Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach część 1

Książka powstała po to, by ułatwić osobom zainteresowanym, tak o wykształceniu ścisłym, przyrodniczym, jak i medycznym, poznanie modeli liniowych i nabycie umiejętności poprawnego ich stosowania przy wykorzystaniu narzędzia wspierającego - programu R - darmowego pakietu, o olbrzymich możliwościach.

Publikacja została przygotowana na zasadzie serii przykładowych analiz zbiorów rzeczywistych danych, tak aby praktycy potrafili przełożyć ogólną teorię na konkretne problemy badawcze. Pozwoliło to dodatkowo na wysnuwanie rzeczywistych wniosków, co zwiększa atrakcyjność prezentowanych przykładów i całej książki.

Z przykładów i materiałów zawartych w książce skorzystają zarówno studenci kierunku statystyka, którzy chcieliby dowiedzieć się jak wyglądają analizy danych rzeczywistych, ale również studenci i absolwenci innych kierunków, nie tak biegli w statystyce matematycznej. Publikacja jest także kierowana do pracowników naukowych, którzy chcieliby przeprowadzić analizy z użyciem modeli mieszanych, ale nie wiedzą jak to zrobić lub takie analizy już przeprowadzają i chcieliby pogłębić swoją wiedzę na ten temat. Również osoby pracujące poza uczelnią będą zainteresowane książką obszernie i kompleksowo traktującą na temat modeli liniowych i mieszanych.

Wobec zauważalnego nadmiaru informacji stajemy niejednokrotnie przed trudnym zadaniem przeprowadzenia adekwatnej analizy danych opisujących zjawiska społeczne i gospodarcze. Dostarczenie rzetelnej i obiektywnej informacji statystycznej wymaga dobrego warsztatu pozwalającego przygotować stosowne charakterystyki liczbowe z odpowiednią precyzją i zaufaniem co do ich jakości. Zadanie to wymaga pogłębionych kompetencji szczególnie wtedy, gdy wnioskowanie nasze pragniemy oprzeć o wyniki pochodzące z badania próby, a nie całej zbiorowości. Autorki oddają do rąk Czytelnika zbiór zadań ze statystyki matematycznej jako podręcznik służący rozwijaniu wspomnianych kompetencji z zakresu wnioskowania o populacji na podstawie próby losowej.

Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej przedstawiono metody statystycznego opisu rozkładu cechy oraz podstawowe zagadnienia dotyczące rozkładów zmiennych losowych i twierdzeń granicznych. Drugą część poświęcono metodom wnioskowania statystycznego, tzn. estymacji parametrów oraz weryfikacji hipotez statystycznych w klasycznym ujęciu. Omówiono w niej także wybrane testy nieparametryczne. W części trzeciej przedstawiono metody analizy wariancji, korelacji i regresji, z uwzględnieniem klasycznego modelu regresji liniowej. Zaprezentowano ponadto dwuczynnikową analizę wariancji oraz analizę wariancji dla rang. Podstawowe wiadomości z zakresu analizy szeregów czasowych oraz teorii indeksów statystycznych zawarto w czwartej, ostatniej części książki. Uzupełnienie wykładu stanowią przykłady rozwiązań uzyskanych za pomocą najbardziej popularnych komputerowych pakietów statystycznych: STATGRAPHICS, SPSS i SAS.

Statistics has played a leading role in our scientific understanding of the world for centuries, yet we are all familiar with the way statistical claims can be sensationalized, particularly in the media. In the age of big data, as data science becomes established as a discipline, a basic grasp of statistical literacy is more important than ever. In The Art of Statistics, David Spiegelhalter guides the reader through the essential principles we need in order to derive knowledge from data. Drawing on real-world problems to introduce conceptual issues, he shows us how statistics can help us determine the luckiest passenger on the Titanic, whether serial killer Harold Shipman could have been caught earlier and if screening for ovarian cancer is beneficial. How many trees are there on the planet? Do busier hospitals have higher survival rates? Why do old men have big ears? Spiegelhalter reveals the answers to these and many other questions - questions that can only be addressed using statistical science.

Znakomity podręcznik rachunku prawdopodobieństwa!
Wznowienie poszukiwanego od lat klasycznego podręcznika, należącego do kanonu literatury dotyczącej kształcenia probabilistycznego.

Zalety książki to:
prosty i klarowny język, zrozumiały dla absolwentów liceów ogólnokształcących;
liczne zastosowania teorii prawdopodobieństwa w praktyce;
wiele przykładów i zadań;
zadania do samodzielnego rozwiązania z odpowiedziami.

Publikacja przeznaczona jest dla studentów nauk ścisłych, przyrodniczych i ekonomicznych uniwersytetów, uczelni technicznych i akademii pedagogicznych.

Jest to druga część książki Zasady statystyki jedno- i dwuwymiarowej. Metodyka, teoria i zastosowania. Oba tomy są integralnie powiązane tematycznie. Pierwsza część jest bazą pojęciowa dla drugie.
Prezentowany Tom II książki Zasady statystyki jedno- i dwuwymiarowej. Metodyka, teoria i zastosowania zawiera zagadnienia metod reprezentacyjnych , rachunek prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej.