Курс лекций. — М.: МАДИ, 1973. — 99 с.Фундаментом прогнозирования служат основные положения прикладной математики, например, теория вероятностей и математическая статистика позволяют установить закономерности, которым следуют различные явления и процессы.
В настоящем пособии рассматриваются статистические методы обработки экспериментальных данных, позволяющие установить закономерности и параметры изучаемых явлений, а также один из методов экстраполяционного прогнозирования.
Изложение затронутых вопросов носит популярный характер и доступно для широкого круга читателей.
Для удобства, в конце подобия приведены таблицы наиболее часто встречающихся вероятностных законов.Содержание:
Общие сведения
Выравнивание экспериментальных данных нормальным законом
Выравнивание экспериментальных данных законом Пуассона
Выравнивание экспериментальных данных показательным за коном (случай усеченного распределения)
Приближенный способ выравнивания экспериментальных данных показательным законом
Выравнивание экспериментальных данных показательным за коном с помощью вероятностной бумаги
Выравнивание экспериментальных данных законом Вейбула
Выравнивание экспериментальных данных законом Вейбула с помощью вероятностной бумаги
Выравнивание экспериментальных данных гамма-распределением
Выравнивание экспериментальных данных логарифмически-нормальным законом
Выравнивание экспериментальных данных аналитическими функциями. Линия регрессии
Криволинейная параболическая корреляция
Выравнивание экспериментальных данных показательной функцией
Выравнивание экспериментальных данных степенной функцией
Выравнивание экспериментальных данных логарифмической функцией
Выравнивание экспериментальных данных гиперболической функцией
Критерий для непринятия резко выделяющихся наблюдений
Приложения: Математические таблицы для вероятностных расчетов, выполняемых при статистической обработке экспериментальных данных
