Часть 2. Основные проблемы прикладной статистики

2.1. Описание данных

2.1.1. Модели порождения данных

2.1.2. Таблицы и выборочные характеристики

2.1.3. Шкалы измерения, инвариантные алгоритмы и средние величины

2.1.4. Вероятностные модели порождения нечисловых данных

2.1.5. Средние и законы больших чисел

2.1.6. Непараметрические оценки плотности

2.2. Оценивание

2.2.1. Методы оценивания параметров

2.2.2. Одношаговые оценки

2.2.3. Асимптотика решений экстремальных статистических задач

2.2.4. Робастность статистических процедур

2.3. Проверка гипотез

2.3.1. Метод моментов проверки гипотез

2.3.2. Неустойчивость параметрических методов отбраковки выбросов

2.3.3. Предельная теория непараметрических критериев

2.3.4. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок

2.3.5. Проблема множественных проверок статистических гипотез

Часть 3. Методы прикладной статистики

3.1. Статистический анализ числовых величин

3.1.1. Оценивание основных характеристик распределения

3.1.2. Методы проверки однородности характеристик двух независимых выборок

3.1.3. Двухвыборочный критерий Вилкоксона

3.1.4. Состоятельные критерии проверки однородности независимых выборок

3.1.5. Методы проверки однородности связанных выборок

3.1.6. Проверка гипотезы симметрии

3.2. Многомерный статистический анализ

3.2.1. Коэффициенты корреляции

3.2.2. Восстановление линейной зависимости между двумя переменными

3.2.3. Основы линейного регрессионного анализа

3.2.4. Основы теории классификации

3.2.5. Статистические методы классификации

3.2.6. Методы снижения размерности

3.2.7. Индексы и их применение

3.3. Статистика временных рядов

3.3.1. Методы анализа и прогнозирования временных рядов

3.3.2. Оценивание длины периода и периодической составляющей

3.3.3. Метод ЖОК оценки результатов взаимовлияний факторов

3.3.4. Моделирование и анализ многомерных временных рядов

3.3.5. Балансовые соотношения в многомерных временных рядах

3.4. Статистика нечисловых данных

3.4.1. Структура статистики нечисловых данных

3.4.2. Теория случайных толерантностей

3.4.3. Теория люсианов

3.4.4. Метод парных сравнений

3.4.5. Статистика нечетких множеств

3.4.6. Статистика нечисловых данных в экспертных оценках

3.5. Статистика интервальных данных

3.5.1. Основные идеи статистики интервальных данных

3.5.2. Интервальные данные в задачах оценивания характеристик и параметров распределения

3.5.3. Интервальные данные в задачах проверки гипотез

3.5.4. Линейный регрессионный анализ интервальных данных

3.5.5. Интервальный дискриминантный анализ

3.5.6. Интервальный кластер-анализ

3.5.7. Статистика интервальных данных и оценки погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов

3.5.8. Место статистики интервальных данных (СИД) в прикладной статистике

Часть 4. Заключение. Современная прикладная статистика

4.1. Точки роста

4.2. Высокие статистические технологии

4.3. Компьютеры в прикладной статистике

4.4. Основные нерешенные проблемы прикладной статистики

Приложения

Приложение 1. Методологические вопросы прикладной статистики

Приложение 2. Глазами американцев: российская дискуссия о прикладной статистике

Приложение 3. Об авторе этой книги