Книга написана на основании лекций, которые читались автором в течение многих лет на 3-м курсе математического факультета Новосибирского университета. Книга охватывает широкий круг вопросов, включающий в себя основания современной математической статистики, предельные теоремы для эмпирических распределений и основных типов статистик, основы теории оценок и теории проверки гипотез. Излагаются, в частности, методы отыскания оптимальных и асимптотически оптимальных процедур. Книга рассчитана на аспирантов и студентов математических и физических специальностей высших учебных заведений.

Первый из авторов монографии хорошо известен советским читателям по переводам других его книг на русский язык (см., например, Д. Кокс, У. Смит, Теория очередей, „Мир", 1966; Д. Кокс, П. Льюис, Статистический анализ последовательностей событий, „Мир", 1969). В новой книге дана сводка основных понятий и наиболее важных результатов современной математической статистики. Подробно рассмотрены теория проверки гипотез, теория оценивания, специальные главы посвящены критериям значимости, асимптотическим методам, байесовским моделям и теории статистических решений. Книга содержит большой фактический материал, изложение неформальное. Чтобы охватить более широкий круг вопросов, авторы приводят многие результаты без доказательств. Для чтения достаточно знакомства с теорией вероятностей в объеме втуза. Книга полезна студентам старших курсов, аспирантам и специалистам, занимающимся математической статистикой, а также широкому кругу научных работников и инженеров, использующих ее методы.

Первое на русском языке учебное пособие с упражнениями по курсу математической статистики. Оно принадлежит перу известных английских математиков и дополняет их же монографию «Теоретическая статистика» (М.: Мир, 1978). Позволяет ознакомиться как с конкретными приложениями общих статистических методов, так и с современными достижениями математической статистики. В книге около 150 задач с решениями. Книга рассчитана на преподавателей, аспирантов, студентов, специализирующихся в области математической статистики и ее приложений.

В книге рассматриваются способы анализа наблюдений методами математической статистики. Последовательно на языке, доступном специалисту - не математику, излагаются современные методы анализа распределений вероятностей, оценки параметров распределений, проверки статистических гипотез, оценки связей между случайными величинами, планирования статистического эксперимента. Основное внимание уделено пояснению примеров применения методов современной математической статистики. Книга предназначена для инженеров, исследователей, экономистов, медиков, аспирантов и студентов, желающих быстро, экономично и на высоком профессиональном уровне использовать весь арсенал современной математической статистики для решения своих прикладных задач.

Метод наименьших квадратов в настоящее время широко применяется при обработке количественных результатов естественнонаучных опытов, технических данных, астрономических и геодезических наблюдений и измерений. После классического труда А.А.Маркова на русском языке появилось некоторое число руководств, излагающих теорию этого метода (см., например, А.Ч.Чеботарёв, Н.И.Идельсон А.П.Ющенко). В них подробно изложена вычислительная сторона метода и указано много применений и примеров. Однако математико-статистическая сторона дела в них трактуется, в основном, в классическом духе прошлого века, без учета современных идей и достижений математической статистики, в которую метод наименьших квадратов может быть естественно включен как часть теории оценивания параметров. Исключение составляет небольшая книга В. И. Романовского но она затрагивает лишь часть метода наименьших квадратов (и к тому же в изложении ее имеется ряд досадных теоретических неточностей). Между тем применение современной математической статистики позволяет более полно и точно использовать информацию, извлекаемую из наблюдений методом наименьших квадратов, и глубже понять смысл и значение данных, полученных этим методом. Таким образом, оно полезно как практически, так и теоретически. Настоящая книга представляет изложение теории метода наименьших квадратов с упором на математико-статистический смысл получаемых по этому методу данных (что, разумеется, имеет смысл лишь при естественном предположении о том, что погрешности измерений можно рассматривать как случайные величины). Излагаются также основные вычислительные приемы метода (в § 12 гл. VI и в многочисленных примерах). После введения, содержащего ряд практических примеров и догматическое применение к ним метода наименьших квадратов, в главах I, И, III вкратце излагаются необходимые сведения из алгебры, теории вероятностей и математической статистики, включая элементы современной теории оценивания параметров.

В курсе лекций очень емко рассмотрены все основные понятия матстатистики, в том числе: базовые понятия, точечное оценивание, сравнение оценок, эффективные оценки, доверительные интервалы, распределения, проверка гипотез, критерии согласия, линейная регрессия. Имеются упражнения для самостоятельного решения.

Задачник дополняет учебное пособие «Математическая статистика» (1984). Он охватывает все основные разделы современной статистической теории и предназначен для проведения практических занятий и лабораторных работ по курсу математической статистики, предусмотренному новой программой по высшей математике для втузов. Большинство задач снабжены решениями или методическими указаниями, ко всем задачам даны ответы.

В пособии систематически, на современном научном уровне, изложены основные разделы статистической теории. Главное внимание уделено исследованию вопросов оптимальности соответствующих статистических процедур и использованию асимптотических методов теории вероятностей. Основные разделы сопровождаются задачами. Предназначается для студентов втузов. Может быть полезно студентам, обучающимся на факультетах прикладной математики и кибернетики, аспирантам и научным работникам.

Статистика – це наука, яка вивчає кількісну сторону масових суспільних, соціально- економічних та інших явищ в нерозривному зв'язку з їх якісною стороною в певних умовах місця і часу.