Statystyka od podstaw

Błyskotliwe wprowadzenie do statystyki matematycznej. Autor w ciekawy i przystępny sposób wyjaśnia zagadnienia prawdopodobieństwa, losowości zdarzeń, wartości średniej, rozrzutu, wariancji, błędu średniego, posługując się przykładami z życia.
Książka będzie cenną pozycją w biblioteczce każdego miłośnika matematyki, nauczyciela, studenta i ucznia.

Zawartość merytoryczna podręcznika jest zgodna z podstawą programową nauczania przedmiotu statystyka dla zawodu technik ekonomista, technik handlowiec, technik rachunkowości. Książka prezentuje głównie metody statystyczne stosowane przez statystykę opisową. Część teoretyczna podręcznika, obejmująca definicje, własności i wzory niezbędne do wyznaczania poszczególnych miar statystycznych, poparta została licznymi przykładami z praktyki gospodarczej, w tym również informacjami zaczerpniętymi z roczników statystycznych GUS i internetu. Empiryczne zastosowania omawianych w podręczniku metod statystycznych nawiązują często do innych przedmiotów obowiązujących w programie nauczania w szkołach ponadgimnazjalnych i uczelniach wyższych, takich jak podstawy ekonomii, informatyka, matematyka, rachunkowość, marketing itp. Konieczne w analizie statystycznej wzory zostały zredukowane do niezbędnego minimum i w formie skondensowanej umieszczone na końcu podręcznika. Przykłady nawiązujące do konkretnych wzorów czy metod poparte są koniecznymi obliczeniami wraz z odpowiedziami i komentarzami.

Probabilistyka - dział matematyki zajmujący się badaniem prawidłowości zachodzących w zdarzeniach losowych - jest wykładana na większości kierunków technicznych, ekonomicznych i rolniczych. Autorzy podręcznika omówili podstawowe zagadnienia z zakresu: rachunku prawdopodobieństwa, statystyki matematycznej i procesów stochastycznych, w taki sposób, aby umożliwić wykorzystanie książki do wykładów z probabilistyki na różnym poziomie trudności. Każdy z omawianych problemów zilustrowali przykładami z wielu dziedzin nauki oraz życia codziennego. Do samodzielnej pracy przygotowali zestaw zadań z odpowiedziami, który ułatwi utrwalenie zdobytej wiedzy.

Rachunek prawdopodobieństwa jest przypuszczalnie tą dziedziną matematyki, która w XXI wieku miała najwięcej zastosowań w naukach przyrodniczych, technicznych, społecznych i ekonomicznych, a także w bezpośrednim rozwiązywaniu zagadnień praktycznych. Statystyka oraz nowe dziedziny, na przykład metody Monte Carlo, sieci neuronowe, uczenie maszynowe czy różnego rodzaju zadania optymalizacyjne i klasyfikacyjne, czerpią pełnymi garściami z dotychczasowych metod i osiągnięć rachunku prawdopodobieństwa, ale jednocześnie dostarczają nowych problemów, które inspirują dalszy gwałtowny rozwój teorii. Podstawową przyczyną takiego stanu rzeczy są szeroko dostępne i nadal wzrastające moce obliczeniowe komputerów. Wychodząc naprzeciw nowym wyzwaniom, autor podręcznika opracował nowoczesny roczny kurs rachunku prawdopodobieństwa dla studentów matematyki stosowanej.

„Jerzy Ombach niezwykle umiejętnie łączy solidną bazę teoretyczną zawierającą wszystkie niezbędne w edukacji matematycznej twierdzenia z prezentacją ich zastosowań oraz ilustrujących je przykładów. Narracja prowadzona jest w sposób przejrzysty, ukazujący wielkie doświadczenie dydaktyczne Autora, kolejne rozdziały tworzą spójną, logiczną całość. Szczególnie ciekawym i nietypowym rozwiązaniem jest dołączenie do każdego rozdziału nie tylko zadań do samodzielnego rozwiązania, lecz także przykładów z zastosowaniem programu Mapie".
Dr hab. Henryk Gacki, prof. UŚ

„Myślę, że ze względu na jasność i prostotę wywodów, liczne przykłady zastosowań oraz kody dostępne w programie Mapie po tę książkę będą sięgać studenci nie tylko matematyki, ale również innych kierunków studiów- zwłaszcza ekonomicznych, na których metody wykorzystujące rachunek prawdopodobieństwa są stosowane do opisu szeroko rozumianych procesów gospodarczych".
Dr hab, Anna Pajor, prof, UEK

Prof. dr hab. Jerzy Ombach jest kierownikiem Katedry Matematyki Stosowanej w Instytucie Matematyki Uniwersytetu Jagiellońskiego. Od ponad 20 lat w swoich podręcznikach z równań różniczkowych i rachunku prawdopodobieństwa oraz w ramach zajęć ze studentami realizuje ideę połączenia ścisłego wykładu z samodzielnym i świadomym wykorzystaniem przez studentów olbrzymich możliwości stworzonych przez komputery i oprogramowanie wspierające działalność matematyczną. W 2007 roku otrzymał prestiżową Nagrodę Pro Arte Docendi przyznawaną za wybitne osiągnięcia dydaktyczne

Podręcznik zawiera wykład statystyki, umożliwiający zapoznanie się z podstawowymi metodami statystyki opisowej i matematycznej. Obejmuje m.in. takie zagadnienia, jak: budowa, prezentacja i opis rozkładów empirycznych, wprowadzenie do metod wnioskowania statystycznego, estymacja parametrów populacji i sprawdzanie odnoszących się do nich elementarnych hipotez, badanie zależności między dwoma cechami, analiza szeregów czasowych i pomiar dynamiki zjawisk za pomocą indeksów statystycznych. Zagadnienia te zostały zaprezentowane w przystępny sposób, co umożliwia również samodzielne przyswojenie sobie wiedzy przez Czytelnika. Zrozumienie prezentowanych w podręczniku problemów ułatwiają liczne przykłady oraz umieszczone na końcu każdego rozdziału zadania i odpowiedzi do nich.

Książka jest przeznaczona dla studentów kierunków ekonomicznych, a także praktyków korzystających z metod statystycznych w procesie podejmowania decyzji.

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.