)      11 12 17 168
Лаговые переменные      401
Линеаризация      184
Линеаризующие преобразования переменных      184
Марковская тройка      159—160 163
Метод S Шеффе      379
Метод T Тьюки      380
Метод ветвей и границ      284
Метод взаимных усреднений      131 137
Метод всех возможных регрессий      284
Метод Дэвидона — Флетчера — Пауэлла      313
Метод максимизации F-отношения      132—137
Метод максимизации коэффициента корреляции      137—138
Метод наименьших квадратов (МНК)      170 208—210 298
Метод наименьших квадратов двухшаговый (2 МНК)      394 415 423 424
Метод наименьших квадратов косвенный      411 414
Метод наименьших квадратов модифицированный (для случая погрешностей в предикторных переменных)      236
Метод наименьших квадратов обобщенный      212
Метод наименьших квадратов трехшаговый (3 мнк)      415 418 423
Метод наименьших расстояний      242
Метод неподвижной точки      421 422
Метод Ньютона — Гаусса      306
Метод Ньютона — Рафсона      303
Метод сопряженных градиентов      312
Метод структурной минимизации критерия адекватности      192
Метод уменьшения уровня критерия Стьюдента      380
Множественная линейная регрессия      347
Модель авторегрессии      363
Модель дисперсионного анализа двухфакторная      381—387 390—391
Модель дисперсионного анализа доверительные интервалы      378—380
Модель дисперсионного анализа однофакторная      374—380 388—390
Модель дисперсионного анализа с постоянными факторами      372 374—387
Модель дисперсионного анализа смешанная      390—391
Модель дисперсионного анализа со случайными факторами      388—391
Модель Шурыгина      221 222—226
Мультиколлинеарность      50 252
Непараметрическое оценивание регрессии      321—325 334—336
Неразличимые («связные», «объединенные») ранги      100 101
Неявное задание отклика      244
Нормальная система уравнений      272
Нормирование      26 27
Обобщенная обратная матрица      209
Обучающая выборка      179 357

Основные типы зависимостей      35
Основные этапы статистического исследования зависимостей      46
Остаточная сумма квадратов      131 141 209 376 386 394
Оценка Джеймса — Стейна      262
Оценка ковариационной матрицы двухэтапная      279
Оценка ковариационной матрицы типа скользящего среднего      279
Оценка Марквардта      269
Оценка труднодоступных параметров      28
Оценка эффективности функционирования (или качества) анализируемой системы      28—33
Ошибка аппроксимации      52
Ошибка выборки      52
Параметризация многомерного распределения      233—234
Параметрические регрессионные схемы      175
Пассивные наблюдения      236 241
Переменные входные (объясняющие, предсказывающие, предикторные)      9
Переменные выходные (результирующие, «отклики»)      10
Планирование      27 28 31 32
Погрешности в предикторных переменных      234
Погрешность решения системы линейных уравнений      273
Полиномиальная регрессия      211 349
Полиномы Чебышева      211 327
Порядковые (ординальные) переменные      23 99
Пошаговые процедуры отбора переменных      286
Правило порядка      409 424
Правило ранга      409 424
Предопределенные переменные      404
Причинные связи      21
Проблема группового выбора (упорядочения)      103
Прогноз      20 27 30 31 32
Разностные аналоги метода Ньютона — Гаусса      309
Ранг объекта      100 123 124
Ранговая корреляция      100 102 123
Ранговый коэффициент корреляции      106
Ранговый коэффициент корреляции Кендалла      109 124
Ранговый коэффициент корреляции Кендалла случай связных рангов      111
Ранговый коэффициент корреляции Спирмэна      107 124
Ранговый коэффициент корреляции Спирмэна случай связных рангов      108
Реалистическая ситуация      336 356
Регрессионная зависимость      35
Регрессионная зависимость идеализированная схема      336
Регрессионная зависимость идеализированная схема линейный нормальный вариант      336
Регрессионная зависимость идеализированная схема нелинейный нормальный вариант      352
Регрессионные модели со случайными параметрами      245
Регрессионный анализ      24 53 164
Регрессия      167 235
Регрессия гребневая многопараметрическая      269
Регрессия гребневая однопараметрическая      268
Регрессия локально-параметрическая      326—328
Регрессия медианная (среднеабсолютная)      170
Регрессия минимаксная      170
Регрессия многомерная      231—234 250
Регрессия многомерная эв-оценки      233
Регрессия на главные компоненты      254—257
Регулирование параметров функционирования системы      33—35
Редуцированные оценки      262
Рекурсивные системы одновременных уравнений      412 414
Сверхидентифицируемость      411
Связи вес      153 158
Связи мера      129—131
Связи мера направленная      130
Связи мера Чупрова      129
Связи прямые и опосредованные      143—146 161
Связи структура      160—161 163
Система одновременных уравнений      401 402
Система одновременных уравнений переформулированная форма      421
Система одновременных уравнений приведенная форма      405
Система одновременных уравнений структурная форма      404
Смесь многомерных распределений      396 396
Смешанная модель авторегрессии и скользящего среднего      363
Смещенные оценки коэффициентов регрессии      269
Спецификация модели      405
Сплайн      328—334
Сплайн базисный      330—331
Сплайн билинейный      333—334
Статистическое исследование зависимостей (общая формулировка задачи)      10 11
Степень согласованности мнений группы экспертов      103
Структура (общий вид) модели регрессии      11 22 49 174
Структура совокупности упорядочений      102
Таблицы сопряженности      125—142
Таблицы сопряженности основные гипотезы      125—127 141—142
Таблицы сопряженности основные гипотезы проверка      128—129
Таблицы сопряженности оцифровка      131—139
Таблицы сопряженности параметризация      127—128
Таблицы «объект — многомерный отклик»      139—141
Типы конечных прикладных целей исследований      20—22
Тренд временного ряда      362
Устойчивость модели      197
Устойчивость модели M на множестве X для заданного $\delta$       199
Функционал гладкости функции      183
Функция $\Delta$ -регрессии      169 174
Функция линейная      175
Функция потерь для оценки параметров регрессии      168 213 215 216 260
Функция регрессии      19 165 166 167 173
Функция роста      194
Функция степенная      175
Цепи Маркова      143
Цепи Маркова m-зависимые      147
Число обусловленности данных      278
Число обусловленности матрицы системы линейных уравнений      274
Экзаменующая (контрольная) выборка      179 357
Экзогенные переменные      9 401 403 404
Экспоненциально-взвешенная регрессия (эв-регрессия)      218—221 226 233—234 249
Экстраполяция функции      183
Эксцесс      397
Элементарный объект исследования      10 47
Эндогенные переменные      10 401 404
Энтропия      129—130
Энтропия условная      130
Этап параметризации модели (определение класса допустимых решений)      11 22 49 174 см.

О проекте