t.me/knigoprovod Отправить другу/подруге по почте ссылку на эту страницуВариант этой страницы для печатиНапишите нам!Карта сайта!Помощь. Как совершить покупку…
московское время21.08.19 06:25:23
На обложку
Swing: Эффектные пользовательские интерфейсыавторы — Портянкин И. А.
Иллюстрированная энциклопедия растений. — 4-е изд.авторы — Новак Ф. А.
Мелкий бесавторы — Сологуб Ф.
б у к и н и с т и ч е с к и й   с а й т
Новинки«Лучшие»Доставка и ОплатаМой КнигоПроводЗаказ редких книгО сайте
Книжная Труба   поиск по словам из названия
Авторский каталог
Каталог издательств
Каталог серий
Моя Корзина
Только цены
Рыбалка
Наука и Техника
Математика
Физика
Радиоэлектроника. Электротехника
Инженерное дело
Химия
Геология
Экология
Биология
Зоология
Ботаника
Медицина
Промышленность
Металлургия
Горное дело
Сельское хозяйство
Транспорт
Архитектура. Строительство
Военная мысль
История
Персоны
Археология
Археография
Восток
Политика
Геополитика
Экономика
Реклама. Маркетинг
Философия
Религия
Социология
Психология. Педагогика
Законодательство. Право
Филология. Словари
Этнология
ИТ-книги
O'REILLY
Дизайнеру
Дом, семья, быт
Детям!
Здоровье
Искусство. Культурология
Синематограф
Альбомы
Литературоведение
Театр
Музыка
КнигоВедение
Литературные памятники
Современные тексты
Худ. литература
NoN Fiction
Природа
Путешествия
Эзотерика
Пурга
Спорт

/Наука и Техника/Математика

Регрессионный анализ в экспериментальной физике — Живописцев Ф. А., Иванов В. А.
Регрессионный анализ в экспериментальной физике
Учебное издание
Живописцев Ф. А., Иванов В. А.
год издания — 1995, кол-во страниц — 208, ISBN — 5-211-03087-7, тираж — 1000, язык — русский, тип обложки — мягк., масса книги — 200 гр., издательство — МГУ
КНИГА СНЯТА С ПРОДАЖИ
Сохранность книги — хорошая

Р е ц е н з е н т ы:
проф. Ю. В. Меликов
доц. В. М. Репин

Печатается по постановлению Редакционно-издательского совета Московского университета

Формат 60x90 1/16. Бумага офсетная №2. Печать офсетная
ключевые слова — распределен, случайн, гипотез, регресс, статистическ, статистик, планирован, эксперимент, доверительн, вероятност, выборочн, выборк, пирсон, колмогоров, смирнова-крамер, мизес, омега-квадрат, выборок, однофакторн, конфлюентн, корреляц, мнк, f-критер

Рассмотрены наиболее важные аспекты обработки данных: методы оценки неизвестных параметров распределений случайных величин, критерии проверки гипотез, методы регрессионного анализа (множественная регрессия). Особое внимание уделено систематическому изложению метода χ2. Вопросы регрессионного анализа изложены в краткой форме, доступной широкому кругу физиков-экспериментаторов. Так как реализация излагаемых методов анализа возможна лишь при применении компьютеров, авторы приводят программы, полезные при практическом использовании.

Для физиков-экспериментаторов и студентов старших курсов, специализирующихся в области экспериментальной физики.


Вопросы регрессионного анализа относятся к одним из наиболее актуальных в математической интерпретации эмпирических данных, поскольку статистический материал часто является единственно объективным источником информации об исследуемых процессах.

Не меньшее значение придаётся в настоящее время планированию исследований. Всё возрастающая сложность эксперимента вынуждает исследователя с предельным вниманием относиться к составлению планов проведения работ. Данные, полученные в эксперименте, становятся достоянием физики лишь после тщательного анализа, позволяющего всесторонне проанализировать полученную информацию.

Всякий современный эксперимент предполагает последующую математическую обработку, выполненную статистическими методами. Регрессионный анализ, как правило, требует громоздких вычислений и в «домашинную» эпоху не мог быть выполнен в достаточно широком объёме. В настоящее время это не так: наличие большого количества ЭВМ делает доступным для всех физиков-экспериментаторов применение при статистической обработке данных сложных (и корректных) математических методов.

Авторы не ставят себе цель познакомить читателя со всем многообразием математической статистики и планирования. В книге рассматривается применение регрессионного анализа лишь для наиболее характерных задач, встречающихся в практике физического эксперимента. Изложение основного материала имеет самый общий характер. Поэтому книга окажется полезной для специалистов различного профиля.

