Игорь Кацко - все книги по циклам и сериям | Книги по порядку

Рассмотрены основные вопросы теории вероятностей и математической статистики в соответствии с программой подготовки студентов, обучающихся в вузах. Для углубленного изучения курса приведены приложения теории вероятностей в компьютерных науках (computer
science). Содержание книги предполагает возможность заложить базу для изучения прикладной статистики (анализа данных) и науки о данных, поэтому особое внимание уделяется содержательному смыслу (геометрическому, физическому, логическому) вводимых понятий.
Учебник вместе со сборником задач авторов представляют собой учебно-методический комплекс, который предназначен для обучающихся в вузах по экономическим и связанным с IT направлениям подготовки и может быть полезен студентам, аспирантам, преподавателям и
специалистам.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата, обучающихся по группе направлений "Экономика и управление" и математическим направлениям подготовки.

Содержит подробное изложение организации статистики, форм, видов и способов статистического наблюдения. Рассматриваются методики выборочного наблюдения, корреляционно-регрессионного анализа, анализа рядов динамики и индексного метода. Теория
статистической методологии подкреплена иллюстрацией применения статистических методов в исследованиях конкретных социально-экономических процессов.
Изложены вопросы статистического анализа численности населения, рынка труда, производства продукции, национального богатства, себестоимости, цен и инфляции, инвестиций, финансовых результатов, уровня жизни населения. Каждая тема дополнена примерами
решения задач, что обеспечивает закрепление теоретических основ изучаемого материала и иллюстрацию их практического применения
Соответствует ФГОС ВО 3 .
Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению "Экономика".

Изложены теоретические и практические основы анализа данных на компьютере с использованием современных программных средств. В первой части книги приведены материалы для практических занятий по всем стандартным направлениям многомерного статистического анализа в рамках специализированного пакета Statistica (дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, временные ряды и др.). Вторая часть посвящена технологии интеллектуального анализа данных (на примере аналитической платформы Deductor).

Для студентов вузов по специальности "Прикладная информатика (по областям)" и другим специальностям.