В книге освещены наиболее важные элементы теории вероятностей, основные понятия, математической статистики, некоторые разделы планирования экспериментов и прикладного статистического анализа в среде шестой версии программы STATISTICA. Большое количество примеров способствует более эффективному восприятию материала, развитию и приобретению навыков работы с ППП STATISTICA. Учебник соответствует современному федеральному и мировому уровням состояния науки в области статистического анализа данных, так как шестая версия является последней полностью русифицированной версией популярной во всем мире программы STATISTICA (производитель StatSoft Inc., USA). Многие российские вузы имеют лицензии на право пользования программными продуктами серии STATISTICA компании ЗАО СтатСофт Россия. Издание обладает практической значимостью, поскольку необходимо для поддержки учебного процесса и научно-исследовательских работ в вузе на уровне, соответствующем современным информационным технологиям, обеспечивает более полное и эффективное усвоение студентами знаний в области прикладного статистического анализа данных, что способствует повышению качества образовательного процесса в высшей школе. Адресуется студентам, аспирантам, научным работникам, преподавателям медицинских вузов, биологических факультетов. Будет полезна и интересна представителям других естественнонаучных и технических специальностей.

Предисловие
Глава 1. Некоторые сведения из теории
вероятностей
1.1. Элементы комбинаторики
1.2. Классическое определение вероятности
1.3. Статистическое определение вероятности
1.4. Алгебра событий
1.5. Основные приемы вычисления вероятностей
1.6. Понятие случайной величины
1.7. Основные дискретные распределения
случайных величин
1.8. Непрерывная случайная величина
1.9. Числовые характеристики случайных величин
1.10. Моменты случайной величины.
Характеристики
формы распределения
1.11. Закон больших чисел. Центральная
предельная теорема
1.12. Числовые характеристики меры связи
случайных величин
Глава 2. Основные понятия математической
статистики
2.1. Статистическая выборка
2.2. Измерительные шкалы
2.3. Основные статистики
2.3.1. Оценка параметров генеральной
совокупности
2.3.2. Оценка параметров распределений
2.4. Проверка статистических гипотез
2.5. Оценка мощности и объема выборки
Глава 3. Планирование экспериментов
3.1. Дробные 2 в степени (n-p) факторные планы
3.2. Двухуровневые отсеивающие планы
(Плакетта-Бермана)
3.3. Центральные композиционные планы
3.4. Планы на латинских квадратах
3.5. Робастные планы Тагучи
3.6. Планы для смесей
3.7. Составление планов для смесей при помощи
псевдокомпонент
3.8. Планы для поверхностей и смесей с
ограничениями
3.9. D- и А- оптимальные планы
Глава 4. Анализ зависимостей количественных
и качественных переменных
4.1. Отсев грубых погрешностей (выбросов)
4.2. Корреляционный анализ
4.3. Непараметрический корреляционный
анализ
4.4. Идентификация законов распределений
4.5. Регрессионный анализ
4.5.1. Линейный регрессионный анализ
4.5.2. Нелинейный регрессионный анализ
4.5.3. Модели бинарных откликов
4.5.4. Общие модели линейного анализа
Глава 5. Методы сравнения средних
5.1. Критерии Стьюдента
5.1.1. Одновыборочный t-критерий
5.1.2. Т-критерий для зависимых выборок
5.1.3. Т-критерий для независимых выборок
5.1.4. Т-критерий для независимых переменных
5.2. Однофакторный дисперсионный анализ
5.3. Дисперсионный анализ
5.4. Дисперсионный анализ повторных
измерений
5.5. Непараметрические методы сравнения
средних
Глава 6. Анализ зависимостей качественных
переменных
6.1. Частотный анализ
6.2. Таблицы сопряженности, флагов и
заголовков
6.3. Анализ соответствий
Глава 7. Многомерные статистические методы
7.1. Кластерный анализ
7.1.1. Метод k-средних
7.1.2. Метод иерархической классификации
7.2. Дискриминантный анализ
7.3. Факторный анализ
7.4. Деревья классификации
7.5. Многомерное шкалирование
Глава 8. Анализ выживаемости
8.1. Таблицы времен жизни
8.2. Оценка функции выживаемости
8.3. Выживаемость в различных группах
больных
8.4. Регрессионные модели функции
выживаемости
Библиографические ссылки