Авторы стремились к сочетанию доступности изложения и научной строгости. Для более детального ознакомления с отдельными вопросами можно обратиться к специальной литературе, список которой прилагается.

ПРЕДИСЛОВИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие5
 
Глава 1. Эксперимент и статистический анализ6
 
§1. Регрессионный анализ в физическом эксперименте6
§2. Классификация ошибок измерения8
§3. Доверительный интервал и доверительная вероятность11
§4. Схема эксперимента. Выборочный метод и задачи статистики16
 
Глава 2. Проверка гипотезы о виде закона распределения
случайной величины19
 
§1. Статистическая проверка гипотез19
§2. Эмпирические функции распределения28
§3. Сглаживание экспериментальных данных30
§4. Проверка закона распределения случайной величины35
4.1. χ2-критерий Пирсона36
4.2. Критерий согласия Колмогорова39
4.3. Критерий согласия Смирнова-Крамера-Мизеса, или
«омега-квадрат-критерий»41
§5. Проверка гипотезы об однородности распределений —
принадлежности нескольких выборок одному и тому же
распределению46
 
Глава 3. Множественный линейный регрессионный анализ50
 
§1. Регрессионный анализ. Метод максимального правдоподобия.
МП оценки50
§2. Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. МНК
оценки55
§3. Однофакторная линейная регрессия57
3.1. Однофакторная линейная регрессия. МНК оценки57
3.2. Линейная регрессия первого порядка72
3.3. Критерий проверки гипотезы о неадекватности однофакторной
линейной модели регрессии74
§4. Конфлюентный анализ75
4.1. Понятие о конфлюентном анализе75
4.2. Конфлюентный анализ и градуировка спектрометров76
4.3. Линейная градуировка80
§5. Множественная (многофакторная) линейная регрессия85
5.1. Линейная модель множественной регрессии в матричной
форме85
5.2. Центрирование данных92
5.3. «Корреляционная» матрица переменных96
5.4. Дисперсионный анализ и линейная множественная регрессия99
5.5. Проверка достоверности линейной модели множественной
регрессии107
§6. Программы для линейного регрессионного анализа122
 
Глава 4. Модификации линейной модели множественной регрессии131
 
§1. Взвешенный линейный метод наименьших квадратов
(коррелированные наблюдения отклика)131
§2. Выбор «наилучшего» уравнения линейной множественной
регрессии134
2.1. Общая процедура выбора «наилучшего» уравнения регрессии134
2.2. Метод всех возможных регрессий135
2.3. Метод пошагового регрессионного анализа138
2.4. Статистическая обработка данных методом главных компонент
(регрессия на главных компонентах)148
 
Глава 5. Нелинейный регрессионный анализ (взвешенный нелинейный
метод наименьших квадратов)155
 
§1. Модель нелинейной регрессии. МНК оценки155
§2. Замена нелинейной задачи линейной158
§3. Метод линеаризации161
§4. Метод χ2 в нелинейном случае. F-критерий неадекватности
модели167
§5. Примеры программ статистического анализа174
§6. Обработка сложных спектров с использованием метода
нелинейной регрессии192
 
Литература200
Приложения201

Книги на ту же тему

  1. Прикладной регрессионный анализ, Дрейпер Н., Смит Г., 1973
  2. Статистические методы анализа и планирования экспериментов, Гришин В. К., 1975
  3. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. (комплект из 2 книг), Мостеллер Ф., Тьюки Д., 1982
  4. Анализ данных на компьютере: учебное пособие. — 4-е изд., перераб., Тюрин Ю. Н., Макаров А. А., 2008
  5. Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций. — 2-е изд., доп., Володин Б. Г., Ганин М. П., Динер И. Я., Комаров Л. Б., Свешников А. А., Старобин К. Б., 1970
  6. Задачи по математической статистике, Чибисов Д. М., Пагурова В. И., 1990
  7. Основы прикладной статистики, Мелник М., 1983
  8. Непараметрические коллективы решающих правил, Лапко В. А., 2002
  9. Методика и техника статистической обработки первичной социологической информации, Осипов Г. В., ред., 1968
  10. Методы эконометрики: учебник, Айвазян С. А., 2010
  11. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. — 7-е изд., испр., Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А., 2005
  12. Автоматизация измерений и обработки данных физического эксперимента, Никитин В. А., Ососков Г. А., 1986

Напишите нам!© 1913—2013
КнигоПровод.Ru
Рейтинг@Mail.ru btd.kinetix.ru работаем на движке KINETIX :)
elapsed time 0.058 secработаем на движке KINETIX :)